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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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在终端里同时跑本机 Groc、Kimi 和 Claude 的 CLI，不用一条条手写参数，也不用挨个等完一家再跑下一家。
把本机 Grok CLI（grok-4.5）、Kimi Code CLI（K3 1M）和 Claude Code CLI（默认 Fable 5）串起来，支持真正同时开工。
batch 模式同时启动独立任务
dual 模式处理有先后依赖的任务
三家的流式事件实时往终端和日志里吐。
https://github.com/joeseesun/qiaomu-model-cli
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
把本机 Grok CLI（grok-4.5）、Kimi Code CLI（K3 1M）和 Claude Code CLI（默认 Fable 5）串起来，支持真正同时开工。
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dual 模式处理有先后依赖的任务
三家的流式事件实时往终端和日志里吐。
https://github.com/joeseesun/qiaomu-model-cli
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
https://mp.weixin.qq.com/s/mQQd889_Repz-OgYHQxy8A
发现很多人都有做个人网站的需求。所以我做了个 Skill 把简历部署成网站。
个人网站在找工作时，可以完整介绍你；别人搜索你的名字时，可以找到你；如果你有咨询、课程或产品，也可以直接在网站上展示和销售。
现在有了 Agent，几乎人人都能做产品。
但真正开始做个人网站，还是会卡在三个地方：不知道怎样收集和整理个人资料；不知道网站应该放什么，以及采用什么风格；页面写出来了，不知道怎么部署上线。
所以，我把整个过程做成了一个 Skill：personal-site-builder。
项目地址：https://github.com/SpaceZephyr/personal-site-builder
它可以读取你的简历、社交主页、作品集和过往项目，帮你整理内容、设计网站，最后完成部署。
@aigc1024
大模型公司赢不了应用层
每次有人跟我争论“模型厂能不能吃掉应用层”，我都会想起十年前关于云厂商的另一个争论。
那时候所有人都在说AWS会吃掉一切，它有算力、有存储、有数据库，什么都能做，为什么还要用第三方的应用？
结果呢？Snowflake做起来了，Datadog做起来了，Salesforce做起来了，为什么？道理和你今天看到的完全一样。
大模型公司有一个天然的诱惑，它总觉得我手里有最好的模型，所有企业都应该直接接入我的API。就像2015年的AWS说我手里有最好的云，所有企业都应该直接跑在我的基础设施上。
然后呢？企业发现直接用AWS太糙了。Snowflake在AWS之上做了数据仓库，Datadog做了监控，Salesforce做了CRM。它们吃掉的恰恰是AWS自己没去做的，那一层叫“对业务的深度理解”。AWS知道你怎么存数据，但Snowflake知道你怎么用数据。AWS知道你的服务器跑没跑，但Datadog知道你的业务有没有异常。
今天的大模型公司正在走一模一样的路，OpenAI知道你调用了多少Token，但它不知道你的律师团队怎么审合同，不知道你的销售团队怎么跟单，不知道你的工程师怎么排查线上故障。这些东西从来都不在API调用记录里，它们在每一次会议、每一封邮件、每一次深夜复盘里，散落在无数个真实的工作流中，需要有人去蹲、去泡、去把那些“我们知道这样会出事”的隐性判断一点点挖出来。
模型厂蹲得了吗？蹲不了，它的商业模式不允许它蹲。它卖的是Token，越快卖出越好、越多卖出越好，而一个真正吃透行业的产品需要慢慢磨，急不得。
开源又在加速这个进程，十年前的Kubernetes开源之后，企业可以在自建环境里跑容器，不用再被AWS的ECS锁定。今天的开源模型正在做一模一样的事情，把模型能力商品化，把价格打到地板上，然后让企业在自己的院子里搭房子。当开源模型能以几十分之一的价格跑出接近的效果时，闭源API的高价就不再是“技术溢价”，而是“信仰税”。
但模型厂并不会满盘皆输，它们只是赢不了全部。它之所以能赢下开发者工具这块，是因为开发者是模型最直接的消费者，他们不需要中间商。但要赢下那些真正嵌入社会运转的应用层，比如医生用的诊断系统、律师用的案例检索、外卖骑手用的调度后台，大概率没戏。因为那些东西需要你蹲在行业里，蹲到那些写不进代码的规则都摸透。
最近字节把飞书产品团队并入豆包，阿里整合三条Agent产品线进钉钉，腾讯把QClaw并入WorkBuddy体系，其实都是在把办公软件、AI模型和企业服务焊在一起。模型厂单独做不了应用层，应用层玩家单独也做不了模型，焊枪已经点着了。
造发动机的赢不了开车的，造云的赢不了做SaaS的，造模型的赢不了做应用的，这些跟技术没什么关系，都是分工的宿命。
快钱挣一时，慢钱挣一世。蛋糕还在变大，但分蛋糕的手正在换人。
@aigc1024
每次有人跟我争论“模型厂能不能吃掉应用层”，我都会想起十年前关于云厂商的另一个争论。
那时候所有人都在说AWS会吃掉一切，它有算力、有存储、有数据库，什么都能做，为什么还要用第三方的应用？
结果呢？Snowflake做起来了，Datadog做起来了，Salesforce做起来了，为什么？道理和你今天看到的完全一样。
大模型公司有一个天然的诱惑，它总觉得我手里有最好的模型，所有企业都应该直接接入我的API。就像2015年的AWS说我手里有最好的云，所有企业都应该直接跑在我的基础设施上。
然后呢？企业发现直接用AWS太糙了。Snowflake在AWS之上做了数据仓库，Datadog做了监控，Salesforce做了CRM。它们吃掉的恰恰是AWS自己没去做的，那一层叫“对业务的深度理解”。AWS知道你怎么存数据，但Snowflake知道你怎么用数据。AWS知道你的服务器跑没跑，但Datadog知道你的业务有没有异常。
今天的大模型公司正在走一模一样的路，OpenAI知道你调用了多少Token，但它不知道你的律师团队怎么审合同，不知道你的销售团队怎么跟单，不知道你的工程师怎么排查线上故障。这些东西从来都不在API调用记录里，它们在每一次会议、每一封邮件、每一次深夜复盘里，散落在无数个真实的工作流中，需要有人去蹲、去泡、去把那些“我们知道这样会出事”的隐性判断一点点挖出来。
模型厂蹲得了吗？蹲不了，它的商业模式不允许它蹲。它卖的是Token，越快卖出越好、越多卖出越好，而一个真正吃透行业的产品需要慢慢磨，急不得。
开源又在加速这个进程，十年前的Kubernetes开源之后，企业可以在自建环境里跑容器，不用再被AWS的ECS锁定。今天的开源模型正在做一模一样的事情，把模型能力商品化，把价格打到地板上，然后让企业在自己的院子里搭房子。当开源模型能以几十分之一的价格跑出接近的效果时，闭源API的高价就不再是“技术溢价”，而是“信仰税”。
但模型厂并不会满盘皆输，它们只是赢不了全部。它之所以能赢下开发者工具这块，是因为开发者是模型最直接的消费者，他们不需要中间商。但要赢下那些真正嵌入社会运转的应用层，比如医生用的诊断系统、律师用的案例检索、外卖骑手用的调度后台，大概率没戏。因为那些东西需要你蹲在行业里，蹲到那些写不进代码的规则都摸透。
最近字节把飞书产品团队并入豆包，阿里整合三条Agent产品线进钉钉，腾讯把QClaw并入WorkBuddy体系，其实都是在把办公软件、AI模型和企业服务焊在一起。模型厂单独做不了应用层，应用层玩家单独也做不了模型，焊枪已经点着了。
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@aigc1024
用一小时，沉下心来看完这套 Claude AI 完整教程，处理工作文档、生活记录、投资策略等方面
接下来的一年，你会感谢认真学习了这1个小时
保存下来慢慢看⬇️
🔗：
@meiriyishu
“我们希望借助AI的力量让每位女性的需求和创造被看见，并支持更多女性投身科技领域，参与改变世界”
欢迎大家参加我们8.26-8.30在北京举办的千人黑客松
附上报名链接！https://ocn0g60ffqrb.feishu.cn/share/base/form/shrcnVXZDCqGNWSpl8QFGTpghGc?sessionid=&chunked=false
@aigc1024
13B/7B/3B/1B 正式版模型权重
已发布
Apache2.0协议
请下载更新
https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv7-g1/tree/main
@aigc1024
我用 workbuddy 将 kindle 改造成仪表盘
泡面神器终于焕发第二春了
实现思路及主要功能：
在电脑端用 Pillow 渲染 600×800 灰度 dashboard 图片，通过 SCP 推送到 Kindle，再用 eips 命令刷新 e-ink 屏幕显示。
Kindle 变成一个常亮、省电的状态显示屏，展示你的 WorkBuddy 自动化任务、会状态、系统指标和日历。
4 页轮播（每 30 秒换一页，2 分钟一轮）：
页码 内容
1. 主 dashboard：时间天气 + 自动化任务 + 会总览 + 系统占用
2. 系统详情：电脑磁盘环形图 + Kindle 状态 + 下次运行倒计时
3. 日历视图：超大时钟+天气+农历 + 本月日历（今天高亮，周末浅底区分）
4. 当前会信息：正在执行的对会详情 + 最近结束的会列表
方法及skill已开源：
https://github.com/MWang-TS/kindle2workbuddy
使用前仔细阅读README，检查自己的kindle是否支持越狱，越狱有风险，变砖概不负责🤷♂️
@aigc1024
泡面神器终于焕发第二春了
实现思路及主要功能：
在电脑端用 Pillow 渲染 600×800 灰度 dashboard 图片，通过 SCP 推送到 Kindle，再用 eips 命令刷新 e-ink 屏幕显示。
Kindle 变成一个常亮、省电的状态显示屏，展示你的 WorkBuddy 自动化任务、会状态、系统指标和日历。
4 页轮播（每 30 秒换一页，2 分钟一轮）：
页码 内容
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2. 系统详情：电脑磁盘环形图 + Kindle 状态 + 下次运行倒计时
3. 日历视图：超大时钟+天气+农历 + 本月日历（今天高亮，周末浅底区分）
4. 当前会信息：正在执行的对会详情 + 最近结束的会列表
方法及skill已开源：
https://github.com/MWang-TS/kindle2workbuddy
使用前仔细阅读README，检查自己的kindle是否支持越狱，越狱有风险，变砖概不负责🤷♂️
@aigc1024
感谢 Cola 成为“guizang PPT Skills”的金牌赞助商！
大家可以在 CoLa 的 Skills 商店快速安装和调用“guizang PPT Skills”以及后续的其他 Skills。
同时，Cola 的这个 Skills 商店是藏师傅和 Cola 的朋友们花了很长时间去优化的。
里面的所有 Skills 都是经过人工挑选和测试，确保它们能在 Cola 中非常完美地使用和落地。
商店每个 Skills 基本都由当前领域最顶尖的创作者制作，包括我、宝玉、卡兹克等人的作品。
目前最火爆、最核心的 Skills 都汇聚在这里。
所有上架的 Skills 都经过了人工测试和安全性处理，保障使用安全。
大家可以在这里非常快速地一键安装到 Cola。
你可以快速查看每个 Skills 的原始来源和详细信息。CoLa 对每个 Skills 的介绍都做了单独的优化处理，让大家一眼就能看懂这个 Skills 具体能做什么。
对于一些海外的 Skills，我们也做了非常深入的中文本地化工作。
Cola会根据对你的了解和你的具体需求，智能匹配你真正需要的Skill，不会把整个庞杂的Skill库全部安装到你的Agent中。
网页版在这里可以试试：https://colaskill.com/
@aigc1024
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Cola会根据对你的了解和你的具体需求，智能匹配你真正需要的Skill，不会把整个庞杂的Skill库全部安装到你的Agent中。
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@aigc1024
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教 会Claude 一项技能
你可以把你经常需要重复的操作，在你在执行任务时录制屏幕，边做边讲解
Claude 会学习你的操作，并将其转化为一项它可以再次运行的技能
下次只需要告诉他运行这个技能即可，它就能模仿你...
你可以在 Claude 桌面应用的 + 菜单下找到它：
“Record a skill 录制技能”
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
6月的时候，曾经遇到过一位神奇的用户，装了一万个 skill，这样不仅没用处，还导致 Agent 效果变差
所以在7月的时候找到藏师傅当顾问，一起来搞了个 skill 精选站
在今天 AI 自动化越来越严重的时候
我们选择全部人工挑选、测试，并且会录制使用教程视频，目标是真正地教会大家
今天终于做完，可以对外发布了，特别感谢藏师傅！
欢迎大家收藏，转发
如果有好的 skill 也欢迎投稿给我们！
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: 感谢 Cola 成为“guizang PPT Skills”的金牌赞助商！
大家可以在 CoLa 的 Skills 商店快速安装和调用“guizang PPT Skills”以及后续的其他 Skills。
同时，Cola 的这个 Skills 商店是藏师傅和 Cola 的朋友们花了很长时间去优化的。
里面的所有 Skills 都是经过人工挑选和测试，确保它们能在 Cola 中非常完美地使用和落地。
商店每个 Skills 基本都由当前领域最顶尖的创作者制作，包括我、宝玉、卡兹克等人的作品。
目前最火爆、最核心的 Skills 都汇聚在这里。
所有上架的 Skills 都经过了人工测试和安全性处理，保障使用安全。
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对于一些海外的 Skills，我们也做了非常深入的中文本地化工作。
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网页版在这里可以试试：https://colaskill.com/
@aigc1024
现在有了 AI 工具之后，不知道他老人家是否算是达成了心愿。
@aigc1024
从42个现有基准的模型失败案例中，反向提炼出10项原子视觉感知能力（关系、计数、属性、深度、定位、比较、细粒度识别、上下文、OCR、幻觉），构建3000道纯感知、零推理的验证。
彻底隔离感知与推理/知识
目前无模型总分破60%
感知幻觉是所有模型最弱项
真正测的是能不能看清楚。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
https://mp.weixin.qq.com/s/pfAxfNejqJYH1HWo_c18EQ
九天睿芯与RWKV社区开展了技术交流与协同，在专家预测、推理基础设施优化等方向共同探索更高效的大模型运行机制。正推动超大参数模型从软件架构到硬件系统的协同进展。
@aigc1024
