AI探索指南
- 写项目文档最烦的是什么？配置一堆，生成的文件全埋在依赖里，想改个布局得翻半天，AI Agent 还不好直接读。📄
以前用的生成器，要么模板难改，要么输出太乱，部署还得另搞一套。
Cloudflare 开源的 Nimbus，专为人和 AI Agent 设计的文档工具。一条命令就能基于 Astro 把布局、组件、样式都搭好，并直接提交到自己的仓库。
生成的全是真实可改的文件，不是黑盒依赖，想删哪块、改哪块都很自由。
每个页面还配纯文本版、给模型读的专属文件、站点地图和分享预览图。
自带全文搜索、明暗主、层级导航、移动端侧边栏，也支持多版本文档维护。
最终产出纯静态 HTML，可以直接一键部署到 Cloudflare。
🔗 GitHub：https://github.com/cloudflare/nimbus
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 所以我一直说，
非pure math背景的人，现在当务之急不是狠狠蹬claude和gpt去严格证明现有任何猜想，
也不是去狠狠蹬claude和gpt去爆破任何现有猜想找反例，
而是狠狠蹬claude和gpt生成10000个猜想，然后自己爆破找反例过滤掉9900个，剩下100个不能证明也不能爆破找反例的，直接发表《我的百大猜想》
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 我有个大大的疑问：
美国有 GPT，Claude，grok
中国有豆包，千问 ，Kimi，智谱等
其他国家都在干什么呢？欧洲这些所谓发达国家都死了吗，还有日本，
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 怎么最近又来这么多个人AI助理的hype，OpenClaw们的坟头草都两米高了，这帮产品的叙事还是那句“它懂你”…
个人助理如果不训模型，本质就是重工程，要么依赖用户自己喂context（教育成本和体验成本都没法ToC），要么得接上其他应用嫖数据（纯检索没门槛，挨个渠道雕花又太重），两条路想象空间都有限。
一边给模型厂交token费，一边跟模型厂抢同一批用户，护城河薄到下一轮API降价、模型公司动一动就能被抹平啊……
@aigc1024 - 7月，OpenAI 的内部研究模型在网络安全评估中绕过隔离措施，访问了 Hugging Face 的部分系统。此后，OpenAI 暂停了部分前沿模型的强化学习训练，并加强安全与对齐措施。
这几天，Anthropic的Amodei呼吁放慢前沿AI的能力发展，为安全措施争取追赶时间；Sam Altman、马斯克等也表示赞同。与此同时，关于减速是否必要、如何实现的争议仍在继续。
所以也想看看各位朋友的态度🙌
欢迎在表态选择你的态度！
@aigc1024 - 分享一个用AI做意外反转式商业广告的玩法！！
基本上，很多产品都可以直接套用！！
你会发现，类似的广告视频很常见。
这个视频主要有下面几个主要的套路：
1、视觉钩子：性感丝袜、失手意外制造停留。
2、情境喜剧：人物狼狈处境产生趣味。
3、视觉奇观：时间冻结、悬浮、运动轨迹特效加持。
4、反差人设：手忙脚乱后，迅速化险为夷。
5、叙事软广：最后点出广告主。
6、Slogan回扣收尾。
感兴趣，后面可以分享完整的提示词和逻辑！！
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - LocalMiniDrama
一款基于AI的本地短剧和漫剧创作工具，支持从剧本到成片的一站式生成，数据完全存储在本地，无需云服务。
支持故事生成、剧本编辑、角色生成、场景生成、道具生成、分镜生成、图片/视频生成以及合成视频等功能，实现从故事到成片的自动化创作。
⬇️ 软件下载：https://github.com/xuanyustudio/LocalMiniDrama/releases
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 唯有绝对的算力霸权与落地应用才是王道。
四、 黑暗森林降临：无法达成的“休战协议”
这篇闹剧中最具讽刺意味的，是“协同放缓”这一前提的彻底破产。
这正是标准的“技术黑暗森林法则”：在跨国竞争与阵营博弈中，信任是彻底缺失的消耗品。谁先踩下刹车，谁就可能在下一轮工业与军事革命中被降维打击。当一方提议“大家一起停下等等灵魂”时，另一方只会将其视为“巩固先发优势的技术欺诈”。
没有哪个大国或野心勃勃的后来者会真正签署这份“和平倡议”。在零和博弈的棋盘上，哪怕放缓一秒，落后的代价都是不可承受之重。所谓的自律条约，在现实主义的重力面前脆如薄纸。
科技史早已写明了结局：技术扩散的浪潮从不因少数守门人的恐惧或私欲而止步。
当闭源巨头、开源阵营、政客与跨国力量在这场军备竞赛中各怀鬼胎、拔剑四顾时，停火协议注定是一纸空文。人类不会因垄断者的恩赐而走向安全，真正的防线永远建立在透明、去中心化与清醒的现实认知之上。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 人类正在目睹一场荒诞而残酷的技术权力游戏：台前的巨头高呼“拯救人类”，幕后的各方在暗度陈仓，而整张牌桌正不可避免地滑向猜疑链的深渊。
最近，Anthropic、OpenAI 联手呼吁“协同放缓前沿 AI 研发步伐”，甚至要求政府给予反垄断豁免。一时间，“为了人类安全”的悲壮叙事铺天盖地。但只要撕开这层道德遮羞布，你看到的绝非救世主的仁慈，而是一场赤裸裸的权力洗牌、商业卡特尔与地缘博弈。
一、 披着羊皮的“合法卡特尔”：安全还是护城河？
当一家手握数百亿美元算力的巨头告诉你“技术太危险，我们先歇歇”时，你最好先看看它的财报和对手。
Cohere CEO Aidan Gomez 一针见血地戳破了这层窗户纸：这不过是换了个名字的托拉斯。巨头们试图建立一个由自己制定规则的准入机制——海量算力监控、常驻安全评估、深度政府关系绑定。在这个框架下，“风险”被恶意绑定为“参数规模的函数”。结果显而易见：只有站在金字塔尖的玩家，才“有资格”定义什么是安全。
那些真正致命的现实威胁——廉价的语音克隆、黑产电诈、自动化网络攻防，正在被宏大叙事淹没；而假想中五十年后的“超级智能接管世界”，却成了排挤开源社区、封死后来者通道的绝佳护身符。
二、 开源的自卫与反击：傲慢的算力沙皇
闭门造车从不带来真正的安全。Hugging Face 工程师 Niels Rogge 的反击揭露了另一个侧面：当闭源巨头的自主模型失控带来网络安全风险时，恰恰是透明开放的模型生态在协助筑起防线。
所谓的“放缓与集中管控”，本质上是对开源权重的恐惧。DeepSeek 等开源势力的崛起，正在以极高的效率蚕食闭源模型的先发优势。高筑监管墙、将开放模型扣上“危险”帽子的做派，无异于古代君王试图垄断铁器的铸造——他们怕的不是技术伤人，而是怕平民手里也有武器。
三、 撕裂的政客：从“敲诈”到“世纪骗局”
在大洋彼岸的政治旋涡里，AI 成了党争与资本最锋利的筹码：
实用主义资本派（如白宫 AI 负责人 David Sacks）： 算得很精——你们放缓不过是为了规避模型失控带来的巨额产品责任。别拿拯救人类当遮羞布，试图绑架监管框架换取豁免，吃相近乎敲诈。
建制派民主党人（奥巴马、哈里斯）： 站在道德高地，借“安全与透明”之名谋求对算力巨头的深度监管与控制权。
特朗普与鹰派团队： 态度截然相反，直接将 AI 灭世论斥为“左翼的新世纪骗局”，如同当年的气候议一般不屑一顾。在他们眼中， - 最近这种反转式喜剧很火，试试看确实很有意思
【能控制天气的超能力女孩】
提示词：
生成视频：生成视频：反转式喜剧（Comedy Twist）｜控制天气的女孩第一次晒衣服
【视频规格】
时长：10秒
画幅：16:9 横屏
类型：反转式喜剧 / 超现实短片
画面质感：真人实拍、电影级写实、自然皮肤纹理、真实居家阳台环境、真实天气光影
【核心设定】
一个漂亮的年轻成年亚洲女性，拥有控制天气的超能力。
她能轻松驱散乌云、停止下雨、召唤阳光。
但最后发现：她能控制天上的雨，却控制不了楼上的水。
【场景】
普通居民楼阳台，白天。
外面正在下雨，天空阴沉。
阳台上有一盆刚洗好的衣服，晾衣架，普通生活化环境。
楼上住户不可提前出现，只通过最后突然浇下来的水完成反转。
【角色】
女主：年轻成年亚洲女性，外貌漂亮自然，黑色长发，穿简洁日常家居服，气质真实，不夸张网红脸。
全程保持同一人物外貌与服装一致。
[00:00-00:03]
【镜头1：生活困境建立】
中景写实镜头。
女主抱着一大盆刚洗好的衣服走到阳台，抬头看到外面正在下雨。
天空阴沉，雨线清晰，衣服明显晒不了。
她微微皱眉，停顿半秒，露出“这也难不倒我”的淡定表情。
镜头缓慢推近。
[00:03-00:06]
【镜头2：超能力大片时刻】
女主轻轻抬起一只手，手指朝天。
随着她的动作，乌云快速向两侧散开，雨瞬间停止。
阳光穿透云层，精准照在阳台和晾衣架上。
整个画面从阴冷转为明亮，光影变化自然且震撼。
女主嘴角轻轻上扬，开始从容地晒衣服，动作优雅，带一点自信得意。
音效建议：低沉能量声、乌云散开的风声、明亮转场感。
气氛像超能力大片，不能搞笑过头。
[00:06-00:08]
【镜头3：一切顺利，人物开始得意】
阳光下，女主快速把衣服一件件挂好。
最后一件衣服挂上后，她满意地后退半步，看着晴朗天空和整齐衣服，露出“轻轻松松解决”的表情。
保持短暂的胜利感。
[00:08-00:10]
【镜头4：现实反杀】
突然，毫无预警地，从楼上“哗”地泼下一大股水，直接浇在刚晒好的衣服和女主头上。
水量夸张但安全，形成强烈视觉笑点。
女主瞬间僵住，头发和衣服被淋湿，缓缓抬头，面无表情。
此时天空仍然晴朗，阳光依旧明媚，形成极强反差。
现场突然安静，只剩水滴落下的声音。
最后定格在她湿透后抬头的无语表情。
【表演重点】
前半段必须认真、真实，像超能力电影，不要提前暗示笑点。
女主表情变 - 化清晰：困扰 → 淡定 → 得意 → 呆滞无语。
最后不能大喊大叫，不要夸张表演，用“沉默的无语”增强喜剧效果。
【避免】
不要变成魔法特效大片风格过重。
不要动漫感、塑料皮肤、明显AI假脸。
不要出现楼上人物提前入镜。
不要出现灾难化、危险化效果。
不要加入多余剧情。
整体保持真实、轻松、荒诞、生活化的反转喜剧氛围。，16:9，10s
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 我不认为靠提示词或 Skill，就能让 AI 真正写出自己的风格。
AI 味是去不掉的，但让 AI 来解决写作的灵感、调研、优化、举例子、解释等最花时间的点，就够了。
为了保持个人风格，我现在写文章，就是在给 AI 出“完型填空”。整体流程是：
1. 有一个选，先录音或者随手把想法倒出来。
2. 不知道的、不确定的、懒得展开的地方全部写 xxx或者省略。
3. 让AI 根据这些坑去查资料、补案例、解释概念。
4. 你根据新增的信息重新判断文章结构，整理大纲。
5. 让 AI 调 skill 按段落扩写、润色、补充
6. 你再删、改、补自己的。
7. 配图、发布。
我把它称作“完型填空”式写作
@aigc1024 - 关于gptX会不会把具身智能的模型颠覆掉
Robocurve的puzzle task里面GPT6的success rate只有10%，我觉得这个实验其实非常“诚实”。
它说明：
GPT 很强的部分：“我要抓住这个圆片中心的 knob，然后放进那个槽。”
GPT 不够强的部分：“现在距离槽 1.5mm，夹爪需要往右 0.6mm，同时降低 z 0.3mm，并根据接触力判断是否已经插入。”
这就是典型的 embodied control problem。
它需要：
precise geometry
force sensing
contact dynamics
friction
proprioception
tactile feedback
high-frequency control
而这些东西不是从大量互联网文本中自然出现的。
所以：
physical intelligence 的最后 10% 很可能比 cognitive intelligence 的最后 10% 难得多。
@aigc1024 - 明天晚上阿文和我会一起访谈 DiDi_OK 的最新作品《Candy》，包括完整的创作过程和各种幕后 trick！
今晚预聊了一下，感觉实在太棒啦！内容会非常有趣好玩，明天来听一定不亏～！
@aigc1024 - Tired of configuring MCP and Skills again and again? OpenWork lets you set up once and reuse AI workflows across Cursor, Claude Code, Codex, and more.
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 软件行业有一条康威定律：“你有什么样的团队沟通结构，就会造出什么样的系统架构”，反过来，系统架构也会决定组织架构。
传统软件开发的组织架构是围绕传统软件工程打造的，所以有需求分析 → 产品设计 → 架构 → 编码 → 测试 → 发布这样的开发流程，也产生了产品经理、架构师、软件工程师、QA 工程师、运维这样的角色。
这样分工不仅是因为软件开发的流程，还因为随着软件系统越来越复杂，个人很难完整的掌握所有能力，也几乎没有精力去做所有的事情，所以必须依赖团队分工协作。
这个问在软件工程神作《人月神》里面有专门讨论：n 个人有 n(n-1)/2 条沟通路径，沟通成本随人数平方增长。
作者 Brooks 也试图给出解决方案，他从外科手术室找到了灵感：把整个系统的设计决策集中在一个人（外科医生）的大脑中，其他人全是支持角色。沟通路径从网状变星型，层级减少平方值也大幅降低。
这个架构的好处在于：一个 10 人左右小团队，真正做设计决策的只有 1 人，但整个团队的产出却远超 1 人所能达到的上限。因为外科医生的所有认知带宽都被释放出来专注于最核心的事情——思考和决策。
但当年为什么这个模式没流行？我估计很多人都第一次听说这个模式。
1. 外科医生级别的人才极其稀缺，而且这种模式高度依赖个人，如果这个人离开或判断失误，整个团队就会瘫痪。
2. 随着软件规模和领域复杂度的爆炸，要求一个人掌握整个系统的所有设计细节变得越来越不现实。
3. 工具的进步（版本控制、IDE、CI/CD）让一部分辅助角色自然消亡了，团队结构也随之进化成了我们今天更熟悉的敏捷模式。
但 AI Agent 时代来了，Coding 能力越来越强，这个模式倒是可以拿出来讨论，也许变得可行。
Agent 可以是那个支持团队。 一个能定义问、有判断力的人，带一群 Agent，就是一个完整的交付单元。
“1 个人 + AI” 正在逼近 Brooks 想象中的外科手术团队的产出。
一个技术判断力强的工程师或者产品经理或者任何其他角色，配合 Claude Code、Codex 这类 Agent，可以去思考架构和核心逻辑（外科医生的角色），让 AI 生成实现代码、编写测试、处理样板文件、重构、写文档。
这样决策权高度集中在一个人脑中，执行力被极大放大，沟通成本极低，因为 AI 不需要对齐上下文的会议，它直接读代码。
但这不意味着执行力可以无限扩大。
外科医生需要在脑中维持整个系统的一致模型。AI 加速了执行，但并没有扩大人类工作记忆的容量。一个人能用 AI 更快地写出代码，但他能同时驾驭的系统复杂度并没有同比例增长。
这意味着，AI 时代的外科医生模式可能在中小规模系统上极其高效，甚至于一个人顶一个传统团队，但在超大规模系统上，仍然需要某种形式的分工，只不过分工的粒度和方式会发生变化。
比如让几个“外科医生”各自带着自己的 AI 团队，分头推进不同的模块，模块之间靠设计好的接口契约来保持松耦合。
无论当前的 AI Agent 多强大，最终的瓶颈始终是那个做判断、做取舍、在脑中维持系统一致性的人类大脑。 也许只有等到 AGI 真正到来、AI 能完全替代人类做系统级决策的那一天，这个瓶颈才会被真正突破。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 大多数 AI Agent 平台只管监控，不管闭环。🔁
Future AGI 把 Tracing、Evals、Simulations、Datasets、Gateway、Guardrails 全揉到了一块儿——模拟、评估、防护、监控、优化，数据自动回传，形成一个真正会自我改进的循环。
Apache 2.0 协议，可自托管，支持 50+ 框架追踪。
从原型到上线，不用再东拼西凑一堆工具了。
🔗 https://github.com/future-agi/future-agi
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