了解了一下扣子，发现功能真的很强大！请问 V 友有实际使用扣子解决某些具体的问题的了吗？

[jerfoxu]

可以简单描述一下怎么开始的？解决了具体哪些问题

[jifengg]

有的，据我所知，一开始生产的裤子穿脱很不方便，后来人们给裤子开了个口子，用扣子扣起来，穿脱就方便多了。

[cmdOptionKana]

扣扣子是为了解开扣子

[jerfoxu]

@jifengg 收获了

[dcdlove]

你是说掘金的 AI 工作流 扣子空间？

[junkk]

扣子不就是扣住衣服裤子啥的让衣服裤子别往下掉

还能有什么场景？

[monosolo1on1]

即使是国际版也用不了 GPT5 （一个月前）。
把开源版本魔改了一下能用了，但和 Saas 版比起来功能少太多。
又去捣鼓了 Dify 开源版本，可算能用了。
但对话历史不是很好管理，加了很多额外的节点来自定义对话历史。

而且 AI Pipeline 这种设计模式比较有误导性。我耗费了大量时间在做各种 Branch 和“意图识别”上，最后效果不如直接加固定的 Button/Command ，或者干脆拆分不同的 Pipeline 。
而且 Prompt 和 Script 的管理在这种 UI 中就是一个灾难，根本不知道什么节点什么内容做了何种修改。于是我不得不又用一个 Git Repo 来做版本管理。然后同步又成了一个麻烦...

最终彻底放弃了 Pipeline 的用法，回归 AI Free Talk ，即所谓的 “While 循环式” AI Pipeline 。

ChatGPT + Actions 以及 Cursor + Mcp Server ，更适合我。

[Maxwe11]

其实不止是扣子，现在相关的工具系统都很强大，具体使用更多还是参考自己落地配套或者其他相关成本方面的考虑。
我们这边做了一个简单的销售培训系统，选扣子主要是配套体系的问题，其实单纯系统换其他的也没什么区别。
功能上很简单，就是简单工作流的多 agent 组合，通过历史积累的客户数据，来模拟一些常见的客户类，比如不同地区、收入水平、消费意愿、消费能力、知识结构，以及年龄性别性格特征等等。
因为销售人员都是非技术人员，很难要求非技术人员掌握什么复杂的操作，依赖这种方法，就是可以实时生成一个客户的虚拟形象，然后使用 LLM 模型模拟如上叙述的某一个细分类别客户，销售就可以轻松更高效、拟真的进行销售技术训练，相比什么其他的培训，确实模拟效果更好，成本更低。