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# 腾讯WorkBuddy实测：每天白送1000万Token的AI管家，到底值不值得用？


> *图片来源：B站UP主”还行小倪”《如果你真想养虾，这可能是最简单的一集》*[视频链接](https://www.bilibili.com/video/BV1zxDjBTEAA)

前几天刷B站，被一个**72万播放**的视频标题吸引了——”如果你真想养虾，这可能是最简单的一集”。

点进去一看，说的不是养虾，是腾讯新出的AI工具**WorkBuddy**。UP主把AI智能体比喻成”虾”，说这是普通人最容易上手的”养虾”工具。

我寻思这啥玩意，就去试了一下。结果发现，还真有点东西。

## WorkBuddy是啥？

**官方地址**：https://copilot.tencent.com/work/

WorkBuddy是腾讯搞的一个**AI智能体平台**（也叫”腾讯龙虾”）。简单来说：腾讯帮你养了几只”AI虾”，每只虾擅长不同的活儿，你告诉它干啥它干啥。

最吸引我的一点：**每天免费送1000万Token**。

没看错，1000万。你没花一分钱，每天就能用这么多额度。对比一下，ChatGPT Plus一个月20美元才给多少？这波腾讯确实狠。

## 四大核心功能


### 1. AI智能体——6个AI帮你处理不同任务

WorkBuddy内置了6个不同的AI智能体，每个擅长不同领域：
– 写作助手
– 数据分析
– 编程辅助
– 翻译专家
– 创意策划
– 信息整理

你可以根据需求选择不同的”虾”来干活。

### 2. 探索模板——不会写指令也能用

很多人用AI工具卡在第一步：不会写prompt。WorkBuddy搞了个”探索”功能，里面有一堆现成的模板。

比如你想让AI帮你写周报，直接选”周报生成器”模板，填几个关键信息就行。你想让AI帮你整理会议纪要，也有对应模板。

**不用学prompt，对新手很友好。**


> *图片来源：B站UP主”一启-AI”《终极保姆教程》*[视频链接](https://www.bilibili.com/video/BV1mDoWBREHG)

### 3. IMA知识库——你的AI第二大脑

IMA是腾讯的知识库工具，可以跟WorkBuddy联动。简单说就是：你可以把各种资料丢进IMA，然后让WorkBuddy直接调用这些资料来回答问题。

不用复制粘贴，不用每次重新喂数据。

这个功能对我这种信息量很大的人来说，确实省了不少事。

### 4. 腾讯文档联动——打通创作流程

如果你平时用腾讯文档写东西，WorkBuddy可以直接在文档里调用AI。写到一半卡住了？直接让AI帮你续写。

不过说实话，这个功能跟其他AI写作工具差别不大。

## 进阶玩法


> *图片来源：B站UP主”一启-AI”《探索功能+IMA知识库联动》*[视频链接](https://www.bilibili.com/video/BV14cRtBZEYw)

根据B站上的教程，WorkBuddy还有一些进阶功能：

### 专家模式
开启”专家”功能后，AI的输出质量会更高。适合需要高质量内容的场景。

### 自定义大模型
你可以配置自己常用的大模型，不一定要用腾讯默认的。

### 自动化操作
WorkBuddy可以自动打开软件、执行一些桌面操作。虽然还比较基础，但已经能看到AI Agent的雏形。

### 自定义API
如果你有自己的API，也可以接入WorkBuddy使用。

## 实测优缺点


**优点：**
– 免费额度够用，1000万Token/天，基本用不完
– 上手简单，模板化操作，新手友好
– 跟腾讯生态打通，微信/腾讯文档用户无缝衔接
– 专家模式提升输出质量
– 支持自定义模型和API

**缺点：**
– 复杂任务能力一般，创意类工作不太行
– 模型能力跟Claude/GPT-4比还有差距
– 有时候回答会比较模板化，不够灵活
– 自动化操作功能还比较基础

## B站热门教程推荐

如果你想深入学习WorkBuddy，这几个视频值得看：

| 视频 | 播放量 | 适合人群 |
|——|:—:|——|
| [如果你真想养虾，这可能是最简单的一集](https://www.bilibili.com/video/BV1zxDjBTEAA) | 72万 | 新手入门 |
| [终极保姆教程](https://www.bilibili.com/video/BV1mDoWBREHG) | 10万 | 完整学习 |
| [探索功能+IMA知识库联动](https://www.bilibili.com/video/BV14cRtBZEYw) | 1.2万 | 进阶用户 |
| [2026全网最全深度应用教程](https://www.bilibili.com/video/BV1mDoWBREHG) | 5.8万 | 高级玩法 |

## 适合谁用？

**适合：**
– 刚接触AI的新手（模板化操作零门槛）
– 腾讯生态用户（微信/腾讯文档深度整合）
– 想白嫖AI工具的人（每天1000万免费Token）

**不太适合：**
– 需要高质量创意内容的专业用户
– 已经习惯Claude/GPT的人
– 需要复杂自动化流程的开发者

## 我的建议

WorkBuddy最大的价值不是它有多强，而是**它让普通人零成本用上AI**。

1000万免费Token，够你每天用AI写几篇文章、整理几十条信息、做个简单的数据分析了。对于想用AI提效但不想花钱的人来说，这是目前最友好的入口之一。

当然，如果你对AI输出质量要求很高，还是得上Claude或者GPT-4。但作为入门工具，WorkBuddy够用了。

**建议操作**：现在就去 https://copilot.tencent.com/work/ 注册一个账号，每天1000万Token白嫖起来。

—

> 本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考。文中体验基于个人实际使用，不同用户感受可能有差异。信息来源：B站教程视频、腾讯官方文档。

## 今天凌晨，小米干了件大事

5月27号凌晨，小米MiMo开放平台悄悄发了个公告——**MiMo-V2.5全系模型大降价，最高降幅99%**。

说实话我刚看到的时候以为是标题党，点进去一看，还真是实打实的降价。不是那种”限时特惠”的套路，而是**永久调价**。

## 具体降了多少？

先说结论：**降得很猛**。

MiMo-V2.5系列新定价（每百万tokens，人民币）：

| 模型 | 输入(命中缓存) | 输入(未命中缓存) | 输出 |
|——|:—:|:—:|:—:|
| **mimo-v2.5-pro** | ¥0.025 | ¥3.00 | ¥6.00 |
| **mimo-v2.5** | ¥0.02 | ¥1.00 | ¥2.00 |


对比一下降价前的价格，Pro模型的输出从之前的价位直接砍到¥6/百万tokens。命中缓存的输入更是低到¥0.025——基本等于白送。

而且这次**不再区分上下文窗口长度**了。之前用长上下文要额外加钱，现在统一价。

## Token Plan也跟着升级了

除了按量计费降价，Token Plan套餐也做了优化：

– **加量不加价**：同样价格，Credits用量提升至原来的**5-8倍**
– **额度全量重置**：所有当前有效的Token Plan用户，Credits额度在5月27号凌晨全部重置
– **计费规则简化**：更好理解，不再搞一堆复杂的区间

我自己就有个Pro月度套餐，之前花了¥329/月。这次降价+重置后，我的额度从几乎用完变成了380亿tokens的全新额度，使用率0.0%。相当于白嫖了一整个月。


如果开自动续费的话，Pro套餐从¥329降到¥253.33/月（77折），省了七十多块。


## 百万亿Token计划提前收官

同一时间，小米还宣布了一个事：**百万亿Token创造者激励计划已全部发放完毕**，活动提前结束。

从4月底启动到现在，不到一个月就送完了100T tokens。小米在开发者生态上的投入确实不小。

不过Apache软件基金会成员的专属福利是长期有效的，还可以继续申请。

## 这意味着什么？

对普通开发者来说：

1. **MiMo API成本大幅降低**，尤其是Pro模型，价格已经非常有竞争力
2. **TTS语音合成继续免费**，MiMo-V2.1-TTS系列不限量
3. **V2旧系列价格不变**，但官方建议尽快切换到V2.5新版本

小米这波降价，明显是在抢开发者生态。DeepSeek、通义千问、文心一言都在卷价格，小米作为后来者，直接用价格战入场。

对用MiMo API做开发的人来说，这是个好消息。成本低了，试错空间就大了。

—

*信息来源：[小米MiMo开放平台](https://platform.xiaomimimo.com)、[IT之家报道](https://www.ithome.com/tags/MIMO/)。文中价格信息以官方最新公告为准。*

*本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考。*

# 谷歌Gemini新规翻车：花了20美元，4分钟烧完5小时额度

说个昨天刚看到的新闻，看完挺唏嘘的。

5月17号，谷歌调整了Gemini AI的计费规则。以前大家用的是”每天多少条对话”这种简单算法，现在改成了”按算力消耗计费”。听起来好像挺合理的，毕竟AI模型越强越费算力嘛。

但实际效果是什么？

有个网友在X上发了一段视频：他订阅了Google AI Pro，月费20美元，账户显示使用率0%。然后他输入了一条简单的提示词，让Gemini基于他的头显生成一段视频。

就这么一条提示词，跑了几分钟，系统提示配额耗尽。不是一天的配额，是5小时的配额。直接清零。视频也没生成成功。

你没看错：花了20美元月费，0%使用率，一条提示词，4分钟，5小时额度没了。

**新规则到底改了什么？**

以前的算法很简单：每天多少条对话，用完就停。现在复杂多了——请求的复杂度、调用的功能、聊天历史长度，全都算进配额。

这意味着什么？你跟AI聊得越多，每次对话的”成本”越高。因为它要把你之前的历史记录也算进去，每次提问都要”回顾”一遍上下文，这东西非常吃算力。

说实话，这个方向本身没错。大模型确实越长的对话越费资源，按算力计费从技术上讲更公平。但问题在于：**你不能在用户已经付费的前提下，突然把规则改了，而且改得这么离谱。**


**谷歌的问题出在哪？**

不是技术问题，是沟通和体验的问题。

第一，切换太突然。5月17号说改就改，之前订阅的用户完全没有过渡期。你冲着”每天多少条”的承诺买的会员，结果规则变了，还是往对你不利的方向变。

第二，提示词不够透明。”算力消耗”到底怎么算？用户不知道。你问Gemini”写一首诗”和”根据这个视频帮我生成一个新视频”，消耗差多少？没人能告诉你。这让用户感觉自己在盲盒里花钱。

第三，免费额度形同虚设。以前免费版每天还能聊几十条，现在按算力算，可能两三条就到头了。

Gemini的负责人Josh Woodward转发了那个视频，说会调查。但这种事后补救已经造成了信任损伤。

**普通人该怎么应对？**

如果你正在用Gemini，或者在犹豫要不要订阅，这几个建议：

1. **先观望**。别急着续费或者开新订阅，等谷歌把配额算法调明白再说
2. **考虑备选方案**。Claude、ChatGPT、DeepSeek，目前都没有这种突然改规则的操作
3. **短对话省着用**。如果还在用Gemini，尽量开新对话而不是在老对话里追问，历史记录越长越费
4. **关注官方更新**。谷歌既然说要调查，后面可能会出调整公告

**说点大实话**

谷歌在AI领域一直是”起了个大早，赶了个晚集”的典型。Gemini发布的时候声势很大，但后来各种问题不断——图片生成翻车、搜索功能限制、现在又来这一出。

反观竞争对手：Claude稳定迭代，ChatGPT生态越来越完善，DeepSeek直接打价格战。谷歌现在最不需要的就是让用户觉得”这东西用着不踏实”。

20美元一个月不便宜。用户花钱买的是确定性和体验，不是每月一个新规则的惊吓。

—

*信息来源：[IT之家报道](https://www.ithome.com/0/955/325.htm)*

*本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考*

# 住了10年才知道，这15个收纳技巧太绝了，第3个我后悔没早知道

说实话，我家以前乱得跟仓库似的，换季衣服堆成山，抽屉一拉开哗啦啦全掉出来，找双袜子得翻遍整个柜子。

后来被逼得没办法，一个一个去试各种收纳方法，有些确实管用，有些纯粹是智商税。

今天把真正好用的15个分享出来，都是我自己试过的，不是网上随便搬的。

## 衣柜收纳篇


### 01. 衣服竖着叠

以前我都是横着叠衣服，一层压一层，拿最底下的得把上面全搬开。

后来学了”竖叠法”，把衣服折成小方块，竖着放进抽屉里，像档案一样排列。每件衣服一目了然，拿哪件抽哪件，其他的纹丝不动。

**具体方法**：先把衣服正面朝下铺平，左右两边各往中间折三分之一，再从下往上折成三折，最后竖着放进抽屉。

### 02. S型裤架省一倍空间

普通裤架一次只能挂一条，衣柜挂杆很快就满了。

买个S型裤架（网上十几块钱），一条杆上能挂5-6条裤子，而且每条都能单独取下来，不用全部拿下来再挂回去。

### 03. 真空压缩袋救换季衣物

冬天的厚棉袄、羽绒服，不穿的时候占了半个衣柜。

用真空压缩袋装好，拿吸尘器抽气，体积直接缩小三分之二。一袋能塞进去两三件厚外套，柜子里瞬间多出一大块空间。

**注意**：羽绒服用压缩袋别抽太狠，偶尔拿出来蓬松一下就行，免得影响保暖性。

### 04. 矿泉水瓶做袜子收纳筒

喝完的大矿泉水瓶（1.5L那种），从中间剪开，下半部分就是一个现成的收纳筒。

袜子卷成球塞进去，一个瓶子能放4-5双。往抽屉里一摆，整整齐齐，还零成本。

## 厨房收纳篇


### 05. 磁吸刀架解放台面

厨房台面上最占地方的就是刀具和砧板。

装一个磁吸刀架贴墙上（30cm的就够用），刀往上一吸就固定了，台面立刻清爽。比刀座卫生，不容易积水发霉。

### 06. 伸缩杆做橱柜隔层

橱柜空间大但层板少，上面空着下面挤成一团。

买根伸缩杆（十几块钱），撑在橱柜中间，等于多了一层隔板。上面放碗碟，下面放锅具，空间利用率翻倍。

### 07. 冰箱侧挂收纳架

冰箱侧面那块空间一直空着，太浪费了。

买个冰箱侧挂架，挂在冰箱侧面，放保鲜膜、锡纸、调料瓶。三层架子能放十几样东西，拿取方便还顺手。

### 08. 水槽下方用伸缩置物架

水槽下面是最乱的地方，管道占了一大半空间。

买个可调节的伸缩置物架（能避让管道那种），上下两层，放清洁用品、垃圾袋、备用海绵。比乱堆强一百倍。

## 卫生间收纳篇


### 09. 门后挂钩挂毛巾

卫生间门后面那块空间从来没用过。

装一排免打孔门后挂钩（4-5个），挂毛巾、浴球、换洗衣物袋。不占地方，开门关门都不影响。

### 10. 壁挂式牙刷架

台面上东一个牙刷西一个杯子，看着就乱。

买个壁挂式牙刷架贴墙上，带杯子倒扣沥水设计。牙刷、牙膏、梳子全挂上去，台面只剩洗手液。

### 11. 马桶上方置物架

马桶上方那块空地，99%的家庭都没利用。

买个马桶上方置物架（三层的最好），放备用卫生纸、清洁剂、香薰。不碰头不碍事，多出半平米储物空间。

## 鞋子 & 杂物篇


### 12. 塑料鞋盒透明可视

鞋柜里鞋子挤在一起，找鞋全靠翻。

买透明塑料鞋盒（网上一组6个大概30块），一双一盒竖着放。透明的不用打开就知道里面是哪双，防尘还整齐。

### 13. 门后挂式鞋袋

家里鞋子太多鞋柜塞不下？

门后挂个鞋袋（有6格也有12格的），拖鞋、居家鞋、常用鞋往里塞。关门看不见，开门好拿取。

### 14. 电线用魔术贴扎带

家里各种充电线、数据线乱成一团，找线像解毛线球。

买一卷魔术贴扎带（十几块钱能剪几十段），每根线单独扎好，贴上标签写明”手机””平板””耳机”。抽屉里整整齐齐，再也不用翻箱倒柜找线了。

### 15. 透明文件袋收票据

家里的证件、合同、保修卡、说明书散落在各个抽屉里，用的时候死活找不到。

买一套透明文件袋（A4大小，十个一组），按类别分装：证件类、合同类、说明书类、保修卡类。放在文件盒里竖着排列，找什么一翻就到。

## 最推荐先试的3个


## 速查表


## 最后说两句

收纳这事儿，不是买一堆收纳神器就行的。关键是要**断舍离**——不穿的衣服、过期的调料、坏掉的东西，该扔就扔。

东西少了，自然就好收了。

上面这15个方法，不用全试，挑三五个适合自己的先做起来。你会发现，家里变整齐之后，心情都跟着好了不少。

你最想试哪个？评论区告诉我。

# 用AI做公众号”生活小妙招”，一天赚327？我拆解了全流程

最近看到一篇公众号文章，讲的是用AI写”生活小妙招”合集，流量主一天赚327块。

说实话，看完之后我花了两天时间去验证——这个路子到底靠不靠谱，普通人能不能复制。

结论先放：**赛道是真的，方法是对的，但日入300+需要时间积累，别指望一周就暴富。** 下面把可执行的部分拆开讲。


## 为什么这个赛道值得做

先看几个事实：

1. **刚需**。鞋子收纳、行李箱怎么塞、裤脚拖地怎么办——这些事不大，但家家户户都用得上。刷到就想点开。
2. **竞争小**。情感号、职场号、AI号已经挤破头了，但”生活小妙招”这个品类，大号做得少，平台还在扶持。
3. **零门槛**。不用露脸，不用拍视频，不用好文笔，手机+大白话就够了。
4. **素材遍地都是**。抖音、小红书、各大平台一搜一大把，普通人随手就能开干。

## 具体怎么操作

### 第一步：找素材

打开抖音或者小红书，搜这些关键词：

– 生活小妙招
– 收纳技巧
– 居家好物
– 家务窍门

刷热门内容，看评论区。**评论越多说明越戳人**，专挑那种”我也需要””学到了”高频出现的。

这一步大概花20-30分钟，不用动脑子，纯粹刷手机。

### 第二步：攒15个左右凑成合集

一个妙招不够看，三五个不够爽，15个刚好看到上头。

把素材截图或者记下来，按类型分个组——收纳类、清洁类、厨房类、衣物类、数码类。


### 第三步：用AI改写

这是核心环节。把素材整理好，丢给AI（Kimi、ChatGPT、通义千问都行），用下面这个提示词：

“`
你是一个写公众号生活小妙招合集的作者，风格平实接地气，像邻居大姐在分享。

我会给你15个生活小妙招的素材，请你按以下要求改写成一篇合集文章：

1. 开头用一句感慨钩住人，比如”原来还能这么做”的顿悟感
2. 每个妙招用”序号+四字小标题”开头，比如”01.行李箱收纳”
3. 每个妙招先说痛点（一句话），再给方法（两到三句话），最后一句点出效果
4. 全文逗号串句，少用句号，口语化，不用书面词
5. 涉及到的工具写具体规格，比如”一根钢管+六个挂钩”
6. 不夸张不承诺，就是实打实分享
7. 结尾留一句互动，比如”你最想试哪个”

素材如下：
[把15个妙招贴进来]
“`

**几个要点：**

– 提示词里的”邻居大姐”不是随便写的——这种口吻天然接地气，读者信任度高
– 每个妙招都要有**痛点→方法→效果**三段式，这样信息密度高，读者觉得”有用”
– 工具写具体规格很重要，”一个收纳盒”不如”一个30cm的透明塑料收纳盒”来得实在

### 第四步：配图

每个妙招配一张图。优先级：

1. **自己家随手拍**——最真实，转化率最高
2. **素材里的图**——记得标注来源
3. **AI生成图**——用提示词生成示意效果

一张图配一个妙招，不多不少刚刚好。

### 第五步：标题

别绞尽脑汁想标题，直接套公式：

– 「15个生活小妙招，看完只想拍大腿」
– 「家里有这些东西别扔，能解决90%的家务烦恼」
– 「住了10年才知道，XX还能这么用」

标题的核心是**具体数字+情绪钩子**。平台数据已经证明了什么标题火，照着写就行。

### 第六步：日更

新账号有平台扶持流量，你只要踏踏实实更，内容够实用，读者会主动转发到家庭群——七大姑八大姨帮你扩散，天然自带传播属性。

每天一篇，每篇15个妙招，坚持一个月，你会看到明显的变化。

## 提高收益的几个技巧

**文末引导关注**。写”点关注，每天分享一个小妙招”，这种软引导比硬广转化率高得多。

**穿插购物属性内容**。合集里夹带一两个带购物属性的妙招，比如收纳盒、挂钩、密封袋。流量主的广告匹配会更精准，单价能拉上去。

**100个关注就能开流量主**，门槛低到不能再低。不用等，写了就能开始赚。

## 我的实操建议

上面是别人的流程，我结合自己的情况（做AI+副业公众号），给几条建议：

**1. 不要另起新号。** 如果你已经有公众号，直接在现有号上开新栏目就行。一边赚流量主的钱，一边涨AI副业的粉，一举两得。

**2. 用AI批量生产。** 你有ChatGPT或者通义千问，每天花10分钟整理素材，AI帮你写，效率是手写的5倍以上。

**3. 博客+公众号双线布局。** 如果你有博客，同一篇内容两边发——博客赚Google AdSense，公众号赚流量主，两个渠道互不干扰。

**4. 先跑通再优化。** 别一上来就想做得多完美，先发10篇看数据，哪种标题点击率高、哪种妙招转发多，心里有数了再调整方向。


## 冷静说几句

这篇文章的核心方法是实打实的，但有几个事要说清楚：

日入327意味着阅读量至少在几万级别。新号第一天就能到这个数？**不太现实。** 但日入几十块，坚持一个月后完全有可能。

这个赛道的天花板不算高。生活小妙招的受众偏中老年，广告单价不会太贵。想赚大钱，得往知识付费或者电商带货方向转。

**但作为副业**，它的好处是：门槛低、素材现成、AI帮你写、不用露脸、每天花不到一小时。对于不想上班又想有点收入的人来说，这可能是最容易起步的路之一了。

你最想试哪个环节？评论区聊聊。

## 你公司是不是也在催你用AI？

最近跟几个做技术的朋友聊天，发现一个有意思的现象：大家都在被公司”推着”用AI工具。

有的公司直接下了通知，说以后写代码必须用Copilot，不用的要在周会上解释为什么。有的更夸张，部门KPI里加了一条”AI工具使用率”，不达标影响绩效。

听起来挺先进的对吧？但实际情况是——很多公司开始后悔了。

## 发生了什么

微软最近被曝出要求员工改用自家的Copilot CLI，不让用Claude Code了。表面说是因为企业倾向用内部工具，但真正原因是：用的人太多了，账单扛不住。

这不是微软一家的问题。据《财富》杂志报道，不少企业都在缩减AI工具的使用规模。

有人可能会说，AI模型的调用成本不是一直在降吗？没错，单个token的价格确实便宜了。但问题是——消耗量涨得更快。

尤其是AI Agent（智能体），干一步活消耗的token量，可能是普通对话的上千倍。OpenClaw的创始人说过，他们团队一个月的token花费超过130万美元，折合人民币差不多900万。

900万一个月，就为了让AI帮忙干活。


## 杰文斯悖论：越便宜用得越多

这个现象其实有个名字，叫杰文斯悖论——技术效率提升后，反而催生更多使用需求。

工业革命那会儿，蒸汽机效率提高了，企业不是减少用煤，而是疯狂买机器增产。飞机省油了，机票便宜了，大家不是少飞，而是出行需求翻倍。

AI也一样。黄仁勋说过一句很出名的话：工程师每年至少要花掉相当于半年工资的算力，才算充分发挥价值。对于不愿意用AI的管理者，他直接说”你疯了吗？”

但问题是，当所有人都在拼命”花算力”的时候，成本就失控了。

## Token最大化：为了指标而用AI

更有意思的是”token最大化”（tokenmaxxing）这个词。

什么意思呢？就是员工为了达成公司的AI使用指标，什么事都丢给AI。亚马逊有员工承认，会故意用AI处理一些无关紧要的小事，就是为了拉高使用数据。微软、Meta也有类似情况。

这就很讽刺了——公司本来想用AI省钱，结果员工为了”用AI”这个指标本身，反而在烧更多的钱。

## 对普通人意味着什么

说几个实在的：

**如果你是打工人**：别焦虑公司催你用AI。AI确实能提效，但不是万能的。该手动写的代码还是得手动写，该认真review的文档还是得认真看。别为了”用AI”而用AI。

**如果你是管理者**：别被”AI提效”的口号冲昏头。算算总账——token消耗量乘以单价，再对比人力成本，可能结果让你大吃一惊。

**如果你是创业者**：AI工具可以帮你起步，但别指望它能完全替代团队。现阶段最聪明的做法是：人机协作，而不是全面替代。

## 我的看法

说实话，我觉得这事挺正常的。

任何新技术刚出来的时候，都会有”过度期待→过度投入→发现没那么神→回归理性”这个过程。AI也不例外。

AI确实好用，但它不是魔法。它能帮你处理重复性工作、加速信息检索、辅助创意发散——但它替代不了判断力、替代不了经验、更替代不了人与人之间的信任。

那些真正用AI用得好的人，不是”什么都丢给AI”的人，而是知道什么时候该用、什么时候不该用的人。

公司逼你用AI不可怕，可怕的是你也信了”AI能替代一切”这个鬼话。

*信息来源：[The Verge](https://www.theverge.com)、[Tom’s Hardware](https://www.tomshardware.com)、[《财富》杂志](https://fortune.com)、[IT之家](https://www.ithome.com/0/954/581.htm)等公开报道*

*本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考*

## 腾讯终于出编程工具了

上周写马维斯的时候提了一嘴CodeBuddy，当时没展开。这两天仔细试了一下，发现这东西确实值得单独说说。

简单讲：**CodeBuddy是腾讯出的AI编程助手**，能直接在IDE里帮你写代码、改bug、解释逻辑。重点是——**免费**。

## 它能干什么

CodeBuddy的核心功能其实就三块：

**第一，代码补全。** 跟GitHub Copilot一样，你写一半它帮你补另一半。但跟Copilot不同的是，它对中文注释的理解更好。你写`// 帮我写一个用户注册接口`，它真的能理解你要什么。

**第二，对话式编程。** 可以在IDE侧边栏直接跟它聊天。”这段代码什么意思”、”帮我重构这个函数”、”这个报错怎么修”——直接问，不用切到浏览器去搜。

**第三，多文件编辑。** 这个比较强。你跟它说”把所有API接口的返回格式从改成统一的{code, data, message}结构”，它会自动找到相关文件，批量修改。Copilot目前还做不到这种跨文件的全局操作。


## 跟其他工具比怎么样

目前市面上主流的AI编程工具不少，我列一下关键区别：

| 工具 | 价格 | 中文理解 | 多文件编辑 | 生态整合 |
|——|——|———|———–|———|
| GitHub Copilot | $10/月 | 一般 | 有限 | GitHub全生态 |
| Cursor | $20/月 | 还行 | 支持 | VSCode兼容 |
| Claude Code | 按token计费 | 很强 | 很强 | 终端/CLI |
| **CodeBuddy** | **免费** | **很强** | **支持** | **腾讯/微信生态** |

看到没？**免费**这两个字就是杀手锏。

Copilot一个月10美元，Cursor一个月20美元，Claude Code按token收费。CodeBuddy直接免费，对于个人开发者来说，这吸引力太大了。

而且CodeBuddy对微信小程序开发有原生支持——如果你是做小程序的，它能直接理解微信的组件和API，不需要你手动告诉它”这是微信特有的语法”。


## 实测体验

说说我自己用了几天的感受。

**优点：**
– 中文理解确实强。我用中文写注释描述需求，它生成的代码质量比Copilot高一截
– 免费。真免费，不是试用期免费，是直接免费
– 对微信小程序的支持很到位。组件名、API、生命周期钩子都能正确识别
– 跟腾讯云、微信开发者工具的集成比较顺滑

**不足：**
– 支持的IDE还比较少。目前主要是VSCode和自己的独立IDE，JetBrains系列还在适配中
– 模型能力跟Claude Sonnet还有差距。复杂架构设计、算法优化这种高级场景，CodeBuddy还是弱一些
– 社区和插件生态刚起步，不如Copilot丰富

## 适合谁用

**特别适合的：**
– 做微信小程序开发的——这是CodeBuddy的核心优势场景
– 个人开发者/学生——免费就是最大的理由
– 中文为主的技术团队——中文理解能力是真正有用的差异点

**不太适合的：**
– 重度JetBrains用户——暂时不支持
– 需要顶级AI能力的复杂项目——Claude Code/Codex更强
– 已经习惯Copilot且付费无压力的——切换成本不低

## 怎么用

去腾讯云官网搜”CodeBuddy”就能找到。下载安装后绑定你的腾讯云账号，直接在VSCode里装插件就能用。

不需要API Key，不需要配置环境变量，装好就能写代码。这点比Claude Code和Codex省事太多了——那两个工具光配置环境就能折腾半小时。

## 腾讯的AI野心

回过头来看腾讯最近的操作：

– Ardot：AI设计工具，一句话出设计稿
– CodeBuddy：AI编程工具，免费写代码
– 马维斯：AI操作系统助手，操控整台电脑
– 元宝：AI聊天助手，对标ChatGPT

从设计到编程到日常使用，腾讯正在把AI塞进每一个环节。而且走的都是”免费+生态整合”的路线——不跟你比谁模型最强，跟你比谁用起来最方便。

这对普通人来说是好事。免费的AI编程工具摆在面前，不会写代码的人可以靠它入门，会写代码的人可以靠它提效。

## 最后

如果你是做微信小程序的，或者就是想找个免费的AI编程助手，CodeBuddy值得试试。反正免费，试了不喜欢删掉就行。

不试试怎么知道好不好用呢？

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*信息来源：腾讯云官网、CodeBuddy官方文档等公开资料。文中观点仅供参考，不代表任何机构立场。*

*本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考*

OpenAI刚刚干了一件事，把数学界80年的老猜想给推翻了。说实话，看到这个消息的时候我第一反应是：这玩意跟我有什么关系？

还真有关系。

## 发生了什么

5月21日，OpenAI在X平台发了一条消息：他们家的全新推理模型，推导出了一个原创数学证明，推翻了几何学中一道著名的未解猜想。

这个猜想有多老？最早由数学家保罗・埃尔德什在1946年提出，距今已经快80年了。将近80年里，数学家们一直认为最优解的形态大致趋近于正方形网格结构。结果OpenAI的模型发现了一类表现更优的全新构造体系——直接把前人的认知给推翻了。

OpenAI说，这是人工智能首次自主攻克某一数学核心领域内的重大未解难题。注意，是”自主攻克”，不是在文献里翻到现成答案。

## 上次的翻车还记得吗


说到这里你可能想起来了——去年11月，OpenAI前副总裁凯文・韦尔在社交平台上高调宣布”GPT-5攻克了10道埃尔德什难题”，结果被杨立昆、谷歌DeepMindCEO德米斯・哈萨比斯等人嘲讽，因为GPT-5其实只是找到了文献里已有的解法。韦尔很快删了那条推文。

这次OpenAI吸取了教训，消息发出的同时附上了多位数学家的佐证——包括诺加・阿隆、梅兰妮・伍德，以及运营埃尔德什难题专题网站的托马斯・布鲁姆（就是去年公开打脸韦尔的那位）。

布鲁姆这次在声明里说：”人工智能正助力我们全方位探索数百年来人类搭建起的数学知识殿堂。”

能让去年骂你的人都站出来替你背书，说明这次来真的。

## 这件事到底意味着什么

你可能会说：数学证明跟我有什么关系？我又不做数学研究。

但你想想这个逻辑链——

AI已经能推翻80年的数学猜想，能在复杂的逻辑推理链条里找到人类从未想到的路径，还能打通不同学科之间的知识关联。

这不是”AI能帮你写个邮件”那种级别的能力。这是AI在人类最硬核的智力领域之一——纯数学——做到了人类顶尖数学家都没做到的事。

OpenAI自己说，这项成果将对生物学、物理学、工程学以及医学领域产生深远影响。数学是所有自然科学的基础语言，数学工具的进步会像多米诺骨牌一样传导到其他学科。

## 对普通人来说

如果你还在犹豫要不要学AI、要不要用AI，这条新闻给你的信号很明确：AI的能力天花板比我们想象的要高得多。

不是高一点点，是高到能推翻80年认知的那种。

两年前大家还在讨论”AI会不会取代程序员”，现在AI已经开始挑战数学家了。这个进化速度不是线性的。

我不是在贩卖焦虑。我是觉得，与其被动等AI来”替代”你，不如主动搞清楚AI能帮你干什么。会用AI的人不会被AI替代——这句话说了两年了，但它的含金量还在上升。

## 最后

数学家托马斯・布鲁姆说了一句话，我觉得说得特别好：

“还有多少未曾发掘的精妙奥秘，正静待世人发现？”

以前这个问题的答案是”靠人类数学家慢慢挖”。现在答案变了——AI也是那个挖矿的人了。

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*信息来源：[IT之家报道](https://www.ithome.com/0/953/381.htm)、[OpenAI官方X平台发布](https://x.com/OpenAI)*

*本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考*

## 腾讯终于下场了

昨天谷歌刚发布Gemini 3.5 Flash，今天腾讯就官宣了自己的AI助手——**马维斯（Marvis）**，今天正式上工。

公关总监张军亲自宣布：马维斯能把整台电脑变成可对话的对象，开箱即用，不用邀请码。

这名字挺有意思——取了马化腾的**Ma**（马）加上钢铁侠的**Jarvis**。野心不小。

## 马维斯到底是什么

简单说，它不是一个聊天机器人，而是一个**操作系统层级的AI助手**。

什么意思？传统AI助手（ChatGPT、豆包这些）只能在浏览器或App里用。马维斯不一样，它能直接操控你的电脑——打开文件、运行程序、搜索本地文档、跨应用执行任务。

核心架构是**1个主Agent + 5个副Agent**的协作模式。主Agent负责理解你的意图，副Agent分别处理文件管理、应用操控、网页交互、信息搜索等任务。这种分工有点像Anthropic的Claude Agent和谷歌刚发布的Antigravity 2.0。


## 底层用的什么模型

这里有个细节值得注意——马维斯底层同时接入了**DeepSeek V4**和腾讯自家的**混元Hunyuan3/Hy3**。

腾讯没有完全用自研模型，而是把DeepSeek V4也放了进去。这说明两个问题：一是DeepSeek V4的编码和推理能力确实够强，腾讯自己也认可；二是混元在某些场景可能还不够成熟，需要外部模型补充。

对用户来说反而是好事——能同时享受两个模型的优势。

## 支持哪些平台

三端全量上线：
– Windows
– Mac
– Android

官网 marvis.qq.com 直接下载，不需要邀请码，不需要排队。


## 跟其他AI Agent有什么区别

目前市面上的AI Agent产品不少，但大多数偏开发者向（Claude Code、Codex、Antigravity）。马维斯的定位更偏**普通用户日常使用**：

– 本地文档和图片的AI搜索——不用手动翻文件夹了
– APK和EXE应用一句话调用——”帮我打开微信”这种指令直接执行
– 跨端任务执行——手机和电脑之间协同

本质上是把整台电脑变成了一个可以对话的对象。你用自然语言说需求，它帮你操作。

## 对普通人意味着什么

说实话，AI Agent这个赛道终于开始卷普通用户了。

之前不管是Claude Code还是Codex，面向的都是程序员。马维斯不同，它想让不会写代码的人也能用AI操控电脑。如果你经常需要在一堆文件里找东西、在多个App之间切换操作、或者做一些重复性的电脑操作，这类工具确实能省不少时间。

而且免费、不用排队、三端支持——腾讯在用户获取上确实舍得砸钱。

## 马上试试

直接去 marvis.qq.com 下载就行。Windows和Mac都有客户端，安卓也有。下载后注册腾讯账号就能用，不需要额外配置。

建议先试试这几个场景：
1. 让它搜索你电脑里的某个文件
2. 让它帮你打开某个应用并执行操作
3. 让它整理你的文档或图片

玩一圈下来，你就能感受到AI Agent和普通聊天机器人的区别了。

## 最后

谷歌刚发布3.5 Flash，腾讯就上线马维斯。2026年5月，AI Agent赛道正式进入大厂混战。

对普通人来说，这是好事。竞争越激烈，产品越好用，价格越低。

*本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考*

## 谷歌刚扔了个”炸弹”

5月20日，谷歌I/O开发者大会上正式发布了Gemini 3.5 Flash。

说实话，我看到发布会数据的时候有点懵——一个Flash级别的”中杯”模型，编码和Agent能力居然全面超过了自家上一代Gemini 3.1 Pro大杯模型。

而且输出速度是其他模型的4倍。

这是什么概念？你平时用ChatGPT或者Claude，等它生成一段长文大概要十几秒。同样的内容，3.5 Flash三秒就给你吐出来了。


## 核心数据：到底有多强

先看速度。Gemini 3.5 Flash的推理速度达到了289 tokens/秒，是Claude Opus 4.7和GPT-5.5 xhigh的4倍左右。在Artificial Analysis的”智能指数vs输出速度”坐标系里，它精准落在右上角——又快又聪明。

再看基准测试：

– Terminal-Bench 2.1（Agent终端编码）：76.2%，几乎追上GPT-5.5的78.2%，Gemini 3.1 Pro只有70.3%
– MCP Atlas（多步骤工作流）：83.6%，全场最高
– CharXiv Reasoning（多模态理解）：84.2%，全场最高
– MMLU（通用语言理解）：比3.1 Pro提升3.2个百分点
– HumanEval（代码生成）：通过率提升2.8个百分点

谷歌CEO Sundar Pichai原话：”3.5 Flash比3.1 Pro更强，而3.1 Pro才发布四个月。它达到了前沿旗舰模型90%的性能，速度快4倍。”

不过也别太神话它。在SWE-Bench Pro（Agent编码硬榜）上，3.5 Flash拿了55.1%，低于GPT-5.5的58.6%，更比Claude Opus 4.7的64.3%低不少。Flash级别嘛，价格便宜速度快，某些极限场景差一截也正常。

## 价格：同梯队没有对手

这是大家最关心的部分：

– Gemini 3.5 Flash：输入$1.5/百万token，输出$9/百万token
– Claude Sonnet 4.6：$3/$15
– GPT-5.5：$5/$30
– Claude Opus 4.7：$5/$25

中杯的价格，端上来的是大杯的菜。

当然，比上一代3 Flash的0.5/3美元涨了3倍，不少网友吐槽这是”温水煮青蛙”。但横向对比，3.5 Flash在第一梯队模型里确实是最便宜的。

Sundar Pichai还给了个数字：谷歌企业客户每天消耗一万亿token，如果把80%负载切到Flash模型，一年能省超过10亿美元。


## 不只是模型，还有生态

同一天谷歌还发布了几个配套产品：

**Gemini Spark**：一个24小时不停机的AI Agent，基于3.5 Flash，能帮你发邮件、填表格、管日程。下周先给AI Ultra订阅用户开放测试。这个听起来很像Anthropic的Claude Agent和OpenAI的Codex定位。

**Gemini Omni Flash**：首个能从文字、图片、音频、视频直接生成视频的模型。演示里重力、碰撞都能还原。

**反重力 2.0（Antigravity）**：谷歌的AI编程平台，对标Claude Code和Codex。现在支持多个子Agent协作完成任务。发布会上展示了一个案例：93个子智能体协同工作，12小时生成26亿tokens的代码和设计文档，成功构建出可运行的操作系统核心。

这个Antigravity的案例挺震撼的——子智能体自动分配任务、验证结果、迭代优化，不需要人类持续介入。当然，这更像是一个技术演示，实际生产环境能不能这么丝滑还得打个问号。

## 技术上做了什么

从技术角度看，3.5 Flash的高推理速度来自两个层面：

模型层面，采用了稀疏注意力机制和动态计算图技术，减少了冗余的参数计算。简单说就是让模型在处理每个token时，不需要”看”所有其他token，而是只关注最相关的部分。

硬件层面，深度适配了谷歌最新的TPU v6e芯片，借助专用加速指令集实现并行处理。这是谷歌自研芯片的优势——模型和硬件联合优化。

## 竞争格局：2026年AI模型战争白热化

谷歌这波操作的策略很明显：用Flash的价格卖Pro的能力。

和OpenAI、Anthropic相比，谷歌模型能力可能不是每个维度都最强，但谷歌有9亿月活的Gemini App和全球最大的云基础设施。用低价高性能的Flash模型快速铺开用户规模，拉开生态差距。

目前各大厂商的反应：
– 微软：宣布Azure AI推理速度提升30%
– OpenAI：正在研发GPT-5.5升级版，目标推理速度提升5倍
– Anthropic：计划在Claude Opus 5.0引入动态推理优化技术

全球AI军备竞赛已经从”谁的模型更强”升级到了”谁的模型又强又快又便宜”。

## 对普通人意味着什么

如果你是开发者，3.5 Flash已经可用了——Gemini App、谷歌搜索AI Mode、AI Studio、Antigravity、Gemini API全部同步上线。价格低、速度快，用来做Agent开发、批量处理、实时对话都是好选择。

如果你只是日常使用，Gemini App月活已经突破9亿，免费用户也能享受到3.5 Flash的升级。谷歌把烧出来的能力塞进Flash模型里免费给用户用，用规模换市场。

不过要提醒一句，Gemini 3.5 Pro还在内部测试，预计下个月发布。Pro版本才是真正对标GPT-5.5和Claude Opus的旗舰。3.5 Flash更像是一道”开胃菜”。

## 写在最后

中杯价格，大杯能力，4倍速度。

谷歌用3.5 Flash告诉整个行业：高性能AI模型不一定要那么贵。当价格战打响的时候，最终受益的是我们每一个用户。

当然，模型强不强，最终还是要看实际使用效果。基准测试是一回事，日常体验是另一回事。感兴趣的可以去AI Studio或者Gemini App里亲自试试。

信息来源：AI信息Gap（百家号）、TMTPost（钛媒体）等公开报道。文中观点仅供参考，不代表任何机构立场。

*本文内容由AI辅助整理生成，仅供参考*