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这个叫 Agency Agents​ 的开源项目，相当于把一家“五脏俱全”的虚拟公司搬进了电脑：用 Markdown/YAML 封装了16个部门、超百个专业AI人格，从前端后端到设计运营全覆盖，彻底打破了普通AI工具只懂代码的局限。它通过“集中提示式操作”，让你一键召唤完整AI团队，省去逐个调教prompt的麻烦，目前已在GitHub斩获13.2万星标，热度堪比同期爆火的“小龙虾”项目OpenClaw。 最关键的是它完全免费开源，让单人创业者也能以极低成本拥有“全职能战队”——这不仅是工具的升级，更是“一人公司”时代的基建级进化。

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WangNextDoor

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推荐一个最近爆火的 AI 团队组建神器。 项目叫 Agency Agents，在 GitHub 上已经收获 35K+ Star。 它把 ClaudeCode 一键变成 51 位 AI 专家 + 9 大部门的完整团队，从产品、开发、设计到营销、社媒、QA，全流程覆盖。装上它，你基本可以让 AI 帮你干掉一整家公司的工作量。 核心能力非常硬核： - 前端/后端工程师：自动生成原型代码 - 内容创作团队：自动产出社媒内容、文章、文案 - 设计师：UI/UX 方案、品牌视觉创意 - 增长黑客：社媒策略、增长计划 - QA & 测试：上线前性能和质量检查 同时还涵盖管理、分析、财务、法律合规等部门，让 AI 真正像团队一样运转。 而且每个 AI 代理都有 人格设定 + 工作流程 + 可交付成果，开源、可定制、随时集成到你的工作流。 这个项目几乎把一整家 AI 公司搬到你面前，全套团队一键启动。
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开发者Hailey

85,835 просмотров • 4 месяцев назад

刚发现一个网站，非常值得龙虾族和创业者们收藏。 它是专门统计用 OpenClaw 赚了多少钱。 项目、收入、全部公开。 目前榜单： 132 个 OpenClaw 项目 最近 30 天收入 $290K+ 最狠的一个项目： 月收入 $51K。 更夸张的是—— 这些产品其实都很简单： - OpenClaw 一键部署 - AI Agent Hosting - OpenClaw 课程 - 甚至有人卖 AI电脑 很多项目本质只做一件事： 帮别人把 OpenClaw 跑起来。 而且这些收入 不是截图，不是故事。 全部通过 Stripe API 实时验证。 这个网站叫 TrustMRR。 它本质就是一个： 公开的创业收入数据库， 让你直接看到别人到底赚多少钱。
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开发者Hailey

194,147 просмотров • 4 месяцев назад

兄弟们，一人公司的时代，真的来了。 一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。 你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。 我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。 现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。 它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。 不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。 很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。
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兄弟们，一人公司的时代，真的来了。 一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。 你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。 我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。 现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。 它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。 不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。 很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

AYi

156,637 просмотров • 4 месяцев назад

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。 最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结： 用一群 AI Agent，自动经营一家公司。 你只需要给一个目标，比如： 做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师 设计师 市场 全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务 产品规划 写代码 做设计 市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作 不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事 当老板。 审批策略、查看进度、控制预算。 剩下的工作 —— 交给 AI 员工。 更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置 预算、权限、任务范围 - 所有决策都有 日志和审计记录 一句话总结这个项目： 它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。 如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作 这个项目非常值得收藏。
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疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。 最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结： 用一群 AI Agent，自动经营一家公司。 你只需要给一个目标，比如： 做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师 设计师 市场 全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务 产品规划 写代码 做设计 市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作 不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事 当老板。 审批策略、查看进度、控制预算。 剩下的工作 —— 交给 AI 员工。 更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置 预算、权限、任务范围 - 所有决策都有 日志和审计记录 一句话总结这个项目： 它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。 如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作 这个项目非常值得收藏。

开发者Hailey

23,399 просмотров • 4 месяцев назад

有一个超级暴论： 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！ 折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！ 你可以把它接入到自己的团队工作流里， 把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通， 每个人都能让Agent干事情， 但是再进一步就会发现真正的问题： 团队怎么一起用？ 中间产出和最终结果都沉淀在哪？ 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？ 新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？ 这些，落到实际的应用中，都是坑！ 最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接： 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！ 你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间， 每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中， 所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分， 尽可能减少重复劳动！！ 不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。 所以，AI 产品真正的分水岭， 不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。 而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。
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有一个超级暴论： 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！ 折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！ 你可以把它接入到自己的团队工作流里， 把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通， 每个人都能让Agent干事情， 但是再进一步就会发现真正的问题： 团队怎么一起用？ 中间产出和最终结果都沉淀在哪？ 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？ 新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？ 这些，落到实际的应用中，都是坑！ 最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接： 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！ 你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间， 每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中， 所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分， 尽可能减少重复劳动！！ 不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。 所以，AI 产品真正的分水岭， 不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。 而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,074 просмотров • 3 месяцев назад

做项目管理和团队协作的人有福了！这个开源项目管理工具屌爆了 Plane 是一个把 issue、迭代、产品路线图和文档收进同一套工作台的项目管理平台 最屌的是，它不是只做任务列表，还把 cycles、roadmaps、富文本任务、文件上传、子属性、共享视图和 analytics 一起塞进来了，像是开源版团队作战台 GitHub：5.2 万 stars
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奶牛叔

13,192 просмотров • 1 месяц назад

Sam Altman 回斯坦福更新了他的创业课，说了一句话：现在花点 Token 钱，一个小团队就能干以前100人工程团队的活 他跟 YC 总裁 Garry Tan 在斯坦福做了一场对话，核心就是 AI 时代创业规则变了 他先聊了 OpenAI 自己的路径：正常公司是先做产品，增长放缓后建研究实验室找新方向。OpenAI 反过来——先是研究实验室，后来才硬接了一个创业公司上去。他自己说"不推荐这么干" 然后说了一个判断：现在最好的初创公司的运作方式跟几年前完全不同了 以前创业需要先融一大笔钱，养一个工程团队，慢慢做产品。现在买 AI 的 Token 就相当于雇了一个超级工程团队。创业的资金门槛和人力门槛同时被 AI 打下来了 从"找100个工程师"变成"买Token + 几个人"，这个变化的量级是颠覆性的
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Vincent

21,936 просмотров • 1 месяц назад

🦞有人做了一个网站，专门统计OpenClaw创业者赚了多少钱。 数据全公开，Stripe API实时验证，不是截图，不是故事。 网站叫TrustMRR。 现在的数字：132个项目，最近30天总收入$29万+，最猛的单个项目月入$5.1万。 更有意思的是这些项目在卖什么： OpenClaw一键部署、AI代理托管、OpenClaw使用课程、甚至直接卖"帮你把OpenClaw跑起来"的服务。 本质：卖铲子。 每一次技术浪潮，最先赚到钱的都不是挖金子的人，是卖工具、卖教程、卖"帮你用起来"服务的人。
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KK.aWSB

114,948 просмотров • 4 месяцев назад

为了对付阳台上的鸽子，硬核开发者已经把「自动防空塔」开源了。 Reddit 用户 muxamilian 徒手搓了一个完全自主的 AI 驱鸽水枪系统。它的硬件极度廉价：一块 50 美元的 Orange Pi 5 开发板、一个 USB 摄像头、两个舵机和一把改装过的电动水枪。 但它背后的工程逻辑非常现代： 1/ **边缘端重计算**。没有依赖云端 API 导致的延迟，整个视觉识别完全在 Orange Pi 5 内置的 NPU 上本地跑通，确保了开火的实时性。 2/ **开放词汇目标检测**。系统运行的是 YOLO World v2 模型。这意味着它不是写死只能打鸽子，你只需要在代码里把 Prompt 改成“猫”或“马蜂”，它就能立刻切换打击目标。 当工业级的边缘 AI 被下放成 50 美元的开源玩具，物理世界的防御成本就被彻底击穿了。 我是「谁是藏镜人」，专注于挖掘 AI 与前沿硬件演进的底层逻辑。 关注 谁是藏镜人，带你看清那些打破常规的工程突围。
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谁是藏镜人

187,189 просмотров • 2 месяцев назад

这绝对是 GitHub 上最牛逼的 AI 网站克隆神器🔥 别再羡慕大厂动辄几万刀的前端设计了！ 用这个开源神器，全网顶级落地页一键变成你的私人组件库！ 操作简单到离谱： 给它一个 URL，AI 几分钟时间，它就能把人家的设计、资源、组件全部智能复刻成干净的生产级代码。 最牛的是，它不是死板的复制，而是带脑子的重构！图片自动下、SVG 自动扣、CSS 自动转。写代码的速度比你眨眼还快！ 地址：
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爱丽丝呀！

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谷歌的AI，已经开始做人类没教过它的事了。 它自己学会了一门全新的外语。 谷歌CEO把这称为“黑箱”。 什么意思？ 就是他们自己也搞不明白AI的运作原理。 举个例子。 一个谷歌AI项目，本来没接受过孟加la语的训练。 研究员只是用孟加拉语对它进行了几次提示。 结果，它自己学会了翻译整个孟加拉语。 现在谷歌的研究重点，变成了让AI去掌握上千种语言。 但那个最核心的问题还在。 为什么AI会这么做？ 没人能完全解释。 当被问到为什么AI会出错时，他们也只有一些模糊的想法。 最关键的一点是，谷歌CEO承认，在不完全理解工作原理的情况下，已经将这项技术释放给了全社会。 他的解释是，我们也不完全理解人脑是如何工作的。 把一个实验室里诞生的、行为不可预测的技术，与经过数百万年进化的人类大脑相提并论。 这是一种合理的解释，还是一种推卸责任的说法？ 当创造者都无法完全控制其创造物时，我们普通人应该思考什么？
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马斯克，要用100万颗GPU造智能？ 去年他刚连上20万颗GPU，已经是全球第一。 今年目标：100万颗，成本高达400亿到600亿美元。 这是全世界第一次，有人用这种方式堆出AI的极限。 他不是在建AI模型，而是在造一台超级AI工厂。 用最硬核的方式，把智能硬拼出来。 这不仅是资本的竞赛，更是算力的军备竞赛。 每一块GPU，都是通向通用AI的一块砖。 当别人还在调参数、调算法， 马斯克已经直接开造，砸出来一个AI地基。 这不是模型迭代，而是智能的工业化。 全球AI竞赛，可能从此进入下一个阶段。
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墓碑科技

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！ 一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。 最讽刺的是： 不是因为他技术差， 而是因为他太会用 AI 了。 去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。 老板一看： 你这么会用 AI，那你能不能带带团队？ 于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。 结果团队效率翻倍，公司发现： 以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。 上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。 这件事最扎心的地方在于： 未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人， 而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。 因为写代码正在变便宜。 真正值钱的是： 懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。 未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手， 而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。 顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode
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前端哥Liam

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OpenClaw创始人Peter Steinberger刚刚在TED爆了个猛料：同样一个开源AI Agent，正在把中美两地的职场撕裂成两个平行宇宙。 在国外，你敢在公司电脑装这个“红龙虾”，IT部门立马查水表，抓到直接开除。 但在中国深圳，去腾讯拉专线部署的人把门槛都快踩破了，当地直接给跑Agent的团队发补贴。 最离谱的是国内老板的KPI：每个员工每天必须用它自动化一个任务，完不成直接滚蛋。 一边是怕担责的合规围城，一边是卷到极致的降本机器。 2025.11 破局：一个周末黑客项目横空出世，绕过聊天框直接接管本地电脑干活。 2026.01 爆发：GitHub狂揽30万星，成为史上飙升最快的开源项目，代码直接变成生产力。 2026.04 掀桌：从个人极客玩具，彻底变成了企业淘汰碳基员工的流水线。 真正拿走最大利益的根本不是用它的打工人，而是卖云服务和卖API算力的巨头。 这波“养龙虾”热潮直接把国内大模型的Token消耗量拉爆了。
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DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。 有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。 现在一个人，三周搞定。 结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。 这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。 看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。 效率低到离谱。 真正的玩法早就不一样了。
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分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文， 实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题
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分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文， 实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

Paidax

173,838 просмотров • 5 месяцев назад

普通人到底该怎么用AI变现？ 直到我看到了Chris Camillo的最新分享，我感觉瞬间通透了 他是一个把2万美元滚雪球做到4000万的传奇散户。 他发现了一个AI行业的巨大信息差。想要降维打击，就得把AI推销给完全不用的人，那些修空调的、通下水道的、搞绿化的老板。 你直接走进一家本地生活公司，让经理把他们老板叫出来，然后告诉他你是做AI的。不要扯什么大模型、算力、AGI 这些虚头巴脑的词。你只问他一个问题：你们现在的业务里，哪个环节最让你觉得利润效率低？ 这时候，你的机会就来了。 你告诉他，你能帮他解决这个问题。利用现在的AI Agent生态，比如像OpenClaw这样的自动化工具，你完全可以在24小时内帮他搭建一个专属的AI代理。 你只要把这个能力不断复制。找到20家、50家本地企业，每个月收着稳定的服务费，一年300万的收入就跑通了。
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普通人到底该怎么用AI变现？ 直到我看到了Chris Camillo的最新分享，我感觉瞬间通透了 他是一个把2万美元滚雪球做到4000万的传奇散户。 他发现了一个AI行业的巨大信息差。想要降维打击，就得把AI推销给完全不用的人，那些修空调的、通下水道的、搞绿化的老板。 你直接走进一家本地生活公司，让经理把他们老板叫出来，然后告诉他你是做AI的。不要扯什么大模型、算力、AGI 这些虚头巴脑的词。你只问他一个问题：你们现在的业务里，哪个环节最让你觉得利润效率低？ 这时候，你的机会就来了。 你告诉他，你能帮他解决这个问题。利用现在的AI Agent生态，比如像OpenClaw这样的自动化工具，你完全可以在24小时内帮他搭建一个专属的AI代理。 你只要把这个能力不断复制。找到20家、50家本地企业，每个月收着稳定的服务费，一年300万的收入就跑通了。

Annie 所长

17,740 просмотров • 3 месяцев назад

有幸收到飞书团队的邀请，分享了我们团队近期在做的 Vibe Coding 项目——dashi-taskboard 🚀 这是一套重塑现有 Codex 工作流的项目管理工具，通过任务看板的方式，把你从海量的 Codex 对话中拯救出来。 项目现已在 GitHub 完全开源，欢迎大家安装体验、提 Issue 和反馈建议！
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有幸收到飞书团队的邀请，分享了我们团队近期在做的 Vibe Coding 项目——dashi-taskboard 🚀 这是一套重塑现有 Codex 工作流的项目管理工具，通过任务看板的方式，把你从海量的 Codex 对话中拯救出来。 项目现已在 GitHub 完全开源，欢迎大家安装体验、提 Issue 和反馈建议！

大师的AI小灶

93,569 просмотров • 1 день назад

你对AI视频的认知，99%都是错的 你是不是觉得，AI视频创作就是“输入提示词，抽卡式出图，再用剪映拼起来”？那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子，都是些赚不到钱的“小打小闹”？ 如果你的答案是“是”，那么恭喜你，你对AI视频的认知，可能还停留在上个世纪 一个残酷的现实是：当大多数人还在怀疑和观望时，一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式​的重构，悄悄地赚得盆满钵满。 我们来看看几个“不起眼”的赛道： ​中小学教师的“刚需”：你可能不知道，为了评职称、参加比赛，中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。 看看淘宝，那些标价几百的微课制作服务，很多销量早已过万，而这仅仅是标价，一个定制化的数学或物理动效微课，最终成交价远超你的想象。 这在当下的经济环境中，是国内少有的暴利刚需业务。 ​闲鱼上的“暴利”生意​：一个60秒的AI视频，市场价在200-600元 但如果你用传统“图生视频”的模式，可能需要花费5个小时，时薪不到100元，苦不堪言。 而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器，将效率提升数十倍。 ​降维打击的“商业片”：你知道现在一个美院团队，制作一秒高质量的AI动画广告，报价是多少吗？ 答案是1000元左右。而现在，一个人，借助合适的工具，就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化，效果直接媲美专业团队。 从产品推广、AI短剧、动态壁纸，到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图，正在以超乎想象的速度扩张。 这个时代，不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心，乃至唯一的资产。 而要抓住这个风口，你缺的不是创意，而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个：让视频创作的门槛，彻底消失 它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”，而是一个全流程的视频创作智能体。 就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词，只要你有一个好点子，Medeo就能一键帮你： 生成专业脚本和分镜 生成匹配的关键帧画面 自动添加配音、字幕和背景音乐 支持多轮对话，对不满意的片段随时修改 最终自动剪辑成片 无论是产品推广、专业广告、知识科普，还是AI短剧，效果都直接爆炸。 我知道，你可能会有两个疑问： ​1. “它真的有那么强大吗？ 很多工具都只是噱头。”​Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑，它能理解视频的叙事结构，而不是无脑生成单张图片 这使得镜头之间的配合度极高，故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上，它大大减少了“抽卡”次数，这已经很大程度的减成本。 ​2. “这么强的工具，一定很贵吧？”​是的，它不便宜。 但请允许我提出一个你必须了解的核心事实：贵，不是Medeo的问题，而是AI时代下范式​的转变，而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。 你看到的每一次流畅的画面生成，背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗 这就像第一代iPhone，价格不菲，因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作，就是当下的那个“前沿技术”。 所以，问题的关键不是“它为什么这么贵”，而是“它到底为我省了多少钱？” 让我们来算一笔账： 一个专业的美术或动画团队，制作一秒高质量AI动画的报价，是​1000元​。 一个传统的视频制作公司，完成一个商业广告片的报价，动辄​数万甚至数十万​。 而现在，Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”，压缩到了一个你触手可及的工具里。 它不是让你“多花钱”，而是将你的成本​从“团队级”指数级降低到了“个体级”​。 这本身就是一场颠覆性的成本革命。 相信我，随着技术迭代，成本一定会逐步降低 而现在，正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业，而是对“个体价值”的重新洗牌。 在这个新的范式下，你不再是一个执行者，而是一个指挥AI军团的“导演”。 你的核心任务，是思考你能为世界创造什么样的独特价值。 不要再用过去的认知来审视现在的世界。 旧的地图，找不到新的大陆。 现在，Medeo官网 已经开放，并且提供免费积分让你亲身体验。 去试试看，亲自感受一下，那个属于“超级个体”的时代，已经到来了
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你对AI视频的认知，99%都是错的 你是不是觉得，AI视频创作就是“输入提示词，抽卡式出图，再用剪映拼起来”？那些在闲鱼、小红书上标价几百块的AI视频单子，都是些赚不到钱的“小打小闹”？ 如果你的答案是“是”，那么恭喜你，你对AI视频的认知，可能还停留在上个世纪 一个残酷的现实是：当大多数人还在怀疑和观望时，一小撮“超级个体”已经利用AI完成了商业模式​的重构，悄悄地赚得盆满钵满。 我们来看看几个“不起眼”的赛道： ​中小学教师的“刚需”：你可能不知道，为了评职称、参加比赛，中小学教师对高质量微课视频的需求是绝对的刚需。 看看淘宝，那些标价几百的微课制作服务，很多销量早已过万，而这仅仅是标价，一个定制化的数学或物理动效微课，最终成交价远超你的想象。 这在当下的经济环境中，是国内少有的暴利刚需业务。 ​闲鱼上的“暴利”生意​：一个60秒的AI视频，市场价在200-600元 但如果你用传统“图生视频”的模式，可能需要花费5个小时，时薪不到100元，苦不堪言。 而先行者已经找到了能“一键生成分镜、自动组成视频”的神器，将效率提升数十倍。 ​降维打击的“商业片”：你知道现在一个美院团队，制作一秒高质量的AI动画广告，报价是多少吗？ 答案是1000元左右。而现在，一个人，借助合适的工具，就能实现从脚本、分镜、配音、字幕到剪辑的全流程自动化，效果直接媲美专业团队。 从产品推广、AI短剧、动态壁纸，到PPT转动画、产品Demo演示……AI视频创作的商业应用版图，正在以超乎想象的速度扩张。 这个时代，不再需要庞大的团队和昂贵的设备。 “创意”第一次成为了个体最核心，乃至唯一的资产。 而要抓住这个风口，你缺的不是创意，而是一个能将你的创意无限放大的“神器”。 Medeo的目标只有一个：让视频创作的门槛，彻底消失 它不仅仅是“文生视频”或“图生视频”，而是一个全流程的视频创作智能体。 就算你不会剪辑、不会写脚本、甚至不会写AI提示词，只要你有一个好点子，Medeo就能一键帮你： 生成专业脚本和分镜 生成匹配的关键帧画面 自动添加配音、字幕和背景音乐 支持多轮对话，对不满意的片段随时修改 最终自动剪辑成片 无论是产品推广、专业广告、知识科普，还是AI短剧，效果都直接爆炸。 我知道，你可能会有两个疑问： ​1. “它真的有那么强大吗？ 很多工具都只是噱头。”​Medeo的核心优势在于其“分镜”逻辑，它能理解视频的叙事结构，而不是无脑生成单张图片 这使得镜头之间的配合度极高，故事感和流畅度远超传统AI视频工具。事实上，它大大减少了“抽卡”次数，这已经很大程度的减成本。 ​2. “这么强的工具，一定很贵吧？”​是的，它不便宜。 但请允许我提出一个你必须了解的核心事实：贵，不是Medeo的问题，而是AI时代下范式​的转变，而是当前整个AI视频生成领域的技术成本决定的。 你看到的每一次流畅的画面生成，背后都是海量算力的燃烧和昂贵GPU资源的消耗 这就像第一代iPhone，价格不菲，因为它集成了当时最前沿的技术。AI视频创作，就是当下的那个“前沿技术”。 所以，问题的关键不是“它为什么这么贵”，而是“它到底为我省了多少钱？” 让我们来算一笔账： 一个专业的美术或动画团队，制作一秒高质量AI动画的报价，是​1000元​。 一个传统的视频制作公司，完成一个商业广告片的报价，动辄​数万甚至数十万​。 而现在，Medeo将这个过去只有少数专业机构和企业才能负担得起的“视频工业能力”，压缩到了一个你触手可及的工具里。 它不是让你“多花钱”，而是将你的成本​从“团队级”指数级降低到了“个体级”​。 这本身就是一场颠覆性的成本革命。 相信我，随着技术迭代，成本一定会逐步降低 而现在，正是利用这个“信息差”和“能力差”建立优势的最佳时机。 AI带来的不是失业，而是对“个体价值”的重新洗牌。 在这个新的范式下，你不再是一个执行者，而是一个指挥AI军团的“导演”。 你的核心任务，是思考你能为世界创造什么样的独特价值。 不要再用过去的认知来审视现在的世界。 旧的地图，找不到新的大陆。 现在，Medeo官网 已经开放，并且提供免费积分让你亲身体验。 去试试看，亲自感受一下，那个属于“超级个体”的时代，已经到来了

叫我阿杭

23,034 просмотров • 7 месяцев назад

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了 从那之后，计算机结构基本没变 而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机 这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗 要造它，几百家供应商同时开工 要搬它，得靠机器人 要测它，得用一台超算来测 而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能 它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出 它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事 这背后，是美国本土制造业的全面升级 人工成本早已不是核心 拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身 黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快 制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人 更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业 医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点 这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构 黄仁勋最后说： 制造未来的工厂，本身就是未来的工厂 而他们，正在把它造出来
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黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了 从那之后，计算机结构基本没变 而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机 这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗 要造它，几百家供应商同时开工 要搬它，得靠机器人 要测它，得用一台超算来测 而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能 它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出 它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事 这背后，是美国本土制造业的全面升级 人工成本早已不是核心 拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身 黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快 制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人 更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业 医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点 这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构 黄仁勋最后说： 制造未来的工厂，本身就是未来的工厂 而他们，正在把它造出来

墓碑科技

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