开源项目Jellyfish:AI短剧创作的零门槛神器
文章介绍了一款名为Jellyfish的开源AI工具,声称能让零基础用户仅通过三步(剧本导入、AI生成分镜角色、导出成片)即可制作短剧。作者提及某用户利用该工具在“红果”平台获得460万粉丝及巨额流量补贴,强调工具在当前短剧风口中的核心护城河作用。
文章介绍了一款名为Jellyfish的开源AI工具,声称能让零基础用户仅通过三步(剧本导入、AI生成分镜角色、导出成片)即可制作短剧。作者提及某用户利用该工具在“红果”平台获得460万粉丝及巨额流量补贴,强调工具在当前短剧风口中的核心护城河作用。
文章分享了2026年利用AI工具组建“百万级一人公司”的实战经验。作者通过Notion、ChatGPT、Midjourney、Sora、Cursor等10类AI工具,构建了涵盖灵感记录、市场调研、文案设计、视频制作、代码开发及数据分析的全自动化工作流。文章阐述了如何利用AI抹平信息差,实现“1个老板+N个AI员工”的高效商业模式,并提供了变现渠道建议。
文章介绍了一套用 AI 从零制作 3D 模型的完整流程:先用 GPT Image 生成物体的前、后、左、右四视图(人物统一 T 姿势),再上传 TripoAI 通过多视图生成 3D 模型。作者详细讲解了模型精度与面型选择、整体与分件模型的取舍、贴图(全局贴图、Magic Brush 局部修补、PBR 材质、去光照开关)、重新拓扑降面、自动绑骨骼(人形与非人形)以及按用途导出 GLB/FBX/STL/USDZ 等格式。最后用 GPT 生成基于 model-viewer 的单文件 HTML 预览页,实现拖拽旋转、动画切换与截图功能,让模型可直接用于网站或工作中。
作者将平时积累的AI视觉创作经验整理为开源项目Derekwen AIGC Visual Skills,包含30条案例记录、10个可复用Agent Skills和16个公开视觉图例。项目把提示词、参考条件、关键控制点整理成统一数据结构,并配Gallery示例图方便按效果查找。涵盖角色设定板、多参考图融合、品牌视觉、社媒配图等场景,解决角色一致性、素材组合等常见问题。支持直接用生图工具改提示词,或通过Agent接入Skill两种使用方式,采用MIT许可。
Cloudflare Workers 免费版部署限制从 3MB 提升到 64MiB,作者借此整理了 20 个值得部署的小众开源项目,涵盖短网址、网站监控、Analytics、博客、RSS、AI Chat、AI Gateway、Claude Code 监控、IoT 平台、电商系统等。这些项目充分利用 Workers、D1、R2、KV、Durable Objects 等 Cloudflare 技术栈,展示了 Serverless 平台从简单脚本到完整 SaaS 的演进,体现了 Cloudflare 生态的日益成熟和开发者社区的创造力。
作者精选了25个GitHub开源项目,展示如何在2026年凭一己之力构建一家AI公司。内容分为五部分:构建AI核心(Dify、Langflow、LlamaIndex、crewAI、browser-use等)、将想法变成产品(open-saas、Supabase、Twenty CRM、Cal.com、Formbricks)、自动化小团队工作(n8n、trigger.dev、Windmill、Firecrawl、Crawl4AI)、获客与留存(PostHog、OpenStatus、Listmonk、Chatwoot)、以及基础设施运维(Ollama、LiteLLM等)。每个项目附功能简介和Star数,是一份实用的一人公司技术栈清单。
本文介绍如何用AI制作逼真的UGC(用户生成内容)视频来销售产品。作者以Arcads平台为例,讲解完整流程:先用TikTok创意中心和Apify找到市场上表现最好的UGC视频,用Gemini分析其共同模式;再抽取首帧作为构图参考,用图像模型重建包含自己产品的画面;然后构建一个Claude Skill来沉淀脚本写作规则,生成符合市场风格的产品脚本;最后用Seedance动画化并剪辑完成。核心思路是研究成功视频的共性而非直接抄袭。
作者分享了个人收藏夹中的6款搞钱工具:闲鱼智能监控仓库(ai-goofish-monitor)、AI副业赚钱手册(ai-money-maker-handbook)、AI网站生成指令库(MotionSites)、远程工作招聘资源合集(awesome-remote-job)、网站克隆重建工具(open-lovable)以及游戏管理器Playnite。涵盖电商监控、副业创业、远程工作、AI建站接单等多个赚钱方向,适合想拓展眼界、寻找副业机会的人参考。
本文介绍了开源项目ponytail,该项目在GitHub上拥有91.6k star,其核心哲学是让AI模仿资深工程师的“懒人思维”,优先寻找现成方案或修改配置,避免不必要的代码编写。作者实测发现,ponytail能让AI先思考再动手,自动拆分复杂需求为最小改动,重构老模块时代码量减少近一半。此外,它强制AI编写“为什么这么改”的注释,相当于免费代码审计,对维护老项目尤其有用。作者认为该项目思路独特,不追求跑分,专治AI写码落地难的问题,并推荐给AI方向的开发者。
本文介绍了5个开源AI投资研究项目:Serenity Skill(产业链瓶颈研究)、TradingAgents(多Agent模拟投研团队)、UZI-Skill(22维个股深度分析)、Buffett Skills(巴菲特价值投资体系)和QuantDinger(AI策略生成与回测)。作者详细说明了每个项目的功能、安装方法和使用场景,并提出了一个完整的AI投研流水线:从产业研究、个股筛选、多空辩论到策略验证。文章强调AI研报不应作为买卖信号,最终决策应保留给人,并建议用户分阶段安装使用这些工具。