怀疑研究AI工具会不会把人猝死? 每天睡觉时间凑不满五根手指。 最近在肝一个自己的项目， 针对X上的博主做账号分析， 再结合自身优势直接输出爆款方向的写作工具。 说实话它可能会改变以后博主写作的方式。 现在还在测试阶段，目前进度大概三分之一， 等我完善了会免费开源出来给大家用。 时间上不一定快，但不会烂尾。 想蹲的可以先关注我，到时候开源了能第一时间看到。 不行了熬不住了，先睡！

做了一个Vibe Writing的小工具，超级好用。 用智谱新发的高速模型，做了一个AI写作的小工具，感觉对我非常有用。 简单说，它可以像补全代码那样，补全文章的下一句话，只要按Tab键就行。 右侧可以把这篇文章要参考的资料传上去，作为 Context。左边就是写作区，我开始一句一句地写。 写完一句，光标停在那，它会根据上下文，自动给出补全建议。 如果我认可它的补全结果，直接敲下 Tab 键，这句就接上了。这才是我想要的 AI 写作工具。 补全的内容我可以随时改。觉得它接得不好，改掉就行。 我也可以在它补全之前先给一段提示词，把我的文风 DNA 喂给它，让它顺着我的语气来写。这些都能做到。

🍎 苹果官宣千问接入国行 Mac Siri 可借助千问分析照片和文稿 写作工具支持改写 总结和续写 需 macOS 26.6 并登录千问账号 iPhone 端也已完成备案 即将跟进

牛逼！ 苹果正在 iOS 27 中构建一个“扩展”系统，该系统将允许 iPhone 用户将第三方 AI 模型（包括谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude）直接插入 Siri、写作工具和图像游乐场。

AI 写出来的文章总有一股模板味：动不动“一句话理解”、“护城河”，一眼就能看出是 AI写的。有个写作skill 就专门把这些痕迹清掉了。 它依据维基百科整理的 AI 写作特征清单，识别 33 类典型毛病，比如夸大重要性、空洞套话，逐条改写成正常表达。改完还会再做一轮检查，把第一遍漏掉的 AI 腔再清理一次。 改写时不许编造：原文没有的事实、人名、日期，它一概不加。想保留自己的文风，给它一段你写过的文字，它会学你的句子节奏和用词习惯来改，而不是输出千篇一律的AI话风。 #AI写作# #写作工具# #GitHub#

不会真有人为了改个 PDF、压个图、转个文件，还到处下软件吧？ TinyWow 这个在线工具站很适合收藏。 PDF、图片、视频、文件、写作工具一堆，打开网页直接用，不用为了一个小需求装一坨软件。 最适合这些破事： ✅ PDF 转换/拆分/合并 ✅ 图片处理 ✅ 视频小工具 ✅ 文件格式转换 ✅ 临时写作辅助 这种站的价值就是“救急”。 你不一定天天用，但只要哪天客户临时丢来一个文件，或者自己要处理素材，能省下半小时折腾。 工具箱型网站，直接码住。 🔗

AI与人类叙事风格的差异令人着迷，尤其在具体表现上。研究显示，尽管可以让AI尝试不同的写作风格，但这些努力并未显著改变其叙事特征。这意味着，AI的写作本质仍然受限于其基础算法和训练数据。 首先，AI在叙事结构上往往缺乏人类那种深刻的情感共鸣和复杂的情节发展。人类作家能够通过细腻的情感描写和生动的角色塑造，使故事更具吸引力，而AI的叙事往往平面化，难以打动读者。其次，AI在语言的运用上，尽管可以模仿各种风格，但常常无法真正理解和传达文本背后的深意。例如，AI在生成文本时，可能会频繁使用破折号等特定符号，但这些并不足以改变其叙事的核心逻辑。 因此，对于希望利用AI进行创作的人而言，了解这些差异至关重要。AI写作工具虽然便利，但并不能完全替代人类的创造力和情感深度。在创作过程中，结合AI的优势与自身的叙事技巧，才能创造出更具吸引力和深度的作品。最终，AI写作的价值在于辅助，而非取代人类的创造性。

作为一名 Web3 x AI 博主，看到 Apodex 这个产品时，感到非常惊喜！ 原因很简单：它不像普通 AI 搜索工具，更像一个真正能参与链上投研流程的研究助手。 做 Web3 调研，最痛苦的从来不是“找不到信息”，而是信息太多、太碎、太冲突。 我之前研究一个 AI Agent 项目时，就遇到过很典型的情况： 项目方说自己用户增长很快，社区也在疯狂转发，KOL 都在说它是下一个叙事龙头。 但我去看链上数据时，发现新增地址很多都是短周期交互地址，行为路径高度相似，资金来源也集中在少数几个钱包。表面上看是用户增长，深挖下去更像是任务激励和刷量行为。 另一次做协议调研时，项目宣传自己收入增长很快，但我追踪合约交互和资金流后发现，部分收入可能来自内部循环或短期补贴，并不能证明产品真的形成了稳定需求。 这类问题非常折磨人。 因为官网、白皮书、KOL 观点、链上数据、GitHub 更新、社区反馈，每一类信息单独看都可能有道理，但放在一起却经常互相矛盾。 更麻烦的是，普通 AI 很容易把这些材料拼成一份看起来很专业的报告，但关键结论并没有真正验证。 这就是 Web3 投研里最危险的东西：虽然不是胡说，而是一种“伪正确” 报告结构完整、语气自信、引用很多，但真正决定项目价值的几个问题，比如用户是不是真实、收入能不能持续、token 是否有必要、链上行为是否支持叙事，往往没有被严格验证。 Apodex 最让我感兴趣的地方，正是它把这个问题作为核心来解决。它不是简单帮你生成一份报告，而是围绕复杂问题建立一套验证流程。 Apodex 的 Heavy-Duty 架构，更像一支研究团队：主 Agent 负责拆解问题，多个子 Agent 分别查资料、做对比、找证据、处理冲突，最后再由独立 verifier 检查结论是否真的站得住。 这和普通 Agent 最大的区别在于：它不是让同一个模型自己写、自己查、自己反思，而是把“生成”和“核查”两个环节拆开。 这对链上投研非常关键。 比如我研究一个项目时，真正需要的不是“这个项目怎么样”这种笼统回答，而是： 链上活跃是不是真实用户？ 收入增长是否有可持续需求支撑？ 项目叙事和实际产品是否一致？ 代币机制是否真的捕获价值？ 同赛道对比里，它的优势到底是技术、生态，还是单纯营销？ 这些问题没有标准答案，只能靠多来源交叉验证。 Apodex 的价值就在这里：它会尽量让每个判断回到证据链，而不是停留在叙事层面。 它关注的不是“答案看起来是否专业”，而是“这个答案是否真的解决了原问题”。 我觉得这正是我在做项目研究最想 AI 拥有的能力。 因为未来的信息只会越来越多，AI 生成内容也会越来越多。真正稀缺的不是总结能力，而是验证能力；不是把公开信息重新包装一遍，而是从混乱信息里发现真正可信的信号。 所以 Apodex 的定位很明确： 它不是普通写作工具，也不是普通搜索工具，而是一个面向复杂问题的 verified deep research agent。 对 Web3 投研来说，它最适合用来做项目尽调、链上数据解释、赛道对比、叙事验证和风险排查。 如果说过去的 AI 更多是在帮我们生成内容，那么 Apodex 代表的方向，是让 AI 开始帮我们接近真相。 这也是我为什么认为 Apodex 值得大家的关注，不仅仅是 Web 3 投研，也适合所有需要跨来源验证、处理复杂证据链的高价值研究场景，比如项目尽调、金融分析、法律合规、医药文献综述和前沿科研探索。 官网： GitHub： Discord：

赚钱这件事，很多时候不是研究产品，而是研究人性。 越底层的需求，越容易形成生意。 24个人性弱点，对应24种商业机会： 爱美 医美轻整形、穿搭改造、颜值类短视频账号。 记仇 法律咨询、材料代写、维权陪跑服务。 从众 种草带货、团购直播、爆品分销。 憎恨 观点类自媒体、热点评论、情绪内容账号。 自私 副业课程、个人成长训练营、信息差社群。 忘恩 私域客户维护系统、CRM工具、自动化营销。 傲慢 高端社交圈层、奢侈品定制、身份标签服务。 消极 冥想App、心理疗愈、情绪管理课程。 贪婪 量化工具、投资数据订阅、交易信号服务。 自卑 形象改造、表达训练、情感沟通课程。 幻想 AI虚拟角色、游戏皮肤、虚拟资产。 自负 个人品牌打造、创业IP孵化、影响力课程。 懒惰 AI写作工具、自动化软件、代运营服务。 多疑 商品鉴定、企业背调、风控查询服务。 善变 兴趣体验订阅、短课平台、轻量学习产品。 偏执 垂直兴趣社区、小众收藏、电商细分品类。 嫉妒 成长打卡、成就展示、排行榜类产品。 慕强 企业家IP、专家型知识付费、高端访谈内容。 依赖 SaaS办公工具、AI助理、订阅型服务。 虚荣 二手奢侈品寄售、网红拍照空间、身份展示产品。 伪装 短视频IP包装、形象策划、AI视觉内容工具。 趋利 返利平台、比价插件、省钱工具。 竞争心 创业训练营、商业案例拆解、增长课程。 安全焦虑 隐私保护工具、数据安全咨询、账号风控服务。 真正赚钱的产品， 往往不是凭空创造需求， 而是把人性中已经存在的欲望、恐惧、焦虑和幻想， 包装成一个可以购买的解决方案。 技术会变， 平台会变， 流量规则会变。 但人性几乎不变。 看懂人性， 很多生意就能看懂一半。