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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PPT Master这次确实让我刮目相看——不是因为它能凭空变出演示文稿，而是它产出的成果可以在PowerPoint里继续加工：原生形状、过渡动画、数据图表、表格，甚至还能套用你自己的模板。
它不是把内容拍扁成图片再套个pptx后缀糊弄人，而是真正写入了PowerPoint的原生对象模型，相当于AI替你完成了最繁琐的搭建工作，但把最终修改权和判断权留给了你。
🔗 https://github.com/hugohe3/ppt-master
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
这套课程我直说，含金量在线：
1️⃣ 503节课，横跨20个阶段，从数学根基一路延伸到多智能体和生产级部署
2️⃣ 不是看demo图个乐子，是顺着工程师的真实成长路径一步步碾过去
3️⃣ 1w+星标是无数人踩坑之后用脚投出来的认可
🔗 https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch
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没有人讨论DeepSeek Harness了，没有人讨论Fable 5.1了，甚至讨论WorkBuddy的人也少了。
Kimi K3?
那是好久以前的事了。
嗯，模型和产品面临的自然选择比人类牛马残酷多了。
人类牛马35岁之后会被淘汰。
模型和产品一般是3.5天之后被遗忘。
没有模型能被连续讨论超过35天，今天最一线的超模也不行。
不对，DeepSeek R1曾经做到过！
记性真好，上古时代的历史就不要提了……
我们以为自己生活在一个创新爆炸的时代，其实也生活在一个遗忘爆炸的时代。
@aigc1024
Kimi K3?
那是好久以前的事了。
嗯，模型和产品面临的自然选择比人类牛马残酷多了。
人类牛马35岁之后会被淘汰。
模型和产品一般是3.5天之后被遗忘。
没有模型能被连续讨论超过35天，今天最一线的超模也不行。
不对，DeepSeek R1曾经做到过！
记性真好，上古时代的历史就不要提了……
我们以为自己生活在一个创新爆炸的时代，其实也生活在一个遗忘爆炸的时代。
@aigc1024
聚焦社交场景语言运用，涵盖交际原则、礼仪规范、各类场合沟通术，提供实用表达方法与技巧，助力读者提升语言表达、人际沟通与社交应变能力，轻松应对日常社交与职场交流。
🔗：https://pan.quark.cn/s/3fe0b0e960a4
@meiriyishu
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。
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
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。
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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。
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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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