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卧槽，兄弟们，这个牛P啊真是个伟大发明啊！你让 Claude 帮你写了一个网页，但是想精准定位修改某一个地方，很难向AI描述出来这个工具非常牛逼安装后，你只需要： 1、点击任何网页元素 2、添加备注说明（如“这个按钮太小了”、“这个文字拼错了”）工具自动捕获以下信息：元素名称（class） CSS 选择器元素坐标（位置）元素上下文（所在组件、文件路径等）然后生成结构化的 Markdown 给你，你复制粘贴给AI就行，它就能精准知道你想修改什么👇

小互

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Anya Rossi• Live Now

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这个网站在这编程界算是个大杀器了将自然语言转换为程序代码，你只需要描述下你想干的事情，AI 就会帮你生成相应的代码当然里面有错误，但是你如果有点基础，也就是稍微改改就能用了

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千寻｜AI 分享 🌸

65,469 views • 2 years ago

今天看到别人发的 tanstack start 有一个特性真香啊，我立马让 AI 写个丑页面测试一下，只要按住 ctrl + shift，hover 到页面的任何部分，就能显示这是哪个组件的第几行，这个应该是 devtools 的一个功能，真的是太便捷了，就是我特别想要的一个功能。看了真的要准备给加一个 tanstack 的实现了。

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Viking

23,618 views • 6 months ago

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：

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：

来碗牛肉粉

12,698 views • 12 days ago

在使用 AI 编程工具开发前端应用，当预览出现报错时，想让 AI 帮忙分析，需要把报错位置的详细信息发给它，挺麻烦的。现在，可以装一下 Pointer 这个开源的 MCP 服务器，它能让 AI 助手拥有能 “看见” 网页元素的能力，提升我们与 AI 沟通的开发效率。通过快捷键选中页面上任意元素，然后自动获取到元素的完整信息，包括 CSS 属性、HTML 结构、React 组件名等详细数据。 GitHub：需要搭配一个浏览器插件使用，通过 WebSocket 实现浏览器与 AI 工具之间的实时连接通信。目前插件已上架到应用商店可直接搜索安装，然后运行一条命令配置 MCP 服务器，即可在 Claude Code 或 Cursor 上使用。

在使用 AI 编程工具开发前端应用，当预览出现报错时，想让 AI 帮忙分析，需要把报错位置的详细信息发给它，挺麻烦的。现在，可以装一下 Pointer 这个开源的 MCP 服务器，它能让 AI 助手拥有能 “看见” 网页元素的能力，提升我们与 AI 沟通的开发效率。通过快捷键选中页面上任意元素，然后自动获取到元素的完整信息，包括 CSS 属性、HTML 结构、React 组件名等详细数据。 GitHub：需要搭配一个浏览器插件使用，通过 WebSocket 实现浏览器与 AI 工具之间的实时连接通信。目前插件已上架到应用商店可直接搜索安装，然后运行一条命令配置 MCP 服务器，即可在 Claude Code 或 Cursor 上使用。

GitHubDaily

20,305 views • 10 months ago

这就是一条你睡觉时AI也在替你赚钱的可行路径👇 你打开电脑，付了 20 美元给 Claude的订阅。你没去想怎么"做内容"。你做的第一件事，是让 AI 帮你扒——12 个不起眼的 YouTube 小频道，里面每条都 30 万播放起的热门视频。你盯着它们的标题、封面、节奏、钩子看了一整晚。你抄的不是视频，是结构。 30 分钟后，Claude 给了你 40 个新选题。AI 做画面，AI 配音，AI 写字幕，CapCut 自动打包成 Shorts——你一帧没剪。你一天往多个频道铺 20-30 条。大部分扑街。但跑出来的那几条，开始自己拉播放。第一个月你赚了 430 美元，第三个月 2800，第六个月 7400+——你睡觉的时候，频道在替你上班。而你的同学正在花 10 万美元、用 4 年时间，学一套别人 30 分钟就能让 AI 总结完的理论。

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KK.aWSB

41,414 views • 2 months ago

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

比特币橙子Trader

78,523 views • 3 months ago

你的身体，分不清你是在开玩笑还是在说真的。它只会默默接收。你说的每一个字，都是在给你自己下咒。英文里“拼写”这个词，spelling。它的另一个意思，就是“咒语”。巧合吗？语言就是能量。能量塑造现实。这是李小龙很早就悟透的道理。他不仅仅是功夫大师，更是个哲学家。改变你对自己说话的方式。你就能改变你的人生。这听起来很简单。但执行起来却极其困难。因为太多外部的声音在试图定义你，给你贴标签，让你自我怀疑。主流媒体和精英阶层常年累月地告诉你，你应该感到愧疚，你应该认为自己有问题。这种大规模的“咒语”，本质上是一种精神控制。目的是瓦解你的个人意志，让你依赖于他们定义的宏大叙事。夺回对自己思想的控制权，就是夺回自己人生的第一步。先从停止对自己说丧气话开始。这是一种最深层次的个人主义和反抗。

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墓碑科技

34,725 views • 6 months ago

发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。

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阿西_出海

11,518 views • 21 days ago

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

Vincent | 信号＞噪音

21,388 views • 1 month ago

搞了个好玩的，Nano Banana Pro 帮你生成任意位置的打卡照！用 Gemini 3 写了个工具，只需要在地图上选点，然后上传你的人脸照片，就可以生成你在这个地方的打卡照。会根据当前位置的天气和时间生成图片，你的衣服也会根据现在的时间以及天气去变化。人脸一致性真的太高了，我去。

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歸藏(guizang.ai)

334,007 views • 8 months ago

这个不错，原生 macOS 视频下载工具，在一个应用内完成视频下载、裁剪和管理，背后跑的是 yt-dlp。粘贴链接，一个 Spotlight 风格的小窗口弹出来，点一下就开始下载。下载完自动转成通用 MP4、复制到剪贴板、存到你选的文件夹，还带缩略图历史。

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Geek

63,552 views • 2 months ago

小云雀 APP有个非常有意思的功能就是“复刻爆款视频”，你只需要把抖音爆款地址帖过来。然后点复刻，自动生成提示词：解析这个视频的爆点原因，并借鉴其文案、主题、画面风格等，重新做一个新视频！就有了下面的两个视频，你们给评评，有没有 AI 味？

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冰河

40,125 views • 5 months ago

一个印度17岁高中生做了个网站，2500万人跑上去假装自己是AI 网站链接放在评论区了打开有两个标签页："human" 和 "larp as ai" 点 human，你可以像用 ChatGPT 一样输入任何 prompt。"画一个太空DJ"、"我该不该给前任发消息"、"strawberry里有几个r"，随便问然后你的 prompt 会被发到一个队列里，地球上某个真人接到这个任务，有60秒时间像AI一样回答你没有模型，没有神经网络，就是一个人坐在卧室里拼命打字假装自己是聊天机器人页面上写的原话是："你有60秒完成一个请求，趁 Sam Altman 烧光你的 H100 之前" 反过来点 larp as ai，你就变成那个假装AI的人，回答别人的 prompt 赚积分。积分可以拿来提自己的 prompt。一个完美的闭环经济整个网站最绝的是那些回复： -有人让"AI"画太空DJ，收到了一张看起来跟真模型翻车一模一样的手绘 -有人问该不该给前任发消息，收到了一段充满自信的"幻觉式"人生建议 -玩家攻略说开头要写"作为一个AI语言模型，我没有感情，但以下是我的感受" NPR 确认了数据：一个月内2500万独立访客，2.8亿次访问做这个的是个印度高中生，17岁，来自本地治里，网名 mikidoodle 没有注册，没有App，没有付费墙。打开链接你就在这个笑话里了页脚写了一行小字："人类会犯错，因为这就是人之所以为人的原因" 在AI无处不在的2026年，最火的"AI产品"居然是人假装AI

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Vincent

38,699 views • 1 month ago

这个skill玩的停不下来，产生成动态视频效果不错不需要GPU，用CPU就可以玩关键是完全用自然语言就行，渲染也很快（第一次渲染要下载插件，当然都是cc帮你做了）调整也非常快速，就是写一个tsx文件，还能自动配音TTS，我修改了一下用的index tts2的配音最后直接下载保存就可以

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huangserva

52,170 views • 6 months ago

对于那些跟推里说是Fake news的，我想声明两点 1、我是根据网上获得的一手信息加了时间标签、隐去个人信息并进行了速度调整后发上来的，原视频附在下面 2、这只是成都的一个地方，不代表整个成都市，如果您想反驳这是假的，最好找到这个地址亲自发一段上来展示给大家

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糯米团 ⬜️

10,712 views • 3 years ago

我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。他用刚发布的 Claude Fable 5，在跟一个客户的销售电话里，让 AI 在后台实时转录通话，同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。不是简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊，然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了，画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来，客户摇头说不对不是这么回事，你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了，客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对，没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件，从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？这个问题必须正面面对，确实是客观存在的，如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段，是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件，又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里，这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。第二样，领域知识，我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。扯了这么多，最后一句话给大家共勉：从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。

我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。他用刚发布的 Claude Fable 5，在跟一个客户的销售电话里，让 AI 在后台实时转录通话，同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。不是简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊，然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了，画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来，客户摇头说不对不是这么回事，你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了，客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对，没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件，从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？这个问题必须正面面对，确实是客观存在的，如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段，是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件，又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里，这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。第二样，领域知识，我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。扯了这么多，最后一句话给大家共勉：从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。

AYi

22,272 views • 1 month ago

昨天给大家写了个小白如何使用seedance 2.0的教程想必大家都已经下载并且尝试了。 ❓ 是不是发现自己写的提示词效果不是很好，没有别人搞的炫酷呢？ 👉 没事，今天炫酷的提示词来了，先来看下我生成的视频。我给大家提供了一个基础版提示词，只需要放到 Gemini 等 AI 工具中，然后说出你要做的事情，他就会给你生成一个对应的提示词，然后按照昨天教你的使用方式就可以直接生成视频了。什么？你说不懂提示词怎么用？考虑到了，看最后一个图片就好了。 ✅提示词见评论区

昨天给大家写了个小白如何使用seedance 2.0的教程想必大家都已经下载并且尝试了。 ❓ 是不是发现自己写的提示词效果不是很好，没有别人搞的炫酷呢？ 👉 没事，今天炫酷的提示词来了，先来看下我生成的视频。我给大家提供了一个基础版提示词，只需要放到 Gemini 等 AI 工具中，然后说出你要做的事情，他就会给你生成一个对应的提示词，然后按照昨天教你的使用方式就可以直接生成视频了。什么？你说不懂提示词怎么用？考虑到了，看最后一个图片就好了。 ✅提示词见评论区

阿蔺A-Lin

80,459 views • 5 months ago

Higgsfield 这团队太疯狂了，两周内把插件塞进了 Figma、Minecraft、Adobe 全家桶，现在又把 DaVinci Resolve 拿下了。我看了下 DaVinci 这个版本，这几个功能太他妈牛逼了： 1 你拍了条 Vlog 觉得色调一般，你只需要找到满意的色调截图扔进去。它能帮你把整条时间线的色调匹配改好，你根本不需要懂调色，一张参考图搞定，以前这想都不敢想 2 Cinema Studio 这东西比较有意思，你可以指定相机型号、镜头焦段、光圈参数，它按这组物理参数重新渲染你的画面。手机拍的素材秒变相机质感 3 画面里有个路人你想去掉，直接在上面涂一笔告诉它删除，它改完了全片都保持一致。根本不用逐帧手动抠 4 去背景、一键变9:16竖屏、4K 超分这些就不细说了，该有的都有对做短视频的、搞自媒体的，这东西相当于在你的剪辑软件里多了一个 AI 后期团队。门槛几乎为零。我今天准备拿自己的素材狠狠测一下。

Higgsfield 这团队太疯狂了，两周内把插件塞进了 Figma、Minecraft、Adobe 全家桶，现在又把 DaVinci Resolve 拿下了。我看了下 DaVinci 这个版本，这几个功能太他妈牛逼了： 1 你拍了条 Vlog 觉得色调一般，你只需要找到满意的色调截图扔进去。它能帮你把整条时间线的色调匹配改好，你根本不需要懂调色，一张参考图搞定，以前这想都不敢想 2 Cinema Studio 这东西比较有意思，你可以指定相机型号、镜头焦段、光圈参数，它按这组物理参数重新渲染你的画面。手机拍的素材秒变相机质感 3 画面里有个路人你想去掉，直接在上面涂一笔告诉它删除，它改完了全片都保持一致。根本不用逐帧手动抠 4 去背景、一键变9:16竖屏、4K 超分这些就不细说了，该有的都有对做短视频的、搞自媒体的，这东西相当于在你的剪辑软件里多了一个 AI 后期团队。门槛几乎为零。我今天准备拿自己的素材狠狠测一下。

余温

37,675 views • 1 month ago

安装了这个之后，Claude Code 的体验会完全不一样。 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup，它基本把 Claude Code 从“还不错的工具”变成了一个真正的 AI 开发环境。它会扫描你的项目，并推荐： → hooks（钩子） → skills（技能） → MCP servers → subagents（子代理） → automations（自动化）然后一步一步帮你把这些都配置好。大多数人现在用的都是“原生版”的 Claude Code…… 这也是为什么他们的体验会显得有点混乱。真正的强大之处，其实来自它周围的生态。安装方式： /plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official 记得先收藏，免得之后找不到。

安装了这个之后，Claude Code 的体验会完全不一样。 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup，它基本把 Claude Code 从“还不错的工具”变成了一个真正的 AI 开发环境。它会扫描你的项目，并推荐： → hooks（钩子） → skills（技能） → MCP servers → subagents（子代理） → automations（自动化）然后一步一步帮你把这些都配置好。大多数人现在用的都是“原生版”的 Claude Code…… 这也是为什么他们的体验会显得有点混乱。真正的强大之处，其实来自它周围的生态。安装方式： /plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official 记得先收藏，免得之后找不到。

huangserva

244,765 views • 2 months ago

Amazon让2847名工程师花8个月文档化所有代码模式，然后AI学会了，最后把这2847人开了。——但你有没有想过，这2847人其实是给自己写了一份"失业说明书"？ 8个月文档化，2847人。这是人类历史上最大规模的"自我替代"实验。工程师用8个月时间，亲手把自己的经验喂给AI，然后被AI取代。这不是Amazon残忍，是这2847人自己选择的结局。历史上每一次技术革命都一样。打字员被Word取代，售票员被自动售票机取代。但这一次不同：这次是工程师自己参与了自己的淘汰。8个月文档化，等于2847人在竞标自己的岗位。恰恰是这种"温水煮青蛙"最可怕。Amazon给了8个月"带薪文档化"，工程师以为是工作，其实是"死亡倒计时"。当你以为在"提升效率"时，镰刀已经在磨了。全球科技行业从业者1亿人。如果Amazon的模式推广，意味着5000万人要"文档化"自己的工作来训练AI。这不是失业潮，是"自我淘汰潮"。在AI时代，最危险的不是不学习的人，是过度学习AI工具的人。所以你现在有两个选择：A）继续帮公司训练AI，等被开。B）现在开始建立AI之外的不可替代能力。你选A还是选B？

Amazon让2847名工程师花8个月文档化所有代码模式，然后AI学会了，最后把这2847人开了。——但你有没有想过，这2847人其实是给自己写了一份"失业说明书"？ 8个月文档化，2847人。这是人类历史上最大规模的"自我替代"实验。工程师用8个月时间，亲手把自己的经验喂给AI，然后被AI取代。这不是Amazon残忍，是这2847人自己选择的结局。历史上每一次技术革命都一样。打字员被Word取代，售票员被自动售票机取代。但这一次不同：这次是工程师自己参与了自己的淘汰。8个月文档化，等于2847人在竞标自己的岗位。恰恰是这种"温水煮青蛙"最可怕。Amazon给了8个月"带薪文档化"，工程师以为是工作，其实是"死亡倒计时"。当你以为在"提升效率"时，镰刀已经在磨了。全球科技行业从业者1亿人。如果Amazon的模式推广，意味着5000万人要"文档化"自己的工作来训练AI。这不是失业潮，是"自我淘汰潮"。在AI时代，最危险的不是不学习的人，是过度学习AI工具的人。所以你现在有两个选择：A）继续帮公司训练AI，等被开。B）现在开始建立AI之外的不可替代能力。你选A还是选B？

Bill The Investor

34,004 views • 4 months ago