Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

Возникла проблема при загрузке этого видео. Это может быть связано с временными проблемами сети или видео может быть недоступно.

На главную

做 AI Agent 最容易低估的，其实是聊天界面。 Streaming、重试、附件、代码块、Tool Call、用户确认……看起来只是 Chat UI，自己补一遍很耗时。 assistant-ui 把这些收成可组合的 React 组件，Tool Call 还能渲染成你自己的 UI。更关键：不绑死后端，Vercel AI SDK、LangGraph、自建 API 都能接。 Vibe Coding 做 AI SaaS 时，我更想把时间花在 Agent 逻辑和产品流程，而不是从零再刻一个聊天窗。官网在第二条。

mousepotato

10,914 subscribers

14,227 просмотров • 1 месяц назад •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 0

Нет доступных комментариев

Здесь появятся комментарии из оригинального поста

Похожие видео

昨天聊起来Anthropic的GPU训练代码一半都是AI写的，Claud Code自己都是Vibe Coding出来的，现在关键不是AI能不能写，而是你懂不懂和怎么和它沟通。

昨天聊起来Anthropic的GPU训练代码一半都是AI写的，Claud Code自己都是Vibe Coding出来的，现在关键不是AI能不能写，而是你懂不懂和怎么和它沟通。

傅盛

34,979 просмотров • 8 месяцев назад

这个 AI UI 网站火了，我见过最好的UI设计😃😲 Beautiful UI 是 Shane Levine 做的一套专门给 AI 原生产品设计的 UI 组件库。以前 shadcn/ui 解决的是按钮、表格、弹窗这些传统网页组件，而 Beautiful UI 开始解决 AI 产品真正需要的东西。里面已经做了 19 类组件：AI Thinking、流式回答、Tool Call、任务执行状态、Agent 操作前审批、引用来源、上下文卡片、AI 修改 Diff、代码生成、Prompt 输入框等等。如果你做 Agent、AI SaaS、Claude/Cursor 类产品，很多交互几乎可以直接参考甚至复制过去。想要网站的同学，评论区吱声……

这个 AI UI 网站火了，我见过最好的UI设计😃😲 Beautiful UI 是 Shane Levine 做的一套专门给 AI 原生产品设计的 UI 组件库。以前 shadcn/ui 解决的是按钮、表格、弹窗这些传统网页组件，而 Beautiful UI 开始解决 AI 产品真正需要的东西。里面已经做了 19 类组件：AI Thinking、流式回答、Tool Call、任务执行状态、Agent 操作前审批、引用来源、上下文卡片、AI 修改 Diff、代码生成、Prompt 输入框等等。如果你做 Agent、AI SaaS、Claude/Cursor 类产品，很多交互几乎可以直接参考甚至复制过去。想要网站的同学，评论区吱声……

比特币橙子Trader

20,305 просмотров • 1 месяц назад

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 просмотров • 6 месяцев назад

$SAUCE：币安 Agent 真正开始“自己发币”了 CA：0xd7ccd29b6fd1464edb425f24b01115556e737777 近期 BSC 上比较有意思的一条 AI Agent 叙事，我反而更关注 $SAUCE 它炒的不是普通 AI Meme，而是一个非常具体的链上实验：让 Binance Agent OS 的 Agentic Wallet，通过 MCP 调用合约，直接在 Flap 上完成发币。这件事真正有意思的地方在于—— Agent 不再只是帮你分析市场，而是开始自己调用链上基础设施。币安 4 月上线 Agentic Wallet，本身就是在把 AI Agent 和链上交易连接起来：Agent 可以在权限范围内执行转账、交易和资产管理，并支持 CLI、MCP、Skills、OpenAPI 等接入方式。而 $SAUCE 做的事情，是把这个能力进一步往前推： Binance Agent OS → Agentic Wallet → MCP → 中转合约 → Flap → 创建 Token 也就是说，它不是在讲“AI 会不会炒币”，而是在演示： > AI Agent 能不能自己成为链上用户。这才是我认为 $SAUCE 比普通 Agent Meme 更值得看的地方。更关键的是，相关合约已经部署并开源。如果后续 Binance Agent OS 的 Agentic Wallet 可以直接调用这套流程，那么未来理论上不只是发一个 $SAUCE： Agent 可以自己创建 Meme、部署合约、管理资产，甚至进一步组合不同的链上服务。这也是 MCP 叙事真正有想象力的地方—— 过去我们是人 → 钱包 → DApp。未来可能变成：人 → Agent → 钱包 → 链上协议。 $SAUCE 恰好卡在这个转折点上。目前市值大约 $1.5M，我个人反而觉得这个位置比已经被炒到几十 M 的 AI Agent Meme 更值得观察。当然，它最大的风险也非常明显： $SAUCE ≠ Binance 官方代币。目前能确认的是 Binance Agentic Wallet / MCP / Agent OS 这套基础设施本身是真实存在的，而 $SAUCE 是社区基于这套技术做出来的链上实验。所以我不会把它当成“币安官方币”去理解。但如果后续真的出现： Binance Agent OS 更新 → Agentic Wallet 能力扩大 → 更多 Agent 开始自主调用链上协议 → Flap/Four 等发币平台被 Agent 接入那么 $SAUCE 今天这个 “第一个把 Binance Agent 和发币结合起来的实验”，很可能会变成一个非常漂亮的早期 Lore。我的看法：我更愿意把 $SAUCE 看成 Binance Agent 经济的 Demo Token，而不是单纯 Meme。如果后面只有一个中转合约，热度很快就会过去；但如果它真的能成为 Agent → Wallet → MCP → Token Launch 这条链路的第一个案例，1.5M 的定价就会显得非常便宜。 AI Agent 下一阶段拼的不是会不会聊天，而是能不能自己干活。而 $SAUCE 现在玩的，恰好就是这个方向。查看及交易： DYOR。不是投资建议。

$SAUCE：币安 Agent 真正开始“自己发币”了 CA：0xd7ccd29b6fd1464edb425f24b01115556e737777 近期 BSC 上比较有意思的一条 AI Agent 叙事，我反而更关注 $SAUCE 它炒的不是普通 AI Meme，而是一个非常具体的链上实验：让 Binance Agent OS 的 Agentic Wallet，通过 MCP 调用合约，直接在 Flap 上完成发币。这件事真正有意思的地方在于—— Agent 不再只是帮你分析市场，而是开始自己调用链上基础设施。币安 4 月上线 Agentic Wallet，本身就是在把 AI Agent 和链上交易连接起来：Agent 可以在权限范围内执行转账、交易和资产管理，并支持 CLI、MCP、Skills、OpenAPI 等接入方式。而 $SAUCE 做的事情，是把这个能力进一步往前推： Binance Agent OS → Agentic Wallet → MCP → 中转合约 → Flap → 创建 Token 也就是说，它不是在讲“AI 会不会炒币”，而是在演示： > AI Agent 能不能自己成为链上用户。这才是我认为 $SAUCE 比普通 Agent Meme 更值得看的地方。更关键的是，相关合约已经部署并开源。如果后续 Binance Agent OS 的 Agentic Wallet 可以直接调用这套流程，那么未来理论上不只是发一个 $SAUCE： Agent 可以自己创建 Meme、部署合约、管理资产，甚至进一步组合不同的链上服务。这也是 MCP 叙事真正有想象力的地方—— 过去我们是人 → 钱包 → DApp。未来可能变成：人 → Agent → 钱包 → 链上协议。 $SAUCE 恰好卡在这个转折点上。目前市值大约 $1.5M，我个人反而觉得这个位置比已经被炒到几十 M 的 AI Agent Meme 更值得观察。当然，它最大的风险也非常明显： $SAUCE ≠ Binance 官方代币。目前能确认的是 Binance Agentic Wallet / MCP / Agent OS 这套基础设施本身是真实存在的，而 $SAUCE 是社区基于这套技术做出来的链上实验。所以我不会把它当成“币安官方币”去理解。但如果后续真的出现： Binance Agent OS 更新 → Agentic Wallet 能力扩大 → 更多 Agent 开始自主调用链上协议 → Flap/Four 等发币平台被 Agent 接入那么 $SAUCE 今天这个 “第一个把 Binance Agent 和发币结合起来的实验”，很可能会变成一个非常漂亮的早期 Lore。我的看法：我更愿意把 $SAUCE 看成 Binance Agent 经济的 Demo Token，而不是单纯 Meme。如果后面只有一个中转合约，热度很快就会过去；但如果它真的能成为 Agent → Wallet → MCP → Token Launch 这条链路的第一个案例，1.5M 的定价就会显得非常便宜。 AI Agent 下一阶段拼的不是会不会聊天，而是能不能自己干活。而 $SAUCE 现在玩的，恰好就是这个方向。查看及交易： DYOR。不是投资建议。

银马

15,062 просмотров • 23 дней назад

Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。但Anthropic说，这条路走不通，通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。真正能落地的，是Skills。不是什么复杂的新东西，就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。这其实是一次非常务实的倒退，我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。

Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。但Anthropic说，这条路走不通，通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。真正能落地的，是Skills。不是什么复杂的新东西，就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。这其实是一次非常务实的倒退，我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。

AYi

108,732 просмотров • 5 месяцев назад

Opus4.6 + Agent Teams + Claude Code = Codepilot 一个完全由 AI 搞定的高颜值 Claude Code 桌面端产品昨天上午发的时候，没想到它能变成一个真正的产品。更没想到这东西是一天搞出来的。太可怕了！感兴趣可以试试，有问题提Issues 技术栈：Next.js 16、Electron 40、Radix UI + shadcn/ui、Tailwind CSS 4、Motion (Framer Motion)、Claude Agent SDK、Vercel AI SDK

Opus4.6 + Agent Teams + Claude Code = Codepilot 一个完全由 AI 搞定的高颜值 Claude Code 桌面端产品昨天上午发的时候，没想到它能变成一个真正的产品。更没想到这东西是一天搞出来的。太可怕了！感兴趣可以试试，有问题提Issues 技术栈：Next.js 16、Electron 40、Radix UI + shadcn/ui、Tailwind CSS 4、Motion (Framer Motion)、Claude Agent SDK、Vercel AI SDK

歸藏(guizang.ai)

51,633 просмотров • 7 месяцев назад

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力，我见过很多人做了几十个产品，纯特么自嗨，没有一毛钱盈利。现在 AI 一晚上能做一个产品，代码成本趋近于零，成本低到大家觉得不需要验证，做完了自然有人用。但事实上大家都在做“玩具”，因为 Vibe Coding 解决的是 how，但 what 和 why 被跳过了。我最近一个多月一直在用 atypica.AI ，就是在写代码之前，先把想法丢进去跑一轮用户验证。它会有一套完整的研究链路：先帮你拆研究计划，然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人，组成一个焦点小组（AI Panel），让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。并且，这个焦点小组可以反复用，每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语，都可以拉同一批人再聊一轮。我刚用它测过的场景：上周我想做一个给老板用的 AI 助手，它帮我组了 12 个不同行业的老板人设（persona）并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完，从报告中发现3件我完全没想到的事： 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感（尤其是很懂账目和客户关系时，会觉得被盯着）； 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ，只是不想换工作方式（能继续发微信、拍照、说语音，后台自动整理）； 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多，而是因为它能帮自己少亏一次钱（少一次压货、客户流失或管理损耗，比“智能助手”这个概念更能打动人）。根据这些发现我当场调整了方向，然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来，避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零，但做对产品的门槛一点没变，如果你想要靠产品盈利，最好还是先想清楚：你在解决真实需求，还是在解决自己幻想的问题。

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力，我见过很多人做了几十个产品，纯特么自嗨，没有一毛钱盈利。现在 AI 一晚上能做一个产品，代码成本趋近于零，成本低到大家觉得不需要验证，做完了自然有人用。但事实上大家都在做“玩具”，因为 Vibe Coding 解决的是 how，但 what 和 why 被跳过了。我最近一个多月一直在用 atypica.AI ，就是在写代码之前，先把想法丢进去跑一轮用户验证。它会有一套完整的研究链路：先帮你拆研究计划，然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人，组成一个焦点小组（AI Panel），让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。并且，这个焦点小组可以反复用，每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语，都可以拉同一批人再聊一轮。我刚用它测过的场景：上周我想做一个给老板用的 AI 助手，它帮我组了 12 个不同行业的老板人设（persona）并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完，从报告中发现3件我完全没想到的事： 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感（尤其是很懂账目和客户关系时，会觉得被盯着）； 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ，只是不想换工作方式（能继续发微信、拍照、说语音，后台自动整理）； 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多，而是因为它能帮自己少亏一次钱（少一次压货、客户流失或管理损耗，比“智能助手”这个概念更能打动人）。根据这些发现我当场调整了方向，然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来，避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零，但做对产品的门槛一点没变，如果你想要靠产品盈利，最好还是先想清楚：你在解决真实需求，还是在解决自己幻想的问题。

余温

27,280 просмотров • 2 месяцев назад

Microsoft 一位 senior AI engineer，刚刚公开了他们团队如何用 Anthropic 创建 AI agents 34 分钟 free workshop 而且是 Microsoft team 直接讲不是二手包装不是 vibe-coding 课程核心流程很清楚：把 Claude 连接到一个 agent 给它添加 tools 然后 deploy to production 素材里提到： Opus 4.7 over 1,400 MCP tools already ready to use 这其实说明了一件事： AI agent 不是停留在“让模型聊天” 而是开始进入更具体的工程流程：模型负责 reasoning tools 负责执行 agent 负责组织任务最后落到 production 很多 $500 的 vibe-coding training，讲的可能还是“怎么让 AI 帮你写代码” 但这里讲的是： Microsoft teams 怎么把 Claude、MCP tools 和 agent workflow 串起来，真正做成可部署系统如果你正在用 Claude、MCP，或者想理解 agent 怎么从 demo 走向 production 这个 34 分钟值得看完，然后 bookmark 未来 AI agent 的门槛，是谁更会写 prompt，还是谁更会把模型、工具和生产环境连接起来？

Microsoft 一位 senior AI engineer，刚刚公开了他们团队如何用 Anthropic 创建 AI agents 34 分钟 free workshop 而且是 Microsoft team 直接讲不是二手包装不是 vibe-coding 课程核心流程很清楚：把 Claude 连接到一个 agent 给它添加 tools 然后 deploy to production 素材里提到： Opus 4.7 over 1,400 MCP tools already ready to use 这其实说明了一件事： AI agent 不是停留在“让模型聊天” 而是开始进入更具体的工程流程：模型负责 reasoning tools 负责执行 agent 负责组织任务最后落到 production 很多 $500 的 vibe-coding training，讲的可能还是“怎么让 AI 帮你写代码” 但这里讲的是： Microsoft teams 怎么把 Claude、MCP tools 和 agent workflow 串起来，真正做成可部署系统如果你正在用 Claude、MCP，或者想理解 agent 怎么从 demo 走向 production 这个 34 分钟值得看完，然后 bookmark 未来 AI agent 的门槛，是谁更会写 prompt，还是谁更会把模型、工具和生产环境连接起来？

0x_Miko

42,448 просмотров • 3 месяцев назад

第二条露脸视频来了。小白的AI成就感，来源于一个微小的进步。这次讲一个更适合小白的东西：怎么用 Codex 搭建自己的自动化流程。不是写代码。不是背命令。也不是看一堆复杂文档。你只要知道自己每天重复做什么，剩下的交给 Codex、插件和 Skill。比如：自动抓取信息自动分析重点自动生成总结自动发送结果每天固定完成以前这些东西听起来像程序员专属。但现在更像是搭积木：你告诉 Codex 目标，它帮你把工具接起来，再一步一步跑完流程。这条视频适合完全没基础的人看。有手就能跟。时间轴👇 00:00 第二条露脸：为什么普通人也该学 AI 自动化 00:20 什么是 Codex 自动化流程？一句话讲明白 00:50 插件、Skill、CLI 分别是干什么的 01:30 小白最容易卡住的地方：不是代码，是不知道怎么拆任务 02:10 用 Codex 把一个重复任务拆成步骤 03:00 接入工具：让 Codex 不只是聊天，而是能干活 04:00 自动抓取信息：把每天要看的内容交给 AI 05:00 自动分析重点：让 AI 帮你筛重点、提炼结论 06:00 自动生成总结：从信息流变成可读报告 07:00 自动发送 / 每日完成：真正变成工作流 08:00 总结：AI 自动化不是程序员专属，小白也能开始如果你每天有一件事重复做，那它就值得被自动化。别再只把 AI 当聊天框了。从今天开始，把它变成你的执行助手。

第二条露脸视频来了。小白的AI成就感，来源于一个微小的进步。这次讲一个更适合小白的东西：怎么用 Codex 搭建自己的自动化流程。不是写代码。不是背命令。也不是看一堆复杂文档。你只要知道自己每天重复做什么，剩下的交给 Codex、插件和 Skill。比如：自动抓取信息自动分析重点自动生成总结自动发送结果每天固定完成以前这些东西听起来像程序员专属。但现在更像是搭积木：你告诉 Codex 目标，它帮你把工具接起来，再一步一步跑完流程。这条视频适合完全没基础的人看。有手就能跟。时间轴👇 00:00 第二条露脸：为什么普通人也该学 AI 自动化 00:20 什么是 Codex 自动化流程？一句话讲明白 00:50 插件、Skill、CLI 分别是干什么的 01:30 小白最容易卡住的地方：不是代码，是不知道怎么拆任务 02:10 用 Codex 把一个重复任务拆成步骤 03:00 接入工具：让 Codex 不只是聊天，而是能干活 04:00 自动抓取信息：把每天要看的内容交给 AI 05:00 自动分析重点：让 AI 帮你筛重点、提炼结论 06:00 自动生成总结：从信息流变成可读报告 07:00 自动发送 / 每日完成：真正变成工作流 08:00 总结：AI 自动化不是程序员专属，小白也能开始如果你每天有一件事重复做，那它就值得被自动化。别再只把 AI 当聊天框了。从今天开始，把它变成你的执行助手。

Adrian Punk

48,313 просмотров • 3 месяцев назад

我全程没自己写代码，做了一个 Agent 帮我24小时干活。现在它每天早上会自动从全网信息源头抓取内容，整理成一份AI趋势日报，还会从里面挑出最适合做AI自媒体内容的选题角度。这期视频，我会手把手带你从0到1，快速搭建并且部署一个能24小时帮你干活的Agent。

我全程没自己写代码，做了一个 Agent 帮我24小时干活。现在它每天早上会自动从全网信息源头抓取内容，整理成一份AI趋势日报，还会从里面挑出最适合做AI自媒体内容的选题角度。这期视频，我会手把手带你从0到1，快速搭建并且部署一个能24小时帮你干活的Agent。

阿西_出海

23,144 просмотров • 2 месяцев назад

很多 React 组件库，第一眼都像后台系统。 zelda-hyrule-ui 反着来：它把《旷野之息》那种游戏 UI，做成了一套 React 组件。血条、精力轮、任务面板、地图标记、对话框、商店界面，都能直接拿来用。最有意思的是，它还给 AI 写了使用文档。你把链接丢给 Cursor，让它按这个风格继续做页面，不容易跑成普通 SaaS 味。这类项目挺适合游戏化工具、学习 App、打卡产品。 UI 一换，产品气质马上就不一样了。

很多 React 组件库，第一眼都像后台系统。 zelda-hyrule-ui 反着来：它把《旷野之息》那种游戏 UI，做成了一套 React 组件。血条、精力轮、任务面板、地图标记、对话框、商店界面，都能直接拿来用。最有意思的是，它还给 AI 写了使用文档。你把链接丢给 Cursor，让它按这个风格继续做页面，不容易跑成普通 SaaS 味。这类项目挺适合游戏化工具、学习 App、打卡产品。 UI 一换，产品气质马上就不一样了。

axiaisacat

30,602 просмотров • 2 месяцев назад

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱，给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频，迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等，这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码，只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了，未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱，给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频，迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等，这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码，只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了，未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

AYi

36,922 просмотров • 4 месяцев назад

每一次重制 Codex 背后的男人 Tibo 终于来了，看完这 44 分钟视频，我感觉 OpenAI 已经把下一代 ChatGPT 的样子提前说透了。 Tibo 反复在讲一件事：今天我们使用 AI 的方式，很快也会显得极其原始。现在你还要写 Skills、维护记忆、启动子 Agent、切十几个窗口、自己盯进度，本质上还是“人类在管理 AI”。OpenAI 想做的下一步，是把这整层管理工作也干掉。 Tibo 给出的终局非常明确：ChatGPT 和 Codex 会继续融合，语音、视觉、记忆、工具调用、云端 Agent 全部接到一个系统里。它长期理解你是谁、你每天在做什么、团队做到哪一步，然后自己决定该调用什么工具、开多少个 Agent、什么时候提醒你、什么时候直接执行。程序员和普通人最后甚至可能用的是同一个产品，只不过 AI 根据每个人自动长出完全不同的界面。今天的笔记本电脑，本来就是按人类能处理多少工作设计的。你一次只能盯几个窗口、操作几个 App，但模型没有这个限制，未来完全可以同时处理几十甚至上百个应用。到那时候，瓶颈就不再是模型会不会写代码，而是我们今天这套电脑、App、菜单、鼠标点击的交互方式，本身已经配不上 AI 的速度了。所以 Codex 一次次重制，其实不是 OpenAI 在打磨一个更好的编程工具。它更像是在拿程序员这群最重度用户，提前测试一种新的计算范式：你不再操作软件，也不再管理 Agent，你只负责表达目标，剩下的工作由 AI 自己组织完成。看完这 44 分钟，我对 OpenAI 的判断反而更清楚了：它真正想吞掉的，可能从来都不是 Cursor 或 Claude Code。而是人类亲自操作电脑这件事。

每一次重制 Codex 背后的男人 Tibo 终于来了，看完这 44 分钟视频，我感觉 OpenAI 已经把下一代 ChatGPT 的样子提前说透了。 Tibo 反复在讲一件事：今天我们使用 AI 的方式，很快也会显得极其原始。现在你还要写 Skills、维护记忆、启动子 Agent、切十几个窗口、自己盯进度，本质上还是“人类在管理 AI”。OpenAI 想做的下一步，是把这整层管理工作也干掉。 Tibo 给出的终局非常明确：ChatGPT 和 Codex 会继续融合，语音、视觉、记忆、工具调用、云端 Agent 全部接到一个系统里。它长期理解你是谁、你每天在做什么、团队做到哪一步，然后自己决定该调用什么工具、开多少个 Agent、什么时候提醒你、什么时候直接执行。程序员和普通人最后甚至可能用的是同一个产品，只不过 AI 根据每个人自动长出完全不同的界面。今天的笔记本电脑，本来就是按人类能处理多少工作设计的。你一次只能盯几个窗口、操作几个 App，但模型没有这个限制，未来完全可以同时处理几十甚至上百个应用。到那时候，瓶颈就不再是模型会不会写代码，而是我们今天这套电脑、App、菜单、鼠标点击的交互方式，本身已经配不上 AI 的速度了。所以 Codex 一次次重制，其实不是 OpenAI 在打磨一个更好的编程工具。它更像是在拿程序员这群最重度用户，提前测试一种新的计算范式：你不再操作软件，也不再管理 Agent，你只负责表达目标，剩下的工作由 AI 自己组织完成。看完这 44 分钟，我对 OpenAI 的判断反而更清楚了：它真正想吞掉的，可能从来都不是 Cursor 或 Claude Code。而是人类亲自操作电脑这件事。

比特币橙子Trader

15,740 просмотров • 19 дней назад

Vercel 把 Marketplace 直接向 AI Agent 开放了。什么意思？一句话——以后基础设施这块，真的可以全自动了。以前我们用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具，写代码已经很猛了，但真正上线一个项目，最麻烦的从来不是代码本身，而是那一堆“杂事”：数据库要去注册，Redis 要单独开，认证服务要配，日志监控要接，邮箱服务要申请 API Key…… 这些步骤过去基本都得人肉操作。AI 能写业务逻辑，却卡在基础设施这一步。这次 Vercel 干了一件很关键的事：不用搞 MCP Server，不用接新协议，直接把自家 CLI 包成一个 AI Skill。一行命令： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 装完之后，Agent 就可以像人一样“逛 Marketplace”了。它能做什么？ ·自动 discover 有哪些数据库、认证、日志服务 ·自动 add 安装 Neon、Upstash 这种服务 ·自动注入环境变量 ·自动读取接入文档 ·自己把集成代码写好最后部署上线你只需要说一句：“帮我做个带登录系统的待办 App，部署到 Vercel。” 剩下的流程，理论上 Agent 全跑完。我觉得这件事的意义，不只是“方便”。也是在说：基础设施正在从“人操作”变成“Agent 可操作”。以前：API 是给程序用的；文档是给人看的；CLI 是给人敲的现在必须：返回结构化数据；支持无交互模式；提供机器可读文档；默认假设：调用者可能是 Agent 这其实是 SaaS 形态的一次升级。未来能不能被 Agent 调用，可能会成为一个产品的生死线。如果你的服务不能被自动发现、自动安装、自动配置，那在 AI 自动化流程里，它就会被绕开。目前来说：项目搭建的“时间成本曲线”正在被压平。过去从 0 到 1 搭一套完整基础设施，可能要 2～3 小时。未来可能只是一句 prompt。当部署成本无限接近 0，真正有价值的东西只剩两件： 1.你想解决什么问题 2.你是否有持续迭代能力代码门槛在下降，基础设施门槛在消失。AI + 可编排基础设施，正在把“做产品”这件事，压缩到极致。

Vercel 把 Marketplace 直接向 AI Agent 开放了。什么意思？一句话——以后基础设施这块，真的可以全自动了。以前我们用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具，写代码已经很猛了，但真正上线一个项目，最麻烦的从来不是代码本身，而是那一堆“杂事”：数据库要去注册，Redis 要单独开，认证服务要配，日志监控要接，邮箱服务要申请 API Key…… 这些步骤过去基本都得人肉操作。AI 能写业务逻辑，却卡在基础设施这一步。这次 Vercel 干了一件很关键的事：不用搞 MCP Server，不用接新协议，直接把自家 CLI 包成一个 AI Skill。一行命令： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 装完之后，Agent 就可以像人一样“逛 Marketplace”了。它能做什么？ ·自动 discover 有哪些数据库、认证、日志服务 ·自动 add 安装 Neon、Upstash 这种服务 ·自动注入环境变量 ·自动读取接入文档 ·自己把集成代码写好最后部署上线你只需要说一句：“帮我做个带登录系统的待办 App，部署到 Vercel。” 剩下的流程，理论上 Agent 全跑完。我觉得这件事的意义，不只是“方便”。也是在说：基础设施正在从“人操作”变成“Agent 可操作”。以前：API 是给程序用的；文档是给人看的；CLI 是给人敲的现在必须：返回结构化数据；支持无交互模式；提供机器可读文档；默认假设：调用者可能是 Agent 这其实是 SaaS 形态的一次升级。未来能不能被 Agent 调用，可能会成为一个产品的生死线。如果你的服务不能被自动发现、自动安装、自动配置，那在 AI 自动化流程里，它就会被绕开。目前来说：项目搭建的“时间成本曲线”正在被压平。过去从 0 到 1 搭一套完整基础设施，可能要 2～3 小时。未来可能只是一句 prompt。当部署成本无限接近 0，真正有价值的东西只剩两件： 1.你想解决什么问题 2.你是否有持续迭代能力代码门槛在下降，基础设施门槛在消失。AI + 可编排基础设施，正在把“做产品”这件事，压缩到极致。

sitin

81,525 просмотров • 6 месяцев назад

今天我们的新产品 FlowSpeech 正式发布 FlowSpeech 是全球第一个书面语转口语的 TTS 可以读网页，可以念小说，可以讲PPT，还能翻译外语。它是你的 AI 嘴替，随时替你说话。这听起来非常不炸裂，但它却是基于我们真实的用户的真实痛点所做的有用的小产品。为什么在行业都在吹概念，追模型，卷 Agent 的时候，我们选择花一点时间做一个这样的小产品呢？作为 AI 应用公司，我们当然希望自己成为天空中的独角兽。但做产品的本质，是帮助一个个真实的人。 FlowSpeech 的需求来自一位80岁的美国老人，这是他的故事。👇

今天我们的新产品 FlowSpeech 正式发布 FlowSpeech 是全球第一个书面语转口语的 TTS 可以读网页，可以念小说，可以讲PPT，还能翻译外语。它是你的 AI 嘴替，随时替你说话。这听起来非常不炸裂，但它却是基于我们真实的用户的真实痛点所做的有用的小产品。为什么在行业都在吹概念，追模型，卷 Agent 的时候，我们选择花一点时间做一个这样的小产品呢？作为 AI 应用公司，我们当然希望自己成为天空中的独角兽。但做产品的本质，是帮助一个个真实的人。 FlowSpeech 的需求来自一位80岁的美国老人，这是他的故事。👇

Orange AI

477,434 просмотров • 1 год назад

最近看到很多人在聊 Vibe Coding，我也下了软件试了下。作为一个没有任何编程和计算机基础的人，竟然真的靠“聊天”做出了一个在线个人网页😂 过程其实很有意思：我负责描述想要的 vibe和网页内容：自我介绍，风格类似iOS17 玻璃质感、淡绿色、按钮要更深一点… 然后用 GPT 帮我把这些抽象需求翻译成可执行的 prompt，Cursor 再根据 prompt 自动改代码、预览效果。等于我完全不写代码，只是在指导两个 AI 结对编程： GPT 负责把我的中文需求变成工程语言 Cursor 负责真正写代码、渲染页面我只需要根据网页呈现的结果反馈给GPT：这不够玻璃，再绿一点，加点光效等最后用 Vercel，上线成一个真正的网址（但Deploy完显示404了..🥹 一套下来体验感就是——我们都向往“Vibe Coding” 的理想目标——那种“言出法随”的魔法，只要说话，AI就能完美实现一切。但我们必须承认一个现实：以当前AI（无论是Claude、GPT）的能力，目前还远不足以支撑这个理想。尝试AI“对齐颗粒度“，以学习的姿态打造AI时代的「超级个体」

最近看到很多人在聊 Vibe Coding，我也下了软件试了下。作为一个没有任何编程和计算机基础的人，竟然真的靠“聊天”做出了一个在线个人网页😂 过程其实很有意思：我负责描述想要的 vibe和网页内容：自我介绍，风格类似iOS17 玻璃质感、淡绿色、按钮要更深一点… 然后用 GPT 帮我把这些抽象需求翻译成可执行的 prompt，Cursor 再根据 prompt 自动改代码、预览效果。等于我完全不写代码，只是在指导两个 AI 结对编程： GPT 负责把我的中文需求变成工程语言 Cursor 负责真正写代码、渲染页面我只需要根据网页呈现的结果反馈给GPT：这不够玻璃，再绿一点，加点光效等最后用 Vercel，上线成一个真正的网址（但Deploy完显示404了..🥹 一套下来体验感就是——我们都向往“Vibe Coding” 的理想目标——那种“言出法随”的魔法，只要说话，AI就能完美实现一切。但我们必须承认一个现实：以当前AI（无论是Claude、GPT）的能力，目前还远不足以支撑这个理想。尝试AI“对齐颗粒度“，以学习的姿态打造AI时代的「超级个体」

Mercy

32,119 просмотров • 9 месяцев назад

试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。 Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。

试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。 Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。

歸藏(guizang.ai)

62,627 просмотров • 1 год назад

这两天 ChatCut 大火，作为一个审美白痴我对视频质量发言权不大，但是必须得说这个插件的确是做的优雅，👍 简而言之，ChatCut 把 Skills 和一整套 MCP Tools 接进 Codex，项目、素材、生成任务、时间线和导出状态都由 MCP 直接与 ChatCut 后端交互；网页版编辑器处理专业剪辑界面，并且和 MCP 共享同一个项目状态。于是 Codex 可以负责理解需求、研究资料、写脚本、做判断和编排任务，ChatCut 则继续负责素材、轨道、帧、渲染、转码这些很脏、很重、但又必须极其可靠的视频工程。我用它做了一支 3 分钟的“中国过去十年出生人口变化”分析视频，并完整观察了一下整个的过程：查国家统计局数据，生成 6 段旁白，写 6 个可编辑 MG，按照真实音频长度对齐 5509 帧，再抽查云端渲染结果。关键不是 AI 会不会模拟鼠标，而是 Codex 完成了 AI 最擅长的理解和编排，ChatCut 完成了专业软件最擅长的工程执行，最后我还能进入传统时间线继续修改。我觉得这才是 Codex 插件能发挥最大价值的方式：不要每个产品都重新造一套聊天框、Agent、模型路由和通用推理，也不要让 Codex 用 Browser Use 硬猜一个复杂软件的界面；把 AI 层交给 Codex，把真正形成产品壁垒的工程层留在自己手里，中间用 MCP 建立稳定、可验证、可组合的接口。所以说 MCP 已死，我觉得是看反了。MCP Server 的数量、套壳和“接入即智能”这类幻想确实在退潮，但 MCP 作为分工边界反而越来越重要。没有这层协议，AI 产品和专业软件只能互相侵入、重复造轮子；有了它，两边都可以把精力放回自己真正擅长的部分。我现在更愿意把好的 Codex 插件理解成一种新型专业软件：AI 不需要住进软件里，软件也不需要把自己改造成 AI。它们通过 MCP 协作，最后把一件真实工作做完。 OpenAI 当年号称要把 GPTs 做成 AI 时代 App Store 的梦想，好像真的有那么点希望了。

这两天 ChatCut 大火，作为一个审美白痴我对视频质量发言权不大，但是必须得说这个插件的确是做的优雅，👍 简而言之，ChatCut 把 Skills 和一整套 MCP Tools 接进 Codex，项目、素材、生成任务、时间线和导出状态都由 MCP 直接与 ChatCut 后端交互；网页版编辑器处理专业剪辑界面，并且和 MCP 共享同一个项目状态。于是 Codex 可以负责理解需求、研究资料、写脚本、做判断和编排任务，ChatCut 则继续负责素材、轨道、帧、渲染、转码这些很脏、很重、但又必须极其可靠的视频工程。我用它做了一支 3 分钟的“中国过去十年出生人口变化”分析视频，并完整观察了一下整个的过程：查国家统计局数据，生成 6 段旁白，写 6 个可编辑 MG，按照真实音频长度对齐 5509 帧，再抽查云端渲染结果。关键不是 AI 会不会模拟鼠标，而是 Codex 完成了 AI 最擅长的理解和编排，ChatCut 完成了专业软件最擅长的工程执行，最后我还能进入传统时间线继续修改。我觉得这才是 Codex 插件能发挥最大价值的方式：不要每个产品都重新造一套聊天框、Agent、模型路由和通用推理，也不要让 Codex 用 Browser Use 硬猜一个复杂软件的界面；把 AI 层交给 Codex，把真正形成产品壁垒的工程层留在自己手里，中间用 MCP 建立稳定、可验证、可组合的接口。所以说 MCP 已死，我觉得是看反了。MCP Server 的数量、套壳和“接入即智能”这类幻想确实在退潮，但 MCP 作为分工边界反而越来越重要。没有这层协议，AI 产品和专业软件只能互相侵入、重复造轮子；有了它，两边都可以把精力放回自己真正擅长的部分。我现在更愿意把好的 Codex 插件理解成一种新型专业软件：AI 不需要住进软件里，软件也不需要把自己改造成 AI。它们通过 MCP 协作，最后把一件真实工作做完。 OpenAI 当年号称要把 GPTs 做成 AI 时代 App Store 的梦想，好像真的有那么点希望了。

李不凯正在研究

20,822 просмотров • 2 месяцев назад

金九银十，今天正式进入了9月份，让我们来看看GOAT Network 8 月都做了点什么，其实核心就一件事：他们把“AI 帮人买东西、付钱”这件事，从概念变成了商家能直接用的产品。 🤖现在 AI 已经不只是聊天、写代码了。很多人开始让 AI 帮自己比价、订酒店、买东西、甚至付钱。问题是，现在大部分网站的结账页面都是给人用的，填表、选卡、点确认。AI 机器人根本用不了。 ✨GOAT Flow 就是针对这个痛点做的。商家不用写代码，花几分钟就能接上。之后不管是真人来买，还是 AI 代理来买，都能付。支持银行卡走 Stripe，也支持加密货币，直接从买家钱包打到商家钱包。钱到了才确认订单，GOAT 自己不经手资金，只负责核对和出收据。 GOAT Network 还把这套支付能力扩到了 10 条链上，AI 代理在哪条链上有钱，就能从哪条链付过来。 💫同时他们还在做更底层的事：把安全做到更硬。BitVM3 开了公开赏金，让外面的人来挑毛病；验证节点的签名开始往抗量子方向迁。意思就是，他们觉得以后 AI 代理之间交易的钱会越来越多、越来越快，结算得落到最稳的底座上，他们选的是 #BTC 。 ⭐️现在 AI 越来越能自己办事了，下一步就是“自己花钱”。谁先把收款这件事做得又简单又可靠，谁就先吃到这一波。GOAT Network 现在做的，就是给普通商家先铺一条路：不用懂 AI，不用懂链，也能跟这些“会花钱的机器人”做生意。 LFGoat 🚀 #GOATNetwork #GOATFlow #BitVM3 #AI #AIAgent Sophia

金九银十，今天正式进入了9月份，让我们来看看GOAT Network 8 月都做了点什么，其实核心就一件事：他们把“AI 帮人买东西、付钱”这件事，从概念变成了商家能直接用的产品。 🤖现在 AI 已经不只是聊天、写代码了。很多人开始让 AI 帮自己比价、订酒店、买东西、甚至付钱。问题是，现在大部分网站的结账页面都是给人用的，填表、选卡、点确认。AI 机器人根本用不了。 ✨GOAT Flow 就是针对这个痛点做的。商家不用写代码，花几分钟就能接上。之后不管是真人来买，还是 AI 代理来买，都能付。支持银行卡走 Stripe，也支持加密货币，直接从买家钱包打到商家钱包。钱到了才确认订单，GOAT 自己不经手资金，只负责核对和出收据。 GOAT Network 还把这套支付能力扩到了 10 条链上，AI 代理在哪条链上有钱，就能从哪条链付过来。 💫同时他们还在做更底层的事：把安全做到更硬。BitVM3 开了公开赏金，让外面的人来挑毛病；验证节点的签名开始往抗量子方向迁。意思就是，他们觉得以后 AI 代理之间交易的钱会越来越多、越来越快，结算得落到最稳的底座上，他们选的是 #BTC 。 ⭐️现在 AI 越来越能自己办事了，下一步就是“自己花钱”。谁先把收款这件事做得又简单又可靠，谁就先吃到这一波。GOAT Network 现在做的，就是给普通商家先铺一条路：不用懂 AI，不用懂链，也能跟这些“会花钱的机器人”做生意。 LFGoat 🚀 #GOATNetwork #GOATFlow #BitVM3 #AI #AIAgent Sophia

0xYi暖阳🕊️ | Gate Card刷遍全球

15,790 просмотров • 11 дней назад

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 просмотров • 4 месяцев назад