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虽然很多人吐槽 Deepseek harness 选择了 WebUI 的方式 但是不得不说这东西部署在服务器上或者自己电脑上，在其他设备上可以实时看到输出，用最朴素的方式实现了非常牛逼的完全实时同步的远程控制 agent

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欧opacity

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其实我很佩服那些长得好看，而且非常努力，还不去走捷径赚快钱的女生，就如视频这个小姐姐。 虽然现在这个社会都在说不利用自己的美貌及时变现，是一种浪费。 但是长得好看的人,做到乍见之欢容易，但要是想要久处不厌，其实还是要靠一个人内在的品性和言行举止。 因为长的好看固然获得很多便利，但是容颜易老，长期忽略了自己内核的培养和修炼，也是走不远的。 长得漂亮，是老天爷给的捷径，但能不能走得远，还是要看脑子和人品。 不过现实也很扎心:好看的人，连努力都更容易被看见。
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昨天看好多人都在说的这个 Beautiful UI 确实很漂亮： 之前大部分都是用 vercel 的 ai-elements，以及其他的一些小组件组合，现在要做 agent 相关的应用都可以直接用它了，很全而且确实很精致。
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有位开发者实现了在浏览器里运行一个完整的虚拟电脑。 Neko 是一款虚拟桌面工具，只需一行 Docker 命令，就能在容器内运行完整的桌面环境，并通过 WebRTC 实时串流到我们的浏览器中。 值得注意，这不是简单的屏幕共享，而是一台可以在浏览器标签页里完全控制的真实容器电脑。 完美解决了传统 VNC 或 RDP 的延迟卡顿，音视频同步极其丝滑，且支持多用户同时观看和操控。 提供用完即走的沙盒环境，非常适合用来访问高风险网站或充当安全的内网跳板机。 GitHub： 平时有远程代码协同、异地共享屏幕或者需要安全沙盒环境的朋友，这个项目值得折腾一下。
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Bitget这期活动讲的是“蜕变” 其实我没并没有拿到过什么惊艳的成绩，但我自己觉得人生目标算是实现了 23年3月开始玩推特进入币圈，到现在刚好两年3个月 最大的变化就是成为了一个自由的人，不是说财富自由，而是时间完全由自己支配的自由 虽然没有像推特上那些A8A9大佬那么富，但我的物欲也不需要A8A9 一直以来最大的心愿仅仅是这辈子都不用上班，吃喝不愁，每天睡到自然醒，偶尔旅个游看看演唱会。目前的存款已经够我过这样的生活五六十年，所以应该也算基本实现了。 很多在币圈待久了的人觉得一千万都很少，不过150wu，不够折腾几年的。但其实按我上面说的状态过一辈子远远要不了一千万，而这已经是绝大多数普通人梦寐以求的生活。 幸福并不属于有钱人，幸福属于知足的人^ᵕ^ 栓Q Crypto！ #Bitget首席穿搭官 Bitget中文
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Tailwind.css 的作者做了一个小实验，将所有的 tailwind 的类名都添加到了 root element 上面，然后下面的元素无比的清爽。 当看到 root 上面的类名以后，我的眼睛... 他是用 Sonnet 4.5 一次性改完的, 当然其实是作者的一次反讽，因为太多人都嘲笑 html 上面类名太多而不够纯洁。所以他直接整个大的。 好多评论都开玩笑的说：“我在想能不能把所有的根样式导出到一个 “样式表”之类的东西，这样就足够清爽了”
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迫不及待的用 Claude Sonnet 3.7 做了今天推上很流行的天气卡片效果的生成 在原始提示词上，再稍微调试了两次，真的好强，这个审美确实非常在线，动画也很赞。其他几个模型大多数都没法看，现在看来确实是 Coding 最强了，看来以后真的能用它做一些设计的工作了～
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我发现一个很现实的问题： 很多人其实是想了解币圈的，但卡在了第一步。 不是不学习，而是信息太乱了。 有人说这是机会，有人说马上要崩； 每个人都说得很确定，但方向完全相反。 我第一次进来的时候也是这样。 不是不认真，是根本没人告诉你： 你现在在做哪一步，这一步在承担什么风险。 所以这个账号接下来会刻意做减法： 不堆专业词 不追热点 不催你买 不制造焦虑 只做一件事： 把复杂的东西，用新手也听得懂的方式讲清楚。 如果你现在属于下面任何一种： •还没买，一直在犹豫 •刚进来，有点慌 •完全不知道从哪一步开始 你可以私信我一句： 「第一次买币」 慢一点没关系， 把顺序走对，比走得快重要。 #币圈 #btc
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这也太真实了，不得不感慨站在大佬的肩膀上，做出来的东西就会好看很多，也省事很多，哈哈哈哈哈。
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11月20号: 西方国家的人们在欢唱“从河到海，巴勒斯坦自由”的时候，想到过鞭刑和石刑了吗？ 她们也许仅仅是没有在得到爸爸或哥哥的同意出了趟门，或者头巾没戴严实，或者喜欢上了一个不是父母选定的人，她们就得受到这样的刑法。 你们更应该为她们去争取自由。
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安卓热再持续下去，户子真的要成中国版福泽谕吉了，大家会意识到他所说的“安卓”其实是更深层次的东西......为什么满血安卓生在中国就成了国产安卓，手机少功能、多广告、特调分、很难用呢？ 所以户子那句看似粗暴的“手机就选苹果”其实真正想说的是——如果一种东西各方面都很烂，那么真正烂的就是那背后的一整套体系，千万别幻想在粪坑里能生出玫瑰。这时候消费行为上的“润”就是你最后的武器，你花的钱其实是在为一种更健康的体系投票，是在坚决拒吃歪脖子树上的歪果子..... 那么，我们为什么没有苹果，甚至抄不好安卓呢？器物层面其实明明没差多少，有些方面甚至还“遥遥领先”。因为问题从来不是“造不出”，而是“造不正”。我认为户子的潜台词，其实是为一个国家的现代化进程中“器物与制度”谁先谁后指明了方向——先思想，后制度，再器物。倒过来走，看似捷径，其实是死胡同，走不通。 你以为户子只是在教你选手机，其实他是在告诉你：一个连开源答案都能抄出广告弹窗的地方，问题从来就不在卷子上。
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研究出了可以实现非常自然的数字人Talk的方法，无需提前录制，完全Prompts生成，不再局限于5-8秒的时长，可以无限延长且保持非常稳定且接近真人演绎的表情效果！感兴趣的下次出教程。
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如何快速打破冷战 很多兄弟们都以为女朋友生气不知所措 今天就给大家出一期教程 这样就变成热战了！ ⁺๑⃙⃘₊————꒰ঌ ໒꒱ྀི————๑⃙⃘₊⁺ 网络会断，环境会乱， 但做过什么决定，是不是对的， 事后一定要能查 这正好说中了 Inference Labs 在干的事。 他们的思路其实很现实： • 不是每一步 AI 行为都硬塞上链 • 只给关键决策留「凭证」 • 其他流程照样高速跑，不拖性能 就像现实生活一样—— 你不会留所有发票， 但大额那几张， 随时得掏得出来。 这才是 Selective Proofs 真正有用的地方： 不是追求理论上的完美 zk， 而是跑得动、查得到、出事能追责。 zkML 真正落地， 靠的从来不是炫技， 而是这种能在真实世界活下来的设计
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Amu.

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大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大， 主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个 Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。 以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高 比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等； 家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。 以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。 其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。 但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。 另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。 我们的depin报告如下 他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。 整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个 交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行） 不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互 以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。 很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。 这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如 微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。 某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。 最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。 如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：
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不知道哪辆缺德货车丢了包东西在 G50 高速中间，我晚上回来路上结结实实撞了上去，120 巡航速度看到的一瞬间以为自己要交代在这了，还好是软乎乎的一坨。 碾过去时声音不太大感觉没损伤，打 122 报坐标让他们抓紧找人去清理。回到家检查车没啥事，但前脸的车衣全刮花了，干😤 上海不支持 122 只能 110 所以我还是头一次拨通，接通后对方立马知道我的大致位置问我是不是在苏州XX桥上，这个效果是不是只能用运营商基站定位实现了？
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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？
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笼子在一定程度上保护了鸡哥，鸡哥也有了相对的自由，但过年被宰的时候抓起来也更方便了。不得不说，现在国内明白的人越来越多了……
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