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✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。 有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿 ，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇

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阿蔺A-Lin

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Anya Rossi• Live Now

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Selector 的升级版 Selector Pro 来啦: 我们平时 Vibe coding 的时候，肯定会遇到不知道怎么跟 AI 描述我们页面上出现问题的元素位置，或者不知道怎么用文字很好的表达一些页面问题。 Selector 是一个可以选择页面上的元素复制为上下文信息的小工具。之前一直有一个开源的书签版本 这个小工具得到了很多人的喜欢，安装简单功能简洁。我经常能在我评论区看到大家在用 selector，这也是我日常开发页面最最常用的一个工具了，一旦用了，肯定就离不开了。 这次的浏览器拓展版本是一个付费工具，价格 $4.99 直接买断，比书签版本更加好用方便，真的非常推荐大家试试，即便是用用开源版也很不错，好用再来支持浏览器拓展版本～
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Selector 的升级版 Selector Pro 来啦: 我们平时 Vibe coding 的时候，肯定会遇到不知道怎么跟 AI 描述我们页面上出现问题的元素位置，或者不知道怎么用文字很好的表达一些页面问题。 Selector 是一个可以选择页面上的元素复制为上下文信息的小工具。之前一直有一个开源的书签版本 这个小工具得到了很多人的喜欢，安装简单功能简洁。我经常能在我评论区看到大家在用 selector，这也是我日常开发页面最最常用的一个工具了，一旦用了，肯定就离不开了。 这次的浏览器拓展版本是一个付费工具，价格 $4.99 直接买断，比书签版本更加好用方便，真的非常推荐大家试试，即便是用用开源版也很不错，好用再来支持浏览器拓展版本～

oil-oil

12,689 views • 1 month ago

这是我来到 X 以后，学会的几个新的操作。很多X新手应该都不知道，我也一直踩坑： 1、第一个操作，就是在通知里看到某一条消息之后，打开之后看不到原帖是哪个。这个时候你把页面向上滑动一下，你才能看到他回复的是哪个帖子。 2、第二个操作，怎么发长线程的推文？ 点击发帖，发帖之后，把第一个帖子编辑好之后，就可以点击右下角的一个添加加号，然后就可以添加新的内容，也就是发一个长线程的推文。 3、第三个操作，转发视频。其实有时候你转发其他人的推文的时候，可以不用直接转发推文，而是直接把视频引用过来，看起来像是自己发的视频一样。 怎么操作呢？就是你进入到这个视频的页面，然后长按视频，然后点发布视频。然后就会带入一个链接，然后你在链接的前面输入你的文字，你发布出去之后就会只引用对方的视频，有时候看起来跟你自己发的是一样的。 你学会了吗？没学会的可以👀看视频
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这是我来到 X 以后，学会的几个新的操作。很多X新手应该都不知道，我也一直踩坑： 1、第一个操作，就是在通知里看到某一条消息之后，打开之后看不到原帖是哪个。这个时候你把页面向上滑动一下，你才能看到他回复的是哪个帖子。 2、第二个操作，怎么发长线程的推文？ 点击发帖，发帖之后，把第一个帖子编辑好之后，就可以点击右下角的一个添加加号，然后就可以添加新的内容，也就是发一个长线程的推文。 3、第三个操作，转发视频。其实有时候你转发其他人的推文的时候，可以不用直接转发推文，而是直接把视频引用过来，看起来像是自己发的视频一样。 怎么操作呢？就是你进入到这个视频的页面，然后长按视频，然后点发布视频。然后就会带入一个链接，然后你在链接的前面输入你的文字，你发布出去之后就会只引用对方的视频，有时候看起来跟你自己发的是一样的。 你学会了吗？没学会的可以👀看视频

鱼总聊AI

13,501 views • 8 months ago

做了一个小功能，把常用的很有用的 shell 命令行做成一个列表，然后点一下就帮你输入到 Terminal 等待你的编辑并回车了……大家可以把你们常用的 shell 命令留在评论区，我把其做到我们 MegaEase 的控制台上……（大家可以上 (国内) 或
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做了一个小功能，把常用的很有用的 shell 命令行做成一个列表，然后点一下就帮你输入到 Terminal 等待你的编辑并回车了……大家可以把你们常用的 shell 命令留在评论区，我把其做到我们 MegaEase 的控制台上……（大家可以上 (国内) 或

Hao Chen

258,570 views • 3 years ago

想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆
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想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆

AYi

24,613 views • 4 months ago

Codex很少人会去了解的设置，Skill和插件。但是基本上我们每天都在使用。 简单介绍了Skill和插件的作用，讲解了然后使用和安装新的插件，根据自己的需求创造一个属于自己的Skill。 其实玩AI有时候就是这么简单，只需要动手指就能构建一些属于你自己的东西
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Codex很少人会去了解的设置，Skill和插件。但是基本上我们每天都在使用。 简单介绍了Skill和插件的作用，讲解了然后使用和安装新的插件，根据自己的需求创造一个属于自己的Skill。 其实玩AI有时候就是这么简单，只需要动手指就能构建一些属于你自己的东西

小墨同学

11,702 views • 4 months ago

为什么说它是神器！！ 就算你不用AI功能，把它当成一个剪辑工具，也很好用！ 它有个非常实用的功能，而且是免费的！！ 可以很方便的搜索无版权素材，然后直接拖到时间线上进行剪辑！！ 目前，无版权素材源是只有一个Pixabay， 要是多接入几个源就更好了！！
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为什么说它是神器！！ 就算你不用AI功能，把它当成一个剪辑工具，也很好用！ 它有个非常实用的功能，而且是免费的！！ 可以很方便的搜索无版权素材，然后直接拖到时间线上进行剪辑！！ 目前，无版权素材源是只有一个Pixabay， 要是多接入几个源就更好了！！

沐阳

16,963 views • 2 months ago

朋友们我来了！！！今天用ChatCut 和Codex剪了两个视频！！下面这个分享视频也是chatcut给我剪的嘿嘿！也跟大家分享下怎么用～ 目前用下来觉得比较爽的点在于智能剪口播！非常丝滑流畅！而且张张嘴就能剪视频还是直接重塑了我手搓的工作流。。 有几个我觉得用下来大家需要注意的 1.字体选择不是特别多，期待可以用自己安装的字体的一天 2.断句用起来不那么方便，我是直接把他的这个逐字稿改成了.md，然后调给他之后让他根据.md的断句来重新断（人工活 3.第一次的时候可以给他一个SOP，然后一步一步跟他磨合一下，等全部都磨合好了，就让他自己做一个skill，把这个流程全部都定下来后面就很爽了！ 目前我只尝试了我已有的视频类型，但是看起来应该还有很多其他的还没用上的功能哈哈哈
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朋友们我来了！！！今天用ChatCut 和Codex剪了两个视频！！下面这个分享视频也是chatcut给我剪的嘿嘿！也跟大家分享下怎么用～ 目前用下来觉得比较爽的点在于智能剪口播！非常丝滑流畅！而且张张嘴就能剪视频还是直接重塑了我手搓的工作流。。 有几个我觉得用下来大家需要注意的 1.字体选择不是特别多，期待可以用自己安装的字体的一天 2.断句用起来不那么方便，我是直接把他的这个逐字稿改成了.md，然后调给他之后让他根据.md的断句来重新断（人工活 3.第一次的时候可以给他一个SOP，然后一步一步跟他磨合一下，等全部都磨合好了，就让他自己做一个skill，把这个流程全部都定下来后面就很爽了！ 目前我只尝试了我已有的视频类型，但是看起来应该还有很多其他的还没用上的功能哈哈哈

Esther

41,736 views • 3 months ago

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。 （对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看） 先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。 去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。 在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。 最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。 并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案： 比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。 比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。 即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！ 当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。 还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。 对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？ 陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。 他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。 演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。 这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。 尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。 原始 YT 视频：
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最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。 （对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看） 先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。 去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。 在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。 最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。 并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案： 比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。 比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。 即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！ 当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。 还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。 对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？ 陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。 他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。 演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。 这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。 尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。 原始 YT 视频：

宝玉

304,710 views • 2 years ago

卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？ 你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？ 之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？ 还真让我给找到了！！ 前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用 并且直接付费！！ 有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力 具体能干什么？举几个例子你就懂了 会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付 会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱 会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费 甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产 这绝对是一次能力供应链的重构！ 以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用 这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉 为什么我说谁先知道谁赚钱？ 因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势 而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务 谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用 这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？ 任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环 知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产 数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源 强烈推荐大家来试试：
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卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？ 你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？ 之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？ 还真让我给找到了！！ 前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用 并且直接付费！！ 有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力 具体能干什么？举几个例子你就懂了 会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付 会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱 会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费 甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产 这绝对是一次能力供应链的重构！ 以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用 这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉 为什么我说谁先知道谁赚钱？ 因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势 而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务 谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用 这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？ 任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环 知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产 数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源 强烈推荐大家来试试：

超级个体｜柿子

53,681 views • 1 month ago

你有没有这种经历？ 刷 YouTube 看到一个特别好的视频，讲的是你一直想学的 东西——可能是神经网络、可能是英语听力、可能是一个 行业趋势。 你认认真真看了 40 分钟，觉得"哇讲得真好"。 然后关掉视频。 三天后，你回忆一下——只记得"那个视频讲得挺好的"， 具体内容？全忘了。 我做了一个工具，叫 Lumio 它解决的就是这个问题。 你只需要做一件事：**把视频链接粘贴进来。** 剩下的，AI 全部帮你搞定。
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你有没有这种经历？ 刷 YouTube 看到一个特别好的视频，讲的是你一直想学的 东西——可能是神经网络、可能是英语听力、可能是一个 行业趋势。 你认认真真看了 40 分钟，觉得"哇讲得真好"。 然后关掉视频。 三天后，你回忆一下——只记得"那个视频讲得挺好的"， 具体内容？全忘了。 我做了一个工具，叫 Lumio 它解决的就是这个问题。 你只需要做一件事：**把视频链接粘贴进来。** 剩下的，AI 全部帮你搞定。

程序员端哥

23,897 views • 4 months ago

人生的死亡率为百分百，所以过程爽就太重要了。 你做什么都是对的，但就是不能让自己痛苦。 你可以试着拼一把，去尝试成为一个大佬；当然，也可以当一个废物。 你可以试着多读书，尝试成为一个智者；当然，做一个愚蠢的人也没问题。 你可以尝试各种好吃的，或者难吃的食物；也可以馒头就咸菜。 总之，各种各样的人生，你都可以去尝试。 尝试得多了，你就精彩。 你就绽放得越灿烂。 你就越不平凡。
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人生的死亡率为百分百，所以过程爽就太重要了。 你做什么都是对的，但就是不能让自己痛苦。 你可以试着拼一把，去尝试成为一个大佬；当然，也可以当一个废物。 你可以试着多读书，尝试成为一个智者；当然，做一个愚蠢的人也没问题。 你可以尝试各种好吃的，或者难吃的食物；也可以馒头就咸菜。 总之，各种各样的人生，你都可以去尝试。 尝试得多了，你就精彩。 你就绽放得越灿烂。 你就越不平凡。

另一面

20,709 views • 3 months ago

用 remotion-dev 的skill口喷了一个小视频，太好玩了。让它做了个动画切换和嵌入了个小视频，怕大家觉得有点干🐶 感觉这个挺还有前景的 安装命令：npx skills add remotion-dev/skills 一开始渲染出的视频还有点跳帧，告诉AI就能帮你修复，全程不用自己动手剪辑
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用 remotion-dev 的skill口喷了一个小视频，太好玩了。让它做了个动画切换和嵌入了个小视频，怕大家觉得有点干🐶 感觉这个挺还有前景的 安装命令：npx skills add remotion-dev/skills 一开始渲染出的视频还有点跳帧，告诉AI就能帮你修复，全程不用自己动手剪辑

岚叔

27,202 views • 8 months ago

有个女的问我 是不是 intj 人格， 我只知道这四个字母指的是网上很火的一个性格测试结果，但具体这4个字母指的是什么不是很了解。 其实我向来对这些测试不屑一顾，感觉跟星座星盘命理差不多，极度理智的人是不信这些的， 就算有逻辑，有道理，人是很复杂的，也不可能用4个字母能概括， 这就像一个基佬，他可以是0，也可以是1，还可以是又0又1，还可以是 0.1 0.3 0.5 0.7…… 人性是不同程度的灰，太复杂了。 但我从抖音搜了下intj，看了下解读视频， 卧槽，这不正是我吗？？？真踏马准啊！！！
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有个女的问我 是不是 intj 人格， 我只知道这四个字母指的是网上很火的一个性格测试结果，但具体这4个字母指的是什么不是很了解。 其实我向来对这些测试不屑一顾，感觉跟星座星盘命理差不多，极度理智的人是不信这些的， 就算有逻辑，有道理，人是很复杂的，也不可能用4个字母能概括， 这就像一个基佬，他可以是0，也可以是1，还可以是又0又1，还可以是 0.1 0.3 0.5 0.7…… 人性是不同程度的灰，太复杂了。 但我从抖音搜了下intj，看了下解读视频， 卧槽，这不正是我吗？？？真踏马准啊！！！

逍遥XTony

18,235 views • 9 months ago

Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。
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Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

爱丽丝呀！

40,828 views • 1 month ago

两个月前做了一个小工具，解决 Codex 开发 iOS App 后，远程真机测试不方便的问题。 现在不需要电脑，任何地方都可以把 App 跑到真机上测试。 这两个月我自己一直在用，也顺手打磨了很多细节。最近正式发布出来，欢迎各位大佬体验测试。 只能说：真爽。 使用地址：
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两个月前做了一个小工具，解决 Codex 开发 iOS App 后，远程真机测试不方便的问题。 现在不需要电脑，任何地方都可以把 App 跑到真机上测试。 这两个月我自己一直在用，也顺手打磨了很多细节。最近正式发布出来，欢迎各位大佬体验测试。 只能说：真爽。 使用地址：

Warren

44,688 views • 3 months ago

Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一 视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题： 用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始 新开 session 重新解释背景 重新贴上下文 重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止 她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上 真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题 而是你能不能把它放进一套系统里 让它记住规则 读取上下文 调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务 如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始 那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个 今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频 看完先 bookmark
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Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一 视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题： 用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始 新开 session 重新解释背景 重新贴上下文 重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止 她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上 真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题 而是你能不能把它放进一套系统里 让它记住规则 读取上下文 调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务 如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始 那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个 今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频 看完先 bookmark

0x_Miko

155,643 views • 4 months ago

Anthropic 出的 Claude Design 功能，一条推文直接冲上 6000万+ 曝光 我用它做的笔记，随手就获得近 1000 赞，这个设计能力真的在降维打击。 但目前功能只有会员能用，大多数人用不了 我把它重新封装成了开源 Skill，免费开源 这条视频我会手把手带你从 0 到 1： ✅ 把 Skill 装好 ✅ 跑出一个完整的成品效果
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Anthropic 出的 Claude Design 功能，一条推文直接冲上 6000万+ 曝光 我用它做的笔记，随手就获得近 1000 赞，这个设计能力真的在降维打击。 但目前功能只有会员能用，大多数人用不了 我把它重新封装成了开源 Skill，免费开源 这条视频我会手把手带你从 0 到 1： ✅ 把 Skill 装好 ✅ 跑出一个完整的成品效果

阿西_出海

24,055 views • 5 months ago