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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
今天，OpenAI 从中选出 26 支 18 至 26 岁的年轻人队伍（37 人），发布了「ChatGPT Futures」榜单，每支队伍获得 1 万美元奖金和最新模型访问权。官方推文像报菜名一样列出了入选者的事迹（图片放在评论区了）：
·绘制了 150 万个前所未知的太空天体
·通过墙壁和瓦砾探测灾难幸存者
·让 1 亿多张星系图像可被自由检索
·保护濒危语言
·搭建基础设施，将 500 多万磅未售库存从垃圾填埋场转向再流通渠道
·…
先说说入选者是什么背景。
斯坦福、哈佛、MIT、耶鲁、普林斯顿、加州理工学院、宾大等等，顶尖名校占了多数，但入选者的来源地横跨五大洲，巴基斯坦、秘鲁、加纳、伊朗都在其中。
其中，相当一部分人也并非出身优渥，比如作为家中第一代大学生 Fatimah Hussain，靠着每天花四五个小时搜罗奖学金信息，才凑够大学学费。
OpenAI 把入选者分成了 Creators、Explorers 和 Advocates 三类，大致对应创业者、研究者和倡导者：
比如 Icarus Robotics 两位创始人，一个研究月球车、一个专攻机械手，要给空间站造能干体力活的机器人，已拿到 610 万美元融资，2027 年落地国际空间站。
相亲产品 Known 的创始人 Celeste 是家里九个孩子的老幺，用 AI 全程撮合，旧金山测试期间近 2000 次配对中有 70% 走到了真实约会，远高于行业均值，她想把私人媒人变成人人用得起的服务。
此外，Zeyneb Kaya 用 AI 完成了濒危方言 Romeyka 的第一份结构性语言学记录；Nolan Koblischke 训练出可以用自然语言检索 1 亿张星系图像的系统。Kyle Scenna 在 Intuit 实习时用 GPT-4 把税务术语翻译成普通人能懂的语言，项目演示到了 CTO 面前，顺带拿了一项专利。
看完入选者的故事，很难不让人感慨 AI 的能量之大。放在过去，从想法到实践的中间隔着十万八千里，灵感也常常在漫长的折腾中「中道崩殂」。
但现在，只要你会用人话提问，就能调动 AI 来为你打工。正如入选者 Kyle Scenna 所说，「从没想过发现一个问题和做出真正能用的东西之间，可以离得这么近。」
当然，这份名单大概率也存在幸存者偏差。而且 OpenAI 精筛出这些大学生的故事，本质上也只是在挑选「人形广告牌」。
抛却包装滤镜，这份榜单仍然抛出了一个值得认真对待的问题：当执行的门槛越来越低，真正稀缺的东西是什么？
也许只是一个想解决问题的念头，以及把它彻底解决的决心那么简单。
@inside1024
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今天 GitHub 被 Agent 千军万马来相见彻底惊呆了了🚀
5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！
1.
openai/openai-agents-python
OpenAI 官方轻量级多代理工作流框架，零样板代码实现多个 AI 代理无缝协作与任务编排，彻底解决传统多代理系统搭建繁琐、调试爆炸、难以落地的核心痛点。
🔗 直达 https://github.com/openai/openai-agents-python
程序员以前手动拼多代理，代码写到崩溃还互相打架结果全盘皆输？OpenAI 这次直接扔出官方乐高军团，3452星暴增，卷王看完眼泪直流“亲爹出手了，我终于不用一个人当全栈保姆指挥AI了”！
🟢
2.
google/adk-python
Google 开源代码优先 Python AI 代理工具包，内置完整构建、评估、部署流水线，让复杂代理从原型秒变生产级，解决“代理好建不好用、上线像赌博”的行业老大难。
🔗 直达 https://github.com/google/adk-python
以前AI代理写完 demo 就卡死没法测没法上线？Google ADK 直接给你全套军火库+安全评估，2184星狂飙，程序员吐槽“ Google 把 AI代理从玩具升级成核武器，我一个人就能量产企业级 AI员工”！
🟢🟢
3.
lsdefine/GenericAgent
自进化 Agent，从3.3K行种子代码自动生长技能树，实现全系统控制且token消耗仅1/6，真正从“工具”进化成“自主战士”。
🔗 直达 https://github.com/lsdefine/GenericAgent
传统 Agent一碰复杂任务就跪；这个直接野外自进化成全能怪，883星暴增，程序员感慨“AI 开始自己卷自己了，我只需要扔个种子”！
🟢🟢🟢
4.
EvoMap/evolver
GEP 驱动的 AI Agent 自进化引擎，通过基因进化协议让代理自动迭代能力，打造永不衰老的智能体。
🔗 直达 https://github.com/EvoMap/evolver
想让 Agent 永不过时？Evolver 直接给它装“基因引擎”自己迭代升级，866星狂冲，程序员笑喷“终于不用手动喂prompt当保姆了”！
🟢🟢🟢🟢
5.
msitarzewski/agency-agents
Agency Agents 完整AI代理人格军团，9大部门 61个专业 AI 代理，协作完成复杂企业级任务，瞬间把你一个人变成一家AI公司。
🔗 直达 https://github.com/msitarzewski/agency-agents
一个人扛整个项目？现在直接召唤61个AI“员工”分部门开会、干活、汇报，agency-agents让AI军团实战落地，3124星暴增，程序员直呼“硅谷老板们快失业，我在家就能开AI帝国”！
⚠️⚠️
总结
从 OpenAI 官方多代理框架武装，到Google ADK 代码优先代理军火库强化，再到 Generic/Evolver 的自进化单兵引擎，最后 agency-agents 的 61人实战帝国，Agent军团已全面完成“官方背书→全栈武装→自主觉醒→公司级落地”。程序员一个人指挥AI千军万马，彻底统治开发战场 🚀🔥
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平时出去演讲分享，最烦的就是写 PPT 了
虽然现在 HTML PPT 也很流行，但要做逐字修改还是不方便，毕竟分享的时候还是很严肃的，要确定每个字都是自己想说的
刚好今天看到藏师傅说的 Markdown as Database 的理念，我也非常认同
HTML 好看难改。Markdown 好改难看。
那能不能把 HTML 和 MD 结合起来，修改 MD，让 HTML 渲染 MD？
于是我晚上就上手试了一下，竟然真的可以。
.md 文件是内容层，HTML 模板是视图层。改内容的时候只改 Markdown，完全不碰 HTML。
一份 Markdown，多种渲染形态：幻灯片、博客、简历、产品页……未来各种模板都可以消费同一份文件。
这个功能已经内置到 ColaMD 的 1.5 版本里啦，虽然只有我平时最喜欢用的那个 PPT 模板，但是既然有一个了，就可以加无限个，开源软件，你让 AI 自己加模板就行
欢迎大家体验哈，走过路过给个 Star 哈
https://github.com/marswaveai/ColaMD
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Anthropic 发布了个新闻，说他们开了一家新公司，专门用于做企业级 AI 的落地。
看到这个新闻的时候，我内心里有点激动，也有点感慨，因为本身自己现在也在做这样的事情，而且以我这么浅薄的认知，也能发现里面有巨大的商业机会。
其实我刚从职场出来的时候，稍微是有一些迷茫。我也经常跟朋友谈论当时的思维转变。
最早离职的时候做了十几万粉丝，出来以后坦白讲就是想当李一舟的🤣。曾经他说过一句话，他卖 AI 课一年赚 1000 万，有人抄他一年能赚 100 万，这就很不错。所以当时就暗下决心，无论他出什么课，接下来我就要立马复刻。
但实际情况是，他真的转型开始卖一人公司课以后，我发现我也抄不下去，我也没有那么强的定力，可以像他一样每天直播几个小时，3 分钟一个循环。这些事情需要极强的心力和对自我意志的压迫，我还远远没修行到那个程度，所以去年有短暂的一段时间陷入迷茫。
后来做求职博主，其实也赚钱，而且还挺赚钱，但那个又不是我内心里面真正想做的。后来我甚至收了几笔钱以后，都直接退回去了，因为我知道自己不喜欢那个东西。
于是就天天在家闲着，思考要做些什么。
其实那个时候我一直都在用 AI 编程独立开发做产品了，但那个时候只是把它当成玩具。此刻我也是把它当成一个玩具。很多人说怎么看我一直在卷工作，实际情况是对我来说 AI 编程就像玩游戏一样，有趣，吸引人，完事还能有产出，让人乐此不疲，特别上瘾。
再到后来，随着跟不同行业的人增加了交流以后，我突然意识到了一个问题：原来我看待世界的方式是比较传统的方式。
当我用一个增长黑客的视角去剖析整个世界的时候，我发现整个世界全都是红海。任何岗位任何业务链条都已经是成型了，大家都在自己的岗位上做着微小的迭代，把业务一点一点地往前推进。
但这个逻辑没什么错误啊，它是对的。社会发展到现在这个程度，人口又非常饱和，而且中国人又很聪明，所以自然会是那样的一个局面。
可是当我尝试用我的 AI 大脑去碰撞一些不同行业的企业家之后，我才突然意识到，原来 AI 可以改变的东西比我预想的要多得多。
对于一个普通人来说，他可能只是能让你从一个不懂代码的人变成一个独立开发者。但是对于一家企业来说，它其实可以推动非常大程度的模式转型。
而且在企业里面做转型也是更加困难的。因为有非常多阻力，比如来自组织的阻力，比如来自陈旧观念的阻力。即便是已经在公司拿到百万年薪的人，他们也未必真的奉行终身学习的理念。所以很有可能他们只是希望用自己的老方法解决时代的新问题。
但很显然，时代是不会给任何人面子的。
所以我慢慢意识到，AI 的落地应用，其实就像当年的短视频摧毁货架电商的思路是一样的。会从底层深处，直接改变游戏玩法。
当年是你把店铺开在这，人们就会过来花钱，但现在不行。做一个店铺，无论是线上的还是实体的，你都必须要通过制作优质的内容，把客人吸引进来。
这件事在之前做线下的时候也有很强的体感。真正能拿到流量的店，大概率是有一个用心做内容的主理人，在不断地拍短视频，宣传自己的理念，宣传自己的装潢，宣传自己可能不为人知的一面，由此来和素未谋面的人建立认知，吸引他们来店里消费。
当我们不得不接受这个现实的时候，一定会发出感慨：太卷了，太烦了，这样的事情太令人抗拒了。为什么我不能把这个店开好，然后客人可以自己就过来呢？
不得不接受的现实是，时代已经变了。要么跟上，要么就会被淘汰。
而 AI 时代也是一样的。那些抗拒 AI 的人，也会面临同样的难题。为什么一定要用 AI 呢？为什么不能用老的方法来解决问题？但没有人会给这个答案。
我们所有人其实都身处在商业世界里，而商业世界不讲情面，也不讲情分，只看如何达到最极致的效率。
所以后来我跟朋友分享，自从切换了一个视角在看待这个世界以后，我发现任何行业都是蓝海了。任何你认为此刻已经成为固定形态的业务，都可以用 AI 重新做一遍，只是你投入的成本大小。
就拿在线教育来说，前端获客的素材、销售用户的话术、团队的管理、用户练习题目的系统开发、课件制作、用户运营的系统和话术、用户学习反馈、数据分析、整个公司的经营、复购，你能想到的几乎一切的业务板块，都可以用 AI 重新做一遍。
而且更可怕的是，AI 还在用非常快的速度进化着，我们到此刻也无法预测，明天 AI 会带给我们什么样的惊喜。
所以虽然我们赶上了一个经济下行的时代（这个我必须要强调一下）甚至前天在跟一位身价过百亿的老板吃饭的时候，我问他，对于我们这种 30 出头的创业者有什么建议。大哥的建议是别创业。他觉得我们是这一代经济的牺牲品，因为我们已经进入了日本消失的 30 年的开头。
我内心里有 50% 的认同，也有 50% 的不认同。
我认同的是我们现在的经济形势确实没有曾经那么好。大板块的东西已成定局，资本的流转也已经被大企业都控制了起来。看起来很像韩国，你只能不断地卷，进了那几个最顶尖的大厂，就能有幸过上「辛苦的好日子」，进不去的话，就过「辛苦的坏日子」。
另外 50% 的不认同是因为，我觉得只要你想要做一些事情，只要你希望自己不被时代丢下，而愿意主动去接触新鲜事物，包括有去尝试的勇气，其实有比较大的概率依然可以获得还不错的事业回报。
这是我坚定相信的。
看此刻，虽然跟前人相比或许机会少一点，更累了一些，但我们出发的起点也更高了一些。而跟后人相比，我们又站在了时代的变革十字路口。
我实在想不到 5 年以后 AI 会发展到什么程度。到时候会不会又抹杀了一大批看似稳定的岗位，导致就业机会进一步减少。
但我相信每个时代都有自己的解法。而我们现在的解法就是 AI。当然写到这也不能光写鸡汤，反正想呼吁的，我每天也都在呼吁了。
去拥抱 AI，去接触 AI 编程，去试着梳理自己肉眼所能见到的工作流程，然后试着用 AI 去提效。
不要只担心自己会不会被替代，然后听天由命。因为总有一天一部分人一定会被替代，或者说的严谨一点，是一部分岗位一定会被替代。
与其后知后觉做一个被替代的角色，不如推自己一把，让自己去促成那个替代。这样活得也更有意思一点。对吧。
与大家共勉。
看到这个新闻的时候，我内心里有点激动，也有点感慨，因为本身自己现在也在做这样的事情，而且以我这么浅薄的认知，也能发现里面有巨大的商业机会。
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我实在想不到 5 年以后 AI 会发展到什么程度。到时候会不会又抹杀了一大批看似稳定的岗位，导致就业机会进一步减少。
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与大家共勉。
在年前买了以后，到现在几乎只关过一次机；在我出门旅游之类的时候，它一直运行得非常稳定，相当于一个自己的 Agent 服务器了。
随着里面跑的东西越来越多，现在有时候感到有点捉襟见肘了，所以就换了一个 Mac Studio。
结果发现 Mac Studio 现在供货也不足了，官方渠道买的话要等好久。
关于Youtube短视频营销最牛叉的视频教程（点击CC按键可以打开字幕）
00:00–01:32 引言：任何人可做，无需资金，全外包可赚六位数。核心三步：找利基 → 做病毒视频 → 规模化。
01:32–09:52 找热门利基
YouTube Shorts 滚动 + vidIQ 查30天观看量（>5000万、一致上传）
重点：英语画外音、最近病毒异常值（2周内）、低饱和
示例：夫妻/情侣尝试趋势 → 出错/揭秘怎么做（好奇心钩子）
09:52–13:55 频道搭建（最快10分钟）
新 Gmail + 热身几天（正常看视频）
AI 生成头像/横幅/频道名（Gemini/ChatGPT）
13:55–18:30 病毒创意
分析爆款结构：开头钩子 + 多剪辑展示尝试 → 最后揭秘“震惊做法”
AI 生成类似趋势 + 自己加变体（TikTok 搜最新
18:30–25:50 配音脚本
抄爆款脚本结构 → ElevenLabs AI 美国男声（逐句生成、反复调）
25:50–35:00 剪辑（DaVinci Resolve / CapCut）
前3秒强视觉钩子
快速剪 + 红箭头/圆圈/变焦/抖动
背景音乐 Shazam 原曲加速 + 低音效
15–20秒长度
35:00–44:00 字幕 + 导出
短句、不重叠、粗体+阴影
60fps 高比特率
44:00–49:00 发布 & 监狱应对
每天1–2条
0播放：休息1天 → 2天 → 换频道
突破后加倍押注高表现格式（目标：滑动率80%+，APV 100–130+）
49:00–结束 规模化
先自己做出月入1000+ → 再外包编辑 → 开新频道
避免一赚钱就分散（闪亮物体症）
推销课程（EARNIT Media，已有学生案例）
一句公式：找低饱和趋势 → 复制爆款结构+加旋转 → AI配音+高视觉剪辑 → 每天发+迭代数据 → 突破后外包矩阵。
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重点：英语画外音、最近病毒异常值（2周内）、低饱和
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背景音乐 Shazam 原曲加速 + 低音效
15–20秒长度
35:00–44:00 字幕 + 导出
短句、不重叠、粗体+阴影
60fps 高比特率
44:00–49:00 发布 & 监狱应对
每天1–2条
0播放：休息1天 → 2天 → 换频道
突破后加倍押注高表现格式（目标：滑动率80%+，APV 100–130+）
49:00–结束 规模化
先自己做出月入1000+ → 再外包编辑 → 开新频道
避免一赚钱就分散（闪亮物体症）
推销课程（EARNIT Media，已有学生案例）
一句公式：找低饱和趋势 → 复制爆款结构+加旋转 → AI配音+高视觉剪辑 → 每天发+迭代数据 → 突破后外包矩阵。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
