大模型AI编程前沿
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AI工具、币圈实事、资金流温度及风险提醒
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AI 公司为了抢“干净数据”,开始绞碎古董书了……
2022 年前的老书成了稀缺资产,因为没有 AI 生成内容污染。
第三方匿名采购,切书脊、高速扫描,然后直接粉碎原书。 连 18 世纪存世极少的植物学孤本都被毁了。
中介还提供 NDA,对外叫“数字保存”。法官甚至裁定这算合理使用。 文明留下来的纸质记忆,就这样变成了训练语料。
什么时候开始,保存知识变成了销毁知识?
刚发现一个极其顺手的开源项目,ego-lite。它解决了一个我纠结很久的痛点:AI 自动化操作浏览器时,要么得重新登录,要么会跟我抢标签页。
你正常刷网页,Claude Code 或 Codex 在独立的隔离空间里帮你跑自动化任务。直接继承你现有的登录状态,完全不会干扰你当前浏览。用起来感觉就是,我干我的,它干它的,互不打扰。
目前支持 macOS,零成本、零配置。实测下来,AI 调用浏览器完成任务的速度比传统 CLI 方案快不少,而且更省 Token。
传送门:https://github.com/citrolabs/ego-lite
画架构图最烦什么?代码读完了,框也画好了,产品过来说“加个模块”,于是从头再来。
archify 治这个场景。一个为 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程助手设计的技能。你只需要用自然语言描述系统结构,它就能直接生成架构图、流程图、时序图或数据流图,自带交互、暗黑模式和动画,还能一键导出 PNG 或 SVG。
在一个中等规模的项目上试了一下,描述完核心服务和数据流向之后,生成的架构图布局清晰,节点之间的关系表达准确,省去了自己拖拽调整的功夫。迭代也很方便,在聊天里说“加个 Redis 缓存层”或者“把 auth 放到左边”,图就会跟着更新。
目前已经 8k+ star,A哥觉得这是一个非常顺手的效率工具。
想让手机像专业的卫星追踪器一样,预测头顶卫星什么时候经过、持续多久、信号怎么变化?Look4Sa。
一款开源的Android卫星追踪与过境预测工具Look4Sat,灵感来自桌面端的Gpredict。数据源来自Celestrak和SatNOGS,覆盖9000多颗活跃卫星。
你只需要打开应用,它就能离线算出未来10天每颗卫星的过境时间、轨迹、覆盖范围,甚至显示对应的无线电频段信息。
我在操场试了两次,它不需要联网就能完成预测,定位精度也不错。
连结:https://github.com/rt-bishop/Look4Sat
聊到流程图工具,大多人想到的是通用绘图软件,或者基于 BPMN 规范的专业建模器,前者缺少业务逻辑定制能力,后者太重,接入前端项目往往要折腾一番适配。
LogicFlow 走的是另一条路。
滴滴开源的这款流程图编辑框架,专注业务自定义,让你能像搭积木一样快速在系统里嵌入流程图功能,同时保留高度灵活的定制空间。
它支持脑图、ER图、UML、工作流等多种场景,节点样式和交互逻辑可以按需调整,配合插件扩展机制,基本覆盖了业务系统中常见的图编排需求。
项目传送:https://github.com/didi/LogicFlow
想象一下,你正在为一道高数题抓耳挠腮,旁边有个懂你的导师,不光能一步步拆解思路,还能顺手出几道变式题巩固,甚至把你之前做错的题都记得清清楚楚,这不再是科幻场景。
港大团队开源的DeepTutor,就是一个把这种体验变成现实的AI学习伴侣。
一个智能体就能包揽辅导、解题、出题、做研究、画可视化图表,甚至帮你规划完整的学习路径。而且它有个"长期记忆",能记住你的弱点和进步,再配合好几种不同的知识库检索方式,给出的建议特别贴切。
它的技能生态,你可以安装社区里别人写好的教学技能,也能自己定制。
源码:https://github.com/HKUDS/DeepTutor
以前总觉得AI还得靠人一步步喂指令才能干活,直到我试了这个叫Autoresearch的东西,才发现原来给AI定个目标加个衡量标准,它就能自己玩命迭代,根本停不下来。
它灵感来自Karpathy的那套思路,现在在Claude Code和OpenCode上都能跑,不光是写代码,做内容、搞运维什么的同样适用。
改一下代码→跑个验证→效果好就留着,效果差就回滚→然后无限循环,直到达成目标。
整个过程全自动,你只需要定好规则,它就能自己跟自己较劲,不断优化。
🔗传送:https://github.com/uditgoenka/autoresearch
做地理数据分析的都知道,想找个既好用又不用把敏感数据上传到别人服务器的工具,简直比找外星人还难。
这个GeoLibre,算是解决了这个难问题,它是一个完全开源的轻量级GIS平台,可视化、探索、分析全给你包圆了。
最戳A哥是它全平台制霸的特性:浏览器里能跑、桌面端能装、手机上能用,连Jupyter笔记本里都能直接调用。
所有数据都在本地处理,不会偷偷上传到云端,隐私这块拿捏得死死的。它还支持3D城市建模和月球火星这种行星地图,内置了700多个处理工具,而且不用安装任何额外依赖。不错👍
OpenAI 这波直接把 GPT- Luna 降价 80%、Terra 降价 20%,还顺便给 Sol 加了 倍速的 Fast 模式……
感觉像是在用实际行动告诉大家:
“别光盯着竞品卷参数了,我们先把价格卷穿地心再说。”😂
我到现在还记得第一次刷到AI生成的那种画面和字幕完全匹配的短视频时有多震撼,后来才发现背后都是这类工具在批量生产。
这不,GitHub上刚破10万星的那MoneyPrinterTurbo,就是干这个的,给它一个主题甚至几个关键词,它就能自己把脚本、画面、配音、BGM全给你串成一条高清成片。
它不光有Web界面可以点点点,还开放了API接口,想批量生成或者直接同步发到TikTok、YouTube这些平台都没问题。想想看,以前做个视频光找素材就得半天,现在全自动流水线作业,内容生产效率直接拉满。
感兴趣研究研究:https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo/
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我关注短剧赛道有一阵了,最大的痛点从来不是缺创意,是产能跟不上,小说改剧本、分镜设计、角色定稿、视频生成、拼接剪辑,一套流程走下来,一个月能出一部都算快的。
Toonflow做成了流水线。
丢一本小说进去,AI编剧帮你拆结构、智能分镜拆画面、角色一致性生成定人设、视频自动生成拼接出成片,三层Agent协作(决策/执行/监督),基本不用你手动介入。
https://github.com/HBAI-Ltd/Toonflow-app
传统RAG解析网页的时候,表格、图表、排版、信息图这些信息基本都会丢掉,解析器只认文字,不认结构。
PixelRAG换了个做法:把网页/PDF/文档直接渲染成截图,然后用截图做向量检索。你看到的是什么样,它搜的就是什么样,表格和图表里的信息不会消失。
Berkeley团队出品,已经预建了828万维基百科页面的索引,可以直接用。文字查询和图片查询都支持,还配了一个Claude Code插件,让Claude能“看到”网页长什么样。
🔗https://github.com/StarTrail-org/PixelRAG
以前用Google Workspace的API,每次都要翻文档写curl,参数一多就头大。
gws把这个过程简化到了一行命令的程度,Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs、Chat、Admin全都能操作。
它基于Google Discovery Service动态生成命令,API更新自动跟上,不需要手动维护。
--help、--dry-run、自动分页这些对人有用的功能都有;结构化JSON输出加上100多个内置Agent Skills,对AI Agent也直接友好。
安装方式很简单,npm全局安装或者brew都行,支持OAuth、Service Account、现成Token多种认证方式,笔记本和CI都能用。
https://github.com/googleworkspace/cli
做股票交易最烦的一件事就是资源太散,研究用A网站、选股用B工具、看图开C平台、查数据再翻D文档,来回切到手软。
这个Awesome Stock Trading把从入门到进阶的全链路资源一次整理好了:
研究(Seeking Alpha、Morningstar)、选股(Finviz、Zacks)、图表(TradingView、StockCharts)、新闻(Bloomberg、WSJ)、组合跟踪(Ghostfolio)、回测(QuantConnect)、数据API(Alpha Vantage),还有十几本经典书单。
https://github.com/shi-rudo/awesome-stock-trading
过去搭文档站,要么套个黑盒主题,想改点东西得翻半天文档;要么从头写,光布局和组件就得折腾一整天。
Nimbus把这做成了一键生成,跑一行命令,完整的Astro文档站直接落盘到项目里,布局、组件、样式、内容全部以真实源码的形式给你,从第一天起就归你掌控,而不是锁在一个黑盒主题里。
对AI Agent友好这一点做得特别到位:默认输出/llms.txt、页面.md双生文件、JSON-LD、OG图,人类和AI都能顺畅读取。
全文搜索、明暗主题、无障导航、面包屑、移动端侧边栏这些该有的都有,不用自己补。
多版本文档、按需加组件都支持。静态输出,优先适配Cloudflare,也可以部署到任意平台。
传送https://github.com/cloudflare/nimbus