Bento，一个开源的 PPT 编辑制作工具，仅一个 HTML 文件，但编辑器、播放器和文档都有。 打开就能编辑演示，保存后文件的改动自动保存，还能发给别人用浏览器打开就能查看。 GitHub： 内置图表引擎和幻灯片过渡动画，支持端到端加密的实时协作，离线模式数据不出本机。 文档格式是明文 JSON，AI 工具能直接读写。想找个不依赖云的轻量演示工具，可以试试。

潮流周刊第 275 期 - 蓝色黄昏，推荐了几个好玩的东西给大伙，可以瞧瞧，每周一更新，欢迎订阅 RSS。 1、Bento 一个好看的 PPT 系统单文件 html 可以让你的 AI 随便改 2、Clawk 给你的 Coding Agent 一个一次性的 Linux 虚拟机 3、Dan Shipper 关于 Claude Opus 5 的这个评价我挺赞同 4、这个网站可以随便帮你打开一个世界各地的窗户看风景 5、peek-cli 让你的 Coding Agent 更好看到网页

今天安装了你们推荐的号称让各种人失业的skill，就这种skill水平怎么和闲鱼那些吊毛竞争？ 1⃣bento生成PPT 2⃣WatermarkRemover-AI去水印 浪费一堆token不说 没一个好用的，呵呵

Salesforce 6 月 9 日周二一刀切掉 86 人。 裁员重灾区：Agentforce AI、MuleSoft、Marketing Cloud。 CEO Marc Benioff 同期公开口径：「Agentforce 年化收入破 10 亿美元。」 收入破 10 亿，转头裁自家 AI 团队。 更早被裁的客户成功（CSM）岗位被 AI 客服顶替后，企业续约率掉头往下。 AI 没接住，人也回不来。 OPC 圈一直在传「用 AI 替代客服成本降 90%」的样板间。 样板间自家先塌了。

前两天看到阿西老师分享的GitHub 上这两个项目，专门解决这个前端AI味的问题，实测后发现确实能把 AI 的审美拉到可用水平 taste-skill：给 AI 装审美自查系统 GitHub 地址： 这个项目的核心思路很简单：不是等 AI 生成完再改，而是在生成之前就把“什么是好设计”写成规则 它把字体、间距、配色、动效这些审美规则，全部写成了 SKILL.md 文件，AI 在生成前端代码时会先按这套规则自查一遍 快速上手： # 方式1：CLI 安装（推荐） npx skills add # 方式2：手动复制 # 直接把 SKILL.md 文件复制到项目根目录 它能解决什么问题： 自动避开 AI 默认模板：不再是清一色的 AI-purple 渐变、居中英雄区、三等分特性卡片 强制视觉多样性：Bento 网格布局中，至少 2-3 个单元格必须有真实图片或品牌渐变 字体选择克制：默认禁用衬线字体，除非有明确的品牌需求 impeccable：23 条命令 + 反模式库 GitHub 地址： 官网： 这个项目由前 Google 开发者布道师 Paul Bakaus 创建，基于 Anthropic 的 frontend-design 技能扩展而来 它不只是规则库，更像是一套“设计指挥系统”，内置 23 个斜杠命令，让你能用专业术语指导 AI 核心命令清单： /impeccable init - 初始化项目，生成 PRODUCT.md 和 DESIGN.md /audit - 审查当前设计，找出 AI 味问题 /polish - 精修界面细节 /critique - 批判性审查 /distill - 简化冗余设计 /animate - 添加克制的动效 /bolder - 增强视觉层级 /quieter - 降低视觉噪音 快速部署： # 安装到项目 npx impeccable skills install # 初始化设计系统 # 在 Cursor 或 Claude Code 中运行 /impeccable init # 扫描现有代码的设计问题 npx impeccable detect src/ npx impeccable detect index.html npx impeccable detect # 快速扫描（仅正则，输出 JSON） npx impeccable detect --fast --json . 反模式检测器： impeccable 内置了 41 条确定性检测规则，能自动识别： AI 常见陋习：侧边栏边框、紫色渐变、bounce 缓动、深色光晕 通用设计问题：行长过长、内边距拥挤、触摸目标过小、跳过标题层级 这两个项目的出现，从产品本质上是把设计决策变成了工程规则 对于独立开发者和小团队来说，这意味着你可以用 AI 的速度，输出接近专业设计师的质量，不用再花时间手动调 padding、纠结配色、反复改字体了

今天很意外的发现，All In昨天最新一期，聊的话题也跟我昨天说的OpenAI成立AI Deployment公司相关，而且他们直接请了SalesForce的CEO来做客聊这事儿 我简单看了下，视频里面有三个点有点意思，跟我昨天写的内容正好做个呼应 1. OpenAI亲自下场证明这个事儿不容易，算是被逼无奈 就大家以前以为企业的AI adoption 是：Prompt → 接 API → boop boop boop → 自动化完成……结果发现Too Young Too Naive，原因就是我昨天写的那些东西， 有点像“模型卖不进去，只能自己下场帮客户装”的Feel 但是！这里要说但是了！这事儿从好的一面想，这生意的TAM可能单纯比API revenue要大得多。企业愿意为这个花的钱，可能远大于API fee，毕竟API就是个工具预算，企业的AI Transformation那是战略预算，做过高管或者PLanning的老铁都懂 2. Salesforce CEO Marc Benioff 的观点 - 如果 AI 要改 SaaS 玩法，Salesforce会主动转型。 他们现在活的还挺好，各种数据啊营收啊都很不错。因为现在AI渗透进企业的速度远不及预期。真正有价值的不是软件本身。而是跟企业的关系+信任+内部部署能力+数据和上下文等等 他说Salesforce本来就是本来就是 API-first architecture，所以它比很多传统SaaS更容易 agent-native转型。他认同SaaS 前段UI未来可能被 AI 吃掉，以前那种按席位收费的好日子可能也一去不复返了，但Salesforce完全可以转型成一个AI 的Backend，或者说Operating layer，按API调用来收费，走基础设施流 3. 大佬Chamath认为过去他看空SaaS是对的，但现在这个时间点，SaaS有点跌无可跌了 或者更准确一点他的原话是- “the low end of the market is basically finished” “the high end of the market where Mark operates is quite safe” 低端 SaaS可能真有结构性问题；高端Enterprise SaaS 可能已经被市场错杀 他的逻辑就是之前说的，如果OpenAI 自己都要花大钱搞 deployment company，说明 enterprise AI adoption 根本没那么简单。所以之前业界盛传的“AI会秒杀 enterprise SaaS” 这个叙事根本没那么成立。 看了下SalesForce的股票，从24年底高位到今天已然腰斩，这周四+周五收盘都是逆势强势反弹，可能跟第一季度财报数据很好+1份价值7200万美元的美国空军合同有关。当然，也可能是市场反应过来，OpenAI亲自下场做AI deployment，对Salesforce其实是利好，不是利空。变相替Salesforce来教育市场 - “AI kills SaaS这事儿暂时不成立，顶流SaaS护城河依旧很深，我们可能之前真的恐慌超卖了……” 正好这两天看到 @ShanghaoJin 等一些美股大佬有在说硬件Infra短期可能有些情绪顶，软件其实可以看看，感觉SalesForce近期得加入关注列表了！

All-In Podcast最新：Salesforce CEO亲口说——软件末日？我已经经历过好几次了。这次他为什么还是不慌？ 软件股被砸得有多惨？ Salesforce市值蒸发900亿，ServiceNow跌42%，Workday跌45%。市场的逻辑只有一句话：AI智能体要把所有软件都替代了。但Salesforce CEO Mark Benioff在All-In Podcast上说了一句让我印象深刻的话："这不是我第一次经历SaaS末日了。" 他做Salesforce 27年，做软件40年，2016年经历过一次，2020年又一次。每次市场都说软件要死了，每次软件都活下来了。 基本面说了什么？ Salesforce今年营收将突破460亿美元，自由现金流160亿，正在回购500亿美元股票。HubSpot跌到2倍PS。这些数字不像一个要死的行业。 Chamath的判断才是这期最炸的部分： 他坚定看好头部软件垄断巨头的安全边际，但明确看空低端小软件——这个区别很重要。 他的逻辑是：过去四年全球在AI芯片和算力上砸了3万亿美元。当公开市场从狂热中冷静下来，开始严格追问"这几万亿美元的代币ROI到底在哪里"——OpenAI们最终不得不低头，去求Mark Benioff这类手握20年CXO客户信任关系的软件大亨帮忙分销和变现。那个时候，芯片估值将全面回归地面，软件股将迎来暴烈反彈。 软件大厂不是在被AI替代，它们在收割AI红利。 Salesforce今年向Anthropic采购3亿美元AI代币，用来部署编码智能体，覆盖全公司销售、客服和运营流程。通过新并购的Informatica建立语义层，把AI锚定在真实数据中。这不是防守，这是进攻。 结论： 芯片估值在天上，软件估值在地板。3万亿美元的算力投资，最终需要有人帮它变现。那个人不是OpenAI，是手握客户、数据和分销网络的软件大亨。 #软件股# #Salesforce# #CRM# #AI投资# #SaaS# #美股分析# #Anthropic# #AllinPodcast#

为什么 95% 的 Claude Fable 5 做的网站看起来“垃圾”？ Every Level of Claude Fable 5 Websites Explained 这个 21 分钟的实操视频，把如何通过一套可复制的七级进阶系统（Skills 和 Knowledge），持续产出高质量、可交付的网站讲的很透。 # 七级进阶框架 1. Grab And Go · 像聊天机器人一样直接说“给我建个网站” · 3/100，典型 AI 网站感 2. Screenshots & References · 上传参考图、截图、情绪板（Moodboard） · 10/100，图像胜千言 3. Design Skills · 注入 GitHub 上的设计技能文件（Skills） · 大幅质变，接近专业风格 4. Image & Video · 用 OpenArt 生成/编辑图片与视频资产 · 媒体质感提升 5. UI Snapping · 从 21st. dev、CodePen、Magic UI 等库复制组件 · 直接复用现成高质量组件 6. Finding The Data · 用 Firecrawl 做竞品调研、找转化数据 · 网站开始具备商业逻辑 7. Design Extraction · 提取优秀网站的设计 DNA 并让 Fable 5 重建 · 一夜之间的差距 # 逐层要点提炼 Level 1：聊天式建站的陷阱 · 用户像指挥设计师一样随口说“给我做一个很酷的黄 iPhone 网站”。 · 结果：经典 AI 味、浮动 iPhone、配色平淡、缺乏创意。 · 结论：这只是“草稿”，不能交付。 Level 2：视觉参考 · 关键资源：godly. io、landbook、dribbble 等。 · 方法：把优秀网站截图直接丢进 Claude，让它“照着风格做”。 · 效果：设计架构立刻改善，因为图像比语言更精确。 Level 3：设计 Skills - 前半段最大升级 · Skills 是社区或专家整理好的预包装指令，相当于给 Claude 一本“设计圣经”。 · 推荐资源：GitHub 上近 10 万星的 UIUX Pro Max、Shading UI 等。 · 操作：复制 Skill 文件 → 让 Claude 加载 → 再让它“使用所有相关设计技能”建站。 · 结果：网站出现 Apple 风格、Bento 布局、统一配色、专业字体，明显跨越“可交付”门槛。 Level 4：图片与视频资产 · 工具：OpenArt（Nano Banana、C dance 等模型）。 · 不仅可以生成静态 iPhone 产品图，还能从单帧生成循环视频，并保证首尾帧一致。 · 作者强调：可以连接 Claude 的 MCP，让图像生成变成自动化资产流水线。 Level 5：UI Snapping · 概念：像“从任意房子复制壁炉”一样，把互联网上公开的高质量 UI 组件直接粘贴进自己的网站。 · 推荐库：21st. dev、CodePen、Magic UI、Mobin。 · 操作：复制组件代码/URL → 让 Claude 集成到底部或指定位置。 · 演示：把气球动画组件加到页面，立刻提升动态感。 Level 6：数据驱动 · 漂亮网站若不能转化，就像“没有引擎的法拉利”。 · 工具：Firecrawl。 · 用例：让 Claude 抓取 10 家成功屋顶公司 + 10 家失败屋顶公司，分析差异、CTA 结构、转化逻辑，输出“可交给另一模型执行”的 Blueprint。 · 核心洞察：用外部证据指导设计，而非凭空创意。 Level 7：设计提取 - 视频高潮 · 方法：以优秀网站（如 anti-gravity. co）为例，让 Claude 提取其字体、配色、设计规则、情绪、版式。 · 然后把这些提取出的设计 DNA 应用到新主题（如卖黄 iPhone 或耳机）上。 · 使用 Fable 5 执行最终“one-shot”重建。 · 结果：动态变色光球、精致排版、统一视觉语言——与 Level 1 的网站“天差地别”。