AI Pulse

链接已失效或无法访问。

社区讨论：多人指出软件需求不存在上限（@danieltanfh95），并强调现实只关心“是否有效”而非实现质量（@omblivion）。但也有质疑者认为AI进步曲线、资本投入和经济可持续性均存强不确定性（@ryanackley）；@stavarotti 补充称多数工程工作本就非“新颖”，而@ekjhgkejhgk 反驳“领域知识比工程原则易学”的说法“尤其无知”。@ufocia 则聚焦可靠性——LLMs在跨领域解释中“通常正确”但非“总是”，需人类把关。

xAI 越来越像一家数据中心房地产投资信托基金（REIT），而不像一家前沿实验室。

社区讨论：多人质疑xAI本质是数据中心REIT（房地产投资信托），@HoldOnAMinute指出GPU设备“安装即开始贬值腐烂”，@outside1234补充称其硬件年折旧率达20%，“不是好的REIT投资”；@9cb14c1ec0聚焦成本，引用脚注称Colossus依赖自建燃气轮机供电，追问电价能否覆盖GPU折旧；@trothamel和@zoogeny则推测此举实为铺路轨道数据中心，利用Starlink高带宽与未来星舰发射能力抢占LEO算力基建。

OpenAI Submits S-1 Draft to SEC

社区讨论：多人质疑OpenAI非营利架构与IPO的逻辑矛盾，@fear91直指“非营利组织上市有何意义”，@ai_critic援引原文称其转向私有制是为绕过非营利限制。@mlmonkey批评“保密S-1”违背信息披露本意，@XCSme反问“既预期泄露为何还保密”。@chakintosh和@rfgplk则分别担忧市场崩盘风险与天价估值缺乏现金支撑，@rfgplk甚至提议强制IPO公司以等额现金作抵押。

开源模型在大多数任务上表现确实非常出色，但有一项例外：工具调用。

也许我们无法将模型打造成伟大的作家，因为整个 AI 对齐（AI alignment）项目本质上是在压制模型的“阴影”，而最伟大的作家似乎全都从自身的“阴影”中汲取养分。

不少人嘀咕：AI编程都这么猛了，基础知识还用得着学吗？用得着，而且越来越用得着。安利一个GitHub上的宝藏项目：Professional Programming，从算法到系统设计再到代码质量，覆盖得明明白白。

学习路径清晰，不是那种甩你一堆书单就撒手不管的水货。里面还有硬核实战题——比如让你手写Redis、自己撸一个编译器，逼着你把知识真正用起来。🔗

搞AI Agent的朋友注意了，这个开源项目你要是不收藏，真有点可惜。GitHub上有个叫12-Factor Agents的项目，现在已经收获了23.1k+ Star（我之前看的11k+，最近涨了不少）。它核心就解决一个痛点：为啥你做的Agent只能在演示环境跑跑，一拿到线上就各种崩？

项目作者和上百位技术创始人聊完后，总结出了12条原则。这些不是那种虚头巴脑的理论，而是真正能落地的工程实践，涵盖了上下文管理、工具调用、状态建模、错误处理这些关键环节。🔗 :

Claude-BugHunter：面向 Claude Code 的 AI 驱动型漏洞挖掘与红队知识库 Claude-BugHunter 为授权的安全评估提供海量安全技能库、侦察工作流、漏洞研究模式及报告撰写指南。 🔗 #CyberSecurity #bugbounty #RedTeam #AppSec #AI4Security #OpenSource

普通人最应该知道的11个AI工具
1. Gemini（解决任何问题）
2. Perplexity（研究任何东西）
3. Klingai（创建AI视频）
4. Luma（创建3D模型）
5. Suno（作曲）
6. Hemingwayapp（完美写作）
7. Capcut（编辑视频）
8. Youlearn（总结YouTube视频）
9. Canva（设计图形）
10. ElevenLabs（克隆声音）
11. Descript（编辑播客）

✅ 保存这个列表，它可能非常有用。

Pentest-AI — 仅需一条命令即可实现自主渗透测试 🤖💀
一款由 AI 驱动的进攻型安全平台，将侦察、身份验证、漏洞验证、攻击链分析和报告生成整合至单一工作流中。

在本地机器上运行，自动生成经验证的发现结果，附带概念验证（PoC）及符合审计要求的报告。

🔗 #CyberSecurity #Pentesting #BugBounty #AppSec #RedTeam #AI #SecurityAutomation #ThreatDetection #OpenSource #Infosec

开源的 iMessage 机器人框架：
@honojs —— API 框架
@sendbluehq —— iMessage 服务提供商
@aisdk —— 智能体（Agent）＋工具集
@upstash —— 数据库 ＋ 速率限制
@workflowsdk —— 后台任务
@vercel —— 托管服务

链接 ⬇️
🧵

想要玩美股的兄弟强烈建议去安装一下，github高达4w收藏。 基于 AI 大模型的 A股/港股/美股自选股智能分析系统，每日自动分析并推送决策仪表盘 📊 分析市场走势 📰 整理重要资讯 📈 跟踪个股表现 🤖 自动生成投资分析报告

新科学博客：为什么 AI 在编程领域的发展速度远超生物学领域？
对智能体而言，生物数据库就像在汽车发明前建成的城市——令人抓狂地难以通行，因为它们本就为另一种“交通方式”而设计。

那么，我们该如何构建智能体真正可用的基础设施？

我朋友靠做电影解说一年赚了1000万，但我现在要是把这个消息告诉他，他估计得失眠了。

有个开源项目叫 narrator-ai-cli-skill，装进 Claude Code 之类的 Agent 里，你只需要说一句“帮我做《肖申克的救赎》解说视频”，AI 就能自己把整套活儿干完：
1️⃣ 自动生成解说脚本
2️⃣ 精准匹配电影片段
3️⃣ 63 种音色配音，还支持声音克隆
4️⃣ 90+ 种视觉模板自动套用
5️⃣ 146 首 BGM 智能匹配
6️⃣ 直接输出成品视频

内置 93 部经典电影素材库，还会提前帮你算好成本，工程化做得非常扎实。

想批量做影视号的，人工成本基本直接归零。
🔗

在 AI Studio 和 Gemini API 中上手使用托管智能体：@patloeber 撰写的指南

沙盒技术已在帮助团队将AI代理从仅回答问题，升级为能安全执行实际任务的系统。

在 monday.com，这意味着为 AI 助手 Sidekick 提供一个安全环境，使其能够编写并运行代码。

该沙盒支持更高级的用户工作流。

太潇洒了！😱 AI只花5分钟生成的《擒拿手近身锁控》，控场太狠了！🔥 切腕扣抓、翻折别臂、过肩连锁…一带双制瞬间把对手死死按住！ 关节反制、手腕锁定、茶碗震飞、灰尘压地… 每一帧都透着硬派功夫的极致压迫感，真实到让人头皮发麻！

故事板提示词：生成一张横向 16:9 的高完成度中文十二宫格动作分镜图，主题为《擒拿手 · 近身锁控高光片》。【整体定位】这不是素描草图，不是手绘分镜，不是卡通，不是插画，而是一张“电影级写实动作故事版 / 高真实感分镜板”。整张图要像由12张真实电影剧照组成的专业动作分镜合集。

Seedance 提示词：生成一段15秒的电影级写实武打动作视频。使用 @[image1]

最近开发工作已经全部切换到 Claude 和 Codex 的桌面客户端，三方产品的迭代速度没有一个能跟上的。

这是一个很现实的问题，官方永远有更好的工程团队，和大概率无限制的模型额度。

顺便把 OpenClaw 也卸载了，开始用一个自己开发的基于 pi 和微信 clawbot 的 agent 助手，用来处理非开发类工作。

经过量化评估，Pi 模型当前支持的 4 个工具（read / bash / edit / write）在加入 glob 和 grep 后，整体能力可再提升一个层级。

glob 和 grep 是高频使用的工具，但若仅依赖大语言模型自行构造 bash 命令来实现类似功能，则效果不佳——模型常生成低效路径，反复调用 read 工具读取同一文件。

直接提供专用的 glob 和 grep 工具，能使模型大幅减少无效步骤，提升任务执行效率。

ChatGPT image2 x 夏日海滨约会提示词 这期大概烧了快 400 张图，才终于把女角色和透明泳圈的遮挡关系跑顺，虽然有时候人物的手还会穿模，但目前整体效果还是比较满意的，目前这个版本的提示词，已经是可以轻松过审的稳定版了。

提示词还是保持了足够简单，只需要修改指定角色名称，就可以顺利生成画面效果，而且每次抽卡都有不同的惊喜。

之前一直翻车的点是我太想控制人物怎么拿泳圈，写得越细，手越容易穿模。

别再卷大模型了，Harness Engineering才是普通人最应该去学习的。

推荐Walkinglabs开源、免费的Harness Engineering课程，内容涵盖理论和实践。

课程链接：

另一链接：

HERMES智能体构建了一项技能，将原本耗时8小时的工作流自动化压缩至80分钟。

该技能由智能体从自身已完成的会话中自主构建而成。

一名用户反复将其客户流程交由HERMES执行，流程包括：会议 → 录音 → 产品需求 → 技术规格 → 开发。

流程最终指向链接：

一个人在 Claude Code 内部用 7 天时间重建了一整个公司的大脑。不是文档。不是 Obsidian。一个活生生的节点星系。

每个员工。每个 AI 代理。每个 SOP（标准操作流程）。每个工具。全都在一个屏幕上连线连接。

点击一个部门。人工代理团队展开。附属于它的 SOP 展开。每个人被允许触及的内容展开。

最后那部分才是整个游戏。权限直接嵌入到大脑中。员工打开聊天时，AI 已经知道他们能访问什么。

需要更多推理资源支持你的 AI 项目吗？为支持正在部署智能体（agents）的开发者，Virtuals.io 今日在 X 平台举办线上直播工作坊，分享申领免费推理信用额度（inference credits）的操作指南。

工作坊还将演示 EconomyOS——一个完整的智能体技术栈，内置钱包、支付、电商和资金管理功能。

EconomyOS 相关链接：

工作坊直播链接：

重点在于，你应开始在自动化流程中实施对指令或提示词（prompts）进行编码的方法，且这些指令需包含清晰的目标。

这并非全新理念，但新一代大语言模型（LLMs）正被训练为能更长时间持续、无中断地执行任务。

循环（loops）是利用这一能力的一种方式。

Google刚刚发布了首批官方AI Agent技能集合。所有技能均免费且开源。

该集合共包含13个技能，可与多种流行AI开发工具集成，包括Claude Code、Cursor和GitHub Copilot，以及其他AI Agent。

原文中附带三条外部链接，分别指向：
- Claude低价服务页面（
- 另一推广链接（
- 第三条推广链接（

美团LongCat团队发布了LongCat-Video-Avatar 1.5——一个面向生产的、开源的音频驱动虚拟人生成框架。

该框架的输入为一张静态人像照片和一段音频文件，输出为口型完全同步的虚拟人视频。

项目代码仓库已开源，地址为

团队还更新了两个相关仓库： 和

初创企业发现平台 @harmonic_ai 使用 Deep Agents 和 LangSmith 重建了其 AI 平台 Scout。

Deep Agents 架构包含一个前沿模型（frontier model）和两套工具集：一套提供全球公司数据，另一套提供企业专属上下文（firm-specific context）。

长周期任务执行（long-horizon execution）与上下文窗口管理（context window management）由该架构原生支持，相关技术细节见链接：

平台重构后，用户留存率（retention）提升 4 倍，单次会话时长（session duration）提升 10 倍。

原文引述一句内部表述：“Everyone's secret weapon is becoming Scout.”

Harmonic.ai 的完整实践故事见： 和

我撰写了关于AI在学术界应用的文章。内容包括“博士级思维”能力的讨论、大语言模型（LLM）存在的偏见、学术工作中仍需人工完成的重复性劳动（grunt work）、AI系统与人类意图的对齐（alignment）问题、通用人工智能（AGI）的发展前景、AI数据中心的水资源消耗，以及AI相关的政治议题。

文章覆盖多个维度，力求为不同背景的读者提供可参考的信息点。

原文链接：

另一相关链接：

之所以研究 Claude Design，是因为最近摸索出一套不错的开发模式： 1. 先用 Claude Design 去设计 App 的 UI 和 UX，第一版本越简单越好。 Claude Design 交付的结果是 HTML + CSS + React + data.js，通过 CSS 一下就可以看清楚设计系统的颜色系统、尺寸规范，通过 React 可以看清楚组件结构，通过

如果配合好设计系统（Design System）去用 Claude Design，那么你就可以更多聚焦在 UX 而不是 UI 设计

新科学博客：为什么 AI 在编程领域的发展速度远超生物学领域？
对智能体而言，生物数据库就像在汽车发明前建成的城市——令人抓狂地难以通行，因为它们本就为另一种“交通方式”而设计。

那么，我们该如何构建智能体真正可用的基础设施？

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开源的 iMessage 机器人框架：
@honojs —— API 框架
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@aisdk —— 智能体（Agent）＋工具集
@upstash —— 数据库 ＋ 速率限制
@workflowsdk —— 后台任务
@vercel —— 托管服务

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🧵

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一款由 AI 驱动的进攻型安全平台，将侦察、身份验证、漏洞验证、攻击链分析和报告生成整合至单一工作流中。

在本地机器上运行，自动生成经验证的发现结果，附带概念验证（PoC）及符合审计要求的报告。

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开源模型在大多数任务上表现确实非常出色，但有一项例外：工具调用。

也许我们无法将模型打造成伟大的作家，因为整个 AI 对齐（AI alignment）项目本质上是在压制模型的“阴影”，而最伟大的作家似乎全都从自身的“阴影”中汲取养分。

不少人嘀咕：AI编程都这么猛了，基础知识还用得着学吗？用得着，而且越来越用得着。安利一个GitHub上的宝藏项目：Professional Programming，从算法到系统设计再到代码质量，覆盖得明明白白。

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项目作者和上百位技术创始人聊完后，总结出了12条原则。这些不是那种虚头巴脑的理论，而是真正能落地的工程实践，涵盖了上下文管理、工具调用、状态建模、错误处理这些关键环节。🔗 :

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社区讨论：多人质疑OpenAI非营利架构与IPO的逻辑矛盾，@fear91直指“非营利组织上市有何意义”，@ai_critic援引原文称其转向私有制是为绕过非营利限制。@mlmonkey批评“保密S-1”违背信息披露本意，@XCSme反问“既预期泄露为何还保密”。@chakintosh和@rfgplk则分别担忧市场崩盘风险与天价估值缺乏现金支撑，@rfgplk甚至提议强制IPO公司以等额现金作抵押。

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6️⃣ 直接输出成品视频

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想批量做影视号的，人工成本基本直接归零。
🔗

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普通人最应该知道的11个AI工具
1. Gemini（解决任何问题）
2. Perplexity（研究任何东西）
3. Klingai（创建AI视频）
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5. Suno（作曲）
6. Hemingwayapp（完美写作）
7. Capcut（编辑视频）
8. Youlearn（总结YouTube视频）
9. Canva（设计图形）
10. ElevenLabs（克隆声音）
11. Descript（编辑播客）

✅ 保存这个列表，它可能非常有用。

之所以研究 Claude Design，是因为最近摸索出一套不错的开发模式： 1. 先用 Claude Design 去设计 App 的 UI 和 UX，第一版本越简单越好。 Claude Design 交付的结果是 HTML + CSS + React + data.js，通过 CSS 一下就可以看清楚设计系统的颜色系统、尺寸规范，通过 React 可以看清楚组件结构，通过

如果配合好设计系统（Design System）去用 Claude Design，那么你就可以更多聚焦在 UX 而不是 UI 设计

我撰写了关于AI在学术界应用的文章。内容包括“博士级思维”能力的讨论、大语言模型（LLM）存在的偏见、学术工作中仍需人工完成的重复性劳动（grunt work）、AI系统与人类意图的对齐（alignment）问题、通用人工智能（AGI）的发展前景、AI数据中心的水资源消耗，以及AI相关的政治议题。

文章覆盖多个维度，力求为不同背景的读者提供可参考的信息点。

原文链接：

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初创企业发现平台 @harmonic_ai 使用 Deep Agents 和 LangSmith 重建了其 AI 平台 Scout。

Deep Agents 架构包含一个前沿模型（frontier model）和两套工具集：一套提供全球公司数据，另一套提供企业专属上下文（firm-specific context）。

长周期任务执行（long-horizon execution）与上下文窗口管理（context window management）由该架构原生支持，相关技术细节见链接：

平台重构后，用户留存率（retention）提升 4 倍，单次会话时长（session duration）提升 10 倍。

原文引述一句内部表述：“Everyone's secret weapon is becoming Scout.”

Harmonic.ai 的完整实践故事见： 和

美团LongCat团队发布了LongCat-Video-Avatar 1.5——一个面向生产的、开源的音频驱动虚拟人生成框架。

该框架的输入为一张静态人像照片和一段音频文件，输出为口型完全同步的虚拟人视频。

项目代码仓库已开源，地址为

团队还更新了两个相关仓库： 和

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该集合共包含13个技能，可与多种流行AI开发工具集成，包括Claude Code、Cursor和GitHub Copilot，以及其他AI Agent。

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- Claude低价服务页面（
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重点在于，你应开始在自动化流程中实施对指令或提示词（prompts）进行编码的方法，且这些指令需包含清晰的目标。

这并非全新理念，但新一代大语言模型（LLMs）正被训练为能更长时间持续、无中断地执行任务。

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EconomyOS 相关链接：

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该技能由智能体从自身已完成的会话中自主构建而成。

一名用户反复将其客户流程交由HERMES执行，流程包括：会议 → 录音 → 产品需求 → 技术规格 → 开发。

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glob 和 grep 是高频使用的工具，但若仅依赖大语言模型自行构造 bash 命令来实现类似功能，则效果不佳——模型常生成低效路径，反复调用 read 工具读取同一文件。

直接提供专用的 glob 和 grep 工具，能使模型大幅减少无效步骤，提升任务执行效率。

最近开发工作已经全部切换到 Claude 和 Codex 的桌面客户端，三方产品的迭代速度没有一个能跟上的。

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顺便把 OpenClaw 也卸载了，开始用一个自己开发的基于 pi 和微信 clawbot 的 agent 助手，用来处理非开发类工作。

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故事板提示词：生成一张横向 16:9 的高完成度中文十二宫格动作分镜图，主题为《擒拿手 · 近身锁控高光片》。【整体定位】这不是素描草图，不是手绘分镜，不是卡通，不是插画，而是一张“电影级写实动作故事版 / 高真实感分镜板”。整张图要像由12张真实电影剧照组成的专业动作分镜合集。

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该沙盒支持更高级的用户工作流。