AI 精选内容｜AI 工具、Agent 与实战经验 - ai345

花了一个晚上，终于研究出了把旧版Catpaw迁移到新版Catpaw的脚本工具了。脚本下载链接https://db0l8fnn8oqtof.database.nocode.cn/storage/v1/object/public/wenjian/anonymous/1787970388194_2okuz7h2set.py

9月16日朱啸虎在北大的演讲要点整理，非现场逐字稿，核心落脚在AI应用与商业壁垒的筛选逻辑： 1. 技术领先只是阶段性优势，长期竞争最终还是回到商业。技术进步快的时候拼技术；技术扩散快的时候，拼渠道、品牌、供应链、成本、用户入口和运营效率。 2. 判断创业项目最重要的是 3S：Size（市场足够大）、Scalable（能够快速规模化复制）、Sustainable（能够长期防御，不容易被大厂复制或吞掉）。 3. 高度定制化的业务很难 Scale。如果每个客户都需要重新部署、重新开发、重新服务，本质上更接近服务公司，而不是可规模化的产品公司。 4. 最好的增长是用户主动带来用户。社交网络、社区和双边平台的优势，在于网络效应和自然传播，而不是长期依赖买量。 5. AI 创业最危险的是做成一个“大厂可以免费集成的功能”。如果只是一个简单 AI Feature，没有入口、数据、网络效应等壁垒，很容易变成给大厂“打样”。 6. 用户入口往往比单纯的技术领先更加重要。腾讯能够不断后发追赶，一个重要原因就是微信、QQ 这样的流量入口长期存在。 7. 双边、多对多的平台更容易形成长期壁垒。滴滴、美团这类…

1️⃣ 硅谷101 2️⃣ 张小珺 商业访谈录 3️⃣ 开始连接 linkstart （极客公园 张鹏） 4️⃣ 十字路口crossing 5️⃣ 人民公园说AI

1987年，苹果发布了一支概念短片《Knowledge Navigator（知识领航仪）》 当时还没有互联网、智能手机、ChatGPT、Codex。但苹果已经想象了未来计算机的形态： 一个像平板一样的设备，里面住着一个智能助手。 它可以理解人的需求，帮助搜索知识、整理资料、联系专家、辅助工作 这和今天的 AI Agent 有着惊人的相似： 不是人操作工具，而是人提出目标，AI理解并主动完成任务 这个想法有受到Alan Kay「Dynabook」理念影响——计算机不只是计算机器，而应该成为增强人类智力的伙伴 40年后，AI Agent 的推理、工具调用、记忆、知识…正在逐渐推动这个愿景变为现实 https://www.meyo.life/creations/01M1G3APPQ3YRCXNPW07612YZ9?ref=xia345-skill

太精致了吧！用三类图做了实验， 城市景观，融合的非常好。 风景，重点抓的也符合我的心意。 小景，也突出得很好。点赞啊~ skill名：gathered-scenes-zine-skill https://www.meyo.life/creations/01M10K7RJEK62KZ5ABS6CB675R?ref=meyo

最近在 Mac 上跑 Codex 比较多，项目、构建产物和各种临时文件一点点把磁盘吃满了。空间明明越来越少，却很难一眼看出究竟是谁占得最多。 于是让 Codex 给自己搓了一个原生 macOS 磁盘分析工具——Disk Analyzer。 它可以扫描整块磁盘、个人目录、外置磁盘或任意文件夹，通过多层圆环图逐级查看空间分布，还能直接找到占用最大的目录和文件。 除了看起来直观，它也尽量把统计做准确： • 区分磁盘实际占用和文件表面大小 • 处理稀疏文件、硬链接等容易导致统计失真的情况 • 明确标出无权限读取或未覆盖的目录 • 支持搜索、排序、在 Finder 中定位 • 文件清理会移入系统废纸篓，并进行二次确认 • 所有扫描和分析都在本机完成，不上传数据 项目已经开源，支持中英文界面。目前主要面向 Apple Silicon Mac。 GitHub：https://github.com/daniel-weih/disk-analyzer #Codex #macOS #Mac软件 #磁盘空间 #磁盘清理 #效率工具 #开源项目 #SwiftUI #独立开发 #AI编程

今天我介绍的这个工具，可以一次性解决你的全部问题。 这个工具叫：DEEPSKILL，是一个可以找任何，注意是任何Skill的工具，你要你能描述你的任务是什么，这里就一定能给你找到能靠谱运行的Skill，效果绝对惊掉你下巴。 如果你不知道 用Agent干点啥，还有个作品专区，你看看别人都用Skill做出啥好东西来了，然后你也学着用用！ 请记住：找skill，上DeepSkill！DeepSkill is all your need！！！ https://www.meyo.life/skill

每次新模型发布，大家总爱问一个问题：多少参数？ 这个问题当然重要，但单独看意义不大。 模型参数量，就像汽车排量。它能反映一些能力边界，但不能直接决定这辆车好不好开、油耗高不高、能不能跑长途、适不适合你的日常需求。 模型能力至少还和三件事有关： 1. 训练数据 2. 推理计算 3. 后训练和工具调用方式 同样参数量的模型，可能因为数据质量、训练方式和产品设计不同，体验差很多。 所以，普通用户选模型时，不必过度执着于数字。更应该问： • 它能不能解决我的任务？ • 速度能不能接受？ • 价格是不是合理？ • 输出是否稳定？ 参数只是一个指标。 任务完成度，才是结果。

1. hv-analysis（横纵分析法）：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/hv-analysis 2. khazix-writer（卡兹克写作）：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/khazix-writer 3. aihot（AI HOT 资讯查询）：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/aihot 4. storage-analyzer（清理垃圾）：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/storage-analyzer 5. neat-freak（洁癖）：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/neat-freak

AI 短剧制作的 skill 集合：从一本小说到能开拍的制作素材——拆角色、排大纲、出场景与道具设定。给 AI 编码 agent 用，Claude Code 和 codex 都能跑。 https://github.com/eternityspring/shuohao-skills

有人用 Seedance 2.5 做了一支广告规格片，画面效果很强，讨论度也很高。 现在 AI 视频已经可以把很多人的第一反应拉到“这是真的吗”。但广告不是电影预告片，画面只是开始。 一支有效广告，至少要回答三个问题： 1. 用户为什么要停下来 2. 用户为什么要相信 3. 用户接下来要做什么 如果画面很炫，但用户看完不知道卖什么，品牌没有记住，行动没有发生，那它只是一次昂贵的视觉表演。 AI 让视频生产成本下降后，广告主会拥有更多“好看内容”。 但用户注意力并没有变多。 所以，未来最稀缺的不是会做 AI 视频的人，而是知道怎样把视频变成转化的人。

腾讯这份Q2财报，我觉得最值得看的，不是收入，也不是利润，而是一个很明确的信号： 腾讯开始真正为AI下重注了。 这一季CapEx直接冲到528亿元，同比接近翻三倍，比市场预期高出一大截。代价也很直观，自由现金流被打到了负数。 一家长期以现金流稳健著称的公司，愿意主动把现金流表做成这个样子，说明事情已经不是“试试看”了，而是进入了基础设施投入期。 过去两年，阿里、字节在AI上的动作一直更激进。相比之下，腾讯显得异常克制。 但腾讯这种慢，并不完全等于反应迟钝。 它更像一种典型的腾讯式决策机制：趋势没有确认之前，尽量少交学费；一旦确认用户需求、商业空间和产品路径都成立，再迅速加大投入。 说得简单一点，就是不负责教育市场，只负责在市场被教育完成之后放大需求。 年初腾讯在办公楼附近帮用户安装AI工具，当时看起来甚至有点“土办法”。现在回头看，这件事真正有价值的地方，可能根本不是装了多少软件，而是验证了一件事： 普通职场人到底有多强的AI生产力需求。 答案已经很明显了。 只要有人愿意把复杂的安装、配置、模型选择、Token这些事情全部处理掉，大量普通用…

vibe coding了界面，总觉得哪里怪怪的，但又说不上，就需要一个设计审查官帮你瞅瞅 地址：https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins/blob/main/design/skills/design-critique/SKILL.md

01 通用图片反推（所有图都能用） 详细反推这张图片的完整提示词，包含主体、风格、色彩、光影、构图、质感、分辨率、细节描述。 分析这张图片的视觉元素、色调、氛围、技法、关键词，生成可直接用于 AI 绘图的精准 prompt。 请用中英双语详细描述图片内容，拆解风格、光线、材质、镜头、配色。 02 字体 / Logo / 文字设计类 反推这款字体的风格、字形特征、笔画质感、配色、排版、特效，生成字体设计提示词。 详细描述字体：字体风格（现代 / 复古 / 赛博 / 手写）、粗细、衬线 / 无衬线、倒角、立体效果、光泽、金属 / 磨砂 / 玻璃质感。 分析 logo 的配色方案、构图比例、光影、材质、特效（描边、发光、渐变、浮雕），输出可复制提示词。 03 风景类（自然风景、城市风景、场景） 反推这张风景图的环境、天气、时间、光线、色调、氛围、构图、景深，生成风景提示词。 详细描述：场景主体、季节、时段（清晨 / 黄昏 / 夜晚）、天空、云层、植被、水体、色调、氛围感、镜头感。 提取关键词：风格、色彩、光影、画质、分辨率、氛围、透视、细节质感。 04 摄影…

1. virgiliojr94/book-to-skill 将任意技术书籍 PDF 转化为 Claude Code skill，让 Agent 直接掌握书中的专业知识。 为什么值得关注：产品形态极新颖——把静态知识（书籍）转化为可执行的 Agent skill，开辟"知识即能力"新品类。日增 1,421 Star 占总量 11.1%，增速异常，验证了市场需求。对于 AI PM 来说，这暗示了一个更大的命题：企业内部的文档、SOP、Playbook 是否都能转化为 Agent skill？ 链接：https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill 2. huggingface/speech-to-speech 用开源模型构建本地语音 Agent，支持实时对话，无需云端依赖。 为什么值得关注：语音正成为 Agent 的下一代交互界面——HF 官方下场做本地语音 Agent，意味着语音 Agent 从 demo 走向可部署产品。日增 827 Star 占总量 10.5%，增速亮眼。本地部署意味着隐私优先，适合金融、医疗等敏感场景…