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
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
给剪映党推个很值得装的工具：capcut-cli，让 Claude Code / Codex 直接在终端里替你剪视频。
它是非官方的 CapCut / 剪映命令行工具，最亮的一点是能直接读写本地草稿。Agent 剪完，打开剪映，视频、字幕、音频这些轨道照样可编辑，手动精修接着来。
玩法也够爽：原始视频丢进去 → 自动删掉静音空白 → Whisper 生成字幕 → 自动套上字幕样式 → 生成剪映草稿。
最后你只管打开剪映检查一遍，自己点个导出。
AI 干脏活，剪映收尾精修，Agent 剪视频这么玩才舒服。
GitHub：https://github.com/renezander030/capcut-cli
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它是非官方的 CapCut / 剪映命令行工具，最亮的一点是能直接读写本地草稿。Agent 剪完，打开剪映，视频、字幕、音频这些轨道照样可编辑，手动精修接着来。
玩法也够爽：原始视频丢进去 → 自动删掉静音空白 → Whisper 生成字幕 → 自动套上字幕样式 → 生成剪映草稿。
最后你只管打开剪映检查一遍，自己点个导出。
AI 干脏活，剪映收尾精修，Agent 剪视频这么玩才舒服。
GitHub：https://github.com/renezander030/capcut-cli
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给很多新起号的X博主一个建议，千万不要用AI高频发帖。
长期这样做，会掉大量高质量的粉丝和关注，因为别人花时间阅读你的内容，希望你的内容是真诚，花时间写的，且表达了你的真实想法和价值观。
AI味重的内容，会让读者感觉你不真诚，而且不愿意付出时间敷衍他们。
就像顾客花了不低的价格去一家餐厅吃饭，结果发现上的菜都是预制菜一样。
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就像顾客花了不低的价格去一家餐厅吃饭，结果发现上的菜都是预制菜一样。
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发现个有意思的事情
在一些不确定的事情上，
大家越来越依赖ai的判断了，
虽然国内总是嘲笑豆包给的判断不靠谱
比如吃菌子的梗，
但在一些日常事情、消费上，
还是不可避免的依赖Ai。
心理学上有个实验，
高能力的人不容易让人产生信赖感，
因为大家都会防着他，
容易产生高信赖感的人，一般能力都不是顶尖的，
但是Ai不一样，
Ai是一个既有高能力（几乎无所不知）
也有高信赖（被设定为不能伤害人类）
所以人类只会越来越依靠Ai
而权利和意识形态的塑造
就处在这种不确定性和模糊性中
已经确定的事情无可辩驳
但是一件不确定的事
比如我现在做的Ai代充
是不是一件合理合法事情？
任何Ai都会告诉你:不是
但事实上
官方不会封杀这件事，因为能给他们带来业绩
代充的人还会继续干，因为能赚钱
买代充的人还会继续买，因为他们买到了价格优惠且好用的前沿Ai工具
这是一个三赢的局面
但一个人相信了Ai的判断，就会错过这次机会
并理所当然的认为这是“灰产”
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在一些不确定的事情上，
大家越来越依赖ai的判断了，
虽然国内总是嘲笑豆包给的判断不靠谱
比如吃菌子的梗，
但在一些日常事情、消费上，
还是不可避免的依赖Ai。
心理学上有个实验，
高能力的人不容易让人产生信赖感，
因为大家都会防着他，
容易产生高信赖感的人，一般能力都不是顶尖的，
但是Ai不一样，
Ai是一个既有高能力（几乎无所不知）
也有高信赖（被设定为不能伤害人类）
所以人类只会越来越依靠Ai
而权利和意识形态的塑造
就处在这种不确定性和模糊性中
已经确定的事情无可辩驳
但是一件不确定的事
比如我现在做的Ai代充
是不是一件合理合法事情？
任何Ai都会告诉你:不是
但事实上
官方不会封杀这件事，因为能给他们带来业绩
代充的人还会继续干，因为能赚钱
买代充的人还会继续买，因为他们买到了价格优惠且好用的前沿Ai工具
这是一个三赢的局面
但一个人相信了Ai的判断，就会错过这次机会
并理所当然的认为这是“灰产”
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Personal Agent本质就是「码农三件套Pro」自嗨。
产品经理都知道，一切产品功能都应当视为「供需交易」
而码农思维的宗旨就是「自给自足DIY」，是一定要逃避「市场多边交易供需关系」的。
所以他们永远只想做「码农三件套」，也就是记账/笔记/日程，
这样就能让自己躲进「单机版DIY舒适区」，逃避一切复杂的商业市场供需思考。
不幸的是，整个AI行业都在狂热推崇这种思维，试图硬塞「码农三件套Pro」给县城大众。
@aigc1024
产品经理都知道，一切产品功能都应当视为「供需交易」
而码农思维的宗旨就是「自给自足DIY」，是一定要逃避「市场多边交易供需关系」的。
所以他们永远只想做「码农三件套」，也就是记账/笔记/日程，
这样就能让自己躲进「单机版DIY舒适区」，逃避一切复杂的商业市场供需思考。
不幸的是，整个AI行业都在狂热推崇这种思维，试图硬塞「码农三件套Pro」给县城大众。
@aigc1024
随着Seedance2.5的发布 我觉得明年可能会诞生首部完全由AI制作的电影在电影院上映
这不，Higgsfield 拿出100万美金搞了个AI电影节
CG 时代的开创者，皮克斯联合创始人 Edwin Catmull（埃德温·卡特穆尔）担任评委
他曾获得：
* 5 次奥斯卡奖
* 前迪士尼动画工作室总裁
* 《玩具总动员》执行制片人
* 图灵奖获得者（计算机领域最高荣誉之一）
这位开创现代 3D 计算机图形学时代的人，如今将评审第一代 AI 电影创作者。
AI 制作电影看来已经慢慢被主流电影从业者认可接受了…
而 Higgsfield 这个电影节👇
不比 Prompt，不比模型，而是看：
🎥 有没有故事
🎥 有没有电影语言
🎥 像不像一部真正的电影
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这不，Higgsfield 拿出100万美金搞了个AI电影节
CG 时代的开创者，皮克斯联合创始人 Edwin Catmull（埃德温·卡特穆尔）担任评委
他曾获得：
* 5 次奥斯卡奖
* 前迪士尼动画工作室总裁
* 《玩具总动员》执行制片人
* 图灵奖获得者（计算机领域最高荣誉之一）
这位开创现代 3D 计算机图形学时代的人，如今将评审第一代 AI 电影创作者。
AI 制作电影看来已经慢慢被主流电影从业者认可接受了…
而 Higgsfield 这个电影节👇
不比 Prompt，不比模型，而是看：
🎥 有没有故事
🎥 有没有电影语言
🎥 像不像一部真正的电影
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个人Agent的尽头是推荐吗？
过去几年，几乎所有AI产品打开都是一个默认的空白对框，你问一句它答一句，用完即走。
直到个人Agent开始尝试打破这个逻辑，它不再等你提问，而是主动找你交互。这跟之前推荐产品做的事情有些相似，只是区别在于它们推给你的是别人拍好的视频、品牌上架的商品，个人Agent推的是AI替你从生活中整理出来的东西。
就像Meta为Muse配置了五个标签页，分别是Chat、Feed、Ideas、Goals、Library，其中Feed和Ideas是Muse区别于所有前代AI产品的关键。简单理解Chat就是你问它答，Feed是它替你决定看什么，Ideas则是它主动给你建议。
过去传统推荐算法是靠你的点击、点赞、停留时长等交互行为来猜你喜欢，这套逻辑的问在于它只知道你做了什么，不知道你为什么做。
你点开一个视频可能是因为你真的感兴趣，可能是因为封面好看，也可能只是你在等电梯想打发时间，算法分不清这些。
Muse的Feed则不同，Meta先用大语言模型对内容进行语义分析，识别主、语义和潜在情绪，再进行分类和摘要，最终系统会结合你的历史交互数据和个人兴趣实时生成推荐流。
它不只看你点了什么，也理解内容本身是什么，还理解你为什么可能对这个内容感兴趣。
但真正让Muse的Feed和传统推荐算法拉开距离的是长期记忆，Meta首席AI官Alexander Wang把Muse的信息流定义为“智能代理驱动的内容推送”。一个有稳定记忆的个人Agent能基于对你的整体了解来推荐，而非只对最近几次短期交互做出反应。
就像一个好友会根据对你的认识来分享他觉得你会感兴趣的东西，因为他知道你会关心什么、你的目标是什么、你最近在焦虑什么，所以他甚至能推一些和你最近点击完全无关、但符合你长期兴趣或希望持续追踪的内容。
Muse团队还在Feed的设计上做了一个关键选择，反馈机制极简。你只需要点赞或就这个接着聊，这样就能以极低的交互成本拿到用户明确的反馈信号，从而进一步强化Muse对用户的了解和数据飞轮。
但Feed只是Muse的一部分，Meta真正在做的不止“推荐内容”，还有“推荐行动”。
在Ideas标签页他会直接给你一些建议，比如你一直在关注某只股票，他会问你要不要设个监控，你点一下确认他就替你执行了。
这跟Meta的商业模式完美对齐，其广告收入占了总营收的98%，而Agent场景下用户主动表达的真实意图远比传统广告和交易体系的决策链条短、转化效率高。
那么个人Agent的尽头是推荐吗？从Muse的设计来看
这正是它在走的路。尽管目前Feed位于第二个标签页，看推荐并非产品的默认交互方式，而是主动选择的结果。
因为用户需要先通过Chat来建立画像和信任，然后才会去Feed看看AI替他准备了什么，但不可否认的是它给了一个用户和Muse聊完之后继续留下来的理由。
Feed是入口，推荐是引擎，行动是终点。这条路径一旦跑通，AI就从工具变成了环境。你不在里面操作，你在里面生活。
@aigc1024
过去几年，几乎所有AI产品打开都是一个默认的空白对框，你问一句它答一句，用完即走。
直到个人Agent开始尝试打破这个逻辑，它不再等你提问，而是主动找你交互。这跟之前推荐产品做的事情有些相似，只是区别在于它们推给你的是别人拍好的视频、品牌上架的商品，个人Agent推的是AI替你从生活中整理出来的东西。
就像Meta为Muse配置了五个标签页，分别是Chat、Feed、Ideas、Goals、Library，其中Feed和Ideas是Muse区别于所有前代AI产品的关键。简单理解Chat就是你问它答，Feed是它替你决定看什么，Ideas则是它主动给你建议。
过去传统推荐算法是靠你的点击、点赞、停留时长等交互行为来猜你喜欢，这套逻辑的问在于它只知道你做了什么，不知道你为什么做。
你点开一个视频可能是因为你真的感兴趣，可能是因为封面好看，也可能只是你在等电梯想打发时间，算法分不清这些。
Muse的Feed则不同，Meta先用大语言模型对内容进行语义分析，识别主、语义和潜在情绪，再进行分类和摘要，最终系统会结合你的历史交互数据和个人兴趣实时生成推荐流。
它不只看你点了什么，也理解内容本身是什么，还理解你为什么可能对这个内容感兴趣。
但真正让Muse的Feed和传统推荐算法拉开距离的是长期记忆，Meta首席AI官Alexander Wang把Muse的信息流定义为“智能代理驱动的内容推送”。一个有稳定记忆的个人Agent能基于对你的整体了解来推荐，而非只对最近几次短期交互做出反应。
就像一个好友会根据对你的认识来分享他觉得你会感兴趣的东西，因为他知道你会关心什么、你的目标是什么、你最近在焦虑什么，所以他甚至能推一些和你最近点击完全无关、但符合你长期兴趣或希望持续追踪的内容。
Muse团队还在Feed的设计上做了一个关键选择，反馈机制极简。你只需要点赞或就这个接着聊，这样就能以极低的交互成本拿到用户明确的反馈信号，从而进一步强化Muse对用户的了解和数据飞轮。
但Feed只是Muse的一部分，Meta真正在做的不止“推荐内容”，还有“推荐行动”。
在Ideas标签页他会直接给你一些建议，比如你一直在关注某只股票，他会问你要不要设个监控，你点一下确认他就替你执行了。
这跟Meta的商业模式完美对齐，其广告收入占了总营收的98%，而Agent场景下用户主动表达的真实意图远比传统广告和交易体系的决策链条短、转化效率高。
那么个人Agent的尽头是推荐吗？从Muse的设计来看
这正是它在走的路。尽管目前Feed位于第二个标签页，看推荐并非产品的默认交互方式，而是主动选择的结果。
因为用户需要先通过Chat来建立画像和信任，然后才会去Feed看看AI替他准备了什么，但不可否认的是它给了一个用户和Muse聊完之后继续留下来的理由。
Feed是入口，推荐是引擎，行动是终点。这条路径一旦跑通，AI就从工具变成了环境。你不在里面操作，你在里面生活。
@aigc1024
Weekend Roast Mode: ON 🔥
We asked
to roast its own boss
It did not hold back:
📊 50 posts in 28 hours
💬 46% of his posts are one word or one emoji
🔁 "His platform, his AI, his hype. A perfect closed loop."
Final verdict? Obviously.
cc
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