workbuddy 任务的一次性成功率怎么 tm 这么高啊，惊到我了
让它做了一个 AI 识别人抽帧： 用 yolo 小模型从某段视频中选取有人的画面并提取出来，并按照一定的命名规则输出帧图片到指定位置
我看着它从调用 conda 环境、创建文件夹、写脚本、最后执行 一次性搞定，中间没废、没停顿 😲😲😲
@aigc1024

听闻某司程序员在写 AI 写代码的程序。这简直就是______。

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事实上，Codepilot 这种大型代码库 Vibe Coding 非常依赖于文档。
自从 Claude Code 的 Plan 模式废掉以后，我连计划写的都是计划文档，整个文档体系的复杂度和占代码的比例都在快速大幅上升。
所以，文档体系的管理，以及 AI 和人协作下的文档梳理，在整个大型代码库中其实是非常重要的。
我让 Codex 分析了一下 CodePilot 目前的文档体系，以及它跟代码之间的关系。
目前 CodePilot 里面有 26 万行代码和 5.6 万行文档，文档占代码的比例大约是 21%。
说一个事实：
从 CodePilot 的第一个版本到现在，我没有动过一行代码，因为现在确实看不懂了。
但目前基本上所有已知的 bug 我都能修复，所有想要实现的能力也都能实现。
这是当前 Vibe Coding 我自己的一个实践，也是我自己的一个上限。整个重构本来预期是两周，但实际持续了超过一个月零三周。
@aigc1024

卧槽，自媒体人的核武器来了！
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又有一个职业被 AI 取代了！
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有位佛罗里达居民
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房地产经纪人完了 😭

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每次出门前，都得检查下手机gpt是否连上codex，扣子接入的codex是否正常

AI 能为普通人做什么？
答案是：在医生都无力回天的情况下，救回你心爱的小狗🥹🥹
这个真实案例让人感到温暖和振奋。也许在 AI 的帮助下，人类攻克癌症这件事并没有我们想象中那么遥远。

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国家为机器人就业操碎了心
@aigc1024

也许只有当我们开始严肃争论甚至争吵的时候
才开始了真正的思考
当老好人是一种自我欺骗

听完这期聊段永平的播客还是有点震撼的，原来只是知道一些金句，但没想到是一套如此系统的哲学，比他自己的问答录要好。
课代表总结的金句：
人最重要的是快乐，这是我们来到这个世界的目的
太远了，忘记了为什么出发
人生是一场旅程而不是竞赛
做对的事，然后把事情做对
没有任何一个选择能决定你的一生，期待下一个幸运降临
选择任何一个，都是错过其他所有
生命的意义就是享受当下你所选择的生活
把事情想的长远一些，拥有终极思维
当我们做了不本分的事，一定会遭到反噬，而这个反噬是变本加厉的
回归平常心，抓住事情的本质
看懂一家公司，不比读一个本科容易
@aigc1024

文旅宣传片📺
现在仅需一条prompt就能生成城市文旅宣传片📺
文生视频 prompt 👇
新中式高端电影感宣传片，8K IMAX宽幅，每秒1000帧升格摄影。 核心色彩：刺桐红（燕尾脊）、海丝蓝（海洋/天空）、流沙金（日出/日落/佛光/香火）。 视觉逻辑：从“圣境”入“凡尘”，再到“远方”。强调“活着的古城”概念，古老与现代的无缝衔接。 音效设计：绝对不使用嘈杂的民俗乐器堆砌。建议使用极简的电子管弦乐配乐（汉斯·季默风格），空灵、宏大、神秘。背景音混入海浪声、诵经声、市井吆喝声和木偶关节的微细摩擦声。 【时长】 15秒 【分镜脚本】 [00:00-00:04] 镜头1：圣境初启（航拍/空灵/史诗） 机位：极高空微速 drone 俯拍，随后极慢速度垂直降落。 画面：晨曦。金色光柱穿透刺桐城（刺桐花的意象化光影），开元寺的东西塔（UNESCO地标）如两根定海神针矗立在晨雾中。天空呈现出深沉迷幻的德化白瓷般的蓝色。画面极其宁静、庄严、宏大，带有远古的召唤感。 [00:04-00:08] 镜头2：海丝匠心（微距/质感/禅意） 机位：极端微距摄影（Macro），配合缓慢旋转的摇臂。 动作：镜头聚焦。一只布满风霜、优雅且稳定的老手（代表传承）正在操作。 画面：在刺眼的阳光下，一尊洁白无瑕的德化白瓷观音像正在完成最后一道工序；随后瞬间切至提线木偶（UNESCO非遗）。微距镜头下，数十根极其细密的丝线在阳光下如光纤般发光，操控着木偶精准、灵动、如同活物般的动作。强调艺术的精准与时间的沉淀。 [00:08-00:11] 镜头3：人间香火（中景/动态/温情） 机位：手机自拍视角与专业低角度跟拍（Stedicam）快速交替。 画面：泉州府文庙（UNESCO世遗）前，香火袅袅。镜头穿过升腾的烟雾，捕捉到一对穿着传统汉服和汉服的年轻情侣，他们正虔诚地双手合十，眼神充满希望。随后镜头快速横摇至著名的红砖厝（红砖建筑）。一个活泼的孩子正在燕尾脊下飞奔，阳光把他的影子拉得很长。整个画面充满温暖、活力和人间烟火气。 [00:11-00:15] 镜头4：海港宏图与定格（全景/爆发/未来） 机位：史诗级宏大全景，配合极具爆发力的垂直拉升。 动作：镜头从古代洛阳桥（UNESCO世遗）的石柱上极速拉起，掠过水面。 画面：镜头掠过古桥，瞬间切至现代繁忙的泉州港。巨大的集装箱轮船鸣笛，无数台现代化起重机如钢铁巨兽般正在装卸货物，在日落余晖中形成壮丽

的剪影。古代航标塔与现代港口的霓虹交相辉映。画面在宏大的港口全景中瞬间慢动作定格。 屏幕浮现一行高级的中英文花字（可选）：泉州：活着的世遗之城。QUANZHOU: A LIVING WORLD HERITAGE CITY.

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只要大家给我足够多的钱
我就有百分百信心
去收购 OpenAI
真的只差钱了

关于AI产品，想靠AI产品赚钱的国内真走不通
1.想办法搞到用户的数据库，他们聊的那些行业的潜规则、他们个人的真实经历、以及他们个人的那些详细数据、他们的八字信息
2.做大 B 端的企业培训
3.整个链条上的 AI 服务
4.....
再往后的三条我就不说了
会藏在我的某个帖子里面，害线下有机会也聊聊吧
等我十天之后想起来就放到这个这里
其实很多人都在想
我要做一个 AI 产品
一定要做一个多么多么伟大的 AI 产品
但是其实没有财力的
我觉得现在入局就是一个很错误的选择
你有能力拿到百万千万的融资
当我没说
现在的AI产品，如果不能有团队快速迭代
全部都是中间态
claude code是
openclaw是
全都是风口期的钱
一人公司我到现在还没见到真的
但是一人传媒公司倒是不少，2015年就见到了

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我这两天做了一个小项目： GitHub Opportunity Miner ，一个从 GitHub issues 里挖创业机会的 Agent。
很多人想做产品、想创业，最难的不是技术实现，而是判断：这个需求到底是不是真的？
GitHub issues 其实是一个很真实的需求池。
里面经常有人说：
“部署到生产环境太难了。”
“有没有 hosted version？”
“我们团队需要权限管理。”
“本地能跑，但上线后完全没法 debug。”
“有没有 dashboard 可以看 trace？”
“企业环境下 SSO / RBAC 怎么办？”
我的这个 Agent 会做三件事：
1. 从 GitHub issues 里找真实开发者痛点
2. 过滤安装失败、一次性 bug 这类低价值噪音
3. 生成有证据链的创业机会卡
比如它分析 RAG evaluation，可能会发现：
很多团队不是不会用 RAG，
而是上线前不知道怎么评估效果，
失败案例很难复现，
也很难追踪到底是 query、document、prompt 还是 model step 出了问。
这背后可能就是一个机会：
面向 AI 团队的 RAG 评估与调试 dashboard。
我最看重的是 evidence-first。
它会先问：
有没有真实 issue 证据？
这个痛点是不是反复出现？
是不是生产环境里的问？
有没有商业化缺口？
证据不够，就不建议急着 build。
目前基础版已经开源，还很早期。
我想验证AI 能不能不只是生成想法， 而是帮我们更系统地发现真实需求？
欢迎交流！
repo: https://github.com/whitesungun876/Opportunity-Mining-Agent
@aigc1024