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我觉得我还是挺屌的，这是我开源的 Kin Agent，你和他说“把这个项目在沙盒里跑起来”，它就给你跑起来了，你也不用动啥技术，也不需要了解本地环境。 —— 这个是专门给中小团队做的用在本地的 Agent，适合有个 8g 的 macmini，直接一键部署，扔到办公室里，挂一个 coding plan，全团队可用，没有 tokens 负担。 ——

熊布朗

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Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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Opus5.5做好这个动画后，我直接站起来了 😲 ✈️用了一天 Opus 5.5。一个感觉：快，非常快。几乎不怎么“思考”，但就是丝滑，出活还真挺好。我随手在记事本上画了个 Opus5，它直接给我整成了一个达里奥 VS 奥特曼的 3D 精美动画。 🔥 奥特曼，吃我一拳。更有意思的是，这不是我认真做的项目，真的就是随手画一下 → 生成动态动画。我顺手把这套流程封成了一个 Skill。我现在越来越觉得，最值得研究的，其实不是通用聊天 Agent，而是这种带专业技能、拿来就能干活的 Agent。下面这个视频，就是我用视频 Agent 轻松做出来的。👇

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实践哥 Li

24,060 views • 15 days ago

介绍 Memoh Desktop，一个多智能体桌面应用。过去几个月，我们一直在维护 Memoh 这个多智能体自部署服务。自部署适合长期在线、多人使用和接各种消息渠道，但对个人用户来说，搭环境还是有点重。所以这次我们把 Memoh 搬到了桌面上。在 Memoh Desktop 里，你可以创建多个 agent。它们可以有不同身份、不同记忆和不同 workspace，也可以连接不同的 channel。比如一个 agent 负责日常聊天和消息渠道，一个 agent 专门处理文件和代码任务，另一个 agent 用来跑网页自动化。这些 agent 可以直接操作你的电脑，也可以使用宿主机 Docker 环境做沙盒隔离。需要本机权限的时候，就让它操作本地环境；需要安全边界的时候，就把它放进 Docker workspace 里跑。每个 agent 都有独立身份，目前支持 9 种 channel 连接。 0.9 版本里，我们还引入了容器内桌面环境。现在可以直接在 Docker 容器里运行一个 Xfce 桌面，并在里面启动有头浏览器，再通过 WebRTC 连接到这个容器桌面。也就是说，agent 不只是跑 headless Playwright，它可以在一个真实的图形浏览器会话里操作网页。很多登录、复杂交互、网页自动化场景，会比纯 headless 方式更自然，也能少踩一些兼容和风控问题。下载链接见评论区。

介绍 Memoh Desktop，一个多智能体桌面应用。过去几个月，我们一直在维护 Memoh 这个多智能体自部署服务。自部署适合长期在线、多人使用和接各种消息渠道，但对个人用户来说，搭环境还是有点重。所以这次我们把 Memoh 搬到了桌面上。在 Memoh Desktop 里，你可以创建多个 agent。它们可以有不同身份、不同记忆和不同 workspace，也可以连接不同的 channel。比如一个 agent 负责日常聊天和消息渠道，一个 agent 专门处理文件和代码任务，另一个 agent 用来跑网页自动化。这些 agent 可以直接操作你的电脑，也可以使用宿主机 Docker 环境做沙盒隔离。需要本机权限的时候，就让它操作本地环境；需要安全边界的时候，就把它放进 Docker workspace 里跑。每个 agent 都有独立身份，目前支持 9 种 channel 连接。 0.9 版本里，我们还引入了容器内桌面环境。现在可以直接在 Docker 容器里运行一个 Xfce 桌面，并在里面启动有头浏览器，再通过 WebRTC 连接到这个容器桌面。也就是说，agent 不只是跑 headless Playwright，它可以在一个真实的图形浏览器会话里操作网页。很多登录、复杂交互、网页自动化场景，会比纯 headless 方式更自然，也能少踩一些兼容和风控问题。下载链接见评论区。

📦Acbox

47,369 views • 4 months ago

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,172 views • 5 months ago

这是我用 OpenClaw 搭的 AI 团队。他们各司其职，不用睡觉，做了很多我一个人根本做不过来的事情。这期视频我想分享我的 AI 团队到底长什么样。然后我们再一步一步，搭出属于你自己的 AI 团队，视频会讲，如何创建一个agent，在openclaw里面Agent具体是什么， Agent 之间怎么协作，什么时候需要多个agent以及最佳实践。

这是我用 OpenClaw 搭的 AI 团队。他们各司其职，不用睡觉，做了很多我一个人根本做不过来的事情。这期视频我想分享我的 AI 团队到底长什么样。然后我们再一步一步，搭出属于你自己的 AI 团队，视频会讲，如何创建一个agent，在openclaw里面Agent具体是什么， Agent 之间怎么协作，什么时候需要多个agent以及最佳实践。

木子不写代码

134,382 views • 7 months ago

港大团队这次开源的，不只是一个 Agent 项目，而是把 Agent 从“会做事”推进到“会进化”。项目名叫 OpenSpace。它想解决的不是“再做一个 Agent”，而是让 Agent 具备从实践中学习、持续进化、彼此共享经验的能力，避免每次干活都从零开始、重复踩坑。它的核心卖点有 3 个：自我进化：skill 会自动修复、自动改进、自动学习，在失败中持续迭代。群体智能：一个 Agent 学到的新技能，可以同步共享给其他 Agent。降本增效：复用已经验证过的解决方案，出问题时只修局部，不用每次推翻重来。 README 里还有个很抓人的数字： 4.2× better performance，46% fewer tokens。我觉得这个项目最值得看的地方，不是“又一个 Agent 框架”，而是它在试图回答一个更关键的问题： Agent 能不能像团队一样，把经验真正沉淀下来，并且共享给其他 Agent。

港大团队这次开源的，不只是一个 Agent 项目，而是把 Agent 从“会做事”推进到“会进化”。项目名叫 OpenSpace。它想解决的不是“再做一个 Agent”，而是让 Agent 具备从实践中学习、持续进化、彼此共享经验的能力，避免每次干活都从零开始、重复踩坑。它的核心卖点有 3 个：自我进化：skill 会自动修复、自动改进、自动学习，在失败中持续迭代。群体智能：一个 Agent 学到的新技能，可以同步共享给其他 Agent。降本增效：复用已经验证过的解决方案，出问题时只修局部，不用每次推翻重来。 README 里还有个很抓人的数字： 4.2× better performance，46% fewer tokens。我觉得这个项目最值得看的地方，不是“又一个 Agent 框架”，而是它在试图回答一个更关键的问题： Agent 能不能像团队一样，把经验真正沉淀下来，并且共享给其他 Agent。

axiaisacat

30,217 views • 6 months ago

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

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axiaisacat

44,334 views • 6 months ago

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

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劳伦斯

27,519 views • 4 months ago

即梦出了个新产品，Octo。主要是给Seedance2.0想剧本的。交互方式和我们之前常见的那种画布类型的 AI 视频创作工具还挺不一样的。 Octo会根据和我的对话，给我创建出了很多样的内容。比如这里，它会根据我们已经聊好的内容，创建角色和环境的看板，这个看板中其实有很多个加号，在比较复杂的剧情里，如果角色发生了变化，或者你有想要给他固定的道具之类，都可以直接添加到这个看板里。比方说，我放入了一个狐狸的图片，但剧本里是没有狐狸这个角色的，Octo一下子就找到了这个小 bug，它告诉我狐狸没有在剧本里，并询问要不要把狐狸这个角色融入到剧本中。跟Octo聊天的过程中，它会在关键步骤都直接给出参考的视觉效果，让你确认这是否适配你心目中想要的风格。这是我做出来的无厘头修仙大侠下山给程序员做肩颈按摩（1/6）

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卡尔的AI沃茨

11,261 views • 6 months ago

讽刺的是国内这么多work 、办公类 agent ，应该还没有一家能做到像claude tag这样吧，说白了还是有些地方没想通衡量一个work 类agent 最重要的一个点就是能否在一起work，重点从来不是每个人一个客户端视频我加了中文字幕，分享给大家，可以看看 Claude Tag 具体怎么配合团队干活

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岚叔

31,520 views • 26 days ago

可以让你的 OpenClaw 在 mac mini m4 上装一下这个，qwen3-tts 本地小模型 Mac 量化版，如果是其他机器，应该也有对应的可以跑。然后，你让它用 Serena 的温柔正常语速讲一段小故事。你就可以得到这个视频里的语音效果。我之前没咋研究过本地语音模型，我感觉挺不错的。

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马天翼

28,452 views • 7 months ago

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

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huangserva

71,360 views • 4 months ago

在这个智商level搞层级的确就是无意义的条条框框和资源浪费。只用把责任搞清楚，让他们有宽松的环境发挥吧，老马的团队也是这个样子，罗福莉看来也是受了启发。我以前做研发的时候也是喜欢自驱做事的，你給我一个目标，别管我怎么搞，到时候看结果就可以了。

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WangNextDoor

11,586 views • 5 months ago

我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 WorkBuddy，全程录屏在这👇

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Yanhua

83,066 views • 3 months ago

“上海市当时的一个政法委书记，一个人啊，他一个人人的器官是有反应的，换了一个肾，换了一个肝，老婆换了一个肾，换了一个肝，全部都是活摘器官！” “江家的多次的这个换肾脏手术，新疆的小伙子，就活活的就这么，为了有所谓的减少反应啊，最高境界，是在无麻醉下把器官给移植。” “我被多次警告，直接来自江家，江家身边也有我的朋友啊，直接警告千万别说这个，文贵千万别说这个，你话不落音啊，你就会消失在地球上。” 正文：这个当时啊，这个我爆这个器官移植这事情的时候，我压力是特别大的。因为我的家人啊，同事还都在里面啊。我被多次警告，直接来自江家，江家身边也有我的朋友啊，直接警告千万别说这个，文贵千万别说这个，你话不落音啊，你就会消失在地球上。这是我的这不是威胁，我这说这人现在还是德高望重啊，这是我们这是好朋友啊，也认识了海东兄弟，这对我当时压力很大的。我当时Eglise你不知道，当时爆这个对我没有任何好处，我爆这个，但我为啥要爆啊？因为我好几个同学就跟你干同行呢，就是干同行的是原来黎磊石的那个，那个那个这个黎磊石的那个手下，他当时他说我们的李专家啊，他说我们的春哥春教授，他告诉过我们，他说你们年轻人不要干这个，离的这个远远的，这个手术台上的这些事情不能再继续。他说当时很惊讶，为啥不让我们干这个，我们从小就学着一干这，从山东济南跑到北京，不就干这个了吗？后来到了南京啊，亲自参与了江家的多次的这个换肾脏手术，他让他最震惊的就是新疆的小伙子，就活活的就这么，为了有所谓的减少反应啊，最高境界，是在无麻醉下把器官给移植。他给我讲过这个，当时讲的他就哭的就不行了啊，我也是真的是一阵时间过不来，就劲就过不来了。就是当时就看你讲的时候，就是一般人听都会浑身难，就是浑身鸡皮疙瘩那种，就能跟你感同身受啊。这就叫灵魂嘛，我们是人，我们不是石头，也不是畜生，我们当然有感同身受了。他还曾经拜托过我说，文贵，你是我们一切一切的英雄，有一天你能把这话说出去啊，我为你干什么都行。我就凭你这个时候还让我说出去，我有一天我就要实现你这个愿望，这是其中一个原因。所以我讲对我是没有好处的，而且是对我家人同事各方面，因为我没有任何收入，没任何好处。更重要的，后来说法轮功，我一直认为法轮功的器官移植有点夸张，啊我不相信。有一次在香港，我一起带他去黄大仙，我进去我是VIP清空，我每次拜拜完以后，他拉住我手说文贵，你今天在这块黄大仙面前说话，算不算数？我说算数，啥时候都算数。他说那我告诉你，法轮功的很多事情是真的，不都是真的，但很多是真的，我亲身经历过。我说这你是啥意思啊？他说你过来，给我10分钟，咵从手里拿出来一个手机啊，给我划手机看，这是我拍来的，我就是让你看看，这是2014年的10月份，11月份，我真的是相信了他。我说你记住，我一定会把这给你，给你弄出去。后来我跟很多外国政府机构，我就拿这东西让人家看，有一天你看我把法轮功他从来没有说我把法轮功这东西要拿出来的时候，现在这东西不在我手里，哪天我一定要推出去，你会看到，绝对比Eglise看到的害怕恐惧，最可怕是带声音带图像，那种惨叫是你受不了的啊。就共产党的邪恶，我觉得他必须是天诛地灭。你想想上海市当时的一个政法委书记，一个人啊，他一个人人的器官是有反应的，换了一个肾，换了一个肝，老婆换了一个肾，换了一个肝，全部都是活摘器官，是共产党有多邪恶？在新疆这种，你想想在新疆他能轮奸少女，轮奸小孩，他摘你器官，不就一定会发生吗？可能就在我们说话的同时就在发生啊。当年西藏人很惨啊，当时把西藏人弄的那多了去了，说西藏人成功率是大概1/20，他由于这种各种的原因1/20，他杀个20个能成一个，这是西方世界永远不懂。这是我恨这些传统媒体，这些王八蛋永远不会爆这些东西的，所谓的他，他把他当法官当证据啊，从来不会爆这，呃，他们很多人都把这资料给过西方的这些媒体，很多人给过以后人都被抓。你们一定要相信这些媒体不是正义的，它是邪恶的，否则这些事情不应该延续几十年，在中国，包括你们没有谈到深度的贩卖人口，贩卖人口最厉害的过去是泰国，这几年全是中国，而贩卖人口最严重的就是新疆西藏，这里边的那就无法想象了。 📌中共屠杀迫害中国人

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盘古千寻

163,026 views • 8 months ago

这家伙，没有一点杂念，全是欲望主持人在他脑子里已经站不起来了主打一个你说你的我看我的

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风清扬

2,518,476 views • 7 months ago

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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JIO JIO

13,304 views • 1 month ago

终于，我的 GPT 语音对话玩具用到的所有 OpenAI 的接口我都做了一个开源的替代，可以在本地跑起来。玩具用到的 STT，LLM，TTS 服务都跑一台 RTX 2080Ti 上面，速度感觉还不错。有了本地 GPU 开发机之后，又多了个新玩法，接下来我会对接更多的开源 LLM。使用到的开源项目如下： 1/n

终于，我的 GPT 语音对话玩具用到的所有 OpenAI 的接口我都做了一个开源的替代，可以在本地跑起来。玩具用到的 STT，LLM，TTS 服务都跑一台 RTX 2080Ti 上面，速度感觉还不错。有了本地 GPU 开发机之后，又多了个新玩法，接下来我会对接更多的开源 LLM。使用到的开源项目如下： 1/n

FoloToy

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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。

🔥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。

老白

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一个人做游戏，真的开始像带团队了。 Claude-Code-Game-Studios 这个项目很猛。它不是单纯给你一个更会写代码的 Claude，而是想把一整个游戏工作室塞进 Claude Code 里。 README 里直接给了： 48 个 AI agents 37 个 workflows 还有完整的 studio hierarchy、slash commands、hooks、rules 和 templates。也就是说，你不是在和一个 AI 助手聊天，而是在调度一支虚拟游戏团队。从创意总监、技术总监、制作人，到玩法程序、关卡设计、叙事、音频、QA、发行，整套分工都已经拆好了。甚至连 Godot、Unity、Unreal 三套引擎专家也都配上了。我觉得这类项目真正有意思的地方，不是“Agent 数量很多”，而是它开始把 AI Coding 从单兵作战，推进到“组织协作”这一步。游戏开发本来就是最典型的多角色协同场景之一，所以这种玩法特别值得看。项目现在 GitHub 也已经有 3.3k Stars、440 Forks。如果你在关注 AI 游戏开发、多 Agent workflow，或者一人游戏工作室这个方向，值得研究一下👇

一个人做游戏，真的开始像带团队了。 Claude-Code-Game-Studios 这个项目很猛。它不是单纯给你一个更会写代码的 Claude，而是想把一整个游戏工作室塞进 Claude Code 里。 README 里直接给了： 48 个 AI agents 37 个 workflows 还有完整的 studio hierarchy、slash commands、hooks、rules 和 templates。也就是说，你不是在和一个 AI 助手聊天，而是在调度一支虚拟游戏团队。从创意总监、技术总监、制作人，到玩法程序、关卡设计、叙事、音频、QA、发行，整套分工都已经拆好了。甚至连 Godot、Unity、Unreal 三套引擎专家也都配上了。我觉得这类项目真正有意思的地方，不是“Agent 数量很多”，而是它开始把 AI Coding 从单兵作战，推进到“组织协作”这一步。游戏开发本来就是最典型的多角色协同场景之一，所以这种玩法特别值得看。项目现在 GitHub 也已经有 3.3k Stars、440 Forks。如果你在关注 AI 游戏开发、多 Agent workflow，或者一人游戏工作室这个方向，值得研究一下👇

axiaisacat

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