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置顶开源了一个可以蒸馏任何写作风格的skill
蒸馏方法只需两步，1.提供或让 agent 抓取20 篇以上希望学习的某个风格的文章，2. 让 agent 用这个 skill 来蒸馏复刻。
GitHub: writing-dna-skill
#AI工作流
蒸馏方法只需两步，1.提供或让 agent 抓取20 篇以上希望学习的某个风格的文章，2. 让 agent 用这个 skill 来蒸馏复刻。
GitHub: writing-dna-skill
#AI工作流
138 2072
做这个skill不亚于上学写论文了🥲
做了一个可能有最多数据支撑的去 AI 味 skill
4 00
用Moxt复原了应县木塔倾斜历史及修缮方案之争。
被誉为“世界最高木塔”的山西应县佛宫寺释迦塔，始建于辽清宁二年（1056），是现存体量最大、时代最古老的木结构楼阁式塔。它结构精美，由卯榫相连，是中国古代木建筑工艺的集大成之作。但如今，木塔已有较为严重的倾斜，面临倒塌危机，亟需保护措施落地。
这个项目希望记录木塔的外观、结构、内藏、倾斜历史及修缮方案之争，用代码复现木塔结构之美、历史之丰富，并通过代码呈现木塔变迁及修复困境。
整个项目分为五章，分别展示了木塔的外观、内藏、结构、历史倾斜关键事件及修缮方案争议，并模拟晴雨雪电天气、四时木塔不同美景。项目借鉴了 MengTo 开源的Tower项目，感谢开源社区。
GitHub 地址：yingxian-pagoda
被誉为“世界最高木塔”的山西应县佛宫寺释迦塔，始建于辽清宁二年（1056），是现存体量最大、时代最古老的木结构楼阁式塔。它结构精美，由卯榫相连，是中国古代木建筑工艺的集大成之作。但如今，木塔已有较为严重的倾斜，面临倒塌危机，亟需保护措施落地。
这个项目希望记录木塔的外观、结构、内藏、倾斜历史及修缮方案之争，用代码复现木塔结构之美、历史之丰富，并通过代码呈现木塔变迁及修复困境。
整个项目分为五章，分别展示了木塔的外观、内藏、结构、历史倾斜关键事件及修缮方案争议，并模拟晴雨雪电天气、四时木塔不同美景。项目借鉴了 MengTo 开源的Tower项目，感谢开源社区。
GitHub 地址：yingxian-pagoda
01:25
2 00
做完发现无意中做出了一个benchmark，并且还给5个模型评上了，但是无缘参加周末葬AI的顶级benchmark黑客松，大为遗憾🌝@葬愛咸鱼
姜汁猴: 可能是目前有最多数据支撑的去AI味skill 我最近做了一个“语言学研究”，想从大量的真实人类语料和AI语料对比中，量化到底什么是“AI味”，所以有了这个可能是目前最多数据支撑的去AI味skill。 这是一个基于 283 万字语料统计的去 AI 味 skill，以 629 篇文章（2,826,972 汉字，95,551 句，45,721 段）构建对照语料，检验了 26 项在公共讨论中被广泛认作"AI 文风"的特征，逐项计算生成侧与人类侧的频率比。 结果显示，11 项特征有明显的区分度，被认为是“AI味”的写作表现，其中区分力最强者为段首零回指评论（4.4 倍）。另有 15 项不具备区分力，部分项的方向与流行认知相反：人类使用比喻的频率为生成文本的 2.4 倍，正文设问句为 17 倍，句内同构排比亦高于生成文本。 研究同时发现，不同大模型的"AI 味"表现不同。例如破折号，DeepSeek 每千字 5.16 次、Claude 4.25 次，而 GPT 只有 0.11 次，极差达四十倍；提示性冒号最重的是 DeepSeek 与 Claude，问句小标题最重的是 Gemini。所谓"AI 文风"并非单一形态。 使用非常简单，在GitHub找到我的仓库 lieflat less AI tone，发给你的agent安装即可。 推荐大家在 moxt.ai 里使用！ 希望对大家有帮助～ #AI工作流
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可能是目前有最多数据支撑的去AI味skill
我最近做了一个“语言学研究”，想从大量的真实人类语料和AI语料对比中，量化到底什么是“AI味”，所以有了这个可能是目前最多数据支撑的去AI味skill。
这是一个基于 283 万字语料统计的去 AI 味 skill，以 629 篇文章（2,826,972 汉字，95,551 句，45,721 段）构建对照语料，检验了 26 项在公共讨论中被广泛认作"AI 文风"的特征，逐项计算生成侧与人类侧的频率比。
结果显示，11 项特征有明显的区分度，被认为是“AI味”的写作表现，其中区分力最强者为段首零回指评论（4.4 倍）。另有 15 项不具备区分力，部分项的方向与流行认知相反：人类使用比喻的频率为生成文本的 2.4 倍，正文设问句为 17 倍，句内同构排比亦高于生成文本。
研究同时发现，不同大模型的"AI 味"表现不同。例如破折号，DeepSeek 每千字 5.16 次、Claude 4.25 次，而 GPT 只有 0.11 次，极差达四十倍；提示性冒号最重的是 DeepSeek 与 Claude，问句小标题最重的是 Gemini。所谓"AI 文风"并非单一形态。
使用非常简单，在GitHub找到我的仓库 lieflat less AI tone，发给你的agent安装即可。
推荐大家在 moxt.ai 里使用！
希望对大家有帮助～
#AI工作流
我最近做了一个“语言学研究”，想从大量的真实人类语料和AI语料对比中，量化到底什么是“AI味”，所以有了这个可能是目前最多数据支撑的去AI味skill。
这是一个基于 283 万字语料统计的去 AI 味 skill，以 629 篇文章（2,826,972 汉字，95,551 句，45,721 段）构建对照语料，检验了 26 项在公共讨论中被广泛认作"AI 文风"的特征，逐项计算生成侧与人类侧的频率比。
结果显示，11 项特征有明显的区分度，被认为是“AI味”的写作表现，其中区分力最强者为段首零回指评论（4.4 倍）。另有 15 项不具备区分力，部分项的方向与流行认知相反：人类使用比喻的频率为生成文本的 2.4 倍，正文设问句为 17 倍，句内同构排比亦高于生成文本。
研究同时发现，不同大模型的"AI 味"表现不同。例如破折号，DeepSeek 每千字 5.16 次、Claude 4.25 次，而 GPT 只有 0.11 次，极差达四十倍；提示性冒号最重的是 DeepSeek 与 Claude，问句小标题最重的是 Gemini。所谓"AI 文风"并非单一形态。
使用非常简单，在GitHub找到我的仓库 lieflat less AI tone，发给你的agent安装即可。
推荐大家在 moxt.ai 里使用！
希望对大家有帮助～
#AI工作流
7 14
已经被飞书的群组分类创晕了…
需求是建一个可以让任何人自由加入的群聊，最开始正确地建了一个群聊，把一个朋友拉进了群里，变成了一个「外部群」（但我并不知道什么是外部群）。随后我发现，发现外部群不能设置「公开」，而我以为按字面意思不能设置公开，就不是任何人都能加入。
于是我又把这个群解散了（解散的原因是我的agent也加入了，我怕它混淆，先解散了），又新建了一个「公开群」，结果发现这个公开群只能是企业内部的人加入。🥲
也就是说，如果要让任何人都可以加入，我还是得建一个「外部群」。于是我又解散了上一个群，重新建了一个外部群，再把我的agent重新拉进去……
需求是建一个可以让任何人自由加入的群聊，最开始正确地建了一个群聊，把一个朋友拉进了群里，变成了一个「外部群」（但我并不知道什么是外部群）。随后我发现，发现外部群不能设置「公开」，而我以为按字面意思不能设置公开，就不是任何人都能加入。
于是我又把这个群解散了（解散的原因是我的agent也加入了，我怕它混淆，先解散了），又新建了一个「公开群」，结果发现这个公开群只能是企业内部的人加入。🥲
也就是说，如果要让任何人都可以加入，我还是得建一个「外部群」。于是我又解散了上一个群，重新建了一个外部群，再把我的agent重新拉进去……
2 00
我开源的lieflat-charts在GitHub上1000+ star了！
我开源的写作蒸馏器.skill是小红书REDSkill 排行榜第四
谁能想到不会设计不会代码的纯文科生能做出一个设计repo在GitHub 拿1k星
一个牛逼的agent+牛逼的模型，一切皆有可能，谢谢Moxt和Fable5🌹
我开源的写作蒸馏器.skill是小红书REDSkill 排行榜第四
谁能想到不会设计不会代码的纯文科生能做出一个设计repo在GitHub 拿1k星
一个牛逼的agent+牛逼的模型，一切皆有可能，谢谢Moxt和Fable5🌹
3 11
吃了半年比较流行的一些补剂，除了检查确实偏低的维生素D，其他全是吃出了一堆副作用🤡
就比如小红书疯狂营销的维生素D一定要和K2镁一起吃，但是镁只对睡眠有一点点效果，副作用特别明显。
很多保健品说明书写的剂量是偏高的，总体上有一些微小的效果，但是有较大的代价，且一开始都没发现是保健品的副作用导致的，还以为身体出了别的毛病🤡
就比如小红书疯狂营销的维生素D一定要和K2镁一起吃，但是镁只对睡眠有一点点效果，副作用特别明显。
很多保健品说明书写的剂量是偏高的，总体上有一些微小的效果，但是有较大的代价，且一开始都没发现是保健品的副作用导致的，还以为身体出了别的毛病🤡
2 31
我开源的 Lieflat Charts 在GitHub 已经有了580+ star，谢谢大家的喜欢😃
之前是黑白灰单色模式，在某些场景下缺少数据呈现的丰富度，所以这两天又更新了彩色模式，有椰林绿、青瓷蓝、编辑红三种色系，应该可以覆盖各种场景～
感谢强大的Moxt让我做出这么好看的skill！
#AI工作流
之前是黑白灰单色模式，在某些场景下缺少数据呈现的丰富度，所以这两天又更新了彩色模式，有椰林绿、青瓷蓝、编辑红三种色系，应该可以覆盖各种场景～
感谢强大的Moxt让我做出这么好看的skill！
#AI工作流
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