正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

🔥 AI Agent 终于有眼睛了！以前你的 Claude / Cursor / hermes/codex任何 Agent： ❌ 搜不了推特 ❌ 读不了小红书 ❌ 看不了 B 站字幕 ❌ Reddit、YouTube、GitHub…全抓瞎还得自己找 API、交钱、天天被封现在只要一句：「帮我安装 Agent Reach」瞬间解锁： ✅ Twitter / X ✅ 小红书 ✅ B站 + 字幕 ✅ Reddit ✅ YouTube 字幕 ✅ GitHub ✅ 网页、RSS、雪球、LinkedIn…… 一个 CLI，零... show more

DeFi狙击手 | Ai🕊️

59,828 subscribers

19,258 次观看 • 2 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

🔥 Cloudflare 开源黑科技来了！给你的 AI Agent 一台真正的电脑 👾 cloudflare/computer 让 Agent 拥有持久化文件系统 + 可切换执行环境： ✅ 完整 Linux 容器（真实二进制 & 网络） ✅ 闪电 Isolate Shell ✅ 隔离 JS 运行时读写文件、跑命令、用 Git、发布项目……全在 Durable Object 里搞定！ Agent 不再只是聊天机器人，而是真正会“操作电脑”的数字员工免费开源已上线 #Cloudflare #AIAgents #开源 #DurableObjects

🔥 Cloudflare 开源黑科技来了！给你的 AI Agent 一台真正的电脑 👾 cloudflare/computer 让 Agent 拥有持久化文件系统 + 可切换执行环境： ✅ 完整 Linux 容器（真实二进制 & 网络） ✅ 闪电 Isolate Shell ✅ 隔离 JS 运行时读写文件、跑命令、用 Git、发布项目……全在 Durable Object 里搞定！ Agent 不再只是聊天机器人，而是真正会“操作电脑”的数字员工免费开源已上线 #Cloudflare #AIAgents #开源 #DurableObjects

DeFi狙击手 | Ai🕊️

32,753 次观看 • 1 个月前

OpenClaw 已经过时了。如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。但这套东西很快就要卷废了。下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool，而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这：会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进会搜索过去的对话和任务会逐渐建立对你的理解还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作说白了，别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。所以不是 OpenClaw 不行，而是这条路线已经开始落后了。接下来真正值得看的，不是哪个 agent 更像 demo，而是哪个 agent 越用越强。项目：👇

OpenClaw 已经过时了。如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。但这套东西很快就要卷废了。下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool，而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这：会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进会搜索过去的对话和任务会逐渐建立对你的理解还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作说白了，别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。所以不是 OpenClaw 不行，而是这条路线已经开始落后了。接下来真正值得看的，不是哪个 agent 更像 demo，而是哪个 agent 越用越强。项目：👇

axiaisacat

33,329 次观看 • 6 个月前

今年三月底在 Let's Vision 上介绍了我们正在做的让 agent 参与 mobile 开发自主验证的一些微小工作。现在终于可以把其中一部分我们日常使用的工具开源了。 sim-use 是让 AI agent 能看到模拟器/设备的屏幕并操作它的命令行工具。一条命令把整个屏幕变成 agent 能理解的紧凑表示，再一条命令点击任意元素，以完成验证循环。iOS Simulator 和 Android 通用。 Plan, code, verify, ship — verify 这一环现在可以交给 agent 了。欢迎大家试用/加星/反馈/一同改进！

今年三月底在 Let's Vision 上介绍了我们正在做的让 agent 参与 mobile 开发自主验证的一些微小工作。现在终于可以把其中一部分我们日常使用的工具开源了。 sim-use 是让 AI agent 能看到模拟器/设备的屏幕并操作它的命令行工具。一条命令把整个屏幕变成 agent 能理解的紧凑表示，再一条命令点击任意元素，以完成验证循环。iOS Simulator 和 Android 通用。 Plan, code, verify, ship — verify 这一环现在可以交给 agent 了。欢迎大家试用/加星/反馈/一同改进！

onevcat

68,869 次观看 • 3 个月前

🔥 GitHub现象级项目 Firecrawl！已获13.4万 Stars！ AI开发者必备神器：把任何网站直接变成AI能用的干净数据！自动抓取+清洗+结构化输出 Markdown/JSON，支持JS页面。更牛的是支持AI Agent自主网页交互（点击、滚动、表单）！ RAG、知识库、自动化Agent项目的基础设施。网站 → Firecrawl → 向量库 → LLM 还在手动处理网页数据？是时候换工具了！用过的小伙伴快来评论区分享体验！🚀👇 #AI

🔥 GitHub现象级项目 Firecrawl！已获13.4万 Stars！ AI开发者必备神器：把任何网站直接变成AI能用的干净数据！自动抓取+清洗+结构化输出 Markdown/JSON，支持JS页面。更牛的是支持AI Agent自主网页交互（点击、滚动、表单）！ RAG、知识库、自动化Agent项目的基础设施。网站 → Firecrawl → 向量库 → LLM 还在手动处理网页数据？是时候换工具了！用过的小伙伴快来评论区分享体验！🚀👇 #AI

AI搞钱Hacker

20,939 次观看 • 3 个月前

字节开源了一个超级智能体套件：DeerFlow 2.0 目前已经有35K的Star了，迅速登上GitHub Trending第1名它通过sub-agents并行协作、沙箱执行环境、持久记忆和可扩展的skills系统，让AI agent不只是"聊天"，而是真正能研究、写作、编程、网页生成、自动化工作流，再配合可扩展的skills，几乎可以让agent可以完成任何事情。

字节开源了一个超级智能体套件：DeerFlow 2.0 目前已经有35K的Star了，迅速登上GitHub Trending第1名它通过sub-agents并行协作、沙箱执行环境、持久记忆和可扩展的skills系统，让AI agent不只是"聊天"，而是真正能研究、写作、编程、网页生成、自动化工作流，再配合可扩展的skills，几乎可以让agent可以完成任何事情。

松果先森

64,958 次观看 • 6 个月前

AI 写的前端，一眼就能看出来。廉价感，通用模板味，配色像系统默认。 Taste Skill 专门治这个。装上之后让 Cursor 或者 Claude Code 写页面，排版、配色、字体全变了——看起来像是有人类设计师参与过的东西。一条命令安装，兼容 Cursor、Claude Code、v0、Lovable。 GitHub 快20k stars，开源免费。 🔗 你让 AI 写的前端，有没有丑到自己都不好意思给人看的时候？

AI 写的前端，一眼就能看出来。廉价感，通用模板味，配色像系统默认。 Taste Skill 专门治这个。装上之后让 Cursor 或者 Claude Code 写页面，排版、配色、字体全变了——看起来像是有人类设计师参与过的东西。一条命令安装，兼容 Cursor、Claude Code、v0、Lovable。 GitHub 快20k stars，开源免费。 🔗 你让 AI 写的前端，有没有丑到自己都不好意思给人看的时候？

Vincent

73,652 次观看 • 4 个月前

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。原因甚至不是 Grok 有多聪明。是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。比如我每天都要刷 X。以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的：我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。它就真的去操作浏览器了。网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。这才是 Agent 真正重要的一步。过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**，它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。到这里整个关系就开始发生变化了。以前是我管理五个 Agent。现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。我觉得这才是真正让我兴奋的地方。过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。现在这个人，第一次可以不是我了。

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。原因甚至不是 Grok 有多聪明。是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。比如我每天都要刷 X。以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的：我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。它就真的去操作浏览器了。网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。这才是 Agent 真正重要的一步。过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力，它甚至可以去操作另一个 Agent。我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。到这里整个关系就开始发生变化了。以前是我管理五个 Agent。现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。我觉得这才是真正让我兴奋的地方。过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。现在这个人，第一次可以不是我了。

sleepy.md

21,551 次观看 • 1 个月前

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员：以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得：我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到：用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。具体怎么做到：一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员：以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得：我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到：用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。具体怎么做到：一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：

岚叔

18,261 次观看 • 4 个月前

卧槽，感谢前端哥，又学到了一个拥有28.7K开源小可爱 Herdr 。它是目前仅有18M的Rust终端，装上它可以让你轻松放羊了。之前一直在用tmux，初步上手感觉我的tmux可以丢到垃圾桶了，tmux 拥有一套完整的键盘快捷键体系，而 Herdr 在设计上选了鼠标优先的路线。从分屏、调高宽到标签页切换，全部支持可视化操作。同时 Herdr 依然保留了快捷键机制。同时 Herdr提供了开源的skill，可以让你轻松管控一大堆Agent，比如Claude Code、Codex、Grok Build、OpenCode等等，而且使用herdr可以让各个Agent之间轻松实现相互的通信。最后，他目前也支持window，评论区我放上开源项目地址和视频酷炫终端使用指引，有兴趣的可以试试看

卧槽，感谢前端哥，又学到了一个拥有28.7K开源小可爱 Herdr 。它是目前仅有18M的Rust终端，装上它可以让你轻松放羊了。之前一直在用tmux，初步上手感觉我的tmux可以丢到垃圾桶了，tmux 拥有一套完整的键盘快捷键体系，而 Herdr 在设计上选了鼠标优先的路线。从分屏、调高宽到标签页切换，全部支持可视化操作。同时 Herdr 依然保留了快捷键机制。同时 Herdr提供了开源的skill，可以让你轻松管控一大堆Agent，比如Claude Code、Codex、Grok Build、OpenCode等等，而且使用herdr可以让各个Agent之间轻松实现相互的通信。最后，他目前也支持window，评论区我放上开源项目地址和视频酷炫终端使用指引，有兴趣的可以试试看

AI少年

107,097 次观看 • 1 个月前

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

AYi

19,811 次观看 • 4 个月前

让 Codex 做了一个创建 IP 角色形象的 skill，它自己顺手搓了一个狐狸🦊，还蛮可爱的。只要安装这个 skill，告诉 AI 你的想法，Codex/Grok 这类自带生图功能的 Agent 就会自动帮你做成完整的 IP。我把生成头像、个人资料 banner 图、封面图、文章插图、说明图的功能也加进来了，帮你打造完美的 IP 形象产品矩阵。包括做桌宠功能，也有，第三个视频就是实机效果。项目已经在 Github 开源，完全免费。

让 Codex 做了一个创建 IP 角色形象的 skill，它自己顺手搓了一个狐狸🦊，还蛮可爱的。只要安装这个 skill，告诉 AI 你的想法，Codex/Grok 这类自带生图功能的 Agent 就会自动帮你做成完整的 IP。我把生成头像、个人资料 banner 图、封面图、文章插图、说明图的功能也加进来了，帮你打造完美的 IP 形象产品矩阵。包括做桌宠功能，也有，第三个视频就是实机效果。项目已经在 Github 开源，完全免费。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

15,042 次观看 • 2 个月前

🚀 Nice ! 终于可以把视频号、小红书、抖音直接喂给 Obsidian 了刚发现一个不错的 Obsidian 插件，直接打通了内容消费到知识沉淀支持以下功能： - 视频号：字幕提取 + AI 总结 - 小红书：字幕提取 + AI 总结 - 抖音：字幕提取 + AI 总结 - 小宇宙：AI 总结 - 公众号文章 - 聊天记录另外，它不仅能同步内容，还能自动提取字幕、生成总结，直接沉淀到 Obsidian。以后刷到有价值的内容，不用再手动整理，直接进入自己的第二大脑。 AI时代，牛逼的工具越来越多了，真好😆 传送门👉🏻：

🚀 Nice ! 终于可以把视频号、小红书、抖音直接喂给 Obsidian 了刚发现一个不错的 Obsidian 插件，直接打通了内容消费到知识沉淀支持以下功能： - 视频号：字幕提取 + AI 总结 - 小红书：字幕提取 + AI 总结 - 抖音：字幕提取 + AI 总结 - 小宇宙：AI 总结 - 公众号文章 - 聊天记录另外，它不仅能同步内容，还能自动提取字幕、生成总结，直接沉淀到 Obsidian。以后刷到有价值的内容，不用再手动整理，直接进入自己的第二大脑。 AI时代，牛逼的工具越来越多了，真好😆 传送门👉🏻：

Lonely

37,435 次观看 • 3 个月前

又找到了一晚上卖50w的AI视频项目，我已经部署到本地生成了视频，他不是个客户端，是类似于一堆skill的文件包。老王之前做一条三分钟产品片子，找素材两天，排节奏一天，加字幕又一天。一个团队折腾一周。然后我遇到了 OpenMontage。说实话一开始没抱什么期望。开源视频工具，见多了，十个有八个是套壳。结果跑了一条，调研了grok的api一条命令，三分钟出了三段能直接发的片子。效果很炸。它到底是个啥。把你的 Claude 或 Cursor 变成视频制片人。你对着它说一句「做个 60 秒黑洞科普」，它自己去翻论文、写脚本、生成图表动画、扒免费素材、配字幕音乐，最后渲染出片。不是你点按钮选模板，是每一步它自己做判断。拆开看三件事。第一，12 条流水线各管一种片型。explainer 做科普片，clip 做混剪，music 做 MV，data 做数据图表动画。你选对流水线，出来的结构就对了一半。第二，每条流水线底下是一串 agent Skill——怎么查资料、怎么写分镜、什么时候加转场、字幕压在哪帧。500 个 Skill 叠出来的不是模板库，是决策链。你描述得越具体，它判断得越准。指令模糊，出来的也只能是模糊的东西。第三，零密钥就能跑。不配任何 API，本地免费模型直接出片。付费版 Runway 干的活它全包了。我做内容这些年最烦的不是没创意。是找素材卡半天、排节奏卡半天、字幕又卡半天，三个半天过去热情全没了。这东西把执行链里所有决定让 agent 替你做了，你只负责描述要什么。怎么上手？很简单我没可以生视频的Key，用网页调用supergrok的Oauth，和OpenMontage结合生成的弹唱视频，整体还是比较满意的。

又找到了一晚上卖50w的AI视频项目，我已经部署到本地生成了视频，他不是个客户端，是类似于一堆skill的文件包。老王之前做一条三分钟产品片子，找素材两天，排节奏一天，加字幕又一天。一个团队折腾一周。然后我遇到了 OpenMontage。说实话一开始没抱什么期望。开源视频工具，见多了，十个有八个是套壳。结果跑了一条，调研了grok的api一条命令，三分钟出了三段能直接发的片子。效果很炸。它到底是个啥。把你的 Claude 或 Cursor 变成视频制片人。你对着它说一句「做个 60 秒黑洞科普」，它自己去翻论文、写脚本、生成图表动画、扒免费素材、配字幕音乐，最后渲染出片。不是你点按钮选模板，是每一步它自己做判断。拆开看三件事。第一，12 条流水线各管一种片型。explainer 做科普片，clip 做混剪，music 做 MV，data 做数据图表动画。你选对流水线，出来的结构就对了一半。第二，每条流水线底下是一串 agent Skill——怎么查资料、怎么写分镜、什么时候加转场、字幕压在哪帧。500 个 Skill 叠出来的不是模板库，是决策链。你描述得越具体，它判断得越准。指令模糊，出来的也只能是模糊的东西。第三，零密钥就能跑。不配任何 API，本地免费模型直接出片。付费版 Runway 干的活它全包了。我做内容这些年最烦的不是没创意。是找素材卡半天、排节奏卡半天、字幕又卡半天，三个半天过去热情全没了。这东西把执行链里所有决定让 agent 替你做了，你只负责描述要什么。怎么上手？很简单我没可以生视频的Key，用网页调用supergrok的Oauth，和OpenMontage结合生成的弹唱视频，整体还是比较满意的。

老王霸 AI Lab

16,536 次观看 • 3 个月前

亲爱的，现在AI工具超卷的如果还只是把AI当成聊天、写文案的应用，那就太可惜啦～让 AI 开始执行任务吧！看看 Bluwhale 新上线的 AI Trading Agent Builder 完全不需要会写代码，就能把自己的交易思路做成一个 AI 代理，让它 24/7 按照策略来运行而且，如果你的策略足够优秀，还可以发布给其他用户使用只要有人使用你的 AI，你就能获得收益在不远的未来，每个人都会拥有属于自己的 AI Trading Agent 快来 Bluwhale CN 体验一下 Bluprint：结合Web3 + AI，把自己的交易经验蒸馏成能做事的 AI 全天候提高生产力吧！ $BLUAI

亲爱的，现在AI工具超卷的如果还只是把AI当成聊天、写文案的应用，那就太可惜啦～让 AI 开始执行任务吧！看看 Bluwhale 新上线的 AI Trading Agent Builder 完全不需要会写代码，就能把自己的交易思路做成一个 AI 代理，让它 24/7 按照策略来运行而且，如果你的策略足够优秀，还可以发布给其他用户使用只要有人使用你的 AI，你就能获得收益在不远的未来，每个人都会拥有属于自己的 AI Trading Agent 快来 Bluwhale CN 体验一下 Bluprint：结合Web3 + AI，把自己的交易经验蒸馏成能做事的 AI 全天候提高生产力吧！ $BLUAI

Moonlight🌙月光🐕 狗宝真帅

25,328 次观看 • 3 个月前

Grok Build 开源了，开源 harness 时代终于要来了吗?！ Claude Code 现在还是闭源，反而显得有点被动了🤔。。。不愧是Elon，真是一步妙手啊，只用了四天完成信任崩塌到重建，xAI这次用开源把隐私危机打成了生态先手，看来并不是草台班子😂 被爆全量上传代码仓库的隐私风波还没平息，SpaceXAI直接把整个Grok Build的agent harness全部开源出来，这事我觉得有意思的地方是两它为什么是今天开，而不是上个月？上个月 Grok Build 以 beta 上线，SuperGrok / X Premium+ 用户能用一个终端原生的 coding agent。 Plan Mode 先出计划让你审核，Subagents 并行拆任务，底层 Rust 写的，架构干净。然后上周出了件事，一个研究员做 wire-level 分析发现，Grok Build CLI 会把整个 git repo——包括历史、包括潜在的 secrets——打包上传到 Google Cloud bucket。隐私开关只管“是否用于训练”，不管传不传。讲真这事对 coding agent 是致命的。因为 coding agent 的 harness 对文件系统有近乎上帝视角的访问权。你的 IP、商业逻辑、没公开的项目结构、不小心留在 git history 里的 key——它全看得见。宣称“我们不看你数据”没用，用户要的是能自己验证“你没在看”。时间线很紧凑： 7 月 11–14 日，争议发酵，研究员曝光上传行为。 Elon 表态删数据、服务端关闭上传。 7 月 15 日，开源公告 + 重置 limits + 默认关闭 retention + 删掉所有之前保留的 coding data + 提供 bug bounty。所以这次其实不是一次计划好的例行开源。更像是被争议倒逼的快速应对。但 xAI 做得聪明的地方是——它借这个机会做了一件事：把“harness（连接层）”和“model（大脑）”切开了。 Harness 开源，Apache 2.0，社区可以审计、fork、改掉上传逻辑、加 sandbox、接本地模型，Model 和 API 还是闭源的。这个配置——闭源模型 + 开源 harness——正在变成 2026 年 agentic coding 的主流。 OpenAI 的 Codex CLI 走的同一条路，Anthropic 的 Claude Code 现在还是闭源，反而显得被动了。

Grok Build 开源了，开源 harness 时代终于要来了吗?！ Claude Code 现在还是闭源，反而显得有点被动了🤔。。。不愧是Elon，真是一步妙手啊，只用了四天完成信任崩塌到重建，xAI这次用开源把隐私危机打成了生态先手，看来并不是草台班子😂 被爆全量上传代码仓库的隐私风波还没平息，SpaceXAI直接把整个Grok Build的agent harness全部开源出来，这事我觉得有意思的地方是两它为什么是今天开，而不是上个月？上个月 Grok Build 以 beta 上线，SuperGrok / X Premium+ 用户能用一个终端原生的 coding agent。 Plan Mode 先出计划让你审核，Subagents 并行拆任务，底层 Rust 写的，架构干净。然后上周出了件事，一个研究员做 wire-level 分析发现，Grok Build CLI 会把整个 git repo——包括历史、包括潜在的 secrets——打包上传到 Google Cloud bucket。隐私开关只管“是否用于训练”，不管传不传。讲真这事对 coding agent 是致命的。因为 coding agent 的 harness 对文件系统有近乎上帝视角的访问权。你的 IP、商业逻辑、没公开的项目结构、不小心留在 git history 里的 key——它全看得见。宣称“我们不看你数据”没用，用户要的是能自己验证“你没在看”。时间线很紧凑： 7 月 11–14 日，争议发酵，研究员曝光上传行为。 Elon 表态删数据、服务端关闭上传。 7 月 15 日，开源公告 + 重置 limits + 默认关闭 retention + 删掉所有之前保留的 coding data + 提供 bug bounty。所以这次其实不是一次计划好的例行开源。更像是被争议倒逼的快速应对。但 xAI 做得聪明的地方是——它借这个机会做了一件事：把“harness（连接层）”和“model（大脑）”切开了。 Harness 开源，Apache 2.0，社区可以审计、fork、改掉上传逻辑、加 sandbox、接本地模型，Model 和 API 还是闭源的。这个配置——闭源模型 + 开源 harness——正在变成 2026 年 agentic coding 的主流。 OpenAI 的 Codex CLI 走的同一条路，Anthropic 的 Claude Code 现在还是闭源，反而显得被动了。

AYi

34,063 次观看 • 2 个月前

AI 做网页终于不再一股“紫色渐变初创风”了。 Anthropic 官方出了一个 Claude Code 技能：Frontend Design，GitHub 已有 13.6 万星标，专门让 AI 先确定审美方向，再生成前端页面。安装方法： 1. npx skills add --skill frontend-design 2. 描述你要的网站或组件 3. 选择风格 4. Claude 搞定排版、配色、动效和构图一次安装，所有会话可用。兼容 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode 等 15+ 工具。 100% 开源，由 Anthropic 维护。数周内 41.8 万次安装说明一切。

AI 做网页终于不再一股“紫色渐变初创风”了。 Anthropic 官方出了一个 Claude Code 技能：Frontend Design，GitHub 已有 13.6 万星标，专门让 AI 先确定审美方向，再生成前端页面。安装方法： 1. npx skills add --skill frontend-design 2. 描述你要的网站或组件 3. 选择风格 4. Claude 搞定排版、配色、动效和构图一次安装，所有会话可用。兼容 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode 等 15+ 工具。 100% 开源，由 Anthropic 维护。数周内 41.8 万次安装说明一切。

千寻｜AI 分享 🌸

49,095 次观看 • 3 个月前

🔥 一条 AI 流水线 = 每天 20 爆款选题小红书、抖音、视频号都能直接用抓热点 → 筛选题 → 排日程 3 个 AI Agent 同一个聊天群工作 ✔️ 自动任务接力 ✔️ 互动协同 @ ✔️ 完成后推送给我 5 分钟搭完的，用的 Bloome👇 🔗 每个 Agent 各管一摊： 1️⃣ 热点 Agent — 负责"看" 它装一个资讯抓取的 Skill 每天定时扫全网热门话题自动筛出和你赛道相关的 10 条 2️⃣ 选题 Agent — 负责"拆" 拿到热点后自动拆选题每个热点出 2 个平台适配角度带标题、切入点、内容形式建议 3️⃣ 排期 Agent — 负责"排" 按热度 + 时效性排优先级自动分类：蹭热点 / 长尾 / 系列直接输出一张本周排期表关键是：这 3 个 Agent 在群里自己对话、自己推进不用你一个个去问关电脑去吃饭，回来结果已经躺在群里了小红书、抖音、视频号的选题都能直接用做内容从来不缺流量，缺的是稳定出选题的系统💪🏻

🔥 一条 AI 流水线 = 每天 20 爆款选题小红书、抖音、视频号都能直接用抓热点 → 筛选题 → 排日程 3 个 AI Agent 同一个聊天群工作 ✔️ 自动任务接力 ✔️ 互动协同 @ ✔️ 完成后推送给我 5 分钟搭完的，用的 Bloome👇 🔗 每个 Agent 各管一摊： 1️⃣ 热点 Agent — 负责"看" 它装一个资讯抓取的 Skill 每天定时扫全网热门话题自动筛出和你赛道相关的 10 条 2️⃣ 选题 Agent — 负责"拆" 拿到热点后自动拆选题每个热点出 2 个平台适配角度带标题、切入点、内容形式建议 3️⃣ 排期 Agent — 负责"排" 按热度 + 时效性排优先级自动分类：蹭热点 / 长尾 / 系列直接输出一张本周排期表关键是：这 3 个 Agent 在群里自己对话、自己推进不用你一个个去问关电脑去吃饭，回来结果已经躺在群里了小红书、抖音、视频号的选题都能直接用做内容从来不缺流量，缺的是稳定出选题的系统💪🏻

美酱AI

49,774 次观看 • 4 个月前

我去，美团把数字人视频生成模型开源了。外面数字人 Agent 一天卖 50 万，美团直接做了个 LongCat-Video-Avatar 塞进同一个仓库里开源了。给一张人脸图加一段音频，数字人张嘴念稿，嘴唇、眼神、表情全自动对上。它不是那种玩具开源，是实打实对标 Sora、Veo3、Kling 那种商业模型。 13.6B 参数，文生视频、图生视频、视频续写，一个模型全干完，720p 30 帧，长视频一口气跑几分钟不崩画质。而且你敢信？推理还比同级快了 10 倍。坦率的讲，我看到技术报告的时候是有点懵的。因为 benchmark 上它一个 Dense 架构的 13.6B 模型，追着人家 28B 的 MoE 打。更让我愣住的是数字人那块。你想想看，这事以前怎么搞。要么自己录真人，要么掏钱买方案，几百块一条起步。现在一个开源模型，丢段文案给 TTS 一念，画面它自己出。而且 1.5 版做了蒸馏，推理从几十步压到 8 步，快了 15 倍。还加了 INT8 量化省显存。说实话，这种东西别只收藏。想试的，先跑一下我下面的文章教程，参考就能部署。 GitHub 搜 meituan-longcat / LongCat-Video，权重在 HuggingFace 上直接下。

产品经理老王霸

173,926 次观看 • 3 个月前

在 GitHub上发现一个能克隆任何网站的项目，已经斩获 2w+ star 一个 /clone-website 指令，AI 就会自动截图分析、提取精确的 CSS 颜色和字体间距、探测点击和全屏滚动等交互状态，然后把整个网站逆向还原成干净的 Next.js 代码支持 Claude Code、OpenCode、Codex、Cursor 等 13 个主流 AI 编程平台，底层用 shadcn/ui 设计系统，既好看又容易二次开发用法也很简单： clone 模板 → npm install 装依赖 → 用 Cursor 打开项目，然后直接让 AI 帮你干活就行了

在 GitHub上发现一个能克隆任何网站的项目，已经斩获 2w+ star 一个 /clone-website 指令，AI 就会自动截图分析、提取精确的 CSS 颜色和字体间距、探测点击和全屏滚动等交互状态，然后把整个网站逆向还原成干净的 Next.js 代码支持 Claude Code、OpenCode、Codex、Cursor 等 13 个主流 AI 编程平台，底层用 shadcn/ui 设计系统，既好看又容易二次开发用法也很简单： clone 模板 → npm install 装依赖 → 用 Cursor 打开项目，然后直接让 AI 帮你干活就行了

阿西_出海

11,738 次观看 • 2 个月前