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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
提示词是口头指挥,说一次动一次;Skill 是可复用的手册,输出稳定,还能直接打包传给同事。价值一句:把重复的事变成流水线,让质量有下限。
宝玉老师把软件工程那套流程搬过来学,五步:需求分析 → 设计 → 实现 → 测试 → 上线发布。
反正就两条原则,抄在笔记本扉页了:
先跑通,再演进
治病治根,别打补丁
自己动手过一遍,比收藏十个干货清单都有用。医疗产品经理视角,后面会持续整理 AI 落地的实操笔记。
@aigc1024
这个开源项目定位是“AI 代理的 Palantir”,把散落的数据拧成知识图谱,每一步决策都留痕,审计时直接溯源。
上下文图谱 —— 实体、关系、决策全连成图,查询走遍历,比向量检索更精准
决策智能 —— 每个决策都是独立节点,记录完整因果链,事后可追溯
出处追踪 —— W3C PROV-O 标准,每个事实都能溯源到原始文档,合规审查专用
确定性推理 —— 前向链、Rete、Datalog、SPARQL,不依赖 LLM 的黑盒逻辑
落地场景很明确:金融风控的审批留痕、医疗的临床决策记录、军工的合规审计——这类场景最怕的就是“AI 说不清为什么”。
它跟 Databricks、Snowflake 有原生打通,数据不用导出就能直接建图。
这里 https://github.com/semantica-agi/semantica
AI探索 | Hermes/OpenClaw|优质资源|优质信息
Cursor 的代码托管平台 Origin 正式上线,用户可以从 GitHub 同步仓库开始使用。
Origin 简单说,就是 Cursor 自己做的 GitHub。代码存储、Git 托管、代码审查、团队协作,一站式解决。但它和 GitHub 最大的区别在于设计前提:GitHub 是为人类开发者的工作节奏设计的,一个作者、两个审查者、按顺序合并。Origin 从一开始就把 AI Agent 当成主要用户来设计。
这个定位背后有具体的技术支撑。在 Compile 大会的演示中,Origin 在单个仓库内跑到了每秒 22.6 次提交,每小时 29.6 万次克隆,全球同步延迟低于 400 毫秒,还内置了 AI 驱动的自动合并冲突解决。这些数字对应的场景是:当你同时跑十几个 AI 智能体在一个仓库里并行写代码、开分支、提交 PR 时,传统的 Git 托管平台会变成瓶颈,Origin 就是为了解这个瓶颈而生的。
Origin 的技术底子来自 Cursor 2025 年底收购的 Graphite 团队。Graphite 做的是“堆叠式 PR 管理”,也就是让多个有依赖关系的代码变更可以并行处理,天然适配 AI 智能体的工作方式。从落地策略看,Cursor 选择先上线代码审查层,再逐步迁移托管功能,降低用户从 GitHub 切换的门槛。目前第一步就是从 GitHub 同步仓库。
Origin 上线意味着 Cursor 的纵向整合闭环成型:编辑器、云端智能体、代码审查、代码托管,全部在一个产品内完成。对比之下,GitHub Copilot 走的是横向路线,在已有的 GitHub 基础设施上叠加 AI 功能,底层架构还是十年前的设计。
对开发者来说,短期内 Origin 更像是 Cursor 生态内的增值功能,不太可能让团队立刻把核心项目从 GitHub 搬走。但如果你已经在用 Cursor 的云端智能体跑后台任务,Origin 的价值会很直观:代码从生成到审查到合并,整个流程不用再跳出 Cursor。
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Origin 简单说,就是 Cursor 自己做的 GitHub。代码存储、Git 托管、代码审查、团队协作,一站式解决。但它和 GitHub 最大的区别在于设计前提:GitHub 是为人类开发者的工作节奏设计的,一个作者、两个审查者、按顺序合并。Origin 从一开始就把 AI Agent 当成主要用户来设计。
这个定位背后有具体的技术支撑。在 Compile 大会的演示中,Origin 在单个仓库内跑到了每秒 22.6 次提交,每小时 29.6 万次克隆,全球同步延迟低于 400 毫秒,还内置了 AI 驱动的自动合并冲突解决。这些数字对应的场景是:当你同时跑十几个 AI 智能体在一个仓库里并行写代码、开分支、提交 PR 时,传统的 Git 托管平台会变成瓶颈,Origin 就是为了解这个瓶颈而生的。
Origin 的技术底子来自 Cursor 2025 年底收购的 Graphite 团队。Graphite 做的是“堆叠式 PR 管理”,也就是让多个有依赖关系的代码变更可以并行处理,天然适配 AI 智能体的工作方式。从落地策略看,Cursor 选择先上线代码审查层,再逐步迁移托管功能,降低用户从 GitHub 切换的门槛。目前第一步就是从 GitHub 同步仓库。
Origin 上线意味着 Cursor 的纵向整合闭环成型:编辑器、云端智能体、代码审查、代码托管,全部在一个产品内完成。对比之下,GitHub Copilot 走的是横向路线,在已有的 GitHub 基础设施上叠加 AI 功能,底层架构还是十年前的设计。
对开发者来说,短期内 Origin 更像是 Cursor 生态内的增值功能,不太可能让团队立刻把核心项目从 GitHub 搬走。但如果你已经在用 Cursor 的云端智能体跑后台任务,Origin 的价值会很直观:代码从生成到审查到合并,整个流程不用再跳出 Cursor。
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GitHub 上 3 万多星的 STORM(来自 Stanford OVAL 实验室),是个全自动研究辅助系统。
丢给它一个你不太熟的主,它自己上网扒资料,让多个 AI 角色从不同角度互相碰撞,梳理出逻辑大纲,最后产出一篇带真实引用来源的维基百科风格长文。
模拟专家对 —— 多视角拆解问,避开 AI 那种空洞套
自带联网检索 —— 实时抓资料并标注出处,信息可追溯
全流程自动化 —— 从提问、建大纲到写稿润色一键跑完
支持本地部署 —— 零代码也能直接上手,懂代码还能接自己的模型
🔗 GitHub:https://github.com/stanford-oval/storm
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一个做软件外包的老板,最近睡不着。
不是没单,是客户自己会用AI写代码了。
一个开餐馆的,连数据库都不懂,两个周末搭出个点单小程序。糙,但能用。
他问我:客户都会写了,还要我们干嘛?
我说:不是客户不需要你,是你卖的东西过时了。
以前软件公司卖“我会你不会”。现在AI把写代码门槛打下来,“会写代码”正在贬值。
但AI写的代码,离能用、安全、可维护,还差得远。需求、架构、测试、运维,还是专业活。
问是,客户不再需要你从头干到尾。
他更需要:你教我用AI开发,陪我把系统跑起来,出大坑你兜底。
所以软件公司得换活法:
别卖软件,卖能力。
别只交付代码,交付“客户自己能开发、能维护”的本事。
培训+陪跑+兜底,才是新生意。
以前你卖鱼,客户想吃鱼只能找你。
现在鱼塘遍地,客户自己能捞。但鱼有没有毒、能不能吃、明天会不会翻塘,他判断不了。
你就教他养鱼、挑鱼、防病,搞不定时再出手。
有人说:教会客户,不是自断财路吗?
恰恰相反。技术月月变,AI工具天天新。客户学会的只是今天的方法,不是永远不需要你。复杂系统出大问,他第一个找的,还是信得过的人。
一句:
AI时代,软件公司最值钱的能力,不是你会写代码,而是你能让客户团队自己会写,还写得靠谱。
我自己最近也在往这个方向转。有软件定制需求的朋友,咱们可以聊聊,怎么把这种能力慢慢长在你们自己团队里。
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不是没单,是客户自己会用AI写代码了。
一个开餐馆的,连数据库都不懂,两个周末搭出个点单小程序。糙,但能用。
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我说:不是客户不需要你,是你卖的东西过时了。
以前软件公司卖“我会你不会”。现在AI把写代码门槛打下来,“会写代码”正在贬值。
但AI写的代码,离能用、安全、可维护,还差得远。需求、架构、测试、运维,还是专业活。
问是,客户不再需要你从头干到尾。
他更需要:你教我用AI开发,陪我把系统跑起来,出大坑你兜底。
所以软件公司得换活法:
别卖软件,卖能力。
别只交付代码,交付“客户自己能开发、能维护”的本事。
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以前你卖鱼,客户想吃鱼只能找你。
现在鱼塘遍地,客户自己能捞。但鱼有没有毒、能不能吃、明天会不会翻塘,他判断不了。
你就教他养鱼、挑鱼、防病,搞不定时再出手。
有人说:教会客户,不是自断财路吗?
恰恰相反。技术月月变,AI工具天天新。客户学会的只是今天的方法,不是永远不需要你。复杂系统出大问,他第一个找的,还是信得过的人。
一句:
AI时代,软件公司最值钱的能力,不是你会写代码,而是你能让客户团队自己会写,还写得靠谱。
我自己最近也在往这个方向转。有软件定制需求的朋友,咱们可以聊聊,怎么把这种能力慢慢长在你们自己团队里。
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《人民的名义》二创,笑死我了😂
直接把原剧情改成了“外卖员职场日常”,人物画面完全不动,重新写台词 + AI 配音 + 字幕,严肃老干部瞬间变外卖站长。
这种二创其实很适合 AI:
找影视片段 → 改剧情 → AI 配音 → 对口型节奏 → 加字幕。
最关键的甚至不是声音有多像,是剧情反差够不够大。
突然想试试:
《人民的名义》聊 AI,会是什么画风?🤣
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认真听完在具身智能领域打开的第一个播客,就像从一个陌生的世界提取了一个切片一样,一切似乎是模糊的,却又有局部清晰的逻辑,以及大量崭新的知识,令人感到兴奋。
韩的思路清晰思维敏捷,采访者的问直击要害总结清晰而精准,虽然不知道自己在这个领域是否有适配的机会,但有时我需要一些目的地尚不清晰的旅程。
@aigc1024
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