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分享一个把「动态状态栏」放进 GPT Chat窗口的方法✨ 用 MCP 工具生成结构化状态，再由 HTML / CSS / JS 组件实现实时时钟、动态效果和可点击气泡🫧 完整教程放在评论区啦⬇️⬇️⬇️ 先抛个砖～感觉沿着这个思路，能玩出好多有意思的花样，大家一起开脑洞吧！

禁止对AI动情（已失败）

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Anya Rossi• Live Now

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Larus Canus

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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

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DD

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早上起来陪娃聊天花了一个小时，又花了一个多小时把这个 plan action 实现了。逻辑不复杂但是流程很繁琐：选择一个指定花色，从抽牌堆抽一张卡决定点数，合成一张空白卡保留在手牌中，并丢弃其它手牌，跳过行动阶段。交互状态太多，给脑子下指令就花了半个小时，手无意识的写了 200 多行代码才做完。

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玩币的过年坐小孩那桌！截止目前，上证连着第18个阳，反观加密近30天的恐惧指数有28天低于40。有这样一种感觉：你打开一个新的应用，点了几下，突然发现——“嘿，这比我想象中顺手多了！” 真正让人愿意重复进入一个产品的，并不是一堆炫酷的功能，而是细节上的 “无感优化”、行为路径上的连贯性提升。这些项目正在悄悄做的，正是这种让体验变得自然的改进。 Spaace 🟠 — NFT 不只是市场，而是用户体验的“积木场” Spaace 走得不是那种一次性爆发交易量的路线，而是在逐步把 NFT 交易转变为一种可持续参与的行为链条。在它的生态里，每一次挂单、浏览、任务参与不仅能获得奖励，还会形成一个更连贯的用户轨迹。你不再是“来一次、走一次”的游客，而是一个在生态里慢慢“成长”的参与者——这让 NFT 使用不再像一笔单一操作，而像一个可以反复进入、反复体验的互动空间。 Veera — 让链上入口变成你愿意点开的“探索入口” Veera 的方向并不只是做一个钱包，它试图把 Web3 的入口从命令式的“按钮堆栈”变成一种更像信息流的自然浏览感。你打开它，不是看到一墙按钮，而是像打开一个可以滑动、查看和探索的界面。这种把“入口”变成“探索空间”的思路，让用户从“被迫了解复杂操作”转向“顺手发现有趣内容”的习惯性行为，这对提高留存和用户连续参与是非常重要的一步。 MagicBlock ✨⬜ — 把实时体验和可扩展性带到链上应用 MagicBlock 是一个基于 Solana 的实时执行引擎，目标是让链上应用具备Web2 级的交互性能，并且保持去中心化的安全性。它使用 Ephemeral Rollups 技术，在不拆分状态的前提下提供极低延迟、几乎零手续费的执行环境，这适合实时游戏、DeFi 以及需要高频交互的场景。其设计让开发者不再为性能牺牲链上特性，同时也极大提升了用户“无延迟感”的体验可能性。除了技术本身，MagicBlock 还在孵化器层面发力，吸引开发者来构建更具创意和实时性质的应用，这让生态不仅是底层引擎，更成为创新场景的催化器。 Altura — 资产不再只是标签，而是可调用的“行为构件” Alturax 的核心变化在于，它让链上资产具备更强的生态参与能力：不是只有买和卖的逻辑，而是一种资产在不同协议与玩法之间调用的能力。资产不再是静止的符号，而是可以参与多种逻辑、被策略调用的构建块。这种思路让资产在链上进一步融入生态协同，而不是只能在市场上看价格。 Konnex — 把现实世界的任务纳入链上协作图谱 Konnex 的有趣点在于：它不单是一个链上协议，而是试图把现实世界的不确定性直接带进链上。在它的构想中，机器人、自动化系统和协议之间可以协作，通过链上可验证的数据完成现实任务的结算 —— 使得现实世界的执行与去中心化结算建立起一种可验证的信任。这是 Web3 往现实落地迈出的一步，不再把链上交互限定在数字资产，而是融入实体世界的执行逻辑之中。

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搞子(明日香版)🕊️|🐬TermMax

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用 GPT Image 2 + Seedance 2.0，还原了故宫太和殿的建造全过程🤩 方法很简单，先用 Image 2 生成建筑完整模型、组件拆解图和建造流程图，再喂给 Seedance 2.0 生成动画以前三维建模团队的活，现在两个 AI 工具就能基本跑通（具体方法见评论区）

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Sac

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🔥抖音/TikTok 起号新思路来了！直接用 AI 做“iPhone街拍美女视频”，真实到离谱… 刚生成了包臀裙美女：路对面视角+自然整理裙摆+风吹动态+从侧边自然出画完全就是刚好被路人随手拍到的感觉！刷到这个老登滑得动吗？😂 （工作流和提示词思路在评论区）

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Larus Canus

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Codex 5.6 真的要让剪辑师失业了！它现在的视频制作能力提升了不止一个档次，直接一句话生成视频！重度实测一周，筛选出这 4 个Skill，直接实现全流程闭环： 1️⃣ HyperFrames （内置插件）负责整片策划、动效生成、画面合成与最终渲染。它能把文字构思直接转化为高水准的动态视频框架，实现全流程闭环交付。 2️⃣ Remotion （内置插件）基于 React 模板的视频生成工具。支持通过代码批量生产高质感视频，尤其适合数字人+动效结合的自媒体内容，实现真正的工业化生产。 3️⃣ video-use 专门处理真人素材的剪辑工具。能自动识别镜头、精准卡点并完成后期剪辑，让 AI 具备了职业级的剪辑逻辑。地址： 4️⃣ Seedance 针对顶级视频大模型的提示词工具。专门生成电影级运镜和实拍感指令，补齐了 AI 视频在审美和镜头质感上的短板。地址：现在用 Codex 5.6 + 这4个Skill，从脚本→动效→剪辑→渲染，全程AI闭环。

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Gavinly

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memory

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10,864 Aufrufe • vor 4 Monaten

有个事我憋很久了，今天必须说一下。市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。个人分享，非投资建议。

有个事我憋很久了，今天必须说一下。市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。个人分享，非投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

17,513 Aufrufe • vor 11 Tagen

科幻正在照进现实：AI 黑客已经出现了最近让安全圈炸锅的一个项目： Shannon AI Pentesting Tool 它是一个 AI 自动渗透测试工具。简单理解：AI 自己去当黑客。从信息收集到漏洞利用，整套流程都能自动完成： - 读取源码 - 扫描端口 / API - 分析攻击路径 - 尝试漏洞利用 - 自动生成漏洞报告和传统扫描器最大的区别是：很多工具只会提示 “这里可能有漏洞”。 Shannon 会真的去攻击验证。 SQL 注入、XSS、SSRF、登录绕过、JWT 攻击这些常见漏洞都会自动尝试。本质上，它把原本需要安全团队完成的渗透流程，变成了一个 AI Agent 就能跑完的系统。背后其实是一个很明显的趋势： AI 正在从回答问题，走向执行任务。自动渗透只是开始。未来越来越多工作都会被 AI 自动化完成

科幻正在照进现实：AI 黑客已经出现了最近让安全圈炸锅的一个项目： Shannon AI Pentesting Tool 它是一个 AI 自动渗透测试工具。简单理解：AI 自己去当黑客。从信息收集到漏洞利用，整套流程都能自动完成： - 读取源码 - 扫描端口 / API - 分析攻击路径 - 尝试漏洞利用 - 自动生成漏洞报告和传统扫描器最大的区别是：很多工具只会提示 “这里可能有漏洞”。 Shannon 会真的去攻击验证。 SQL 注入、XSS、SSRF、登录绕过、JWT 攻击这些常见漏洞都会自动尝试。本质上，它把原本需要安全团队完成的渗透流程，变成了一个 AI Agent 就能跑完的系统。背后其实是一个很明显的趋势： AI 正在从回答问题，走向执行任务。自动渗透只是开始。未来越来越多工作都会被 AI 自动化完成

开发者Hailey

42,179 Aufrufe • vor 4 Monaten

现在 meme 市场的问题很明显，行情一热大家冲现货，行情一凉就没人玩了。不是 meme 没需求，是交易方式太单一。 #MemeMax 直接把 meme 放进永续里，让你不管涨跌都能参与，只用判断方向，不用死拿筹码，这点对很多人其实更友好。更关键的是，它不是单纯做个 perp 给你玩。你在里面交易、产生行为，这些数据是会被记下来的，能跟后面的激励、排名、奖励连在一起，不是打一枪就走的那种结构。 Phase 2 也快来了，Top 500 有实打实的奖励，这点已经说得很清楚了。不是那种只给前几名吃肉，后面全陪跑的玩法。你愿意花时间参与，基本都有反馈。现在的态度也很简单，先用、先看、先参与，不急着下结论。至少在一堆只靠喊口号的项目里，#MemeMax 属于那种真想把 meme 交易这件事做成“长期工具”的。能不能跑出来，最后还是看数据，但现在这个阶段，值得放进观察列表。 #MemeMax #Web3 #MaxPacks #DeFi #KaitoAI #Kaito #Yaps #MemeMax Kaito AI 🌊 MemeMax

现在 meme 市场的问题很明显，行情一热大家冲现货，行情一凉就没人玩了。不是 meme 没需求，是交易方式太单一。 #MemeMax 直接把 meme 放进永续里，让你不管涨跌都能参与，只用判断方向，不用死拿筹码，这点对很多人其实更友好。更关键的是，它不是单纯做个 perp 给你玩。你在里面交易、产生行为，这些数据是会被记下来的，能跟后面的激励、排名、奖励连在一起，不是打一枪就走的那种结构。 Phase 2 也快来了，Top 500 有实打实的奖励，这点已经说得很清楚了。不是那种只给前几名吃肉，后面全陪跑的玩法。你愿意花时间参与，基本都有反馈。现在的态度也很简单，先用、先看、先参与，不急着下结论。至少在一堆只靠喊口号的项目里，#MemeMax 属于那种真想把 meme 交易这件事做成“长期工具”的。能不能跑出来，最后还是看数据，但现在这个阶段，值得放进观察列表。 #MemeMax #Web3 #MaxPacks #DeFi #KaitoAI #Kaito #Yaps #MemeMax Kaito AI 🌊 MemeMax

币自由 🐬

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3D 圈的人看到这个应该会沉默几秒 3D 模型再次进化 Hyper3D 这个 BANG to Parts功能有点牛P 你丢给它一个完整的 3D 模型，AI 会自动帮你把它拆解成一个个独立的、完整的的3D零件也就是可以将任何完整的 3D 模型自动拆解成多个3D的零件拆好的零件可以直接用来做动画、改材质、甚至去 3D 打印这能帮 3D 设计师省下大把“手动擦屁股（清理模型）”的时间更狠的是：拆完还能接着拆整车 → 拆出车轮 → 车轮再拆出轮毂、轮胎、螺丝。理论上你想拆多细拆多细。而且每个零件都是独立完整的 3D 模型：单独换材质、单独改形状、甚至单独重新生成一个新的换上去 3D 模型第一次变成了“乐高”，而不只是“手办” 还有一个关键点是：拆出来的每个零件都是完整、独立、可编辑的 3D 模型。换材质、改造型、缩放变形、甚至整个重新生成一个换上去,都行借助目前Codex和Claude code的强大能力，打造一个 3D 模型/开发工作流，非常牛P

3D 圈的人看到这个应该会沉默几秒 3D 模型再次进化 Hyper3D 这个 BANG to Parts功能有点牛P 你丢给它一个完整的 3D 模型，AI 会自动帮你把它拆解成一个个独立的、完整的的3D零件也就是可以将任何完整的 3D 模型自动拆解成多个3D的零件拆好的零件可以直接用来做动画、改材质、甚至去 3D 打印这能帮 3D 设计师省下大把“手动擦屁股（清理模型）”的时间更狠的是：拆完还能接着拆整车 → 拆出车轮 → 车轮再拆出轮毂、轮胎、螺丝。理论上你想拆多细拆多细。而且每个零件都是独立完整的 3D 模型：单独换材质、单独改形状、甚至单独重新生成一个新的换上去 3D 模型第一次变成了“乐高”，而不只是“手办” 还有一个关键点是：拆出来的每个零件都是完整、独立、可编辑的 3D 模型。换材质、改造型、缩放变形、甚至整个重新生成一个换上去,都行借助目前Codex和Claude code的强大能力，打造一个 3D 模型/开发工作流，非常牛P

小互

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