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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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看到不少提示词都是让 AI 给自己一些长期建议。
但实测下来，无论多强的模型，缺少上下文给出来的建议不仅隔靴搔痒，甚至还可能是毒药 —— 吊诡的是，这件事和 AI 无关，而是有多少人能坦然面对自己赤裸的内心呢？
想起了奥威尔那句：一个人如果将他自己描述得很好的，他十有八九是在撒谎，因为任何生命从内部审视都只不过是一系列的失败。
@aigc1024
但实测下来，无论多强的模型，缺少上下文给出来的建议不仅隔靴搔痒，甚至还可能是毒药 —— 吊诡的是，这件事和 AI 无关，而是有多少人能坦然面对自己赤裸的内心呢？
想起了奥威尔那句：一个人如果将他自己描述得很好的，他十有八九是在撒谎，因为任何生命从内部审视都只不过是一系列的失败。
@aigc1024
Synvas 这个产品，并不适合 PPT 叙事，也不适合低帧率的直播展示，我其实准备打磨好了直接上线，但既然 动静搞这么大，那就先开放个 waitlist 吧 https://synvas.ai
如果非要一句解释这个产品，可以理解为 画布抽卡+剪映。
真正的目标是改变创作心流
传统视频工作流是单向的：
生成素材 → 导出文件 → 导入 NLE → 剪辑 → 再生成 → 手动替换
AI 视频画布改善了前半段：生成、连接和管理素材，但进入时间维度后，大多仍停留在排序、拼接和粗剪。
传统 NLE 擅长后半段：多轨装配、动画、转场、滤镜、调色和音频，但仍以文件和线性时间线为中心，不擅长承载大量可编程、可参数化、可分支的生成内容。
Synvas 做的就是将两者统一，将工作流变为边生成边剪辑的无缝创作循环。
———
我也不想宣传我们的画布性能有多丝滑，实际上高性能指标是为剪辑准备的，画布只是顺带受益。画布卡顿可以忍，剪辑卡顿可就没人能忍了对吧。
此处放个视频可以更便于理解
@aigc1024
如果非要一句解释这个产品，可以理解为 画布抽卡+剪映。
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传统视频工作流是单向的：
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AI 视频画布改善了前半段：生成、连接和管理素材，但进入时间维度后，大多仍停留在排序、拼接和粗剪。
传统 NLE 擅长后半段：多轨装配、动画、转场、滤镜、调色和音频，但仍以文件和线性时间线为中心，不擅长承载大量可编程、可参数化、可分支的生成内容。
Synvas 做的就是将两者统一，将工作流变为边生成边剪辑的无缝创作循环。
———
我也不想宣传我们的画布性能有多丝滑，实际上高性能指标是为剪辑准备的，画布只是顺带受益。画布卡顿可以忍，剪辑卡顿可就没人能忍了对吧。
此处放个视频可以更便于理解
@aigc1024
公司去年找人开发了一个本地Agent，大概用了两三个月，就基本没有再用了！
越用越不好用，越用越蠢。
很多企业应该都一样，花重金本地部署“AI员工”，Demo 时效果惊艳，真正跑几个月之后却开始出现各种问。
其实原因很简单！！
最开始，Agent很纯粹，它要做的事情也很明确。
随着各种知识库接入，旧文档、新文档开始互相打架；
又加上长期记忆，过去不易察觉的错误经验进入工作循环。
然后又接入更多工具，调用链越来越长，一步错步步错。
为了“优化”，团队继续往 Prompt 里塞规则，最后 Prompt 变成一本没人敢删的祖传手册。
最终形成一个很反直觉的现象：
能力最强的时候，往往是系统最简单的时候。
所以企业 AI 最大的问，根本不是“部署一个更强的模型”，而是缺少传统软件里早就习以为常的一整套东西，很多人认为AI足够聪明，就忽略了这一套。
版本管理、权限管理、数据治理、回归测试、错误隔离、记忆清理、效果评测。
人类员工干久了可能积累经验。
AI 员工如果没有这套机制，干久了积累的可能是上下文债务、知识债务和错误记忆。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
越用越不好用，越用越蠢。
很多企业应该都一样，花重金本地部署“AI员工”，Demo 时效果惊艳，真正跑几个月之后却开始出现各种问。
其实原因很简单！！
最开始，Agent很纯粹，它要做的事情也很明确。
随着各种知识库接入，旧文档、新文档开始互相打架；
又加上长期记忆，过去不易察觉的错误经验进入工作循环。
然后又接入更多工具，调用链越来越长，一步错步步错。
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最终形成一个很反直觉的现象：
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所以企业 AI 最大的问，根本不是“部署一个更强的模型”，而是缺少传统软件里早就习以为常的一整套东西，很多人认为AI足够聪明，就忽略了这一套。
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人类员工干久了可能积累经验。
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教你从零手写一个完整、能真正干活的 AI 编码 Agent 框架
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https://github.com/kharmanskyi/open-steps
Open Steps 给 Claude Code 配了七个技能加两个 hook，打包成插件来装。干完活不再甩一堆提交哈希，改成一屏大白交代做完没、要你干啥、欠没欠新债、能不能关。挑活、带你操作、替你提问、拦高风险决定、验别的会的活，七个技能转成一圈。
作者拿 21 句在三个模型上测过触发情况，Opus 100%，Sonnet 95%，evals 目录自己能重跑。
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真的特别多，当时我一度觉得：
这可能就是 AI 应用的未来。
底层逻辑很简单，没有哪个模型能永远第一，写代码用一个，写作用一个，推理再换一个。
把 OpenAI、Claude、Qwen、DeepSeek 全部装进一个壳里，想用哪个切哪个。
听起来简直就是最合理的产品形态。
结果现在被啪啪打脸，根本没人讨论 Cherry Studio 了！
不过回头一看，这个演变其实很有意思！
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一个 API Key，就能查行情、历史 K 线、财务报表、估值、指数板块、公募基金、涨跌停、异动、热榜、龙虎榜等数据。
以前让 Claude Code、Codex 分析股票，最麻烦的是数据从哪来。现在直接接官方金融数据服务，做 AI 股票分析、量化研究、选股回测都方便很多。
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以前把几百页的书直接扔给 AI，不是上下文爆掉，就是翻到后面前后不一致。这个项目干脆把整本书拆开，让多个子 Agent 并行翻译，最后再整合成完整译本。
PDF、DOCX、EPUB 都能处理，直接配合 Claude Code 使用。对于技术书、外文资料这种大部头，比一章一章复制给 AI 省事太多。
以后啃外文书，可能真的只剩一句：把这本书翻成中文。
GitHub：https://github.com/deusyu/translate-book
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它最反常识的地方就是：别再把学英语等同于背单词、刷。
作者更强调大量可理解输入、听读结合，再配合 AI 和科学的学习方法，尽量像习得母语一样建立真正的英语能力。
https://github.com/byoungd/English-level-up-tips
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