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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
3月,他们开发了自己的 JIRA,完全抛弃了买来的项目 SaaS 软件,又好用,功能又多!开发者甚至只是个 QA 主管。
7月,他们已经重新回到 Linear,因为内部工具的维护成本占用了实际工作的精力。
一个东西很好开发,并不代表它就值得被开发出来。
Vibe Coding 的特点就是,开发第一版非常容易,维护起来非常难。
@aigc1024
DeepSeek V4 正式版还不发吗?马上 7 月结束了
太尴尬了! Anthropic 发布 Claude Opus 5 后,一个小乌龙反而先火了:
官方跑分图把 53.4% 标成第一,旁边的 53.5% 才是真正最高,引发网友调侃“AI 没先核对好 PPT”。

AI探索 | Hermes/OpenClaw优质资源优质信息
众所周知,搜索是 Agent 最基础的能力之一。模型的知识停在训练截止那天,那之后的事全靠检索补回来。
但是这个行业最吊诡的事情是大家都在做 Agent,快没人做搜索了,甚至连搜索起家的 Google 做的 Gemini,其搜索效果都越来越差。
如果真的要给 Agent 接起来会发现,光有网页的搜索结果其实很不够用。
比如 Agent 要处理的很多信息其实不是网页。汇率现在多少,股票今天涨跌多少。这些答案可能网页里都不能及时出现。
Agent 是个推理系统,Context 决定了一切。要提高 Agent 的信息检索能力,就得从 AI 搜索结果这一端做提升。
搜索这块,海外基本以 Google 为中心,但很少有人直接对着 Google 用,一般都会包一层。薄的像 Serper、SerpAPI,把 Google 的原始结果整理成 JSON 交给你;厚的像 Tavily、Exa、Brave Search API,会自己做召回和排序,Exa 还自建了索引。国内也有几家,博查、豆包搜索,智谱和阿里云也都开了搜索 API。
我这次以 Serper 和豆包搜索为例,做了一轮综合评测。选 Serper 是因为它够薄,基本等于直接看 Google 的原始结果;选豆包搜索是因为它是国内这批里刚正式开放、可控参数给得最全的一家,这里只是作为示例,你可根据自己的业务类型自行选择任意搜索。
https://mp.weixin.qq.com/s/wXRwJbZ0-M5EeOrAdEITTg
@aigc1024
我发现真人随拍永远是最吸引人的,这个系列追求随拍的真实感和氛围感
雨天便利店
GPT image2提示词:
竖版3:4,单张真实手机摄影,不要拼贴,不要四宫格,不要信息图,不要文字排版。
仅参考上传图片中女性的五官特征,包括自然鹅蛋脸、明亮眼睛、鼻型、嘴唇、微笑神态和黑色长直发。只参考人物外貌,不继承上传图中的甜品店背景、冰淇淋、座椅、服装、动作和构图,必须完全重建新场景。
一位年轻成年亚洲女性,身材苗条自然,穿深灰色无袖针织背心和浅灰色宽松长裤,站在夜晚社区便利店门口的雨棚下。她一只手撑着透明长柄雨伞,另一只手拿着一杯热饮,身体原本侧向街道。朋友从侧后方叫她,她自然回头看向镜头,露出轻松、开心、略带腼腆的笑容。黑色长发有几缕被雨水打湿,贴在脸侧和肩膀上。
背景是普通社区便利店,玻璃门、货架、饮料冰柜和店内冷白灯清晰可见。门外地面被雨水打湿,有积水、鞋印和杂乱灯光反射。远处车辆和少量行人轻微运动模糊。便利店冷白灯、路灯和夜色混合,人物面部光线自然,不要电影级布光。
使用普通手机后置摄像头,约26mm广角,中景构图,朋友手持拍摄,镜头略低于人物视线,画面轻微倾斜。保留真实皮肤纹理、轻微毛孔、少量瑕疵、自然油光和碎发。轻微手机夜拍噪点,曝光略不稳定,局部高光轻微过曝,未经精修,真实生活抓拍感。
负面提示词:甜品店,冰淇淋,木桌,黄色座椅,原图坐姿,原图服装,拼贴,四宫格,多场景,信息图,文字,标,边框,海报,长袖卫衣,商业街拍,影棚灯光,赛博朋克,夸张霓虹,强烈景深,背景严重虚化,塑料皮肤,AI网红脸,过度磨皮,夸张大眼,尖下巴,手指畸形,雨伞变形,杯子漂浮,水印。

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众所周知,搜索是 Agent 最基础的能力之一。模型的知识停在训练截止那天,那之后的事全靠检索补回来。
但是这个行业最吊诡的事情是大家都在做 Agent,快没人做搜索了,甚至连搜索起家的 Google 做的 Gemini,其搜索效果都越来越差。
如果真的要给 Agent 接起来会发现,光有网页的搜索结果其实很不够用。
比如 Agent 要处理的很多信息其实不是网页。汇率现在多少,股票今天涨跌多少。这些答案可能网页里都不能及时出现。
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搜索这块,海外基本以 Google 为中心,但很少有人直接对着 Google 用,一般都会包一层。薄的像 Serper、SerpAPI,把 Google 的原始结果整理成 JSON 交给你;厚的像 Tavily、Exa、Brave Search API,会自己做召回和排序,Exa 还自建了索引。国内也有几家,博查、豆包搜索,智谱和阿里云也都开了搜索 API。
我这次以 Serper 和豆包搜索为例,做了一轮综合评测。选 Serper 是因为它够薄,基本等于直接看 Google 的原始结果;选豆包搜索是因为它是国内这批里刚正式开放、可控参数给得最全的一家,这里只是作为示例,你可根据自己的业务类型自行选择任意搜索。
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@aigc1024
很荣幸担任特邀外滩黑客松观猹员
外滩黑客松 AI Coding 大赛是首个面向全民,不限编程方式的 AI 编程挑战赛
九大平台赛道认你挑选,8月9日前提交作品,一等奖奖金 2 万元
大家冲冲冲冲冲冲就完事了🌊
@aigc1024
强烈安利这本“反内耗神器”《世界很喧嚣,做自己就好》
25个扎心又好笑的故事,直戳当代年轻人的痛点:
别人眼光、边界感、亲密关系、自我怀疑、情绪拉扯……
它给你“被讨厌的勇气”和“做自己的底气”,
教你把情绪调静音、焦虑调飞行,
把生活调成简洁模式。
链接:https://pan.quark.cn/s/540564db8482

@meiriyishu
一个装进 Codex、Claude Code 就能用的中文清理 skill。先锁住事实、术语和版本号,再删表演腔和空。三种模式:默认 clean 做冷静简洁、natural 自然但不加戏、Detect 只标问不改。
https://github.com/superchun/no-slop-zh

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我做了一套小红书起号的 Skill。
结合我运营小红书三年多,三个万粉账号的经验。
。覆盖定位、选、写作、视觉、复盘 五个环节。
每个环节做一两个 Skill,再加一个总控把它们串起来,一共 10 个。
xhs-buddy:小红书起号总控:判断当前卡点,路由并串起完整运营工作流
xhs-positioning:账号定位:拆解赛道、人设、内容支柱,确定长期增长方向
xhs-hotspot:热点选:挖掘热门趋势、判断内容机会,生成高互动选
xhs-title:爆款标:批量生成标候选,评分筛选,优化点击吸引力
xhs-writer:笔记写作:生成正文框架、优化表达,适配小红书内容模型
xhs-cover:封面制作:提炼核心卖点,推荐视觉风格,提升首图点击率
xhs-html:图文排版:拆解多页笔记结构,生成 3:4 图文排版方案
xhs-image:AI 配图:生成笔记插图、信息图和系列视觉素材
xhs-account-audit:账号体检:分析账号定位、内容表现和增长卡点
xhs-note-analytics:笔记复盘:拆解数据表现,定位问,沉淀优化规律
地址:https://github.com/SpaceZephyr/creator-buddy/tree/main/xhs-Skills
@aigc1024
,再从 Releases 装桌面版,用一张自有或已获授权的素材图做第一条短镜头。
链接:https://github.com/Lightricks/LTX-Desktop

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现在做 AI 视频,最容易被一张预告片骗。
你以为门槛是“模型够不够强”,真正把人卡住的,是生成完以后没法继续改:镜头不对、素材不够、要补一段,只能整条推倒重来。
LTX Desktop 想解决的就是这个断层。
它不是只给你一个输入框、吐一段视频就结束的模型仓库,而是把文生视频、图生视频、音频驱动、视频返修(Retake)和编辑界面塞进一个桌面应用里。你可以从一句描述起步,也可以拿一张已有商品图、角色图或分镜参考往下做;生成后的项目还能留在编辑界面里继续处理。
这件事对做内容的人真正有用的地方,是“灵感”终于能接到“可交付的视频素材”上。
以前你做一条开场镜头,流程往往是:找参考图、进某个网页生成、下载、导进剪辑软件、发现节奏不对,再从头来一次。
现在至少可以把生成和后续编辑放在同一个项目里看,不用每次都在一堆文件夹里捞“最终版2_真的最终版”。
但这项目千万别被“桌面版”三个字骗了,坑我先给你摆出来:
1️⃣ 想本地跑,先看显卡,不是先看教程。仓库写得很直白:Windows/Linux 的本地生成需要 NVIDIA CUDA 显卡和至少 16GB 显存,还要预留约 160GB 磁盘给模型、环境和输出。显存不够,别硬下载一晚上然后发现跑不起来。
2️⃣ 没有合适显卡也不是完全没路,但会进入 API 模式。Windows 无 CUDA、显存不足和 Apple Silicon 都需要 LTX API Key;可用时长、分辨率也会受 API 能力限制。README 没给出完整计费承诺,别把它当成无限白嫖工具。
3️⃣ 第一条别上“写一部电影”这种大愿望。先拿一个能说明白的短镜头:比如“产品从桌面旋转到手持特写”,或者“一张角色设定图变成回头的开场动作”。先验证人物、构图、节奏对不对,再把它接进整条片子。
4️⃣ 模型权重和桌面程序不是一回事。程序是 Apache-2.0,但权重另有许可;首次启动可能要求确认模型条款。商用前别只看仓库标,先看你实际下载和调用的模型条件。
说白了,以前很多 AI 视频工具交付的是一段“看着还行”的片段;LTX Desktop 试图交付的是一个还能往下改的视频项目。
适合谁:已经在做短视频、广告素材、角色开场,且愿意处理显卡或 API 门槛的人。
什么人别折腾:只想随手生成一条视频、电脑也不想配、也不想碰 API Key 的人,先别把本地模式当捷径。
收藏后的第一步:先确认自己的显存和磁盘
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