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Ana Sayfaya Dön

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...

wsl8297's profile picture

Joruno

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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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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

karminski-牙医

39,920 görüntüleme • 1 ay önce

谷歌悄悄发了个工具，专治看不懂的开源项目。 CodeWiki，丢一个 GitHub 仓库链接进去，AI 直接把整个代码库翻译成一份可交互的文档。 它不是简单总结一下代码，而是： - 自动生成架构图和依赖关系图 - 逐个模块讲清楚是怎么跑起来的 - 配套生成保姆级的使用教程 - 还内置了一个懂整个代码库的聊天机器人，可随时追问 链接： 以前接手一个陌生开源项目，光看懂目录结构就得花上大半天，现在直接丢进去几分钟就能上手。
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谷歌悄悄发了个工具，专治看不懂的开源项目。 CodeWiki，丢一个 GitHub 仓库链接进去，AI 直接把整个代码库翻译成一份可交互的文档。 它不是简单总结一下代码，而是： - 自动生成架构图和依赖关系图 - 逐个模块讲清楚是怎么跑起来的 - 配套生成保姆级的使用教程 - 还内置了一个懂整个代码库的聊天机器人，可随时追问 链接： 以前接手一个陌生开源项目，光看懂目录结构就得花上大半天，现在直接丢进去几分钟就能上手。

高军

125,368 görüntüleme • 1 ay önce

🚀发现了一个宝藏开源项目，已经斩获 29k stars，登上 github 热榜第一 一句话就能自动生成结构复杂的架构图，还能做动画效果。 架构图、流程图、思维导图一键生成，内容可编辑，做完直接导出。 还可以上传你的手绘草图一键生成图表，也可以让它帮你画手绘图。
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🚀发现了一个宝藏开源项目，已经斩获 29k stars，登上 github 热榜第一 一句话就能自动生成结构复杂的架构图，还能做动画效果。 架构图、流程图、思维导图一键生成，内容可编辑，做完直接导出。 还可以上传你的手绘草图一键生成图表，也可以让它帮你画手绘图。

阿西_出海

51,594 görüntüleme • 13 gün önce

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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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～

爱丽丝呀！

28,543 görüntüleme • 22 gün önce

分享 GitHub 上一款能为 GitHub 项目一键生成交互式图表的开源工具：GitDiagram。 只需将任何 GitHub 项目链接中的 “hub“ 更改为 “diagram“，即可在几秒内为项目生成交互式架构图，让我们直观理解项目。 GitHub： 主要特性： - 即时可视化：快速将 GitHub 仓库结构转为系统设计/架构图 - 高度交互性：点击组件可直接导航到源文件和相关目录 - AI 驱动：由 OpenAI o3-mini 提供支持，生成快速准确的图表 - 自定义功能：可根据需求修改并重新生成图表 - 私有仓库支持：可通过 GitHub 令牌访问私有仓库
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分享 GitHub 上一款能为 GitHub 项目一键生成交互式图表的开源工具：GitDiagram。 只需将任何 GitHub 项目链接中的 “hub“ 更改为 “diagram“，即可在几秒内为项目生成交互式架构图，让我们直观理解项目。 GitHub： 主要特性： - 即时可视化：快速将 GitHub 仓库结构转为系统设计/架构图 - 高度交互性：点击组件可直接导航到源文件和相关目录 - AI 驱动：由 OpenAI o3-mini 提供支持，生成快速准确的图表 - 自定义功能：可根据需求修改并重新生成图表 - 私有仓库支持：可通过 GitHub 令牌访问私有仓库

GitHubDaily

18,044 görüntüleme • 1 yıl önce

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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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。👇

axiaisacat

46,149 görüntüleme • 2 ay önce

不是，这就搞定了一个内容实时生成的AI漫剧游戏嘛？ 灵感来自向阳乔木和 Roi，可以将任何剧本生成类似于 Galagame 的游戏。 有TTS阅读对话，同时呢还会自动生成背景图，自动生成每个角色的人物立绘。 感觉这玩意儿都能直接做一个产品了，我操。 你有剧情，你就可以生成对应的漫剧或者是对话游戏。
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不是，这就搞定了一个内容实时生成的AI漫剧游戏嘛？ 灵感来自向阳乔木和 Roi，可以将任何剧本生成类似于 Galagame 的游戏。 有TTS阅读对话，同时呢还会自动生成背景图，自动生成每个角色的人物立绘。 感觉这玩意儿都能直接做一个产品了，我操。 你有剧情，你就可以生成对应的漫剧或者是对话游戏。

歸藏(guizang.ai)

66,555 görüntüleme • 6 ay önce

可交互游戏生成模型 GameGen-X 发布！！ 能够生成非常高质量的可以操作的游戏画面。 DiT 视频模型就是新的游戏引擎！ 模型创建角色、提供动态环境、复杂动作和多样化事件。 Epic CEO 看到 Oasis 实时生成游戏的时候就急了，直接开骂。 红杉合伙人说再过五年看看，现在来看可能不需要 5 年。
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可交互游戏生成模型 GameGen-X 发布！！ 能够生成非常高质量的可以操作的游戏画面。 DiT 视频模型就是新的游戏引擎！ 模型创建角色、提供动态环境、复杂动作和多样化事件。 Epic CEO 看到 Oasis 实时生成游戏的时候就急了，直接开骂。 红杉合伙人说再过五年看看，现在来看可能不需要 5 年。

歸藏(guizang.ai)

13,421 görüntüleme • 1 yıl önce

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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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

AIGCLINK

10,913 görüntüleme • 3 ay önce

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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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。

开发者Hailey

20,301 görüntüleme • 18 gün önce

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

138,664 görüntüleme • 3 ay önce

推荐一下 张咋啦 的 PPT Skill：frontend-slides。 对于我这种不爱做 PPT，但又有演示需求的人来说，实在是太友好了。 这个 Skill 的思路是把 PPT 变成网页。 并且动画效果比 PowerPoint 好、生成的是单个 HTML 文件、浏览器直接打开。 AI 会生成多个不同风格的预览，每个风格都是定制的，字体、配色、动画都不一样。 同时还能直接在浏览器里编辑文字，改完自动保存。 如果你有现成的 .pptx 文件，也能直接转成网页版。 经常做 PPT 的话，可以试试，链接放评论区。
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推荐一下 张咋啦 的 PPT Skill：frontend-slides。 对于我这种不爱做 PPT，但又有演示需求的人来说，实在是太友好了。 这个 Skill 的思路是把 PPT 变成网页。 并且动画效果比 PowerPoint 好、生成的是单个 HTML 文件、浏览器直接打开。 AI 会生成多个不同风格的预览，每个风格都是定制的，字体、配色、动画都不一样。 同时还能直接在浏览器里编辑文字，改完自动保存。 如果你有现成的 .pptx 文件，也能直接转成网页版。 经常做 PPT 的话，可以试试，链接放评论区。

余温

114,704 görüntüleme • 2 ay önce

一款可平替v0、Cursor、Cline的AI全栈构建工具：cofounder，通过简单提示即可生成带有界面、前端、后端、数据库的网站 支持通过Web仪表盘操作，也可以直接用命令行生成项目，生成后的项目支持实时预览 支持快捷键来迭代修改UI组件，可以随时对已生成的内容进行调整和优化 支持并发生成，可以调整LLM并发数，支持本地开发环境 github： #AI开发 #AI开发网站
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一款可平替v0、Cursor、Cline的AI全栈构建工具：cofounder，通过简单提示即可生成带有界面、前端、后端、数据库的网站 支持通过Web仪表盘操作，也可以直接用命令行生成项目，生成后的项目支持实时预览 支持快捷键来迭代修改UI组件，可以随时对已生成的内容进行调整和优化 支持并发生成，可以调整LLM并发数，支持本地开发环境 github： #AI开发 #AI开发网站

AIGCLINK

38,639 görüntüleme • 1 yıl önce

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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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。

开发者Hailey

72,627 görüntüleme • 1 ay önce

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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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。

小互

12,114 görüntüleme • 1 ay önce

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

16,595 görüntüleme • 2 ay önce

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 görüntüleme • 4 ay önce

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

18,120 görüntüleme • 1 yıl önce

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

53,807 görüntüleme • 1 ay önce

不用写一行代码也能做管理系统？这套AI开发流程让程序员都慌了 1.你打开ChatGPT，输入提示词："帮我生成一个学生管理系统的Spring Boot项目代码" 2.你用Cursor打开生成的项目，自动修复报错，导入MySQL数据库 3.你启动前后端，测试增删改查功能 你按这个流程操作，1小时内就能看到自己的管理系统上线。
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不用写一行代码也能做管理系统？这套AI开发流程让程序员都慌了 1.你打开ChatGPT，输入提示词："帮我生成一个学生管理系统的Spring Boot项目代码" 2.你用Cursor打开生成的项目，自动修复报错，导入MySQL数据库 3.你启动前后端，测试增删改查功能 你按这个流程操作，1小时内就能看到自己的管理系统上线。

Vincent | 信号＞噪音

25,708 görüntüleme • 1 ay önce