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Git 与 GitHub 已经变成了AI时代的必学必会的基本功之一了。 很多AI Agent的核心功能都是直接围绕Git来运行的。 好消息是，在 AI 时代，我们不再需要死记硬背一大堆Git命令。只需要掌握Git 和 GitHub 的几个核心概念，就可以直接用自然语言指挥AI，完成各种操作。本期视频带来一个Git 与 GitHub 核心概念大串讲，我会使用动画讲解结合实战演示的方式，把所有的核心概念一次讲清楚。

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技术爬爬虾

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10分钟代码写完30秒视频，剪辑师可能要下岗了。 昨晚我回家试了一下上周刚出的 Remotion，手搓了一个剪辑动效视频。 先谈个人使用感受。 前后大概花了一小时， 其中半小时研究这是什么和相关 skills， 另外半小时主要在等 vibe coding 生成和找背景音乐， 所以最核心生成是大概10分钟左右。 目前 Remotion 的动效当然还不够高级，好多人喷它排版离谱。 晚晚我倒不急，因为按现在的迭代速度， 盲猜 6-12 个月，就能大致取代剪辑和动效师。 不需要你会代码，不需要你会建模。 视频里提到的胖友是这位 Pokeee.eth ，我心目中的APAC版GCR交易员。 感谢他是乐天派的分享者。 这是晚晚我本月， vibe coding 做的第六个项目。 也不能叫项目，没有基础，所以做出来大部分只是小垃圾。 大多数vibe coding时间主要花在调 UI、试各种 API 找数据上。 我就跟炒 AI 应用股票的朋友聊， 但凡花一点点心思研究使用 AI 的，就会发现美国 AI 没有泡沫。 只不过有时候你说的 AI，和我说的 AI，早就不是一个 AI。
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林晚晚的猫

24,417 views • 6 months ago

这个视频做得非常好 应该是目前看到AI视频里面最棒的了 没有夸张的炫技，而是利用AI工具来服务和讲好一个简单的故事，同时复原老照片给人带来的惊艳！ 所以不管技术如何发展，内核终究还是不会变，会讲故事、讲好故事才是核心！其他都只是锦上添花而已…
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小互

155,105 views • 1 year ago

全球软件工程师的岗位描述刚刚被清空。 Larry Ellison 直接摊牌了。 甲骨文公司现在的代码根本不是人写的。 全是 AI 模型在干活。 以前写代码要一行行死磕逻辑。 现在人类只剩下一个动作。 声明意图。 你告诉 AI 到底想实现什么功能。 剩下的底层分步流程全部由机器自动生成。 别拿它当初创公司的概念演示看。 甲骨文是全球最大的底层基础设施巨头之一。 连他们的核心代码架构都彻底交接给了模型。 只会写循环语句和纠结语法的码农很快就会被出清。 手搓代码的古典时代正式结束。 下一个十年的最高技术壁垒叫准确下达指令。
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全球软件工程师的岗位描述刚刚被清空。 Larry Ellison 直接摊牌了。 甲骨文公司现在的代码根本不是人写的。 全是 AI 模型在干活。 以前写代码要一行行死磕逻辑。 现在人类只剩下一个动作。 声明意图。 你告诉 AI 到底想实现什么功能。 剩下的底层分步流程全部由机器自动生成。 别拿它当初创公司的概念演示看。 甲骨文是全球最大的底层基础设施巨头之一。 连他们的核心代码架构都彻底交接给了模型。 只会写循环语句和纠结语法的码农很快就会被出清。 手搓代码的古典时代正式结束。 下一个十年的最高技术壁垒叫准确下达指令。

墓碑科技

79,769 views • 4 months ago

Vitalik：AI是一个用自然语言的命令行 人机交互正在经历第三次范式革命。第一代是命令行，第二代是图形界面，而第三代就是 AI。 它的本质不是一个新的 App，而是一个用自然语言写的命令行。你开口说话，电脑调动程序，完成你的目标，同时兼具命令行的开放互通与图形界面的易用体验。 这也意味着，现在的钱包概念可能两年后就会消失。 当 AI 可以替你发消息、替你签交易，传统钱包的交互逻辑将被彻底重写，你不再需要手动点击签名或填写 Gas，开口即可完成操作。
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Vitalik：AI是一个用自然语言的命令行 人机交互正在经历第三次范式革命。第一代是命令行，第二代是图形界面，而第三代就是 AI。 它的本质不是一个新的 App，而是一个用自然语言写的命令行。你开口说话，电脑调动程序，完成你的目标，同时兼具命令行的开放互通与图形界面的易用体验。 这也意味着，现在的钱包概念可能两年后就会消失。 当 AI 可以替你发消息、替你签交易，传统钱包的交互逻辑将被彻底重写，你不再需要手动点击签名或填写 Gas，开口即可完成操作。

PANews丨APP全面升级

12,161 views • 3 months ago

兄弟们！这套Skills 你们需要吗？ 核心功能就是： 你直接丢一个文章、视频、音频链接等 直接解析后帮你生成PPT！ 并且PPT可以有16种主题风格生成，可以自定义配图模型和指定的风格！ 也可以直接使用精美的网页设计的样式生成！支持多种播放动画自动切换和播放！ 看到这还没完！ 🤔 我还增加了一个可以直接生成一键讲解PPT的讲解视频功能，音画同步，支持详细模式和简单讲解等！ 最后导出支持html 或者mp4 视频、音频等。 点赞过100 ❤️/评论 哟哟 我就开源！等等我吧 （视频是1.0版本）
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兄弟们！这套Skills 你们需要吗？ 核心功能就是： 你直接丢一个文章、视频、音频链接等 直接解析后帮你生成PPT！ 并且PPT可以有16种主题风格生成，可以自定义配图模型和指定的风格！ 也可以直接使用精美的网页设计的样式生成！支持多种播放动画自动切换和播放！ 看到这还没完！ 🤔 我还增加了一个可以直接生成一键讲解PPT的讲解视频功能，音画同步，支持详细模式和简单讲解等！ 最后导出支持html 或者mp4 视频、音频等。 点赞过100 ❤️/评论 哟哟 我就开源！等等我吧 （视频是1.0版本）

Berryxia.AI

46,453 views • 5 months ago

贝莱德（BlackRock）发布了一段3分多钟的教育视频，向大家讲解比特币的核心概念👇 无论是刚接触加密货币，还是想加深了解，都是一个不错的入门资源！
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31,043 views • 1 year ago

ZAMA从0.16U跌倒0.09U,按照NFT0.005U的价格，一个NFT现在只能卖3600U除去200U成本也就是3400U。 场外非但没有跌，还涨到了2700U一个NFT，大家都这么看好嘛😂，搞得我都不敢套保了，生怕来个上次MMT一样。 Inference Labs 认为：信任不能靠盲目信仰，必须是计算领域里看得见的东西。 为此，他们提出了一个新概念：自主计量学。抛开术语，其实就是 “可验证的 AI”。 核心法则：拒绝“黑盒”，只讲证据 现在的规则变了：每一个行动、每一次预测、每一个决策，都必须附带证明。 ✨ 三大亮点： 一张“数字发票” 拒绝盲信。这就像 AI 每思考一次，都会给你开具一张“数字发票”。你是怎么算出来的？票据上写得清清楚楚。 纯粹的“数学确信” 不讲虚的。无论是云端的复杂计算，还是机械臂的物理操作，每一步都有据可查，把安全感建立在数学之上。 极致简单的未来 人与机器的关系将彻底改变。我们不再需要揣测 AI 的心思。 不需要猜测，只需要验证。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs
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墨鱼(:◎)

418,219 views • 6 months ago

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会
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Suu

524,552 views • 1 month ago

Yuri与快看漫画的合作单曲上线，正式进入二次元市场。 快看AI漫画的概念，很符合我们对AI叙事的构想，「可交互」是AI叙事的核心，这条路才刚刚开始，还需要探索更多的可能性。
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汗青 HQ

23,982 views • 7 months ago

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。
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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

26,157 views • 16 days ago

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱， 给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频， 迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等， 这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。 所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码， 只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。 这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。 说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。 以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。 代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。 它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。 支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。 也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。 官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了， 未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。 然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。 当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。 但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。 想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。 跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作
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HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱， 给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频， 迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等， 这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。 所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码， 只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。 这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。 说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。 以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。 代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。 它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。 支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。 也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。 官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了， 未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。 然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。 当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。 但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。 想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。 跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

AYi

36,601 views • 3 months ago

说一个暴论！ Agent的“iphone时刻”真的来了！ 我们的内容创作习惯或将被彻底改变！！ 刚把 Pika MCP 接进 Claude，试了一下，真的有点被刷新认知！ 感觉一下给Claude装了一个“创意人格”。 不仅仅能搞定文本和代码， 它有名字，有声音，有个性，还能记住我的审美偏好， 几乎所有形式的内容，都可以搞定！ 在视频工作流这块，更绝！ 我只丢给它一个Github URL，不需要我去录屏，它就能直接生成完整的录屏讲解视频，还会自动用我的形象添加B-Roll！ 直接丢个主题，可以用我的形象和任何形象直接生成一个双人视频播客！ 还有UGC广告，都可以一句话搞定！ 整个过程无比省心，不用在几个工具间切来切去， Claude 负责理解和组织，调用Pika Agent完成所有事情！ Pika-fy your Claude. 照这么下去，我们的内容创作习惯真的要彻底改变了！ Pika
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沐阳

25,444 views • 2 months ago

卧槽，太强了。 用 Codex 就一句话，直接生成了我的个人宣传片。 以前这种级别的片子，可能要拍摄团队 + 剪辑师折腾几天，现在只需要一个想法 + 一条指令就能跑出来。 AI Native 时代，个人品牌的制作成本，真的是肉眼可见地在被拉低。
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森叔

17,744 views • 2 months ago

今天我们的新产品 FlowSpeech 正式发布 FlowSpeech 是全球第一个书面语转口语的 TTS 可以读网页，可以念小说，可以讲PPT，还能翻译外语。 它是你的 AI 嘴替，随时替你说话。 这听起来非常不炸裂，但它却是基于我们真实的用户的真实痛点所做的有用的小产品。 为什么在行业都在吹概念，追模型，卷 Agent 的时候， 我们选择花一点时间做一个这样的小产品呢？ 作为 AI 应用公司，我们当然希望自己成为天空中的独角兽。 但做产品的本质，是帮助一个个真实的人。 FlowSpeech 的需求来自一位80岁的美国老人，这是他的故事。👇
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Orange AI

476,397 views • 11 months ago

这就是 AI 时代 —— 以前需要插画师、角色概念设计师、3D 建模师、3D 动画师、灯光渲染师、剪辑师、配音师、音效师，这些工种需要协作配合 1-2 个月才能做出来的宣传视频，在 AI 时代，我用了不到一周的时间就都搞定了。
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Zaotang

54,860 views • 6 months ago

一个比ChatGPT强大100倍的AI工具codex！ 2026年你可以不会用ChatGPT，但你一定要学会用codex。 这条视频可能是你能刷到的最全面最详细的分享codex 0基础使用教程的视频， 从小白的角度，用最通俗的语言跟你分享codex的安装使用以及每一个核心功能，让你不需要有任何编程基础就能学会。
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0x鸣人

102,039 views • 1 month ago

这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲（稿） 是我和AI一起写的！😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI，脑子会不会废掉？ 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点？ 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么？ 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师？ 教育为什么还需要人？ 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢？都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到！👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒！👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么？ 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面，快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊
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这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲（稿） 是我和AI一起写的！😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI，脑子会不会废掉？ 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点？ 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么？ 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师？ 教育为什么还需要人？ 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢？都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到！👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒！👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么？ 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面，快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊

华尔街财经 | WS × AI Era

43,968 views • 5 months ago

一个可以完全接管我们 Mac 电脑的 AI 助手，Ghost OS 开源了。 只要简单描述下任务，它就能自动打开这些软件，在界面里点来点去，直接把活一次性干完。 核心亮点，Ghost OS 是调用苹果系统底层的无障碍接口，而不是通过识别屏幕内容来判断操作。 GitHub： 除此之外，还具备记忆功能，当我们用 AI 摸索出一套动作后，下次再干同样的活，就不需要再调 AI，能极大节省 Token 消耗。 支持接入 Claude Code、Cursor 等主流 AI 编程工具，完全在本地运行，数据更加安全。
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一个可以完全接管我们 Mac 电脑的 AI 助手，Ghost OS 开源了。 只要简单描述下任务，它就能自动打开这些软件，在界面里点来点去，直接把活一次性干完。 核心亮点，Ghost OS 是调用苹果系统底层的无障碍接口，而不是通过识别屏幕内容来判断操作。 GitHub： 除此之外，还具备记忆功能，当我们用 AI 摸索出一套动作后，下次再干同样的活，就不需要再调 AI，能极大节省 Token 消耗。 支持接入 Claude Code、Cursor 等主流 AI 编程工具，完全在本地运行，数据更加安全。

高军

56,314 views • 4 months ago

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇
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OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 views • 3 months ago