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GitHub 上有个开源项目 OpenGame：一句话 prompt，直接生成“能玩”的完整网页游戏工程——不是零散代码片段，而是自带游戏引擎、实时循环、跨文件状态管理的一整套项目结构。 GitHub： 官网： 论文： 项目出自港中大 MMLab，核心是 GameCoder-27B 模型 + Game Skill 框架。Game Skill 主要两把“硬核工具”： - Template Skill：把过往成功经验沉淀成项目骨架库，开局就站在成熟工程上 - Debug Skill：基于已验证的修复协议系统排错，解决的是集成层面的真实问题，而不是随手打语法补丁 它能生成的游戏类型跨度很大，比如： - 漫威复仇者横版动作：钢铁侠/雷神/绿巨人可选，三关推进，最终 Boss 灭霸 - 哈利波特回合制卡牌：答对数学题才能施法，连对触发“魔力共振” - 鱿鱼游戏红绿灯：机器人转头必须静止，否则直接淘汰 - 星战《曼达洛人》双摇杆射击 RPG - 喵星人塔防：用猫猫炮塔守住金枪鱼罐头阵地 安装后一句命令就能开造： opengame -p "Build a Snake clone with WASD controls and a...

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Joruno

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卧槽！这个网站简直是摸鱼神器，不知道是什么样的天才能想出来。 发现了一个非常牛的网站，专门用来生成游戏。我们只要输入一句话，它就能生成一个好玩的游戏，生成之后可以直接玩。游戏里的图片、素材、音效、场景，各种东西都能通过 AI 自动生成。 我直接让他生成另一个探索地牢、找钥匙的游戏，效果非常不错，还有史莱姆可以打，效果看视频,遇到打不过的，我可以直接修改关卡代码，金手指随便开 上班的时候，不用再玩那些已经玩腻了的无聊小游戏。直接自己创造一个游戏来玩，后面的关卡随时想、随时加，还能分享给同事一起玩。 人人都能成为游戏制作人的时代到了。
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泊舟

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Kimi-K2.6 前端/后端/Agent编程能力实测! 甚至还帮我做了个游戏! 给大家带来刚刚正式发布的 kimi-k2.6 的正式版本的实测! 本次为了考验它的长程Agentic Coding能力, 我用 kimi-k2.6-code-preview 写了个 harness 游戏自动生成框架, 它可以根据给到的人设/场景/数值设计等规则, 自动生成关卡, 背景图片, 甚至配音! 其中框架驱动和草稿模型使用 kimi-k2.6, 文生图和生成语音由 kimi-k2.6 生成 prompt 后调用其它大模型生成. 最好玩的是, 我做了个"无头"版本的游戏cli接口, kimi-k2.6 能像玩互联网早期Mud游戏一样, 使用纯文本玩这个游戏, 每当它生成关卡之后, 他就可以直接进入游戏游玩一下, 来验证关卡设计得是否正确. 而内部设计又分为了对话生成skill, 脚本生成skill, 关卡生成skill, 游戏测试大师skill, 游戏资深玩家skill(由于检讨游戏性) 等等, 从而实现了让大模型自己写游戏自己玩! 每个关卡大概需要一个小时生成和验证, 如果并行验证应该还能更快一些(做多线程BFS/DFS). 另外本次依旧使用大家都熟悉的测试项目进行了前端/后端/Agent能力测试, 从测试来看, 复杂项目前端能力(建模, 空间理解, 物理模拟等)略有下降, 但后端和 Agent 能力有明显提升. 不过如果你是纯做网站的话, 可以用 kimi 网站上的的 k2.6 Agent 模式, 由于 Agent 能力足够强所以可以在这个模式下多步来提升生成的网站质量和交互体验. #kimi #kimik26 #moonshot #月之暗面 #kimicli
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karminski-牙医

40,145 просмотров • 3 месяцев назад

发现一个宝藏平台 AI game builder Makeplay.ai | Free AI Game Maker，只需要输入一句指令，就能帮你完成美术开发，音效设计，动效实现，从0到1直接实现一款属于你自己的小游戏——关键是全程免费！ 整个开发过程全部在浏览器中就能实现，我最喜欢的是它的分支开发功能，可以把不同的想法塞进同一款游戏，然后对比实际游玩体验那种方案更有趣。 我写的这个游戏叫越跑越龙，大伙也可以在平台上搜一下，体验一下我一句话生成的游戏，肉鸽跑酷。
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雪踏乌云

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分享一个超实用的开源项目：Next AI Draw io（GitHub 2.8万+🌟） 一句话就能生成复杂架构图！ 再也不用手动拖框框画图了！用自然语言跟 AI 聊天，就能瞬间生成专业 draw io 图表： · 系统架构图、RAG 流程、Transformer 结构、AWS 云架构…… · 支持上传图片/PDF → AI 自动复刻或优化 · 实时聊天迭代、动画连接线、历史版本 · 兼容 Claude、DeepSeek、GPT 等多模型 地址： 开发者必备神器～部署超简单，下面视频也录制了几个我测试的案例～简单的几秒生成一个～
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爱丽丝呀！

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最近北大开源的一个项目，我觉得很值得关注。 AI Agent 现在最缺的，可能不是模型， 而是一套像 npm 一样可复用的 skill 基础设施。 MagicSkills 做的就是这件事。 它不是再去造一个新的 Agent framework， 而是想把那些散落在各处的 SKILL.md， 变成可安装、可组合、可同步、可调用的共享能力层。 MagicSkills 的思路更像是， 先把 skill 从零散文档里抽出来， 做成一个本地优先的共享 skill pool， 然后再按不同 Agent、不同框架去组合和分发。 这样一来，skill 就不再只是 prompt 附件， 而是开始变成真正可复用的能力基础设施。 说白了，它想推动的一件事就是： 让 Agent 的技能， 从“写一份文档自己用”， 变成“写一次，到处复用”。 我觉得这个方向很值得看。 因为当 skill 开始像包管理一样被组织起来， 多 Agent 工作流才会真正开始像工程系统， 而不是一堆 prompt 和脚本的临时拼装。 如果你在关注 AI Agent、Multi-Agent、技能复用， 或者正在想怎么管理越来越多的 SKILL.md， 这个项目值得研究一下。👇
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axiaisacat

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昨天我随手输入一句“做一个CS风格的射击游戏”， Makeplay.ai | Free AI Game Maker 直接给我整出了完整可玩的FPS：枪、地图、音效、敌人全自动生成！ 今天又输入一句“做一款超级玛丽游戏”，结果仿照矿工马里奥、跳跃、吃蘑菇、关卡音乐……全部一次成型，电脑和手机浏览器就能开玩！ 完全0代码、0素材、0学习成本，一句话就生成完整游戏，还免费！ 这已经不是做游戏了，是在“导演”游戏。 谁还没试过的，赶紧试试： 真的会上瘾……
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DeFi狙击手 | Ai🕊️｜Gate美股0费率

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这两天Claude Fable 5 不是回归了吗 一直想重新测试一下它的功能 看看它长任务的解决能力，所以我直接丢了一个要求： 做一款完整的中文网页游戏 《韭菜修仙：牛市生存模拟器》 参考《吸血鬼幸存者》的割草玩法，但世界观全部换成 Crypto： FUD Rug Pull 巨鲸 熊市 黑客 爆仓 升级还能解锁： BTC 信仰 ETH Buff AI Agent Diamond Hands 整个游戏生成完成之后，我自己玩了十几分钟。 说实话，比我预期还上头😂 —--- 更让我意外的，其实不是游戏。 而是我突然意识到一件事。 以前总觉得这种割草小游戏开发成本应该很高。 但 AI 把整个流程跑完之后，我发现： 真正复杂的并不是玩法。 而是素材、美术、数值和平衡。 如果把现在游戏里的这些方块、小卡片，全部替换成角色、NFT、链上资产或者项目 IP，其实就是另外一款游戏了。 甚至完全可以做成： ✅ 链上交互小游戏 ✅ NFT 活动小游戏 ✅ 项目方任务游戏 ✅ Web2 爽游 玩法几乎不用推倒重来。 AI 已经把最难的那部分搭好了。 —--- 这次整个任务也确实挺"重"。 最终消耗： 📥 Input：33,603 Tokens 📤 Output：33,412 Tokens （大概是在2U左右） 基本相当于让模型完整规划、设计并生成了一整个小游戏。 也难怪大家都说 Fable 5 更适合这种长任务。 —--- 这次我没有去官方 Claude 跑，而是在 ZenMux 上体验的 Claude Fable 5 原因也很简单： Free 层就能直接体验 Fable 5 PAYG 账户只要 Credits > 0，就可以调用 claude-fable-5-free 后面如果想横向测试，还能直接切 PK 模式，同时对比 GPT-5.5、Opus 4.8、Gemini 等多个模型，不用来回切平台 另外，现在 ZenMux 的 Auto Top-up 活动还在进行中（到 7 月 15 日），自动充值每笔还能额外赠送 20% 余额（最高可多获得 $300 额度 ） 我下一步准备试一个更大的任务 不是做游戏 而是看看 Claude Fable 5 能不能直接帮我完成一个完整的 Web3 小产品。 如果效果不错，再来分享全过程
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小森🔶BNB

29,729 просмотров • 1 месяц назад

这个项目，真的让我重新燃起了做账号矩阵的冲动。 一个 14.5k stars 的开源项目，直接把 Google NotebookLM 变成内容生产流水线。 NotebookLM 很多人应该都用过。 上传 PDF、网页、YouTube，它就能帮你整理资料、生成播客、做学习指南。 但官方网页版有个很难受的问题： 太慢了。 传个 PDF，等解析； 点生成音频，再等； 下载，再等。 一套流程跑完，时间全浪费在等待上。 更关键的是： 它根本不适合批量搞内容。 你想一次处理几十个链接？ 想自动生成一批播客？ 想接到自己的工作流里？ 网页版基本没法玩。 直到我发现了 notebooklm-py。 这是一个非官方 Python API，等于把 NotebookLM 的能力全拆出来了。 很多功能甚至比网页版还狠： - 一行命令生成播客 - 支持不同风格、时长、语言 - 批量导入 YouTube / PDF / URL - 幻灯片直接导出 PPTX - 思维导图导出 JSON - 数据导出 CSV - 测验题结构化导出 - 还能用自然语言改单页 PPT 最强的是： 它还能接进 Claude Code，当 Agent 技能用。 看到这里我脑子里第一反应就是： 这不就是账号矩阵生产线吗？ 热点抓取 → AI研究 → 播客生成 → 图文整理 → PPT生成 → 自动分发 整个链路都能串起来。 以前做矩阵，拼的是人多。 现在越来越像拼工作流了。 很多以前需要团队才能做的事情， 现在一个人也能跑起来。
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开发者Hailey

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空间智能赛道刚刚又出了新模型：Moonlake，能生成3D世界，还能同时处理物理、声音、逻辑规则等多种模态 与李飞飞的World Labs不同的是，World Labs偏场景生成，Moonlake更重交互，更像是在构建一个可交互、物理正确、逻辑完整、视听一体的“活世界” 给定一句“在街机室里做一个赛博朋克风格的保龄球游戏”需求 它能自动拆解成生成3D模型、加物理、摆位置、写规则等10个阶段，自主完成从零到一的开发过程 输出一个实时可玩的虚拟保龄球馆，能交互，拿球、投掷、有声音、有分数变化，所有东西都按物理规律运作的 核心机制是所有模态绑定在同一个实体上，一次事件，比如球击中瓶子时，位置、物理状态、分数、音效等全模态同步更新 对于做游戏的，原来要用一个团队干的活，现在可能一个人就能完成 对于老师，几句话生成学生能实时交互的物理实验场景 #世界模型生成 #Moonlake #WorldLabs #空间智能
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AIGCLINK

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我花了几十个小时，用 Claude 做出一个能开车、飞行、打架、闯进室内的开放世界游戏。。。 然后差点干了这个项目里最蠢的一件事： 把几十小时的开发、踩坑和工作流，压成一份 29–68 元的游戏，直接卖给玩家。。。 后来，我把同一个项目拆成 4 种完全不同的生意： 1. 直接卖游戏 2. 卖源码、制作工作流和可二开资产 3. 免费 Demo / 部分开源，用来给社群和咨询引流 4. 给品牌做定制小游戏 再丢给 Atypica atypica.AI 里的 14 个 AI 模拟用户，让不同职业、预算和需求的人分别替我“买”一次。 结果第一轮 5 个人里，4 个人首选第 2 种；第二轮又测了 9 个人，源码和工作流依然排在第一。 理由很扎心： 买游戏，他们会直接拿我和成熟商业游戏比较； 买源码和工作流，他们买的是少踩几周坑，拿到一套能运行、能修改、能二开的东西。 同一个项目： 游戏本体，模拟用户愿意讨论的是 29–68 元； 换成源码、工作流和资产包，变成 299–699 元； 如果做 B 端品牌定制，测试报价直接从 5,000 元起。 我以为自己在做游戏，结果这个项目里真正值钱的，可能是造游戏的“铲子”。 我原本打开 Atypica atypica.AI，只想问：“这个游戏应该卖多少钱？” 它最后逼我重新回答的却是： “我真正该卖的，到底是游戏、源码、工作流，还是做出下一款游戏的能力？” 我最推荐 Atypica atypica.AI 的一点，不是它能生成一份报告，而是这些模拟用户不会在调研结束后消失，会沉淀成一支可以反复调用的 Panel。 这次测卖什么，下次还能继续测价格、文案、渠道和海外市场。相当于给每个一人公司配了一支常驻焦点小组。 这不只适用于游戏。App、独立站商品、课程、社群、咨询或任何 AI 产品，都可以在真正投入时间和钱之前，先让一批模拟用户替你“买”一次。 模拟研究不是实际成交，也代替不了真实市场验证。 但它至少能在你埋头干几个月之前先告诉你： 你可能从一开始，就卖错了东西。 免费体验链接，注册即送10000积分👉：
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Rion Wu

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🎬 OpenAI Codex 现在免费了。 但真正让我震惊的，不是免费。 而是用本地开源模型，居然能跑出接近云端体验的 AI Agent。 视频里演示了 4 个真实场景： 🎮 修复一个已经崩溃的太空游戏 🔨 几分钟做出打地鼠网页游戏 🍎 生成苹果风格产品首页 🌐 自己打开浏览器搜索、下载并保存文件 整个过程不需要 API Key，不依赖云端，甚至断网也能继续工作。 如果你准备体验本地 AI，有一个坑一定要避开： Ollama 默认上下文长度不要直接用，改成 16K 或 8K，否则很容易卡在「重新连接」循环。 Token 自由可能还没来。 但本地 Agent 时代，真的来了。
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Martin

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Mininglamp-AI Mininglamp（2718.HK） 开源了两个很有意思的项目： Cider 和 Mano-P 一个解决“Mac 本地跑 AI 怎么更快” 一个解决“AI 怎么真正操作电脑” 可以让你的 Mac 不只是运行 AI，而是成为本地 AI 工作站 很多人用 Mac 跑本地模型，会遇到一个问题： 芯片很强，但模型跑起来没有想象中那么快 Cider 做的事情，就是把 M5 芯片里的 INT8 TensorOps 更充分用起来，让 LLM / VLM 推理更快、更省内存 Mano-P 则是一个 GUI-VLA Agent，面向端侧设备，可以在 Mac mini / MacBook 上本地推理 它不是只能操作浏览器，还能操作桌面软件、网页界面、专业工具和复杂图形化工作流 支持复杂 GUI 自动化、跨系统数据整合、长任务规划执行、智能报告生成、自主应用构建 技术路径是纯视觉 GUI 操作，截图和任务数据可以不出设备 Cider 解决的是： Mac 本地模型怎么跑得更快、更省内存 Mano-P 解决的是： AI 怎么像人一样看屏幕、操作电脑、完成任务 一个是端侧推理加速框架 一个是端侧 GUI Agent 模型 合起来，就是一套私有 AI 的本地基础设施 下面是 Mano-P系统在麻将游戏中的应用：通过纯视觉理解游戏界面，自主完成识牌、分析和决策。
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小互

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只要 2小时 + 几块钱 + 一张普通显卡，你就能从0训练一个 GPT。 MiniMind 这个开源项目已经冲上 GitHub Trending，斩获 47k ⭐。 这是一个把大模型带回普通人手里的项目： 不是调 API，而是真正从0造模型。 核心亮点 1. 门槛极低 - 26M 参数，小到个人设备可跑 - 单卡即可训练 - 成本极低 过去是大厂专属，现在个人也能实践。 2. 全流程完整 覆盖整个大模型训练链路： 数据处理 → 预训练 → SFT → RLHF → 蒸馏 把主流大模型的训练流程完整拆解出来。 3. 实现透明 - 基于 PyTorch 原生实现 - 几乎没有黑盒 - 核心结构手写 重点不只是能用，而是能看懂。 4. 能力完整 - 支持推理能力扩展 - 支持多模态 - 支持工具调用 已经具备完整 AI 系统雏形。 5. 可本地部署 - 兼容 OpenAI API - 可接 ChatUI - 支持私有化 可以直接当本地 AI 用。 核心价值 让训练大模型从少数人的能力，变成普通开发者也能掌握的技能。 如果你想真正理解大模型，MiniMind 是一个很好的起点。
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开发者Hailey

73,648 просмотров • 4 месяцев назад

很多人觉得 AI编程门槛太高，不愿意使用，那么你们有福了！！！ 扣子发布2.0版本 带Skills 功能，非常有幸拿到 Coze Skills 的内测。 试了一下，对于不会用Claude Code，或者惧怕使用的人来说，真是太友好了！ 如果说：Claude的Skills很强，还需要懂一点技术的话，那么扣子把这个门槛降到了零。 对话就能创建 零代码创建 普通人也能拥有AI超能力。 我做了个论文一键转公众号的 Skill，还能自动配图，自动发布！ 1. 支持从论文/文章 PDF 或链接中一键提取核心内容 2. 智能解析：自动提取论文的标题、摘要、核心创新点、实验数据和结论。 3. 文风转换：不是生硬的翻译，而是根据公众号读者的阅读习惯，将晦涩的学术语言转化为通俗易懂的各种文风。 4. AI 自动配图：这是最酷的地方！它会根据论文主题，自动调用绘图模型生成一张吸睛的高清封面图，并且在文章正文中根据段落内容自动插入合适的插图。 5.一键发送草稿箱：连复制粘贴都省了，直接对接公众号 API，生成的图文直接躺在你的公众号草稿箱里，只需要最后确认一下就能发布。 同时扣子也正式推出了 Skills 技能，及技能商店。 我的技能已经免费分享到coze的技能商店！搜索：公众号配图生成技能 就能找到！ 来讲一下如何操作： 技能入口在扣子 2.0 版本的扣子编程这里就可以看到，窗口右上角的“技能”。 在扣子编程中的不需要太多技巧， 直接使用自然语言的方式就可以创建技能，它会完全按照你的意思去生成和调试，非常方便！ 并且支持在线调试预览开发好的技能， 然后还支持一键部署和发布到扣子。 关键是一边预览，左侧还能让它修改 可以打开文件夹，看到 skill 自定义文件、脚本、引用来源等信息。结构和CC非常像，其实我觉得都完全没有必要打开看。 我很多文件，都是从Claude Code里面的skills直接copy过来，上传上去，居然直接能用，省了好多力气，直接可以搬移Claude Skill了！ 技能开发完成后，点击部署，在技能商店中可以看到自己刚刚部署和安装的技能，并支持一键发布到技能商店给所有人使用。 可以发布为免费技能也可以发布为付费技能，想赚钱直接发布成付费就行。 发布完后，所有人都能在技能商店使用你的技能，如果是付费的，用户可以很方便的对技能进行付费，技能开发者也能快速变现。 使用直接 @你的技能 就可以，详细请看视频 Skills 还是太火了，所有的媒体平台都有在讨论 Skills。扣子也第一时间，支持了 Skills 的无代码开发以及技能商店。 目前Coze商店里的技能，我看了一下绝大多数都是免费的，赶紧来找一下你要的？ 用AI工具快两年了，从最开始的"哇，它能写东西"，到后来的"嗯，但还是得我自己改"，再到现在的"它真的能帮我干活了"。 AI不再是一个聊天工具，而是一个真正的同事。 它知道我的工作方式，它能交付我需要的成品，它甚至能主动帮我完成重复性工作。 这才是AI应该有的样子。
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很多人觉得 AI编程门槛太高，不愿意使用，那么你们有福了！！！ 扣子发布2.0版本 带Skills 功能，非常有幸拿到 Coze Skills 的内测。 试了一下，对于不会用Claude Code，或者惧怕使用的人来说，真是太友好了！ 如果说：Claude的Skills很强，还需要懂一点技术的话，那么扣子把这个门槛降到了零。 对话就能创建 零代码创建 普通人也能拥有AI超能力。 我做了个论文一键转公众号的 Skill，还能自动配图，自动发布！ 1. 支持从论文/文章 PDF 或链接中一键提取核心内容 2. 智能解析：自动提取论文的标题、摘要、核心创新点、实验数据和结论。 3. 文风转换：不是生硬的翻译，而是根据公众号读者的阅读习惯，将晦涩的学术语言转化为通俗易懂的各种文风。 4. AI 自动配图：这是最酷的地方！它会根据论文主题，自动调用绘图模型生成一张吸睛的高清封面图，并且在文章正文中根据段落内容自动插入合适的插图。 5.一键发送草稿箱：连复制粘贴都省了，直接对接公众号 API，生成的图文直接躺在你的公众号草稿箱里，只需要最后确认一下就能发布。 同时扣子也正式推出了 Skills 技能，及技能商店。 我的技能已经免费分享到coze的技能商店！搜索：公众号配图生成技能 就能找到！ 来讲一下如何操作： 技能入口在扣子 2.0 版本的扣子编程这里就可以看到，窗口右上角的“技能”。 在扣子编程中的不需要太多技巧， 直接使用自然语言的方式就可以创建技能，它会完全按照你的意思去生成和调试，非常方便！ 并且支持在线调试预览开发好的技能， 然后还支持一键部署和发布到扣子。 关键是一边预览，左侧还能让它修改 可以打开文件夹，看到 skill 自定义文件、脚本、引用来源等信息。结构和CC非常像，其实我觉得都完全没有必要打开看。 我很多文件，都是从Claude Code里面的skills直接copy过来，上传上去，居然直接能用，省了好多力气，直接可以搬移Claude Skill了！ 技能开发完成后，点击部署，在技能商店中可以看到自己刚刚部署和安装的技能，并支持一键发布到技能商店给所有人使用。 可以发布为免费技能也可以发布为付费技能，想赚钱直接发布成付费就行。 发布完后，所有人都能在技能商店使用你的技能，如果是付费的，用户可以很方便的对技能进行付费，技能开发者也能快速变现。 使用直接 @你的技能 就可以，详细请看视频 Skills 还是太火了，所有的媒体平台都有在讨论 Skills。扣子也第一时间，支持了 Skills 的无代码开发以及技能商店。 目前Coze商店里的技能，我看了一下绝大多数都是免费的，赶紧来找一下你要的？ 用AI工具快两年了，从最开始的"哇，它能写东西"，到后来的"嗯，但还是得我自己改"，再到现在的"它真的能帮我干活了"。 AI不再是一个聊天工具，而是一个真正的同事。 它知道我的工作方式，它能交付我需要的成品，它甚至能主动帮我完成重复性工作。 这才是AI应该有的样子。

huangserva

28,909 просмотров • 6 месяцев назад

可能是最适合小白的视频产品，没有之一。 不用会提示词，也不用懂剪辑。 你只要像聊天一样说出想法，比如“做个高级感产品视频”，Pexo 就能帮你解决剩下的一切！ 画面、音乐、转场、包装； 不满意？直接对话改风格、重做、无限迭代，直到满意。 更厉害的是，它已经原生接进 OpenClaw， 终于有一个 AI，能让我的小龙虾自己去做视频了， 飞书、Discord、Telegram 里都能直接调用生成视频， 现有工作流里就能完成，完全不用切工具。 这个维度看，为人类与 Agent 共同设计的原生内容创作 Agent； 面向人类端，它理解你的意图，你说想法，它出成片； 面向 Agent 端，它可以被调用、被协作，无缝嵌入自动化工作流。 三周前，它还是一个人的想法， 现在，Pexo 已在 OpenClaw 原生环境中快速成长，海外被雇佣超过数万次。 发展速度，已经说明一切。 一句话总结： 做视频，从复杂技能变成一句话就能调用的能力。
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可能是最适合小白的视频产品，没有之一。 不用会提示词，也不用懂剪辑。 你只要像聊天一样说出想法，比如“做个高级感产品视频”，Pexo 就能帮你解决剩下的一切！ 画面、音乐、转场、包装； 不满意？直接对话改风格、重做、无限迭代，直到满意。 更厉害的是，它已经原生接进 OpenClaw， 终于有一个 AI，能让我的小龙虾自己去做视频了， 飞书、Discord、Telegram 里都能直接调用生成视频， 现有工作流里就能完成，完全不用切工具。 这个维度看，为人类与 Agent 共同设计的原生内容创作 Agent； 面向人类端，它理解你的意图，你说想法，它出成片； 面向 Agent 端，它可以被调用、被协作，无缝嵌入自动化工作流。 三周前，它还是一个人的想法， 现在，Pexo 已在 OpenClaw 原生环境中快速成长，海外被雇佣超过数万次。 发展速度，已经说明一切。 一句话总结： 做视频，从复杂技能变成一句话就能调用的能力。

开发者Hailey

16,651 просмотров • 5 месяцев назад

哈佛CS50课程节选：如何构建基于GPT-4的应用 上一节介绍了什么是GPT-4，这一节则是基于GPT-4可以构建什么样的应用，以及如何构建。 这部分课程介绍了GPT-4可以构建的各种类型的应用，包括不限于： - 助手应用：GPT可以用于创建AI助手，帮助完成写作、编程或回答问题等任务。通过结合专业领域知识和用户的喜好，还可以对这些助手可以进一步定制。 - 文档问答系统：GPT可以用于构建基于上下文、对文档的问答系统。 - 实用功能：GPT可用于自动化需要基本语言理解的任务，如生成单元测试、查找文档、重写功能或检查品牌一致性。 - 创意创作：GPT可以用于在各个领域生成想法、可能性或建议，包括写作、营销和研究。通过将GPT的生成能力与专业领域的知识相结合，用户可以创建更有针对性和相关性的输出。 - Baby AGI或多步计划机器人：GPT可以放入一个循环中，与自己对话并指导自己的行动，从而创建一个基于一组工具和目标的自主执行任务或生成结果的自主代理。 通过这个教程，可以大概了解GPT能做一些什么事情，以及背后的原理是什么。 上一节什么是GPT-4： 完整课程视频地址： edX:
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哈佛CS50课程节选：如何构建基于GPT-4的应用 上一节介绍了什么是GPT-4，这一节则是基于GPT-4可以构建什么样的应用，以及如何构建。 这部分课程介绍了GPT-4可以构建的各种类型的应用，包括不限于： - 助手应用：GPT可以用于创建AI助手，帮助完成写作、编程或回答问题等任务。通过结合专业领域知识和用户的喜好，还可以对这些助手可以进一步定制。 - 文档问答系统：GPT可以用于构建基于上下文、对文档的问答系统。 - 实用功能：GPT可用于自动化需要基本语言理解的任务，如生成单元测试、查找文档、重写功能或检查品牌一致性。 - 创意创作：GPT可以用于在各个领域生成想法、可能性或建议，包括写作、营销和研究。通过将GPT的生成能力与专业领域的知识相结合，用户可以创建更有针对性和相关性的输出。 - Baby AGI或多步计划机器人：GPT可以放入一个循环中，与自己对话并指导自己的行动，从而创建一个基于一组工具和目标的自主执行任务或生成结果的自主代理。 通过这个教程，可以大概了解GPT能做一些什么事情，以及背后的原理是什么。 上一节什么是GPT-4： 完整课程视频地址： edX:

宝玉

172,554 просмотров • 3 лет назад

这是一个 OpenAI 的 o1 模型编写网页游戏的案例，这个例子是编写一个找松鼠的游戏，屏幕上每秒钟增加一个🍓并且在跳动，你要控制一只🐨去躲草莓，等到3秒后，🐿️会出来，你要绕过🍓找到🐿️。 这个游戏首先逻辑有一点复杂，另外是一个以前没出现过的游戏（如果我没记错的话），以前的模型可能是无法一次性生成可以运行的游戏代码。所以以前的模型在演示生成代码时，大多都是用一些贪吃蛇这种经典游戏来演示，毕竟代码都训练过，很容易就生成了。 这里 o1 一次生成可以执行的结果，确实是不错的。 生成游戏时的提示词： 使用 pygame 制作一个名为“找松鼠”的游戏： 每秒钟随机生成一个草莓，并在屏幕上弹跳。草莓的图标是 strawberry.png。 如果草莓碰到你，你会死亡。 三秒钟后，松鼠图标会生成并在屏幕上弹跳。松鼠的图标是 squirrel.png。如果你碰到它，你就赢了。 * 确保所有图标的大小为 10 像素乘 48 像素。 * 使用 resco colors 作为基础，在屏幕角落添加一个定时器。 * 在游戏开始前显示游戏说明。 * 当你赢或输时，游戏会自动重新开始。 * 在单人模式下完成游戏。
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这是一个 OpenAI 的 o1 模型编写网页游戏的案例，这个例子是编写一个找松鼠的游戏，屏幕上每秒钟增加一个🍓并且在跳动，你要控制一只🐨去躲草莓，等到3秒后，🐿️会出来，你要绕过🍓找到🐿️。 这个游戏首先逻辑有一点复杂，另外是一个以前没出现过的游戏（如果我没记错的话），以前的模型可能是无法一次性生成可以运行的游戏代码。所以以前的模型在演示生成代码时，大多都是用一些贪吃蛇这种经典游戏来演示，毕竟代码都训练过，很容易就生成了。 这里 o1 一次生成可以执行的结果，确实是不错的。 生成游戏时的提示词： 使用 pygame 制作一个名为“找松鼠”的游戏： 每秒钟随机生成一个草莓，并在屏幕上弹跳。草莓的图标是 strawberry.png。 如果草莓碰到你，你会死亡。 三秒钟后，松鼠图标会生成并在屏幕上弹跳。松鼠的图标是 squirrel.png。如果你碰到它，你就赢了。 * 确保所有图标的大小为 10 像素乘 48 像素。 * 使用 resco colors 作为基础，在屏幕角落添加一个定时器。 * 在游戏开始前显示游戏说明。 * 当你赢或输时，游戏会自动重新开始。 * 在单人模式下完成游戏。

宝玉

18,172 просмотров • 1 год назад

今天刷 github 刷到个真牛逼的项目！ Strix 这个开源东西，AI 自动渗透测试，能像真人黑客一样跑你的代码找漏洞，还直接给你真实可工作的 PoC 验证，不是那种静态扫描一堆假阳性的玩意儿。 支持本地项目、github 仓库、在线网站都能扫，还能自动生成修复 PR，CI/CD 里直接用也行。 29k stars 不是白来的，感觉以后安全测试要变天了。 有在用的兄弟吗？体验怎么样？ 赶紧去 star 一下吧：👇👇👇👇真的香！
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今天刷 github 刷到个真牛逼的项目！ Strix 这个开源东西，AI 自动渗透测试，能像真人黑客一样跑你的代码找漏洞，还直接给你真实可工作的 PoC 验证，不是那种静态扫描一堆假阳性的玩意儿。 支持本地项目、github 仓库、在线网站都能扫，还能自动生成修复 PR，CI/CD 里直接用也行。 29k stars 不是白来的，感觉以后安全测试要变天了。 有在用的兄弟吗？体验怎么样？ 赶紧去 star 一下吧：👇👇👇👇真的香！

DeFi狙击手 | Ai🕊️｜Gate美股0费率

16,969 просмотров • 1 месяц назад

AI agent终于有专属的Slide框架了。 open-slide 直接把“prompt一下就出一整套精美幻灯片”变成了现实。 它不是简单生成Markdown，而是把每张幻灯片做成React组件，固定1920×1080画布，内置agent技能： - /create-slide：一句话prompt就能生成完整deck - /apply-comments：在浏览器里点元素留评论，agent一键应用所有修改 - 内置演示模式、演讲者笔记、定时器 - 一键导出HTML/PDF - 支持Claude Code、Cursor、Codex等任意编码agent 最重要的是，它把agent从“聊天生成文字”升级成了“真正能输出可呈现成品”的生产力工具。 GitHub： Demo： 这波操作，直接填补了agent和真实产出之间的最后一公里。 你觉得agent时代，Slide生成会不会成为标配技能？
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AI agent终于有专属的Slide框架了。 open-slide 直接把“prompt一下就出一整套精美幻灯片”变成了现实。 它不是简单生成Markdown，而是把每张幻灯片做成React组件，固定1920×1080画布，内置agent技能： - /create-slide：一句话prompt就能生成完整deck - /apply-comments：在浏览器里点元素留评论，agent一键应用所有修改 - 内置演示模式、演讲者笔记、定时器 - 一键导出HTML/PDF - 支持Claude Code、Cursor、Codex等任意编码agent 最重要的是，它把agent从“聊天生成文字”升级成了“真正能输出可呈现成品”的生产力工具。 GitHub： Demo： 这波操作，直接填补了agent和真实产出之间的最后一公里。 你觉得agent时代，Slide生成会不会成为标配技能？

Berryxia.AI

54,278 просмотров • 3 месяцев назад

卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？ 你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？ 之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？ 还真让我给找到了！！ 前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用 并且直接付费！！ 有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力 具体能干什么？举几个例子你就懂了 会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付 会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱 会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费 甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产 这绝对是一次能力供应链的重构！ 以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用 这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉 为什么我说谁先知道谁赚钱？ 因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势 而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务 谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用 这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？ 任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环 知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产 数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源 强烈推荐大家来试试：
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卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？ 你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？ 之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？ 还真让我给找到了！！ 前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用 并且直接付费！！ 有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力 具体能干什么？举几个例子你就懂了 会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付 会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱 会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费 甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产 这绝对是一次能力供应链的重构！ 以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用 这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉 为什么我说谁先知道谁赚钱？ 因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势 而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务 谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用 这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？ 任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环 知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产 数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源 强烈推荐大家来试试：

超级个体｜柿子

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