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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？
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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。
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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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