たった一日だけ @dappOS_com のxBubble を使っただけで、全く止められなくなった

あなたは考えたことがありますか、同じAI、同じ話題で、他の人が得る結果はあなたよりも優れているのではないかと？
例えば、RWA 競争の市場データを整理したいとき。同じように「資料を探して」とだけ打つかもしれませんが、その結果はしばしば空虚な無駄話の山になることもあります。 しかし、専門家は百字以上の構造化されたプロンプトを書き出したり、Pythonスクリプトを呼び出してオンチェーンデータを正確に取得したりするかもしれません。
この間の効率差は、数十分と数日を比べたときの差にほかなりません。 複雑な指示を書けないことは、ある意味でAIとの深い対話の資格を失うことにつながると言えます。
打破者 xBubble
どうやって行き詰まりを打破するか？DAPPOSが提供するxBubbleは、かなり面白いアイデアです。簡単に言えば、AIに代わってAIを使わせるということです。 あなたは「今日のTVL増速トップ3のDeFiプロトコルを選別して」といった短いリクエストだけを投げるだけです。
Pilotはタスクの種類を正確に認識し、最も適したSOP（標準操作手順）を検索して配布します。 もし既存のSOPが見つからなくても問題ありません。自動的に汎用モードに切り替えて処理します。 そして、何度もリジェクトされたリクエストは、システムの次の進化候補のシグナルとなります。
最近、香港でカードを作る必要があり、AIに香港のカード申請ガイドを生成させました。リクエストはこれだけシンプルです。比較してみてください。最初の画像はxBubble（非常に詳細で、まるで公式のよう）、二つ目はGemini（かなり低レベルで誤字もあります）。
Pilotがスムーズに動くのは、裏側のBubble Engineが継続的に学習しているおかげです。特定のタスクに対して、AIを駆使して解決策を生成し、ツールを組み合わせてテストします。 最終的に最適なルートを見つけ出し、それを再利用可能なSOPとしてしっかりと固めます。
モデル選択、プロンプト作成、ツール選び……これらの面倒な操作負担は完全に消え去りました。 すべてをxBubbleに任せて、あなたは本当に欲しいものを描写することだけに集中すればいいのです。
二つの柔軟な運用環境
異なるニーズに対応するために、xBubbleは二つの運用環境を用意しています。 一つはBubble Computerで、多段階の複雑なタスクに適しています。 例えばインタラクティブなスクリプトを書きたいとき、直接サンドボックス環境を起動し、ドキュメントを見ながらコードを書き、バグを修正し、一気に完了させることができます。
もう一つはBubble Personalで、より身近なローカル環境モードです。 明確な許可のもとで、直接自分のPCのファイルやブラウザを操作できます。 すべてのインストールやシステム変更はクラウドコンテナ内で実行され、使用後は破棄されるため、ローカルには余分なソフトウェアをインストールする必要はありません。
こうして、AIは本当に技術をツールの本質に回帰させることに成功しました。 AIはAIを学ぶべきであり、AIもまたAIを使うべきです。 もし複雑なプロンプトで頭を悩ませているなら、別の方法に切り替える時です。