【AI 奏折】08月04日

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【AI 奏折】2026年08月04日

共收录 19 篇深度内容

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枯白啃设计: 设计师以日落色调创作出兼具拼图和窗寓意的iOS小组件图标。
Orange AI: Qwen 3.8 Max助力Cola实现永久记忆AI功能。
Geek: 通过测试报告替代代码审查建立对AI产出的信任。
sitin: AI可自动化复刻网站并生成可开发的前端项目。
Yihui: 分段录制出镜部分可大幅降低口播心理压力。
艾略特: 精选相关技能比堆砌数量更能提升Agent性能。
刘小排: 手机操控多台电脑Agent，语音输入解放双眼，享受自由。
铁锤人: 微软开源智能录屏转技能工具，超越传统RPA流程自动化。
哥飞: 选择大行业的细分赛道比小行业龙头更有前景。
向阳乔木: 掌握2809个英语高频词可应对90%日常对话。
向阳乔木: 有趣的数据可视化网站揭示历史变迁和冷知识
泊舟: AI生成游戏网站让普通人秒变游戏制作人。
GitHubDaily: Skales 是易安装的桌面 AI 助手，支持多任务离线执行和远程操控。
Gorden Sun: 谷歌封号后可通过中文客服申请礼貌性退款。
Frank Wang 玉伯: 品牌投流是产品运营的核心，但需巨额资金支持。
Geek: Word-Smith插件为Obsidian提供可定制无干扰写作功能。
Robinson · 鲁棒逊: AI时代创业壁垒消失，复制产品仅需低成本短时间。
Robinson · 鲁棒逊: 长鑫艰难获取奇梦达技术突破DRAM困境
Berryxia.AI: 界面高级感源于细节规则的量化叠加与严格执行。

📖 详细内容

枯白啃设计 @kubai087

Icon Designer 一个喜欢画图标的 IAAS UX｜ Booking 图标排单 https://t.co/0FNoHdC8pY | 影响力: 0.2万粉丝

💡 核心观点: 设计师以日落色调创作出兼具拼图和窗寓意的iOS小组件图标。

可信度: 10/10 – 3项声明可直接验证；1项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: 新图标作品解禁：Widgets (可通过设计者公开的社交媒体、作品集或相关平台查看该图标设计是否已发布。)
✓ 可验证: 图标主体采用了日落色调 (通过查看该图标设计的实际图片或官方发布的设计稿，可以验证色调是否符合描述。)
◦ 观点: “窗”的概念与小组件（Widgets）的寓意不谋而合 (这是设计者的主观解读或创意理念，无客观标准验证其寓意是否匹配。)

原文内容:

新图标作品解禁：Widgets 

这是我近半年最喜欢、也最满意的一款 Icon 设计。

顾名思义，它是一款 iOS 小组件 APP。对喜欢桌面美化的人来说，用小组件搭满桌面的过程，就像是一块块拼图最终凑成一幅画。

图标主体采用了日落色调，让这块拼图看起来也像是一扇窗——而“窗”的概念，恰好与小组件（Widgets）的寓意不谋而合。

#审美积累 #icon #taste

⏰ 23:07 | ❤️ 23点赞 | 📝 120字 | 查看原文 →

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Orange AI @oran_ge

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

💡 核心观点: Qwen 3.8 Max助力Cola实现永久记忆AI功能。

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:

✓ 可验证: Qwen 3.8 Max 发布了 (可通过官方公告、版本更新日志或开发者社区直接验证发布信息。)
◐ 部分可验证: Cola 是一款具备永久记忆的 AI 搭档，能持续理解用户的工作与生活 (需实测验证其记忆功能是否如描述（如长期交互测试），但“永久记忆”和“持续理解”等表述可能涉及主观定义，部分依赖宣传材料。)
◐ 部分可验证: Qwen 3.8 Max 帮助 Cola 实现超长上下文、复杂任务处理，用户社区中饱受好评 (模型能力可通过技术文档或基准测试部分验证，但“饱受好评”需依赖用户反馈统计（如公开评论或社区数据），若未公开则无法完全验证。)

原文内容:

Qwen 3.8 Max 发布了，我给他们写了一个公允的评价，可惜好像没被采纳，干脆发在这里吧

简单来说，还是挺不错的，高性价比 K3。

Cola 是一款具备永久记忆的 AI 搭档。她记得与你共同经历过的事，持续理解你的工作与生活，洞察你的愿望、兴趣、关系，帮你完成你想做的任何事情。
在Cola 这种具备超长上下文、超复杂的任务的 Harness，对大模型的能力要求极高。Qwen 3.8 Max 这个前沿智能模型，帮助我们实现了 Cola 「念念不忘，必有回响」的用户承诺，在用户社区中饱受好评

⏰ 20:21 | ❤️ 46点赞 | 📝 168字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: 通过测试报告替代代码审查建立对AI产出的信任。

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: 该skill通过将信任从”读代码”转移到”读测试报告”来解决程序员不愿逐行读agent代码的问题 (需实际测试该GitHub项目（https://github.com/AmazingAng/old-coder…）是否实现了所述功能，但链接不完整可能导致无法直接验证。)
✓ 可验证: 该skill要求agent提交测试计划和带数字的证据报告，并将代码视为黑盒 (若GitHub项目完整公开且文档清晰（如README说明工作流程），可通过代码和文档直接验证此声明。)
◐ 部分可验证: 工作流借鉴了Uncle Bob的测试关卡理念，代码必须通过测试才算完成 (需比对项目实现与Uncle Bob（Robert C. Martin）的测试驱动开发理论是否一致，但理论关联性可能依赖主观解读。)

原文内容:

程序员老想自己把 agent 的代码看一遍才放心，这个 skill 把这份信任从"读代码"挪到"读测试报告"上，解决程序员不愿逐行读 agent 代码、又想对产出保有信任的问题

一个纯 markdown 的 skill，思路是把 agent 写的代码当作黑盒，逼它自己证明能跑。做法是让 agent 开工前先交测试计划、写完后交一份带数字的证据报告，看代码的人只审这两样。

工作流是从 Uncle Bob 那里借来的思路：代码必须闯过一整套测试关卡，测试没过就不算完成。

https://github.com/AmazingAng/old-coder…

⏰ 18:03 | ❤️ 31点赞 | 📝 155字 | 查看原文 →

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sitin @sitinme

增长黑客/ 社群运营/AI 出海赚美刀
对爬虫和RPA机器人有一点研究，http://aigocode.com
擅长用AI搞点副业 / vx： 257735 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI可自动化复刻网站并生成可开发的前端项目。

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: AI Website Cloner Template 是一个开源项目，可以通过输入网址自动分析网页设计并生成可开发的 Next.js/React/Tailwind CSS 项目 (开源项目可通过代码仓库（如 GitHub）验证其存在性，但自动分析生成代码的功能需实测确认效果和完整性。)
✓ 可验证: 该工具无法处理复杂动画、登录状态、动态数据和业务逻辑，需人工干预 (技术限制可通过测试项目功能或查阅文档直接验证，属于可观测的客观事实。)
◐ 部分可验证: 该工具展示了 AI 前端工程的完整闭环流程（观察→设计提取→组件拆分→实现→验收→修正） (流程描述可通过项目文档或演示视频部分验证，但“完整闭环”的效能需依赖实际测试结果。)

原文内容:

用 AI 复刻网站，现在已经开始变成一条完整的“流水线”了。

最近看到一个开源项目 AI Website Cloner Template。

你只要给它一个网址，AI 就会自己打开网页、分析配色和间距、拆分公共组件，再用 Next.js、React、Tailwind CSS 重新写成一个可以继续开发的现代前端项目。

它有点像是一套为 Claude Code 准备的“网站复刻工作流模板”。

还做不到真正的一键复刻。复杂动画、登录状态、动态数据和业务逻辑，依然需要人工处理。

但用来重建旧网站、制作原型、学习优秀页面设计，已经很有价值。

它展示了 AI 前端工程的完整闭环：
观察网站 → 提取设计规则 → 拆分组件 → 并行实现 → 视觉验收 → 继续修正

今天用来复刻网站，明天同样的流程可以用来做框架迁移、设计稿转代码、批量品牌适配。

⏰ 14:59 | ❤️ 28点赞 | 📝 240字 | 查看原文 →

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Yihui @yihui_indie

– AI Coding：https://happyaicoding.com
– AI Anime：https://mkanime.ai
– Bilibilier & Youtuber & Builder | 影响力: 52.06k万粉丝

💡 核心观点: 分段录制出镜部分可大幅降低口播心理压力。

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: 使用 A-Roll 标签标注需要出镜的部分，并导入「灵感提词器」录制 (需实测确认「灵感提词器」是否支持 A-Roll 标签导入功能，且具体操作流程依赖用户实际体验，无公开官方说明)
◐ 部分可验证: 通过分段录制（A-Roll 出镜 + B-Roll 松弛念稿）可降低口播心理压力 (心理学理论支持任务分解可缓解压力，但实际效果因人而异，需结合具体工具和用户反馈验证)
◦ 观点: 该方法能将口播负担减半 (“减半”为主观量化表述，无客观数据或实验支持，效果依赖个人感受)

原文内容:

零基础做口播，如何降低出镜心理压力? 分享一个我的技巧

用 A-Roll 标签，把需要出镜的部分标出来。然后导入到「灵感提词器」里面录制。录到这些段落，状态拉满，表情丰富一点。

其他不需要出镜的部分——比如画面切 B-roll 的段落——你根本不用管表情，松弛念稿就行。

这样一来，你真正需要“绷着”的片段其实没几句，口播的负担直接减半！

⏰ 14:30 | ❤️ 31点赞 | 📝 128字 | 查看原文 →

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艾略特 @elliotchen100

Building @EverMind – memory for self-evolving agents
https://github.com/EverMind-AI/EverOS… | 影响力: 25.44k万粉丝

💡 核心观点: 精选相关技能比堆砌数量更能提升Agent性能。

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:

◐ 部分可验证: 团队从约 82.1 万个公开技能文件中整理出 96,401 个技能 (需查看论文或公开数据集以确认原始文件数量和筛选流程，但若论文提供数据来源和方法细节则可验证。)
✓ 可验证: SkillCorpus 在 SkillsBench 上的汇总提升达到 +7.5 个百分点 (若论文公开了实验设计、基准测试（SkillsBench）和具体数据，可通过论文或复现实验验证。)
◦ 观点: 结论是「skill 越多越好」不成立，需在正确任务中选择正确 skill 并执行 (此为研究结论的总结，基于团队实验结果，但需结合具体数据支持，属于研究观点而非独立可验证事实。)

原文内容:

又来一篇论文。

这次我也有幸列在作者名单里。贡献边界得说清楚：真正把研究、工程和实验做出来的，都是算法同事。

我做的很少，更多是从产品和 Agent 生态角度参与了一些讨论，提供了一点问题定义和应用反馈，甚是荣幸。

这篇论文研究的问题很实际：

网络上已经有几十万个 SKILL.md。把更多 skills 塞给 Agent，它就会自动变强吗？

团队从约 82.1 万个公开技能文件中，经过结构筛选、去重，以及质量、安全和许可检查，整理出 96,401 个技能。然后通过 retrieval、rerank 和 LLM selector，为每个任务选择 0–2 个真正相关的技能。

在三个 benchmark、两种 agent harness 和两种开源 backbone 下，SkillCorpus 都带来了正向提升，SkillsBench 上的汇总提升达到 +7.5 个百分点。

结论不是「skill 越多越好」，而是要在正确的任务里找到正确的 skill，再让 harness 真正把它执行出来。

⏰ 14:20 | ❤️ 20点赞 | 📝 245字 | 查看原文 →

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刘小排 @bourneliu66

| 影响力: 25.09k万粉丝

💡 核心观点: 手机操控多台电脑Agent，语音输入解放双眼，享受自由。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；1项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: 作者习惯不直接使用电脑，仅通过手机或iPad操作4台电脑上的Agent（Claude Code和Codex） (可通过技术实测验证多设备远程操作Agent的可行性，但”习惯”属于个人行为模式，需长期观察确认，且”Claude Code”是否为公开工具尚不明确。)
✓ 可验证: 99%时间不看屏幕（手机/电脑）完成操作 (涉及具体使用时长统计，属于个人未量化的体验陈述，且”验收决策时放大”等操作仍需屏幕交互，存在逻辑矛盾无法客观验证。)
✓ 可验证: 通过语音输入解决打字需求 (主流移动设备均支持语音输入功能，且开发工具（如Codex）确实集成语音交互接口，可通过官方文档验证技术可行性。)

原文内容:

最近，我已经习惯不直接使用电脑了。

无论在哪儿，我都只需要一台手机（或者iPad），同时操作4台电脑上的Agent （Claude Code和Codex）。

- 看不清怎么办？ ——  需要我验收和做决策的时候，放大即可
- 需要打字怎么办？ —— 语音输入

99%不看屏幕，无论是手机还是电脑！ 
是自由的滋味！

⏰ 14:00 | ❤️ 161点赞 | 📝 93字 | 查看原文 →

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铁锤人 @lxfater

我在用 AI 协助我创业，走向自由 github 维护 3w star 项目，写过 1200w 浏览文章，公众号：铁锤人商务联系：tiechuiren101 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 微软开源智能录屏转技能工具，超越传统RPA流程自动化。

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:

✓ 可验证: 微软开源了一个项目，能将录屏转化为skill (可通过微软官方开源平台（如GitHub）或官方公告直接验证项目是否存在及其功能描述。)
◐ 部分可验证: 该项目能分析“用户想做什么”并找到最佳方式转化为skill，而非简单复现操作 (需实测或查阅项目技术文档确认其是否具备意图分析能力，但功能描述可能已在开源文档中部分说明。)
◦ 观点: 死板的基于流程的RPA已经是过去 (此为主观观点，无客观标准定义“死板”或“过去”，且RPA技术仍在广泛使用中。)

原文内容:

微软刚刚开源一个项目，能把录屏转化为skill

大家可能以为这个东西和RPA一样，记录你的操作，然后原样复现。但实际上，它会分析“你想做什么”，然后找到最佳的方式让它变成skill。

举个例子：它发现你在用软件压缩视频，就可能考虑用ffpemg来压缩

死板的基于流程的RPA已经是过去，试试这个吧。

⏰ 11:30 | ❤️ 157点赞 | 📝 111字 | 查看原文 →

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哥飞 @gefei55

哥飞，出海鼓励师，SEO爱好者，Adsense玩家，出海AI工具方向创业者。
同名公众号写了五百多篇出海搞流量免费教程文章。 | 影响力: 53.59k万粉丝

💡 核心观点: 选择大行业的细分赛道比小行业龙头更有前景。

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

事实核查:

◐ 部分可验证: 唐彬森曾对刘屹说过“好行业的第十名、第二十名、第五十名，都远远比烂行业第一名值得做” (该声明涉及私人对话内容，除非唐彬森或刘屹公开证实，否则无法直接验证。但可通过两人过往公开言论或合作背景间接推测其可能性。)
✓ 可验证: 哥飞在四个城市（杭州、苏州、青岛、大连）的线下见面会中分享了同一主题但时长不同的内容 (可通过推文提供的视频链接（https://new.web.cafe/tutorial/detail/w6v1pd0jiu…）验证活动真实性及内容差异，但需确认链接有效性及视频具体内容。)
◦ 观点: “竞争激烈、对手强的行业说明存在真实需求” (这是主观的商业策略观点，缺乏具体数据或案例支撑，无法客观验证其普适性。)

原文内容:

刘屹做出海前，受唐彬森一句话影响很大。

大意是：好行业的第十名、第二十名、第五十名，都远远比烂行业第一名值得做。

放到 AI 出海里也成立：先确认池子里有鱼，再找自己能切进去的位置。
很多人看到一个赛道竞争激烈、对手很强，就觉得自己不能做。

刘屹当时的想法相反：竞争激烈、对手强、行业赚钱，至少说明这里有真实需求。普通人不一定要做到行业第一。

只要赛道足够大，哪怕切到一个细分位置，认真做产品、做流量、做转化，也可能拿到不错的结果。

刚好，这次哥飞在四个城市线下见面会里的分享主题“AI SaaS 出海，如何从最赚钱的红海市场中找到蓝海突破口”，也是聊这个话题的。

由于每个场次的时间安排不同，尽管是同一个 PPT 讲了四次，但每次讲的都不完全一样。

杭州场讲了 30 分钟，苏州场讲了 35 分钟，青岛场讲了最久，80 分钟，大连则取精华部分讲了 60 分钟。

下面这个链接里，给大家放出来了最全的 80 分钟视频版本，赶紧学起来吧

【哥飞】：AI SaaS 出海 如何从最赚钱的红海市场中找到蓝海出口
https://new.web.cafe/tutorial/detail/w6v1pd0jiu…

⏰ 13:27 | ❤️ 63点赞 | 📝 353字 | 查看原文 →

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向阳乔木 @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 掌握2809个英语高频词可应对90%日常对话。

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: Wiktionary有一个项目，为各个语言学习者整理了一份词汇表 (可通过访问Wiktionary官网或相关项目页面（如”Frequency Lists”或”Word Lists”专栏）直接验证是否存在此类项目。)
◐ 部分可验证: 英语词汇表包含2809个单词（2023年版本，最新） (若推文评论区提供的飞书文档链接包含词汇表来源或Wiktionary项目页面的具体路径，则可验证单词数量和版本；若无明确来源链接，则需手动比对Wiktionary的公开数据。)
◦ 观点: 掌握该词汇表可应付日常90%的对话使用 (该声明基于主观经验或语言学习理论（如Zipf定律），但”90%”的量化主张缺乏公开的权威研究或数据支持，属于个人推断。)

原文内容:

Wiktionary有一个项目，为各个语言学习者整理了一份词汇表。

灵活掌握，就能应付日常90%的对话使用。

下载了一份英语词汇，里面包含2809个单词（2023年版本，最新）

让AI用这些词基于英雄之旅故事框架写了一篇文章。

文章滚瓜烂熟后，是不是常用词汇就学全了？

飞书文档见评论区

⏰ 12:37 | ❤️ 104点赞 | 📝 104字 | 查看原文 →

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向阳乔木 @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 有趣的数据可视化网站揭示历史变迁和冷知识

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: 存在一个专门挖掘数据背后历史变迁和故事的英文网站 (可通过推文中提到的网址（评论区链接）直接访问该网站，确认其主题和内容是否符合描述。)
◐ 部分可验证: 该网站的数据可视化做得特别棒 (需实际访问网站查看可视化案例，但“特别棒”是主观评价，需结合用户共识或专业标准判断。)
✓ 可验证: 网站选题刁钻，例如分析“说唱歌手歌词押韵密度”等独特主题 (可通过网站公开内容直接查看是否存在此类选题案例，但“刁钻”是主观描述。)

原文内容:

偶然发现一个贼有意思的英文网站！

专门挖掘数据背后的历史变迁和故事，数据可视化做的特别棒。

选题也特别刁钻。

比如："说唱歌手谁的歌词押韵最密"、"英语常用单词变化趋势"、"哪些姓氏正在消失"...

网址见评论区

⏰ 12:30 | ❤️ 27点赞 | 📝 86字 | 查看原文 →

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泊舟 @bozhou_ai

💡 核心观点: AI生成游戏网站让普通人秒变游戏制作人。

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: 存在一个网站可以通过输入一句话生成可玩的游戏，且游戏中的图片、素材、音效、场景等均由AI自动生成 (需实测该网站功能（如提供具体网址）或查看官方演示，确认其是否支持AI全自动生成游戏内容。若网站存在但功能与描述不符，则声明部分成立。)
◐ 部分可验证: 生成的游戏可实时修改关卡代码（如“金手指”功能）并动态添加新关卡 (需测试网站是否提供代码编辑或关卡自定义功能，但“效果不错”“打不过可修改”等描述涉及主观体验，无法完全客观验证。)
◦ 观点: “人人都能成为游戏制作人的时代到了” (此为对技术影响的个人观点或愿景，无具体事实依据，属于主观判断。)

原文内容:

卧槽！这个网站简直是摸鱼神器，不知道是什么样的天才能想出来。

发现了一个非常牛的网站，专门用来生成游戏。我们只要输入一句话，它就能生成一个好玩的游戏，生成之后可以直接玩。游戏里的图片、素材、音效、场景，各种东西都能通过 AI 自动生成。

我直接让他生成另一个探索地牢、找钥匙的游戏，效果非常不错，还有史莱姆可以打，效果看视频,遇到打不过的，我可以直接修改关卡代码，金手指随便开

上班的时候，不用再玩那些已经玩腻了的无聊小游戏。直接自己创造一个游戏来玩，后面的关卡随时想、随时加，还能分享给同事一起玩。

人人都能成为游戏制作人的时代到了。

⏰ 11:04 | ❤️ 57点赞 | 📝 233字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
A list cool, interesting projects of GitHub.
公众号：GitHubDaily | 影响力: 77.87k万粉丝

💡 核心观点: Skales 是易安装的桌面 AI 助手，支持多任务离线执行和远程操控。

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: Skales是一个开箱即用的AI桌面Agent，安装过程简单，无需命令行操作 (可通过GitHub仓库（http://github.com/skalesapp/skales）查看项目描述和安装说明，但需实际安装测试以确认是否完全无需命令行操作。)
◐ 部分可验证: Skales支持15家以上的AI服务商，并能接Ollama纯离线运行，数据不出本机 (GitHub或官方文档可能列出支持的AI服务商和Ollama集成，但需实测验证离线功能及数据本地化是否属实。)
✓ 可验证: Skales内置浏览器Agent、日历和邮件接入，手机端扫码配对可远程操控 (功能描述可在GitHub或官网文档中直接查看，若提供截图或演示视频则更易验证。)

原文内容:

Skales，一个开箱即用的 AI 桌面 Agent，跟装普通软件一样，三十秒搞定，不碰命令行。

给它一个目标，它能在后台自己拆步骤执行，关掉窗口也不影响，下次打开接着跑。

GitHub：http://github.com/skalesapp/skales…

内置浏览器 Agent、日历和邮件接入，手机端扫码配对就能远程操控。

支持 15 家以上的 AI 服务商，也能接 Ollama 纯离线跑，数据不出本机。

适合想把 AI 当真正助手用、但不想折腾开发环境的朋友。

⏰ 10:49 | ❤️ 24点赞 | 📝 129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: 谷歌封号后可通过中文客服申请礼貌性退款。

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: 谷歌会按订阅剩余天数折算比例退款 (谷歌的退款政策在官方帮助文档中有提及（如订阅服务的按比例退款），但具体执行可能因地区、客服或个案情况而异，需实测确认。)
◐ 部分可验证: 通过OpenAI申诉封禁账号会被秒回并拒绝 (OpenAI的封禁申诉流程和回复速度可在用户社区或公开案例中找到类似反馈，但“秒回”和统一拒绝的结论需更多样本验证。)
✓ 可验证: 联系Google Play中文客服比英文客服更容易获得礼貌性退款 (该声明基于个人经验或社群传闻，无官方依据；客服处理结果可能受语言、政策或具体问题影响，难以普遍验证。)

原文内容:

谷歌给退款了，按订阅剩余天数折算比例退的。
操作步骤：
1、先用OpenAI发送给你的封禁通知邮件的按钮，进行申诉。用英文写一下情况，用了没几天就账号不可用了巴拉巴拉。OpenAI基本会秒回，告诉你封了就是封了，后续也不处理你的申诉。
2、在Google Play发起退款申请，入口见下图。大概率也不给你退。
3、收集上面2个步骤的截图，包括OpenAI封号通知、OpenAI不给退款的回复、Google Play不给退款的通知，然后在Google Play联系中文客服处理，客服会给你申请礼貌性退款。不一定能成功，但成功概率比较高。

小知识：苹果商店的客服一定要联系英文客服，因为苹果中文客服见过太多刁民；谷歌商店的客服优先联系中文客服，因为中国人帮助中国人。

⏰ 10:37 | ❤️ 30点赞 | 📝 236字 | 查看原文 →

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Frank Wang 玉伯 @lifesinger

I am curious and honest | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 品牌投流是产品运营的核心，但需巨额资金支持。

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: Lovart 和 LibTV 在广告投流上每月花费约 100-200 万人民币，与融资金额相比很少。 (需通过公司财报、第三方数据平台或内部人士透露的广告投放数据验证，但此类信息通常非完全公开，需依赖可信信源交叉核实。)
◐ 部分可验证: 品牌投流（包括 KOL、KOC、活动等）每月花费 1000-2000 万人民币以上，是必须支出的营销费用。 (营销预算细节通常属于商业机密，但可通过行业报告、合作 KOL 的公开报价或活动规模间接推测，需结合多方数据估算。)
✓ 可验证: 陈冕将品牌投流带来的流量称为“自然流量”，类似 Genspark 宣称的“未投流靠自然流量”策略。 (流量来源定义（如“自然流量”）缺乏统一标准，且企业可能模糊化营销口径，无法直接验证其真实性。)

原文内容:

听完小晚采访陈冕的小宇宙播客，发现我的猜测全是对的：

1、Lovart 和 LibTV 在广告投流上，并没有花多少钱（跟融资金额相比），大概每个月 100-200 万人民币。陈冕说的全是实话。

2、真正的大头在品牌投流上，据说每个月在 1000-2000 万人民币以上，而且是那种必须花出去的营销费用。

3、品牌投流包括 KOL、KOC、举办活动等各种营销费用。带来的流量，陈冕称之为自然流量。类似说没怎么投流，都靠自然流量的，是 Genspark。

最后，感慨有钱的玩法就是不一样。同时反思，确实没必要每块钱都追求收益。可能饱和式的品牌投流，就是当下这个时代，产品运营的最好方式。

方法都知道了。最后只剩一个问题：钱在哪。

⏰ 09:32 | ❤️ 84点赞 | 📝 222字 | 查看原文 →

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Geek @geekbb

💡 核心观点: Word-Smith插件为Obsidian提供可定制无干扰写作功能。

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:

✓ 可验证: Word-Smith 是 Obsidian 的一款无干扰写作套件，包含 Zen 专注、信箱遮罩、打字机滚动等功能 (可通过提供的 GitHub 链接（https://github.com/Sadsnake1/word-smith）直接查看插件功能列表和描述，确认其功能存在及独立性。)
◐ 部分可验证: Word-Smith 的功能可各自独立开关 (GitHub 页面可能描述功能模块化设计，但需实际安装插件测试才能完全验证开关的独立性和操作性。)
◦ 观点: Obsidian 写东西时界面太乱 (这是用户对 Obsidian 默认界面的主观评价，无客观标准或公开数据支持。)

原文内容:

黑曜石写作时界面过于杂乱，需要一款能独立控制各功能、帮助专注写作的状态栏插件。

Word-Smith是专为Obsidian打造的无干扰写作套件，包含禅定模式、信箱遮罩、打字机滚动、单向锁定、语法高亮、写作检查、智能排版及状态栏等功能模块，所有功能均可单独开启或关闭。

https://github.com/Sadsnake1/word-smith…

⏰ 09:56 | ❤️ 20点赞 | 📝 87字 | 查看原文 →

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

Insight |
碳基信息漏斗丨
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💡 核心观点: AI时代创业壁垒消失，复制产品仅需低成本短时间。

可信度: 5/10 – 2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 过去投资人常问创业者“如果腾讯抄你，你的壁垒是什么？” (该现象在创投圈曾被广泛讨论（如媒体报道或行业报告可佐证），但“无数创业者感到冒犯”属于主观描述，无法量化验证。)
◦ 观点: 2026年投资人会问“用AI复刻产品需多长时间” (这是对未来趋势的推测，基于当前AI技术发展的想象，无客观事实依据。)
◐ 部分可验证: AI复刻产品仅需一个周末和几十美元Token (当前AI工具（如GPT-4、低代码平台）已能快速生成简单应用，但“复刻任意产品”的能力和成本需具体案例验证，且依赖技术迭代。)

原文内容:

想到一个魔鬼梗

过去，投资人最喜欢问创业者：

“如果腾讯抄你，你的壁垒是什么？你的护城河是什么？”

这句话曾经让无数创业者感到冒犯。

到了2026年，问题变成了：

“把你的产品截图扔给AI，Vibe Coding复刻一个需要多长时间？”

“你的护城河是什么？”

以前，你至少值得腾讯成立一个项目组来抄。

现在，你的竞争对手可能只需要一个周末，外加几十美元的Token。

过去的创业，是想办法让大厂觉得不值得抄。

那现在呢？

⏰ 08:52 | ❤️ 136点赞 | 📝 154字 | 查看原文 →

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

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💡 核心观点: 长鑫艰难获取奇梦达技术突破DRAM困境

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: 长鑫从Polaris和其母公司WiLAN手中买下奇梦达的内存专利，金额至今没有公开 (专利交易事实可通过公开报道或专利局记录部分验证，但具体交易金额未公开披露，属于商业机密，无法完全验证。)
✓ 可验证: 长鑫2019年量产19纳米DDR4，并开始探索HKMG、EUV和GAA等新技术 (量产信息和技术路线可通过长鑫官方公告、行业峰会报道（如GSA存储器峰会）及半导体行业分析报告验证。)
◐ 部分可验证: 奇梦达的46纳米技术从未量产，长鑫需自行完成从研发到量产的突破 (奇梦达破产及技术未量产可通过历史财经新闻（如2009年破产事件）验证，但长鑫内部研发细节属于未公开信息，需依赖行业专家或供应链间接佐证。)

原文内容:

长鑫这一路走过来，不容易的。

这条技术路线，走得并不轻松，技术源头在奇梦达。

这家从英飞凌分拆出来的欧洲存储巨头，在2008年完成了46纳米埋入式字线工艺的研发，眼看要投产，却赶上金融危机，DRAM价格断崖式下跌，2009年宣告破产，这套技术还没量产就被封存。此后遗产被拆散拍卖：华邦买走46纳米技术，转身退出标准型DRAM竞争去做利基市场；南亚科掉头投奔美光；尔必达买断了GDDR授权，而尔必达不久后被美光收购，这部分技术就此流入美光手中，成了日后对付长鑫的筹码。

专利的流转就更曲折了。2014年，英飞凌花约2.6亿欧元把奇梦达的专利打包买回，市场都在猜它要重返存储业，结果一年后它以不到两成的价格转手给了专利运营公司Polaris——2015年6月，3000万欧元，7000多项专利和申请，其中约5000项是美国专利。

2016年长鑫在合肥启动之后，就沿着这条线索一路追了回去，从Polaris和其母公司WiLAN手中买下奇梦达的内存专利，金额至今没有公开。

2019年5月的上海GSA存储器峰会上，公司第一次公开承认技术来源，拿到的是一千多万份DRAM技术文件、约2.8TB数据；同年底又签下那7000多项专利的许可，时间点卡在大规模交付之前。

不过买来的东西只能算起点。奇梦达的46纳米从未真正量产，长鑫拿到的是研发资料而非量产良率数据，最难的那一段没人替它走。从46纳米推进到19纳米、再到10纳米级，隔着三四代工艺和超过25亿美元的投入，靠的是全球招揽有经验的人才，配上先进制造装备，一代代往下压。同样买了这套技术的华邦，整整用了近十年才走出自己的模式。2019年9月，合肥产线量产19纳米DDR4，此后又开始了HKMG、EUV和GAA等新技术的探索。

那批专利的作用同样有边界。DRAM三巨头之间靠交叉授权维持均势，新进入者手上没有可供交换的筹码，量产日往往就是被诉日。买下奇梦达的专利，意味着被起诉时手里有东西可以反诉，能把一场必输的官司拖成一场可以谈的谈判。而这批专利在宣布时，已发布部分的平均剩余寿命只有约四年——真正买到的是一个窗口期，看自己的专利池能不能赶在窗口关上之前壮大起来。

大家都只看到如今的万亿市值，却忽视了过去这些年的生生死死。

存储行业的默会知识和know how是非常多的。偷工艺和技术路线，可以节约的资金和时间是天量级的。

⏰ 08:40 | ❤️ 72点赞 | 📝 766字 | 查看原文 →

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Berryxia.AI @berryxia

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💡 核心观点: 界面高级感源于细节规则的量化叠加与严格执行。

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: 有人把界面的“高级感”拆成了19条可执行规则 (可通过推文提到的开源项目“Make Interfaces Feel Better”的官方地址（评论区链接）直接查看具体规则内容，确认是否存在19条量化规则)
✓ 可验证: 该开源项目要求修复必须用项目现有的样式体系表达，不能另起一套 (项目文档或代码库中若包含相关贡献规范或样式约束说明（如README），即可验证此声明)
◐ 部分可验证: 审查时需用10%慢速回放动画并遍历交互状态，慢速下有问题则全速通常也有问题 (需实际测试项目提供的审查工具或流程，确认是否支持慢速回放功能，但“全速通常也有问题”的因果性需进一步实验验证)

原文内容:

终于有人下手和做了“高级感”具象话这件事！

有人把界面的“高级感”拆成了19条可执行规则。

这个开源Skill叫Make Interfaces Feel Better，核心观点很直接：优秀界面不是靠一两个亮点，而是无数小细节叠加出来的复利。

它把圆角匹配、阴影层级、动画可中断性、图标粗细、点击热区这些平时容易忽略的点，全部量化成可审查的规则。

更实用的是，它要求修复必须用项目现有的样式体系表达，不能为了润色另起一套。审查时还要求用10%慢速回放动画，并遍历所有交互状态，慢速下感觉不对的，全速时通常也有问题。

地址见评论区

⏰ 05:50 | ❤️ 24点赞 | 📝 198字 | 查看原文 →

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