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

这个项目把复杂视觉任务的门槛给砸烂了，GitHub 已经斩获 4.8w+star 它叫 Supervision，纯 Python 构建，pip 一键安装，不用折腾任何复杂的环境配置和依赖管理 人体跟踪、实例分割、目标检测全场景覆盖，还自带完整的数据处理能力，加载、分割、合并、保存数据一条龙搞定... 能在高速路上抓拍车辆测速，能再球赛里给球员画运动轨迹，还能静态照片里提取目标框关键信息 每月 PyPI 下载量超过 100 万次，MIT 协议完全开源show more

腾讯这个新模型是真牛逼啊，我之前一直觉得 AI 整理数据就是帮你排个序的打杂活，直到看到把 101 个乱成一团的 SKU 销售数据丢给了腾讯 Hy3，竟然返回了一整套能直接拿去开会的完整分析。 Excel... 里分了执行摘要，异常值，定价梯度，重复命名好几个 sheet，它自己用 IQR 把离群的贵价货单独挑了出来，还顺手识别整理了重名的重复 SKU。 最超出预期的是最后同步生成了一份 30 页的汇报 PPT， 所有图表都已经做好，不用再二次调整。 它根本不是在帮你整理数据，是把一个分析师一整个下午的标准化工作，直接还给了你。 当然不是说分析师就失去价值了，需要深度业务洞察和定制化判断的分析，依然要靠真人落地。 而是这种标准化的流程化分析交付，AI 已经能直接做到成品级别，不再是需要反复修改的半成品。show more

Codex 5.6 必装金融分析工具，让你秒变股票分析专家 你是不是还在每天盯 A股、港股、美股，还要自己看新闻、资金流、技术指标，最后再手动做复盘？其实这些AI都能帮你搞定。 用这个开源项目 daily_stock_analysis 自动抓取行情和相关信息，生成 AI... 分析报告，再推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。 可以直接让 Codex 帮你把整套流程跑起来。 你只需要把项目交给 Codex，输入这段prompt： 帮我部署并配置 daily_stock_analysis，先检查当前项目依赖和运行方式，再使用 GitHub Actions 设置工作日自动执行；添加我的自选股，开启 AI 分析和风险提示，并配置消息推送。部署完成后实际运行一次，检查行情获取、AI 分析、报告生成和推送是否全部正常，有问题直接修复直到完整跑通。 整个流程变成： 自动抓行情 → AI 分析 → 生成报告 → 定时推送 以前你每天自己盯盘，现在直接让 Codex 5.6 帮你把“盯盘 + 分析 + 复盘 + 推送”自动化。 赶紧去试试吧，真是太方便了！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

发现一个开源的 AI 视频生成项目，GitHub 已经 7k star 了——InfiniteTalk 它支持图像转视频和视频转视频两种模式，都是语音驱动的。 给一张图片加一段音频，能直接生成说话的视频；给一段已有视频换音频，也能重新配音。... 除了口型同步，还能同时驱动头部运动、身体姿态和面部表情，整体动作会跟着音频联动，不只是嘴在动。 还支持无限时长视频生成，不受时长上限的限制，算是打破了 AI 视频生成的瓶颈。show more

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI... 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。show more

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

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

我用 Codex + Grok + FFmpeg，做了一段“宫崎骏感”治愈系动画。全程就只用了这 3 个工具。而且 Grok... 额度只消耗了 1% 😂 制作流程其实很简单： 1、Codex 负责创作大脑：生成完整故事，并拆解成 8 个动画分镜。 2、AI分镜提示词优化：把每个镜头的画面、角色、动作、氛围细化，让生成效果更稳定。 3、 Grok 生成动画视频：根据分镜提示词，把文字里的幻想世界变成动态画面。 4、FFmpeg 后期合成：完成视频拼接、处理，让多个镜头变成一支完整动画。 目前只是初版测试。 下一步准备加入对话show more

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

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

卧槽，现在的 AI 伪装已经达到另一个高度了！🤪 一个原始视频 + 一张目标人物图片，分分钟变身！面部表情，肢体动作都能很好的复刻～ 而且几乎没有违和感，请问眼见为实还存在吗？🤔 BTW：去年我做了类似的效果得花一天，步骤还很繁琐，效果也一般。现在不到半个小时！

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

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

Codex 5.6 能省下 80% 重复 token 的技巧：能缓存的，就别让它重新读第二遍 很多人在用 Codex... 进行vibe coding的时候，每次任务都让模型重新读一遍，项目说明、技术架构、测试规范、固定 Prompt 这就是在白烧 Token 正确做法是：动态信息让 Codex 直接看，静态信息让缓存背。 你可以直接丢这段 Prompt： “请先分析当前项目，把长期不变的项目背景、技术架构、编码规范、测试规则、固定业务约束等内容识别并整理成精简的静态上下文，后续任务优先复用这些已有信息，不要重复读取或重新总结；只有出现新需求、代码修改、新文件、报错日志、测试结果或运行结果等动态变化时才重新读取，并且每次执行任务前告诉我本次复用了哪些静态上下文、新读取了哪些动态信息，以及哪些内容无需重复读取，在保证准确性的前提下尽可能减少重复上下文和 Token 消耗。” 这样做的好处很直接： 1️⃣ 少读重复内容，Token 消耗大幅下降。 2️⃣ 上下文更干净，Codex 能把注意力放在真正变化的代码和需求上。show more