AI探索指南

  1. 铂莱娱乐 8年老品牌 广告费每月投入高达500万U,全网担保上押1300万U,送“野鸡黑台”一句话,勿伤玩家利益,勿毁博彩信誉

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  2. 软件工程应该没有说不要轻易重构,重点是告诉你科学的重构,告诉你重构之前要写好测试

    软件工程应该没有说不要轻易重构,重点是告诉你科学的重构,告诉你重构之前要写好测试。
    AI 确实让重构更容易成本更低,但是做事的方式没变,不要盲目重构,先写好测试,哪怕是 AI 写。
    AI 真正擅长的是验证出错后的反复自我纠错,所以良好的测试覆盖对 AI 尤其重要。

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  3. 老品牌,值得信赖、相信品牌的力量

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    老品牌,值得信赖、相信品牌的力量

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  4. 中秋国庆 · 双节盛典正式开启

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  5. 以前做一条电影级产品视频,分镜、动效、音效、剪辑全得自己折腾

    以前做一条电影级产品视频,分镜、动效、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。
    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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  6. 《史记》最难读的地方,有人直接用 AI 做成“导航地图”了

    《史记》最难读的地方,有人直接用 AI 做成“导航地图”了。
    这个项目把《史记》约 57.7 万字拆成了一张可搜索、可点击的知识图谱:1.4 万+实体、3200+历史事件、7000+事件关系、130 条时间线、2 万+ Wiki 页面。
    最有意思的是「史记地铁图」——每篇像一条地铁线路,事件就是站点。点开一个人物,可以顺着人物 → 事件 → 地点 → 时间 → 原文一路挖下去。
    以前读《史记》经常人物串了、时间乱了,现在直接看关系网。
    历史爱好者很容易低估这个项目,它可能比单纯从头读《史记》更容易让你建立全局感。
    在线版:https://shiji.memify.wiki/
    GitHub:https://github.com/baojie/shiji-kb

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  7. 新用户注册送🧧 每人只限领取1次!!

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  8. 稳定跑了 Claude Code Cli 好几个月了,分享一下现在的方案

    稳定跑了 Claude Code Cli 好几个月了,分享一下现在的方案。
    注意,这个方案仅限使用cli,其他桌面版,网页版,手机版,我的建议是都不用,我都没在用。原因是:我很难确保自己ip不切换,比如忘记开vpn,或者开错了节点等等,这样导致不稳定的ip连入,本身就有风险,最好的方式就是先在电脑上屏蔽这些风险。
    所以我的思路是,先在本机把 anthropic 相关的域名全部封死,这台电脑上任何东西想直连 anthropic 都连不上,直接报错。桌面版、网页版在这台电脑上也就一起打不开了,正好本来就不用。
    然后在付款国家搞一台纯净ip的机器,开个ssh,本机通过ssh建立一个代理,cc 的请求全从这个代理出去,出口永远是这台机器的ip。域名是在那台机器上解析的,所以本机封掉的那些域名对它没影响。这个代理我让它自己断线重连,后台每分钟自检一次,开机自启,换个wifi或者合盖睡一晚都不用管。
    最后本机的 cli 永远只用一个固定的命令启动,我叫它 kcc,它在拉起 cc 之前做这么几件事:设置好代理;本机和公司内网的地址不走代理,不然内网服务全连不上;语言设成英文,时区设成付款国家,跟出口ip对得上,别让各种信号自相矛盾;再把自动打开浏览器关掉,登录链接不让它自己弹。
    也就是说只要是 kcc 起的 cc,就一定走这个代理,万一哪里漏了没走,就撞上前面封死的墙,宁可报错,也不会用本地ip裸连出去。。
    另外周末两天不用很容易掉登录,可以挂个定时任务保活一下,减少重新登录的次数。真需要重新授权时,先在浏览器里配置好同一个代理,再打开链接进网页授权。网页版就只做这一个事情,登录完、授权完就关掉。
    现在这套方案稳定使用了5个月了,感觉还是很靠谱的。
    @aigc1024

  9. 拖几块积木,就能让屏幕里的小猫向前走、冒出一句台词

    拖几块积木,就能让屏幕里的小猫向前走、冒出一句台词。Scratch 把“程序怎样指挥角色”,变成了你能亲手拼出来的东西。它像一个做动画、故事和小游戏的积木工作台:把代表不同指令的彩色积木拖过来、接起来,就能安排角色的行动,不用先记代码语法。
    看到别人做的小游戏,你可以打开它的“内部”,看看角色到底怎么动。Scratch 的社区作品支持查看代码和改编,让你从一个能运行的例子开始学。
    三个值得你动手试的地方
    1️⃣ 拼完就能运行:打开编辑器,把“当绿旗被点击”“移动10步”和说“你好!”的积木依次接好,再点绿旗,小猫就会移动并显示对气泡。把10改成100再运行,你就能比较数字变化怎样影响动作。
    2️⃣ 角色、背景、声音都有现成素材:从素材库挑一个角色、换一张背景,再配上声音,就能围绕同一段程序编出不同的故事,省去从零准备素材的工夫。
    3️⃣ 别人的作品也能打开研究:遇到喜欢的社区项目,点 See Inside 查看积木,再用 Remix 改编成自己的版本。先换角色、改台词,观察结果怎样变化;分享改编作品时,记得注明原作者。
    如果你是代码初学者,可以很简单不的枯燥上手。如果你是家长,可以陪孩子做一段角色自我介绍;如果你是老师,可以让学生把课文片段改成动画,练习安排事件顺序。
    先从一个小动作开始:打开 https://scratch.mit.edu/ 编辑器,让小猫按你的指令走一步。

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  10. 大部分人看个人Agent,都看错了地方

    大部分人看个人Agent,都看错了地方
    Meta的Muse火了之后,我看到最多的一个评价是这不就是大众版的龙虾吗?Muse能干的OpenClaw也能干,无非是把门槛降低到了普通人也能用上。
    这个判断错得离谱,它错在把个人Agent当成一个工具来看。
    你拿它跟OpenClaw比,实际上比的是功能列表,比的是它能打开多少个应用,能完成多少个任务。这就像是拿微信跟短信比,然后说不就是能免费发消息吗?无非是字数多一点,能发些表情。
    功能层面看确实如此,但微信的价值从来不在“发消息”这件事上,你所有的社会关系都沉淀在里面,你的数字身份和它深度绑定,你很难换掉它。而现在除了用来接收验证码和快递信息,谁还会主动打开短信呢?
    个人Agent也一样,它真正的价值不在于能替你做什么,而在替你做的过程中积累了什么。
    诚然,OpenClaw也有记忆,它写在你本地的Markdown文件里,可以用任何文本编辑器打开、阅读、修改和删除。但它记住你是为了更好地执行你交给它的下一个任务,这种记忆天然是工具性的。
    个人Agent记住你是为了理解你这个人,你每一次在它面前暴露的偏好、犹豫、决策路径都在帮它构建一个比你自己更了解你的模型,而这个模型的价值远不止于帮你干活。
    你想想推荐引擎是怎么工作的?刚用的抖音时可能推给你的内容还十分普通,刷了一周之后你会觉得它开始渐渐懂你了。高频使用一个月后,它也许比你更清楚你会在什么时间、什么情绪、什么场景下对什么样的内容感兴趣,这个理解是从你每一次滑动、停留和划走中积累起来的。
    个人Agent正在做同样的事,你今天让它帮你订酒店,它就能知道你对位置的偏好。你明天让它帮你比价,它就了解了你对价格的敏感度。你后天让它帮你退一个东西,它就会知道你讨厌什么。这些信息日积月累,最终会构成一个比你自己更了解你的模型。
    过去的推荐引擎各自为政,可能在淘宝眼里你是一个爱比价的人,在抖音眼里你是一个爱看搞笑视频的人,在微信眼里你是一个喜欢八卦的人。但这些不同场景下的“你”只是你的碎片,平台只能“看到”你的行为,但猜不准背后的意图,这就是为什么你总会觉得一些推荐突兀且打扰。
    个人Agent要做的,就是把这些碎片拼起来。它接入你的邮箱、日历、社交账号、支付账户,根本上是想从你的全部数字生活中构建出你的完整画像。这个画像的精度,远超任何单一平台的推荐引擎。
    当这个画像足够精确的时候,它就不需要猜你想要什么了。当你还在犹豫要不要买那件外套时,它已经帮你找到了三个更便宜的同款。当你还在想周末去哪,它已经帮你选好了你大概率会喜欢的餐厅。当你还在考虑要不要换工作时,它已经帮你整理好了几个匹配的岗位信息。
    相比一个替你操作电脑和手机的工具,它更像一个持续学习和理解你的模型,你的每一次使用和交互都在帮它离你更近一步。就像每个人的首页推荐都大相径庭,每个人对个人Agent的用法和理解也是千人千面的。
    你在媒体上看到的帮你省钱、替你打杂、代你记事的案例通常只是为了方便传播的叙事,一个让你愿意把账户权限交出去的理由,然而我更在意的是它是否能够拓展我个人能力的边界、发掘我不曾在意的天赋、找到我思维的盲点、发现我潜在的需求,因为比亮眼结果更重要的是习惯。
    比如当你做完一个烘焙项目后,它会问你要不要试试别的食谱。你让它帮忙安排一次家庭旅行,它会问你要不要顺便把沿途的餐厅也订了。你让它总结一篇论文,它还问你要不要继续扩写成一份报告。当你成功跑完了半马,它接着问你要不要挑战一下全马。
    这些提议看起来是在帮你发现更多用途,同时也在悄悄定义你的需求、塑造你的习惯。
    这才是Meta真正在赌的东西,也是它为什么敢免费给你用、给每个用户配备一台固定云主机的原因。除了安全和隐私的顾虑,它更在意的是你在使用过程中所沉淀下来的那些习惯、信任和偏好。
    因为一旦你习惯了它比你还更懂自己,你就再也离不开了。
    @aigc1024

  11. 今天读到一篇有趣的文章《算法时代如何培养审美》

    今天读到一篇有趣的文章《算法时代如何培养审美》
    “我们应该更多地谈论自己喜欢的东西,一起体验它们,认真整理出各自喜欢和不喜欢的东西。不是为了微调算法,而是为了让彼此都获得满足。
    有意识地积累一份收藏,并仔细想想自己最欣赏某位创作者或某种文化的哪些地方,这意味着成为一位鉴赏者。
    「鉴赏家」听起来有些矫饰,但任何东西都可以成为我们的鉴赏对象:真人秀节目、噪音音乐、苹果派食谱。
    算法信息流让我们随时都能浏览大量内容,获得了便利;代价则是失去了鉴赏力,而鉴赏需要深度和主动投入。归根结底,鉴赏是一种深切的欣赏,既欣赏艺术家完成的作品,也欣赏自己品味所能抵达的地方。
    推荐系统把这种交流抽象化了。算法汇总我们的整体行为,再把数据处理、平均,最后吐出一套套消费模板,强加给其他人。它打着加快速度的旗号,实际却阻碍了文化自然生长的过程,转而优先推崇扁平与雷同,也就是最容易在数字平台网络中传播的审美。
    我们应该更多地谈论自己喜欢的东西,一起体验它们,认真整理出各自喜欢和不喜欢的东西。不是为了微调算法,而是为了让彼此都获得满足。互联网总把「策选」这个词挂在嘴边,但我们真正需要的是更多策选,也就是培养并运用个人品味。”
    @aigc1024

  12. 零动画基础,复刻大厂产品发布级别的动效视频!

    零动画基础,复刻大厂产品发布级别的动效视频!
    Pexo这次的效果再次惊艳到我!!
    这次挑战用 为我的概念产品“Yole Agent”做一个纯动效视频!
    即便我对动画动效完全不懂,但Pexo的“Mark to Fix”,竟给我改出远超预期的效果!!
    我给的初始指令很简单:
    一段参考视频+产品概念介绍:参考这个视频风格,为Yole Agent做一个视频,它的介绍如下:xxxxx。
    然后
    Pexo自己规划视觉,自己调整节奏,拿不准的地方我来确定,最后给了我成片!
    经过小轮的修改,几乎已经达到我预期的效果!
    当然和专业设计师手搓的视频,还是有差距,少了点古法人工特有的精致,
    但这个效果和质量,完全可以做信息流投放了!!
    我最想分享的其实不是成片,而是下面那个对比!!
    特别直观!特别惊艳!
    一定要去试一下,会颠覆你用AI做视频的体验。
    同一段动画,只提了一句修改意见,前后差距犹如云泥!!
    第一轮出来的成片,结尾部分是几根细线扭动着变形,显得有点单薄。
    这个时候,就需要用到 Mark to Fix 了!!
    操作很直观:停在想改的画面,标出位置,写下怎么改,就像给文档批注一样简单。
    我用 Mark to Fix 标出这一段,只提了一句修改要求:这个地方变形不美观,用线束归拢的形式变成logo形状,再平滑过渡。
    我都不知道我描述的准不准确,就这么自以为是的一句。
    Pexo就完全理解到我的意图,在正式修改前,还生成了视觉图,来确保它的理解和我的需求已经对齐!
    改完之后,成束的彩色细线铺开、交错,再收拢成 Y 形 Logo。
    整个过渡的层次、饱满度和视觉冲击力,一下就出来了!
    最后强调一下,如果要想用AI快速的做出你想要的视频,一定要给视觉参考!
    可以直接去试用Pexo:https://pexo.ai/

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