这些顶级大模型 现在全部可以免费用

📋 开发者 ＺＥＦＩ 整理了当前可免费使用的旗舰大模型清单，覆盖 GLM-5.3 MiniMax M3 Qwen 3.8 Max DeepSeek V4 Kimi K3

🪤 所有入口都不在官方首页，分散在各个合作平台的活动里，没有宣传 只是每周都在悄悄扩大免费边界

🧭 推荐清单包含 Zed AI 额度 HuggingFace 开源权重 OpenRouter 入口等，完整链接见原推

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有人做了现实中追你的丧尸跑步 APP

🧟 Om Patel 花一个周末用 Claude Code 完成了这款手机应用。丧尸会基于你的真实 GPS 位置刷新，唯一存活方式是出门跑起来

🎮 没有打卡提醒 没有卡路里统计 也没有任何健身说教。它只是把跑步变成了一局你本来就愿意开的游戏。这才是所有人盼了很久的 AI 健身该有的样子

📍 推荐开局给 60 秒起跑缓冲，路上有弹药箱补给，被围时可以攒体力推开整支尸群。可以前往原推查看实机演示

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Fable 5.1 —— 用 AI 构建公司“大脑”

🧠 rexan_wong 在 Fable 5.1 发布后，用它给自己公司打造了一个独特的“AI 大脑”。他让 Fable 学习了过去五个月的所有 Claude 聊天记录和文档，将公司运营的经验和教训浓缩成一份核心文本，而不是那种冰冷的 Notion 或 Wiki 页面。这份文档，变成了他公司里所有 AI agent 的“行为准则”

💡 作者强调，虽然我们都可以租用相同的模型，但这份独一无二的文档，才是公司真正拥有的核心资产，是构建 AI-native 公司的基石

📜 他甚至分享了创建这份文档的 Claude Code 提示词。通过语音输入，加上公司所有档案（会议记录、书签、内部文档），让 Fable 充分消化。随后，他用另一个提示词，让 AI 梳理出从零到一、再到十的实施计划，以及可能存在的缺失。最终，这份文档涵盖了 15 个章节，包括规则、公司架构、人类审批流程、AI 如何从错误中学习，甚至还有从 Day 0 开始新公司的周计划

🔗 这份文档现在是每个项目的根目录，每个 AI agent 在工作前都会先阅读它。原推里有详细的提示词和思路

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OpenAI 采购 —— 数万台 Mac 训练 AI 代理

🖥️ 今天刷到最有意思的行业消息，不是任何新品发布。是 The Information 曝出来：OpenAI 已经悄悄买了数万台 Mac mini 与 Mac Studio，拿来跑强化学习、训练能操作电脑的 AI 代理

🍎 另一边 Anthropic 没自己囤货，是走 AWS 租同款的 Mac mini

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Claude —— 开源的人员搜索利器

🔍 我最近看到 Jason Zhou 分享了一个特别有意思的项目，他把 Claude AI 调教成了一个高效的“人肉搜索引擎”—— 而且这还不是最吸引我的，最吸引人的是，他选择把它完全开源，并且号称能打破传统高昂的订阅费模式

💰 他说，现在每次搜索只要 0.0089 美元，和市面上动辄每月 600 美元的同类服务相比，这简直是革命性的。特别是在 People Search Bench 上，这个 Claude 方案还拿下了第一名，这让我很好奇，他是怎么做到的

🛠️ Jason Zhou 的做法很硬核，他不仅把代码都放到了 GitHub 上，还强调这是 0% 溢价的方案，纯粹想让更多人能用上。这背后体现的不仅是技术实力，更是一种对“信息自由”的坚持吧

🔗 试用一下这个 Claude people-search：t.co/s60Ye4EO3h，也可以去 GitHub 看看他具体是怎么实现的：t.co/40qYPciu7u

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Quit App —— 女性专属戒断应用？

💡 Jah Mills 在推特上分享了一个有趣的观点：戒断类 App（“Quit” app）是一个非常棒的利基市场，但令人意外的是，目前还没有专门为女性设计的这类应用。他认为这是一个巨大的市场机会，并且附上了一张截图，展示了这类应用通常以男性用户为中心的设计风格

🤔 我觉得这个观察很精准。很多戒断应用，比如戒烟、戒酒或戒除其他习惯的工具，往往在 UI 设计和激励机制上显得比较“硬核”，更多地偏向了某种男性化的审美和心理。但其实，不同性别在戒断过程中可能有着不同的心理需求和偏好。一个为女性用户定制的戒断 App，或许能在情感支持、社区互动，甚至视觉风格上带来全新的体验

🌸 想象一下，如果有一个 App 能提供更温柔的引导、更注重心理健康而不是单纯的数据追踪，或者在社区功能上更强调相互支持和理解，这可能确实会吸引一大批被现有产品忽略的女性用户。这不只是换个配色那么简单，而是深入到用户心理去设计产品。原推的观点虽然直接，但点出了一个产品设计中常被忽视的性别视角

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CommerceAgentBench —— 电商 AI Agent 的真实挑战

📦 CommerceAgentBench 是让 Agent 像一个真实的电商运营助理一样，处理多达 300 封邮件的采购收件箱，识别供应商、整理报价、处理各种贸易术语，甚至还要发现潜在的欺诈行为，最后还得完成供应商选择和日历事件创建等等一系列真实工作流

📊 Accio 开源的 CommerceAgentBench，据他们说，这 107 项任务是从全球 1000 万中小企业用户的真实需求中提炼出来的。即使是当前最强的 Claude Opus 5，也只能完成 61.7% 的任务。这让我不禁思考，我们离一个能完全自主的“商业 Agent”还有多远？

🔗 这个有趣的项目已经在 GitHub 上开源了，团队也邀请大家一起贡献新的模拟环境：github.com/Accio/CommerceAgentBench · 原推

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Perplexity Mac —— 混合计算让隐私数据更安全

🍎 Perplexity 的 CEO Aravind Srinivas 宣布 Mac 应用将推出一项名为“混合计算”的新功能

🛡️ 最吸引我的，是这个功能背后对隐私数据的考虑：它能让 AI agent 在 Mac 本地调用本地模型，处理那些敏感又私人的文件，比如你的体检报告、报税单或者法律文件等。这意味着，你的私密数据在被 AI 处理时，不再需要上传到云端，大大提升了安全性。社区里，许多人都表示对这种兼顾智能和隐私的做法很赞赏

🔗 这次更新是 Perplexity 在 Mac 生态中深入布局的又一步，也让我们看到 AI 助手在未来可以如何更贴近个人使用场景。如果你是 Perplexity 的 Mac 用户，不妨留意一下这项更新。感兴趣的朋友，也可以点击原推了解更多

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Phone Harness —— 让 AI 替你测试手机 App

📱 设想一下，你的手机 App 发布了，每次更新都要走一遍注册、登录、新手引导流程，甚至还要测试支付环节。这些重复又枯燥的工作，现在有了一个更酷的解决方案：一个叫 Phone Harness 的项目，它能让 AI 智能体直接在真实的手机上帮你完成这一切

🤖 Phone Harness 就像给 AI agent 装上了一双眼睛和一双手。它能连接 Codex 或 Claude Code 这些 AI，让它们像人一样“看到”手机屏幕，然后进行点击、输入、滚动、打开 App 等操作，甚至还能验证操作结果。更棒的是，你不需要越狱，不需要 Xcode，也不用在手机上安装任何特殊 App，只需要通过 Mac 镜像或 ADB 就能搞定。原推还附带了一个视频，直观展示了 AI 是如何一步步操作手机的，真的非常奇妙

💡 它能处理那些完全没有开放 API 的移动 App，意味着那些过去无法被自动化工具触及的角落，现在也能被 AI 覆盖了。Phone Harness 的出现，或许能让 App 测试变得更高效、更全面，解放开发者去投入到更有创造性的工作中。我很喜欢这种用 AI 解决现实中重复性痛点的思路

🔗 想了解如何设置和操作，可以直接查看 Phone Harness 的 GitHub 仓库。那里有完整的指南，手把手教你如何让 AI agent 帮你完成这些测试任务，从注册到结账，甚至还能自动截图并指出问题所在。强烈推荐给有 App 测试需求的朋友 · Phone Harness GitHub

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Humanizer —— 把 AI 文案改写成“人话”

✍️ GitHub 上有个项目叫 Humanizer，它干的事特别具体：就是把那些一眼就能看出来是 AI 写的文字，给它改写成更像人写出来的样子。这种“AI 痕迹”我们可能都见过，比如排比句太多、动不动就“升华”一下

🧐 Humanizer 之所以特别，在于它改写的方法不只是简单地让 AI “再自然一点”。它有一套很明确的规则，参考维基百科《Signs of AI writing》，把常见痕迹整理成 25 种模式逐条检查。更巧妙的是，如果你能提供自己以前写过的文本作为样本，它还能学着你的语感来改，而不是生硬地套用通用规则。这种既有具体方法，又兼顾个性化的做法，真挺让人拍案叫绝的

🛠️ 这个项目本身是用 Markdown 写的技能包，所以安装和使用都很方便。Skills CLI 和 Claude Code 的插件市场都能找到它，Codex、Cursor 这类支持“技能”的工具也能直接用。相关的汉化项目 Humanizer-zh 目前也有 1.6 万多颗 Star

🔗 查看 Humanizer GitHub · 原推

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Astra x CapCut Seedance —— AI 短视频生成新尝试

🎬 原创 appletea 先用 Astra 快速生成了一个预演（previz），再以此为基础，让 CapCut Seedance 2.5 施展魔法

🤔 即便有了 AI 工具，appletea 还是在思考如何让最终效果更好。她提到，如果能把预演做得更细致，或者花更多时间研究镜头运动，视频效果还能再上一个台阶

💡 视频里能看到，appletea 生成了两个短片，一个运镜华丽，另一个则更像一个场景构建。AI 生成的短片，往往带着一种未来感，但在实际应用中，如何让这种未来感和我们的想法更契合，也许是像 appletea 这样的创作者们正在探索的方向

🔗 想看她用 Astra 和 CapCut 生成的视频原推，这里有链接：原文链接

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