🎨 AI艺术 × 海贼王:当报纸拼贴遇见卡牌设计 刚用 ChatGPT Imagen 2 模型，把路飞的报纸拼贴艺术重新设计成了交易卡牌。整个过程让我对AI设计有了新的认识——它不仅能理解复杂的视觉风格(报纸碎片、漫画分镜拼贴),还能在保持原作精髓的同时,完成形式上的转换。 关于路飞和《海贼王》,我一直觉得这个角色最打动人的,是那种"即使被打碎成碎片,也能重新拼起来继续前进"的精神。用报纸拼贴这种艺术形式来表现他,意外地契合——每一块碎片都是一段冒险,拼在一起就是完整的梦想。 AI设计工具让这种创意实现变得更快、更直观。 但核心还是人的想法:你想表达什么?你想保留什么感觉? 技术只是帮你更好地实现它。 #AIArt# #OnePiece# #海贼王# #CardDesign# #ChatGPT#

✨ 嘉宾阵容揭晓 | 郭东杰先生确认出席 AI 时代的艺术资产新逻辑论坛！ 我们荣幸邀请到郭东杰先生担任本次论坛的特邀演讲嘉宾。作为艺术品拍卖与现代艺术领域的资深专家，他将亲临现场带来前沿视角的深度分享，与大家共同探讨智能时代下艺术资产的破局演进。 🤵 主办方：港大经管学院上海中心、Fintech Academy 🤝 联合主办：ME Group 📅 时间：2026年5月30日 14:00 - 17:00 📍 地点：港大经管学院上海中心（上海市人民路336号外滩SOHO F座一楼报告厅） 🎫 报名：扫描下方海报二维码或点击链接🔗 （审核制） #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️# #ArtAsset# #ArtAndTech# #MEGroup# #HKU#

✨ 嘉宾阵容揭晓 | 游杨教授确认出席 AI 时代的艺术资产新逻辑论坛！ 我们荣幸邀请到游杨教授担任本次论坛的演讲嘉宾。作为数字金融与区块链领域的专家学者，他将亲临现场带来前沿视角的深度分享，与大家共同探讨智能时代下艺术资产的破局演进。 🤵 主办方：港大经管学院上海中心、Fintech Academy 🤝 联合主办：ME Group 📅 时间：2026年5月30日 14:00 - 17:00 📍 地点：港大经管学院上海中心（上海市人民路336号外滩SOHO F座一楼报告厅） 🎫 报名：扫描海报二维码或点击链接报名🔗 （审核制） #AI# #Art# #RWA# #HKU# #MEGroup# #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️# #digital_art#

AirTranslate 可以直接捕获 Mac 正在播放的系统音频，实时转写成文字，再翻译成目标语言，并支持用悬浮字幕窗口显示在其他应用上方。 GitHub： 适合场景： -线上会议 -视频内容 -采访音频 -直播内容 主要功能： -捕获 Mac 系统音频，不用走麦克风转录 -支持 Apple Speech 实时转写 -支持 Apple Translation 翻译 -支持 GPT 模式，可接入 OpenAI Realtime 模型 -支持悬浮字幕窗口，边看边翻译 -支持保存转写记录，文本保存在本地 -API Key 存储在 macOS Keychain 中

“豆包手机”，堂堂复活！ Airtap — 你的 AI 手机搭档 AI Agent 能写代码、刷网页、操控电脑，却唯独进不了你每天离不开的手机 App：晨间 briefing、外卖、Uber、银行、TikTok、积分查询……全卡住。 Airtap 一举打破这一断层：一个 SKILL.md，就能让任意 Agent（OpenClaw、Claude、Codex 等）直接调用你手机里的每一个 App。 核心差异是Cloud Phone——云端 24/7 运行的隔离「二号手机」，App 开箱即用，你的账号完全安全，AI 绝不碰本地设备。 它不靠硬编码，而是每步实时读屏（Observe→Interpret→Decide→Act），UI 改版、弹窗都能智能适应。 结果就是：每天早上 8 点，你的 Gmail 摘要、新闻要点、日历重点、天气、快递追踪……早已自动跑完，等你醒来直接看。 一次 Prompt，每天循环。真正把「手机上的日常」交给 AI。 立即体验：

把Agent真正放进手机 App 里！！ 早上醒来，一堆红点已经等着你 邮件里有要处理的消息，日历又多了一条安排，快递卡在某个中转站，外卖券快过期，购物车里某个东西降价，订阅服务准备扣费，积分页面提醒你再不用就清零 这些恶心的场景用Airtap都能帮你解决！ Airtap 的定位： Your AI with a Phone. 云端跑一台手机，App 可以常驻，账号保持登录，任务也能一直挂着 也就是说无论你是搬运内容多平台发送，还是多平台薅优惠券和奖励，包括抢票这些，都帮你干 还有早上帮你扫邮件和日历，过几天看看订阅有没有乱扣费，月底检查账单和药品状态，这些很损耗人的杂活 对开发者和 agent builder 来说，另一个顺手的地方是 SKILL.md。 把 Airtap Skill 接到 OpenClaw、Claude Code、Codex 这类 agent 后，agent 就多了一层手机操作能力。高层判断由 agent 做，进到真实 App 之后，tap、scroll、type、navigate 交给 Airtap。 Airtap 的思路很简单：那就让 AI 也去看屏幕。 它也不是传统那种录制路径的脚本，每一步执行前，Airtap 都会重新观察当前页面，判断现在到了哪里，再决定下一步怎么做。弹窗变了，按钮挪了，页面多了一层提示，它还有继续处理的空间。 它没有只盯着那些看起来很宏大的 AI 任务，而是切到了一堆很生活化的细节：红点、账单、订阅、快递、购物车、积分、续药提醒。 这些东西听起来不性感，但它们确实占掉了很多注意力 如果 AI 真要进入日常生活，可能先接手的就是这种活。 早上醒来，不用先被一堆红点烦死 该看的状态已经看过了，该提醒的事已经整理好，该继续盯的任务还在后台跑。 这比很多炫技 demo 更接近我想要的个人 AI。 Airtap 已上线： 关注 @airtap_ai 可以看更多 routine demo 这是我小助理录制的一些简单功能演示：

众所周知，做Youtube最重要的是赛道，选对赛道事半功倍。很多人抱怨现在的油管红海一片，但其实并不是没有机会，而是你找机会的方法错了。 真正有效的新手起号策略，从底层逻辑上来说，其实是一个严密的筛选 SOP： 1️⃣纯净环境破局： 用全新账号+无痕模式，避开个人偏好和信息茧房的污染，让算法展示真正具有生命力的内容。 2️⃣寻找“低粉高爆”模型： 寻找订阅少于 10 万，但单片播放量稳定在 5 万-20 万+ 的频道。这代表着赛道需求巨大但供应严重不足。2万粉20万播放，说明赛道未被垄断，可以直接切入；3万粉10万播放，说明生态极度健康。 3️⃣验证生命周期： 点开频道详情，只看第一条视频发布在 1-6 个月内的账号。两年以上的老号参考价值极低，我们要找的是在 2026 年当下算法环境里依然能爆发的“新鲜”模型。 4️⃣评估交付成本： 避开需要高昂设备或极高专业门槛的硬核内容，只锚定那些用库存素材、AI 生成图、AI 配音和基础剪辑就能完成的频道。标准很简单：你能用 Claude + ElevenLabs + CapCut 一个人跑通。 逻辑非常完美，对吧？但这套“第一性原理”级别的爆款挖掘法，最大的痛点在于极度反人类的执行成本。 你需要像个机器人一样，不停地滑动屏幕、比对播放粉赞比、点开主页看注册时间、分析视频结构。手动刷上几个小时，眼睛酸痛，可能才筛选出两三个符合标准的赛道。对于追求系统效率和高杠杆的创作者来说，把宝贵的精力耗费在这种机械的“体力活”上，是对时间的极大浪费。 直到最近，我接到了 Airtap 的商单并深度测试了这款产品，才发现这个痛点已经被完美降维打击了。 简单来说，Airtap 的核心功能是“让 AI 拥有一部手机，并能够直接操作”。 它彻底打通了 AI 从“大脑思考”到“手脚执行”的最后一公里。 我直接把上面这套找 YouTube 赛道的 SOP 喂给了 Airtap。它立刻化身为一个不知疲倦的数字打工人：自动打开浏览器的无痕模式，模拟人类滑动，精准识别订阅数和播放量的比例；发现目标后，它会自动点击进入频道详情页检查“新鲜度”；甚至能分析视频画面，判断是否属于高性价比的 AI 可复刻风格。 短短一段时间的自动化运行，Airtap 就帮我在油管庞大的数据库里，精准扒出了一批完美符合“低粉高爆、半年内新号、AI 极易复刻”这三大神仙标准的潜力赛道。 我将它的劳动成果直接导出，整理成了下面这份赛道情报库： 这不仅仅是一个寻找 YouTube 赛道的效率工具演示，更是 AI Agent 时代工作流重塑的一个绝佳缩影。 在构建“一人公司”和个人操作系统的过程中，我们一直在寻找能将繁杂流程自动化的杠杆。Airtap @Airtap_Ai 的出现，意味着你不仅拥有了分析数据的 AI，更拥有了一个能替你“去点、去划、去执行”的超级外包。 把找赛道、看数据这种重复性极高的 SOP 交给 Airtap 去跑，把你的大脑释放出来，去死磕内容策划、商业闭环和战略规划。这才是属于数字创作者的终极杠杆。 如果你也想让你的 AI 拥有真正的“执行力”，把繁琐的屏幕操作彻底自动化，强烈建议你去体验一下 Airtap。

我最近对 AI Agent 的理解有点变化。 以前大家聊 Agent，很容易往“替代复杂工作”那个方向想。但我现在觉得，它最先真正进入普通人生活的场景，可能不是特别宏大的任务，而是那些每天在手机里重复做的小 routine。 比如早上醒来，要扫一眼邮件、新闻、日历和天气； 买了东西，要查今天哪个包裹会到； 有些会员 App，每天打开才知道有没有新优惠券； 订阅服务和账单，有时候涨价了也不一定第一时间发现； 做内容的人，还要把同一条视频按不同格式发到 X、TikTok、Reels、YouTube Shorts。 这些事情都不难。 但它们的问题是：太碎、太重复、太容易忘。 所以我觉得一个很有价值的 AI 使用方式是：把这些动作变成 routine。写一次，以后每天替你跑。 最近看到 @airtap，感觉它就是在做这个方向。 它的思路不是再做一个聊天机器人，而是让 AI 在 cloud phone 里跑真实的手机流程。你常用的 App 可以放在云端手机里，不需要本地安装；然后通过 SKILL.md 把工作流交给 OpenClaw / Claude Code / Codex 这类 agent 去执行。 更关键的是，它不是那种脆弱的“硬编码脚本”。Airtap 的执行逻辑更接近 Observe → Interpret → Decide → Act：每一步都会重新读屏、理解当前界面、判断下一步怎么做。这样即使 App 的 UI 有一点变化，routine 也更有机会继续跑下去。 这点对移动端自动化其实挺重要的。因为手机 App 最大的问题就是经常改版，按钮位置、页面文案、弹窗都可能变。如果一个自动化只能按固定坐标点击，很快就会失效。 我觉得 Airtap 最适合的不是“炫技”，而是这些每天都可能用到的小场景： 早晨 8 点给你一份 briefing：隔夜消息、今天日历、天气和新闻摘要； 定期打开会员和信用卡 App：检查限时优惠、积分、coupon； 内容发布时，把一条视频同步发到X、TikTok、Reels、Shorts，并按平台格式处理。 这些都不是“人不会做”的事。 但如果 AI 能每天替你跑，人就不用每天惦记。 我喜欢这个方向的原因也在这里：真正好的 AI automation，不一定是让你感觉它多聪明，而是让你少被小事打断。 官网在这里： 如果你想看具体能跑哪些 routine，可以看 Airtap 的 use cases： 对我来说，Airtap 代表的是一种更现实的 AI Agent 入口：不是让 AI 假装成一个万能助手，而是先把手机里那些重复、低价值、但每天都要处理的流程接过去。 写一次，跑一年。 把手机里的琐事丢给 AI。