关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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孔明大师兄，参与制作30+部红果上线漫剧。手把手带你从剧本选、角色资产、分镜运镜到即梦AI生成、配音剪辑成片，覆盖仿真人+古风+解说三大风格，118课时全流程打通，学完直接能接商单变现。
想快速量产AI漫剧的创作者，直接跟着这套硬核实战课上手。
🔗：https://pan.chatgptgi.com/8XlTN828
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
一位美国大学计算机老师发愁：AI时代，编程课还教不教手写代码？他去问一线工程师朋友，答案相当扎心。😅
这位工程师是全办公室最后一名程序员，整个团队都被裁光了。自打Claude 4.5上线，AI无人值守干活也靠谱了：他现在一个月亲手敲代码的时间，也就一天左右；过去俩月的活儿，几天搞定；连代码审查都交给AI，人只看被标记的关键部分。
更残酷的是逻辑：公司裁掉初级开发，只留能指挥AI、扛得住架构的资深老兵。他甚至预言，几年后产品经理带一队AI智能体🤖就能产出软件，底层怎么实现的都无所谓。
程序员站在世界之巅的日子，真到头了？大学还坚持教手写Python，是打基础，还是耽误下一代？
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这位工程师是全办公室最后一名程序员，整个团队都被裁光了。自打Claude 4.5上线，AI无人值守干活也靠谱了：他现在一个月亲手敲代码的时间，也就一天左右；过去俩月的活儿，几天搞定；连代码审查都交给AI，人只看被标记的关键部分。
更残酷的是逻辑：公司裁掉初级开发，只留能指挥AI、扛得住架构的资深老兵。他甚至预言，几年后产品经理带一队AI智能体🤖就能产出软件，底层怎么实现的都无所谓。
程序员站在世界之巅的日子，真到头了？大学还坚持教手写Python，是打基础，还是耽误下一代？
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最近有个感触，随着物质，和信息生产力（AI带动的）的不断飙升和加速。现代人实际上最重要的一门功课事，学会不断做“减法”，否则会被噪音淹没。
要学会主动做减法，主动开始屏蔽很多信息，新闻，和自媒体号，以及减少和控制接触信息的频率。
买东西和服务的时候，也要仔细想一下，是不是下个3-5年会继续用？ 还是只是一时冲动？或者对方在贩卖你一种FOMO。
除了极少数职业必须跟踪热点和信息以外，实际上90%媒体上看到的信息对于大部分人而言，都属于可看，可不看的。甚至大部分只会让人更加悲观和负面。
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要学会主动做减法，主动开始屏蔽很多信息，新闻，和自媒体号，以及减少和控制接触信息的频率。
买东西和服务的时候，也要仔细想一下，是不是下个3-5年会继续用？ 还是只是一时冲动？或者对方在贩卖你一种FOMO。
除了极少数职业必须跟踪热点和信息以外，实际上90%媒体上看到的信息对于大部分人而言，都属于可看，可不看的。甚至大部分只会让人更加悲观和负面。
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看了看他制作的 AI 视频，利用 AI 重制了一系列经典老电影，有的成片时长甚至达到了 1 小时 33 分钟。
除了千鹤道长的形象，还有林正英、午马、陈友、冯淬帆、文才等经典面孔，做得惟妙惟肖，让人瞬间梦回童年。
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收购 AI 模型路由平台 OpenRouter
对比 OpenRouter 几个月前（5月）仅 13 亿美元的估值，此次溢价极高。
创始人将分得约 15 亿美元，投资人获得约 60 亿美元。
OpenRouter的团队目前仅有 90 人...
业务完全不受影响： 产品名称、现有架构、路线图和使命保持原样，现有用户的 API 对接方式完全不需要改动。
OpenRouter 拥有超 1000 万开发者和企业用户，聚合了 400+ AI 模型，每天处理的推理量超过 10 万亿（10+ Trillion）tokens，成立以来推理量每年保持至少 10 倍的增长。。。
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以前做一条电影级产品视频，分镜、动效、音效、剪辑全得自己一点点折腾。
现在推荐一个开源 Skill：video-shotcraft，直接把 Claude Code / Codex 变成 AI 视频导演。
1️⃣ 内置 157 张分镜卡 + 214 种视觉风格
2️⃣ 自带 Ink Press 成片模板，36 秒 1080P 直接参考
3️⃣ 做完还能导出剪映草稿继续精修
最爽的是 214 个动效都有在线 Gallery，先看效果，喜欢哪个直接让 Agent 抄作业。
在线预览：https://vincentwei1021.github.io/video-shotcraft/
GitHub：https://github.com/Vincentwei1021/video-shotcraft
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现在推荐一个开源 Skill：video-shotcraft，直接把 Claude Code / Codex 变成 AI 视频导演。
1️⃣ 内置 157 张分镜卡 + 214 种视觉风格
2️⃣ 自带 Ink Press 成片模板，36 秒 1080P 直接参考
3️⃣ 做完还能导出剪映草稿继续精修
最爽的是 214 个动效都有在线 Gallery，先看效果，喜欢哪个直接让 Agent 抄作业。
在线预览：https://vincentwei1021.github.io/video-shotcraft/
GitHub：https://github.com/Vincentwei1021/video-shotcraft
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今天上午和朋友讨论智能体布设算法，有一个感受越来越强烈：
我们对智能体的讨论，大多还停留在“智能体自身有多聪明”，少部分开始关注环境适配，但对智能体进入真实社会后面临的制度、组织和经济问，讨论还远远不够。
举个例子：一个机器人为什么在医院里无法稳定运行？
可能是机器人自身的感知、决策能力不足；也可能是电梯、门禁、通道等设施不支持；还可能是医院内部的管理权限、责任划分、运营机制没有建立。
看似都是机器人无法部署，背后却是三种完全不同的问。
我更倾向于从三个层面理解智能体：
第一层，智能体层：能不能做。 感知、认知、决策、行动，决定智能体自身的能力边界。
第二层，环境层：做不做得成。 空间、设施、接口、交互与反馈机制，决定能力能否在现实世界发挥作用。
第三层，社会层：能不能被接受并持续运行。 法律、责任、组织协作、经济激励和社会规则，决定智能体能否真正进入生产生活体系。
这三个层面不是简单并列，而是相互嵌套、相互塑造。
智能体有能力，不代表环境支持；环境支持，不代表组织愿意使用；组织愿意使用，也不代表商业上能够持续。
这也是我认为未来智能体产业一个值得关注的变化：
过去，我们主要研究如何让智能体适应世界；未来，还必须研究如何让环境和社会系统适应智能体。
智能体的规模化部署，最终不只是一个算法问，更是技术、空间、组织与经济规则的协同设计问。
@aigc1024
我们对智能体的讨论，大多还停留在“智能体自身有多聪明”，少部分开始关注环境适配，但对智能体进入真实社会后面临的制度、组织和经济问，讨论还远远不够。
举个例子：一个机器人为什么在医院里无法稳定运行？
可能是机器人自身的感知、决策能力不足；也可能是电梯、门禁、通道等设施不支持；还可能是医院内部的管理权限、责任划分、运营机制没有建立。
看似都是机器人无法部署，背后却是三种完全不同的问。
我更倾向于从三个层面理解智能体：
第一层，智能体层：能不能做。 感知、认知、决策、行动，决定智能体自身的能力边界。
第二层，环境层：做不做得成。 空间、设施、接口、交互与反馈机制，决定能力能否在现实世界发挥作用。
第三层，社会层：能不能被接受并持续运行。 法律、责任、组织协作、经济激励和社会规则，决定智能体能否真正进入生产生活体系。
这三个层面不是简单并列，而是相互嵌套、相互塑造。
智能体有能力，不代表环境支持；环境支持，不代表组织愿意使用；组织愿意使用，也不代表商业上能够持续。
这也是我认为未来智能体产业一个值得关注的变化：
过去，我们主要研究如何让智能体适应世界；未来，还必须研究如何让环境和社会系统适应智能体。
智能体的规模化部署，最终不只是一个算法问，更是技术、空间、组织与经济规则的协同设计问。
@aigc1024
https://github.com/s1dashu/ip-as-logo-skill
这是一个遵循开放 Agent Skills 格式的紧凑技能，兼容 Codex、Coze、Doubao、YouMind、Manus、Gemini Apps、Replit Agent 等支持内置图像生成的智能体，不绑定某个具体产品。
把简短化剪影、圆润几何形态、复杂度上限、超轻新拟物光影这四件事写成硬性约束，默认先给三种设计方向，用户确认后每个方向再出六个独立候选。
主体默认挑大众熟悉的动物，物件、机器、奇幻生物、冷门动物要走默认路线必须给出明确的产品理由。
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半年前 Mars 找我聊天，他带着疑惑问我，你做个人 Agent，这个东西太宽泛了，你要不要找一个细分啊？
半年后，个人 Agent 火爆全球，Instinct 9 月融了 10 亿美元，估值 100 亿美元；Meta 靠着 Muse 把股价都带了起来；xAI 出了 Grok Bot，OpenAI 搓了一个 Dot，Manus 搓了一个 Cue。
他说怎么回事，好像大家突然觉得，这才是正确的路径？
可是表面光鲜的赛道在实践中却有很多坑需要踩，我们把半年的一些探索踩坑心得复盘拿来聊了聊。
聊的比较随意，大家随意看看随意听听就好。
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ac915e051b8eaeca6796eda
@aigc1024
半年后，个人 Agent 火爆全球，Instinct 9 月融了 10 亿美元，估值 100 亿美元；Meta 靠着 Muse 把股价都带了起来；xAI 出了 Grok Bot，OpenAI 搓了一个 Dot，Manus 搓了一个 Cue。
他说怎么回事，好像大家突然觉得，这才是正确的路径？
可是表面光鲜的赛道在实践中却有很多坑需要踩，我们把半年的一些探索踩坑心得复盘拿来聊了聊。
聊的比较随意，大家随意看看随意听听就好。
https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6ac915e051b8eaeca6796eda
@aigc1024
首次发布，最新的 6.3.0 版今天刚发。
使用前注意两点。项目声明只支持合法的逆向研究，授权和合规由使用者自己负责，逆向别人的软件可能违反用户协议或版权法规。项目还说明从未发行或背书任何加密货币，借用 REA 名字的代币都与它无关。
https://github.com/morluto/rea
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使用前注意两点。项目声明只支持合法的逆向研究，授权和合规由使用者自己负责，逆向别人的软件可能违反用户协议或版权法规。项目还说明从未发行或背书任何加密货币，借用 REA 名字的代币都与它无关。
https://github.com/morluto/rea
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开源项目 REA（Reverse Engineer Anything）把逆向分析工具接到了 Claude Code、Codex、Cursor 这类 AI 编程智能体上。看到别人 App 里有个好功能，可以让智能体去拆这个程序，讲清楚功能是怎么实现的，附上证据，再在你自己的项目里写一个类似的。逆向分析指的是手里没有源代码，从编译好的程序反推它是怎么写的。
REA 本身是一个 MCP 服务。MCP 是 AI 智能体调用外部工具的通用接口，接上以后，智能体在对里就能直接调用 REA 的分析功能。安装只需一行命令 npx rea-agents setup，它会注册到 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Grok Build 等智能体里，改配置前会先备份并让你确认。不用智能体的，也可以在终端里直接跑命令。
能分析的东西很多。原生程序（直接编译成机器码的软件）要借助 Hopper、Ghidra 或 IDA 这几款反汇编工具，把机器码还原成汇编和近似 C 语言的伪代码。Electron 应用（用网页技术做的桌面软件，比如 Notion）可以直接拆开安装包里的 ASAR 归档文件，理清模块和进程间通信，不需要额外工具。此外还支持 .NET 程序、安卓 APK、固件、网站、抓包记录、以太坊合约字节码，以及在 Linux 和 macOS 上记录程序运行时的行为。
分析在本机进行，REA 不上传目标程序，但分析结果会交给智能体背后的模型服务商，数据怎么处理看各家政策。
项目给了三个案例。一是经典打砖块游戏 DX-Ball：从一次播放音效的调用，追到根据球的位置计算左右声道的函数，把不完整的伪代码还原成 C 代码，3205 组测试结果和原版一致，编译出的 63 个字节也和原版完全相同。二是 Notion 桌面版：追踪复制粘贴从界面一路经过预加载脚本、进程间通信到主进程的完整链路。三是日本老电脑 PC-98 上的游戏《东方幻想乡》（TH04）：从 16 位指令里还原出弹幕子弹环的角度算法。
对安全研究员、做老游戏复刻和软件保存的人来说，以前要自己对着反汇编工具一行行读、一层层追调用，现在可以让智能体先追，人来核对它给出的证据。普通开发者想研究竞品某个功能的做法，也多了一条路。
README 显示项目在 GitHub 上已有 5 万星。npm 包今年 7 月
大部分都混的很差才是名校的常态。除了CS/AI、EE里做fabless的、金融、临床、法律，其他专业的名校生除非卷到极致或者转行，基本混的很差，不如高考比自己低50分的学CS/AI的。看看现在那些基础文理科、传统工科的出路就懂了。
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