Manus 实测 2025年3月6日

Manus 实测 2025年3月6日 Manus 实测 2025年3月6日 Modified July 31, 2025 • 关于 AI 工具的测试与比较 ◦ 小米 AI 眼镜比价测试：通过 Manus 对小米 AI 眼镜在淘宝、闲鱼、1688、拼多多等平台进行比价，过程中遇到验证码、型号确认等问题，最终得出京东价格最低并提供链接，耗时约 4 小时。 ◦ 现场 AI 工具比价测试：现场使用某 AI 工具对小米 AI 眼镜进行比价，较快得出结果，但存在信息不准确和链接无法跳转等问题。 ◦ AI 工具使用技巧分享：介绍了在使用 AI 工具时可新建会话全部跑 10 个任务，出错可继续交互以节省成本的技巧。 • 关于 AI 工具的使用与比较 ◦ 特定技巧限制传播：有一种技巧只能自用，不能传播，也不能透露来源。 ◦ AI 工具擅长研究：某些 AI 工具在文字型研究，如为上市公司做背调等方面表现出色。 ◦ 任务完成情况良好：完成了收购茅台的调研分析，给出了收购策略、投资规模等建议。 ◦ 产品理念差异：不同 AI 产品在结构处理和智能发挥方面理念不同。 ◦ 性能与价格优势：某些 AI 工具在性能上超越竞品，价格更便宜。 ◦ 功能覆盖与创新：能覆盖众多垂类 agents，并展示幕后操作等创新功能。 • 关于 AI 产品的交流与分享 ◦ 会议人数限制与操作失误：会议人数有限，为 500 人。在操作中有人找错官网验证邀请码。 ◦ 产品功能特点：如 flow is 支持用户修改 AI 生成的步骤和输出结果，未来会有更多功能，如多 agent 支持、离线任务等。 ◦ 团队情况：flow is 团队不到 10 人，最大的成员为 96 年出生。 ◦ 产品发展规划：即将推出国内版本，会考虑做垂直领域的 agent，如社媒、股票分析等。 ◦ 产品使用问题：直播中出现被登出的情况，可能是在升级。 • 关于 AI 工具的测试与分享 ◦ 模型能力评估：认为当前模型搜索全面但深度不足，未超过顶尖模型。 ◦ 工具使用体验：在搜索视频转会工作流和恐怖电影范式等任务中，工具会认真查看网页并总结，用户可随时打断纠正方向。 ◦ 团队工作情况：团队在温馨的环境中分享，为产品付出很多，曾放弃 AI 浏览器项目。 ◦ 产品命名由来：产品名字源于 MIT 校训，有鼓励动手实践之意。 ◦ 项目放弃原因：因 AI 浏览器在接管电脑时会与人抢夺控制权，不便于操作。 • 关于 Manus 产品的测试与探讨 ◦ 产品核心步骤：包括为其提供电脑运行单独环境、给予初始数据、进行一定训练。 ◦ 测试案例情况：如视频浏览任务在短视频中能给出正确答案，但长视频出现问题；游戏和生成 PPT 的任务也存在部分问题。 ◦ 产品能力边界：目前还不明确，通过大量测试和尝试来探索，能覆盖 YC 一季 76% 的 agent 项目。 ◦ 产品记忆能力：用户账号使用中，若产品出错经纠正，下次不会再犯同样错误。 ◦ 模型协作情况：除 Claude 外，与千问有合作且可能微调，未来考虑自研模型。 ◦ 网站复刻测试：尝试复刻微头 AGI 网站，因服务器负载高 SEO 分析失败，网站复刻基本成功但可能临时环境已失效。 ◦ 游戏试玩测试：让 Manus 玩 4399 小游戏，因登录等问题最终失败，但可人工接管操作。 • 关于 AI 工具 Manus 的使用探索与发现 ◦ 沙盒环境模拟：可通过沙盒环境模拟运行 GPU 任务，未来在游戏等方面有应用可能。 ◦ 浏览器交互记录：浏览器交互操作在特定情况下会被记录，如最后是网站浏览操作，隔十天仍可继续使用虚拟环境。 ◦ 文件上传测试：Manus 上传文件无数量限制，总容量约 5G，支持各种格式，上传后能做的事尚未测试。 ◦ 知识库功能：Manus 有知识库功能，目前只支持纯文本内容，可给大模型暗示，用于建站等场景。 ◦ 应用方向设想：可用于自身行业资料收集，了解其他行业，做调研、写产品文档、设计网站原型、收集信息等。 • 关于 AI 工具的使用体验与期待 ◦ 超上下文处理方案：写游戏设定等内容时超上下文有问题，需考虑总结已有文档继续，避免资源浪费和用户麻烦。 ◦ 写网站的表现：对网站无详细要求时写得较好，有详细要求时会出现问题，存在测试和修 bug 环节，只确保能跑。 ◦ 常见软件支持不足：实习生面对工作时 office 三件套使用多，但 AI 工具以 markdown 文件为主，缺乏适合阅读的工具和对 Excel 等的支持。 ◦ AI 的能力优势：能看视频读评论、联网搜访问网站，适合营销场景的 social listening 和 AI 编程时看文档写代码，也可用于抢票等生活场景。 ◦ 对智能体平台的看法：现有智能体平台如 code 加类似自动化模式可靠拢，但需大调整，更强大模型能加快进化速度。 ◦ 对 AI 交付能力的期待：希望 AI 交付能力更强，减少中间环节的小麻烦，超越人类线性思维方式。 ◦ 开源推理模型：千问开源的 QQW 32B 模型效果好，显存需求低，推理过程中 token 消耗少，文学创作稍弱。 • 关于 AI 产品及相关技术的讨论 ◦ Manus 产品热度：全网都在蹭 Manus 热度，其未花一分钱推广，股票也受影响，且部分开源，未用 MCP 协议，通过模拟浏览器爬取数据。 ◦ MCP 协议应用：Claude 公司推出的 MCP 协议可解决 AI 与内部数据交互问题，海外各大软件在做相关服务。 ◦ 工作流与强化学习：以前的工作流是 agent 的过渡形态，强化学习应用后，agent 训练会纳入强化学习。 ◦ Meta GPT 产品：Meta GPT 的 MGEX 按不同团队角色协作，引发对 AI 是否需模拟人类协作方式的讨论。 ◦ 插件市场前景：讨论认为在 AI 发展背景下，做插件市场有前景，可给 AI 加上翅膀，个人可培养业务逻辑形成技术壁垒。 Log in or sign up to use this feature. 待办 问题表收集整理：收集大家想要提问的问题，整理成表，用于知乎浏览相关内容的收集 user 8537 AGI 与 API 调研：跑一个关于 v two AGI 和 v two API 的调研任务，例如做个网页，完成后于明天进行 PK 直播回放分享：将今天的直播回放放置在知识库首页指定位置，以及共学数据库中，同时分享到通往 AGI 之路公众号和视频号的进群中 user 8537 Log in or sign up to use this feature. 智能章节 00:01 AI产品讨论与测试分享会 本章节主要围绕相关产品展开讨论，先是交流邀请码、卡顿等情况，接着多位参会者分享测试案例与体验。小户分享多个测试结果并解读原理，大家还探讨产品优缺点及优化方向。之后郭梓溢提到自家产品并提议与其他产品 PK，最终决定让橘子进行独立第三方测试“买小米 AI 眼镜比价”任务 。 36:11 Manus与flow is产品测试与理念分享 本章节主要围绕 Manus 测试展开，leo 分享其测试流程、遇到的问题，如淘宝验证码等，还提到它完成比价、背调等任务的情况及结论。众人探讨使用技巧、与其他产品对比，分析产品理念差异，过程中有人被登出，猜测在升级，最后郭梓溢准备分享 flow is 的设计思路 。 59:21 flow is团队分享产品理念、规划及优势并提及中国团队实力 本章节郭梓溢介绍团队理念，称画布为 AI 设计但给用户修改权。提到团队技术优势，如早于 OpenAI 推出 Oracle 版本。还表示将推国内版，会探索多 agent 等更多功能，团队仅 8 人。最后说要在评论区抽兑换码送会员，让大家接着测试 Manus 。 01:07:59 多人分享Manus测试情况及相关产品信息 本章节主要围绕产品测试展开。郭浩、海辛分享运行项目及测试体验，黄超强介绍现场情况、产品取名由来，讲述放弃 AI 浏览器项目原因及产品实现核心步骤，并分享自己测试案例。此外，还探讨产品擅长内容、边界、记忆能力，吴振耀将分享使用技巧 。 01:39:44 吴振耀分享使用AI进行复刻网站、玩游戏等测试的情况 本章节吴振耀展示用例，先用邀请码注册后尝试复刻 video AGI 网站和分析 SEO，因服务器负载未生成报告；后成功复刻网站，主要复刻前端静态页面。还让其玩小游戏，虽最终失败但可尝试。此外发现会话记录接管规则，若最后是网站浏览操作，隔段时间可继续用虚拟环境做事 。 01:53:13 Manus产品探索与使用交流分享 本章节吴振耀分享 API 操作、沙盒环境记录情况、menus 上传文件限制等，并介绍知识库功能。之后 AJ 询问大家对产品的使用想法，海辛分享了自己可能的应用方向。leo 展示 flow base 结果，分享 Manus 写 PPT 情况，指出使用问题，认为其上限高，定价应贵些 。 02:02:53 众人对AI应用、能力及相关模型的交流探讨 本章节众人分享对工具的使用想法和体验。leo 讲工具可用于调研、写文档等；郭浩提到超上下文处理等问题；乔向阳认为适合营销和代码相关工作；Zho 期待交付能力；还交流了千问等模型，同时澄清 Minus 无营销费用，是 KOL 自发蹭热度。 02:19:07 AI产品探讨：模型开源、数据处理、应用实践与发展趋势 本章节围绕当下热门AI产品展开讨论，如产品开源情况、数据对接、MCP协议应用等。还探讨了产品版权问题，对比不同产品特点，像Meta GPT出的MGEX等。提及未来或专注做插件、协议，并交流应对AI发展个人可打造的壁垒，最后介绍直播回放及知识库相关信息 。 Log in or sign up to use this feature. 会议最佳表现成员 Log in or sign up to use this feature. 相关链接 • 妙记：Manus 实测 • 文字记录 ◦ Manus 实测 2025年3月6日 00:01 36:11 59:21 01:07:59 01:39:44 01:53:13 02:02:53 02:19:07 Manus 实测 Manus 实测 2025年3月6日 • 关于 AI 工具的测试与比较 ◦ 小米 AI 眼镜比价测试：通过 Manus 对小米 AI 眼镜在淘宝、闲鱼、1688、拼多多等平台进行比价，过程中遇到验证码、型号确认等问题，最终得出京东价格最低并提供链接，耗时约 4 小时。 ◦ 现场 AI 工具比价测试：现场使用某 AI 工具对小米 AI 眼镜进行比价，较快得出结果，但存在信息不准确和链接无法跳转等问题。 ◦ AI 工具使用技巧分享：介绍了在使用 AI 工具时可新建会话全部跑 10 个任务，出错可继续交互以节省成本的技巧。 ◦ 小米 AI 眼镜比价测试：通过 Manus 对小米 AI 眼镜在淘宝、闲鱼、1688、拼多多等平台进行比价，过程中遇到验证码、型号确认等问题，最终得出京东价格最低并提供链接，耗时约 4 小时。 ◦ 现场 AI 工具比价测试：现场使用某 AI 工具对小米 AI 眼镜进行比价，较快得出结果，但存在信息不准确和链接无法跳转等问题。 ◦ AI 工具使用技巧分享：介绍了在使用 AI 工具时可新建会话全部跑 10 个任务，出错可继续交互以节省成本的技巧。 • 关于 AI 工具的使用与比较 ◦ 特定技巧限制传播：有一种技巧只能自用，不能传播，也不能透露来源。 ◦ AI 工具擅长研究：某些 AI 工具在文字型研究，如为上市公司做背调等方面表现出色。 ◦ 任务完成情况良好：完成了收购茅台的调研分析，给出了收购策略、投资规模等建议。 ◦ 产品理念差异：不同 AI 产品在结构处理和智能发挥方面理念不同。 ◦ 性能与价格优势：某些 AI 工具在性能上超越竞品，价格更便宜。 ◦ 功能覆盖与创新：能覆盖众多垂类 agents，并展示幕后操作等创新功能。 ◦ 特定技巧限制传播：有一种技巧只能自用，不能传播，也不能透露来源。 ◦ AI 工具擅长研究：某些 AI 工具在文字型研究，如为上市公司做背调等方面表现出色。 ◦ 任务完成情况良好：完成了收购茅台的调研分析，给出了收购策略、投资规模等建议。 ◦ 产品理念差异：不同 AI 产品在结构处理和智能发挥方面理念不同。 ◦ 性能与价格优势：某些 AI 工具在性能上超越竞品，价格更便宜。 ◦ 功能覆盖与创新：能覆盖众多垂类 agents，并展示幕后操作等创新功能。 • 关于 AI 产品的交流与分享 ◦ 会议人数限制与操作失误：会议人数有限，为 500 人。在操作中有人找错官网验证邀请码。 ◦ 产品功能特点：如 flow is 支持用户修改 AI 生成的步骤和输出结果，未来会有更多功能，如多 agent 支持、离线任务等。 ◦ 团队情况：flow is 团队不到 10 人，最大的成员为 96 年出生。 ◦ 产品发展规划：即将推出国内版本，会考虑做垂直领域的 agent，如社媒、股票分析等。 ◦ 产品使用问题：直播中出现被登出的情况，可能是在升级。 ◦ 会议人数限制与操作失误：会议人数有限，为 500 人。在操作中有人找错官网验证邀请码。 ◦ 产品功能特点：如 flow is 支持用户修改 AI 生成的步骤和输出结果，未来会有更多功能，如多 agent 支持、离线任务等。 ◦ 团队情况：flow is 团队不到 10 人，最大的成员为 96 年出生。 ◦ 产品发展规划：即将推出国内版本，会考虑做垂直领域的 agent，如社媒、股票分析等。 ◦ 产品使用问题：直播中出现被登出的情况，可能是在升级。 • 关于 AI 工具的测试与分享 ◦ 模型能力评估：认为当前模型搜索全面但深度不足，未超过顶尖模型。 ◦ 工具使用体验：在搜索视频转会工作流和恐怖电影范式等任务中，工具会认真查看网页并总结，用户可随时打断纠正方向。 ◦ 团队工作情况：团队在温馨的环境中分享，为产品付出很多，曾放弃 AI 浏览器项目。 ◦ 产品命名由来：产品名字源于 MIT 校训，有鼓励动手实践之意。 ◦ 项目放弃原因：因 AI 浏览器在接管电脑时会与人抢夺控制权，不便于操作。 ◦ 模型能力评估：认为当前模型搜索全面但深度不足，未超过顶尖模型。 ◦ 工具使用体验：在搜索视频转会工作流和恐怖电影范式等任务中，工具会认真查看网页并总结，用户可随时打断纠正方向。 ◦ 团队工作情况：团队在温馨的环境中分享，为产品付出很多，曾放弃 AI 浏览器项目。 ◦ 产品命名由来：产品名字源于 MIT 校训，有鼓励动手实践之意。 ◦ 项目放弃原因：因 AI 浏览器在接管电脑时会与人抢夺控制权，不便于操作。 • 关于 Manus 产品的测试与探讨 ◦ 产品核心步骤：包括为其提供电脑运行单独环境、给予初始数据、进行一定训练。 ◦ 测试案例情况：如视频浏览任务在短视频中能给出正确答案，但长视频出现问题；游戏和生成 PPT 的任务也存在部分问题。 ◦ 产品能力边界：目前还不明确，通过大量测试和尝试来探索，能覆盖 YC 一季 76% 的 agent 项目。 ◦ 产品记忆能力：用户账号使用中，若产品出错经纠正，下次不会再犯同样错误。 ◦ 模型协作情况：除 Claude 外，与千问有合作且可能微调，未来考虑自研模型。 ◦ 网站复刻测试：尝试复刻微头 AGI 网站，因服务器负载高 SEO 分析失败，网站复刻基本成功但可能临时环境已失效。 ◦ 游戏试玩测试：让 Manus 玩 4399 小游戏，因登录等问题最终失败，但可人工接管操作。 ◦ 产品核心步骤：包括为其提供电脑运行单独环境、给予初始数据、进行一定训练。 ◦ 测试案例情况：如视频浏览任务在短视频中能给出正确答案，但长视频出现问题；游戏和生成 PPT 的任务也存在部分问题。 ◦ 产品能力边界：目前还不明确，通过大量测试和尝试来探索，能覆盖 YC 一季 76% 的 agent 项目。 ◦ 产品记忆能力：用户账号使用中，若产品出错经纠正，下次不会再犯同样错误。 ◦ 模型协作情况：除 Claude 外，与千问有合作且可能微调，未来考虑自研模型。 ◦ 网站复刻测试：尝试复刻微头 AGI 网站，因服务器负载高 SEO 分析失败，网站复刻基本成功但可能临时环境已失效。 ◦ 游戏试玩测试：让 Manus 玩 4399 小游戏，因登录等问题最终失败，但可人工接管操作。 • 关于 AI 工具 Manus 的使用探索与发现 ◦ 沙盒环境模拟：可通过沙盒环境模拟运行 GPU 任务，未来在游戏等方面有应用可能。 ◦ 浏览器交互记录：浏览器交互操作在特定情况下会被记录，如最后是网站浏览操作，隔十天仍可继续使用虚拟环境。 ◦ 文件上传测试：Manus 上传文件无数量限制，总容量约 5G，支持各种格式，上传后能做的事尚未测试。 ◦ 知识库功能：Manus 有知识库功能，目前只支持纯文本内容，可给大模型暗示，用于建站等场景。 ◦ 应用方向设想：可用于自身行业资料收集，了解其他行业，做调研、写产品文档、设计网站原型、收集信息等。 ◦ 沙盒环境模拟：可通过沙盒环境模拟运行 GPU 任务，未来在游戏等方面有应用可能。 ◦ 浏览器交互记录：浏览器交互操作在特定情况下会被记录，如最后是网站浏览操作，隔十天仍可继续使用虚拟环境。 ◦ 文件上传测试：Manus 上传文件无数量限制，总容量约 5G，支持各种格式，上传后能做的事尚未测试。 ◦ 知识库功能：Manus 有知识库功能，目前只支持纯文本内容，可给大模型暗示，用于建站等场景。 ◦ 应用方向设想：可用于自身行业资料收集，了解其他行业，做调研、写产品文档、设计网站原型、收集信息等。 • 关于 AI 工具的使用体验与期待 ◦ 超上下文处理方案：写游戏设定等内容时超上下文有问题，需考虑总结已有文档继续，避免资源浪费和用户麻烦。 ◦ 写网站的表现：对网站无详细要求时写得较好，有详细要求时会出现问题，存在测试和修 bug 环节，只确保能跑。 ◦ 常见软件支持不足：实习生面对工作时 office 三件套使用多，但 AI 工具以 markdown 文件为主，缺乏适合阅读的工具和对 Excel 等的支持。 ◦ AI 的能力优势：能看视频读评论、联网搜访问网站，适合营销场景的 social listening 和 AI 编程时看文档写代码，也可用于抢票等生活场景。 ◦ 对智能体平台的看法：现有智能体平台如 code 加类似自动化模式可靠拢，但需大调整，更强大模型能加快进化速度。 ◦ 对 AI 交付能力的期待：希望 AI 交付能力更强，减少中间环节的小麻烦，超越人类线性思维方式。 ◦ 开源推理模型：千问开源的 QQW 32B 模型效果好，显存需求低，推理过程中 token 消耗少，文学创作稍弱。 ◦ 超上下文处理方案：写游戏设定等内容时超上下文有问题，需考虑总结已有文档继续，避免资源浪费和用户麻烦。 ◦ 写网站的表现：对网站无详细要求时写得较好，有详细要求时会出现问题，存在测试和修 bug 环节，只确保能跑。 ◦ 常见软件支持不足：实习生面对工作时 office 三件套使用多，但 AI 工具以 markdown 文件为主，缺乏适合阅读的工具和对 Excel 等的支持。 ◦ AI 的能力优势：能看视频读评论、联网搜访问网站，适合营销场景的 social listening 和 AI 编程时看文档写代码，也可用于抢票等生活场景。 ◦ 对智能体平台的看法：现有智能体平台如 code 加类似自动化模式可靠拢，但需大调整，更强大模型能加快进化速度。 ◦ 对 AI 交付能力的期待：希望 AI 交付能力更强，减少中间环节的小麻烦，超越人类线性思维方式。 ◦ 开源推理模型：千问开源的 QQW 32B 模型效果好，显存需求低，推理过程中 token 消耗少，文学创作稍弱。 • 关于 AI 产品及相关技术的讨论 ◦ Manus 产品热度：全网都在蹭 Manus 热度，其未花一分钱推广，股票也受影响，且部分开源，未用 MCP 协议，通过模拟浏览器爬取数据。 ◦ MCP 协议应用：Claude 公司推出的 MCP 协议可解决 AI 与内部数据交互问题，海外各大软件在做相关服务。 ◦ 工作流与强化学习：以前的工作流是 agent 的过渡形态，强化学习应用后，agent 训练会纳入强化学习。 ◦ Meta GPT 产品：Meta GPT 的 MGEX 按不同团队角色协作，引发对 AI 是否需模拟人类协作方式的讨论。 ◦ 插件市场前景：讨论认为在 AI 发展背景下，做插件市场有前景，可给 AI 加上翅膀，个人可培养业务逻辑形成技术壁垒。 ◦ Manus 产品热度：全网都在蹭 Manus 热度，其未花一分钱推广，股票也受影响，且部分开源，未用 MCP 协议，通过模拟浏览器爬取数据。 ◦ MCP 协议应用：Claude 公司推出的 MCP 协议可解决 AI 与内部数据交互问题，海外各大软件在做相关服务。 ◦ 工作流与强化学习：以前的工作流是 agent 的过渡形态，强化学习应用后，agent 训练会纳入强化学习。 ◦ Meta GPT 产品：Meta GPT 的 MGEX 按不同团队角色协作，引发对 AI 是否需模拟人类协作方式的讨论。 ◦ 插件市场前景：讨论认为在 AI 发展背景下，做插件市场有前景，可给 AI 加上翅膀，个人可培养业务逻辑形成技术壁垒。 Log in or sign up to use this feature. 待办 问题表收集整理：收集大家想要提问的问题，整理成表，用于知乎浏览相关内容的收集 user 8537 AGI 与 API 调研：跑一个关于 v two AGI 和 v two API 的调研任务，例如做个网页，完成后于明天进行 PK 直播回放分享：将今天的直播回放放置在知识库首页指定位置，以及共学数据库中，同时分享到通往 AGI 之路公众号和视频号的进群中 user 8537 Log in or sign up to use this feature. 智能章节 00:01 AI产品讨论与测试分享会 00:01 本章节主要围绕相关产品展开讨论，先是交流邀请码、卡顿等情况，接着多位参会者分享测试案例与体验。小户分享多个测试结果并解读原理，大家还探讨产品优缺点及优化方向。之后郭梓溢提到自家产品并提议与其他产品 PK，最终决定让橘子进行独立第三方测试“买小米 AI 眼镜比价”任务 。 本章节主要围绕相关产品展开讨论，先是交流邀请码、卡顿等情况，接着多位参会者分享测试案例与体验。小户分享多个测试结果并解读原理，大家还探讨产品优缺点及优化方向。之后郭梓溢提到自家产品并提议与其他产品 PK，最终决定让橘子进行独立第三方测试“买小米 AI 眼镜比价”任务 。 36:11 Manus与flow is产品测试与理念分享 36:11 本章节主要围绕 Manus 测试展开，leo 分享其测试流程、遇到的问题，如淘宝验证码等，还提到它完成比价、背调等任务的情况及结论。众人探讨使用技巧、与其他产品对比，分析产品理念差异，过程中有人被登出，猜测在升级，最后郭梓溢准备分享 flow is 的设计思路 。 本章节主要围绕 Manus 测试展开，leo 分享其测试流程、遇到的问题，如淘宝验证码等，还提到它完成比价、背调等任务的情况及结论。众人探讨使用技巧、与其他产品对比，分析产品理念差异，过程中有人被登出，猜测在升级，最后郭梓溢准备分享 flow is 的设计思路 。 59:21 flow is团队分享产品理念、规划及优势并提及中国团队实力 59:21 本章节郭梓溢介绍团队理念，称画布为 AI 设计但给用户修改权。提到团队技术优势，如早于 OpenAI 推出 Oracle 版本。还表示将推国内版，会探索多 agent 等更多功能，团队仅 8 人。最后说要在评论区抽兑换码送会员，让大家接着测试 Manus 。 本章节郭梓溢介绍团队理念，称画布为 AI 设计但给用户修改权。提到团队技术优势，如早于 OpenAI 推出 Oracle 版本。还表示将推国内版，会探索多 agent 等更多功能，团队仅 8 人。最后说要在评论区抽兑换码送会员，让大家接着测试 Manus 。 01:07:59 多人分享Manus测试情况及相关产品信息 01:07:59 本章节主要围绕产品测试展开。郭浩、海辛分享运行项目及测试体验，黄超强介绍现场情况、产品取名由来，讲述放弃 AI 浏览器项目原因及产品实现核心步骤，并分享自己测试案例。此外，还探讨产品擅长内容、边界、记忆能力，吴振耀将分享使用技巧 。 本章节主要围绕产品测试展开。郭浩、海辛分享运行项目及测试体验，黄超强介绍现场情况、产品取名由来，讲述放弃 AI 浏览器项目原因及产品实现核心步骤，并分享自己测试案例。此外，还探讨产品擅长内容、边界、记忆能力，吴振耀将分享使用技巧 。 01:39:44 吴振耀分享使用AI进行复刻网站、玩游戏等测试的情况 01:39:44 本章节吴振耀展示用例，先用邀请码注册后尝试复刻 video AGI 网站和分析 SEO，因服务器负载未生成报告；后成功复刻网站，主要复刻前端静态页面。还让其玩小游戏，虽最终失败但可尝试。此外发现会话记录接管规则，若最后是网站浏览操作，隔段时间可继续用虚拟环境做事 。 本章节吴振耀展示用例，先用邀请码注册后尝试复刻 video AGI 网站和分析 SEO，因服务器负载未生成报告；后成功复刻网站，主要复刻前端静态页面。还让其玩小游戏，虽最终失败但可尝试。此外发现会话记录接管规则，若最后是网站浏览操作，隔段时间可继续用虚拟环境做事 。 01:53:13 Manus产品探索与使用交流分享 01:53:13 本章节吴振耀分享 API 操作、沙盒环境记录情况、menus 上传文件限制等，并介绍知识库功能。之后 AJ 询问大家对产品的使用想法，海辛分享了自己可能的应用方向。leo 展示 flow base 结果，分享 Manus 写 PPT 情况，指出使用问题，认为其上限高，定价应贵些 。 本章节吴振耀分享 API 操作、沙盒环境记录情况、menus 上传文件限制等，并介绍知识库功能。之后 AJ 询问大家对产品的使用想法，海辛分享了自己可能的应用方向。leo 展示 flow base 结果，分享 Manus 写 PPT 情况，指出使用问题，认为其上限高，定价应贵些 。 02:02:53 众人对AI应用、能力及相关模型的交流探讨 02:02:53 本章节众人分享对工具的使用想法和体验。leo 讲工具可用于调研、写文档等；郭浩提到超上下文处理等问题；乔向阳认为适合营销和代码相关工作；Zho 期待交付能力；还交流了千问等模型，同时澄清 Minus 无营销费用，是 KOL 自发蹭热度。 本章节众人分享对工具的使用想法和体验。leo 讲工具可用于调研、写文档等；郭浩提到超上下文处理等问题；乔向阳认为适合营销和代码相关工作；Zho 期待交付能力；还交流了千问等模型，同时澄清 Minus 无营销费用，是 KOL 自发蹭热度。 02:19:07 AI产品探讨：模型开源、数据处理、应用实践与发展趋势 02:19:07 本章节围绕当下热门AI产品展开讨论，如产品开源情况、数据对接、MCP协议应用等。还探讨了产品版权问题，对比不同产品特点，像Meta GPT出的MGEX等。提及未来或专注做插件、协议，并交流应对AI发展个人可打造的壁垒，最后介绍直播回放及知识库相关信息 。 本章节围绕当下热门AI产品展开讨论，如产品开源情况、数据对接、MCP协议应用等。还探讨了产品版权问题，对比不同产品特点，像Meta GPT出的MGEX等。提及未来或专注做插件、协议，并交流应对AI发展个人可打造的壁垒，最后介绍直播回放及知识库相关信息 。 Log in or sign up to use this feature. 会议最佳表现成员 Log in or sign up to use this feature. 相关链接 • 妙记：Manus 实测 Manus 实测 • 文字记录 ◦ Manus 实测 2025年3月6日 Manus 实测 2025年3月6日 ◦ Manus 实测 2025年3月6日 Manus 实测 2025年3月6日 会议主题：Manus 实测 会议时间：3月6号（周四） 19:54 22:32 （GMT+08） 参会人 (1234)： user 8537 user 7872 user 2516 user 5099 user 1858 user 1144 ... 会议主题：Manus 实测 会议时间：3月6号（周四） 19:54 22:32 （GMT+08） 参会人 (1234)： user 8537 user 7872 user 2516 user 5099 user 1858 user 1144 ... 智能会议纪要由 AI 生成，可能不准确，请谨慎甄别后使用 智能会议纪要由 A