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Ana Sayfaya Dön

读别人代码最难的地方，其实不是某一行看不懂。而是你根本不知道自己站在哪。一个陌生仓库打开，文件、调用、服务、依赖全糊在一起，AI 解释也经常只是按文件念一遍。 Understand-Anything 这个思路挺狠：直接把代码库变成一张能点、能搜、能追调用的知识图谱。以后新人接手项目，是先读 README，还是先看地图？

Vincent

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14,245 görüntüleme • 2 ay önce •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

以前理解一个代码项目：打开IDE → 看目录树 → Ctrl+F搜关键词 → 跳转定义 → 再跳转 → 迷路 → 问同事 → 同事也忘了 → 翻README → README过期了 → 算了，从头开始看吧…… 现在理解一个代码项目：打开 → 一张图谱 → 所有模块关系一目了然 → 点节点看职责 → 搜函数看调用链 → 不懂的直接问 → AI基于代码库回答 Understand-Anything，GitHub 71K Star。它把源码从「文件夹」变成了「知识地图」。看代码这件事，终于从体力活变成脑力活了。

以前理解一个代码项目：打开IDE → 看目录树 → Ctrl+F搜关键词 → 跳转定义 → 再跳转 → 迷路 → 问同事 → 同事也忘了 → 翻README → README过期了 → 算了，从头开始看吧…… 现在理解一个代码项目：打开 → 一张图谱 → 所有模块关系一目了然 → 点节点看职责 → 搜函数看调用链 → 不懂的直接问 → AI基于代码库回答 Understand-Anything，GitHub 71K Star。它把源码从「文件夹」变成了「知识地图」。看代码这件事，终于从体力活变成脑力活了。

Vincent

14,412 görüntüleme • 2 ay önce

Codex 最浪费 token 的阶段之一，可能是刚进一个陌生仓库的时候。你让它改一个功能，它往往先开始：读目录。找入口。搜 routes。看 schema。翻依赖。再打开一堆文件确认项目结构。真正开始写代码之前，已经烧掉不少 context。 CodeSight 做的事情，就是提前给 Codex 准备一张代码库地图。它会扫描整个 repo，把项目结构、关键文件、routes、schema、依赖关系等信息整理成更紧凑的上下文，再通过 MCP 提供给 Codex。这样 Codex 不需要每次都从零开始探索仓库。简单理解：以前： “你自己把这个 repo 看一遍，再告诉我怎么改。” 现在： “这是整个 repo 的地图，直接去该去的地方。” 对于大项目尤其有用。省下来的不只是 token，还有 Agent 在各种目录里来回探索的时间。如果你经常让 Codex 接手陌生项目，这个值得试试。

Codex 最浪费 token 的阶段之一，可能是刚进一个陌生仓库的时候。你让它改一个功能，它往往先开始：读目录。找入口。搜 routes。看 schema。翻依赖。再打开一堆文件确认项目结构。真正开始写代码之前，已经烧掉不少 context。 CodeSight 做的事情，就是提前给 Codex 准备一张代码库地图。它会扫描整个 repo，把项目结构、关键文件、routes、schema、依赖关系等信息整理成更紧凑的上下文，再通过 MCP 提供给 Codex。这样 Codex 不需要每次都从零开始探索仓库。简单理解：以前： “你自己把这个 repo 看一遍，再告诉我怎么改。” 现在： “这是整个 repo 的地图，直接去该去的地方。” 对于大项目尤其有用。省下来的不只是 token，还有 Agent 在各种目录里来回探索的时间。如果你经常让 Codex 接手陌生项目，这个值得试试。

Smartpig | Gate美股0费率

15,126 görüntüleme • 1 ay önce

最近刷帖子，意外发现 Google 的 Code Wiki，感觉还挺好用的，属于那种“你用一次就会想把它塞进日常工作流”的东西。以前读代码慢，是因为项目复杂、历史包袱重；现在更离谱的是——Vibe Coding 一开，AI 堆代码的速度直接把人的理解能力碾过去。代码一天一个版本，文档呢？大概率还停在半年前。你让 AI 按文档跑，十次有九次报错，这不是你水平问题，是“文档天然会腐烂”的结构性问题。 Code Wiki 捅破的点很直接：既然没人愿意维护文档，那就别指望“人肉维护”，让 AI 来维护。它更像是长在仓库里的“活体 Wiki”：代码一有新的 commit，它就用 Gemini 去扫变更，把相关说明、模块介绍、关键逻辑的文档一起更新。对我来说这意义很大，因为它解决的不是“写得更漂亮”，而是“永远别过期”。文档不再是一个需要你记得去更新的负担，而是代码的自然副产物。它的可视化能力还不错，Code Wiki 能直接从代码关系里渲染出类图、时序图、依赖图、架构流转图这种“人类更容易理解”的表达方式。尤其是接手老项目、准备重构、或者经常研究开源项目——这类图的价值很高：大家不是在“逐行读”，而是在“先建立地图，再决定往哪里深挖”。它的交互是“可追溯”的。你在侧边栏问它问题，它会基于当前仓库给解释，而且能给出精确的代码引用，点一下就跳到文件和行号。这一下把 AI 最让人难受的“幻觉焦虑”降了不少：你不需要完全相信它的结论，你只需要顺着引用去核查——它更像一个“带证据链的讲解员”。一句话：在 Claude Code、Codex 这些工具把“生成”变得近乎无限便宜之后，我们真正稀缺的东西变了——不是产出，而是理解与判断。

最近刷帖子，意外发现 Google 的 Code Wiki，感觉还挺好用的，属于那种“你用一次就会想把它塞进日常工作流”的东西。以前读代码慢，是因为项目复杂、历史包袱重；现在更离谱的是——Vibe Coding 一开，AI 堆代码的速度直接把人的理解能力碾过去。代码一天一个版本，文档呢？大概率还停在半年前。你让 AI 按文档跑，十次有九次报错，这不是你水平问题，是“文档天然会腐烂”的结构性问题。 Code Wiki 捅破的点很直接：既然没人愿意维护文档，那就别指望“人肉维护”，让 AI 来维护。它更像是长在仓库里的“活体 Wiki”：代码一有新的 commit，它就用 Gemini 去扫变更，把相关说明、模块介绍、关键逻辑的文档一起更新。对我来说这意义很大，因为它解决的不是“写得更漂亮”，而是“永远别过期”。文档不再是一个需要你记得去更新的负担，而是代码的自然副产物。它的可视化能力还不错，Code Wiki 能直接从代码关系里渲染出类图、时序图、依赖图、架构流转图这种“人类更容易理解”的表达方式。尤其是接手老项目、准备重构、或者经常研究开源项目——这类图的价值很高：大家不是在“逐行读”，而是在“先建立地图，再决定往哪里深挖”。它的交互是“可追溯”的。你在侧边栏问它问题，它会基于当前仓库给解释，而且能给出精确的代码引用，点一下就跳到文件和行号。这一下把 AI 最让人难受的“幻觉焦虑”降了不少：你不需要完全相信它的结论，你只需要顺着引用去核查——它更像一个“带证据链的讲解员”。一句话：在 Claude Code、Codex 这些工具把“生成”变得近乎无限便宜之后，我们真正稀缺的东西变了——不是产出，而是理解与判断。

sitin

43,028 görüntüleme • 6 ay önce

👏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。

👏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。

劳伦斯

27,519 görüntüleme • 3 ay önce

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

27,521 görüntüleme • 2 ay önce

以前 Claude Code 扫一个大项目，工具调用要52次。用了 CodeGraph 之后，3次。它给 AI 编程工具加了个知识图谱——函数、变量、依赖关系全部索引化，AI 不用再一遍遍翻文件，直接查图谱。 4000个文件的项目，速度快46%，token 费用少35%。完全本地运行，代码不外传。 GitHub 23k stars，支持 Claude Code、Cursor，Windows/Mac/Linux 都能跑。你现在跑大项目，AI 扫文件慢这个问题有多严重？

以前 Claude Code 扫一个大项目，工具调用要52次。用了 CodeGraph 之后，3次。它给 AI 编程工具加了个知识图谱——函数、变量、依赖关系全部索引化，AI 不用再一遍遍翻文件，直接查图谱。 4000个文件的项目，速度快46%，token 费用少35%。完全本地运行，代码不外传。 GitHub 23k stars，支持 Claude Code、Cursor，Windows/Mac/Linux 都能跑。你现在跑大项目，AI 扫文件慢这个问题有多严重？

Vincent

81,064 görüntüleme • 3 ay önce

我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事：大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。笔记存进去，就再也没出来过。问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。 Codex的出现，补上了这个缺口。它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。接入Obsidian之后，发生了什么变化？以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。这不是搜索，是知识的重新激活。本教程会手把手带你完成三件事：一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径；二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范；三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。

我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事：大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。笔记存进去，就再也没出来过。问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。 Codex的出现，补上了这个缺口。它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。接入Obsidian之后，发生了什么变化？以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。这不是搜索，是知识的重新激活。本教程会手把手带你完成三件事：一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径；二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范；三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。

概率鹿梦｜DeerLucid

27,384 görüntüleme • 2 ay önce

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

Xudong Han

27,488 görüntüleme • 2 ay önce

卧槽，一张照片，直接实时换脸。这个 GitHub 项目叫 Deep-Live-Cam。它能把你给的人脸图，实时套到摄像头、视频、图片里。不是后期，不是导出，是直接 live。仓库地址👇👇👇

卧槽，一张照片，直接实时换脸。这个 GitHub 项目叫 Deep-Live-Cam。它能把你给的人脸图，实时套到摄像头、视频、图片里。不是后期，不是导出，是直接 live。仓库地址👇👇👇

比特币橙子Trader

421,140 görüntüleme • 5 ay önce

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。

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

1,399,179 görüntüleme • 4 ay önce

Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。但Anthropic说，这条路走不通，通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。真正能落地的，是Skills。不是什么复杂的新东西，就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。这其实是一次非常务实的倒退，我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。

Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。但Anthropic说，这条路走不通，通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。真正能落地的，是Skills。不是什么复杂的新东西，就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。这其实是一次非常务实的倒退，我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。

AYi

108,732 görüntüleme • 5 ay önce

想做 AI 漫剧？先搞懂最大难点：场景调度你有没有发现，AI 做多人打斗视频的时候，最容易乱的不是招式。而是人物一多，镜头就不知道该跟谁，空间也开始对不上。这条视频我想讲的就是一个很实用的方法：先不要急着写“飞身、挥刀、闪避”这些动作词。先把场景画成一张 3D 俯视动线图。谁从哪边进来，镜头从哪里推进，危险点在哪里，人物最后要往哪边走，都先在图上定清楚。这样 AI 生成的时候，它拿到的就不是一句模糊的“打一场很燃的戏”，而是一张能拍的导演地图。多人打斗想不乱，第一步不是加动作，是先控场。这条可以当成一个小方法，以后做动作戏、舞蹈戏、多人调度都能用。 #AIGC #AI导演 #即梦AI #AI短片 #场景设计 #分镜设计

想做 AI 漫剧？先搞懂最大难点：场景调度你有没有发现，AI 做多人打斗视频的时候，最容易乱的不是招式。而是人物一多，镜头就不知道该跟谁，空间也开始对不上。这条视频我想讲的就是一个很实用的方法：先不要急着写“飞身、挥刀、闪避”这些动作词。先把场景画成一张 3D 俯视动线图。谁从哪边进来，镜头从哪里推进，危险点在哪里，人物最后要往哪边走，都先在图上定清楚。这样 AI 生成的时候，它拿到的就不是一句模糊的“打一场很燃的戏”，而是一张能拍的导演地图。多人打斗想不乱，第一步不是加动作，是先控场。这条可以当成一个小方法，以后做动作戏、舞蹈戏、多人调度都能用。 #AIGC #AI导演 #即梦AI #AI短片 #场景设计 #分镜设计

波妞PONYO

13,378 görüntüleme • 2 ay önce

15岁中国少年的软件工作室：一天交付10个项目，自己从没写过一行完整代码客户都以为自己雇了个资深开发者，其实干活的是7个AI代理。他早就不写代码了——他只负责派活。把视频暂停在19秒，看他显示器旁立着的平板：那不是一个聊天窗口，是7个并排铺开，同时在疯狂打字。 7个AI分工明确，并行运转：一个把客户需求拆成任务，一个做调研，一个设计架构，一个写代码，一个找bug，一个写文档，最后一个盯死截止日期、准时交付。它们在一台笔记本上全天并行，不知疲倦、不会卡壳、也不用互相等。普通自由职业者一天接1–2单，外包公司收3倍价还要做一周；他到晚饭前就能交付10个项目，每个收90美元。这就是中国年轻人比所有人先想明白的事：你不用更拼命地干活，而是要从“写代码的人”，变成“指挥7个AI写代码的人”。每天10个客户准时收到项目，还夸他是合作过响应最快的开发者，没一个人知道，服务他们的是一个少年和一群机器。被他抢了生意的人，不是能力差，只是到现在还在亲自下场干活。他才15岁，从没正经上过班，却已经管着一支永不睡觉的7人团队；他一天赚的钱，比那些被他替代的老手一周赚的还多。 #AI

15岁中国少年的软件工作室：一天交付10个项目，自己从没写过一行完整代码客户都以为自己雇了个资深开发者，其实干活的是7个AI代理。他早就不写代码了——他只负责派活。把视频暂停在19秒，看他显示器旁立着的平板：那不是一个聊天窗口，是7个并排铺开，同时在疯狂打字。 7个AI分工明确，并行运转：一个把客户需求拆成任务，一个做调研，一个设计架构，一个写代码，一个找bug，一个写文档，最后一个盯死截止日期、准时交付。它们在一台笔记本上全天并行，不知疲倦、不会卡壳、也不用互相等。普通自由职业者一天接1–2单，外包公司收3倍价还要做一周；他到晚饭前就能交付10个项目，每个收90美元。这就是中国年轻人比所有人先想明白的事：你不用更拼命地干活，而是要从“写代码的人”，变成“指挥7个AI写代码的人”。每天10个客户准时收到项目，还夸他是合作过响应最快的开发者，没一个人知道，服务他们的是一个少年和一群机器。被他抢了生意的人，不是能力差，只是到现在还在亲自下场干活。他才15岁，从没正经上过班，却已经管着一支永不睡觉的7人团队；他一天赚的钱，比那些被他替代的老手一周赚的还多。 #AI

财经老王

457,773 görüntüleme • 1 ay önce

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：

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

51,463 görüntüleme • 1 ay önce

卧槽，Codex 五折渠道被我找到了！！兄弟们，我算了一下之前在官方订阅花的钱，心在滴血......同样的额度同样的能力，我硬生生多花了一倍之前用 Codex 的流程大家都懂：注册海外账号、搞🪜、绑外币卡、找代充，每一步都是坑。更离谱的是有些人为了省钱去拼车共享账号，数据全裸奔，项目文件谁都能看到后来朋友推荐我试了下 AgentSpace，直接把我之前的折腾全省了.. 它把 Codex 聚合进了一个统一的工作空间，官方同款额度，价格直接砍到五折，关键是独立账号，不是拼车不是共享号，你的代码你的数据都是你自己的而且有几个点是我没想到的： 1、买了套餐可以直接接入本地 Codex 跑，对国内用户来说等于不用🪜就能在本地环境里用上 Codex 了，这个太香了 2、支持团队协作，多个人可以在同一个 workspace 里一起搞项目，文件、任务进度、运行结果全共享，一个人没干完别人直接接手 3、不止 Codex，Claude Code、Grok、Kimi、GLM、DeepSeek 这些也都在，一个平台一站式搞定，不用再分别管好几个订阅了现在邀请好友双方还能各送7 天 ChatGPT Plus 使用权，等于好友砍一刀了属于是! 不知道这个价格能维持多久，兄弟们能冲的先冲吧！！！链接放评论区：或者用邀请码：3VC7-JDWU

卧槽，Codex 五折渠道被我找到了！！兄弟们，我算了一下之前在官方订阅花的钱，心在滴血......同样的额度同样的能力，我硬生生多花了一倍之前用 Codex 的流程大家都懂：注册海外账号、搞🪜、绑外币卡、找代充，每一步都是坑。更离谱的是有些人为了省钱去拼车共享账号，数据全裸奔，项目文件谁都能看到后来朋友推荐我试了下 AgentSpace，直接把我之前的折腾全省了.. 它把 Codex 聚合进了一个统一的工作空间，官方同款额度，价格直接砍到五折，关键是独立账号，不是拼车不是共享号，你的代码你的数据都是你自己的而且有几个点是我没想到的： 1、买了套餐可以直接接入本地 Codex 跑，对国内用户来说等于不用🪜就能在本地环境里用上 Codex 了，这个太香了 2、支持团队协作，多个人可以在同一个 workspace 里一起搞项目，文件、任务进度、运行结果全共享，一个人没干完别人直接接手 3、不止 Codex，Claude Code、Grok、Kimi、GLM、DeepSeek 这些也都在，一个平台一站式搞定，不用再分别管好几个订阅了现在邀请好友双方还能各送7 天 ChatGPT Plus 使用权，等于好友砍一刀了属于是! 不知道这个价格能维持多久，兄弟们能冲的先冲吧！！！链接放评论区：或者用邀请码：3VC7-JDWU

超级个体｜柿子

80,124 görüntüleme • 6 gün önce

刚看完 Anthropic 一个研究员的演讲看了好几遍才反应过来这不是 demo 他们刚把一个 22000 行的 PR 合进生产环境强化学习的核心代码库几乎全是 Claude 写的没有任何一个人逐行读过研究员叫 Eric，去年骑车摔断手那两个月里所有代码他都用 Claude 写，所以这套方法他练得很扎实他把「怎么在生产环境放手让 AI 写代码」总结成一句话「忘记代码存在但别忘记产品存在」我看到这句话的时候停了一下 vibe coding 这个词原本是 Karpathy 提的原意是「彻底交给 vibes 忘记代码存在」你用 Cursor 一边补全一边 review 那只算「用 AI 用得多」离真正的 vibe coding 还差很远至于为什么得开始练 Eric 的理由我反驳不了 AI 能独立完成的任务长度每 7 个月翻一倍现在差不多 1 小时明年一天后年一周你还坚持每行都看那一周的活你刚审完就已经过期了你就只剩瓶颈这个角色了但放手不等于闭眼他给了一套挺细的做法 1️⃣ 把自己当成 Claude 的 PM 别再当它的同事多数人写 prompt 像在 chat 正确的做法是当成新人入职你不能跟一个第一天上班的新人说「实现这个功能」然后就走你得带他逛代码库讲清需求把约束列出来 Eric 自己的做法真正干活之前先花 15-20 分钟跟 Claude 在另一个对话里来回讨论让它读代码做计划一起选要改哪几个文件这段聊完把整段计划喂回去再让它跑他说这一步做完之后 Claude 一次跑通的概率非常高 2️⃣ 只在「叶子节点」放手代码库像一棵树主干和粗枝是核心架构别的代码都依赖它这部分人必须读懂叶子节点是端点一个 UI 角落一个一次性脚本没人依赖它就算屎了也不会扩散目前还没人能不读代码就判断技术债所以只能控制范围让屎山别长在重要的位置 3️⃣ 设计可验证的 checkpoint 那 22000 行 PR 是怎么验过的改动集中在叶子节点关键架构部分人审过输入输出做成人能看懂的样子跑了几轮长时间压力测试 Eric 这里讲的一段我特别喜欢他说 CTO 怎么管自己不懂的领域专家 PM 怎么审自己读不懂的代码 CEO 怎么核对自己看不懂的财务模型这种事人类已经干了几百年软件工程师只是没习惯换成「管理」那个视角读不懂代码不可怕没办法验证才可怕 4️⃣ 别低估指数 Eric 引了 Dario 那句 Machines of Loving Grace 那篇文章其实就是产品路线图大家都把它当科幻在读 20 年后模型会比现在好一百万倍 90 年代谁能想到今天电脑里塞着 TB 级内存我们对未来一样整场分享最戳我的是这句收尾今天你不 vibe code 还行明年后年你还在坚持每行都读你就是团队最大的瓶颈模型不会淘汰人拒绝放手的工程师会被自己淘汰

刚看完 Anthropic 一个研究员的演讲看了好几遍才反应过来这不是 demo 他们刚把一个 22000 行的 PR 合进生产环境强化学习的核心代码库几乎全是 Claude 写的没有任何一个人逐行读过研究员叫 Eric，去年骑车摔断手那两个月里所有代码他都用 Claude 写，所以这套方法他练得很扎实他把「怎么在生产环境放手让 AI 写代码」总结成一句话「忘记代码存在但别忘记产品存在」我看到这句话的时候停了一下 vibe coding 这个词原本是 Karpathy 提的原意是「彻底交给 vibes 忘记代码存在」你用 Cursor 一边补全一边 review 那只算「用 AI 用得多」离真正的 vibe coding 还差很远至于为什么得开始练 Eric 的理由我反驳不了 AI 能独立完成的任务长度每 7 个月翻一倍现在差不多 1 小时明年一天后年一周你还坚持每行都看那一周的活你刚审完就已经过期了你就只剩瓶颈这个角色了但放手不等于闭眼他给了一套挺细的做法 1️⃣ 把自己当成 Claude 的 PM 别再当它的同事多数人写 prompt 像在 chat 正确的做法是当成新人入职你不能跟一个第一天上班的新人说「实现这个功能」然后就走你得带他逛代码库讲清需求把约束列出来 Eric 自己的做法真正干活之前先花 15-20 分钟跟 Claude 在另一个对话里来回讨论让它读代码做计划一起选要改哪几个文件这段聊完把整段计划喂回去再让它跑他说这一步做完之后 Claude 一次跑通的概率非常高 2️⃣ 只在「叶子节点」放手代码库像一棵树主干和粗枝是核心架构别的代码都依赖它这部分人必须读懂叶子节点是端点一个 UI 角落一个一次性脚本没人依赖它就算屎了也不会扩散目前还没人能不读代码就判断技术债所以只能控制范围让屎山别长在重要的位置 3️⃣ 设计可验证的 checkpoint 那 22000 行 PR 是怎么验过的改动集中在叶子节点关键架构部分人审过输入输出做成人能看懂的样子跑了几轮长时间压力测试 Eric 这里讲的一段我特别喜欢他说 CTO 怎么管自己不懂的领域专家 PM 怎么审自己读不懂的代码 CEO 怎么核对自己看不懂的财务模型这种事人类已经干了几百年软件工程师只是没习惯换成「管理」那个视角读不懂代码不可怕没办法验证才可怕 4️⃣ 别低估指数 Eric 引了 Dario 那句 Machines of Loving Grace 那篇文章其实就是产品路线图大家都把它当科幻在读 20 年后模型会比现在好一百万倍 90 年代谁能想到今天电脑里塞着 TB 级内存我们对未来一样整场分享最戳我的是这句收尾今天你不 vibe code 还行明年后年你还在坚持每行都读你就是团队最大的瓶颈模型不会淘汰人拒绝放手的工程师会被自己淘汰

Jason Zhu

51,866 görüntüleme • 4 ay önce

程序员跪着啃源码的噩梦时代，终结了！🔥 这个项目让任何代码库直接变成可以点击、可以问答的交互式知识图谱！ Understand Anything，21.8k stars，GitHub Trending 第一点击任意函数，秒告诉你：这模块干嘛的、依赖谁、被谁调用。还能直接开口问"支付流程怎么走"—答案直接出来。最绝的是—改代码前跑一下 /understand-diff 哪些模块会被影响，一目了然。再也不怕改了A，炸了B。 Claude Code、Cursor、VS Code 全支持，一行命令装好。 20万行屎山，从懵逼到看懂，10分钟。

程序员跪着啃源码的噩梦时代，终结了！🔥 这个项目让任何代码库直接变成可以点击、可以问答的交互式知识图谱！ Understand Anything，21.8k stars，GitHub Trending 第一点击任意函数，秒告诉你：这模块干嘛的、依赖谁、被谁调用。还能直接开口问"支付流程怎么走"—答案直接出来。最绝的是—改代码前跑一下 /understand-diff 哪些模块会被影响，一目了然。再也不怕改了A，炸了B。 Claude Code、Cursor、VS Code 全支持，一行命令装好。 20万行屎山，从懵逼到看懂，10分钟。

开发者Hailey

102,163 görüntüleme • 3 ay önce

GitHub 宝藏项目：MinerU（5.8 万 ⭐）它把 PDF 直接变成 AI 能用的数据以前处理 PDF：表格乱公式废排版崩 OCR 一堆垃圾能用，但很痛苦。 MinerU 不一样：它在理解文档，不是读文字文本、表格、公式一起解析结构完整还原（标题、段落、表格）公式转 LaTeX 自动去掉页眉页脚关键就一个：把非结构化 PDF 变成结构化数据这一步，正好是 AI 最难的入口。别人还在做 OCR，它已经在做 AI 数据预处理了。做 RAG、Agent、知识库的，这个可以直接上手试。

GitHub 宝藏项目：MinerU（5.8 万 ⭐）它把 PDF 直接变成 AI 能用的数据以前处理 PDF：表格乱公式废排版崩 OCR 一堆垃圾能用，但很痛苦。 MinerU 不一样：它在理解文档，不是读文字文本、表格、公式一起解析结构完整还原（标题、段落、表格）公式转 LaTeX 自动去掉页眉页脚关键就一个：把非结构化 PDF 变成结构化数据这一步，正好是 AI 最难的入口。别人还在做 OCR，它已经在做 AI 数据预处理了。做 RAG、Agent、知识库的，这个可以直接上手试。

开发者Hailey

35,459 görüntüleme • 5 ay önce