【AI 奏折】07月17日

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【AI 奏折】2026年07月17日

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Orange AI: Kimi开源2.8T模型缩小中外AI差距至半年内。
Berryxia.AI: Kimi 3能自动拆解任务并执行，适合模糊或明确需求开发。
海拉鲁编程客: K3模型综合性能强，代码处理出色但规划稍弱。
dontbesilent: 创作者摒弃信息差，互助共创共享价值。
赵纯想: VibeCoding社区以游戏化UI打造无压力开发者共创空间。
dontbesilent: 社恐是借口，不会赚钱才是拍视频的障碍。
Gorden Sun: 美国AI领先中国6-9个月，硬件优势显著但受管制影响。
Geek: DockDash可视化管理Docker容器及网络服务状态。
iGeekbb: 真正厉害的人善于装傻，看透一切却收敛锋芒。
赵纯想: 鳗鱼一生只繁殖一次，生殖器在特定时期才分化。
歸藏(guizang.ai): 前OpenAI CTO推出万亿参数开源多模态MoE模型Inkling。
Geek: 桌面应用助Agent开发者快速调试评估性能。
huangserva: AI时代执行力胜于空想，行动快者赢。
Berryxia.AI: 宝玉老师推出本地剪辑工具BaoCut，简化翻译剪辑流程。
泊舟: AI培训应聚焦职场用户的高频需求，用结果导向的录播课快速验证市场。
Robinson · 鲁棒逊: 蒋方舟人设崩塌，被讽既不天才，也不美女，更非作家。

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Orange AI @oran_ge

CEO of MarsWave @ColaOSOfficial | 影响力: 170k万粉丝

💡 核心观点: Kimi开源2.8T模型缩小中外AI差距至半年内。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: Kimi K3 是一个超大的 2.8T 的开源模型 (模型参数量（2.8T）需通过官方开源代码或技术文档验证，但若未公开具体参数文件或训练细节，则无法完全确认。)
✓ 可验证: 2.8T 参数量可能已超过 Opus (Opus（推测为某未明确指代的模型）的参数量未明确提及，且缺乏直接对比的公开数据，无法验证。)
◦ 观点: 中国开源模型距离世界一线模型的差距可能已减少到6个月内 (此为主观推测，依赖未定义的“差距”标准（如性能、生态等）和动态变化的技术进展，无客观数据支持。)

原文内容:

太震惊了，Kimi K3 竟然是一个超大的 2.8T 的开源模型。
2.8 T 这个参数量可能已经超过了 Opus...照着 Fable 去了
这是很多国内公司在下半年的计划...现在 Kimi 已经训出来了
中国开源模型距离世界一线模型的差距可能已经减少到 6 个月内

⏰ 22:49 | ❤️ 282点赞 | 📝 83字 | 查看原文 →

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Berryxia.AI @berryxia

| 影响力: 39.76k万粉丝

💡 核心观点: Kimi 3能自动拆解任务并执行，适合模糊或明确需求开发。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: Kimi 3在Kimi Coder中能通过模糊prompt（如“开发类似博朗3D录音机”）自动进行思考、调研并生成方案 (需实测验证Kimi Coder是否支持模糊指令的自动解析和任务执行，但官方可能未公开具体技术细节或案例。)
◐ 部分可验证: Kimi Coder的Auto模式（YOLO AI模式）可自动拆解任务、分配Agent并完成开发，无需人工干预 (需实测Auto模式是否存在及功能是否如描述，但Agent协作逻辑和自动化程度可能依赖未公开的内部机制。)
✓ 可验证: Kimi Coder能自我测试、修复bug并直接交付可用成品（如3D录音机项目） (个人项目案例未公开代码或演示，无法确认是否完全无人工干预，且自我纠错能力缺乏第三方验证。)

原文内容:

兄弟们，我的体感给大家说一下哈。

我这里简单说一下，其实 Kimi 3 在 Kimi Coder 里面的使用场景和体验感。

首先，比方说你给它一个相对没那么明确的 prompt。就拿我这个 3D 录音机的项目来说，我当时只说要开发一个类似“博朗 3D 录音机”的东西，可以进行交互、UI 设计要好、有 3D 效果。然后它就会进入一个思考和调研的过程。

这个过程相对来说时间比较久，有点像 Fable 5 的那种感觉。在初期，大家可能会觉得它的 token 消耗比较大，因为思考的时间比较久。

第二个就是，如果你给它一些明确的要求，比方说让它去调研市场、分析同类产品或竞品，或者让它写 PRD，它就会自动启动它的 skills 去帮你做调研，你能看到它在后台执行一系列动作。

当它把这些内容撰写好给你之后，会进行几轮对话，比如让你选择项目的开发技术路线、实现效果等。

选完之后，如果你把 Kimi Coder 开启为 Auto（自动）模式——也就是它里面那个叫 YOLO 的 AI 自动判别模式，基本上你就不用管了。

在这个过程中，它会把任务进行拆解，并派对应的 agent 去执行。你会发现它在给 Coding Agent 分配子任务时非常有逻辑和条理，遵循指令和标准的执行过程做得挺不错的。

更重要的是，它会自己去寻找 bug 并解决问题，而不是先交给你一个有一堆问题的东西。

它在过程中会自我测试、反馈并修改。最后它给你提供地址时，你打开这个网页或应用，它就已经是可以用的状态了，根本不需要你反复迭代多轮。

包括我这个录音机项目，我一次都没改，它最后就交付了这样的效果。

我觉得整个过程的体验感还是非常不错的。

⏰ 22:34 | ❤️ 21点赞 | 📝 518字 | 查看原文 →

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海拉鲁编程客 @hylarucoder

Indie Maker
油管「海拉鲁编程客」
沦为程序员的段子手/猫咪 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: K3模型综合性能强，代码处理出色但规划稍弱。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: K3 模型是效果最均衡的国产模型，尺寸大且效果好 (需实测或对比公开基准测试数据才能验证其“效果均衡”和“尺寸大”的宣称，但缺乏具体指标或官方数据支持。)
✓ 可验证: K3 在前端任务中表现接近 Claude Opus 4.8，部分场景超越或接近 GPT-4（Sol） (依赖个人体感（“有时超过/摸一摸”）且无公开对比测试结果，无法通过第三方复现验证。)
◐ 部分可验证: K3 能通过编程论证提示词中“800米轨道”错误并修正为“1000米” (若提供具体案例代码和输出记录可部分验证，但需依赖用户公开测试细节，否则属未公开案例。)

原文内容:

K3 模型目测应该是最水桶的国产模型，尺寸大，效果好。

前端这块体感比较接近 opus 4.8，one shot 的场景有时会超过 4.8，有时可以摸一摸 sol，配合 cdp 拿源码 + 自动截图分析，调试过程很丝滑。

调试代码的时候发现对算法识别更敏感，如果牵扯到算法之后会单独提取一个模块写测试，测完塞到源码中。（这点和 deepseek v4 pro 很像），之前测试过一个 3D 过山车的案例提示词。它通过写程序，论证了我提示词里写的 800 米肯定是不对的，至少得 1000 米的轨道，上一代大模型的锅果然还是得下一代来修。

规划可能还是有一些提升空间，短提示词的情况下，反问用户不够细致。但是当我换一个思路，用 Agent，给定 1000 行左右的 python 代码，让他用 Rust 写一个简单的 Python 解释器，这块完成的很出色。

⏰ 22:31 | ❤️ 76点赞 | 📝 245字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
伪装为早期维特根斯坦的晚期维特根斯坦
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
6.12 广州线下课，微信 DBsilent | 影响力: 78.11k万粉丝

💡 核心观点: 创作者摒弃信息差，互助共创共享价值。

可信度: 4/10 – 2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 越来越多价值观趋同的创作者出现，愿意在公域无偿推广对方。 (可通过观察相关创作者的公开互动（如转发、推荐行为）或合作声明部分验证，但“价值观趋同”和“无偿”动机需主观判断，无法完全客观验证。)
◦ 观点: 创作者们不想靠信息差赚钱，而是希望说有用的内容。 (这是主观的价值主张或愿景，无法通过客观事实验证其普遍性，仅代表推文作者的看法。)
◐ 部分可验证: 创作者间存在「共创」行为（如知识共创），而非互相收割流量。 (若存在公开的合作项目（如联名课程、文章等），可部分验证；但“收割流量”的否定表述涉及意图，需依赖创作者自述，难以完全验证。)

原文内容:

我开始看见越来越多价值观趋同的创作者出现了

我们愿意在公域不收钱推广对方，愿意在私域宣传对方的产品

希望对方流量好、希望对方赚钱多

我们大家都不想靠信息差赚钱，都想说点有用的

「共创」可以变成知识共创

而不是我去你的场子割一把，你也来我的场子割一把

⏰ 15:45 | ❤️ 71点赞 | 📝 113字 | 查看原文 →

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赵纯想 @chunxiangai

http://laper.ai – AI剧作 http://bellybook.cn – 胃之书 http://love.chunxiang.space – 入门课程 http://chunxiang.ai – 顾问服务 http://motherbase.app – 出海神器 | 影响力: 38.16k万粉丝

💡 核心观点: VibeCoding社区以游戏化UI打造无压力开发者共创空间。

可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: Vibeloft.ai 是一个云端 VibeCoding 社区，提供游戏化UI和轻松氛围 (可通过官网（http://vibeloft.ai）验证社区功能和UI设计，但“轻松氛围”“无压力”等描述需实际体验或用户反馈确认。)
◐ 部分可验证: 社区提供“登机牌”功能，允许用户发布和推进产品，避免类似Producthunt的功利性 (官网或公开资料可验证功能是否存在，但“避免功利性”是主观对比，需用户反馈或长期观察才能评估。)
✓ 可验证: “行李转盘”功能可观察其他VibeCoder的产品日活数据 (若该功能在平台上公开可见（如数据面板），则可通过注册或试用直接验证；若需权限则需部分验证。)

原文内容:

好，那么现在，起飞！介绍：http://vibeloft.ai

来自去年的一个愿望，和所有VibeCoding开发者一起，坐在一个云端的 Vibe 氛围浓郁的机舱里，自由飞翔。

一、登机牌：在这里发布和推进你的产品，产品挂件和你一起进入机舱！不再有 Producthunt 那样的功利。
二、机上频道：转、评、赞一应俱全的小 Twitter，Agent 干活的时候，和 VibeCoder 们一起谈天说地。
三、机上报纸：活动发现中心，可以发现与 VibeCoding 生态有关的全球各地的活动。
四、行李转盘：观察所有 VibeCoder 们活生生的产品日活数据，在里面发现灵感，冲刺打榜。

没有紧张、没有顾虑、没有榜单焦虑
Just for fun fun fun fun ～～
纯想用精心打磨的一套快乐风格的游戏化UI，献给所有热爱创造的伙伴们。这是一个没有压力的 VibeCoding 社区。

谢谢大家，这就是我今天要整的活儿了。Just for fun！

⏰ 17:24 | ❤️ 219点赞 | 📝 238字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
伪装为早期维特根斯坦的晚期维特根斯坦
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
6.12 广州线下课，微信 DBsilent | 影响力: 78.11k万粉丝

💡 核心观点: 社恐是借口，不会赚钱才是拍视频的障碍。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: 社恐不敢拍视频的原因是假的，真实原因是不知道拍摄技巧和获取流量/金钱的方法 (该声明属于主观推测，缺乏客观数据或研究支持，无法验证其普遍性。)
✓ 可验证: 如果保证下一条视频能赚10万人民币、获1500万播放，99%的人会当场不再社恐 (这是一个假设性断言，涉及未发生的场景和未公开的统计数据，无法验证其真实性。)
◐ 部分可验证: 不知道拍摄技巧和流量/金钱获取方法是阻碍拍视频的主要原因 (可通过用户调研或行为研究部分验证，但需具体数据支持，且个体差异可能导致结论不普适。)

原文内容:

因为社恐不敢拍视频，我认为都是假的

真实原因就是不知道拍摄的技巧，不知道怎么能获取流量或者获取金钱

如果我保证你下一条视频可以赚 10 万人民币，搞 1500 万播放，百分之九十九的人，我认为当场就不再社恐了

⏰ 17:26 | ❤️ 88点赞 | 📝 87字 | 查看原文 →

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Gorden Sun @gorden_sun

只发AI相关信息，个人维护的AI资讯日报（已连续日更3年） | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 美国AI领先中国6-9个月，硬件优势显著但受管制影响。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 美国AI模型领先中国6-9个月 (需对比中美最新AI模型的技术指标（如基准测试、发布时间等），但具体“领先时长”的量化缺乏统一标准，且依赖非公开行业评估数据。)
◐ 部分可验证: 美国AI硬件（数据中心、芯片等）生产力是中国的30-40倍 (可通过半导体产业报告（如IDC、Gartner）或企业财报（如NVIDIA、中芯国际）验证硬件产能差距，但“30-40倍”的精确倍数需明确计算依据（如算力总和/芯片出货量）。)
✓ 可验证: GLM 5.2蒸馏了Claude和GPT的数据 (Anthropic负责人发言视频（39分40秒）为直接来源，但需核实GLM官方是否承认或第三方技术分析是否支持该指控。)

原文内容:

Anthropic国家安全政策负责人Tarun Chhabra，在昨天的Aspen安全论坛上，针对中美AI竞争，说了几个观点：
1、美国AI模型领先中国6-9个月；
2、美国AI的优势在于AI硬件，数据中心、芯片等AI硬件的生产力是中国的30-40倍；在能源和AI人才方面，美国优势没有那么大；
3、GLM 5.2是目前中国最先进的模型，而且蒸馏了Claude和GPT的数据，这应该是Anthropic首次公开指责GLM蒸馏数据，以前只提到DeepSeek和Qwen；
4、如果没有GPU硬件管制，中国AI应该现在跟美国并驾齐驱，甚至领先；

关于GLM的说法在39分40秒

⏰ 16:51 | ❤️ 57点赞 | 📝 157字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: DockDash可视化管理Docker容器及网络服务状态。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: DockDash 可以将 Docker 容器和网络服务集中到一块画布上展示，实时显示在线状态和连接关系 (可通过 GitHub 仓库（https://github.com/dougmaitelli/DockDash）的 README 或官方文档验证功能描述，包括截图或演示视频)
◐ 部分可验证: DockDash 能自动扫描容器端口和局域网内的其他服务，并定时探活记录最近 30 天的在线情况 (功能描述可通过 GitHub 文档初步验证，但需实测确认扫描准确性、探活机制及历史记录存储方式)
✓ 可验证: DockDash 支持在容器内直接查看日志、翻文件、开终端，并比对其使用的镜像是否为最新版本 (GitHub 仓库或官方文档应提供功能说明或操作演示，例如终端交互界面或版本检查逻辑的代码实现)

原文内容:

这是个好东西，DockDash 把自己家里的 Docker 容器和网络服务集中到一块画布上看，哪些在线、谁连着谁，一目了然。

会自动扫容器端口、也能扫局域网里的其他服务，定时探活并记录最近 30 天的在线情况。容器里能直接看日志、翻文件、开终端，还能比对你用的镜像是不是最新版本。

https://github.com/dougmaitelli/DockDash…

⏰ 16:28 | ❤️ 72点赞 | 📝 106字 | 查看原文 →

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iGeekbb @igeekbb

发一些碎碎念和有趣的东东，主打一个快分享。-私信开放欢迎投稿- | 影响力: 74.97k万粉丝

💡 核心观点: 真正厉害的人善于装傻，看透一切却收敛锋芒。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: 真正厉害的人擅长装傻，收敛锋芒、装作愚钝。 (该声明属于主观观点，缺乏客观事实或数据支持，无法通过公开渠道验证其普遍性。)
✓ 可验证: 厉害的人能看透他人的小心思、小动作，但从不戳破。 (涉及个人心理活动和主观判断，无法通过外部观察或公开信息验证其真实性。)
◦ 观点: 厉害的人在博弈中早已设局，而对方却误以为自己掌控局面。 (这是对人际博弈的主观描述，属于个人见解或假设，无具体证据或可验证的案例支持。)

原文内容:

真正厉害的人，都有一个极其突出的特点
擅长装傻

他们的可怕之处，不在于头脑过人，而在于明明看透一切，却愿意收敛锋芒、 装作愚钝。

你的每一个小心思、小动作， 在他眼中一览无余，他从不戳破，顺着你的表演配合到底。

你沉浸在掌控局面的错觉里，却不知道从博弈开始的那一刻，你就在人家的局里。

⏰ 15:31 | ❤️ 67点赞 | 📝 122字 | 查看原文 →

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赵纯想 @chunxiangai

💡 核心观点: 鳗鱼一生只繁殖一次，生殖器在特定时期才分化。

可信度: 1/10 – 1项暂无法验证

事实核查:

✗ 无法验证: 事实核查功能暂时不可用 (系统处理中)

原文内容:

地球上射精最爽的生物：鳗鱼。让我来告诉你什么叫惊天地泣鬼神的：一生一射。

19岁的弗洛伊德，痴迷生物与解刨。但他在生物学上的踌躇壮志，全部被鳗鱼击垮——困扰了人类两千多年的问题：鳗鱼的生殖器在哪儿？

一个夏天，解刨了整整三缸的鳗鱼，佛洛依德，依然找不到一丝一毫生殖器的影子。哪怕生殖腺体的痕迹都没有。肉都切碎了翻烂了都没有。没有生殖器，鳗鱼是怎么出生的？

这是地球上最大最神奇的生命回环：

鳗鱼在淡水河中，生殖器处于完全不分化的状态——一个细胞都没有！这时候，它们叫黄鳗。黄鳗在淡水河里只干三件事，吃，拉，躲避天敌。俗称养膘。这个养膘的过程，长达十年，甚至二十年。

谁也不知道是什么契机，谁也不知道碰上了什么周期。

突然有一天，黄鳗会集体开始分化，自动选择好性别比例，长出生殖器。背部变黑，腹部变成银色。这时候，人们叫它们银鳗。

一夜之间，眼睛膨大三倍，腮和肾脏直接在身体内溶解后重新发育一遍，以适应海水的超高渗透压。

最极端的是，它们的消化道和胃，萎缩，坏死，自体内部消炎，打扫腐肉战场，就像从未长出过。

从这一刻起，它们将永远不再进食。永远。

顺流而下，到出海口，完成"君子豹变"，向大海游去。

无导航，纯靠基因编码。全世界的鳗鱼游向六千公里外的马尾藻海，也就是百慕大三角区附近的一片覆盖着海藻的地方。

全程只靠自体脂肪提供燃料。六千公里，足足要游半年。

等它们游到马尾藻海的时候，全部瘦得只剩下一副骨架，以及一层薄皮。整个体腔里塞满了足足占身体重量20%的精子或卵子。

聚在一起，完成了他们的一生一射。然后迅速地死去！

⏰ 12:35 | ❤️ 147点赞 | 📝 565字 | 查看原文 →

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歸藏(guizang.ai) @op7418

关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design）

歸藏的 AIGC 周刊｜公众号：歸藏的AI工具箱 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 前OpenAI CTO推出万亿参数开源多模态MoE模型Inkling。

可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: Thinking Machine推出的Inkling模型采用MoE架构，总参数量为975B，激活参数为41B，拥有1M的上下文窗口。 (模型架构和参数规模可通过官方技术文档或发布信息验证，但需实测确认具体性能表现。)
◐ 部分可验证: Inkling模型在45T的数据上训练，原生支持多模态（文本、图像、音频理解）。 (训练数据量和多模态支持可能通过官方声明或论文披露，但数据来源和质量需进一步验证。)
✓ 可验证: Inkling模型是开源的，其后训练数据是从开源模型（如Kimi 2.5）蒸馏得到。 (开源状态可通过代码仓库（如GitHub）直接验证；数据蒸馏来源若在官方文档中说明则可确认。)

原文内容:

前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machine。

在成立一年半之后，终于推出了他们的第一款模型：Inkling

MoE 架构，总参数量是 975B（快 1T 了），激活参数为 41B，拥有 1M 的上下文窗口。

模型在 45T 的数据上训练，原生支持多模态，包括文本、图像和音频理解。

此外，还有一个更小的 Small 预览版模型，激活参数为 12B。

这个模型是开源的。他们的数据（后训练数据）是从一系列开源模型（例如 Kimi 2.5）中蒸馏得到的。

⏰ 11:57 | ❤️ 67点赞 | 📝 128字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: 桌面应用助Agent开发者快速调试评估性能。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项需进一步确认

事实核查:

✓ 可验证: DeerFlow 团队开发了一个用于快速搭建和调试验证 agent 想法的桌面应用 (可通过提供的 GitHub 链接（https://github.com/deer-flow/llm-space）直接查看项目代码、文档或发布信息，验证其存在性和功能描述。)
◐ 部分可验证: 该工具从 2023 年开始开发，DeerFlow 团队在每版迭代中均使用它调试 (GitHub 仓库的提交历史或版本记录可能部分验证开发时间线，但团队内部使用情况需依赖开发者公开说明或日志，无法完全独立验证。)
✓ 可验证: 工具整合了提示词编写、执行轨迹查看、回放调试、性能评估和本地线程存储功能 (可通过 GitHub 仓库的 README 或文档直接检查功能列表和实现细节，部分功能可能需要实际运行验证。)

原文内容:

为 Agent 构建者提供一个桌面应用，用来快速搭建和调试验证 agent 想法、追踪执行过程、排查失败并评估性能。

这个工具是 DeerFlow 团队顺手做的姊妹项目，从 2023 年就开始，他们自己每版 DeerFlow 都用它来调。把写提示词、看执行轨迹、回放调试、跑性能评估和本地存线程这几件事塞进同一个桌面窗口。

https://github.com/deer-flow/llm-space…

⏰ 11:07 | ❤️ 23点赞 | 📝 109字 | 查看原文 →

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huangserva @servasyy_ai

古早程序员 | AI出海 | 自由职业
机车游侠&机速购&骑享租创始人
15年前 freelance 起步 → 连续创业者 → 亏过1个亿，逆风翻盘中
分享创业，AI，读书，生活，健身 | 影响力: 28.75k万粉丝

💡 核心观点: AI时代执行力胜于空想，行动快者赢。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: 有人已经开源了 Codex-Dream-Skin 项目，提供多种主题皮肤 (可通过提供的 GitHub 链接（https://github.com/Fei-Away/Codex-Dream-Skin）直接验证项目是否存在及其功能描述)
◦ 观点: AI 时代，点子一文不值，比的是谁先动手 (这是主观观点，反映了推文作者对 AI 时代竞争逻辑的个人看法，无客观标准验证其普遍性)
◐ 部分可验证: Codex-Dream-Skin 为 Codex 提供“会呼吸的脸”和多种主题 (通过 GitHub 可验证项目功能描述，但“会呼吸的脸”等具体效果需实测或查看演示才能完全确认)

原文内容:

AI 时代，点子一文不值，比的是谁先动手。

本来还盘算着，做个 Codex 主题商店，弄点主题皮肤引点流量。结果今天一刷，有人已经把这事开源了——Codex-Dream-Skin，给 Codex 换一张“会呼吸的脸”，一堆主题随便挑。

总有更快的人。我这还停在“想做”，人家做完、还开源了。

AI 时代，想法真的越来越不值钱，谁都能想到。就看谁真去做、还做得快。比的就是执行力。

服。项目在这
https://github.com/Fei-Away/Codex-Dream-Skin…

⏰ 09:02 | ❤️ 356点赞 | 📝 129字 | 查看原文 →

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Berryxia.AI @berryxia

| 影响力: 39.76k万粉丝

💡 核心观点: 宝玉老师推出本地剪辑工具BaoCut，简化翻译剪辑流程。

可信度: 7/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: 宝玉老师开发了一个名为BaoCut的本地模型，可用于英文素材翻译和剪辑 (可通过访问http://baocut.app验证是否存在该工具及其功能描述，但需实测确认是否支持“英文素材翻译+剪辑”的具体功能。)
✓ 可验证: 用户已在MacMini上安装BaoCut，并实现随时随地剪辑 (个人使用体验和安装情况无法通过公开信息验证，需依赖用户自行提供证据（如截图或日志）。)
◐ 部分可验证: BaoCut的交互设计舒适，支持切换不同本地模型 (官网或应用界面可能展示交互设计，但“舒适”为主观评价；“切换本地模型”功能需实测确认。)

原文内容:

宝玉老师喂饭到嘴里了，之前有英文素材翻译+剪辑要来回倒腾，这不，宝玉老师搞了个BaoCut本地模型就可以搞。

昨天已经给MacMini 安装了，随时随地我就丢MacMini 在家开始剪辑了。

交互设计整体都很舒服，可以切换不同的本地模型，感兴趣的赶紧去试试。 
地址：http://baocut.app

⏰ 08:13 | ❤️ 27点赞 | 📝 97字 | 查看原文 →

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泊舟 @bozhou_ai

💡 核心观点: AI培训应聚焦职场用户的高频需求，用结果导向的录播课快速验证市场。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 第一批用户可以先看职场知识工作者，他们每天都要写文案、做周报、整理资料，这些任务出现频率高，用录播课和模板就能解决。 (该声明基于对职场知识工作者需求的观察，但未提供具体数据或报告来源。可通过市场调研或用户访谈验证其普遍性，但缺乏公开的直接证据。)
✓ 可验证: “准点下班的自由”是报告里印象最深的一句话，大家愿意付钱的是省下来的时间。 (引用报告中的一句话，但未提供报告名称或来源，无法核实其真实性或代表性。属于个人转述，缺乏公开可查的依据。)
◐ 部分可验证: 报告建议先发布免费模板，再预售第一门课，两周内没人付款就修改选题、价格和课程承诺。 (方法逻辑合理，但未说明具体报告或案例支持。可通过实际测试验证其有效性，但缺乏公开的第三方数据或成功案例佐证。)

原文内容:

我又去调研了一篇关于AI培训市场的报告，因为我想做一下AI培训这一块，让他帮我调研一下，看看有什么好的方向。总体获得以下洞见

1. 第一批用户可以先看职场知识工作者
他们每天都要写文案、做周报、整理资料。这些任务出现频率高，用录播课和模板就能解决。内容创作者更依赖反馈和审美，小企业主往往需要陪跑，做起来会重很多。

2. 大家愿意付钱的，是省下来的时间
“准点下班的自由”是报告里我印象最深的一句话。
课程名称和内容可以直接写结果，比如“10 分钟完成文案初稿”“30 分钟做出竞品分析”。工具只是完成任务时会用到的东西。

3.录播课需要让用户带走一个成果
只有视频，很容易买完就放着。
能直接套用的模板、真实的 Before/After 案例，会让用户更容易判断这门课有没有用。学完以后，用户手里应该有一份可以放进工作里的东西。

4. 先验证付款，再完整制作
报告建议先发布免费模板，再预售第一门课。两周内没人付款，就回来修改选题、价格和课程承诺。
这个顺序对小团队很实用，可以避免花几周录完一门没人买的课。

这份报告也给了我一套可以执行的方法：
先选一类用户，找人访谈，再用预售检查付费意愿。课程上线后继续观察模板有没有被使用、学员有没有做出真实成果。每一步都设一个停止条件。

这次调研里的 6 位核心访谈对象来自 AI 虚拟人设，真人验证只有 1 位。虚拟人设可以帮我把问题想得更完整，但还不能代表真实市场。

目前这些内容，我会先当作待验证的方向。

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

Insight |
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💡 核心观点: 蒋方舟人设崩塌，被讽既不天才，也不美女，更非作家。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: 蒋方舟7岁开始写作，9岁出散文集《打开天窗》，2008年清华自主招生破格降60分录取。 (蒋方舟的早期写作经历和清华降分录取信息可通过公开媒体报道（如《南方周末》）、清华官网历史招生政策及《打开天窗》出版记录验证。)
◐ 部分可验证: 蒋方舟的童年作品被质疑由母亲尚爱兰代笔。 (代笔争议源自网络舆论和部分媒体讨论（如知乎、微博等），但缺乏直接证据（如司法鉴定或本人承认），需结合历史报道交叉验证。)
✓ 可验证: 人大7月5日通报蒋方舟硕士论文“未发现学术不端”，7月13日改口认定学术不端并撤销学位。 (可通过中国人民大学官网或官方通报核实两次结论变更，但需确认通报是否仍公开留存。)

原文内容:

为推友解释一下这个梗的笑点

“天才美女作家  神圣罗马帝国 ”

这个梗是把“神圣罗马帝国”那句经典吐槽——既不神圣，也不罗马，更不帝国——套用到了蒋方舟身上。

蒋方舟从小被包装成“天才美女作家”：7岁开始写作，9岁出散文集《打开天窗》，2008年清华自主招生破格降60分录取。但几十年来一直有代笔争议，核心质疑是她童年作品其实是母亲尚爱兰代笔。

这两天的反转是导火索：

7月5日人大通报称她硕士论文“未发现学术不端” （只是引注不规范）；7月13日晚人大突然改口，认定论文构成学术不端，撤销其硕士学位。

多年的“天才少女”人设一夜崩塌，网友于是照搬神罗那句话玩梗

——“既不天才，也不美女，更不是作家”，讽刺这个标签名不副实……

⏰ 09:15 | ❤️ 42点赞 | 📝 248字 | 查看原文 →

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