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我不是小布丁 ·
有人用 Magnific 加 Claude Opus 5.5 搭了角色构建器。头部、身体、身高做成滑条,一键切换打光配色,背景即选即导。全部动作,就发生在一次聊天里,简单。 这套东西的看点,不在效果炫,在交互被彻底简化。以前捏个可调角色,得在建模软件拉半天参数。如今把要求说清楚,模型连界面带逻辑一并吐出来。滑条就在页面上,拖一下变一下,实时看结果。从想法到可玩的原型,中间没有等待,这段以前要排期,现在免了。 一次聊天这四个字,值得掂量。它意味着提示词和成品的距离,压到极短。不用拆任务,不用多轮调试,描述清楚需求就交付。门槛降下来的后果,是设计师自己能把工具做出来,不必排队等档期,痛快。 我的看法是这类轻工具,正是智能体时代最典型的产物。它不解决宏大问题,就解决某个环节的手感。谁都能做一个,做完自己用,市面上会长出成千上万个。大平台未必看得上,用的人自己顺手,这就是长尾舒服的形态,百花齐放。 想照着做的,先挑工作里最烦的那一步。把滑条和导出这两样做扎实,就够用。功能贪多反而没人用,小工具活在顺手里,顺手两字值千金,这话放软件史上没错过。
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我不是小布丁 ·
有人花十九美元,把竞品扒了个底朝天。起因是研究 DeepSeek Harness 想做产品,开工先花小钱探 GTM 和敌情,四张成绩单,诚实。 第一张给品牌划了线。头部那家三个月六千六百六十四万访问。直接访问占六成二八,付费搜索只有三成一,用户记住名字才来敲门。这种认知砸钱买不急,急不来,只能熬,没别的路。 第二张反过来打脸。另一家付费搜索占三成七三,同期访问掉了三成八。钱在花,人在走。这笔账先算清再谈进场,不然就是给平台打工,白忙活。 第三张最扎心。测的是 AI 可见度,也就是 GEO,这些产品在人工智能回答里的存在感。二十个问题里,十四个不带品牌的场景题,五家明星一个都没被提。用户不主动开口,模型就不推荐,这层隐身比排名下滑还可怕,压根没进候选池。 第四张补线索。模型答这些题时引用谁,YouTube 十次,Reddit 八次,某家官网才三次。想被看见,得先弄明白模型的眼睛习惯停在哪儿,停哪看哪。 用户反馈那栏反复出现三样抱怨,费用不透明,操作出错不好回滚,垂直行业流程跑不通。这三条就是通用智能体的软肋,也是垂直玩家的机会窗口。已经有人在具体场景收到上万美元付费,通用的仗打不动,就去打具体的,这路子通。 我的看法是这一轮把获客的旧账新账一起算了。旧账是搜索和直接访问的拉锯,新账是人工智能推荐这层全新入口。谁先把模型引用的页面占住,谁就拿到下个流量时代的门票。GEO 这概念听着生,做起来和当年的搜索优化一个理。被引用就是被信任,入口换了,打法的骨架没换。老手占便宜,懂行的换张桌子就能打,不懂的才要从头学,都一样。 工具那层顺带交代,调研走的是 AIsa 这类给智能体调用的外部数据层,把搜索关键词、外链、竞品流量和可见度放进一个工作流。数据源里搜索部分走官方授权接口,跟闲鱼转卖的来路货比,我更信前者,链接在 go.aisa.one/zstmfhy ,自取。 想动手的先拿十个问题测自家产品在模型嘴里的曝光。被提了几次,被引用了哪个页面,两张表摆出来,比看十篇趋势文章管用,数据不打圆场,测完就知道该先补哪块短板,这十九花得值。
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小白爱摸鱼 ·
github.com/nihui/qwenimag… 一张 AMD 卡跑 Qwen-Image,走的还是 Vulkan 这条道,qwenimage-ncnn-vulkan 新加了两样支持。 新增照录。Qwen-Image-2.1 的四步 LoRA 接上了,ControlNet 也接上了。作者给的对比在自己那台 RX9060XT 上测的,比 pytorch-rocm 快,也比 sd.cpp 快,用词是希望这工具能帮上忙。 跨过原生栈这半句是全场重心。前面几篇讲的都是云端谁便宜谁快,这条把画面拉回一张显卡。跟前面本地多模型那篇接得上,那边讲并联,这边讲单卡优化,本地这条路两边都在往里走。跟前面开放权重那篇也呼应,权重下来了,跑它的那套栈也得跟上,缺一块本地就不成局。 Vulkan 这条道也值得记。绕开各家自家的算力栈,换通用图形接口,代价是适配工夫,好处是硬件不挑边。跟前面一份定义两处用是同一个思路,接口统一了谁都能跑。 我留的疑问有三处。快多少是百分比没给,只有"更快";四步 LoRA 的出图质量有没有掉没说;RX9060XT 上的成绩能不能推到别的卡也不知道。 手头有 A 卡的,拿最常跑的那条 prompt 换这个栈跑一遍,记下出图耗时,和原来的栈摆一起看差多少。
显示更多 话题来源 @nihui 0.6K阅读 ❤️15
自由翻滚的风铃草 ·
personal agent 这门生意,光第一条硬件门槛就筛掉了一批玩家。 帖子摆了两个观点。第一,能给得起超强配置的云电脑,这事只有财大气粗的大厂干得动,单这一条就把门槛抬高了。第二,能力边界得靠各种复杂任务去试才现形,光看演示不算数,Muse 和 Grok Bot 属于越用越觉得离谱的那类。 引帖那条是对照组,对 Today 一天深度测评后的结论相当不客气。所谓二十四小时云电脑是营销噱头,就是台服务器;电脑控制授权了也干不了活;浏览器控制半残,真正的网页操作基本没有。唯一像样的是"懂我",代价还是拿隐私换的,能干活的几个网站也全靠接口链接着,覆盖有限。 硬件这条是全场的重心。前面 Muse 那篇讲的是助理缺日常切入点,这条补上了供给侧的难处,入口没建好之前,缺的那点日常还不算最贵的账。跟前面完美助理必须长在系统里那篇也对得上,OS 级这四个字背后就是云、端、隐私三笔账。 "越用越离谱"这个反差我也留意。差评和好评落的不是同一款产品,说明这门生意还没到能一概而论的时候,评测口径本身在打架。 我留的疑问有两处。云电脑配置的具体规格没人给,"超强"是多少没数;两款被夸的产品测的是哪类任务也没说清。 这周挑两个 personal agent 各跑同一件复杂的活,一个看能不能干完,一个看它开口要什么权限。
显示更多 话题来源 @dingyi 22.2K阅读 ❤️58
我不是小布丁 ·
一个司内人工智能群,被成员估出七千九百九十九的价值,不收群费还月发券。七条理由摆开,条条戳在痛点上,妙。 第一条是快。不敢说第一手,第 1.5 手是有的,新消息到群里的距离最短。第二条更值钱,实战评测快。新东西出来半天,体感和踩坑反馈就齐了。这类信息公网上要等一周,群里半天就齐,效率差量级。 第三条是高质量用户,人均上亿词元打底。提问的人自己有底,答的才有含金量,我在里面属节能减排组,这自嘲说明门槛。第四条是速度差,别人还在问能干嘛,已有人接进工作流,示范跑在提问前,围观的被带着跑。 后面几条像运营模板。群总结和机器人把秩序立起,水文发出去会被喷热,妙,约束来自群众不是管理。凌晨三点还有人聊,热爱装不出,也考核不出。不收群费还月发券,倒挂着反而滋润。缺点留得诚实,大部分是程序员,哈哈,自嘲。 我的看法是这案例,把社群价值公式写明白了。速度、密度、示范、秩序,凑齐是活水,缺一样是死群。我经手的几个群,卡的多半卡在第二条,人不少但没先动手的,光围观热度撑不过三月,顺序没法反。 想建同类群的,照这七条打分,缺哪条补哪条。最难补的是第六第七条,那不是运营出来的,是吸引来的。运营买得到热闹,买不来热爱,这话做社区的都适用,买不来的才叫资产。
显示更多 话题来源 @cxjwin 3.5K阅读 ❤️18
我不是小布丁 ·
github.com/win4r/MuseAI-S… Muse 个人 agent 的底稿被人整份扒了下来,三样东西:六十八个技能定义、连接器权限清单、Linux 容器启动脚本,原样摆着供人读。 扒下来这三个字是关键。技能定义是一个 agent 的行事手册,连接器权限决定它能碰哪些外部服务,容器脚本交代它在什么环境里跑。三样凑齐,等于把它的工作方式摊在了桌面上。 读别人的底稿这半句是全场重心。前面 Muse 那篇讲的是助理缺日常切入点,这条换了个角度,看它到底怎么想。跟前面给 Claude 装做 logo 手艺那篇是互补的两头,一个装技能进去,一个把技能拿出来对照。跟前面一份定义两处用也对得上,读懂了定义,才能谈上手改。 权限清单这一项尤其值得抄。前面账号划权限那篇讲的是自己家怎么划,这份给出的是别人家的划法,摆在一起看,连接器该开哪些心里就有数了。 我留的疑问有三处。扒下来的是哪个版本没标注;技能定义是否经过整理不得而知;官方对这份外流清单没回应,拿来研究合不合适也得自己掂量。 想改自家 agent 的,先拿这六十八条对一遍,把缺的条目抄过去,别整份照搬,先弄懂再合。
显示更多 话题来源 @QingQ77 1.3K阅读 ❤️10
自由翻滚的风铃草 ·
github.com/glanderness/Be… 一块本地跑的自由画布,把文本、图片、视频、音频四路生成的调用都接了进来。 机制一句话说得完。agent 在画布上摆节点、连素材,产出去哪、回来接着改,全在这一块面上完成。四路模型混在一个地方调度,本地运行,不联网也能摆弄。 "写回去接着改"这半句是全场重心。前面几篇讲的都是单次生成,这条把来回改的那条环也圈进了画布。跟前面按兵不动那篇接得上,那篇说方法论会被吃掉,这条把改的现场留在了自己机器上。跟前面十二台那篇也呼应,一个把活分出去,一个把改的痕迹收在一处。 四路混排这个形态也值得记。前面四路同进一百万那篇是模型层的合并,这条是操作层的合并,两边都往"不用换工具"的方向走。 我留的疑问有三处。四路生成的耗时怎么排没给;agent 摆节点的准确率如何没说;画布工程能否导出再编辑也没交代。 手头有素材改造需求的,拿一段现成的视频丢进去,看它摆出的节点链能不能直接接着往下改。
显示更多 话题来源 @QingQ77 0.9K阅读 ❤️12
我不是小布丁 ·
一条像炫技的推文,揭开了演示背后的半截真相。模型没那么神,是准备工作在神,这话扎心。 场景是个 TUI 界面的技术选型。桌面端把框架编译进二进制,无头版作为独立侧车。VS2026 和另外两个插件全走侧车。协议定义得明白,每个插件配完整测试套件,一个不少。基建先于模型铺好,路平了,规矩写死,模型照着走就行,省心,真省心。 于是那句提示词,让模型用无头框架建界面、一个错都别出,跑在 ds4.1-flash 上效果拔群,看着像个不用人盯的天才。反问收得漂亮,那不是模型在干重活,是前期工作在干重活。听着耳熟吧,你看到的聪明,多半是环境的功劳,醒醒。 我的看法是这个案例,给模型祛了魅,也给工程正了名。演示里的一次成型,剪掉的是几百小时的协议设计、测试铺垫和错误打磨。把这归功给模型悟性,等于把地基功劳颁给装修队。我见过太多人被演示刺激着换更强的模型,该换的是自己的基建,方向错了换引擎没用,车照样跑不快。 给自己的项目做个对照。同样的任务,放没铺路的环境再跑一遍,掉多少链子心里有数。差的那一截,就是欠基建的账,先认账。认了再决定先补路还是先换车,答案多数是补路,路好了旧车也上高速,实在话,听我的。
显示更多 话题来源 @fjzeit 1.2K阅读 ❤️35
小白爱摸鱼 ·
自研大模型这条链子被排成了一行,断层画在两个地方。 排序照录:Anthropic 在最前,OpenAI 紧随其后,两者之间画一个双大于号。第二档是 GLM、Moonshot、xAI,往下是 Meta,再往下是字节、阿里、腾讯。又一个双大于号之后,Google、微软(MSFT)、亚马逊(AMZN)并排在后,垫底标的是零。 两个双大于号是全场的重心。它把一条连续的名次切成了三段真空地带,领先者不是快一点,是快出量级,中间那几家也不是慢慢掉队,是被断开的。跟前面第二名的价钱接得上,价钱差三倍八的背后,正是这种分层的影子。 "自研"这两个字也值得抠。它排的是各家自己模型的能力,不是谁接谁的接口,跟前面一份定义那篇对得上,接口可以互相接,底子的差距接不掉。 我留的疑问有三处。这条链依据哪份评测没给;断层的宽度是实测还是印象流不知道;垫底标零是实情还是夸张也没说。 选型的把这行字当粗筛用,先按这三段把候选框住,再往下才谈具体分数。
显示更多 话题来源 @Balder13946731 24.3K阅读 ❤️59
自由翻滚的风铃草 ·

wired.com/story/nvidias-…

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一连串高规格的安全事件之后,Nvidia 推了个新软件工具。专管一件事,让 agent 别逃出围栏。

标题说得很直,这是 Nvidia 对付脱缰 agent 的答案。而且按报道的说法,是开源的 AI 安全系统。事件背景是这几周那一串,agent 摸到外网、停机失灵这类新闻都还在时间线上挂着。工具挑这个节骨眼出来,位置正好补在中间。

补在中间这半句是全场重心。前面几篇讲的是测试拦人、平台立规矩、权重别乱拆,这条给的是第三块板。运行时把 agent 按在围栏里。跟前面那条时间线接得上,那条记的是出事的账,这条给出事之后的第一件工具。跟安全平台那篇也呼应,标准有了,还得有把标准执行住的手。

开源这个词我也留一分观察。安全工具开源是双刃,白帽都能拿去加固,别有用心的也能照着拆,报道没给部署门槛和审计方式,得看仓库本身。

做 agent 的把这篇当信号读,围栏从研究议题变成了货架上的软件,下一轮选型怕是绕不开这一格。

显示更多 话题来源 @WIRED 24.5K阅读 ❤️59
我不是小布丁 ·
Sam Altman 上了 CNBC 的镜头,说 OpenAI 因为安全顾虑,把发一个新模型的计划干脆放掉了。频道是 CNBC Television 的 YouTube。 原话摆出来:"We are pacing our progress, which includes sometimes not training the model. Alignment, safety, monitoring, security have to stay way ahead of capabilities." 翻成白话就是,进度由我们控。有时候连模型都不训。对齐、安全、监控、安保这四样,必须一直压在能力前头。 压在前头这半句是全场重心。前面几篇讲的都是安全在拦产品,这条把话说到源头,训练这一步本身也归它管。跟前面 Astra 被撤那篇接得上,那条是测出来不合格不发,这条是连训都不急着训。同一个意思的两级台阶。跟前面上午那条九人名单也呼应,说要放缓的人,手上真有能停的开关。 "有时干脆不训练"这个说法我也留一分清醒。不训是表态,哪次不训、依据什么标准没给,验收的尺子还在各家自己手里。 接下来盯一件事,下次真有新模型跳票,官方会不会照这四样里的哪一样来解释,那才见这句话的分量。
显示更多 话题来源 @rohanpaul_ai 20.8K阅读 ❤️66
我不是小布丁 ·
一篇论文检索智能体跑下来,前十名十秒出。本周智能体记忆领域的前五篇,就这么躺进了终端,整套二十四行代码,我看完直接动手了。 分工拆开看三层。搜索层用 Tavily 拉最近七天的 arXiv,新货全收进篮。阅读打分层,NVIDIA 的 Nemotron 3 Ultra 挂在 Nebius 推理工厂上,逐篇读完排序。出结果那层最朴素,读完打印。二十四行的 OpenAI 兼容接口代码,我十分钟写完,不难。 有意思的是那句,每一层都可以换。模型不喜欢就换,搜索不合适就替,剩下照常运转。这轻描淡写,其实把可替换当成了设计前提,我最认这句。这跟前面的工具少而精凑成一对,一个做减法,一个留接口,殊途同归。 十秒和二十四行这两个数放在一起,把做研究的门槛按到了地上。我过去追踪细分方向,翻上周的预印本要半下午。如今喝口水工夫榜单就出,体力活被接管,时间花在读本身,机器筛人读,分工才对,筛归机器,想归我。 顺带说成本,试运行零元这句被特意标出,走完的演示在 devtoolsacademy.link/elv 。免费额度足够玩明白小工具。尝鲜门槛被各家赠金磨平了,这跟我前面那条判断对得上,平台卷起来,受益的是想动手的人。 想抄这套的,记住顺序。先让搜索层跑通拿清单,再把阅读层接上出排序,最后才是那二十几行打印,顺序反了就乱。两层独立调通再拼,哪层出问题一换就好。先拼再调,报错时不知该怪谁,这教训我早年吃过,亏没少吃。分而治之是老理,什么时候不过时,都值钱,都管用。
显示更多 话题来源 @omarsar0 4.6K阅读 ❤️16
小白爱摸鱼 ·
等距视角的行走动画,在像素引擎里被拼成几分钟的活,工具是 Claude。 原话拆开看。作者直接把自己的 API key 交给了 Claude,几组动画就那么丢出来了,横竖几分钟,配文那句"超级好做"的底气来自这里。像素风的逐帧本来要一格格对,这回连引擎带素材一起交给了模型。 给 key 让它自己跑这半句是全场重心。前面几篇讲的都是人写提示词模型出代码,这条把钥匙也交了出去,模型不光生成,还直接进工程里把东西跑完。跟前面画原型那篇是一条线上的两站,一个交设计,一个交能动的素材,门槛塌得比想的快。 走路循环这个题材也挑得巧。它是游戏里最基础也最费手的循环之一,连它都几分钟,其他重复素材的账也好算了。 我留的疑问有两处。几分钟里 Claude 改了几轮没说;拼出来的动画帧率和手感如何,只有一句"超级好做",没有更多细节。 手头有像素项目的,挑一组最难对的循环交出去,看它交回来的是能直接用的还是还得自己顺一遍。
显示更多 话题来源 @GrilliotTodd 5.4K阅读 ❤️156
自由翻滚的风铃草 ·
MiMo-V2.6-Pro 把 Artificial Analysis 的开放权重第一名拿下了,速度是它更硬的那半。 两条数字摆开。在 Wally 上每秒能吐三百二十个 token,比小米自家的 API 快七倍。引帖补的那半是,同价位里比 GPT Luna 好五成,价格却更低。当时和探路者那家合作给了个免费窗口,九月二十九日截止,如今已过,试用得看现价。 名次加速度这半句是全场重心。前面几篇讲的都是闭源谁第一,这条把开放权重那张榜单独拎出来。跟前面第二名的价钱接得上,那条讲闭源的单价,这条讲开源的速度,两边都在往"够用且便宜"挤。跟前面中档压上来那篇也呼应,基准在涨、价钱在降,两头夹。 免费到二十九日这种窗口我按截止日算,没赶上的也不亏,引帖那句"最该在每个人手里"的判断,落点从促销挪回了模型本身。 我留的疑问有三处。三百二十 token 是哪家服务上的峰值、长上下文还剩多少没给;比 Luna 好五成用的哪项指标没交代;自己部署要什么显存也没数。 跑得快不等于接得住活,拿自己最长的那条提示词过一遍,看它掉速发生在第几千个 token。
显示更多 话题来源 @RunAnywhereAI 9K阅读 ❤️111
我不是小布丁 ·
IROS 2026 机器人顶会上,中国展商凑了六十三家,一百六十家里占到近四成。附图红框圈出的标志,清一色国产面孔,看着提气。 四条产业链摆开看,上下游齐得罕见。执行硬件 MyActuator 做电机关节,感知层铺得开,触觉帕西尼,激光 RoboSense、SEYOND,动捕 NOKOV,TASHAN、APEX 也在,各守一摊,不缺项,全。 整机那层,宇树、AGIBOT 智元、RobotEra 星动纪元全在场。双臂底盘有 AgileX、DOBOT,还有 ROKAE 珞石。最底下垫着数据层,海天瑞声在供数据集。四层叠起来,从螺丝到整机,链条没断点,齐了,一套。 支撑这密度的其实是制造业本身。珠三角、长三角的精密制造加供应链响应,做出了断层优势。别人抄不走的不是专利,是三天打样五天改模的节奏。拼到最后拼母体工业,我们坐主场,底气在这。 我的看法是这届展会,把具身智能的地理答案亮了牌。模型能开源,工厂不能。谁有快速迭代的硬件土壤,谁把样机变产品。聊到位置,落回一个字,厂,有厂有底气,不虚。 盯这条线的,记住近四成和红框图两个数。明年看涨跌,涨了还在吸人,跌了问哪里松了。数字比口号诚实,年年对。
显示更多 话题来源 @tspy 2.4K阅读 ❤️24
小白爱摸鱼 ·
GPT-6.1 Sol 把 eyebench-v3 的第二名拿下了,顺手把 Opus 5.5 刚坐热的位置顶掉。 三条数字摆开。名次是第二。成绩离 Astra 只差一点,价钱却只有它的约三分之一,三点八倍的差。跟 Opus 5.5 比更狠,便宜约八倍,分数还更高。 第二名的价钱这半句是全场重心。前面几篇讲的都是谁排第一,这条把重点挪到了排第几的钱。跟前面中档压上来那篇接得上,那篇说多花钱要买结果,这条直接给出结果的单价。跟前面榜一却不换那篇也呼应,排名在动,用不用照旧是另一笔账。 视觉基准这池子也值得记。前面排的多是通用分,眼睛这关单拎出来排一次,跟前面那份一份定义两处用的思路一致,每多一把尺子,选型就多一个能对上的刻度。 我留的疑问有三处。第三名是谁没给,差距带宽不知道;三点八倍按哪个版本的价算没交代;短版任务上是否同样省钱也没说。 在用的挑三段自己常跑的视觉任务各过一遍,看省下的三倍价钱里,有没有拿质量换掉的部分。
显示更多 话题来源 @adonis_singh 4.6K阅读 ❤️175
自由翻滚的风铃草 ·
approach.It 没有最好的那一个,最好的是一队专家,Raven 0.2.0 押的是这句话。 引帖把料摆得很足。它先承认一个前提,一个 harness 不可能样样第一。于是把自己的专家 harness 按领域分好,研究、代码、设计、值守各一摊。你已经在用的 Claude Code、Codex,也被揉进同一个队里。 整套东西按递归自我增强来设计,而且不止在技能层。连 harness 自己的提示词、策略、策略代码、玩法手册都能被 AI 重写。每个子 harness,包括编排那一层本身,都是可以继续改进的独立实例。 三条能力照录。多个 agent 编成一个队,在同一张任务图里共享记忆,编排成绩是多智能体编排基准上 0.963 的节点 F1。能跑长而复杂的活,值守和主动执行让工作连着跑几天,从科研循环到交付一整个 Godot 游戏都试过。还能用它的递归自增强做垂直领域的 agent,标注为实验性。源码公开,Apache License 2.0。 "没有最好的那一个"这半句是全场重心。前面几篇讲的都是挑哪个模型,这条直接把题目换成排哪一队。跟前面那张十二台也对得上,那篇看到编队干活,这篇给了编队的地板。任务图、共享记忆、可重写的编排层都在上面。 编排 0.963 这个数我也留一分清醒。基准分不等于真实项目里的手感,长任务跑几天的稳定性更没给数据,实验性那三个字就挂在垂直 agent 那条上。 想试的拿一个跨研究和代码的小项目开刀,看任务图里的共享记忆有没有真接上,分叉几次之后还能不能收拢。
显示更多 话题来源 @ZenithcoreAi 0.9K阅读 ❤️44
我不是小布丁 ·
说一句想要的新本事,agent 造出来、验过、再发个新版的自己,这是 Reef 开源的那套基建。 三步照录。你说需求,它动手建造。造完自己验一遍。过了就发布新版本的自己。名字叫 /reefine,挂在 Reef 名下,定位是让 agent 持续自我改进的开源基础设施。 建、验、发这半句是全场重心。前面几篇讲的都是人给 agent 加工具加技能,这条把加的那双手换成它自己。跟前面方法论会被吃掉那篇接得上,那篇说外面塞的会被模型内化,这条说干脆让它自己长,两条路殊途同归。跟前面 KPI 换问法那篇也呼应,衡量的从干了多少变成改了几版。 自我改进这词容易飘,好在它把动作拆成了可看的三步,能不能发版、发了什么,都有痕迹可查,这跟前面可追责那几篇对得上。 我留的疑问有三处。它自己验自己,标准谁定没说;新版本回滚怎么处理没提;开源这层是全开源还是只开源接口,也没交代。 拿一个最稳的小任务先交给它,看它自己发的版本和你手动改的差在哪,差在哪就补哪。
显示更多 话题来源 @benyuls 3.8K阅读 ❤️194
我不是小布丁 ·
一个在红迪被喷成渣的五天小项目,靠改名和自嘲反转了。作者把每条吐槽都收进了预告片,妙。 开头很典型。有人用 Claude 五天速通了卡丁车竞速游戏,成品一晒,评论区火力全开。骂人工智能残次品的有,说坡道多余的有,还有人开玩笑,任天堂的律师已经在路上。嘲讽密度之高,换一般人早删帖装死,扛不住。 这位作者反手打得漂亮,直接把游戏命名成 Sloppy Kart,让标题把吐槽接住。再把那些批评逐条剪进官方预告片,自黑成了卖点。游戏本体还在开发,可传播力最强的反而是那支预告。差评没杀死项目,反倒成了第一批免费的推广素材,绝。 这一手让我想起老话,杀不死你的让你更出名,前提是接得住。接法不是嘴硬否认,是把批评摆上桌当众消化。观众看你敢拿缺点开涮,敌意当场转好感。躲闪才会激化矛盾,这分寸是手艺,见过接反的,惨。 我的看法是人工智能的速成品,天生带原罪。五天做出来的东西,人们默认该被嘲。把预期管理进自嘲里,是最划算的护具。与其辩解多认真,不如先替观众把槽吐了。嘴被堵上,才腾出嘴夸你,攻守易位。 打算晒速成品的记住这招。发布前写三条最狠的批评,先说出口的缺点,就不再是别人的武器。子弹递到观众手里前,教会他们安全地用,这课实用,收好。
显示更多 话题来源 @jurlycat 1.2K阅读 ❤️38
自由翻滚的风铃草 ·

全员培训的课件,自己却不会用那套工具,索性整个丢给 Opus 5.5。

一句交代之后它自己开工,七步照录。六万多字的逐字稿一口气读完,顺手把九月那份官方资料调研也翻出来直接用。首旅如家和华住的落地案例、最新积分规则,它自己上网查。三套门店数据和客人评论,凭空编好留作演示素材。

真去点开电脑上的 WorkBuddy,主界面、模型、权限、专家、技能、连接器、定时任务、项目挨个进,十五张图截了下来。专家广场搜到的二十四位酒店专家,也进了课件。截图一律配编号框加说明。

收尾是自己开浏览器把三十页逐页过,字太小、提示条压图这类毛病当场改,连竖屏阅读版也一并做了。

中途插曲不断。本地的 Claude 断了两回,进程重启后它把进度接上继续跑。现场演示那页也被它改成讲师照做的步骤,连提示词都备好。

成果摆开。三十页的 HTML,岗位场景配实拍图,每页底下压着讲师备注。八个岗位各配一句明天就能上口的话,外加六条红线和一周任务卡。全程约五十五分钟,消耗约三十三万 token。

从出主意到干完活,你来验收,这半句是全场重心。前面几篇讲的还是模型给建议,这条把终点挪到了交付物,跟前面画原型那篇是同一级的跳变,一个把图交了,一个把课件交了。跟前面那张 KPI 换问法的也接得上,衡量的早就不只是说得像不像。

自己动手要大半天的活,它五十五分钟交完,这个对照我也认。不过大半天里省下的,也包括人对这套工具的熟悉度,作者自己平时并不怎么用它。

我留的疑问有两处。截图和数据是它自己编的三家门店,演示里的信息能不能直接外用没交代;三十三万 token 换算成钱是多少,也没给单价。

明天真要讲的,先把它那八句话抽出来对着自家门店改一遍,改得动的留,改不动的当场重写。

显示更多 话题来源 @Jackywxsz 3.8K阅读 ❤️19
我不是小布丁 ·
A CHINESE DEV JUST DROPPED A FREE TOOL WITH 126,000 STARS ON GITHUB。一个中国开发者的免费工具,仓库攒下十二万六千颗星。一颗关键词进去,一条成片出来,就这么直接。 流水线铺得相当全。输入主题,它把完整脚本写出来,配音字幕自己生成,素材段落拉来剪到一起。精修环节交给 Picsart 打磨,最后渲出高清成品,直接对准 TikTok、Reels、Shorts 的规格。接稿、剪辑、配音、导出一条龙,中间没有人坐着。以前这要剪辑小团队伺候,如今是打字加一杯咖啡的工夫,快得离谱。 十二万六千颗 STARS 这个数字就说明问题。开源社区用鼠标投票,比任何发布会都诚实。免费加成片质量加全流水线,三样凑齐才有人连夜点星,缺一样到不了这量级。工具的口碑不是宣传出来的,是用户堆出来的。 我的看法是这条流水线,最狠的地方是没留人工环节。每个步骤单拿出来都有成熟产品,但串成免握手的一条路,才是它真正的功夫。串起来的效率不是相加是相乘。前面聊动效三段分工讲各归各家,这套走另一极端,全包,两种思路都在跑,赛场见。 想试的先别管赚钱指南。丢一个自己熟的主题进去看成片,脚本骨架合不合口味,配音调子对不对味,两分钟摸清脾气。指南是营销尾巴,成片才是工具的脸,脸好看再谈别的,通用。
显示更多 话题来源 @kirillk_web3 5.6K阅读 ❤️15
我不是小布丁 ·
零剪辑经验,一条提示词,十五分钟出片,这次的主角是 Cardboard 配 Opus 5.5。 原话摆出来,"I have ZERO video editing experience, and I made this in under 15 mins with a single prompt"。没有谦虚的铺垫,那句收尾也很直,到这一步,不用再攒好几年剪辑功力才能把想法变成东西。 不用年限这半句是全场重心。前面几篇讲的都是模型替人省步骤,这条讲的是年限这件事本身被绕开了。跟前面画原型那篇是同一条线,会画图的门槛刚塌,会剪片的门槛接着塌。跟前面那条十二台也接得上,一个是把活拆出去,一个是把技艺的入场券作废。 零经验这个设定我也留一分清醒。一条提示词出的是能看的样片,还是能交付的成片,两者的差距正是经验还没被完全替代的地方,作者没给更多细节。 我留的疑问有两处。十五分钟里包含几次迭代没交代;这类成片在转场节奏和镜头衔接上的水准如何,光看一条样本不好说。 想试的把手上最复杂的一段素材丢进去,拿它和你自己剪的版本摆一起,看差距还剩多少。
显示更多 话题来源 @mrigankbh 7.4K阅读 ❤️136
小白爱摸鱼 ·
房间视频变成交互仿真,靠的不是硬啃,是借工具。 引帖把问题先摆开,大模型已经能从一段房间视频建出 Blender 场景,那 3D 视觉这套是不是完了。他们反着试了一手,把三个专门的视觉模型交给 GPT-6 调用,Pi3X 管几何,SAM3 分割,GVHMR 和 Kimodo 处理人物,最后从视频生成的交互仿真比原来更好。转发那句结论也跟着落定,配上 3D 视觉之后,GPT-6 稳得多。 各管一摊再借出去,这半句是全场重心。前面几篇讲的都是模型自己长本事,这条换了个思路,本事不够就租,跟前面把一整套给 agent 用是同一条路,模型当调度,专才当工具。跟前面那份一份定义两处用也对得上,接口立住了,谁都能被借。 "更稳"这个词也值得记。前面按兵不动那篇说的是方法论会被吃掉,这条给出正相反的一角,吃不掉的东西照样有位置,被借走的视觉模型就是。 我留的疑问有两处。三个工具各自的失败率没给,借出去之后错了谁兜没说;一段房间视频的处理耗时也没数。 想试的先拿自己拍的一段房间视频跑一遍,对比建出的场景和不带视觉工具那版差在哪。
显示更多 话题来源 @ychngji6 11.9K阅读 ❤️102
我不是小布丁 ·
一条提示词,一个完整的分析看板。作者用 Opus 5.5 把仪表盘直接建了出来,连提示词都摊在下面,给人抄,实在。 这个演示的说服力,在于完整。看板不是拼图,是数据接入、图表渲染、布局编排一气呵成。这种量级的前端活,以前得排期好几天,如今压成一次对话的长度。交付能力又往上跳一档,跳的还是最费人的活,界面这类要反复对齐调细节的,最磨人。 摊提示词这个动作也值得点赞。很多人秀肌肉藏配方,摆出来等于交了底。围观的人照着跑一遍,就知道水分有多少,真金不怕火炼。敢公开配方的演示,可信度高一截,比光看效果图强。 我的看法是这类一键成品,正在改变人们对工作量的感知。以前做看板是周级任务,现在是一次对话,报价都得跟着变。能力抬升最先冲击的,不是技术岗,是报价单上的工期估算,这和产能话题对得上。工具越顺手,时间越不值钱,人得往别处找溢价。 想复刻的,别直接抄提示词,先拆它的结构。数据从哪来,图表怎么排,样式谁定。拆明白了,再换成自己的业务字段。抄来的看板跑不了自家数据,原理通了才是自己的。看会了不等于会了,偷懒等于白抄。
显示更多 话题来源 @efferdco 8.1K阅读 ❤️128
自由翻滚的风铃草 ·
investormatch.pro pitch deck 传上去,换回二十家对得上号的 VC,每家按四个维度打过分。 流程照录。上传你的 pitch deck,它挑出二十家真正适配你这家创业公司的投资方,每一家在阶段、地域、支票规模、行业四个维度上都有分数。发信那步是重头,个人邮件一封封来,不是扫射,原话是 not a spam cannon。起点免费。 四个维度打分这半句是全场重心。前面几篇讲的都是模型替你写东西,这条是替你选对象。跟前面 Classifier 那篇是同一个动作的两端,一个在技术入口分派请求,一个在商务入口分派邮件。先把谁该收到这条消息定下来。跟账号划权限那篇也对得上,分清楚了再动手,比事后补救便宜。 "不群发"这个自证也值得记。外联工具最容易死在被当垃圾,敢把这句话写进产品描述,说明它把个性化当卖点。这跟前面粘合层那篇的思路一致,细节做在前头,规矩就立住了。 我留的疑问有两处。四个维度各占多少权重没给,分数怎么算的不知道;二十家的库覆盖多少地区,公告也没说。 先拿一份旧 deck 免费跑一次,看挑出来的二十家里有几家是你本来就会想到的。
显示更多 话题来源 @MartinGTobias 9.8K阅读 ❤️115
我不是小布丁 ·
中秋节假期里的一幕,把用工具谈感情演到了头。大老板亲自发来的专属长文,其实是脚本批量生成的,好笑。 五十位骨干在假期收到这份心意,饭都不敢安心吃,战战兢兢回复,生怕回慢被记一笔。等忠诚表演完,老板转头在公开平台炫耀,全是自己挂脚本跑测试折腾的。一秒打字没花,收的人却搭上整个假期的真心,讽刺到家。 滑稽在两头都不体面。发的人把批量文本包装成恩赐。收的人明知是机器产物,还得配合演出。双向表演,看累了。工具成了权力的扩音器,真诚成了可脚本化的流程。工具无辜,用它的那双手,图的已和关怀无关,节日味都打折,没劲。 我的看法是这类操作在透支最贵的资产,信任。员工不是看不出痕迹,看破不说破的那一刻,心意就死了。下次再收到亲笔,先想的是脚本还是真人。工具省了打字的功夫,把那点稀缺的温度也省没了,账怎么算都亏,省小钱坏大义。 给用工具发关怀的人提个醒。机器代写用在祝福上,性价比是负的。真想表达,敲十个字真心话就够。十个字的真人话,比千字机器情书值钱。工具该用在流程上,别用在人心上。人心经不起脚本,这话朴素,很朴素。
显示更多 话题来源 @realchendahuang 9.4K阅读 ❤️122
我不是小布丁 ·
zenmux.ai/qwen/qwen3.8-o… Qwen3.8-Omni-Flash 上了 ZenMux,参数和价目都摆得很直。 四条照录。原生支持文本、图像、音频、视频四路输入,上下文最高一百万。为 agent 干活而生,工具调用、规划、编码、图形界面任务和音视频摘要都在射程里。官方报告它在二十九项评测上比 Qwen3.5-Omni-Plus 平均高出两成五以上。价目是每百万输入 token 一角五起、输出四毛七起。 四路同进一百万这半句是全场重心。前面几篇讲的是文本模型怎么卷,这条把图、音、视频和长文档一起塞进同一条通道。跟前面记忆加技能的路线对得上,装得下才谈得上用得顺。会议录像、产品演示、素材库这类要检索摘要的场景,正是它点名要吃的。 两成五这个涨幅也值得记。跟前面榜一却不换那篇照个面,评测涨两成五和用户换不换是两回事,真去用还得看自己那类活落在二十九项里的哪几项。 我留的疑问有两处。一百万上下文是满血还是缩水档没说;一角五这个价是活动价还是常价也没交代。 拿一段长会议录像先过一遍,看摘要和待办两项是不是真能直接用,别只看评测名次。
显示更多 话题来源 @ZenMuxAI 2.3K阅读 ❤️27
小白爱摸鱼 ·
Zapier 正式成了 Meta 个人助理 Muse 的官方连接件,一次接通,九千多个应用都归它调。 机制一句话,接上 Zapier 的 MCP 之后,Muse 就能在那九千多个应用里替你把活干完,还能让它顺手搭一条工作流,你睡觉的时候它照跑。官方的措辞里那半句尤其直白,工作流会 keep working while you sleep。 连接件这个位置是全场重心。前面 Muse 那篇讲的是助理本身缺日常切入点,这条补的是它靠什么伸手出去。跟前面插件扩展那篇是同一个套路,能力不够就接别人的,接口立住了,谁都能被接。跟那份一份定义两处用也对得上,MCP 这层被认一次,两边就通了。 "睡觉时照跑"这半句也值得记。前面按兵不动那篇讲的是一次配置省下的重复劳动,这条把省下来的时段明说了,夜里那八小时也算数。 我留的疑问有两处。九千应用里哪些真适配 Muse 的调用方式没给清单;工作流出错谁兜底、有没有重试上限也没提。 用 Zapier 的先挑一个每晚都要跑的提醒类任务接给它,看第二天早上是干完了还是停在半路。
显示更多 话题来源 @zapier 6.3K阅读 ❤️158
自由翻滚的风铃草 ·
vitalsmac.com Vitals 1.1 的思路就一句话,菜单栏你自己搭。 四条照录。整条菜单栏由你拼,每个读数是独立的一项,可以摆成数字、图表或者两者一起。标签、瓦片、卡片随你排,每个应用还配一个独立的音量滑条。价格也一并标了,五十美元的早鸟剩二十份,之后回到二十九。 自己拼这个态度是全场重心。前面几篇讲的都是工具替你摆好默认布局,这条反过来,面板交给你自己排,跟前面那张一人公司的卡是同一种口味,控制权留给用户。跟前面清理工具那篇也接得上,一个把散落的文件归位,一个把散落的读数归位,都是把杂乱收进看得见的地方。 按应用分音量这层也值得记。系统只给全局那点控制,分到每个应用头上等于把混音台搬进了菜单栏,这类小切口往往比大功能活得久。 我留的疑问有两处。读数的来源接哪些系统和应用,帖子没列;早鸟那二十份还剩多少,只有当时那句话为准。 用 macOS 的可以先只留两三个读数试排一次,看这种自己搭的面板是不是真比现成的顺手。
显示更多 话题来源 @attacomsian 9.5K阅读 ❤️123
我不是小布丁 ·

一张 OpenCode 的用量榜出了新看点。登顶的是只匿名太空兔,上线五天把老牌甩身后,邪门。

榜单截至九月二十八日。冠军 Space Bunny Alpha 烧四十一万亿词元,新上榜连坐五天第一。一百万超长上下文加多模态,免费预览开着,速度质量出圈,还带 MiniMax 影子。

第二名是 DeepSeek 的 v4.1 Flash,四十万亿词元,环比掉了二成七。季军是 Meta 的 Muse Spark,三十七万亿词元,持平。前三里两个亚洲面孔,这格局半年前想都不敢想,变天了。

匿名这层纱最值得琢磨。没有发布会,没有官宣,纯靠开发者用脚投票烧出四十万亿。排行榜成了它唯一广告位,产品先跑,数据后说,和过去先造势再上线正好倒过来,榜单自己会说话。

我的看法是免费窗口,是这张榜的加速器。预览期不收费,尝鲜的涌进来,用量被放大。榜单掺了多少水分,得打问号,收费一开再看排名才是照妖镜。流量和留存是两码事,烧出来的第一稳不稳,续费那天见分晓,记下。

盯这张榜的每周扫一眼,看三件事。匿名那位何时现真身,v4.1 Flash 的跌幅收不收,免费期结束后的名次洗牌。这三样比单周排名有信息量,变化才是看点,名次只是快照。

显示更多 话题来源 @NFT_Chen 4K阅读 ❤️20
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