做短视频二创的人，可以看看这个开源工具： AutoClip。 它是一套 AI 自动切片系统，可以把长视频从下载、分析、剪辑到生成合集，做成一条自动化流水线。 GitHub 目前 3780+ Star。 基本流程是： 输入 YouTube / B站链接，也支持本地视频上传 系统自动下载视频和字幕 AI 分析内容，提取大纲和话题时间点 给每个片段做精彩度评分 自动切出高光片段，并生成标题 推荐合集组合，一键生成合集视频 技术上用通义千问做内容理解， FFmpeg 负责视频处理， WebSocket 实时推送任务进度。 技术栈是： • FastAPI • React • Celery • Redis • Docker 部署 适合几类场景： • 长视频切短视频 • 播客精华提取 • 访谈内容二创 • 直播回放拆条 • 批量做内容矩阵 • B站视频高光切片 后续还在开发 B站自动上传、字幕编辑等功能。 以前做一条二创视频， 要先看完整段内容， 再找亮点、切片、起标题、做合集。 现在只要丢一个链接， 让系统自动跑一遍。 MIT 开源，免费可用。 项目地址： 一句话总结： AutoClip 把“人工找高光片段”这件事，变成了 AI 自动流水线。 使用时注意平台规则、版权授权和二创合规边界。

如何以每周每机器人不到0.02美元的成本运行300个Grok机器人 如果没有这个方法，同样的集群每周要花费4500美元 降低成本的20个GitHub仓库： 1. LiteLLM > 在一个失控的工作流吞噬整个预算之前，跟踪API支出并设置预算 2. Crawl4AI > 在分析前将网页转换为干净的Markdown，剔除菜单和页面杂乱，让机器人只阅读重要内容 3. GPTCache > 为类似请求提供保存的答案，而不是重新生成 - 围绕任务定义匹配和新鲜度规则 4. Chonkie > 将长文档拆分成块，以便检索获取相关段落，而不是附加整个文件 5. PyBreaker > 在配置阈值后暂停对反复失败服务的调用，防止一个损坏的依赖项无限循环 6. Mem0 > 跨运行存储和检索相关事实，让每个任务以选定的记忆开始，而不是整个对话 7. LLMLingua > 在模型阅读前压缩冗长输入 - 保留任务依赖的事实、约束和限定条件 8. RouteLLM > 将简单请求路由到更便宜的模型，将强大的模型保留给需要它的任务 9. Prefect > 缓存成功任务结果，并在配置输入匹配时重用它们，跳过已完成步骤的不必要重跑 10. Firecrawl > 以Markdown或结构化数据形式收集网页内容，让工作流只选取需要的字段 11. requests-cache > 使用过期规则存储获取的响应，然后让脚本在再次请求机器人查看前重用有效数据 12. Phoenix > 追踪你的AI工作流，检查重复调用，并在保留“优化”前比较变化与输出质量 13. FlagEmbedding > 在生成前重新排序检索的段落，保留强有力的证据并从提示中丢弃无关匹配 14. Celery > 将后台作业放入工作队列，让代码处理等待和分发，而模型调用仅在需要它们的任务中运行 15. Graphiti > 将变化的事实保存在可搜索图中，然后检索相关上下文，而不是重播完整事件历史 16. RTK > 在常见命令输出进入对话前压缩它们，防止重复日志吞噬有用上下文 17. Hishel > 为你的获取工具添加HTTP缓存和重新验证，防止不变响应陷入重复的下载-分析循环 18. APScheduler > 在Python中按计划运行轻量级检查，并在传递有用更新给代理前批量处理非紧急工作 19. Semantic Router > 使用本地嵌入将请求匹配到预定义工作流，而不是支付大模型来决定每一步 20. Portkey Gateway > 在共享网关后缓存匹配的API响应，让连接的工作流在重复请求中重用答案 通过终端、MCP或你自己的代码连接工作流所需工具 - 将API调用路由到你选择的网关，让其控制真正生效 从最大的泄漏开始：超大输入、重复研究、空检查，或不断重启的失败操作 阅读前过滤 > 生成前重用 > 检查变化 > 停止失败循环 然后将完成的工作与总使用量进行衡量，包括围绕机器人运行的工具 下面的完整课程展示了如何将工作流组合在一起 ↓

我在Rootdate上看到有人说 @CNPYNetwork 是万卉 @DoveyWan 的项目，不知真假有人知道实情没？ 我用Grok查了一下 关于万卉主要争议的项目集中在 1.HOOK币安上币争议 2.LooksRare手续费争议 3.Celer Network 代币解锁争议 当然这些项目我都没有参与，具体实情不得而知.......

据 The Defiant，Synthetix 治理提出 SIP-423，计划彻底退役稳定币 sUSD，冻结并弃用其合约，并按每 1 枚 sUSD 兑换 4 枚 SNX 的比例向持有人补偿。该方案由 Synthetix 创始人 Kain Warwick 与核心贡献者 Benjamin Celermajer 提出，SNX 将有一年锁定期，并在随后一年线性解锁。sUSD 当前已严重脱锚，价格约 0.25 美元，远低于 1 美元目标价。

MSX 疑似关联钱包存在将部分用户充值资金转入桥、普通交易所及外部中转网络的行为 由于平台尚未披露完整储备证明、券商账户、交易确认记录及托管/银行流水，这些资金存在被转移且用途不明的重大风险 如果 MSX 实际执行“一股对应一股真实美股”的业务，理论上应存在相对固定、可审计的美元出金、券商入金及证券交易路径 但本次链上追踪结果显示，MSX 疑似关联钱包资金并未主要呈现单一、稳定的美股交易通道，而是分散进入三类路径： A 类：机构、美元通道，约 1,197.3 万美元 包括 FalconX、Circle 等（该路径只能说明具备机构通道可能性，不等于已买美股） B 类：交易所 约 382 万美元 包括 Binance、OKX、Bitget、HashKey 等（进入交易所不等于进入美股体系） C 类：bridges, unknown addresses, proxy contracts、DeFi、OTC 等 高可信核心地址约 667 万美元；含中转/弱关联地址约 779 万美元。 其中 其中 C 类路径金额较大、层级复杂，难以解释为透明的美股购买或储备管理行为 C 类高可信地址：约 667 万美元 0x32008FCB6bbD16532Afc83ca8b6C920DDE22c407 → 0x6C96dE32CEa08842dcc4058c14d3aaAD7Fa41dee USDT0 / OAdapter Proxy 约 3,502,065.89 USDT 0x32008FCB6bbD16532Afc83ca8b6C920DDE22c407 → 0x337685fdaB40D39bd02028545a4FfA7D287cC3E2 Mayan Finance / MayanForwarder2 约 1,480,000 USDT 0x32008FCB6bbD16532Afc83ca8b6C920DDE22c407 → 0x5427FEFA711Eff984124bFBB1AB6fbf5E3DA1820 Celer cBridge V2 约 469,709.27 USDT 0x7282a7229837e13177D01bAb1282aE6E99F1f2e8 → 0xF07E3258395089514200209153a5d25DA97BC22C 高频中转 / OTC 风格枢纽 合计约 1,220,000 USDT/USDC C 类中转/弱关联地址：约 111 万美元 0xDff229AC76474cA7a51D40ea59F27a79e38846C8 → 0xF07E3258395089514200209153a5d25DA97BC22C 300,000 USDT 0xD588731395E9478B10C633fF38cA5C4005c6a443 → 0x684cfed2622E04fa46d40b0D7EbCa38CA1269Ac0 313,123.03 USDT 后续未知。 0x01Ca10E9fFFA1aA68AC27068FFF955E8b1D2b1d1 → 0x4bf12b1cAa6C74A4EdB41Bce85825DD92a0B511F 500,000 USDT 后续未知