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卧槽！Windows党这回真翻身了！桌面级AI Agent，这方向Claude Cowork出来后就被验证了，潜力巨大。但讲真，Windows用户一直很憋屈，好用Agent不是Mac专属，就是网络、订阅门槛卡死。这痛点，谁懂啊？最近我试了Skywork桌面版，但是这次Windows党真翻身了！它直接原生支持Windows，告别Mac专属，直接在我电脑里跑。更关键的是，它内置Gemini系模型，还能智能路由，任务处理速度明显快于Claude Cowork！ AI自己帮你选最适合的模型，效率和精准度大幅提升！它能干的事，确实令人惊喜： ✅ 全能文件管家：直接看懂你电脑里所有文件，无论是文档、表格、图片还是视频，都能自动整理、分析、甚至生成新产物。 ✅ 视觉能力出色：它的图片/视频生成质量非常高，相比Claude Cowork，视觉表现力更强，做演示、宣传素材，效果令人满意！ ✅ 本地安全放心：所有操作都在本地虚拟机里，数据不上传云端，隐私和文件安全感瞬间拉满。说真的，这种把繁琐工作交给AI，自己专注核心的感觉，让人非常满意！而且这性价比，也确实很突出。推荐给所有想提高效率的Windows朋友们！地址：感受国产AI的创新实力！

huangserva

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把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

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腾讯新推出的Marvis，真的把AI焊进了操作系统！我的电脑，终于能听懂人话了。以前找文件得手动翻，改设置得点半天，定时任务还得自己盯着……现在一句话说完，AI直接帮我干完。这就是腾讯最新发布的 Marvis（马维斯）— 一个真正叠加在操作系统层面的AI助手。系统级AI能力，太硬核了 Marvis 不是漂浮在表面的聊天工具，它直接在操作系统层面叠加了一层AI中枢。这意味着它能全局访问你电脑里的几乎所有资源： - 全部已安装的应用 - 图片文件（还能理解图片内容和文字） - 各种文档数据一句话就能调动资源干活。六人AI小队，背后自动协作它预置了多个Agent协同工作：一个总指挥 + 五个专业特工（文件、系统、应用、浏览器、搜索）。你说“把最近的发票全找出来做成表格”，它自动拆任务、分配执行，最后直接给你结果。用起来特别顺手。真正实用的Skills + 一键定时任务 Marvis 内置了丰富实用的Skill，而且每个技能都配了清晰的操作图示，上手非常友好。文件归类、图片批量处理、系统优化……点开就能用。定时任务也特别方便： - “检索 GitHub 本周 Trending 中 AI/ML 领域的热门项目，生成中文可视化展示页面。” 说一次就安排好，它准时执行。最强一点：Token消耗实时透明这点我特别喜欢—每个任务运行时，都能实时看到Token消耗情况。一目了然，心里有底。而且每天还有1000万Token免费额度，日常使用完全够用，几乎零成本。 Marvis 把AI真正带到了操作系统层面，让你的电脑从“被你操作的工具”，变成了“能主动帮你干活的智能助手”。目前支持 Windows、Mac、Android，iOS版本也即将上线。

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开发者Hailey

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最近国产模型真是扬眉吐气啊，前有盛大世界模型，后有kimi k3 发布，听说还有一个商汤的生图模型也非常能打，还没试试。不过这篇还是给大家测试了下 K3的实力。最近小红书刷到一位很牛的 vibe coding 创作者——流白 Livo。正好赶上 K3 发布，我就把他的一条作品视频直接丢给 K3： “照着这个效果复刻一下，最后再帮我录制成视频。” 没有从零写需求，也没有一点点拆设计。前后只优化了 3 轮，最终效果已经非常接近原作。最让我震撼的不是它能写代码，而是它居然能直接从视频里理解设计、还原动效，再把成品做出来。以前的 vibe coding，是你指挥 AI 干活。现在的感觉是：你只需要告诉它“我想要这个”，剩下的，它真的能自己完成。 K3 这波，确实有点东西。

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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。

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歸藏(guizang.ai)

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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。

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NVIDIA 这次真的不讲武德，直接甩出一个开源的视频理解怪兽 Nemotron 3 Nano Omni，处理视频快得离谱：1 小时就能搞定 10 小时的视频内容，比播放速度还快 10 倍核心靠的是 3D 卷积技术，不再逐帧傻扫，而是成块"吞噬"数据，效率直接拉满以后这些场景真的爽：全天监控里找"没戴安全帽且在争吵"的人几百个素材里精准定位"有海浪声且拍到日落"的画面听一段机器运转视频就能诊断电机异响几分钟帮你搞定，连 Whisper 的钱都省了不过要注意，这哥们是个典型的偏科生技能点全加在了多模态理解和处理效率上，想拿它写代码或者搞高难度文本推理，表现可能还不如一些轻量级纯文本模型结论：别把它当全能程序员，但在音视频分析、海量素材打标这些实战场景里，它绝对是开源界的神搞 AI 视频、多模态的兄弟，这个必须试试项目地址放评论区了👇

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用了一段时间 Seedance 2.0，我用了几百次，试着做了短剧、商业广告、文旅宣传片、生活互动小视频、个人vlog，聊点真实感受。 AI 视频从"生成"进入了"创作"时代。以前我们在"用 AI 做视频"，现在是"用 AI 拍片"。它重塑的不是某一个功能，而是整个创作流程：以前你得分别处理文案、素材、剪辑、音效，现在你把想法、参考图、一段旋律一股脑丢给它，出来的东西——是一个完整的、有声音的、有叙事的视频。最让我意外的是它的理解力。你用自然语言描述"主角从疲惫切换到放松的表情变化"，它真的能演出来。不是那种僵硬的 AI 味表演，是有节奏的、有呼吸感的。说"划时代"可能有点大，但至少有三件事回不去了：不会再接受"角色换个镜头就变脸" 不会再接受"视频和声音各做各的" 不会再接受"只能靠文字描述，不能喂参考素材" 这才是 AI 视频该有的样子。

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昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

昨天发了一个视频，看到评论里有人问：你都在用 Claude Code 了，为什么还要用国内的 Coding Plan？对我来说，这不是一个二选一的问题，而是一个补充题。大家都知道御三家的硬实力更强，这点没什么好争议的。但很多日常场景里，国产模型其实已经能在速度、质量、成本之间取得一个不错的平衡。比如文本处理、资料整理、基础 coding、简单 agent 任务，这类占日常 80% 的工作，很多时候并不一定非要上最贵的模型。对大多数中国用户来说，国产模型更顺手，速度也够，价格还低不少。还有一个经常被忽略的点，其实是处理速度。我自己实测下来，国内这些模型在一些简单任务上，接口响应和首字速度都很快。像翻译、语音输入后的文本修正、基础润色、简单改写这类高频小任务，用起来其实很舒服。你并不需要每一次都把最贵、最强的模型拉出来跑一遍。另外我觉得，现在国内头部几家 AI 厂商，已经不是“能不能做”的问题了。无论是阿里还是字节，一方面有足够的算力和基础设施，另一方面本身也有持续做模型研发和产品迭代的能力。所以在很多高频、日常、成本敏感的场景里，把国产模型纳入自己的工具链，本来就是很自然的事。所以我现在的看法一直都不是“国产替代”或者“二选一”，而是按场景分工：复杂、高价值任务交给最强模型；大量日常、重复、成本敏感的任务，用国产模型做补充，我觉得这反而是更现实、也更科学的用法。

luolei

32,585 Aufrufe • vor 4 Monaten

Claude 桌面端接 DeepSeek-V4，到底是神操作还是智商税？我实测了 3 天，结论很扎心！大家都在吹 Claude 强，但注册难、支付难、封号更难受。既然 DeepSeek-V4 推理强且便宜，能不能把它塞进 Claude 桌面端这个“最强工作台”里？ 👇 深度拆解这套“低成本 Agent"方案的底层逻辑与 3 大硬伤： 1️⃣ 底层逻辑：大脑 + 身体 DeepSeek = 大脑：负责思考、推理、生成。便宜、聪明、但没手没脚。 Claude Desktop = 身体：负责执行、调用工具、读写文件。结合意义：给 DeepSeek 装上“机械臂”（MCP/本地文件），让它能干活，而不仅仅是聊天。 2️⃣ 实测发现的 3 大硬伤（必看） ❌ 视觉能力丢失： DeepSeek-V4 是纯文本模型。你截图发给它，它看不见！只能靠 OCR 转文字，效率大打折扣。 ❌ 插件生态阉割：原生 Claude 的 Skills/Plugins 在第三方模型上不全。Cowork 能用，但很多高级插件无法一键安装。 ❌ 网页抓取受限： Web Search（搜索）可用，但 Web Fetch（直接读取指定网址/GitHub 源码）被禁用。让它分析 GitHub 项目？它直接废掉。 3️⃣ 适合谁？不适合谁？ ✅ 适合：被 Claude 封号/支付劝退、追求极致性价比、主要做文本/代码任务的用户。 ❌ 不适合：依赖截图分析、需要复杂网页抓取、追求原生完美体验的极客。总结：这不是完美的替代，而是“有总比没有好”的妥协方案。用 1/10 的成本，获得 80% 的 Agent 能力。对于搞钱和干活来说，完成比完美更重要。

Claude 桌面端接 DeepSeek-V4，到底是神操作还是智商税？我实测了 3 天，结论很扎心！大家都在吹 Claude 强，但注册难、支付难、封号更难受。既然 DeepSeek-V4 推理强且便宜，能不能把它塞进 Claude 桌面端这个“最强工作台”里？ 👇 深度拆解这套“低成本 Agent"方案的底层逻辑与 3 大硬伤： 1️⃣ 底层逻辑：大脑 + 身体 DeepSeek = 大脑：负责思考、推理、生成。便宜、聪明、但没手没脚。 Claude Desktop = 身体：负责执行、调用工具、读写文件。结合意义：给 DeepSeek 装上“机械臂”（MCP/本地文件），让它能干活，而不仅仅是聊天。 2️⃣ 实测发现的 3 大硬伤（必看） ❌ 视觉能力丢失： DeepSeek-V4 是纯文本模型。你截图发给它，它看不见！只能靠 OCR 转文字，效率大打折扣。 ❌ 插件生态阉割：原生 Claude 的 Skills/Plugins 在第三方模型上不全。Cowork 能用，但很多高级插件无法一键安装。 ❌ 网页抓取受限： Web Search（搜索）可用，但 Web Fetch（直接读取指定网址/GitHub 源码）被禁用。让它分析 GitHub 项目？它直接废掉。 3️⃣ 适合谁？不适合谁？ ✅ 适合：被 Claude 封号/支付劝退、追求极致性价比、主要做文本/代码任务的用户。 ❌ 不适合：依赖截图分析、需要复杂网页抓取、追求原生完美体验的极客。总结：这不是完美的替代，而是“有总比没有好”的妥协方案。用 1/10 的成本，获得 80% 的 Agent 能力。对于搞钱和干活来说，完成比完美更重要。

Vincent

15,495 Aufrufe • vor 3 Monaten

可能是最适合小白的视频产品，没有之一。不用会提示词，也不用懂剪辑。你只要像聊天一样说出想法，比如“做个高级感产品视频”，Pexo 就能帮你解决剩下的一切！画面、音乐、转场、包装；不满意？直接对话改风格、重做、无限迭代，直到满意。更厉害的是，它已经原生接进 OpenClaw，终于有一个 AI，能让我的小龙虾自己去做视频了，飞书、Discord、Telegram 里都能直接调用生成视频，现有工作流里就能完成，完全不用切工具。这个维度看，为人类与 Agent 共同设计的原生内容创作 Agent；面向人类端，它理解你的意图，你说想法，它出成片；面向 Agent 端，它可以被调用、被协作，无缝嵌入自动化工作流。三周前，它还是一个人的想法，现在，Pexo 已在 OpenClaw 原生环境中快速成长，海外被雇佣超过数万次。发展速度，已经说明一切。一句话总结：做视频，从复杂技能变成一句话就能调用的能力。

可能是最适合小白的视频产品，没有之一。不用会提示词，也不用懂剪辑。你只要像聊天一样说出想法，比如“做个高级感产品视频”，Pexo 就能帮你解决剩下的一切！画面、音乐、转场、包装；不满意？直接对话改风格、重做、无限迭代，直到满意。更厉害的是，它已经原生接进 OpenClaw，终于有一个 AI，能让我的小龙虾自己去做视频了，飞书、Discord、Telegram 里都能直接调用生成视频，现有工作流里就能完成，完全不用切工具。这个维度看，为人类与 Agent 共同设计的原生内容创作 Agent；面向人类端，它理解你的意图，你说想法，它出成片；面向 Agent 端，它可以被调用、被协作，无缝嵌入自动化工作流。三周前，它还是一个人的想法，现在，Pexo 已在 OpenClaw 原生环境中快速成长，海外被雇佣超过数万次。发展速度，已经说明一切。一句话总结：做视频，从复杂技能变成一句话就能调用的能力。

开发者Hailey

16,651 Aufrufe • vor 5 Monaten

这个视频是我用 ChatCut 剪出来的，没有加口播，主要是把自己原来用 Remotion 做视频的工作流迁了进去。用下来最大的感受是，ChatCut 的完成度确实比我预期高。最终效果比我自己用 Remotion 做得更好，整个制作过程也更丝滑。我猜他们应该针对视频制作场景专门优化了 Agent，或者选了更合适的模型，所以无论是设计风格还是审美，默认产出都比较在线。它还把图片生成、音频生成、字幕、气口剪辑这些工具全都集成进去了。以前在本地要自己拼起来的一套工作流，现在基本都封装好了，做视频会省事很多。当然也有两个取舍：它是云端产品，不能完全在本地运行，在意隐私的人可能会有顾虑。使用需要消耗积分，不过我还没有认真测过积分消耗，也不确定和本地跑 Remotion 相比，最终成本差多少。总体来说，ChatCut 和本地 Remotion 都能做到差不多的结果，核心区别不是能不能做，而是要花多少时间折腾。如果你喜欢自己掌控每个环节，Remotion 依然很合适。如果你更想图省事，ChatCut 已经把大量工具和工作流封装好了，整体体验确实会舒服很多。

这个视频是我用 ChatCut 剪出来的，没有加口播，主要是把自己原来用 Remotion 做视频的工作流迁了进去。用下来最大的感受是，ChatCut 的完成度确实比我预期高。最终效果比我自己用 Remotion 做得更好，整个制作过程也更丝滑。我猜他们应该针对视频制作场景专门优化了 Agent，或者选了更合适的模型，所以无论是设计风格还是审美，默认产出都比较在线。它还把图片生成、音频生成、字幕、气口剪辑这些工具全都集成进去了。以前在本地要自己拼起来的一套工作流，现在基本都封装好了，做视频会省事很多。当然也有两个取舍：它是云端产品，不能完全在本地运行，在意隐私的人可能会有顾虑。使用需要消耗积分，不过我还没有认真测过积分消耗，也不确定和本地跑 Remotion 相比，最终成本差多少。总体来说，ChatCut 和本地 Remotion 都能做到差不多的结果，核心区别不是能不能做，而是要花多少时间折腾。如果你喜欢自己掌控每个环节，Remotion 依然很合适。如果你更想图省事，ChatCut 已经把大量工具和工作流封装好了，整体体验确实会舒服很多。

泊舟

23,783 Aufrufe • vor 1 Monat

Phone Harness 最近火了以后，大家开始意识到 Agent 终于可以真的操作手机了。 Phone Harness 的路线过于极客。它需要 Mac 和本地 iPhone，通过 iPhone Mirroring 把手机画面交给 Claude Code 或 Codex，再通过截图和 OCR 理解屏幕内容，最后模拟点击、滑动和输入去操作这台 iPhone。但同样是 Phone Agent，我觉得 Airtap 把场景往外扩了一层。它不只是给 Agent 一个遥控手机的能力，而是真的给 Agent 配了一台完整的云端 Android。我想看看这台 Android 到底能走多远，就给 Airtap Ai 的公开测试号 +1 (650) 444-9517 发了条 iMessage，让它直接打开 Termux 跑 Python。这件事有意思的地方在于，Airtap 后面跑的本来就是完整 Android。所以不只是能打开 TikTok、Amazon、Google 这些 App。还可以直接装 Termux，Termux 本身就是 Android 上的终端和 Linux 环境。打开以后运行 pkg install python 就能把 Python 环境装进去。到这里，这台远程手机就多了一层完全不同的能力。它不只可以点 App。还可以直接成为一个远程代码执行环境。这次我让它用 Python 获取 Hacker News 当前 Top 100 热门帖子，从里面筛出 AI、LLM、Agent、AI Coding 相关内容，再根据 score 和评论数排序，最后生成一份 HTML 报告。整个过程都发生在远程 Android 里。 Airtap 打开 Termux，跑 Python，获取数据，处理结果，再生成 ai_hn_report.html。报告完成以后，它还能把 HTML 打开，截图，再直接通过 iMessage 把图片发回来。这也是我觉得 Airtap 和 Phone Harness 虽然都在做 Phone Agent，但使用边界很不一样的地方。 Phone Harness 更像是让 Claude Code 或 Codex 获得操作本地 iPhone 的能力。 Airtap 更像是直接给 Agent 一台可以自己干活的 Android。 App 是它的 GUI，Termux 是它的命令行，iMessage 是我给这台手机派任务的入口。它可以去 App 里点，也可以进终端跑 Python。可以抓数据，可以处理文件，可以生成 HTML，最后还能把图片和结果直接发回消息里。所以比起 AI 终于会点手机了，我现在更感兴趣的是另一件事。当 Agent 自己拥有一台完整的手机以后，还有多少原本需要电脑和手机来回切换的工作，可以直接丢给它

Phone Harness 最近火了以后，大家开始意识到 Agent 终于可以真的操作手机了。 Phone Harness 的路线过于极客。它需要 Mac 和本地 iPhone，通过 iPhone Mirroring 把手机画面交给 Claude Code 或 Codex，再通过截图和 OCR 理解屏幕内容，最后模拟点击、滑动和输入去操作这台 iPhone。但同样是 Phone Agent，我觉得 Airtap 把场景往外扩了一层。它不只是给 Agent 一个遥控手机的能力，而是真的给 Agent 配了一台完整的云端 Android。我想看看这台 Android 到底能走多远，就给 Airtap Ai 的公开测试号 +1 (650) 444-9517 发了条 iMessage，让它直接打开 Termux 跑 Python。这件事有意思的地方在于，Airtap 后面跑的本来就是完整 Android。所以不只是能打开 TikTok、Amazon、Google 这些 App。还可以直接装 Termux，Termux 本身就是 Android 上的终端和 Linux 环境。打开以后运行 pkg install python 就能把 Python 环境装进去。到这里，这台远程手机就多了一层完全不同的能力。它不只可以点 App。还可以直接成为一个远程代码执行环境。这次我让它用 Python 获取 Hacker News 当前 Top 100 热门帖子，从里面筛出 AI、LLM、Agent、AI Coding 相关内容，再根据 score 和评论数排序，最后生成一份 HTML 报告。整个过程都发生在远程 Android 里。 Airtap 打开 Termux，跑 Python，获取数据，处理结果，再生成 ai_hn_report.html。报告完成以后，它还能把 HTML 打开，截图，再直接通过 iMessage 把图片发回来。这也是我觉得 Airtap 和 Phone Harness 虽然都在做 Phone Agent，但使用边界很不一样的地方。 Phone Harness 更像是让 Claude Code 或 Codex 获得操作本地 iPhone 的能力。 Airtap 更像是直接给 Agent 一台可以自己干活的 Android。 App 是它的 GUI，Termux 是它的命令行，iMessage 是我给这台手机派任务的入口。它可以去 App 里点，也可以进终端跑 Python。可以抓数据，可以处理文件，可以生成 HTML，最后还能把图片和结果直接发回消息里。所以比起 AI 终于会点手机了，我现在更感兴趣的是另一件事。当 Agent 自己拥有一台完整的手机以后，还有多少原本需要电脑和手机来回切换的工作，可以直接丢给它

白骏知识分享

59,190 Aufrufe • vor 11 Tagen

可灵今天更新了 2.1 的首尾帧视频模型提示词理解和遵循能力大幅提升，即使好不相关的图片也可以实现自然过渡可以看我做的这个视频的效果，所有分镜都是一次生成没有抽卡，就是素材拼接没有剪辑我还打磨了一套提示词和工作流帮你降低抽卡频率提高生成质量模型测评和提示词在下面👇：

可灵今天更新了 2.1 的首尾帧视频模型提示词理解和遵循能力大幅提升，即使好不相关的图片也可以实现自然过渡可以看我做的这个视频的效果，所有分镜都是一次生成没有抽卡，就是素材拼接没有剪辑我还打磨了一套提示词和工作流帮你降低抽卡频率提高生成质量模型测评和提示词在下面👇：

歸藏(guizang.ai)

58,198 Aufrufe • vor 1 Jahr

最近发现一套不错的办公 skills - SenseNova Skills，已经 4.1k 个 stars 了。这是基于底座 SenseNova 智能体模型开发的一系列 skills，针对办公需求，专注帮 AI Agent 做 PPT 生成、信息图、可视化、Excel 分析等真实办公场景。我测试了两种常见需求，第一是自动生成高质量 PPT，sn-ppt-entry / sn-ppt-standard，我把英伟达最新一季的财报数据丢给它，让它去生成，几分钟就能出一份结构清晰、设计专业的 PPTX，连图表都自动做好。第二是生成信息图，sn-infographic，高质量信息图 / 技术分解图 / 产品可视化把最近很流行的事件：Nvidia 与 SK Hynix 达成多年合作的的新闻丢给它，直接生成出了类似下面这种很形象富有科技感的新闻信息图，感觉很不错。除了这两个需求，它还可以完成其他常见的办公需求： * Excel 数据分析：自动处理大文件、多 Sheet 分析、出图表 * 深度研究：完整研究报告生成我已经把它集成到自己的 Agent 工作流里了，OpenClaw Hermes 都可以，我是用的 Codex，有类似任务现在直接丢给 Agent 全自动搞定，需要的朋友们可以收藏备用下。

最近发现一套不错的办公 skills - SenseNova Skills，已经 4.1k 个 stars 了。这是基于底座 SenseNova 智能体模型开发的一系列 skills，针对办公需求，专注帮 AI Agent 做 PPT 生成、信息图、可视化、Excel 分析等真实办公场景。我测试了两种常见需求，第一是自动生成高质量 PPT，sn-ppt-entry / sn-ppt-standard，我把英伟达最新一季的财报数据丢给它，让它去生成，几分钟就能出一份结构清晰、设计专业的 PPTX，连图表都自动做好。第二是生成信息图，sn-infographic，高质量信息图 / 技术分解图 / 产品可视化把最近很流行的事件：Nvidia 与 SK Hynix 达成多年合作的的新闻丢给它，直接生成出了类似下面这种很形象富有科技感的新闻信息图，感觉很不错。除了这两个需求，它还可以完成其他常见的办公需求： * Excel 数据分析：自动处理大文件、多 Sheet 分析、出图表 * 深度研究：完整研究报告生成我已经把它集成到自己的 Agent 工作流里了，OpenClaw Hermes 都可以，我是用的 Codex，有类似任务现在直接丢给 Agent 全自动搞定，需要的朋友们可以收藏备用下。

Viking

27,924 Aufrufe • vor 2 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👇

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 3 Monaten

Open AI 这周要起飞了呀！昨天有人说 GPT Pro 新模型正在灰度，前端能力突飞猛进。我试了一下，只把 CodePilot 的 GitHub 页面发给它，再传了几张现在的截图，说了两三行提示词，它就给了一个完整的桌面端产品设计。我觉得这比 Claude Design 牛逼多了： 1. 完全不需要操心，什么都不用管，直接就出了结果。 2. 细节想得非常周全，而且所有功能都在线。 3. 我没说多余的东西，但出来的东西全是可以交互的，一看就是经过思考的。

Open AI 这周要起飞了呀！昨天有人说 GPT Pro 新模型正在灰度，前端能力突飞猛进。我试了一下，只把 CodePilot 的 GitHub 页面发给它，再传了几张现在的截图，说了两三行提示词，它就给了一个完整的桌面端产品设计。我觉得这比 Claude Design 牛逼多了： 1. 完全不需要操心，什么都不用管，直接就出了结果。 2. 细节想得非常周全，而且所有功能都在线。 3. 我没说多余的东西，但出来的东西全是可以交互的，一看就是经过思考的。

歸藏(guizang.ai)

156,877 Aufrufe • vor 4 Monaten