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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?

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现在世界上还有比 GPT 5.5 性价比更高的模型吗?
没有!
🔥再强的AI还是需要人啊!
这个11分钟的视频我居然看完了,音乐的运用很棒,虽然演员表演不算惊艳,但这个故事表现的很完整,确实不错。(推荐这个原作者:歪哥哥)
🔥这也让我反思一个问,我有多久没有认真去研究一个剧本,仔细去思考每个情节,似乎我已经很习惯用AI去代替,只想把故事在15秒内完成。
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和AI一起上大学,毕业差距能拉这么大2026 年,全球第一批被 ChatGPT 陪着读完大学的年轻人,快要毕业了。

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。

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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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纯杂谈
ai聊天情感陪伴:幽光
通过聊天或送礼物提升好感,由于我存的礼品和星火币有了一定积累就直接送出去了
可惜我推在游戏里当不了输出位,只能出现在同人圈要么是ai创崽
本来仇的人设和塑造,足以让男女玩家喜爱的,却毁在某些编剧和策划整这么一出
现在看来男角色存在的意义,也就止步于同人圈和二创、ai这几领域
令人唏嘘。我推刚好圆梦
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从磕磕绊绊到接受德国总理访问,这是中国机器人来时的路。

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这是 2012 年美国中情局 CIA,所使用的追踪技术。
难以想象 14 年后的今天,伴随 AI 热潮,这项技术会发展成什么样子。

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家里支棱起来个机器人还是挺魔幻的。
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。
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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。
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