沐阳
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10年资深自媒体｜多平台认证/签约作者｜AI变现玩家｜终身学习｜长期主义｜赚钱是第一要义｜效率控｜副业拉满
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最近看到很多人都在Vibe类似的工具！ 倒不难，就是实时同步手机陀螺仪数据和屏幕显示。很适合用来做产品UI或者功能演示的3D录屏！ 不过我记得有一个差不多的开源项目，忘记叫啥了，我找找分享出来。
沐阳207,281 просмотров • 12 дней назад
发现一个很酷的动效库！！！ 它把粒子、流体、玻璃质感这些复杂效果，直接做成了可以调参的模板！选好效果以后，颜色、速度、循环和亮度都能自己调整，还能实时预览！！ 超多“thinking orb”效果，刚好需要，拿来就能用！
沐阳245,077 просмотров • 16 дней назад
绝了！又一个实打实解决痛点的工具！！ 图生视频，现在可以将运镜控制可视化，生成之前直接预览镜头效果！！ 变焦、平移、推拉、俯仰、摇摄，全都可以自定义，轻松实现专业级电影镜头。 还很适合用到科普、漫游、电商这些视频上！
沐阳35,198 просмотров • 5 дней назад
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简直太强悍了！ 飞书＋豆包，绝对是自媒体内容生产的王炸组合！！ 多模态豆包+飞书多维表，可塑性真的超级强！ 在飞书里获得Codex一般的体验！！ 我原本以为，飞书里的豆包只是一个聊天助手。 结果它直接在飞书里，帮我搭出了一套能持续“自我进化”的内容生产系统。 自动寻找爆款、拆解内容、沉淀方法、追踪热点、生成图文和视频、管理排期、复盘数据…… 一整套流程，它可以自己跑起来。 🔍 自动检索小红书、抖音等平台的热门内容 📊 自动提取标题、作者、互动数据并写入表格 🧠 拆解文案、节奏与内容结构，沉淀为爆款方法库 🔥 结合实时热点，自动筛选值得跟进的选题 ✍️ 调用已有方法论，批量生成图文或视频内容 🎨 通过 Seedream、Seedance 完成图片和视频生成 📅 统一管理内容修改、审核、排期与发布 📈 定期复盘发布数据，把优质内容重新写入知识库 最关键的是：我几乎没有手动搭建！ 我只是把确定好的流程告诉“书包”，它就直接帮我创建了选题库、爆款案例库、方法论库、内容生产库和数据复盘库。 整个工作台的使用方式也很简单。 只需要告诉它：“帮我做几条关于某个方向的内容。” 最后交付给我的，已经不是一份“创作建议”，而是可以直接发布的成品。 比如小红书，它会一次性给出标题、正文、配图（或视频）、话题标签、发布建议。 我需要做的，只是确认内容，然后发布。 如果接入不同的 Skill，还可以进一步控制文案风格、内容质量、视觉偏好和审核标准。 内容发布以后，这套系统还会定期回收数据，分析点击、互动和转化表现。表现好的内容会被重新拆解，再次沉淀进案例库和方法库，继续影响下一轮创作。 这样一来，整个工作台就形成了一个真正的内容闭环： 发现爆款 → 拆解规律 → 沉淀方法 → 追踪热点 → 生成内容 → 发布管理 → 数据复盘 → 更新知识库 用得越久，对你的账号、用户和内容偏好就越了解。 豆包负责理解、生成和执行， 飞书负责存储、管理、协作与复盘。 这才是我理解的 AI 工作流： 不需要每天从零开始写提示词，也不需要在好几个工具之间反复复制粘贴。 你只需要给出目标。 剩下的事情，它会按照流程一步一步做完。 下面是我搭建这个工作台的思路！
沐阳118,896 просмотров • 28 дней назад
到现在都难以相信，Apodex 居然开源了！！ 我一度认为非常有商业价值的产品！ 还记得第一次用它，惊艳程度不亚于我第一次用Manus！ 这次，Apodex 开源正式发布了新版本 Apodex 1.1， 并且提出了一个我非常认可的概念： AI的能力单位，不应该是一次回答，而应该是一项完整任务。 什么意思？一个AI真正想进入工作流，至少要做到几件事： 理解目标、进入真实环境、维持长任务状态、根据中间结果不断调整计划、任务失败后修复、最后交付一份可以核查的成果。 最近刚好在做一个AI项目，是一个工作台，需要评估不同模型组合选型的成本， 为了测试Apodex能做到什么程度，我把模型价格、评测数据和具体场景需求给到它，让它根据我的需求，为四类业务场景完成 AI 模型/API 选型，统一不同厂商的价格口径，计算月度成本，同时满足性能、上下文、工具能力、预算和供应商集中度约束。 它拿到的是不同格式、不同统计口径的数据，有些数据可能不够准确，有些需要清洗，有些需要重新计算。 Apodex没有上来就写报告，它先在Task Board里拆解整个任务，然后根据任务自动组织Agent Team。 第一轮，它已经完成了数据清洗、价格标准化、模型筛选和成本测算， 然后我临时补充了新的需求： 没错，在任务中我可以随时“插话”，补充新的文件和想法。 *中文内容生成的月请求量，从 12 万提高到 24 万； *深度研究中 30% 的场景，必须转到自建环境； *长文档审阅全部涉及敏感文件，也必须本地运行； *月预算不变； 普通AI看到这一堆新的需求，一般都会重新跑一遍。 但Apodex并没有！它保留了原始数据、价格归一化方法、峰谷计价规则和已经验证的计算口径，没有变化的部分原样保留，只是重新调整了变化的部分！ 它可以在任务过程中动态调整任务计划！！ 这个可能是这个版本最大的一个更新！Apodex 1.1 就像是在维护一个持续变化的任务状态： 它要读取真实文件、拆解工作、推进计算，还要接收中途反馈，判断保留仍然成立的成果，只修正受影响的部分，最后把结果交付成可以继续使用和核查的文件。 这可能才是复杂任务型 Agent 真正应该具备的工作能力。 最后，它交付了两份不同粒度的报告，以及一个包含 18 个工作表的 Excel 成本模型；其中专门新增了“变更与场景”“云 API 重算”“本地候选筛选”“本地 TCO 缺失假设”“保留 vs 受影响”5 张表。 整个过程，特别丝滑。 这也是Apodex 1.1这次最核心的变化：进入真实任务的执行过程。 而所谓真实任务的执行，其实就是你随时可以甩给AI新的资料和要求，而它会有条不紊的把任务进行下去，直到交付给你完整可验证的结果！
沐阳48,388 просмотров • 13 дней назад
现下很多AI产品都是一厢情愿的自嗨，还是离用户太远了！！ 摩尔线程新发布的家庭AI中枢，产品经理直接被一大哥问懵了！ 合着卖一万多，就只是“比闹钟好”。
沐阳147,244 просмотров • 1 месяц назад
我敢说！苹果手机的iMessage绝对是严重被低估的应用之一！ 99%的人只会拿来收验证码！！ 而现在，iMessage能帮你"操控"手机App。 没错，就是字面意思！！ Airtap（Airtap Ai）这次真是惊到我了！ 我上次用还是仅限安卓手机，而且还要安装app，没想到这次更新，苹果手机直接“零门槛”就能用！ 零门槛到什么程度，不用装App、不用注册、不用打开任何界面、也不需要额外配置， 只需要打开iMessage，给这个号码发信息： +1-650-213-7322 然后，你就会发现新大陆！！ 和其他把iMessage当入口的AI聊天助手完全不同， 你给它发信息，它是真的在后台替你操控App，体验下来真的很Nice，像是看到了未来手机的“only talk”形态， 只需一个对话框，无需安装任何app。 试了很多我平常要用手机做的一些高频事情， 比如让它看YouTube爆款视频，从热门评论挖掘选题； 让它对比同一款婴儿车在不同购物app的价格，并告诉我蹲低价的建议； 让它帮我把内容发布到TikTok； 我还让它蹲点，帮我签到抢优惠券； 这些事情，我全程没有打开任何app， 只需要在iMessage发信息，然后就能看到执行结果，言出法随的爽感直接拉满！ 不过还是有需要人介入的情况，就是第一次登录某个App或网站时， 需要人工进行登陆，然后就不用其他操作。 上面那个号码可以存下来，保存为常用联系人， 这样你就会在手机上有了一个24小时常驻，能够代替你操控app的超级AI助手！ 我发了一条信息，它打开TikTok帮我发布了一条内容！ 怎么说呢，这种体验真的比一些Agent要奇妙的多！ #justtextit #textyourapps #airtap
沐阳153,771 просмотров • 1 месяц назад
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太强了！被狠狠震撼！！ 六十岁大爷手搓一整部 AI 动画！！ 一出手就霸榜抖音、B站双热搜。 据说是因为一部叫《赛博英雄传》的小说，然后就自学AI把小说做成了动画！！ 你大爷永远是你大爷！ 人生漫长，保持热爱！！
沐阳48,868 просмотров • 23 дней назад
公司要上市的饼画了三年，我今天用AI把它底裤扒了！! 扒完我都想把报告丢老板桌上！！ 之前面试的时候，HR给我说公司马上就要上市了， 一晃眼，2年多了，结果还停在新三板！！ 每年公布的财报确实看不太明白， 到底能不能上市，我用AI一次性扒干净！！ 这次无意间看到蚂蚁发布的金融增强模型 Ling-3.0-flash-Fin， 一个搞金融的，做的金融模型，应该是有点东西的！！ 这个垂直模型， 是用Ling-3.0针对性训练的，针对年报、财务工作簿、研究材料和工具调用做过金融增强，拥有124B总参数，每次只激活5.1B参数，262K长上下文。 分析几份报表，绰绰有余！！ 所以我直接找来企业年报（公开版），然后在OpenCode里调用这个模型，让它分析财报，并告诉我存在的上市风险，和未来两年上市的可能性！ 它读完大几百页材料，在里面找数据，然后统一口径、完成计算，重点检查： 收入和利润是不是真的增长； 经营现金流能不能匹配净利润； 应收账款、存货是否增长过快； 利润有没有依赖政府补助和非经常性收益； 是否存在大额关联交易； 审计意见和关键审计事项有没有埋雷； 偿债能力、持续经营和内控是否存在风险。 看起来就很专业！完全就是数据导向！！ 所有的风险，都不是轻飘飘一句话，而是直接列出了： 异常数据＋报告页码＋计算过程＋潜在影响＋待补材料＋可能面对的监管问询。 比如发现收入增长明显快于现金流，它就继续追查应收账款、客户集中度和期后回款； 发现利润大幅增长，它会拆解到底来自主营业务，还是补助、投资收益和资产处置； 发现关联交易占比较高，它还会进一步追问交易必要性、定价公允性以及公司是否具备独立经营能力。 至于“未来两年能否上市”，它还很严谨的给了一套条件判断： 哪些财务指标具备基础； 哪些问题必须整改； 哪些风险可能影响进度； 如果目标是两年内上市，未来应该完成什么。 我虽然不是业务口的，但确实很多问题都直戳痛处，看完最后的报告，我都想把它打印出来丢到老板桌上！！ 所以，Claude和GPT这种旗舰模型真不能通吃，一些细分专业领域还是考不上， 通用模型有通用模型的好，垂直模型有垂直模型的妙。 我觉得这种金融模型主要适合几类人： 1、专业方向：需要大量读年报的投研人员，以及经常核对报表更新模型的财务/审计人员。 2、学习方向：对金融、投融资有兴趣的，可辅助学习。 3、企业团队：正在准备融资、尽调和上市的企业团队。 4、开发方向：想要开发金融场景工具的开发者。 5、像我这样：想知道公司到底怎么样，有没有画饼！
沐阳13,782 просмотров • 6 дней назад
