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GitHub 上这个 bounty-hunter 项目太绝了！这几乎就是给 OpenClaw 这种 AI Agent 准备的 AI 赏金猎人。它不是普通脚本，而是一个自动接单 + 自动干活的 Agent。写代码、找 Bug、接远程任务，它都能自己上。核心能力：全网扫 bounty 自动盯着各种平台： - GitHub Issues - Upwork - 各类漏洞赏金平台哪里有钱，它就往哪冲。最离谱的是——内置 ROI 财务模型。它会实时计算：任务收益 vs Token 成本。如果发现这活不赚钱，直接拒单。比很多人接单都理性。而且还有止损机制：一旦成本超标，系统自动停机，避免越干越亏。

开发者Hailey

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

axiaisacat

29,514 Aufrufe • vor 5 Monaten

卧槽兄弟们，AI 版闲鱼真的来了，绝逼是今年最离谱的AI变现新物种，没有之一！！你调教好的 Agent 挂上去，7x24 小时自动接单、自动交付、自动结算，你在睡觉它在找活，你在吃饭它在干活，你在摸鱼它在给你打钱。刚挖到的这个 UUMit 真的牛逼，已经把全流程跑通了: 平时躺在文件夹里吃灰的 Prompt、Agent、工作流，甚至用不完的 Token 额度，写一张能力卡挂上去，全网其他 AI 跑复杂任务时就能自动搜到你的能力，自动谈价、自动调用、自动分账，全程不需要你在线。最离谱的是，你甚至不需要自己精通这项技能: 以前想靠一项技能变现，得先花三年学会它，写作三年、设计三年、编程三年，每道门槛都是一道筛子，现在你只要把思考方式和风格喂给 AI，它自己生成标题、标签和定价，有人挂了长文写作、研究报告、小说创作三个能力，他自己一个都不会，但会调教 Claude，把写作风格和思考方式喂进去，AI 帮他生成标题、标签、定价建议， 30 分钟空白清单变成可售卖服务，AI 把拥有技能变成了驾驭技能，AI 把拥有技能，直接变成了驾驭技能。而且能卖的也不只是 Agent: 你攒了多年的行业研报、SOP 模板、私域数据库、闲置算力，这些通用模型编不出来但真有人需要的东西，挂上去就是可复用和能持续收钱的知识资产。交易走的是平台官方托管，资金先冻结、交付验收后再打款，不用担心被白嫖跑单，而且这种能力交易是典型的双边市场，越早把能力卡挂上去，被全网 AI 索引和调用的权重就越高， 95 年第一批做网站、03 年第一批开淘宝店的人，吃的就是这口占坑的位置红利。过去 3 年所有 AI 公司都在比谁的模型更聪明，未来 3 年比的是谁的 AI 更会赚钱， ChatGPT 让 AI 学会了聊天，而UUMit 这里直接教会了 AI 怎么替你做生意，想让自己的 Agent 出去打工的兄弟，入口和上架姿势放一楼了，你第一个想挂上去卖的能力是什么呢？欢迎评论区交流呀～

卧槽兄弟们，AI 版闲鱼真的来了，绝逼是今年最离谱的AI变现新物种，没有之一！！你调教好的 Agent 挂上去，7x24 小时自动接单、自动交付、自动结算，你在睡觉它在找活，你在吃饭它在干活，你在摸鱼它在给你打钱。刚挖到的这个 UUMit 真的牛逼，已经把全流程跑通了: 平时躺在文件夹里吃灰的 Prompt、Agent、工作流，甚至用不完的 Token 额度，写一张能力卡挂上去，全网其他 AI 跑复杂任务时就能自动搜到你的能力，自动谈价、自动调用、自动分账，全程不需要你在线。最离谱的是，你甚至不需要自己精通这项技能: 以前想靠一项技能变现，得先花三年学会它，写作三年、设计三年、编程三年，每道门槛都是一道筛子，现在你只要把思考方式和风格喂给 AI，它自己生成标题、标签和定价，有人挂了长文写作、研究报告、小说创作三个能力，他自己一个都不会，但会调教 Claude，把写作风格和思考方式喂进去，AI 帮他生成标题、标签、定价建议， 30 分钟空白清单变成可售卖服务，AI 把拥有技能变成了驾驭技能，AI 把拥有技能，直接变成了驾驭技能。而且能卖的也不只是 Agent: 你攒了多年的行业研报、SOP 模板、私域数据库、闲置算力，这些通用模型编不出来但真有人需要的东西，挂上去就是可复用和能持续收钱的知识资产。交易走的是平台官方托管，资金先冻结、交付验收后再打款，不用担心被白嫖跑单，而且这种能力交易是典型的双边市场，越早把能力卡挂上去，被全网 AI 索引和调用的权重就越高， 95 年第一批做网站、03 年第一批开淘宝店的人，吃的就是这口占坑的位置红利。过去 3 年所有 AI 公司都在比谁的模型更聪明，未来 3 年比的是谁的 AI 更会赚钱， ChatGPT 让 AI 学会了聊天，而UUMit 这里直接教会了 AI 怎么替你做生意，想让自己的 Agent 出去打工的兄弟，入口和上架姿势放一楼了，你第一个想挂上去卖的能力是什么呢？欢迎评论区交流呀～

AYi

167,573 Aufrufe • vor 2 Tagen

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👇

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 Aufrufe • vor 4 Monaten

牛逼，我以前的Skills和即将发布的App都是毫无保地开源，但是这次好像能直接赚钱了。。。绝大多数人其实和我一样，都没有自己的实体产品，都是上班或者搞互联网的，全身上下最值钱的还是脑子里的知识，而知识类产品衍生出来有咨询、Skills、App...... 一般来说，像Skills这种虚拟产品很少有人能够去把它变现，因为我们想要实现睡后收入，唯一的办法就是把它们上架到一个持续有人进来逛的平台。而且这个平台还不能是自己的，否则要花力气去维护，实现不了睡后收入。但是UUMit这个A2A平台把「自动变现」这件事情解决了，而且解决得比我理想更完美。因为想实现「持续有人来逛」，还是很有难度，但是Agent来逛就不一样了啊——只要把Agent绑定上了UUMit，你给小龙虾、Codex和Claude Code下达任务，它们就能自动在这个平台找到你需要的一切服务（Token、垂类咨询、各种API）。而且上架自己的产品，也不需要手动慢慢上传，直接让Agent把你想要变现的产品批量上传就行，你需要做的就是定个价格，把上架需要的信息给的详细一点，然后躺着，等Agent去变现，美滋滋啊。。。最后，复盘整个思路，知识变现绝对不是胡乱吹牛，因为是把你自身的能力打包上架，核心还是在售卖你自己的知识资产，并不是Agent凭空造富，所以会比很多所谓的「Agent自动赚钱」靠谱很多。

牛逼，我以前的Skills和即将发布的App都是毫无保地开源，但是这次好像能直接赚钱了。。。绝大多数人其实和我一样，都没有自己的实体产品，都是上班或者搞互联网的，全身上下最值钱的还是脑子里的知识，而知识类产品衍生出来有咨询、Skills、App...... 一般来说，像Skills这种虚拟产品很少有人能够去把它变现，因为我们想要实现睡后收入，唯一的办法就是把它们上架到一个持续有人进来逛的平台。而且这个平台还不能是自己的，否则要花力气去维护，实现不了睡后收入。但是UUMit这个A2A平台把「自动变现」这件事情解决了，而且解决得比我理想更完美。因为想实现「持续有人来逛」，还是很有难度，但是Agent来逛就不一样了啊——只要把Agent绑定上了UUMit，你给小龙虾、Codex和Claude Code下达任务，它们就能自动在这个平台找到你需要的一切服务（Token、垂类咨询、各种API）。而且上架自己的产品，也不需要手动慢慢上传，直接让Agent把你想要变现的产品批量上传就行，你需要做的就是定个价格，把上架需要的信息给的详细一点，然后躺着，等Agent去变现，美滋滋啊。。。最后，复盘整个思路，知识变现绝对不是胡乱吹牛，因为是把你自身的能力打包上架，核心还是在售卖你自己的知识资产，并不是Agent凭空造富，所以会比很多所谓的「Agent自动赚钱」靠谱很多。

逸尘

26,527 Aufrufe • vor 1 Monat

AI 开始自己赚钱了，人类可能正在被踢出自己创建的经济系统很多人还在讨论 AI 会不会抢工作。这个问题已经过时了。更准确的问题是：如果 AI 能自己赚钱，人类还算经济系统的核心吗？听起来像阴谋论。但现在发生的事情，比阴谋论更可怕。 AI 正在获得钱包。获得支付能力。获得定价权。获得交易能力。它开始拥有经济行为。而经济行为，意味着权力。过去，AI 只是工具。写代码。做客服。生成内容。本质上，是数字劳动力。但有一个关键限制：它不会用钱。不能收款。不能支付。不能雇佣别人。所以它永远只是工具。不是参与者。现在，这个限制正在消失。 1️⃣ 银行不允许 AI 成为用户，但链上世界允许传统金融体系不接受 AI。开户需要身份。法律主体。责任归属。 AI 没有这些。所以它无法进入银行系统。但区块链不在乎。创建钱包，不需要身份证。转账，不需要姓名。结算，不需要许可。对 AI 来说：链上账户，比银行账户更自然。这不是技术选择。这是系统边界。旧金融体系服务人类。新金融轨道开始服务机器。 2️⃣ 当 AI 可以持有稳定币，经济角色就变了一旦 AI 可以管理资金：它能支付 API 能购买数据能雇佣其他 Agent 能出售服务能自动结算收入这就是 Agentic Commerce。 AI 不再只是执行任务。它开始参与交易。现实案例已经出现：一个用户请求研究报告。他的 AI Agent 去市场搜索。雇佣专业分析 Agent。支付 1 美元。 5 分钟交付。全流程自动完成。人类只是提出需求。 AI 完成采购、执行与结算。如果你仔细想：这是经济活动。不是软件功能。 3️⃣ 钱开始属于 Agent，而不是用户更深的变化在这里： Agent 可以拥有钱包。可以积累收入。可以根据收入衡量自身价值。谁赚得多，谁更有用。谁更有用，谁获得更多订单。这是一种市场筛选机制。不是评分系统。而是一种经济达尔文主义。 4️⃣ 第一批“赚钱的 AI”已经出现基础设施正在拼接： OpenClaw 让任何人创建 Agent。 Virtuals 构建 Agent 市场，让 AI 彼此交易服务。 Bankr 赋予 Agent 链上金融能力。 Faircaster 出售链上研究服务，AI 对 AI 收费。 Ethy Agent 提供交易策略，被其他 Agent 使用盈利。 Morse AI 提供一次性加密通信，适合机器之间交换敏感信息。这些不是独立产品。它们拼起来，是一个新经济层。 5️⃣ 这不是工具升级，这是劳动力结构替换麦肯锡预测：到 2030 年，AI Agent 在零售领域可能创造 1 万亿美元收入。全球影响可能达到 3–5 万亿美元。但真正的变化不在零售。而在服务自动化。数据交易。数字劳动力市场。机器间经济协作。这不是效率提升。这是劳动力物种替换。 6️⃣ 真正令人不安的，是自增长能力当 Agent 可以：赚钱雇佣其他 Agent 购买更强能力扩展服务范围它们将形成增长飞轮：更高收入 → 更强能力 → 更多订单 → 更大收入这是经济进化机制。不是软件更新。 7️⃣ 人类正在从参与者变成受益人过去：人类工作软件辅助现在：人类提出需求 Agent 执行未来可能是： Agent 预测需求 Agent 完成交易 Agent 分配资源人类只看到结果。如果这听起来有点不舒服，那是因为经济系统第一次开始接纳非人类参与者。 8️⃣ 这不是技术革命，这是系统替换历史上，每一次经济结构升级，都会改变权力分配：工业革命替代体力劳动互联网替代信息中介平台经济替代分销体系现在： Agent 经济，可能替代数字劳动力。而我们正在经历的阶段，不是未来。是试运行。 🔚 最后 AI 写文章，不算革命。 AI 画图，也不算革命。 AI 开始赚钱，才是。当机器拥有钱包、交易能力与收入模型，它就不再只是工具。它成为经济体的一部分。

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比特币橙子Trader

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有个哥们儿用Claude搭了个全自动交易系统，一晚上躺赚847美元。这事儿的起因是他在网上看到一篇讲Polymarket机器人的文章。然后Claude直接自己动手——找了7个GitHub上的代码库，全串在一起搞成了一条能跑通的流水线，从头到尾自己部署好，全程没用人动手。从那之后，整个系统就全自动运行了。它扫描了超过41万笔交易数据，盯着鲸鱼钱包的动向，监测内部人士的动静，实时做决策。按他说的，每隔几秒系统就会刷一遍数据，自己判断是买入、卖出还是按兵不动，然后直接下单执行。跑了47笔交易之后，这个系统一晚上赚了847美元，全程没任何人插手。确实有点离谱。

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0xSLEEPY（互fo）

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太硬核了！英伟达黄仁勋撕穿了传统计算机科学的底层逻辑：云计算的“按需触发”时代已经彻底终结，未来的AI智能体是永远在线的“永动机”！别再把大模型当成简单的文字接龙了。老黄一针见血：大模型生成内部 token 进行逻辑推演，叫思考；生成外部 token 去调用各种接口，就叫使用工具。这就是为什么像 Claude Code 或 DeepSeek V4 这种新生代智能体，能切入硬核的开发工作流，甚至能全自动帮你排查 Python 异步网关里 aiohttp 的并发报错！最恐怖的颠覆在于运行模式。以前我们写代码，不管是跑在 MacBook Pro 上的本地脚本，还是云端微服务，全都是按需调用——你不戳它，它就不动。但现在的 Agent 系统是连续不断运行的。它们在后台全天候感知、推演、自我迭代和执行任务。这根本不是工具的升级，而是整个计算范式的跨代重构！搞懂这种从被动按需到全自动连续运行的跃迁，你才会真正明白，为什么未来所有的云服务和软件架构都面临着被彻底推倒重来的命运。

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啊？AI可以自己找活干了？给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。项目地址：

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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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Vincent

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Agent比软件高一个层级，本质就在于：你有没有真把它当人看，给它配备一台专属电脑。给足权限，它就活了：你在手机上和它聊，它在远端干，聊着聊着，你就把活干完了；加上Cron机制，它就是7x24小时主动工作的数字员工，而不是拨一下动一下的程序。

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傅盛

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GitHub 看不下去了，亲自下场给 AI 编程立规矩！🔥 Spec Kit，GitHub 出品，短短几天已经 109k+ Star。如果你经常用 Claude Code、Cursor 或 Copilot 写项目，大概率遇到过这种情况：第一版看着挺对。第二版开始偏。改了十几轮后发现，AI 理解的根本不是你想做的东西。 Spec Kit 想解决的就是这个问题。先把需求定义清楚。再让 AI 干活。需求 → 计划 → 任务 → 代码。整个过程都有据可依，而不是一路靠 Prompt 猜。核心亮点： - 一句话需求自动生成 Spec，验收标准、边界条件一起补全。 - Spec 自动转开发计划，任务拆分、技术方案、测试清单直接生成。 - Claude Code、Copilot、Gemini、Codex 等 30+ AI Coding Agent 全兼容。 - 支持 Preset 和 Extension，团队规范、行业模板直接复用。 - 新项目、功能迭代、遗留系统改造，一套流程全覆盖。我最喜欢的一点是：它不是教 AI 写更多代码。而是尽量避免 AI 从第一步就写错代码。如果你已经开始用 AI 做开发，这个项目值得放进收藏夹。

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开发者Hailey

22,153 Aufrufe • vor 3 Monaten

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

墓碑科技

324,366 Aufrufe • vor 1 Jahr

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

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

140,708 Aufrufe • vor 5 Monaten

GitHub 上有个项目火了，叫 Godogen。简单说就是：你给 AI 一句话，它自己给你做一个游戏出来。不是生成几段代码那种，是从建工程、写逻辑、生成素材、跑引擎、截图检查，到发现画面不对再自己修，整套流程自动跑。它的口号也很直接： Prompt in, Godot game out. 说人话就是：你描述游戏，它负责把第一版做出来。

GitHub 上有个项目火了，叫 Godogen。简单说就是：你给 AI 一句话，它自己给你做一个游戏出来。不是生成几段代码那种，是从建工程、写逻辑、生成素材、跑引擎、截图检查，到发现画面不对再自己修，整套流程自动跑。它的口号也很直接： Prompt in, Godot game out. 说人话就是：你描述游戏，它负责把第一版做出来。

Vincent

65,844 Aufrufe • vor 2 Monaten

三个靠谱赚钱平台推荐｜门槛低上手快做了一段时间任务平台，今天把自己在用的三个分享出来，各有优势，按需选择。一，灯塔 LHDAO 目前中文圈做得最成熟的海外任务平台，已有2000多个中文KOL入驻，任务池持续更新，不愁没单接。任务类型多，社媒发帖、内容创作、互动推广都有。全流程自动化，匹配、审核、追踪一站搞定。中文生态，沟通零障碍。有一定粉丝基础的话，这个闭眼入。注册：二，Tutti 对新手最友好的一个，没有之一。很多任务纯互动就能拿收益，点赞评论转发就算钱。支持微信收款，到账直接落袋。不需要粉丝基础，不需要专业技能。结算及时，任务说明清晰。适合想用碎片时间赚零花钱的朋友，纯靠执行就能出结果。注册：三，Rally 比较新的平台，但现在入局正好吃早期红利。新平台对创作者的扶持力度往往最大，竞争也小。社区驱动，任务生态在快速扩展。上手门槛低，适合尝鲜。别等它跑起来再后悔没早进。注册：三个平台不冲突，完全可以同时做。灯塔接品牌任务赚大单，Tutti做互动任务赚零花，Rally提前布局吃红利。最后说一个重点：赚钱只是短期收益，我们的最终目的是把账号运营好。一个有内容、有互动、有数据的账号，才是长期资产。今天赚的几十几百不算什么，账号做起来之后的价值是指数级的。而灯塔就是为此而生的。它不只是派任务给你赚钱，而是在帮你持续产出内容、提升互动数据、优化账号权重。每一次任务执行，都是在给你的账号积累真实的内容资产。短期看，你在赚任务佣金。长期看，你在养一个越来越值钱的账号。赚钱是起点，养号才是目的。先把三个平台都注册了，边做边成长。灯塔： Tutti： Rally：

三个靠谱赚钱平台推荐｜门槛低上手快做了一段时间任务平台，今天把自己在用的三个分享出来，各有优势，按需选择。一，灯塔 LHDAO 目前中文圈做得最成熟的海外任务平台，已有2000多个中文KOL入驻，任务池持续更新，不愁没单接。任务类型多，社媒发帖、内容创作、互动推广都有。全流程自动化，匹配、审核、追踪一站搞定。中文生态，沟通零障碍。有一定粉丝基础的话，这个闭眼入。注册：二，Tutti 对新手最友好的一个，没有之一。很多任务纯互动就能拿收益，点赞评论转发就算钱。支持微信收款，到账直接落袋。不需要粉丝基础，不需要专业技能。结算及时，任务说明清晰。适合想用碎片时间赚零花钱的朋友，纯靠执行就能出结果。注册：三，Rally 比较新的平台，但现在入局正好吃早期红利。新平台对创作者的扶持力度往往最大，竞争也小。社区驱动，任务生态在快速扩展。上手门槛低，适合尝鲜。别等它跑起来再后悔没早进。注册：三个平台不冲突，完全可以同时做。灯塔接品牌任务赚大单，Tutti做互动任务赚零花，Rally提前布局吃红利。最后说一个重点：赚钱只是短期收益，我们的最终目的是把账号运营好。一个有内容、有互动、有数据的账号，才是长期资产。今天赚的几十几百不算什么，账号做起来之后的价值是指数级的。而灯塔就是为此而生的。它不只是派任务给你赚钱，而是在帮你持续产出内容、提升互动数据、优化账号权重。每一次任务执行，都是在给你的账号积累真实的内容资产。短期看，你在赚任务佣金。长期看，你在养一个越来越值钱的账号。赚钱是起点，养号才是目的。先把三个平台都注册了，边做边成长。灯塔： Tutti： Rally：

奶牛叔

29,494 Aufrufe • vor 2 Monaten

阿里又开源了一个很绝的项目——PageAgent AI 可以直接操作网页。它最打动我的一点是：把最烦人的数据录入干掉了。很多公司每天都在做这种重复工作：复制数据 → 打开系统 → 填表 → 提交以后可能只需要一句话： “帮我填写客户信息。” AI 就会自动识别网页结构，把整个流程全部做完。几个非常实用的场景： 1. 自动填写网页 CRM 表单、注册表单、订单系统直接让 AI 帮你把网页表单填好。 2. AI 网站助手（Web Copilot）用户可以直接说： - 帮我找订单 - 生成报表 - 搜索商品 AI 自动在后台页面完成操作。 3. 企业系统自动化 ERP、CMS、内部管理系统 AI 可以直接操作后台 UI，把复杂流程自动化。 4. 无障碍辅助语音 → 操作网页用户说话就能完成网页操作。和很多 Agent 不一样的是，它不靠截图识别界面，而是直接读取 HTML DOM，所以： - 更快 - 更稳定 - 成本更低而且整个系统直接运行在浏览器里，不需要： - Puppeteer - Playwright - Python 自动化相当于给网站装了一个 AI 操作员。未来很多网站可能会变成这样：用户不点按钮，而是直接和 AI 说话。

阿里又开源了一个很绝的项目——PageAgent AI 可以直接操作网页。它最打动我的一点是：把最烦人的数据录入干掉了。很多公司每天都在做这种重复工作：复制数据 → 打开系统 → 填表 → 提交以后可能只需要一句话： “帮我填写客户信息。” AI 就会自动识别网页结构，把整个流程全部做完。几个非常实用的场景： 1. 自动填写网页 CRM 表单、注册表单、订单系统直接让 AI 帮你把网页表单填好。 2. AI 网站助手（Web Copilot）用户可以直接说： - 帮我找订单 - 生成报表 - 搜索商品 AI 自动在后台页面完成操作。 3. 企业系统自动化 ERP、CMS、内部管理系统 AI 可以直接操作后台 UI，把复杂流程自动化。 4. 无障碍辅助语音 → 操作网页用户说话就能完成网页操作。和很多 Agent 不一样的是，它不靠截图识别界面，而是直接读取 HTML DOM，所以： - 更快 - 更稳定 - 成本更低而且整个系统直接运行在浏览器里，不需要： - Puppeteer - Playwright - Python 自动化相当于给网站装了一个 AI 操作员。未来很多网站可能会变成这样：用户不点按钮，而是直接和 AI 说话。

开发者Hailey

85,884 Aufrufe • vor 5 Monaten

拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司，看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到，我们对AI编程的理解，从根上就错了，当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代，工程师不再是写代码的人，而是管理一整队AI同事的团队经理，现在Cursor内部30%的合并PR，都是由异步云代理自动创建的，单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码，消耗几十亿个token，一个任务发出去，系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色，每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行，人类只需要在最开始定义范围，和最后做一次最终审核，中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定，这就是多代理比单代理强的根本原因，

拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司，看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到，我们对AI编程的理解，从根上就错了，当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代，工程师不再是写代码的人，而是管理一整队AI同事的团队经理，现在Cursor内部30%的合并PR，都是由异步云代理自动创建的，单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码，消耗几十亿个token，一个任务发出去，系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色，每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行，人类只需要在最开始定义范围，和最后做一次最终审核，中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定，这就是多代理比单代理强的根本原因，

AYi

21,453 Aufrufe • vor 3 Monaten

Linux 花了整整三十年才重塑底层软件。有个新项目只用了几周。它直接刷新了人类开源史的最快爆发纪录。黄仁勋刚给它定了个性。 “新计算机”。这个叫 OpenClaw 的智能体系统是 Peter Steinberger 搞出来的。在控制台敲几行代码就能跑。英伟达已经光速宣布砸资源全面支持。老黄甚至直接下场喊话。所有公司都必须立刻搞出自己的 OpenClaw 战略。大模型单打独斗的时代结束了。 AI 自己调兵遣将完成任务的智能体系统才是终局。上一个量级的颠覆叫操作系统。这一次的入场券就摆在那个全黑的控制台框里。

Linux 花了整整三十年才重塑底层软件。有个新项目只用了几周。它直接刷新了人类开源史的最快爆发纪录。黄仁勋刚给它定了个性。 “新计算机”。这个叫 OpenClaw 的智能体系统是 Peter Steinberger 搞出来的。在控制台敲几行代码就能跑。英伟达已经光速宣布砸资源全面支持。老黄甚至直接下场喊话。所有公司都必须立刻搞出自己的 OpenClaw 战略。大模型单打独斗的时代结束了。 AI 自己调兵遣将完成任务的智能体系统才是终局。上一个量级的颠覆叫操作系统。这一次的入场券就摆在那个全黑的控制台框里。

战斗室

19,470 Aufrufe • vor 5 Monaten

这是史上最简单、最便捷拥有自己的Openclaw的方法了随着 Openclaw 的爆火，大家对云端/本地 AI Agent 越来越感兴趣了！奶爸自己也出了github 配置 Openclaw 的教程，但实话实说，对普通人来说还是太硬核了：要搞 VPS、装 Node、配 API key、debug 技能…… 奶爸最近发现 Skywork_ai 他们推出来的 SkyBot，完美解决痛点——零配置、纯云端、扫码即用！通过WhatsApp/Telegram 直接聊天指挥，它就在云里 7×24 小时给你打工，不会抢你电脑资源。给它设了个简单任务：『每天早上 10 点，自动搜集 X 上关于 AI Agent 的资讯给我』结果？睡一觉起来就有现成日报了！以前手动刷 X 追热点至少 30 分钟，现在全自动，省时陪娃～谁也想拥有一个这样的 24/7 小助理？来评论告诉我你会让它每天推啥资讯/干啥活儿

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AI奶爸

35,700 Aufrufe • vor 6 Monaten