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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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卧槽,这有点猛
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@meiriyishu
从想 Idea、深度文献调研、论文写作、润色、科研绘图,到投稿前审稿、Rebuttal,基本覆盖科研全流程。
把 SIGMOD、VLDB、ICML、NeurIPS 等顶会积累的方法论,让 Claude Code、Codex直接调用。
https://github.com/HKUSTDial/Supervisor-Skills
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一个开源的视频搬运自动化工具,只要给它一个 YouTube 链接,就能自动完成下载、AI 识别和翻译字幕、压制字幕、生成中文标简介标签,再投稿到 A 站或 B 站的全过程,还能盯着指定频道自动搬运新视频,并内置字幕质检和人工审核环节把关,支持Docker一键部署。
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https://github.com/adunext/adu-motion-video
阿杜实验室开源的动画动效模板 Skill,助手读取仓库里的 SKILL.md 和 AGENTS.md 后,按口播、文案与素材挑选模板、排动画,交付 MP4 和可再编辑的工程目录。
已发布 2 类模板、7 种风格、17 个镜头组;模板库现有 11 种风格、39 个完整组支持竖屏,其中 10 种风格、32 组同时支持横屏。
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拿到一个没源码的 EXE、ELF 等二进制程序,直接扔进去,就能反汇编、反编译,把难啃的机器码尽量还原成人能看懂的伪代码,还有函数图、调用关系等一堆分析能力。
更有意思的是,眼下连逆向都开始 Agent 化了。社区已经冒出 GhidraMCP、ghidra-mcp 这类项目,能把 Claude Code、Codex 等 AI Agent 接进 Ghidra,帮着分析函数、交叉引用和程序逻辑。
从前逆向是人盯着汇编慢慢啃,现在已经开始变成:Ghidra 拆程序,AI 帮你读。
做恶意样本分析、CTF、漏洞研究,还有自己软件的安全审计,这个基本绕不开。用时只分析你有权研究的软件和样本。
GitHub:https://github.com/NationalSecurityAgency/ghidra
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这次在硅谷,我听过一句很夸张的:
“这里钱太多了,钱就是砸到你身上。”
说这的是一个刚从 YC拿到钱的AI创业者。他最开始选择在国内融资,见了快四十个投资人,反复回答的都是同一套问:你的 moat 是什么?跟别人有什么不同?go-to-market strategy 是什么?
他最后放弃了在国内融资。
在他眼里,这些人大多是名校毕业,沿着一条标准路径进入 VC,在有规则的地方一路卷、一路拿到漂亮成绩,却没有真的创过业,也没有下场做过市场。他们想把学历、大厂经历、赛道和商业模式拼成一个“完美项目”,很像相亲。于是每个人都拿着同一张 checklist,问同样的问。
他最不服的是,创业偏偏是一件没有标准答案的事。这些人没有经历过在这种没有规则的情况下怎么搏斗赢,却总在用书本上的问判断一个创业者。
到了美国,画风完全变了。
进 YC 以后,他融到大几百万美元。宣布融资的第一天,两个小时之内,就有两封邮件分别要投一百万美元,他甚至可以反过来挑投资人。有机构愿意投三百万美元,但条款谈不拢,他直接不要这家的钱。
他后来在美国遇到的早期投资人,都是ex-founder,他们拿自己的钱做天使投资,也不只是开张支票。有人最初只打算小额投一点,聊完以后把金额加了几倍;投完还给他介绍工程师,甚至自己下场提供技术建议。
这边把这种循环叫 pay it forward:我以前被别人帮过,等我成功以后,再去支持下一代创业者。
对他来说,中美融资最大的区别是:一拨人擅长在既定规则里判断项目;另一拨人自己打过仗,知道创业者面对的根本不是一道选择。
另一位做 AI2C的创业者,把硅谷称为“创业的完美之地”。他原来在国内做项目,因为监管压力,转向了海外市场,ChatGPT 火起来以后,他把整个团队都搬到了美国。
他说,这里像一个超级加强版的中关村。资本、人才、云服务、合作伙伴和各种 agency,全都在旁边。创业公司进了 YC,OpenAI、Anthropic、Google、AWS 等厂商提供的云服务额度,按他的说法加起来可以达到一百万美元。融资也不靠 FA,熟人介绍和信任背书更重要。
这里也不太怕失败,因为失败的人太多了,一次创业没做成,不等于职业生涯结束。35 岁以上、有经验的工程师现在仍然很抢手,因为公司需要他们看着 AI,别让它乱搞。
听到这里,很容易产生一种冲动:那还等什么,赶紧创业啊!
但我后来又见了一位 Cursor 的早期员工。他完全没有这种兴奋感。
他说,自己现在不太考虑创业。过去做 SaaS,只要比别人早一点,就有机会慢慢做成一套完整软件。现在大模型进步太快,如果你只是提前做了一个 wrapper,“模型公司往前一步,你就没了”。他觉得,大部分 AI 应用都在模型公司的射程之内。
有意思的是,前面那位 YC 创业者最讨厌的,恰好就是这个问:如果下一代模型把你的能力吃掉了,怎么办?
这位创业者的回答是:不知道,也没人能预测未来。与其讨论一个没有答案的问,不如看团队能不能不断做出新东西,能不能更快地接触用户、抓住需求、继续迭代。
我觉得,大家各有各的道理。
硅谷确实愿意让一个创业者先跑起来。种子轮的时候,有人愿意听你的故事、押注你这个人,给你钱,也给你失败的机会。算力、人才和投资人都在身边,零到一的启动成本被压得很低。
但到了 A 轮、B 轮,只有故事就不够了。那位AI2C 创业者说,到了A轮后面就只看数据了,有多少用户,有没有收入,为什么用户还会继续使用,你都得回答。
与此同时,基础模型还在不停往前走,随时可能把你刚刚建立的产品能力变成一个新功能。
所以,这里大概真的是创业者的应许之地,它愿意让你开始,也允许你失败,但你最终还是得回答残酷的真问:产品怎么赚钱,能给投资人带来多大的回报空间。
@aigc1024
“这里钱太多了,钱就是砸到你身上。”
说这的是一个刚从 YC拿到钱的AI创业者。他最开始选择在国内融资,见了快四十个投资人,反复回答的都是同一套问:你的 moat 是什么?跟别人有什么不同?go-to-market strategy 是什么?
他最后放弃了在国内融资。
在他眼里,这些人大多是名校毕业,沿着一条标准路径进入 VC,在有规则的地方一路卷、一路拿到漂亮成绩,却没有真的创过业,也没有下场做过市场。他们想把学历、大厂经历、赛道和商业模式拼成一个“完美项目”,很像相亲。于是每个人都拿着同一张 checklist,问同样的问。
他最不服的是,创业偏偏是一件没有标准答案的事。这些人没有经历过在这种没有规则的情况下怎么搏斗赢,却总在用书本上的问判断一个创业者。
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所以,这里大概真的是创业者的应许之地,它愿意让你开始,也允许你失败,但你最终还是得回答残酷的真问:产品怎么赚钱,能给投资人带来多大的回报空间。
@aigc1024
你能让 AI Agent 跑在家里的 Mac、服务器或者 VPS 上,然后自己拿手机、网页或另一台电脑远程盯着它在干嘛、接着下指令、审代码、看 diff。
最爽的是:人不在电脑跟前,Agent 照样能接着干活。
Claude Code、Codex、OpenCode 这些都能接,还支持同时跑多个 Agent,甚至能把 issue、告警、Webhook 直接变成自动执行的编码任务。
而且它走 local-first 路线,代码留在你自己的机器上,Paseo 本身不替你存模型 API Key。
往后出门在外,掏出手机瞄一眼:AI 写到哪了,不满意就继续让它改。
GitHub:https://github.com/getpaseo/paseo
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真正的vibe coding学习就是做出一个产品并且实现盈利。
我可以在这个过程中学习如何做产品,如何做营销,这两个是AI时代OPC所需要的最重要的能力。
AI+自媒体时代赋予我的,是更多的可能性。
即使不是程序员,不是产品经理、不是UIUX设计师,也能够通过和AI交流几千次,打磨出一个还算看的过去的产品。
即使不懂运营、不懂内容、不懂增长,也能通过纯粹的分享过程、分享结果、分享情绪、分享失败来获取更多的关注。
能做且唯一能做的就是不要停下来学习和分享任何事情,保持兴趣,保持专注。
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