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我去,Opus 5.5 做这种前端的图像图形,做产品宣传视频太牛逼了!
让他给我这个 CodePilot 产品做了个宣传片,太猛了,一键生成的。
简直吊打前几天的 GPT-6 Astra 的结果
后面也会将这些经验用在我的这个 guizang-product-video-skilll 里面。
然后一些比较差的模型也能得到比较好的效果。
@aigc1024
让他给我这个 CodePilot 产品做了个宣传片,太猛了,一键生成的。
简直吊打前几天的 GPT-6 Astra 的结果
后面也会将这些经验用在我的这个 guizang-product-video-skilll 里面。
然后一些比较差的模型也能得到比较好的效果。
@aigc1024
一个数据咨询公司老板说,他一年半里经手和旁观的所有AI项目,成功率是0%。
不是AI不行,是公司得失心疯了🤣
他见过高管从没用过ChatGPT,转头就给一家营收20亿美元的公司写了套全押AI的战略;见过老板把不用AI、却是全公司业绩最好的人开掉;见过工程师被"token排行榜"考核——花的钱越多越优秀,于是他们让大模型自己跟自己空转对装样子,然后回去看Netflix,一个没被抓。真正被开的,只有那些公开质疑这套的人。
他说这已经变成一种"分布式的枪毙式治理":谁先说真,谁先被同僚打死。
AI探索 | Hermes/OpenClaw|优质资源|优质信息
不是AI不行,是公司得失心疯了🤣
他见过高管从没用过ChatGPT,转头就给一家营收20亿美元的公司写了套全押AI的战略;见过老板把不用AI、却是全公司业绩最好的人开掉;见过工程师被"token排行榜"考核——花的钱越多越优秀,于是他们让大模型自己跟自己空转对装样子,然后回去看Netflix,一个没被抓。真正被开的,只有那些公开质疑这套的人。
他说这已经变成一种"分布式的枪毙式治理":谁先说真,谁先被同僚打死。
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让 AI 编码智能体搭出来的应用真正上线——域名、托管、数据库、登录、邮件、支付,全部跑在用户自己的账号上,之后可以整体交接或拆除。
https://github.com/mikehasa/golive-skill
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逆向工程是不是也开始进入 AI Agent 时代了?
x64dbg 很多人都知道,Windows 平台经典的开源调试/逆向工具。
现在有人给它做了个 x64dbg MCP Server,可以把调试能力直接开放给 Claude Code、Codex 这类 Agent,让 AI 调用 x64dbg 辅助分析程序、下断点、读内存和执行调试操作。
以前得自己盯着汇编一点点啃,现在连逆向都开始 Agent 化了。
x64dbg:https://x64dbg.com/
GitHub:https://github.com/duty1g/x64dbg-mcp-server
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现在有人给它做了个 x64dbg MCP Server,可以把调试能力直接开放给 Claude Code、Codex 这类 Agent,让 AI 调用 x64dbg 辅助分析程序、下断点、读内存和执行调试操作。
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扎克伯格真正在赌的是你的下一个终端不再是手机
Meta的Muse火了之后,所有人都在讨论它能替你做什么,但几乎没人问一个更根本的问。扎克伯格为什么这么着急地推一个免费的AI助手,还同时在做AI眼镜、AI电子宠物?
过去20年硅谷有一个没有明说的共识,手机只是计算史上的一个阶段性形态,并不是终点。真正的下一代平台应该比手机更小、更贴身、更主动,大概率是眼镜、手表、耳机、戒指这类可穿戴设备,它们才是未来的入口。
这个共识从Google Glass时代就开始了,到Apple Watch、AirPods、Vision Pro......每一代产品都在往这个方向试探,但没有人真正做成。因为一个硬件入口要成立,前提是生态内有足够多的服务,且服务足够聪明,聪明到不需要你再掏出手机。
这也是扎克伯格在焦虑的,他在PC互联网时代错过了,尽管Facebook很成功,但操作系统是微软和苹果的。他在移动互联网时代也错过了,就算Instagram和WhatsApp风靡全球,但操作系统是Google和苹果的。每一次平台更迭,真正制定规则的人都是做操作系统、做硬件、做入口的,Meta永远只能做有限游戏内的玩家。
扎克伯格不想在AI时代再错过一次,所以他做了Muse。Muse不止是一个AI助手,也是一个操作系统的雏形。它有自己的浏览器、文件系统和终端,能替你操作几乎所有数字服务。你无需打开应用和点击屏幕,跟它简单交代一声就行。
你现在在手机上用Muse只是暂时的,Muse真正该待的地方是眼镜。
试想当你戴着一副配有摄像头、麦克风和扬声器的AI眼镜,你看到什么Muse就能看到什么,你听到什么Muse就能听到什么,你说句Muse就能在后台替你处理,这时你还需要再掏出手机打开各种应用吗?
这才是扎克伯格真正想要的入口,他做了20年应用层,做到全球最大,但一直在别人的地盘上做生意。
如果眼镜能成为下一代计算平台,Muse能成为下一代操作系统,扎克伯格就第一次掌握了底层入口。他可以决定用户怎么交互、开发者怎么接入以及数据如何流动,从遵守规则的人变成制定规则的人。
所以对大多数人来说Muse是免费的,扎克伯格并不急于通过Muse赚钱,他要的是用户习惯。他希望人们能习惯跟一个AI助手对,习惯让它替你做事,习惯不再频繁亲手操作应用。当这个习惯建立起来之后,AI眼镜只会让你更方便地使用。
这是一个非常聪明的策略,硬件是最难卖的,尤其是新形态的硬件。Google
Meta的Muse火了之后,所有人都在讨论它能替你做什么,但几乎没人问一个更根本的问。扎克伯格为什么这么着急地推一个免费的AI助手,还同时在做AI眼镜、AI电子宠物?
过去20年硅谷有一个没有明说的共识,手机只是计算史上的一个阶段性形态,并不是终点。真正的下一代平台应该比手机更小、更贴身、更主动,大概率是眼镜、手表、耳机、戒指这类可穿戴设备,它们才是未来的入口。
这个共识从Google Glass时代就开始了,到Apple Watch、AirPods、Vision Pro......每一代产品都在往这个方向试探,但没有人真正做成。因为一个硬件入口要成立,前提是生态内有足够多的服务,且服务足够聪明,聪明到不需要你再掏出手机。
这也是扎克伯格在焦虑的,他在PC互联网时代错过了,尽管Facebook很成功,但操作系统是微软和苹果的。他在移动互联网时代也错过了,就算Instagram和WhatsApp风靡全球,但操作系统是Google和苹果的。每一次平台更迭,真正制定规则的人都是做操作系统、做硬件、做入口的,Meta永远只能做有限游戏内的玩家。
扎克伯格不想在AI时代再错过一次,所以他做了Muse。Muse不止是一个AI助手,也是一个操作系统的雏形。它有自己的浏览器、文件系统和终端,能替你操作几乎所有数字服务。你无需打开应用和点击屏幕,跟它简单交代一声就行。
你现在在手机上用Muse只是暂时的,Muse真正该待的地方是眼镜。
试想当你戴着一副配有摄像头、麦克风和扬声器的AI眼镜,你看到什么Muse就能看到什么,你听到什么Muse就能听到什么,你说句Muse就能在后台替你处理,这时你还需要再掏出手机打开各种应用吗?
这才是扎克伯格真正想要的入口,他做了20年应用层,做到全球最大,但一直在别人的地盘上做生意。
如果眼镜能成为下一代计算平台,Muse能成为下一代操作系统,扎克伯格就第一次掌握了底层入口。他可以决定用户怎么交互、开发者怎么接入以及数据如何流动,从遵守规则的人变成制定规则的人。
所以对大多数人来说Muse是免费的,扎克伯格并不急于通过Muse赚钱,他要的是用户习惯。他希望人们能习惯跟一个AI助手对,习惯让它替你做事,习惯不再频繁亲手操作应用。当这个习惯建立起来之后,AI眼镜只会让你更方便地使用。
这是一个非常聪明的策略,硬件是最难卖的,尤其是新形态的硬件。Google
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Glass失败了,因为用户不知道该怎么用,以及能用来干嘛。Vision Pro卖不动,因为用户觉得它只是一个更贵、更重的家庭娱乐设备。
但如果用户已经习惯在手机上用Muse了,那AI眼镜就不再是一个新东西,只是一个更便捷的交互入口。你不必学习如何上手使用,不必主动解锁屏幕,不必从一堆App中找到你要使用的那个。
当这个迁移完成的时候,Meta就不再只是个靠广告生存的应用公司了。
当下苹果和Google是既得利益者,它们需要保护现有的入口,但扎克伯格没有什么可失去的。
因为对他来说最坏的结果是继续做应用层,跟今天没有任何区别,而最好的结果是成为下一个平台级入口。
这才是Muse真正的战略意义,它是Meta在AI时代的一个支点。通过这个支点,扎克伯格想撬动的不仅是AI助手市场,还有下一代计算平台的控制权。
这场战争,才刚刚拉开序幕。
@aigc1024
但如果用户已经习惯在手机上用Muse了,那AI眼镜就不再是一个新东西,只是一个更便捷的交互入口。你不必学习如何上手使用,不必主动解锁屏幕,不必从一堆App中找到你要使用的那个。
当这个迁移完成的时候,Meta就不再只是个靠广告生存的应用公司了。
当下苹果和Google是既得利益者,它们需要保护现有的入口,但扎克伯格没有什么可失去的。
因为对他来说最坏的结果是继续做应用层,跟今天没有任何区别,而最好的结果是成为下一个平台级入口。
这才是Muse真正的战略意义,它是Meta在AI时代的一个支点。通过这个支点,扎克伯格想撬动的不仅是AI助手市场,还有下一代计算平台的控制权。
这场战争,才刚刚拉开序幕。
@aigc1024
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A 股玩家可以收藏了,这个开源项目有点猛。
一个本地面板直接搞定:全 A 选股 + 实时盯盘 + 策略回测 + AI 复盘。
内置 18 种策略,MA、MACD、RSI、KDJ 一键扫全市场;回测连 T+1、手续费、滑点、止损都算进去,盘后还能自动扒出连板梯队、概念轮动、炸板翘板。
更爽的是,日 K 不填 Key 也能用,AI 还能接 DeepSeek、通义、Ollama。
🔗:https://github.com/shy3130/tickflow-stock-panel
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一个本地面板直接搞定:全 A 选股 + 实时盯盘 + 策略回测 + AI 复盘。
内置 18 种策略,MA、MACD、RSI、KDJ 一键扫全市场;回测连 T+1、手续费、滑点、止损都算进去,盘后还能自动扒出连板梯队、概念轮动、炸板翘板。
更爽的是,日 K 不填 Key 也能用,AI 还能接 DeepSeek、通义、Ollama。
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使用 today ai 的 aha moment 与 concern 是同步出现的。
案例是,它关注到我有研究过 infra,然后发现了相关新闻,就整理了下推送给我。
这种设计真的蛮好的,但我的 concern 是:
1)成本。
不知道它要在后台做多少工作,才能推出这么一条信息。这部分成本如果由公司承担,长期负担太重;由用户承担,又很容易被 challenge 是不是存在浪费。(延伸一下,这种产品的定价也蛮难的。
2)信息源的质量。
公开数据太容易被污染了,远没有企业、个人、订阅这些渠道的置信度高。这或许可以通过一些机制解决?但缩小搜索范围,可能又会影响到产品体验。
@aigc1024
案例是,它关注到我有研究过 infra,然后发现了相关新闻,就整理了下推送给我。
这种设计真的蛮好的,但我的 concern 是:
1)成本。
不知道它要在后台做多少工作,才能推出这么一条信息。这部分成本如果由公司承担,长期负担太重;由用户承担,又很容易被 challenge 是不是存在浪费。(延伸一下,这种产品的定价也蛮难的。
2)信息源的质量。
公开数据太容易被污染了,远没有企业、个人、订阅这些渠道的置信度高。这或许可以通过一些机制解决?但缩小搜索范围,可能又会影响到产品体验。
@aigc1024
Claude Code 最新版本上线了一个特别讨厌的功能,频繁的给其他正在运行的 session 发消息!还老是搞错,除了浪费 token 并没有太大价值……
默认打开我都没找到哪里关掉!
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免费起诉状生成器,自动生成+Word导出+本地运行
完全免费、无需注册的起诉状生成工具,所有数据均在本地运行,保护你的隐私安全。自动生成格式规范的起诉状文书。
🔗:https://pan.chatgptgi.com/d8FsWDSJ
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推荐一个剪映党很值得装的工具:capcut-cli,直接让 Claude Code / Codex 在终端里帮你剪视频。
它是非官方的 CapCut / 剪映命令行工具,最大的亮点是直接读写本地草稿。Agent 剪完以后,打开剪映,视频、字幕、音频等轨道还是可编辑的,可以继续手动精修。
玩法也很爽:原始视频丢进去 → 自动删除静音空白 → Whisper 生成字幕 → 自动套字幕样式 → 生成剪映草稿。
最后你只需要打开剪映检查一下,再自己点导出。
AI 负责干脏活,剪映负责最后精修,这才是 Agent 剪视频比较舒服的玩法。
GitHub:https://github.com/renezander030/capcut-cli
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它是非官方的 CapCut / 剪映命令行工具,最大的亮点是直接读写本地草稿。Agent 剪完以后,打开剪映,视频、字幕、音频等轨道还是可编辑的,可以继续手动精修。
玩法也很爽:原始视频丢进去 → 自动删除静音空白 → Whisper 生成字幕 → 自动套字幕样式 → 生成剪映草稿。
最后你只需要打开剪映检查一下,再自己点导出。
AI 负责干脏活,剪映负责最后精修,这才是 Agent 剪视频比较舒服的玩法。
GitHub:https://github.com/renezander030/capcut-cli
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想系统学 AI Agent,这本开源书可以从头啃一遍。
《AI Agents - The Definitive Guide》把 Agent 开发从原理一路写到实战,12 章内容配了 35 个 Jupyter Notebook,代码全部开源。
从 CoT、ToT、ReAct,到多 Agent 协作、记忆系统,再到评测、成本核算等真正落地时会碰到的问,都有对应代码可以直接跑。
https://github.com/Nicolepcx/ai-agents-the-definitive-guide
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《AI Agents - The Definitive Guide》把 Agent 开发从原理一路写到实战,12 章内容配了 35 个 Jupyter Notebook,代码全部开源。
从 CoT、ToT、ReAct,到多 Agent 协作、记忆系统,再到评测、成本核算等真正落地时会碰到的问,都有对应代码可以直接跑。
https://github.com/Nicolepcx/ai-agents-the-definitive-guide
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ComfyUI 玩家可以直接抄作业了,MiniMax H3 的“导演台”有人做好了。
ComfyUI_MiniMaxH3_Director 把 MiniMax H3 常用玩法整理成现成工作流,导入 ComfyUI 就能直接用。
不用自己从零搭节点、调流程,更像是给 AI 视频生成做了一套可视化导演台,特别适合想快速折腾 H3 工作流的人。
https://github.com/huangserva/ComfyUI_MiniMaxH3_Director
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ComfyUI_MiniMaxH3_Director 把 MiniMax H3 常用玩法整理成现成工作流,导入 ComfyUI 就能直接用。
不用自己从零搭节点、调流程,更像是给 AI 视频生成做了一套可视化导演台,特别适合想快速折腾 H3 工作流的人。
https://github.com/huangserva/ComfyUI_MiniMaxH3_Director
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想系统学编程的人,这套可以直接存。
一整套 Python编程 课程合集,从入门到进阶全部打通。
内容覆盖比较全:
基础语法入门
数据分析
爬虫实战
云端开发
游戏开发
科学计算
机器学习基础
🔗:https://pan.quark.cn/s/df7f61add66c
@meiriyishu
一整套 Python编程 课程合集,从入门到进阶全部打通。
内容覆盖比较全:
基础语法入门
数据分析
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