这个 超级视觉分析神器 在 GitHub 上拿下了 2.7 万⭐️—Supervision。 不管是动态运动还是静态图片，重复又繁琐的视觉分析工作都交给它，你只管拿结果炫耀就行。 它能做的事情：... - 高速公路车辆测速：自动跟踪每辆车的轨迹和速度，再也不用人工数车流量 - 足球比赛球员分析：谁跑得快，谁停着不动，一眼就能统计清楚 - 宠物动作追踪：家里小猫小狗乱跑，也能全程记录 - 静态画面分析：图片里的物体状态、位置、数量，全套一体化解决 - 可视化报告：生成漂亮图表和标注图，开会汇报直接用 - 数据集处理：加载、转换、拆分、格式互转，一条龙搞定 它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效，你只管用结果就行。show more

vibe coding 做了一个 图像逆向提示词生图工具 智能分析原图和新生成的图片差异，并优化提示词。 对提示词微调变量后生成图片对比 生成的每一张图片，点击图片就可以方便地查看提示词并进行修改 ----------------下面是 ai... 写的 ------------ ✨ 多智能体协作流 (Multi-Agent Pipeline) 由 Auditor（质检）、 Descriptor（描述）、 Architect（构图）、 Synthesizer（合成） 组成的 AI 专家团队，全自动处理视觉任务。 🔍 专业级视觉对比 (Pro Comparison) 复刻 Figma 体验的丝滑缩放与平移，支持 滑动 (Slider) 与 并排 (Side-by-Side) 双模式，细节差异一目了然。 📝 逆向提示词工程 (Reverse Prompting) 支持“看图说话”，智能反推图像 Prompt，支持多语言（中/英）自动翻译与优化。 📐 智能蓝图分析 (Layout Analysis) 一键解析图像布局结构，自动识别并标注画面元素，辅助设计解构。 💡 智能交互工作台 (Smart Studio) 拖拽式交互：全局拖拽上传/替换图片。 历史回溯：自动保存生成记录，随时回滚。 即时反馈：流式输出分析结果，思考过程完全透明。 --- 功能介绍 AI 生成的,写的不怎么样，先偷懒。 #vibecoding #GenAI #DesignTools #AIWorkflow #VisualEngineshow more

国产AI真的越来越强大了！发现一个AI复刻爆款视频的办法，不用开会员。 我在即梦下载了爆款视频之后，通过小云雀上传视频，就可以智能分析复刻同风格的爆款视频了，每天有130积分可以体验！ 图一是爆款视频，图2是复刻后的视频，感觉效果还不错！快去试试！

24小时全天候工作！动车组车底检测机器人通过图像采集、光谱分析、3D测量等方式，精准判定设备状态，保障暑运安全。

兄弟们，最近我扒了全网比较好用的电商提示词，做了一套「全平台通用电商视觉引擎工作流」。 目前已经在 SkildArt 跑通： 上传一张产品图，就能生成 12 张电商套图。 重点不是让 AI... 随便出一张好看的商品图，而是把电商视 觉拆成可复用流程： 主视觉/产品中心图/卖点图/场景图/细节图/规格图/横版首屏图 每张图都有明确用途。 产品不能变形，Logo 不能乱跑，卖点不能瞎编，整组图风格要统一。 我实测下来，SkildArt 这类电商视觉工作台确实更适合做成套内容： 无限画布适合搭复杂生图流程； Agent 对话适合单张图灵活设计； 局部修改很方便； 视频模型也能和画布结合使用。 我还复刻了最近很火的「低能量穿搭换装」视频。 先在画布生成两组穿搭场景： 一组普通职业 Look， 一组明亮夏日多巴胺配色。 再切到视频模型，输入简单的转场和运镜描述，就能生成换装视频原素材。后面简单剪辑加 BGM 就能发。 以前这类内容要实拍两套造型，还要对镜头和节奏，现在工作流能直接把门槛拉低很多。 我觉得 AI 电商图真正的价值，不是单张图好看，而是稳定生成一整套能卖货的视觉资产。 完整工作流和低能量穿搭复刻提示词，可以去 SkildArt 广场搜关键词： 电商系统通用、夏日多巴胺换装 全部开源到里面了show more

想自己做金融分析、股票研究？ 这些完全免费、Github开源的工具推荐给你，适合低门槛快速入门系统化 + AI 驱动的金融/财报分析👇 1. OpenBB（67.4k stars） 号称一个真正能替代... Bloomberg Terminal 的开源金融数据平台，数据整合能力强、支持 Python/CLI/AI 代理，日常股票深度研究和项目报告效率极高。唯一小缺点是高级数据源仍需自行接入，但免费部分已经够大多数人用了 2. Freqtrade（50.2k stars） 免费开源的 Python 加密交易机器人，内置回测、机器学习策略优化（FreqAI）、Telegram 控制等全套工具，是目前交易机器人里最成熟的一个，但学习门槛较高（需要会 Python），用 AI 学也可以上手 3.FinGPT（20k stars） AI4Finance 基金会维护的金融专属大模型框架，成本极低。这是真正能本地跑的金融 AI，用来做财报分析、新闻解读和智能研究非常实用 这三个工具组合起来，基本覆盖了数据获取 → 量化回测 → AI 智能分析的完整流程，全程本地运行、不用付费、不用担心数据隐私 省下来的订阅费，都拿去多买几只股票了😂show more

1/ 发现了个超级棒的 AI 视频神器——DomoAI！ 🎬 视频转视频、图片变动画，只需动动手指，两步搞定！ 我一天就能弄出 100 条原创视频，而且完全不花一分钱！... 创作链接： 同时分享我创作的一些小Tips⬇️⬇️show more

全网都在吹日本Fugu跑分超GPT，但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。 首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型， 它全身上下只有0.6B参数，本职工作就其实就是个AI项目经理， 简单任务自己处理，复杂任务自动拆分，从全球顶级模型池里挑最合适的选手，分配思考执行验证三种角色，多轮协作最后合成答案。 你调用它和调普通模型没区别，一行API的事， 但背后的编排策略是训练出来的，不是人手写prompt调路由磨出来的，它可以发掘出人类根本想不到的协作模式。 我觉得最狠的还不是跑分超了Claude和GPT，关键是它直接绕开了scaling law的军备竞赛。 不用堆万亿参数，不用砸超算中心，靠更聪明的协作机制就能摸到前沿模型的天花板，AI的竞争第一次从拼参数变成了拼管理。... 当然不是银弹，比如黑箱不透明，复杂任务延迟更高，简单题用它反而更贵。 但这件事的信号意义比跑分数字重要一百倍，意味着多智能体编排从实验室玩具正式变成了可用的生产力工具。 orchestration layer这条新赛道，今天正式开跑咯🚀show more

什么扼杀了数据可视化设计创新 #设计入门 交互式数据可视化是艺术、设计、技术和数据的结合。作者是专家，她列举了这个领域缺乏创新原因，比如： - 手机用户喜欢简单、易于消化的信息 - 用户喜欢普通的柱状图、曲线图 这两条算设计领域的普适标准，尤其第二条。虽然设计师竭尽所能增加动效、动画…各种视觉刺激，但天天被刺激就无感了，一般人只想快速获取信息，而不是欣赏复杂的、炫技的设计

一个能自动“读懂”PDF 书籍的 Python 脚本：AI Reads Books。 只要提供一本 PDF，运行脚本，就能按页解析内容，提取关键知识点，并生成结构清晰的 Markdown... 摘要。 GitHub： 官网： 它把翻页、摘录、整理这些重复工作交给 AI，让你更快抓住重点，也更容易消化和理解，是一款实用的阅读辅助工具。show more

英伟达版的“Banana”，英伟达开源了一款物理级图像编辑模型：ChronoEdit-14B，静态图+一句话，4秒生成一张符合物理的图像 ChronoEdit具备“时间观念”和“物理常识”，它能理解动作，比如说“推倒”、“拿起”这种动作，可以根据它学到的物理常识，画出这个动作发生后，世界应该变成什么样子 8 步扩散完成一次图像编辑，在H100上约4秒一张图 从效果看，预测动作发生结果的能力比较强，改变姿势后，人物、服装、背景风格的一致性也保持的比较好，光影、反射效果处理的也比较符合逻辑 可以用在游戏制作、电影特效、机器人训练等场景上 #ChronoEdit #AI图像编辑

羡慕这种节奏感超强的。以前，拍几张损坏的照片就能搞定保险理赔。现在？事情变得复杂多了。AI已经开始自动修改图片，理赔流程也变得全自动，连拒赔都能瞬间给你反馈。这样的“高效”背后，最怕的就是信息不透明，特别是当AI决定了赔付时，谁能保证这不是系统的一个误判？ Inference Labs让这一切变得不一样。每个理赔决策都有可验证的证据：从图片到模型配置，再到每个计算步骤都有加密证明。这意味着，以后AI决定给你赔多少钱，背后有一堆可以核查的数字和数据，而不是简单的日志记录。 这种技术能让理赔透明、可信，确保每一分钱的赔偿都有根据。不仅仅是让AI做决策，而是让每个决策都能拿得出手的证明，谁也不能随便糊弄你。 Inference Labs #InferenceLabs #VXVHub #AI... #PredictionMarkets #TrustInTech #Cryptoshow more

写自动化测试脚本或者写爬虫时，用传统的 Playwright 往往需要频繁维护各种元素选择器。 一旦目标网页的结构发生微调，原有的脚本就容易直接报错罢工，维护起来颇为费神。 最近在 GitHub 上看到到 HyperAgent 这个开源项目，巧妙地将... Playwright 与大模型结合在了一起。 通过自然语言就能控制浏览器，完成复杂的自动化任务，不用再写一堆脆弱的选择器代码。 GitHub： 支持单步操作，速度快成本低，以及能处理多步骤复杂任务，支持视觉理解和自适应调整。 还内置动作缓存功能，录制一次工作流后可以反复回放，不需要每次都调用大语言模型。 底层直接使用 Chrome 开发者工具协议，动作执行更精确，自动过滤广告框架，支持深层嵌套的 iframe 操作。 同时支持云端扩展，可以通过 Hyperbrowser 快速扩展到数百个会话，还能连接 MCP 工具实现完整工作流。 如果你正在用 Playwright 做自动化测试或数据采集，又厌倦了频繁维护选择器代码，这个项目值得一试。show more

我真的被惊呆了 做网页动画，复杂动效 直接用 Codex + HyperFrames， 纯前端代码直接变成自动化视频流水线。 这才是Vibe Coding的正确打开方式（附使用教程）：... I 代码写动效，告别打关键帧 让 Agent接管视觉。不用打开AE，不用折腾 AE脚本管家。Codex直接输出 HTML + GSAP缓动和进出场逻辑。创意变成干净、可复用的代码资产，效率直接起飞。 I 云端静默渲染，全自动出片 写完代码还能直接渲片。部署到Vast. ai 或 TensorDock 这类算力平台，给个执行权限，Codex后台就调 hyperframes-cli非交互式导出高清MP4。等于免费多了一个永不宕机的渲染节点。 I 像素级精准 跟那些每次生成都像开盲盒的视觉大模型不一样，这套是纯代码渲染。每一帧的位置、每个转场的时机都你说了算，跑起来稳得一批。 使用教程 比如：让 Agent 自动抓取 GMGN上的 SOL或 BNB 链上聪明钱动向，动态填入写好的数据可视化模板，紧接着调用 HyperFrames一键生成带有时序动效的行情复盘视频 分辨率1920*1080, 帧率每秒30s，总时长15s 整个“数据获取-视频产出”的流程，只需要你的一句话授权！ 代码即视频的时代，真的来了。 项目直达地址： CODEX: HyperFrames: codex://plugins/hyperframes@openai-curatedshow more

最近在做一个「御姐光纤舞」的 AI 视频测试。 我没有直接写“跳一段酷炫的舞”，而是先做了一张动作地图： 入镜、软腕、绕圈、低扫、收束、腰线环绕、光带定格。 再把 30 秒拆成两段： 0-15s：从黑场出现，用光带画身体路线；... 15-30s：侧影再入场，光带绕身、画出棱镜，最后回到黑暗。 动作地图生成后，视频模型会更容易理解身体路线和道具轨迹。 前面用 Agent 拆动作、写 prompt、做故事板； 后面我直接放到 Rita 里跑 Seedance / Kling 看效果。 Rita 的好处是不用来回切平台，Seedance、Kling、GPT 都能用统一积分跑，适合高频测试和快速迭代。新用户有 100 积分。show more

🚨我只花了十分钟不到就用flowith给自己做了一个全自动化搞定AI信息源的网站！ 如果你也想做这么一个网站，可以直接按下面步骤跟我一起操作👇 先来看一下效果：这个网站我可以直接打开用，并且根据我的需求做了分类，每个卡片上都有标题、简介、视频的数据等等，并且点击每个卡片我可以直接跳转到对应的视频！ 在这个过程中我什么都不用做，只需要在开始之前把我提前准备好的提示词丢给它，就可以让AI信息收集这件事完全自动化。 而且这个网站不是做好了就放在那了，而是每24小时都会重新更新一下，因为我有一个24h都在帮我干活的数字员工neo！

10月15日 周三🌦️小雨 🤠今天，我好像看清了 Play AI 🎲❣️的价值，静下心来剥离了所有宣传的包装，试看清 #PlayAI 真正的骨架。我发现它的核心可以归结为三个无法被轻易替代的价值点： ✅第一，它卖的不是工具，是省心。... 它的核心产品不是某个具体功能，而是一个结果：将你的时间和注意力还给你。在别人都在教你怎么更复杂地操作时，它直接让你用一句话的指令，替代掉那些重复、耗神的链上操作。关键不在于自动化，而在于无需你再操心。 ✅第二，它构建了可执行的信任。 它解决了AI与区块链之间最根本的隔阂：逻辑与资产的脱节。通过其安全架构，它让一个理性的、永不疲倦的AI智能体，能够在你预设的、透明的规则内，安全地替你管理链上资产。你信任的不再是AI本身，而是你与AI共同认可的那套被锁死的、可验证的执行规则。 ✅第三，它在编织一个自动化网络。 它的终极壁垒不是单个功能，而是可组合性。每一个被创建的工作流和智能体，都能成为网络中的一个节点，相互连接、协作。这意味它的价值会随着用户的创造而指数级增长，最终形成一个任何单一工具都无法比拟的、活的自动化生态。 所以，#PlayAI 的本质，是一个通过安全规则将你的意图转化为链上行动，并能自我演进的省心系统👏👏。 🧐它不是另一个让你去学习的复杂应用，它是一个让你最终可以忘记操作的应用。 最后我们一起观看Play AI 🎲 动画第四集吧！兄弟们互动起来 ！ #PlayAI #PlayAInetwork #GPlayshow more

两个最厉害的模型联手 会有什么神奇效果呢？ ChatGPT-image-2 + Seedance 2.0 帮我司拍宣传视频这件事，突然变简单了。 以后大家还想看 Misa... 的真人视频么？😭😭 我今天看到特别感兴趣，试了一把 先用 ChatGPT-image-2 生成广告分镜图， 再丢给 Seedance 2.0 去生成视频。 结果是 一个人，已经越来越像一个小型广告团队。 最近小作文大赛不是也有视频赛道吗 大家可以试试用AI辅助！ 下面给大家分享流程～ 1 先别急着做视频，先把广告结构搭出来 很多人一上来就直接文生视频， 但最后出来的东西往往更像炫技，不像广告 因为广告最重要的不是画面会不会动， 而是： 开头怎么抓人 中间怎么展示产品 卖点怎么推进 最后怎么收口 所以我第一步不是生成视频， 而是先把它拆成一个标准 15 秒广告结构： 钩子 产品 功能 信任 CTA 你先把导演思路想清楚， 后面的模型才有东西可执行。 2 用 ChatGPT-image-2 生成一张可拍的分镜图 这一步是关键中的关键。 我不是让它随便生成一张好看的图， 而是让它生成一张 广告 storyboard。 也就是一张图里，直接包含： 5 个镜头 时间轴 人物动作 字幕/台词 转场逻辑 品牌信息 这一步的本质，其实不是“画图”， 而是把你的广告脚本可视化。 以前这事要策划、导演、美术一起干。 现在你一个人就能先把骨架搭出来。 3 固定人物参考，让整条片子更像真人拍摄 如果每个镜头都让 AI 随机生成人物， 出来的视频会非常散。 所以我这次直接用固定参考人物，统一整套画面。 这样做的好处非常明显： 人设不会漂 镜头连续性更强 代入感更强 商业感更完整 说白了，AI 视频最怕的不是“不够真实”， 而是“看起来不属于同一个世界”。 人物一统一，质感马上就不一样了。 4 把分镜图交给 Seedance 2.0，让它把静态脚本变成动态广告 当分镜图已经把逻辑搭好以后， Seedance 2.0 的工作就不是“自由发挥”， 而是把这套脚本执行出来。 它负责补足的是： 动作 微表情 运镜感 镜头衔接 视频节奏 这也是为什么我越来越觉得： 比起直接文生视频，先做分镜图再做视频，会稳得多。 因为前者是在赌博， 后者是在导演。 5 最后不断改字幕、卖点和镜头，形成素材流水线 我觉得最有价值的，不是做出这一条。 而是这个流程一旦跑通， 你就不再是在“做视频”， 你是在搭一个 素材生产系统。 同一个产品，你可以快速改出： 不同开头 不同卖点顺序 不同字幕表达 不同人物风格 不同口号收尾 这意味着广告素材终于可以像产品一样被快速迭代了。 以前做一条片子像开项目。 以后做一条片子，可能更像改 prompt。 AI 并不是在替代视频团队的一两个岗位。 它是在把“整条广告生产链路”压缩到一个人手里。 所以问题可能真的来了： 以后大家还要看 Misa 的真人视频么？😭 #AI #Ai视频 #教程show more

想做视频号的看过来了！这套自动化流程我跑通了送给你 我具体用到了以下两个 GitHub 项目，配合上龙虾，目前已经能够监控热点 - 生成 Prompt - 生成视频... - 自动分发到多个社交平台 1. seedance-prompt-skill 这是一个高质量的 senndance 提示词生成 Skills，是 松果先森 的项目 我生成了一个视频放在了下面，供你们参考 2. AiToEarn 运营管理和自动分发工具，能够管理所有账号的发布记录、互动数据、粉丝增长 并且，能把你生成的视频一键分发到抖音、小红书、Youtube 等国内外 14 个社交平台上 两个项目的源码链接我放在评论区了。对做视频号感兴趣的朋友们建议收藏！show more

以后可能只要一张照片就能视频造假了。 三星实验室的MegaPortraits使用新的神经架构，从中等分辨率的视频和高分辨率的图像中产生高质量的动态头像。 眼见未必为实 🔗

又在为文档解析头秃？ 云服务太贵？本地库太慢？ 别急！3秒告诉你神器——LiteParse！ LlamaIndex团队开源的本地解析神器： 用Rust语言（一种高性能编程语言）写的， 解析速度直接起飞！ - PDF、Word、Excel、PPT、图片全支持 -... 带坐标（bounding box位置信息）、布局保留，表格不乱套 - OCR（光学字符识别）随便接，还能出截图给Agent（AI智能体） - Python、JS、Rust、浏览器全都能用 完全本地跑，不用联网，不用API key（接口密钥），不用GPU（显卡）！ 现在做RAG（Retrieval-Augmented Generation， 检索增强生成）、做Agent，文档预处理全靠它，爽得一批。 以前解析文档要么慢、要么贵、要么乱、 要么泄数据，现在LiteParse让你本地快速吃掉大部分常规文档，复杂场景再上他们的云版LlamaParse就行。 适合人群： 搞AI Agent（智能体）、RAG、本地LLM（大语言模型）应用、文档智能、隐私合规项目的开发者。show more