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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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今天跟 和 吃饭，有一个问我一直很好奇和假想：
未来，我们一个拥抱 AI 的人最终会有几个自己的 Agent？
1.只想有一个
2.不超过 2 个，一个工作和一个 personal
3.好几个切换
4.其他
@aigc1024
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写给高考学子的几句
高考当然重要，但也不那么重要，只要开始做下面几点，并坚持4年，比大多数大学课程更有用
【考前放松心态】
❶ 自媒体：大一开始做，先开始，干中学，疯狂0成本试错，如果坚持4年，有成果的概率还是很高的，这是确定性最高的一个
❷ 纳指ETF：先看我置顶的帖子，不懂就跟AI聊，钱不在多少，积少成多，每月几十元也可以定投，先开始找找感觉，这个非常重要，开始了才可能研究学习
❸ AI：积极拥抱，有条件尽量用最好的一两个
❹ 英语口语：根本不难，其实就是堆时间，每天张嘴1小时，只要时间堆够了，坚持4年，肯定流畅，难在坚持【注意：最重要的是口语，其他都是次要的】
❺ 代码：有条件尽量学，AI辅助后很容易入门
❻ 公务员：二本、文科可以从大一就开始准备，但这个是不确定性最高的，个人难以把控。如果前几个搞定了，6也不那么重要了。
❼ 不要考研：普通二本、文科，纯粹浪费3年时间，还不如找工作积累经验，积累本金买纳指ETF
❽ 就业特别好的专业、大学，能在学业上取得成就的，那就认真学
❾ 游戏等娱乐适可而止，搞钱比游戏好玩，搞钱就是最大的娱乐，会上瘾
开始是最重要的，坚持是最难的
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这几年很多人说，有了ChatGPT了，不用大学和课堂了，一切问AI就能自学了。
我经常反思，ChatGPT出来三四年了，该不学的人依然一丁点都不学，依然拿着ChatGPT写作业，没有自我驱动力学习。
哪怕在没有ChatGPT的年代，绝大多数人有笔记本、手机、公开课、所有教材pdf、google、stackoverflow、各种软件 、各种博客、几十个大中小型带考试和作业的在线教育网站，
最终绝大多数人依然不学习、抗拒学习、懒得学习。
所以我反复说，对于10%能学习的人，用LLM Chatbot（包括chatgpt、豆包）可以加速学习，
对于90%压根不学习的人，教育就是托儿所，就是按着脑袋写作业，按在教室里听课，拿作业卡你看书复习，依然是一个面对面的、高强度基础教育和学术训练的环节，不能用AI替代。
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12套视觉主、1020个版式页面、8576个可调控件，雷达图、瀑布图、热力图、桑基图、甘特图全都有。
SWOT、波特五力、PEST、商业模式画布这些分析模型也一并安排上了。
以后AI做PPT，不光是“能出图”，而是开始往咨询级排版靠拢了。
GitHub：https://github.com/chuspeeism/dashi-ppt-skill
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AI 会帮你找对应影视内容，电影、电视剧、综艺都支持。还整合了多个播放源，主打搜索后直接看。
最爽的是，连片头都能自动跳过。
不用注册，免费使用。该说不说，这种把“搜片→找源→播放”全交给 AI 的思路确实方便。
https://souju.ai
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于是写了个 Skill 来清理硬盘
一次直接清理掉 100 多 G 的空间
考虑到 Mac 的硬盘价格，这应该是我今年用过的最值钱的 Skill 吧...
不敢私藏，有需要的可以试试
配合 Mole 做为硬盘大文件检测效果更佳
硬盘小浣熊 🦝 Disk Raccoon 项目地址：
https://github.com/orange2ai/disk-raccoon
@aigc1024
它直连免费数据源，支持mootdx、东财、新浪、腾讯、同花顺，零成本就能上手。最关键的是对A股的全面覆盖：政策、游资、解禁三个独家角色，多空辩论机制，T+1和涨跌停规则全都在。
模型随便换，9个大模型随意切换，Web UI和CLI都能跑。
🔗 https://github.com/simonlin1212/TradingAgents-astock
重申：仅作开源分享，不构成任何投资建议。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
最稳大平台，点击以下链接认证
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推荐一个已经爆火的开源项目 browser-use，它不是单纯帮你“抓网页”，而是让 AI 像真人一样操作浏览器。
点击、滚动、填表、登录、翻页这些都能交给 Agent。以前碰到动态渲染、复杂交互的网站，传统爬虫得写一堆规则，现在 AI 可以直接看页面、理解页面，再自己决定下一步怎么操作。
最狠的不是“能爬”，而是它开始自己判断该怎么走。
以后很多浏览器自动化任务，可能真的不需要一条条写死流程了。
GitHub：https://github.com/browser-use/browser-use
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巴菲特、段永平、张磊、Ray Dalio、Cathie Wood 等不同投资流派各自独立分析、打分，最后再汇总共识。最有意思的是，它不会只甩给你一个结论，而是把谁看多、谁看空、分歧到底在哪都摆出来。
比起让一个模型自问自答，这种多 Agent 互相挑刺、最后再形成共识的玩法，确实更值得研究。
仅适合作为投研辅助，AI 分析不等于投资建议。
https://github.com/BruceLanLan/augur
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埃隆·马斯克：“地球这种地方，国界啊土地啊，各种麻烦事儿太多了。我打算在几年内，把一颗用太阳能驱动的顶级AI卫星发射到太空去。地球太小，电力也不够用，所以我决定在太空把AI‘电力随便用’地全面升级。”
世界首富“要把顶级AI整个发射到太空”这件事的理由是这个↓
・地球电力不够？那就从太空拿呗：地上的AI耗电太多，已经快要导致停电了。但在太空，“24小时365天阳光随便照”，几乎免费就能无限运行超级智能
・烦人的地租和邻居抱怨全为零：在地球建个大AI工厂，地价贵得要死，还会被周围居民投诉。在太空没碍事的建筑也没人，所以想多大都能造
・抬头看天就能看到“数万台AI”在飞的世界：地上小打小闹地跑电脑的时代结束了。漂浮在太空的巨大大脑，以光速操控地球上的智能手机和机器人
・逃到“宇宙之神”领域，任何国家的法律都管不着：把智能放在美国政府和税收都够不着的太空，谁也管不着没法抱怨。全世界电力和智能的规则，全由马斯克一个人独霸
“电费太贵”“没地方放”这种在地上磨磨蹭蹭烦恼的事儿，马斯克已经把AI连同地球一起逃出去的准备都完成了。
在地上被法律和电费束缚着活着的人类，超脱这种框架的、最棒的男人，那就是埃隆·马斯克先生。
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https://mp.weixin.qq.com/s/1-rRDcZTB2w5TiZK6qbd3w
大模型Token单价指数三年跌88%，但大量企业AI预算超支。常用于宣传的token标价无法反应现实情况，真实成本一方面来自消耗量暴涨；另一方面来自易被忽略的人工隐性成本。现阶段的AI总成本可分为“为智能付费”和“为智能不可靠买单”，支出更多在为后者买单。
@aigc1024
不同地区的价格差距能达到好几倍，土耳其、阿根廷、印度区的性价比明显更高。
有个比价网站会实时追踪各地订阅价格，ChatGPT、Claude和X都在覆盖范围内，哪个便宜一眼就能看出来。
每月省下几十美元，对会玩的人来说已经是常态了。
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