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Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

Tw93

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Anya Rossi• Live Now

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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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科技俊 | Tech Jun

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我去！image2和seedance2.0简直绝配还记得在视频号上「流量上百万」靠流量日入过千的机器人变形视频吗现在又有羊毛可以薅了而且光变现就有两种方式，第一种直接发布这种视频，我能赚流量的钱第二种，那通过这个视频会有很多的商家来找我给他们做，一单200，这个是我验证过的而且获客也很简单，发两条在自己的视频号上就可以了，土老板很喜欢这个，做出来的视频样式就在下面而且这个平台是「字节官方开白名单的平台」我一定要推荐一下！就是之前我推GPT会员购买的GamsGo做出来的rita 真的一定要去试一下，链接我放下面了，而且这是我实际接到的第一个需求，后面还有一个需求，我下一条就马上写出来给你。真的AI赚钱很轻松而且 Rita 不只是视频生成这一个功能，它一站式集成了 Seedance 2.0、Kling、Runway 这些视频模型，还有 Midjourney、Flux 、image2这些生图模型，Claude、GPT、Gemini 这些对话模型一个平台搞定全部，不用在五六个工具之间反复横跳，效率真的不是提升一点还有一点很实在：新人注册直接送 100 积分，Seedance 2.0 可以先体验再决定要不要付费 Mega 套餐 $11.99 一个月，1200 积分，算下来比官方便宜不少，试错成本低很多。想试试的直接点这个链接，有什么问题直接评论区反馈给我！：

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叫我阿杭

60,231 Aufrufe • vor 3 Monaten

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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大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大，主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个 Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等；家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。我们的depin报告如下他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行）不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：

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Zolo 🌊

40,402 Aufrufe • vor 1 Jahr

Claude Opus 4.8 出来之后，我第一时间拿它做了个小测试。给我们ZenStellar 的 AI 陪伴手链做产品展示页，我一直想做一个能让用户近距离观察手链细节的网站：鼠标移动可以放大看水晶纹理、芯片主珠的细节，像在珠宝展厅里看产品一样。原本以为这种页面至少要折腾半天，结果把手链细节图丢给 Claude Opus 4.8，再给它一段提示词，大概 5 分钟左右，一个可用的 Demo 就出来了。比较惊喜的是，它不只是生成静态网页，而是真的把产品展示逻辑想明白了：悬浮、缩放、视差、灯光效果这些细节都直接帮我做了出来。不过最近直接使用 Claude 其实有点麻烦，我身边不少朋友都遇到过账号限制或者地区问题。我这次是在 ZenMux 里面直接调用 Claude Opus 4.8，用起来就顺手很多，也不用来回切账号或者切平台。对于做独立站、产品展示页或者 Kickstarter 页面的人来说，Claude Opus 4.8 现在已经不是写代码工具了，更像是一个懂设计的前端合伙人。说实话，如果放在两年前，我肯定不会相信一个产品展示页能在几分钟内完成第一版。大家可以从这里进去试试：

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Ashlyn He

32,177 Aufrufe • vor 2 Monaten

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。第一步，去注册，拿到 API key。第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写格式选 OpenAI Chat Completions。第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。完事。回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。

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产品经理老王霸

50,997 Aufrufe • vor 1 Monat

今天大家都约会跨年了吧？是不是饭店爆满？酒店爆满？至于我还在一线奋斗吗？如果回到最底层去看区块链，其实它只解决了一个问题。程序是不是按照约定执行了。 EVM 时代，这个问题的答案是，用全网重复执行来换确定性。所有节点跑一遍同样的程序，用资源浪费换信任。但这个模型一旦遇到复杂程序，就开始崩。状态越复杂，成本越高。逻辑越多，执行越慢。 ZK 的出现，并不是为了让链更快，而是为了换一种证明方式。不是你跑过，而是你能证明你跑对了。问题在于，大多数 ZK 系统，只解决了证明问题，没有解决编程问题。开发者写的依然是“执行逻辑”，只是最后被翻译成电路。而 Miden 真正不一样的地方，在于它一开始就假设。程序不是给机器跑的，是给人验证的。这就是为什么 Miden 要单独设计一套 VM。不是因为 EVM 不够好，而是因为 EVM 从来不是为可证明性而生。 Miden VM 的核心不是 Gas，不是吞吐，而是可组合的证明语义。每一段程序，在设计时就已经被拆解成可以被证明的最小单元。你写代码的时候，不是在思考执行顺序。你是在定义一条可被验证的状态转换路径。这听起来抽象，但它会直接改变开发者的行为方式。在 Miden 上，状态不是默认共享的。状态是本地的、私有的、按需提交证明的。这意味着什么。意味着你不再被迫把所有中间状态暴露给链。你只需要在关键节点，证明结果成立。这对应用层的影响非常大。比如钱包逻辑。在传统模型里，账户状态是公共的。余额、nonce、授权路径，全在链上。在 Miden 的模型里，账户更像一个本地程序。你控制状态。链只验证结果。这让很多过去“不可能”的设计，第一次变得合理。比如复杂账户抽象。比如多步条件执行。比如带隐私的业务逻辑。更重要的是，这套模型天然降低了应用复杂度对链的压力。在 Miden 上，复杂性不会扩散。你写复杂逻辑，只会增加你自己的证明成本，而不会拖慢全网。这和 EVM 体系是反的。 EVM 的复杂性是外溢的。一个复杂合约，会影响所有人。 Miden 的复杂性是内收的。复杂度由使用者自己承担。这背后其实是一种非常明确的价值取向。让写复杂程序的人，为复杂性买单，而不是让整个系统为其兜底。这也是为什么 Miden 更像一台操作系统，而不是一条普通公链。它不是在堆功能，而是在重新划分责任边界。链负责验证正确性。程序负责证明自己。当你站在这个角度看，就会明白 Miden 为什么不急着追 TPS。也不急着推生态数量。因为它赌的是一个长期趋势。链上程序一定会越来越复杂。而复杂程序，必须有更强的可验证结构。如果你只用 Miden 来写简单合约，那你感受不到它的优势。但一旦你开始尝试写有状态的、长期运行的、需要隐私的逻辑。你会发现，传统模型根本撑不住。所以 Miden 的真正目标用户，不是短期应用开发者。而是那些想把“业务逻辑本身”搬到链上的团队。当链不再只是结算层，而开始承载程序可信度。 Miden 这种设计，就会显得非常超前。这也是我对 Miden 的核心判断。它不是为当前周期服务的链。而是在为下一代链上程序，提前搭好运行环境。在 ZK 赛道里，速度会被追平，成本会被压低。真正拉开差距的，只会是编程模型本身。而 Miden，走的是一条非常少有人敢走的路。从源头重写规则，而不是在旧规则上修补。 Miden #Miden #KAITO

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比克大魔王

89,488 Aufrufe • vor 7 Monaten

我不准备把 BerryCode 做成最便宜的中转站。现在市面上有 0.06 倍、0.1 倍、0.2 倍的渠道，我知道这些价格看起来非常诱人，但我现在只能做到 GPT 官网口径 0.28X，也就是 0.4 折，用 1 M token, 综合下来大约在 0.4~0.6 人民币；换句话说，它不是最低价那一档。但我能保证一件事：BerryCode 现在只做纯 GPT。坦诚讲，我的能力还撑不起 Claude 中转。 Claude 封号太严，我承担不起这个风险，也不想为了多卖一个模型，把一个自己都没把握的东西塞给用户。后面我会自己体验一批价格合适、稳定性还不错的 Claude 中转站，如果真的好用，我会直接推荐给大家。但 GPT 对我来说，是另一回事。我现在用 Pro 账号做号池，配合一部分补充渠道去填 token 缺口，即便不卷到全网最低价，毛利润率依然能做到 30% 左右，这个数字对我来说已经够了。我有一个暴论： **你现在能看到的大部分 AI 机会，其实都已经开始走下坡路了。** 中转站最近在推特被骂得很惨，卖数据、掺水、跑路，大家骂得不算冤，因为这个行业确实混进来了太多只想短期收割的人。而且后面中转站这个生意只会越来越不稳定。官方会持续封控各种渠道，低价货源会越来越少，成本会越来越高，如果一个站唯一的竞争力就是便宜，那它迟早会遇到一个问题：成本涨了以后怎么办？ 2C 用户对价格很敏感，你今天用低价把人吸进来，明天成本上升你要涨价，用户凭什么继续用你？所以我现在越来越确定一件事： **中转站最后拼的不是谁便宜，而是谁值得被信任。** 信任从哪里来？我有几个思考：第一，你得有自己的个人 IP。如果一个完全匿名的站跑路，用户连骂谁都不知道；但我这个账号就在这里，几千个关注我的人也都在这里，BerryCode 真出了问题，我不可能装作没发生过。第二，你不能什么模型都往上写。我现在不碰自己没把握的 Claude，不碰我无法承担封控风险的渠道，只做我能解释清楚成本、稳定性和边界的 GPT。第三，你得承认自己不是万能的。我不说 BerryCode 永远不出问题，也不说它多便宜，我只能说我会把每一次问题都摊开讲，把修复过程讲出来，把我能做到的稳定性做到极致。真正长期使用中转站的人，需求和轻量用户是不一样的。轻量用户可能只看今天谁便宜 20%，但那些每天要跑 Codex、Vibe Coding、自动化任务、长上下文任务的人，他们更关心的是：会不会突然跑路？会不会掺模型？会不会偷偷改请求？会不会跑到一半没额度？出了问题有没有人处理？尤其是国内那些真的在用 AI 做业务的人，他们并不只是想省几块钱，他们想要的是一个能长期放在工作流里的入口。这也是我为什么选择用更稳的方式做 BerryCode。一个 Pro 账号 1400 左右，我拿它做号池，成本不低，但我心里踏实；我宁愿少赚一点，也不想把整个站建在自己都解释不清楚的便宜渠道上。坦诚讲，我为什么要做中转站？第一，肯定是赚钱。去年炒币负债以后，我现在确实很需要现金流，这个没什么好装的，来推特的人也不是为了单纯装逼，大家都要吃饭。第二，我的推特一个月涨了 4200 个粉，但我前阵子很迷茫，不知道该把这些流量导向哪里。推特上很多商业模式，本质还是拉人头，做应用也好，做服务也好，很多钱来得快，但不一定长久。中转站当然也不是一个完美的行业，但只要我不赚那些没良心的钱，只要我真的能给用户提供稳定、透明、可用的服务，那这个钱我觉得可以由我来赚。第三，这一个礼拜搭 BerryCode，我认识了很多以前接触不到的人。有做政务网站的，有用 AI Vibe Coding 做产品的，有自己搭工作流的，有在公司里偷偷把 AI 引进业务流程的。我每天通宵改代码、测接口、修登录、修支付、修人机验证，虽然累，但我很久没有这么强烈地感觉到，自己正站在一个还在生长的行业里。这个感觉有点像早年的币圈。混乱是真的混乱，但开放也是真的开放；风险是真的风险，但机会也是真的机会。所以从今天开始，BerryCode 正式进入压力测试和拉新阶段。活动很简单：充 20，送 10 平台额度；充 200，送 100 平台额度；最高充 2000，送 1000 平台额度。我需要通过真实用户的使用，知道服务器、号池、支付、监控、客服到底要做到什么程度，才算是一个能长期运营的站。如果你只是想找全网最低价，那 BerryCode 大概率不是最适合你的。但如果你想找一个价格不离谱、模型边界讲清楚、出了问题有人处理、愿意长期把信任一点点攒起来的 GPT 中转站，可以来试试。后面这个群也不叫 BerryCode 交流群了。我想把它叫做：才谷和他的朋友们。欢迎体验，也欢迎挑毛病。我现在最需要的不是一句“支持”，而是真实用户把问题砸到我脸上，然后我一个一个修掉。

我不准备把 BerryCode 做成最便宜的中转站。现在市面上有 0.06 倍、0.1 倍、0.2 倍的渠道，我知道这些价格看起来非常诱人，但我现在只能做到 GPT 官网口径 0.28X，也就是 0.4 折，用 1 M token, 综合下来大约在 0.4~0.6 人民币；换句话说，它不是最低价那一档。但我能保证一件事：BerryCode 现在只做纯 GPT。坦诚讲，我的能力还撑不起 Claude 中转。 Claude 封号太严，我承担不起这个风险，也不想为了多卖一个模型，把一个自己都没把握的东西塞给用户。后面我会自己体验一批价格合适、稳定性还不错的 Claude 中转站，如果真的好用，我会直接推荐给大家。但 GPT 对我来说，是另一回事。我现在用 Pro 账号做号池，配合一部分补充渠道去填 token 缺口，即便不卷到全网最低价，毛利润率依然能做到 30% 左右，这个数字对我来说已经够了。我有一个暴论：你现在能看到的大部分 AI 机会，其实都已经开始走下坡路了。中转站最近在推特被骂得很惨，卖数据、掺水、跑路，大家骂得不算冤，因为这个行业确实混进来了太多只想短期收割的人。而且后面中转站这个生意只会越来越不稳定。官方会持续封控各种渠道，低价货源会越来越少，成本会越来越高，如果一个站唯一的竞争力就是便宜，那它迟早会遇到一个问题：成本涨了以后怎么办？ 2C 用户对价格很敏感，你今天用低价把人吸进来，明天成本上升你要涨价，用户凭什么继续用你？所以我现在越来越确定一件事：中转站最后拼的不是谁便宜，而是谁值得被信任。信任从哪里来？我有几个思考：第一，你得有自己的个人 IP。如果一个完全匿名的站跑路，用户连骂谁都不知道；但我这个账号就在这里，几千个关注我的人也都在这里，BerryCode 真出了问题，我不可能装作没发生过。第二，你不能什么模型都往上写。我现在不碰自己没把握的 Claude，不碰我无法承担封控风险的渠道，只做我能解释清楚成本、稳定性和边界的 GPT。第三，你得承认自己不是万能的。我不说 BerryCode 永远不出问题，也不说它多便宜，我只能说我会把每一次问题都摊开讲，把修复过程讲出来，把我能做到的稳定性做到极致。真正长期使用中转站的人，需求和轻量用户是不一样的。轻量用户可能只看今天谁便宜 20%，但那些每天要跑 Codex、Vibe Coding、自动化任务、长上下文任务的人，他们更关心的是：会不会突然跑路？会不会掺模型？会不会偷偷改请求？会不会跑到一半没额度？出了问题有没有人处理？尤其是国内那些真的在用 AI 做业务的人，他们并不只是想省几块钱，他们想要的是一个能长期放在工作流里的入口。这也是我为什么选择用更稳的方式做 BerryCode。一个 Pro 账号 1400 左右，我拿它做号池，成本不低，但我心里踏实；我宁愿少赚一点，也不想把整个站建在自己都解释不清楚的便宜渠道上。坦诚讲，我为什么要做中转站？第一，肯定是赚钱。去年炒币负债以后，我现在确实很需要现金流，这个没什么好装的，来推特的人也不是为了单纯装逼，大家都要吃饭。第二，我的推特一个月涨了 4200 个粉，但我前阵子很迷茫，不知道该把这些流量导向哪里。推特上很多商业模式，本质还是拉人头，做应用也好，做服务也好，很多钱来得快，但不一定长久。中转站当然也不是一个完美的行业，但只要我不赚那些没良心的钱，只要我真的能给用户提供稳定、透明、可用的服务，那这个钱我觉得可以由我来赚。第三，这一个礼拜搭 BerryCode，我认识了很多以前接触不到的人。有做政务网站的，有用 AI Vibe Coding 做产品的，有自己搭工作流的，有在公司里偷偷把 AI 引进业务流程的。我每天通宵改代码、测接口、修登录、修支付、修人机验证，虽然累，但我很久没有这么强烈地感觉到，自己正站在一个还在生长的行业里。这个感觉有点像早年的币圈。混乱是真的混乱，但开放也是真的开放；风险是真的风险，但机会也是真的机会。所以从今天开始，BerryCode 正式进入压力测试和拉新阶段。活动很简单：充 20，送 10 平台额度；充 200，送 100 平台额度；最高充 2000，送 1000 平台额度。我需要通过真实用户的使用，知道服务器、号池、支付、监控、客服到底要做到什么程度，才算是一个能长期运营的站。如果你只是想找全网最低价，那 BerryCode 大概率不是最适合你的。但如果你想找一个价格不离谱、模型边界讲清楚、出了问题有人处理、愿意长期把信任一点点攒起来的 GPT 中转站，可以来试试。后面这个群也不叫 BerryCode 交流群了。我想把它叫做：才谷和他的朋友们。欢迎体验，也欢迎挑毛病。我现在最需要的不是一句“支持”，而是真实用户把问题砸到我脸上，然后我一个一个修掉。

自己修行的才谷

10,497 Aufrufe • vor 3 Monaten

MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问题，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率：如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 10 倍，体验是非常爽的毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型

MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问题，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率：如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 10 倍，体验是非常爽的毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型

歸藏(guizang.ai)

26,998 Aufrufe • vor 2 Monaten

很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题：怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。当一条链从设计上就是 AI-native 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉，创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。这类差异在早期并不显眼，但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。当“做点东西”不再是一件很累的事，生态才有机会真正活起来。 #Vanar

很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题：怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。当一条链从设计上就是 AI-native 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉，创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。这类差异在早期并不显眼，但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。当“做点东西”不再是一件很累的事，生态才有机会真正活起来。 #Vanar

DD

68,100 Aufrufe • vor 6 Monaten

太牛了，海滩这么穿我能理解，滑雪场这么穿我直接 CPU 干烧。这是图啥？图一个我命由我不由天气？看迷糊了真的。这一刻我终于明白了：滑雪不是运动，是一种精神状态。至于穿多少——取决于你对人生的理解有多开放。近期最硬的山寨币非 $M 莫属先看 $M 本身的价格状态。这段时间整体行情其实不算好，但 M 的走势很明显不一样价格一直在高位区间横着走，没有出现那种一泻千里的踩踏。从K线图上看，放量拉升后并没有直接回到起点，而是反复换手、震荡消化，说明一个问题：筹码在被接走，而不是被砸穿。更关键的是，M 现在还没上线一线交易所的现货。现货主要集中在二线平台，但已经先上了币安合约。这个顺序本身就很有意思：先给高风险玩家用合约定价，再慢慢铺现货流动性，说明项目方并不急着一次性把故事讲完，更像是在控节奏。在现在这个环境里，市场已经不太买画饼 + 一次性拉满的账了，反而更愿意给节奏清楚、预期分阶段释放的项目时间。再说 M 背后的 MemeMax在做什么。它不是又一个发币的平台，而是想把炒 meme这件事，做成一个长期能产生交易量的基础设施。现在大多数 meme 项目，生命周期都很短：拉一波、砸一波、换下一个。 MemeMax 明显是想解决这个问题。核心点：meme 专用的高杠杆 Perp 交易。大家都知道，meme 的波动有多夸张，一天 100% 上下是常态。 MemeMax 直接顺着这个特性来，提供最高 20x 到 100x 的 meme 合约。重点不只是能开多，而是终于能系统性地做空 meme了。过去市场只有追涨，现在是涨跌都能赚钱，这对交易量意味着什么，其实不需要多解释。 Hyperliquid 已经验证过这种模式能把量打到多夸张， MemeMax 做的是更垂直、更极端的版本。 MemeCore Intern | MemeMax⚡️ #KaitoYap #Yap

太牛了，海滩这么穿我能理解，滑雪场这么穿我直接 CPU 干烧。这是图啥？图一个我命由我不由天气？看迷糊了真的。这一刻我终于明白了：滑雪不是运动，是一种精神状态。至于穿多少——取决于你对人生的理解有多开放。近期最硬的山寨币非 $M 莫属先看 $M 本身的价格状态。这段时间整体行情其实不算好，但 M 的走势很明显不一样价格一直在高位区间横着走，没有出现那种一泻千里的踩踏。从K线图上看，放量拉升后并没有直接回到起点，而是反复换手、震荡消化，说明一个问题：筹码在被接走，而不是被砸穿。更关键的是，M 现在还没上线一线交易所的现货。现货主要集中在二线平台，但已经先上了币安合约。这个顺序本身就很有意思：先给高风险玩家用合约定价，再慢慢铺现货流动性，说明项目方并不急着一次性把故事讲完，更像是在控节奏。在现在这个环境里，市场已经不太买画饼 + 一次性拉满的账了，反而更愿意给节奏清楚、预期分阶段释放的项目时间。再说 M 背后的 MemeMax在做什么。它不是又一个发币的平台，而是想把炒 meme这件事，做成一个长期能产生交易量的基础设施。现在大多数 meme 项目，生命周期都很短：拉一波、砸一波、换下一个。 MemeMax 明显是想解决这个问题。核心点：meme 专用的高杠杆 Perp 交易。大家都知道，meme 的波动有多夸张，一天 100% 上下是常态。 MemeMax 直接顺着这个特性来，提供最高 20x 到 100x 的 meme 合约。重点不只是能开多，而是终于能系统性地做空 meme了。过去市场只有追涨，现在是涨跌都能赚钱，这对交易量意味着什么，其实不需要多解释。 Hyperliquid 已经验证过这种模式能把量打到多夸张， MemeMax 做的是更垂直、更极端的版本。 MemeCore Intern | MemeMax⚡️ #KaitoYap #Yap

memory

32,389 Aufrufe • vor 7 Monaten

有人刚把一个新 bot 搭出来它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto 事件跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约推演成千上万个可能路径 → 找出市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑目前数据是：累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来新的 meta 可能已经来了这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？

有人刚把一个新 bot 搭出来它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto 事件跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约推演成千上万个可能路径 → 找出市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑目前数据是：累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来新的 meta 可能已经来了这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？

0x_Miko

41,877 Aufrufe • vor 4 Monaten

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀！官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀！官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

雪踏乌云

48,569 Aufrufe • vor 1 Monat

刚交付完一个AI自媒体商单 ¥1400 抖音 5000 粉接的说实话钱不多但我花的精力远超这个数脚本审核通过了我又把开头重改了一版因为过程中用甲方工具做的 AIGC视频小红书跑了 20万播放觉得这是个好 hook 就加进去了还有，提交视频之前我自己先过了3遍平台审核，实操确认不卡审才可以顺便分享个实测小招：抖音发布助手的检测结果经常不准更靠谱的方式是做一个「定时发布」设到两天后看它状态是定时成功/一直在审核/不适宜公开比发前检测什么都准其实，我有半年没接自媒体单了每次都想超预期交付脚本改很多遍视频也改很多遍过程很内耗 ROI 说实话不高但老客户又把新单推过来了想了想还是得接现金流得搞起来这一单圆满交付 ✅

刚交付完一个AI自媒体商单 ¥1400 抖音 5000 粉接的说实话钱不多但我花的精力远超这个数脚本审核通过了我又把开头重改了一版因为过程中用甲方工具做的 AIGC视频小红书跑了 20万播放觉得这是个好 hook 就加进去了还有，提交视频之前我自己先过了3遍平台审核，实操确认不卡审才可以顺便分享个实测小招：抖音发布助手的检测结果经常不准更靠谱的方式是做一个「定时发布」设到两天后看它状态是定时成功/一直在审核/不适宜公开比发前检测什么都准其实，我有半年没接自媒体单了每次都想超预期交付脚本改很多遍视频也改很多遍过程很内耗 ROI 说实话不高但老客户又把新单推过来了想了想还是得接现金流得搞起来这一单圆满交付 ✅

Leaf Yeah!

13,822 Aufrufe • vor 1 Monat

后面准备给圈子里会员提供的两个服务，目前还在研究中。一个是风俗的代预约服务，很多来日本的人想体验上门和性感按摩，尽管我把可以有内容的店铺列表都分享到会员圈子里了。但很多人还是因为没有日本手机号码导致无法预定。疫情前我开过一次代预约服务，但临时取消的单子实在太多了，就算是全额收款，突然的取消也很难让我临时找到人去代替客人接受服务。取消的多了我好几个电话号码都被店铺拉黑。还有各种现场纠纷的，总之麻烦事很多很多。最近招了几个人，感觉人手稍微可以腾出来去做这些事了，遂准备把代预约服务重新开启。具体规则和预约方式我还需要斟酌一下。还有一个是餐厅预定，公司每个月接待客户都会提前包场很多米其林餐厅，有时候没有客户来的时候，就需要我们员工自己去吃。所以我就在想把这个餐厅的位置让给我的圈子会员，到时候我会在开一个TG频道，把当天临时空出来的餐厅位置发在这个频道里。当天正好有需要的人，可以把这个预定的名额转让给你。目前这个也在研究之中，可能开始会先在圈子里进行一些尝试，量多了之后我会建立tg频道进行发布。这两个服务是仅限圈子会员里的服务。tg会员不提供这些服务。如此一来，我的圈子好像又要涨价了...

Sensitive content

后面准备给圈子里会员提供的两个服务，目前还在研究中。一个是风俗的代预约服务，很多来日本的人想体验上门和性感按摩，尽管我把可以有内容的店铺列表都分享到会员圈子里了。但很多人还是因为没有日本手机号码导致无法预定。疫情前我开过一次代预约服务，但临时取消的单子实在太多了，就算是全额收款，突然的取消也很难让我临时找到人去代替客人接受服务。取消的多了我好几个电话号码都被店铺拉黑。还有各种现场纠纷的，总之麻烦事很多很多。最近招了几个人，感觉人手稍微可以腾出来去做这些事了，遂准备把代预约服务重新开启。具体规则和预约方式我还需要斟酌一下。还有一个是餐厅预定，公司每个月接待客户都会提前包场很多米其林餐厅，有时候没有客户来的时候，就需要我们员工自己去吃。所以我就在想把这个餐厅的位置让给我的圈子会员，到时候我会在开一个TG频道，把当天临时空出来的餐厅位置发在这个频道里。当天正好有需要的人，可以把这个预定的名额转让给你。目前这个也在研究之中，可能开始会先在圈子里进行一些尝试，量多了之后我会建立tg频道进行发布。这两个服务是仅限圈子会员里的服务。tg会员不提供这些服务。如此一来，我的圈子好像又要涨价了...

梁

142,637 Aufrufe • vor 1 Jahr

xBubble Coding：OPC 时代，小生意也能快速跑起来 DAPPOS xBubble 新推出的 Coding 功能已经开始内测了。我一开始以为它只是又一个 AI Coding 工具，和 Cursor、Claude Code、Codex 差不多，主要帮程序员写代码、改代码。但看完后发现，它的方向不太一样。 xBubble Coding 更像是给非技术背景的个人创业者和小团队准备的。它不是只帮会写代码的人提效，而是让普通人也能把一个想法做成网站，先跑起来。这点很关键。很多时候，普通人不是没有想法，而是卡在那些很现实的问题上：服务器怎么配？域名怎么接？ API Key 怎么处理？网站怎么部署？以后要收款，又怎么接支付？这些对程序员可能只是日常，但对个人创业者来说，很容易一开始就被劝退。 xBubble 想解决的，就是这个从想法到落地之间的门槛。它把服务器环境、域名解析、API Key 配置这些技术底层尽量封装起来，用户不需要自己一点点折腾，相关费用也可以通过 xBubble Credit 统一抵扣。所以我觉得，它不是单纯卖代码，而是更像一个端到端的小生意启动系统。这次官方案例里提到的 Polymarket 事件监控网站，我觉得挺能说明问题。一个想法输入进去，Bubble Code 可以把它变成一个可以看数据、可以刷新、可以运行、可以部署的页面。它不是一个静态 Demo，而是能真正拿来用的工具。我也顺着这个思路，做了一个世界杯预测网站。我的想法很简单：让用户看热门比赛、参与预测、记录判断，再用积分和排行榜增加一点互动。我只是简单说了一句：我想做一个世界杯预测网站，后面如果有需要，还可以接收款或会员服务。让我有点惊讶的是，半小时左右，一个能看的 Demo 就已经出来了。对世界杯这种热点来说，速度非常重要。热点不等人。等你慢慢找开发、做页面、调功能、接支付，可能比赛都快结束了。但如果先用 Vibe Coding 把页面做出来，再一边跑一边改，节奏就完全不一样。这也是 xBubble Coding 适合 OPC 和小团队的地方。 OPC，也就是 One Person Company。一个人，或者一个很小的团队，也可以借助 AI、SOP 和全球化支付网络，把过去需要完整团队才能做的事情，先轻量化跑起来。在 xBubble 里，页面、内容、功能、部署、收款，不再是分散的环节，而是可以尽量用 SOP 串起来。 xBubble 不只是帮你把网站页面做出来，它还把全栈内容生产也 SOP 化了。比如产品的 3D 渲染图、详情页、投放广告片，这些原本需要设计、文案、剪辑和投放团队一起完成的内容，现在都可以通过内置的成熟 SOP 批量生成。对普通用户来说，这一点很重要。因为你不需要面对一个空白对话框反复试 Prompt，也不需要从零摸索每一步该怎么做，系统已经把成熟流程封装好了。比如内容生成、多平台矩阵宣发、稳定币支付和结算，都可以接进同一条商业链路里。如果一个小项目后面想做会员、付费数据、社群权益，也可以继续接稳定币收款，面向全球用户更快测试产品和现金流。这对小团队很实际。因为很多短平快项目，不是想法不成立，而是冷启动成本太高。一个机会窗口可能只有几天，甚至几个小时。谁能更快把页面做出来，谁能更快验证用户反馈，谁就更有机会先跑起来。我觉得 xBubble 真正有价值的地方，是它抓住了 AI 时代的长尾需求。标准化 SaaS 解决的是最通用的需求，但很多真实机会，反而藏在那些极度垂直、生命周期短、合规压力高、不断变化的非标场景里。世界杯预测页、事件监控工具、短期活动页面、社群互动工具，都属于这一类。这些需求，大公司不一定会专门投入资源做。但对 OPC 和小团队来说，只要能快速上线、快速收款、快速调整，就可能是一门真实的小生意。另外，我也挺关注 xBubble 提到的数据和资产主权设计。服务器、域名等底层基础设施，由生态内第三方服务商直接向用户提供。平台不留后门，数据完全隔离。对一些跨境业务，或者高合规压力的细分场景来说，这不是概念，而是生存问题。很多项目最怕的不是没有想法，而是账号、支付、客户数据都压在中心化平台上。哪天遇到封号、风控、限流，前面积累的东西可能一下子就没了。所以 xBubble 解决的，不只是技术问题，也是在帮小团队把业务尽量握在自己手里。还有一点我觉得很重要： xBubble 不是只有固定模板。面对不断变化的长尾需求和平台规则，单靠一套固定 SOP 肯定不够。所以它一边有成熟的标品 SOP，另一边 Bubble Engine 还可以持续生成新的专用 SOP。这才是它真正的付费价值。不是说用了 AI 就能躺赚，而是当你看到一个真实需求时，可以更快做出来，更快验证，更快调整。它帮个人和小团队抹平的，是技术雇佣成本、运营试错成本和商业冷启动成本。这次体验下来，我最大的感受是： AI Coding 不一定只是程序员的提效工具。它也可能成为普通人做小产品、做小生意、做全球化轻资产创业的启动器。用抗审查释放长尾刚需。用 SOP 降低运营风险。用 Vibe Coding 兜底个性化增长。在 OPC 经济越来越明显的时代，xBubble Coding 也许会成为小团队和个人创业者获取超额利润的重要商业基础设施。

xBubble Coding：OPC 时代，小生意也能快速跑起来 DAPPOS xBubble 新推出的 Coding 功能已经开始内测了。我一开始以为它只是又一个 AI Coding 工具，和 Cursor、Claude Code、Codex 差不多，主要帮程序员写代码、改代码。但看完后发现，它的方向不太一样。 xBubble Coding 更像是给非技术背景的个人创业者和小团队准备的。它不是只帮会写代码的人提效，而是让普通人也能把一个想法做成网站，先跑起来。这点很关键。很多时候，普通人不是没有想法，而是卡在那些很现实的问题上：服务器怎么配？域名怎么接？ API Key 怎么处理？网站怎么部署？以后要收款，又怎么接支付？这些对程序员可能只是日常，但对个人创业者来说，很容易一开始就被劝退。 xBubble 想解决的，就是这个从想法到落地之间的门槛。它把服务器环境、域名解析、API Key 配置这些技术底层尽量封装起来，用户不需要自己一点点折腾，相关费用也可以通过 xBubble Credit 统一抵扣。所以我觉得，它不是单纯卖代码，而是更像一个端到端的小生意启动系统。这次官方案例里提到的 Polymarket 事件监控网站，我觉得挺能说明问题。一个想法输入进去，Bubble Code 可以把它变成一个可以看数据、可以刷新、可以运行、可以部署的页面。它不是一个静态 Demo，而是能真正拿来用的工具。我也顺着这个思路，做了一个世界杯预测网站。我的想法很简单：让用户看热门比赛、参与预测、记录判断，再用积分和排行榜增加一点互动。我只是简单说了一句：我想做一个世界杯预测网站，后面如果有需要，还可以接收款或会员服务。让我有点惊讶的是，半小时左右，一个能看的 Demo 就已经出来了。对世界杯这种热点来说，速度非常重要。热点不等人。等你慢慢找开发、做页面、调功能、接支付，可能比赛都快结束了。但如果先用 Vibe Coding 把页面做出来，再一边跑一边改，节奏就完全不一样。这也是 xBubble Coding 适合 OPC 和小团队的地方。 OPC，也就是 One Person Company。一个人，或者一个很小的团队，也可以借助 AI、SOP 和全球化支付网络，把过去需要完整团队才能做的事情，先轻量化跑起来。在 xBubble 里，页面、内容、功能、部署、收款，不再是分散的环节，而是可以尽量用 SOP 串起来。 xBubble 不只是帮你把网站页面做出来，它还把全栈内容生产也 SOP 化了。比如产品的 3D 渲染图、详情页、投放广告片，这些原本需要设计、文案、剪辑和投放团队一起完成的内容，现在都可以通过内置的成熟 SOP 批量生成。对普通用户来说，这一点很重要。因为你不需要面对一个空白对话框反复试 Prompt，也不需要从零摸索每一步该怎么做，系统已经把成熟流程封装好了。比如内容生成、多平台矩阵宣发、稳定币支付和结算，都可以接进同一条商业链路里。如果一个小项目后面想做会员、付费数据、社群权益，也可以继续接稳定币收款，面向全球用户更快测试产品和现金流。这对小团队很实际。因为很多短平快项目，不是想法不成立，而是冷启动成本太高。一个机会窗口可能只有几天，甚至几个小时。谁能更快把页面做出来，谁能更快验证用户反馈，谁就更有机会先跑起来。我觉得 xBubble 真正有价值的地方，是它抓住了 AI 时代的长尾需求。标准化 SaaS 解决的是最通用的需求，但很多真实机会，反而藏在那些极度垂直、生命周期短、合规压力高、不断变化的非标场景里。世界杯预测页、事件监控工具、短期活动页面、社群互动工具，都属于这一类。这些需求，大公司不一定会专门投入资源做。但对 OPC 和小团队来说，只要能快速上线、快速收款、快速调整，就可能是一门真实的小生意。另外，我也挺关注 xBubble 提到的数据和资产主权设计。服务器、域名等底层基础设施，由生态内第三方服务商直接向用户提供。平台不留后门，数据完全隔离。对一些跨境业务，或者高合规压力的细分场景来说，这不是概念，而是生存问题。很多项目最怕的不是没有想法，而是账号、支付、客户数据都压在中心化平台上。哪天遇到封号、风控、限流，前面积累的东西可能一下子就没了。所以 xBubble 解决的，不只是技术问题，也是在帮小团队把业务尽量握在自己手里。还有一点我觉得很重要： xBubble 不是只有固定模板。面对不断变化的长尾需求和平台规则，单靠一套固定 SOP 肯定不够。所以它一边有成熟的标品 SOP，另一边 Bubble Engine 还可以持续生成新的专用 SOP。这才是它真正的付费价值。不是说用了 AI 就能躺赚，而是当你看到一个真实需求时，可以更快做出来，更快验证，更快调整。它帮个人和小团队抹平的，是技术雇佣成本、运营试错成本和商业冷启动成本。这次体验下来，我最大的感受是： AI Coding 不一定只是程序员的提效工具。它也可能成为普通人做小产品、做小生意、做全球化轻资产创业的启动器。用抗审查释放长尾刚需。用 SOP 降低运营风险。用 Vibe Coding 兜底个性化增长。在 OPC 经济越来越明显的时代，xBubble Coding 也许会成为小团队和个人创业者获取超额利润的重要商业基础设施。

云淡风轻

14,072 Aufrufe • vor 1 Monat

这个 AI 编程工具叫 Pi，用了以后再也不想回 Claude Code 了！ • 32K 上下文的本地模型跑多轮任务，比 Cline、OpenCode 更轻、更省上下文 • 把 OpenCode 换成 Pi，同一个任务从反复返工变成一次做对 • 缺什么能力，就让 Pi 自己做，或者装别人做好的扩展 100% 开源，完全免费。

这个 AI 编程工具叫 Pi，用了以后再也不想回 Claude Code 了！ • 32K 上下文的本地模型跑多轮任务，比 Cline、OpenCode 更轻、更省上下文 • 把 OpenCode 换成 Pi，同一个任务从反复返工变成一次做对 • 缺什么能力，就让 Pi 自己做，或者装别人做好的扩展 100% 开源，完全免费。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

101,076 Aufrufe • vor 14 Tagen

2017年我还在出租屋阳台抽烟的时候，比特币刚过1000美金手里攒了几个币，说实话也不懂多深的逻辑，就是一点点买上来的后来涨到3000，我卖了一部分，把家里的债清了那一刻不是爽，是有点后怕——第一次意识到，这东西真能改变生活但真正让我醒的，是2020年312那一波暴跌一天腰斩，满屏爆仓我提前几天把杠杆清掉了，反而在底下接了一点年底回头看，那一小点仓位翻了好几倍从那之后，我就不再折腾那些花里胡哨的东西了我做的事很简单：涨多了卖一点，跌狠了买一点听起来像废话，但大多数人就是做不到涨了舍不得卖，跌了不敢买，刚好反着来这些年我也总结出一套特别笨的打法，但很稳基本只碰比特币和以太坊，再加一个自己真的研究过的，其他的不看你一旦什么都看，心就乱了，操作一定变形钱一定分开，永远有一部分是不动的，有一部分是拿来做节奏的这样不管行情怎么走，你不会慌还有两个我一直死守的点：赚到一定比例，必须把本金拿出来连续亏了，就停手，不跟市场赌气你别小看这几条，很多人不是不会分析，是根本管不住自己我现在看盘也很简单，就看价格，其他一堆指标早关了越复杂，越容易把自己绕进去说到底，炒币不是比谁更聪明，是比谁更能守规矩你能做到买得少、拿得住、该走就走，已经赢大多数人了我这些年赚的钱，不是靠抓了多少机会，是因为没乱来如果你现在还在频繁操作、越做越乱，其实不是你不行，是没人把这个简单的东西讲透想明白的，自己慢慢做也可以想少走几年弯路的，来找程哥聊聊，我把这套最简单但最能活下来的逻辑，给你讲清楚@带单程哥 #币圈

2017年我还在出租屋阳台抽烟的时候，比特币刚过1000美金手里攒了几个币，说实话也不懂多深的逻辑，就是一点点买上来的后来涨到3000，我卖了一部分，把家里的债清了那一刻不是爽，是有点后怕——第一次意识到，这东西真能改变生活但真正让我醒的，是2020年312那一波暴跌一天腰斩，满屏爆仓我提前几天把杠杆清掉了，反而在底下接了一点年底回头看，那一小点仓位翻了好几倍从那之后，我就不再折腾那些花里胡哨的东西了我做的事很简单：涨多了卖一点，跌狠了买一点听起来像废话，但大多数人就是做不到涨了舍不得卖，跌了不敢买，刚好反着来这些年我也总结出一套特别笨的打法，但很稳基本只碰比特币和以太坊，再加一个自己真的研究过的，其他的不看你一旦什么都看，心就乱了，操作一定变形钱一定分开，永远有一部分是不动的，有一部分是拿来做节奏的这样不管行情怎么走，你不会慌还有两个我一直死守的点：赚到一定比例，必须把本金拿出来连续亏了，就停手，不跟市场赌气你别小看这几条，很多人不是不会分析，是根本管不住自己我现在看盘也很简单，就看价格，其他一堆指标早关了越复杂，越容易把自己绕进去说到底，炒币不是比谁更聪明，是比谁更能守规矩你能做到买得少、拿得住、该走就走，已经赢大多数人了我这些年赚的钱，不是靠抓了多少机会，是因为没乱来如果你现在还在频繁操作、越做越乱，其实不是你不行，是没人把这个简单的东西讲透想明白的，自己慢慢做也可以想少走几年弯路的，来找程哥聊聊，我把这套最简单但最能活下来的逻辑，给你讲清楚@带单程哥 #币圈

蓝狮链主

19,348 Aufrufe • vor 3 Monaten

很多人看 Inference Labs ，第一反应都是那些听起来特别硬的技术名词，比如什么 zkML，什么 PoI。但说真的，如果你把这层技术的皮给剥开，你会发现它讲的根本不是代码，而是权力。 Inference Labs 真正做的，是把 AI 系统里以前那些模糊的权力关系，直接给拆散了摆在台面上。在传统的 AI 世界里，模型方就是绝对的老大。模型怎么跑，参数怎么调，最后给你一个结果，你除了相信，没有任何别的办法。算力方也是一样，谁手里的机器多，谁的声音就大。这种结构下，用户其实是没有任何话语权的。但 Inference Labs 正在把这套逻辑给彻底拆掉。在它的 PoI 机制下，模型不再是那个不可挑战的上帝了。模型只能负责干活，负责给出推理结果，但它没有权利定义这个结果是不是对的。一旦进了这个系统，模型的每一个输出都必须经过证明，经过别人的复现和验证。这一步，本质上就是在削弱模型的权力。模型不再是权力的中心，它变成了一个纯粹的服务提供者。再来看看算力。很多人以为验证网络会让算力变得更值钱，更重要。其实恰恰相反，在 Inference Labs 的结构里，算力其实是被压制的。算力在这里只负责执行任务，它不负责最后的裁决。你算得再快，机器堆得再多，你也改变不了结果的合法性。你没法靠着算力去强行说服系统接受一个错误的结果。这意味着，算力在这里变成了一种商品化的成本，而不是一种能让你称王称霸的筹码。那么，真正的权力流向哪儿了。答案是验证者。验证者不需要去训练什么顶级的模型，也不需要去买成千上万张显卡。他们只做一件事，就是决定哪些推理是被系统承认的现实。这在现在的 AI 圈子里是非常罕见的设计。它相当于承认了一点，AI 的问题其实不在于它聪不聪明，而在于当它给出结果的时候，谁有资格说这是一次有效的推理。 Inference Labs 把这个资格，从那些模型公司和平台手里，转移到了这个验证层。这种变化的影响会非常深远。以后在这个系统里，最强势的一方，不是那些最会训练模型的，也不是那些最有钱堆机器的。而是那些能长期维持验证信誉的节点。这种节点看重的不是短期的那点博弈速度，而是长期的稳定性。因为在它的规则里，只要你作恶一次，代价就是被系统永久边缘化。这种代价，任何想长久玩下去的人都承担不起。所以我也一直在想，为什么 Inference Labs 在短期市场里显得这么安静。其实道理很简单，这个系统里真正占便宜的角色，从来就不是那些会喊叙事，会搞投机的。它奖励的是耐心，是持续不断的输出，以及永远不犯错的稳健。它天然地就在排斥那些只想进来薅一把就走的投机者。我的感觉非常明确，Inference Labs 其实并不是在追求让 AI 变得更强，它是在尝试解决一个更有难度的问题。那就是当 AI 已经足够强的时候，到底谁来约束它，谁来承担它产生后果后的责任。在这个系统里，权力第一次不再是围绕着模型集中，而是被彻底拆散，被互相制衡。这才是它最被低估的地方。它在重新定义 AI 时代的规则。它告诉我们，在这个新的权力游戏里，诚实和稳定，才是最贵的资产。 #inference_labs #KAITO

很多人看 Inference Labs ，第一反应都是那些听起来特别硬的技术名词，比如什么 zkML，什么 PoI。但说真的，如果你把这层技术的皮给剥开，你会发现它讲的根本不是代码，而是权力。 Inference Labs 真正做的，是把 AI 系统里以前那些模糊的权力关系，直接给拆散了摆在台面上。在传统的 AI 世界里，模型方就是绝对的老大。模型怎么跑，参数怎么调，最后给你一个结果，你除了相信，没有任何别的办法。算力方也是一样，谁手里的机器多，谁的声音就大。这种结构下，用户其实是没有任何话语权的。但 Inference Labs 正在把这套逻辑给彻底拆掉。在它的 PoI 机制下，模型不再是那个不可挑战的上帝了。模型只能负责干活，负责给出推理结果，但它没有权利定义这个结果是不是对的。一旦进了这个系统，模型的每一个输出都必须经过证明，经过别人的复现和验证。这一步，本质上就是在削弱模型的权力。模型不再是权力的中心，它变成了一个纯粹的服务提供者。再来看看算力。很多人以为验证网络会让算力变得更值钱，更重要。其实恰恰相反，在 Inference Labs 的结构里，算力其实是被压制的。算力在这里只负责执行任务，它不负责最后的裁决。你算得再快，机器堆得再多，你也改变不了结果的合法性。你没法靠着算力去强行说服系统接受一个错误的结果。这意味着，算力在这里变成了一种商品化的成本，而不是一种能让你称王称霸的筹码。那么，真正的权力流向哪儿了。答案是验证者。验证者不需要去训练什么顶级的模型，也不需要去买成千上万张显卡。他们只做一件事，就是决定哪些推理是被系统承认的现实。这在现在的 AI 圈子里是非常罕见的设计。它相当于承认了一点，AI 的问题其实不在于它聪不聪明，而在于当它给出结果的时候，谁有资格说这是一次有效的推理。 Inference Labs 把这个资格，从那些模型公司和平台手里，转移到了这个验证层。这种变化的影响会非常深远。以后在这个系统里，最强势的一方，不是那些最会训练模型的，也不是那些最有钱堆机器的。而是那些能长期维持验证信誉的节点。这种节点看重的不是短期的那点博弈速度，而是长期的稳定性。因为在它的规则里，只要你作恶一次，代价就是被系统永久边缘化。这种代价，任何想长久玩下去的人都承担不起。所以我也一直在想，为什么 Inference Labs 在短期市场里显得这么安静。其实道理很简单，这个系统里真正占便宜的角色，从来就不是那些会喊叙事，会搞投机的。它奖励的是耐心，是持续不断的输出，以及永远不犯错的稳健。它天然地就在排斥那些只想进来薅一把就走的投机者。我的感觉非常明确，Inference Labs 其实并不是在追求让 AI 变得更强，它是在尝试解决一个更有难度的问题。那就是当 AI 已经足够强的时候，到底谁来约束它，谁来承担它产生后果后的责任。在这个系统里，权力第一次不再是围绕着模型集中，而是被彻底拆散，被互相制衡。这才是它最被低估的地方。它在重新定义 AI 时代的规则。它告诉我们，在这个新的权力游戏里，诚实和稳定，才是最贵的资产。 #inference_labs #KAITO

比克大魔王

29,048 Aufrufe • vor 7 Monaten

🚨我只花了十分钟不到就用flowith给自己做了一个全自动化搞定AI信息源的网站！如果你也想做这么一个网站，可以直接按下面步骤跟我一起操作👇 先来看一下效果：这个网站我可以直接打开用，并且根据我的需求做了分类，每个卡片上都有标题、简介、视频的数据等等，并且点击每个卡片我可以直接跳转到对应的视频！在这个过程中我什么都不用做，只需要在开始之前把我提前准备好的提示词丢给它，就可以让AI信息收集这件事完全自动化。而且这个网站不是做好了就放在那了，而是每24小时都会重新更新一下，因为我有一个24h都在帮我干活的数字员工neo！

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西里森森

13,914 Aufrufe • vor 11 Monaten