AI探索指南

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

AI探索指南

  1. AI探索指南

    Short Drama Screenplay Skill — 短剧剧本工业化生产 AI 工具包

    Short Drama Screenplay Skill — 短剧剧本工业化生产 AI 工具包
    → 覆盖短剧生产全流程：从选立项、故事骨架、角色开发到分集撰写、质量自检、合规审核一站式完成
    → 内置 13 种材模板和四层反派递进体系，提供标准化叙事结构而非随机创意输出
    → 采用节奏曲线系统（起势/攀升/风暴/决战四段式）和五种钩子设计，精准把控观众留存
    → 支持双语双格式输出：国内模式（△镜头+♪配乐）和海外模式（INT./EXT.+WIDESHOT）
    → 配备五维度质量评分（节奏/爽点/台词/格式/连贯性）和红线合规审查，确保产出可拍摄级剧本
    → 纯 Markdown 零依赖架构（93KB），兼容 Claude Code、Codex CLI 等任意支持 Skills 的 AI 助手
    https://github.com/0xsline/short-drama

    AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息

  2. AI探索指南

    俞浩定了 1999，加了激光雷达，结果卖爆了

    AI探索指南
    跟大家分享一些最近好玩的事儿，看起来似乎毫无关联，但又都神奇地关联到了一起。 先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC，各种折腾，各种浪费时间。 有人在 Reddit 发了长帖，说自己试了十几种绕过检测的方法，每一步都记录得很详细。 下面有人回了一句：你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。 他去试了一下，结果真的又便宜又好用，还不用折腾。 原来离开 Claude，才发现外面根本没有下雨。 有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月，各种工具各种工程往上叠，效果一直搞不好。…
    俞浩定了 1999，加了激光雷达，结果卖爆了。

    他管这个叫 N+1。

    以前大家习惯做减法，讲究性价比，现在可以试试做加法，做更好的产品，卖更贵的价格。

    定价比别人贵 10%，直接赚钱，利润高，能加更好的硬件，能招更好的人，正向循环。

    何况现在有 AI 了，其实很容易。

    团队如何管理？
    管理团队看似是一个复杂的事情，团队有那么多人，每个人的性格不一样，工作习惯不一样。

    你想把管理做好，让每个人都在最合适的位置。于是你开始看各种管理书，调各种流程。

    然后你会发现一个问题：不管你怎么努力，永远无法完美，总有哪里不对。

    然后你就很容易忘记最重要的初心：

    成立公司是为了什么？是为了成功。

    那其实管理的核心目标，就只需要保证所有人的注意力都在这里：

    做正确的事，正确地做事。

    而其他的事情事情，根本都不重要。

    企业 AI 转型也是类似。

    你的的第一步是先问一个问题，不然提高 100% 也毫无意义。

    这个问题就是：

    这个事情，这个部门，这个组织方式，未来还存在吗？

    其实如果一件事在未来不存在，你现在努力又是为了什么？

    其实我们再往上层思考，来到资本主义本身。

    发币、发债、通货膨胀、经济发展，这个循环已经跑了几百年。

    每个国家都在里面，没有人能停下来。停下来就是衰退，停不下来就是泡沫。看上去是个死局。

    马斯克最近在聊一个东西，叫"后资本主义"。他的推演是这样的：

    AI 和机器人会让生产力指数级增长，商品的边际成本趋近于零。

    你不需要担心通胀，因为供给的增速远超货币的增速。

    你不需要纠结怎么分配，因为蛋糕本身在以你无法理解的速度变大。

    他甚至说，未来 AI 之间的交易可能不再用人类的货币。

    它们直接交换算力和能源。

    资本主义的答案也许不在资本主义里。

    最近学习了人类奇书 GEB，全称是《哥德尔、埃舍尔、巴赫》，作者候世达。这本书很厚，但核心就讲了一件事。

    任何足够复杂的系统，只要你让它能谈论自己，就会产生一种叫"自指"的东西。一旦出现自指，这个系统就无法完整地描述自己。总有一些命题是真的，但你在这个系统内部永远证明不了。

    你唯一的选择就是跳出系统。

    跳出去之后，你进入的那个新系统，它也是一个系统。它也有自己的不完备性，也有自己证明不了的东西。

    完美的系统是不存在的。

    但每跳一次，你都能解决上一个系统里解决不了的问题。

    看看窗外，窗外是星辰大海。

    看看窗外，外面根本没下雨。

  3. AI探索指南

    跟大家分享一些最近好玩的事儿，看起来似乎毫无关联，但又都神奇地关联到了一起

    跟大家分享一些最近好玩的事儿，看起来似乎毫无关联，但又都神奇地关联到了一起。

    先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC，各种折腾，各种浪费时间。

    有人在 Reddit 发了长帖，说自己试了十几种绕过检测的方法，每一步都记录得很详细。

    下面有人回了一句：你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。

    他去试了一下，结果真的又便宜又好用，还不用折腾。

    原来离开 Claude，才发现外面根本没有下雨。

    有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月，各种工具各种工程往上叠，效果一直搞不好。

    后来朋友任鑫跟他们说，你要不换 Gemini 的模型试试？

    换完模型发现所有的问题都解决了，效果比之前都要好。

    原来那么多的时间和努力，在强大的模型面前都毫无必要。

    有个朋友跟我说他想买房。然后开始算账，算存款、算月供。

    为了还贷款要选择稳定的工作，为了凑首付甚至要找亲戚朋友借钱。

    各种问题都要解决，也都有解法。

    但真正的问题是：

    在一个出生人口下降的趋势里，买房的目的是什么？

    到底有什么是租房解决不了的问题？

    到底是因为想居住还是想投资？

    如果要投资是不是有远超房子的标的？

    想清楚了，如何凑钱的那些问题就都不是问题。

    这些小事为什么都关联到了一起呢？

    前几天读了一本书叫《无穷的开始》，作者是物理学家戴维·德伊奇。

    书里有个观点很好：人类一直在寻求对一件事情的更好的解释，但好的解释不是在一个封闭系统里拼命推导出来的，是用一个更广的理论去覆盖原来的问题。

    解决问题是思维的陷阱，创造的思维才是出路。

    这个道理在各个领域都成立。

    给谁做产品？
    过去十年 SaaS 行业发展到了极度雕花的程度，一个 Onboarding 可以做十页，甚至还有提供 Onboarding 服务的 SaaS 和咨询师。

    然后 Agent 出现了，Agent 产品就一个输入框，没有 Onboarding。

    Agent 它甚至不需要界面。

    你花了很多年打磨的那些体验，在新的坐标系里突然不需要了。

    然后你问自己一个问题：未来的增量在哪里？

    到底是 Agent 增量大，还是人的增量大？

    想清楚之后，很多人带来的问题就不必再解决了。

    产品如何定价？
    追觅做割草机的时候，市场上已经有中国厂商把价格杀到了 499。正常人的思路是两条路：要么跟着卷价格，要么做一些差异化来撑住价格。

  5. AI探索指南

    俞浩定了 1999，加了激光雷达，结果卖爆了

    AI探索指南
    跟大家分享一些最近好玩的事儿，看起来似乎毫无关联，但又都神奇地关联到了一起。 先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC，各种折腾，各种浪费时间。 有人在 Reddit 发了长帖，说自己试了十几种绕过检测的方法，每一步都记录得很详细。 下面有人回了一句：你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。 他去试了一下，结果真的又便宜又好用，还不用折腾。 原来离开 Claude，才发现外面根本没有下雨。 有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月，各种工具各种工程往上叠，效果一直搞不好。…
    俞浩定了 1999，加了激光雷达，结果卖爆了。

    他管这个叫 N+1。

    以前大家习惯做减法，讲究性价比，现在可以试试做加法，做更好的产品，卖更贵的价格。

    定价比别人贵 10%，直接赚钱，利润高，能加更好的硬件，能招更好的人，正向循环。

    何况现在有 AI 了，其实很容易。

    团队如何管理？
    管理团队看似是一个复杂的事情，团队有那么多人，每个人的性格不一样，工作习惯不一样。

    你想把管理做好，让每个人都在最合适的位置。于是你开始看各种管理书，调各种流程。

    然后你会发现一个问题：不管你怎么努力，永远无法完美，总有哪里不对。

    然后你就很容易忘记最重要的初心：

    成立公司是为了什么？是为了成功。

    那其实管理的核心目标，就只需要保证所有人的注意力都在这里：

    做正确的事，正确地做事。

    而其他的事情事情，根本都不重要。

    企业 AI 转型也是类似。

    你的的第一步是先问一个问题，不然提高 100% 也毫无意义。

    这个问题就是：

    这个事情，这个部门，这个组织方式，未来还存在吗？

    其实如果一件事在未来不存在，你现在努力又是为了什么？

    其实我们再往上层思考，来到资本主义本身。

    发币、发债、通货膨胀、经济发展，这个循环已经跑了几百年。

    每个国家都在里面，没有人能停下来。停下来就是衰退，停不下来就是泡沫。看上去是个死局。

    马斯克最近在聊一个东西，叫"后资本主义"。他的推演是这样的：

    AI 和机器人会让生产力指数级增长，商品的边际成本趋近于零。

    你不需要担心通胀，因为供给的增速远超货币的增速。

    你不需要纠结怎么分配，因为蛋糕本身在以你无法理解的速度变大。

    他甚至说，未来 AI 之间的交易可能不再用人类的货币。

    它们直接交换算力和能源。

    资本主义的答案也许不在资本主义里。

    最近学习了人类奇书 GEB，全称是《哥德尔、埃舍尔、巴赫》，作者候世达。这本书很厚，但核心就讲了一件事。

    任何足够复杂的系统，只要你让它能谈论自己，就会产生一种叫"自指"的东西。一旦出现自指，这个系统就无法完整地描述自己。总有一些命题是真的，但你在这个系统内部永远证明不了。

    你唯一的选择就是跳出系统。

    跳出去之后，你进入的那个新系统，它也是一个系统。它也有自己的不完备性，也有自己证明不了的东西。

    完美的系统是不存在的。

    但每跳一次，你都能解决上一个系统里解决不了的问题。

    看看窗外，窗外是星辰大海。

    看看窗外，外面根本没下雨。

  6. AI探索指南

    跟大家分享一些最近好玩的事儿，看起来似乎毫无关联，但又都神奇地关联到了一起

    跟大家分享一些最近好玩的事儿，看起来似乎毫无关联，但又都神奇地关联到了一起。

    先是 Claude Code 用得越来越痛苦。封号、限流、KYC，各种折腾，各种浪费时间。

    有人在 Reddit 发了长帖，说自己试了十几种绕过检测的方法，每一步都记录得很详细。

    下面有人回了一句：你试过 GPT 5.5 和 Codex 吗。

    他去试了一下，结果真的又便宜又好用，还不用折腾。

    原来离开 Claude，才发现外面根本没有下雨。

    有一家公司在做一个多模态理解的项目。团队调了三个月，各种工具各种工程往上叠，效果一直搞不好。

    后来朋友任鑫跟他们说，你要不换 Gemini 的模型试试？

    换完模型发现所有的问题都解决了，效果比之前都要好。

    原来那么多的时间和努力，在强大的模型面前都毫无必要。

    有个朋友跟我说他想买房。然后开始算账，算存款、算月供。

    为了还贷款要选择稳定的工作，为了凑首付甚至要找亲戚朋友借钱。

    各种问题都要解决，也都有解法。

    但真正的问题是：

    在一个出生人口下降的趋势里，买房的目的是什么？

    到底有什么是租房解决不了的问题？

    到底是因为想居住还是想投资？

    如果要投资是不是有远超房子的标的？

    想清楚了，如何凑钱的那些问题就都不是问题。

    这些小事为什么都关联到了一起呢？

    前几天读了一本书叫《无穷的开始》，作者是物理学家戴维·德伊奇。

    书里有个观点很好：人类一直在寻求对一件事情的更好的解释，但好的解释不是在一个封闭系统里拼命推导出来的，是用一个更广的理论去覆盖原来的问题。

    解决问题是思维的陷阱，创造的思维才是出路。

    这个道理在各个领域都成立。

    给谁做产品？
    过去十年 SaaS 行业发展到了极度雕花的程度，一个 Onboarding 可以做十页，甚至还有提供 Onboarding 服务的 SaaS 和咨询师。

    然后 Agent 出现了，Agent 产品就一个输入框，没有 Onboarding。

    Agent 它甚至不需要界面。

    你花了很多年打磨的那些体验，在新的坐标系里突然不需要了。

    然后你问自己一个问题：未来的增量在哪里？

    到底是 Agent 增量大，还是人的增量大？

    想清楚之后，很多人带来的问题就不必再解决了。

    产品如何定价？
    追觅做割草机的时候，市场上已经有中国厂商把价格杀到了 499。正常人的思路是两条路：要么跟着卷价格，要么做一些差异化来撑住价格。

  7. AI探索指南

    平时出去演讲分享，最烦的就是写 PPT 了

    平时出去演讲分享，最烦的就是写 PPT 了
    虽然现在 HTML PPT 也很流行，但要做逐字修改还是不方便，毕竟分享的时候还是很严肃的，要确定每个字都是自己想说的

    刚好今天看到藏师傅说的 Markdown as Database 的理念，我也非常认同
    HTML 好看难改。Markdown 好改难看。
    那能不能把 HTML 和 MD 结合起来，修改 MD，让 HTML 渲染 MD？

    于是我晚上就上手试了一下，竟然真的可以。
    .md 文件是内容层，HTML 模板是视图层。改内容的时候只改 Markdown，完全不碰 HTML。

    一份 Markdown，多种渲染形态：幻灯片、博客、简历、产品页……未来各种模板都可以消费同一份文件。

    这个功能已经内置到 ColaMD 的 1.5 版本里啦，虽然只有我平时最喜欢用的那个 PPT 模板，但是既然有一个了，就可以加无限个，开源软件，你让 AI 自己加模板就行

    欢迎大家体验哈，走过路过给个 Star 哈

    https://github.com/marswaveai/ColaMD

  10. AI探索指南

    🔥再强的AI还是需要人啊！

    🔥再强的AI还是需要人啊！
    ⏰这个11分钟的视频我居然看完了，音乐的运用很棒，虽然演员表演不算惊艳，但这个故事表现的很完整，确实不错。（推荐这个原作者：歪哥哥）
    🔥这也让我反思一个问，我有多久没有认真去研究一个剧本，仔细去思考每个情节，似乎我已经很习惯用AI去代替，只想把故事在15秒内完成。
    🚀AI发展的越快，就越需要我们冷静的回头看，别被特效、一键成片、爆款绑架！

    AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
    Media is too big
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  11. AI探索指南

    和AI一起上大学，毕业差距能拉这么大2026 年，全球第一批被 ChatGPT 陪着读完大学的年轻人，快要毕业了

    Forwarded from 你不知道的内幕消息🅥
    和AI一起上大学，毕业差距能拉这么大2026 年，全球第一批被 ChatGPT 陪着读完大学的年轻人，快要毕业了。

    今天，OpenAI 从中选出 26 支 18 至 26 岁的年轻人队伍（37 人），发布了「ChatGPT Futures」榜单，每支队伍获得 1 万美元奖金和最新模型访问权。官方推文像报菜名一样列出了入选者的事迹（图片放在评论区了）：

    ·绘制了 150 万个前所未知的太空天体
    ·通过墙壁和瓦砾探测灾难幸存者
    ·让 1 亿多张星系图像可被自由检索
    ·保护濒危语言
    ·搭建基础设施，将 500 多万磅未售库存从垃圾填埋场转向再流通渠道
    ·…

    先说说入选者是什么背景。

    斯坦福、哈佛、MIT、耶鲁、普林斯顿、加州理工学院、宾大等等，顶尖名校占了多数，但入选者的来源地横跨五大洲，巴基斯坦、秘鲁、加纳、伊朗都在其中。

    其中，相当一部分人也并非出身优渥，比如作为家中第一代大学生 Fatimah Hussain，靠着每天花四五个小时搜罗奖学金信息，才凑够大学学费。

    OpenAI 把入选者分成了 Creators、Explorers 和 Advocates 三类，大致对应创业者、研究者和倡导者：

    比如 Icarus Robotics 两位创始人，一个研究月球车、一个专攻机械手，要给空间站造能干体力活的机器人，已拿到 610 万美元融资，2027 年落地国际空间站。

    相亲产品 Known 的创始人 Celeste 是家里九个孩子的老幺，用 AI 全程撮合，旧金山测试期间近 2000 次配对中有 70% 走到了真实约会，远高于行业均值，她想把私人媒人变成人人用得起的服务。

    此外，Zeyneb Kaya 用 AI 完成了濒危方言 Romeyka 的第一份结构性语言学记录；Nolan Koblischke 训练出可以用自然语言检索 1 亿张星系图像的系统。Kyle Scenna 在 Intuit 实习时用 GPT-4 把税务术语翻译成普通人能懂的语言，项目演示到了 CTO 面前，顺带拿了一项专利。

    看完入选者的故事，很难不让人感慨 AI 的能量之大。放在过去，从想法到实践的中间隔着十万八千里，灵感也常常在漫长的折腾中「中道崩殂」。

    但现在，只要你会用人话提问，就能调动 AI 来为你打工。正如入选者 Kyle Scenna 所说，「从没想过发现一个问题和做出真正能用的东西之间，可以离得这么近。」

    当然，这份名单大概率也存在幸存者偏差。而且 OpenAI 精筛出这些大学生的故事，本质上也只是在挑选「人形广告牌」。

    抛却包装滤镜，这份榜单仍然抛出了一个值得认真对待的问题：当执行的门槛越来越低，真正稀缺的东西是什么？

    也许只是一个想解决问题的念头，以及把它彻底解决的决心那么简单。

    @inside1024

  12. AI探索指南

    今天 GitHub 被 Agent 千军万马来相见彻底惊呆了了🚀

    今天 GitHub 被 Agent 千军万马来相见彻底惊呆了了🚀
    5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！
    1.
    openai/openai-agents-python
    OpenAI 官方轻量级多代理工作流框架，零样板代码实现多个 AI 代理无缝协作与任务编排，彻底解决传统多代理系统搭建繁琐、调试爆炸、难以落地的核心痛点。
    🔗 直达 https://github.com/openai/openai-agents-python
    程序员以前手动拼多代理，代码写到崩溃还互相打架结果全盘皆输？OpenAI 这次直接扔出官方乐高军团，3452星暴增，卷王看完眼泪直流“亲爹出手了，我终于不用一个人当全栈保姆指挥AI了”！
    🟢
    2.
    google/adk-python
    Google 开源代码优先 Python AI 代理工具包，内置完整构建、评估、部署流水线，让复杂代理从原型秒变生产级，解决“代理好建不好用、上线像赌博”的行业老大难。
    🔗 直达 https://github.com/google/adk-python
    以前AI代理写完 demo 就卡死没法测没法上线？Google ADK 直接给你全套军火库+安全评估，2184星狂飙，程序员吐槽“ Google 把 AI代理从玩具升级成核武器，我一个人就能量产企业级 AI员工”！
    🟢🟢
    3.
    lsdefine/GenericAgent
    自进化 Agent，从3.3K行种子代码自动生长技能树，实现全系统控制且token消耗仅1/6，真正从“工具”进化成“自主战士”。
    🔗 直达 https://github.com/lsdefine/GenericAgent
    传统 Agent一碰复杂任务就跪；这个直接野外自进化成全能怪，883星暴增，程序员感慨“AI 开始自己卷自己了，我只需要扔个种子”！
    🟢🟢🟢
    4.
    EvoMap/evolver
    GEP 驱动的 AI Agent 自进化引擎，通过基因进化协议让代理自动迭代能力，打造永不衰老的智能体。
    🔗 直达 https://github.com/EvoMap/evolver
    想让 Agent 永不过时？Evolver 直接给它装“基因引擎”自己迭代升级，866星狂冲，程序员笑喷“终于不用手动喂prompt当保姆了”！
    🟢🟢🟢🟢
    5.
    msitarzewski/agency-agents
    Agency Agents 完整AI代理人格军团，9大部门 61个专业 AI 代理，协作完成复杂企业级任务，瞬间把你一个人变成一家AI公司。
    🔗 直达 https://github.com/msitarzewski/agency-agents
    一个人扛整个项目？现在直接召唤61个AI“员工”分部门开会、干活、汇报，agency-agents让AI军团实战落地，3124星暴增，程序员直呼“硅谷老板们快失业，我在家就能开AI帝国”！
    ⚠️⚠️
    总结
    从 OpenAI 官方多代理框架武装，到Google ADK 代码优先代理军火库强化，再到 Generic/Evolver 的自进化单兵引擎，最后 agency-agents 的 61人实战帝国，Agent军团已全面完成“官方背书→全栈武装→自主觉醒→公司级落地”。程序员一个人指挥AI千军万马，彻底统治开发战场 🚀🔥

    AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息

  13. AI探索指南

    纯杂谈

    纯杂谈
    ai聊天情感陪伴：幽光
    通过聊天或送礼物提升好感，由于我存的礼品和星火币有了一定积累就直接送出去了
    可惜我推在游戏里当不了输出位，只能出现在同人圈要么是ai创崽
    本来仇的人设和塑造，足以让男女玩家喜爱的，却毁在某些编剧和策划整这么一出
    现在看来男角色存在的意义，也就止步于同人圈和二创、ai这几领域
    令人唏嘘。我推刚好圆梦

  14. AI探索指南

    平时出去演讲分享，最烦的就是写 PPT 了

    平时出去演讲分享，最烦的就是写 PPT 了
    虽然现在 HTML PPT 也很流行，但要做逐字修改还是不方便，毕竟分享的时候还是很严肃的，要确定每个字都是自己想说的

    刚好今天看到藏师傅说的 Markdown as Database 的理念，我也非常认同
    HTML 好看难改。Markdown 好改难看。
    那能不能把 HTML 和 MD 结合起来，修改 MD，让 HTML 渲染 MD？

    于是我晚上就上手试了一下，竟然真的可以。
    .md 文件是内容层，HTML 模板是视图层。改内容的时候只改 Markdown，完全不碰 HTML。

    一份 Markdown，多种渲染形态：幻灯片、博客、简历、产品页……未来各种模板都可以消费同一份文件。

    这个功能已经内置到 ColaMD 的 1.5 版本里啦，虽然只有我平时最喜欢用的那个 PPT 模板，但是既然有一个了，就可以加无限个，开源软件，你让 AI 自己加模板就行

    欢迎大家体验哈，走过路过给个 Star 哈

    https://github.com/marswaveai/ColaMD