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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
柯洁已经找到破解 AI 的办法了,说现在随便下 AI 包赢的,还可以让它 9 个子。如果当时和 AlphaGo 下的时候也知道这个 bug,他是能赢的。
看了一下就是前期装弱智嘛,傻逼客高手,AI 无一例外都被偷吃了。
网友说 懂了,我上去下一半,柯洁再下一半就能打赢 AI,我们两个真厉害。
AlphaGo:其实没关系,缺乏这方面的训练数据,可以弥补的。

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这篇整理得很细了,赶紧收藏起来备用

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AI 剪视频,已经卷到不用你自己剪了。
推荐一个开源项目 OpenMontage,最近直接冲上 GitHub 热榜,Star 已突破 4.2 万。
它不是普通的 AI 视频工具,而是把 Claude Code、Cursor、Codex 这些 AI 编程助手,直接变成一支视频制作团队。你只需要说一句人,它就能自动完成脚本、找素材、配音、字幕、剪辑、合成,全流程跑完。
更厉害的是,把一条爆款视频丢给它,它还能分析脚本结构、镜头节奏和画面风格,并给出多个不同方向的复刻方案。底层内置 12 条视频生产流水线、100+ 工具、700+ Agent Skills,从创意到成片几乎一站式完成。
如果你做短视频、自媒体,或者正在折腾 AI 工作流,这个项目值得收藏。
🔗 https://github.com/calesthio/OpenMontage

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昨天还终于遇上机器人跳舞了,传说中的花活,但作为娱乐还真挺好看的?不排除是第一次的原因,即使动作不同步、音乐太土都还是忍不住看下去。
而且一想平时能看到的舞蹈演出真是极少,这理论上还能有人做不到的动作,突然就有种摄影之于绘画的感觉了
@aigc1024
1. 关于定位
大家对于 personal agent 的很多定位是 "extension of yourself"。如果真的是你自身的延伸,那么它就不应该有独立的人格(personality),不应该有头像,更不应该是一个独立的个体。
2. 关于入口与 Computer Use
这一波很多人通过 computer use 调用第三方的非开放软件,来实现原本实现不了的功能。但如果你可以 computer use 别人,别人为什么不可以 computer use 你?那最终的入口到底会在哪里?
身上的一个位置往往只能佩戴一件硬件,而硬件是不会轻易被这样取代的,所以硬件可能会是最 persistent、最坚固的入口。
3. 关于运行环境
大家总希望 agent 能够 continuously running on the cloud,这个点我特别 buy in。但为什么它不能 continuously running in the real world,在你身边围绕着你?我觉得这是一个被大家忽略的奇怪盲点。
4. 关于随时随地的交互
大家总希望 anytime, anywhere 都可以 talk with agent,目前陆陆续续在 iMessage、WhatsApp、Slack、邮件等渠道都能实现对。但就像看 Dots 那个发布片一样,无论在什么地方都得对着一台亮着屏幕的手机,这其实是一种很奇怪的交互。我认为真正的 anytime, anywhere,最应该增加的是线下的入口、线下的 context 以及线下的交互
5. 最后刚完成的一个小的实验项目,已经可以通过 Ambi 去操作 Muse 和操作 Dots。也就是说,在线下可以通过一个入口来完成所有 Personal Agent 的使用。
@aigc1024
怎么让Agent越来越聪明,越用越顺手?
这两个开源项目必须让AI严肃学习!!
GitHub 有两个超火、超实用的项目,加起来超过50 万 Star!!
项目几乎没有代码,全是Markdown 文档!!
它们的作用很明确,就是教 AI 做事。
一个是 obra/superpowers,一个是 mattpocock/skills。
表面看,它们都是给 Claude Code、Codex 这类 Agent 用的 Skill / 工作流。
告诉 AI 遇到什么情况该做什么、先做什么后做什么、什么时候应该追问、什么时候应该拆任务、怎么验证结果、怎么做 Review。
Superpowers 最核心的思路,是不让 AI 一收到需求就直接开工。
你给一个任务,它会先逼着把事情讲清楚:
需求是什么?边界在哪里?有哪些方案?具体怎么实现?
然后再按照理解需求 → 设计方案 → 拆解任务 → 执行 → 测试 → Review,一步步往下走。
简直就是把成熟团队的SOP,迁移到AI上!
mattpocock/skills 更直接,作者是TypeScript的大佬,他把自己平时真正使用的一套 Agent Skills 开源了。
里面有研究、规划、教学、代码审查、项目初始化等各种能力。
比如研究 Skill,会告诉 AI优先查什么资料、哪些来源可信、怎么交叉验证、最后应该按照什么格式输出。
教学 Skill会规定:怎么判断用户水平、怎么安排内容、怎么记录学习进度、下一次怎么继续。

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我们还在网上讨论哪个 AI 模型更强,景区已经拿 AI 给大爷大妈拍写真赚钱了!
一台 AI 拍照机,里面提前放了几十套古装、旗袍、旅游照模板。游客站过去拍张脸,选个喜欢的模板,等一会儿,就能直接把自己“换”进去。
成片其实一眼还是能看出 AI 味,人物姿态、皮肤、光影都有点熟悉的生成感,甚至不同人的照片看起来都有点像。具体用了什么模型也不知道。
但有意思的是,现场还挺受欢迎。尤其不少中老年游客,一个接一个过来体验。
后来想想也很合理。
我们平时玩 AI,会纠结模型是不是 SOTA、脸够不够自然、细节有没有穿帮。普通游客根本没那么在意这些。她们想要的可能很简单:来一趟景区,花几十块钱,几分钟以后拿到一张自己平时拍不出来的靓照。
AI 商业化有时候真没那么复杂。
技术只要跨过能用这条线,找到合适的线下场景,后面拼的就是需求和付费意愿。你们觉得这种 AI 拍照机能长期赚钱吗?

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访谈来源:20VC,主持人 Harry Stebbings 对 Higgsfield 创始人兼 CEO Alex Mashrabov,2026 年 9 月 28 日发布。
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