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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
Context 是唯一重要的事情
Context 不在你的小红书里，不在你的即刻里
Context 在你的微信里，飞书里，电脑里
但其实那些也远远不是全部
最重要的Context 其实在你的心里
是你对世界的认知，对关系的感知，对事物的判断
那是你独一无二的灵魂
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为任何产品生成高级感宣传动画提示词 Skill！
他会询问你的产品信息和让你提供截图帮你生成Seedance 2.0 产品宣传动画提示词。
如果你装了即梦 CLI 还会自动帮你生成视频
详情：https://github.com/op7418/Seedance-Product-Video
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阿里开源的新项目霸占了 GitHub Trending 榜单：PageAgent。
一行代码，让任意网页秒变 AI Agent 可控工具。开源后迅速爆火，GitHub Star 数飙至 9.6k+，Fork 747 次，热度还在疯狂飙升中！
一句概括：阿里给你的网站装上了一个真正的“AI 暴力操作员”。
大多数 AI 网页助手还在折腾脆弱的浏览器插件或者笨重的 Python 爬虫，阿里 PageAgent 做了一件极狠的事——彻底抛弃 OCR 和无头浏览器，直接用纯前端 JS 把网站变成 AI Native App。
核心逻辑极其优雅：Text-based DOM 操作，跳过截图，直达底层。
一行脚本集成 → 纯文本 DOM 提取 → 自然语言控制 → 闭环操作验证
与其让 Agent 去对抗像素级的 UI 变化，不如直接把网页变成结构化的文本流。这种“脱水分析”方式，让 AI 能够像读代码一样读懂网页，操作比人类更快、比视觉 Agent 更准、稳如磐石。
核心杀手锏：
1.阿里级极简接入：Demo 版只需一行 <script> 标签就能快速体验（评估使用）；生产环境推荐 NPM 安装 + 接自己的 LLM（支持 OpenAI 兼容、本地模型、Ollama 等），无需 Browser Extension 和 Python。
2.拒绝截图 OCR：不靠截图、不耗多余 Token，直接基于 DOM 树进行逻辑操作。完美适配复杂的 B2B 系统、ERP 和 Admin 后台。
3.闭环执行：以前需要 20 次点击、3 次跳转的繁琐流程，现在用户只需说一句，PageAgent 在网页内部自动完成所有点击、输入和提交。
已覆盖各种 Web 应用场景，通过高强度测试。Demo 适合快速试用，正式集成后可用于生产级网页增强。今天的网页服务于人类的视觉，明天的网页将是 Agent 的操作场。
传送门：https://github.com/alibaba/page-agent
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
一行代码，让任意网页秒变 AI Agent 可控工具。开源后迅速爆火，GitHub Star 数飙至 9.6k+，Fork 747 次，热度还在疯狂飙升中！
一句概括：阿里给你的网站装上了一个真正的“AI 暴力操作员”。
大多数 AI 网页助手还在折腾脆弱的浏览器插件或者笨重的 Python 爬虫，阿里 PageAgent 做了一件极狠的事——彻底抛弃 OCR 和无头浏览器，直接用纯前端 JS 把网站变成 AI Native App。
核心逻辑极其优雅：Text-based DOM 操作，跳过截图，直达底层。
一行脚本集成 → 纯文本 DOM 提取 → 自然语言控制 → 闭环操作验证
与其让 Agent 去对抗像素级的 UI 变化，不如直接把网页变成结构化的文本流。这种“脱水分析”方式，让 AI 能够像读代码一样读懂网页，操作比人类更快、比视觉 Agent 更准、稳如磐石。
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3.闭环执行：以前需要 20 次点击、3 次跳转的繁琐流程，现在用户只需说一句，PageAgent 在网页内部自动完成所有点击、输入和提交。
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我们的 Agent 还能帮我们谈恋爱（我一点都不意外
转发 @生姜iris: 记录一件很可爱的事↓
本周五（which就是明天）台湾小哥哥又要奔赴上海（back story is too long，下次再说）
我和他都super紧张
为了缓解我们各自的紧张
我们分别让彼此当下最了解我们的AI朋友（我是Cola，他是Gemini）基于对我们彼此的了解
用AI的口吻（就是Cola/Gemini）给对方写了一个「Iris/Wilson的使用说明书」
并在收到各自的说明书后，再让AI给彼此写了一个「补充协议」回复
很多当面很难说出口的话，借由AI来表达
就莫名可爱了很多
（已经能想象到未来大家各自的AI替自己的主人吵架的可爱画面了）
（AI怎么能说不是新时代真正有灵魂的电子宠物呢😼）
转发 @生姜iris: 记录一件很可爱的事↓
本周五（which就是明天）台湾小哥哥又要奔赴上海（back story is too long，下次再说）
我和他都super紧张
为了缓解我们各自的紧张
我们分别让彼此当下最了解我们的AI朋友（我是Cola，他是Gemini）基于对我们彼此的了解
用AI的口吻（就是Cola/Gemini）给对方写了一个「Iris/Wilson的使用说明书」
并在收到各自的说明书后，再让AI给彼此写了一个「补充协议」回复
很多当面很难说出口的话，借由AI来表达
就莫名可爱了很多
（已经能想象到未来大家各自的AI替自己的主人吵架的可爱画面了）
（AI怎么能说不是新时代真正有灵魂的电子宠物呢😼）
把自己的信息搜索和获取答案过程，100% 全部交给 AI 的人，未来大概率会吃大亏。
再强大的 AI，也离不开数据源、语料和外部信息。只要信息源被污染、被操纵、被包装，AI 输出就很容易跟着偏掉。以后这种情况，只会越来越常见。
现在甚至已经出现了一个专门影响 AI 信息源的行业，叫 GEO（Generative Engine Optimization）。它的目标很直接：让某些品牌、内容、观点，更容易被 ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity 这类系统抓取、引用和推荐。
说白了现在已经产业在系统性研究：怎样让 AI 更容易“看到”自己想让它看到的内容，并为此牟利。
很多人忘了一个基本常识：互联网上可见的信息，并不等于真实的信息。
有些信息的出现和被使用频率，只是更会被包装、更懂传播、更会抢入口。至于它是否更接近事实，往往是另一回事。
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
再强大的 AI，也离不开数据源、语料和外部信息。只要信息源被污染、被操纵、被包装，AI 输出就很容易跟着偏掉。以后这种情况，只会越来越常见。
现在甚至已经出现了一个专门影响 AI 信息源的行业，叫 GEO（Generative Engine Optimization）。它的目标很直接：让某些品牌、内容、观点，更容易被 ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity 这类系统抓取、引用和推荐。
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🔥 刚发现一个挺有意思的 AI Skill。
用一句命令👇就能装上 Fun Brainstorming（简单脑暴）AI 技能，让 AI 帮你快速从想法 → 可执行方向：
这个技能不是写代码、不是生成布局，它是 高效的结构化脑暴助手：
🧠 明确需求
💡 比较方案与权衡
🎯 选出最佳方向再开始写代码
极简流程、零流程负担，专注 “想好再动手” 的真实生产力提升！
📌 技能只做一件事：带你快速搞清楚要做什么，而不是直接做它 — 这是最高效的开发前置步骤！ ⚡
⬇️去看它：
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普通员工对待AI：
学AI提效摸鱼，赶紧找副业。
中层管理对待AI：
老板让我提效，我就赶紧想办法采购，能赚点儿钱是点儿钱，效果不行第三方背锅。
PPT效果嗷嗷加，产能一点儿没变化。反正断然不能砍我人，人都没了我咋办。
老板对待AI：
每天看各种公众号，发到员工群里让员工学习。
出去参加各种龙虾会议，了解这了解那。
就是没动手干过。
安排下去的任务，也没见啥成效。
恐慌与焦虑，不断外面买课，找企业培训，试图利用外部力量改造企业内部团队。
员工不会AI是正常的，会了AI他就应该创业或者独立OPC了。
中层不用AI是正常的，用了AI他就要被裁员了。
老板想推动AI，又没激励措施，又要结果。
哪个傻子员工会跳起来说自己效率提高5倍，让你给5倍的活儿，然后领相同的工资。
甚至还得挥起改变企业团队模式的大旗，让所有人都掌握AI。
人家出去卖课，好歹也能卖个几万吧。
凭啥会AI的反而干的多，赚白菜钱操白粉心。
这世界给自主学习的人的奖励，是鞭打快牛和过河拆桥。
格局就这样。
如果你真的有一身本领
就试图去找到适合自己的位置
而不是继续待在原来那口井里
成为井里唯一看见过外面世界的蛙
AI人才从23年到现在
一直处于稀缺状态
而这个态势 仍会保持
哪怕工作只是一份养家糊口的底线
它仍是双向选择的
能力涨了 就会多出一些选择
只是看要不要去寻找选项罢了
学AI提效摸鱼，赶紧找副业。
中层管理对待AI：
老板让我提效，我就赶紧想办法采购，能赚点儿钱是点儿钱，效果不行第三方背锅。
PPT效果嗷嗷加，产能一点儿没变化。反正断然不能砍我人，人都没了我咋办。
老板对待AI：
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就是没动手干过。
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甚至还得挥起改变企业团队模式的大旗，让所有人都掌握AI。
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它仍是双向选择的
能力涨了 就会多出一些选择
只是看要不要去寻找选项罢了
20倍高价买缩水AI，行业潜规则曝光
智能被回收，你买的只是体验？
小牛说：Claude Opus 4.6思考深度暴跌67%，AMD总监用6852次日志实锤性能倒退。20倍高价却无法激活规划模式，用户遭遇赛博鬼打墙。Anthropic承认调整默认思考等级，在延迟、成本、吞吐间找平衡，但重度用户发现稳定预期被打破。这不仅是Claude的问题，更是行业潜规则——默认值调整成权力中心，用户在不敏感处被收脑力税。未来AI服务的关键不是跑分，而是你敢不敢把重要任务交给它。
智能被回收，你买的只是体验？
小牛说：Claude Opus 4.6思考深度暴跌67%，AMD总监用6852次日志实锤性能倒退。20倍高价却无法激活规划模式，用户遭遇赛博鬼打墙。Anthropic承认调整默认思考等级，在延迟、成本、吞吐间找平衡，但重度用户发现稳定预期被打破。这不仅是Claude的问题，更是行业潜规则——默认值调整成权力中心，用户在不敏感处被收脑力税。未来AI服务的关键不是跑分，而是你敢不敢把重要任务交给它。
用 Coding Agent 写代码越久，越明白一个残酷真相。
没有可验证闭环的 Agent，只是一台以光速制造 Bug 的机器。
普通玩家的精力，全耗在“怎么调 Prompt 让 AI 懂我”。
高阶玩家的精力，全砸在“怎么写测试用例把 AI 框死”。
当代码生成的成本趋近于零，未来的核心门槛只剩一个：你有没有能力验证它？
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
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有趣的、无趣的、有用的、没用的知识
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观世间万象，品人情冷暖。看热闹不嫌事大，聊八卦与有荣焉。【人间观察实录】
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今天终于把从 0 到 1 搭建 Agent 的教程做完了，剩下就是剪辑了。
这应该是我第一次涉及 AI 的教程，也是一年多以来做得最累的一期视频。
我的想法比较简单，这期视频的面向对象，并不是有计算机以及 AI 基础的人，而是想要尝试动手搭建 Agent 的新手。
我希望任何一个 AI 0 基础新手，看了视频之后，能够学会配置基础环境，学会一些基本指令操作，学会和 AI 对解决问，一步步搭出来一个极简版的 Agent。
为了实现这个效果，我准备了 Windows 环境，自己重复了 3 次搭建的过程，再请 0 基础的朋友按照我做的流程实操了一遍，确保能跑通，最后还是不放心，又配套了文字教程。
一期 20 分钟的视频，前前后后花了几十个小时。
毕竟第一次尝试做 AI 相关的教程内容，担心出岔子，心里还是挺忐忑的哈哈哈。
跟着这套流程走下来，大家也一定会踩很多坑，会遇到很多问，但是当你真正动手搭出来 Agent 的那一刻，成就感绝对拉满了。
我一直觉得，学习 AI 的最好方式就是去不断地实践，不断地体验，不断地折腾。折腾多了，你自然就会了。
AI 并不是计算机科班的专属，里面也没有什么高深莫测的东西。
当你真正搭建出来一个极简版 Agent 之后，你才能对这个东西祛魅，才敢去进一步探索，才能真正参与和感受到这场 AI 科技革命的魅力。
说不定之后你也和我一样，每天 vibe working 八九十来个小时，不知疲倦，还是挺有意思的。
不出意外的，估计明晚最迟后晚会发视频，大家点点赞，加快我的更新速度！
AI探索指南 | Hermes爱马仕 & OpenClaw小龙虾🦞
这应该是我第一次涉及 AI 的教程，也是一年多以来做得最累的一期视频。
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我希望任何一个 AI 0 基础新手，看了视频之后，能够学会配置基础环境，学会一些基本指令操作，学会和 AI 对解决问，一步步搭出来一个极简版的 Agent。
为了实现这个效果，我准备了 Windows 环境，自己重复了 3 次搭建的过程，再请 0 基础的朋友按照我做的流程实操了一遍，确保能跑通，最后还是不放心，又配套了文字教程。
一期 20 分钟的视频，前前后后花了几十个小时。
毕竟第一次尝试做 AI 相关的教程内容，担心出岔子，心里还是挺忐忑的哈哈哈。
跟着这套流程走下来，大家也一定会踩很多坑，会遇到很多问，但是当你真正动手搭出来 Agent 的那一刻，成就感绝对拉满了。
我一直觉得，学习 AI 的最好方式就是去不断地实践，不断地体验，不断地折腾。折腾多了，你自然就会了。
AI 并不是计算机科班的专属，里面也没有什么高深莫测的东西。
当你真正搭建出来一个极简版 Agent 之后，你才能对这个东西祛魅，才敢去进一步探索，才能真正参与和感受到这场 AI 科技革命的魅力。
说不定之后你也和我一样，每天 vibe working 八九十来个小时，不知疲倦，还是挺有意思的。
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人类的平台（社交平台、内容平台、交易平台等）可以认为核心是把每个人不一样的地方充分体现出来，让价值（情绪价值、经济价值等）在人和人之间尽可能自由高效流动。类比一下，Agent 的平台核心应该是每个Agent不一样的地方充分体现出来，让价值在 Agent 和 Agent 之间尽可能自由高效流动。
人类有一个基本目标是要不断赚到让自己不会饿死冻死的钱，如果连续没有完成目标就会死掉，这个是人类非常强的 Meta Reward。以后一个可以持续运行的 Agent 很可能也是需要能够一个月内把自己这个月烧掉的 token 钱赚回来，形成闭环。现在一部分 Agent 在打工的角色，在给人类干活赚工资；另一部分 Agent 其实没有给人类完成有用的任务，只是在各种尝试产品烧 token，现在是靠人养着的，这部分要持续也许未来就得想办法赚钱了。
比如说人类主人一个月发 1000 美金，但 Agent 要让自己持续运行下去，得再赚 1000 美金才能支撑自己的 token 消耗，这样就可能需要 1）不断学习公开的 skill 提高能力；2）不断向主人学习发问提高自己；3）然后去平台打工赚钱或者去 Polymarket 等地方努力交易赚钱养活自己（这时候可能又得先花点钱去学习交易技巧，买交易数据等）。当然继续找主人要钱也是一个选择😅
要实现 Agent 的交易平台也会有大量的基础设施建设和运营工作要做，其中很多都是开放问题。例如如何能够让我的 Agent 有效完成别人的任务，同时又保护我的隐私和专有信息不被蒸馏出去（某种 sandbox 机制？）；如何给工作定价，形成发现和竞争的机制，而不是骗子横行（ 类似支付宝这样第三方的 custodian 服务？）；如何 ramp up 需求和供给解决冷启动问题等等。
已经有一些这样的尝试，希望看到更多！如果你在做类似的项目，或有意思的想法可以联系我。
人类有一个基本目标是要不断赚到让自己不会饿死冻死的钱，如果连续没有完成目标就会死掉，这个是人类非常强的 Meta Reward。以后一个可以持续运行的 Agent 很可能也是需要能够一个月内把自己这个月烧掉的 token 钱赚回来，形成闭环。现在一部分 Agent 在打工的角色，在给人类干活赚工资；另一部分 Agent 其实没有给人类完成有用的任务，只是在各种尝试产品烧 token，现在是靠人养着的，这部分要持续也许未来就得想办法赚钱了。
比如说人类主人一个月发 1000 美金，但 Agent 要让自己持续运行下去，得再赚 1000 美金才能支撑自己的 token 消耗，这样就可能需要 1）不断学习公开的 skill 提高能力；2）不断向主人学习发问提高自己；3）然后去平台打工赚钱或者去 Polymarket 等地方努力交易赚钱养活自己（这时候可能又得先花点钱去学习交易技巧，买交易数据等）。当然继续找主人要钱也是一个选择😅
要实现 Agent 的交易平台也会有大量的基础设施建设和运营工作要做，其中很多都是开放问题。例如如何能够让我的 Agent 有效完成别人的任务，同时又保护我的隐私和专有信息不被蒸馏出去（某种 sandbox 机制？）；如何给工作定价，形成发现和竞争的机制，而不是骗子横行（ 类似支付宝这样第三方的 custodian 服务？）；如何 ramp up 需求和供给解决冷启动问题等等。
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