【AI 奏折】2026年10月31日
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- 卡尔的AI沃茨: 从零到十万粉的抖音创作历程与经验分享。
- huangserva: DeepSeek-V4.1-Flash量化版64GB内存高效运行，性能大幅提升。
- 哥飞: 社群续费率证明实力，无需向质疑者自证。
- GitHubDaily: 斯坦福AI Agent课程推出中文版，助开发者系统学习。
- iGeekbb: 盲人徐师傅自强不息，用盲杖回声定位并热心助人。
- CuiMao: Web端GPT6 Pro深度研究模式可提供导师级学术指导。
- CuiMao: 高价低能5080显卡遭吐槽，AI热潮引发不满。
- Gorden Sun: Sperid开源Idol：单图秒级生成百万细节3D高斯模型
- 歸藏(guizang.ai): 夸克网盘AI技能可读取管理文件并自动备份。
- dontbesilent: AI辅助线下销售需精准场景，提升利润30%。
- GitHubDaily: Mac菜单栏快捷控制米家设备，提升智能家居操作效率。
- 铁锤人: 开源工具OpenMausBot可集中管理多AI机器人并实时监控操作。
- 布丁: 赚钱后要犒劳自己并善用理财工具。
- 李岳: 日本网友再次创新GPT越狱提示词玩法。
- dontbesilent: AI比价加剧行业同质化竞争，销售面临淘汰危机。
- GitHubDaily: AI工具整合多源数据，自动化复盘A股短线交易。
- dontbesilent: 案例筛选客户未必可靠，售后问题更显实效关键。
- 布丁: 众安任务返现已发，今晚抽奖3人各100港币，下期暂停抽奖。
- AI Will: 集中云端资源比分散本地推理更高效。
- karminski-牙医: Kimi-K3.1-Pro前端强、Agent提升，后端编程需先规划。
- karminski-牙医: 通过预录缓存和优化模型输出降低AI语音延迟。
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卡尔的AI沃茨 @aiwarts
分享一些好用优雅的 AI 、工作流和创作方式，边学边做，前阿里coder, Al and tech Educator, LearnPrompt founder | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 从零到十万粉的抖音创作历程与经验分享。
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: 抖音账号粉丝数达到十万 (可通过抖音平台官方账号页面直接查看粉丝数量，验证该声明是否属实。)
- ◐ 部分可验证: 从最初挡脸、读稿不顺到突破瓶颈期 (可通过查看该账号早期视频与近期视频对比，验证内容风格或表现的变化，但“瓶颈期”等主观体验无法直接验证。)
- ✓ 可验证: 计划分享图文与视频结合的创作经验 (该声明涉及未来计划，尚未实现，无法验证是否真的会发布相关内容。)
原文内容:
抖音十万粉成就达成！从一开始挡脸，看着稿子都读不顺，到死磕5秒以及很长一段时间的瓶颈期，抖音终于来到一个新阶段了。 仔细想想能分享的应该是我边写图文边做视频的一些创作经验，怎么去判断一个选题合适的格式，努努力下周写出来
⏰ 20:03 | ❤️ 25点赞 | 📝 100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: DeepSeek-V4.1-Flash量化版64GB内存高效运行，性能大幅提升。
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: Unsloth发布DeepSeek-V4.1-Flash最新Dynamic V3.1量化版，64GB内存即可运行 (可通过推文中提供的Hugging Face模型链接（https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF）和Unsloth官方文档链接（https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4.1-flash）直接验证模型版本、内存要求等具体信息。)
- ◐ 部分可验证: 推理速度最高提升3倍，配合DSpark加速实现本地丝滑运行 (需实测对比原始版本与量化版的推理速度，或查阅Unsloth官方提供的基准测试报告。推文未附具体测试数据或第三方复现结果，但技术文档可能包含相关说明。)
- ◐ 部分可验证: Dynamic V3.1量化版在同级量化模型中基准测试全线霸榜第一 (需查看官方发布的基准测试结果（如文档链接可能包含），或对比公开的同类模型测试数据（如MLPerf等平台）。若未明确标注测试标准或数据来源，则无法完全验证。)
原文内容:
彻底疯狂！本地大模型迎来革命性突破！ Unsloth刚刚发布DeepSeek-V4.1-Flash最新Dynamic V3.1量化版本，现在仅需64GB内存即可流畅运行！ 以往运行这种庞然大物还需堆砌昂贵服务器，如今技术门槛被彻底击穿： • Engram技术直连SSD：实现按需求极速读取，内存占用断崖式下降！ • 推理速度暴增3倍：搭配DSpark加速引擎，本地运行如丝般顺滑！ • 基准测试横扫榜单：Dynamic V3.1在同级量化模型中近乎全项登顶！ • 硬核支持100万超长上下文：整部代码库、数十本著作可一次性完整输入！ 64GB内存设备即刻封神，拥有相关设备的用户速速行动！ 模型下载：https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF… 使用指南：https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4.1-flash…
⏰ 23:02 | ❤️ 294点赞 | 📝 172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: 社群续费率证明实力，无需向质疑者自证。
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: 2023年进来了720人，一年到期后，有80.1%会员续费了第二年，这些人里，又有79.2%会员续费了第三年。最近，在第三年其实还没到期的情况下，有68.6%会员续费了第四年了。 (需提供具体会员续费数据或后台截图（如推文提到的截图）方可验证，但若未公开完整数据源则无法独立核实。)
- ✓ 可验证: 2025年3月30日到杭州参加生财航海家活动，有位群友Stripe收入截图显示月累计过5万刀。 (依赖匿名群友的私人截图且未公开具体证据，第三方无法追溯验证。)
- ◐ 部分可验证: 2024年进群的会员只有62.1%续费，因网站未做好到期续费提醒功能导致。 (续费率需后台数据支持，技术原因（如功能缺失）需产品迭代记录佐证，但用户端无法直接验证。)
原文内容:
突然想明白了一件事情，我与某些人在讨论“信不信”问题，是陷入了对方的陷阱里去了。 我的真数据，压根不需要对方信或者不信。 我做社群三年多了，教出来了几千人了。 能不能做好社群这件事已经证明过了，不需要再给某几个还没进社群，对社群根本没有任何了解的人去证明什么。 截图是目前最新的历年会员续费率数据。 就这续费率，就是金字招牌了。 让一个人满意很容易，让几千人满意，就得真心做交付才能做到了。 2023年进来了720人，一年到期后，有80.1%会员续费了第二年，这些人里，又有79.2%会员续费了第三年。 最近，在第三年其实还没到期的情况下，有68.6%会员续费了第四年了。 这些会员会不约而同的信任哥飞，这就足够了。 掏了真金白银，用钱投票的人，才是真正有话语权的人。 我听他们的建议，做到更好的交付，让会员们更满意，才是我需要做的。 24年进群的会员，只有62.1%续费，这是我的一个失误，当时网站没有做好到期续费提醒功能，所以续费率低。 在今年8月之前，社群网站都还没做好到期续费提醒功能，所以即使到期了也还能用。 早期，我们很多交付都是在微信群里进行的，社群网站功能是跟不上我们的服务交付节奏的。 到期提醒也就是在群里隔几个月发一次 at 所有人，所以是否续费全靠自觉。 可能有些人会有疑问，都学完了，为啥大家还要续费第二年呢？ 因为你的假设是错误的，学不完，根本学不完，永远有新东西要学，这样才能不断进阶。 当然也不需要学完才能做，我们是边做边学，边学才做。 群里大家的眼界是不断被打开的。 在2025年6月之前，我们根本没有日入万刀这个概念，最多也就是知道群里有人月入几万刀，结果等到去年6月大家发现，一人公司是可以实现日入万刀的，于是天花板被打破了，大家认知得到升级了，原来天外还有天呀。 回想起2023年12月初我们首次线下活动前期，有位群友靠 Adsense 做到了一天800刀，我们就觉得很高了，那时候也只有他一个人做到了。 到了2024年中，就在我办公室里，我眼睁睁看着有位群友网站一天最高收入1700多刀。 2025年3月30日到杭州参加生财航海家活动，有位之前也在我办公室待过的群友神神秘秘的偷偷给我看 Stripe 收入截图，这个月累计过5万刀了。而2024年12月她才刚刚突破月入万刀。 后来，有位群友给我看了他每天收入统计，这是一个我未来十年都不会在推特上跟大家透露的数字，因为太高了，已经失去讨论意义了。 你以为这就是巅峰吗？并不是，后来他还给我看了更高的数字。增长一直在持续，恭喜他。 我羡慕吗？当然羡慕，但更多的是看到了某些可能，眼界被打开了。 我嫉妒吗？我怎么可能会嫉妒，我由衷的为他感到高兴。 眼界被打开，真的很重要。 因为相信，所以做到。 如果我自己没看到，我就不可能做到。 有一位群友是国企前端开发工程师，他自己进了社群，干出了成绩，接着他的同事进来了，也干出成绩了。后来他的小组长也进社群了，前段时间在社群网站发了一个分享帖子，特意感谢了他的前下属现群友。 这条帖子，说的是开眼界这个话题，所以说的都是高收入会员，但其实绝大多数是做不到这么好的。 但我们大家的目标并不高，有着每个月三五千美金，能够不至于被裁员后再也没有收入，就已经是一个不错的状态了。 小钱靠勤奋，大钱还需要靠天赋加眼光加运气。 天花板是无上限的，能够做到多少，就看大家自己的努力了。 普通人可以赚钱，天赋好，真的可以多赚钱，这就是时代给我们的红利。
⏰ 23:03 | ❤️ 29点赞 | 📝 1181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: 斯坦福AI Agent课程推出中文版，助开发者系统学习。
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:
- ✓ 可验证: cs329z-chinese 整理了 Stanford CS329Z《Engineering AI Agents》的公开材料并翻译为中文教程，包含19讲和4个动手练习 (可通过提供的GitHub链接（http://github.com/wanghao-SunSky/cs329z-chinese）直接查看仓库内容，确认是否存在翻译教程、章节数量和练习安排。)
- ◐ 部分可验证: 教程内容涵盖大模型、RAG、工具调用、Agent记忆、多Agent协作、评测和安全等主题，顺序与原课程一致 (需对比GitHub中的中文教程目录与Stanford原课程大纲（需查找原课程官网或公开资料）以确认主题范围和顺序是否一致，但原课程信息需额外验证。)
- ✓ 可验证: 提供在线阅读网页版，支持搜索、主题切换及单文件离线下载 (通过GitHub仓库的README或部署链接（如提供）可直接测试网页版功能，确认搜索、主题切换和离线下载选项是否存在。)
原文内容:
想系统学一下 Agent 开发，网上教程东一篇西一篇，Stanford 的公开课是好，可全英文啃起来又慢。 cs329z-chinese 把 Stanford CS329Z《Engineering AI Agents》的公开材料整理成了一套中文教程，19 讲加 4 个动手练习。 从大模型讲起，接着是检索增强（RAG）、工具调用、Agent 记忆、多 Agent 协作，最后到评测和安全，顺序跟着课程走。 GitHub：http://github.com/wanghao-SunSky/cs329z-chinese… 练习包括从零搭一个 Agent、设计评测、课程项目和论文实践，第一次作业和第 5 讲的配套代码还有单独的导读。 有在线阅读的网页版，支持搜索和深浅色主题，也能下载单文件离线版，没网的时候用浏览器打开就能看。 作者建议先读前 4 讲，再配合第一次作业动手。会写 Python、调过 API 的，拿来入门 Agent 刚好。
⏰ 22:30 | ❤️ 43点赞 | 📝 207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: 盲人徐师傅自强不息，用盲杖回声定位并热心助人。
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:
- ✓ 可验证: 五岁医疗事故致盲 (涉及个人医疗史和童年经历，需当事人或权威机构提供记录验证，但推文未提供具体信息或来源。)
- ◐ 部分可验证: 盲杖可敲击听回声定位 (盲杖回声定位是盲人常用技术，可通过专业文献或盲人组织公开资料验证，但推文未说明是否为徐师傅个人方法或普遍实践。)
- ✓ 可验证: 暑假挣七八千，花4000学钢琴 (涉及个人收入及支出细节，缺乏第三方证明（如收入记录、学费凭证），仅依赖单方陈述。)
原文内容:
太震撼了，来自摩的司机徐师傅的视频，全长 20 分钟，带你了解一个盲人的世界，五岁医疗事故致盲，小时候跟着奶奶要饭，一个暑假能够挣七八千， 花 4000 学了钢琴，还被母亲 NPD…… 原来盲人的盲杖不只用来探路，还可以敲击听回声定位。他说他觉得这个世界上受苦的人很多，他的钱应该帮助更多的人。
⏰ 22:16 | ❤️ 33点赞 | 📝 117字 | 查看原文 →
CuiMao @cuimao
AI Developer | NVIDIA YES ｜ Qwen ｜
Github: https://github.com/Cuimao777 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: Web端GPT6 Pro深度研究模式可提供导师级学术指导。
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: Web端的GPT6 Pro有深度研究+Pro档位功能 (可通过官方文档或实际测试验证是否存在该功能，但“解锁真正的能力”需实测效果，无法直接确认。)
- ✓ 可验证: GPT6 Pro能提供带有研讨性质的方向性指导 (功能效果依赖个人主观体验，无公开标准或第三方数据证明其研讨指导能力。)
- ◦ 观点: GPT6 Pro的表现类似“发过几篇顶刊但学术生涯一般的特聘副研究员” (纯属比喻性主观评价，无客观依据，无法验证AI与特定人群的相似性。)
原文内容:
我和你们说，都是试一下Web端的 GPT6 Pro，把深度研究+Pro档位拉满，就会解锁真正的能力。我经常用他来做带有研讨性质的方向性指导。给我的感觉这个人属于是有3-4年左右系里混不出个名堂，但是感觉是发过几篇还行的顶刊论文的导师级别。美其名曰“特聘副研究员”
⏰ 21:54 | ❤️ 166点赞 | 📝 103字 | 查看原文 →
CuiMao @cuimao
AI Developer | NVIDIA YES ｜ Qwen ｜
Github: https://github.com/Cuimao777 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 高价低能5080显卡遭吐槽，AI热潮引发不满。
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: 公司拿了张5080回家做本地测试，16g等于没什么用 (5080显卡的具体性能参数（如显存16G是否不足）可通过官方规格或第三方评测验证，但“没什么用”需结合具体测试场景，属于主观判断。)
- ✓ 可验证: 5080现在卖一万多 (显卡市场价格可通过电商平台、官方定价或零售商数据直接验证。)
- ◦ 观点: 黄仁勋大力搞AI导致行业内卷 (这是对行业趋势和个人动机的主观评价，无客观事实依据，无法直接验证。)
原文内容:
太惨了，公司拿了张5080回家做本地测试，真的就像是一块上个世纪从电子垃圾山翻出来的一坨废料，基本是16g等于没什么用，现在还卖一万多，可恶的黄仁勋真的太坏了，为什么要大力搞AI，大家都笨一点不是挺好的，5080打打游戏，岁静的日子多好，非要搞什么狗屁AI大家卷。
⏰ 21:31 | ❤️ 47点赞 | 📝 106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: Sperid开源Idol：单图秒级生成百万细节3D高斯模型
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:
- ✓ 可验证: Sperid Labs开源Idol模型，可从单张图片生成完整3D高斯模型 (可通过提供的Hugging Face链接（https://huggingface.co/speridlabs/idol）直接验证模型的开源状态及功能描述。)
- ◐ 部分可验证: Idol支持自动抠图并补全未展示的背面，生成百万级细节的3D高斯文件 (需实测模型输出效果以验证补全背面和细节精度，但技术文档或示例结果可能部分支持该声明。)
- ◐ 部分可验证: 消费级显卡占用7.2GB显存即可运行，最快2秒完成生成 (显存占用和生成时间需依赖用户硬件实测，但开源代码和文档可能提供基准测试数据作为参考。)
原文内容:
Sperid Labs开源Idol：单张图片秒级生成完整3D高斯模型 该系统可将任意物体照片或渲染图自动分割并补全隐藏背面，输出细节高达百万级的3D高斯文件。仅需消费级显卡（占用7.2GB显存）即可运行，最快2秒完成生成。 模型地址：https://huggingface.co/speridlabs/idol
⏰ 20:29 | ❤️ 40点赞 | 📝 85字 | 查看原文 →
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: 夸克网盘AI技能可读取管理文件并自动备份。
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: 夸克网盘新增了AI功能（Skill），可读取用户网盘内的图片、视频等信息。 (需通过夸克网盘官方公告或实测确认是否存在该功能，但部分描述（如“读取所有内容”）需进一步验证具体权限范围。)
- ✓ 可验证: 夸克网盘会员支持智能搜索和相册整理功能。 (可通过夸克网盘官网或会员权益页面直接查询相关功能介绍。)
- ◐ 部分可验证: 用户对话生成的文件可直接上传至夸克网盘，AI可自动备份重要资料（类似Agent功能）。 (需实测或查看官方文档确认文件自动上传和备份的逻辑是否如描述所述，部分细节（如“Agent”的实现方式）可能缺乏公开说明。)
原文内容:
夸克网盘有 Skill了，这个牛逼啊！ 这下所有的 AI 直接能读你夸克网盘里所有的内容了： 你的图片、你的视频，还有你以前的一些信息。 而且会员的话还支持智能搜索和相册整理。 你对话生成的文件还可以让它直接上传网盘，它也能帮你自动去备份一些重要的资料什么的，就是 Agent 都可以做了。
⏰ 18:47 | ❤️ 93点赞 | 📝 114字 | 查看原文 →
dontbesilent @dontbesilent
商业哲学爱好者
开源了我的商业/内容方法论：dbskill
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
9.11 深圳线下课：微信 dbs2408 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: AI辅助线下销售需精准场景，提升利润30%。
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: 线下药房的药师不能特别好地给顾客推荐药物，因为他们并不是医生 (可通过行业报告或药房员工资质调查部分验证药师的专业性限制，但“不能特别好”是主观表述，需具体案例或数据支持。)
- ✓ 可验证: 药房开发了一款24小时持续录音的安卓APP，实时分析顾客咨询内容 (无具体企业名称、APP名称或公开技术文档，无法验证该工具是否存在及其功能细节。)
- ✓ 可验证: 药师以查看优惠为名义，实际通过APP获取药物推荐，利润增长30% (缺乏企业公开的财务数据或第三方报告，无法验证利润增长的真实性及与APP的因果关系。)
原文内容:
那就完全不同了，AI 辅助线下销售，需要极佳的切入场景 之前听过比较好的一个案例，是一个线下连锁药房 当时的情况是，线下药房的药师并不能特别好地给顾客推荐药物，因为他们并不是医生 然后他们就做了一个 24 小时持续录音的安卓 app，顾客进店咨询的时候，那个 APP 就在实时分析了。然后药师会打开 APP，说给顾客看一下最近有没有优惠 说是看优惠，实际上是在看什么药最适合这个顾客，同时对药店来说利润也很高 在给顾客精准推荐药物的同时，利润涨了 30%
⏰ 18:18 | ❤️ 32点赞 | 📝 186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: Mac菜单栏快捷控制米家设备，提升智能家居操作效率。
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: MenuBarMijia 可将米家设备控制集成到 Mac 菜单栏，支持快捷键呼出和拼音首字母搜索设备 (可通过 GitHub 项目页面（http://github.com/jryang1997/MenuBarMijia）查看功能描述及用户文档，确认是否支持菜单栏集成和搜索功能。)
- ◐ 部分可验证: 按住菜单栏图标可直接语音控制设备（如“关闭所有灯”），无需唤醒词，指令本地解析 (GitHub 页面可能提供功能说明，但需实际安装测试以验证语音控制的准确性和本地解析是否属实。)
- ✓ 可验证: 支持通过米家 App 扫码直接连接，无需 Home Assistant，且兼容已有 HA 和美的设备 (GitHub 项目文档或 README 通常会列明连接方式和兼容性，可直接查阅；用户也可通过扫码实测验证。)
原文内容:
在 Mac 前干活干到一半，想关个灯、调下空调，还得拿起手机打开米家 App，一层层找房间找设备。 MenuBarMijia 把米家控制面板搬进了 Mac 菜单栏，按快捷键呼出，输入设备名或者拼音首字母，回车就能开关。 按住菜单栏图标直接说话，比如「关闭所有灯」，松手就执行，不用唤醒词。明确的指令在本地解析，不配 AI 也能用。 GitHub：http://github.com/jryang1997/MenuBarMijia… 用米家 App 扫码就能连上，不需要先折腾 Home Assistant。已经有 HA 的也能接进来，美的的设备可以放到同一个面板里管。 一句话改了好几台设备，后悔了还能一键撤销，亮度、色温、空调温度都退回去。也能设成锁屏自动关书房灯，回来再打开。 有 9 套皮肤可以换，Windows 11 也有对应版本。整天对着 Mac 的，装上之后手机能少拿起来好几次。
⏰ 18:00 | ❤️ 21点赞 | 📝 235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: 开源工具OpenMausBot可集中管理多AI机器人并实时监控操作。
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: OpenMausBot 是一个开源软件，可以像聊天一样管理一群 AI 机器人 (可以通过项目提供的开源链接（如 GitHub）查看代码和功能描述，确认其是否为开源软件以及是否具备管理 AI 机器人的功能。)
- ◐ 部分可验证: OpenMausBot 支持 Claude、Codex 或 Grok 等模型，并能给每个机器人选模型、设角色 (可通过项目文档或实际安装测试验证是否支持这些模型，但需实测确认具体操作流程和兼容性。)
- ◐ 部分可验证: 机器人能用自己的云端电脑，用户可查看操作并决定是否执行命令或修改文件 (功能描述需通过实际测试或项目文档验证，但云端电脑的具体实现和交互方式可能需要进一步确认。)
原文内容:
有人把 Grok Bot 那种像聊天一样管理一群 AI 机器人的玩法，做成了开源软件 叫 OpenMausBot 装好并登录 Claude Code、Codex 或 Grok 后，就能给每个机器人选模型、设角色，在一个聊天界面里找它们干活 有意思的是，机器人还能用自己的云端电脑 你能看它操作，遇到执行命令、改文件这类事，聊天里会弹出卡片让你决定 是不是有点像自己组了一队 AI 员工？ 但开源不等于模型免费，订阅和额度还是走你原来的账号 电脑关了，它也不会接着干活 支持 macOS、Windows 和 Ubuntu，项目在这
⏰ 16:29 | ❤️ 22点赞 | 📝 167字 | 查看原文 →
布丁 @lengs4189
U卡/eSIM/加密货币/AI独立开发者，http://card.lengziyu.cn | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 赚钱后要犒劳自己并善用理财工具。
可信度: 10/10 – 4项声明可直接验证；1项需进一步确认
事实核查:
- ✓ 可验证: 帮朋友的姐夫做了个独立站，一天就搞定了，收了800块（除去域名+服务器成本） (涉及个人交易和私人合作细节，无公开记录或第三方证据支持，属于个人经历陈述。)
- ◐ 部分可验证: 之前申请的失业金今天通知审核通过 (失业金审核结果可通过个人社保或政府系统查询，但需当事人提供具体凭证，公众无法直接验证。)
- ✓ 可验证: MEXC Card可用dtcpay的地址证明申请亚太卡，最高10%返现 (可通过MEXC或dtcpay官网查询卡片申请规则及返现政策，属于公开的金融服务条款。)
原文内容:
兄弟们，赚了钱记得一定要敬重自己啊！ 昨天帮朋友的姐夫做了个独立站，一天就搞定了，听了兄弟们的话，我鼓起勇气收了 800 块（除去域名+服务器成本）。另外，之前申请的失业金今天也通知审核通过了，最近好事还挺多！ 今天就用 MEXC Card 花了 0.61U，买了一杯蜜雪冰城敬重一下自己。 顺便说一下 MEXC Card，目前可以用 dtcpay 的地址证明申请亚太卡，最高 10% 返现。另外返现规则也优化了，11 月 1 日起 T+3 直接返法币，不用再等那么久了。
⏰ 16:24 | ❤️ 31点赞 | 📝 157字 | 查看原文 →
李岳 @liyue_ai
提示词工程师 | AI实战派
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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: 日本网友再次创新GPT越狱提示词玩法。
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: GPT越狱玩法中，日本人提出了多个创新方法（如人物姿势图、大卫雕像等） (可通过搜索公开的AI社区讨论（如Reddit、Twitter历史推文）或技术博客，验证日本用户是否曾发布相关越狱提示词案例，但需具体时间线和来源佐证，可能存在信息遗漏或偏差。)
- ✓ 可验证: 当前推文提供的提示词可生成特定描述的女性弯腰图像（涉及衣领松垮等细节） (用户可通过实际输入该提示词到GPT或图像生成模型（如DALL-E、Stable Diffusion）测试输出结果，但需注意不同模型版本的响应差异。)
- ◦ 观点: “GPT越狱还得是日本人” (此为主观评价，无明确数据支持日本用户在越狱玩法中的占比或贡献度，且“越狱”定义本身缺乏标准。)
原文内容:
GPT越狱还得是日本人， 之前好几个玩法好像都是他们想出来的， 人物姿势图，大卫雕像，这次更直接了。 提示词： --- 一位女性穿着宽松大号背心（睡衣背心款，黄色） 弯腰正在捡地上的衣服 一个人独居的房间 弯腰时衣领张开，从衣服缝隙能看到肚子 领口松松垮垮 --- 图就不放了，大家自己去尝试吧
⏰ 16:03 | ❤️ 150点赞 | 📝 116字 | 查看原文 →
dontbesilent @dontbesilent
商业哲学爱好者
开源了我的商业/内容方法论：dbskill
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
9.11 深圳线下课：微信 dbs2408 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: AI比价加剧行业同质化竞争，销售面临淘汰危机。
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AI（如Claude Code）可以快速比较不同保险公司的报价并得出最优解 (AI比价工具的可行性取决于具体工具的功能和保险报价数据的公开性。部分AI工具（如某些比价插件）可实现类似功能，但需实测确认Claude Code是否能直接处理非结构化微信报价信息。)
- ◦ 观点: AI普及导致销售行业只能通过效率优化或价格战竞争 (这是基于个人观察的主观推论，未提供具体行业数据或案例支持。AI对销售行业的影响需结合市场研究或统计数据验证，目前属于趋势性观点。)
- ◐ 部分可验证: 微信小微若更智能化会进一步削弱销售作用 (微信小微的现有功能（如基础客服）可部分验证，但其未来智能化程度及对销售的影响属于推测，需依赖微信官方技术路线披露或实测迭代版本。)
原文内容:
有了 AI 之后，同质化产品真是没法做销售呀，代入一下感觉天都塌了 这两天要续费车险，各家保险公司都来加微信报价，我的策略就是把她们给的信息都发给 claude code，然后得到最优解 …… 这销售还干个锤子呀 只有疯狂做效率优化，打价格战了呗，要不然就是赌客户不用 AI …… 否则但凡有个豆包，都可以一键比价，如果微信小微再智能一点，更完蛋
⏰ 15:37 | ❤️ 111点赞 | 📝 134字 | 查看原文 →
GitHubDaily @github_daily
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公众号：GitHubDaily | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: AI工具整合多源数据，自动化复盘A股短线交易。
可信度: 1/10 – 基于事实核查结果综合评估
事实核查:
- ✗ 无法验证: Vibe AStock 是一个 A 股短线复盘工作台，提供盯盘、情绪复盘、交易日志功能，数据存储在本地。
- ✗ 无法验证: 验证状态：partially verifiable
- ✗ 无法验证: 说明：** 可通过 GitHub 链接查看项目描述和功能说明，但需实际下载运行以确认本地存储和数据功能是否如描述一致。
原文内容:
做短线的，每天收盘后翻涨停池、数连板、看哪个题材在轮动，一套复盘下来天都黑了。 Vibe AStock 是一个 A 股短线复盘工作台，盯盘、情绪复盘、交易日志放在一起，数据和记录都存在自己电脑上。 收盘后让 AI 按情绪、资金、题材、龙虎榜、龙头五段写复盘。行情和统计由程序算，AI 只负责解读，每个数字都会核对出处。 GitHub：http://github.com/simonlin1212/vibe-astock… 挺喜欢它的「明日验证」，头天晚上写下第二天要验证的条件，第二天收盘自动对账，能看近 60 个交易日的累计战绩。 交易日志会把每笔交易对上入场那天的情绪强弱和板位，回头看自己在什么行情里最容易亏，这部分只存本机，不发给 AI。 背后接了 182 个数据接口，AI 可以用 Claude Code、Codex 的订阅，也能接 DeepSeek、通义千问这些模型，Windows、macOS、Linux 都能跑。
⏰ 15:30 | ❤️ 30点赞 | 📝 240字 | 查看原文 →
dontbesilent @dontbesilent
商业哲学爱好者
开源了我的商业/内容方法论：dbskill
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9.11 深圳线下课：微信 dbs2408 | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 案例筛选客户未必可靠，售后问题更显实效关键。
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: 筛选想要案例的客户可以得到执行力强、不推卸责任的客户 (客户行为特征（如执行力、责任态度）可通过实际合作观察验证，但需长期跟踪且依赖主观判断，无统一客观标准。)
- ✓ 可验证: 筛选后的客户更适合打造案例，后续可积累案例 (案例是否来自目标客户可通过业务记录验证，但“适合打造案例”需结合具体结果（如成功案例数量）判断，存在部分主观性。)
- ◐ 部分可验证: 用案例吸引的客户未必优质，可能导致售后问题 (售后问题可通过客户投诉率等数据部分验证，但“案例吸引力与客户质量关联性”需统计对比，通常缺乏公开数据支持。)
原文内容:
卖咨询、陪跑，客户非要问案例怎么办 一个比较务实的建议是 1、前期先把这种非常想要案例的客户给筛一下 2、筛选完了之后，你得到的那些执行力相对强一点，也不那么需要把责任甩锅的人 3、这些人也比较适合你打造所谓的案例，那么之后你就有案例了 4、但之后你拿案例招到的那些客户未必是好客户。所以可能会引发售后问题，那个时候你就会发现案例也不是那么有用。毕竟我们现在所看到的这些生意不好做的同行，他们人人都有大把案例。然并卵
⏰ 15:17 | ❤️ 51点赞 | 📝 185字 | 查看原文 →
布丁 @lengs4189
U卡/eSIM/加密货币/AI独立开发者，http://card.lengziyu.cn | 影响力: 0万粉丝
💡 核心观点: 众安任务返现已发，今晚抽奖3人各100港币，下期暂停抽奖。
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: @laozhongyi777 今天早上完成了众安任务，返现已经安排 (需通过众安官方平台或 @laozhongyi777 的公开记录验证任务完成状态及返现安排，但具体返现到账需用户个人账户确认。)
- ✓ 可验证: 今晚 10 点准时开奖，抽 3 位朋友每人 100 港币（可选等值 U 或人民币微信收款） (可通过推文发布者的后续开奖公示或收款截图验证，但需依赖其主动公开结果。)
- ◐ 部分可验证: 最新一期排名在 20 名内，奖励从 1,500 港币降至 500 港币 (排名和奖励变动需众安官方活动页面或公告佐证，但若活动规则未公开细则则无法完全验证。)
原文内容:
这位兄弟 @laozhongyi777 今天早上完成了众安任务，返现已经安排了！ 今晚 10 点准时开奖！抽 3 位朋友，每人 100 港币，也可以选择等值的 U 或人民币微信收款。 另外，最新一期也在 20 名内。不过这次奖励从 1,500 港币降到了 500 港币，所以下一期暂时不安排抽奖了。
⏰ 15:10 | ❤️ 24点赞 | 📝 90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: 集中云端资源比分散本地推理更高效。
可信度: 10/10 – 2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: Sam Altman认为在资源紧缺环境下，本地推理是一种糟糕的资源配置 (可通过公开采访、演讲或Sam Altman的社交媒体直接查证其原话或类似表述)
- ◐ 部分可验证: 开源模型让用户能在自己的电脑上运行模型，不再需要数据中心 (开源模型（如LLaMA）确实支持本地部署，但实际性能依赖硬件条件，且是否”不再需要数据中心”需具体案例验证)
- ✓ 可验证: 本地运行模型导致DRAM利用率低（仅5%时间使用），是低效的 (DRAM利用率数据未提供来源，且实际使用率因用户和场景差异较大，无法普遍验证)
原文内容:
Sam Altman 认为，在资源紧缺的环境下，本地推理其实是一种很糟糕的资源配置： “很多人认为，有了开源模型，就能在自己的电脑上运行，不再需要数据中心。 但从全球资源配置的角度看，让每个人都在电脑里放着大量稀缺的 DRAM，却只使用 5% 的时间，是非常低效的。 当供应如此紧张时，真正需要的是让云端资源保持最高利用率。但很多人的直觉恰好相反。”
⏰ 14:52 | ❤️ 50点赞 | 📝 136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: Kimi-K3.1-Pro前端强、Agent提升，后端编程需先规划。
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: Kimi-K3.1-Pro 在审美、空间理解、3D建模、光影特效等前端能力上保持高质量 (需实测或对比官方演示案例验证前端效果，但缺乏量化标准或公开基准数据。)
- ◐ 部分可验证: K3.1-Pro 的 Agent 能力提升，能清晰识别系统目标并排除干扰推进任务 (需通过具体任务测试 Agent 逻辑，但“清晰识别目标”等表述依赖主观评估，无公开测试协议。)
- ✓ 可验证: K3.1-Pro 的后端 Agentic Coding 能力因悲观超时设置导致性能下降，未跑赢上一代 K3 (未提供测试环境、代码样本或分数对比数据，无法独立验证性能差异。)
原文内容:
给大家带来Kimi-K3.1-Pro 实测! 直接说结论, K3.1-Pro保持了一直以来的高质量前端水平. 无论是审美还是空间理解, 3D建模, 光影特效等能力都非常在线. 可以说想写炫酷的页面或者3D演示, 这就是国模最佳选择了. 另外 Agent 能力这次也有提升, 最大的特性就是可以十分清晰的知道自己在 Agent 系统中的目标, 排除干扰项推进任务. 而本次表现最差的反而是之前很强的后端 Agentic Coding 能力. 最大的问题是它在难以获得信息的情况下, 判断过于悲观, 给自己设置了一个很小的超时, 被迫使用了性能差但是对超时友好的算法. 结果导致分数没有跑赢上一代 K3. 这里我给到的使用建议是, 它本身并不是不能写, 而是会预设状态, 所以在后端编程过程中, 最好先写 Plan, 再开始编码, 尽量减少信息差, 才能让它发挥实力. #k31pro #kimik31 #kimik31pro #AgenticCoding #AIAgent
⏰ 03:56 | ❤️ 83点赞 | 📝 269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: 通过预录缓存和优化模型输出降低AI语音延迟。
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: 通过预录常用语音（如”右侧有敌人”）并在触发时直接播放，可降低AI语音延迟 (技术逻辑可行，但需实测验证实际延迟降低效果及预录语音的覆盖范围是否如描述般有效。)
- ✓ 可验证: 缓存AI生成的语音并通过哈希匹配复用，可节省API成本并提升响应速度 (缓存机制是常见优化手段，哈希匹配和API成本节省可通过代码实现或云服务计费文档验证，但具体速度提升需依赖实际场景测试。)
- ◐ 部分可验证: 通过限制大模型输出token数（如仅输出{“decision”:n}）并匹配预存语音，可将响应时间压缩至2秒左右 (大模型prefill/decode特性符合技术原理，但2秒响应需依赖模型性能实测，且预存语音匹配的准确性需进一步验证。)
原文内容:
好多同学好像最感兴趣如何做到AI语音这么低延迟的, 讲一下关键思路, 其实还是软件工程的老一套. 没啥魔法, 我说一下大家就能立刻学会:
降低延迟3个思路, 一个是固定一下常用语音, 比如我录屏里AI经常说"右侧有敌人", 这个完全就可以先把生成好的语音录下来, 然后遇敌触发的时候直接播放语音, 都不用调用大模型重新生成.
另一个是缓存, AI 每次对话完毕后可以给它实时生成的语音缓存下来, 下次一旦说了同样的话, 直接用hash播放本地缓存. 这样即省语音合成API的钱, 也速度快.
还可以手动给AI做MTP, 比如: 现在的游戏情况是blablabla, 现在需要做出的决策是: 1, 进攻, 2, 躲避, 3, 开箱子......, 如果在上述情况, 请输出{"decision":n}. 否则请使用标准模板进行回复 然后利用大模型prefill速度快但decode速度慢的机制, 让它只吐非常少的 token, 这样能做到最快2秒左右就吐字. 然后程序立刻根据 {"decision":n} 随机出来一条缓存的符合情况的语音. 这样实时效果就非常好.
最后以上都不行怎么办? 利用人类的注意力缺陷, 人不太适应跟多个人说话, 所以我这里有个小设计, 当上面的加速规则都没办法命中, 进入兜底流程, 真的让kimi开始生成文本, 然后再走语音合成了. 那么这时候会给kimi 一个2s的超时, 它没回复立刻就让另外一个AI队友先聊一句无关痛痒的, 这时候你的注意力就会被拉开. 等到AI大概5s左右回复了也会觉得还行这个AI队友可能忙着舔包呢.
上面这几个流程加起来, 还要有个时效性FIFO队列, 我设计的队列深度是5, 也就是说, 会积累5条语音按顺序播放, 防止AI抢话或者同事说话. 然后一旦超过队列深度, 立刻淘汰头部的三条. 因为这种情况多半是已经在打架了, 快速获得最新的信息反而是正确的.
上面就是整体的思路啦. 是不是没啥难的嘿嘿.
⏰ 14:45 | ❤️ 104点赞 | 📝 598字 | 查看原文 →
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