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这个 超级视觉分析神器 在 GitHub 上拿下了 2.7 万⭐️—Supervision。 不管是动态运动还是静态图片，重复又繁琐的视觉分析工作都交给它，你只管拿结果炫耀就行。 它能做的事情： - 高速公路车辆测速：自动跟踪每辆车的轨迹和速度，再也不用人工数车流量 - 足球比赛球员分析：谁跑得快，谁停着不动，一眼就能统计清楚 - 宠物动作追踪：家里小猫小狗乱跑，也能全程记录 - 静态画面分析：图片里的物体状态、位置、数量，全套一体化解决 - 可视化报告：生成漂亮图表和标注图，开会汇报直接用 - 数据集处理：加载、转换、拆分、格式互转，一条龙搞定 它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效，你只管用结果就行。

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开发者Hailey

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知识猫图解

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小樱💞｜实用工具分享

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全网都在吹日本Fugu跑分超GPT，但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。 首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型， 它全身上下只有0.6B参数，本职工作就其实就是个AI项目经理， 简单任务自己处理，复杂任务自动拆分，从全球顶级模型池里挑最合适的选手，分配思考执行验证三种角色，多轮协作最后合成答案。 你调用它和调普通模型没区别，一行API的事， 但背后的编排策略是训练出来的，不是人手写prompt调路由磨出来的，它可以发掘出人类根本想不到的协作模式。 我觉得最狠的还不是跑分超了Claude和GPT，关键是它直接绕开了scaling law的军备竞赛。 不用堆万亿参数，不用砸超算中心，靠更聪明的协作机制就能摸到前沿模型的天花板，AI的竞争第一次从拼参数变成了拼管理。 当然不是银弹，比如黑箱不透明，复杂任务延迟更高，简单题用它反而更贵。 但这件事的信号意义比跑分数字重要一百倍，意味着多智能体编排从实验室玩具正式变成了可用的生产力工具。 orchestration layer这条新赛道，今天正式开跑咯🚀
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AYi

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什么扼杀了数据可视化设计创新 #设计入门 交互式数据可视化是艺术、设计、技术和数据的结合。作者是专家，她列举了这个领域缺乏创新原因，比如： - 手机用户喜欢简单、易于消化的信息 - 用户喜欢普通的柱状图、曲线图 这两条算设计领域的普适标准，尤其第二条。虽然设计师竭尽所能增加动效、动画…各种视觉刺激，但天天被刺激就无感了，一般人只想快速获取信息，而不是欣赏复杂的、炫技的设计
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倪爽

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一个能自动“读懂”PDF 书籍的 Python 脚本：AI Reads Books。 只要提供一本 PDF，运行脚本，就能按页解析内容，提取关键知识点，并生成结构清晰的 Markdown 摘要。 GitHub： 官网： 它把翻页、摘录、整理这些重复工作交给 AI，让你更快抓住重点，也更容易消化和理解，是一款实用的阅读辅助工具。
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Joruno

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AIGCLINK

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我真的被惊呆了 做网页动画，复杂动效 直接用 Codex + HyperFrames， 纯前端代码直接变成自动化视频流水线。 这才是Vibe Coding的正确打开方式（附使用教程）： I 代码写动效，告别打关键帧 让 Agent接管视觉。不用打开AE，不用折腾 AE脚本管家。Codex直接输出 HTML + GSAP缓动和进出场逻辑。创意变成干净、可复用的代码资产，效率直接起飞。 I 云端静默渲染，全自动出片 写完代码还能直接渲片。部署到Vast. ai 或 TensorDock 这类算力平台，给个执行权限，Codex后台就调 hyperframes-cli非交互式导出高清MP4。等于免费多了一个永不宕机的渲染节点。 I 像素级精准 跟那些每次生成都像开盲盒的视觉大模型不一样，这套是纯代码渲染。每一帧的位置、每个转场的时机都你说了算，跑起来稳得一批。 使用教程 比如：让 Agent 自动抓取 GMGN上的 SOL或 BNB 链上聪明钱动向，动态填入写好的数据可视化模板，紧接着调用 HyperFrames一键生成带有时序动效的行情复盘视频 分辨率1920*1080, 帧率每秒30s，总时长15s 整个“数据获取-视频产出”的流程，只需要你的一句话授权！ 代码即视频的时代，真的来了。 项目直达地址： CODEX: HyperFrames: codex://plugins/hyperframes@openai-curated
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Mulight 沐光🌟

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羡慕这种节奏感超强的。以前，拍几张损坏的照片就能搞定保险理赔。现在？事情变得复杂多了。AI已经开始自动修改图片，理赔流程也变得全自动，连拒赔都能瞬间给你反馈。这样的“高效”背后，最怕的就是信息不透明，特别是当AI决定了赔付时，谁能保证这不是系统的一个误判？ Inference Labs让这一切变得不一样。每个理赔决策都有可验证的证据：从图片到模型配置，再到每个计算步骤都有加密证明。这意味着，以后AI决定给你赔多少钱，背后有一堆可以核查的数字和数据，而不是简单的日志记录。 这种技术能让理赔透明、可信，确保每一分钱的赔偿都有根据。不仅仅是让AI做决策，而是让每个决策都能拿得出手的证明，谁也不能随便糊弄你。 Inference Labs #InferenceLabs #VXVHub #AI #PredictionMarkets #TrustInTech #Crypto
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加密 Linda 🐬

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写自动化测试脚本或者写爬虫时，用传统的 Playwright 往往需要频繁维护各种元素选择器。 一旦目标网页的结构发生微调，原有的脚本就容易直接报错罢工，维护起来颇为费神。 最近在 GitHub 上看到到 HyperAgent 这个开源项目，巧妙地将 Playwright 与大模型结合在了一起。 通过自然语言就能控制浏览器，完成复杂的自动化任务，不用再写一堆脆弱的选择器代码。 GitHub： 支持单步操作，速度快成本低，以及能处理多步骤复杂任务，支持视觉理解和自适应调整。 还内置动作缓存功能，录制一次工作流后可以反复回放，不需要每次都调用大语言模型。 底层直接使用 Chrome 开发者工具协议，动作执行更精确，自动过滤广告框架，支持深层嵌套的 iframe 操作。 同时支持云端扩展，可以通过 Hyperbrowser 快速扩展到数百个会话，还能连接 MCP 工具实现完整工作流。 如果你正在用 Playwright 做自动化测试或数据采集，又厌倦了频繁维护选择器代码，这个项目值得一试。
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🚨我只花了十分钟不到就用flowith给自己做了一个全自动化搞定AI信息源的网站！ 如果你也想做这么一个网站，可以直接按下面步骤跟我一起操作👇 先来看一下效果：这个网站我可以直接打开用，并且根据我的需求做了分类，每个卡片上都有标题、简介、视频的数据等等，并且点击每个卡片我可以直接跳转到对应的视频！ 在这个过程中我什么都不用做，只需要在开始之前把我提前准备好的提示词丢给它，就可以让AI信息收集这件事完全自动化。 而且这个网站不是做好了就放在那了，而是每24小时都会重新更新一下，因为我有一个24h都在帮我干活的数字员工neo！
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西里森森

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最近在做一个「御姐光纤舞」的 AI 视频测试。 我没有直接写“跳一段酷炫的舞”，而是先做了一张动作地图： 入镜、软腕、绕圈、低扫、收束、腰线环绕、光带定格。 再把 30 秒拆成两段： 0-15s：从黑场出现，用光带画身体路线； 15-30s：侧影再入场，光带绕身、画出棱镜，最后回到黑暗。 动作地图生成后，视频模型会更容易理解身体路线和道具轨迹。 前面用 Agent 拆动作、写 prompt、做故事板； 后面我直接放到 Rita 里跑 Seedance / Kling 看效果。 Rita 的好处是不用来回切平台，Seedance、Kling、GPT 都能用统一积分跑，适合高频测试和快速迭代。新用户有 100 积分。
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Destiny

15,538 просмотров • 8 месяцев назад

两个最厉害的模型联手 会有什么神奇效果呢？ ChatGPT-image-2 + Seedance 2.0 帮我司拍宣传视频这件事，突然变简单了。 以后大家还想看 Misa 的真人视频么？😭😭 我今天看到特别感兴趣，试了一把 先用 ChatGPT-image-2 生成广告分镜图， 再丢给 Seedance 2.0 去生成视频。 结果是 一个人，已经越来越像一个小型广告团队。 最近小作文大赛不是也有视频赛道吗 大家可以试试用AI辅助！ 下面给大家分享流程～ 1 先别急着做视频，先把广告结构搭出来 很多人一上来就直接文生视频， 但最后出来的东西往往更像炫技，不像广告 因为广告最重要的不是画面会不会动， 而是： 开头怎么抓人 中间怎么展示产品 卖点怎么推进 最后怎么收口 所以我第一步不是生成视频， 而是先把它拆成一个标准 15 秒广告结构： 钩子 产品 功能 信任 CTA 你先把导演思路想清楚， 后面的模型才有东西可执行。 2 用 ChatGPT-image-2 生成一张可拍的分镜图 这一步是关键中的关键。 我不是让它随便生成一张好看的图， 而是让它生成一张 广告 storyboard。 也就是一张图里，直接包含： 5 个镜头 时间轴 人物动作 字幕/台词 转场逻辑 品牌信息 这一步的本质，其实不是“画图”， 而是把你的广告脚本可视化。 以前这事要策划、导演、美术一起干。 现在你一个人就能先把骨架搭出来。 3 固定人物参考，让整条片子更像真人拍摄 如果每个镜头都让 AI 随机生成人物， 出来的视频会非常散。 所以我这次直接用固定参考人物，统一整套画面。 这样做的好处非常明显： 人设不会漂 镜头连续性更强 代入感更强 商业感更完整 说白了，AI 视频最怕的不是“不够真实”， 而是“看起来不属于同一个世界”。 人物一统一，质感马上就不一样了。 4 把分镜图交给 Seedance 2.0，让它把静态脚本变成动态广告 当分镜图已经把逻辑搭好以后， Seedance 2.0 的工作就不是“自由发挥”， 而是把这套脚本执行出来。 它负责补足的是： 动作 微表情 运镜感 镜头衔接 视频节奏 这也是为什么我越来越觉得： 比起直接文生视频，先做分镜图再做视频，会稳得多。 因为前者是在赌博， 后者是在导演。 5 最后不断改字幕、卖点和镜头，形成素材流水线 我觉得最有价值的，不是做出这一条。 而是这个流程一旦跑通， 你就不再是在“做视频”， 你是在搭一个 素材生产系统。 同一个产品，你可以快速改出： 不同开头 不同卖点顺序 不同字幕表达 不同人物风格 不同口号收尾 这意味着广告素材终于可以像产品一样被快速迭代了。 以前做一条片子像开项目。 以后做一条片子，可能更像改 prompt。 AI 并不是在替代视频团队的一两个岗位。 它是在把“整条广告生产链路”压缩到一个人手里。 所以问题可能真的来了： 以后大家还要看 Misa 的真人视频么？😭 #AI #Ai视频 #教程
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两个最厉害的模型联手 会有什么神奇效果呢？ ChatGPT-image-2 + Seedance 2.0 帮我司拍宣传视频这件事，突然变简单了。 以后大家还想看 Misa 的真人视频么？😭😭 我今天看到特别感兴趣，试了一把 先用 ChatGPT-image-2 生成广告分镜图， 再丢给 Seedance 2.0 去生成视频。 结果是 一个人，已经越来越像一个小型广告团队。 最近小作文大赛不是也有视频赛道吗 大家可以试试用AI辅助！ 下面给大家分享流程～ 1 先别急着做视频，先把广告结构搭出来 很多人一上来就直接文生视频， 但最后出来的东西往往更像炫技，不像广告 因为广告最重要的不是画面会不会动， 而是： 开头怎么抓人 中间怎么展示产品 卖点怎么推进 最后怎么收口 所以我第一步不是生成视频， 而是先把它拆成一个标准 15 秒广告结构： 钩子 产品 功能 信任 CTA 你先把导演思路想清楚， 后面的模型才有东西可执行。 2 用 ChatGPT-image-2 生成一张可拍的分镜图 这一步是关键中的关键。 我不是让它随便生成一张好看的图， 而是让它生成一张 广告 storyboard。 也就是一张图里，直接包含： 5 个镜头 时间轴 人物动作 字幕/台词 转场逻辑 品牌信息 这一步的本质，其实不是“画图”， 而是把你的广告脚本可视化。 以前这事要策划、导演、美术一起干。 现在你一个人就能先把骨架搭出来。 3 固定人物参考，让整条片子更像真人拍摄 如果每个镜头都让 AI 随机生成人物， 出来的视频会非常散。 所以我这次直接用固定参考人物，统一整套画面。 这样做的好处非常明显： 人设不会漂 镜头连续性更强 代入感更强 商业感更完整 说白了，AI 视频最怕的不是“不够真实”， 而是“看起来不属于同一个世界”。 人物一统一，质感马上就不一样了。 4 把分镜图交给 Seedance 2.0，让它把静态脚本变成动态广告 当分镜图已经把逻辑搭好以后， Seedance 2.0 的工作就不是“自由发挥”， 而是把这套脚本执行出来。 它负责补足的是： 动作 微表情 运镜感 镜头衔接 视频节奏 这也是为什么我越来越觉得： 比起直接文生视频，先做分镜图再做视频，会稳得多。 因为前者是在赌博， 后者是在导演。 5 最后不断改字幕、卖点和镜头，形成素材流水线 我觉得最有价值的，不是做出这一条。 而是这个流程一旦跑通， 你就不再是在“做视频”， 你是在搭一个 素材生产系统。 同一个产品，你可以快速改出： 不同开头 不同卖点顺序 不同字幕表达 不同人物风格 不同口号收尾 这意味着广告素材终于可以像产品一样被快速迭代了。 以前做一条片子像开项目。 以后做一条片子，可能更像改 prompt。 AI 并不是在替代视频团队的一两个岗位。 它是在把“整条广告生产链路”压缩到一个人手里。 所以问题可能真的来了： 以后大家还要看 Misa 的真人视频么？😭 #AI #Ai视频 #教程

Misa_OKX💚

66,832 просмотров • 2 месяцев назад

想做视频号的看过来了！这套自动化流程我跑通了送给你 我具体用到了以下两个 GitHub 项目，配合上龙虾，目前已经能够监控热点 - 生成 Prompt - 生成视频 - 自动分发到多个社交平台 1. seedance-prompt-skill 这是一个高质量的 senndance 提示词生成 Skills，是 松果先森 的项目 我生成了一个视频放在了下面，供你们参考 2. AiToEarn 运营管理和自动分发工具，能够管理所有账号的发布记录、互动数据、粉丝增长 并且，能把你生成的视频一键分发到抖音、小红书、Youtube 等国内外 14 个社交平台上 两个项目的源码链接我放在评论区了。对做视频号感兴趣的朋友们建议收藏！
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想做视频号的看过来了！这套自动化流程我跑通了送给你 我具体用到了以下两个 GitHub 项目，配合上龙虾，目前已经能够监控热点 - 生成 Prompt - 生成视频 - 自动分发到多个社交平台 1. seedance-prompt-skill 这是一个高质量的 senndance 提示词生成 Skills，是 松果先森 的项目 我生成了一个视频放在了下面，供你们参考 2. AiToEarn 运营管理和自动分发工具，能够管理所有账号的发布记录、互动数据、粉丝增长 并且，能把你生成的视频一键分发到抖音、小红书、Youtube 等国内外 14 个社交平台上 两个项目的源码链接我放在评论区了。对做视频号感兴趣的朋友们建议收藏！

摸鱼巨匠🔨

59,053 просмотров • 3 месяцев назад

又在为文档解析头秃？ 云服务太贵？本地库太慢？ 别急！3秒告诉你神器——LiteParse！ LlamaIndex团队开源的本地解析神器： 用Rust语言（一种高性能编程语言）写的， 解析速度直接起飞！ - PDF、Word、Excel、PPT、图片全支持 - 带坐标（bounding box位置信息）、布局保留，表格不乱套 - OCR（光学字符识别）随便接，还能出截图给Agent（AI智能体） - Python、JS、Rust、浏览器全都能用 完全本地跑，不用联网，不用API key（接口密钥），不用GPU（显卡）！ 现在做RAG（Retrieval-Augmented Generation， 检索增强生成）、做Agent，文档预处理全靠它，爽得一批。 以前解析文档要么慢、要么贵、要么乱、 要么泄数据，现在LiteParse让你本地快速吃掉大部分常规文档，复杂场景再上他们的云版LlamaParse就行。 适合人群： 搞AI Agent（智能体）、RAG、本地LLM（大语言模型）应用、文档智能、隐私合规项目的开发者。
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HankAI

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