【AI 奏折】2026年10月13日
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- 歸藏(guizang.ai): 用Anatomy技能制作独特等轴动画科普芯片制造过程。
- 向阳乔木: 开源中文语音数据集助力TTS开发，含多维度标注。
- Robinson · 鲁棒逊: 养老金制度是代际剥削的庞氏骗局，崩溃风险随增量消失加剧。
- huangserva: 开源AI雷达提前捕获爆款，自动化筛选立项干货
- Geek: JSON描述生成可交互动画架构图，支持多种图表类型。
- huangserva: 推主盛赞岚叔AI绘图品质极佳并分享提示词。
- Orange AI: 字节世界模型可实现多场景虚拟互动与模拟学习。
- 铁锤人: 微信输入法安卓版引擎移植到Linux，支持云候选和词库同步。
- 铁锤人: 游戏消磨解决现实问题的耐心，使人逃避缓慢复杂的人生挑战。
- 铁锤人: 为用Claude精心准备却因虚拟卡支付可能前功尽弃。
- Orange AI: 金钱比物资更能有效扶贫，人类却更愿投资AI而非解决贫困。
- GitHubDaily: 可视化编程项目让AI工作流程像办公楼一样生动直观。
- 向阳乔木: 抖音晚会AI技术进步显著，演出环节广泛应用。
- Frank Wang 玉伯: 优秀产品应做减法，共享极简agent胜于独立应用。
- Yihui: 多语言宣传视频受海外用户欢迎，可推广产品新增语言支持。
- AI Will: 三大科技巨头接近或已实现递归式自我改进AI技术。
- GitHubDaily: SwiftUI Pro可精准检测大模型生成的SwiftUI代码问题。
- dontbesilent: 学习速度比业务收入更能决定成功。
- 宝玉: AI初创急需兼具技术理解力和优质内容创作能力的复合型人才。
- 铁锤人: 阿波罗11号导航源码公开于GitHub，含趣味注释和点火程序。
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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: 用Anatomy技能制作独特等轴动画科普芯片制造过程。
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: Anatomy 是这周最火的 Skill (需通过社交媒体热度数据或官方统计工具验证“最火”的排名，但“Skill”的具体定义和范围可能不明确。)
- ✓ 可验证: Anatomy 能将复杂的机械结构变成独特的等轴立体动画 (可通过官方演示、用户案例或实际测试验证该功能是否支持此类动画效果。)
- ◐ 部分可验证: 结合 Grok bot 和即梦生成的图片/视频制作了“芯片是如何制造的”科普视频 (需查看视频成品是否真实存在并标注工具来源，但工具协作流程可能涉及主观操作。)
原文内容:
Anatomy 应该是这周最火的 Skill 能将复杂的机械结构变成一个风格非常独特的等轴立体动画。 然后我在想，用这个风格做那种科普视频是不是很爽？ 于是结合了 Grok bot，还用即梦生成了一些图片和视频， 最后用这个 skill 做了个“芯片是如何制造的”科普视频，讲解得挺清楚的
⏰ 00:17 | ❤️ 24点赞 | 📝 102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: 开源中文语音数据集助力TTS开发，含多维度标注。
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: 中文语音数据集包含218人的8万多条语音，标注信息包括情感、性别、年龄、母语口音，字音准确率98%以上 (数据集的规模和标注信息可通过公开的数据集文档或下载后的元数据验证，但”字音准确率98%以上”需依赖标注方提供的质检报告或第三方复测，若无公开质检细节则部分不可验证。)
- ◐ 部分可验证: 数据集经过专业标注和严格质检 (若数据集提供方公开标注流程、质检标准或第三方认证（如ISO标准），则可部分验证；若无具体说明或仅自称”严格”，则缺乏客观依据。)
- ✓ 可验证: F5、Spark、IndexTTS2等开源TTS模型需要中文语音参考合成 (可通过查阅这些模型的官方文档（如GitHub仓库的README或论文）直接验证其输入要求，属公开技术信息。)
原文内容:
发现一个中文语音数据集，录制了一共218 个人的 8万多条语音。 情感中性，有性别，年龄，母语口音等标注，字音准确率 98% 以上，经专业标注和严格质检。 发现开源的F5、Spark、IndexTTS2都需要一段中文语音做参考合成 TTS。 自己录又比较麻烦，这样就省事儿多了。 为给 Qiaomu Reader 加上电子书朗读功能研究发现的。 地址见评论区
⏰ 22:41 | ❤️ 97点赞 | 📝 114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: 养老金制度是代际剥削的庞氏骗局，崩溃风险随增量消失加剧。
可信度: 6/10 – 2项需进一步确认；3项为观点陈述
事实核查:
- ◦ 观点: 每个成熟文明都会陷入跨代际的庞氏结构——每一代人都在向下一代透支未来。 (该声明属于对文明发展的宏观概括，缺乏具体的量化数据或历史案例支撑，属于主观观点而非可验证的事实。)
- ◐ 部分可验证: Boomers（二战后一代）通过技术垄断和金融霸权攫取超额利润，并沉淀为房地产、股权资产等存量财富。 (二战后发达国家经济扩张和财富积累有历史数据支持（如美国GDP增长、资产价格趋势），但“技术垄断”“金融霸权”等表述涉及主观价值判断，且未明确界定“Boomers”的具体范围。)
- ◐ 部分可验证: 存量财富持有者（Boomers）通过制度安排对年轻劳动者建立永久性抽租机制。 (部分国家存在养老金代际转移、高房价等可验证现象（如OECD养老金报告），但“抽租机制”属经济学隐喻，制度设计的“永久性”无法直接验证。)
原文内容:
关于社保和养老金 Renew 全世界的年轻人，都面临同一个问题 每个成熟文明， 都会陷入跨代际的庞氏结构 ——每一代人都在向下一代透支未来。 以Boomers为例，二战后，他们位于全球价值链顶端，凭借技术垄断和金融霸权攫取超额利润。这些利润沉淀为一代人的存量财富:房地产、股权资产、优质教育资源。 当全球套利空间收窄,存量财富持有者（Boomers）将剥削对象转向内部:通过精心设计的制度安排——对新进入系统的年轻劳动者建立永久性抽租机制。 这是时间维度上的庞氏骗局。 只要人口增长、生产率提升、或找到新的被剥削群体,系统就能维持运转。一旦增量消失,结构性崩溃则不可避免。 历史上的教训: 不是改革,就是革命。
⏰ 22:34 | ❤️ 21点赞 | 📝 245字 | 查看原文 →
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
Official X channel of SERVASYY LLC | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 开源AI雷达提前捕获爆款，自动化筛选立项干货
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: 该开源项目能比 Google Trends 早 1~14 天截流 AI 选题和独立出海趋势 (需实测对比该工具与 Google Trends 的数据捕获时间差，但项目开源后可通过历史数据回溯部分验证。目前无公开第三方对比报告。)
- ✓ 可验证: 该系统曾捕获 Strata 项目（9 天狂揽 7700 星）的第一天动态 (Strata 项目的 GitHub 星数增长记录和创建时间可公开查询，但需验证该工具是否确实在第一天捕获（需查看工具日志或作者提供证据）。)
- ◐ 部分可验证: 工具通过筛选“60 天内从未出现过的新名词”实现抗噪提炼 (算法逻辑可通过代码审查验证，但“抗噪”效果需实测对比其他监控工具，主观性较强。)
原文内容:
难怪 Jason 这几天微信被加到手软，终于被大家“逼”得开源了！ 今天把这套项目底层完整研究了一遍： 这是目前做 AI 选题、做独立出海最聪明、也最敏锐的开源“早鸟信号雷达”！ 很多人好奇哪来那么多第一手素材，其实真不能靠人工肉身刷推，得靠这套自动化系统在打“降维时间差”： 比 Google Trends 早 1~14 天截流 传统 SEO 工具全是被动收录，等词条上榜黄花菜都凉了。 这套雷达直接去 X 核心圈、HuggingFace 和 GitHub Breakout 捕获第一手爆款（前阵子 9 天狂揽 7700 星的 Strata项目，第一天就被它捕获到了） 极其克制的“抗噪提炼” 市面上的监控脚本天天报垃圾信息，而它只抓“60 天内从未出现过的新名词”，配合 Agent 自动过判词逻辑，筛选出来的全是可以直接立项的干货。 完美的 Agent 上游“天眼” 前端负责嗅探爆点，后端无缝喂给内容/开发工作台，从早鸟线索到 Agent 创作全链路自动化打通。 以后不用再去买那些又贵又滞后的海外词库了，装上就是一台全自动的 AI 爆款雷达。 刚过 300 星，趁作者还没反悔赶紧 Fork！
⏰ 22:21 | ❤️ 46点赞 | 📝 327字 | 查看原文 →
Geek @geekbb
在家居士 | 素食者 | 马拉松爱好者 | 省钱小能手 | 搭技术资深学者 | 科技宅 | 更新狂 | 🆅 六边型战五渣 | Geek Lite ➮ @QingQ77 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: JSON描述生成可交互动画架构图，支持多种图表类型。
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: 用一段 JSON 描述生成可交互、可导出为 SVG/PNG/GIF/MP4 的动画架构图 (可通过 GitHub 仓库（https://github.com/Aryanutkarsh/SeeCode）验证 JSON 描述生成图表的功能，但需实测确认导出格式和交互性是否完全支持。)
- ◐ 部分可验证: 支持 45 种图表类型加 15 个变体，包括架构图、时序图、ER 图等 (GitHub 仓库可能列出支持的图表类型，但需实测或查阅文档确认具体数量和功能完整性。)
- ✓ 可验证: 模型不用 SVG，仅通过 30 到 150 行 JSON 描述即可生成图表 (GitHub 仓库的示例或文档可直接展示 JSON 描述的简洁性和生成逻辑，无需依赖 SVG。)
原文内容:
我太喜欢这种风格了——只需用一段JSON描述，就能让编码代理生成可交互、可导出为SVG/PNG/GIF/MP4的动画架构图。 我用Codex + Deepseek-V4.1-Flash生成了一张Hysteria2代理原理及完整请求链路的示意图，效果惊艳。 模型无需处理SVG，仅需30到150行JSON就能清晰定义组件及其连接方式，剩下的布局、连线路径、标签定位、排版和动态效果全部交给渲染器处理。 支持45种图表类型和15种变体，涵盖架构图、时序图、ER图、看板、甘特图、桑基图、Wardley地图等，甚至能用等距视角的基本模块拼出椅子、笔记本、汉堡和街道场景。 https://github.com/Aryanutkarsh/SeeCode…
⏰ 11:14 | ❤️ 269点赞 | 📝 143字 | 查看原文 →
huangserva @servasyy_ai
古早程序员 | AI出海 | 自由职业
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15年前 freelance 起步 → 连续创业者 → 亏过1个亿，逆风翻盘中
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💡 核心观点: 推主盛赞岚叔AI绘图品质极佳并分享提示词。
可信度: 7/10 – 4项需进一步确认；1项为观点陈述
事实核查:
- ◐ 部分可验证: Qwen Image2.1支持3:4比例的2K分辨率图像生成 (需通过实际测试或官方文档确认模型是否支持该分辨率及比例，但缺乏公开技术文档直接引用。)
- ◐ 部分可验证: 提示词中的描述（如”photorealistic”、”Japanese photo style”）可生成对应风格的图像 (需实测模型输出是否匹配提示词要求，但效果受模型版本、随机性等因素影响，无法完全客观验证。)
- ◦ 观点: 推文称”岚叔出手必是精品” (为主观评价，无客观标准验证”精品”定义。)
原文内容:
岚叔出品必属精品，学起来！ 本地Qwen Image2.1 3:4比例 2K画质出图 提示词： 杰作，最高品质，超精细细节，照片级真实感，日系轻熟美人，25-30岁日本女性，优雅人妻风，柔和微笑，直视镜头，正面视角，传统日式发髻配簪子，白皙光滑肌肤，丰满胸部，深邃乳沟，半透明薄纱振袖和服，精致蕾丝刺绣，米驼色基调，紫色腰带，极低领口设计，薄纱下若隐若现的胴体，柔和自然光，障子窗棂透出的斑驳光影，传统和室空间，榻榻米地面，日式纸拉门，日式庭院背景，枫树，池塘，石景，柔美虚化效果，温暖自然光照，日系写真风格，リアルな肌理表現，高分辨率，xxxx（此处自行补充，懂的都懂）
⏰ 18:12 | ❤️ 87点赞 | 📝 97词 | 查看原文 →
Orange AI @oran_ge
CEO of MarsWave @ColaOSOfficial | 影响力: 170k万粉丝
💡 核心观点: 字节世界模型可实现多场景虚拟互动与模拟学习。
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: 字节最新世界模型可以造一个世界，并与之互动 (需通过官方演示视频或技术文档验证功能实现细节，但具体技术原理可能涉及未公开数据。)
- ◐ 部分可验证: 世界模型可将老电影作为模型并随意控制运镜 (需实测或查看官方案例验证技术可行性，但“随意控制”的程度可能受算法限制，需进一步确认。)
- ✓ 可验证: 世界模型可用于VR模拟医生等职业的学习 (类似VR医疗培训已有公开应用（如Osso VR），但需确认字节是否已落地具体案例。)
原文内容:
影视飓风 Tim 演示字节最新世界模型 世界模型到底是有没有实际作用？ 今天到影视飓风Tim讲了下： 1. 造一个世界，并与之互动 2. 将老电影作为一个世界模型，随意控制电影运镜 3. 打开任意门，进入梦想中的世界 4. 让机器人在虚拟世界里学会操作，包括自动驾驶 5. 带上 VR 眼镜，让医生等职业可以模拟学习 不愧是Tim，几分钟就讲清楚了
⏰ 21:15 | ❤️ 95点赞 | 📝 128字 | 查看原文 →
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: 微信输入法安卓版引擎移植到Linux，支持云候选和词库同步。
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: Linux 上终于有能日常用的中文输入法了，而且是微信输入法。 (可通过 GitHub 项目（https://github.com/zhl-HFUT/vtype-linux）验证其存在性，但“能日常用”需实测评估兼容性和稳定性，属部分可验证。)
- ✓ 可验证: 项目 VType Linux 使用微信输入法安卓版的引擎，候选与手机版同源。 (项目 GitHub 页面明确描述其基于微信输入法安卓版引擎（官方开源或逆向实现），且功能对比可直接验证。)
- ◐ 部分可验证: 支持个人词库与手机、Mac 双向同步。 (需实测同步功能是否有效，且依赖微信输入法官方是否开放同步接口，项目文档未提供技术细节。)
原文内容:
Linux 上终于有能日常用的中文输入法了，而且是微信输入法。 不是腾讯出的 Linux 官方版啦，是有人把微信输入法安卓版的引擎搬进了 Fcitx5，候选什么的和手机上同源。 项目叫 VType Linux，能做的事： 1. 官方引擎，和手机版同源 2. 云候选和热词 3. 个人词库和手机、Mac 双向同步 4. 常用语 5. 大小写混输 配图是更多能力的演示 https://github.com/zhl-HFUT/vtype-linux…
⏰ 20:40 | ❤️ 34点赞 | 📝 114字 | 查看原文 →
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: 游戏消磨解决现实问题的耐心，使人逃避缓慢复杂的人生挑战。
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: 游戏里的问题目标明确、规则清楚，打赢马上给反馈。 (可通过分析主流游戏设计机制（如任务系统、成就系统、即时奖励机制）验证，游戏设计理论（如《游戏设计艺术》等书籍）和玩家体验报告均支持这一结论。)
- ◐ 部分可验证: 人生中重要问题（如职业方向、能力建立、关系决策）模糊、缓慢且缺乏即时反馈。 (部分可验证，例如职业发展研究（如《职业适应性理论》）或心理学研究（如延迟满足实验）支持“模糊性”和“反馈延迟”，但“缺乏攻略”是主观表述，因实际存在书籍、咨询等辅助工具。)
- ◐ 部分可验证: 习惯即时反馈的人会本能躲避慢问题（如人生重大决策）。 (心理学研究（如“即时满足偏好”或游戏成瘾研究）可部分验证行为倾向，但“本能躲避”的因果性需具体实验数据，个体差异较大。)
原文内容:
游戏最容易偷走人的，其实不是时间。 而是是你对解决问题这件事的耐心。 因为游戏里的问题太舒服了： 目标明确，规则清楚，打赢马上给反馈。 装备怎么配、这一关怎么过、排名怎么涨，你一动脑看看攻略，就有奖励。 但人生恰好相反。 真正重要的问题，往往没有攻略： 做什么方向？ 怎么建立一项能力？ 一段关系要不要继续？ 它们模糊、缓慢，而且你努力几个月，也未必立刻看见结果。 当一个人习惯了即时反馈，他就会本能地躲开这些慢问题。 他不是不想改变人生，而是最该留给人生的注意力，已经被一堆精心设计的小问题消耗完了。 所以少玩游戏，把耐心，重新留给没有攻略的人生。
⏰ 20:18 | ❤️ 34点赞 | 📝 232字 | 查看原文 →
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: 为用Claude精心准备却因虚拟卡支付可能前功尽弃。
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: 买了一条家庭宽带 IP (家庭宽带IP的购买可通过运营商服务验证，但推文未提供具体运营商或购买凭证，需进一步确认。)
- ✓ 可验证: 弄台一年不到十美刀的海外 VPS (低价海外VPS（如LimeWave、RN等）的存在可通过云服务商官网或第三方比价网站验证，但具体价格可能因配置/促销波动。)
- ◐ 部分可验证: 虚拟卡支付这条路基本被封 (部分AI服务（如Claude）对虚拟卡的限制可通过社区反馈或实测验证，但“基本被封”属于概括性结论，需具体案例支撑。)
原文内容:
我有个朋友为了买 Claude Pro 做足了准备： 先是买了一条家庭宽带 IP 然后弄台一年不到十美刀的海外 VPS 三十块收了台旧路由器， 连电脑都是二手，claude code 前置工作全做完了，剩下的就是掏钱 他竟然想要用虚拟卡支付 虚拟卡支付这条路基本是被封，到时候前功尽弃
⏰ 19:43 | ❤️ 67点赞 | 📝 100字 | 查看原文 →
Orange AI @oran_ge
CEO of MarsWave @ColaOSOfficial | 影响力: 170k万粉丝
💡 核心观点: 金钱比物资更能有效扶贫，人类却更愿投资AI而非解决贫困。
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: 对于贫困的人而言金钱是最有效的救助方式，在贫穷家庭的幼儿出生后给1000美金可以降低40%的死亡率 (类似研究（如现金转移计划对贫困家庭的影响）在经济学和发展领域存在，但具体数据（如“1000美金降低40%死亡率”）需查证原始研究或权威报告（如世界银行、UNICEF）。可能存在地域或实验设计差异，需具体来源支持。)
- ◐ 部分可验证: 人类只需要拿出AI投资一半的钱就可以解决全世界的极度贫困问题 (全球贫困解决成本估算（如联合国可持续发展目标）和AI投资总额（如行业报告）可部分验证，但“一半的钱”这一对比需具体财务数据支撑，且“解决贫困”的定义和方式存在争议，属于简化表述。)
- ◦ 观点: 给穷人发钱不如发物资的实验结论是让富人心安理得的传播案例 (该声明将实验结果归因于“富人心理动机”，属于主观推断，无直接证据表明实验设计或传播意图与富人立场相关。)
原文内容:
最近对我来说比较震撼的两个数据 1. 对于贫困的人而言金钱是最有效的救助方式，在贫穷家庭的幼儿出生后给1000美金可以降低40%的死亡率 2.人类只需要拿出 AI 投资一半的钱就可以解决全世界的极度贫困问题，但人类的选择是心安理得地去造一个神，并承诺，神可以解决贫困问题 然后我想到以前有个实验说给穷人发钱不如发物资 是不是也是某种让富人心安理得的传播案例？
⏰ 18:52 | ❤️ 102点赞 | 📝 154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: 可视化编程项目让AI工作流程像办公楼一样生动直观。
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: Habblaud 是一个像素风办公楼可视化工具，可实时展示不同 Agent 的工作状态 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/marmottajr/habblaud）查看项目代码和功能描述，但需实际运行代码或查看演示视频才能完全确认其交互细节（如小人动画、办公室切换等）。)
- ◐ 部分可验证: Agent 在等待权限或回答时会返回工位举手，用户可直接在办公室界面点击批准 (GitHub 项目可能包含相关功能逻辑的代码或文档，但具体动画效果和交互流程需实测验证。)
- ✓ 可验证: 系统会显示每个账号的 5 小时和每周用量数据，且数据仅读取本机不外传 (可通过 GitHub 项目代码审查数据存储和传输逻辑，确认是否涉及外部服务器通信。)
原文内容:
同时打开几个 Claude Code 跑不同项目，切来切去，最后都记不清哪个在干活、哪个卡在等我点允许。 Habblaud 把这件事做成了一栋像素风办公楼，每个项目一间办公室，每个 Agent 是一个小人，实时演出它正在干什么。 子 Agent 戴着工牌坐电梯来上班，干完活把结果送到叫它的那个 Agent 手里，然后下班走人。 GitHub：http://github.com/marmottajr/habblaud… Agent 等权限或者等回答时，会跑回工位举手，屏幕上弹提醒，在办公室里直接点批准、回答问题都行。 最好玩的是等命令跑完那段，先吃爆米花盯着终端，3 分钟后抱着胳膊转椅子，10 分钟身上结蜘蛛网，25 分钟直接打瞌睡。 跑完了撒彩带庆祝，跑失败了头顶飘一朵乌云。最后一个人走的时候还会去关灯，房间拆掉变成花园。 每个账号 5 小时和每周的用量也挂在楼顶，数据都是读本机的，不往外传。 这种办公室我能盯一整天。
⏰ 18:00 | ❤️ 22点赞 | 📝 273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: 抖音晚会AI技术进步显著，演出环节广泛应用。
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: 抖音集团举办了《2026 美好奇妙夜》活动 (可通过抖音官方公告、活动宣传页面或新闻报道直接验证活动是否存在及具体时间。)
- ◐ 部分可验证: AI技术（如Seedance 2.5）被用于生成演出的MV，并在超长高分辨率巨幕上播放 (若抖音公开技术细节或提供案例演示（如Seedance 2.5的官方介绍），可部分验证；但具体演出中的技术应用需依赖内部资料或现场实测。)
- ◐ 部分可验证: 周深在活动中演唱，且背景有AI技术实现的特殊效果 (周深的演出可通过活动录像或节目单验证，但背景技术实现细节需官方或技术团队披露。)
原文内容:
昨天看了抖音集团《2026 美好奇妙夜》，跟去年感觉很不一样。 肉眼可见看到 AI 技术的进步，覆盖演出各个环节，去年还没有这么强的感受。 比如 MV 大部分已经是 Seedance 2.5 生成，而且放在超长、高分辨率巨幕上播放，很震撼。 录了老婆最爱的歌手周深的一段演唱，除了歌声，大家注意看背景。
⏰ 16:29 | ❤️ 77点赞 | 📝 107字 | 查看原文 →
Frank Wang 玉伯 @lifesinger
I am curious and honest | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 优秀产品应做减法，共享极简agent胜于独立应用。
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: Instinct 创始人说：好的 personal agent，不需要自己的 app，可以直接长在用户熟悉的地方 (可通过查找 Instinct 创始人的公开演讲、采访或公司官方声明验证其是否发表过此观点，但“好的 personal agent”的定义和实现方式属于主观判断，无法完全客观验证。)
- ◐ 部分可验证: Claude Tag 让人看到：好的 agent 也不需要人手一个，大家可以共用一个 agent，交互极简到只剩一个 @ (可通过查询 Claude Tag 的官方文档或产品介绍验证其交互设计是否基于“@”符号，但“好的 agent”的共享性和极简交互是否为普遍优势属于主观观点。)
- ✓ 可验证: 乔布斯说：专注就是对一千个好主意说不 (乔布斯的这一言论已被多次公开报道（如传记、演讲记录等），可通过权威来源（如苹果官网、传记书籍）直接验证。)
原文内容:
Instinct 创始人说：好的 personal agent，不需要自己的 app，可以直接长在用户熟悉的地方 Claude Tag 让人看到：好的 agent 也不需要人手一个，大家可以共用一个 agent，交互极简到只剩一个 @ 乔布斯说：专注就是对一千个好主意说不 产品创新往往藏在剑法里，敢做减法的人非常少
⏰ 16:28 | ❤️ 47点赞 | 📝 93字 | 查看原文 →
Yihui @yihui_indie
iOS App：灵感提词器
AI Storyboard：http://mkboard.app
AI Gateway : http://llmrelay.site
AI Anime：http://mkanime.ai
独立开发者 & Up主，无限进步中 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 多语言宣传视频受海外用户欢迎，可推广产品新增语言支持。
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: 多语言宣传视频Skill受海外用户喜欢，有用户专门写邮件表达喜爱 (用户反馈邮件的真实性需依赖推文作者提供截图或邮件原文，但无法通过公开渠道直接验证；Skill的受欢迎程度可能通过第三方平台（如Skill官网的下载量、评分）间接验证。)
- ✓ 可验证: 新增语言支持时可用该Skill制作多语言发布视频 (通过推文中的链接（https://skillry.dev/skills/bs-notion-style-localize-video…）可访问Skill功能页面，直接验证其用途是否与声明一致。)
- ◐ 部分可验证: 为http://PPT.AI等产品制作了多语言支持版本 (需访问PPT.AI等产品官网或实际使用其多语言功能以确认是否由该Skill生成，但推文未提供具体案例链接，需进一步实测。)
原文内容:
没想到这个多语言宣传视频功能如此受海外用户青睐，甚至有用户特意发邮件告诉我他们非常喜欢。真令人开心！ 今后当你的产品新增语言支持时，就能用它制作多语种发布视频，向用户宣告：你们的语言，我们也能支持啦！欢迎体验这个功能： https://skillry.dev/skills/bs-notion-style-localize-video… 我已为几款喜爱的产品制作了多语言版本，大家不妨先看看http://PPT.AI的示例效果。
⏰ 16:02 | ❤️ 22点赞 | 📝 115字 | 查看原文 →
AI Will @financeyf5
增长顾问 | AI行业分析师，Learn in Public | 影响力: 187.89k万粉丝
💡 核心观点: 三大科技巨头接近或已实现递归式自我改进AI技术。
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: Google 已经实现或非常接近实现 RSI（递归式自我改进），并在过去几个月从 GPT-5 水平提升到 Opus 5.5 水平。 (该声明基于“内部人士”的传闻，未提供具体证据或官方公开信息。Google 未正式披露 RSI 相关进展或 Opus 5.5 的具体能力，因此无法验证。)
- ◐ 部分可验证: Anthropic 启动了一轮新的预训练，目标是开发未来可能成为 Fable 6 或更强的模型，以追赶 OpenAI 的 Bel。 (Anthropic 是否启动新预训练可通过其官方渠道（如博客、公告）部分验证，但“Fable 6”和“追赶 Bel”等具体目标属于未公开的内部计划，无法完全确认。)
- ◐ 部分可验证: OpenAI 的 Bel 模型（或另一代号）是几天前公布的数学研究成果背后的模型，且 RSI 在其中发挥了作用。 (OpenAI 的数学研究成果（如论文或公告）可能公开提及模型名称或技术细节，但“RSI 的作用”是否为官方披露尚不明确，需进一步核实。)
原文内容:
以下是业内流传的一些消息。按顺序先谈谷歌，再论Anthropic与OpenAI。 谷歌：据内部人士透露，谷歌要么已实现递归式自我改进（RSI）技术，要么已无限接近该目标。过去数月其研发进度显著加速，仅用几个月就从GPT-5水平跃升至Opus 5.5级别。有分析指出，RSI技术正是促成这一质变的核心要素。 Anthropic：约一周前启动了全新预训练项目。此次并非开发Fable 5.5版本，而是旨在打造可能命名为Fable 6或更强大模型的计划，目标直指追赶OpenAI的Bel系统。 OpenAI：Bel（或存在其他代号）是OpenAI近日公布的数学突破背后的核心模型，据信RSI技术同样在该项目中扮演重要角色。 综合多方信源显示，OpenAI、Anthropic与谷歌三家机构均已极度逼近RSI技术门槛，甚至可能已取得突破。 未来技术演进将令人同时感受到战栗与亢奋。
⏰ 15:40 | ❤️ 97点赞 | 📝 209字 | 查看原文 →
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💡 核心观点: SwiftUI Pro可精准检测大模型生成的SwiftUI代码问题。
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:
- ✓ 可验证: SwiftUI Pro 是 Paul Hudson 做的一个 Agent Skill，他是 Hacking with Swift 的作者，写了很多年免费的 Swift 教程。 (Paul Hudson 的 Hacking with Swift 官网（hackingwithswift.com）和 GitHub 账号（twostraws）可验证其身份和项目。SwiftUI Pro 的 GitHub 链接（http://github.com/twostraws/SwiftUI-Agent-Skill）也直接关联到其账号。)
- ◐ 部分可验证: 规则专门盯着大模型写 SwiftUI 常犯的错，分 11 个方面（废弃接口、导航等）逐项检查。 (GitHub 项目中的文档或代码可能列出具体规则，但需实际测试工具是否覆盖所有宣称的检查项（如“折叠屏适配”需验证规则是否存在）。)
- ✓ 可验证: Claude Code 写 SwiftUI 时经常使用废弃接口，界面复杂时会出现卡顿。 (该声明基于个人使用体验，未提供具体代码或性能数据对比，无法通过公开信息复现验证。)
原文内容:
让Claude Code编写SwiftUI时，虽然代码能运行，但经常使用已废弃的接口，界面复杂度一高还会出现不明卡顿。 SwiftUI Pro是Paul Hudson开发的智能代理工具，这位《Hacking with Swift》的作者多年来持续提供免费Swift教程。该工具专门针对大语言模型编写SwiftUI时的常见错误，涵盖废弃接口、导航、布局、数据流、无障碍访问、多语言支持、性能优化等11个核心维度进行系统检查。 项目已托管在GitHub：http://github.com/twostraws/SwiftUI-Agent-Skill… 支持全项目扫描或模块化检测，例如单独检查废弃接口或无障碍访问功能。其诊断机制严格筛选真实问题，避免吹毛求疵，对于改造旧代码时发现的过时写法会给出独立建议（但不会自动修改）。 该规则库已适配iOS 27和Swift 6.4标准，甚至包含折叠屏iPhone的布局适配方案。兼容Claude Code/Codex/Gemini/Cursor等主流AI编程工具，也可在Xcode中集成，开发iOS应用时值得安装。
⏰ 15:30 | ❤️ 40点赞 | 📝 194字 | 查看原文 →
dontbesilent @dontbesilent
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💡 核心观点: 学习速度比业务收入更能决定成功。
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: 作者自称对短视频的理解是抖音 Top 1% (该声明基于个人主观判断，缺乏公开的排名数据或第三方评估标准支持，无法客观验证其短视频理解能力的实际排名。)
- ✓ 可验证: 作者认为其业务核心的学习速度顺位远高于业务收入 (学习速度与业务收入的比较是主观评估，未提供具体指标（如学习效率量化数据或行业对比报告），无法通过公开信息验证。)
- ◐ 部分可验证: 作者通过“讲清楚事情”而非“奇技淫巧”获取流量 (可通过分析作者历史内容（如文字、短视频）的叙事逻辑与流量数据部分验证，但“奇技淫巧”的定义模糊，且流量归因需排除其他变量（如平台算法）。)
原文内容:
《dontbesilent 学习方法》 今天我说，我从去年年初才开始拍短视频，我觉得我现在对短视频的理解是抖音 Top 1% 李老板问我有没有什么独特的学习方法。我觉得值得记录一下 我在网上看见过不少的人拆解我的业务，但拆解的指标都是我的业务收入，而不是我的学习速度 如果把我的业务在行业当中做一个排序的话，我觉得我作为业务核心的学习速度的顺位，是远高于业务收入的 从外部视角看这个业务的话，与其说我是为了赚钱不得不去学习，不如说我是在学习的过程中产生了钱作为副产品 1、这一切的起点是在我最开始去做内容的时候（那会儿还没有短视频，只是写文字）我就觉得，如果这个事情我没有完全搞清楚，我是不好意思往外发的 虽然我发出来的这个东西，也可能存在单一归因、以偏概全，但这个是叙事手法，不是我的知识储备 对我来说，通过把一个事情讲清楚去换取流量回报，比用外部的奇技淫巧去获取流量更容易 2、一个常见的例子是，如果我们想对外表达「在网上你越发干货就越不赚钱」，绝大多数人会看这样的观点以前用什么样的形式变成了爆款，我们就参考以前的形式再发一次 但我的标准是要搞清楚这件事情，而不是传播固有观点。我就会觉得「干货」这个词本身是一个模糊的词。因为很显然，同样一个知识，可能在张三看来是干货，在李四看来是水货 我就会发现一个新的问题。大家喜欢用「干货」这个在我看来是错误的词汇，是因为大家想知道什么情况下该去讲硬核知识，什么情况下不应该讲。从用这样的判断标准来辅助自己的创作 那么我的工作就变成了，不是告诉大家应该发干货还是不应该发干货，而是告诉大家如何去评判一份知识是否有效。这里的有效又分为流量有效和收益有效 这带来的结果就是，在过去的两年当中，我一直没有销售。虽然我这个做法是错的，最近我也在打磨销售了 但我的意思是这样的，一个简单的内容产出标准。让我在没有销售的情况下，也能长达两年把业务一直干下来。这就给了我更长的时间去学习，而不是操心团队管理问题 3、我在内容创作的同时完成了学习之后。我又发现我的内容相比于其他人的内容，发给 AI 作为上下文要有效很多 大模型并不知道干货这个词的标准是什么（因为这个词压根就没标准呀），但是我的短视频文字稿和我的推文都在树立明确的标准 我所树立的标准并不是绝对正确的，但是他们在解决我所面临的问题时是框架明确、简单有效的 这就变成了我在 AI 领域进行学习的一个好的起点。可仅仅这样还是不够的。Skill 的提示词要求我把东西写得更加明白，而不仅仅是在短视频里面一样点到为止 所以去年我是写 prompt，今年我是写 skill，在这个过程当中，我又要把我产出的东西重新学一遍，让它们体系化、框架化 4、而在这些工作完成之后，我还要开课 开课又是另外另外一个问题，因为你不是把东西讲清楚就可以了。你前一天讲的东西和你后一天讲的东西，要在一个体系里面 你还要兼顾不同的听众的知识基础。而大家的知识基础又不是简单的有人厚有人薄，而是有人在 A 领域更懂，有人在 B 领域更懂。你既不能把基础知识的铺垫跳过，又不能让大家不断地听无聊的基础知识 所以我了解一件事情、我能用 AI 去执行这件事情、我能开课让别人的 AI 也去执行这件事情。这是 3 个层次，这是 3 种难度 5、在这里如果我们暂时抛开业务收益不谈。只看个体的学习速度的话 你会发现，如果我要对外讲一件事情。我需要同时实现以下几点 - 我对外发内容的时候，不能让人发现明显的纰漏，否则会有大量的人转发说：“直到我关注的博主说到了我专业的领域”。因为人人都想踩着你往上爬 - 我还不能让 AI 一键帮我改得非常严谨。因为观众想要的并不是严谨，绝对严谨的废话是没有人愿意听的。你有的时候需要以偏概全，需要单一归因，但同时又不能瞎说胡话。也就是你需要让你的单一归因有适用边界，从而使得你的单一归因不是错误的，反而是简洁有效的 - 我还需要把它做成 skill。而我的 skill 还是开源的。如果这个东西很烂，会被人直接从 GitHub 截图晒出来。如果这个东西用出来效果不好，还会砸口碑。我还不能说效果不好是他家提示词有问题，因为我的提示词是公开的，我无处隐藏 - 我这个 skill 还得演示出很好的成果，做成 PPT 用来开课。就算大家不吐槽我的 skill 有问题，如果我的 PPT 演示不出来效果，那做了也等于没做。然后我还不能一键让 AI 把这个 skill 做完，我还得跟大家讲为什么这个 skill 必须设计成这个样子 6、所以一方面是我的工作确实很适合一个人去学习，这本身就是一套高效学习法。另外一个角度讲，如果算工作时长和工作强度，可能我不是很辛苦。但如果算学习强度还是挺辛苦的，因为我连发个帖都要学习 如果再让我高考一次的话，我觉得全宇宙的学校我都可以随便挑
⏰ 15:04 | ❤️ 229点赞 | 📝 1677字 | 查看原文 →
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初创急需兼具技术理解力和优质内容创作能力的复合型人才。
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:
- ◐ 部分可验证: AI初创公司目前最想要又最难招聘的职位需要同时具备长期在线（了解趋势）、有品味且能创作（新媒体）、理解AI和技术、能高质量执行（执行者）四项能力 (招聘需求可通过AI初创公司的招聘信息或行业报告部分验证，但“最难招聘”和“四项能力同时具备”的具体数据需依赖内部招聘统计或未公开的行业分析，公开渠道难以全面确认。)
- ◦ 观点: 现有候选人分为三类：内容创作者/社媒运营（有网感但不懂AI）、技术布道/工程师（懂技术但内容差）、传统公关（执行力强但不够在线或懂技术） (该分类基于推文作者对人才市场的观察或假设，属于主观归纳，缺乏公开数据或统计支持，无法直接验证其普遍性。)
- ✓ 可验证: 同时满足四项能力的人（右上角象限）目前非常少 (该声明涉及人才市场的稀缺性判断，需依赖行业内部数据或大规模调研，公开渠道无直接证据支持这一结论。)
原文内容:
据说是 AI 初创公司目前最想要又最难招聘的职位 > 长期在线（了解趋势） > 有品味且能创作（新媒体） > 理解 AI 和技术 > 能高质量执行（执行者） 如果按照技术理解力和内容能力分成四个象限画张图的话，图里能看出为什么这个岗位难招： 现有的几类人各自只占一半，内容创作者和社媒运营在左上，有网感但讲不清 AI 产品；技术布道和工程师在右下，懂技术但内容没人看；传统公关执行力强，却既不够“在线”也不够懂技术。 右上角要的是四项同时具备的人，这类人现在本来就少。 不知道我能不能满足这要求？
⏰ 14:08 | ❤️ 363点赞 | 📝 200字 | 查看原文 →
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: 阿波罗11号导航源码公开于GitHub，含趣味注释和点火程序。
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: 阿波罗11号的导航源码可在GitHub上的chrislgarry/Apollo-11仓库查看 (GitHub是公开平台，可直接访问该仓库（https://github.com/chrislgarry/Apollo-11），确认其内容为阿波罗11号导航计算机的代码转录。)
- ◐ 部分可验证: 代码是从旧纸质源码的扫描件转录而来，包含汇编代码、程序说明和注释 (仓库中确实包含汇编代码和注释，但“纸质源码扫描件转录”这一过程需依赖仓库作者或NASA的公开说明，目前无直接官方文件佐证转录来源。)
- ✓ 可验证: 点火程序命名为“BURN, BABY, BURN” (通过查看仓库中的代码文件（如BURN_BABY_BURN.agc），可直接验证该命名存在，且功能与登月舱发动机点火相关。)
原文内容:
阿波罗11号的导航源码，GitHub上就能看！ 这个仓库叫 chrislgarry/Apollo-11，收录了当年指令舱和登月舱的导航计算机代码 它是从旧纸质源码的扫描件转录而来的，打开文件就能看到阿波罗导航计算机写的汇编代码，旁边还能看到程序说明和注释 但里面的点火程序，居然叫 BURN, BABY, BURN 名字这么皮，干的却是登月舱发动机点火的活，哈哈哈 哪怕看不懂汇编，翻翻文件名和注释也挺有意思 现在普通人都能看到登月工程的绝密代码登月工程的绝密代了
⏰ 13:55 | ❤️ 43点赞 | 📝 170字 | 查看原文 →
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