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刷到一个视频，一个小孩在用 ThinkPad 写游戏代码。 看着像是在用 AI 编程工具，直接输自然语言生成逻辑。 小孩可能连底层原理都没完全搞懂，但那个劲头挺足，一直在试。 以前学开发得先啃半年语法，现在只要想法对，直接跟 AI 聊就能跑起来。 这种“边做边学”的效率，确实比那种花大价钱报班学理论的成年人高多了。 工具确实把门槛打下来了。 以后拼的可能不是谁背的语法多，而是谁能更快把想法变成东西。 哪怕只是做个小 demo，也比光看不练强。

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Vincent

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我的天，Higgsfield已经进化到这种程度了吗？ 一年前我 YouTube 做到 15 万订阅，还多亏了 Higgsfield 的帮助。那时候它还只能凑合生成视频，现在竟然已经开始进入游戏开发领域了。。。 ​ ​ 在Claude里面调用Fable 5写代码，再接入Higgsfield MCP生成角色、场景和道具，就能直出任何类型的多人2D/3D游戏！​ ​ 这件事放在以前真的很难想象。​ ​ 过去对我们普通人来说，涉及到复杂代码和角色道具图，开发游戏基本是可望而不可即的事情。 ​ ​ 但是Higgsfield Games 真的在把“做游戏”的门槛压到前所未有的低：一个完整的游戏可以用一句提示词就生成了。​ ​ 比如下面这个哥特悬疑画风的游戏，就是由Fable 5 + Higgsfield 用简单提示词生成出来的。。。​ ​ 所以，任何人，只要有一个好的游戏想法，都可以借助 Fable 5+ Higgsfield 先把它做成一个能玩的版本，然后快速发布出来验证市场。
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逸尘

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Damn，Anthropic 这次直接把 AI 教育的主流叙事干翻了🤯。。。 过去两年所有 AI 教育产品的叙事，全盯着学生端，个性化家教，自适应题库，一对一辅导，讲得都很性感， 但Anthropic 直接掉头往反方向走，把 AI 塞到老师手里，而不是学生手里。 这个选择的底层逻辑特别朴素， 一个老师影响几十上百个学生，帮老师省一小时备课时间，杠杆效应跟帮一个学生省一小时完全不在一个量级， 老师才是最懂班级学情的人，谁阅读跟不上，谁需要挑战题，这些判断 AI 替代不了，但 AI 可以把做差异化材料的三个小时全部省下来。 更狠的是这四步棋， 内置全美 50 州学术标准。 合规成本直接归零。 隐私标准联合工会制定。 教学技能库全部开源。 但这些都还不是最核心的， 他们没有单纯的做一个 AI 教育工具，更像是在把 Claude 做成老师的认知外骨骼，备课，差异化材料，学情分析，重复任务自动化， 当整个工作流都跑在 Claude 上，它就不再是可选工具了，而是一种基础设施，这种工作流粘性，比任何学生端产品都深得多。 我觉得这才是 AI 教育更持久的方向，不去追逐取代老师的性感叙事，而是实实在在赋能那些每天站在教室里的人， 我相信改变教育最有效的杠杆，往往不是直接改变学生，而是改变那些影响学生的人。
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AYi

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用 Codex 加 ChatCut，我终于能用自然语言丝滑剪辑我的视频了！ 最近一直在研究这个 ChatCut 的 CodeX 插件 他们在自然语言视频作这个层面，绝对是第一梯队 最牛逼的几个点在于： 1. 全自然语言操控 可以用自然语言操作整个剪辑过程 你不需要去手动操作复杂的剪辑轨道，只需要把你的需求用大白话讲给它，它就会自动去调用工具进行剪辑 2. 剪辑与生成无缝集成 它把视频剪辑和生成功能全部集成到了同一个工具里 如果你在剪辑过程中需要某些素材，它会自动帮你去找，或者直接生成对应的素材 整个体验非常顺畅，效果挺屌的 3. 优秀的可视化交互 这是目前我见过交互体验最好的自然语言剪辑工具 安装好之后，左边是你跟 Codex 对话的区域，右边就是它的整个工作区 你可以实时、可视化地看到 Codex 是如何操作你的视频素材进行剪辑的 更爽的是，你还可以直接在右边的工作区里，对刚刚剪辑的视频进行精细化的微调和修改 这种交互方式真的已经非常接近我理想中自然语言剪辑了 不过他们目前也确实存在一些问题， 比如整体的处理速度还是比较慢，以及 Token 的消耗比较大 这也是现阶段的一个局限性，但我觉得未来一定会越来越好 如果对自然语言视频制作感兴趣的兄弟们，一定要去试一下这个插件！ 官网链接如下：
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来碗牛肉粉

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说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。 咱们看看这个案例， 零游戏开发经验，两周时间， 一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉， 骑着电动车在城市里穿梭接单， 订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败， 还有完整的手机App导航和超市捡货系统， 很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利， 本质是人类品味的胜利， 他没写几行代码， 所有的逻辑模型贴图音乐音效， 全都是AI生成的， 他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的， 最后花两周时间一点点打磨细节， 调参数摆道具改手感， 其实这就是现在大家说的vibe coding， 让AI接管了所有的执行层， 人类只需要负责方向和品味， 以前你得学会编程建模配乐剪辑， 才能做出一个游戏， 现在你只需要知道， 什么东西是好的， 很多人说这是作弊， 但这才是真正的创意民主化呀， 一年前需要一个小团队干几个月的活， 现在一个普通人两周就能搞定， 我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。 这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切， 但它不知道的是 什么东西看起来舒服， 什么东西玩起来爽， 什么东西能让人会心一笑， 比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩， 因为它们只有技术，没有灵魂， 那什么是灵魂呢？ 我理解灵魂就是那个站在AI背后， 做每一个微小选择的人， 就是那个知道什么时候该停手， 什么时候该再改一下的人， 而且我觉得这只是一个开始， 今天是浏览器3D游戏， 那明天可能就是完整的App， 后天甚至是3A级别的游戏原型， 我们正在见证一个全新的创作时代， 任何人都能把自己的脑洞， 变成真正的产品， 游戏链接放在评论区了， 直接浏览器打开就能玩， 建议大家去试试， 你会真切地感受到， 那个属于普通人的创作黄金时代， 真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecoding
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阿绎 AYi

12,095 просмотров • 5 месяцев назад

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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小时候，我们的童年是在4399、7k7k这些网页小游戏里度过的。那时候能打开一个小游戏，和朋友一起玩一下午，就已经觉得很快乐了 而到了2026年，我突然发现下一代小朋友的童年已经不一样了。我家里的小朋友现在开始用Codex自己写小游戏，写完之后再拿出来陪家里的其他小朋友一起玩 他们这一代，是把自己的想法写成游戏，再和朋友一起玩。这其实是一个很大的时代变化，他们的童年，可能会比我们更精彩。因为他们玩的不只是游戏，而是自己创造出来的世界@ChatGPTapp Sam Altman
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马斯克在想什么？ 他说，先别做PPT。 任何东西在PPT上看起来都很完美。 但那只是“看起来”而已。 如果你要创业，第一件事是什么？ 去做一个能跑起来的原型机。 哪怕它极其简陋。 一个能动的东西，比一万页精美的PPT都有说服力。 这套逻辑是不是很熟悉？ “实干家”的逻辑。 这恰恰是那些习惯了在达沃斯开会、用PPT就能撬动资本的全球主义精英们最不理解，也最害怕的东西。 他们擅长的是叙事、概念和包装。 而实干家只相信一件事：让它动起来。 一个国家的发展，是不是也该如此？ 到底是需要更多夸夸其谈的“设计师”，还是需要更多能让机器转起来的工程师？ 一个值得思考的问题。
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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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这种模仿手绘制图案的动画，叫做手绘动画，是我前面做了 6 年的工具产品，那是在 Vibe Coding 前的古法编程年代... 现在用 Codex，一句提示词要求，一轮就能做出这个动画，确实不得不感叹 AI 的强大，特别是对于简单产品和想法验证，时间成本几乎趋于零 记得当时还有对手绘动画的很多好玩的想法，因为所谓排期和产品迭代问题都没有上，现在可以自己 Vibe 一番，纯当做兴趣，和 AI 帮我做生产项目间隙的“小玩意”
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抖音现在最诡异的人，是冯唐。 首先，我确定这个账号在冯唐手里，因为他自己偶尔直播带货， 但是他发的视频，都是AI合成的，用自己以前的原视频，配上AI生成的音频，用AI对一下嘴型，就直接发出来了。 我只能理解，冯唐想做抖音，又懒得自己天天录视频，于是找了个团队天天合成点视频直接发出来。
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lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人）

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我翻完小红书Red Skill最新的Top15数据后背有点发凉,这根本不是什么小功能测试啊。 5月份归藏第一个把PPTSkill传上去的时候,详情页显示只有6个人用,当时我就说这是个大事件,不少人还觉得我小题大做,说什么一个种草APP搞点AI功能蹭热度而已,折腾不出水花。 结果7月3号小红书官方两个更新就甩出来了,直接把所有质疑给打没了。 先是格式全放开,之前还只支持txt和md,现在py/js/html/c++/sql甚至数据库文件全能传,不是只能写提示词给Agent读,是真能跑完整代码做完整功能。 再就是另一项 vibecoding 内嵌交互小工具内测将在下周三上线,发笔记时挂上组件,用户刷到不用复制口令跳本地Agent,半屏就能调,全屏能交互,点一下直接分享到微信,那个记录奶茶口味的小工具Brewwww,上线没多久就有一万多人用。 数据是不会骗人的,现在排行榜第一的「菜菜的人生系统」,32.6万曝光,4万多人次使用,第二名的工作日程管理曝光量甚至更高。 而且说实话，这些作者要是把同样的Skill传到GitHub,绝大多数人攒一整年都拿不到这个量级的真实用户。 以前大家以为AI Skill的分发中心,一定是GitHub，觉得普通人找AI工具,一定会主动搜索，甚至认为小红书这种生活方式平台,做不好技术产品分发。 现在看全错了。 GitHub是开发者主动找工具的地方,你有明确需求才会去,网络卡,门槛高,普通用户连门在哪都不知道。 而小红书是用户刷着刷着,正愁PPT做不完、周报写不动、公考复盘没方法,笔记下面正好挂着能解决问题的Skill,点一下就能用,上下文严丝合缝,连教育成本都省了。 我觉得小红书平台这步棋走的极聪明,它不拼大模型,不抢算力,就攥住「用户在什么场景下需要什么能力」这个分发入口,和当年App Store不做手机应用、只攥住应用下载入口的逻辑一模一样。 给真在做Skill的朋友四个现在就能用的反直觉判断: ● 别光传Skill就干等,一定要包成教程笔记,先讲痛点再秀效果最后挂组件,纯扔文件没人看,现在排行榜上的作者全是这么做的 ● 别上来就做什么通用大Agent,越垂直越爆,公考、剪辑、写广告、甚至记录奶茶,这些看起来不技术的场景,流量比通用类高10倍 ● 别嫌审核严不敢进,现在正是窗口,规则没卡死你先攒使用数据,等所有人都反应过来往里挤,算法的早鸟权重早就喂满了 ● 别天天想着卖Skill赚钱,Skill是杠杆,你用它产出比别人好10倍的内容,涨粉做IP接商单,比直接卖Skill赚的多100倍 我记得移动互联网刚起来的时候,所有人都在拼操作系统拼硬件,但最后拿走最大利润的,是先把全民应用分发跑通的那个。 现在Agent时代刚开个头,大家都在拼参数拼算力拼模型性能, 但等到回头看的时候,可能第一个把AI能力分发到普通人手里的,是当初所有人都觉得不务正业的那个种草APP啊hhh #redskill #rednote #skill #小红书
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我翻完小红书Red Skill最新的Top15数据后背有点发凉,这根本不是什么小功能测试啊。 5月份归藏第一个把PPTSkill传上去的时候,详情页显示只有6个人用,当时我就说这是个大事件,不少人还觉得我小题大做,说什么一个种草APP搞点AI功能蹭热度而已,折腾不出水花。 结果7月3号小红书官方两个更新就甩出来了,直接把所有质疑给打没了。 先是格式全放开,之前还只支持txt和md,现在py/js/html/c++/sql甚至数据库文件全能传,不是只能写提示词给Agent读,是真能跑完整代码做完整功能。 再就是另一项 vibecoding 内嵌交互小工具内测将在下周三上线,发笔记时挂上组件,用户刷到不用复制口令跳本地Agent,半屏就能调,全屏能交互,点一下直接分享到微信,那个记录奶茶口味的小工具Brewwww,上线没多久就有一万多人用。 数据是不会骗人的,现在排行榜第一的「菜菜的人生系统」,32.6万曝光,4万多人次使用,第二名的工作日程管理曝光量甚至更高。 而且说实话，这些作者要是把同样的Skill传到GitHub,绝大多数人攒一整年都拿不到这个量级的真实用户。 以前大家以为AI Skill的分发中心,一定是GitHub，觉得普通人找AI工具,一定会主动搜索，甚至认为小红书这种生活方式平台,做不好技术产品分发。 现在看全错了。 GitHub是开发者主动找工具的地方,你有明确需求才会去,网络卡,门槛高,普通用户连门在哪都不知道。 而小红书是用户刷着刷着,正愁PPT做不完、周报写不动、公考复盘没方法,笔记下面正好挂着能解决问题的Skill,点一下就能用,上下文严丝合缝,连教育成本都省了。 我觉得小红书平台这步棋走的极聪明,它不拼大模型,不抢算力,就攥住「用户在什么场景下需要什么能力」这个分发入口,和当年App Store不做手机应用、只攥住应用下载入口的逻辑一模一样。 给真在做Skill的朋友四个现在就能用的反直觉判断: ● 别光传Skill就干等,一定要包成教程笔记,先讲痛点再秀效果最后挂组件,纯扔文件没人看,现在排行榜上的作者全是这么做的 ● 别上来就做什么通用大Agent,越垂直越爆,公考、剪辑、写广告、甚至记录奶茶,这些看起来不技术的场景,流量比通用类高10倍 ● 别嫌审核严不敢进,现在正是窗口,规则没卡死你先攒使用数据,等所有人都反应过来往里挤,算法的早鸟权重早就喂满了 ● 别天天想着卖Skill赚钱,Skill是杠杆,你用它产出比别人好10倍的内容,涨粉做IP接商单,比直接卖Skill赚的多100倍 我记得移动互联网刚起来的时候,所有人都在拼操作系统拼硬件,但最后拿走最大利润的,是先把全民应用分发跑通的那个。 现在Agent时代刚开个头,大家都在拼参数拼算力拼模型性能, 但等到回头看的时候,可能第一个把AI能力分发到普通人手里的,是当初所有人都觉得不务正业的那个种草APP啊hhh #redskill #rednote #skill #小红书

AYi

125,073 просмотров • 3 месяцев назад

一个人的概念量，尤其是清晰准确的概念量，是衡量智能水平的最佳数据指标。而最佳落地实践工具一直近在眼前👀 这种概念量，最好的管理、迭代、积累方式就是logseq。用了一年多logseq，我积累了接近 6000 条概念笔记，相互之间建立了12000 个链接，共同构成了一个不小的 LCM（大概念模型，meta 最新提出的理论，我还没细看，但是和我的实践差不多🤣）。 对比之下，我 2009 年使用 evernote，到 2020 年停用之前，我也只有 15000 条笔记，而且不是概念笔记，无法在概念砖块之间灵活建立丰富的链接。 大语言模型这两年，胜过人类的两千年，两万年！语言的边界，就是思想的边界。而最好的落地方式，就是费曼学习法 + logseq + chatgpt。 （我在 X 上一直碎碎念讲这个历年，就不展开了🤣
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一个人的概念量，尤其是清晰准确的概念量，是衡量智能水平的最佳数据指标。而最佳落地实践工具一直近在眼前👀 这种概念量，最好的管理、迭代、积累方式就是logseq。用了一年多logseq，我积累了接近 6000 条概念笔记，相互之间建立了12000 个链接，共同构成了一个不小的 LCM（大概念模型，meta 最新提出的理论，我还没细看，但是和我的实践差不多🤣）。 对比之下，我 2009 年使用 evernote，到 2020 年停用之前，我也只有 15000 条笔记，而且不是概念笔记，无法在概念砖块之间灵活建立丰富的链接。 大语言模型这两年，胜过人类的两千年，两万年！语言的边界，就是思想的边界。而最好的落地方式，就是费曼学习法 + logseq + chatgpt。 （我在 X 上一直碎碎念讲这个历年，就不展开了🤣

howie.serious

105,735 просмотров • 1 год назад

1 一个人走进 AI 生成的巷子，说了句召唤——天上真飞下来一只鹰。🦅 这不就是《盗梦空间》么？ Alaya World 干的就是这种事：一句话、一张图丢进去，实时长出一个能逛的世界。你挪视角，街巷往前展开；走到一半打一句提示词，里面真会跟着变。不是后期特效，是当场生成的。 说个暴论：未来游戏开发可能要变天了——先生成一个可玩的 demo，然后就直接上线了。🎮 我们现在用的 AI，多半还是打字进、文字出，最多再给你一张图、一段视频。看完就结束，你始终站在屏幕外面。 可以这么理解： • 💬 聊天模型陪你说话 • 🎬 视频模型给你放片 • 🌍 世界模型开始给你一个能走进去晃两下的地方 它还不完美，偏研究向，家用电脑也跑不动——别当成明天就能下载开玩的游戏。但代码开源了，主页上 Demo 很多，光看就能明白：AI 下一步可能不只是更会聊天，而是开始撑起一个空间。 想直观感受，直接刷 Alaya Lab 的 Demo，比看任何介绍都快。 1.🐦‍ 召唤火鸟 冷却好了，点火鸟技能。烟尘里冲出一只燃烧的凤凰，双翼一展，脚下黑烟烈焰
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1 一个人走进 AI 生成的巷子，说了句召唤——天上真飞下来一只鹰。🦅 这不就是《盗梦空间》么？ Alaya World 干的就是这种事：一句话、一张图丢进去，实时长出一个能逛的世界。你挪视角，街巷往前展开；走到一半打一句提示词，里面真会跟着变。不是后期特效，是当场生成的。 说个暴论：未来游戏开发可能要变天了——先生成一个可玩的 demo，然后就直接上线了。🎮 我们现在用的 AI，多半还是打字进、文字出，最多再给你一张图、一段视频。看完就结束，你始终站在屏幕外面。 可以这么理解： • 💬 聊天模型陪你说话 • 🎬 视频模型给你放片 • 🌍 世界模型开始给你一个能走进去晃两下的地方 它还不完美，偏研究向，家用电脑也跑不动——别当成明天就能下载开玩的游戏。但代码开源了，主页上 Demo 很多，光看就能明白：AI 下一步可能不只是更会聊天，而是开始撑起一个空间。 想直观感受，直接刷 Alaya Lab 的 Demo，比看任何介绍都快。 1.🐦‍ 召唤火鸟 冷却好了，点火鸟技能。烟尘里冲出一只燃烧的凤凰，双翼一展，脚下黑烟烈焰

实践哥 Li

928,571 просмотров • 2 месяцев назад

又有新发现，Muse 居然还可以直接打电话🔥 刚才在研究 muse 的连接器的时候，发现除了浏览器，还可以连接电话，这是直接可以打电话的 但是有几个问题需要注意： 1、只能打美国境内的正式商家号码，不能打私人的或者是美国之境外的电话 2、不能打：中国号码、个人号码，以及推销、骚扰、催收这类用途 3、没有一个固定的"号码"，而且是使用 AI 语音合成的，你要告诉他具体的需求，然后他帮你去完成一些订餐之类的操作 我这里让他直接拨打了 GPT 的公开电话，询问了一下 GPT 有哪一些套餐，GPT 那边也是用的 AI 语音对话，把所有的套餐都返回了 真的越研究越有好玩的东西，以后可能都是 AI 和 AI 打电话了
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又有新发现，Muse 居然还可以直接打电话🔥 刚才在研究 muse 的连接器的时候，发现除了浏览器，还可以连接电话，这是直接可以打电话的 但是有几个问题需要注意： 1、只能打美国境内的正式商家号码，不能打私人的或者是美国之境外的电话 2、不能打：中国号码、个人号码，以及推销、骚扰、催收这类用途 3、没有一个固定的"号码"，而且是使用 AI 语音合成的，你要告诉他具体的需求，然后他帮你去完成一些订餐之类的操作 我这里让他直接拨打了 GPT 的公开电话，询问了一下 GPT 有哪一些套餐，GPT 那边也是用的 AI 语音对话，把所有的套餐都返回了 真的越研究越有好玩的东西，以后可能都是 AI 和 AI 打电话了

小墨同学

26,244 просмотров • 16 дней назад

我自己做了一个学习英语的网站👨🏻‍💻，因为用了很多学习英语的工具之后，都不是很满意，直接自己上手让 Claude Code 做了。这周用 AI 搞了几万个单词的数据库，基础数据有了，后面就按照我的想法做功能了，感兴趣可以评论区进群聊聊，我也会发最新的开发进度💪
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我自己做了一个学习英语的网站👨🏻‍💻，因为用了很多学习英语的工具之后，都不是很满意，直接自己上手让 Claude Code 做了。这周用 AI 搞了几万个单词的数据库，基础数据有了，后面就按照我的想法做功能了，感兴趣可以评论区进群聊聊，我也会发最新的开发进度💪

viggo

34,597 просмотров • 1 год назад