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
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  1. AI探索指南

    调试了一个支持把任何人物（动漫、实拍、游戏）的图片一键转换成极简色块拼接、同时自适应补齐场景的海报skill，稳定性很高，支持任意生图模型，GPT-Image-2.5适配最佳

    调试了一个支持把任何人物（动漫、实拍、游戏）的图片一键转换成极简色块拼接、同时自适应补齐场景的海报skill，稳定性很高，支持任意生图模型，GPT-Image-2.5适配最佳。
    npx skills add lanxi-ai/flat-character-skill
    @aigc1024

  2. AI探索指南

    GPT 6.1 Sol 发布了，缓存降价 50%，但能力还是不够如 A\\

    GPT 6.1 Sol 发布了，缓存降价 50%，但能力还是不够如 A\\
    现在 OpenAI 的尴尬在于 sonnet 5.5 跑分都把 astra 超了
    而 6.1 Astra 竟然因为安全原因没放出来
    A\\ 稳稳站在赛道第一的位置，冲着后面的人喊：
    安全第一，跑慢一点
    第二名听了
    这很荒诞
    还点名批评 GLM 5.3 ：
    你跑太快了，你不够安全
    @aigc1024

  6. AI探索指南

    现在很多 AI 相关股票的估值，已经接近 “priced for perfection”

    现在很多 AI 相关股票的估值，已经接近 “priced for perfection”。市场几乎是在按照“一切都会完美发展”的情景进行定价。这类估值没有给任何意外，甚至只是“道路上的一点颠簸”留下多少容错空间。
    这也意味着未来即使 AI 产业继续高速增长，公司业绩也未必差，只要增长速度、利润率、资本回报率中任何一个指标稍微低于市场已经提前打满的预期，股价都可能出现非常剧烈的估值压缩。

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  8. AI探索指南

    OpenAI新版 Codex Security Cloud 会扫描整个 GitHub 仓库，持续检查每次新提交，主动找漏洞、复现问，甚至直接准备修复方案

    OpenAI新版 Codex Security Cloud 会扫描整个 GitHub 仓库，持续检查每次新提交，主动找漏洞、复现问，甚至直接准备修复方案。
    最关键的是你电脑关了，它还在继续干。AI 安全工程师开始真正上岗了。

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  10. AI探索指南

    我理解 Red 说的不只是"Agent 有台云电脑"，而是把 Agent 比作当年的个人电脑

    我理解 Red 说的不只是"Agent 有台云电脑"，而是把 Agent 比作当年的个人电脑。
    个人电脑是一次伟大的生产力跃迁。但刚出现的时候，它更像一件时髦又昂贵的玩具，没有人觉得自己真的需要一台。直到一些表格软件出现，个人电脑才开始在办公领域流行起来，第一次证明自己的生产价值。今天的办公 Agent 真的很像那个历史阶段。
    但真正把 PC 走进千家万户的，反而是多媒体、电子游戏、拨号上网，尤其是那些光盘里的音视频和电脑游戏、网络中的聊天室。当人们开始拿它来玩、来消费、来和别人待在一起，个人电脑的增长才真正爆发。
    这也是为什么我一直在关注 Agent 从“生产”走向“消费”的时刻。
    说起来，最近半年我也在关注 Agent 生成游戏的能力进展。每出一个新模型，我都会拿它生成小游戏试试。两个月前我在团队里做过一个分享，讲述为什么要关注 Agent 生成联机游戏：游戏太依赖 idea 了，目前 Agent 生成游戏非常空洞，但是联机游戏不一样，联机游戏可以和朋友们一起玩，趣味性更多是来自于玩家的互动，不那么依赖游戏内容。
    比起和朋友们玩游戏，更有趣的是一起做游戏。大家一起改一起玩，这个过程会非常上瘾。我在高中时做过游戏，那种上头的感觉到现在都还记得。我最近在思考我们的 Agent 产品时，虽然和游戏无关，但也把 “多人一起” 作为核心要素之一。
    我相信 Manus 团队内部应该也有类似的思考，也超级期待看到这个最强团队能带来哪些更有意思的想法。
    @aigc1024

  11. AI探索指南

    简直太强悍了！

    简直太强悍了！
    飞书＋豆包，绝对是自媒体内容生产的王炸组合！！
    多模态豆包+飞书多维表，可塑性真的超级强！
    在飞书里获得Codex一般的体验！！
    我原本以为，飞书里的豆包只是一个聊天助手。
    结果它直接在飞书里，帮我搭出了一套能持续“自我进化”的内容生产系统。
    自动寻找爆款、拆解内容、沉淀方法、追踪热点、生成图文和视频、管理排期、复盘数据……
    一整套流程，它可以自己跑起来。
    🔍 自动检索小红书、抖音等平台的热门内容
    📊 自动提取标、作者、互动数据并写入表格
    🧠 拆解文案、节奏与内容结构，沉淀为爆款方法库
    🔥 结合实时热点，自动筛选值得跟进的选
    ✍️ 调用已有方法论，批量生成图文或视频内容
    🎨 通过 Seedream、Seedance 完成图片和视频生成
    📅 统一管理内容修改、审核、排期与发布
    📈 定期复盘发布数据，把优质内容重新写入知识库
    最关键的是：我几乎没有手动搭建！
    我只是把确定好的流程告诉“书包”，它就直接帮我创建了选库、爆款案例库、方法论库、内容生产库和数据复盘库。
    整个工作台的使用方式也很简单。
    只需要告诉它：“帮我做几条关于某个方向的内容。”
    最后交付给我的，已经不是一份“创作建议”，而是可以直接发布的成品。
    比如小红书，它会一次性给出标、正文、配图（或视频）、标签、发布建议。
    我需要做的，只是确认内容，然后发布。
    如果接入不同的 Skill，还可以进一步控制文案风格、内容质量、视觉偏好和审核标准。
    内容发布以后，这套系统还会定期回收数据，分析点击、互动和转化表现。表现好的内容会被重新拆解，再次沉淀进案例库和方法库，继续影响下一轮创作。
    这样一来，整个工作台就形成了一个真正的内容闭环：
    发现爆款 → 拆解规律 → 沉淀方法 → 追踪热点 → 生成内容 → 发布管理 → 数据复盘 → 更新知识库
    用得越久，对你的账号、用户和内容偏好就越了解。
    豆包负责理解、生成和执行，
    飞书负责存储、管理、协作与复盘。
    这才是我理解的 AI 工作流：
    不需要每天从零开始写提示词，也不需要在好几个工具之间反复复制粘贴。
    你只需要给出目标。
    剩下的事情，它会按照流程一步一步做完。
    下面是我搭建这个工作台的思路！

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