AI探索指南

  1. 《社交语言指南》:掌握实用语言技巧提升沟通能力

    《社交语言指南》:掌握实用语言技巧提升沟通能力
    聚焦社交场景语言运用,涵盖交际原则、礼仪规范、各类场合沟通术,提供实用表达方法与技巧,助力读者提升语言表达、人际沟通与社交应变能力,轻松应对日常社交与职场交流。
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    @meiriyishu

  2. 看到不少提示词都是让 AI 给自己一些长期建议

    看到不少提示词都是让 AI 给自己一些长期建议。
    但实测下来,无论多强的模型,缺少上下文给出来的建议不仅隔靴搔痒,甚至还可能是毒药 —— 吊诡的是,这件事和 AI 无关,而是有多少人能坦然面对自己赤裸的内心呢?
    想起了奥威尔那句:一个人如果将他自己描述得很好的,他十有八九是在撒谎,因为任何生命从内部审视都只不过是一系列的失败。
    @aigc1024

  3. Synvas 这个产品,并不适合 PPT 叙事,也不适合低帧率的直播展示,我其实准备打磨好了直接上线,但既然 动静搞这么大,那就先开放个 waitlist 吧

    Synvas 这个产品,并不适合 PPT 叙事,也不适合低帧率的直播展示,我其实准备打磨好了直接上线,但既然 动静搞这么大,那就先开放个 waitlist 吧 https://synvas.ai
    如果非要一句解释这个产品,可以理解为 画布抽卡+剪映。
    真正的目标是改变创作心流
    传统视频工作流是单向的:
    生成素材 → 导出文件 → 导入 NLE → 剪辑 → 再生成 → 手动替换
    AI 视频画布改善了前半段:生成、连接和管理素材,但进入时间维度后,大多仍停留在排序、拼接和粗剪。
    传统 NLE 擅长后半段:多轨装配、动画、转场、滤镜、调色和音频,但仍以文件和线性时间线为中心,不擅长承载大量可编程、可参数化、可分支的生成内容。
    Synvas 做的就是将两者统一,将工作流变为边生成边剪辑的无缝创作循环。
    ———
    我也不想宣传我们的画布性能有多丝滑,实际上高性能指标是为剪辑准备的,画布只是顺带受益。画布卡顿可以忍,剪辑卡顿可就没人能忍了对吧。
    此处放个视频可以更便于理解
    @aigc1024
    Media is too big
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  4. 公司去年找人开发了一个本地Agent,大概用了两三个月,就基本没有再用了!

    公司去年找人开发了一个本地Agent,大概用了两三个月,就基本没有再用了!
    越用越不好用,越用越蠢。
    很多企业应该都一样,花重金本地部署“AI员工”,Demo 时效果惊艳,真正跑几个月之后却开始出现各种问。
    其实原因很简单!!
    最开始,Agent很纯粹,它要做的事情也很明确。
    随着各种知识库接入,旧文档、新文档开始互相打架;
    又加上长期记忆,过去不易察觉的错误经验进入工作循环。
    然后又接入更多工具,调用链越来越长,一步错步步错。
    为了“优化”,团队继续往 Prompt 里塞规则,最后 Prompt 变成一本没人敢删的祖传手册。
    最终形成一个很反直觉的现象:
    能力最强的时候,往往是系统最简单的时候。
    所以企业 AI 最大的问,根本不是“部署一个更强的模型”,而是缺少传统软件里早就习以为常的一整套东西,很多人认为AI足够聪明,就忽略了这一套。
    版本管理、权限管理、数据治理、回归测试、错误隔离、记忆清理、效果评测。
    人类员工干久了可能积累经验。
    AI 员工如果没有这套机制,干久了积累的可能是上下文债务、知识债务和错误记忆。

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  5. 不懂工程术语的人用 AI 写代码,最头疼收尾时看不懂它在说啥,不知道到底做完没,这套技能包逼它用大白交代结论

    不懂工程术语的人用 AI 写代码,最头疼收尾时看不懂它在说啥,不知道到底做完没,这套技能包逼它用大白交代结论。
    https://github.com/kharmanskyi/open-steps
    Open Steps 给 Claude Code 配了七个技能加两个 hook,打包成插件来装。干完活不再甩一堆提交哈希,改成一屏大白交代做完没、要你干啥、欠没欠新债、能不能关。挑活、带你操作、替你提问、拦高风险决定、验别的会的活,七个技能转成一圈。
    作者拿 21 句在三个模型上测过触发情况,Opus 100%,Sonnet 95%,evals 目录自己能重跑。

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  9. 这种浴室自拍照,能清晰地看见头发丝和松弛的表情,发到小红书,应该没多少人能看出来这是AI生成的吧🤣拿去起号

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    一位22岁左右的年轻女性在明亮浅色浴室里自拍,深棕色湿长发带有自然水珠和垂坠感,裹着干净白色浴巾,侧身站姿自然,手机举在面前,另一只手轻扶头发,眼神看向镜头,表情松弛;空间为米白与浅灰瓷砖墙面,玻璃淋浴区在背景中虚化可见,简约浴室设施排列整齐,柔和侧光、低对比、真实居家摄影质感,无文字,无水印

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  10. 老品牌,值得信赖、相信品牌的力量

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  12. 去年,像 Cherry Studio 这种多模型客户端,

    去年,像 Cherry Studio 这种多模型客户端,
    真的特别多,当时我一度觉得:
    这可能就是 AI 应用的未来。
    底层逻辑很简单,没有哪个模型能永远第一,写代码用一个,写作用一个,推理再换一个。
    把 OpenAI、Claude、Qwen、DeepSeek 全部装进一个壳里,想用哪个切哪个。
    听起来简直就是最合理的产品形态。
    结果现在被啪啪打脸,根本没人讨论 Cherry Studio 了!
    不过回头一看,这个演变其实很有意思!

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  13. 推荐一个做 A 股 AI 投研的狠货:Financial-API,同花顺官方直接给 AI Agent 开数据接口了

    推荐一个做 A 股 AI 投研的狠货:Financial-API,同花顺官方直接给 AI Agent 开数据接口了。
    一个 API Key,就能查行情、历史 K 线、财务报表、估值、指数板块、公募基金、涨跌停、异动、热榜、龙虎榜等数据。
    以前让 Claude Code、Codex 分析股票,最麻烦的是数据从哪来。现在直接接官方金融数据服务,做 AI 股票分析、量化研究、选股回测都方便很多。

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  14. 推荐一个开源翻译神器:translate-book,专门解决 AI 翻译整本书的问

    推荐一个开源翻译神器:translate-book,专门解决 AI 翻译整本书的问。
    以前把几百页的书直接扔给 AI,不是上下文爆掉,就是翻到后面前后不一致。这个项目干脆把整本书拆开,让多个子 Agent 并行翻译,最后再整合成完整译本。
    PDF、DOCX、EPUB 都能处理,直接配合 Claude Code 使用。对于技术书、外文资料这种大部头,比一章一章复制给 AI 省事太多。
    以后啃外文书,可能真的只剩一句:把这本书翻成中文。
    GitHub:https://github.com/deusyu/translate-book

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  15. GitHub 上有个 4.4 万 Star 的英语学习指南,我翻了一圈,确实有点东西

    GitHub 上有个 4.4 万 Star 的英语学习指南,我翻了一圈,确实有点东西。
    它最反常识的地方就是:别再把学英语等同于背单词、刷。
    作者更强调大量可理解输入、听读结合,再配合 AI 和科学的学习方法,尽量像习得母语一样建立真正的英语能力。
    https://github.com/byoungd/English-level-up-tips

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  16. 这两天总能被GPT6- Astra制作的视频刷屏,原来都是从这个网站来的!

    这两天总能被GPT6- Astra制作的视频刷屏,原来都是从这个网站来的!
    全网最全的 GPT Astra 提示词和案例,已收录 153 个,每日更新:精选 3D、游戏案例,。
    刚才拿家里的小猫试了一下,让AI把我家小猫变成3D游戏角色,果然有点东西。
    立刻配合沉浸式翻译插件,玩起来!
    https://www.tripo3d.ai/3d-prompts

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