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不同的赛道也有不同的玩法,你的 AI 助手应该住在你的生活里而非你的标签页里。 Donut @DonutAI 有点像加密世界的深圳。务实、高效、功能集成。没有像一些重分析平台那样需要极高的专业门槛和政治性(资源)站位,也没有像一些社交钱包那样充满小团体文化和割裂的体验。 有意思的是,加密交易的痛点增量实际上是两方面。 一方面,是现有功能的堆叠与信息过载,这是工具复杂化的根源。图表、跨链、合约、DeFi、数据看板。每增加一个需求,就多开一个标签页。 另一方面,是用户交互模式的根本性迁移,从操作图形界面到表达自然语言。B 端的增量在于整合与连通(200多种工具),C 端的爆发在于体验与直觉。 逻辑就是:先聚合功能,再重塑交互。B 端快速拉伸能力上限,C 端承接直觉化的使用流。D0 整合 B 端功能,Telegram 承载 C 端习惯,AI 成为所有操作的统一界面。 对于用户来说,在 D0 侧光讲交易助手是不准确的。实质上,它的终局是重塑个人的链上行为操作系统。这就是 AI 助手的本质:重构操作流的底层。 随之而来的下一阶段,就是 D0 升级为你的个人交易决策中心。 T+0 的分析响应,全仓位的统一视图,跨协议的自动执行,PnL 的实时追踪,都意味着将 D0 作为中枢,意味着个人链上行为效率的跃迁。 D0 化的最后一步,是直接在对话中构建你的完整链上人格。自然的语言是基础的指令集,AI是理解与执行的媒介,Telegram 是永远在线的入口。这样才走完 聚合 - 对话 - 中枢 - 分身​ 的完整链上行为操作系统升级四阶段。
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还想看看?更多剪贴板效率工具 👉
我又整理了一份2026年热门值得收藏的AI工具清单 一、核心AI/搜索(用于聊天、写作、搜索和研究) ChatGPT:综合能力最均衡,日常首选 Claude:长文理解和写作能力强 Gemini:多模态好,超长上下文处理稳 Perplexity:搜索+回答,信息源清晰 NotebookLM:文档总结和知识库好用 Manus AI:中文场景体验不错 二、AI编程/软件搭建(用于写代码、搭网站和做产品) Codex:代码生成能力强 Claude Code:编程辅助细致 Cursor:AI编程编辑器,用着顺 Lovable:快速搭前端/产品 Replit:在线写代码、部署方便 Base44:低代码搭建工具 三、AI视频/视觉创作(用于生成视频、图片和设计素材) Google Veo:视频生成质量高 Kling:视频生成速度快 Midjourney:艺术感和光影强 HeyGen:数字人/口播视频方便 Canva:设计模板多,上手快 Figma:设计协作主力 四、办公/设计/效率(用于文档、设计、邮件日常提效) Notion AI:笔记+知识管理一体 Gamma:快速做演示文稿 Granola:会议记录整理方便 Grammarly:英文写作检查强 Superhuman:邮件效率工具 Wispr Flow:语音转文字流畅 五、自动化/集成/增长(用于流程自动化、数据抓取等) n8n:开源自动化,灵活度高 Zapier:应用连接最方便 Apify:数据抓取工具 Chatbase:快速做AI客服 Clay:获客和线索整理 Beehiiv:Newsletter增长工具 再提醒一句: 以上仅为信息整理 工具在变,适合的才是最好的
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实用网站推荐:NextBConvert 一个品类丰富的在线工具箱,70多种免费在线工具,涵盖图片转换、视频编辑、PDF处理,以及一些AI相关的功能。不用注册、不用登录,所有处理都在浏览器本地完成,没有那种免费用3次就让你注册的套路(现在是这样)属于"瑞士军刀式"的效率工具站。
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不是VC不投应用,是真没啥让人眼前一亮的东西。 绝大多数中间层infra和效率工具在未来半年左右就没意义了,而Manus是幸存者偏差,他们好在卡住了一个通用agent的生态位,可以算是唯一的门票。 但我相信,子弹再飞一会,有想象力的应用在未来一年内一定会闪现出来。
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用一句话描述需求,生成一个 Mac App? Ironsmith:一个用 AI 创建 Mac 小工具的开源项目。 输入需求,AI 生成 SwiftUI 应用,并打包成可运行的 macOS App。 支持 Ollama / LM Studio 本地模型和云端 API。 适合制作那些 App Store 找不到的个人效率工具。 👉 #macOS# #AI工具# #开源工具#
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分享一套 Codex / Claude Code 实战课程合集 适合想系统学习 AI 编程、自动化交付和效率工具的朋友👇 内容包括: • Codex 从安装配置到实战上手 • 让 AI 辅助写、改、测、交付 • Codex Web 软件开发实战 • Codex + WordPress 辅助建站 • 办公自动化、AI 作图、技能拓展 • Claude Code 入门到进阶、Skill 开发与企业级插件
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说真的,多终端管理tmux 我现在基本不碰了。 🔗 和 🔗 这俩工具一用,直接把 tmux 那套繁琐配置踢出局。 不用记快捷键,不用折腾配置文件,开箱即用,懒人福音。 效率工具这东西,越简单越好用才是真的好用,折腾本身不是生产力。
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如今年轻人圈子里流传一条「20美元AI斩杀线」。 平时接触不少高校学生,观察到一个很现实的现象: 一部分学生愿意付费开通ChatGPT、Claude会员,熟练运用AI应用与智能体,把AI当成强力助手。 这无疑是明智的选择。AI时代,懂得用好工具的人,能够抢占先机,吃到效率红利,拉开和同龄人的差距。 但还有另一批学生,不愿意为效率工具付费,日常只依赖豆包、免费版Gemini这类AI。 长期下来,在学业、未来求职的竞争里,后者很容易被前者拉开差距。 成熟的AI智能体对个人能力的增益是颠覆性的,某种程度上,相当于把认知水平100的人,拉高到120的层级。 我一直在思考这种分化背后的根源: 一部分来自家庭条件、可支配收入的差距,更大的分歧在于消费观念。 举个直观感受,我接触到不少北京的年轻人,普遍愿意为专业服务买单。 想借此给所有人提个醒:学会分辨真正具备长期价值的投入。 当一项工具创造的收益,远超你付出的成本,就值得投入。本质就是做生意的思维。 不只限于ChatGPT、Codex、Claude Code这类AI工具,所有消费都适用这套逻辑: 如果一笔支出、一项投资能够强化你的竞争力,帮你创造更多收入,大胆投入就是最优解。
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