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#出海运营秘籍👉@yunying23

我发现,旧瓶装新酒这个方法在ai课程研发上尤为有用。

为了写咱们公司新的ai课程大纲,今天去扒了不同平台几年前的ai课程大纲,感觉很多内容完全值得用现在热门的ai工具重新再做一遍

工具一直在变,但人的需求始终不变
经过一段时间的迭代,FastClaw 越来越好用了👍

FastClaw 定位是 Agent 工厂(制造+分发),支持多租户、多 Agent,云原生友好

几个主要使用场景👇

1. 个人助理。跟 OpenClaw 一样的用法,一行命令本地安装,隐私友好。(toc)

2. 云端创作。在 FastClaw Cloud 创建你自己的 Agent,定制 soul 和 skills,多渠道接入自己用,也能分享给他人使用。(to builder)

3. 团队版 Agent。可在企业内网私有化部署,挂载内部 skills,接入飞书,多 Agent 协作。(tob)

4. Agent Infra。作为 Agent Runtime,结合 ShipAny 快速创建 Agent SaaS,一小时上线一个垂类 Agent 产品。(to developer)

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在 FastClaw 中,Agent 是一等公民,每个 Agent 可配置models、soul、skills

四层实体关系:admin -> builder -> agent -> chatter

每个实体有独立的配置,每个 agent-chatter 组合有独立的记忆,通过 fallback 继承链加载实体的 models、soul、skills 配置

(架构设计太技术向了,找机会展开讲😂

一句话总结:功能体验尚不完美,架构设计无可挑剔✌️

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最近收集了一些用户反馈,对 FastClaw 越来越有信心了。

欢迎试用,期待反馈😍

https://fastclaw.ai
Andrej Karpathy肯定无法加入任何一家中国互联网大厂

原因是他没法向面试他的HR解释他简历上那段四年空白🤣
1👍1
Figma 在 AI 上远谈不上成功,但肯定是 SaaS 转 AI 的一个典型样本。它的产品和增长策略,对其它 SaaS 公司应该有不少启发。

最近几个季度的财报也能看到,Figma 正在尝试通过 AI 改变自己的收入结构。

它不是给设计师加一个 AI 助手,而是把原来只看稿、评论、拿设计稿的人,推到创作和交付里。

PM 用 Make 做原型,工程师用 MCP 接设计上下文,业务团队基于 design system 做 dashboard / presentation,设计师则上移到系统定义和质量控制。

收入逻辑也随之变了:更多低权限用户有了升级理由。

一旦从“围观”变成“参与”,就会需要生成、编辑、分享、发布、接入开发流程,也就更容易需要 Full seat、更高 rate limit、更多 AI credits。

所以 Figma 的 AI 商业化,不只是一个 AI add-on,而是 seat expansion + usage monetization + enterprise governance。

对其他 SaaS 的启发,我觉得主要是两点。

第一,找到软件里的高价值动作。

Figma 是创作和连接开发。CRM 是 follow-up、客户状态、deal risk。客服是回复、升级、赔付。数据工具是查询、dashboard、异常解释。项目管理是拆任务、排期、识别 blocker。

AI 的机会不是加聊天框,而是让更多人能执行这些原来只有专业用户才能做的动作。

第二,把“围观结果的人”变成“参与者”。

很多 SaaS 都是少数人操作,多数人看结果。分析师写 SQL,业务方看 dashboard;销售一线更新 CRM,管理层看报表;PM 维护项目,其他人看进度。

如果 AI 能让这些围观者也开始动手,商业化空间就打开了。因为参与者比围观者更容易付费。

所以 Figma 给出的样本不是“赶紧加 AI”。而是把 AI 放在能改变收入结构的位置上。
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Hume AI 发布其收款开源了语音模型: TADA
比同类 LLM TTS 快 5 倍以上
1000+ 测试样本零幻觉
可以跑在手机和边缘设备上,无需云端推理
支持中文等10种语言
人类评测自然度和音色相似度排名第二,超过多个更大规模训练的系统
同样 2048 token 窗口,能容纳约 700 秒音频,传统方案只能撑 70 秒
同步转录:生成语音的同时就出文字,不用再跑一遍语音识别,零额外延迟。
资源消耗低:每秒音频只需要 2-3 帧,其他方案通常需要 12.5 到 75 帧。

互联网充电优质资源
优质内容内幕消息
微信接入 openclaw 好像没有产生什么后续影响
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