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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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做 PPT 的最优解来了：一份文档丢进去，出来的是能逐页改的 PPTX。这就是skill：ppt-master .
GitHub 已经 51.5万 star，我刚刚专门去Starred过！
以前拿 AI 做 PPT，最恶心的一点是它给你的其实是一堆图片，或者一个动不了的模板。想挪一个方框、改一个字号，只能自己重画，而且不能调模板和各种元素的设置，只能沦为玩物，上不了台面。
PPT Master 生成的是 PowerPoint 原生对象：形状、连接线、图表、表格，连母版和版式都是真的，打开就能像平时那样双击改。图表和表格默认导出成可编辑的 DrawingML，公式转成 PowerPoint 2010 以上能编辑的 OMML，甲方让你改个数据，不用回头重新生成一遍。
操作顺序大概是这样：
1.安装skill，github.com/hugohe3/ppt-master
一般的agent都可以安装，但是Codex效果不好还浪费宝贵额度。我试下来Zcode比较稳定+GLM5.3-flash，效果不错。
2.做定制化模板，手里有一份公司的ppt模板扔给它，让它学习，强调要求，然后存成模版。
3.内容加工定稿，（建议单独开一个session）
把内容的先后顺序、布局和每页的action title，翻页动画、对象动画、演讲者备注一起给你，备注还能配上音频旁白，让ai给你编排好，确认后固定成md或者html文件。
4.生成。让大模型调用skill和模板，按照你给的内容参考文件，生成你想要的格式和要求的可编辑PPT了。
5.速度，如果不复杂的模板，大概40分钟6-8页。
6.Review问并及时修改模板，或者查询指令依从性的问。
做PPT汇报最费时间的从来不是想内容，是把内容摆进版式里。以前在开水团禁止内部用PPT，脱离苦海，开心了几年。
最后：
1.不算很费token额度，折算每页0.5元起。
我的用法参考：用zcode+glm5.3 flash，智谱的lite套餐（定价118元，年付82.6元）月额度能做个120-160页（每次一个模板6页）左右，大概每页0.5元；
火山的codingplan pro（定价200元，新人优惠价50元）能做96页左右，每页0.5-2元。
2.建议搭配有视觉能力的flash模型使用，推理开中档就行。
3.核心的技巧是先定下文字和布局（ai可
这个风格看着很舒服，运镜方式平稳顺滑，女孩看起来温柔又清新。
核心要点是这三点：
初恋风+日系胶片质感+跟拍运镜
提示词：
年轻漂亮亚洲女性，身材苗条，生成一个清新治愈系微叙事的片段视频，时长10秒，视频比例9:16，风格为清新初恋风并带有轻微日系胶片质感，整体氛围温柔治愈。
画面：在雨后城市滨水公园的湿润石板路上，素材1的主体向镜头方向缓步走来。她左手自然摆动，右手抬起轻扶额前发丝，面部保持温柔微笑，过程中偶尔低头、侧头，步幅轻盈自然。背景是中式长廊挂有红色灯笼，茂密的鲜绿色灌木与乔木环绕，远处可见高层住宅楼。地面湿润反光，阴天漫射自然光，光线柔和均匀，整体冷调通透。左上角点缀淡蓝色透明气泡特效。色调以浅灰蓝、鲜绿色、米白色为主，柔和干净。
运镜：采用流畅跟拍+缓慢推镜的组合运镜，镜头跟随人物移动保持主体在画面中心，人物靠近镜头时同步缓慢向前推镜，全程保持平视视角，镜头运动平稳顺滑。
背景音乐：舒缓治愈的日系轻音乐，以钢琴为主旋律搭配轻柔弦乐，节奏缓慢温柔，带有雨后清新感。音效包含远处轻微的鸟鸣和脚步轻踏湿润地面的细微声响。
视频需保持五官清晰不变形、人体结构正常、服装发型一致、4K超高清画质、画面稳定无模糊、电影质感，无字幕。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
核心要点是这三点：
初恋风+日系胶片质感+跟拍运镜
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画面：在雨后城市滨水公园的湿润石板路上，素材1的主体向镜头方向缓步走来。她左手自然摆动，右手抬起轻扶额前发丝，面部保持温柔微笑，过程中偶尔低头、侧头，步幅轻盈自然。背景是中式长廊挂有红色灯笼，茂密的鲜绿色灌木与乔木环绕，远处可见高层住宅楼。地面湿润反光，阴天漫射自然光，光线柔和均匀，整体冷调通透。左上角点缀淡蓝色透明气泡特效。色调以浅灰蓝、鲜绿色、米白色为主，柔和干净。
运镜：采用流畅跟拍+缓慢推镜的组合运镜，镜头跟随人物移动保持主体在画面中心，人物靠近镜头时同步缓慢向前推镜，全程保持平视视角，镜头运动平稳顺滑。
背景音乐：舒缓治愈的日系轻音乐，以钢琴为主旋律搭配轻柔弦乐，节奏缓慢温柔，带有雨后清新感。音效包含远处轻微的鸟鸣和脚步轻踏湿润地面的细微声响。
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人形机器人最核心壁垒，居然不是芯片而是手？
你敢信吗？一个做冰淇淋的机器人，估值居然超 200 亿？
我猜很多人看到DQ机器人做冰淇淋的这条新闻第一反应都是：就这？百亿估值的公司，去给冰淇淋店打工？
大材小用了吧？但这根本不是什么降维做餐饮，这是人形机器人赛道最关键的一场实战试炼，看懂了这步棋，你就看懂了具身智能接下来的竞争逻辑。
就在昨天，上海吴江路的DQ门店，一台来自Sharpa的机器人正式上岗。它要干的，是完整做出一杯标准的DQ冰淇淋——从消毒柜取杯圈、抽纸杯、冰淇淋机接料、加奥利奥碎、搅拌、刮净杯口，最后倒扣杯子验证“倒杯不洒”，整整55步连续操作，全流程自主完成，不用店员搭一下手。
但很有意思的是，店员做一杯只要2到3分钟，机器人要做6分钟，慢了一倍还多。可不管是DQ还是Sharpa，没人纠结效率。为什么？因为这根本不是比谁手快，这是在给具身智能攒“原生数据”。
咱们平时见的餐饮机器人，基本都是端盘子、送菜、来回跑，说白了就是带轮子的托盘，干的是最低自由度的搬运活。
但Sharpa偏不，它非要钻进后厨，用人类的设备、人类的原料、全球统一的标准，把一整套工序全干了。
他们创始人李一帆有句：如果一个几十自由度、带视觉带力控的人形机器人，最后只干个普通机械臂就能干的递咖啡的活，那成本永远算不过来。
机器人不能要求环境迁就它，不能干9步留最后一步给人擦屁股，那不是创造生产力，那是给机器人找了份养老的闲差。
所以DQ这个场景，难就难在55步环环相扣，纸杯会软、冰淇淋软硬会变、三次加料视觉上几乎一样，差一点就失败。
而Sharpa要的，恰恰就是这些失败的数据。具身智能最大的门槛是什么？
不是看视频学动作轨迹，是真实的触觉、力觉，是出错之后的修复逻辑。
你看人做一遍，只会知道手抬多高，但你不知道握杯子要用多大劲，不知道洒了到底是接料歪了还是搅拌快了。
只有让机器人在真实场景里摔跟头、出错、再调整，把这些失效数据喂给模型，下一个场景才能少走弯路。
Sharpa练这个流程练了不到5个月，现在实验室成功率大概90%，但这数字不算数，真实门店里的各种突发状况，才是真正的大考。
而它真正的野心是：今天在DQ练会的抓握、舀取、搅拌、倾倒，明天放到便利店、酒店、甚至家庭里，都能直接复用。
如果换个场景还要重新练十万小时，那这家店就是个一次性工程，毫无价值。
你可能有印象，今年春晚上那个精准盘核桃的灵巧手，就是他们家的。
这家公司2024年底才成立，到现在还不到两年，刚刚官宣新一轮融资，总额超过45亿，投后估值直接冲到220亿。
更有意思的是它的背景：三个联合创始人全是激光雷达龙头禾赛科技的创始团队原班人马。
而现在禾赛自己的市值，换算成人民币还不到200亿，等于成立不到两年的新公司，估值已经超过了老东家。
那为什么不放在禾赛里面做？要分出去另起炉灶？
其实这是非常典型的产业打法：首先赛道不一样，估值逻辑天差地别，激光雷达是成熟制造业逻辑，人形机器人是爆发期科技成长逻辑，体外独立融资，估值天花板高得多；其次团队激励更灵活，也不会稀释禾赛老股东的权益。
你看这轮投资方，阿里、美团、京东产业资本全进场，还有红杉、启明这些头部机构，本质就是押注他们能把激光雷达的成功路径，在人形机器人身上再复制一遍：先攻下核心部件，再靠场景数据跑通算法闭环，最后形成全栈壁垒。
现在灵巧手这个赛道有多火？给大家几个数字：截至今年7月，国内灵巧手赛道累计融资已经突破80亿，比去年同期暴涨15倍，是人形机器人里最热的细分赛道，没有之一。
玩家分成了两派：一派像帕西尼感知、灵心巧手，都是从灵巧手硬件往整机、数据生态延伸，路线偏稳健，先拆流程、人补位，先把商业账算过来；另一派就是Sharpa，硬刚全流程自主，宁慢不残，非要把一个场景做透。
前阵子我跟深圳一个做灵巧手的创业者聊天，他说了个很颠覆的观点：别看现在大家都卷B端工业、餐饮，其实灵巧手最大的C端机会，可能是成人用品的升级，用精细力控做交互类产品，那个付费意愿和毛利，比餐饮高好几个量级。当然这是另一条赛道的思路，也侧面说明灵巧手的想象空间，远不止工厂和餐厅。
很多人看这件事，觉得就是个营销噱头，机器人做冰淇淋又慢又贵，图什么？但你往五年十年的维度看，人形机器人的终局，就是真的能独立接手一整条工作流。
今天它能在DQ独立做一杯冰淇淋，明天就能在便利店独立理货，在中央厨房独立做菜，在家庭独立做家务。
这条路很慢，很重，看起来很笨，不像拿定制订单来钱快，但这才是真正的护城河。
就像当年自动驾驶刚起来的时候，没人觉得激光雷达值那么多钱，但当数据闭环跑通，壁垒就再也追不上了。
@aigc1024
你敢信吗？一个做冰淇淋的机器人，估值居然超 200 亿？
我猜很多人看到DQ机器人做冰淇淋的这条新闻第一反应都是：就这？百亿估值的公司，去给冰淇淋店打工？
大材小用了吧？但这根本不是什么降维做餐饮，这是人形机器人赛道最关键的一场实战试炼，看懂了这步棋，你就看懂了具身智能接下来的竞争逻辑。
就在昨天，上海吴江路的DQ门店，一台来自Sharpa的机器人正式上岗。它要干的，是完整做出一杯标准的DQ冰淇淋——从消毒柜取杯圈、抽纸杯、冰淇淋机接料、加奥利奥碎、搅拌、刮净杯口，最后倒扣杯子验证“倒杯不洒”，整整55步连续操作，全流程自主完成，不用店员搭一下手。
但很有意思的是，店员做一杯只要2到3分钟，机器人要做6分钟，慢了一倍还多。可不管是DQ还是Sharpa，没人纠结效率。为什么？因为这根本不是比谁手快，这是在给具身智能攒“原生数据”。
咱们平时见的餐饮机器人，基本都是端盘子、送菜、来回跑，说白了就是带轮子的托盘，干的是最低自由度的搬运活。
但Sharpa偏不，它非要钻进后厨，用人类的设备、人类的原料、全球统一的标准，把一整套工序全干了。
他们创始人李一帆有句：如果一个几十自由度、带视觉带力控的人形机器人，最后只干个普通机械臂就能干的递咖啡的活，那成本永远算不过来。
机器人不能要求环境迁就它，不能干9步留最后一步给人擦屁股，那不是创造生产力，那是给机器人找了份养老的闲差。
所以DQ这个场景，难就难在55步环环相扣，纸杯会软、冰淇淋软硬会变、三次加料视觉上几乎一样，差一点就失败。
而Sharpa要的，恰恰就是这些失败的数据。具身智能最大的门槛是什么？
不是看视频学动作轨迹，是真实的触觉、力觉，是出错之后的修复逻辑。
你看人做一遍，只会知道手抬多高，但你不知道握杯子要用多大劲，不知道洒了到底是接料歪了还是搅拌快了。
只有让机器人在真实场景里摔跟头、出错、再调整，把这些失效数据喂给模型，下一个场景才能少走弯路。
Sharpa练这个流程练了不到5个月，现在实验室成功率大概90%，但这数字不算数，真实门店里的各种突发状况，才是真正的大考。
而它真正的野心是：今天在DQ练会的抓握、舀取、搅拌、倾倒，明天放到便利店、酒店、甚至家庭里，都能直接复用。
如果换个场景还要重新练十万小时，那这家店就是个一次性工程，毫无价值。
你可能有印象，今年春晚上那个精准盘核桃的灵巧手，就是他们家的。
这家公司2024年底才成立，到现在还不到两年，刚刚官宣新一轮融资，总额超过45亿，投后估值直接冲到220亿。
更有意思的是它的背景：三个联合创始人全是激光雷达龙头禾赛科技的创始团队原班人马。
而现在禾赛自己的市值，换算成人民币还不到200亿，等于成立不到两年的新公司，估值已经超过了老东家。
那为什么不放在禾赛里面做？要分出去另起炉灶？
其实这是非常典型的产业打法：首先赛道不一样，估值逻辑天差地别，激光雷达是成熟制造业逻辑，人形机器人是爆发期科技成长逻辑，体外独立融资，估值天花板高得多；其次团队激励更灵活，也不会稀释禾赛老股东的权益。
你看这轮投资方，阿里、美团、京东产业资本全进场，还有红杉、启明这些头部机构，本质就是押注他们能把激光雷达的成功路径，在人形机器人身上再复制一遍：先攻下核心部件，再靠场景数据跑通算法闭环，最后形成全栈壁垒。
现在灵巧手这个赛道有多火？给大家几个数字：截至今年7月，国内灵巧手赛道累计融资已经突破80亿，比去年同期暴涨15倍，是人形机器人里最热的细分赛道，没有之一。
玩家分成了两派：一派像帕西尼感知、灵心巧手，都是从灵巧手硬件往整机、数据生态延伸，路线偏稳健，先拆流程、人补位，先把商业账算过来；另一派就是Sharpa，硬刚全流程自主，宁慢不残，非要把一个场景做透。
前阵子我跟深圳一个做灵巧手的创业者聊天，他说了个很颠覆的观点：别看现在大家都卷B端工业、餐饮，其实灵巧手最大的C端机会，可能是成人用品的升级，用精细力控做交互类产品，那个付费意愿和毛利，比餐饮高好几个量级。当然这是另一条赛道的思路，也侧面说明灵巧手的想象空间，远不止工厂和餐厅。
很多人看这件事，觉得就是个营销噱头，机器人做冰淇淋又慢又贵，图什么？但你往五年十年的维度看，人形机器人的终局，就是真的能独立接手一整条工作流。
今天它能在DQ独立做一杯冰淇淋，明天就能在便利店独立理货，在中央厨房独立做菜，在家庭独立做家务。
这条路很慢，很重，看起来很笨，不像拿定制订单来钱快，但这才是真正的护城河。
就像当年自动驾驶刚起来的时候，没人觉得激光雷达值那么多钱，但当数据闭环跑通，壁垒就再也追不上了。
@aigc1024
完全一致的看法！！
“去 AI 味”这件事，本身就挺有 AI 味的！
让 AI 写，再让 AI 把自己伪装成人，其实盲点还是一样的，只不过是用你没看烦的句式替换了你已经看烦的。
很多人觉得“去AI味”，是在提示词里把一些“一眼AI”的句式禁掉，比如“不是…而是”，“我越来越觉得”。
但AI学习的，不就是之前人工写作惯用的句式，你禁用了这一批句式，但过段时间，某种短句、某种转折、某种表达被模型大量使用，我们又会觉得它很 AI。
就像几年前看到“赋能、抓手、闭环”觉得高级，现在看到只觉得头皮发麻。
真正让人觉得有“AI 味”的，从来不只是某几个词某些句式。而是那种过分完整、过分正确、过分顺滑的表达。
而这种表达往往呈现出高度一致的结构。
但真人写东西不是这样的。
人有时会词不达意，有时会把看起来不相关的两个字组合到一起，有时逻辑也不那么严密，有时会重复…
这些“不完美”，反而构成了一个人的表达。
所以我现在越来越少让 AI “帮我写一篇文章”。我更愿意自己先写。
想到什么写什么，哪怕只有几个观点、几段残缺的，甚至前后完全不连贯。
然后再把 AI 拉进来：
帮我查资料；
跟我争论；
找逻辑漏洞；
补充我没想到的角度；
卡住的时候帮我接一句；
最后再帮我整理结构、润色表达。
如果是比较重要的文章，我甚至会让几个模型分别挑毛病、分别改一版，最后自己重新写。
但最后那个决定“我到底想说什么，以及我要怎么说”的人，最好还是自己。
因为真正难以复制的，从来不是你的文风。
而是你为什么会产生这个观点。
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“去 AI 味”这件事，本身就挺有 AI 味的！
让 AI 写，再让 AI 把自己伪装成人，其实盲点还是一样的，只不过是用你没看烦的句式替换了你已经看烦的。
很多人觉得“去AI味”，是在提示词里把一些“一眼AI”的句式禁掉，比如“不是…而是”，“我越来越觉得”。
但AI学习的，不就是之前人工写作惯用的句式，你禁用了这一批句式，但过段时间，某种短句、某种转折、某种表达被模型大量使用，我们又会觉得它很 AI。
就像几年前看到“赋能、抓手、闭环”觉得高级，现在看到只觉得头皮发麻。
真正让人觉得有“AI 味”的，从来不只是某几个词某些句式。而是那种过分完整、过分正确、过分顺滑的表达。
而这种表达往往呈现出高度一致的结构。
但真人写东西不是这样的。
人有时会词不达意，有时会把看起来不相关的两个字组合到一起，有时逻辑也不那么严密，有时会重复…
这些“不完美”，反而构成了一个人的表达。
所以我现在越来越少让 AI “帮我写一篇文章”。我更愿意自己先写。
想到什么写什么，哪怕只有几个观点、几段残缺的，甚至前后完全不连贯。
然后再把 AI 拉进来：
帮我查资料；
跟我争论；
找逻辑漏洞；
补充我没想到的角度；
卡住的时候帮我接一句；
最后再帮我整理结构、润色表达。
如果是比较重要的文章，我甚至会让几个模型分别挑毛病、分别改一版，最后自己重新写。
但最后那个决定“我到底想说什么，以及我要怎么说”的人，最好还是自己。
因为真正难以复制的，从来不是你的文风。
而是你为什么会产生这个观点。
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好莱坞真正拍过大制作科幻片的导演
开始给AI电影把关了
《我，机器人》《乌鸦》《黑暗城市》的导演Alex Proyas正式加入Higgsfield百万美金AI电影节当评委。
Alex Proyas曾获得过奥斯卡提名导演，累计票房超过了 8 亿美元
看来AI电影正在获得主流电影人认可，和去年的电影人对AI的态度相比， 发生了根本转变...
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开始给AI电影把关了
《我，机器人》《乌鸦》《黑暗城市》的导演Alex Proyas正式加入Higgsfield百万美金AI电影节当评委。
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看来AI电影正在获得主流电影人认可，和去年的电影人对AI的态度相比， 发生了根本转变...
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AI 随手生成一张好看的图很容易，但要把它做成能进游戏引擎的生产级素材，还需要稳定的角色形象、干净的透明通道、统一的调色板、机械上完整的动画循环和规范的文件结构
开源桌面工具，Tauri + Svelte + Rust + SQLite 写的，靠本机装的 Codex CLI 调模型跑生成，三个平台都能用。
在聊天窗口里描述素材、贴参考图就能出静态精灵，说一句"Animate this"，AI 会先规划整个动作，再一帧一帧地生成 24–48 帧的动画，每帧都带着身份参考和相邻帧，角色不会画着画着走形。
https://github.com/JohnKinyanjui/sprite-maker
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开源桌面工具，Tauri + Svelte + Rust + SQLite 写的，靠本机装的 Codex CLI 调模型跑生成，三个平台都能用。
在聊天窗口里描述素材、贴参考图就能出静态精灵，说一句"Animate this"，AI 会先规划整个动作，再一帧一帧地生成 24–48 帧的动画，每帧都带着身份参考和相邻帧，角色不会画着画着走形。
https://github.com/JohnKinyanjui/sprite-maker
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非常荣幸和灵巧手四小龙傲意科技的创始人倪华良有这次对谈。从早年创业做肌电手环，到孤注一掷赌仿生手，再到被风口反向选中给机器人造手，倪华良的12年创业生涯实在是太跌宕起伏。
预告只能展示其中很小的一部分，整个访谈我问了很多不咋好回答的问，感谢倪总全部真诚作答。整个访谈和后期制作的过程，傲意团队高效、务实的作风也非常让人impressive。
别的不多说啦，明天正片见！
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