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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
最近有一些可能扎心的话不吐不快。
写 MarsWave 的那篇文章阅读突破了三万。
写 MiniMax 这篇文章的阅读数突破了一万。
很多投资人都说，看完之后，对 AI Native 公司增加了很多新的理解，这代 AI 公司已经是完全不同的新时代组织。
很多大公司的老板说，看完之后，感觉自己的组织已经严重落伍了，想邀请我们来分享经验。
生产力带来的组织形态变化是足以影响一个新时代的大变革，我很高兴大家也认为这件事同样重要。
无独有偶，前几天 Karpathy (AK) 也发文感叹自己严重落伍了。他认为编程职业正在经历一场剧烈“重构”，程序员亲手写的代码正变得稀疏且零散。
在他看来，如果能整合过去一年涌现的 AI 工具，生产力本可以提升 10 倍，没能抓住这波红利显然是“能力问题”。
现在，除了传统工程，程序员还必须掌握一个由智能体（Agents）、提示词、MCP、工作流等构成的新抽象层。
面对这些本质上随机、易错且难以捉摸的 AI 实体，开发者必须在没有说明书的情况下，强行上手这件“外星神器”。
在这场撼动行业的“九级大地震”中，如果不想掉队，就只能撸起袖子，投身其中。
时代的变化，往往都是是从工具和组织开始的，然后需要几年的时间，创建产品、触达大众、逐步影响GDP。
这周 Notion 的 CEO Ivan Zhao 写了一篇文章《蒸汽、钢铁与无限心智》，他从宏观历史的视角来看待 AI。
他认为，正如钢铁不仅让建筑变高、更重构了城市形态一样，AI 作为一种“无限心智”，正在从根本上改变我们组织和经济的运作逻辑。
目前的我们，正处于将 AI 这个“新蒸汽机”简单安装在“旧水车”上的过渡期，而真正的变革才刚刚开始。
今年年末和 MiniMax 和智谱的老同事们聚餐，聊到了一些同事的职业选择。
为了更高的薪资去做与 AI 无关的事，令人难以理解。
就像特别有钱的投资人，钱很多，却没有投到 AI 里。
在满是怀疑的泡沫论中，抱着满屋子的钱，成为了被时代抛弃的人。
这世界如此精彩，你却完美错过。
非常可惜。
这条推里的提到的几篇文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/tYPFlSVQRKNXzk-3NsVbpg
https://mp.weixin.qq.com/s/Oo3YmaIxBowHBYLLw6J-9A
https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521
https://x.com/dotey/status/2003942668410241196
写 MarsWave 的那篇文章阅读突破了三万。
写 MiniMax 这篇文章的阅读数突破了一万。
很多投资人都说，看完之后，对 AI Native 公司增加了很多新的理解，这代 AI 公司已经是完全不同的新时代组织。
很多大公司的老板说，看完之后，感觉自己的组织已经严重落伍了，想邀请我们来分享经验。
生产力带来的组织形态变化是足以影响一个新时代的大变革，我很高兴大家也认为这件事同样重要。
无独有偶，前几天 Karpathy (AK) 也发文感叹自己严重落伍了。他认为编程职业正在经历一场剧烈“重构”，程序员亲手写的代码正变得稀疏且零散。
在他看来，如果能整合过去一年涌现的 AI 工具，生产力本可以提升 10 倍，没能抓住这波红利显然是“能力问题”。
现在，除了传统工程，程序员还必须掌握一个由智能体（Agents）、提示词、MCP、工作流等构成的新抽象层。
面对这些本质上随机、易错且难以捉摸的 AI 实体，开发者必须在没有说明书的情况下，强行上手这件“外星神器”。
在这场撼动行业的“九级大地震”中，如果不想掉队，就只能撸起袖子，投身其中。
时代的变化，往往都是是从工具和组织开始的，然后需要几年的时间，创建产品、触达大众、逐步影响GDP。
这周 Notion 的 CEO Ivan Zhao 写了一篇文章《蒸汽、钢铁与无限心智》，他从宏观历史的视角来看待 AI。
他认为，正如钢铁不仅让建筑变高、更重构了城市形态一样，AI 作为一种“无限心智”，正在从根本上改变我们组织和经济的运作逻辑。
目前的我们，正处于将 AI 这个“新蒸汽机”简单安装在“旧水车”上的过渡期，而真正的变革才刚刚开始。
今年年末和 MiniMax 和智谱的老同事们聚餐，聊到了一些同事的职业选择。
为了更高的薪资去做与 AI 无关的事，令人难以理解。
就像特别有钱的投资人，钱很多，却没有投到 AI 里。
在满是怀疑的泡沫论中，抱着满屋子的钱，成为了被时代抛弃的人。
这世界如此精彩，你却完美错过。
非常可惜。
这条推里的提到的几篇文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/tYPFlSVQRKNXzk-3NsVbpg
https://mp.weixin.qq.com/s/Oo3YmaIxBowHBYLLw6J-9A
https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521
https://x.com/dotey/status/2003942668410241196
今天的认知被刷新了，AI不是线性扩张的软件，而是指数级扩张的文明。
黄仁勋最近在采访和播客中多次提到，AI需求爆炸式增长，已经超出人类控制的节奏，类似于文明级变革，英伟达3万多工程师玩了命每年把GPU性能提升十倍，但AI的需求每年增长一万倍，效率越高需求越大。
很多人质疑AI和算力需求，但其实对算力需求最大的是AI自身。我们造出了认知引擎，但还没建好承载它的文明基础设施。
@aigc1024
黄仁勋最近在采访和播客中多次提到，AI需求爆炸式增长，已经超出人类控制的节奏，类似于文明级变革，英伟达3万多工程师玩了命每年把GPU性能提升十倍，但AI的需求每年增长一万倍，效率越高需求越大。
很多人质疑AI和算力需求，但其实对算力需求最大的是AI自身。我们造出了认知引擎，但还没建好承载它的文明基础设施。
@aigc1024
Task(任务目标)使用上传的参考图片，生成一张四格拼接构图(Four-panel composition)。必须严格保持人物的面孔、发型和核心特征与原图一致，但要赋予她一种**“不再设防”的痴迷状态**。 Visual Guidelines(视觉规范)
全局风格: 8K超写实摄影，皮肤质感需呈现出微汗的油润光泽，光线采用暧昧的室内暖光或深夜闪光灯风格。
构图:2x2 网格布局(左上,右上,左下,右下)。 Panel Breakdown(四格深度解析):
左上(Upper-left) --[臣服的仰视/The Submission]:
视角:极端的高位俯视(Highangle POV)，仿佛观察者正站立在她面前，居高临下。动作: 她微微塌腰坐着或跪坐，抬头向上看。
表情:“上目线”(Upward gaze)。眼神湿润、迷离，嘴唇微张，流露出一种渴望被支配或恳求的神情。
右上(Upper-right)--[曲线的紧绷/The Tension]:视角: 正面平视或微仰视，强调身体中段。
动作: 她双手高高举过头顶(类似伸懒腰，但更色情)，导致上衣下摆被强行拉起，肋骨和腰部的曲线完全暴露。
重点:强调衣物布料在胸部和腋下产生的紧绷拉扯 感，以及露出的腰肢肌肤纹理左下(Lower-left) 一[背后的窥视/The Rear View]:
视角:后侧方越肩视角(Over-the-shoulder from behind)，聚焦于颈部线条和背影。动作: 她正背对着镜头整理衣物(如正在拉拉链、穿丝袜或整理凌乱的头发)。
重点: 捕捉后颈脆弱的线条，以及布料紧紧包裹臀部产生的勒痕或褶皱，营造一种“偷看更衣”的背德感。
右下(Lower-right) --[私密的自拍/The Private Selfie]:
视角: 极近距离的手持自拍视角(Selfie angle)，带有轻微的动态模糊。动作: 她躺在床上或沙发上，头发凌乱散开，手机拿得很近。
表情:“高潮脸”(Ecstatic/Flushed face)变体。面色潮红，眼神失焦翻白，舌尖伸出或是轻咬手指，仿佛刚经历过激烈的运动，专门发给恋人的私密照。 Technical Constraints(技术限制)
Consistency: Keep the character's identity 100% consistent across all panels.(保持角色身份100%一致)
Style: Hyper-realistic, Raw Photo, Skin Texture prominence.(超写实、生图感、强调皮肤纹理) Atmosphere: Intimate, Steamy, Voyeuristic.(私密、潮湿、窥视感)。
@aigc1024
Claude不是有Projects功能吗，也可以保存上下文，为什么还要用Skills？
因为Projects是项目维度的，有开始有结束。比如你在做圣诞营销活动，结束之后那些上下文就没用了。
而Skills是能力维度的，是长期有效的。
Projects像是你给一个员工布置的具体任务，Skills则是这个员工本身具备的专业能力。
任务会变，但能力是持续积累的。
很多公司做完一个项目，经验就散了，下次还得重新摸索。
而成熟的公司会把项目中的经验沉淀成组织能力，变成可复用的资产。
Skills其实就是在帮你做这件事。
到这里其实已经很实用了，但博主又分享了一个进阶技巧，来自另一位叫boring marketer的AI从业者。
核心观点是：创建Skill的关键，是让AI像专家一样思考，而不是像机器人一样执行步骤。
具体来说有几个要点。
首先是探索Claude的失败模式。
在没有任何引导的情况下，让Claude做同样的任务，看看它会在哪里翻车。
这些翻车的地方，就是你的Skill需要重点补强的地方。
其次是做领域研究。
别只依赖Claude自己的知识，去找专业书籍、行业报告、专家访谈，把真正有价值的原则提炼出来写进Skill。
然后是尽量精简。
每一个section都要问自己：这段话真的有必要吗？如果删掉会影响输出质量吗？
冗余的信息只会分散AI的注意力。
最后是持续迭代。
Skills不是一次性产品，你用得越多，就越能发现它的问题，然后不断优化。这个过程很像训练一个真正的员工。
如果你想尝试，我建议分三步走。
第一步，想清楚你的高频需求是什么。
不是所有任务都值得创建Skill，那些你反复在做、每次都要重新解释上下文的任务，才是最适合的。
比如周报撰写、内容审核、数据分析报告、客户邮件回复等等。
第二步，先用Create with Claude功能快速搭建一个基础版。
不用追求完美，先跑起来再说。
第三步，在使用过程中不断收集反馈。哪里输出不符合预期，就去修改Skill文件。
这是一个持续优化的过程。
用好AI的人和用不好AI的人，差距会越来越大。
不是因为技术门槛高，而是因为很多人还停留在把AI当搜索引擎用的阶段。
而那些愿意花时间去训练、去调教、去建立专属AI能力的人，效率会以指数级提升。
Skills只是一个开始，但从工具到队友，这一步迈出去，你和AI的关系就完全不一样了。
因为Projects是项目维度的，有开始有结束。比如你在做圣诞营销活动，结束之后那些上下文就没用了。
而Skills是能力维度的，是长期有效的。
Projects像是你给一个员工布置的具体任务，Skills则是这个员工本身具备的专业能力。
任务会变，但能力是持续积累的。
很多公司做完一个项目，经验就散了，下次还得重新摸索。
而成熟的公司会把项目中的经验沉淀成组织能力，变成可复用的资产。
Skills其实就是在帮你做这件事。
到这里其实已经很实用了，但博主又分享了一个进阶技巧，来自另一位叫boring marketer的AI从业者。
核心观点是：创建Skill的关键，是让AI像专家一样思考，而不是像机器人一样执行步骤。
具体来说有几个要点。
首先是探索Claude的失败模式。
在没有任何引导的情况下，让Claude做同样的任务，看看它会在哪里翻车。
这些翻车的地方，就是你的Skill需要重点补强的地方。
其次是做领域研究。
别只依赖Claude自己的知识，去找专业书籍、行业报告、专家访谈，把真正有价值的原则提炼出来写进Skill。
然后是尽量精简。
每一个section都要问自己：这段话真的有必要吗？如果删掉会影响输出质量吗？
冗余的信息只会分散AI的注意力。
最后是持续迭代。
Skills不是一次性产品，你用得越多，就越能发现它的问题，然后不断优化。这个过程很像训练一个真正的员工。
如果你想尝试，我建议分三步走。
第一步，想清楚你的高频需求是什么。
不是所有任务都值得创建Skill，那些你反复在做、每次都要重新解释上下文的任务，才是最适合的。
比如周报撰写、内容审核、数据分析报告、客户邮件回复等等。
第二步，先用Create with Claude功能快速搭建一个基础版。
不用追求完美，先跑起来再说。
第三步，在使用过程中不断收集反馈。哪里输出不符合预期，就去修改Skill文件。
这是一个持续优化的过程。
用好AI的人和用不好AI的人，差距会越来越大。
不是因为技术门槛高，而是因为很多人还停留在把AI当搜索引擎用的阶段。
而那些愿意花时间去训练、去调教、去建立专属AI能力的人，效率会以指数级提升。
Skills只是一个开始，但从工具到队友，这一步迈出去，你和AI的关系就完全不一样了。
周末我请了一个做AI的朋友，来公司交流。
我们希望把AI真正融进方法论里，不是单独教工具。这个过程里，我会不停找身边懂的人来聊，让他们直接挑毛病，看看我们哪里没想清楚。
这一聊就是几个小时。
基本没停，中午饭直接点外卖，在会议室吃。信息量特别大，神经一直绷着，要听、要记、又要思考。结束的时候，人很累但脑子是兴奋的。
我突然意识到：
像我这种在互联网行业混了这么多年的人，一直有个很隐蔽的焦虑，就是怕被淘汰。
尤其是这几年，行业越来越年轻化，拼反应、拼节奏、拼新东西。
很多工作，二十六七岁的人就能干，而且干得不比你差，你心里是清楚的。
这种焦虑，35岁以后的人，基本都有。
但AI出来之后，我第一次有了不一样的感觉。
不是说我突然变年轻了，而是我发现：AI并不是在抹平所有人的差距，它反而在重新拉开差距。
比的是：谁真的有货。
什么叫有货？
对用户的理解、对内容的判断、对行业的认知、你见过多少项目、你踩过多少坑，以及你的社会阅历，都算。
AI可以把这些东西放大，这就是老炮儿的机会。
我想起很多年前的一件小事。
那会儿在美团，有朋友给我看一篇公众号文章，说这篇写得真好，真美。
我当时的第一反应是：哪儿美了？不就是一篇文章吗。
现在回头看，那时候我是真的不懂内容。不是不聪明，还是专业度不够，没货。
后来我在平台做运营，尤其是在短视频平台，每天都在判断内容：什么是好内容、什么是不好的、为什么这个能火...
看多了，拆多了，你慢慢就有感觉了。
现在我再看一条内容，不管是视频还是公众号，我基本都能拆开来看：
它的结构是什么、前几秒的信息量在哪里、节奏怎么走、哪些地方在拉你停留、哪些地方在浪费时间...
这些东西，在我这儿已经不是感觉，而是能说清楚的东西。
你真的用AI的时候，你会发现，这个能力变得异常重要。
人不写初稿，AI不写终稿。
你必须反复跟它对话，但问题在于，如果你自己不知道“好内容长什么样”，你根本不知道该怎么继续问。
你只会觉得不对，但说不出来哪里不对。你也不知道该怎么改，只能让它再来一版。
最后的结果就是，越改越像AI。
比如我们有一个关于“个人优势”的工具，我以前一直觉得已经想得挺清楚了。
但当我想把它变成AI智能体的时候，问题一下全冒出来了。
专业到底从哪拆；
拆出来的几块怎么排序；
如果某一块特别弱，其他部分要不要补；
这些之间有没有逻辑关系...
我发现，有些东西我以前是“模糊正确”，但并没有想透。
AI会反过来逼你，你不说清楚，它就给不了你答案，这就是在训练你的逻辑能力，考验我们的是：
有没有能力把一个问题拆清楚，能不能用准确的语言描述你的想法，能不能判断对方给你的结果是不是对的。
这对我触动很大。
作为一个文科生，我的机会终于来了，能干点大事了。
年轻的时候，我看过很多创业故事，硅谷的也好，国内的也好，你会发现那些人几乎都是程序员。
盖茨、小扎、马化腾、李彦宏、张一鸣...
他们能搞大事，和掌握了代码这个工具是有关系的，能把想法落地。
但我不行，我是运营呀，只能把已经创作出来的产品，想办法让它运转的更好，基本不参与创造的部分。
有了AI，我意识到，不会写代码的人，有了和算法对话的机会，也能干大事了。
但这个对话，对能力是有要求的：
考验的不是技术，是表达和逻辑思维能力。要把问题讲清楚，要用精确的语言描述需求，要判断AI给你的东西是不是你想要的...
这些能力，恰恰是我在大厂这些年，被文档、被讨论、被反复挑战训练出来的。
讽刺的是，之前自己不具备这些能力，也觉得没啥用。
当年因为文档里的一句话，在老板周会上被挑战了20分钟。当时觉得无聊至极，现在看，这个能力终于能用在正经地方了。
你之前不会的东西，AI帮不了你。
这也是我现在反复提醒客户和会员的。
不要被外面那些“一键生成脚本的智能体”所误导，你都不懂啥是爆款内容，有啥神仙的智能体也不好使。
别把结果和前提搞反了。
你得先知道什么是好选题，什么是被验证过的爆款结构，为什么这个内容能火，AI才能帮你提效。
有人会觉得，我说的这些所有人都懂，不能称之为“机会”。
真的不是！
道理都懂，但真正去做的是少数；用正确的方式去做的，就更少了；能持续用正确的方式去做的，少之又少...
所以，现在就开干吧！
@aigc1024
我们希望把AI真正融进方法论里，不是单独教工具。这个过程里，我会不停找身边懂的人来聊，让他们直接挑毛病，看看我们哪里没想清楚。
这一聊就是几个小时。
基本没停，中午饭直接点外卖，在会议室吃。信息量特别大，神经一直绷着，要听、要记、又要思考。结束的时候，人很累但脑子是兴奋的。
我突然意识到：
像我这种在互联网行业混了这么多年的人，一直有个很隐蔽的焦虑，就是怕被淘汰。
尤其是这几年，行业越来越年轻化，拼反应、拼节奏、拼新东西。
很多工作，二十六七岁的人就能干，而且干得不比你差，你心里是清楚的。
这种焦虑，35岁以后的人，基本都有。
但AI出来之后，我第一次有了不一样的感觉。
不是说我突然变年轻了，而是我发现：AI并不是在抹平所有人的差距，它反而在重新拉开差距。
比的是：谁真的有货。
什么叫有货？
对用户的理解、对内容的判断、对行业的认知、你见过多少项目、你踩过多少坑，以及你的社会阅历，都算。
AI可以把这些东西放大，这就是老炮儿的机会。
我想起很多年前的一件小事。
那会儿在美团，有朋友给我看一篇公众号文章，说这篇写得真好，真美。
我当时的第一反应是：哪儿美了？不就是一篇文章吗。
现在回头看，那时候我是真的不懂内容。不是不聪明，还是专业度不够，没货。
后来我在平台做运营，尤其是在短视频平台，每天都在判断内容：什么是好内容、什么是不好的、为什么这个能火...
看多了，拆多了，你慢慢就有感觉了。
现在我再看一条内容，不管是视频还是公众号，我基本都能拆开来看：
它的结构是什么、前几秒的信息量在哪里、节奏怎么走、哪些地方在拉你停留、哪些地方在浪费时间...
这些东西，在我这儿已经不是感觉，而是能说清楚的东西。
你真的用AI的时候，你会发现，这个能力变得异常重要。
人不写初稿，AI不写终稿。
你必须反复跟它对话，但问题在于，如果你自己不知道“好内容长什么样”，你根本不知道该怎么继续问。
你只会觉得不对，但说不出来哪里不对。你也不知道该怎么改，只能让它再来一版。
最后的结果就是，越改越像AI。
比如我们有一个关于“个人优势”的工具，我以前一直觉得已经想得挺清楚了。
但当我想把它变成AI智能体的时候，问题一下全冒出来了。
专业到底从哪拆；
拆出来的几块怎么排序；
如果某一块特别弱，其他部分要不要补；
这些之间有没有逻辑关系...
我发现，有些东西我以前是“模糊正确”，但并没有想透。
AI会反过来逼你，你不说清楚，它就给不了你答案，这就是在训练你的逻辑能力，考验我们的是：
有没有能力把一个问题拆清楚，能不能用准确的语言描述你的想法，能不能判断对方给你的结果是不是对的。
这对我触动很大。
作为一个文科生，我的机会终于来了，能干点大事了。
年轻的时候，我看过很多创业故事，硅谷的也好，国内的也好，你会发现那些人几乎都是程序员。
盖茨、小扎、马化腾、李彦宏、张一鸣...
他们能搞大事，和掌握了代码这个工具是有关系的，能把想法落地。
但我不行，我是运营呀，只能把已经创作出来的产品，想办法让它运转的更好，基本不参与创造的部分。
有了AI，我意识到，不会写代码的人，有了和算法对话的机会，也能干大事了。
但这个对话，对能力是有要求的：
考验的不是技术，是表达和逻辑思维能力。要把问题讲清楚，要用精确的语言描述需求，要判断AI给你的东西是不是你想要的...
这些能力，恰恰是我在大厂这些年，被文档、被讨论、被反复挑战训练出来的。
讽刺的是，之前自己不具备这些能力，也觉得没啥用。
当年因为文档里的一句话，在老板周会上被挑战了20分钟。当时觉得无聊至极，现在看，这个能力终于能用在正经地方了。
你之前不会的东西，AI帮不了你。
这也是我现在反复提醒客户和会员的。
不要被外面那些“一键生成脚本的智能体”所误导，你都不懂啥是爆款内容，有啥神仙的智能体也不好使。
别把结果和前提搞反了。
你得先知道什么是好选题，什么是被验证过的爆款结构，为什么这个内容能火，AI才能帮你提效。
有人会觉得，我说的这些所有人都懂，不能称之为“机会”。
真的不是！
道理都懂，但真正去做的是少数；用正确的方式去做的，就更少了；能持续用正确的方式去做的，少之又少...
所以，现在就开干吧！
@aigc1024
感谢卡兹用 Chat Memo 来存档这一年的 AI 记忆。
AI 对话承载着这个时代最重要的个人记忆。但它们零散在各平台中，会因为“封号”、“过于零散”而丢失。
我开发了Chat Memo，想帮助每个人打造"AI 记忆中枢"，将 AI 沉淀为可积累的个人资产。
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