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
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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测试了一下 Chrome 新版原生支持的 Agent 协议，确实比以前用无头浏览器方便。不过直接用官方包的，安全提示弹窗会卡得没法用。
我在文章里放了一个更靠谱的 WebSocket 直连平替方案，顺带把我刚提的 Windows 平台兼容分支也放进去了。想尝鲜让 AI 自动控制浏览器的可以看下这篇，基本能避开大部分初期的坑。
至于应用场景，我在视频中稍微展示了几个，既然桥已经搭好了，大家具体怎么应用就自由发挥吧！
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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* 支持多端挂机（电脑 / 手机）
* 专属挂机软件，注册后即可下载使用
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突然意识到：
人之间的对，是需要消耗Token。
没开会员的用户，差不多就行。
Token有限且宝贵，省着点用。
重要的人或事，再进行深度思考。
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体验前，我觉得像SHARPA那样全功能、高自由度的灵巧手是必不可少的，连小拇指都不能少。
体验结束后，我发现即便只有双夹爪这种最简单的结构，目前不论遥操还是自主，都远远没有办法发挥他哪怕50% 的能力。
举个例子，假如要求一名熟练工必须双手手持双夹爪夹具来工作。他也可以比现在所有的机器人做的要好100倍。
这个提示词是通用模板，把主替换成你想生成的内容，就可以扩展到汉服、凤冠、盔甲、器物等各种拆解图。
提示词：
请根据【主】自动生成一张“博物馆图鉴式中文拆解信息图”。
要求整张图兼具真实写实主视觉、结构拆解、中文标注、材质说明、纹样寓意、色彩含义和核心特征总结。你需要根据【主】自动判断最合适的主体对象、服饰体系、器物结构、时代风格、关键部件、材质工艺、颜色方案与版式结构，用户无需再提供其他信息。
整体风格应为：国家博物馆展板、历史服饰图鉴、文博专信息图，而不是普通海报、古风写真、电商详情页或动漫插画。背景采用米白、绢纸白、浅茶色等纸张质感，整体高级、克制、专业、可收藏。
版式固定为：
- 顶部：中文主标 + 副标 + 导语
- 左侧：结构拆解区，中文引线标注关键部件，并配局部特写
- 右上：材质 / 工艺 / 质感区，展示真实纹理小样并附说明
- 右中：纹样 / 色彩 / 寓意区，展示主色板、纹样样本和文化解释
- 底部：穿着顺序 / 构成流程图 + 核心特征总结
若主适合人物展示，则以真实人物全身站姿为中央主体；若更适合器物或单体结构，则改为中心主体拆解图，但整体仍保持完整中文信息图形式。所有文字必须为简体中文，清晰、规整、可读，不要乱码、错字、英文或拼音。重点突出真实结构、材质差异、文化说明与图鉴气质。
避免：海报感、影楼感、电商感、动漫感、cosplay感、乱标注、错结构、糊字、假材质、过度装饰。
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今天，好友邀请码分享功能正式上线了！
使用方法非常简单，就是在 ColaOS 的设置菜单里，找到你的邀请码，然后发送给好友就行。
ColaOS 邀请码的具体规则：
1. 好友注册后你们会各得 💰 $2，最多 $20；
2. 好友在一个月内充值后你还能得到 5% 的返利（悄悄告诉你返利是不封顶的哦）
3. 心流月卡和充值用户才有你自己的邀请码
4. 每个人最多可以邀请 100 个朋友来玩
推荐一个开源工具 daily_stock_analysis，用 AI 来做股票分析。
只需要输入股票代码，系统就会自动抓取相关新闻、市场信息，并结合 K 线走势进行综合分析，生成一份相对系统的研究报告。
对普通投资者来说，相当于多了一个自动化的研究助手
GitHub：
https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
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AI 还是 Crypto？Hyperliquid 创始人 Jeff Yan 给出了他的答案😼😼
在传统叙事低迷的当下，Web3 到底还有没有真正的创新？Hyperliquid 创始人 Jeff Yan
在近期采访中抛出了一个极其硬核的观点：如果人类不建立起原生的去中心化金融体系，那将很快被 AI 踢出局。
🌟以下是采访核心观点
🔹 AI 是悬在人类头上的定时炸弹：AI 进化速度远超想象，它将从根本上取代人类智能。一旦 AI 主导了智力，未来的价值转移和流通必然也会由「机器」主导。
🔹 传统金融承载不了 AI 的逻辑：华尔街那套陈旧的账本系统与 AI 的代码逻辑根本不在一个运行维度。AI 无法无缝接入旧金融，它需要的是原生、可编程、无许可的金融网络。
🔹 抢在 AI 全面接管前「筑墙」：我们现在建设去中心化基础设施的真正使命，是构建一个人类拥有语权和利益分配权的金融体系。如果失败，人类或将被未来的机器金融系统彻底边缘化。
🔹 Hyperliquid 的野心：不只是做交易平台，而是要做整个金融体系的底层。它通过 HyperEVM 将通用编程能力带入高性能金融链，目标是让未来的 AI 霸主直接采用这套公平、自治的架构。
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在传统叙事低迷的当下，Web3 到底还有没有真正的创新？Hyperliquid 创始人 Jeff Yan
在近期采访中抛出了一个极其硬核的观点：如果人类不建立起原生的去中心化金融体系，那将很快被 AI 踢出局。
🌟以下是采访核心观点
🔹 AI 是悬在人类头上的定时炸弹：AI 进化速度远超想象，它将从根本上取代人类智能。一旦 AI 主导了智力，未来的价值转移和流通必然也会由「机器」主导。
🔹 传统金融承载不了 AI 的逻辑：华尔街那套陈旧的账本系统与 AI 的代码逻辑根本不在一个运行维度。AI 无法无缝接入旧金融，它需要的是原生、可编程、无许可的金融网络。
🔹 抢在 AI 全面接管前「筑墙」：我们现在建设去中心化基础设施的真正使命，是构建一个人类拥有语权和利益分配权的金融体系。如果失败，人类或将被未来的机器金融系统彻底边缘化。
🔹 Hyperliquid 的野心：不只是做交易平台，而是要做整个金融体系的底层。它通过 HyperEVM 将通用编程能力带入高性能金融链，目标是让未来的 AI 霸主直接采用这套公平、自治的架构。
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这个想法我以前也写过，把它重新总结一下：
AI 时代最稀缺的资源是人的 willpower，或者用尼采的话说，Wille zur Macht。
在工作中一个常见的困难情景是你注意到两个不同的地方存在类似但又有区别的模式，想弄明白它们之间是什么关系。这种时候你去问谁呢？自己去研究非常痛苦。想请教专家，那你需要找一个比你资深、更懂行的人，但现实中同时精通两个不同领域的专家少之又少。即便有，他们的职位通常很高，事务繁忙，约到时间非常困难。就算你描述清楚了问题，对方也很难给出一个让你心满意足的答案。即便搞明白了答案，想要推行下去也更难，因为这类工作往往需要大量的跨部门协调。——通常你最后耸耸肩算了。
在 AI 时代，事情的难度完全不在一个量级。你完全可以让 AI 去联接两个不同领域的知识，给你一个综合性总结。如果你想做什么，直接动手做就是了。Y Combinator 的 CEO Garry Tan 说过：在 AI Agent 的帮助下，每个人都应该有勇气去「移山倒海」（原话是 boil the sea）。也就是说，你完全可以也应该去做不可能的事情。
那瓶颈是什么呢？在 AI 的时代，既然你可以很快地把任何一个念头付诸实施，问题就变成了你愿不愿意去花费这个心力去推动一件事发生。
AI 是不会主动产生这样一个念头的。它不会主动想要把两个跨部门的东西放在一起比对然后看看有没有能够共享的部分。AI 没有自发的 willpower，它的 willpower 只能来自于某个指令，可能来自人，也可能来自另一个上层 AI agent，但一层层追溯上去，源头也还是人，或者说人的主观能动性和内在激励。任何一种推动事情改变的力量，归根结底，不外乎来自人自我超越扩张和赋予世界意义的本能，也就是尼采说的 Wille zur Macht。AI 没有这个。
于是看起来你的工作更轻松了，但它对你的耗损反而增加了。传统意义上可以用来发挥心流的部分被 AI 拿走了，你每一个指令都会被迅速完成，于是你不得不去想 What's next。下一个指令是什么？我要把这个事情往哪推？在传统工作里，这种对心力的消耗可能一周才会发生一次，现在变成了每 15 分钟就要来一次。这个部分没有办法交给 AI，它只能解决怎么做这件事情的问题，没有办法产生出源源不断的新的 willpower 注入一个系统。
于是就像沙丘世界里的香料一样，人的意志成为了工作的本质形态，驱动着整个世界的运转。大家通常会以一种含糊其辞的方式谈论它，仿佛它只是点缀，但最终只有它才是真实的。
AI 时代最稀缺的资源是人的 willpower，或者用尼采的话说，Wille zur Macht。
在工作中一个常见的困难情景是你注意到两个不同的地方存在类似但又有区别的模式，想弄明白它们之间是什么关系。这种时候你去问谁呢？自己去研究非常痛苦。想请教专家，那你需要找一个比你资深、更懂行的人，但现实中同时精通两个不同领域的专家少之又少。即便有，他们的职位通常很高，事务繁忙，约到时间非常困难。就算你描述清楚了问题，对方也很难给出一个让你心满意足的答案。即便搞明白了答案，想要推行下去也更难，因为这类工作往往需要大量的跨部门协调。——通常你最后耸耸肩算了。
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AI 是不会主动产生这样一个念头的。它不会主动想要把两个跨部门的东西放在一起比对然后看看有没有能够共享的部分。AI 没有自发的 willpower，它的 willpower 只能来自于某个指令，可能来自人，也可能来自另一个上层 AI agent，但一层层追溯上去，源头也还是人，或者说人的主观能动性和内在激励。任何一种推动事情改变的力量，归根结底，不外乎来自人自我超越扩张和赋予世界意义的本能，也就是尼采说的 Wille zur Macht。AI 没有这个。
于是看起来你的工作更轻松了，但它对你的耗损反而增加了。传统意义上可以用来发挥心流的部分被 AI 拿走了，你每一个指令都会被迅速完成，于是你不得不去想 What's next。下一个指令是什么？我要把这个事情往哪推？在传统工作里，这种对心力的消耗可能一周才会发生一次，现在变成了每 15 分钟就要来一次。这个部分没有办法交给 AI，它只能解决怎么做这件事情的问题，没有办法产生出源源不断的新的 willpower 注入一个系统。
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