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看到 Gemini 3 Flash 发布的时候， 第一反应是：终于有人跟 OpenAI 打价格战了。 更快、更便宜、还能免费用—— 这才是独立开发者和小团队真正需要的东西。 价格到底便宜多少？ 简单说：如果你之前用 GPT-4o 或 Gemini 3 Pro 跑应用，换成 Gemini 3 Flash，成本预计能直接降 50%-70%。 ZenMux 已经第一时间上线了 Gemini 3 Flash，并且每天有免费额度——你可以直接在 chat 里调用，不用单独申请 API，不用写代码集成。 我扒了推特上互动最高的几个帖子，发现大家兴奋的点主要是： 【零代码生成 3D 交互场景】 有人用简单文本提示，生成了一个 Three.js 场景：数百万粒子悬浮在屏幕上，可以用手势控制它们形成任意形状。不需要懂 Three.js，不需要懂 WebGL，甚至不需要懂 HTML。 【从截图到完整落地页】 有人从零开始做了一个完整的产品落地页。先上传参考网站截图，然后逐步添加图标、动画、效果。整个过程像在跟设计师对话，而不是在写代码。 【5 分钟做出能用的 App】 有人做了个视频录制工具，AI 实时根据你说的内容给提示词，防止你卡壳。还有人做了手语识别 app，带置信度分数、采样设置、实时提示。 现在，你可以用更低的价格重新实现一边这些！...

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Cell 细胞

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前端设计这一块谷歌是真没问题！我用Gemini 3.5 Flash做了个3D飞机模型展览，太帅了呀！ ​ 制作方法：​ 1.GPT2-image生生成正视图、背视图、左视图和右视图 2.3D模型生成​，注意需要用纹理 3.UI预览图生成​，调用Codex内置GPT2-image即可 4.用Gemini 3.5 Flash生成网站​ ​ 生成网站这一步在Google AI Studio上传不了3D模型的glb文件，所以就必须要调API在本地做个网站了。 我是在Zenmux调用的，大家应该对Zenmux也不陌生，就是那个一有新模型就免费给大家玩的网站。​ ​ 它提供一个KEY调用所有顶级大模型的功能，不仅可以用Gemini 3.5 Flash绘制前端，如果有小BUG，还可以再切换到GPT5.5或Oplu4.7进行修复，使用非常丝滑！​ ​ 想先免费试一试下 Gemini 3.5 Flash的能力？ 壕气冲天的Zenmux现在直接免费送一周TOKEN（有限额）！ 传送门直达：
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逸尘

42,390 views • 3 months ago

Gemini Pro 3已经上线了，绝对的新王，不管懂不懂代码都可以用它写出极具美感的网页，每个人都值得一试。例如生成会转的电风扇SVG、画手机、画MacBook、漂亮交互的天气卡片。 我视频里效果的提示词：画一个极具现代设计美学的时装秀的网站，要求有奢华的交互，前卫的设计 除了官方Gemini渠道外，我推荐Zenmux，目前免费（每天限量）且国内直连可用，可以在线使用或API调用。黑五期间充值有优惠，额外送20%金额，价格比OpenRouter低。 现在就已经能用，地址：
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Gorden Sun

58,825 views • 9 months ago

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力，我见过很多人做了几十个产品，纯特么自嗨，没有一毛钱盈利。 现在 AI 一晚上能做一个产品，代码成本趋近于零，成本低到大家觉得不需要验证，做完了自然有人用。 但事实上大家都在做“玩具”，因为 Vibe Coding 解决的是 how，但 what 和 why 被跳过了。 我最近一个多月一直在用 atypica.AI ，就是在写代码之前，先把想法丢进去跑一轮用户验证。 它会有一套完整的研究链路： 先帮你拆研究计划，然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人，组成一个焦点小组（AI Panel），让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。 并且，这个焦点小组可以反复用，每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语，都可以拉同一批人再聊一轮。 我刚用它测过的场景： 上周我想做一个给老板用的 AI 助手，它帮我组了 12 个不同行业的老板人设（persona）并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完，从报告中发现3件我完全没想到的事： 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感（尤其是很懂账目和客户关系时，会觉得被盯着）； 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ，只是不想换工作方式（能继续发微信、拍照、说语音，后台自动整理）； 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多，而是因为它能帮自己少亏一次钱（少一次压货、客户流失或管理损耗，比“智能助手”这个概念更能打动人）。 根据这些发现我当场调整了方向，然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来，避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零，但做对产品的门槛一点没变，如果你想要靠产品盈利，最好还是先想清楚： 你在解决真实需求，还是在解决自己幻想的问题。
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余温

27,280 views • 2 months ago

普通人做产品最大的短板不是技术，不是流量，是你根本不知道你的用户在想什么 大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算 在百度做PM的时候， 每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里 字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品，什么产品的数据又卖爆了 当时我就在想：如果我出来单干，我想获得这些信息，不得难死，这笔钱谁给我出？ 后来真出来了，答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样，我做产品验证需求的方式是： 发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把 连续创业五年，我见过最多的死法不是产品做不出来 是产品做出来了，没人要，花三个月憋 MVP，上线后发现需求是自己臆想的 这个痛，做过产品的人都懂 做出海的朋友更惨 你的目标用户在地球另一边，时差 12 小时，语言不通，文化不同 去年帮一个朋友的品牌做北美市场，最头疼的不是投放，是根本不知道美国消费者怎么想，美国人文化和中国差距太大了 招一个本地调研公司，报价 8 万美金起步，找几个留学生做访谈，样本太小、还有幸存者偏差，有时候还访谈不明白 最后还是靠猜 现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel，一句话解释：它让你拥有了一个属于自己的焦点小组 不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法 是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona，每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架 关键是——这个焦点小组是可复用的 你今天问一次，下个月产品迭代了再问一次 同一群人，持续追踪，看他们的态度变化 这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高 现在你一个人就能做 三种方式构建你的 Panel： 1）自动沉淀：用 Atypica 做完一次 Research 后，参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel，下次直接调用 2）手动挑人：从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索，添加组队 3）按需生成：输入需求描述，系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开，输入研究话题 支持一对多深度访谈，也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景 我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具，想验证订阅制定价 构建了一个Panel：YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主 直接问：你平时写作的痛点有哪些？流程有哪些 10 分钟，直接就拿到了需求的分类和反馈 这种颗粒度，以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算 现在 10 分钟，一个人搞定 如果你是以下三种人，这个功能对你来说是刚需： 做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边，以前只能看竞品评论区猜需求，现在直接构建目标市场的用户 Panel，随时追问 需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试，Panel 让你不用每次重新招人，同一群用户持续追踪反应变化 需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好，传统手段几乎不可能，Panel 可以 我觉得我们普通人做产品和大厂的差距，不应该是有没有用户调研团队 而是用什么方式理解用户，大厂用人力堆，我们用 AI 跑 以前这是一句空话，因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信 现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona，有来源、有背景、有决策框架 它不能替代真人调研的最终验证 但它能让你在写第一行代码之前，就知道方向对不对 调研从一个季度一次的项目，变成了随时可调用的能力 这对一个人做产品的人来说，是基础设施级别的变化 我推荐每一个想做生意，产品的人都去试一试，这可能就是你和用户面对面沟通的第一步：
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超级个体｜柿子

94,325 views • 1 month ago

讲真的，现在的提示词网站都还有很大的优化空间： 大部分提示词网站以“堆量”为主，靠着上千上万的提示词数量来堆砌价值，内容很丰富，但也存在大量重复、低质的提示词出现 如果是自动爬取的帖子，还会出现提示词空档的情况，因为并不是每一个作者都会把提示词直接写在正文中，所以识别不到 在这样的网站想要使用提示词，往往需要经历以下几个步骤： 1️⃣翻了很久，终于找到自己想要的图片效果 2️⃣点进去后会出现几种情况 - 没有提示词，只能放弃或者去原帖中找 - 语言不通，看不懂提示词 - 复制的文本里有其他文案，需要手动删除 3️⃣折腾十分钟，终于把提示词处理好了 4️⃣打开gemini/第三方生图网站 5️⃣复制提示词进行生图 6️⃣运气不好，发现提示词效果根本不是作者提供的那样，卒 想要丝滑的把中意的提示词变成图片，基本做不到 直到我用了MeiGen，一个开源的项目，它可能是今年使用体验最丝滑的提示词网站 因为MeiGen不是传统的提示词网站，它不只是收录，而是解决了从提示词源到创作的整条链路 想要什么效果，只需要轻轻拖动画面到右侧，点击生成就结束了，从查看到生成，只需要两步 「拖动-生成」结束 1. 对于AI创作来说，保持心流状态是非常重要的，在MeiGen，你可以先收藏喜欢的提示词，不用担心找不到，在素材收集完成后进行统一的创作 2. 你可以上传参考图，或者把提示词翻译成中文再进行修改，这些都可以在MeiGen中一站式完成 3. 精选热门 AI 图片提示，这些都是已被证实能够生成高质量图片的提示词，由开发者亲自把关 4. 网站采用周更的节奏，保证提示词可用性和质量 想要享受丝滑的创作体验，来试试MeiGen吧：
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骑司Chase

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今天在推上看到一个小技巧：如果你要为独立开发的产品做产品宣传的 video，但是没有任何视频编辑的经验，可以让 AI 使用 remotion 直接生成一个，Claude Code 或者 Cursor 都可以，remotion 这个项目很有趣，直接使用程序（React）来生成视频，支持多种框架， 我之前简单用过，效果挺不错的。 你可以让它根据你的 landing page 给你做个片头片尾，然后将你的录屏添加进去，这样就可以使用最低成本制作一个产品宣传的视频了。 效果还行，有点像幻灯片，但是聊胜于无啊。
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Viking

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Google Stitch 大更新：号称是 Vibe Design 对着画布说话就能做设计 Figma 股价大跌8.8% 带来 5 大升级： 🎨 无限画布：以前是输入一句话等出图，现在有了一个真正的工作台。你可以把参考图、文字说明、代码片段全扔上去，AI 结合这些上下文帮你设计，更像在跟一个设计师协作。 🧠 更智能的设计 Agent： 它现在能记住你整个项目的修改历史，不是每次从零开始理解你的需求。还能同时帮你推进多个方案，比如你想试三种不同风格的首页，它并行帮你搞，互不干扰。 🎙️ 语音交互：“这个按钮大一点""配色换暖色调""导航栏改成深色"，对着它说就行。不用停下来打字，边看边改，效率高很多。 ⚡ 即时原型： 以前出的是静态图，现在点一下播放键，设计稿直接变成可以点击交互的原型。系统自动帮你算好"点这个按钮跳到哪个页面"。不用手动一根根连线了。 📐 新增了 DESIGN.md：把你的设计规范（配色、字体、风格）写成一个文件，不管是给 Stitch 用还是给 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具用，都能读懂。设计规范不再锁死在一个工具里。
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小互

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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👇
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AYi

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Dappos DAPPOS 这几天又整了个新sop 社区OPC在xBubble上搞了个实时虚拟人，这方向其实挺有意思的，这个方向有意思的点不在虚拟人多像真人，而在于：直播间要开始被做成 SOP 了。以前想搞一个能聊、能答疑、能控场、还能持续在线的直播间，得拼数字人、语音、脚本、互动、房间控制一堆东西 现在 xBubble 这个思路更像是把这些拆好，再打包成一套能复用的流程 你可以拿它做项目 AMA、社群答疑、产品讲解、课程直播，甚至以后做一个 24 小时在线的社区前台 看视频效果嘛，目前确实还没到“真人替代”的程度，有点假也正常 但我觉得不用急着吹效果，先看方向 AI 数字人真正值钱的地方，可能不是脸有多像人，而是谁能把一整套直播间运营流程做成普通人也能调用的 SOP 如果剧本设计得好，再加上以后虚拟人要是又美又会撩，多少哥们晚上八点打开聊天就下不来了。一天花出去十杯奶茶钱，被崩之后还能安慰自己——至少她懂我 爱上我的虚拟主播的我😎
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lilili💤

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最适合做AI视频的API平台终于被我找到了！! 成本比预期低很多！ 爽用Seedance 2.0的感觉也太夯了！！ 赶紧用Codex把很早就想做的“个人视觉创意工作台”安排上了！ 我相信很多人都想找一个好用又便宜的生成式模型API平台， 说实话，真的很不好找！！ 大大小小的AI平台用了不少，要么贵的要死，要么可用模型少的可怜， 要么就是个黑盒子，花钱用的啥模型都不知道！ 今天看到Pika Pika上线了Pika API Club，我就知道这事稳了！！ 果不其然，Pika还是太懂AI视频创作者了！ 基本上能用到的模型都包圆了，定价也特别香， 应该都是从厂商拿的“集采价”，而且还让利给了用户！ Pika API定价比Runway、Fal等等都要便宜不少， Seedance 2.0的价格相对Runway，最高能便宜87%，相当于打1.3折！！ 关键是，每月才10美金，可以用70多个生成式模型， 不光是视频，主流模型都有，1个API能接住所有的模型需求！！ 所以搞了一个创意工作台，把原创的一些提示词做成预设， 一键套用成片，效率直接拉满！！
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沐阳

24,196 views • 13 days ago

Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用， 是AI变得太快，它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好， 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查， 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？ 作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。 而HTML，才是AI时代真正的沟通语言， 它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例： 从代码审查的彩色diff， 到可拖拽的任务看板， 从动画参数调试器， 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果 当然它也有缺点： 多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。 但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。 本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的， 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。
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Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用， 是AI变得太快，它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好， 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查， 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？ 作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。 而HTML，才是AI时代真正的沟通语言， 它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例： 从代码审查的彩色diff， 到可拖拽的任务看板， 从动画参数调试器， 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果 当然它也有缺点： 多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。 但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。 本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的， 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

AYi

1,397,665 views • 3 months ago

从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。 如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。 在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。 这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。
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从一个想法到 App Store 只用了 20 天——我如何在不是全职程序员的情况下，用 AI 打造并发布一款 iOS 应用：JAM。 如果你有一个创意，想把它变成真正的产品，现在的速度可以比你想象的还快。 在这段视频里，我会告诉你，如何在完全没有传统编程经验的情况下，借助像 Cursor 这样的 AI 工具，仅用 20 天就从构思走到 App Store 上架。 这是一份针对设计师和科技从业者的真实案例，展示了现代 AI 工具如何加速工作流程、验证产品创意，并在极短时间内完成可用原型。

Bear Liu

51,560 views • 1 year ago

今天看到一个不错的 AI 产品 Napkin，能帮你生成各种不同样式风格的漂亮图表，交互很丝滑，图表也很漂亮。 大概看了下实现原理，应该是后台用了一个小模型（GPT-4 mini 或者 Gemini Flash这种），把选中的文本变成mermaid这样的图表格式，并且每个节点选了一个配套的图标（可能用了RAG），然后前端渲染成 SVG 格式，编辑器是基于 TipTap。 它有很多图表的模板，会一次性生成多套图表，你可以选择一套喜欢的应用。每一套风格都很讨喜，团队的设计能力很强。 目前还是免费的
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今天看到一个不错的 AI 产品 Napkin，能帮你生成各种不同样式风格的漂亮图表，交互很丝滑，图表也很漂亮。 大概看了下实现原理，应该是后台用了一个小模型（GPT-4 mini 或者 Gemini Flash这种），把选中的文本变成mermaid这样的图表格式，并且每个节点选了一个配套的图标（可能用了RAG），然后前端渲染成 SVG 格式，编辑器是基于 TipTap。 它有很多图表的模板，会一次性生成多套图表，你可以选择一套喜欢的应用。每一套风格都很讨喜，团队的设计能力很强。 目前还是免费的

宝玉

67,360 views • 1 year 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

43,612 views • 6 days ago

HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱， 给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频， 迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等， 这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。 所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码， 只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。 这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。 说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。 以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。 代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。 它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。 支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。 也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。 官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了， 未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。 然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。 当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。 但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。 想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。 跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作
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HeyGen这次开源，把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码，做了自己的50秒产品发布视频，然后把整个工具链完整开源给了所有人，致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱， 给一句话，做一个30秒的产品介绍，给一个PDF，自动生成总结视频， 迭代就是改一句话的事，比如把标题放大两倍，第三秒加一个淡入转场等， 这个工具叫HyperFrames，本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。 所以其实我们不用学任何剪辑软件，也不用写复杂的React代码， 只要写普通HTML，加几个简单的data属性，就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML，现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent，只要装一个skill，立刻就会做视频。 这妥妥的降维打击啊，以前Remotion把视频变成了代码，但它需要你会React，需要构建流程，属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML，零构建，无DSL，不需要任何前置知识。 说白了，Remotion是给人写的，HyperFrames是给AI写的。 以前AI能写文字，能生成图片，但视频一直是最后一块硬骨头，现在这块骨头也被啃下来了。 代理现在能端到端完成一整条内容流水线，调研，写脚本，做设计，加动画，最后直接渲染出成品视频，全程不需要人类碰一下。 它还自带50+官方现成组件，社交遮罩、图表、转场，一行命令一键安装。 支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库，随便混用。 也就是说，同一份HTML永远出一样的结果，完美适合自动化流水线。 官方甚至把视频语言都标准化了，缓动用snappy，bouncy，转场用能量等级，字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇，就能稳定输出专业级视频，这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋，他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司，现在能做整个AI视频时代的基础设施了， 未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。 然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力，形成一个完美的闭环。 当然目前也不是完美的，初期输出还有AI味，超过一分钟的复杂长视频，渲染还需要较强算力。 但我觉得这都不重要，关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent，相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。 想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。 跑一行npx hyperframes init，然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

AYi

36,713 views • 4 months ago

最近拿到一台 vivo X Fold6 测试。 测完之后最让我上头的功能叫原子工作台。左边开小红书，右边开我做的这个笔记 App，看到喜欢的东西，拖过去就自动成了笔记。 整个过程不用切 App，不用复制粘贴，不用截图发给自己。非常方便。 之前一直有个痛点，刷到有用的内容，要么截图发给自己，要么复制到备忘录里再整理，碎片信息散落在各处，回头找也找不到。我就想，既然 Fold6 能分屏，为什么不干脆 vibe coding 一个笔记 App 呢？ Fold6 这个原子工作台，能以任意角度分屏，组合任意的窗口，这个 app 就是为专门为这种“边看边收”的场景做的。 折叠屏的价值其实不是窗口变大，而是一块屏幕上同时开着多个窗口，人不用来回切换，不用切换 context。 现在左边看，右边收，随手拖进去就是一条结构化的笔记。信息一边收集一边整理一边归档，整个流程一气呵成。 体验下来 Fold6 可能是手机中最佳AI搭子，还有为大屏专门设计的OS系统OriginOS 6 Fold。大屏让 AI 的输出有地方放，分屏让 AI 和你的操作可以同时进行，不用来回复制粘贴。 还有一个特别实用的点，你可以把这个工作流一键保存到桌面，成为一个快捷方式。后面随时点一下就能快速打开这个组合，直接用。你设置好之后，以后每次想用的时候一秒就能调出来，非常省事。 这种随时拖、随手整理的方式，能极大提升生产力。
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最近拿到一台 vivo X Fold6 测试。 测完之后最让我上头的功能叫原子工作台。左边开小红书，右边开我做的这个笔记 App，看到喜欢的东西，拖过去就自动成了笔记。 整个过程不用切 App，不用复制粘贴，不用截图发给自己。非常方便。 之前一直有个痛点，刷到有用的内容，要么截图发给自己，要么复制到备忘录里再整理，碎片信息散落在各处，回头找也找不到。我就想，既然 Fold6 能分屏，为什么不干脆 vibe coding 一个笔记 App 呢？ Fold6 这个原子工作台，能以任意角度分屏，组合任意的窗口，这个 app 就是为专门为这种“边看边收”的场景做的。 折叠屏的价值其实不是窗口变大，而是一块屏幕上同时开着多个窗口，人不用来回切换，不用切换 context。 现在左边看，右边收，随手拖进去就是一条结构化的笔记。信息一边收集一边整理一边归档，整个流程一气呵成。 体验下来 Fold6 可能是手机中最佳AI搭子，还有为大屏专门设计的OS系统OriginOS 6 Fold。大屏让 AI 的输出有地方放，分屏让 AI 和你的操作可以同时进行，不用来回复制粘贴。 还有一个特别实用的点，你可以把这个工作流一键保存到桌面，成为一个快捷方式。后面随时点一下就能快速打开这个组合，直接用。你设置好之后，以后每次想用的时候一秒就能调出来，非常省事。 这种随时拖、随手整理的方式，能极大提升生产力。

Orange AI

13,433 views • 1 month ago

Damn，OpenAI刚刚扔出的这个开源仓库，直接把语音交互的未来砸到了所有人脸上🤯🤯🤯 他们发布了gpt-realtime-1.5的官方语音控制组件，现在你真的可以用自然语音，直接控制应用的UI状态，而不是转成文本再下命令。 视频里的演示蛮震撼的， 说一句切换深色模式， 整个界面瞬间变黑。 对着表单念你的姓名生日， 字段自动填充，进度条实时更新。 最绝的是下棋，说骑士走到F3，棋子直接移动，说重置棋盘，一秒清空， 就好像模型永远知道当前屏幕上是什么状态，语音操作和鼠标键盘完全等价。 讲真这么玩的话，这就不是简单的语音转文字的小升级了，我理解属于交互范式的真正转折。 以前语音是输入层，现在语音变成了应用的顶层控制层。 就是科幻电影里那种，对着屏幕说一句话，东西就自己变了的感觉🤩 更狠的是他们直接把整个实现开源了🤯🤯🤯 这个realtime-voice-component不是一个半成品demo，是一个完整的React参考实现。 一行代码加个浮动按钮，用Zod定义几个工具，十分钟就能给你现有的Web应用加上语音控制。 最聪明的设计是工具完全由应用拥有，模型只能调用你预定义的窄动作，不能乱动浏览器，安全又可控。 这比之前的Computer Use靠谱一万倍。 Computer Use是让AI瞎点屏幕，而这个是让AI直接调用你写好的接口。 一个是黑箱，一个是完全可控的白箱，这才是能真正落地到生产环境的方案。 现在已经有人用它接了蛋白结构可视化工具，接了设计软件，接了企业内部仪表盘。 未来你能想到的所有需要双手操作的场景，开车，做饭，做设计，做手术，未来都可以用语音控制。 这意味着语音正在成为操作系统级别的接口。 而OpenAI已经把所有的轮子都给你造好了。 想玩的直接去fork仓库，配个API Key，跑demo就能感受到那种说一句世界就变了的魔力。 老规矩GitHub地址评论区自取👇
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Damn，OpenAI刚刚扔出的这个开源仓库，直接把语音交互的未来砸到了所有人脸上🤯🤯🤯 他们发布了gpt-realtime-1.5的官方语音控制组件，现在你真的可以用自然语音，直接控制应用的UI状态，而不是转成文本再下命令。 视频里的演示蛮震撼的， 说一句切换深色模式， 整个界面瞬间变黑。 对着表单念你的姓名生日， 字段自动填充，进度条实时更新。 最绝的是下棋，说骑士走到F3，棋子直接移动，说重置棋盘，一秒清空， 就好像模型永远知道当前屏幕上是什么状态，语音操作和鼠标键盘完全等价。 讲真这么玩的话，这就不是简单的语音转文字的小升级了，我理解属于交互范式的真正转折。 以前语音是输入层，现在语音变成了应用的顶层控制层。 就是科幻电影里那种，对着屏幕说一句话，东西就自己变了的感觉🤩 更狠的是他们直接把整个实现开源了🤯🤯🤯 这个realtime-voice-component不是一个半成品demo，是一个完整的React参考实现。 一行代码加个浮动按钮，用Zod定义几个工具，十分钟就能给你现有的Web应用加上语音控制。 最聪明的设计是工具完全由应用拥有，模型只能调用你预定义的窄动作，不能乱动浏览器，安全又可控。 这比之前的Computer Use靠谱一万倍。 Computer Use是让AI瞎点屏幕，而这个是让AI直接调用你写好的接口。 一个是黑箱，一个是完全可控的白箱，这才是能真正落地到生产环境的方案。 现在已经有人用它接了蛋白结构可视化工具，接了设计软件，接了企业内部仪表盘。 未来你能想到的所有需要双手操作的场景，开车，做饭，做设计，做手术，未来都可以用语音控制。 这意味着语音正在成为操作系统级别的接口。 而OpenAI已经把所有的轮子都给你造好了。 想玩的直接去fork仓库，配个API Key，跑demo就能感受到那种说一句世界就变了的魔力。 老规矩GitHub地址评论区自取👇

AYi

121,770 views • 3 months ago

建立一个睡后收入系统，七年内赚到你的第一个 1000w。 假如直播和短视频，你选哪一个？ 选直播，那就是卖时间，当你下播的那一刻开始，收入就归0了。 做短视频，只要你的视频够好，发布后会持续很长的时间，我觉得这也可以定义为睡后收入，这里只是举个例子，视频中讲的是做一个产品。 找到用户需求，立即开始，哪怕是从最小的事做起。为什么要最小？ 第一：降低试错成本。你不知道这个东西到底有没有人要，如果一上来就投入大量的时间和金钱，万一方向错了，你就血本无归了。 但如果只是做一个最小版本，花一周时间成本几百块钱，就算失败了你也输得起。 第二：快速验证需求。你以为用户需要的和用户真正需要的往往是两回事，只有拿出来让市场检验，你才知道这条路对不对。 第三：建立反馈循环。你做出来给用户用，用户给你反馈，你根据反馈改进，再给用户用，这个循环越快，你就进步越快。
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建立一个睡后收入系统，七年内赚到你的第一个 1000w。 假如直播和短视频，你选哪一个？ 选直播，那就是卖时间，当你下播的那一刻开始，收入就归0了。 做短视频，只要你的视频够好，发布后会持续很长的时间，我觉得这也可以定义为睡后收入，这里只是举个例子，视频中讲的是做一个产品。 找到用户需求，立即开始，哪怕是从最小的事做起。为什么要最小？ 第一：降低试错成本。你不知道这个东西到底有没有人要，如果一上来就投入大量的时间和金钱，万一方向错了，你就血本无归了。 但如果只是做一个最小版本，花一周时间成本几百块钱，就算失败了你也输得起。 第二：快速验证需求。你以为用户需要的和用户真正需要的往往是两回事，只有拿出来让市场检验，你才知道这条路对不对。 第三：建立反馈循环。你做出来给用户用，用户给你反馈，你根据反馈改进，再给用户用，这个循环越快，你就进步越快。

韩跑跑

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