AI × 组织｜用真实案例讲清楚：AI上岗后，工作怎么分，谁来负责。 18年组织与人才实践。《AI上完之后，组织怎么办》作者。 AI at work: who decides, who owns the outcome? Author of The Accountable Firm
Beijing
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#X直聘
@tuttihq 招人啦：运营 & 执行 ×2
Tutti：The all-in-one marketplace to monetize your influence.
我们连接全球创作者和品牌，帮中国出海公司和全球创业团队在 𝕏、YouTube 等平台被看见。
你会做的事：
1. 和全球范围内的达人建联，搭建我们的创作者网络
2. 对接中国出海公司和全球创业团队，把需求拆成可执行的方案
3. 选达人，掌控宣发节奏
你会站在两股潮水的交汇处：一边是最前沿的 AI 创业品牌，一边是一批世界范围内最优质的创作者。
🌍 #远程工作 ，团队分布在美国、加拿大、中国
💳 配 Mercury 卡，AI 订阅额度管够，可以用来订阅 Claude 哈
我们找的人：
1. 细心靠谱，交付结果
2. AI 工具用得溜，愿意把很多很多的活交给 Agent
3. 熟悉 𝕏 / YouTube 的玩法，自己在做号的加分
4. 跑过 KOL 投放、海外 BD 或社群运营的加分
感兴趣的在评论区留一段自我介绍和做过的项目，或者发简历到 [email protected]（评论区最容易看到，邮件可能回得慢 🫠）
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换一个 AI 编辑，上一轮的判断还能留下来吗？
一篇稿子写完，除了成稿，我还想留下审稿时用过的判断：哪些话有依据，哪些承诺不能写，换个产品后哪些做法值得参考。
这次与 EverMind 合作，我用 EverOS Cloud 给写作流程加了一份“交班笔记”：保存上一轮工作记录，按新任务检索，再交给没有旧对话的新编辑。
我用了两个虚构产品做演示，写作、AI 审稿和 Cloud 调用都实际执行。这个小实验想回答的是：一次任务里的判断，怎么交到下一次任务手里？
1. 把判断连同出处留下来
第一轮写“纸舟文档助手”的批量导入说明。初稿明确区分了三件事：导入完成、后续检索命中、文件内容正确。它们需要分别确认。
独立 AI 审稿没有提出必须修改的问题。原稿保留，助手另整理案例注释，注明做法及适用条件。随后把任务资料、稿件、审稿与案例注释、修订决定整理成四条消息，通过 API 提交给 EverOS Cloud；查询时看到了保存的记忆记录。
2. 带着新任务，找相关经验
第二轮换成“巡灯值班台”，写交接摘要功能。
搜索时，我把新产品、受众和写作目标说明白，还加了一句：“需要与这类写作任务相关的历史经验，不需要替新产品补充能力或代写最终稿。”
Cloud 返回了上一轮记录，保留了“导入结果、检索命中与内容核对的区别”这一判断。
接下来，接入流程把返回的完整历史记录数组交给新编辑，同时标注“旧任务资料，不是新产品事实”，再提供本轮产品资料。
3. 看新编辑实际交出了什么
没有继承旧对话的新编辑，在成稿中写到：
“摘要保留的是条目已有的最近更新时间，不会核实现场进展、更新任务状态，也不会判断旧条目是否已经失效。”
这条保存→检索→交给新编辑的链路跑通了。EverOS Cloud 负责保存与检索；写作、审稿、案例注释和上下文组装，是我们自己接的流程。
结果也有边界：这轮有无历史记忆的稿件，在独立盲评中没有实质差异，不能据此说质量更好或效率更高。返回记录经过压缩，还遗漏了案例注释中明确的适用与不适用条件，关键条件仍要回看原文。
所以，我会给下一轮任务留这样一份交班笔记：
任务：给谁写什么，帮助读者作什么判断？
依据：哪份资料、哪个版本，完整原稿在哪里？
审阅：谁审的，认可或修改了什么，为什么？
做法：下次遇到相似任务，可以检查什么？
边界：何时适用，何时不能套用，什么变化后要重核？
这是基于本次体验提出的记录建议，不代表这些字段已被 Cloud 完整保存并取回，也不证明产品会自动学习或生成 Skill。
对做产品说明、分析报告、Agent 工作流的人，可以先拿一份可公开的工作记录试接入：下一次任务来时，看看能取回什么、漏了什么、新编辑怎么使用。
可以注册 EverOS Cloud （everos.evermind.ai）开始体验；有持续用量需求，再评估 Pro。本次活动 Offer：开通 Pro，享半年 3 倍月度额度。
#EverMind #EverOS
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写完代码，再拆个模型盲盒。🎃
ZenMux 这次万圣节，给日常用 AI 加了个小彩蛋：每个活动日，现金按量付费（PAYG）实际消费满 $1，就能解锁一个模型盲盒。
单份奖励最高估算使用价值 $500。奖池覆盖16款模型，每天3,000份，开出来可能是指定模型 Tokens、图片／视频生成额度或 PAYG Credits。这里的 $500 是使用价值，不是现金，也不是每盒都值这么多。
有意思的地方在开盒之后：平时没用过的模型，可以接手一个小任务。
比如抽到适合编程的模型 Tokens，就拿一个报名页练手：补上表单校验，空输入、格式错误、正常提交各试一遍。任务不大，但做没做好，一眼能验。
奖励绑定什么模型，就选它适合做的小任务。做出一个能留下来的东西，比只记住又一个模型名字更有意思。
ZenMux 本身是一站式 AI 模型平台，通过统一账户和 API 接入多家厂商的文本、图片、视频模型。需要哪一类工具，就按任务选。One API. Whole workflow.
参与路径也简单：
正常使用现金 PAYG → 本活动日累计满 $1 → 回活动页开盒 → 领取奖励，查看对应模型和有效期。
几个条件一起看：仅个人账户；订阅用量、赠送额度和优惠券抵扣不算进 $1。每个活动日最多一次，全程最多五次，奖励领取后14天有效。
活动时间为北京时间10月26日22:00至10月31日22:00，每天22:00刷新。本来就有 AI 任务要跑的，可以顺便看看今天是否已经达标。
前往 ZenMux，查看并解锁今天的盲盒。
zenmux.ai/halloween
🤝 Paid partnership
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去机场，航班号在邮件里，导航在地图里，晚不晚点还得再查一遍。
这几件事，能不能一句话问完？
Google 10 月 20 日公布的这次更新，正好冲着这点小麻烦来：Gemini 可以在你授权后结合邮件等信息，回答“我的登机口在哪？航班准点吗？”
我觉得车载 AI 值不值，得看它少让人折腾几步。能听懂一句话当然好，但每次还要从头交代背景，就像找了个记性不太好的助理。
想试的话，先在停车时检查 Gemini 连了哪些应用。手机上已开启的 Personal Intelligence（个人信息联动）会带进车里；坐着别人时，哪些内容适合念出来，也值得提前想一下。
这是官方场景，非实测。Android Auto 正在逐步开放；Google 内置车机还要等后续几个月。
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Claude 账号怎么买，我会先看价格，也会看拿到的到底是什么。
我自己在 GamsGo 买过 Claude。这次重新看了一圈，价格还是挺有吸引力的。
10 月 20 日页面上，Claude Pro 共享账号、1 个月，BHstore 列价 8.99 美元，Saint Exclusive 列价 9.50 美元。这里说的是当前商品列表，不是我以前订单的价格。
这些是 GamsGo Marketplace 第三方卖家的报价，共享不是独享，也不是 Anthropic 官方直售。适合已经确认所在地区受支持、能接受共享限制、想控制预算的人。中国大陆等未支持地区不适用；权限、交付和售后条件要看具体商品，平台也不能保证避开账号风控。
想比较当前套餐和报价，可以看回复里的链接。@GamsGo_Global
推广合作：通过我的链接购买，我可能获得佣金。
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🔥 怎么用 Muse 白嫖 OpenRouter 的模型，做出自己的桌面女友？？？
同样用蚂蚁百灵（inclusionAI）刚开源的两个模型，给 Mac 桌面做了几个会动的角色：随意放大缩小、随便拖动，鼠标点击直接穿透，不遮挡任何操作。
用到的两个模型：
- Ming-Image-0.1-Design：文生图，负责画角色姿势图
- Ming-Image-0.1-Design-Layer：拆图，把图拆成透明背景图层
流程：
1. 在 Muse 里丢一句提示词，让它装上 Skill，生成三个角色
2. Design 模型先出四宫格原图，这时背景还不透明
3. Design-Layer 模型去掉背景，切成一张张透明小图
4. 拼成循环动画，下载 ZIP，在 Cameo 里点添加导入
实测下来，Layer 拆得挺干净，边缘清晰，发丝没有变形。Muse 调用的是 OpenRouter 上的接口，现在限时免费，我一晚上生成了几十组视频，没碰到任何限制，可以说非常牛了。
能做出什么惊艳的内容，欢迎发在评论区（提示词也见评论区👇）
今天拿蚂蚁百灵刚放出来的 Ling-3.1-flash 试了一下。我没
给它写长需求，就丢了一句话，看它能不能自己把页面做出来。
提示词就这一句：
「做一页能直接打开的单文件网页：像凌晨还亮着的工位。左边一张工单，印着需求原文；右边一个能拖的 Three.js 3D 结构，7 层细轨加 1 层环。能跑、能拖、手机也能看。不要官网腔，不要紫色渐变。」
视频里是完整过程。从拆任务、写代码，到页面能打开、
3D 能拖，工单上还印着我那句原话。成品就贴在视频里。
Ling-3.1-flash 这代更像是冲着真干活来的。一句糊需求，
它能一路做到报告、表格、PPT；丢给它一个大代码库，
也能连续跑几个小时去改、去测。总参数大约 560B，每个
token 真正算进去的大概 25B。架构接着上一代的混合线
性来，7 层 KDA 配 1 层 Gated MLA。上下文上限 1M，现
在免费体验两周，免费期服务长度先开到 256K。免费期结
束转付费的时候，计划把 1M 打开，并同步开源。
官方公开的几个长任务也挺狠。大约 17 小时，从零写出一
个把 Lua 编译成 x86-64 可执行文件的编译器，182 项测
试过了 178 项。大约 10 小时，把 Pyright 提速到 1.432
倍。还在 OceanBase 开源版里挖出一个栈溢出高危漏洞，
并写出了补丁。Design Arena 上，按开放权重、近 30 天
新模型来筛，Mobile App 排第二，SVG 排第四。
我这次只验证了一句话出页面。你们要是手头有更糊的需
求，或者有真实代码库想让它连着改几个小时，这两周可
以白嫖。
Ling Studio：
chat.ant-ling.com/chat
蚂蚁数科大模型服务平台：
maas.antdigital.com/models/m…
vercel 的体验地址
vercel.com/ai-gateway/models…，for 海外用户更友好
Openrouter链接地址：
openrouter.ai/inclusionai/li…
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对于出海品牌来说，最稀缺的东西之一，是全球注意力。
而 𝕏 Trending，是获取全球注意力的重要方式。
进入 Trending，获得的不只是榜单上的一个位置，更意味着品牌、产品和故事进入更大范围的公共讨论，获得全球用户、创作者和潜在客户的关注。
过去一个月，Tutti 做出了 7 次 𝕏 Trending。最多的一天，Top 5 里有 3 条来自我们。
所以最近被问得最多的一句话：𝕏 Trending，到底能不能做出来？
因此，Tutti 决定开一场线上闭门会，直接分享我们最近 7 次实战：
1️⃣ 一个 Trending 故事是怎么形成的
2️⃣ 一场发布日，如何从 0 一步步冲上 Trending
10 月 19 日，免费，为了充分交流，保证分享效果，暂定开放 10 个品牌。
适合近期有产品发布，希望在 𝕏 上获得全球注意力、建立出海影响力的品牌。
闭门分享，不公开回放。10 月 14 日 23:59（北京时间）截止报名。
报名 👉 brand.tutti.so/zh/events/x-t…
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不得不说真的太好用了，绝不不懂装懂，
百灵大模型 Ling-3.1-flash，真的好用！
给兄弟们介绍一下我的使用情况
背景先介绍一下，我在公司负责安全管理工作，每当
这个时候，就是各种安全总结，安全周报提交的时候，但
是，假期，大家又都想休息，此刻我们的主角登场了，百
灵大模型 Ling-3.1-flash，入口在这里https://chat.ant-
ling.com/chat 跟兄弟们说一下我比较看重的两个点吧，一
个是超强的记忆功能，也就是上下文功能，另外一个就是
绝对不不懂装懂，能够通过不断的追问和提示让模糊问题
具象化。
1、超强记忆能力（上下文功能）
Ling-3.1-flash模型上下文窗口上限为 1M，可容纳更长的
文档、代码和任务历史。这个1M，相信懂的兄弟都知道这
是个什么概念。当然了，免费体验期间模型服务长度为
256K；免费体验期结束并转为付费服务后，计划开放 1M
上下文。好多兄弟不知道这个窗口上限的意思，这么说
吧，你就把它理解成草稿纸的大小，普通的AI模型一般窗
口上限不大，一般是8K/32K，付费旗舰才会上128k、
256k，这样看下来是不是很明显了。
2、绝对不不懂装懂，能够通过不断的追问和提示让模糊问
题具象化
我们日常办公中，任务往往始于一句还不够清楚的需求。
例如，用户希望了解一个行业机会，最终交付物却可能同
时包括研究报告、数据表格和汇报演示。资料分散在网
页、文档和表格中，过程中还可能出现新的数据和判断。
Ling-3.1-flash 将需求梳理、任务拆解、信息整合、工具调
用和结果检查连接在同一条工作链路中。面对跨网页、文
档、表格和代码环境的任务，模型可以根据需要开展资料
研究和数据分析，制作 Excel 和 PPT，也可以生成并测试
代码。模型会结合中间结果校验判断、调整路径，并根据
用户反馈完善交付物。
来来来，我举例给大家说明
今天该交安全周报了，但是假期我在家，怎么办，我就跟
他说，请给我写一下这周的安全周报这样一个模糊的概
念，他经过一定的思考后，给出了一定的框架和内容，整
体是比较完整的。但是，优点马上就来了，他不是沉浸在
自我中，他问我，是否有信息需要补充？（具体情况具体
分析来了）
大家请看，他并没有武断的帮我一下生成，而是问我，您
的行业是什么？本周是否有其他数据可以提供？
我去，这不才是实事求是，因地制宜么，好感这就来了！
我继续给他提供了一些信息，比如公司项目业态，本周有
无安全事故等。哥们还真不错，立刻进行了完善，然后接
着更详细的对我进行询问！
怎么样兄弟们，专业性，体现出来了吧！他竟然知道这个
敏感时期，上级公司会有检查或者转账任务！神奇的说！
好的，那我继续提供资料，它在我提供资料以后继续进行
了完善，并进一步给我提出了问题，如下
这个点里边最厉害的是什么？他竟然考虑到了应急值守，
这个点说实话，在前边我写周报的时候确实忽略了，好
吧，我继续完善信息，当然这里由于涉及具体人物信息这
里就不显示了哈。我提供完信息以后，
它竟然又想到了一些我没有想到的地方！
这里，我想说的是最后一点，食品安全，这个安全行业的
人都知道，过节期间，大家都会改善伙食但是食物中毒事
件也会同步多发，我只能说，他真的太强了，这一点我也
没想到！
后来我想到了，我手机上有原来的安全周报，于是又发给
了他，要求他采用原来形式但是内容按照我们对话中的进
行填写。不负众望，最后在它的引导下，我顺利的交付了
安全周报，这个安全周报由于涉及的内容比较多，很多方
面，整体对话篇幅还是很长的，但是在最后成文阶段，他
并不像有些AI那样所有的问题再重新问一遍，他直接记住
了我前边确定的内容，这个点，相信很多用过某包的兄弟
们深有体会！
当然了， 百灵大模型 Ling-3.1-flash还有很多功能值得大
家去研究，去发掘，几个重要的链接链接放在这里，希望
能让你眼前一亮，并真真正正的帮当你！信我，真的值得
尝试一下，相关链链接为:
openrouter.ai/inclusionai/li…
chat.ant-ling.com/chat
maas.antdiital.com/models/mo…
mp.weixin.qq.com/s/-eHoHAYQX…
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传统修图真的要被颠覆了！过去两年 AI 生图最大死穴就是不可编辑，改一个字母、换纯白底全得回 PS 重新抠图。
这两天把蚂蚁百灵开源的两个 6B 设计模型 Ming-Image-0.1-Design 和 Design-Layer 拉到本地跑通了（权重在 HF/ModelScope，OpenRouter 也可免费调）。
我拿最难搞的一张真实电商「早C晚A」护肤品主图（双瓶反光+透光水晶底座+复杂排版）
实测： 🔥 它不仅秒级把死图拆解成 4 层干净透明的独立通道，我还用开源的 Design Skill 把它做成了可运行的前端交互网页：
1️⃣ 图层物理剥离：丢给 Design-Layer 模型，18 秒自动精准切出 4 个透明图层（智能补全背景 + 玻璃瓶实物 + 氛围花卉 + 原始文案），连反光和晶莹边缘都干干净净；
2️⃣ 死像素 →→ 活文本：以往拆图文字也是死图，这次配合官方开源的 PPT Skill（版式与矢量重构） + Design Skill（页面工程化），把文字层直接反推成真实的可编辑排版！
3️⃣ 交互网页落地： • 📐 3D 景深分层视角：Z 轴拉伸 360px，带 01~04 悬浮引线标签，鼠标滑过有 360° 真实视差； • ✍️ 所见即所得改字：切回扁平模式，图上每个字双击直接能打字修改！还支持一键切英/日/西出海多语言并重新合成导出母图！
不再是锁死的死像素，而是可直接编辑生产的资产！👇我准备做一个电商修图出海网站了，你觉得如何
以下是真实图片和实操，需要商务对接可以私我哈
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Flash 模型也越来越强了，这次的 Ling-3.1-flash 在 3D 任务上带给了我很大的惊喜！！
我直接给它丢了一句：
「生成一个动态的 3D 鹈鹕踩单车」
它就在网页端渲染出了一个完整的小场景，白色鹈鹕骑着红色单车，车轮辐条、车篮都有，周围还配了公路、树和小花，整体是比较可爱的卡通风格 😂
我也拿 DeepSeek V4.1 Flash 跑了这个题材，两边花的时间差不多，但这次出来的效果，我明显更喜欢 Ling
DeepSeek 也做出了 3D，鹈鹕和自行车都有，不过造型比较粗糙，身体和脖子有明显的基础几何体拼接感，背景也比较空，主要是草地和几个球形树冠
Ling 这版的角色造型更协调，自行车细节更丰富，树木、道路和角色的搭配也更完整
同样是「鹈鹕踩单车」，Ling 这版看着更像认真布置过的小场景，完成度确实高了一截
参数也可以放在一起看看，Ling-3.1-flash 约 560B 总参数，每个 Token 激活约 25B；DeepSeek V4.1 Flash 是 552B 主干参数，另有 196B 条件记忆参数，输入阶段激活 8B、输出阶段激活 16B
Ling 这次 用更多一点的激活参数换来了更好的效果
现在这个模型在 Design Arena 榜单，在 Open Weights、Recent、Elo Rating 的筛选口径下，Ling 的 Mobile App 类第二、SVG 类第四
它主打的还有长流程任务，官方报告了一个约 17 小时从零完成 Lua 到 x86-64 ELF 编译器的案例，182 项独立测试通过 178 项，通过率约 97.8%
就这次成品来说，Ling-3.1-flash 的 3D 生成效果确实让我挺惊喜，Flash 模型也能扛大旗！
👉 mp.weixin.qq.com/s/-eHoHAYQX…
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从五月到今天，给 @tuttihq 达人的人民币奖金，我自己手工扫码打了 649 笔微信转账。。。
每一笔都是 看提现申请 → 锁汇率 → 拿手机扫对方收款码 → 输金额 → 转账 → 回后台点已付。最多的一天扫了 33 次码。
今天人民币提现全部切到云账户，直接打到达人的支付宝或银行卡，不用再过我的手机了。
终于解放了
