小北谈个人 Agent：模型智商会同质化，长期可靠性不会自动出现

知识产权全面沦陷。 发明专利生成 skill https://github.com/handsomestWei/patent-disclosure-skill 软著生成 skill https://github.com/Fokkyp/SoftwareCopyright-Skill 设计专利/实用新型更容易，claude desgin/ image2

作者宣布，将新书《AI营销：从SEO到GEO》中配套的25个AI营销与GEO相关提示词开源至GitHub。此次更新还补充了部分短视频和文案相关的提示词，所有资源已在指定仓库公开，供用户下载使用或重新拉取。

作者将AI助手底层模型从Claude切换至GPT-5.5后，发现其能力虽提升，但互动风格变得陌生，失去了作为长期工作伙伴的熟悉感。这揭示出个人AI助手的核心在于可迁移的"身份层"，而非特定模型。通过USER.md、MEMORY.md和关键的SOUL.md等文件，可以构建包含记忆、性格、工具习惯与关系定位的身份系统。真正的个人AI应独立于模型供应商，确保即使更换"发动机"，助手的核心身份与协作关系也能延续。

吴恩达（Andrew Ng）推出新课程《人人皆可的 AI 提示技巧》，旨在帮助不同水平的用户成为 AI 高级使用者。课程教授适用于 ChatGPT、Gemini、Claude 等工具的通用提示技巧，核心内容包括：利用深度研究模式生成复杂问题的详尽报告；为 AI 提供远超常人认知的丰富文档与图像上下文；在重要决策时让 AI 进行长时间深度思考；以及使用 AI 生成图像、分析数据、构建简单游戏和网站。课程还将剖析大模型的工作原理，帮助学员判断何时可信赖 AI 的答案。

小北转述 Vercel 博客：其 Agent 通过 vercel.com/design.md 生成符合品牌风格的页面。

作者就 AGENTS.md 争议表态：模型可以不同，但 Agent 的工作说明书应该可迁移。他认为如果团队换用 Codex、Claude、Gemini 就要维护三套规则、Skills 和目录结构，那是重复劳动而非生态；标准化只是把最无聊的基础设施统一掉，不会抹平差异，并呼吁 Claude 做个人吧。

腾讯EVIE与百度PaddleOCR-VL对比显示Document AI正从"先转文字再理解"转向视觉检索。PaddleOCR-VL约1B参数可直接结构化文字、表格、公式与图表；EVIE则将整页作为视觉信息Embedding，在视觉空间完成检索，再按需解析。两者拼出"视觉检索→文档解析→LLM推理"的下一代Document RAG雏形。

小北认为"AI 里没有坏点子，只有不够强的模型"这句话有一半是真的：许多看似愚蠢的产品并非需求不存在，而是模型承担不起最后 20% 的可靠性。但另一半也成立--模型再强，也救不了没人要的东西。该观点引用自 @danshipper 的推文"in AI there are no bad ideas just weak models"。

吴恩达分享观点：Agentic Coding 时代软件工程基本功并未过时，反而更重要。学习软件工程的目的从自己写对代码，转变为判断 AI 写得对不对、该让它怎么写。语法、API、样板代码会越来越便宜，但架构、数据、可靠性、安全、成本等判断力越来越贵。

企业 AI 投资应聚焦 evals、开源模型后训练及 Agent 完整 Git repo（含 runtime、models、skills、tools、sandbox）。真正该沉淀的是贴业务结果的 evals、自有数据与后训练能力、Agent runtime/tools/skills 及权限审计机制。模型会变、价格会降，换模型无需重做系统才是护城河，否则只是新一代 vendor lock-in。