实践哥MinLi
@MinLiBuilds • 14,721 subscribers
AI Builder 超级个体。实践哥MinLi不做概念党，只聊 AI 实战。分享Claude，Codex，Grok，Gemini各种一手折腾心得。
Shorts
Videos
如果 giffgaff 不封号，我们压根儿不会打开它的网站。 你有没有发现，视频里这个正在说话的人也有点不对劲？ 很多重要账户，只要不出问题，就会像不存在一样。 我的股票和数字货币就分散在七八个券商、交易所里，经常错过大涨大跌。 要打开一堆 App，找密码、截图、记录、对比，再拿计算器做加法，甚至还得用纸记下来，非常狼狈。 步骤一多，结果通常只有一个： 懒得看。 可能隔了半年，等某个资产突然大涨大跌，才想起来检查自己的持仓。 所以我换了一种方式： 把不同券商和数字货币交易所的持仓截图，全部发到 iMessage（爆火中，如果号码不行就去官方找最新号码）： +1 (650) 248-0054 再通过 Airtap 设置一个定时任务。 它能帮你盯盘，第一次盯盘就帮我赚了 400 刀。 它可以读取截图里的持仓，也可以登录券商和交易所 App，自动获取最新持仓。 每天固定时间，它会整理资产日报，并搜索市场异动背后的原因，告诉我： 💰 每天的资产总额和持仓明细 📈 哪些资产变化最大 ⚠️ 哪些仓位出现异常 📰 有没有对应的新闻 🔍 波动可能由什么引起 每天收到一份清爽的资产日报 只需两个免费iMessage完成设置👇 #justtextit #textyourapps #airtap
实践哥MinLi114,186 views • 11 days ago
99% of iPhone users don’t know this: Their phone already has a free music production powerhouse hidden inside. It’s one of the treasures left behind from the Steve Jobs era. Millions of people own an iPhone, iPad, or MacBook — but have never truly opened it. I asked an AI Agent to create a completely new piece of music from scratch. The result surprised me. It wasn’t just generating audio. It could be edited. Sounds, channels, tracks — everything was adjustable. But I didn’t ask AI to generate an MP3. Instead, I asked it to create a: structured, editable, and extendable music project. The model had to understand: 🎹 Main melody 🎻 Harmony relationships 🥁 Rhythm design 🎸 Instrument arrangement 🎼 Multi-track structure The final output was MIDI, which was imported directly into GarageBand. And this reveals a key difference: Traditional AI music tools like SUNO often generate the final audio directly. You get an MP3. It sounds good, but it’s difficult to modify. MIDI is like the Python of the music world. And this is exactly where Ling-3.0-flash Ant Ling shines. It works like a high-speed execution engine in an AI workflow: ⚡ Low latency 💰 Cost-efficient 🔧 Stable tool calling It can transform complex plans into real outputs quickly. In this music creation workflow, it can independently handle: •Which instruments should play •Which notes should be combined •How rhythms should evolve •How different tracks should interact After importing into GarageBand, you can: ✅ Edit the melody ✅ Replace instruments ✅ Adjust tempo ✅ Re-arrange the composition ✅ Add your own creativity I was genuinely impressed by the result. Try it.
实践哥MinLi139,432 views • 18 days ago
两个 session 通信的方法： 1. /rename，给每个 session 命名，例如 jack，tom 2. 对其中一个 jack 说，告诉 tom，xxxx
实践哥MinLi51,471 views • 7 days ago
Giffgaff论坛已沦陷，全是骂的，不是说充一次用30年么？ 关于退款，如急走邮件，不急等处理。 这里必须挺一下苹果，二十年前的软件还这么好用，终生免费
实践哥MinLi122,127 views • 17 days ago
我这个视频在本地游戏卡跑的 h3，电费 5 毛。 短剧制作变天了，进入无限抽卡的模式，成本反而下降 90%。 用开源的电影提示词，使用 Agent 跑的粗片，已经有那味了。 期间，AI 多次抽卡，多次校验、多次调整 Prompt，全自动生成。 分镜拆解后，先确定角色卡，有几种制作方法： 1. 首尾帧模式 2. 尾帧作为下一个片段的首帧 3. 配置 image2 作为图片模型 4. 无限本地抽卡，AI 粗校对 5. 把上面的做成你自己的工作流 无限抽卡，太疯狂了。 以后自己要看的动画片续集，电影，口播讲解，都可以用无限抽卡解决 粗片如下 🫡
实践哥MinLi32,264 views • 9 days ago
我录了娃们的两句话，然后让他们亲耳听见： 自己的声音，出现在了一部十几分钟的儿童故事里。 整个故事的语音生成成本，全部免费。 整个流程全自动，不用敲一个字，也不用了解技术。 两个孩子平时很喜欢听侦探一类的故事，于是我问他们： “我们能不能自己做一个？” 他们负责想角色、录声音。 我把最近搭的「口播视频 Skill」，改成了一条儿童故事生产线： 1. 让 AI 写一个故事 （网页端免费） 2. 让 Agent 拆成旁白＋两个角色 （2 毛钱，非常便宜） 3. 用本地TTS 生成语音 （免费） 4. 再用图片模型配几张插图 （用 gpt 或者 gemini 自带的） 几分钟后，一部十几分钟的儿童广播剧就出来了。 因为 TTS 在本地运行，语音免费，主要成本只是生成故事和剧本时调用的一点 Token。 我也顺便给两个娃解释了： 🔥 Token 就像 AI 使用的文字积木； ⚡️ TTS 则是把这些文字积木重新变成声音。 🧊 孩子不一定听得懂什么是大模型。 但当他们听见故事角色开始用自己的声音说话时，一下子就明白了： AI 不只是一个聊天框，它可以把自己的想象变成作品。 这套流程真的没有想象中复杂。 有孩子的朋友，可以直接试一次： 孩子负责想象，我们负责夹带私货把内容灌入故事 更多技术细节可以阅读下文👇
实践哥MinLi41,872 views • 13 days ago
突然发现之前折腾什么Tailscale+tmux，claude remotion，codex远程全他妈浪费时间。 这才是终极的手机AI远程，目前体验下来最舒服的产品。100%跟你本地电脑一致。
实践哥MinLi221,375 views • 2 months ago
给 Fable 跪下了。 我问他如何查看 lidar 采集的数据，他直接给我搓了一个工具，可以查看全貌可以测量。 放以前，不得搞 2 个月 Fable 还没停，我的戒断反应已经来了
实践哥MinLi65,986 views • 1 month ago
Anthropic的工程师Kevin的一个分享。 价值$1000 刀，关于agent memory的workshop。 这将是 AI memory的主流，提前一年了解它，成为记忆专家。 非常值得看的一个短视频，以下是视频中的实操： 03:31 证明 AI 多个对话间没记忆（对照实验） 06:20 介绍 memory store，可以作为 AI 的记忆外挂 08:44 将 Memory Store 挂载给会话，实现跨对话记忆 15:36 执行 Dream，让 AI 在后台整理记忆并扩写简陋笔记 19:45 展示 dream，记忆变成了结构化 看完这个视频，接着阅读下面的这篇文章。 你将充分了解与 AI agent 一问一答背后，记忆的原理，以及最强省 token 的心法。
实践哥MinLi105,763 views • 2 months ago
我有个很离谱的想法： 人在大陆，券商 App 能打开，行情也能看，但到了真正下单那一步，却不让你买。 那能不能直接把一台手机放在美国？ 最近不少大陆用户都遇到了类似的问题： 网络连得上，账户也登得进去。 但真正到了买入、申购或者入金的时候，交易页面却可能无法正常使用。 最难受的是研究了半天，准备下单时，才发现那个按钮按不下去。 所以，我把老虎证券装进了 Airtap 的云端手机。 它是一台真正运行在云端的手机，里面装着我自己的 App，拥有美国IP，定位也在美国。 现在，我只需要发一条 iMessage到+1 (650) 213-7322： 每天早上 8 点，检查近期值得关注的港股新股和持仓信息，整理截止时间、公告和重要变化；需要操作时，提前打开对应页面，按我确认的信息填好表单，等我做最后确认。 接下来，Airtap 会自己打开券商 App，检查信息，再把结果整理成表格发给我。 哪只快截止了，它提醒我。 哪只出了重要公告，它提醒我。 真正需要操作时，它把页面和表单提前准备好，最后一步由我自己确认。 以前，是我反复切网络、打开 App、查信息、找页面。 现在，是一台放在云端的手机，24 小时替我盯着，有事时主动来找我。 当然，把手机放在美国，不等于把人变成美国用户。 它不会改变你的真实身份、常住地和税务资料，也不能绕过券商的风控与监管规则。 账户能否买入、入金或使用相关服务，仍然取决于券商审核和监管要求。 把盯盘、查信息、找页面和交易前的重复操作，交给一台永远在线的手机。 下一步，我准备让它自动盯 IPO、盯公告、盯持仓。 让它把交易前 90% 的重复工作全部做完。 最后那个按钮，留给你。 #justtextit #textyourapps #airtap
实践哥MinLi33,746 views • 1 month ago
我笑死了。 原本只是想给娃做一部讲 AI 原理的动画片，结果我叁看得津津有味。从没见过娃学得这么认真。 整部动画有两条故事线： 🔥 娃关心的剧情线：真相之星失窃 → 灰狼遭到嫁祸 → 黑狐利用 AI 制造并传播假证据 → 原始档案恢复，真凶落网。 🔥我偷偷塞进去的知识线：训练数据与参数 → Token → Prompt → AI 幻觉 → 录音和视频核查 → 责任与隐私。 AI 真的很适合讲故事。 以前直接给孩子解释 Token、参数和 AI 幻觉，他大概率听两分钟就跑了。现在把这些知识藏进失窃案、矿洞陷阱和真假证据里，他反而会追着剧情继续看。 整部作品制作只分四步，在 agent 里聊就行，后面 2～3 步全自动： 1. 跟 AI 聊清楚：我想做一部儿童科普动画，既要有探案剧情，也要讲明白 AI 原理。 2. 让 AI 整理剧情、拆分台词，再用本地电脑和娃的声音完成多人配音。 3. 为九幕故事分别生成一张九宫格漫画。总共只需要生成9张图，角色和画风还能保持统一，很省钱。 4. 沿用完整 MP3，把漫画、字幕和台词时间对齐，最后输出为1920×1080视频。 推荐时间线： 00:00 真相之星失窃，灰狼成为头号嫌疑人 01:33 一张纸条能定罪吗？线索不等于证据 03:25 AI 幻觉 05:21 AI 怎样接着生成答案 07:14 Token 是什么 07:46 一句话打开牢门：Prompt 怎样说清楚 09:23 把 AI 训练成“坏蛋”：训练数据与参数 11:58 AI 假影像核查 13:31 AI 编出一条不存在的秘密隧道 16:29 真相之星恢复档案，真正证据出现 17:57 数据、参数、Token、Prompt 和 AI 幻觉总结 18:47 为什么不能把密码和私人照片告诉 AI 还有一点，未来这种定制化的工作会越来越多。 它不一定像商业动画那么精致，但可以贴着孩子的年龄、兴趣和最近正在问的问题来讲。以前要完成一部近20分钟的故事，写脚本、配音、画分镜、做字幕和剪辑，没有三天很难做下来。 现在一个人借助 AI，就能把制作成本和门槛压得非常低。 让忙碌的自己每天都有时间陪娃讲故事，这个事情一听就很有意思。
实践哥MinLi12,123 views • 12 days ago
2026最值的研究方向是 multi Agent和 autoresearch。 所有agent 公司做Harness最重要方向，也是最容易出成绩的方向。 AI 的幻觉、速度、安全、深度、精准度都能用多 agent 解决。 下面6月份最新 3 分钟的视频，Perplexity CEO演示了如何利用多agent把 deep research做的又快又安全： 00:02 混合agent 为何能将deep research 把结果最优化 01:42 编排器确决定，哪些敏感信息由本地 AI 解决，最终将结果合并在一起 02:35 本地敏感信息全部留在本地，混合远程 AI 信息 看完视频，再看下文。 下文介绍了 ，将多 agent 和 autoresearch 结合起来做 deep research。 强化训练的工作编排器也能做，直接搞定 150 个 agent 同时分工协作，交叉、对抗验证拿到最佳结果
实践哥MinLi39,098 views • 1 month ago
跟祖传的 20K context 说 bye bye 了。 MiniMax M3 发布了，三个亮点： 1M context、原生多模态、Agentic。 我这次做了一次完整评测，使用CC workflow 、 ZenMux和MiniMax M3： 给一张截图，做一个“凡人修仙剑阵对决手势游戏”。 要求是：支持双人对决 、使用 workflow 拆解任务、加入石头剪刀布机制。 2 小时后，游戏真的跑起来了。 这一代LLM的版本答案我知道了： 1M 上下文 + 多模态+ agent 模式。 1M context 是推理深度的基础，多 agent 负责拆任务和执行。
实践哥MinLi38,806 views • 2 months ago
Claude Code 到底在没在用 Cache? Cache 是否失效了？ 用的中转站是否有没有开Cache，怎么酷酷扣钱？ 如果你怀疑过上述问题，可以用上我写的 statusline。
实践哥MinLi16,278 views • 3 months ago
No more content to load