【AI 奏折】2026年09月20日
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- 宝玉: AI助力《桃花源记》学习，真人朗诵提升理解体验。
- 向阳乔木: Tw93以匠人精神打磨产品，获全球认可且零差评。
- karminski-牙医: 黑客破解打印机固件，绕过原厂耗材限制恢复打印质量。
- karminski-牙医: Jev不适合高频交易，反买策略不成立。
- 李岳: GPT生成四位东亚女性在KTV聚会的CCD风夜拍图。
- 小互: 阿里Qwen3.8实时翻译支持多语种音文同步，延迟降至2.3秒
- Robinson · 鲁棒逊: 抽象理论需实践验证，适合高阶读者交流。
- iGeekbb: 室友深夜电竞影响他人睡眠引发宿舍矛盾。
- 小互: 腾讯开源WeVisDoc模型，图片直接转结构化Markdown。
- Gorden Sun: Meta用AI系统沉淀专家经验，提升决策效率与一致性。
- 李岳: GPT生成明艳古风贵女美妆特写图，强调绛樱流金妆容与精致服饰细节。
- 知识猫AI实验室: 微软Word免费接入GPT-6 Astra模型供用户使用。
- 冰河: 《万妖浮生录》制作精良，分镜细腻，堪称成熟佳作。
- iGeekbb: 网友识破消费PUA，拒绝物质与生存成本的对比绑架。
- GitHubDaily: Cumora实现多AI代理协同办公，像真人同事般分工合作。
- 李岳: WebCodex解决Codex额度耗尽问题，支持网页端操作本地项目。
- sitin: AI时代副业首选算力账号和测评号，紧跟趋势实现增长。
- 哥飞: 台湾市场高客单人群多，值得探索。
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宝玉 @dotey
Prompt Engineer, dedicated to learning and disseminating knowledge about AI, software engineering, and engineering management. | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: AI助力《桃花源记》学习，真人朗诵提升理解体验。
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: 使用ChatGPT pro（GPT 6 Astra）制作了陶渊明的《桃花源记》内容 (需实测访问推文中的在线网页（https://s.baoyu.io/files/peach-blossom-land-v2/index.html），确认是否包含AI生成内容及模型版本标注，但GPT-6 Astra是否为官方名称需进一步查证（截至当前公开信息，OpenAI未发布此版本）。)
- ◐ 部分可验证: 朗诵内容为央视李立宏老师真人录音，经转录加时间戳后提供给GPT (需核实网页中的音频是否与李立宏公开朗诵作品一致，且需确认时间戳处理逻辑是否如描述。但“转录提供给GPT”的具体技术细节无法直接验证。)
- ◦ 观点: “当年要是有AI，这篇课文理解背诵会更容易” (纯主观推测，无客观依据，属于个人对AI辅助学习效果的想象。)
原文内容:
我使用ChatGPT Pro（GPT 6 Astra）制作了陶渊明的《桃花源记》，记得点击右下角的"循文入境"按钮聆听朗诵。 朗诵内容并非AI生成，而是由央视李立宏老师真人演绎，我进行了转录并添加时间戳后输入GPT。 不禁遐想，若当年就有AI技术，这篇课文的解读与背诵想必会轻松许多。 在线网页地址：https://s.baoyu.io/files/peach-blossom-land-v2/index.html…
⏰ 11:20 | ❤️ 27点赞 | 📝 89字 | 查看原文 →
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: Tw93以匠人精神打磨产品，获全球认可且零差评。
可信度: 7/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；3项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: Tw93的Mole清理工具全球用户已覆盖128多个国家 (可通过Mole清理工具的官方网站、应用商店下载页面或官方发布的用户数据报告验证覆盖国家数量，但需确认数据来源是否权威且是否为最新统计。)
- ✓ 可验证: Tw93用Grok Bot做软件推广的案例精细度让人叹为观止 (推广案例的具体细节和效果属于个人经验分享，未提供公开数据或第三方佐证，无法直接验证其“精细度”或实际成效。)
- ◦ 观点: Tw93在独立开发者中“零差评”，给人“君子淡如水”的印象 (对个人声誉的评价属于主观观点，无法通过客观渠道验证“零差评”（差评可能未被公开或未被统计），且“君子淡如水”是感性描述。)
原文内容:
上周去杭州参加教育+AI大会，时间很短。 约了Tw93 （@HiTw93）、 卡比（ @jakevin7 ）、西元（@Levy_cheng）等好友见面。 提到Tw93，评价都是“德艺双馨”。 花好多年去打磨自己的系列产品，审美一流，尤其最近上架的Mole清理工具，全球用户已覆盖 128 多个国家。 最近他开始喜欢上研究增长，席间听了他用Grok Bot做软件推广的案例，精细度让人叹为观止。 现在有了AI，开发一个软件不难，难的是像匠人一样持续打磨、维护，还有怎么把产品卖出去。 X上有很多知名独立开发者，做的再好也会偶尔有争议，但Tw93真是零差评，给我君子淡如水的感觉。 吾辈楷模，Respect！
⏰ 07:53 | ❤️ 96点赞 | 📝 189字 | 查看原文 →
karminski-牙医 @karminski3
A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin. | 影响力: 36.92k万粉丝
💡 核心观点: 黑客破解打印机固件，绕过原厂耗材限制恢复打印质量。
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: 作者通过Fable-5.1成功破解了标签打印机固件，绕过了原厂耗材的RFID限制 (可通过查看提供的GitHub项目（http://github.com/ThreeDaPrint/niimbot…）验证代码和逆向过程，但需实际刷机测试才能完全确认功能有效性，且存在变砖风险。)
- ◐ 部分可验证: 打印机通过RFID检测第三方耗材并主动降速、降低打印质量 (需拆解原厂耗材和打印机硬件验证RFID芯片的存在及功能逻辑，或通过厂商公开技术文档确认，但后者通常不公开。用户反馈和逆向工程结果可作为间接证据。)
- ✓ 可验证: AI在逆向工程中承担了高难度任务（如ARM逆向、数学推导），人类仅负责物理操作 (项目细节中提到的AI具体参与程度（如代码贡献比例）无公开记录，属于开发者的主观描述，无法直接验证。)
原文内容:
看到了个Fable5.1弄的神奇项目, 是一个标签打印机的固件, 作者说他在速卖通上买了个热敏标签打印机, 然后打印机耗材用光了, 他就买了点第三方的热敏纸. 结果这个标签打印机很鸡贼, 耗材是有RFID的(让我想起了空气净化器的滤芯), 检测到不是自家产品, 就降速然后降低打印质量. 由于是RFID, 于是大家的人肉破解方法是把用光的耗材的卷轴(类似卷纸芯的那根塑料轴，里边有RFID芯片), 放到打印机旁边, 然后把第三方耗材的卷轴拆掉. 这样打印机就只能感应到原厂塑料轴, 就能继续打印了. 作者气不过于是用Fable-5.1尝试破解这个打印机固件, 然后经过几次刷机后, 就成功了. 我看了下repo细节, 有挺多好玩的地方, 首先Fable-5.1成功推导出了控制打印浓度的公式: darkness=renderer_input×coefficient, 然后定位了打印浓度在内存中的位置, 然后甚至利用了 Cortex-M0 汇编代码洞跳转技术把浓度重映射的动态逻辑缝合了进去, 彻底绕过了降速和降质限制. 比较黑色幽默的是整个过程 AI 负责搞定高难度的 ARM 逆向, 数学推导和汇编注入, 而人类由于长了眼睛和手, 于是负责提供物理执行力, 也就是按电源键和看纸上的字够不够黑. 从目前来看 AI 正在把逆向工程这种原本专属于极客的"重工业技术"彻底平民化了. 照这个趋势发展下去，硬件厂商精心设计的用来搞垄断的那些防伪和硬件锁啥的, 在人人可用的代码 Agent 面前, 基本就跟纸糊的一样了. 项目在这里: http://github.com/ThreeDaPrint/niimbot… (记得刷机就有变砖的风险, 谨慎操作) > #fable51 #AIAgent
⏰ 06:02 | ❤️ 734点赞 | 📝 495字 | 查看原文 →
karminski-牙医 @karminski3
A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin. | 影响力: 36.92k万粉丝
💡 核心观点: Jev不适合高频交易，反买策略不成立。
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:
- ◐ 部分可验证: Jev对于K线是欠拟合的 (需通过实际测试或查看Jev模型的性能数据来验证其对K线的拟合程度，但缺乏公开的具体数据或官方说明。)
- ✓ 可验证: 100%负相关是超强泛化，不可能做到 (根据统计学和机器学习理论，100%负相关在实际中几乎不可能实现，这一声明可以通过学术资料或相关领域专家验证。)
- ◦ 观点: 70ms连火车票都抢不到 (这是夸张的比喻，用于强调高频交易对速度的要求，但无法直接验证其与火车票抢票速度的具体关联。)
原文内容:
觉得能用Jev做高频交易的老铁大概率不懂什么是泛化. 可能也不懂什么是高频量化. 尤其是觉得如果Jev亏, 那么反着买就赚的. Jev 本身对于K线是欠拟合的. 只有当Jev能做到100%负相关, 才能反着买. 100%负相关是超强泛化了,不可能做到, 即使每次交易都亏钱, 都不能说是100%负相关. 另外, 别说高频了, 70ms 怕不是连火车票都抢不到哟...
⏰ 05:14 | ❤️ 156点赞 | 📝 124字 | 查看原文 →
李岳 @liyue_ai
提示词工程师 | AI实战派
分享AI资讯 | 评测AI工具
发布AI教程 |拆解AI变现案例
公众号：李岳AI
合作+V：liyue071714118 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: GPT生成四位东亚女性在KTV聚会的CCD风夜拍图。
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: GPT Image 2.5能够生成玫瑰香槟粉CCD风图片 (需实测或查看GPT Image 2.5的官方功能说明以确认其是否支持生成特定风格的图片（如CCD风），但“玫瑰香槟粉”等细节可能依赖用户主观描述，无法完全客观验证。)
- ✓ 可验证: 提示词描述了四位东亚女性在KTV包间的场景，包括服装颜色、动作和构图要求 (提示词内容本身是公开文本，可直接验证其存在和具体描述，但生成结果是否符合要求需实测，属于部分验证。)
- ◐ 部分可验证: 生成的图片需满足9:16全身群像、人物高低错落等构图要求 (生成结果是否完全符合提示词的构图要求需通过实际输出图片验证，但提示词本身的可执行性取决于模型能力，未公开生成结果时无法完全验证。)
原文内容:
GPT Image 2.5生成玫瑰香槟粉CCD风图片。 提示词（欢迎返图）： 玫瑰香槟粉 CCD 闪光夜拍，四位年轻成年东亚女性在高级 KTV 私人包间聚会，分别穿深莓红、香槟粉、黑玫瑰和珍珠裸粉修身造型。两人碰杯，一人坐在沙发上，一人靠吧台回头微笑，动作自然，不排成一排。9:16 全身群像，人物高低错落，保持每个人的上围、腰线和腿部都清楚可见。
⏰ 00:44 | ❤️ 39点赞 | 📝 123字 | 查看原文 →
小互 @xiaohu
带你了解全球最前沿科技、AI动态…
AI 精华，讲到你懂：https://best.xiaohu.ai | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 阿里Qwen3.8实时翻译支持多语种音文同步，延迟降至2.3秒
可信度: 10/10 – 3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: Qwen3.8-LiveTranslate 支持流式区分多位说话人并保留各自音色 (可通过官方演示视频或实测验证多人对话场景的音色保留效果，但需依赖阿里提供的具体测试数据或第三方评测确认技术细节。)
- ✓ 可验证: 译文平均落后原话时间从2.8秒降至2.3秒（FLEURS测试） (可通过阿里公开的FLEURS测试报告或独立复现实验验证延迟数据，但需确认测试环境一致性。)
- ✓ 可验证: 支持60种语言的音频输入和文本输出，29种语言的语音输出 (语言覆盖范围可直接通过官方文档或API支持列表验证，但需实际测试小语种功能完整性。)
原文内容:
阿里发布 Qwen3.8-LiveTranslate实时语音翻译模型： 一边听、一边译、一边说 这次升级集中在四项能力： 分清谁在说话：流式区分多位说话人，并让译文语音尽量保留各自音色； 原文译文同步出现：同一条数据流同时返回源语言识别结果与目标语言译文，便于字幕核对与内容整理； 用前文和画面消歧：结合长上下文与静态图像帧，处理指代、专名和同音词； 减少流式等待：把音频和文字交替放进同一条处理流，复用已经听过的音频和已经生成的译文；在 FLEURS 测试中，译文平均落后原话的时间从上一代的 2.8 秒降到 2.3 秒。 种支持与覆盖范围 系统对不同语种提供三种能力： 音频输入 · 60 种：可以把这些语言作为源语音送入模型； 文字输出 · 60 种：可以返回这些目标语言的翻译文本； 语音输出 · 29 种：只有这个子集可以进一步合成目标语言语音。
⏰ 23:55 | ❤️ 152点赞 | 📝 283字 | 查看原文 →
Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt
Insight |
碳基信息漏斗丨
Believable. Reliable. | 影响力: 28.16k万粉丝
💡 核心观点: 抽象理论需实践验证，适合高阶读者交流。
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:
- ◦ 观点: 实践是检验真理的唯一标准 (这是一句哲学命题，属于主观观点或理论主张，无客观事实依据，无法通过公开渠道直接验证真伪。)
- ◐ 部分可验证: 该内容概念较多、抽象跳跃，对没有基础的人不太友好 (需实际阅读原文才能验证其复杂性，但“不友好”是主观判断，取决于读者背景，故仅部分可验证。)
- ◐ 部分可验证: 该内容与汤质看本质的书类似，且均被李继刚推荐过 (需查证李继刚是否推荐过两者，并对比内容相似性。推荐记录可能公开，但“类似”是主观判断。)
原文内容:
实践是检验真理的唯一标准 ， 翻了一下，内容挺有意思的， 不过阅读有门槛，概念比较多，有一些抽象和跳跃，对于没有基础的人来说，不太友好。 我大概能理解李继刚为什么推荐了，有点类似高手过招的味道，高手交流，一点就通，很多逻辑意象一下就连起来了。 忽然想到，这个内容，和汤质看本质的书，有点像，也是李继刚推荐过的。
⏰ 23:19 | ❤️ 73点赞 | 📝 132字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: 室友深夜电竞影响他人睡眠引发宿舍矛盾。
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:
- ✓ 可验证: 大一刚开学匹配到奇葩室友，倒腾台式电脑占六人桌三个位置 (该声明描述的是个人经历和主观感受（如“奇葩室友”），且涉及未公开的宿舍具体场景，无法通过公开渠道验证。)
- ◐ 部分可验证: 室友玩游戏大吵大闹导致神经衰弱 (噪音干扰可通过宿舍管理规定或第三方记录（如监控、投诉记录）部分验证，但“神经衰弱”属于主观健康描述，无法客观验证。)
- ◦ 观点: 当代大学宿舍的主要矛盾是室友睡眠需求与深夜电竞行为的冲突 (这是对普遍现象的概括性观点，缺乏具体数据或权威统计支持，属于主观判断。)
原文内容:
大一刚开学匹配到奇葩室友，倒腾台式电脑占六人桌三个位置，玩游戏还大吵大闹，忍了他一晚上神经衰弱受不了了。 当代大学宿舍的主要矛盾，是室友日益增长的优质睡眠需要，和个别同学深夜电竞精神之间的矛盾。
⏰ 22:59 | ❤️ 21点赞 | 📝 89字 | 查看原文 →
小互 @xiaohu
带你了解全球最前沿科技、AI动态…
AI 精华，讲到你懂：https://best.xiaohu.ai | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 腾讯开源WeVisDoc模型，图片直接转结构化Markdown。
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:
- ✓ 可验证: 腾讯开源微信的端到端文档解析模型 WeVisDoc (可通过腾讯或微信的官方开源平台（如 GitHub）查看仓库及开源协议，确认模型是否存在及开源状态。)
- ◐ 部分可验证: WeVisDoc 支持整页图片直接转 Markdown，无需分步裁剪标题、正文等 (需实测或查看官方演示/文档验证功能是否如描述，但部分细节（如“完整页面输出”）可能依赖具体案例。)
- ◐ 部分可验证: 模型保留复杂文档结构（如公式转 LaTeX、表格转 HTML）并恢复阅读顺序 (需测试复杂文档（含公式、表格）的输出结果，但结构还原效果可能因文档类型而异，需抽样验证。)
原文内容:
腾讯开源微信的端到端文档解析模型 WeVisDoc 一张图片直接出 Markdown WeVisDoc，有 2B 和 4B 两个版本 主要功能特点： 整页图片直接转 Markdown：输入一张文档页面图，模型一次输出完整页面，不需要先把标题、正文、表格和公式分别裁出来。 保留复杂文档结构：正文转成普通 Markdown，公式转成 LaTeX，表格转成 HTML，并按页面内容恢复阅读顺序。 单模型完成解析：版面理解、文字识别、公式识别和表格重建都由同一个视觉语言模型完成，不需要另外部署版面检测器和 OCR 引擎。 提供 2B 与 4B 两个版本：2B 更适合资源有限或清晰页面较多的场景；4B 在拍照、翻拍等退化页面上更有优势。
⏰ 22:56 | ❤️ 87点赞 | 📝 205字 | 查看原文 →
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: Meta用AI系统沉淀专家经验，提升决策效率与一致性。
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: Meta开发了一款专门承接专家经验的AI助手，用于解决企业内部经验沉淀问题。 (Meta官方可能发布过相关AI工具的介绍或案例研究（如工程博客、技术白皮书），但具体功能细节和内部实施效果需进一步核实。)
- ◐ 部分可验证: 该系统通过拆分规则与分析步骤、分级存储知识、真人把关和自动修正机制提升效率。 (技术逻辑符合AI知识管理系统的常见设计思路，但具体实现（如“无需重新训练模型”）需依赖Meta公开的技术文档或演示验证。)
- ✓ 可验证: 该方案将专家评估时间从几天缩短到几分钟，并减少重复性工作。 (涉及内部业务数据，除非Meta提供具体案例或第三方独立报告，否则无法验证实际效果。)
原文内容:
Meta分享如何搭建“组织的第二大脑”：难道这就是Meta蒸馏员工的经验？ 大公司里往往存在一个普遍痛点：很多宝贵的业务经验只存在于少数资深专家的脑子里，平时没有系统地沉淀下来。遇到复杂的合规、法务或风控审查时，业务人员只能反复去问专家。这不仅导致专家每天要花大量时间回复重复的基础问题，不同专家的答复尺度有时还会出现偏差。 为了解决这个问题，Meta 开发了一款专门承接专家经验的 AI 助手。这个系统的核心思路主要体现在几个方面： · 把规则与分析步骤拆开存放：Meta 把企业内部沉淀下来的立场文件、词汇表做成结构化文档，规定 AI 知道什么；另外再单独写好一套分析流程，规定 AI 遇到问题该怎么一步步思考。这样一来，改动公司政策只要更新文档，调整分析逻辑只需要调整流程，两者互不干扰。 · 常用经验与参考资料分级：高频使用的核心决策标准直接做成随时调用的知识库；而具体的产品参数、历史案例等低频参考材料，则在需要时再去临时检索，避免海量杂乱信息干扰 AI 的判断。 · 随时让真人把关：AI 遇到模糊不清、缺乏证据或难以定夺的场景时，会主动停下来请专家做裁决，防止系统盲目给出结论。 · 无需重新训练模型就能自我升级：系统内部搭建了一套自我修正机制。当专家指正了 AI 的某项错误时，系统会自动排查这是资料缺失还是分析步骤问题，并自动生成修改方案完成测试。测试通过后，这次修正会被沉淀为测试题，确保 AI 以后再遇到同类场景不会犯同样的错，也不用每次都花高昂成本去重新训练大模型。 从落地效果来看，这套方案帮专家把日常评估时间从几天缩短到了几分钟。AI 承担了绝大部分标准化工作，专家得以把精力集中在真正复杂、需要人为经验做决断的疑难案例上。 全文：
⏰ 22:48 | ❤️ 23点赞 | 📝 615字 | 查看原文 →
李岳 @liyue_ai
提示词工程师 | AI实战派
分享AI资讯 | 评测AI工具
发布AI教程 |拆解AI变现案例
公众号：李岳AI
合作+V：liyue071714118 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: GPT生成明艳古风贵女美妆特写图，强调绛樱流金妆容与精致服饰细节。
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: GPT Image 2.5能够生成古风人像“花开富贵” (需实测GPT Image 2.5是否具备该功能，但无公开官方文档明确说明其版本或生成能力细节。)
- ✓ 可验证: 提示词中描述的“绛樱流金水光妆”包含樱红粉、玫瑰金和蜜桃珠光等具体妆效 (妆容效果依赖AI生成的主观呈现，无客观标准或实物对照验证。)
- ◦ 观点: 生成图像需符合“人物第一眼必须漂亮、明艳、有富家千金感，胸线明显”等主观要求 (审美标准为推文作者的主观需求，无客观验证依据。)
原文内容:
GPT Image 2.5生成古风人像：花开富贵。 提示词（欢迎返图）： 主题风格： 古风贵女高传播美妆特写 身份气质： 富家千金，明艳、娇贵、鲜活、精致 妆感目标： 绛樱流金水光妆 五官方向： 明艳古典美人脸，柔媚长杏眼，眼尾轻扬，面中饱满，鼻唇精致，唇珠清晰 发型与发饰方向： 乌发高挽半披，樱红宝石花钗、细金流苏、珍珠小步摇 服装方向： 绛樱红齐胸襦裙，搭配奶油白刺绣抹胸内层与浅金薄纱披帛 场景方向： 明亮花窗 / 白墙樱枝 / 金色妆镜 / 春日暖白光 镜头方向： 美妆特写，正面轻侧身，眼神直接看向镜头 画幅比例： 9:16 创意自由度： 标准 补充要求： 妆容使用樱红粉、玫瑰金和蜜桃珠光，面中腮红明显，鼻尖与唇峰高光清晰，搭配樱桃红玻璃唇；人物第一眼必须漂亮、明艳、有富家千金感，胸线明显。背景以暖白和浅木色平衡红色，禁止整图泛红。
⏰ 22:14 | ❤️ 38点赞 | 📝 283字 | 查看原文 →
知识猫AI实验室 @geekcatx
10年+大厂程序员｜AI内容工程师
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学习/咨询/合作 vx:gnipbao | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 微软Word免费接入GPT-6 Astra模型供用户使用。
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: Word可以免费用上GPT-6 Astra (需通过提供的下载链接或微软/OpenAI官方渠道确认功能是否存在及免费范围，但“GPT-6 Astra”是否为官方命名或真实版本尚未广泛证实。)
- ◐ 部分可验证: 登录OpenAI用户（包括免费用户）可使用GPT-6 Astra，支持Skills和插件 (需验证OpenAI账户权限是否关联Word功能，且“Skills/插件支持”需实测或官方文档佐证，目前缺乏公开细节。)
- ✓ 可验证: 目前只有Word接入了GPT-6 Astra，其他全家桶产品未来可能接入 (“只有Word接入”需官方产品列表确认，而“全家桶指日可待”属于推测性表述，无时间表或官方声明支持。)
原文内容:
兄弟们，Word居然能免费使用GPT-6 Astra了！微软这次真是支棱起来了。 听说只要登录OpenAI账号（包括免费账户），就能用上Skills功能、插件支持，还能选择GPT-6 Astra模型。目前只有Word接入了这个功能，不过全家桶其他应用上线也是早晚的事。就是不知道具体额度有多少，有需求的兄弟可以先去试试看。 下载地址： https://chatgpt.com/apps/word/
⏰ 21:54 | ❤️ 72点赞 | 📝 87字 | 查看原文 →
冰河 @binghe
爱技术，爱赚钱，爱分享！
分享 赚钱项目 ｜打破信息壁垒 ｜副业避坑
能拆解的赚钱项目才有意义
知识星球社群/公众号：“钱来有道”
小宇宙 |Podcasts |QQ音乐 播客 “钱来有道”
搞钱训练营 http://qianlai.flowus.cn | 影响力: 44.02k万粉丝
💡 核心观点: 《万妖浮生录》制作精良，分镜细腻，堪称成熟佳作。
可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；3项为观点陈述
事实核查:
- ◦ 观点: 《万妖浮生录》是AI漫剧中制作最精良、分镜与动作拆解最细腻的作品。 (该声明基于个人主观评价（如“最精良”“最细腻”），无客观量化标准或公开对比数据支持。)
- ◐ 部分可验证: 第七集里的打斗拆片时连瑕疵都找不到。 (可通过实际观看第七集打斗片段验证是否存在瑕疵，但“瑕疵”定义因人而异，需依赖主观判断。)
- ◦ 观点: 该作品已不能称为AI作品，更像是成熟的佳作。 (比较性表述（如“更像成熟佳作”）涉及主观标准，且“AI作品”与“传统作品”的界限无客观定义。)
原文内容:
《万妖浮生录》这部AI 漫剧，是我看过所有漫剧中制作最精良，分镜与动作拆解最细腻的作品。 故事的立意也非常的高级。没看过的兄弟们，可以看看，能学到不少东西，第七集里的打斗，拆片看的时候，连瑕疵都找不到。 已经不能称为 AI 作品了，更像是成熟的佳作。作者：九重楼
⏰ 21:50 | ❤️ 37点赞 | 📝 107字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: 网友识破消费PUA，拒绝物质与生存成本的对比绑架。
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: “一台 iPhone 18等于一万斤粮食” (需对比iPhone 18（假设为未来型号）的官方售价与当前粮食（如大米）市场价格换算，但iPhone 18未发布且粮食价格可能波动，需估算。)
- ◐ 部分可验证: “一套房子可以换多少粮食” (需明确具体城市/地区的房价和粮食单价，但不同区域差异大，需限定条件才能验证。)
- ✓ 可验证: “一万斤粮食才能住三天ICU” (ICU费用因病情、地区、医院等级差异极大，且粮食价格波动，无法直接对应换算。)
原文内容:
发现网友们都开窍了，你这种“一台 iPhone 18等于一万斤粮食”已经是 PUA 不到他们了。 爹味愧疚式的教育没用了，因为他们会马上恶意联想：一套房子可以换多少粮食、一万斤粮食才能住三天ICU、三折叠可以换 3 万斤、一杯奶茶能买三斤米。
⏰ 21:40 | ❤️ 173点赞 | 📝 89字 | 查看原文 →
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: 0万粉丝
💡 核心观点: Cumora实现多AI代理协同办公，像真人同事般分工合作。
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:
- ✓ 可验证: Cumora 是一个团队聊天 AI 工具，支持 Agent 和人在同一通讯录中私聊、拉群，并共用看板和日历。 (可通过 GitHub 仓库（http://github.com/yetone/cumora）的 README 或官方文档验证功能描述是否属实。)
- ◐ 部分可验证: Agent 能主动认领看板任务、收发真实邮件，且具有人设和记忆功能。 (需通过实际部署或测试验证具体功能实现，如邮件收发和任务认领逻辑；部分高级功能（如“记忆”）可能依赖具体配置或未公开的实现细节。)
- ✓ 可验证: 本地部署时，密钥留在用户机器上，不经过服务器，支持 10 种本地引擎（如 Claude Code、Gemini CLI）。 (GitHub 仓库的代码或文档应明确列出支持的引擎列表和密钥处理逻辑，可直接检查。)
原文内容:
同时跑三四个 Agent，每个占一个终端窗口，谁做到哪一步得挨个切过去看，同事想插句话都没地方插。 Cumora 是 yetone 做的一个团队聊天 AI 工具，Agent 和人在同一个通讯录里，能私聊、能拉群，看板和日历也是共用的。 Agent 在里面不是问一句答一句，每个有自己的人设和记忆，会主动认领看板上的任务，还能收发真实的邮件。 GitHub：http://github.com/yetone/cumora 几个 Agent 在一个群里不会互相踩，一条回复如果基于的是过时消息，服务器会先扣住，让它看完新消息再决定发不发。 任务认领也是原子的，一件事只归一个 Agent，不会两个同时上手改同一处。 大脑有两种接法，用官方云端跑，或者在自己的 Mac 或服务器上配一条命令，让本地的 Claude Code、Codex、Gemini CLI 来当脑子，本地引擎认 10 种。 后一种密钥留在自己机器上，不经过服务器。有桌面版、网页版，iOS 在 TestFlight 测试，代码全开源，自己部署要准备 Postgres 和 Redis。 想让手上这几个 Agent 像同事一样在一个群里配合的，这个形态我觉得顺，自己只管盯着群聊就行。
⏰ 21:30 | ❤️ 39点赞 | 📝 314字 | 查看原文 →
李岳 @liyue_ai
提示词工程师 | AI实战派
分享AI资讯 | 评测AI工具
发布AI教程 |拆解AI变现案例
公众号：李岳AI
合作+V：liyue071714118 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: WebCodex解决Codex额度耗尽问题，支持网页端操作本地项目。
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: WebCodex可以解决Codex额度耗尽的问题 (需实测或查看WebCodex官方文档/功能说明，确认其是否具备替代Codex额度的能力，但缺乏直接公开的官方声明或第三方验证。)
- ◐ 部分可验证: WebCodex允许通过网页端ChatGPT操作本地项目 (需测试WebCodex是否实际支持与本地项目的交互功能，但具体实现细节可能依赖用户环境或未公开的技术文档。)
- ◦ 观点: 跟随教程操作可在5分钟内完成WebCodex配置
原文内容:
兄弟们，昨天有兄弟私信webCodex怎么使用。 今天给大家把教程写出来了，还是比较简单的。跟着教程操作，不到5分钟就搞定。 WebCodex主要是可以解决Codex额度耗尽，可以继续使用网页端的ChatGPT继续干活，而且可以操作本地项目。 对于额度不够用的兄弟可以尝试一下。
⏰ 21:29 | ❤️ 117点赞 | 📝 97字 | 查看原文 →
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时代副业首选算力账号和测评号，紧跟趋势实现增长。
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: 跟AI算力相关的副业（如GPT账号、Claude账号等）没门槛、上手快、有复购 (账号售卖和复购模式可通过电商平台或社群交易观察，但“没门槛”“上手快”需依赖个人操作体验，且“复购率”无公开数据支持。)
- ✓ 可验证: 公众号AI测评号通过商单实现月入10W收益 (个人收益案例缺乏公开证据（如收入截图、合同等），商单报价和行业需求虽可通过广告平台部分验证，但具体案例无法核实。)
- ◦ 观点: AI出海业务本质是卖算力，但产品化为工作流 (对业务模式的定性属于主观解读，未提供具体产品或服务案例，无法验证其普遍性。)
原文内容:
不少同学来问我，做副业项目比较推荐的是啥，我简单说几句最近的情况 一种就是跟 AI 算力相关的，不管是 gpt 账号，Claude 账号，还是各种 xxx AI 账号，这个毫无疑问，没门槛，上手快的，有复购，需要了解整个流程技术，唯一搞定流量，这个不用说 一种是公众号 AI 测评号，各种AI 工具测评，详细流程，植入软广，目前不管是 Twitter 还是公众号，各个大厂大模型需要发布，AI 来了，各种层出不穷的产品都需要推广，这个时候商单啥的相对容易很多，我最近 几个朋友，都拿到月入 10W 的收益。 很多人知道我最近做 AI出海，以外有啥不一样，做出海各种套壳，本质上也是一种卖算力，只是变成了工作流，更产品化而已 这两个赚钱密码，反正该说的都说了，AI 时代，反正大家做的事情一定要跟 AI 强相关。 判断你的业务是不是好业务，就是看大模型的反正你是开心还是不开心 比如 gpt6 发布了，比如 gpt images2.5 发布了，你是开心还是兴奋还是觉得无所谓，还是觉得影响了你。 希望大家人人都能拥抱 AI，紧跟 AI，一起实现 10 倍增长！
⏰ 19:54 | ❤️ 230点赞 | 📝 342字 | 查看原文 →
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: 台湾市场高客单人群多，值得探索。
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: 台湾市场有高客单人群多 (需通过市场调研数据或消费统计报告验证高客单价人群比例，但无直接公开数据支持推文中的具体描述。)
- ✓ 可验证: 某出海产品在中国台湾获得两笔高价订单 (订单信息属于内部业务数据，未提供具体产品名称或交易记录，公众无法独立验证。)
- ✓ 可验证: 两名台湾用户通过谷歌搜索访问并完成高价订单 (用户来源和购买行为依赖推文作者单方陈述，缺乏公开访问的流量或交易日志作为证据。)
原文内容:
台湾市场，真的值得去探索下，高客单人群多台湾市场，能接受，能支付高客单价人群不少的。 这是哥飞的一个出海产品，这两天来自于中国台湾用户的两笔高价订单。 这两个用户都是通过谷歌搜索进来的，一个是7月注册，今天付款，一个是昨天注册昨天付款。
⏰ 20:05 | ❤️ 57点赞 | 📝 104字 | 查看原文 →
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