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卧槽，Chrome “灵魂级”的更新来了！ 我看完之后觉得这次Chrome 的升级有很多 “炸裂”的功能那个，直接把Gemini继承到浏览器，从此Gemini从被动助手升级为主动代理。 2026 版 Chrome 的全能日常： 1. 代理式自动浏览：以前订酒店，得开 10 个标签页手动对比价格、看评价、查距离。 现在说一句：“帮我订一套 2 月去大理的酒店，要能看海、带浴缸、预算 1000 以内，且离我之前收藏的那家咖啡馆走路 10 分钟以内。” Gemini 会： 自动像个“幽灵”一样在后台飞速闪过几十个网页，把对比结果直接列成表。 更离谱的是： 它能替你填写那些烦人的入住信息表单，甚至在确认后帮你完成预订。你只需要点一下“支付”确认，全流程自动化。 2. Nano Banana：网页上的所有图片，现在都是你的“素材库” 看到网页上模特穿了一件超酷的外套，但颜色不喜欢？或者看中了一套沙发，想看看摆在你家客厅是什么样？ 现在： 通过内置的 Nano Banana 图像模型，你直接右键点击网页图片： 一键换装： “把这件衣服换成深绿色，材质改成皮质。” 画面瞬间实时渲染，效果真实得像原图。 无缝合成： 拍一张你家客厅的照片拖进去，Gemini 会自动通过空间计算，把网页上的家具“瞬移”到你家照片里，阴影和透视完全对齐。它不仅是浏览器，它是个顶级家装设计师。 3. Workspace 深度集成：你的浏览器“长了记性” 以前 AI 只知道你当前在看什么。现在的 Gemini 真正实现了“全知全能”。 读心术：...

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🔥AI搬回本地！ $NVDA 黃仁勋剛剛宣布重大突破， 个人电脑迎来全新时代！ ———————————— 过去四十年，一直是你在伺候电脑。 这一次，它要反过来。 我们这代人，是被机器训练大的。记快捷键，清后台，等进度条，文件存在哪个文件夹自己得记牢，我们学会的全是“迁就它”，把自己一点点训练得像台机器，它才肯好好干活。 所以黄仁勋这次最重要的东西，很多人看漏了。不是又一个开源模型，也不是新芯片的跑分。是 AI 要从云端“搬回家”，住进你这台本机里。 这两年我们用的 AI，说穿了都是“租来的大脑”。你得先把家底打包上传：合同、工资条、还没写完的东西、和家人的聊天记录。它在别人的机房里跑，按别人的价收钱，入口攥在别人手里。聪明是真聪明，可它始终不是你的，你只是个访客。 而“本地 Agent”这四个字的意思是：这些东西，终于可以留在你自己屋里了。不用上传，不用排队，不用看网速的脸色。它能看你的文件、懂你开着的软件、替你把那些零碎活儿干完。第一次，电脑不再是你点一下它动一下的工具，而是一个会自己动手的人。 为了这件事，老黄把数据中心级的算力，上百 GB 的统一内存、接近一个 petaflop 的性能，硬塞进了一台摆得上书桌的小机器。不是为了让你在本地跑个玩具模型，是为了让你桌上这台电脑，真有本事自己干活。 往大了说，棋局其实很清楚：云端那颗大脑，继续在数据中心里想最难的事；你桌上这台，负责手脚，管你每天的柴米油盐。而老黄想要的，是大脑和手脚，两头都攥在自己手里。 但我更想讲的，是那种很具体的感觉。PC 是上一代互联网的入口，手机是移动时代的入口。下一个入口不在某个网站里，就在你书桌上那台开机的电脑里。谁先住进去，谁拿下下一个十年。 所以他这次真正想说的，从来不是“我们出了块更强的芯片”。 而是过去四十年，你把自己训练得越来越像一台电脑。 从今往后，是电脑，开始学着像你请来的那个人。
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BonkGuy，你说你要100万美金以下的。 你说你不要5000万市值的。 你要超级早期的。 你要那种现在ALL IN看起来像疯了一样的。 你要真正来自战壕里的东西。 那我只能把 $FOMOCAT 放在你面前了。 我们就在BNB Chain的战壕里。 我们还很小，还非常早。 没有几十M的市值等着你接盘。 我也不想给你讲什么1000倍的故事。 视频我已经给你做好了。 你自己看。 看看 $FOMOCAT 够不够疯。 看看它是不是你一直在找的那个战壕。 如果有一天它真的从这里冲到几亿美金， 希望你记得今天看过这个视频。 $FOMOCAT 我们战壕见。 这是fomocat的官推 FOMOCAT
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🚀 Chrome 146 刚刚发布！ 现在，只需 一个开关，就能把你当前的 Chrome 浏览器会话暴露给 MCP，让你的 CLI AI 代理直接在 真实页面里操作。 📌 不用启动新浏览器 📌 直接利用你当前的标签页 📌 读取内容、点击、注入 JS……想做什么就做什么 你会用这个能力做什么？🤔 🔗 项目地址：👇
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昨天母亲节，我回来家里陪妈妈吃饭，当小学教师的表妹让我给她演示下AI都有什么作用😂 刚好看到ring-2.6-1t 免费，我就试了下做个小红书很火的班级灵宠系统，本来以为应该要花点时间，但没想到速度惊人的同时质量也过硬！ 这个 demo 让我最强烈的感受是：ring-2.6-1t 不像是在“回答我”，更像是在把我的想法直接推到现实里。 我只是生成了一个小学班级灵宠积分系统：学生打卡、做作业、考高分，就能给宠物攒积分、升级、冲排行榜的prompt。换成以前，这可能会停在一份 PRD、一张功能表，或者一段“你可以这样做”的建议里。 但ring-2.6-1t 直接把它变成了一个能打开的网页小工具。 你能看到全班宠物墙，能给学生加分扣分，能看等级进度，排行榜也会跟着变化。那一刻很微妙：它不再只是“懂你要什么”，而是把你脑子里的模糊需求，变成了一个可以被点击、被验证、被修改的东西。 这也是我觉得它最有价值的地方。 很多真实工作，其实不需要一套宏大的系统。我们只是需要一个临时的操作台：拆费用、排任务、调动画、做报名页、整理素材。用完就可以丢掉，但在那个时刻，它真的帮你把事情往前推了一步。 ring-2.6-1t的厉害，不是替你完成工作，而是先给你造出一个工作现场。然后，你在里面完成工作。 不得不说，我的表妹已经决定好好学习AI了，或许这就是好模型的意义。 Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是
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藏师傅的 PPT Skill 再配上 Pencil 太爽了！ 昨天评论里有个朋友分享给了我启发： 把藏师傅的 PPT 配上 Pencil，就可以直接在 Pencil 里一次性看到所有生成的 PPT 页面。 这种方式不仅编辑起来非常方便，还能导出网页和对应的编辑文件。我试了一下，体验确实非常爽。 虽然 AI 生成内容时不可避免会出现一些排版上的小问题，比如元素重叠或者对齐不准之类的情况，但在 Pencil 里你完全可以手动调整，比如： 1. 对齐元素 2. 修改字体 3. 调整重叠的部分 而且 Pencil 作为一个专业的设计软件，它的可编辑性非常强，甚至比 PPT 软件本身能做的还要多很多，尤其是对齐、嵌套和打组等操作非常方便。 我录了个视频教一下大家，推荐你们也试试这种用法。 这样的话，你可以从它导出 PNG 图片，然后直接放到你的 PPT 里边。 或者也可以直接在 PPT 里进行演示，然后你直接替换对应 PPT 页面的图片就行了
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藏师傅的 PPT Skill 再配上 Pencil 太爽了！ 昨天评论里有个朋友分享给了我启发： 把藏师傅的 PPT 配上 Pencil，就可以直接在 Pencil 里一次性看到所有生成的 PPT 页面。 这种方式不仅编辑起来非常方便，还能导出网页和对应的编辑文件。我试了一下，体验确实非常爽。 虽然 AI 生成内容时不可避免会出现一些排版上的小问题，比如元素重叠或者对齐不准之类的情况，但在 Pencil 里你完全可以手动调整，比如： 1. 对齐元素 2. 修改字体 3. 调整重叠的部分 而且 Pencil 作为一个专业的设计软件，它的可编辑性非常强，甚至比 PPT 软件本身能做的还要多很多，尤其是对齐、嵌套和打组等操作非常方便。 我录了个视频教一下大家，推荐你们也试试这种用法。 这样的话，你可以从它导出 PNG 图片，然后直接放到你的 PPT 里边。 或者也可以直接在 PPT 里进行演示，然后你直接替换对应 PPT 页面的图片就行了

歸藏(guizang.ai)

53,909 Aufrufe • vor 3 Monaten

Google Stitch 大更新：号称是 Vibe Design 对着画布说话就能做设计 Figma 股价大跌8.8% 带来 5 大升级： 🎨 无限画布：以前是输入一句话等出图，现在有了一个真正的工作台。你可以把参考图、文字说明、代码片段全扔上去，AI 结合这些上下文帮你设计，更像在跟一个设计师协作。 🧠 更智能的设计 Agent： 它现在能记住你整个项目的修改历史，不是每次从零开始理解你的需求。还能同时帮你推进多个方案，比如你想试三种不同风格的首页，它并行帮你搞，互不干扰。 🎙️ 语音交互：“这个按钮大一点""配色换暖色调""导航栏改成深色"，对着它说就行。不用停下来打字，边看边改，效率高很多。 ⚡ 即时原型： 以前出的是静态图，现在点一下播放键，设计稿直接变成可以点击交互的原型。系统自动帮你算好"点这个按钮跳到哪个页面"。不用手动一根根连线了。 📐 新增了 DESIGN.md：把你的设计规范（配色、字体、风格）写成一个文件，不管是给 Stitch 用还是给 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具用，都能读懂。设计规范不再锁死在一个工具里。
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Google Stitch 大更新：号称是 Vibe Design 对着画布说话就能做设计 Figma 股价大跌8.8% 带来 5 大升级： 🎨 无限画布：以前是输入一句话等出图，现在有了一个真正的工作台。你可以把参考图、文字说明、代码片段全扔上去，AI 结合这些上下文帮你设计，更像在跟一个设计师协作。 🧠 更智能的设计 Agent： 它现在能记住你整个项目的修改历史，不是每次从零开始理解你的需求。还能同时帮你推进多个方案，比如你想试三种不同风格的首页，它并行帮你搞，互不干扰。 🎙️ 语音交互：“这个按钮大一点""配色换暖色调""导航栏改成深色"，对着它说就行。不用停下来打字，边看边改，效率高很多。 ⚡ 即时原型： 以前出的是静态图，现在点一下播放键，设计稿直接变成可以点击交互的原型。系统自动帮你算好"点这个按钮跳到哪个页面"。不用手动一根根连线了。 📐 新增了 DESIGN.md：把你的设计规范（配色、字体、风格）写成一个文件，不管是给 Stitch 用还是给 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具用，都能读懂。设计规范不再锁死在一个工具里。

小互

113,332 Aufrufe • vor 6 Monaten

今天看到一个不错的 AI 产品 Napkin，能帮你生成各种不同样式风格的漂亮图表，交互很丝滑，图表也很漂亮。 大概看了下实现原理，应该是后台用了一个小模型（GPT-4 mini 或者 Gemini Flash这种），把选中的文本变成mermaid这样的图表格式，并且每个节点选了一个配套的图标（可能用了RAG），然后前端渲染成 SVG 格式，编辑器是基于 TipTap。 它有很多图表的模板，会一次性生成多套图表，你可以选择一套喜欢的应用。每一套风格都很讨喜，团队的设计能力很强。 目前还是免费的
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今天看到一个不错的 AI 产品 Napkin，能帮你生成各种不同样式风格的漂亮图表，交互很丝滑，图表也很漂亮。 大概看了下实现原理，应该是后台用了一个小模型（GPT-4 mini 或者 Gemini Flash这种），把选中的文本变成mermaid这样的图表格式，并且每个节点选了一个配套的图标（可能用了RAG），然后前端渲染成 SVG 格式，编辑器是基于 TipTap。 它有很多图表的模板，会一次性生成多套图表，你可以选择一套喜欢的应用。每一套风格都很讨喜，团队的设计能力很强。 目前还是免费的

宝玉

67,360 Aufrufe • vor 1 Jahr

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会
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如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

Suu

573,115 Aufrufe • vor 3 Monaten

兄弟们，这个功能好 Google Chrome 推出了一项新功能 通过全新的“加号”菜单，在 AI 搜索中你可以将近期浏览的网页标签页、图片和文件 组合提供给AI来作为上下文，从而获得更具针对性的 AI 回复。 举个例子： 你在网上挑手机，开了三个标签页分别是 iPhone、小米、华为的介绍页。 以前你想让 AI 帮你比较，得把三个页面的内容一段段复制出来贴给 AI，很麻烦。 现在点一下 "+"，把这三个标签页一勾，直接问 "哪个适合我"，AI 就自己去读这三个页面然后回答你。 图片和 PDF 也一样，不用复制粘贴，点一下就塞进去了。 比如你备考统计学，把课堂笔记、讲课 PPT、论文这些标签页全加进去，问"某个概念能不能再举几个例子"，AI 就拿着你这些资料来回答。
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兄弟们，这个功能好 Google Chrome 推出了一项新功能 通过全新的“加号”菜单，在 AI 搜索中你可以将近期浏览的网页标签页、图片和文件 组合提供给AI来作为上下文，从而获得更具针对性的 AI 回复。 举个例子： 你在网上挑手机，开了三个标签页分别是 iPhone、小米、华为的介绍页。 以前你想让 AI 帮你比较，得把三个页面的内容一段段复制出来贴给 AI，很麻烦。 现在点一下 "+"，把这三个标签页一勾，直接问 "哪个适合我"，AI 就自己去读这三个页面然后回答你。 图片和 PDF 也一样，不用复制粘贴，点一下就塞进去了。 比如你备考统计学，把课堂笔记、讲课 PPT、论文这些标签页全加进去，问"某个概念能不能再举几个例子"，AI 就拿着你这些资料来回答。

小互

18,511 Aufrufe • vor 5 Monaten

一个好玩的插件，「照样拍」2.0正式上线！如果一个软件不在把重心放在“有用”，而是“有趣”，会发生什么？ 「照样拍」开发的初心就是提供情绪价值。想要拍出网上同款大片，只需要点击几下就行，无需手写提示词。 就像雇了10个御用摄影师，把你喜欢的图片分析出同款参数，按一下快门就出片。 它能把你的整个网页变成灵感库：小红书、Pinterest、电商图、摄影作品，都能变成风格参考。 我希望它能帮助大家发现不一样的自己，找到更多属于自己的风格，用极低的成本试错，获得属于自己的高质量写真。 如果你是AI生图玩家，「照样拍」能帮你快速对你的参考图片做同款风格视觉，像素级复刻的提示词随手就来。 如果你是摄影师，它可以把客片参考图快速拆成可复用的拍摄风格、灯光、构图方案。帮你掌握画面关键提示词，快速用AI套用。 如果你是电商卖家，它能帮你把好看的模特图、妆造图、棚拍图，快速做成同类风格参考。 Discover a style. Make it your own. 在1.0版本的阶段，我发了一条帖子，有30多位朋友选择成为「照样拍」的付费用户。 在2.0版本，插件价格为29.9¥，一杯美式的价格即可买断使用，并且享受后续更新版本。 购买链接：
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一个好玩的插件，「照样拍」2.0正式上线！如果一个软件不在把重心放在“有用”，而是“有趣”，会发生什么？ 「照样拍」开发的初心就是提供情绪价值。想要拍出网上同款大片，只需要点击几下就行，无需手写提示词。 就像雇了10个御用摄影师，把你喜欢的图片分析出同款参数，按一下快门就出片。 它能把你的整个网页变成灵感库：小红书、Pinterest、电商图、摄影作品，都能变成风格参考。 我希望它能帮助大家发现不一样的自己，找到更多属于自己的风格，用极低的成本试错，获得属于自己的高质量写真。 如果你是AI生图玩家，「照样拍」能帮你快速对你的参考图片做同款风格视觉，像素级复刻的提示词随手就来。 如果你是摄影师，它可以把客片参考图快速拆成可复用的拍摄风格、灯光、构图方案。帮你掌握画面关键提示词，快速用AI套用。 如果你是电商卖家，它能帮你把好看的模特图、妆造图、棚拍图，快速做成同类风格参考。 Discover a style. Make it your own. 在1.0版本的阶段，我发了一条帖子，有30多位朋友选择成为「照样拍」的付费用户。 在2.0版本，插件价格为29.9¥，一杯美式的价格即可买断使用，并且享受后续更新版本。 购买链接：

骑司Chase

115,455 Aufrufe • vor 3 Monaten

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👇
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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 Aufrufe • vor 5 Monaten