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OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。

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Vincent

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有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。 不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。 最狠的是它内置了81个技能，能直接操控 iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。 还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。
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1. SCRIBE ChatGPT用于如何做的指南和教程。 SCRIBE能记录下你的工作流程，生成一步一步的可视化指南，并让AI自动嵌入生成的自动化说明文档。 教会任何人在互联网上做任何事情。
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建议每个用独立 Mac、而且电脑里没啥敏感数据的朋友，都去试试 Codex。 很简单，几步就搞定：先登你的 OpenAI 账户，开个 20 美元的会员。然后在设置里把那个 Computer Use 功能装上，再给 Codex 开一下屏幕录制和辅助功能的权限。 完事儿之后，Codex 就能帮你接管电脑了。 我随手测了一下，让它帮我在新加坡租个房。结果它还真就自己打开中介网站，一本正经地在那儿翻房源了😆 ——感觉可以当半个助理使，挺有意思。
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建议每个用独立 Mac、而且电脑里没啥敏感数据的朋友，都去试试 Codex。 很简单，几步就搞定：先登你的 OpenAI 账户，开个 20 美元的会员。然后在设置里把那个 Computer Use 功能装上，再给 Codex 开一下屏幕录制和辅助功能的权限。 完事儿之后，Codex 就能帮你接管电脑了。 我随手测了一下，让它帮我在新加坡租个房。结果它还真就自己打开中介网站，一本正经地在那儿翻房源了😆 ——感觉可以当半个助理使，挺有意思。

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用了一段时间 Seedance 2.0，我用了几百次，试着做了短剧、商业广告、文旅宣传片、生活互动小视频、个人vlog，聊点真实感受。 AI 视频从"生成"进入了"创作"时代。以前我们在"用 AI 做视频"，现在是"用 AI 拍片"。 它重塑的不是某一个功能，而是整个创作流程： 以前你得分别处理文案、素材、剪辑、音效，现在你把想法、参考图、一段旋律一股脑丢给它，出来的东西——是一个完整的、有声音的、有叙事的视频。 最让我意外的是它的理解力。你用自然语言描述"主角从疲惫切换到放松的表情变化"，它真的能演出来。不是那种僵硬的 AI 味表演，是有节奏的、有呼吸感的。 说"划时代"可能有点大，但至少有三件事回不去了： 不会再接受"角色换个镜头就变脸" 不会再接受"视频和声音各做各的" 不会再接受"只能靠文字描述，不能喂参考素材" 这才是 AI 视频该有的样子。
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Adam也叫吉米

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最近爆火的 AI 视频，我拿自己的 IP 小人复刻了一遍 方法很简单： 把原视频提示词丢给 AI，让它根据你的角色重新改写，再用 Gemini 跑一遍 几分钟，一个属于自己的版本就出来了 AI 现在最大的变化，就是把很多以前需要专业团队做的事情，交给了普通人 提示词我放在评论区了，大家还有没有更好的玩法？一起分享一下
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Suu

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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
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Moonlight🌙月光🐕 狗宝真帅

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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。
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sleepy.md

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全自动科学论文工厂，它真的来了。 你该看看这个新仓库。 之前那个中国大学生搞了个MiroFish，做实时社会模拟；字节跳动那边出了OpenViking，把记忆结构化；还有Percepta，把数学计算直接嵌进大模型的权重里；吴恩达那边也推了个Context Hub，相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口： 现在，AutoResearchClaw 刚在 GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。 仓库上线几个小时，就拿了差不多 4k 星。 给一个原始的想法进去，出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。 它背后跑的是真正的代理系统： · 自己做实验：写代码、跑测试、读日志，崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉：走硬核四层验证，对接真实科学数据库，没有假引用 · 格式也挑不出毛病：图表自动生成，LaTeX 排版，直接对标 NeurIPS / ICML 的标准 挺有意思的悖论是：这东西不会把 arXiv 搞死。 仓库： 当生成一篇论文的成本几乎为零，真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神，会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里，手动淘出真东西。 愿安息吧，五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。 把这几样东西拼在一起看： MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究 你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环，用真数学去验证假设，反复推敲，以远超人类的速度做出真正的突破。 这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上，搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗？代理自己去研究、模拟、验证概率，用科学的方法更新判断，而不是靠猜。 一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代，就这么来了。 存好这套配置。 如果想在 Polymarket 上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarket
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大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑 打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西 具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境 之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了 不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事 用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的
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Vincent | 信号＞噪音

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前两天用了ChatCut我以为它已经很牛了至少在某些程度上能替代剪映，没想到今天部署的这个开源项目OpenMontage更厉害，只需要接入大模型它就能直接帮你写好提示词分镜脚本，有哪里不对的还可以让它改，我刚就说了一句“帮我生成一个15秒的猫和老鼠的视频”，它就给我做了一个这样的视频出来，自从有了AI各行业的压力是越来越大了，以后动画设计那些我感觉越来越多人要失业了。
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我真的被惊呆了 做网页动画，复杂动效 直接用 Codex + HyperFrames， 纯前端代码直接变成自动化视频流水线。 这才是Vibe Coding的正确打开方式（附使用教程）： I 代码写动效，告别打关键帧 让 Agent接管视觉。不用打开AE，不用折腾 AE脚本管家。Codex直接输出 HTML + GSAP缓动和进出场逻辑。创意变成干净、可复用的代码资产，效率直接起飞。 I 云端静默渲染，全自动出片 写完代码还能直接渲片。部署到Vast. ai 或 TensorDock 这类算力平台，给个执行权限，Codex后台就调 hyperframes-cli非交互式导出高清MP4。等于免费多了一个永不宕机的渲染节点。 I 像素级精准 跟那些每次生成都像开盲盒的视觉大模型不一样，这套是纯代码渲染。每一帧的位置、每个转场的时机都你说了算，跑起来稳得一批。 使用教程 比如：让 Agent 自动抓取 GMGN上的 SOL或 BNB 链上聪明钱动向，动态填入写好的数据可视化模板，紧接着调用 HyperFrames一键生成带有时序动效的行情复盘视频 分辨率1920*1080, 帧率每秒30s，总时长15s 整个“数据获取-视频产出”的流程，只需要你的一句话授权！ 代码即视频的时代，真的来了。 项目直达地址： CODEX: HyperFrames: codex://plugins/hyperframes@openai-curated
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小白们辛辛苦苦 Vibe coding 出来的网站，可能只是程序员们的玩物罢了🥲 今天早上在个人站上面加了一个「催 Penny 写代码」的模块，顺便抓取了 GitHub 的日历。扬言「被催多少次，就写多少天代码」。 体验网址： 当时采用的是 来计数，前端限制了 IP 的 limit，结果一个没注意，就被我的程序员朋友「攻击」了，他直接调用了 API 给我刷赞。 我说：这也太狠了，能不能停一下，我不想写十年代码。 他说：不行，我已经出门了，你自己解决吧。 后来问了 AI 赶紧把 换成了 Vercel + Upstash Redis 🥲 朋友美其名曰：你早晚要接触 DDoS 的，不如现在就学一下。 对所有学习 AI 和 Vibe coding 的朋友提个醒： 提防你身边的程序员！😃
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Penny777 🦊

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最近被 gpt 5.3 codex 不说人话搞的有点暴躁, 阅读体验贼差, 特别是读 plan 的 ..... 事无巨细 + 黑话频出 我试过通过在 agents md 里写各种提示词来改善沟通, 但 codex 5.3 就是死活不听话 接着我又想到一个很严肃的问题 「我真的有必要去“阅读”事无巨细 + 黑话频出的plan 嘛? 输入 codex 和输出 codex 这个流程是不是都可以简单的优化一下? 我是不是可以找个小助手帮我解决? 我只看重点?」 所以, 我火速试了一下在 openclaw 里面去调用 codex 来规划, 这里我用的是 MiniMax (official) 的 M2.5, 你可以选择你熟悉的模型, 把一些输入偏好和阅读偏好放入龙虾中, 比如我更希望用表格呈现. 用 openclaw tui 快速跑通流程, 如视频, 左侧是优化版本的 openclaw给我的报告, 右边是 codex 默认的报告. 下一步就可以接入飞书或者discord了.
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海拉鲁编程客

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腾讯这个新模型是真牛逼啊，我之前一直觉得 AI 整理数据就是帮你排个序的打杂活，直到看到把 101 个乱成一团的 SKU 销售数据丢给了腾讯 Hy3，竟然返回了一整套能直接拿去开会的完整分析。 Excel 里分了执行摘要，异常值，定价梯度，重复命名好几个 sheet，它自己用 IQR 把离群的贵价货单独挑了出来，还顺手识别整理了重名的重复 SKU。 最超出预期的是最后同步生成了一份 30 页的汇报 PPT， 所有图表都已经做好，不用再二次调整。 它根本不是在帮你整理数据，是把一个分析师一整个下午的标准化工作，直接还给了你。 当然不是说分析师就失去价值了，需要深度业务洞察和定制化判断的分析，依然要靠真人落地。 而是这种标准化的流程化分析交付，AI 已经能直接做到成品级别，不再是需要反复修改的半成品。
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AYi

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前段时间外网爆火的小人动画，我用 Gemini 复刻了一遍 结果发现……比想象中简单太多了 不用会动画制作，也不用学复杂软件 把提示词稍微修改一下，直接丢给Ai就能够做出这样的小动画 难怪现在越来越多人开始用 AI 做内容 以前需要团队几天完成的东西，现在一个人也能快速尝试 提示词我放下面了，感兴趣可以自己试试👇
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Suu

15,784 次观看 • 1 个月前

全程靠 Google Antigravity 和 Google AI Studio 嘴撸 Vibe coding 的鲜花滤镜平台太好看了！ 谁能想到这些鲜花滤镜，都是就地取材拍摄出来，通过 Prompt 在 AI 里面加工成不同的效果，再叠加用户上传的人像，变成了独一无二的图像和视频。 每一款鲜花，都是一个独一无二的滤镜。能在生活中随意拍摄路边的花花草草，生成自己的专属滤镜。 🥲 AI 太伟大了，0 代码，全程嘴撸，大概 3 天做出来的。唯一有点惆怅的是，接下来要折腾部署了…
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全程靠 Google Antigravity 和 Google AI Studio 嘴撸 Vibe coding 的鲜花滤镜平台太好看了！ 谁能想到这些鲜花滤镜，都是就地取材拍摄出来，通过 Prompt 在 AI 里面加工成不同的效果，再叠加用户上传的人像，变成了独一无二的图像和视频。 每一款鲜花，都是一个独一无二的滤镜。能在生活中随意拍摄路边的花花草草，生成自己的专属滤镜。 🥲 AI 太伟大了，0 代码，全程嘴撸，大概 3 天做出来的。唯一有点惆怅的是，接下来要折腾部署了…

Penny777 🦊

77,934 次观看 • 9 个月前