註冊並分享邀請連結,可獲得影片播放與邀請獎勵。

小海豚笔记 (AI & 副业探索)
@gaoren7716
分享日常学习AI的日常,运用在生活中,探索变现途径
191 正在關注    2.1K 粉絲
我一直以为AI学习就是: 问一个问题,它给你一段文字,你自己慢慢读 然后看到这个项目,有点没反应过来 说一句"教我Python基础" 它自动生成课程大纲,每个章节变成独立的课—— PPT有AI老师配音讲解 有随堂测验实时批改 有3D可视化模型可以拖着转 有互动编程环境在浏览器里直接跑代码 多个AI角色同时在线,会主动发起讨论 会在白板上手写公式、画流程图 清华出品,18.8k星,MIT免费用 👉 你现在用AI学东西是怎么学的? #AgentWorkflow# #AI教育# #开源工具#
顯示更多
Claude Code 新出了一个模式:Ultracode 不是功能升级,是工作方式的根本改变 普通模式:你描述任务 → Claude 一步步执行 → 复杂任务容易跑偏 Ultracode 模式:你描述任务 → Claude 先写一个 JavaScript 工作流脚本 → 脚本在后台调度多个子代理并行执行 关键区别: → 工作流逻辑在代码里,不在 Claude 的上下文窗口里 → 子代理每个只负责一件事,结果汇总回主代理 → 你的会话窗口始终保持响应,不被长任务锁住 开启方式: 在 Prompt 里加「ultracode」关键词 或 /effort ultracode 开启全局模式 复杂项目(多文件/多模块/长流程)切换 Ultracode,效率差距很明显 👉 #ClaudeCode# #AIAgent# #AI编程# #开发效率#
顯示更多
用 AI 生成「2003年那种感觉的家庭照」 写「复古」「胶片感」出来的图——就是加了一层滤镜的现代照片 真正有效的做法,是写年代参数: → 相机型号:Canon PowerShot A70 / Sony Cybershot DSC-P72 → 传感器特征:CCD噪点 / 低动态范围 / 色彩偏暖黄 → 技术缺陷:轻微过曝 / 自动对焦不稳 / JPEG压缩痕迹 → 环境细节:室内白炽灯打光 / 闪光灯红眼轻微 / 时代性服装款式 模型学习的是真实摄影作品,不是「风格词汇」 你描述的越接近「真实的物理现象」,出来的越像真实年代 写「复古」是让模型猜你的意思 写「Canon PowerShot A70,CCD噪点,2003年室内闪光灯」是给模型精确指令 精确指令永远比风格词稳定 #AI图像# #Prompt工程# #AI摄影# #GPTImage2#
顯示更多
五十万的彩礼怎么数?老丈人一招解决
一个从来没写过代码的人 怎么做出App Store付费榜第一? 不是雇了程序员 是真的自己一个人,全用AI 花叔把这套方法写成了书—— OpenAI Codex完整指南 从安装到独立上线产品 一周从零到能跑 v2.0.1刚更新,GPT-5.5加进去了 Codex手机端也覆盖到了 五种使用形态全部讲清楚 橙皮书系列第8本,免费,中英双语 👉 零代码基础的人,现在能用AI做出什么? #AI编程# #Codex# #无代码#
顯示更多
Seedance 2.5 七月初上线,除了「30秒直出」和「50个参考」 还有一个升级被忽视了:区域级编辑 2.0 的控制粒度是「整段视频」: 想改某个局部,只能重新生成全段,大概率角色就变了 2.5 支持「画面中特定区域」单独编辑: → 只改角色的手部动作,背景不动 → 只调整光线方向,人物不动 → 只替换场景道具,角色表情锁定 对短剧制作影响很大—— 以前角色抬手角度差几度,整段重跑 以后局部微调就行,角色一致性成本直接砍一半 7月初等开放测试,到时候先用这个功能验证一下实际稳定性 👉 #Seedance# #AI视频# #AI短剧# #字节跳动#
顯示更多
昨天讲了 AI 短剧全链路,有人问有没有把所有环节封装好的工具 找到了,而且数据很惊人: Toonflow——开源 AI 短剧一站式工作台 GitHub Stars:10,700+,Fork:2,000+ 核心不同于其他短剧工具的地方: 🎬 无限画布生产台 剧本、角色、分镜、素材、视频节点全在一块画布上自由编排 不是线性流程,是可以随时回溯、并行生产的工程系统 🤖 三层 Agent 协作 决策层规划 → 执行层生成 → 监督层审核修订 角色一致性由 Agent 记忆系统跨会话维护,不用每帧手动对齐 💰 实测成本 GPT Image 2 出图 + Seedance 2.0 出视频 + Claude Opus 写剧本 2小时完成2分钟短片,全程费用:约 ¥130 个人学习和内容创作永久免费 👉 #AI短剧# #AI视频# #开源工具# #AI创作#
顯示更多
用 GPT Image 2 做复杂设计图,最常见的翻车原因: 把所有元素全塞进一条 Prompt 模型在处理复杂构图时,「顾此失彼」是结构性问题,不是质量问题 解决方案:分层生成,最后合成 → 背景层:单独出,只写场景、光线、氛围 → 主体层:单独出,只写角色/产品、动作、材质 → 文字装饰层:单独出或用设计工具叠加 每层 Prompt 只聚焦一件事,生成结果用代码或 Figma 合并 实测对比: 一次出全部 → 构图 OK 但细节乱 分三层 → 每层精准,合成后整体高度控制 Thinking 模式 + 分层结构 = GPT Image 2 的真正用法。 先用 Instant 模式跑通,再切 Thinking 做最终产出,控制成本 👉 #GPTImage2# #AI图像# #Prompt工程# #AI绘画#
顯示更多
中国人想买美股,其实已经有人把全流程写成「开源攻略」了: 从开户、税务、合规,到选券商、入金、出金、美国税号,还有 2026 最新政策更新,全部一站式看完 你可以直接从这篇 GitHub 长文开始入坑: 中国人投资美股指南(开源项目) ✅ 开户:大陆居民怎么正规打开美股账号 ✅ 税务:CRS / FATCA、跨境资金在监管视角下怎么被「看见」 ✅ 合规:按风险承受度拆成低 / 中 / 高三条路径 ✅ 券商:美国券商分层、监管是谁、怎么挑 ✅ 入金:港美银行汇款 + 加密入金这两条路 ✅ 出金:消费、终身持有、汇回、加密等不同流出方案 ✅ 美国税号:ITIN 怎么办,办下来多解锁哪些银行 / 券商 ✅ 加更:Fiat24 关停、中国境外投资新规、CARF 对加密资产的影响(更新到 2026.06) 作者也强调了:这只是个人科普,不构成投资、税务或法律建议, 而且政策变动很快,动手前一定要自己再核实一遍 原文在这儿,建议先收藏再慢慢读👇 GitHub: #美股# #投资# #税务#
顯示更多
昨天那条 AI 短剧全链路帖,问角色一致性怎么做的最多 单独拆一下这个环节: 做 AI 短剧,角色一致性不靠运气,靠「素材资产管理」 正确流程是: 第一步:先只做角色定义 → 外貌(发色/肤色/脸型)+ 服装(颜色/材质/款式)+ 种子值 → 三角度生成参考图:正面、3/4侧、侧面,全部存档 第二步:进入分镜,每一帧必须引用这套资产 → Prompt 开头固定写:「人物:[角色触发词],服装:[服装描述]」 → 每帧不重新定义,只写「动作」和「场景」的变量 第三步:视频生成时上传角色参考图 → Seedance / 即梦都支持图生视频,用参考图锁脸 → 每段出 3-5 条,选脸最稳的 角色不稳 = 流程没锁定,不是模型的问题 #AI短剧# #AI图像# #Prompt工程# #AI视频#
顯示更多
人类做一件事之前, 脑子里会先过一遍"这样做会怎样" 机器人一直做不到这件事 它只能执行动作,不会预判结果 阿里DAMO院这个项目 把VLA模型和世界模型合进了同一个框架—— 机器人不只是"看图然后动手" 而是先在脑子里模拟"我这样动之后画面会变成什么", 确认预期对了再执行 LIBERO基准任务成功率97.4%, 比单独跑VLA模型的方案明显高 1.1k星,代码全开源,Apache 2.0 👉 你觉得"先想象再执行"这件事,对机器人来说有多重要? #具身智能# #世界模型# #开源AI#
顯示更多
我一直以为AI学习就是: 问一个问题,它给你一段文字,你自己慢慢读 然后看到这个项目,有点没反应过来 说一句"教我Python基础", 它自动生成课程大纲,每个章节变成独立的课—— PPT有AI老师配音讲解, 有随堂测验实时批改, 有3D可视化模型可以拖着转, 有互动编程环境在浏览器里直接跑代码 多个AI角色同时在线,会主动发起讨论, 会在白板上手写公式、画流程图 清华出品,18.8k星,MIT免费用 👉 你现在用AI学东西是怎么学的? #AgentWorkflow# #AI教育# #开源工具#
顯示更多
做 AI 内容两件事要分清楚: 学「用法」,还是学「框架」 用法随工具迭代,每次新模型出来都要重学 框架在工具更新时可以直接迁移—— Prompt 结构化思维、角色一致性流程、Agent 分工逻辑…… 这些东西在 GPT Image 2 里成立,在 Seedance 2.5 里也成立, 在三个月后的下一个模型里还会成立 我发帖的底层逻辑是: 不介绍工具,只拆框架 工具是例子,框架才是结论 能收藏的内容,通常是「这个道理我以后还用得上」 不是「这个工具我明天就用」 #AI图像# #Prompt工程# #AI创作# #个人成长#
顯示更多
很多人看AI生成的视频 觉得画质好就是"效果不错" 阿里DAMO院做了一件事: 专门去测这些视频里的物理定律有没有被遵守 水往上流吗?物体穿墙了吗? 光照方向前后帧一致吗? 你说"向左转",它真的转了吗? 这就是WorldOlympiad干的事—— 把视频世界模型扔进三项全能测试: 物理合理性、3D几何一致性、指令跟随 1000条长视频,全自动打分 Cosmos、混元、矩阵游戏这些顶级视频模型都跑进去测过了 代码全开源,arXiv也有论文 👉 你觉得现在最好的AI视频模型,能不能通过物理常识测试? #AI视频# #世界模型# #开源评测#
顯示更多
我以为企业微信这种地方 AI Agent进不去,只能手动点 然后发现企微自己出了个CLI工具 装完之后,Agent能干的事有点多—— 发消息、建文档、改智能表格 创建会议、管日程、增删待办 一句话描述任务,它在终端里直接跑 不是Webhook推消息那种程度, 是真的能读写数据、操作业务流程的那种 一行命令装Skill,接进Claude Code或者hermes-agent, 企微的东西就全在Agent工作流里了 2.3k星,MIT免费,企微官方维护 👉 你现在Agent工作流里有没有接企微? #AgentSkill# #企业微信# #AgentWorkflow#
顯示更多
26.4k star。多智能体 LLM 分析 A股。 一个人开发维护,中文用户专属 TradingAgents-CN,基于多智能体 LLM 的中文金融分析学习平台 输入一只股票,多个专业 Agent 并行分析: 技术面分析师看指标,基本面分析师看财务,新闻分析师读舆情,风险分析师评估风险——最后汇总成一份完整分析报告 支持 A股、港股、美股,接 DeepSeek、通义千问、Gemini、OpenAI 都行,报告可导出 Markdown/Word/PDF。 ⚠️ 重要:这是学习研究工具,不构成投资建议,不提供实盘指令 个人免费用,开源,26.4k star,Docker 一键部署
顯示更多