
luolei
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🚀 Founder @ https://t.co/wOMgnGcBFL 🧪 AI Lab Developer · 🌏 Working remotely 🎬 YouTuber https://t.co/7g47VdOkdl 📝 https://t.co/6ucNiJ2OnO 👨🚀 https://t.co/smbFyIbEwK
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📲 我开发的 iPhone 应用「全卡卡 QuanCard」,开放公测了! 💳 官网 TestFlight 入口: 🎬 这支 40 秒视频,也是 QuanCard 的首部宣传片。 作为一个银行卡集卡爱好者,如何管理借记卡、信用卡、虚拟卡、U 卡,以及不同国家的银行账户资料,一直是个麻烦的问题。 实体卡不方便随身带,卡片信息又分散在不同的银行、交易所和金融应用里。想查一个卡的信息,常常要切换 App、重新登录,遇到各种限制。 于是,我做了全卡卡。 🦦 为你的卡,安一个家。 像翻钱包一样浏览卡面,把自己的卡片与账户资料集中收好。添加卡片、按地区筛选、拖拽排序,整理属于自己的收藏。 🔒 资料本地加密,无需注册账号,离线也能用,支持加密备份和 iCloud 同步。 🛠️ 自托管开源服务端 QuanCard Server 。你也可以部署在自己的服务器上,通过浏览器管理卡片、账户和自定义卡面,与 iPhone 丝滑同步。 如果你也喜欢收藏卡片,欢迎来体验和预约。
luolei49,937 просмотров • 19 дней назад

2026 年,打磨一支有品质感的 40 秒 App 宣传片,要投入多少? 我这次的答案:24 小时 + 约 10 亿 Tokens。 最近 Opus 5.5 的视频能力被广泛称赞。刚好我开发的 iOS App 开放公测,就拿自己的产品做了一次实践。成片可以看我之前的推文或官网。 💳 先说工具和分工: 1️⃣ 主要使用 Claude Code Opus 编排,视频部分使用 Opus 5.5 2️⃣ 中途也有使用 GPT-6.1 Sol Ultra 进行视频相关的任务,实测视频效果严重不行,建议大家可以直接放弃别浪费 tokens 。 3️⃣ 音乐使用的免版权素材,英文配音使用 elevenlabs 的语音,首月优惠 1 美元,就当白嫖了 ,中文配音还没找到合适的方案,也欢迎各位推荐。 4️⃣ 之前开发 App 时,我已经用 GPT 做过视觉和 VI 设计,并沉淀成文档和规范。这次制作宣传片,复用了这些素材和规范,也在此基础上做了多次优化。前期的积累,这次派上了用场。 制作视频没有什么银弹。 我先让 AI 调研了大量 skills,再结合品牌和产品的调性,经过超过 12 轮迭代和微调,才得到现在这版成片。 如果说有什么经验分享 1️⃣多看好作品,提高自己的品味。Apple、Meta、Google 的广告,都值得反复看。 2️⃣ 可以去学习下广告行业的一些知识,怎么拍广告,怎么分镜,怎么写文案,汽车广告是个挺好的参考品类。
luolei24,194 просмотров • 18 дней назад

Make X Great Again! 🧹 人民的 X 人民救!我们推友有力量!✊ MXGA v0.4.0 已正式更新 Chrome 商店 🚀 新增静默处理:后台自动拉黑已确认 Spam,不再弹窗打断正常阅读体验。 ✨ 更好的交互弹窗 📊 更丰富的进度信息展示 ⚡ 更快的上报性能 上架三天时间,MXGA 已经抓到 15k+ Spam 账号,还有 15k+ 待审计 🕵️ 视频演示基于 5 月 28 日晚 22 点最新数据库,实测一条被大量 Spam 攻占的推文,净化效果还是很明显的。 🔗 Chrome 插件: 🌏 官网:
luolei74,647 просмотров • 4 месяцев назад

前几天看到 Nuphy 出了一个 ¥299 的键盘盲盒,我退烧键盘已经很多年了,这次觉得好玩,也跟风了也买了一个。昨天快递送到了,今天开箱,看看开出什么结果。大家觉得赚了还是亏了?🤡
luolei35,435 просмотров • 2 месяцев назад

在京东花 19 块买了一个 HDMI 显卡欺骗器,配合 parsec 远程桌面,远程桌面我家的主机,这流畅程度真不错(视频是 mac 内网直连),比之前用 MRD 爽多了。
luolei317,126 просмотров • 3 лет назад

昨天发了一个视频,看到评论里有人问:你都在用 Claude Code 了,为什么还要用国内的 Coding Plan? 对我来说,这不是一个二选一的问题,而是一个补充题。 大家都知道御三家的硬实力更强,这点没什么好争议的。但很多日常场景里,国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。 比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务,这类占日常 80% 的工作,很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说,国产模型更顺手,速度也够,价格还低不少。 还有一个经常被忽略的点,其实是处理速度。 我自己实测下来,国内这些模型在一些简单任务上,接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务,用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。 另外我觉得,现在国内头部几家 AI 厂商,已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节,一方面有足够的算力和基础设施,另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里,把国产模型纳入自己的工具链,本来就是很自然的事。 所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”,而是按场景分工:复杂、高价值任务交给最强模型;大量日常、重复、成本敏感的任务,用国产模型做补充,我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。
luolei32,630 просмотров • 6 месяцев назад

Apple WWDC26 全球开发者大会,来深圳少数派 少数派sspai 办公室,和大伙线下一起边 Vibe Coding,边吹水看直播。看看今年苹果还能不能憋出点新活。😊
luolei10,324 просмотров • 4 месяцев назад
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