Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

На главную

这玩意太狠了。 1 个开源的 3D 建筑编辑器,在浏览器里就能建模、渲染、出图。我拉下来拖了拖,画墙面、切楼层、塞门窗,十几分钟把一栋带楼梯的房子搭出来了。 真不用给Autodesk 按年交钱了,这东西MIT 协议随便用,而且知道的人还不多的。 能干什么呢? 1、打开网页就能画 3D 建筑了,拖拽砌墙、切楼层、放门窗、搭楼梯, 2、建模渲染都直接在浏览器里搞定,压根不用装任何软件,很轻度 为什么值钱啊? 1、以前得靠 Autodesk 全家桶加专业工作站,现在一个网页全搞定,免费。 2、插件架构,你想加什么类型的建筑构件自己扩,墙体、楼板、屋顶这些内置的跟第三方插件走同一套入口,扩展起来也不费劲。 最后说下怎么用,2 个方法 1、在他的网页上直接使用 2、安装到本地,一句 bun dev,浏览器打开 localhost:3002 就能开始画。

16,584 просмотров • 1 месяц назад •via X (Twitter)

Комментарии: 0

Нет доступных комментариев

Здесь появятся комментарии из оригинального поста

Похожие видео

腾讯刚开源的 BrowserSkill也太给力了啊! 我用 WorkBuddy 实测了一遍。 装好以后,WorkBuddy 可以直接操作你已经登录的 Chrome,自己打开网页、搜索内容、点击页面、读取数据和截图。 以前让 Agent 操作浏览器,经常会启动一个全新的环境。账号没有登录,浏览器里原来的页面和状态也用不上。BrowserSkill 可以直接复用现有的浏览器登录状态,同时把任务放在单独的 Agent Window 里运行,不会打乱你正在使用的窗口。 它由三个部分组成。 Skill 告诉 WorkBuddy 怎样操作浏览器,bsk CLI 负责在本机传递命令,浏览器插件负责连接 Chrome。只要 Agent 能调用 Shell,就可以接入这套工具,所以除了 WorkBuddy,它也支持 Codex、Cursor、Claude Code 等 Agent。 这类工具很适合做网页资料调研、社交媒体热点搜索、重复的后台操作,也可以拿来检查网页和测试前端。 我这次用 WorkBuddy 做了几项测试: • bsk doctor 七项检查全部通过 • 识别出 Chrome 当前打开的 17 个标签页 • 找到了其中的 3 个 X 页面 • 新开页面搜索 “Gemini 4” • 读取并整理了 Top 排序里的 7 条结果 整个过程中,我原来打开的浏览器页面没有受到影响。任务结束以后,BrowserSkill 创建的 session 也正常关闭了。 安装同样很简单。 第一步,在 WorkBuddy 里手动安装 BrowserSkill。 第二步,让 WorkBuddy 帮你安装 bsk CLI,下载、配置和检查环境都交给它。 第三步,在 Chrome 商店安装 BrowserSkill 插件,然后确认连接成功。 需要自己动手的地方,基本只有安装 Skill 和浏览器插件。剩下的安装与测试都可以直接交给 WorkBuddy。 我把完整的安装和实测过程录下来了,想试的可以跟着视频走一遍。 项目地址 Chrome 插件

雨哥向前冲

39,950 просмотров • 5 дней назад

张雪峰真是大善啊,高考孩子有福气了。张雪峰老师虽然走了,他那套帮人选专业的核心认知全在。 有人干了一件特别牛逼的事。把张雪峰十年直播里反复用的那套判断框架,蒸馏成了一个开源的 AI Skill。5本书、15篇采访、30多条语录,一层一层提炼出5个心智模型:社会筛子论、就业倒推法、阶层现实主义、不可替代性检验。 我给你翻译一下这是什么意思。 你问它一个问题,它不是说一堆正确的废话。而是先查你有没有行业资源,再看这个专业毕业生中位数的去向,最后给你一个你够得着的方向。 不讲鸡汤。不画大饼。 老王把这东西接成了免费的高考答疑AI工具,现在谁都能用,网址: 模型全免费,你直接提问就行。 三个场景,我说说有多实用。 第一种,正填志愿的考生。拿分数、省份、想报的专业,三个要素丢过去。它按中位数去向给判断,告诉你这个分段能去哪、出来做什么、值不值得去。 第二种,孩子要选专业的家长。这也是张雪峰直播间十年反复问的一套逻辑——先别问什么专业好,先问你家里有什么行业资源,再去看这个行业出口在哪。工具会按这个顺序反过来问你。 第三种,纠结考研还是工作的。它会先问你什么专业。不同专业,答案完全不一样。学计算机的和学生物的,走的路能一样吗。 但说真的,这东西真正值钱的,不是回答本身。 是一个人的认知框架,被保留下来、被复用、被放大了。 你想想看,张雪峰做了十年直播,核心就五六个判断模型,翻来覆去地用。现在这些模型结构化地写进了 Skill 文件,谁装上,谁就继承了这套判断逻辑。代码是死的,判断是活的。 志愿这件事,信息差就是命差。 张雪峰不在了,这套框架没走。

产品经理老王霸

43,603 просмотров • 2 месяцев назад

这哥们儿的经历,比电影还离谱。 他之前在Jane Street带过一个量化团队,整整干了11年。结果去年4月,就因为一个季度业绩没达标,年薪41.2万美金的工作,说没就没了,一周内打包走人。 结果昨晚,他用一个免费下载的中国开源AI,在Polymarket上一天搞了91万7千多美金。 用的是Kimi K3,2.8万亿参数,百万token级别的记忆力。 他就租了一台GPU服务器,跑了个agent循环。 链上钱包在这儿: 说起来挺讽刺的。他在Jane Street那十一年,学到的最值钱的东西,不是怎么用更贵的模型,而是怎么让系统跑得更快、更直接。 Moonshot这周刚把Kimi K3的开源权重放出来,他一眼就认出来了——这就是他等了快一年的东西。一个能长时间自己跑、还能自己改代码的agent。 他从春天就开始搭这个bot,一直缺的就是一个能把"整个世界塞进脑子里"的模型。 K3的百万token记忆,一口吞掉了他全部的交易日志、一整年的5分钟BTC K线、所有历史回测数据——什么都不用删,不用裁剪。 而且快得吓人:Kimi的Delta Attention让百万token推理速度提升了6.3倍,循环周期从原来的1分钟直接压到几秒。 它自己交易,自己看结果,自己改规则,接着跑。 第一个晚上就干完了917个循环。 这事儿最讽刺的地方在于,那些对冲基金砸了几个亿美金搭起来的私有模型,还在等风控委员会慢慢审批呢,一个被裁掉的quant,靠一台租来的GPU和一个免费开源模型,已经跑完917轮迭代了。 他不是在智商上碾压Jane Street——他是在速度上,彻彻底底地把他们甩开了。 K3上线才一天,这已经是第一个真实的暴富故事了。而且,这还只是开始。#Polymarket

金牌交易员.z

64,794 просмотров • 20 дней назад

复刻skill发布 🔥 我拿这个skill 1:1复刻了当前公认的最牛前端网站 还原度可以是100% 见评论区 在这里讲讲原理 一、核心认知:网站的"真源码"到底在哪? 关键要分清两类网站—— A. 服务端渲染 / 数据驱动的站(淘宝、后台系统、大部分 SaaS) 真正的逻辑跑在你看不到的服务器上,浏览器只拿到服务器吐出来的零碎结果。 B. 静态构建站(Astro / Vite SSG / Hugo —— oryzo 就是这类) 整个客户端运行时(HTML + JS bundle + CSS + 所有 3D/图/字体资产)在构建时就全部打包成可下载的静态文件,扔到 CDN 上。没有隐藏的后端在算画面。 ▎ 💡 所以很显然B是能扒拉的~~ 二、为什么这个网站麻烦:资产是"滚动时才掏出来"的 你不能简单 wget 把 HTML 抓下来就完事。因为 oryzo 最重的东西—— - .sog 高斯泼溅数据(3MB 的 3D 场景) - 25 个 .buf(几何 + 相机动画曲线) - wasm 排序器、Rive 动画 全是 JavaScript 在你往下滚的时候才动态 fetch 的,URL 还是代码里现拼的。静态扫 HTML 根本发现不了它们。 所以 mirror-site.mjs 的做法是:开一个真浏览器,从头滚到尾,把这期间发生的每一个真实网络请求全部录下来,再照着这份"实际请求清单"逐个下载。— 这是唯一能把动态资产抓全的办法。这次抓全了 135 个。 三、为什么搬过来就渲染得一模一样? 靠的是根相对路径。oryzo 的代码里全是 /_astro/hoisted.js、/models/coaster.buf、/splats/props.sog 这种以 / 开头的路径。 只要我从 site/ 这个文件夹作为 web 根目录起服务,浏览器请求 /models/coaster.buf 就解析到我本地那份。同样的代码、同样的路径、同样的字节 → 浏览器根本分不出这是不是原站。它跑的就是 Lusion 那套真代码 + 真资产,所以连原站那俩 mp4 会 abort 的怪癖都一模一样。 唯二需要改的地方(都不是"重写",是"重定向"): 1. Typekit 字体——Adobe 按域名锁授权,换到 localhost 可能不给字体 → 把字体文件下下来自托管,改一行 Import 指向本地。 2. 删 cloudflare 追踪——一行 切掉。 其余 133 个文件零改动。所以最后 hero 像素 diff 只有 36/130万 ——那点差异还只是高斯泼溅每帧排序的随机抖动。

小耳👂Jane|Xiaoer

58,789 просмотров • 2 месяцев назад

这哥们儿的经历,比电影还离谱。 他之前在Jane Street带过一个量化团队,整整干了11年。结果去年4月,就因为一个季度业绩没达标,年薪41.2万美金的工作,说没就没了,一周内打包走人。 结果昨晚,他用一个免费下载的中国开源AI,在Polymarket上一天搞了91万7千多美金。 用的是 Kimi K3,2.8万亿参数,百万token级别的记忆力。 他就租了一台GPU服务器,跑了个agent循环。 链上钱包在这儿: 说起来挺讽刺的。他在Jane Street那十一年,学到的最值钱的东西,不是怎么用更贵的模型,而是怎么让系统跑得更快、更直接。 Moonshot这周刚把Kimi K3的开源权重放出来,他一眼就认出来了——这就是他等了快一年的东西。一个能长时间自己跑、还能自己改代码的agent。 他从春天就开始搭这个bot,一直缺的就是一个能把"整个世界塞进脑子里"的模型。 K3的百万token记忆,一口吞掉了他全部的交易日志、一整年的5分钟BTC K线、所有历史回测数据——什么都不用删,不用裁剪。 而且快得吓人:Kimi的Delta Attention让百万token推理速度提升了6.3倍,循环周期从原来的1分钟直接压到几秒。 它自己交易,自己看结果,自己改规则,接着跑。 第一个晚上就干完了917个循环。 这事儿最讽刺的地方在于,那些对冲基金砸了几个亿美金搭起来的私有模型,还在等风控委员会慢慢审批呢,一个被裁掉的quant,靠一台租来的GPU和一个免费开源模型,已经跑完917轮迭代了。 他不是在智商上碾压Jane Street——他是在速度上,彻彻底底地把他们甩开了。 K3上线才一天,这已经是第一个真实的暴富故事了。而且,这还只是开始。#Polymarket

Gazi

93,386 просмотров • 1 месяц назад