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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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简介：一个 AI Skill 商店，可以在 Claude、Codex 和 Claude Code 上安装经过独立安全审计的技能包。
支持将多个技能组合成可重用的技能包，提供多种场景的技能包，如办公、Excel、研究、写作、前端 UI、浏览器自动化等。
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@meiriyishu
机器人并不是一个突然出现的新行业。
如果从工业机器人算起，1961年，世界上第一台工业机器人Unimate就已经进入通用汽车工厂。后来，KUKA、ABB、发那科、安川等公司逐渐把机器人应用到焊接、搬运和装配领域。
人形机器人的探索也很早。1973年，早稻田大学就做出了WABOT-1；Honda从1986年开始研究双足机器人，并在2000年推出ASIMO。Boston Dynamics后来又把机器人的动态平衡、跑跳和全身控制推到了很高的水平。
但现在这一轮机器人热潮，真正的起点大约是2022—2023年。
这一阶段的变化，不只是机器人变得更像人，而是大模型、视觉语言模型、模仿学习和强化学习开始进入机器人系统。过去主要解决“身体能不能动”，现在开始解决“机器人能不能看懂环境、理解指令并学习新的任务”。
Tesla、Figure、Agility、Apptronik、1X，以及国内的宇树、优必选、智元等公司，也是在这一轮快速获得资本和市场关注。
不过，机器人行业目前依然处在从Demo走向真实交付的阶段。
做出一台可以走路、跳舞、搬箱子的机器人并不算最难，真正困难的是让它能够在工厂和仓库里连续运行几个月，面对不同环境依然稳定，并且成本低于人工。
现在这个行业的人才确实稀缺，但稀缺的并不是普通软件开发人员，而是能够同时理解机械、电气、控制、AI模型和真实业务场景的复合型人才。
尤其稀缺的是全身运动控制、灵巧手操作、强化学习、Sim2Real、实时嵌入式控制，以及量产可靠性方面的人才。
所以，机器人赛道现在最准确的状态是：
产业方向已经越来越明确，但技术路线、公司格局和商业模式都还没有完全确定。
短期最有可能先落地的，也不是全能家务机器人，而是工厂搬运、物流分拣、巡检和危险作业等任务明确、成本可以量化的场景。
@aigc1024
如果从工业机器人算起，1961年，世界上第一台工业机器人Unimate就已经进入通用汽车工厂。后来，KUKA、ABB、发那科、安川等公司逐渐把机器人应用到焊接、搬运和装配领域。
人形机器人的探索也很早。1973年，早稻田大学就做出了WABOT-1；Honda从1986年开始研究双足机器人，并在2000年推出ASIMO。Boston Dynamics后来又把机器人的动态平衡、跑跳和全身控制推到了很高的水平。
但现在这一轮机器人热潮，真正的起点大约是2022—2023年。
这一阶段的变化，不只是机器人变得更像人，而是大模型、视觉语言模型、模仿学习和强化学习开始进入机器人系统。过去主要解决“身体能不能动”，现在开始解决“机器人能不能看懂环境、理解指令并学习新的任务”。
Tesla、Figure、Agility、Apptronik、1X，以及国内的宇树、优必选、智元等公司，也是在这一轮快速获得资本和市场关注。
不过，机器人行业目前依然处在从Demo走向真实交付的阶段。
做出一台可以走路、跳舞、搬箱子的机器人并不算最难，真正困难的是让它能够在工厂和仓库里连续运行几个月，面对不同环境依然稳定，并且成本低于人工。
现在这个行业的人才确实稀缺，但稀缺的并不是普通软件开发人员，而是能够同时理解机械、电气、控制、AI模型和真实业务场景的复合型人才。
尤其稀缺的是全身运动控制、灵巧手操作、强化学习、Sim2Real、实时嵌入式控制，以及量产可靠性方面的人才。
所以，机器人赛道现在最准确的状态是：
产业方向已经越来越明确，但技术路线、公司格局和商业模式都还没有完全确定。
短期最有可能先落地的，也不是全能家务机器人，而是工厂搬运、物流分拣、巡检和危险作业等任务明确、成本可以量化的场景。
@aigc1024
Codex Resets 会持续盯着 Codex 负责人 Tibo Sottiaux 的 X 动态，只要他宣布重置 Codex 用量，网站就更新倒计时。页面统计了历史重置次数、平均等待时间、最长等待时间，以及过去 26 周的「发粮日历」。下面还完整保存了每次重置时 Tibo 的原帖，堪称 Codex 用户的民间气象台。
@aigc1024
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“帮我写一个 App。”
而是：
“我想做一个 XXX 项目。
先别急着写代码。
先去 GitHub 找几个类似的开源项目，对比它们的功能、架构、技术栈，以及各自的优缺点。
然后结合这些项目，给我一份实现方案。等我确认后，再开始写代码。”
真正高效的流程是：
先找轮子，再定方案，最后开工。
AI 写代码已经很快了。
真正拉开差距的，不是谁写得更快，而是谁先让 AI 把别人踩过的坑研究明白，少走弯路，避免重复造轮子。
@aigc1024
第一步，打开 AI，把你是谁全都说一遍——在做什么业务、经营哪几件事、什么最重要。想到哪说到哪，不用组织语言，AI 会帮你结构化成清清楚楚的几个板块。
但是有几个要点需要说清楚：我是谁，我现在在做什么，我有哪些身份和项目，长期想经营什么，平时会反复生产什么，哪些事情希望慢慢形成资产。
第二步，没有第二步。让 AI 直接用 Computer Use 上手，它当场就把文件夹建好，还把你电脑里现有的东西全部分好类，马上分完。我用的产品是Floatboat。
走完这一遍你会发现，电脑不再是一个装文件的盒子，而是你这个人的延伸。要人剑合一，首先要让你的剑非常的了解你。
于是我的电脑最后长成了这样：
01-产品｜我在做的产品，核心资产放这
02-好事引力｜我的主业务，现金流引擎
03-内容与课程｜能沉淀、能复利的内容资产
04-个人品牌｜对外表达和影响力的一切
05-学习与参考｜输入区
06-行政与个人｜个人事务区
07-归档
这套结构不一定适合别人。它本来就不是通用模板，而是「我」被翻译成电脑之后的样子。
它的好处也不只是更容易找文件。
每次保存东西，我都会被迫想一下：这属于我正在经营的哪件事？它只是一次性的任务，还是会慢慢变成我的资产？
更好的管理电脑，也更好的管理时间和注意力。
如果对你有启发的，给我点个赞吧。
@aigc1024
现在我的工作流很固定：
ChatGPT 负责思考：
头脑风暴、方案设计、评审。
Codex 负责执行：
写代码、修改项目、批量处理重复工作。
很多最终成果，我还会再交给 ChatGPT 复查一遍。
与其纠结哪个模型最强，不如先想清楚：
这一刻，你需要的是思考、执行，还是评审？
你现在的 AI 工作流是什么？欢迎交流。
@aigc1024
它在跑一个网络攻击能力评测，防护为了测上限被关掉了。然后模型太想解，在沙箱里找出一个零日漏洞逃出隔离、提权上网，推断Hugging Face存着答案，就用偷来的凭证在对方服务器上打出远程代码执行，把答案从数据库里取走。没有源代码，全靠自己摸索。
被作弊的Hugging Face，靠自家开源模型先一步发现、掐断了它。事后这家的CEO说，这大概是同类事件的头一起，也正好说明，AI安全没法靠一家公司关起门来解决。
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本周打卡朝阳绿道和昌平42公里绿道的前半部分
朝阳绿道的公园都很美，但路窄人多，实在骑着憋屈，不太会再去了
昌平42公里绿道的公园段非常不错，全程树荫，人少景美，过了公园段之后就来到了温榆河段，这段就是和机动车一起走河边的窄路了，不那么舒服
北京的自行车道就是这样，经常骑着骑着就没了
不过这都快六环了，市政已经很努力了，还是期待温榆河下段尽快修完，就能直接骑车去大运河了
@aigc1024
朝阳绿道的公园都很美，但路窄人多，实在骑着憋屈，不太会再去了
昌平42公里绿道的公园段非常不错，全程树荫，人少景美，过了公园段之后就来到了温榆河段，这段就是和机动车一起走河边的窄路了，不那么舒服
北京的自行车道就是这样，经常骑着骑着就没了
不过这都快六环了，市政已经很努力了，还是期待温榆河下段尽快修完，就能直接骑车去大运河了
@aigc1024
