爆款复刻｜拆透「古风武侠英语剧」的长青打法与搞钱闭环
文章拆解了「武侠情景微短剧教英语单词」这一自媒体赛道：以80年代港片武侠风格拍摄10秒短视频拆解英语合成词，半年涨粉27万。作者分析了其抗周期优势（教育刚需、无违规风险、高完播率），提供了从豆包智能体生成脚本、Seedance生成视频到剪映精修的完整SOP，并介绍四条变现路径：虚拟单词卡、图书分销、私域训练营和反向出海教中文。最后强调AI时代要结合自身优势区深耕，避免样样通样样松。
全部文档
8943 篇
Atria Dawn Preview：上海 AI 实验室与多所高校联合开源的智能体模型
上海 AI 实验室与多所高校联合开源了智能体基础模型 Atria Dawn Preview，面向科研工作者、开发者和专业知识工作者。该模型能自主查找资料、调用工具并运行测试，直接产出研究报告、可运行程序、文档表格、3D 模型和小游戏等可验证成果。作者实测用其纯靠代码生成精准美观的 3D 飞机模型，效果出色。该模型各项评分位居国产模型第一梯队，研发团队非常年轻，约三分之二为来自复旦、北大、上交大等高校的在校学生。
做了一个可能有最多数据支撑的去 AI 味 skill
作者基于283万字语料（329篇人类文章+5个主流AI模型生成的300篇文章），用语言学对照实验和统计方法量化“AI 味”，制作并开源了一个去 AI 味 skill。实验发现11项显著特征集中在篇章结构层面，如段首零回指评论（4.4倍）、拟人化比喻（7.3倍）、空转冒号（9.4倍）等；而流行认知中的设问句、句长均匀度等特征实测并不显著。研究还发现不同模型写作偏好差异巨大，不存在统一的“AI 文风”。作者认为去 AI 味本质是预训练层面应解决的问题。
Agent 时代复刻一条爆款视频从而沉淀出自己的工作流到底有多简单
作者尝试用 Codex 结合开源工具 Hypit 复刻千万粉博主'小Lin说'的口播视频，发现 AI 生成的不仅是一条成片，而是一套可修改、可复用的视频 Workflow。Hypit 是面向 Claude Code、Codex 等 Agent 的开源视频语言和系统，人物、台词、字幕、B-roll 和特效跟随文字与叙事事件组织，而非固定在时间线上。修改主持人、图表或背景时只需重新生成相关组件，还能批量生成不同人物、内容、语言版本。作者认为这大大降低了复刻爆款视频、沉淀个人工作流的门槛。
小白怎么买外链？手把手教你用 Fiverr 找供应商、筛网站、砍价
作者基于两年出海增长经验，分享了海外 SEO 付费外链采购的实操指南。文章对比了 Adsy、FatJoe、BacklinksRocket、LinksManagement、Fiverr 等常见平台的特点与适用场景，并重点讲解新手如何从 Fiverr 入手：先明确采购标准（DoFollow、DR 要求、主题相关性等），优先看卖家订单量与评分，让卖家提供站点列表并用 Semrush/Ahrefs 验证质量，再合理砍价并在付款前确认交付与退款条件。最后建议小批量测试跑通流程后再扩大规模，强调自己会筛站比找便宜供应商更重要。
本体，内与外——以我为主的注意力哲学
作者提出了一套注意力边界判断法则——'本体，内与外'。核心观点是：我们总是想决定那些无法决定的事，却把本能决定的事拱手相让。作者认为'本体'比'主体'更能体现原创性与向外辐射的自由生长状态。注意力管理只需关注两点：一是'本体内'，即筛选能促进思考的信息、建立专注点并通过表达向外迭代；二是'本体外'，即照顾好身体，因为身体是精神的载体，'身弱怎谈心强'。做好这两点后，便有能力向外辐射，吸引想接近的人和事，无关的人和事则会自然散去。文章最后以'向外求求之不得，向内求生生不息'作结。
做自媒体怎么用好 Grok bot
作者是 SpaceXAI 中国区大使 Kin，面向想做自媒体的 AI 产品开发者与内容创作者，讲解如何用 Grok Bot 降低自媒体运营成本。文章先指出 AI 时代做产品的门槛已大幅降低，瓶颈转移到推广获客，而自媒体是性价比最高的方式。作者提出 HKRR（快乐、知识、共鸣、节奏感）等传播底层规律，并给出两个实战案例：一是推特运营专家 Bot 的搭建流程（身份卡、方法论沉淀、选题库、Notion 状态流转、每日复盘）；二是视频爆款选题库的搭建方法（找对标账号、IP 定位、建选题表、按 HKRR 拆爆款）。最后强调速度第一，先做到高频产出再谈精修。
Codex + ego lite 实战指南：6 个高频真实应用场景
本文介绍 Codex 结合 ego-lite 浏览器工具的 6 个实战场景：登录态复用免去重复登录；自动外链发布使 SEO 发帖从 3-5 分钟缩至 30 秒；多 Space 并行实现单浏览器多任务隔离运行；搜索+结构化提取让 AI 直接交付答案而非链接；跨平台电商比价自动采集整理价格数据；多轮深度研究保持上下文连续生成综合简报。文章展示了 AI 操控专属浏览器替代人工重复操作的效率变革，各场景均附实拍效果与效率提升数据。
把摄影里的机位讲明白，写 AI 人像提示词就有思路了
文章讲解如何用摄影机位知识写好 AI 人像提示词。作者把机位拆解为相机高度、拍摄方位、镜头朝向和景别四个检查项，指出"换个角度"这类描述信息量几乎为零，"低机位"等模糊标签会让 AI 乱猜。核心观点包括：相机贴地不等于低机位，应以拍摄目标中心为锚点判断平视；距离需与焦距、景别结合描述；景别决定观众第一眼看什么。文末给出可复用的机位提示词模板，帮助写出生成效果可控的人像提示词。
50+ Hidden Features and Tips for iOS and iPadOS 27
作者Federico Viticci整理了iOS 27和iPadOS 27的50多个隐藏功能和实用技巧，涵盖照片应用（相机胶卷过滤、视频帧保存、证件集合、关键词、星级评分）、主屏幕与锁屏（液态玻璃自定义、超大小组件、迷你时钟）以及Siri AI（全局搜索合并、文字输入、屏幕感知、新语音）等新特性。iOS 27主要聚焦性能改进，但这些细节功能大幅提升了系统体验，完整评测可在MacStories查阅。
DeepSeek kernel 工程师自述：亲手把自己的手艺变成过时技艺，以及微信开源企业 Agent 框架 WeKnora
文章包含两条内容：一是 DeepSeek kernel 工程师 Shengyu Liu 的长文，讲述 AI 已能自主分析 CUDA/PTX/SASS 并优化 kernel，他预判半年到一年内 AI 写的 kernel 可能超过自己，工作将从亲手写代码变为驾驶 Agent，并担忧未来社会走向共产主义或赛博朋克两极，因此选择留在 DeepSeek 推动开源 AI。二是微信团队开源的 WeKnora 框架，已从 RAG 系统进化为企业 Agent 基础设施，提供知识处理、ReAct Agent、Sandbox 执行环境、长期记忆和 Auto-Wiki 能力，代表 RAG 向企业 Agent Context + Runtime 的迁移趋势。
昨天外滩大会好多人
作者分享参加外滩大会的见闻，重点记录了关于 Agent 上下文管理和记忆的讨论。文章提到 OpenAI 新发布的 Agents API 把 Codex 背后的 Harness 做成托管 API，并围绕"记忆是新时代的个人网盘"的观点，畅想云端记忆、跨设备共享和知识交接的可能性。作者还引出圆桌上"妈生感"的有趣概念，期待 AI 通过记忆积累与自进化形成默契，强调验证、纠正和用户掌控权的重要性，最后期待 AI 的主动性与分寸感。
盛大集团 NovaCatapult 超级个体弹射器百万级投资招募开发者
盛大集团推出 NovaCatapult「超级个体弹射器」计划，面向独立开发者和小创业团队招募项目，提供人民币100万起投的资金支持（50万现金+50万算力资源）。除资金外，还提供内部算力集群调用、资深工程师架构评审、增长团队获客协助及生态渠道对接，以及法务、HR、财税等后台支持。该计划为投资孵化性质，涉及股权条款，要求核心创始人全职到岗，目前以上海、北京为主。作者还提供内部推荐渠道，欢迎有Demo和进展的团队报名。
我不再写日记了。现在，我跟 ChatGPT 聊天
作者分享了一套用 ChatGPT 语音输入替代传统日记的低摩擦记录流程：在 iPhone 上通过 ChatGPT 随时语音捕捉灵光一闪的念头，用约定的三层结构（原始记录、结构化整理、AI评论分离）让 AI 整理成 Markdown，再通过 iPhone Shortcut「Save The Journal」把内容存入 iCloud Drive 的 DiaryInbox 文件夹，最后由 Mac 上自动运行的 watcher 脚本（用 Codex 搭建）按时间戳排序、去重、追加到 Obsidian 的 Daily Journal 对应日期文件中。整套系统全部基于已有 Apple 生态工具，强调零摩擦、不覆盖、幂等处理。
睡不对，真的会老得更快：2026年《Nature》揭秘答案！
2026年《Nature》研究基于英国生物银行近50万人数据，将睡眠时间与23种生物衰老时钟关联，发现睡眠与生物衰老呈U形关系：睡得太少或太多都会加速衰老。最佳睡眠区间约为6.4—7.8小时，研究覆盖大脑、肺、肝脏、免疫系统、皮肤等17个器官系统。与6—8小时组相比，短睡眠和长睡眠组全因死亡风险均更高（风险比分别为1.50和1.40）。作者强调这是观察性研究，核心不是追求精确数字，而是建立稳定规律的睡眠节奏，避免长期偏短或偏长。中年以后更应守住睡眠，把睡眠作为健康管理的底层系统。
国内第一个为团队而生的Agent：飞书豆包工作伙伴发布
飞书与豆包工作联合发布全新功能“豆包工作伙伴”，这是国内首个面向团队的共享Agent。它可以拥有独立人设和组织身份，被拉入企业群聊，参加会议、阅读文档与代码、主动推进工作，并可接入GitHub、多维表格、知识库等系统。文章对比了Anthropic发布的Claude Tag（被Karpathy称为AI用户体验的第三次范式），指出两者本质都是给Agent一个独立身份，让它安全可控地为整个组织服务，从而大幅降低协作成本。作者因深度体验后决定将公司沟通从微信全面迁移到飞书，认为企业拥抱AI的未来将从飞书开始。
Reward AI 发布机器人基础模型 OM-1：直接从人类操作数据学习
Reward AI（脱胎于斯坦福 DexCap 项目）发布机器人基础模型 OM-1，核心创新是仅从人类操作数据中学习，无需遥操作和机器人专属数据。通过 7 自由度可穿戴设备 Omnibody Hand 采集视觉、触觉、力度等多模态数据，训练后可直接部署到桌面机械臂、工业机械臂和人形机器人，无需针对硬件微调。这与 π0、Helix 等依赖遥操作数据的主流方案路线不同，大幅降低数据采集成本。演示显示 OM-1 能完成四臂协作包装手机、调酒、叠衣、拔网线等精细任务，学习新任务仅需不到 30 分钟人类演示数据，并展现自发补偿与重试行为。目前处于研发展示阶段。
卧槽这不就是 AI 时代的合法印钞机吗
文章介绍开源项目 Hypit，称其为'AI 时代的合法印钞机'。Hypit 让 Coding Agent（如 Claude Code、Codex）学会完整地制作视频——包括脚本、配音、字幕、B-roll、特效和渲染。核心能力是'克隆'爆款视频：自动拆解视频的镜头切换、台词、字幕风格、节奏等结构，变成可编辑组件，然后像换皮一样批量生成变体，把过去 3-5 天的剪辑工作压缩到十几分钟。作者实测一条命令即可复刻广告片并快速换人物出新片，认为这将重构内容生产线，适用于短视频、MCN、知识付费和广告制作等场景。
如果AI把工业设计门槛砸碎之后，我们还剩什么？
一位工业设计师结合字节Seedance2.0引发的视频制作变革，反思AI对工业设计行业的冲击：AI已能生成草图、3D模型、自动分件和渲染，传统设计链条中的执行型工作正被吞噬。作者认为这不是泡沫而是生产力重构，行业将出现分层——执行能力被替代，判断力和产品嗅觉被放大。AI砸低门槛的同时抬高上限，普通设计会泛滥，真正有洞察的设计更贵。未来一个人加AI可成为微型设计公司，设计师的定义正被改写，要么学会冲浪，要么被淹没。
普通人如何搭建一套美国基础设施？手机号、地址、ITIN一次讲清
文章系统讲解搭建美国金融基础设施的三个基础要素：美国手机号、美国地址和ITIN。作者澄清了常见误区，指出这三者不等于美国身份。手机号方面建议选择T-Mobile、Ultra Mobile等正规运营商号码，避免虚拟号码的坑；地址方面强调收件地址、虚拟地址、住宅地址用途各异，不可混用于KYC；ITIN是美国IRS签发的纳税识别号码，仅用于税务目的，不能替代SSN，也不赋予移民身份。作者建议缺什么补什么，不必为伪装美国用户而堆砌配置，KYC和税务记录应从一开始就走正道。
Harness Engineering: 2026年取代提示词工程的核心技能
文章指出，2024年的核心技能是提示词工程，2025年是上下文工程，而2026年两者已被吸收进Harness Engineering。88%的企业AI Agent项目无法上线，问题几乎不在模型，而在模型外围的执行层。作者详细阐述了生产级Harness的七层架构：工具编排（草稿-提交模式防止危险操作）、验证循环（制作者与检查者分离）、上下文与记忆管理、护栏（行为/数据/工具/运营四类控制）、可观测性等。并以Anthropic Claude Code质量退化为案例，说明问题源于Harness层而非模型本身，强调Harness设计才是AI Agent产品质量的决定性因素。
红果短剧拉新项目，一条作品收益500+（附免费教程交流群）
作者凯迪分享红果短剧拉新项目，称其为新上的小风口。该项目操作简单，学员中一条作品收益500+的不少。操作流程分两步：一是通过公众号'达人服务助手'输入邀请码k8888入驻平台；二是在神图君平台找到红果短剧项目开通推广权限，目前拉新一单9.5元，促活一单4元，T+2结算。作者还提到此前分享的豆包PC版和剪映PC版拉新项目收益不错，自己可获团队收益5%的分成。免费教程可在公众号'凯迪创业笔记'后台发送口令'红果短剧拉新'领取，并可加入项目社群获得官方客服解答。
Prefill and Decode：理解 LLM 推理的两个阶段
文章以'读长文档只要三条结论为何很慢，写两千字演讲稿反而很快开口'为切入点，讲解 LLM 推理的 prefill 与 decode 两个阶段。Prefill 并行处理全部输入 token 并保存 KV cache，决定首 token 延迟（TTFT）；decode 自回归地逐个生成 token，受内存带宽影响，影响 token 间隔（ITL）。文章进一步介绍 chunked prefill、prefill/decode disaggregation 和 prefix caching 三种优化手段，并以 EXO 用 DGX Spark 做 prefill、Mac 做 decode 的演示说明跨设备分工的可能性，帮助读者具体分析 AI 响应慢的原因。
DeepSeek kernel 工程师：亲手把自己最热爱的手艺变成过时技能
DeepSeek kernel 工程师 shengyu Liu（interestingLSY）撰文讲述 AI 对自身职业的冲击。他负责 DeepSeek V4.1 Main Attention kernel 优化，但一年内 AI 已能自己读 CUDA、PTX、SASS 并优化 kernel，他判断半年到一年后 AI 写的 kernel 可能超过自己。他真正难受的不是失业，而是工作从亲手写 kernel 变成驾驶 Agent 写 kernel，多年练就的手艺不再重要。他还担忧社会将走向两个极端：生产力极大释放的共产主义式未来，或极少数公司垄断最强 AI 的赛博朋克式未来。他选择留在 DeepSeek 开源更强的 AI，把世界往好的一端拉。
我把几十万字资料喂给AI后，总结出这套高效知识提炼工作流（附完整Prompt）
作者图南分享处理40万字行业调研资料的AI提炼方法论。指出直接让AI总结长文本会导致废话输出，原因包括'迷失在中间'的注意力规律、提问过于宽泛等。他提出'四步漏斗提炼法'：认知骨架扫描、逆向审讯抽脂、红蓝对抗挑刺、知识资产封装，并附上4套实测可用的即插即用Prompt，强调用户需自己掌控提问节奏，用结构化认知建立AI时代的护城河。
Cursor + Grok Bot + pstack：教你用原型和证据，把方案先跑一遍
本文深度拆解 Lauren 的 pstack 第二篇，探讨如何让 AI Coding Agent 在写代码前正确理解问题。文章介绍了 /how、/why、/teach、/recall 等上下文工具的用法，强调用代码而非文档来规划：先写使用教程倒推架构，通过低成本原型比较不同方案，用 /architect 让多模型并行设计并交叉评审，以及在多阶段计划中要求每一步都以可复查的证据结束。作者认为，Agent 可能比人更快更强，但最终是否接受方案仍需人来判断，验证应从开发前就开始参与决策。
给小白的 AI 产品思维提升课（一）
作者 Jeremy Xu 分享了面向小白的 AI 产品思维提升方法。文章强调产品思维无法速通但可通过正确方法在三个月内见效，提出核心观点：产品最重要的是满足用户需求而非获取流量；AI 时代的创新都踩在巨人肩膀上而非灵机一动；产品 taste 是可复制的方法论，包含交互体验（组件化最佳实践）和效果体验（benchmark 思维）。作者建议通过餐厅排队、摆盘等生活实例训练『系统二』主动思考，将产品思维锻炼成本能习惯，并给出 24 小时内可开始的三问练习法。
start ugly, write evals anyway：Agent 评估入门指南
文章探讨了 Agent 评估（evals）的重要性与实践方法。作者将 Agent 定义为模型加 Harness 的组合，区分了模型评估与 Harness 评估，并对比了 SDLC 中的测试与 ADLC 中的评估差异。文章澄清了评估的核心概念（task、trial、outcome、grader 等），指出评估的冷启动门槛比想象中低，从真实失败案例中提取 20-50 个任务即可起步。作者强调应只构建任务完成率和正确性两个基础指标，主张评估结果而非路径，并建议纳入负向用例、部分得分机制，坚持阅读轨迹记录，关注分心、token 消耗、延迟、上下文膨胀和一致性等信号。
Addy Osmani 在 MSBuild 实战分享 Agent Skills：Define → Plan → Build → Verify → Review → Ship
Microsoft Build 2026 现场访谈中，Addy Osmani 介绍了 Agent Skills 的概念：将专业判断打包成 AI Agent 可执行工作流的标准化方式，类比新时代的 dotfiles。他展示了围绕软件研发生命周期（Define→Plan→Build→Verify→Review→Ship）组织的 Skill 仓库，统一遵循 Overview/Rationale/Red flags/Verification 设计模式，并现场演示 45 分钟从模糊想法到完整应用的全流程。访谈还探讨了人在回路中的代价、尽责程度与风险成正比、安全审查的非确定性困境、MCP 与 Skill 的对比及多模型分工等观点。
Pi Agent 作者 Armin Ronacher 谈 agent 未来：九条反直觉判断
本文整理了 Pi Agent 作者（也是 Flask 作者）Armin Ronacher 关于 AI Agent 的九条反直觉判断：极简 harness 因 bash 管道省上下文而胜出；当前 agent 仍处 DOS 时代，缺持久性与 Web 原生体验；许多 AI 问题实为系统架构问题；人类不会退场，可问责性与可内省性是刚需；开源等于进入训练数据的门票；企业 AI 编码投入的成本显现快于收益；他个人工作流保守；担心 AI 重蹈社交媒体覆辙；欧洲因碎片化而掉队。
