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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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Personal AI 未来竞争不只是“谁更懂用户”，而是：
谁更早进入用户每天已经存在的 surface。
WhatsApp、email、desktop、family account、glasses 都在变成入口。
@aigc1024
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kimi以后应该学OpenAI和Anthropic，四五个人坐一排，一起聊天，把四五个人产品一个个发布出来，挨个介绍5分钟，做个微型发布会。
kimi今天连发了一堆，一条一个产品，普通人根本看不过来也串不起来。
用中文发布和介绍就挺好的，顺便让兄弟们也混个脸熟。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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1990年代互联网刚起来的时候，其实很多人严重低估了未来的通信需求。因为大家还是按照过去打电的经验去想，觉得未来无非就是电打得更多一点，通信容量再增加一些。后来才发现完全不是这么回事。互联网带来了视频、社交网络、云计算、流媒体等。这些东西过去根本不存在，很多人也未想象过。很多需求在互联网出现之前，你甚至想象不到。
Agentic AI可能也会发生类似的事情。我们现在谈通信需求，脑子里想的还是几十亿人每天刷多少视频、发多少消息。但以后大量AI Agent、机器人、汽车和各种设备都会24小时在线，它们会自己上传数据、调用模型、接受任务，甚至互相通信。
所以AI带来的通信需求，很可能远远超过今天的互联网流量增长，最后慢慢长出一个巨大的“非人类互联网”。
如果真走到这一步，Starlink的价值也会被重新定义。未来海量机器走到哪里都要联网，能够覆盖整个地球的通信网络，本身就会变得越来越稀缺。
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推荐开源项目 shiji-kb，用 AI 从《史记》中抽取出 1.4 万+实体、3200+历史事件、7000+事件关系，再串成可以搜索、点击、跳转的知识图谱。
最爽的不是数据量，而是读历史终于不用靠脑子硬记了：点一个人物，就能顺着人物 → 事件 → 地点 → 时间 → 原文一路挖下去。
我尤其喜欢它的「史记地铁图」——把每篇史记画成一条线路，历史事件就是站点，谁和谁在同一时期干什么，一眼就能看明白。
两千多年前的一本史书，被 AI 做成了可以“逛”的数据库。
GitHub：https://github.com/baojie/shiji-kb
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它不是简单把资料丢给 AI 总结，而是会先完整读取材料、建立知识库，再生成一个交互式学习页面。
最舒服的是每条内容都能追溯原文：PDF 标到具体页码，PPT 标到具体幻灯片，EPUB 标到章节。AI 讲错了、总结歪了，直接点回出处自己核对。
让 AI 把资料重新做成一套“可交互教材”。
GitHub：https://github.com/dmoshehun-prog/learn-from-materials
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用 GPT6 做了个可以基于你的代码库生成产品更新宣传片的 skill（guizang-product-video-skill）
它可以直接读你的代码库，把你的组件、配色、logo 和其他素材拿来用，自动写文案、做动效。
最屌的是它的音乐居然是 GPT 用 Python 生成的，直接用代码写音乐，太厉害了！
我一直以为它是从哪儿找的，结果是代码写的，跟每一个视频的节奏都能对应匹配、卡上点。
视频是纯前端生成的，不依赖生成模型，所以成本很低。
感兴趣可以试试：https://github.com/op7418/guizang-product-video-skill
@aigc1024
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@aigc1024
Go 写的，架在 tmux 上管 Claude Code / Codex / OpenCode / Grok Build 等 agent 的 TUI 管理器。每路 agent 开一个独立 tmux session，manager 退出不影响运行。
https://github.com/YoanWai/agent-manager
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