隐蔽嫌疑人

隐蔽嫌疑人

内容简介 去世的房间主人谢柏宸被警方列为第一位嫌疑人。他中年无业，单身未婚，因畏惧社交足不出户已有二十年。与此事相关的新闻及案件报道，更加深了大众对“茧居一族”的刻板印象：孤僻、阴郁、心理变态，会犯下连环杀人的罪行。 谢柏宸的好友兼邻居阚致远力争好友绝不会是杀人凶手。但谢柏宸若不是凶手，谁才是这些标本的制作者？死者不会开口为自己辩白，当所有舆论与怀疑都指向死者，只有活着的人才能找到证据，为死者洗清嫌疑。 作者简介 陈浩基，香港推理小说作家，被誉为“华文推理第一人”。 毕业于香港中文大学计算机科学系，曾任软件工程师，后专职写作。其作品《13·67》荣获2015年台北国际书展大奖、诚品书店阅读职人大赏等多项大奖。《网内人》获日本“这本推理小说了不起！”海外部门第一名、“周刊文春”年度推理小说海外部门第一名。 其作品融合本格推理的精巧布局与社会派的人性探索，风格独树一帜，深受华语及国际读者喜爱。《隐蔽嫌疑人》是“大卫·鲍伊系列”第二作，前作为《遗忘，刑警》。

沈祖芸·初中生家长必修课

沈祖芸·初中生家长必修课

课程亮点追踪最值得关注的重大商业变化，从消费小趋势到商业新物种，从大公司变化到小生意逻辑，带你提前抓住新机会。从经营难题出发，关注最进取的商业精英如何破局，也关注最活跃的草根如何创新，带你收获商业一线的实战打法。独特视角剖析商业，关注情绪、关系、意义对商业的影响，带你训练捕捉时代超级信号的能力，提升商业判断力。蔡钰老师有趣有料，在得到有超过20万名同学追随。在AI时代，继续用手搓专栏的方式，带你持续校准商业认知。课程目录AI时代的两类大生意 从人形机器人运动会，看产业信号 量本利是人形机器人产业的宿命吗？ 消费小趋势：抽象大赛与积木式社交 车企闯欧洲：供给端的文化次元壁 车企闯欧洲：需求端的文化冲突 ...... 你的浏览器不支持音频播放

AI原生组织转型

AI原生组织转型

课程介绍 公司买了AI工具、搭了智能体、做出了Demo，员工也开始普遍使用AI，为什么组织效率没有明显提高？有些环节已经节省了人力和成本，为什么公司的利润和市场表现仍然没有变化？ 任鑫老师在服务企业的过程中发现，越来越多公司正在卡在相似的位置：每个人都变快了，公司却没有变快；每个环节都省钱了，公司的钱却没有变多。 问题在于，AI带来的不只是任务效率的提升。它同时影响三个层面： 个人如何完成任务；组织如何协调工作；企业如何在被AI改变的市场中获得商业回报。 只优化其中一个环节，效率很可能被后续瓶颈吞掉；只给员工配上更好的工具，却保留原来的部门、流程、审批和协作方式，就像给旧军队买了新武器，整体战斗力依然不会改变。 这堂课中，任鑫老师将从组织存在的本质出发，提出一个更彻底的判断：AI不只是组织使用的工具，也在成为传统组织协调方式的替代方案。企业需要考虑的，不只是如何调整组织来适应AI，而是如何让AI承担组织中的对齐、推进与闭环，让工作能够更快地被发现、分配、传导和检查，让每一次成功与失败都沉淀为下一次可以复用的能力。 课程还将结合安克、波音、海底捞等案例，拆解企业AI转型的真实难点，并给出“修路、点火、分圈”三步落地路径：让AI看见、理解并操作业务；找到并激活公司内部已经准备好的人；再用更小的团队、更短的流程和更充分的授权，跑出端到端的业务闭环。 课程目录AI落地的“鬼故事”——人人都用了AI，公司为什么没有提效？ 用AI做对齐——把N²的对齐成本变成N 用AI做推进——让工作自己往前走 用AI做闭环——让下一次比这一次更好 三个落地动作——修路、点火、分圈 总结：课程回顾与落地模版

蔡钰·商业参考5

蔡钰·商业参考5

课程亮点追踪最值得关注的重大商业变化，从消费小趋势到商业新物种，从大公司变化到小生意逻辑，带你提前抓住新机会。从经营难题出发，关注最进取的商业精英如何破局，也关注最活跃的草根如何创新，带你收获商业一线的实战打法。独特视角剖析商业，关注情绪、关系、意义对商业的影响，带你训练捕捉时代超级信号的能力，提升商业判断力。蔡钰老师有趣有料，在得到有超过20万名同学追随。在AI时代，继续用手搓专栏的方式，带你持续校准商业认知。课程目录AI时代的两类大生意 从人形机器人运动会，看产业信号 量本利是人形机器人产业的宿命吗？ 消费小趋势：抽象大赛与积木式社交 车企闯欧洲：供给端的文化次元壁 车企闯欧洲：需求端的文化冲突 ...... 你的浏览器不支持音频播放

WorkBuddy小工具完整指南：开发者从用到造的实战手册

WorkBuddy小工具完整指南：开发者从用到造的实战手册

大部分开发者把WorkBuddy当聊天框用，不知道它有Skill生态。Skill装上之后，WorkBuddy从通用助手变成某个领域的专家，能审查代码、生成测试、写API文档，全是自动触发。 我用WorkBuddy跑了3个月开发任务，从代码审查到单元测试到定时扫描。这篇讲两件事：怎么用别人造好的小工具，怎么自己造小工具。 WorkBuddy的小工具（Skill）到底是什么 一句话：Skill是可插拔的能力包。每个Skill本质上是一个文件夹，核心是SKILL.md，里面写了"这个技能做什么、什么时候用、怎么做"，外加可选的scripts（确定性脚本）、references（参考文档）、assets（模板资源）。 触发机制是自动的。你不用手动切换技能，模型会根据SKILL.md里的description判断当前场景要不要调用这个技能。命中即加载，用完即走。这也是为什么"description写得好不好"直接决定技能好不好用。 和IDE插件的区别：IDE插件改的是编辑器行为（补全、高亮、格式化），Skill改的是AI的行为逻辑（怎么思考、怎么执行、按什么规范输出）。 SkillHub（官方市场）和ClawHub（社区市场）加起来已有7万多个技能。但说实话，开发者真正好用的不到20个，大部分是办公场景的。下面讲5类真正对开发者有用的。 用：开发者必装的5类小工具 代码审查类 推荐装安全扫描类Skill（SQL注入检测、XSS检测）和规范检查类Skill。 我拿一个500行的Java Service类让WorkBuddy审，它找到12个问题：3个N+1查询、2个事务边界缺失、4个缓存击穿风险、3个空指针未校验。手动审同样的代码要40分钟，WorkBuddy跑了2分钟。但漏掉了2个边界case（并发场景下的Map操作和ThreadLocal未清理），说明AI审查不能完全替代人工，它擅长找模式化的问题，复杂并发逻辑需要你自己把关。 单元测试类 推荐JUnit5测试生成器、pytest模板、Jest快速生成这类Skill。 实测：一个Controller方法，3分钟生成20个测试用例，覆盖正常输入、边界值、异常分支、Mock依赖。生成的代码结构正确，@Mock和@InjectMocks注解齐全。但有一个坑：生成的断言有时不够严格，比如只验证返回非null而不验证具体值。所以用之前必须人工走查断言逻辑，别盲目合并。 文档生成类 推荐OpenAPI注解生成器和部署说明生成器。 给Controller加@Operation、@Parameter、@ApiResponse注解，自动生成Swagger文档。1小时手动写的API文档，30秒出结果。部署说明也靠谱，它会提醒"确保服务器装了中文字体""调整异步线程池大小""监控临时目录磁盘空间"这种容易漏的运维要点。 联网搜索类 推荐tavily（AI优化搜索）。给它一个API key，WorkBuddy就能联网搜实时信息。查最新SDK版本、搜报错堆栈、找最佳实践，不用切到浏览器。注意搜索结果需要核实来源可靠性，tavily返回的链接有时打不开。 浏览器自动化类 推荐agent-browser和playwright-cli。能做自动化Web测试、表单填写、截图、数据提取。我用agent-browser自动登录测试环境截图对比UI改动，省了每天手动跑回归的时间。 造：从0开发一个Skill并上架 确定要封装什么 找"你反复做、规则固定、容易出错"的事。我的例子：每次改数据库表结构都要写Flyway迁移脚本，规则固定（版本号+描述+UP/DOWN SQL），但容易写错字段类型和约束条件。 写SKILL.md（成败关键） SKILL.md分两段：YAML元数据决定何时触发，Markdown指令正文决定怎么干。 --- name: flyway-migration-gen description: This skill should be used when the user wants to generate Flyway database migration scripts from table structure changes. agent_created: true --- # 指令正文 When the user describes a database table change, generate a Flyway migration script following these rules: 1. Version number format: V{date}__{description}.sql 2. Include both UP and DOWN SQL 3. Add column comments 4. Validate field types and constraintsdescription是最关键的字段。写不好，Skill永远不被触发。要用第三人称写清"这个技能在什么场景下使用"，覆盖用户的自然表达方式。 本地测试和打包 用skill-creator自带的init_skill.py生成标准骨架，然后拿真实任务测5次，确认触发率和输出质量。满意了用package_skill.py打包，脚本会自动校验frontmatter格式、命名规范、目录结构。 发布到SkillHub CLI方式：skillhub login → init → push → publish --visibility public。四条命令搞定。 网页方式：skillhub.cn登录，上传SKILL.md和资源，用AI辅助补全信息，提交审核。 审核要1-3天。常见被拒原因：description不清晰（最常见）、缺少agent_created字段、脚本里硬编码了API key。发布前对照自检清单走一遍。 从用到造的进阶路径 第一阶段（1周）：装5个必装Skill，跑通代码审查和单元测试。验证标准：能对真实项目代码跑一次完整审查。 第二阶段（2周）：用Automations把高频任务定时化。每日早上自动扫描代码、PR提交自动触发审查。注意定时任务先手动跑3次确认稳定再开自动化。 第三阶段（1个月）：把自己团队的最佳实践封装成Skill，发布到SkillHub。比如你们的代码规范、内部API调用方式、特定业务逻辑校验规则。 一个原则：先手动跑通再自动化，先自用再发布。 常见问题（FAQ） Q：WorkBuddy免费吗？够用吗？ C端完全免费，企业版另计。日常开发免费版够用，高频使用可能有用量限制。 Q：和CodeBuddy什么区别？开发者该用哪个？ CodeBuddy是IDE里的代码补全工具，WorkBuddy是独立工作台，能读项目文件、操作浏览器、跑自动化任务。写代码用CodeBuddy，做代码审查和自动化用WorkBuddy，两个配合最好。 Q：第三方Skill安全吗？会不会窃取数据？ SkillHub官方审核较严，ClawHub社区驱动需谨慎。安装前看评分和评论。敏感项目用Worktree模式隔离，Skill只读工作目录内的文件。 Q：WorkBuddy生成的代码能直接用吗？幻觉率多高？ 不能盲目信任。核心业务逻辑必须人工走查，第三方API调用去官方文档核实。实测幻觉率约10%-15%，主要出现在小众库的API和复杂并发逻辑上。 Q：Skill和IDE插件有什么区别？ IDE插件改编辑器行为（补全、高亮、格式化），Skill改AI的行为逻辑（怎么思考、怎么执行、按什么规范输出）。一个改工具，一个改大脑。 Q：SkillHub和ClawHub该用哪个？ 日常用SkillHub（稳、官方审核），找小众或新鲜的去ClawHub（全、社区开放）。两个都能一键安装。 总结 小工具生态是WorkBuddy区别于其他AI编程工具的核心。Cursor强在代码补全，Copilot强在GitHub集成，WorkBuddy强在Skill生态——你能把团队经验固化成可复用的能力包。 先用5个必装Skill跑通日常开发，再考虑自己造。你每周重复做、超过30分钟、规则固定的那件事，就是你的第一个Skill。

AI时代下的组织归核：从使用人到成就人

AI时代下的组织归核：从使用人到成就人

课程介绍 当AI开始从辅助人工作，走向直接承担工作，组织面对的就不再只是一次工具升级，而是一场关于工作、组织与人的重新思考。 写作、编程、客服、设计、运营、分析……越来越多过去只能由人完成的任务，正在被重新分配给机器。随之而来的，是一系列管理者无法回避的问题： 一个人加一组智能工具，真的可以取代传统组织吗？ AI能够减少管理层级，企业还需要中层吗？ 人和Agent应该如何分工，才能形成真正有效的协作？ 传统企业能否通过引入AI，直接转型为AI原生组织？ 当越来越多工作可以交给机器，人应当在组织中承担什么角色？ 面对这些问题，企业很容易走向两个极端：要么过度乐观，认为接入大模型、部署Agent、压缩层级，就能完成一场组织革命；要么过度悲观，担心AI将取代大量员工，使组织与人的价值不断被削弱。 丛龙峰老师提出了一个更加审慎的判断：与其急于预测未来，不如先分清——哪些变化已经发生，哪些趋势不可逆转，哪些关于组织与人的基本规律依然不会改变。 课程目录已知的事实与可预知的趋势 组织管理哪些变了，哪些没变？ 为未来的AI时代，准备好人

AI时代的品牌营销：GEO背后的消费重塑与品牌表达

AI时代的品牌营销：GEO背后的消费重塑与品牌表达

课程介绍 当消费者不再只去搜索框里输入关键词，而是开始直接向AI询问“买什么、选哪家、哪个更适合我”，品牌面对的竞争也变了：过去要让消费者记住你，现在还要让AI准确理解你。 很多商家已经开始做GEO，却仍停留在铺内容、堆关键词、追求所谓“排名”的旧逻辑里。内容发得越多，AI却未必越懂品牌；官网、电商、社交媒体和线下门店的表达彼此冲突，甚至会让AI无法判断“你是谁、你适合谁、为什么值得推荐”。 在本周的课程中，有赞创始人、CEO白鸦老师没有从技术名词讲起，而是先把视线拉回消费者。从功能消费、兴趣消费到表达消费，人为什么买、如何做决定，正在发生什么变化？沿着这条线，他进一步拆开AI如何理解问题、寻找信息和组织答案，带企业看清：GEO真正要做的，不是追逐一次曝光，而是从用户真实会问的问题出发，把分散在官网、电商、社交媒体和门店里的品牌信息重新梳理清楚，让AI更容易看见、理解并信任你的品牌。 课程目录导入：为什么品牌营销要从消费行为出发 消费变了，品牌营销为什么必须跟着变？ AI如何理解问题，并改变消费者的搜索和决策 从用户问题出发，企业如何做好GEO？ 没有自然流量后，门店如何被AI推荐？

贾行家·精读《庄子》50讲

贾行家·精读《庄子》50讲

课程亮点 1、文化坐标：通过《庄子》这部道家原典，进入中国人一条重要的精神传统，通向中国文化最有个性和想象力的部分。 2、经典精读：聚焦《庄子》最精彩、最有启发的篇章和段落，不求面面俱到，只挑真正值得现代人带走的哲学思想。同时带着作家视角，带你欣赏《庄子》独一无二的语言、想象力和表达艺术。 3、关照当代：不是学术考据，而是人生对话。贾行家借助现代哲学、社会学、心理学的研究成果，带着真实的人生经验，跟庄子展开一场隔空对话，帮你重新理解人与世界、人与自己的关系，让古典智慧真正进入今天。 4、疗愈心灵：关照时代焦虑，帮助你保留一块不被功利和评价体系吞没的内心空间。 作者简介 贾行家，作家，得到总编辑。得到年度日更《人文课堂》《文化参考（1-3）》主理人，《说聊斋》《说老舍》等课程主理人。著有《潦草》《世界上所有的沙子》等。专注于文化与文学研究。 课程目录假如给庄子拍一部电影 像盗墓贼一样读《庄子》 在没路可走的地方开始创新 摆脱不一定非要等待的东西 我有我的计划就够了 人就是道的一部分 不均衡的时代读庄子 不争论是一个伟大发明 主动观看的人更可能被看见 不要盲目地把人做暴力破解 ...... 你的浏览器不支持音频播放

Codex工作流完整指南：职场人从0到自动化

Codex工作流完整指南：职场人从0到自动化

很多人知道Codex强，但卡在同一个地方：不知道从哪下手。 我用了半年Codex跑日常办公，从整理文件到自动生成周报，踩了不少坑。这篇不讲功能清单，讲完整的上手路线。每步有操作、有效果对比、有避坑提醒。 Codex到底能帮你干什么 别把Codex当聊天框。ChatGPT是动嘴回答你，Codex是动手帮你干活。它能读你的文件、操作Excel、控制浏览器、生成PPT，全程在本地跑。 按工作类型分三类。 重复整理型：文件归类、表格清洗、数据汇总。这类最枯燥，也最适合交给Codex。我见过一个行政岗的人，每个月末整理散落在7个文件夹的发票，手动要3天。用Codex扫一遍文件名和内容，按月份自动归类重命名，40分钟搞定。 跨软件搬运型：资料在飞书，截图在本地，数据在浏览器，最后要变成一份报告。以前最费时间的不是写，是在几个地方来回找、来回贴。Codex能同时读本地文件和浏览器，一句话把素材汇总成文档。 长期跟进型：每周报表、每日数据监控、定期提醒。这类任务规则固定、周期出现，最适合做成定时任务让Codex后台自己跑。 从安装到第一个任务：30分钟上手 安装与基础配置 去官网下载桌面App，Mac和Windows都支持。装完登录ChatGPT账号就能用。 三个权限模式：请求批准（每次操作都问你）、替我审批（AI帮你审，有风险才问你）、完全访问（全自动）。新手选替我审批，既不烦人也不会出大事。 模型选GPT-5.5，推理等级选"高"，日常任务够用了。 两个插件必装。Computer Use让Codex能看屏幕、点鼠标、打字，直接操作你的电脑。Codex for Chrome让它控制浏览器，沿用你已登录的账号状态，后台操作不影响你正常上网。 跑通第一个任务 别一上来碰重要文件，拿下载文件夹练手。这是最经典的入门任务。 打开Codex，新建一个项目，选你的下载文件夹作为工作目录。然后输入： 把下载文件夹里的文件按类型分类： - 图片放 Pictures/ - 文档放 Documents/ - 安装包放 Installers/ - 其他放 Others/ 无法判断的放 Review/，不要删除原文件Codex会先扫描所有文件，给你看分类计划，你确认后它再执行。执行完检查一下，文件有没有归位、有没有误删。跑通了再碰正式文件。 5个岗位的真实工作流 行政岗 月末报表汇总是行政最头疼的活。发票、考勤、采购记录散落各处。 做法：把所有Excel扔进一个文件夹，让Codex读取Sheet名和列标题，按月份归类、剔除空行、生成汇总表。以前3天的活，压缩到40分钟。 财务岗 对账最耗时。1000行CSV，格式乱七八糟。 做法：把CSV丢给Codex，告诉它清洗规则（去重、补缺、格式统一），清洗完自动生成透视表。2小时的活，15分钟出结果。关键是清洗规则要你定，别让AI自己猜。 HR岗 每月从招聘系统导出的数据包含渠道简历量、面试通过率、offer接受率，手动分类半天起步。 做法：说清楚输入（Excel文件）、分析维度（渠道、成本、通过率）、输出格式（表格加图表），Codex自动完成处理和报告生成。半天变20分钟。 运营岗 每天日报最烦。打开后台、截图、填表格、发群。 做法：用Automations设定时任务，每天早上8点自动抓核心指标，生成日报发到飞书。每天省1小时，而且不会再忘。 市场岗 每周竞品报告，手动搜价格、截图、做对比表。 做法：用Codex for Chrome自动打开竞品页面，抓取价格变动，生成对比报告。周报从3小时变30分钟。 从手动到自动：录制回放+定时任务 录制回放 你做一遍，Codex记住操作步骤，以后一键重放。 适合文件重命名、报表格式调整、邮件分类这类步骤固定的任务。 操作：点左侧Plugins，搜Record & Replay，装好。然后打开录制，正常做一遍你的操作，做完停止录制，给这个Skill起个名字。下次直接调用。 Automations定时任务 按计划在后台跑，你不在也能干活。 操作：新建Automation，起个名字，选工作目录，设时间（支持"每天15:00""每周一09:30"这类自然语言），贴上prompt，选Worktree模式（隔离环境，改错不污染原文件），测试通过后点激活 一个建议：定时任务先手动跑3次，确认输出稳定再开自动化。别等出了问题才发现prompt有漏洞。 避坑指南：5个最容易踩的坑 坑1：不切Codex模式直接聊天。普通对话模式输出带大量解释文字，没法直接用。必须先切到Codex模式再下指令 坑2：敏感数据直接喂。身份证号、银行卡、客户隐私先脱敏再处理。Codex本地运行不上传云端，但你最好养成习惯。 坑3：当搜索引擎用。问"什么是RPA"这种概念问题浪费agent能力。应该基于文件提问："分析这个CSV的异常值"。 坑4：完全访问模式不设限。新手别选完全访问，万一删错文件没地方哭。 坑5：Skill和工作流搞混。Skill是单个可复用操作，工作流是把多个Skill串起来。先做好单个Skill，再考虑串联。 常见问题（FAQ） Q：Codex免费吗？够用吗？ Free版包含Codex，有用量限制。日常办公免费版基本够。高频使用选Plus，每月20美元。 Q：需要会编程吗？ 不需要。桌面App全可视化操作，录制回放零代码，prompt用自然语言说清楚就行。 Q：和ChatGPT什么区别？用了ChatGPT还需要Codex吗？ ChatGPT回答问题，Codex动手干活。一个动嘴一个动手。你要是只问问题，ChatGPT够。你要是想让AI替你操作电脑干活，得用Codex。 Q：数据安全吗？公司文件能喂吗？ Codex本地运行，文件不上传云端。但敏感信息（身份证、银行卡、合同条款）先脱敏。公司机密文件看你公司规定，别违反合规。 Q：Windows和Mac体验差别大吗？ Mac功能更全，录制回放Mac优先支持。Windows核心功能够用，部分插件有延迟。条件允许选Mac。