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用最近大火Remotion Skill 自出了宣传片得出个结论： 这个东西不会火很久，为什么呢？ 这个东西上手门槛还是比较高的，需要安装一大堆东西，报错，各种问题。 但是可以上手的群体（程序员），审美一般，做不好很好的 Demo。 我还原一下思路： 开发者想借用 Skill 来弥补可以上手群体审美一般的问题。 顺便，吃一波Skill 的流量。 目前来看，只做到了后者。

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铁锤人

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墨鱼(:◎)

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Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：
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岚叔

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Chasen

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很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。 环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。 最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。 从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题： 怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。 当一条链从设计上就是 AI-native 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉， 创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。 这类差异在早期并不显眼， 但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。 不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。 也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。 当“做点东西”不再是一件很累的事， 生态才有机会真正活起来。 #Vanar
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DD

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一直在用的最好的看美股的网站就是 Perplexity Finance： 很多人之前推荐过是因为有 Comet 浏览器的佣金，但是这个网站我几个月之前就一直在用，不需要注册直接用。 除了基本信息还有每天涨跌的摘要，双方观点，最近的新闻，财报解读等等，最近还出了一个 Holder 的新功能，可以看大股东都有谁，并且他持有什么股票，比如这个： 就可以看 Nancy Pelosi 的持股情况，非常方便也很强大，可以很好的帮助大家参看。
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Viking

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Sac

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大家一定要去试一下 Zara Zhang 的PPT skill，真的太好用了！ 昨天受 天策 邀请做线下分享，花了一个小时就用这个skill做出了 PPT，效果真的很惊艳！ 和其他PPT skill 相比，它的审美设计和风格真的非常合我的胃口，整体简约而不失美感 现在搭配 5.6 sol 使用，出品更稳定，细节处理和排版也更好了！ 所以，我坚信审美和品味（taste）在 AI 时代会越来越重要 深度体验了这个skill之后感受就更深了 skill 开源仓库，star已经突破25k了，恐怖如斯😇：
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Grok Bot 用久了，怎么感觉越来越笨了？我建议大家每隔半个月，就给自己的 Personal Agent 做一次记忆大扫除🔥 这个问题我以前折腾 Hermes Agent 的时候就遇到过，刚开始用着很聪明，但随着 Memory、Skills 和各种提示词不断增加，Agent 有时候反而开始答非所问，甚至连简单任务都容易出错 后来我才慢慢意识到，问题不一定出在模型上，也可能是我们自己把 Context 养得太乱了 1、上下文越来越多，Agent 反而可能越来越笨 大家肯定遇到过自己的 Grok Bot 慢慢变蠢的感觉，其实这不一定是真的 AI 变蠢了 只是因为你的上下文和提示词慢慢在变多，当上下文到达一定程度的时候，里面会充斥着一些重复或者是相反的指令 上下文就会出现一定的腐烂，导致你的指令不再精准，或者是完成任务你会感觉越来越差，我感觉这是 Personal Agent 的一个通病 2、我一般每隔半个月到一个月，就会整理一次 Agent 的记忆 因为我在很早之前就玩了 Hermes Agent，我就发现了 Hermes Agent 如果你不定期地去整理对应的记忆、人设，还有对应的 Skill，你的 Hermes 会越来越笨，尤其是会出现一些牛头不对马嘴的操作 所以我一般会每个月或者半个月左右，让 AI 自检自己的上下文和提示词，把对应相关的冲突或者重复的提示词做一次整理 而且 Hermes Agent 针对 USER、Memory 这些关键的 MD 文件，都会限制大小，尽可能保持提示词简洁，这也是为了让 Agent 干活更精准，错误更少 3、Grok Bot 还有一个问题，就是模型路由不透明 另一方面，Grok Bot 的整个 AI 路由是黑盒 你不知道具体执行的任务到底是 Opus 5.5，还是 Grok 4.6 或者 4.7，这也是很大的一个问题 但是这个问题没有什么太好的解决方案，因为整体不像 Hermes Agent，你可以自定义对应的 AI 和上下文 这里的话是要通过官方的路由去处理，所以我自己的体验下来就是一下神，一下鬼 我这里还补充一下，就是有一些 AI 的上下文会比较小，会频繁出现上下文压缩的情况 但是我怀疑 Grok Bot 为了快速响应，针对的模型可能会选择比较轻量的版本 因为我平时写代码也用 Grok 自带的 4.7，响应速度和回答速度的话，都没有达到这么快的速度 有可能会路由到一些 Flash 模型去处理平时的任务，做一些高难度的任务，可能才会路由到比较强的模型，所以整体的时间消耗就会被平均 当然，这部分只是我根据实际使用体验做的猜测，具体的模型路由还是得看官方 最后分享一下我的建议 如果想让你的 Personal Agent 一直好用，一定要定期整理整个机器人的上下文和相关设定 尤其是长期记忆、角色人设和 Skills，检查有没有重复、冲突或者早就过时的内容 尽可能地精简和保留最核心的部分，让整个上下文保持干净和整洁 我觉得比起不断给 Agent 增加新的记忆和规则，定期清理那些已经没用的东西，可能反而更重要
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小墨同学

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我觉得自己转变为创业者身份以后确实认知提升了。以前看见这样的视频，也会在嗤之以鼻的同时，思考一些优化的方案，比如： 我们可以只采用一套采编（可能视频里干的不是采集，还请专业人士指正）设备，然后分输入信号到各个手机； 接着会考虑，我们可以不需要实体手机，只要把信号转接到电脑的虚拟机； 然后会想，这一套东西使用容器化拉起就可以了，还可以按需扩缩容； 说不定就真的这么去干了，最后实操才发现各种受限、卡脖子、兼容、调试，钱没赚到，技术倒是精进了不少 现在发现简单粗暴买一大堆山寨手机来进行类似操作可能才是大干快上、经济实惠的最优解 之前全家移居日本（ 考虑做课程（ deadline 再做，事情推着自己进步，总是会向好的方向发展 干什么不是这样呢！
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Justin

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被 Astra 震撼后的一个顿悟 —— 要给自己配置无限额度的最强算力 下午 Tibo 重置之后，我又满血复活了，然后重新跑了一个工作任务，做培训资料。 在这之前，因为额度不够，我先用 DeepSeek 4.1 做了一些信息抓取，也跑了一版培训资料。结果怎么说呢，生成出来的东西基本就是一坨，完全不具备可用性，还花了很多时间，烧了大几百万、甚至上千万 token。 这过程中我还顺手研究了一下 CC Switch 和 Open Code X，真挺有意思的。 CC Switch 我感觉做得非常棒，比较轻量，Open Code X 也有一些可取之处。这两个东西如果以后有人能融合一下，我觉得会很有意思。 话说回来。 Tibo 重置之后，我把同一个任务重新交给 Astra 跑了一遍。 结果出来的时候，我直接傻了。 它把我原来文件夹里的资料重新抓了一遍，又结合自己检索到的一些信息，最后整合成了一份可以直接拿来做培训的资料。 最让我惊讶的是，它还帮我配了对应的图片和演示视频。 而我的资料文件夹里，其实相关视频并不少。但它最后挑出来两个，刚刚好就是在我看来最有代表性、也最能说明这个功能的两个。 这个感觉就很夸张。如果只是抓资料、做总结，那还是效率工具。 但它能从一堆素材里面，挑出最适合放在这里的内容，那一瞬间我真的感觉： 它理解了这个东西。 不是简单的检索，也不是信息拼接。 它知道这个培训资料想讲什么，也知道什么东西最适合拿来说明。 有那么一瞬间，让我感觉 AGI 了。 然后我脑子里面冒出来一个非常现实的想法： 我还招什么人？ 至少资料检索、竞品研究、培训资料整理、信息汇总这一类工作，我招一个实习生，真没有一个 200 刀的 Pro 账户有用。 而且还便宜高效得多。 我现在只恨一件事： 当初为什么没有多囤几个 200 刀的 Pro… 下一个目标，就是等重新开放之后，给自己配置无限额度的 Pro 账户。 另外下午还跑了一个鹈鹕测试。我不懂背后的运动学细节，但成片的协调、平衡和 taste 已经很惊艳。 9分钟就跑出了这样的效果，很高级 视频放在下面，大家可以自己感受。 “今天，骑得开心”
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Robinson · 鲁棒逊

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这个好漂亮，Apple Hello Effect ，非常精致，几乎高度还原了 用 SVG 画出来的，还做成了 shadcn 组件，可以一键安装，目前就只有一个单词，不过我想如果让 AI 分析一下，可以按照自己的需求去封装独特的单词了。
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Viking

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