Ideogram 字符實在是太厲害了。 他們完美地掌握了人類/模型的部分。 這對設計來說實際上是一個重大升級。我們真的非常接近了。 從拍攝中選幾張照片，圍繞它創建一個角色，然後你就完成了。 這是我使用 Jones Road Beauty 做的測試。

@nicgrasset saw the awesome update from tobi yesterday on agents. While it's awesome for the customer... we need some love for store admins! You know, so we can let agents do a little automation for us vs. getting blocked by cloudflare (just verifying doesn't work)?💙

我從16年前Chrome推出以來就一直在使用它。 但現在……Comet贏了。它是我的預設瀏覽器。 不僅僅是因為它以某種方式運行得更高效（在Chrome和Comet上打開的標籤數量相同）。 而是因為這就是AI瀏覽應有的樣子。它是我的非開發者IDE。

這裡的見解： - 大多數人無法從 LLM 獲得良好的結果，這是因為對 o3 的回應 "不盡人意" - 4.5 沒有相同的編碼/數學，這解釋了為什麼它在創意方面如此出色 - GPT5 的提升難度告訴我，專注的模型即將推出

Raleon 的演示總是讓我微笑。 "我們只關心 X" "等等，你也可以做 Y 嗎？" "你能為我端到端地做這個，我再審核嗎？" ✅

隨著人工智慧吞噬軟體，未來兩年內，每個現有企業都將面臨創新者的困境。 如果你不以人工智慧為首要考量重新構思你的軟體樣貌，你應該考慮要收購誰，或是被誰收購。 除了擁有巨大的護城河的例外。

大多數電子商務團隊在反應模式下運行客戶留存。 客戶流失。 收入下降。 然後團隊匆忙發送贏回或促銷。 當然，有時這樣做有效。 但這樣效率低下、不可預測，且過於手動。 如果你能在客戶流失之前預測出誰會流失呢？ 或者知道誰準備好下第二筆訂單而不會消失呢？ 這正是@NathanSnell在@RaleonHQ所解決的問題。 這不僅僅是自動化你已經在做的事情。 它幫助你利用AI驅動的留存基礎設施提前運作。 這給你帶來了什麼： ✅ 自動更新的基於行為的細分 ✅ 指導你的活動規劃的購買和流失預測 ✅ 基於真實表現數據而非猜測的發送策略 結果是？發送更多電子郵件，更好的時機，和更強的LTV，而不需要增加人手。 如果你仍然在對客戶行為做出反應，那麼是時候升級了。 Raleon幫助你從反應轉向預測，這會帶來巨大的不同。 查看他們 >> P.S. 我是Raleon的付費倡導者，但這僅僅是因為我親眼見證了Raleon對電子商務團隊的強大效用。

最近研究了 AEO 平台，發現了 Athena/Profound。 看到每月 $200，心想：不可能。 所以我在 10 小時內自己編寫了代碼，總共花了 $20（感謝 Cursor）。 不是想貶低，但簡單的軟體已經過時了。現在建造這些東西太簡單了，價格壓縮即將來臨。 我的功能： - 無限制的提示追蹤 - 提示量估算 - 追蹤回答的市場佔有率 - 追蹤所有競爭對手和提及 - 追蹤所有引用，並嘗試從 ChatGPT 獲取引用（如果預設未找到） - 針對所有追蹤的提示的儀表板（這是我主要展示的） - 提示層級的分析 - 能夠擁有自定義主題，將提示與之綁定，以便可以追蹤各主題的回答市場佔有率 - 所有這些隨時間趨勢變化 - 很快將接入 Perplexity、ChatGPT 和 Gemini 10 小時的成果不錯。目前 API 成本約為每月 $5。 如果有足夠的興趣，我很樂意花一些額外的時間來整理並分享給需要的人。

不得不承認。我沒有預料到微軟會在代理瀏覽器方面超越OpenAI和谷歌。

這讓我很生氣。 我明白，LLM 的成本很高。如果你不在這個領域內建設，你就不會意識到這一點。 但是 Claude，如果你要不斷改變我的使用限制，而我已經提前支付了一年的費用，那麼要麼： a) 讓我退款 b) 讓我保持在舊版上 這樣做不誠實。