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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
😃 爆庄实录｜3天狂揽1086万U😃 新客首存6万U，豪提209万U😃 500一拉，PG实力兑现133万U
这个开源项目 REA，直接给 Claude Code、Codex 装上一套 AI 逆向分析工具。
以前分析软件，要自己翻代码、找函数、追调用链，现在可以让 AI 帮你干：
1️⃣ JavaScript / Electron：分析模块结构、函数调用关系。
2️⃣ Android APK：查看反编译代码，追踪关键方法。
3️⃣ 原生二进制：分析函数、字符串和汇编代码。
GitHub： https://github.com/morluto/rea
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最近看了别人推荐的两部AI漫剧，挺好看的
《我合成了全世界》科幻
《持械入宋》穿越
感觉AI漫剧除了对演员行业，还对沙雕动画打击更大，不仅更的快，很多画面也好看，这拿什么比😂
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《我合成了全世界》科幻
《持械入宋》穿越
感觉AI漫剧除了对演员行业，还对沙雕动画打击更大，不仅更的快，很多画面也好看，这拿什么比😂
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在 Omarchy Linux 待爽了之后，
reboot 切回到 Windows 干点事，
感觉实在是太难受了，哪哪不顺，
关键是一点都不 Agent friendly，已经看到太多人在吐槽了，今天还看到，PI 的 cofounder、Flask 的作者（外国人名字太长了，我一直记不住）在吐槽，
给我一种 Windows 加 PowerShell 才是 AI 时代的 绊脚石 的感觉
@aigc1024
reboot 切回到 Windows 干点事，
感觉实在是太难受了，哪哪不顺，
关键是一点都不 Agent friendly，已经看到太多人在吐槽了，今天还看到，PI 的 cofounder、Flask 的作者（外国人名字太长了，我一直记不住）在吐槽，
给我一种 Windows 加 PowerShell 才是 AI 时代的 绊脚石 的感觉
@aigc1024
所以这方面还是得佩服 Claude，你以为它没解开吗，具备同样的解能力甚至更强，怕是早就解开了，只是不去冒这个头而已。
数学家要砸珍妮机是可以理解的，陶哲轩说过：答案没那么重要，重要的是解时创造的新工具和新思维能拓展人类认知。AI靠暴力运算可以解，但产生不了新思想，算出来的过程人也看不懂。数学是基础学科，容不得这种“黑盒”，这也是数学界排斥 AI 的核心原因。
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让 AI 写界面，光说简洁好看还不够，按钮放哪、页面怎么跳，都得解释。 刚看到 M3E Canvas这个项目，可以在浏览器里拖按钮、卡片，拼好页面，再连起来点点看。它会把设计转成提示词，复制给 Cursor 或 Codex，让它继续写代码。 思路不错：先把想要的样子摆出来，再跟 AI 说照这个来就行
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华为真的有点东西！
我开始还不相信，以为是AI，
结果直接看到朋友发来的录屏！！
华为阔直屏Pura X View，懂车帝APP上打不开相关“刹车踏板”相关的视频！
所有华为手机都打不开吗？
居然能从系统层面限制用户观看视频内容！！
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我开始还不相信，以为是AI，
结果直接看到朋友发来的录屏！！
华为阔直屏Pura X View，懂车帝APP上打不开相关“刹车踏板”相关的视频！
所有华为手机都打不开吗？
居然能从系统层面限制用户观看视频内容！！
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别做个人Agent，做人民的Agent
过去一个月来，中外AI创业者嘴里最常蹦出的词就是个人Agent。
他们描述的场景高度一致，AI充当一个懂你的数字管家，替你安排日程、回邮件、整理文件、规划旅行......听上去很美好，但如果你去问一个县城厂妹、一个外卖骑手、一个刚毕业在城中村合租的大学生，他们多半会告诉你这些东西跟我没关系。
为什么没关系？因为这些产品的默认前提是用户有大量数字资产需要管理。日历、邮件、文档、订阅服务、投资组合，这些东西在千万一线城市白领的生活中是真实存在的，但在十多亿普通人那里几乎不存在，很多人压根就没有自己的个人电脑。
你给一个县城厂妹配一个云端虚拟机，她不知道该拿它干什么。你给一个外卖骑手配一个日程管理助手，他的日历是空的。你给一个刚毕业在城中村合租的大学生配一个邮件整理工具，他的收件箱里只有验证码和快递通知。
所以个人Agent从一开始就选错了用户，它从硅谷的极客、科技精英圈层开始扩散，弥合了过去美国破碎纷乱的互联网基建空白。但本质上服务的是一小撮人的效率提升，忽略了绝大多数人的真实需求。
那么普通人需要什么？他们高频、刚需的场景又是什么？是吃饭、出行、购物、找工作、看病、孩子上学、交水电费、跟房东讨价还价、跟老板谈工资......这些事情每天都在发生，每一件都涉及决策并且直接关系到他们的钱包。
所以人民群众真正喜闻乐见的Agent，应该是替你在每天都要面对的选择中找到最优解。你中午吃什么最便宜又干净，你回家的路线怎么走最省钱，你网购的这双鞋哪个平台最划算，你孩子上的补习班哪个性价比最高？这些决策频次高、成本低，但累积起来影响巨大。
你让Agent帮你找附近最便宜的餐厅，餐厅愿意为带来的客流付费。你让Agent帮你比价买一件商品，电商平台愿意为成交付费。你让Agent帮你找工作，招聘平台愿意为匹配成功付费。用户得到了免费优质的服务，商家得到了精准的客户，Agent得到了收入，三方各取所需。
这才是中国互联网最熟悉的模式，因为让用户为工具付费太难了。你让一个月薪五千的厂妹每个月掏二十块订阅一个AI助手，她宁愿自己多花五分钟百度一下。但你让她用免费的Agent找到一份更好的工作，她每天都会来。
免费打高频刚需，这是互联网二十多年来验证过的铁律。任何试图做付费订阅的消费级工具，最终都会发现自己的天花板清晰可见。因为绝大多数用户真正在意的是能不能说一句，它就帮你找到附近最便宜的餐厅、最划算的商品、最近的工作机会、最易达的游玩散步去处。
这不是说付费订阅没有价值，对于一线城市那些时间比钱贵的白领来说，它确实有用。但如果你有更大的野心，真正广阔的市场在数十亿普通人那里，在他们每天都要面对的那些琐碎但重要的选择里。
个人Agent追求长期记忆和持续学习，需要模型记住你过去说过什么，需要上下文积累，需要越来越懂你，这些固然重要。但除此以外，还需要能知道最新的市场价格、各个平台的优惠信息、不同城市的政策差异、各行各业的用工需求，关系和数据缺一不可。
做一个免费的人民Agent，帮他们省钱、赚钱、做出更好的日常决策，这条路比做数字管家难走。一个做的是北上广深的生意，一个做的是普罗大众的生意。
但如果你相信AI最终的目标是为人民服务的，答案就不言而喻了。
@aigc1024
过去一个月来，中外AI创业者嘴里最常蹦出的词就是个人Agent。
他们描述的场景高度一致，AI充当一个懂你的数字管家，替你安排日程、回邮件、整理文件、规划旅行......听上去很美好，但如果你去问一个县城厂妹、一个外卖骑手、一个刚毕业在城中村合租的大学生，他们多半会告诉你这些东西跟我没关系。
为什么没关系？因为这些产品的默认前提是用户有大量数字资产需要管理。日历、邮件、文档、订阅服务、投资组合，这些东西在千万一线城市白领的生活中是真实存在的，但在十多亿普通人那里几乎不存在，很多人压根就没有自己的个人电脑。
你给一个县城厂妹配一个云端虚拟机，她不知道该拿它干什么。你给一个外卖骑手配一个日程管理助手，他的日历是空的。你给一个刚毕业在城中村合租的大学生配一个邮件整理工具，他的收件箱里只有验证码和快递通知。
所以个人Agent从一开始就选错了用户，它从硅谷的极客、科技精英圈层开始扩散，弥合了过去美国破碎纷乱的互联网基建空白。但本质上服务的是一小撮人的效率提升，忽略了绝大多数人的真实需求。
那么普通人需要什么？他们高频、刚需的场景又是什么？是吃饭、出行、购物、找工作、看病、孩子上学、交水电费、跟房东讨价还价、跟老板谈工资......这些事情每天都在发生，每一件都涉及决策并且直接关系到他们的钱包。
所以人民群众真正喜闻乐见的Agent，应该是替你在每天都要面对的选择中找到最优解。你中午吃什么最便宜又干净，你回家的路线怎么走最省钱，你网购的这双鞋哪个平台最划算，你孩子上的补习班哪个性价比最高？这些决策频次高、成本低，但累积起来影响巨大。
你让Agent帮你找附近最便宜的餐厅，餐厅愿意为带来的客流付费。你让Agent帮你比价买一件商品，电商平台愿意为成交付费。你让Agent帮你找工作，招聘平台愿意为匹配成功付费。用户得到了免费优质的服务，商家得到了精准的客户，Agent得到了收入，三方各取所需。
这才是中国互联网最熟悉的模式，因为让用户为工具付费太难了。你让一个月薪五千的厂妹每个月掏二十块订阅一个AI助手，她宁愿自己多花五分钟百度一下。但你让她用免费的Agent找到一份更好的工作，她每天都会来。
免费打高频刚需，这是互联网二十多年来验证过的铁律。任何试图做付费订阅的消费级工具，最终都会发现自己的天花板清晰可见。因为绝大多数用户真正在意的是能不能说一句，它就帮你找到附近最便宜的餐厅、最划算的商品、最近的工作机会、最易达的游玩散步去处。
这不是说付费订阅没有价值，对于一线城市那些时间比钱贵的白领来说，它确实有用。但如果你有更大的野心，真正广阔的市场在数十亿普通人那里，在他们每天都要面对的那些琐碎但重要的选择里。
个人Agent追求长期记忆和持续学习，需要模型记住你过去说过什么，需要上下文积累，需要越来越懂你，这些固然重要。但除此以外，还需要能知道最新的市场价格、各个平台的优惠信息、不同城市的政策差异、各行各业的用工需求，关系和数据缺一不可。
做一个免费的人民Agent，帮他们省钱、赚钱、做出更好的日常决策，这条路比做数字管家难走。一个做的是北上广深的生意，一个做的是普罗大众的生意。
但如果你相信AI最终的目标是为人民服务的，答案就不言而喻了。
@aigc1024
做办公、学习、资料整理的人，工具用对了真的能省很多时间。
👉：https://pan.quark.cn/s/c8c9b8e8e940
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有人把成熟自媒体人的内容方法论，直接做成了 AI 能调用的技能包。
找选、拆爆款、写文案、改标、内容策划……原本需要反复琢磨的事情，现在可以交给 Claude Code、Codex 辅助完成。
🔗：https://pan.quark.cn/s/f6b536ff889d
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它的思路很有意思：把科研论文中常用的分析、绘图和写作方法，整理成 AI 可以直接调用的技能。
以后做科研，不用每次从零教 AI 怎么干活，而是让它按照预设的专业流程辅助完成任务。
https://github.com/Yuan1z0825/nature-skills
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用“Codex+Tripo”从一张角色图，在不断调优中完成高精度3D模型！！
而且还是可视化的操作界面！！
用AI建模有一个问，虽然外观看起来很精细，但就是经不起放大细看，一放大很多糊的细节就会暴露，而且不干净的纹理也会特别明显。
有大神开源了一个本地工具包，可以利用 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 的 Computer Use 能力，让 Agent 当助手，你参与判断和修改，然后不断对模型进行调优！
最后的效果也很惊艳，可以让AI生成的模型更精细，更自然！
据说，这个工具已经获得了Tripo官方的赞助！！
链接在下面，感兴趣可以试试！！
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头一次听说用AI加重工作负担？？
朋友公司出了个新规定，要求各岗位所有工作必须要有AI参与，并且需要在周报中汇报用AI干了哪些事，怎么干的，以后会怎么干。
听朋友说起的时候，我大受震撼。
很多企业老板口中的“AI改革”，到最后，竟然变成了一场新的形式主义。
员工开始为了证明自己用了 AI，去找 AI。
原本 10 分钟能完成的工作，现在还要额外花半小时，想办法把 AI 塞进去。
有人先自己写完，再让 AI 改一遍；有人故意让 AI 生成一版，再改回自己的版本；更有人只是把内容丢给 AI，总结一下，再截图留证。
AI 没提高效率，
倒是多了一项工作——证明自己用了 AI。
这应该是个普遍现象。
很多企业推 AI，第一件事不是研究哪些业务真正适合 AI，而是先要求大家”必须用”。
衡量标准慢慢变成了：今天调用了多少次模型？用了几个 AI 工具？
可这些，和真正创造了多少价值，几乎没有关系。
真正的 AI 落地，不应该考核有没有用 AI，而应该考核有没有因为 AI，把事情做得更快、更好、更便宜。
一个成熟的企业，应该允许两种情况同时存在：
适合 AI 的地方，大胆自动化、重构流程；
不适合 AI 的地方，就别为了 AI 而 AI。
当一种工具真正融入工作流的时候，人们讨论的永远不是工具，而是结果。
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朋友公司出了个新规定，要求各岗位所有工作必须要有AI参与，并且需要在周报中汇报用AI干了哪些事，怎么干的，以后会怎么干。
听朋友说起的时候，我大受震撼。
很多企业老板口中的“AI改革”，到最后，竟然变成了一场新的形式主义。
员工开始为了证明自己用了 AI，去找 AI。
原本 10 分钟能完成的工作，现在还要额外花半小时，想办法把 AI 塞进去。
有人先自己写完，再让 AI 改一遍；有人故意让 AI 生成一版，再改回自己的版本；更有人只是把内容丢给 AI，总结一下，再截图留证。
AI 没提高效率，
倒是多了一项工作——证明自己用了 AI。
这应该是个普遍现象。
很多企业推 AI，第一件事不是研究哪些业务真正适合 AI，而是先要求大家”必须用”。
衡量标准慢慢变成了：今天调用了多少次模型？用了几个 AI 工具？
可这些，和真正创造了多少价值，几乎没有关系。
真正的 AI 落地，不应该考核有没有用 AI，而应该考核有没有因为 AI，把事情做得更快、更好、更便宜。
一个成熟的企业，应该允许两种情况同时存在：
适合 AI 的地方，大胆自动化、重构流程；
不适合 AI 的地方，就别为了 AI 而 AI。
当一种工具真正融入工作流的时候，人们讨论的永远不是工具，而是结果。
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