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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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到目前为止，这是我给所有想用好 AI 的人最重要的建议：
1. 给 Anthropic 付一点钱
2. 下载并打开 Claude Code
3. 按 Shift-Tab，直到出现”plan mode on”
4. 打开手机语音备忘录，把你想做的事全部说出来。觉得说完了？继续说，至少录 10 分钟，越长越好
5. 把语音发到电脑，用飞书妙记转录成文字
6. 在 Claude Code 里输入：「我从来没用过你，但我说了一些事情，粘贴在下面。请读完后问我问，帮我搞清楚怎么用你做出一些厉害的事。一直问，直到我说结束为止」
7. 粘贴转录文字，回车然后就把主动权交给 Claude。如果这个方法有效，欢迎来找我说说。
如果这听起来很奇怪，就把这段直接丢给你在用的任何 AI，然后说：「有人让我把这个发给你，我想试试，但不知道怎么开始，你帮我。」
好奇心和坚持，比什么都重要（来源于Matt Stockton）
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刚才才发现，我的 PPT Skills 已经马上要突破 10,000 Star 了，就差20个，今天应该就能突破。
我现在提前开香槟了！
这是我 vibe coding 以来第一个突破 10,000 Star 的项目。
在市面上已经有如此多 PPT 生成 Skills 的情况下，它依然仅用了 25 天（不到一个月）就完成了这个突破，比很多大厂知名项目突破 10,000 Star 的速度都要快得多。
在制作这个 PPT Skills 的过程中，我做了非常多的工作来确保它在任何模型、任何 Agent 下都能有非常不错的效果。
这说明即使在竞争非常激烈的环境下，质量和体验依然是第一要素，也是决定性因素。
也感谢最近使用这个 PPT Skills 并帮我提出建议，以及进行各种推广的朋友们，非常感谢！
如果需要一个还不错的 PPT Skills 生成的话，可以试试：github.com/op7418/guizang-ppt-skill
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现在很多具身团队的路径其实已经很固定了——
大部分是硬件出身，先把自研硬件跑通；然后搭一套采集、训练、部署的管线；再拿开源模型去猛戳场景、戳数据、戳任务；做出一个能看的demo；再接一些简单的科研订单或演示性交付；最后把主线慢慢转向融资。
最近在刷脂，规律了饮食和训练，今天练腿练的头晕想吐。但回来的路上又想到，健身其实算是通过坚持和努力就能很直接的拿到结果的事情了。
你说学习，可能再努力，也打不过天赋怪。工作，你再努力，也拼不过关系户。炒股炒币，再努力再坚持依旧可能亏的死去活来。
但健身确实往往只要坚持住，就能拿到很直接的结果（身材管理）。
同理发散的去想，水电工，泥瓦匠，管道维修等等这些看似不体面，但依赖自身经验（长期坚持实践）的工种，其实薪资不低，尤其是发达国家，且不用担心被AI取代。反而在AI加速的现代社会里，是大量的困在信息茧房里的体面人，活的很焦虑，很惶惶不可终日，因为这世界大部分工作的性质，就是谁来都可以，年轻便宜就好。
最近抖音刷到一个叫大宇的，从0开始单排跑到澳大利亚去送外卖了，真从头开始，英语也不流畅，抖音记录的还蛮详细的。真的越来越觉得，在Ai时代里，能仔细想清楚自己想干嘛，能干嘛，适合干嘛，远比使用Ai的技能重要多了。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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但健身确实往往只要坚持住，就能拿到很直接的结果（身材管理）。
同理发散的去想，水电工，泥瓦匠，管道维修等等这些看似不体面，但依赖自身经验（长期坚持实践）的工种，其实薪资不低，尤其是发达国家，且不用担心被AI取代。反而在AI加速的现代社会里，是大量的困在信息茧房里的体面人，活的很焦虑，很惶惶不可终日，因为这世界大部分工作的性质，就是谁来都可以，年轻便宜就好。
最近抖音刷到一个叫大宇的，从0开始单排跑到澳大利亚去送外卖了，真从头开始，英语也不流畅，抖音记录的还蛮详细的。真的越来越觉得，在Ai时代里，能仔细想清楚自己想干嘛，能干嘛，适合干嘛，远比使用Ai的技能重要多了。
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刘小排说 AI 唯一正确的用法就是：泼冷水
很多人对自己有一种谜之自信，从来不能反思自己，但 AI 又喜欢顺着人说话，给人提供情绪价值，两个人很容易就陷入思考的信息茧房了
所以正确的用法就是让 AI 当魔鬼代言人，让它给自己猛猛地泼冷水
直面真相，才能正确思考
我让 Cola 直接把冷水蒸馏成 skill 了
免费开源，欢迎发给你的 Agent 让它安装使用
https://github.com/orange2ai/devils-advocate-skill
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玩了这么多年《宝可梦 GO》，原来我们都在给 AI 当无薪实习生？🤡
Niantic 最近公布了一个超狂的数据：从 2016 年到现在，玩家为了抓宝、做任务拍的 AR 扫描照片，已经超过 300 亿张。
重点来了👇
他们用这 300 亿张人行道、街角、建筑物的真实照片，偷偷训练出了一个超强的“视觉定位系统 (VPS)”。
现在这套系统被直接装在 Coco Robotics 的外卖机器人身上。
以前机器人在高楼大厦的“城市峡谷”里 GPS 常常宕机，现在靠着我们建起来的 AI 地图，居然能做到“厘米级”精准导航，送披萨完全不迷路。🍕🤖
🇺🇸国外网友的反应快把我笑死：
🗣“我觉得感情被欺骗了（I feel used）”
🗣“我们以为在抓宝可梦，其实是 Niantic 在抓全世界的街景”
🗣“当了 8 年无薪 AI 训练员，请问简历可以加这个吗？”
当年为了抓神兽，默默帮机器人铺了多少路？😂
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当年为了抓神兽，默默帮机器人铺了多少路？😂
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一年前的今天，是个特别的日子。
那天我们发布了第一款产品 ListenHub。
在今天看来，ListenHub 是个小而美的产品。
这款产品虽小，对我们而言意义却很大。
那是这个成立半年的小团队第一次发布产品，把自己推到真实的世界。
后来，做 AI 播客的人越来越少了，竞品一个个地销声匿迹，国内的，海外的。
好像只有 ListenHub 获得健康活得久，还在为用户提供稳定的服务，还在为我们提供稳定的现金流。
一年后，我们的 ColaOS 即将发布 1.0 正式版，其实里面的多媒体服务也都是直接调用了 ListenHub，合而为一了。
这一年，从 ListenHub 到 ColaOS，我们的技术变得更好，产品变得更好，收入变得更好。
这一年，团队对创业的认知，对组织的认知，都发生了天翻地覆的进化。
饭是一口一口吃的，路是一步一步走的。
若没有过去，就没有现在，更没有未来。
感谢你，ListenHub。
那天我们发布了第一款产品 ListenHub。
在今天看来，ListenHub 是个小而美的产品。
这款产品虽小，对我们而言意义却很大。
那是这个成立半年的小团队第一次发布产品，把自己推到真实的世界。
后来，做 AI 播客的人越来越少了，竞品一个个地销声匿迹，国内的，海外的。
好像只有 ListenHub 获得健康活得久，还在为用户提供稳定的服务，还在为我们提供稳定的现金流。
一年后，我们的 ColaOS 即将发布 1.0 正式版，其实里面的多媒体服务也都是直接调用了 ListenHub，合而为一了。
这一年，从 ListenHub 到 ColaOS，我们的技术变得更好，产品变得更好，收入变得更好。
这一年，团队对创业的认知，对组织的认知，都发生了天翻地覆的进化。
饭是一口一口吃的，路是一步一步走的。
若没有过去，就没有现在，更没有未来。
感谢你，ListenHub。
其次是数据飞轮失效，抖音越多人用，推荐越准。推荐越准，用户越离不开。但豆包面临的问题是绝大多数用户只是简单聊天或直接点预设问题，很少主动反馈，模型难以从这种低质量的互动中学习迭代。更糟糕的是，当用户提出复杂任务（如长文档处理、数据分析）时，要是模型能力不够，产品体验就会崩塌。而“笨”这个标签，正在侵蚀豆包好不容易建立起来的用户心智。
这意味着，字节在移动互联网时代赖以成功的“数据飞轮”逻辑，在AI产品上似乎玩不转了。当用户规模不再自动带来模型能力的提升，反而可能因为非核心用户的涌入稀释了有效反馈信号，这会让产品优化更难。
三、拐点已至：入口神话破灭
豆包遭遇的根本性挑战，是AI行业的底层叙事正在发生转移。过去两年，行业普遍相信聊天机器人将成为超级入口，就像微信之于移动互联网。但现实是，豆包的单用户日均使用时长始终在十分钟左右徘徊，远不及抖音曾经的增速。
更大的冲击来自技术路线的转向，今年以来最激动人心的突破并非来自ChatGPT式的对话机器人，而是Anthropic的编程智能体。它们能自主写代码、操作电脑、完成复杂任务，这种“能干活”的AI正在打开比“能聊天”广阔得多的市场。企业愿意为能提效的工具付费，却未必乐意为一个陪聊助手买单。
豆包的目前尴尬在于它用字节方法论成功做到了用户规模第一，但当用户真正需要它完成复杂任务时却还不够聪明。而聪明这件事，不仅要靠产品细节、工程补丁和用户洞察，还需要底层模型的根本突破，而字节目前在这条战线上还算不上领先。
四、另一种可能
当然，以上描述的所有困境都建立在同一个隐含假设上：豆包是一个超级应用，一个需要用户主动打开、深度使用并可能为之付费的聊天机器人。但如果它从未打算成为“AI时代的微信”，而是瞄准“AI时代的操作系统”，那么评价它的标准就完全不同了。
操作系统不需要每个用户每天使用数小时，它只需要被“预装”在尽可能多的设备上，比如手机、平板、汽车、智能音箱、甚至眼镜等新的智能硬件上。用户不主动打开没关系，只要在需要时能被唤醒，比如语音助手、快捷指令、通知栏卡片。用户规模不再是成本负担，也是吸引开发者入驻的土壤。
每当用户授权豆包执行一个任务（如订餐、设闹钟、查天气），系统可以自动记录结果和用户满意度。这些行为数据，将比“你吃了没”更有训练价值。如果第三方应用能接入豆包的技能接口，开发者的调试数据、调用成功率、报错日志都会成为模型持续迭代的燃料。
聊天机器人的停留时长天然有限，但如果能嵌入手机底层、成为所有应用的统一交互界面，用户就不再需要“打开豆包”这个动作。他们只需在任何一个界面说“嘿豆包，帮我……”，入口就从单一图标变成了环绕式服务，使用频次和场景丰富度会指数级上升。
此外，操作系统可以收授权费（向设备厂商收取预装费）、能力调用费（向第三方应用按次数收费）或是增值服务费（用户购买高阶技能），这将比纯粹的广告或会员订阅更适合AI产品的成本结构。
当然，这条路线也充满挑战。比如端侧模型如何兼顾体积、功耗和速度？第三方开发者凭什么愿意接入豆包？字节能否建立起一个更活跃的技能市场？这些问题没有现成答案。
五、被误读的豆包手机
此前字节曾与中兴合作推出豆包手机，市场反应较为平淡，似乎很快就被遗忘。外界普遍认为这是一次失败的硬件跨界，但如果我们把这件事放在AI OS的战略意图下看，就会得出完全不同的结论。
字节可能从未想过靠卖手机赚钱，豆包手机真正的目的是用来验证AI OS能否在真实设备上跑通。它要测试的是豆包能否作为系统级助手接管用户的语音唤醒、应用跳转、跨应用任务，能否在有限的端侧算力下完成常见操作，能否与第三方应用建立初步的意图分发机制。
尽管豆包手机的生命周期很短，销量也不大，但它产出了字节最需要的东西：真实设备上的AI OS运行数据、功耗测试结果、用户对系统级助手的接受度以及一套可复用的端云协同部署方案。
所以，豆包手机的使命更像是一个侦察兵，它告诉字节AI OS可行，但需要更强的端侧芯片、更完善的开发者生态、以及更耐心的资本投入。
现在回过头看，豆包App的大规模投放和DAU的快速破亿也许并非盲目追求日活，而是在为AI OS培育用户习惯。让数亿人先学会“和豆包聊天”，当用户习惯了豆包的声音、交互、人格后，未来再推出预装豆包OS的新设备时，迁移成本就几乎为零了。
所以也不难理解为什么OpenAI也会选择要做自己的AI手机，尽管它的底层架构和交互逻辑会和我们熟悉的智能手机完全不同，尽管很多人不解为什么要做一件如此重资产重投入的事情，但这正是一件从长期来看难而正确的事情。
也许最终的解法不止这一个，但这也是所有AI玩家正在求解的同一道题。
这意味着，字节在移动互联网时代赖以成功的“数据飞轮”逻辑，在AI产品上似乎玩不转了。当用户规模不再自动带来模型能力的提升，反而可能因为非核心用户的涌入稀释了有效反馈信号，这会让产品优化更难。
三、拐点已至：入口神话破灭
豆包遭遇的根本性挑战，是AI行业的底层叙事正在发生转移。过去两年，行业普遍相信聊天机器人将成为超级入口，就像微信之于移动互联网。但现实是，豆包的单用户日均使用时长始终在十分钟左右徘徊，远不及抖音曾经的增速。
更大的冲击来自技术路线的转向，今年以来最激动人心的突破并非来自ChatGPT式的对话机器人，而是Anthropic的编程智能体。它们能自主写代码、操作电脑、完成复杂任务，这种“能干活”的AI正在打开比“能聊天”广阔得多的市场。企业愿意为能提效的工具付费，却未必乐意为一个陪聊助手买单。
豆包的目前尴尬在于它用字节方法论成功做到了用户规模第一，但当用户真正需要它完成复杂任务时却还不够聪明。而聪明这件事，不仅要靠产品细节、工程补丁和用户洞察，还需要底层模型的根本突破，而字节目前在这条战线上还算不上领先。
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所以，豆包手机的使命更像是一个侦察兵，它告诉字节AI OS可行，但需要更强的端侧芯片、更完善的开发者生态、以及更耐心的资本投入。
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