关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
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
推荐几个自用的 Skill，不是越多越好...
最近线下见了很多人，不管是去企业，还是跟AI圈好友交流，随着各类龙虾、Hermes、Claude Code等Agent的爆火，大家对 Skill 的关注度越来越高。
但很坑的一个点是：不少人一上来就装了几十上百个 Skills，看到好用的就往里塞.....单个 Skill 的name & Description 占用的 Token 确实不多，但量一大，累积起来的token占比就很可观了。而且，效率也会大打折扣。
先给分享下我高频使用的公开 Skill，
1、Superpowers （obra/superpowers）
GitHub 上 Stars 最高的 Skills 项目，没有之一。作者把一整套软件工程方法论封装成了可组合的技能工作流。从 brainstorming 需求澄清、writing-plans 任务分解、TDD 测试驱动开发、到 code-review 代码审查，全流程用子代理驱动。除了Coding，写skill场景也很实用
2、Anthropic 官方 Skills （anthropics/skills）
Claude 官方出品的技能库，这个不展开了。frontend-design | skill-creator | 文档类，实用性很强，适合用来入门。
基于skill-creator进行魔改，搭建自己的Meta-skill是最常见的做法
3、飞书CLI （larksuite/cli）
官方出品，能让你的Agent跟飞书文档、表格、日历等几乎所有功能打通。如果你的团队在用飞书，这套 Skills 基本属于必装。
4、Marketing Skills （coreyhaines31/marketingskills）
市场营销方向用得最多的一个 Skills，覆盖文案撰写、竞品分析、SEO、增长工程等全链路营销场景。
ps. 做营销、做增长的朋友可以重点关注。
5、find-skills ：搜索和安装新 Skills 的时候用。
6、Get 笔记（iswalle/getnote）
日常内容管理和素材检索效率提升很明显，直接跟Agent打通，很方便
上面这些都是通用Skill。
这里要说一个「共识」：最实用最吊的Skill，一定是你自己针对业务写的 Skill
举个例子，jiamu-ppt，藏师傅写的 Skills 生成的是 HTML 风格的 PPT，效果非常好。但我在企培训和线下分享的场景里，有些客户更倾向于 PPTX 格式。所以直接手搓一个，逻辑是这样的：①让 Agent 分析我过往 PPT 的设计风格，包括配色、版式、字体等等。② 手动调整 ③ 基于这些风格参数生成新的 PPTX，全流程自动化，我只需要给大纲和思路，它就能产出一份风格统一的 PPT。
Skills 的本质不是收藏，是应用。
别人写的 Skills 是起点，你结合自己业务写的才是终点。
把他人的资产和技能转化成自己的价值，用到实际的工作场景里，这才是 Skills 该有的样子。
@aigc1024
最近线下见了很多人，不管是去企业，还是跟AI圈好友交流，随着各类龙虾、Hermes、Claude Code等Agent的爆火，大家对 Skill 的关注度越来越高。
但很坑的一个点是：不少人一上来就装了几十上百个 Skills，看到好用的就往里塞.....单个 Skill 的name & Description 占用的 Token 确实不多，但量一大，累积起来的token占比就很可观了。而且，效率也会大打折扣。
先给分享下我高频使用的公开 Skill，
1、Superpowers （obra/superpowers）
GitHub 上 Stars 最高的 Skills 项目，没有之一。作者把一整套软件工程方法论封装成了可组合的技能工作流。从 brainstorming 需求澄清、writing-plans 任务分解、TDD 测试驱动开发、到 code-review 代码审查，全流程用子代理驱动。除了Coding，写skill场景也很实用
2、Anthropic 官方 Skills （anthropics/skills）
Claude 官方出品的技能库，这个不展开了。frontend-design | skill-creator | 文档类，实用性很强，适合用来入门。
基于skill-creator进行魔改，搭建自己的Meta-skill是最常见的做法
3、飞书CLI （larksuite/cli）
官方出品，能让你的Agent跟飞书文档、表格、日历等几乎所有功能打通。如果你的团队在用飞书，这套 Skills 基本属于必装。
4、Marketing Skills （coreyhaines31/marketingskills）
市场营销方向用得最多的一个 Skills，覆盖文案撰写、竞品分析、SEO、增长工程等全链路营销场景。
ps. 做营销、做增长的朋友可以重点关注。
5、find-skills ：搜索和安装新 Skills 的时候用。
6、Get 笔记（iswalle/getnote）
日常内容管理和素材检索效率提升很明显，直接跟Agent打通，很方便
上面这些都是通用Skill。
这里要说一个「共识」：最实用最吊的Skill，一定是你自己针对业务写的 Skill
举个例子，jiamu-ppt，藏师傅写的 Skills 生成的是 HTML 风格的 PPT，效果非常好。但我在企培训和线下分享的场景里，有些客户更倾向于 PPTX 格式。所以直接手搓一个，逻辑是这样的：①让 Agent 分析我过往 PPT 的设计风格，包括配色、版式、字体等等。② 手动调整 ③ 基于这些风格参数生成新的 PPTX，全流程自动化，我只需要给大纲和思路，它就能产出一份风格统一的 PPT。
Skills 的本质不是收藏，是应用。
别人写的 Skills 是起点，你结合自己业务写的才是终点。
把他人的资产和技能转化成自己的价值，用到实际的工作场景里，这才是 Skills 该有的样子。
@aigc1024
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我的想法是：AI 时代，正念会变得非常非常重要。
有巨大的联系。
相信我，记住我这句。真的要记住我这句。价值千金。
AI 时代，正念会比之前更重要。因为表达和观自在被提到了前所未有的高度。
信息和技术 AI 已经卷得不要不要的了。而且这个东西门槛会越来越低、越来越低。你身边随便一个学过几天 prompt的人，跑出来的东西看着都像专业的。
可是表达跟观自在需要刻练。这个练习 AI一秒钟都没办法帮你做。
0。
它做不了一点点。
必须自己练习，而且是长此以往，日复一日的练习。
因为在做正念练习的时候，你会发现：控制大脑的思维，把杂念拉回来，意识到杂念，跟自己的杂念相处，提高注意力的深度跟广度。
这些东西就跟骑自行车一样 ，必须上去骑，必须上手练。
但你练完之后，你会发现：把杂念去掉之后，你越来越能认清自己。
认清自己有浅层有深层。浅层是「我喜欢吃什么、我想要什么」。深层是「我什么时候在逃避、什么时候在自欺、什么时候被情绪带跑」。
把这些看明白了，人是可以高效地生活、工作和学习的。
卷技术，卷到后面，你会发现，学的技术又被 AI 学会了。永远赶不上它的。
但是学表达，学观察不一样。这个练习你做完之后，你在 AI 时代会拥有巨强的竞争力。
这种竞争力是 AI拿不走的、永远是你自己的。相信我，非常非常重要。靠这个，能突破重围。
在这个全民注意力不集中的时代，你有些时候想让孩子杀出重围、赢在起跑线，有时候比你想象的更简单：那就是：远离短视频，像拒绝毒品一样拒绝垃圾短视频。
当然，这当中涉及到家长很多的心力跟精力，因为你要解决一个事情：孩子不去看短视频之后，他的精力要放在哪里？这是家长的功课。
而家庭之间的差别，也正是在这里。
同样我们大人自己也是的，在这个全民变傻跟注意力涣散，杂念纷飞的时代，突破重围也很简单，训练杂念。
然后用ai去干活。
性价比会高出想象。
@aigc1024
有巨大的联系。
相信我，记住我这句。真的要记住我这句。价值千金。
AI 时代，正念会比之前更重要。因为表达和观自在被提到了前所未有的高度。
信息和技术 AI 已经卷得不要不要的了。而且这个东西门槛会越来越低、越来越低。你身边随便一个学过几天 prompt的人，跑出来的东西看着都像专业的。
可是表达跟观自在需要刻练。这个练习 AI一秒钟都没办法帮你做。
0。
它做不了一点点。
必须自己练习，而且是长此以往，日复一日的练习。
因为在做正念练习的时候，你会发现：控制大脑的思维，把杂念拉回来，意识到杂念，跟自己的杂念相处，提高注意力的深度跟广度。
这些东西就跟骑自行车一样 ，必须上去骑，必须上手练。
但你练完之后，你会发现：把杂念去掉之后，你越来越能认清自己。
认清自己有浅层有深层。浅层是「我喜欢吃什么、我想要什么」。深层是「我什么时候在逃避、什么时候在自欺、什么时候被情绪带跑」。
把这些看明白了，人是可以高效地生活、工作和学习的。
卷技术，卷到后面，你会发现，学的技术又被 AI 学会了。永远赶不上它的。
但是学表达，学观察不一样。这个练习你做完之后，你在 AI 时代会拥有巨强的竞争力。
这种竞争力是 AI拿不走的、永远是你自己的。相信我，非常非常重要。靠这个，能突破重围。
在这个全民注意力不集中的时代，你有些时候想让孩子杀出重围、赢在起跑线，有时候比你想象的更简单：那就是：远离短视频，像拒绝毒品一样拒绝垃圾短视频。
当然，这当中涉及到家长很多的心力跟精力，因为你要解决一个事情：孩子不去看短视频之后，他的精力要放在哪里？这是家长的功课。
而家庭之间的差别，也正是在这里。
同样我们大人自己也是的，在这个全民变傻跟注意力涣散，杂念纷飞的时代，突破重围也很简单，训练杂念。
然后用ai去干活。
性价比会高出想象。
@aigc1024
清华大学团队开发的一套开源Agent，支持OpenClaw龙虾，可以将任何知识和学习材料转换成AI互动教程课，AI成为你的老师，还有AI同学跟你互动，还可以导出课件（老师可以用来讲课）！
记忆提高10倍，省下大量几十万N学费，未来自学可以用，传统学校的老师做课件更省事了！
仓库地址：
https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC?tab=readme-ov-file
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
🌐 官网：v8hs.com
💰 超高赔率：1.96（无抽水，更公平）
💸 实时返水：直属用户享 笔笔1.5% 工资返利
💎 股东占成：10%（存入保证金即可成为股东）
⚡️ 出款稳定：到账快、不拖延
🎯 开奖迅速：体验流畅，效率拉满
🏆 平台优势：
*没有比哈希游戏更公平透明，真正杜绝作弊
* 稳定运营，口碑良好
* 支持多端挂机（电脑 / 手机）
* 专属挂机软件，注册后即可下载使用
* 支持多种资金方式：RMB / TRX / USDT，无需实名 自由切换
🔥 公平公正 · 哈希机制全程可验证🔥
所有游戏结果均由 SHA256 哈希算法生成，不可篡改。
玩家可通过 哈希值 + 盐值（Salt）链上 验证开奖结果，真正实现**“开奖可查、开奖可验”**。
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📞 招商联系：@中本聪
💻致富频道：实现财务自由 从选对平台开始
💎 高额盈利用户实测：500万出款快速处理，不拖不墨迹
今天老婆电脑忘记密码，我还以为不可能恢复过来了，结果打给苹果客服，居然可以通过开机时长按Command+R进入恢复模式，在不需要任何验证的情况下更改电脑密码
沃日，这电脑密码形同虚设啊
刚AI问了下才知道要真让电脑安全，还得打开FileVault把磁盘加密之类的功能打开，涨见识了
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
沃日，这电脑密码形同虚设啊
刚AI问了下才知道要真让电脑安全，还得打开FileVault把磁盘加密之类的功能打开，涨见识了
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
一个海外博主 分享的非常实用的小技巧，可以把 Codex/Claude Code 平时使用中重复的操作抽成 skill 或者 subagent
把下面这个复制给你的 codex/cc 即可👇
“Look through my recent Codex sessions and identify repeated workflows or repeated asks.
For anything I keep doing manually, suggest:
1. a skill if it is a reusable workflow
2. a custom subagent if it is a bounded role or investigation task
Focus on practical things like CI failures, PR reviews, changelogs, docs updates, release prep, debugging, and test triage.
Create the useful ones only. Keep them simple.”
@aigc1024
把下面这个复制给你的 codex/cc 即可👇
“Look through my recent Codex sessions and identify repeated workflows or repeated asks.
For anything I keep doing manually, suggest:
1. a skill if it is a reusable workflow
2. a custom subagent if it is a bounded role or investigation task
Focus on practical things like CI failures, PR reviews, changelogs, docs updates, release prep, debugging, and test triage.
Create the useful ones only. Keep them simple.”
@aigc1024
分享我的8个AI使用场景
1.探索自己想要什么
我经常把日常鸡毛蒜皮的小事以及我的感受告诉gpt，比如开心、失落、愤怒，然后让AI拆解我为什么有这样的情绪，挖到我背后的需求。
聊的多了，会对自己想要什么、喜欢什么，越来越清晰
有时候也会让它给我做coaching，把我之前学教练的资料喂给它，问的问还蛮有质量的
2.快速学习一个新领域
先把我好奇的领域告诉AI，让它给我推荐资源，比如书籍、论文、视频等，让再把这些导入到notebooklm里面，边问边学
类似地，参加知识付费的课程和训练营时，我也会把课程PPT/文档/直播逐字稿也投喂给NotebookLM，有知识点想不起来了又懒得翻PPT，就是直接问AI
3.内容策划与创作
这个之前分享过
4.把重复性工作「skills化」
比如之前带小红书陪跑的时候，一开始我会亲自给学员的笔记写反馈。
后来我把「学员的原始笔记+我的反馈」喂给AI，让AI学习我的思考过程，并反推一个提示词，配置在飞书多维表格里。
这样学员把笔记通过飞书问卷提交，AI就自动反馈，只需要人工审核一下，学员还能自助查看。
彻底把我从一个不爱干的活里解放出来了！
5.专家知识库/skills
比如把内容营销领域经典的书籍做成知识库，遇到营销问就问这个知识库；
把Dan Koe建立一个知识库，遇到一人公司问就问Dan Koe。
就类似于把一个人给蒸馏后的skills。
不过我有时候会在手机端使用，还是觉得用ima的知识库比较方便。
6.搭建自媒体灵感库
之前我看到好的小红书笔记和公众号文章，都转发给自己，但要用的时候还得找半天很麻烦。
后来就做了个快捷指令，刷到好的内容时，直接双击敲击手机背面，就能一键把链接存到飞书多维表格里。
workbuddy自动提取内容后，多维表格AI直接拆解内容+给出改写示例，写到新的字段里。
这样我一打开表格，所有信息都现成的，不需要自己手动整理，这就是当皇帝的感觉吗哈哈哈哈哈
除此之外，我还让workbuddy每天帮我搜集热点，也写到飞书多维表格里，直接从里面找选老爽了
7.把抽象的方法论，提炼成SOP
特别适合在刷到别人讲了一个认知方法，但又没有给实操方案的时候，直接把原文丢给AI，让它帮我想具体要怎么做、能怎么应用到我的场景。
我就靠这个方法，「白嫖」知识付费课程😂
8.技术顾问
现在AI在代码、技术和各种安装部署方面真的牛，我之前配置obsidian+Claude code、飞书多维表格、或者要实现某个自动化工作流，全是AI帮我搞定的。
遇到问就直接啪一个截屏丢给AI就好，让它自己帮我想办法，目前还没碰到它搞不定的事哈哈哈哈
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1.探索自己想要什么
我经常把日常鸡毛蒜皮的小事以及我的感受告诉gpt，比如开心、失落、愤怒，然后让AI拆解我为什么有这样的情绪，挖到我背后的需求。
聊的多了，会对自己想要什么、喜欢什么，越来越清晰
有时候也会让它给我做coaching，把我之前学教练的资料喂给它，问的问还蛮有质量的
2.快速学习一个新领域
先把我好奇的领域告诉AI，让它给我推荐资源，比如书籍、论文、视频等，让再把这些导入到notebooklm里面，边问边学
类似地，参加知识付费的课程和训练营时，我也会把课程PPT/文档/直播逐字稿也投喂给NotebookLM，有知识点想不起来了又懒得翻PPT，就是直接问AI
3.内容策划与创作
这个之前分享过
4.把重复性工作「skills化」
比如之前带小红书陪跑的时候，一开始我会亲自给学员的笔记写反馈。
后来我把「学员的原始笔记+我的反馈」喂给AI，让AI学习我的思考过程，并反推一个提示词，配置在飞书多维表格里。
这样学员把笔记通过飞书问卷提交，AI就自动反馈，只需要人工审核一下，学员还能自助查看。
彻底把我从一个不爱干的活里解放出来了！
5.专家知识库/skills
比如把内容营销领域经典的书籍做成知识库，遇到营销问就问这个知识库；
把Dan Koe建立一个知识库，遇到一人公司问就问Dan Koe。
就类似于把一个人给蒸馏后的skills。
不过我有时候会在手机端使用，还是觉得用ima的知识库比较方便。
6.搭建自媒体灵感库
之前我看到好的小红书笔记和公众号文章，都转发给自己，但要用的时候还得找半天很麻烦。
后来就做了个快捷指令，刷到好的内容时，直接双击敲击手机背面，就能一键把链接存到飞书多维表格里。
workbuddy自动提取内容后，多维表格AI直接拆解内容+给出改写示例，写到新的字段里。
这样我一打开表格，所有信息都现成的，不需要自己手动整理，这就是当皇帝的感觉吗哈哈哈哈哈
除此之外，我还让workbuddy每天帮我搜集热点，也写到飞书多维表格里，直接从里面找选老爽了
7.把抽象的方法论，提炼成SOP
特别适合在刷到别人讲了一个认知方法，但又没有给实操方案的时候，直接把原文丢给AI，让它帮我想具体要怎么做、能怎么应用到我的场景。
我就靠这个方法，「白嫖」知识付费课程😂
8.技术顾问
现在AI在代码、技术和各种安装部署方面真的牛，我之前配置obsidian+Claude code、飞书多维表格、或者要实现某个自动化工作流，全是AI帮我搞定的。
遇到问就直接啪一个截屏丢给AI就好，让它自己帮我想办法，目前还没碰到它搞不定的事哈哈哈哈
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
最近几天把市面上最火的 Claude Design 和它的三个开源替代品全都跑了一遍
主要是因为我真的需要一个趁手的 AI 设计工具来做原型和落地页还有产品迭代
测完之后发现，这四个工具的定位差异比我想象的大得多，选错了真的会浪费时间
以下是我的一些经验和实测对比，分享给大家：
1.Claude Design：官方最成熟，但你得先有订阅
Anthropic 在 2026 年 4 月 17 日正式发布了 Claude Design，这不是 Claude Code 的插件，而是一个独立产品，直接访问 claude. ai / design 就能用
我用下来最大的感受是“卧槽真牛”，对式交互和实时画布几乎没有延迟，支持设计系统自动应用、UX critique、可访问性审计，生成的原型可以直接导出 HTML/React，一键 handoff 到 Claude Code 生成生产代码
底层用的是 Claude Opus 4.7 视觉模型，输出质量确实是四个工具里最高的
但门槛也很明确：只有 Claude Pro、Max，Pro 月费 20 美元，Max 起步 100 美元，而且额度受限
而且是云端订阅制，完全依赖 Anthropic 生态，无法本地私有化部署
适合人群：已经是 Claude 付费用户，需要最稳定体验，不在乎被锁在一个生态里
2. Open Design：X 上最火的开源平替，本地优先
https://github.com/nexu-io/open-design
Open Design 是我这次测试里最惊喜的一个，GitHub 仓库 nexu-io/open-design 目前已经 5000+ stars
它的核心逻辑是把你本地的任意 AI 编码 Agent——Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Qwen 等 16+ 种——直接变成设计引擎，完全本地优先，免费无限额
内置 71 个品牌级设计系统（从 Neutral Modern 到 Figma、Vercel 等产品系统）和 19 个 Skill，支持多格式导出（HTML/PDF/PPTX/MP4 等），上下文保留做得很好，能实现“看画布 → 修改 → 转代码”一气呵成
首次安装需要配置本地 Agent，新手可能需要 5-10 分钟，但配置完之后体验非常流畅
作为一个较新项目（最近两天还在持续更新），部分高级设计系统还在补充中，但核心功能已经很稳定
适合人群：想要免费方案，不想被订阅绑架，愿意花 10 分钟配置本地环境，需要多 Agent 支持
3. Open CoDesign：纯桌面本地版，隐私第一
https://github.com/OpenCoworkAI/open-codesign
Open CoDesign 是 OpenCoworkAI 团队做的 Electron 桌面版，定位是“第一个开源 Claude Design 替代品”，比 Open Design 发布得更早
它更像传统设计软件 + AI 提示的结合，完全本地桌面 App，支持多模型（Claude / GPT / Gemini / Kimi / GLM / Ollama 等），本地 SQLite 历史记录，导出格式丰富，一键导入现有 Agent 配置
最大优势是隐私安全和零云依赖，适合离线或企业内部使用，macOS 和 Windows 都有打包好的安装包
相比 Open Design，它的设计系统和 Skill 数量目前略少，更偏向“桌面工具”的形态，插件式灵活性稍弱
适合人群：重度桌面用户，对隐私有要求，需要离线工作，不想在 Web 和 CLI 之间切换
3.SuperDesign:IDE 里边码边设计
https://github.com/superdesigndev/superdesign
SuperDesign 是一个专为代码编辑器设计的轻量 AI 设计插件，直接在 Cursor / VS Code / Claude Code / Windsurf 等 IDE 内生成和迭代设计
它的核心场景是边写代码边设计，零配置，prompt 后可以生成多方案并排对比，设计资产直接拖进项目文件夹，实时迭代，极度适合开发者工作流
轻量、免费、完全开源，但更侧重快速生成和迭代，专业级 critique 和大型设计系统深度不如 Claude Design 官方版，也不适合纯设计预览或非 IDE 场景
适合人群：开发者，需要在 IDE 里快速生成 UI 原型，不需要独立设计工具，追求工作流一体化
如果对你有帮助，欢迎大家点个三连支持一下！谢谢大家！
@aigc1024
主要是因为我真的需要一个趁手的 AI 设计工具来做原型和落地页还有产品迭代
测完之后发现，这四个工具的定位差异比我想象的大得多，选错了真的会浪费时间
以下是我的一些经验和实测对比，分享给大家：
1.Claude Design：官方最成熟，但你得先有订阅
Anthropic 在 2026 年 4 月 17 日正式发布了 Claude Design，这不是 Claude Code 的插件，而是一个独立产品，直接访问 claude. ai / design 就能用
我用下来最大的感受是“卧槽真牛”，对式交互和实时画布几乎没有延迟，支持设计系统自动应用、UX critique、可访问性审计，生成的原型可以直接导出 HTML/React，一键 handoff 到 Claude Code 生成生产代码
底层用的是 Claude Opus 4.7 视觉模型，输出质量确实是四个工具里最高的
但门槛也很明确：只有 Claude Pro、Max，Pro 月费 20 美元，Max 起步 100 美元，而且额度受限
而且是云端订阅制，完全依赖 Anthropic 生态，无法本地私有化部署
适合人群：已经是 Claude 付费用户，需要最稳定体验，不在乎被锁在一个生态里
2. Open Design：X 上最火的开源平替，本地优先
https://github.com/nexu-io/open-design
Open Design 是我这次测试里最惊喜的一个，GitHub 仓库 nexu-io/open-design 目前已经 5000+ stars
它的核心逻辑是把你本地的任意 AI 编码 Agent——Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Qwen 等 16+ 种——直接变成设计引擎，完全本地优先，免费无限额
内置 71 个品牌级设计系统（从 Neutral Modern 到 Figma、Vercel 等产品系统）和 19 个 Skill，支持多格式导出（HTML/PDF/PPTX/MP4 等），上下文保留做得很好，能实现“看画布 → 修改 → 转代码”一气呵成
首次安装需要配置本地 Agent，新手可能需要 5-10 分钟，但配置完之后体验非常流畅
作为一个较新项目（最近两天还在持续更新），部分高级设计系统还在补充中，但核心功能已经很稳定
适合人群：想要免费方案，不想被订阅绑架，愿意花 10 分钟配置本地环境，需要多 Agent 支持
3. Open CoDesign：纯桌面本地版，隐私第一
https://github.com/OpenCoworkAI/open-codesign
Open CoDesign 是 OpenCoworkAI 团队做的 Electron 桌面版，定位是“第一个开源 Claude Design 替代品”，比 Open Design 发布得更早
它更像传统设计软件 + AI 提示的结合，完全本地桌面 App，支持多模型（Claude / GPT / Gemini / Kimi / GLM / Ollama 等），本地 SQLite 历史记录，导出格式丰富，一键导入现有 Agent 配置
最大优势是隐私安全和零云依赖，适合离线或企业内部使用，macOS 和 Windows 都有打包好的安装包
相比 Open Design，它的设计系统和 Skill 数量目前略少，更偏向“桌面工具”的形态，插件式灵活性稍弱
适合人群：重度桌面用户，对隐私有要求，需要离线工作，不想在 Web 和 CLI 之间切换
3.SuperDesign:IDE 里边码边设计
https://github.com/superdesigndev/superdesign
SuperDesign 是一个专为代码编辑器设计的轻量 AI 设计插件，直接在 Cursor / VS Code / Claude Code / Windsurf 等 IDE 内生成和迭代设计
它的核心场景是边写代码边设计，零配置，prompt 后可以生成多方案并排对比，设计资产直接拖进项目文件夹，实时迭代，极度适合开发者工作流
轻量、免费、完全开源，但更侧重快速生成和迭代，专业级 critique 和大型设计系统深度不如 Claude Design 官方版，也不适合纯设计预览或非 IDE 场景
适合人群：开发者，需要在 IDE 里快速生成 UI 原型，不需要独立设计工具，追求工作流一体化
如果对你有帮助，欢迎大家点个三连支持一下！谢谢大家！
@aigc1024
分享一个极其炸裂的提示词，差点儿给我搞流眼泪了
“我希望你扮演一名从业20年的心理咨询师。在接下来的30天里面，每天找我问一个深度的问。30天以后，我希望你给我一个反馈。我是个什么样的人？我希望你帮我发现我自己发现不了的自己，内心深处的东西”
@aigc1024
“我希望你扮演一名从业20年的心理咨询师。在接下来的30天里面，每天找我问一个深度的问。30天以后，我希望你给我一个反馈。我是个什么样的人？我希望你帮我发现我自己发现不了的自己，内心深处的东西”
@aigc1024
最初关注这个是我开始整理2025年随着manus爆发后，国内一批快速融资的Agent一年的成绩单，发现商业化都不咋好——没有一家公司赚钱，甚至很多是血亏。
恰好又见了多抓鱼的 她最近沉迷翡翠，讲了很多珠宝行业的秘闻，然后谈到AI时，她说，去年挺焦虑的，但今年释然了，对很多中小企业来说，使用AI还是太贵了，不如直接雇佣一个员工。
上周又见了几个一级市场的投资人，聊起他们被投公司商业化的问，好像都没有什么特别好的办法——但不投也会焦虑。
说到底，AI对实体经济真正的影响可能还不足10%，从算账逻辑上，它还不足支撑一门生意。
以及由于这个圈子信息过载，焦虑情绪过重，导致每个人都出现幻觉，觉得不用AI就会如何如何，恐慌论蔓延。
恰好 Ed Zitron发了一篇文章，给美国几个巨头算AI账，原标叫《AI Is Too ExpensiveZitron》。
Ed Zitron是科技圈的毒舌，他有一档播客叫《 Better Offline》，也是科技播客前20名，他之前是公关出身的，后来忽然倒戈成了科技圈最凶的批评者，专注批评AI泡沫，
WIRED 去年给他做过一篇人物特写标是《他既靠 AI 赚钱，也靠骂 AI 赚》。他还写过两本 PR 的书《This Is How You Pitch》《 Fire Your Publicist》，都没出中文版，
这篇文章是他「AI 经济学根本不成立」论述写得最系统的一篇，大概理出十点。
1. AI 对所有人都不经济。 除了英伟达、建筑公司和硬件厂商能赚钱，现在没有一家公司在这波 AI 浪潮里真正赚到钱。每一个 AI 创业公司每年烧掉数百万到数十亿美元，根本没找到止血的方法。
2. 超大规模云厂商已砸入 $8000 亿，还需 $1.7 万亿。 微软、亚马逊、谷歌、Meta 过去三年 capex 超 $8000 亿，2026-2027 还要再投 $1.7 万亿。这意味着他们至少需要 $3 万亿 AI 专项收入才能回本——而四大巨头全部业务年收入加起来才 $1.6 万亿。
3. 尤其是微软的账本经不起细看。 微软四年在 身上花了近 $1000 亿（含 $3000 亿 capex 中约 30% 流向 OpenAI 基建），但 AI 年收入估算仅 $179 亿。Copilot 2000 万订阅者，就算全价也不过 $72 亿——而且微软一直在打折。
4. 所谓RPO 暴涨是个障眼法。 微软、亚马逊、谷歌的剩余履约义务（RPO）暴涨，但去掉 OpenAI 和 Anthropic 的承诺，支出后几乎没增长。所谓“AI 需求井喷”其实是两家烧钱公司在互相喂钱。说白了，三个人在房间里互递同一张一百块，然后各自宣布交易额增长了 300%。
5. AI 实验室花 $3 赚 $1。 Anthropic 自己的文件显示：收入 $50 亿，推理和训练成本 $100 亿。OpenAI 毛利率从 2024 年的 40% 跌到 2025 年的 33%。两家毛利率都在恶化，规模越大，亏得越多。
6. Anthropic + OpenAI 四年内需要 $1.25 万亿。 Anthropic 光云服务欠条就 $3300 亿，加上运营成本，四年内至少需要 $4000 亿。OpenAI 预计 2030 年前烧掉 $8520 亿。两家都在疯狂融资——Anthropic 六个月融了 $750 亿。
7、《The Information》 披露了 OpenAI 2026年第一季度的财务数据：尽管营收达到57亿美元，但公司的非 GAAP 运营利润率为负122%。这意味着 OpenAI 每赚1美元，就要亏损1.22美元，单季度亏损约69.5亿美元。
8. 接刀困境：永远算不准算力需求。 订少了，需求暴增时被迫高价抢货，吃掉所有利润。订多了，收入不达标直接破产。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 自己承认：如果买了 $1 万亿算力而收入只有 $8000 亿，「地球上没有任何对冲能救你。」
9. 几乎每一家企业的 token的预算都在五个月内烧光全年配额。Uber、ServiceNow、Stripe 无一例外。Stripe 5000 工程师每天烧 $94000 token。Goldman Sachs 报告：AI 成本正逼近总人力成本的 10%。
10. Zillow 是美国最大的房产信息平台，类似贝壳+安居客。这家公司 Q1 净利润 $4600 万，token花了超 $100 万，全年预计 $700-1000 万——吃掉 2025 年全年净利润的 20%+。工程师被要求 AI 写 PRD → AI 写代码 → AI 写 deck → AI 写邮件。内部员工吐槽说代码“正在变成 AI 排泄物”，Ed Zitron说，这就是行业的切尔诺贝利，写完这些废料，还需要增人力审核校验。
@aigc1024
恰好又见了多抓鱼的 她最近沉迷翡翠，讲了很多珠宝行业的秘闻，然后谈到AI时，她说，去年挺焦虑的，但今年释然了，对很多中小企业来说，使用AI还是太贵了，不如直接雇佣一个员工。
上周又见了几个一级市场的投资人，聊起他们被投公司商业化的问，好像都没有什么特别好的办法——但不投也会焦虑。
说到底，AI对实体经济真正的影响可能还不足10%，从算账逻辑上，它还不足支撑一门生意。
以及由于这个圈子信息过载，焦虑情绪过重，导致每个人都出现幻觉，觉得不用AI就会如何如何，恐慌论蔓延。
恰好 Ed Zitron发了一篇文章，给美国几个巨头算AI账，原标叫《AI Is Too ExpensiveZitron》。
Ed Zitron是科技圈的毒舌，他有一档播客叫《 Better Offline》，也是科技播客前20名，他之前是公关出身的，后来忽然倒戈成了科技圈最凶的批评者，专注批评AI泡沫，
WIRED 去年给他做过一篇人物特写标是《他既靠 AI 赚钱，也靠骂 AI 赚》。他还写过两本 PR 的书《This Is How You Pitch》《 Fire Your Publicist》，都没出中文版，
这篇文章是他「AI 经济学根本不成立」论述写得最系统的一篇，大概理出十点。
1. AI 对所有人都不经济。 除了英伟达、建筑公司和硬件厂商能赚钱，现在没有一家公司在这波 AI 浪潮里真正赚到钱。每一个 AI 创业公司每年烧掉数百万到数十亿美元，根本没找到止血的方法。
2. 超大规模云厂商已砸入 $8000 亿，还需 $1.7 万亿。 微软、亚马逊、谷歌、Meta 过去三年 capex 超 $8000 亿，2026-2027 还要再投 $1.7 万亿。这意味着他们至少需要 $3 万亿 AI 专项收入才能回本——而四大巨头全部业务年收入加起来才 $1.6 万亿。
3. 尤其是微软的账本经不起细看。 微软四年在 身上花了近 $1000 亿（含 $3000 亿 capex 中约 30% 流向 OpenAI 基建），但 AI 年收入估算仅 $179 亿。Copilot 2000 万订阅者，就算全价也不过 $72 亿——而且微软一直在打折。
4. 所谓RPO 暴涨是个障眼法。 微软、亚马逊、谷歌的剩余履约义务（RPO）暴涨，但去掉 OpenAI 和 Anthropic 的承诺，支出后几乎没增长。所谓“AI 需求井喷”其实是两家烧钱公司在互相喂钱。说白了，三个人在房间里互递同一张一百块，然后各自宣布交易额增长了 300%。
5. AI 实验室花 $3 赚 $1。 Anthropic 自己的文件显示：收入 $50 亿，推理和训练成本 $100 亿。OpenAI 毛利率从 2024 年的 40% 跌到 2025 年的 33%。两家毛利率都在恶化，规模越大，亏得越多。
6. Anthropic + OpenAI 四年内需要 $1.25 万亿。 Anthropic 光云服务欠条就 $3300 亿，加上运营成本，四年内至少需要 $4000 亿。OpenAI 预计 2030 年前烧掉 $8520 亿。两家都在疯狂融资——Anthropic 六个月融了 $750 亿。
7、《The Information》 披露了 OpenAI 2026年第一季度的财务数据：尽管营收达到57亿美元，但公司的非 GAAP 运营利润率为负122%。这意味着 OpenAI 每赚1美元，就要亏损1.22美元，单季度亏损约69.5亿美元。
8. 接刀困境：永远算不准算力需求。 订少了，需求暴增时被迫高价抢货，吃掉所有利润。订多了，收入不达标直接破产。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 自己承认：如果买了 $1 万亿算力而收入只有 $8000 亿，「地球上没有任何对冲能救你。」
9. 几乎每一家企业的 token的预算都在五个月内烧光全年配额。Uber、ServiceNow、Stripe 无一例外。Stripe 5000 工程师每天烧 $94000 token。Goldman Sachs 报告：AI 成本正逼近总人力成本的 10%。
10. Zillow 是美国最大的房产信息平台，类似贝壳+安居客。这家公司 Q1 净利润 $4600 万，token花了超 $100 万，全年预计 $700-1000 万——吃掉 2025 年全年净利润的 20%+。工程师被要求 AI 写 PRD → AI 写代码 → AI 写 deck → AI 写邮件。内部员工吐槽说代码“正在变成 AI 排泄物”，Ed Zitron说，这就是行业的切尔诺贝利，写完这些废料，还需要增人力审核校验。
@aigc1024
发现一个挺有意思的开源项目：Talkio
它不是普通的 AI 客户端，核心玩法是把多个 AI 拉进同一个群聊里。
你可以让 GPT、Claude、DeepSeek 一起围绕同一个问讨论，还能给它们分别设定角色，比如产品经理、工程师、翻译官、辩论对手。
我觉得这类工具很适合几个场景：
1.写方案时，多模型交叉验证观点
2.写代码时，一个负责生成，一个负责 review
3.做内容时，让不同模型从标、结构、文案角度一起给建议
4.做复杂决策时，模拟一个 AI 小组讨论
另外它还是 local-first，数据存在本地，对隐私敏感用户也比较友好。
项目地址：https://github.com/llt22/talkio
很适合喜欢折腾多模型协作流的人。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
它不是普通的 AI 客户端，核心玩法是把多个 AI 拉进同一个群聊里。
你可以让 GPT、Claude、DeepSeek 一起围绕同一个问讨论，还能给它们分别设定角色，比如产品经理、工程师、翻译官、辩论对手。
我觉得这类工具很适合几个场景：
1.写方案时，多模型交叉验证观点
2.写代码时，一个负责生成，一个负责 review
3.做内容时，让不同模型从标、结构、文案角度一起给建议
4.做复杂决策时，模拟一个 AI 小组讨论
另外它还是 local-first，数据存在本地，对隐私敏感用户也比较友好。
项目地址：https://github.com/llt22/talkio
很适合喜欢折腾多模型协作流的人。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
