1、从 OpenClaw 看 Agent 架构设计
https://my.oschina.net/vivotech/blog/19554828

2、Easysearch 接上 Kibana，就这两步，搞定！
https://mp.weixin.qq.com/s/X4K5U8IY7B067zGfgmtyeg

3、Mem0 + Elasticsearch：构建 AI 记忆系统阿里云大数据 AI 平台
https://mp.weixin.qq.com/s/m5uVtghIN8kcJ370JvWgug

4、Easysearch BKD Merge 异常排查实录：最终定位到旧版 GraalVM JIT 运行时
https://infinilabs.cn/blog/202 ... -jit/

5、Easysearch 分词是如何影响搜索结果的
https://easysearch.cn/knowledg ... ults/

1.Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
https://mp.weixin.qq.com/s/y0JLrC_Af9X0cA_t08ymjg
2.Hermes Agent: 自我改进的 Agent
https://hermes-agent.nousresearch.com/docs
3.基于 HiClaw 的运维场景多智能体协同实践
https://mp.weixin.qq.com/s/w8s0lA9DgvLsJkDQ3AgjHw

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1.RAG进化了，深扒Claude Code源码中RAG高级技巧
https://mp.weixin.qq.com/s/qV1wFqWLCM1HrB5AN3_ZAg

2.Elasticsearch 实战 | （50TB的代价）ES用了这么久，你知道 forcemerge + 快照同时跑会发生什么吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/PDYNtjHy2XNRrZQ2Vt59CQ

3.如何比较两个 Elasticsearch 索引并找出缺失的文档
https://elasticstack.blog.csdn ... 04109

4.超越向量搜索：使用 Ladybug 和 Icebug 在 Rust 中构建混合图 RAG 引擎(搭梯)
https://ai.plainenglish.io/bey ... 15dcb

5.Agent Skills: 让 AI Agents 真正成为你队友的一些方法（搭梯）
https://medium.com/ai-in-plain ... 37fe3

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1. 使用 Azure SRE Agent 和 Elasticsearch 提升 SRE 生产力
https://elasticstack.blog.csdn ... 56466

2. 腾讯 QClaw 实测体验：微信一发指令，本地 AI “小龙虾”帮你高效干活
https://cloud.tencent.com/deve ... 39891

3. 别再手动录发票了！用腾讯龙虾Skills，让财务提前 2 小时下班
https://cloud.tencent.com/deve ... 39669

4. 如何将 Elasticsearch MCP 与 OpenClaw 集成（搭梯）
https://composio.dev/toolkits/ ... nclaw

5. 使用OpenClaw与Elasticsearch实现智能数据操作与分析
https://devpress.csdn.net/xcla ... .html



编辑：kin122    
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1. Wazuh 每日快照监控自动化：带邮件告警（需要梯子）
https://medium.com/%40kevitdak ... fc99f
2. 家庭 SOC 自动化实验室：部署 Wazuh、TheHive 和 Elasticsearch（需要梯子）
https://medium.com/%40irasnura ... 541b4
 
3. Splunk vs Elastic：哪个 SIEM 适合你的组织？（需要梯子）
https://medium.com/%40andresmo ... 15a6d
编辑：斯蒂文
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1. 使用 Elastic Workflows 监控 Kibana 仪表板视图
https://elasticstack.blog.csdn ... 33281

2. 使用 OpenTelemetry 和 Elastic 的 ML 和 AI Ops 可观测性
https://elasticstack.blog.csdn ... 70220

3. LINQ 到 ES|QL：使用 C# 查询 Elasticsearch
https://elasticstack.blog.csdn ... 56471

4. 从判断列表到训练好的 Learning to Rank（ LTR ）模型
https://elasticstack.blog.csdn ... 09683

5. 2026 年 AI 编码的“渐进式 Spec”实战指南
https://mp.weixin.qq.com/s/7Lgb3GfgXKI0J9L9e9sq0w

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1.从 Elasticsearch runtime fields 到 ES|QL：将传统工具适配到当前技术
https://elasticstack.blog.csdn ... 71274

2.jina-embeddings-v5-text：0.6B 参数下最好的多语言向量模型
https://mp.weixin.qq.com/s/4XjiKkpL6zngTgMeJRqqOw

3.从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
https://mp.weixin.qq.com/s/1tXMlmEryuVnWXA0jqQlpQ

4.从向量里逆向出原始文本和模型来源
https://mp.weixin.qq.com/s/gnkFTscJ1kbB_Qzv-UWWIA

5.手把手教学：使用 n8n 和 Jina AI 进行网页抓取——自动化（搭梯）
https://medium.com/%40hidayahr ... 7adbb

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1. OpenSearch 没有故障，只是返回了空结果，何意味？（需要梯子）
https://medium.com/%40shiki655 ... fa91e

2. 从 ClickHouse + Elasticsearch 到 Apache Doris：快手如何统一万亿级广告分析（需要梯子）
https://medium.com/%40VeloDB_p ... 1513d

3. 案例详解生产级RAG的构建实录（需要梯子）
https://blog.devops.dev/buildi ... cc0d3

编辑：斯蒂文
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Detailed case explanation of the construction record of production-grade RAG (requires ladder) https://blog.devops.dev/buildi ... cc0d3 Editor: Steven More information: http://news.searchkit.cn
 

1. Easysearch 文本分析：Analyzer 的工作原理解析
https://easysearch.cn/knowledg ... iple/
2. Easysearch 向量检索之从原理到实战
https://www.modb.pro/db/1924271434663211008
 
3. Elasticsearch查询性能深度优化指南：从原理到实战
https://www.cnblogs.com/ljbguanli/p/19728826
 
4. Elasticsearch 查询性能优化：从 3 秒到 300ms 的 6 个核心参数调优
https://developer.aliyun.com/article/1673848
 
5. 2026 年 RAG 技术最新进展与落地实践指南
https://segmentfault.com/a/1190000047621497
 
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1、2026 年中国搜索型数据库市场观察与分析
https://mp.weixin.qq.com/s/ZaC2rLPSDIMYSaAehc1tTg

2、Easysearch 审计日志实战：谁访问了你的集群？
https://mp.weixin.qq.com/s/4cDAMvCeK-SILdZhy4i9oA

3、深入理解 Elasticsearch 写入与查询机制
https://mp.weixin.qq.com/s/YkjONLHe7BIXRPHLiUwTbg

4、一文带你搞懂 Prompt、Tools、Workflow、Skill、MCP 等 AI 概念之间的区别
https://blog.csdn.net/2301_798 ... 60468

5、Easysearch 文本分析：Analyzer 的工作原理解析
https://easysearch.cn/knowledg ... iple/

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1. 吴恩达 Claude Code 笔记精华版
https://mp.weixin.qq.com/s/Of1qAQuAQDrkyWIZ0ug-dw
2. OpenClaw又双叒叕发版，如何实时追踪其每一秒开销，打开Agent“思考”黑盒
https://mp.weixin.qq.com/s/5UaSItZ76iLqHos3hCpqpg
3. 从 KV Cache 到 AI 内存系统：大模型推理架构的演进
https://mp.weixin.qq.com/s/cagTlPJF13JZybqPXyacSw

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1.SKILL.md 模式：如何编写真正能工作的 AI 代理技能（搭梯）
https://bibek-poudel.medium.co ... dd7ee

2.AI 代理内存文件完全指南（CLAUDE.md、AGENTS.md 等等）（搭梯）
https://medium.com/data-scienc ... 5c5a9

3.2026 年值得关注的 GitHub 上 20 个 AI 项目：不只是 OpenClaw（搭梯）
https://medium.com/%40nocobase ... e62f6


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1、Elastic 的 Agent 技能：让你的 AI 代理成为 Elastic 专家
https://elasticstack.blog.csdn ... 55015

2、用于 Elasticsearch 的 Gemini CLI 扩展，包含工具和技能
https://elasticstack.blog.csdn ... 99043

3、AI agent 记忆：使用 Elasticsearch 托管记忆创建智能代理
https://elasticstack.blog.csdn ... 38299

4、快速 vs. 准确：衡量量化向量搜索的召回率
https://elasticstack.blog.csdn ... 46524

5、从架构到代码：深入理解 OpenClaw 的双源记忆系统
https://mp.weixin.qq.com/s/Ok3VwXft5fvvNWLBL6r2AA

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来源：Anthropic 官方调研报告《What 81,000 people want from AI》
调研时间：2025年12月
覆盖范围：159个国家、70种语言、80,508名受访者

一、调研背景：为什么做这件事？

关于 AI 的公共讨论往往集中在抽象的风险与收益预测上。但一个关键问题被忽视了：当 AI "发展顺利"时，对普通人来说意味着什么？

Anthropic 在 2025 年 12 月开展了一项大规模定性研究——邀请所有 Claude.ai 用户与 AI 进行深度访谈，谈谈他们对 AI 的期望与担忧。最终有 80,508 人 参与，覆盖 159 个国家、70 种语言。这可能是迄今为止规模最大、语言覆盖最广的 AI 用户研究。

二、人们最想要 AI 做什么？

调研将用户需求归纳为五大类：

| 排名 | 需求类别 | 占比 | 核心诉求 |
|------|---------|------|---------|
| 1 | 职业卓越 | 18.8% | 让 AI 处理日常琐事，自己专注高价值工作 |
| 2 | 个人成长 | 13.7% | 情感支持、自我认知、行为改变、心理健康 |
| 3 | 知识获取 | 12.8% | 快速学习新领域、获取专业信息 |
| 4 | 效率提升 | 11.5% | 自动化重复任务、节省时间 |
| 5 | 创意表达 | 9.3% | 辅助创作、激发灵感 |

典型用户声音

关于职业卓越：
"我每天收到 100-150 条医生和护士的短信。过去大量认知劳动都花在记录上……引入 AI 后，文档压力减轻了。我对护士更有耐心，也有更多时间向家属解释病情。"
—— 美国医疗工作者

关于个人成长：
"AI 为我示范了情商的表现……我可以把这些行为模式用在人际交往中，成为一个更好的人。"
—— 匈牙利用户

三、人们在担心什么？

与期望并存的，是普遍的担忧。调研发现用户最担心的几类风险：

1. 隐私与数据安全 —— 个人信息被滥用或泄露
   
2. 过度依赖 AI —— 丧失独立思考能力
   
3. 就业冲击 —— AI 取代人类工作
   
4. 虚假信息 —— AI 生成内容的可靠性问题
   
5. 社会不平等 —— AI 红利分配不均
   
   值得注意的是，不同地区、不同职业的用户，担忧的重点差异很大。例如，发展中国家的用户更关注教育和经济机会，而发达国家的用户更关注伦理和监管。
   
   

   四、一个有趣的发现：期望与现实的差距
   

   
   调研还对比了"用户想要什么"和"他们是否已经在 AI 上获得这些"。
   
   

   • 效率提升类需求：满意度较高，AI 已经在帮助用户自动化日常任务
     
   • 个人成长类需求：满意度较低，用户对 AI 在情感支持、心理健康方面的表现仍有期待空间
     
   • 职业卓越类需求：两极分化，部分用户表示 AI 极大提升了工作质量，另一部分则认为 AI 输出还不够专业
     
     

     五、对 AI 产品设计的启示
     

     
     这项大规模调研为 AI 产品团队提供了几个关键洞察：
     
     

6. 不要只关注"效率" —— 近 1/3 的用户需求与情感、成长、创造力相关，而非纯粹的生产力
   
7. 个性化是关键 —— 不同地区、职业、文化背景的用户需求差异显著
   
8. 信任建设需要时间 —— 隐私、安全、可靠性仍是普遍担忧，需要透明度和用户教育
   
9. AI 作为"伙伴"而非"工具" —— 越来越多的用户期待与 AI 建立长期、深度的互动关系
   
   

   六、写在最后
   

   
   8.1 万人的声音描绘了一幅复杂的图景：人们既渴望 AI 带来的便利与赋能，又对未知风险保持警惕。这种矛盾心态或许正是技术快速发展期的常态。
   
   对于 AI 从业者来说，这份调研最大的价值在于把"用户"从抽象概念还原为具体的人——他们有各自的职业、文化背景、生活困境和成长渴望。技术最终服务的，是这些真实的人类需求。
   
   ---
   
   延伸阅读：
   

   • 原文报告：[What 81,000 people want from AI](https://www.anthropic.com/features/81k-interviews)
     
   • Anthropic 研究方法附录（PDF）
     

1. 详细解读：独乐乐不如众乐乐，HiClaw 多 Agent 协同操作系统
https://mp.weixin.qq.com/s/VqB ... e%3D1
2. vLLM Semantic Router v0.2 Athena 发布：从模型焕新到 ClawOS，迈向系统级智
https://mp.weixin.qq.com/s/9CtX4KODxX456Idr2JxchA
3. 构建 Claude Code 的经验教训：我们如何使用 Skill（需要梯子）
https://x.com/trq212/status/20 ... %3D46

编辑：Se7en
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