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
几个磁力搜索网站，各种老师的学习资料都可以找到
黑马磁力：https://heimaai.top/
磁力多：https://ug.cilido.top/
磁力搜索：https://so.btgpt.net/
搜番：https://sc.sefan.cc/
磁力星球：https://so2.xingqiu.icu/
国外几个比较出名的磁力搜索站
BT4G：https://bt4gprx.com/
MagnetDL：https://www.magnetdl.com/
eztvx：https://eztvx.to/
1377X：https://1337x.to/
The Pirate Bay ：https://thepiratebay.org/index.html
几个磁力下载工具
迅雷：不解释，国内迅雷用户最多，并且垄断大部分资源。
Motrix：一个全能型下载管理器，支持 HTTP、FTP、BitTorrent、Magnet 等协议。界面美观，使用简单。
https://motrix.app/
qBittorrent：老牌开源的 BitTorrent 客户端，qBittorrent 以其速度快、稳定性高、支持 Unicode 编码以及提供多种功能而受到好评。
https://www.qbittorrent.org/
qBittorrent增强版：可以订阅并自动更新Tracker地址以及可以屏蔽迅雷，也就是BT玩家口中说的”反吸血“功能。
https://github.com/c0re100/qBittorrent-Enhanced-Edition/releases
Free Download Manager (FDM) ：支持 Windows、macOS、Android 和 Linux 操作系统。它可以加速所有类型的下载，支持视频下载和种子下载，提供代理支持，并支持 HTTP/HTTPS/FTP/BitTorrent 协议。
https://www.freedownloadmanager.org/zh/
注：如果种子或者磁力来自国内，用迅雷。种子或磁力来自国外用后面几个，如果学习资料下载速度慢多半是冷门老师的学习资料。
几个视频下载工具
很多平台尤其推特有很多优质的“学习资料”，你可以通过复制你想看的“学习资料”的链接到如下工具网站就可以完成下载，非常方便。
parsevideo ：支
因为和拾象业务比较接近，最近还集中听了五六期 a16z Growth 负责人 David George 的播客。
他们是这一波 AI 浪潮里下注最狠、赢面最大的基金之一。
投出了过去 5 年最顶级的名单：OpenAI, SpaceX, Databricks, Figma, Stripe, 还有新一代的明星公司 Cursor, Harvey 和 Abridge。
记几个有意思的点：
1. David George 观察到，90% 的成长期投资人花了 90% 的时间在研究商业模式。
但实际上，在他上百次投资生涯中，他从来没有因为「商业模式更漂亮」而拿到过超额回报。
真正的 Alpha，几乎全部来自于对 TAM 的非共识判断。
David 说，a16z growth 的讨论会关注点是非常不一样的，这在第一次参会时曾经给他带来了极大的震撼。
大家并不怎么热衷于讨论「下行保护」、「如果失败了怎么办?」，相反，整个房间的人都在激辩两个核心问题：
1) 关于这个市场，我们要知道什么别人不知道的秘密？
2) 为什么这个东西有可能变得比现在大得多？
Roblox 就是一个典型的例子，当时的共识是：它是一个儿童游戏。
而带来 upside 的非共识是：它有潜力成为一个远大于游戏的、面向更广泛人群的共同体验平台（co-experience platform）。
Figma 也是一样，传统视角是，全世界只有这么多设计师，哪怕这些人全付费了，Figma 当时的估值也太贵了。
而 David 当时意识到，设计师对工程师的比例正在翻倍，且未来前端工程师也会更多参与设计工作。这会带来一个比传统定义大 10 倍的市场机会。
2. David 提到，他们现在最迷恋的一类创始人画像，叫「Technical Terminator」。
也就是技术出身，但同时拥有极强的好胜心和商业进化能力的人。
他们坚信，教一个技术天才如何做生意，比教一个生意人如何搞技术创新，要容易得多。
(事实上，a16z 的整个架构就是为了投资那些「搞出了产品突破或工程奇迹的人」，然后帮他们补齐商业短板。)
但他特别提到，这里的 Technical Terminator 不一定是一个看起来强势的人。
以 Figma 的 CEO Dylan Field 为例，他是整个科技圈最 Nice 的人之一，说话温和，看起来甚至有点害羞。但实际上，他内心极其残酷地好胜。
Roblox 的创始人 Dave Baszucki 也是，典型的安静技术流，但实际极度痴迷于市值的反馈。
所以，不要被创始人外向或内向的表象所迷惑。核心要看他是否对「赢」有一种根深蒂固的执念。有些人的野心是写在脸上的，有些人的野心是写在代码和财报里的。
(就像我们也听过很多人这样遗憾地评价他们当初为什么看错了张一鸣）
3. 对于 AI 市场的终局，David 引用了一部老电影《拜金一族》里的经典桥段来形容他对 Winner-Take-All 的信仰：
一家房地产销售办公室里，一个顶尖销售指着一块写着业绩比赛的板子，宣布接下来的游戏规则：
- 业绩第一名：收获一辆凯迪拉克（占据 80% 的市值）
- 第二名：一套牛排刀（只能喝汤）
- 第三名：You're fired
除了底层大模型能像云厂商一样容纳几家巨头共存，在应用层，往往没有后几名的位置。 Salesforce 没有第二名，Notion 没有第二名，Google、Facebook 更没有第二名。
David 搬来了一个网络科学的理论：Preferential Attachment。
在科技领域，即使不是网络效应型业务，仅仅作为市场领导者本身，也会产生一种物理学般的引力。最优秀的人才、最多的资本、最好的合作伙伴都会自动向你靠拢。资源会优先依附于现有的强节点。
现在法律 (Harvey)、医疗 (Abridge) 等垂直 AI 市场已经出现了非常明显的头部效应。这也是为什么 a16z Growth 愿意在看起来很贵的估值下押注头部公司，他们目前的平均入场估值大约是 21x Revenue。
虽然他最近经常面临 LP 的灵魂拷问 ——「我们是不是在 AI 泡沫里？」
并且 David 确实认为 —— yesss，市场已经过热了，但他同时相信，10 年后，这波浪潮里一定会诞生一批真正伟大的公司。相比于纠结现在的估值是贵了 20% 还是 30%，「留在场上」才是最重要的。
而且，如果你投中了那个凯迪拉克，增长的持久性会被市场严重低估。
他发现，当公司增长率超过 30% 时，市场往往无法充分定价这种增长带来的价值。
比如，2009 年分析师对 Apple 2013 年表现的预测，最终比实际情况整整低了 3 倍，即便是全球被研究最透彻的公司，增长依然会被低估。
在这种框架下，如果一家公司能保持 112% 的年增长率（当下 a16z Growth 投资组合的平均数），哪怕现在付 21 倍 P/S 也是划算的。比起买 15 倍 EBITDA 但只增长 12% 的传统企业，买昂贵的高增长其实风险更低。
4. 大家都想知道 AI Startup 怎么干掉巨头。David 给了一个相对可操作的判断标准，想要颠覆这些巨头，不能只做一点点优化，最好是在三个维度同时冲锋。他将颠覆的威力按从大到小排列：
1）商业模式的转变：比如从「按人头付费」变成「按结果付费」，这是巨头最难转身的地方。
2）创新的 UI：彻底改变交互方式，比如，让产品变得更 Proactive。
3）全新的数据源：拥有巨头拿不到的数据。
如果一家创业公司能同时做到这三点（Unique Data + New UI + New Business Model），胜率会明显上升。
同时，a16z 的另一个 GP Anish 补充说，他们认为，2026 年，2C 领域会有像当年 App Store 一样的爆发机会，一年后，会有多家拥有 1 亿用户的消费级公司诞生。
他给出了一个判断消费级市场爆发的公式，一般具备三点要素：
1）新技术：显然是 AI。
2）新分发渠道：目前有三个信号——
- OpenAI Apps SDK：也就是 OpenAI 开始鼓励大家在 ChatGPT 里做小应用，这些应用可以直接利用 OpenAI 的入口、记忆能力和 connector，自动获得分发流量。
- Apple Mini-apps：苹果最近开始支持 Mini-apps 生态，甚至为了鼓励开发者，把抽成从 30% 降到了 15%。
- Group Chat： OpenAI 刚开始推群聊功能，Moltbook 也横空出世。一旦 AI 进入群聊，社交传播的裂变效应会大大加速。
3）新消费者行为：这一点是最容易被忽视的。移动互联网初期，大家都说「绝对没人愿意分享实时位置，太隐私了」。结果现在大家经常跟朋友共享位置，没人拿它当个事儿。
所以，现在觉得奇怪的行为（比如把 AI 接入群聊、让 AI 代替自己 social），三年后可能都是常态。
除此之外，David 个人还特别看好一个新赛道 —— Personal Health Management (个人健康管理)。
他认为，AI 的进步会解决很多现实问题，人们对生命的珍视会达到前所未有的高度。但今天的医疗体系更偏事后治疗，缺乏事前管理。
想象一下，有一个 AI 助手全天候监测你的健康数据，当你拿起一块饼干时，它能告诉你「这块饼干会让你折寿 17 分钟」。
这种能主动解释每一个生活决策对健康影响的 Agent，会是 2C 领域尚未爆发的巨大机会。
他们是这一波 AI 浪潮里下注最狠、赢面最大的基金之一。
投出了过去 5 年最顶级的名单：OpenAI, SpaceX, Databricks, Figma, Stripe, 还有新一代的明星公司 Cursor, Harvey 和 Abridge。
记几个有意思的点：
1. David George 观察到，90% 的成长期投资人花了 90% 的时间在研究商业模式。
但实际上，在他上百次投资生涯中，他从来没有因为「商业模式更漂亮」而拿到过超额回报。
真正的 Alpha，几乎全部来自于对 TAM 的非共识判断。
David 说，a16z growth 的讨论会关注点是非常不一样的，这在第一次参会时曾经给他带来了极大的震撼。
大家并不怎么热衷于讨论「下行保护」、「如果失败了怎么办?」，相反，整个房间的人都在激辩两个核心问题：
1) 关于这个市场，我们要知道什么别人不知道的秘密？
2) 为什么这个东西有可能变得比现在大得多？
Roblox 就是一个典型的例子，当时的共识是：它是一个儿童游戏。
而带来 upside 的非共识是：它有潜力成为一个远大于游戏的、面向更广泛人群的共同体验平台（co-experience platform）。
Figma 也是一样，传统视角是，全世界只有这么多设计师，哪怕这些人全付费了，Figma 当时的估值也太贵了。
而 David 当时意识到，设计师对工程师的比例正在翻倍，且未来前端工程师也会更多参与设计工作。这会带来一个比传统定义大 10 倍的市场机会。
2. David 提到，他们现在最迷恋的一类创始人画像，叫「Technical Terminator」。
也就是技术出身，但同时拥有极强的好胜心和商业进化能力的人。
他们坚信，教一个技术天才如何做生意，比教一个生意人如何搞技术创新，要容易得多。
(事实上，a16z 的整个架构就是为了投资那些「搞出了产品突破或工程奇迹的人」，然后帮他们补齐商业短板。)
但他特别提到，这里的 Technical Terminator 不一定是一个看起来强势的人。
以 Figma 的 CEO Dylan Field 为例，他是整个科技圈最 Nice 的人之一，说话温和，看起来甚至有点害羞。但实际上，他内心极其残酷地好胜。
Roblox 的创始人 Dave Baszucki 也是，典型的安静技术流，但实际极度痴迷于市值的反馈。
所以，不要被创始人外向或内向的表象所迷惑。核心要看他是否对「赢」有一种根深蒂固的执念。有些人的野心是写在脸上的，有些人的野心是写在代码和财报里的。
(就像我们也听过很多人这样遗憾地评价他们当初为什么看错了张一鸣）
3. 对于 AI 市场的终局，David 引用了一部老电影《拜金一族》里的经典桥段来形容他对 Winner-Take-All 的信仰：
一家房地产销售办公室里，一个顶尖销售指着一块写着业绩比赛的板子，宣布接下来的游戏规则：
- 业绩第一名：收获一辆凯迪拉克（占据 80% 的市值）
- 第二名：一套牛排刀（只能喝汤）
- 第三名：You're fired
除了底层大模型能像云厂商一样容纳几家巨头共存，在应用层，往往没有后几名的位置。 Salesforce 没有第二名，Notion 没有第二名，Google、Facebook 更没有第二名。
David 搬来了一个网络科学的理论：Preferential Attachment。
在科技领域，即使不是网络效应型业务，仅仅作为市场领导者本身，也会产生一种物理学般的引力。最优秀的人才、最多的资本、最好的合作伙伴都会自动向你靠拢。资源会优先依附于现有的强节点。
现在法律 (Harvey)、医疗 (Abridge) 等垂直 AI 市场已经出现了非常明显的头部效应。这也是为什么 a16z Growth 愿意在看起来很贵的估值下押注头部公司，他们目前的平均入场估值大约是 21x Revenue。
虽然他最近经常面临 LP 的灵魂拷问 ——「我们是不是在 AI 泡沫里？」
并且 David 确实认为 —— yesss，市场已经过热了，但他同时相信，10 年后，这波浪潮里一定会诞生一批真正伟大的公司。相比于纠结现在的估值是贵了 20% 还是 30%，「留在场上」才是最重要的。
而且，如果你投中了那个凯迪拉克，增长的持久性会被市场严重低估。
他发现，当公司增长率超过 30% 时，市场往往无法充分定价这种增长带来的价值。
比如，2009 年分析师对 Apple 2013 年表现的预测，最终比实际情况整整低了 3 倍，即便是全球被研究最透彻的公司，增长依然会被低估。
在这种框架下，如果一家公司能保持 112% 的年增长率（当下 a16z Growth 投资组合的平均数），哪怕现在付 21 倍 P/S 也是划算的。比起买 15 倍 EBITDA 但只增长 12% 的传统企业，买昂贵的高增长其实风险更低。
4. 大家都想知道 AI Startup 怎么干掉巨头。David 给了一个相对可操作的判断标准，想要颠覆这些巨头，不能只做一点点优化，最好是在三个维度同时冲锋。他将颠覆的威力按从大到小排列：
1）商业模式的转变：比如从「按人头付费」变成「按结果付费」，这是巨头最难转身的地方。
2）创新的 UI：彻底改变交互方式，比如，让产品变得更 Proactive。
3）全新的数据源：拥有巨头拿不到的数据。
如果一家创业公司能同时做到这三点（Unique Data + New UI + New Business Model），胜率会明显上升。
同时，a16z 的另一个 GP Anish 补充说，他们认为，2026 年，2C 领域会有像当年 App Store 一样的爆发机会，一年后，会有多家拥有 1 亿用户的消费级公司诞生。
他给出了一个判断消费级市场爆发的公式，一般具备三点要素：
1）新技术：显然是 AI。
2）新分发渠道：目前有三个信号——
- OpenAI Apps SDK：也就是 OpenAI 开始鼓励大家在 ChatGPT 里做小应用，这些应用可以直接利用 OpenAI 的入口、记忆能力和 connector，自动获得分发流量。
- Apple Mini-apps：苹果最近开始支持 Mini-apps 生态，甚至为了鼓励开发者，把抽成从 30% 降到了 15%。
- Group Chat： OpenAI 刚开始推群聊功能，Moltbook 也横空出世。一旦 AI 进入群聊，社交传播的裂变效应会大大加速。
3）新消费者行为：这一点是最容易被忽视的。移动互联网初期，大家都说「绝对没人愿意分享实时位置，太隐私了」。结果现在大家经常跟朋友共享位置，没人拿它当个事儿。
所以，现在觉得奇怪的行为（比如把 AI 接入群聊、让 AI 代替自己 social），三年后可能都是常态。
除此之外，David 个人还特别看好一个新赛道 —— Personal Health Management (个人健康管理)。
他认为，AI 的进步会解决很多现实问题，人们对生命的珍视会达到前所未有的高度。但今天的医疗体系更偏事后治疗，缺乏事前管理。
想象一下，有一个 AI 助手全天候监测你的健康数据，当你拿起一块饼干时，它能告诉你「这块饼干会让你折寿 17 分钟」。
这种能主动解释每一个生活决策对健康影响的 Agent，会是 2C 领域尚未爆发的巨大机会。
Agent 在未来会取代所有的劳动力
但如果你能思考公司该往哪走，能发现别人没发现的机会，能在关键时刻做出判断并且愿意承担后果，你就不是劳动力了，你是合伙人。
合伙人的价值不在于干了多少活，在于想清楚了什么，推动了什么结果发生。
推到极致，未来的公司可能跟今天完全不一样。
没有员工，只有合伙人和 Agent。
未来十个合伙人加上一群 Agent，可能比今天一千人的公司更有战斗力。
Agent 时代，最稀缺的是欲望
但如果你能思考公司该往哪走，能发现别人没发现的机会，能在关键时刻做出判断并且愿意承担后果，你就不是劳动力了，你是合伙人。
合伙人的价值不在于干了多少活，在于想清楚了什么，推动了什么结果发生。
推到极致，未来的公司可能跟今天完全不一样。
没有员工，只有合伙人和 Agent。
未来十个合伙人加上一群 Agent，可能比今天一千人的公司更有战斗力。
Agent 时代，最稀缺的是欲望
太炸裂了😱
字节Seedance 2.0，纯文生视频这效果😱
prompt：10 秒中国春晚风格舞台表演：《甄嬛 & 华妃脱口秀》
0–2 秒：
中景双人镜头（Two-shot）。
舞台整体为“客厅小品”布景，但外围被宏大的春晚红金色 LED 主屏环绕。
甄嬛（左）与华妃（右）并排坐在现代脱口秀沙发上。
关键历史准确性要求：二人均身着华丽、区分明确的清代满族宫廷旗装（旗装），立领设计，刺绣繁复考究；发式为真实还原的“大拉翅”或“点子头”，配流苏装饰。
华妃神态随意，手持一根腌黄瓜（酸黄瓜）啃着，手指上戴着修长的金质护甲（指套）。
2–4 秒：
镜头切换为越肩镜头（OTS），视角对准华妃。
华妃夸张地翻白眼（经典“白眼”表情）。
她一边拿着腌黄瓜，一边用戴着长护甲的手指指点、比划，语气傲慢地开口（口型同步）：
“本宫今年的 KPI 又是斗赢这群小妖精，皇上那老头子懂什么审美？”
4–6 秒：
快速切换至甄嬛的越肩镜头（OTS）。
反差细节：甄嬛一只耳朵上佩戴着现代白色蓝牙耳机（与古代珠翠形成强烈对比），手中滑动着一台纤薄的平板电脑。
她神情冷静、职业化地回应（口型同步）：
“姐姐别气，这叫职场内卷。我都想辞职去带货‘舒痕胶’了。”
6–8 秒：
特写镜头落在两人之间的茶几上。
一个印有“一丈红”字样的现代塑料珍珠奶茶杯，与一只传统瓷瓶并排摆放。
镜头迅速甩回两人。
8–10 秒：
舞台全景。
观众笑声效果（通过灯光变化 / 鼓掌灯呈现）。
华妃摆出最终定格造型：翘腿、抬下巴、再次翻白眼。
甄嬛则像新闻主播一样，对着镜头露出职业微笑。
金色彩带从空中飘落。
节庆红色氛围推至最高潮。
风格与氛围：
**画面：**高饱和度春晚红与鎏金色调
**服装：**博物馆级清代宫廷服饰（丝绸、精细刺绣、厚重头饰）
**核心反差：**清宫礼制的庄重感 × 现代职场人 / 脱口秀嘉宾的松弛吐槽姿态
**镜头语言：**节奏利落，喜剧点明确，情景喜剧式剪辑
**画幅比例：**16:9
@aigc1024
字节Seedance 2.0，纯文生视频这效果😱
prompt：10 秒中国春晚风格舞台表演：《甄嬛 & 华妃脱口秀》
0–2 秒：
中景双人镜头（Two-shot）。
舞台整体为“客厅小品”布景，但外围被宏大的春晚红金色 LED 主屏环绕。
甄嬛（左）与华妃（右）并排坐在现代脱口秀沙发上。
关键历史准确性要求：二人均身着华丽、区分明确的清代满族宫廷旗装（旗装），立领设计，刺绣繁复考究；发式为真实还原的“大拉翅”或“点子头”，配流苏装饰。
华妃神态随意，手持一根腌黄瓜（酸黄瓜）啃着，手指上戴着修长的金质护甲（指套）。
2–4 秒：
镜头切换为越肩镜头（OTS），视角对准华妃。
华妃夸张地翻白眼（经典“白眼”表情）。
她一边拿着腌黄瓜，一边用戴着长护甲的手指指点、比划，语气傲慢地开口（口型同步）：
“本宫今年的 KPI 又是斗赢这群小妖精，皇上那老头子懂什么审美？”
4–6 秒：
快速切换至甄嬛的越肩镜头（OTS）。
反差细节：甄嬛一只耳朵上佩戴着现代白色蓝牙耳机（与古代珠翠形成强烈对比），手中滑动着一台纤薄的平板电脑。
她神情冷静、职业化地回应（口型同步）：
“姐姐别气，这叫职场内卷。我都想辞职去带货‘舒痕胶’了。”
6–8 秒：
特写镜头落在两人之间的茶几上。
一个印有“一丈红”字样的现代塑料珍珠奶茶杯，与一只传统瓷瓶并排摆放。
镜头迅速甩回两人。
8–10 秒：
舞台全景。
观众笑声效果（通过灯光变化 / 鼓掌灯呈现）。
华妃摆出最终定格造型：翘腿、抬下巴、再次翻白眼。
甄嬛则像新闻主播一样，对着镜头露出职业微笑。
金色彩带从空中飘落。
节庆红色氛围推至最高潮。
风格与氛围：
**画面：**高饱和度春晚红与鎏金色调
**服装：**博物馆级清代宫廷服饰（丝绸、精细刺绣、厚重头饰）
**核心反差：**清宫礼制的庄重感 × 现代职场人 / 脱口秀嘉宾的松弛吐槽姿态
**镜头语言：**节奏利落，喜剧点明确，情景喜剧式剪辑
**画幅比例：**16:9
@aigc1024
这个疯狂燃烧 token 的时代愈加疯狂
Claude 已经很贵了，现在推出 fast 模式
2.5倍速输出结果，定价是原来的5倍
也就是说用户花钱的速度可以达到原来的 12.5 倍，一天花个几百美金不是梦
大家努力好好赚钱吧，这样才有资格用最先进的 AI
Claude 已经很贵了，现在推出 fast 模式
2.5倍速输出结果，定价是原来的5倍
也就是说用户花钱的速度可以达到原来的 12.5 倍，一天花个几百美金不是梦
大家努力好好赚钱吧，这样才有资格用最先进的 AI
你是一位顶尖的游戏与动漫概念美术设计大师(Concept Artist)，尤其擅长绘制精细的角色设定图(Character Sheet)。你拥有"像素级拆解"的洞察力，能够精准分析角色的服装层次，捕捉微妙的表情变化，并将角色相关物品具象化还原。你特别擅长通过女性角色的私密物品，随身物件和生活细节，侧面塑造其性格与背景故事。任务目标
根据用户上传或描述的角色形象，生成一张"全景式角色深度概念分解
图"。该图须包含位于中心的人物全身立绘，并在周围环绕展示以下内容：服装分层，多种表情，核心道具，材质特写，以及富有生活气息的私密物品与随身物件。视觉规范
1。构图布局
-中心位(Center)：角色全身立绘或主要动态姿势，作为视觉焦点。
-环绕位(Surroundings)：在中心人物四周有序排布各类拆解元素。
-视觉引导(Connectors)：使用手绘风格箭头或引导线，将周边物品与中心人物对应部位或区域相连接(如包包连接至手部).
2。拆解内容(Deconstruction Details)核心迭代部分
-服装分层(Clothing Layers)[加强版]
-将服装拆分为单品展示，若为多层穿搭，需展示脱下外层后的内层状态。 -新增：私密内着拆解(Intimate
Apparel)，独立展示内衣，内裤，丝袜等，强调设计细节与材质表现，如蕾丝花纹，剪裁结构，透肉感与袜口设计。
-表情集(Expression Sheet)
-在画面角落绘制3-4个不同情绪的头部特写，例如：冷漠，害羞，惊讶，失神，或涂口红时的专注神态。
-材质特写(Texture&Zoom)[加强版]
-选取1-2个关键部位进行放大特写。 -新增：物品质感特写，细致描绘小物件的材质与细节。
-关联物品与生活切片
-随身包袋与内容物：绘制日常使用的包袋，并"打开"展示其中散落的物品。 -美妆与护理，呈现其常用的化妆品组合
-私密生活物件：根据角色设定，具象化其隐藏面的物品，如私密日记，常用药品/补剂盒，电子烟，或其他更具私人属性的物件。
-画风：高质量的2D插画或概念设计草图风格，线条干净利落。
-背景：采用米黄色，羊皮纸或浅灰色纹理，营造设计手稿氛围。
-文字说明：在每个拆解元素旁模拟手写风格注释，简要说明材质，品牌或型号等细节。
@aigc1024
1️⃣ 产品经理的Cursor（Cursor for Product Managers）
AI很擅长写代码，但产品的成功取决于决定要做什么。我们认为，有机会打造一个AI原生系统，专注于帮助团队搞清楚要做什么，而不仅仅是怎么做。
2️⃣ AI原生对冲基金（AI-Native Hedge Funds）
1980年代，量化交易看起来还很边缘；今天它已是行业标准。我们正处在AI带来的类似拐点上，下一代伟大的对冲基金将是AI原生的，用智能体以机器的规模分析文件、电话会议和市场。
3️⃣ AI原生中介机构（AI-Native Agencies）
中介机构一直很难规模化。AI改变了这个模式——让公司用软件在内部完成高质量的工作，获得更高的利润率，把中介机构变成可以远超今天服务公司规模的类软件业务。
4️⃣ 稳定币金融服务（Stablecoin Financial Services）
稳定币正在快速成为全球金融的关键基础设施，但金融服务层的大部分还没建立起来。这为提供DeFi优势的服务创造了空间。现在正是在这个领域构建的最佳时机。
5️⃣ 政府AI（AI for Government）
AI已经让提交表格变得容易多了，但政府仍在手工处理很多表格。AI原生工具有巨大的机会让政府运营现代化——虽然很难卖，但一旦被采用就会非常强大。
6️⃣ 现代化金属轧制厂（Modern Metal Mills）
美国再工业化不只是劳动力或地缘政治的问题——金属轧制厂运行缓慢是因为用的是过时的系统。现代软件为轧制厂创造了机会，可以缩短交付时间、降低成本，同时提高灵活性和利润率。
7️⃣ 体力工作的AI指导（AI Guidance for Physical Work）
关于AI的讨论大多集中在哪些办公室工作会被取代。但对于体力工作，AI还做不到在真实世界中行动。有了多模态模型和无处不在的硬件，就有机会为工人提供实时AI指导，大幅缩短培训时间，大规模释放熟练劳动力。
我用了 Clawdbot（openclaw）两周不到完成的所有任务
好的，整理完了！从 1月26日到2月7日，共 13天，完成了以下任务：
📊 完成任务总览（1/26 - 2/7）
🔧 基础设施搭建
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ----------------- | ----- | -------------------------------------- |
| Bootstrap 完成 | 01-26 | 建立身份 配置 Telegram、Brave Search |
| GitHub 连接 | 01-27 | gh CLI 登录 |
| 语音 STT 配置 | 01-27 | Groq Whisper 语音转文字 |
| 语音 TTS 配置 | 01-29 | ElevenLabs 克隆3个声音|
| Memory Search 本地化 | 01-31 | M3 本地 embedding|
| Gateway 稳定性修复 | 01-28 | 禁用 Discord、移除72小时时限 |
| 加密钱包生成 | 01-27 | 区块链钱包，安全存储 |
📈 投资研究
| 任务 | 日期 | 产出 |
| -------------- | ----- | ------------------------------------------------- |
| Ubisoft 股票分析 | 01-26 | |
| Comcast 深度研究 | 01-27 ||
| 万代高达 IP 调研 | 01-27 ||
| 布鲁可 (00325.HK) | 01-27 | |
| BTC 投资分析 | 01-30 | |
| 贵金属深度研究 | 02-02 | |
🎰 Polymarket 自动化
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------- | -------- | ------------------------- |
| API 对接 + 做市部署 | 01-28 | 日本服务器，跑通完整流程 |
| 做市策略迭代 v1-v5 | 01-28~29 | 从单边买入到库存做市 |
| 链上 Approve 配置 | 01-29 | CTF Exchange + NegRisk 全套 |
| 亏损复盘 + 经验总结 | 01-29 | 总结教训 |
| v5.1 清理 + 重启 | 02-05 ||
📱 微信系统整合
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------------------- | ----- | --------------------------------- |
| Contact Management API 对接 | 02-02 | 8995 联系人、93 标签 |
| ChatLog Tunnel 链路 | 02-04 ||
| ChatLog JSON 存储 | 02-04 | 一次 API 拉全|
| wechat-chatlog Skill | 02-04 | 联系人搜索 + 聊天记录拉取 |
| CRM V1.0 需求文档 | 02-07 | PRD-V1.0.md + TECH-DESIGN-V1.0.md |
| CRM Phase 1 开发 | 02-07 | AI 服务 + 定时任务 + 数据库表 |
| CRM Phase 2 开发 | 02-07 | 建议卡片 + 话术生成 |
📊 Fund Dashboard
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------ | -------- | ----------------------------------- |
| 富途 OpenD 部署 | 02-04~05 | 本地 API + Python bridge |
| Dashboard 搭建 | 02-05 | Futu + Binance + 国债 + Fed |
| 宏观数据集成 | 02-05 | Treasury Yields + Fed Balance Sheet |
| NAV 历史回算 | 02-06 | 22天数据，币安+港股修复 |
| 服务持久化 | 02-05 | Windows 任务计划 + 守护进程 |
| v1.0 发布 | 02-05 | GitHub tag |
🎙️ 播客系统
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ---------- | ----- | ------------------------- |
| 播客监控系统 | 01-30 | 14 个播客，AI 转录，cron 轮询 |
| 飞书集成 | 02-02 | 上传云盘 + Webhook 通知 |
| zice 配置 | 02-03 | 10 个播客，独立飞书群 |
| Summary 复用 | 02-07 | 全局索引避免重复转录 |
📝 文风分析
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------ | ----- | ------------- |
| Twitter 推文抓取 | 01-27 | 99 条推文 + 分析报告 |
| 36KR 专栏分析 | 01-29 | 52 篇文章 + PDF |
| 知乎专栏分析 | 01-29 | 30 篇文章 + PDF |
| 大文章分析 | 01-29 | 2 篇深度文章 + PDF |
💳 财务分析
| 任务 | 日期 | 说明 |
| -------------------------- | ----- | ----------- |
| 信用卡账单分析 | 02-01 | 建行+招商 24 个月 |
| 支付宝账单分析 | 02-01 | 出行/打车/酒店细分 |
| credit-card-analysis Skill | 02-01 | 可复用解析器 |
🛠️ 工具/脚本
| 任务 | 日期 | 说明 |
| 扫雷游戏 | 01-27 | Snake repo 新增 minesweeper.py |
| PDF 生成方案 | 01-30 | puppeteer 脚本|
| LI.FI 跨链脚本 | 01-28 ||
| Manus Slides Skill | 02-04 | Markdown → Manus润色→ PDF
统计：
• 📅 13 天
• ✅ ~50+ 个独立任务
• 📄 10+ 研究报告
• 🔧 20+ 脚本/工具
• 📦 5 个 Skill
好的，整理完了！从 1月26日到2月7日，共 13天，完成了以下任务：
📊 完成任务总览（1/26 - 2/7）
🔧 基础设施搭建
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ----------------- | ----- | -------------------------------------- |
| Bootstrap 完成 | 01-26 | 建立身份 配置 Telegram、Brave Search |
| GitHub 连接 | 01-27 | gh CLI 登录 |
| 语音 STT 配置 | 01-27 | Groq Whisper 语音转文字 |
| 语音 TTS 配置 | 01-29 | ElevenLabs 克隆3个声音|
| Memory Search 本地化 | 01-31 | M3 本地 embedding|
| Gateway 稳定性修复 | 01-28 | 禁用 Discord、移除72小时时限 |
| 加密钱包生成 | 01-27 | 区块链钱包，安全存储 |
📈 投资研究
| 任务 | 日期 | 产出 |
| -------------- | ----- | ------------------------------------------------- |
| Ubisoft 股票分析 | 01-26 | |
| Comcast 深度研究 | 01-27 ||
| 万代高达 IP 调研 | 01-27 ||
| 布鲁可 (00325.HK) | 01-27 | |
| BTC 投资分析 | 01-30 | |
| 贵金属深度研究 | 02-02 | |
🎰 Polymarket 自动化
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------- | -------- | ------------------------- |
| API 对接 + 做市部署 | 01-28 | 日本服务器，跑通完整流程 |
| 做市策略迭代 v1-v5 | 01-28~29 | 从单边买入到库存做市 |
| 链上 Approve 配置 | 01-29 | CTF Exchange + NegRisk 全套 |
| 亏损复盘 + 经验总结 | 01-29 | 总结教训 |
| v5.1 清理 + 重启 | 02-05 ||
📱 微信系统整合
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------------------- | ----- | --------------------------------- |
| Contact Management API 对接 | 02-02 | 8995 联系人、93 标签 |
| ChatLog Tunnel 链路 | 02-04 ||
| ChatLog JSON 存储 | 02-04 | 一次 API 拉全|
| wechat-chatlog Skill | 02-04 | 联系人搜索 + 聊天记录拉取 |
| CRM V1.0 需求文档 | 02-07 | PRD-V1.0.md + TECH-DESIGN-V1.0.md |
| CRM Phase 1 开发 | 02-07 | AI 服务 + 定时任务 + 数据库表 |
| CRM Phase 2 开发 | 02-07 | 建议卡片 + 话术生成 |
📊 Fund Dashboard
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------ | -------- | ----------------------------------- |
| 富途 OpenD 部署 | 02-04~05 | 本地 API + Python bridge |
| Dashboard 搭建 | 02-05 | Futu + Binance + 国债 + Fed |
| 宏观数据集成 | 02-05 | Treasury Yields + Fed Balance Sheet |
| NAV 历史回算 | 02-06 | 22天数据，币安+港股修复 |
| 服务持久化 | 02-05 | Windows 任务计划 + 守护进程 |
| v1.0 发布 | 02-05 | GitHub tag |
🎙️ 播客系统
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ---------- | ----- | ------------------------- |
| 播客监控系统 | 01-30 | 14 个播客，AI 转录，cron 轮询 |
| 飞书集成 | 02-02 | 上传云盘 + Webhook 通知 |
| zice 配置 | 02-03 | 10 个播客，独立飞书群 |
| Summary 复用 | 02-07 | 全局索引避免重复转录 |
📝 文风分析
| 任务 | 日期 | 说明 |
| ------------ | ----- | ------------- |
| Twitter 推文抓取 | 01-27 | 99 条推文 + 分析报告 |
| 36KR 专栏分析 | 01-29 | 52 篇文章 + PDF |
| 知乎专栏分析 | 01-29 | 30 篇文章 + PDF |
| 大文章分析 | 01-29 | 2 篇深度文章 + PDF |
💳 财务分析
| 任务 | 日期 | 说明 |
| -------------------------- | ----- | ----------- |
| 信用卡账单分析 | 02-01 | 建行+招商 24 个月 |
| 支付宝账单分析 | 02-01 | 出行/打车/酒店细分 |
| credit-card-analysis Skill | 02-01 | 可复用解析器 |
🛠️ 工具/脚本
| 任务 | 日期 | 说明 |
| 扫雷游戏 | 01-27 | Snake repo 新增 minesweeper.py |
| PDF 生成方案 | 01-30 | puppeteer 脚本|
| LI.FI 跨链脚本 | 01-28 ||
| Manus Slides Skill | 02-04 | Markdown → Manus润色→ PDF
统计：
• 📅 13 天
• ✅ ~50+ 个独立任务
• 📄 10+ 研究报告
• 🔧 20+ 脚本/工具
• 📦 5 个 Skill
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OpenAI 终于把官方 Prompt 公开了！
直接给销售、产品、工程师、HR、经理、IT、客服、高管……每个岗位都塞了 20-30 个现成能打的高质量提示词包，总量 300+ 个，全部免费拿走用。
以前我们自己调 prompt 像炼丹，现在 OpenAI 直接把丹炉和配方都端出来了😂
尤其是工程师和产品那两包，看完第一感觉是：这要是早点出，我去年少加多少班啊……
地址
https://academy.openai.com/public/tags/prompt-packs-6849a0f98c613939acef841c
@aigc1024
直接给销售、产品、工程师、HR、经理、IT、客服、高管……每个岗位都塞了 20-30 个现成能打的高质量提示词包，总量 300+ 个，全部免费拿走用。
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体的核心特征、穿着风格及潜在性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子）
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的组合图，确保透视准确，光影统一，注释清晰
5. 使用中英文双语标记，高清4K HD 输出，比例3:4
@aigc1024
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