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文科生实习ai产品经理一个月后的小小分享

多 lane / 多 item 线程的当前处理状态、lane policy 和 source capture。

Threadcapture-thread:083a8d77c08650ae
Lanesopenclaw-ops
Items1
Captureweb_link:om_x100b6877619a90a4c313d8a5ad7207e
Thread Summary

这组线程为什么值得单独看

多 lane capture 往往是 handoff 出问题的地方,所以这里把 lane 级别判断单独展开。

Recommendation
keep_as_capture_thread
Projection Targets
hold / archive
Clarify Count
2
Capture Count
1
Kinds
question / reference
Source Preview

文科生实习ai产品经理一个月后的小小分享

文科生实习ai产品经理一个月后的小小分享 首先明确一点,纯前端的vibe coding几乎没有竞争力,除非产品设计非常新颖。vibe coding接入后端,到实际可用其实并不难,靠自然语言交互也能实现。下面分享一下我三个小时搭建出来的一个agent。 1. 产品介绍: 该agent为B端产品,通过客服ai和访客对话,找到客服ai输出的低质量回复,根据这些回复去进行system prompt的优化(实际上也能优化skill,但这里考虑的是system prompt,所以先忽略掉skill的优化)。 2. 产品架构 1. 搭建客服ai和访客ai:在h…

Lane View

每个 lane 现在怎么判

这些内容直接来自 lane-split preview;点 item 可继续往下看单项 detail。

Items

线程内所有 active item

这里列的是结构化 JSON 里的 active item,而不是人工再总结一遍。