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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
Excel 复杂操作最头疼的就是公式、透视表、Power Query 这些功能一个个点,点错一步还得重来。📊
最近刷到 ExcelMcp,直接把本地 Excel 接给 AI 助手管。你只管说人要什么,它自动在表格里帮你干。
驱动的是真实 Excel 应用,公式、透视表、图表、宏全保留。31 个工具覆盖 326 项操作,Power Query、DAX、VBA 都能调。
改完 Excel 窗口实时刷新,不满意再补一句继续改。
支持 Claude Code、Codex、GitHub Copilot 等 Agent 工具,需要 Excel 2016 以上版本。
🔗 这里:https://github.com/sbroenne/mcp-server-excel

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翻 GitHub 找 AI Agent 项目练手,一个个点开 README 实在太慢了。🐢
Awesome List of AI Agents 这个合集,作者挑出了 200 多个 Agent 方向的项目。
开头直接列了 Top 10 和上升最快的 10 个,每条都写清楚项目是干什么的,附带功能说明和当前 Star 数,不用点进去就能判断值不值得看。
https://github.com/slavakurilyak/awesome-ai-agents

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《极简英语思维》
这是一本会让人怀疑自己以前白学语法的书。
很多人卡在语法,不是记不住规则,而是从头到尾都在用“中文脑”理解英文。背了一堆固定搭配,还是不知道为什么这样用。
阅读🔗https://pan.quark.cn/s/50bcb42d215b

@meiriyishu
估计这个AI桌面很快就能普及了

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B站今天上线了测试模型能力的「AI无限竞技场」,我愿称之为本月最佳整活。
之所以用整活二字,是因为所有测评项目都是由B站UP主手搓出来的,理论上并不像传统刷型Benchmark那么严谨。
但从今年以来模型评测的风向转变来看,所谓的严谨,其实是最不要紧的。
要知道,现在市面上参考价值最高的LMArena——也就是AA竞技场——是由用户匿名投票投出来的,这意味着榜单充满了人类的主观偏好,不问对错,只看答案讨喜与否。
所以从严谨性上,哪怕LMArena一度遭遇了很多业内人士的轮番炮轰,但这不耽误它依然是模型评测最大的参照系。
说白了,哪有那么多人每天用模型去解专业数学,评价到底好不好用,最后还不是得看大伙的真实需求吗。
那么问来了,既然LMArena已经如此权威,那为什么B站还要大费周章地再做一个呢?
这就涉及到评分机制的问了,由于LMArena并没有设置任何参与门槛,所以理论上,所有人都可以用脚投票。
我记得年初Surge AI还喷过这一点,说你们的用户压根不会仔细读,扫两眼就选出答案了,这对模型厂商不公平啊......
但在B站,只有UP主可以参与测评,好不好不能选几道就盖棺定论了,得拿作品说。
更何况,因为各模型训练语料不同,老外觉得好用,并不代表我们也认为好用。
这就能解释得通,为什么B站的「AI无限竞技场」与LMArena榜单出入非常大,单是前10名里国产模型就占据了一半,仅有GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1这些公认「六边形战士」是重合的。
要知道,那些B站参与测评的UP主已经在实打实用模型解决问了。
注意啊,我指的不单是做网页、解决屎山代码这些主流Coding场景,UP们整出来的大活,还包括考建模、打麻将、当媒婆、对「新三国」暗号等等......
我之前就说过,AI行业当下最要紧的,是去AI味,凭什么做模型就得对着别人的榜单和任务定向优化,反而忽略我们自己最需要的场景,中文社区的真实反馈,这不就来了吗。
更重要的是,B站榜单的实时排名,既会不断刺激模型厂商进步,也相当于给模型的发展历史进行社区化「归档」,完成取之用户、用之用户的良性循环。
我自己是很愿意见到这种场面的,看的人越多,就越能减少一些常识性误解,这对普通人之于AI的认知,助益莫大。
看AI、学AI、搞产品、测模型,眼看着B站的生态,是越来越完善了。
@aigc1024
AI感染病毒全面失控,人类和AI开战,AI成为人类世界的绝对禁忌……
这个设定太绝了!
除了创意,更绝的是人性的温度和光辉。
作者在视频结尾。

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Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Remote control 是 Codex 和 Claude Work 产品不成熟带来的机制。这个功能在非 coding 场景没有必要存在,用网页和 APP 就够了,就像 Manus 一样。现在 Grok Bot 受到很多好评,同样的道理。
@aigc1024
想搞清楚 Claude Code、Cursor 这些工具内部是怎么跑的,官方文档翻了几遍还是云里雾里?📖
有位兄弟把自己的 AI 学习笔记开源了,拿 Pi-Agent SDK 当案例,一章章把源码拆开讲。10 个章节,从架构设计、Agent 循环、模型调用,到工具系统、上下文压缩、会管理全覆盖。
每章讲透三个点:是什么、怎么写、为什么这么写。
提供 TypeScript 和 Python 双版本,选你熟悉的语言跟就行。支持网页在线、Markdown、PDF 三种阅读方式,离线慢慢看也方便。
🔗 https://github.com/buchidonggua/dg-ai-notes

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兄弟们,这个开源声音克隆工具,我试完第一反应不是牛逼,而是以后语音也不能全信了。
推荐一个 VoiceStudio,丢进去几秒自己的声音样本,就能克隆出相似的音色、语气和说节奏。
更爽的是支持本地运行,自己的录音不用上传到第三方平台。拿来做短视频配音、播客、课程旁白,省事很多。
以前 AI 克隆的是脸,现在连声音也越来越难分真假了。
用别人声音前记得取得授权,别拿去冒充真人。
GitHub:https://github.com/debpalash/VoiceStudio

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我觉得computer use对行业的误导性很强。用户容易自然认为,可以让 AI 来操纵自己的电脑。但大部分电脑操作都不适合AI来做。OpenAI 做的 demo 场景,其实也还是有很多是通过代码完成,而非鼠标操作。Computer use 只是模型能力的添头,但一段时间内可能让人误以为是主要使用方式——误以为人怎么用电脑,AI就可以且应该怎么用。
@aigc1024
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听说有专门的一群人,通过帮大厂找漏洞赚赏金!!
他们被叫做“赏金猎人”!
说,强如Astra和Fable,AI能不能找的到这种级别的Bug?

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SkillSwitch
一款跨平台桌面应用,专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Windsurf)设计,旨在统一管理、发现、创建和备份 AI Skill 文件。
提供了一站式界面,支持技能的安装、卸载、备份、恢复及自定义开发,大幅提升 AI 工具的扩展性和易用性。
https://github.com/DargonLee/skill-switch

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我还是建议大家少坐飞机,甚至高铁这些高速的,出了点事就要完蛋的。现在人类写的代码,安全性在AI眼里基本是0,迟早AI把飞机搞几架下来,这是100%会发生的,就看谁倒霉。

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第一次系统学 AI Agent,找一起学习+做作品+打比赛的搭子
大二在读,Python 基础,能调 API、写 Prompt、写点脚本,正在啃 Agent/RAG。
不算零基础:这周刚独立给开源社区 Datawhale 交了一个 AI 实践教程共创任务 —— 教运营用 AI 从客户工单、后台搜索词、行业日历搭 "月度内容选池",交付了教程正文、5 份埋坑素材、助教验收答案和一整套提示词模板,已提交等评审。完整作品包我放这里了,欢迎验货。
已报 9/20 NVIDIA DGX Spark 黑客松官方线上训练营(Agent Skills,免费有回放)。想把这套选方法论做成真能跑的「营销内容选 Agent Skill」:丢进工单和搜索词,自动做痛点聚类、漏斗分层、排出一个月选。
找 1~2 个搭子:一起跟训练营、把 demo 做出来,后面投怀柔 OPC 黑客松(单人可报、现场给算力)。我扛需求 / Prompt/Skills 封装 / 测试 / 文档路演,想补能一起做工程落地、把 demo 跑起来的伙伴,新手互相带也行,主要想认真做完一个作品、认识一起折腾的人。
这里扣 1 或点赞,今晚就能拉群🙌
@aigc1024
学霸说要放缓学习进度,学渣最好别信
抄作业!油管百万博主的AI内容创作工作流

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世界太颠了!AI根本无法替代人类!!
听说“王鹤某”变成“王隺某”了。

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写项目文档最烦的是什么?配置一堆,生成的文件全埋在依赖里,想改个布局得翻半天,AI Agent 还不好直接读。📄
以前用的生成器,要么模板难改,要么输出太乱,部署还得另搞一套。
Cloudflare 开源的 Nimbus,专为人和 AI Agent 设计的文档工具。一条命令就能基于 Astro 把布局、组件、样式都搭好,并直接提交到自己的仓库。
生成的全是真实可改的文件,不是黑盒依赖,想删哪块、改哪块都很自由。
每个页面还配纯文本版、给模型读的专属文件、站点地图和分享预览图。
自带全文搜索、明暗主、层级导航、移动端侧边栏,也支持多版本文档维护。
最终产出纯静态 HTML,可以直接一键部署到 Cloudflare。
🔗 GitHub:https://github.com/cloudflare/nimbus

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所以我一直说,
非pure math背景的人,现在当务之急不是狠狠蹬claude和gpt去严格证明现有任何猜想,
也不是去狠狠蹬claude和gpt去爆破任何现有猜想找反例,
而是狠狠蹬claude和gpt生成10000个猜想,然后自己爆破找反例过滤掉9900个,剩下100个不能证明也不能爆破找反例的,直接发表《我的百大猜想》

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