AI工具

微信读书把 Skill 藏在设置里，却开放了一套可调用的阅读 API。它能帮投资者从收藏和推荐里筛出金融投资书目，也让人重新思考：当阅读数据可以被大模型检索、加工，投资信息获取会不会多一层自动化筛选。

当金融终端纷纷拥抱大模型，Wind却在一张财务表格的Markdown转换上把年份列全部错位。连每天要用的基础功能都做不对，却忙着折腾蒸馏这类新概念，金融AI到底该先做哪个AI。

当企业把每日token消耗当作All in AI的KPI，Agent频繁调用就能刷出亿级数字，含金量或许和刷微信步数无异。历史上比消耗量的KPI总沦为笑话，我们究竟该看AI生产力，还是又一场数字游戏。

长期试用各类语音输入后，Mac上的主力选择为何从微信转向千问？答案不在识别率，而在一个被多数输入法忽略的右Cmd快捷键；但千问非实时转写的一两秒迟疑，也让这次切换多了一丝悬念。

长期用大模型生成SVG配图，直到给娃做钟面教具时才发现，时针分针会重叠、微调费劲。改用HTML+Canvas后，连便宜模型都能稳定出图，问题究竟出在模型，还是SVG本身？

一张没有等第的默写纸，让多模态模型暴露幻觉：Qwen 3.6 Flash能识别日期并指出没有等第，成本仅0.017元；小米、Gemini与GPT却脑补出等第。提示词能纠偏，但模型何时不再依赖技巧？

券商APP无法导出收益曲线，Qwen 3.6 Flash花0.026元识别逐日收益截图，跑通复盘流程。2月初黄金、有色回撤暴露再平衡局限，春节后BIAS止盈让回撤更舒服，但两个月数据仍短，能否持续有效值得跟踪。

一张纸盒小猫图纸，要转成可打印SVG，Gemini 3.1 Pro一次生成刀模图，国产模型和Claude、Grok却接连在比例与结构上失手。多模态空间理解与工程可用性的差距，被一件亲子手工摆到台前。

CodeBuddy因Deepseek V4发布会被意外提及而受关注，但同门的办公Agent WorkBuddy却没能接住这波红利。内置模型仍停留在Deepseek V3.2，手动接入V4 Flash后，工具调用很快触发reasoning_content回传报错，而OpenClaw等产品当天就修复了。国产模型跑得快，Agent基建跟不跟得上，才是真问题。

做自己听起来像鸡汤，但《你得先是你自己》里那个先字，可能把很多人的因果弄反了：你不是等拥有了什么才成为自己，而是先成为自己，才真正拥有什么。至于自己到底是谁，歌里没给答案，得你自己填。