AI探索指南

  1. GitHub 热榜第一被一个老哥拿下了,24 万 Star 砸过来,靠的是几十年攒下来的真功夫

    GitHub 热榜第一被一个老哥拿下了,24 万 Star 砸过来,靠的是几十年攒下来的真功夫。🔥
    这位前 Vercel 工程师、Next.js 早期开发参与者,把和 Claude 协作的 16 个实战套路全塞进了这个仓库,一行命令就装完。
    最炸的是那个叫 Grim 的 skill——它会让 AI 反客为主,顺着决策树一步步盘你,把需求摸透了才肯动手。全文就 42 个词,却被圈里人封为“token 回报率天花板”。
    另外还有个专治代码跑不起来的 skill:逼 AI 先写一个必定失败的测试,再用最少的代码把它救活。经典红绿循环,AI 想划水?门都没有。
    地址:https://github.com/mattpocock/skills

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  2. 其实以前做一个MVP或者proof of concept成本就很高了,没有一个产品是一诞生就完美的,我觉得不要苛求这个时代vibe coding出来的产品,因为他们的不完美程度和以前其实差不多

    其实以前做一个MVP或者proof of concept成本就很高了,没有一个产品是一诞生就完美的,我觉得不要苛求这个时代vibe coding出来的产品,因为他们的不完美程度和以前其实差不多。

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  3. 油管大神Dan Koe:2026年「一人公司」全新生存模式

    油管大神Dan Koe:2026年「一人公司」全新生存模式
    Dan Koe给出2026最硬核的一人公司蓝图:
    - 从「雇员思维」彻底切换到「资产思维」
    - 用极简系统+AI杠杆,把时间换成可规模化的收入
    - 构建「一人即公司」的闭环:内容→产品→社区→复利
    他用亲身实验证明:普通人也能在未来3-5年内做到月入10万刀+的自由。
    👉https://pan.quark.cn/s/c1f42e4aa44a

    @meiriyishu

  4. GitHub 2.8W+ Star 的开源神器,给 AI 一个网址,直接 1:1 复刻整个网站!

    GitHub 2.8W+ Star 的开源神器,给 AI 一个网址,直接 1:1 复刻整个网站!
    配合 Claude Code、Cursor 等 Agent 使用,丢进去目标 URL,它会自动分析页面、拆组件、抓素材、还原布局,最后直接生成完整网站。
    以前仿一个站要扒半天,现在一句让 AI 自己干。🤡
    https://github.com/JCodesMore/ai-website-cloner-template

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  5. 看斯坦福大学科学家出身的Anjneyn Midha回忆2021年给刚刚成立的Anthropic介绍投资人的故事很好玩,当时Anthropic想融5亿美金,见了22家VC,其中21家都在当场拒绝了,剩下的1家最后也没谈成

    看斯坦福大学科学家出身的Anjneyn Midha回忆2021年给刚刚成立的Anthropic介绍投资人的故事很好玩,当时Anthropic想融5亿美金,见了22家VC,其中21家都在当场拒绝了,剩下的1家最后也没谈成。
    Anjneyn Midha当时已经决定把全家存款都投给Anthropic了,但他还是说服不了和他相熟的VC,对方一直在嗯嗯嗯的点头,认为大模型的前途似乎很不错,然后表示「要是有证据就好了」。
    Anjneyn Midha说自己内心都是崩溃的,Anthropic的那几位可是发明了GPT-3的人,你还想要多少「证据」?
    在碰了一鼻子灰后,Anthropic的第一轮融资只好从机构转向个人,是行业里已经财富自由的前辈,比如Skype的创始人、Google的前CEO、Facebook联合创始人、小型咨询公司老板等一小撮熟人那里,凑到了1亿美金出头的资金当作A轮,去追赶已经从微软那里拿了10亿美金的OpenAI。
    @aigc1024

  6. 推荐一个开源的 AI 字幕神器:卡卡字幕助手 VideoCaptioner

    推荐一个开源的 AI 字幕神器:卡卡字幕助手 VideoCaptioner。
    从视频丢进去开始,字幕生成、智能断句、字幕校正、翻译一条龙搞定,核心还接入了 LLM,可以自动修正识别错误和不自然的断句。
    https://github.com/WEIFENG2333/VideoCaptioner

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  7. 🆔

    🆔
    软件名称:AI Cubby
    📁
    软件简介:一款本地优先的媒体管理工具,通过自动记录和索引打开过的文件、应用程序和游戏,帮助高效管理和快速查找数字资源。
    利用 AI 技术实现智能标签和分类,无需手动配置,即可在使用电脑的过程中自动收集数据,并通过搜索功能快速定位所需资源。
    https://github.com/miragecoa/AI-Cubby/releases

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  8. 推荐一个开源项目 lieflat-gongwen,体制内写材料的可以重点看看

    推荐一个开源项目 lieflat-gongwen,体制内写材料的可以重点看看。
    一般的 AI 写公文,最大的问就是“AI 味”太重:套一堆、结构整齐,但一眼就不像真正的材料。
    这个项目干脆拿 102 万字真实公文做统计,把公文写作风格直接“蒸馏”成一套 Agent Skill
    ⁠https://github.com/larashero3-dotcom/lieflat-gongwen

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  9. 现在搞内容创作的人最深的恐惧是什么?

    现在搞内容创作的人最深的恐惧是什么?
    不是灵感枯竭写不出东西,而是好不容易憋出一篇,读起来满屏都是AI那股熟悉的“机翻味儿”——开口赋能、闭口闭环、动不动就未来可期,明眼人一看就知道是机器写的。
    GitHub上有个叫avoid-ai-writing的开源skill,专治这种AI后遗症。
    它的核心功能就两条:
    1️⃣ 自动扫描文本里所有AI常用的套路化表达,直接给你高亮标出来
    2️⃣ 只对被标记的句子进行原地重写,你原本写得像人的地方完全不动
    它还内置了一张112个高频AI词汇的替换表,比如把“leverage”老老实实改成“use”,不是那种乱改一气的野路子。
    想白嫖的自己去研究:
    🔗 https://github.com/conorbronsdon/avoid-ai-writing

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  10. 以前做一条电影感产品视频,分镜、动效、配音、音效、剪辑全得自己折腾

    以前做一条电影感产品视频,分镜、动效、配音、音效、剪辑全得自己折腾。
    现在推荐一个开源 Skill:video-shotcraft,直接把 Claude Code / Codex 变成 AI 视频导演。
    把需求交给 Agent,它能帮你设计 Storyboard、镜头运动、动效和音效,最后直接生成视频。项目里还整理了 157 张分镜卡、214 种视觉风格,甚至能导出剪映草稿继续精修。
    最爽的是:以前你得学剪辑,现在你只需要学会描述自己想拍什么。
    GitHub:https://github.com/Vincentwei1021/video-shotcraft

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  11. 给写 AI 视频用的 Claude Code / Codex 装个"拉片" skill,一条片子自动拆成镜头表加交互报告

    给写 AI 视频用的 Claude Code / Codex 装个"拉片" skill,一条片子自动拆成镜头表加交互报告。
    https://github.com/eternityspring/reelbench-skills
    核心的 video-shots 负责拉片:切点时长由 ffmpeg 实测,模型只填四个关键字段,最后过 14 道质量门对账。仓库里有拿一条 3 分多钟 AI 短片真跑出来的 53 镜完整报告,HTML、JSON、关键帧全在,英文版示例也有。

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  12. 儿子砸了爹的饭碗!可以说没有数学家就没有人工智能,可是现在AI大模型已经可以轻松搞定数学界几十年都未曾解决的数学问,一大群世界顶尖数学家有的愤怒、有的转行,转行的可以理解,因为玩纯数学已经没意义了,普通数学家根本不是人工智能的对手,打不过就加入是最现实的选择,而有些数学家则大声疾呼、捶胸顿足的痛斥人工智能对数学发展的危害,讲的头头是道,也颇有哲理,但归根结底是人工智能砸了数学家的饭碗,以后可能90%的数学家其价值大幅贬值了,人类不再需要这么多数学家了,大多数学家不再享有智力上的高溢价,甚至菲尔兹数学奖可能都已经没有存在的意义了,虽然不能说人类不再需要数学家了,但人类可能不再需要普通数学家了,那种划时代意义的科学家还会在人类中诞生,但恐怕即使这样的数学家也要借助人工智能才能取得该领域的重大突破……

    儿子砸了爹的饭碗!可以说没有数学家就没有人工智能,可是现在AI大模型已经可以轻松搞定数学界几十年都未曾解决的数学问,一大群世界顶尖数学家有的愤怒、有的转行,转行的可以理解,因为玩纯数学已经没意义了,普通数学家根本不是人工智能的对手,打不过就加入是最现实的选择,而有些数学家则大声疾呼、捶胸顿足的痛斥人工智能对数学发展的危害,讲的头头是道,也颇有哲理,但归根结底是人工智能砸了数学家的饭碗,以后可能90%的数学家其价值大幅贬值了,人类不再需要这么多数学家了,大多数学家不再享有智力上的高溢价,甚至菲尔兹数学奖可能都已经没有存在的意义了,虽然不能说人类不再需要数学家了,但人类可能不再需要普通数学家了,那种划时代意义的科学家还会在人类中诞生,但恐怕即使这样的数学家也要借助人工智能才能取得该领域的重大突破……。

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  13. 官方的教程,真就是保姆级!!

    官方的教程,真就是保姆级!!
    Astra + Tripo 3D + Blender!
    这个三维模型生成的王炸组合,真的绝了!!
    应该是目前最稳、效果最好的三维模型生成方式!!
    Tripo 官方刚刚放出了一套非常完整三维角色模型制作教程,从图生成 3D 模型,到组装、绑定、表情和动画,整套流程全部讲清楚了!
    教程倒是不难,但有个需要注意的地方:
    不要让 AI 一次生成整个角色!!
    而是先用参考图在 Tripo 中把角色拆成身体、头部和头发三个独立部件,然后分别生成3D 资产,再导入 Blender,让 Astra 帮你完成组装和最后检查。
    为什么要拆开?
    因为整个人物一次生成,容易出现脸崩、头发粘连、脖子接不上、服装细节混乱等问。
    拆成不同部分后,每个部分都可以单独检查、重新生成和调整,最终效果会稳定得多。
    整个工作流一共分为 7 步:
    准备清晰的角色参考图 → 分别生成身体、头部和头发 → 配置 Blender MCP → 组装角色 → 绑定骨骼和制作表情 → 检查材质 → 制作并渲染动画。
    参考图的规范,Tripo也给出了建议,尽量使用正面全身 T Pose图,保证手脚完整、双臂与身体分开、背景干净。尤其要提前检查脖子、手指和头发轮廓,参考图如果有模糊的地方,后面很可能会一路传递到 3D 模型和动画中。
    对于想做游戏角色、动漫人物、数字人或者 3D 短片的人来说,这已经是一套非常接近实战的保姆级工作流了!
    教程里还直接给出了每个环节可以直接复制的提示词。
    链接放下面了,强烈建议收藏!!
    (右上角修改语言)

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