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，再不用就慢一步 它用 Gemini 2.5 理解“冬天美食之都”这类“人话”需求，帮你搜全球优惠航班。 Gemini 2.5 就像个懂行的旅行助理，把你的模糊想法转成搜索参数，在 Google Flights 实时库里捞数据。 使用与避坑： 1️⃣ 适合谁：灵活出行者。没定日期和目的地，纯找灵感和洼地价格。 2️⃣ 怎么用： 直接在 （https://google.com/flights） 用自然语言描述，比如“10 天滑雪之旅，直飞优先”。 3️⃣ 关键局限 (Beta)： 不适合“刚需”。搜感恩节 SFO-LAS 这种特定行程，传统搜索更好。AI 也可能误判（实测搜“潜水+骑行”推荐了高山）。 4️⃣ 进阶提示： 结果优先按“节省百分比”排。它还能跟 Google Maps 和 Canvas 联动做完整行程规划（目前美国桌面端 AI Mode）。 这不仅是搜索，更是谷歌在垂直领域整合 AI Agent 的一步。 官方工具：https://google.com/flights #AI旅行 #Google #FlightDeals #生产力工具 #信息差
Poe 正式上线「多模型群聊」，在一个窗口内实现 AI 协同，彻底消除上下文损耗。 原理很简单：就像把不同的 AI 专家拉进同一个 Slack 群，无需切换网页，@ 谁谁干活。 🔹 无缝接力工作流 告别 "复制-粘贴" 造成的断层。你可以在一条 Thread 里先 @GPT-4o 拆解复杂逻辑，保留完整上下文直接 @Claude-3.5-Sonnet 撰写代码，最后 @DALL-E3 生成配图。 🔹 低成本模型竞技 对输出结果存疑？直接在对话中同时 @ 两个模型回答同一问题。通过横向对比快速甄别幻觉，选取最佳答案，这是目前验证模型能力的最低门槛路径。 🔹 人机混合协作 支持 200 人在线 + 调用 200+ 种模型。适合远程团队进行头脑风暴，所有成员（人和 AI）基于同一份上下文协作，信息差趋近于零。 💡 开发者建议 不要只用官方模型。尝试将你的高频 Prompt 封装成特定功能的私有 Bot（如“代码审查员”、“文档润色助手”），在群聊中按需调用。这本质上是一个轻量级、可视化的 Multi-Agent 编排系统，且无需部署任何代码。 体验地址：poe.com/chat #AI工作流 #Poe #生产力工具 #协同办公
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
