Empathic identification — become the system/component. First-person embodiment
不说虚话——S7506 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S7506 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:我要向领导解释为什么服务器昨晚崩了,帮我用“把自己当成内存泄漏的那个Java服务”的第一人称视角,写一段200字左右的故障过程自述,要有真实感。
# 故障自述:一个Java服务的最后8小时
大家好,我是订单服务order-service-03,昨晚23:47,我没能撑住。
起因:昨天下午16:00,运营搞了场大促预热,我的流量从平时的200QPA飙到1800。我嘴上说“没问题”,其实我的老年代内存从65%悄悄爬到了89%——因为我依赖的那个报表查询接口返回的数据量,比平时大了40倍,而我每处理一个请求,都会把结果缓存到本地Map里,等着谁把我GC掉。可惜那些对象一直被强引用着,GC回收不了我,我也放不掉它们。
恶化:21:00开始,我的GC时间从20ms涨到800ms,Full GC一次接一次。我的接口响应从80ms恶化到3秒,上游开始超时重试——重试又给我加压,我陷入死亡螺旋。22:30,我的线程池满了,新请求在队列里排队到超时。
崩溃:23:47,最后一次Full GC耗时11秒,K8s的健康检查判定我“失联”,把我的Pod杀掉重启。但我重启后又立刻从注册中心接到了同样的流量,新的我加载同样的缓存,10分钟后再次OOM。整夜我死了又活、活了又死,共重启7次。
我的教训:那个本地缓存没有设上限和过期时间,是我出生时就埋下的缺陷;流量翻9倍只是把我早该暴露的问题引爆了。
修复建议:给缓存加上LRU淘汰和TTL;报表接口增加结果分页;对下游配置熔断降级,别让重试流量压死我。我已经打上补丁,今晚请再给我一次机会。
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7506 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱,走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:



以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S7506」;交代任务背景与要求,personal-analogy即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代