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06大学生（大专生）第一个企业项目本项目使用的是codex+Claude+hermes修改的过程中几乎是用codex和hermes。项目最开始的时候是先把公司那边的需求传给Claude code进行需求分享和框架搭建，然后中期是使用的codex进行ui设计，执行任务和计划，包括一些功能的测试和验证，最好完成阶段是使用的hermes进行全部功能测试，然后后面还进行了十几次修改调整也是使用的hermes进行修改验证，改一个功能就验证一下，然后再部署到云端服务器上面，循环。因为有的地方有项目方的名字还有域名那些就没有展示，帮一个企业做的，大概就是做成了现在这样，上上周就是上一次跟公司的老板在学校里面当面谈了一会，当时说是很满意，说了一些地方需要修改和调整，你们觉得有没有什么问题啊，我现在是在自己的阿里云服务器上面跑的，后面的话再迁移部署到他们公司的服务器，但是现在还没有谈交付和收费怎么弄？比如是一次买定还是租用，还有后期的维护和后续修改的费用，部署需要收费吗？不知道怎么定价，那个公司的老板是我一个老师的朋友🤔🤔🤔 图二是新的老板，额，一个GitHub大佬推荐的，挺漂亮说是要做一个支付宝的小程序，但是现在还没有说具体的需求🤔🤔🤔应该这几天会说。做之前一定要先谈清楚怎么分阶段交付？怎么算完成？然后根据难度和花费的时间去计费，这是这次项目的目标，也是对自己的一种锻炼吧🫡🫡🫡加油

阿金

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记录06，男大学生（大专），今天是开通蓝v第四天专注于ai、agent落地变现，努力中……🫡🫡🫡 咋日浏览量略微降低，有61k，新增粉丝375，当前粉丝一共743，然后蓝v差2个就破500了，谢谢😘😘😘 大家有什么问题吗？比如agent工具的使用，或者是项目开发过程中遇到的什么问题？下面视频中网站是帮一个绵阳本地的小企业（电力电气方面）做的企业制度流程管理系统，开发的流程就是先把客户的需求了解清楚，然后用 codex去理解客户的需要，整理出一份框架和大纲计划，再完成前端ui设计，如果额度够就用codex效果更好，如果额度不够的话就换hermes，把codex整理出来的框架和大纲计划发给hermes，一样也能做，大概时间花一周多一点（算上每个阶段完成之后的测试验证），再往后就是部署云端服务器，直接把ip和密码发给hermes，然后会帮你提交 GitHub 然后再部署云端服务器上面，前提是你要有云端服务器（买或者租用，阿里云的挺好用）。我现在就是做完了，但是老板生病住院了，一直没给我发消息，也不说什么时候交付，不知道啥时候才有收益？🤔🤔🤔 你们觉得的话我应该怎么收费呢？如果只是算token费用的话，差不多只花了几百🤔🤔

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阿金

10,163 Aufrufe • vor 2 Monaten

利用Hermes去使用ComfyUI实现免费生成图片和视频。上次我介绍了ComfyUI可在本地部署并且自有本地大模型，不用调用其他付费大模型。并且30/40/50显卡都可以去用，当然配置越高生成的质量就越好。大家按需去用即可。 ComfyUI我认为对于新手来说应该是不怎么难，但是还是有很多兄弟们给狙击手私信问各种操作类型的问题。那么这次我专门做了次实验就是利用Hermes去调用本地的ComfyUI去实现生图以及做视频，目前来看是可行的，至于整体的质量还要去慢慢的调试。我其实是建议大家还是把ComfyUI去系统性的学一下的，网上有各种免费的教程的。我认为既然享受这些免费开源的好软件了，就稍微用用心。哈哈，毕竟它是不要钱的。下面的视频看一下我第一次调用ComfyUI，生成的第一张图片的结果吧。你们看看怎么样？对了我引用的推文里面有ComfyUI的安装包，免费自取！

利用Hermes去使用ComfyUI实现免费生成图片和视频。上次我介绍了ComfyUI可在本地部署并且自有本地大模型，不用调用其他付费大模型。并且30/40/50显卡都可以去用，当然配置越高生成的质量就越好。大家按需去用即可。 ComfyUI我认为对于新手来说应该是不怎么难，但是还是有很多兄弟们给狙击手私信问各种操作类型的问题。那么这次我专门做了次实验就是利用Hermes去调用本地的ComfyUI去实现生图以及做视频，目前来看是可行的，至于整体的质量还要去慢慢的调试。我其实是建议大家还是把ComfyUI去系统性的学一下的，网上有各种免费的教程的。我认为既然享受这些免费开源的好软件了，就稍微用用心。哈哈，毕竟它是不要钱的。下面的视频看一下我第一次调用ComfyUI，生成的第一张图片的结果吧。你们看看怎么样？对了我引用的推文里面有ComfyUI的安装包，免费自取！

DeFi狙击手 | Ai🕊️

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关于我的怎么使用ai进行变现和收益，并回复有一些人问ai写小说怎么赚钱的，这里说一下，选择你喜欢的题材，然后根据你喜欢看的小说里面流量高的框架大体说一下，就比如重生白月光这种，Gemini把握的还是比较好的，你要做的就是前面进行一些简单的规范，然后你觉得满意就一直继续就行，如果有问题你就提出来，然后Gemini就会根据你说的进行思考，不懂的看一下视频就好。总体来说这个方向的收益不稳定，但是不需要什么投入，每天拿一点空余时间做还行大家的评论看到了都会回复，谢谢，顺便发一下求大佬带带🫡🫡🫡

关于我的怎么使用ai进行变现和收益，并回复有一些人问ai写小说怎么赚钱的，这里说一下，选择你喜欢的题材，然后根据你喜欢看的小说里面流量高的框架大体说一下，就比如重生白月光这种，Gemini把握的还是比较好的，你要做的就是前面进行一些简单的规范，然后你觉得满意就一直继续就行，如果有问题你就提出来，然后Gemini就会根据你说的进行思考，不懂的看一下视频就好。总体来说这个方向的收益不稳定，但是不需要什么投入，每天拿一点空余时间做还行大家的评论看到了都会回复，谢谢，顺便发一下求大佬带带🫡🫡🫡

阿金

11,030 Aufrufe • vor 2 Monaten

🤯电影都拍不出的桥段👺 庭审前究竟发生了什么⁉️⁉️⁉️ 文贵世纪大案量刑庭审：庭审前吐血、昏倒、现 #神秘黑衣女子！庭上还继续磕血！🥺 #文贵先生指检察官 #撒谎：你不用相信我的话，请调看今天的监控！🤯 全世界都在等待真相‼️‼️‼️ 正文：一直到3:55左右呢，他们才出来，也就将近一个小时，他们在房间里不知道在说什么。然后出来之后呢，很快就在这个安排下呢，我们就开始了这个啊，开始开庭。然后这个时候呢，文贵先生才啊，最后一个从这个庭审的地方、从门口出来。然后啊，看到文贵先生的第一眼，我是觉得文贵先生有些苍白，脸庞非常的苍白，但是也不知道为什么。后来呢，我们终于在啊最后，就是整个快结束的时候，文贵先生呢，最后啊，当这个法官问到文贵先生说：“被告，你有没有什么话要陈述？”那这个时候，文贵先生呢就站了起来，然后他才把今天为什么我们的庭审会往后拖的这个时间呢，通过翻译传递给了这个法院法官，也传递给了法庭。也是这个时候，我们才了解到，为什么我们今天会等待这么长的时间。那在这个很简短的文贵先生的这个发言里面，他啊就讲到，他自己原本没有打算要发言，但是因为今天发生的种种的原因，所以他决定要在这个时候站起来说几句话。那他的话里面就讲到了啊，就是说，他今天早上5点钟起来的时候呢，他有昏过去。昏过去了之后呢，起来就啊开始呃有血，吐血。然后呢，他的血呢，把他的脸，还有他的衣服上都啊都都弄到了血。然后这个MDC呢就叫了——对，一条胳膊上都是血——然后MDC呢就叫了这个911，也就是急救车。然后急救车呢，就把他送到了这个医院。医院的这个啊医生呢，啊，认为他需要打针，给他打了两针。我不知道打的具体什么针，但是给了他注射了两针，告诉他：“你需要stay，你需要在医院里面休息。” 但是文贵先生是说：“我要去，我要去法庭，我要去法庭。” 但是呢，后来他们把文贵先生带回了MDC，让他先在那边啊等候医生。后来呢，的确有医生来看了他，但是在MDC的医生。但是医生呢又走了。过了一会呢，又有一位啊，不知道呃是什么、是不知道身份的女生啊。他说是文贵先生描述，是一位神秘的女士，然后在穿黑衣服，穿着黑色的衣服，在1点半的时候进来，说：“我要带你去法院。” 然后这个时候就啊，他们在走的时候呢，在他上车之前呢，把他的衣服剪换掉了，剪开了，然后用布让他擦干净脸上的血，然后换上了他在我们法庭上看到的一件黄色的、米色的这个呃这个囚犯的这个衣服。也就是他刚才在庭审上，我们大家都看到的这件衣服，她才出来带走了他。但是这位女士很神秘。为什么呢？她没有跟七哥的法警一起坐在这个车上。一般的话，从MDC出发的会有两名法警。那今天很奇葩啊，这位神秘的女士坐上了一辆——嗯，七哥描述是BMW，坐了另外一辆车，也就是宝马车——然后跟他一起来到法院的。这个只有车上只有一位法警。所以这个事实呢，也被在今天的庭审的时候，检方描述的时候所歪曲。所以说七哥在他的讲话里面有澄清。那我具体的内容，我们几位啊，可以补充我们细节的话。大概今天为什么晚到这么长时间，让所有的战友啊，就在等候这个结果的原因，就是这样的一个原因。那刚才我们收到啊，七哥的律师说，呃，七哥现在没有事儿，他应该快到MDC了啊，应该快回到MDC了。所以说我们也啊，看看待会七哥有没有办法给我们打电话。嗯，刚才那个我补充一下。Ava其实说到一个很关键的，就是这个庭审和之前完全就不一样。首先她没有让我们上去，第二，她没有——她就是很多情况下的这种没有告知的延期，从这个1点到3点半，到3点，然后又到4点，是吧？这样的延期。事实上这个，后来我们是通过文贵先生，他真的是口述，所有大家才知道，就是那一刻之前，早上到那一刻发生了什么。那正常这种情况来说，用文贵先生他描述的说：“我晕过去了，然后吐血，而且医院已经给出了这个回应，说你需要留在这里。”在这种情况下，一般情况这个sentence应该不进行，他应该住院，今天的开庭应该是被延期的。也就是说，正常来说，今天不应该再继续开庭了。对，但是文贵先生在庭上讲，他在10点半的时候，就是接到了MDC这个狱警电话。MDC接到那个狱警接到MDC电话，说要把他带回去。然后带回去之后又要这个看医生。看医生之后，然后说，唉，我还是要治疗的。结果下午1点半的时候，又有了这个神秘女士的出现，带着mask说：“我现在带你去上庭。” 而且这个过程中，事实上，刚才Ava还讲了一个很关键一点，就是其实我们知道，前几天七哥打电话，他说过，说：“我这个不想说什么话。”但是他今天，其实说，本来他说：“我就说两句话，是吧？”但是他今天是临时——大家在那个看，在这个15D和这个视频上，大家都能看到，七哥站起来时候，说话的声音是哑的。对，他完全在那一刻之前，甚至就是在这个开庭的时候，可能他还没有想过说要说这个话。他完全是没有准备，完全是这个自己就说今天的当时经历。但是我相信，就是这个当时的这个检察官他说的这个话，触动了七哥，也触动了我们。因为在前面大家知道，整个的这个sentence它是有一个过程的。它有这个呃，检察官要发言，辩方律师要发言，所谓受害者陈述要发言，然后法官要去这个梳理整个的一个她量刑的标准PSR，然后最后给出一个量刑标准。这是一个大概的一个程序。那么七哥的他的权利是可以说话，你也可以不说话。很多有的时候，就是有些犯人，他为什么选择不说话呢？因为他这个觉得“我说的话可能会影响我的上诉”，所以他就选择不说话，这些都是可以的。但是今天，七哥今天在这个，也就是这个辩方他在发言的时候，他就说了一句，说这个呃：“郭文贵是个骗子，这个骗子他到今天都不思悔改，以至于他到现在还在装病，来故意地拖延这个庭审。所以说法官大人，我建议你重判他，因为他到现在还不思悔改。” 所以这个细节，我相信是触动了这个文贵先生。然后文贵先生站起来，他就讲说这个——他说的刚才说到这些细节的时候，他说：“你都不需要相信我，这些这个MDC医院，还有我们在这个SDNY，就是这个南区法院，都有摄像头，都有监控。你都可以去问这些警察，我说的是不是事实，是吧？” 然后这个，包括刚才那个Ava讲到，就是呃，事实上他那个被带到SDNY的时候，带到这个南区法院的时候，他还想用洗手间。他还说：“我不行，我肚子痛，我还想吐血。”然后这个呃，就不让他用，然后又给他放到另外一个房间。而且当时就说，这个神秘女士一直都在啊。然后这个呃，同时呢，七哥也说了，说他为什么今天我要说出这些。因为现在检方，你今天就是个很好的例子。他说的没有一件事是真的。说一个法警跟着，其实是两个法警，对，说是一个，然后事实上是有两个人。那么他同时他又说：“你作为检察官，到今天为止，你又当法官，你又当警察，你又当医生，你什么——你说什么就是什么。” 对，然后呢，那这个我法官大人，我今天想说的，我和我的律师，在822文件里面都已经阐述了。我相信美国的法律啊。但是就说，我过去因为我这个灭共的事业，我全家有270个人被抓，我失去了几十亿的上百亿的资产啊。然后我失去这些钱，但是我谢谢咱们法庭和法官所做的一切的努力。然后最后一句话，说：“我要上诉，我要上诉。” 对，其实七哥今天脸，确实脸色进来的时候是白，加上有一点黄，其实。嗯，但是呢，七哥就是我觉得也是看到战友了，他在强打起来精神，一直在和战友们去对视啊。包括有咱们战友里面有小朋友，然后七哥也是一直在做合十的手势，一直在和大家点头微笑。嗯，很多战友们也都是在这个呃，给他回手势，对，给他回手势，嗯。然后我觉得，嗯，其实刚刚除了——七哥其实在庭上也有咳血，然后嗯，就是拿那个白色的卫生纸，他不是整吐血，是拿这个卫生纸一擦，这就是都是血。然后七哥把这个纸也对着检察官这样晃了晃。这是在七哥去讲完了这么多话的时候，之后去呃做的一个动作。然后呃，其他的法警就把垃圾桶拿过来。七哥我看到擦了好几张，因为有法警挡住了，我觉得四五次。嗯，对，嗯，也对，就是我们都是看到了的，这些都是我们是都是看到了的。嗯，然后我觉得今天其实战友们，我觉得表现的应该可以让七哥很放心，因为战友们非常的冷静，非常的淡定。

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喜马拉雅日本勇者村

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今天是7月16日 BTC价格118210 昨天的行情比较难受，先跌的要死，群里有十几亿的大佬都有点慌，但是我还是坚信跌不下去，然后BTC止跌后反弹也猛，ETH UNI等都有了新高；既然认准了行情就不要轻易的去改变自己的看法，把每一次下跌看成机会就是你在这个大牛市里最好的表现。今天和大家聊聊投资的，你和我包括技术老师北冥等等所有人都是这个这个时代加密行业的参与者，但是我们都是这里面微不足道的一员，我们改变不了任何走势，也不要妄想能全猜对明天会发生什么。当一条大河滚滚向东，奔向大海，我们根据地势根据人情能大致的判断一个大概会怎么走，但是你想知道河底有几个旋涡，有几道暗流那是不可能的。这就是我们面临的关键，我们要明白自己的几斤几两，我们是滚滚潮流里的一滴水，要吃的是时代的宏利，如果摆不清自己的位置试图觉得自己能多、空双吃，迟早得死。所以我的办法是选一个方向，跟着趋势走，只要趋势还在宏观还在，我就不去怀疑把每次回调都当做机会，小调整就小仓位，大调整就大仓位，只要方向是对的行业发展的顺序是对的，我觉得回报也会是出色的，只有坚定的信念，才能知行合一。我从1500U的比特币玩到现在12万U价格的比特币，我从来没有质疑过以后（置顶文章有写），只是我没做到知行合一，所以在这最后的一个大牛市，在比特币最后的冲刺的阶段，我会做到，也希望大家共勉。比特币的结局不会有那种大跌熊市等等，他会被绝大部分富人接受，稳定在一个很高的价格，变成一种非常恒定的资产，这是它最终的归属。不要在担心不该担心的，趁现在还有机会，也就是成就辉煌最关键的时候，把握住机会，去相信它。我们这一代已经没有更好的选择了不是么？如果你经常怀疑自己怀疑比特币那么多来看我的文章——我会CX你

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天才俱乐部

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Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事：开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它：请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

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爱丽丝呀！

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这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

33,587 Aufrufe • vor 7 Monaten

昨天我发一个现在的足球怎么就没再出任意球大师了，一群外行就跑来BB。有说过去技术落后的，有说人墙高上了天的，有说没意义的。看看这个视频。到底是过去的技术落后，还是现在的技术落后。妈的！

昨天我发一个现在的足球怎么就没再出任意球大师了，一群外行就跑来BB。有说过去技术落后的，有说人墙高上了天的，有说没意义的。看看这个视频。到底是过去的技术落后，还是现在的技术落后。妈的！

麻辣空间

46,298 Aufrufe • vor 2 Monaten

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Joruno

16,224 Aufrufe • vor 3 Monaten

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。核心问题是什么？它跟你没有交互。我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。核心问题是什么？它跟你没有交互。我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

歸藏(guizang.ai)

30,595 Aufrufe • vor 7 Monaten

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式：你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题：《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式：你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题：《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。

CodeAlpha

62,099 Aufrufe • vor 1 Monat

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

文硕

11,070 Aufrufe • vor 1 Monat

看了这个视频挺有感慨的，还真的有这样的朋友，而且还是基友。就是很多年前认识的，差不多七八年前加的微信，有一段时间聊天还挺多的，后面很长一段时间没有联系，突然有一天在某个地方旅游的时候很意外的发现他也在那里，突然出现在他的身后，这是第一次见面，两个人感觉就像认识很久的老朋友，跟现在这种软件上认识的感觉完全不一样，不会在意身材长相这些，就是在一起特别自然的感觉😘😋 我很喜欢那种抱抱的感觉💞

看了这个视频挺有感慨的，还真的有这样的朋友，而且还是基友。就是很多年前认识的，差不多七八年前加的微信，有一段时间聊天还挺多的，后面很长一段时间没有联系，突然有一天在某个地方旅游的时候很意外的发现他也在那里，突然出现在他的身后，这是第一次见面，两个人感觉就像认识很久的老朋友，跟现在这种软件上认识的感觉完全不一样，不会在意身材长相这些，就是在一起特别自然的感觉😘😋 我很喜欢那种抱抱的感觉💞

🌈知心🔝小哥哥(加群投稿🉑️私信）

14,342 Aufrufe • vor 11 Monaten

Claude Fable 5 重新开放了最近刚好有一个demo，就是看能不能用顶级模型做一个meme工厂 “ 就是我输入一个 Meme Coin 创意然后这个工具自动生成品牌 / 叙事 / 经济模型 / 营销方案支持中文全流程输出，可以反复优化迭代 “ 也是想尝试一下，做一个可以验证 Fable 5 长任务能力最终做出了一个能够简单跑的框架（我没有投入任何信息源，没有喂数据所以跑起来效果没有那么屌，不过我觉得后期再投喂一些案例，我觉得确实是可以落地的）说说我为什么用Fable 5 来测？因为这个任务本质不是写代码更像是说去测试AI的长链路规划能力测试它需要： 1/ 语义理解 2/ 叙事能力 3/ 结构能力 4/ 一致性 5/ 自我检查这刚好是 Claude Fable 5 主打的能力整体跑下来我觉得还算是可以的，毕竟我这种不会写代码不会设计的小屌丝，确实在Fable 5 上面使用得其乐融融的哈哈再说说我的TOKEN使用量吧：112.31K（按照官方的收费标准大概是在：$4.2）要是加上文本案例再接入一个AI对话的API框架我觉得应该费用还要再多出个大几十吧（个人猜测，毕竟投喂数据可能会比较烧tokens）总的来说的话我个人还是觉得这笔消费还算挺值得的，因为这本身在传统行业的话可能会是比较高的费用，AI真的弄挺好的说完Claude Fable 5的体验，那我不得不说我是在哪里体验的Claude Fable 5了我这次没有走官方通道，而是走的是我之前给大家分享的中转站 Zenmux ZenMux 因为他这几天又搞活动了，只要你账号的余额＞$0 你就可以免费体验Claude Fable 5 并且 Zenmux支持（不限于）： 200+ 模型统一入口无 RPM 限制 PK 模式可以直接做横评如果大家也想低成本体验一下 Claude Fable 5 我觉得当前使用Zenmux是最好的选择

Claude Fable 5 重新开放了最近刚好有一个demo，就是看能不能用顶级模型做一个meme工厂 “ 就是我输入一个 Meme Coin 创意然后这个工具自动生成品牌 / 叙事 / 经济模型 / 营销方案支持中文全流程输出，可以反复优化迭代 “ 也是想尝试一下，做一个可以验证 Fable 5 长任务能力最终做出了一个能够简单跑的框架（我没有投入任何信息源，没有喂数据所以跑起来效果没有那么屌，不过我觉得后期再投喂一些案例，我觉得确实是可以落地的）说说我为什么用Fable 5 来测？因为这个任务本质不是写代码更像是说去测试AI的长链路规划能力测试它需要： 1/ 语义理解 2/ 叙事能力 3/ 结构能力 4/ 一致性 5/ 自我检查这刚好是 Claude Fable 5 主打的能力整体跑下来我觉得还算是可以的，毕竟我这种不会写代码不会设计的小屌丝，确实在Fable 5 上面使用得其乐融融的哈哈再说说我的TOKEN使用量吧：112.31K（按照官方的收费标准大概是在：$4.2）要是加上文本案例再接入一个AI对话的API框架我觉得应该费用还要再多出个大几十吧（个人猜测，毕竟投喂数据可能会比较烧tokens）总的来说的话我个人还是觉得这笔消费还算挺值得的，因为这本身在传统行业的话可能会是比较高的费用，AI真的弄挺好的说完Claude Fable 5的体验，那我不得不说我是在哪里体验的Claude Fable 5了我这次没有走官方通道，而是走的是我之前给大家分享的中转站 Zenmux ZenMux 因为他这几天又搞活动了，只要你账号的余额＞$0 你就可以免费体验Claude Fable 5 并且 Zenmux支持（不限于）： 200+ 模型统一入口无 RPM 限制 PK 模式可以直接做横评如果大家也想低成本体验一下 Claude Fable 5 我觉得当前使用Zenmux是最好的选择

车九

48,436 Aufrufe • vor 2 Monaten

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI Mark Zuckerberg: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 Dwarkesh Patel:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ Mark Zuckerberg:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 Dwarkesh Patel: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ Mark Zuckerberg: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 Dwarkesh Patel: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 Mark Zuckerberg: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

宝玉

74,721 Aufrufe • vor 2 Jahren

OPC模式（一人创业公司）的有力工具，最近看到DAPPOS这条xBubble的VibeCoding演示，挺有意思的。用一张图+一个商业目标，就能在几个小时内搭出了一个完整的在线shop：商品素材、目录筛选、购物车、稳定币钱包支付、Cloudflare部署，还有后台订单管理。不是原型，是能直接收钱的真实店铺。这其实不是简单的“AI 帮你写代码”，传统工具（Cursor、Lovable 那一类）大多停留在Prompt-to-Code的阶段——你描述需求，它给你页面和逻辑，但后面怎么部署、怎么接支付、怎么长期迭代，还是得你自己或者再找人处理。 xBubble走的是另一条路：SOP-to-Business。它不是让你去调模型、拼工具、写复杂prompt，而是把常见业务场景的执行流程提前组织好，形成可复用的SOP。Bubble Engine会根据真实案例不断生成和优化这些流程，Bubble Pilot再根据你的目标去调用。用户真正要做的，就是把生意想清楚：卖什么、卖给谁、怎么收钱。对普通个人用户的好处很直接。以前想做一个带支付的独立站，从想法到上线，技术门槛、部署成本、支付接入往往把人劝退。现在这些环节被系统和生态服务商接住了，你用积分统一结算，不用自己去配服务器、绑域名、搞API Key。想改规则、加商品、调整流程，也不用每次都从头折腾代码。对 OPC（一人公司）来说，这件事的意义更大。过去几年，AI 主要解决的是“现有团队怎么提效”。现在的问题变成了：一门生意到底需要多少人才能跑起来？很多垂直、小众、生命周期不长的需求，其实一个人就能搞定，但技术执行成本太高，一直做不成。xBubble 把这部分成本大幅压下来，让有客户、有货源、有想法的人，不用先证明自己能养活一支技术团队，就能先把生意跑起来。它真正瞄准的，是那些懂市场、懂用户，但技术不是核心能力的普通经营者。不是极客型 solo founder，而是现实中大量存在的“一人带货、一人做服务、一人做内容”的小生意。当然，这套东西目前还在内测，复杂场景的稳定性、SOP 的覆盖度、服务商网络的成熟度，都还需要时间验证。但方向是对的——AI coding 的下一阶段，不是比谁代码写得更快，而是比谁能把一门真实生意更快、更稳地跑通。之前这里从 Prompt 到 SOP，从代码到生意，这条路走通了，对个人创业者来说，确实是降维。更关键的是，它让OPC能用极低成本快速跑通第一笔真是收入，而不是把精力耗在技术执行上。下面的视频就是一个用xBubble VibeCoding快速搭建世界杯周边电商网站的案例，已经能快速产生实际现金流了。

OPC模式（一人创业公司）的有力工具，最近看到DAPPOS这条xBubble的VibeCoding演示，挺有意思的。用一张图+一个商业目标，就能在几个小时内搭出了一个完整的在线shop：商品素材、目录筛选、购物车、稳定币钱包支付、Cloudflare部署，还有后台订单管理。不是原型，是能直接收钱的真实店铺。这其实不是简单的“AI 帮你写代码”，传统工具（Cursor、Lovable 那一类）大多停留在Prompt-to-Code的阶段——你描述需求，它给你页面和逻辑，但后面怎么部署、怎么接支付、怎么长期迭代，还是得你自己或者再找人处理。 xBubble走的是另一条路：SOP-to-Business。它不是让你去调模型、拼工具、写复杂prompt，而是把常见业务场景的执行流程提前组织好，形成可复用的SOP。Bubble Engine会根据真实案例不断生成和优化这些流程，Bubble Pilot再根据你的目标去调用。用户真正要做的，就是把生意想清楚：卖什么、卖给谁、怎么收钱。对普通个人用户的好处很直接。以前想做一个带支付的独立站，从想法到上线，技术门槛、部署成本、支付接入往往把人劝退。现在这些环节被系统和生态服务商接住了，你用积分统一结算，不用自己去配服务器、绑域名、搞API Key。想改规则、加商品、调整流程，也不用每次都从头折腾代码。对 OPC（一人公司）来说，这件事的意义更大。过去几年，AI 主要解决的是“现有团队怎么提效”。现在的问题变成了：一门生意到底需要多少人才能跑起来？很多垂直、小众、生命周期不长的需求，其实一个人就能搞定，但技术执行成本太高，一直做不成。xBubble 把这部分成本大幅压下来，让有客户、有货源、有想法的人，不用先证明自己能养活一支技术团队，就能先把生意跑起来。它真正瞄准的，是那些懂市场、懂用户，但技术不是核心能力的普通经营者。不是极客型 solo founder，而是现实中大量存在的“一人带货、一人做服务、一人做内容”的小生意。当然，这套东西目前还在内测，复杂场景的稳定性、SOP 的覆盖度、服务商网络的成熟度，都还需要时间验证。但方向是对的——AI coding 的下一阶段，不是比谁代码写得更快，而是比谁能把一门真实生意更快、更稳地跑通。之前这里从 Prompt 到 SOP，从代码到生意，这条路走通了，对个人创业者来说，确实是降维。更关键的是，它让OPC能用极低成本快速跑通第一笔真是收入，而不是把精力耗在技术执行上。下面的视频就是一个用xBubble VibeCoding快速搭建世界杯周边电商网站的案例，已经能快速产生实际现金流了。

qinbafrank

33,482 Aufrufe • vor 2 Monaten

高人，你这个帖子让我整整琢磨了两天！本来想写个长文，但是太多头绪也不知道从何写起。总的来说是我这段时间上推的原因，总感觉自己的开发缺了很重要的认知；也是我这段时间除了自己硬件修复工作之外，还必须要去看text-to-CAD 的原因。我为啥这段时间上推，就是心情不好。话多，我心情好的时候是不说话的，哪有这个功夫，可以一直干活。很多行业，甚至是大部分AI需要落地的严肃场景，就是缺 IR, Verifier；后续的TD和Platform Config必须建立在前面已经推导完成的前提下。AI写程序为什么那么厉害，就是因为IR-Platform Config这条链条是顺畅的。我们看一下我这个视频。Zoo(text-to-CAD）就是创造了KCL这个IR, 集合你说的Specs/Impl 于一体，Specs是代码前面那一段。后面的Impl与verfier, 比如一些constraint是混在一起的。这个版就做的非常好，就是我在你的提示下，自己把specs IR写好了。直接导入fusion我加了螺纹就是一个完整的可打印件。我们要做任何一个行业的“如码" as code, 恐怕都逃不过这个阶段。法律，医疗，CAD， circuit。全都需要IR。否则AI只是提供方案，不能提供方案验证，没有统一的IR，简直就是语言机——只会说！例如 Text-to-CAD 中，模型可以生成 KCL；但如果没有几何检查、约束检查, 这个图都画不出来的。 Transformer 本质上是概率预测器：P(next token | previous tokens) 代码非常成功是因为：代码行业拥有世界上最成熟的 IR 和 Verifier。现在各行各业IR缺失，才是这一轮AI基本感觉漂浮在语言宇宙的原因。比如医疗。医疗算不算全世界标准最多的领域之一？医疗已经有 FHIR、DICOM、SNOMED 这些标准，但是这些标准大多数解决的是数据交换（Interoperability），而不是医学推理（Clinical Reasoning）。如果真的要靠AI医学推理，需要耗费十几年的时间，真正把IR做出来，形成统一标准。高人，给跪了。

高人，你这个帖子让我整整琢磨了两天！本来想写个长文，但是太多头绪也不知道从何写起。总的来说是我这段时间上推的原因，总感觉自己的开发缺了很重要的认知；也是我这段时间除了自己硬件修复工作之外，还必须要去看text-to-CAD 的原因。我为啥这段时间上推，就是心情不好。话多，我心情好的时候是不说话的，哪有这个功夫，可以一直干活。很多行业，甚至是大部分AI需要落地的严肃场景，就是缺 IR, Verifier；后续的TD和Platform Config必须建立在前面已经推导完成的前提下。AI写程序为什么那么厉害，就是因为IR-Platform Config这条链条是顺畅的。我们看一下我这个视频。Zoo(text-to-CAD）就是创造了KCL这个IR, 集合你说的Specs/Impl 于一体，Specs是代码前面那一段。后面的Impl与verfier, 比如一些constraint是混在一起的。这个版就做的非常好，就是我在你的提示下，自己把specs IR写好了。直接导入fusion我加了螺纹就是一个完整的可打印件。我们要做任何一个行业的“如码" as code, 恐怕都逃不过这个阶段。法律，医疗，CAD， circuit。全都需要IR。否则AI只是提供方案，不能提供方案验证，没有统一的IR，简直就是语言机——只会说！例如 Text-to-CAD 中，模型可以生成 KCL；但如果没有几何检查、约束检查, 这个图都画不出来的。 Transformer 本质上是概率预测器：P(next token | previous tokens) 代码非常成功是因为：代码行业拥有世界上最成熟的 IR 和 Verifier。现在各行各业IR缺失，才是这一轮AI基本感觉漂浮在语言宇宙的原因。比如医疗。医疗算不算全世界标准最多的领域之一？医疗已经有 FHIR、DICOM、SNOMED 这些标准，但是这些标准大多数解决的是数据交换（Interoperability），而不是医学推理（Clinical Reasoning）。如果真的要靠AI医学推理，需要耗费十几年的时间，真正把IR做出来，形成统一标准。高人，给跪了。

Susan STEM

26,351 Aufrufe • vor 1 Monat

因为有很多人说codex额度不够用，以及问我几十个codex账号怎么弄的？这里出一下教程，算是给粉丝的福利首先注册gpt需要邮箱，然后这里我们就选择网易的然后在订金那里去充值一点点钱，我是使用的加密货币，可以参照我的步骤，然后回到主页，因为不止可以注册gpt，所以要选对chatgpt的服务，定价选成功率最高，然后就可以看到下面有一些国家选择，选择us就是美国，选择之后右边列表就会出现你的电话信息，然后就可以拿去用了，code就是验证码，发送了之后那里就会显示的，然后如果失败了或者没有显示就点后面的那个黄色的Refund，这个是退回金额，不会消耗的，然后一般情况下一个号可以验证两个codex，大家可以去试试😘😘😘而且我发现这个特别稳定，我使用了几周了，目前账号都正常🤔🤔🤔 如果本帖子对大家有帮助的希望大家可以评论一下，顺便点点赞，以后会继续分享这种干货的，谢谢😘😘

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阿金

11,489 Aufrufe • vor 2 Monaten