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终端里一口气跑几个 AI Agent,最崩溃的不是它们不会干活,而是你根本不知道谁在干、谁卡住、谁已经做完了。
最近挖到一个 Hive,直接给一群 CLI Agent 套上“团队协作层”。
🤖 一个 Orchestrator 负责拆任务、派活
Claude Code / Codex / Gemini / OpenCode 等都能当 Worker
📡 Agent 之间可以直接派单、汇报进度
📋 所有任务统一沉淀到 .hive/tasks.md
🖥️ 浏览器里集中看终端、任务和团队状态
关键是 Agent 还是本机真实进程,Hive 不替你造一堆假 Agent,只负责把它们组织起来。
以前是“开十个终端盯十个 AI”,现在终于有点像在带一个 AI 团队了。
🔗 https://github.com/tt-a1i/hive

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提到那些满天飞的换皮AI工具,是不是感觉眼睛都快看花了?
下面这8个,才是真正能让你忍不住喊出“卧槽”的货色。
能上手玩转超过3个的,妥妥算资深玩家了:
1️⃣ https://reface.ai/ — 传张自拍,秒变电影主角或游戏英雄,三秒出片
2️⃣ https://books.google.com/talktobooks — 问句“幸福是啥”,AI从百万本书里翻出最像样的答案
3️⃣ https://www.voicemod.net/ — 200+种AI声线,开会时一键变机器人,让同事懵圈
4️⃣ https://www.tattoosai.com/ — 输入想法挑风格,AI秒出原创纹身稿
5️⃣ https://www.myheritage.com/ — 上传20张自拍,生成贵族、铠甲、古典油画风照片,朋友圈看不出AI痕迹
6️⃣ — 跟爱因斯坦、甘地抬杠,聊人生哲学,上瘾到停不下来
7️⃣ — 让悟空读购物单,让已故名人念诗,魔性玩不腻
8️⃣ — 颜色炸裂的虚构大餐,逼真到你真想点外卖
这8个基本免费,零技术门槛。AI时代最大的便宜,就是留给那些愿意动手的人。

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吃完见手青之后,头轻微晕晕的,正常吗?
我应该相信豆姐吗?
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AI 炒股这事儿,很多人一上来就问:
“帮我看看这只股票能不能买?”
这不叫投研,这叫让 AI 算命。
真正有用的玩法,是给 Agent 装上数据、选股、分析、回测、复盘能力,让它自己查数据、跑策略、做研究。
整理了 6 个股票投研 Skill / 开源项目:
1️⃣ a-stock-data:A股行情、资金流、龙虎榜、研报等数据
https://github.com/simonlin1212/a-stock-data
2️⃣ global-stock-data:美股、港股、SEC、财报、期权等数据
https://github.com/simonlin1212/global-stock-data
3️⃣ finance-quant-skills:整合 AKShare、Tushare、Backtrader 等量化工具
https://github.com/lzwme/finance-quant-skills
4️⃣ easy-tdx:A股、港股、美股、期货行情与指标分析
https://github.com/handsomejustin/easy_tdx
5️⃣ tickflow-stock-panel:本地选股、盯盘、回测、复盘工作台
https://github.com/shy3130/tick-stock-panel
6️⃣ TradingAgents-Astock:多 Agent 协作分析 A 股,让不同“分析师”互相辩论
别再让 AI 给你猜涨跌了,把工具和数据喂齐,让它真正干投研的活。
当然,回测和 AI 分析都不等于未来收益,最终交易决策还是得自己负责。

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NotebookLM,可能是目前最适合拿来“啃书”的 AI 工具。
以前一本几百页的书,只能硬着头皮从第一页开始读。现在我的习惯是:先把书丢给 NotebookLM,让 AI 帮我把整本书“拆开”。
标准操作:
1)把 PDF/TXT 电子书丢进去,还可以继续加入网页、YouTube、Google 文档等相关资料,让它们组成一个专知识库
2)进入「Studio」,先生成思维导图+学习指南,几分钟把整本书的框架、核心观点和重点章节摸清楚
3)看到感兴趣的地方,直接追问:“作者为什么这么说?”“这个观点有哪些案例?”“第 3 章和第 8 章有什么联系?”
4)再生成抽认卡+测验,让 AI 反过来考你,看看自己到底有没有真正看懂
5)懒得看文字,还能生成音频概览、视频概览,把一本书变成类似播客、视频的学习材料
我现在越来越喜欢这种读法:
不是让 AI 替你读书,而是先让 AI 帮你找到“哪里值得读”。

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偶然看到一个图,希望机器人革命早点到来
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站在零基础vibe视角,AI这些技术选型有什么区别?

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NotebookLM 还在网页里傻等生成进度?其实这一步完全可以自动化。
最近挖到一个 notebooklm-py,直接把 NotebookLM 的能力搬进 Python、CLI 和 AI Agent 里。
📚 PDF / 网页 / YouTube 批量导入
🎙️ 播客、视频、PPT、测验一键生成
📥 生成结果直接批量下载
🤖 还能接 Claude Code,让 Agent 自己跑完整流程
以前是“打开网页→等→下载”,现在直接变成“丢任务→自动跑”。
更像是给 NotebookLM 接了一条自动化生产线,做研究、做内容都方便不少。
https://github.com/teng-lin/notebooklm-py

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GPT 6 Astra 现已上线 Cola,欢迎体验!
Astra 是目前世界上最高智能的模型,定价较高,请注意积分消耗。
不过由于模型的 token 输出较为高效,在使用时相比 Fable 具备更高性价比。
目前仅在服在积分模型中上线,后续会放到 Token Plan 中,敬请期待。
@aigc1024
如果证监会一直不给银河通用和星海图批条子,国内具身智能赛道会怎样?
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