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说实话我自己都没想到现在 AI 办公能做到这个程度了？？
我跟它说了一句「帮我做一份 AI 超级个体的变现路径研究报告，要覆盖主流模式、收入天花板、启动门槛，附上案例，最后出一份对比矩阵表格」
然后它自己拆任务、自己调研、自己跑，十来分钟甩回来一份完整的研究文档 + 一份 Excel 对比表，同时还自动生成了一份 PPT 版的精简汇报
之前做产品经理的时候，这种报告团队至少要折腾两三天——一个人查数据，一个人整理表格，一个人做 PPT，最后还得开个会对齐口径
出来做独立开发之后这些活全落到自己头上了，AI 倒是能帮你写内容，但写完之后呢？
你还是得自己复制到 Word 排版，复制到 Excel 做表，再复制到 PPT 配图
说白了，以前是给老板打工，现在是给 AI 打工——它负责想，你负责搬运
但这次不一样
我点开那份文档的时候确实愣了一下——它把 AI 超级个体的变现拆成了 7 条路径，每条都标了收入区间、启动门槛、适合什么背景的人，还各自挂了案例和出处链接
Excel 那份更直观，七种模式横向拉出来，逐个对比收入天花板、启动门槛、可持续性、适合什么背景的人
——你是技术型还是内容型，一眼就知道该走哪条
放在以前，这个完成度，一个产品经理加一个实习生搞个两三天差不多
我拿来之后大概改了十来分钟的细节措辞和数据校准就能直接用了，有些案例还帮我附了出处，省了一大轮查证的时间
不过要说的是，它引用的个别数据会有偏差，这种东西你还是得自己过一遍，不能闭眼用——但这个问题不只是它有，目前所有 AI 工具做深度研究都会有这个毛病
这就是我说的，AI 办公真正的分水岭不是模型多聪明
是它到底能不能直接交付成品——不是给你一段文字让你自己排版，是直接甩出来文档、表格、PPT，你打开就能用
而且它有一个让我比较惊喜的设计——全局记忆
你上次做过的项目、用过的格式偏好、甚至你改过的措辞习惯，它都记着
下次再做类似的活，它直接按你的风格来，不用每次从零教起
做过产品的人应该能体会这个差别，这不是工具，这是一个越用越懂你的助手
我用的是kooko.ai，库库 AI 的海外版，百度文库和网盘团队做的
之前叫 Oreate，Product Hunt 拿过日榜第一，海外用户过千万了
它的核心就是——你跟它说你要什么，它自己拆任务，调多个 Agent 并行跑，最后直接交付成品文件，还能在线继续编辑
而且全端互通，电脑上开了个任务没做完，关机了，微信小程序上接着跑，云端不停
作为一个从大厂出来单干的人，我现在对 AI 办公工具的判断标准就一条——
你给它一个任务，它能不能直接交付一个你不需要二次加工的东西
能做到这一点的，目前真不多
链接：kooko.ai
我跟它说了一句「帮我做一份 AI 超级个体的变现路径研究报告，要覆盖主流模式、收入天花板、启动门槛，附上案例，最后出一份对比矩阵表格」
然后它自己拆任务、自己调研、自己跑，十来分钟甩回来一份完整的研究文档 + 一份 Excel 对比表，同时还自动生成了一份 PPT 版的精简汇报
之前做产品经理的时候，这种报告团队至少要折腾两三天——一个人查数据，一个人整理表格，一个人做 PPT，最后还得开个会对齐口径
出来做独立开发之后这些活全落到自己头上了，AI 倒是能帮你写内容，但写完之后呢？
你还是得自己复制到 Word 排版，复制到 Excel 做表，再复制到 PPT 配图
说白了，以前是给老板打工，现在是给 AI 打工——它负责想，你负责搬运
但这次不一样
我点开那份文档的时候确实愣了一下——它把 AI 超级个体的变现拆成了 7 条路径，每条都标了收入区间、启动门槛、适合什么背景的人，还各自挂了案例和出处链接
Excel 那份更直观，七种模式横向拉出来，逐个对比收入天花板、启动门槛、可持续性、适合什么背景的人
——你是技术型还是内容型，一眼就知道该走哪条
放在以前，这个完成度，一个产品经理加一个实习生搞个两三天差不多
我拿来之后大概改了十来分钟的细节措辞和数据校准就能直接用了，有些案例还帮我附了出处，省了一大轮查证的时间
不过要说的是，它引用的个别数据会有偏差，这种东西你还是得自己过一遍，不能闭眼用——但这个问题不只是它有，目前所有 AI 工具做深度研究都会有这个毛病
这就是我说的，AI 办公真正的分水岭不是模型多聪明
是它到底能不能直接交付成品——不是给你一段文字让你自己排版，是直接甩出来文档、表格、PPT，你打开就能用
而且它有一个让我比较惊喜的设计——全局记忆
你上次做过的项目、用过的格式偏好、甚至你改过的措辞习惯，它都记着
下次再做类似的活，它直接按你的风格来，不用每次从零教起
做过产品的人应该能体会这个差别，这不是工具，这是一个越用越懂你的助手
我用的是kooko.ai，库库 AI 的海外版，百度文库和网盘团队做的
之前叫 Oreate，Product Hunt 拿过日榜第一，海外用户过千万了
它的核心就是——你跟它说你要什么，它自己拆任务，调多个 Agent 并行跑，最后直接交付成品文件，还能在线继续编辑
而且全端互通，电脑上开了个任务没做完，关机了，微信小程序上接着跑，云端不停
作为一个从大厂出来单干的人，我现在对 AI 办公工具的判断标准就一条——
你给它一个任务，它能不能直接交付一个你不需要二次加工的东西
能做到这一点的，目前真不多
链接：kooko.ai
2 01
这将是你能看到的，最适合小白的jev入门文章
不仅让你知道如何应用jev，更多的是帮你判断，“这个东西是不是又是一个炒作内容”，“jev究竟是什么”“为什么会有jev的产生”
希望大家从这篇文章开始，理解jev，学会jev
我也很久没有和大家聊一些深度的内容了，这篇文章非常适合AI小白来去精进自己的产品和商业思维：
从 Jev 诞生的时候，我就思考一个问题——为什么一个快速判断的模型，在大模型时代还能够产生如此大的波动？
Jev 是 TypeSafe AI 在 2026 年 9 月 15 日发布的模型。创始人 Diogo Almeida 是 InstructGPT 和 ChatGPT 的核心研发者之一，公司在隐身模式下运作了近两年，完成了 4000 万美元种子轮融资后才正式亮相
它的名字致敬经济学家 William Stanley Jevons，但更重要的命名逻辑来自卡尼曼《思考，快与慢》里的“系统一”——那个快速的、直觉式的、几乎不费力的判断系统。
这本书是产品领域的经典书，推荐大家可以去看下
Jev 不写文章，不生成代码，不跟你对话
你给它一段信息和几个选项，它直接返回一个带概率的判断
它支持三种问题类型：
Choice（从选项中选一个）、
Score（按标准打分）、
Noul（评估某个陈述为真的概率）
所有输出格式在代码结构里提前锁死，不返回自由文本，不存在格式错误，程序可以无缝接管结果
官方声称比传统大模型快 193.6 倍、便宜 444.6 倍——输入每百万 Token 仅 0.042 美元，输出免费
发布两天后，Hacker News 上拿下 1679 分，Vercel 已接入
这些数据当然要打折看，TypeSafe 自己也承认评测跑在自家笔记本上，尚未大规模独立复现
但方向性的结论已经被多个独立测试验证了：它确实在结构化判断任务上又快又便宜，而且准确率不差
后来我大概理解了，为什么 Jev 能引起这么大的波动
现在的产品迫切需要的是“微智能”
大模型的问题不是不够聪明——恰恰相反，它太聪明了
你问它一个“这封邮件应该转给谁”的问题，它会调用几十亿参数，逐 token 地生成一段完整的自然语言回答，可能还附带一段分析和建议
这个过程需要几秒甚至十几秒，花费几分钱到几毛钱
对于一次高质量的对话来说，这完全值得
但在真正的产品实现过程中，这种“过度智能”是一种巨大的浪费
想想一个真实的软件系统里到底有多少决策点
一个客服系统每秒处理几百条消息，每条消息要判断：
是投诉还是咨询？紧急不紧急？该转哪个部门？用户情绪如何？这四个判断，没有一个需要“思考”，它们需要的是“直觉”
一个内容审核系统每分钟过几千条评论，每条要判断：
是不是垃圾信息？有没有仇恨言论？有没有自残风险？严重程度几级？这些判断全部走大模型的生成式推理，不光慢，而且贵到无法大规模部署。
所以真实的产品世界里，这些高频判断点之前只有两个选择：要么写死规则（快但蠢），要么调大模型（聪明但慢且贵）。中间地带是空的。Jev 填的就是这个空
（到现在我仍然要赞叹创始人对于产品需求的洞察能力）
这就是我说的“微智能”——不需要系统二那种深度推理和长文本生成，只需要在模糊地带做出一个足够好的快速判断
不是“帮我写一封回复邮件”，而是“这封邮件该不该回”，不是“帮我分析这个用户的行为模式”，而是“这个用户现在是生气还是平静”
微智能不取代大模型，它把大模型从不该干的活里解放出来
CSDN 上一篇分析说得很准确：
Jev 真正革命性的地方不是快 190 倍，而是输出结构被锁死
所有输出格式提前固定在代码结构里，不返回不可控的自由文本，只返回带类型、带置信度的决策
这从结构上消灭了类型错误和解析开销，让程序能无缝接管
换句话说，它不是一个“更快的大模型”，而是一种完全不同的东西——一个可以被软件当作 API 直接调用的“智能 if 语句”
以下是我认为 Jev 将被使用的几种刚需场景：
场景一：智能体的决策脊髓
这是我认为最重要的场景。现在所有人都在做 AI Agent，但一个 Agent 运行时的真实工作负载，大部分不是“生成”，而是“判断”
下一步该调哪个工具？用户的意图变了没有？这个 API 返回的结果可信吗？上一步的输出要不要传给下一步？这些判断如果全部走大模型，一个复杂 Agent 工作流里可能有几十个这样的节点，每个都要等几秒、花几分钱，加起来就是不可接受的延迟和成本
把这些高频判断下沉到 Jev，生成留给大模型，Agent 的边际成本结构就被彻底改写了。
社区里已经有人用 Jev 做了 Minecraft 机器人——游戏不断喂给 Jev 当前世界状态，Jev 选择下一步动作，循环快到接近实时。还有人做了模拟自动驾驶和无人机避障，用的都是同一个模式：Jev 做决策，其他系统管执行。
场景二：内容审核的实时过滤层
这是一个已经被验证的场景。社区里已经有人做了 Discord 机器人和 Twitch 直播弹幕的实时审核
传统方案是用视觉模型把图片转成文字描述，再用大模型做分类——多跳、串行、慢。换成 Jev 之后，把消息文本（或图片的文字描述）作为输入，一次调用同时问多个问题：是不是骚扰？是不是诈骗？是不是垃圾信息？有没有自残风险？严重程度几级？建议动作是放行、隐藏、禁言还是升级处理？所有这些问题在一次约 100 毫秒的调用里并行完成
对于需要在发布前拦截有害内容的平台来说，这个速度意味着用户感知不到延迟
场景三：客服/工单的智能路由
一个做过独立测试的案例很能说明问题：用户提交了一条消息说“你们重复扣了我的钱，我要退款，不过网站倒是能正常用”
Jev 一次调用同时回答四个问题——该转给哪个部门？是否在请求退款？紧急程度如何？用户情绪如何？结果是：转给财务部门，退款概率 98%，紧急程度 11%（不紧急），情绪偏平静。当消息改成“我不需要退款，只需要一张发票副本”时，Jev 把退款概率降到了 3%，但仍然正确地路由到了财务部门
它不是在做关键词匹配，而是在理解语义。
对于每天处理几万条工单的系统，每条工单省下的几秒钟和几分钱，乘以规模就是巨大的效率提升。
场景四：数据标注与批量筛选
简历筛选、PII 检测、代码审查风险标记、发票异常信号、大规模语料分类——这些任务的共同特点是量大、判断相对简单、需要一致性。有人测试了用 Jev 一次性对 37 篇文章问 21 个问题，总共 777 个判断，在 0.7 秒内完成，成本估计不到四分之一美分
这种吞吐量和成本结构，让很多以前因为成本不可行的批量智能筛选变成了标准操作。
场景五：安全护栏与工具调用保护
这是一个容易被忽视但极其关键的场景。
当 Agent 要执行一个工具调用时——比如发一封邮件、删一个文件、调一个外部 API——在执行之前插一层 Jev 来判断：这个操作安全吗？需要用户确认吗？应该直接拦截吗？这种前置判断的成本极低（零点几毫秒，几乎免费），但能防止 Agent 在自动化链路中犯下不可逆的错误
对于任何需要把 AI 放进生产环境的团队来说，这层保护几乎是必需品
场景六：实时控制回路
游戏 AI、简单机器人控制、浏览器自动化——任何需要在几十到几百毫秒内做出决策的循环
这不是 Jev 最主流的应用场景，但它最能体现 Jev 的独特性
大模型根本无法参与这类实时循环，因为它们的延迟是秒级的。
Jev 的 70-500 毫秒响应时间让它可以作为实时循环的决策内核，这在以前是不可能的。
当然，Jev 不是万能的。它不会推理，不会解释，不会生成任何文本。它的上下文窗口约 32k token，不算大。而且有一个值得警惕的测试结果：
有人拿 32 道题测试，Jev 答对了 30 道，但答错的两道题分别给出了 90% 和 86% 的高置信度
对一个决策模型来说，“错得自信”比“错得犹豫”危险得多——在自动化链路里，高置信度的错误判断可能直接绕过人类复核。
但这些都不影响核心判断：Jev 代表的不是一个新模型，而是一个新品类。
它证明了在大模型时代，“不生成文本”本身就可以是一种产品形态。
判断和生成正在分家，就像卡尼曼早就告诉我们的那样——系统一和系统二从来就是两套不同的机制，没有理由让一个擅长慢思考的模型去干快判断的活。
未来的 AI 产品架构可能会变成：Jev 这类决策模型处理高频判断，大模型处理深度推理和内容生成，传统代码处理确定性逻辑。
各司其职，各在其位。这不是革命，是回归常识。
不仅让你知道如何应用jev，更多的是帮你判断，“这个东西是不是又是一个炒作内容”，“jev究竟是什么”“为什么会有jev的产生”
希望大家从这篇文章开始，理解jev，学会jev
我也很久没有和大家聊一些深度的内容了，这篇文章非常适合AI小白来去精进自己的产品和商业思维：
从 Jev 诞生的时候，我就思考一个问题——为什么一个快速判断的模型，在大模型时代还能够产生如此大的波动？
Jev 是 TypeSafe AI 在 2026 年 9 月 15 日发布的模型。创始人 Diogo Almeida 是 InstructGPT 和 ChatGPT 的核心研发者之一，公司在隐身模式下运作了近两年，完成了 4000 万美元种子轮融资后才正式亮相
它的名字致敬经济学家 William Stanley Jevons，但更重要的命名逻辑来自卡尼曼《思考，快与慢》里的“系统一”——那个快速的、直觉式的、几乎不费力的判断系统。
这本书是产品领域的经典书，推荐大家可以去看下
Jev 不写文章，不生成代码，不跟你对话
你给它一段信息和几个选项，它直接返回一个带概率的判断
它支持三种问题类型：
Choice（从选项中选一个）、
Score（按标准打分）、
Noul（评估某个陈述为真的概率）
所有输出格式在代码结构里提前锁死，不返回自由文本，不存在格式错误，程序可以无缝接管结果
官方声称比传统大模型快 193.6 倍、便宜 444.6 倍——输入每百万 Token 仅 0.042 美元，输出免费
发布两天后，Hacker News 上拿下 1679 分，Vercel 已接入
这些数据当然要打折看，TypeSafe 自己也承认评测跑在自家笔记本上，尚未大规模独立复现
但方向性的结论已经被多个独立测试验证了：它确实在结构化判断任务上又快又便宜，而且准确率不差
后来我大概理解了，为什么 Jev 能引起这么大的波动
现在的产品迫切需要的是“微智能”
大模型的问题不是不够聪明——恰恰相反，它太聪明了
你问它一个“这封邮件应该转给谁”的问题，它会调用几十亿参数，逐 token 地生成一段完整的自然语言回答，可能还附带一段分析和建议
这个过程需要几秒甚至十几秒，花费几分钱到几毛钱
对于一次高质量的对话来说，这完全值得
但在真正的产品实现过程中，这种“过度智能”是一种巨大的浪费
想想一个真实的软件系统里到底有多少决策点
一个客服系统每秒处理几百条消息，每条消息要判断：
是投诉还是咨询？紧急不紧急？该转哪个部门？用户情绪如何？这四个判断，没有一个需要“思考”，它们需要的是“直觉”
一个内容审核系统每分钟过几千条评论，每条要判断：
是不是垃圾信息？有没有仇恨言论？有没有自残风险？严重程度几级？这些判断全部走大模型的生成式推理，不光慢，而且贵到无法大规模部署。
所以真实的产品世界里，这些高频判断点之前只有两个选择：要么写死规则（快但蠢），要么调大模型（聪明但慢且贵）。中间地带是空的。Jev 填的就是这个空
（到现在我仍然要赞叹创始人对于产品需求的洞察能力）
这就是我说的“微智能”——不需要系统二那种深度推理和长文本生成，只需要在模糊地带做出一个足够好的快速判断
不是“帮我写一封回复邮件”，而是“这封邮件该不该回”，不是“帮我分析这个用户的行为模式”，而是“这个用户现在是生气还是平静”
微智能不取代大模型，它把大模型从不该干的活里解放出来
CSDN 上一篇分析说得很准确：
Jev 真正革命性的地方不是快 190 倍，而是输出结构被锁死
所有输出格式提前固定在代码结构里，不返回不可控的自由文本，只返回带类型、带置信度的决策
这从结构上消灭了类型错误和解析开销，让程序能无缝接管
换句话说，它不是一个“更快的大模型”，而是一种完全不同的东西——一个可以被软件当作 API 直接调用的“智能 if 语句”
以下是我认为 Jev 将被使用的几种刚需场景：
场景一：智能体的决策脊髓
这是我认为最重要的场景。现在所有人都在做 AI Agent，但一个 Agent 运行时的真实工作负载，大部分不是“生成”，而是“判断”
下一步该调哪个工具？用户的意图变了没有？这个 API 返回的结果可信吗？上一步的输出要不要传给下一步？这些判断如果全部走大模型，一个复杂 Agent 工作流里可能有几十个这样的节点，每个都要等几秒、花几分钱，加起来就是不可接受的延迟和成本
把这些高频判断下沉到 Jev，生成留给大模型，Agent 的边际成本结构就被彻底改写了。
社区里已经有人用 Jev 做了 Minecraft 机器人——游戏不断喂给 Jev 当前世界状态，Jev 选择下一步动作，循环快到接近实时。还有人做了模拟自动驾驶和无人机避障，用的都是同一个模式：Jev 做决策，其他系统管执行。
场景二：内容审核的实时过滤层
这是一个已经被验证的场景。社区里已经有人做了 Discord 机器人和 Twitch 直播弹幕的实时审核
传统方案是用视觉模型把图片转成文字描述，再用大模型做分类——多跳、串行、慢。换成 Jev 之后，把消息文本（或图片的文字描述）作为输入，一次调用同时问多个问题：是不是骚扰？是不是诈骗？是不是垃圾信息？有没有自残风险？严重程度几级？建议动作是放行、隐藏、禁言还是升级处理？所有这些问题在一次约 100 毫秒的调用里并行完成
对于需要在发布前拦截有害内容的平台来说，这个速度意味着用户感知不到延迟
场景三：客服/工单的智能路由
一个做过独立测试的案例很能说明问题：用户提交了一条消息说“你们重复扣了我的钱，我要退款，不过网站倒是能正常用”
Jev 一次调用同时回答四个问题——该转给哪个部门？是否在请求退款？紧急程度如何？用户情绪如何？结果是：转给财务部门，退款概率 98%，紧急程度 11%（不紧急），情绪偏平静。当消息改成“我不需要退款，只需要一张发票副本”时，Jev 把退款概率降到了 3%，但仍然正确地路由到了财务部门
它不是在做关键词匹配，而是在理解语义。
对于每天处理几万条工单的系统，每条工单省下的几秒钟和几分钱，乘以规模就是巨大的效率提升。
场景四：数据标注与批量筛选
简历筛选、PII 检测、代码审查风险标记、发票异常信号、大规模语料分类——这些任务的共同特点是量大、判断相对简单、需要一致性。有人测试了用 Jev 一次性对 37 篇文章问 21 个问题，总共 777 个判断，在 0.7 秒内完成，成本估计不到四分之一美分
这种吞吐量和成本结构，让很多以前因为成本不可行的批量智能筛选变成了标准操作。
场景五：安全护栏与工具调用保护
这是一个容易被忽视但极其关键的场景。
当 Agent 要执行一个工具调用时——比如发一封邮件、删一个文件、调一个外部 API——在执行之前插一层 Jev 来判断：这个操作安全吗？需要用户确认吗？应该直接拦截吗？这种前置判断的成本极低（零点几毫秒，几乎免费），但能防止 Agent 在自动化链路中犯下不可逆的错误
对于任何需要把 AI 放进生产环境的团队来说，这层保护几乎是必需品
场景六：实时控制回路
游戏 AI、简单机器人控制、浏览器自动化——任何需要在几十到几百毫秒内做出决策的循环
这不是 Jev 最主流的应用场景，但它最能体现 Jev 的独特性
大模型根本无法参与这类实时循环，因为它们的延迟是秒级的。
Jev 的 70-500 毫秒响应时间让它可以作为实时循环的决策内核，这在以前是不可能的。
当然，Jev 不是万能的。它不会推理，不会解释，不会生成任何文本。它的上下文窗口约 32k token，不算大。而且有一个值得警惕的测试结果：
有人拿 32 道题测试，Jev 答对了 30 道，但答错的两道题分别给出了 90% 和 86% 的高置信度
对一个决策模型来说，“错得自信”比“错得犹豫”危险得多——在自动化链路里，高置信度的错误判断可能直接绕过人类复核。
但这些都不影响核心判断：Jev 代表的不是一个新模型，而是一个新品类。
它证明了在大模型时代，“不生成文本”本身就可以是一种产品形态。
判断和生成正在分家，就像卡尼曼早就告诉我们的那样——系统一和系统二从来就是两套不同的机制，没有理由让一个擅长慢思考的模型去干快判断的活。
未来的 AI 产品架构可能会变成：Jev 这类决策模型处理高频判断，大模型处理深度推理和内容生成，传统代码处理确定性逻辑。
各司其职，各在其位。这不是革命，是回归常识。
2 01
卧槽，这不就是 AI 时代的合法印钞机吗？？？
几分钟复刻任何！！任何！！爆款广告片，视频，街头采访……等等
换个脸换个话题，批量出 100 条同类爆款视频？？你这让苦苦研究选题脚本的编导还活不活了？
项目竟然还开源了，这是什么赛博活佛啊😭
先说这玩意儿到底干了什么——
它让你的 Coding Agent（Claude Code、Codex …）真正意义上的学会了做视频
不是那种“输入一句话生成一段模糊的 AI 视频”，是真正的、完整的、带脚本带配音带字幕带 B-roll 带特效的成品视频
而且最核心的能力是：Clone！（克隆）
你丢一条爆款视频进去，一行命令，它把这条视频的整套结构拆出来
——镜头怎么切、台词怎么写、字幕什么风格、B-roll 在哪插、特效怎么触发、节奏怎么编排——全部变成可编辑的组件
然后你可以像换皮一样改：
主持人从真人换成 banana cat，话题从足球换成科技圈，语言从英文换成中文，产品从肌酸换成护肤品
同一套爆款结构，无限换壳，批量出片！！
先说传统做法有多痛
想复刻一条 20 秒的爆款短视频，正常路径是这样的：
看完原视频，手动拆解结构 → 半天 写脚本、改台词 → 半天 找素材、生成 AI 画面 → 1-2天 配音、加字幕、做特效 → 1天 剪辑、调节奏、渲染 → 半天
来回改 → 再加两天
一个人全干，最快也要 3-5 天出一条，如果你是 MCN 要批量出片，1个剪辑师一天也就出 3-5 条
而且最要命的是：每条都要从零开始，爆款结构在你脑子里，但没法复用，没法自动化
我试了一下
我随便找了一条产品推广的广告片，丢进 Claude Code，输入一行命令：
/hypit clone this video
十来分钟，成片出来了。脚本、配音、字幕、B-roll、特效，全部自动生成，直接能用
然后我做了一件更离谱的事——我说：把人物换一个
它只重新生成了人物相关的素材，其他全部复用，几分钟又出了一条
同一条广告片，换了个人物，一条新的广告就出来了
两条视频，同一套爆款结构，不同的壳，成本只有生图生视频的钱！！
这意味着什么？
作为一个做过产品的人，我看到的不只是“能复刻视频”，而是一整条内容生产线被重构了：
1、做 AI 短视频的：看到一条爆款，clone 一下，换个人设换个话题就是你的，一天能出几十条
2、MCN 和内容团队：同一套 workflow 生成不同语言、不同画幅、不同 CTA 的版本，一个人干一个团队的活
3、做知识付费的：课程视频、引流视频，定义好一套模板，批量生成变体
4、接广告的：客户给一条参考视频，你 clone 完改改就能交付，以前报价几千块的活现在成本几块钱
以前做短视频是手艺活，靠的是剪辑师的经验和时间
现在变成了工程化的事——爆款结构可以被代码化、组件化、版本管理、批量复制
你可能会问：这和其他 AI 视频工具有什么区别？
说几个关键的：
它不是视频生成模型
Seedance、Sora 这些是生成素材的，但“生成素材”不等于“完成一支视频”
完整视频还需要脚本、配音、字幕、剪辑、B-roll、特效、编排和渲染
这个项目解决的是后面这一整套
它不是传统剪辑工具，不拖时间线，用代码控制视频。所有元素不是钉在时间线的某一秒上，而是挂在对应的台词文字上——改一句话，整段视频跟着变
它不是套模板的一键生成。你可以修改任何组件，甚至从零构建自己的 workflow
而且，开源的，免费的，代码全在 GitHub 上
这个项目叫 Hypit
一句话说就是：给 AI Agent 做视频的开源语言和编译系统
Clone any viral video with AI agents
一定不要忘了去 GitHub 给它点个 Star，毕竟这波确实是赛博活佛了，咱们拿走成果也得留个star上去！👇
github.com
几分钟复刻任何！！任何！！爆款广告片，视频，街头采访……等等
换个脸换个话题，批量出 100 条同类爆款视频？？你这让苦苦研究选题脚本的编导还活不活了？
项目竟然还开源了，这是什么赛博活佛啊😭
先说这玩意儿到底干了什么——
它让你的 Coding Agent（Claude Code、Codex …）真正意义上的学会了做视频
不是那种“输入一句话生成一段模糊的 AI 视频”，是真正的、完整的、带脚本带配音带字幕带 B-roll 带特效的成品视频
而且最核心的能力是：Clone！（克隆）
你丢一条爆款视频进去，一行命令，它把这条视频的整套结构拆出来
——镜头怎么切、台词怎么写、字幕什么风格、B-roll 在哪插、特效怎么触发、节奏怎么编排——全部变成可编辑的组件
然后你可以像换皮一样改：
主持人从真人换成 banana cat，话题从足球换成科技圈，语言从英文换成中文，产品从肌酸换成护肤品
同一套爆款结构，无限换壳，批量出片！！
先说传统做法有多痛
想复刻一条 20 秒的爆款短视频，正常路径是这样的：
看完原视频，手动拆解结构 → 半天 写脚本、改台词 → 半天 找素材、生成 AI 画面 → 1-2天 配音、加字幕、做特效 → 1天 剪辑、调节奏、渲染 → 半天
来回改 → 再加两天
一个人全干，最快也要 3-5 天出一条，如果你是 MCN 要批量出片，1个剪辑师一天也就出 3-5 条
而且最要命的是：每条都要从零开始，爆款结构在你脑子里，但没法复用，没法自动化
我试了一下
我随便找了一条产品推广的广告片，丢进 Claude Code，输入一行命令：
/hypit clone this video
十来分钟，成片出来了。脚本、配音、字幕、B-roll、特效，全部自动生成，直接能用
然后我做了一件更离谱的事——我说：把人物换一个
它只重新生成了人物相关的素材，其他全部复用，几分钟又出了一条
同一条广告片，换了个人物，一条新的广告就出来了
两条视频，同一套爆款结构，不同的壳，成本只有生图生视频的钱！！
这意味着什么？
作为一个做过产品的人，我看到的不只是“能复刻视频”，而是一整条内容生产线被重构了：
1、做 AI 短视频的：看到一条爆款，clone 一下，换个人设换个话题就是你的，一天能出几十条
2、MCN 和内容团队：同一套 workflow 生成不同语言、不同画幅、不同 CTA 的版本，一个人干一个团队的活
3、做知识付费的：课程视频、引流视频，定义好一套模板，批量生成变体
4、接广告的：客户给一条参考视频，你 clone 完改改就能交付，以前报价几千块的活现在成本几块钱
以前做短视频是手艺活，靠的是剪辑师的经验和时间
现在变成了工程化的事——爆款结构可以被代码化、组件化、版本管理、批量复制
你可能会问：这和其他 AI 视频工具有什么区别？
说几个关键的：
它不是视频生成模型
Seedance、Sora 这些是生成素材的，但“生成素材”不等于“完成一支视频”
完整视频还需要脚本、配音、字幕、剪辑、B-roll、特效、编排和渲染
这个项目解决的是后面这一整套
它不是传统剪辑工具，不拖时间线，用代码控制视频。所有元素不是钉在时间线的某一秒上，而是挂在对应的台词文字上——改一句话，整段视频跟着变
它不是套模板的一键生成。你可以修改任何组件，甚至从零构建自己的 workflow
而且，开源的，免费的，代码全在 GitHub 上
这个项目叫 Hypit
一句话说就是：给 AI Agent 做视频的开源语言和编译系统
Clone any viral video with AI agents
一定不要忘了去 GitHub 给它点个 Star，毕竟这波确实是赛博活佛了，咱们拿走成果也得留个star上去！👇
github.com
2 03
说个暴论：AI变现绝对是伪命题，任何用 AI 去进行直接变现的生意，都是伪需求，或者说是假生意
这不是说 AI 不能赚钱，而是说把AI本身当成商品去卖，这件事从商业模式上就站不住脚
为什么我这么说，我们不妨带点脑子思考一下：AI 带来的本质是生产力的提升
生产力的提升应用在每一个行业、每一个细分的领域，它能产生的作用都是不同的，包括能产生的价值大小也是不同的
这就像你不会去买电力，你买的是用电力驱动的冰箱、空调、洗衣机
AI 也一样，它是底层的生产力工具，不是终局产品
那些 AI 博主到底在卖什么？
我观察了很久，发现一个残酷的事实，大部分 AI 博主自己都不知道怎么赚钱
他们在卖的，本质上是三样东西：
第一种，卖焦虑
“AI 会取代你的工作”“不学 AI 就要被淘汰”“月入十万的秘密”
这些标题背后，卖的是课程、是社群、是所谓的“AI 变现训练营”
但你买完课之后会发现，课程里教的要么是基础操作（这些在官方文档里都有），要么是“案例展示”（别人用 AI 做了什么，但你做不出来）
第二种，卖工具的使用权
卖 token、卖账号、卖 API 中转
这本质上是在做渠道生意，赚的是信息差和价格差，但这个生意有个致命问题：它的护城河是零
当 OpenAI、Claude、DeepSeek 这些大厂开始直接面向 C 端降价，或者国内出现更便宜的替代品，这个生意的利润空间会被瞬间压缩
更不用说政策风险、账号封禁风险、支付通道风险
第三种，卖“AI 能做什么”的想象力
这是最高级的一种
他们不直接卖课，也不卖工具，而是通过持续输出“AI 应用案例”，积累影响力，然后接商单、做咨询、卖高客单价服务
这种模式能跑通，但它的本质不是“AI 变现”，而是“内容 IP 变现”
AI 只是他们内容的主题，就像有人做美食博主、有人做旅游博主一样
我见过真正用 AI 赚到钱的人
他们的共同点是：AI 不是他们的产品，AI 是他们的生产力工具
一个做电商的朋友，用 AI 批量生成商品详情页和营销文案，原来需要3个文案，现在1个人就能搞定，人力成本直接砍掉三分之二
一个做自媒体的，用 AI 辅助选题、写大纲、生成初稿，内容产出效率提升了5倍，但他卖的不是“AI 写作课”，而是通过更高频的内容产出获得更多流量和广告分成
还有做设计的、做视频剪辑的、做客服的，他们都在用 AI，但他们对外的身份不是“AI 从业者”，而是设计师、剪辑师、运营
美图公司2026年上半年的财报就是最好的例子：影像与设计产品收入约18亿元，同比增长30.9%,AI 生产力应用年度经常性收入达6.2亿元，同比增长47.8%
他们卖的不是 AI，而是用 AI 驱动的修图工具、设计工具、视频创作工具
从产品经理的角度看，一个商业模式能否成立，核心要看三个问题：
用户的真实需求是什么？
用户不需要“AI”，用户需要的是更高效地完成工作、更低成本地获得服务、更好的产品体验
AI 只是实现这些需求的手段，不是需求本身
你的核心竞争力是什么？
如果你的核心竞争力是“会用 AI”，那这个竞争力的半衰期可能只有几个月
因为 AI 工具的使用门槛在快速降低，今天需要复杂 prompt 才能实现的功能，明天可能就变成一键操作
但如果你的核心竞争力是“深度理解某个行业的痛点，并用 AI 提供解决方案”，那这个竞争力就有壁垒
你的商业模式是否可持续？
卖课、卖 token 这种模式，本质上是在吃 AI 普及初期的红利
当 AI 成为像 Office、Photoshop 一样的基础工具，这个红利就会消失
但如果你用 AI 重构了某个行业的生产流程，创造了新的价值，那这个商业模式就能长期存在
不要用旧的模式去套新的生产力
很多人看到 AI，第一反应是：我要做个 AI 项目、我要搞 AI 变现、我要成为 AI 博主
这就像2000年互联网刚起来的时候，所有人都想做个网站、搞个门户、成为网红
但真正赚到钱的，是那些用互联网改造传统行业的人：电商、在线教育、数字营销、SaaS 服务
AI 也一样
它不是一个独立的赛道，它是一种新的生产力
你应该思考的不是“如何用 AI 赚钱”，而是“AI 如何让我在现有领域做得更好”
如果你是设计师，思考 AI 如何提升你的设计效率和质量
如果你是创业者，思考 AI 如何降低你的运营成本和试错成本
如果你是内容创作者，思考 AI 如何帮你产出更多高质量内容
写在最后
我不是说所有 AI 博主都在割韭菜
也不是说卖课、卖 token 就一定不对
我想说的是，如果你真的想在 AI 时代赚到钱，不要把“AI”当成你的产品，把 AI 当成你的工具，去解决真实的问题，创造真实的价值
那些真正赚到钱的人，从来不会天天喊AI 变现
他们只是在默默用 AI 做事，然后钱就来了
这不是说 AI 不能赚钱，而是说把AI本身当成商品去卖，这件事从商业模式上就站不住脚
为什么我这么说，我们不妨带点脑子思考一下：AI 带来的本质是生产力的提升
生产力的提升应用在每一个行业、每一个细分的领域，它能产生的作用都是不同的，包括能产生的价值大小也是不同的
这就像你不会去买电力，你买的是用电力驱动的冰箱、空调、洗衣机
AI 也一样，它是底层的生产力工具，不是终局产品
那些 AI 博主到底在卖什么？
我观察了很久，发现一个残酷的事实，大部分 AI 博主自己都不知道怎么赚钱
他们在卖的，本质上是三样东西：
第一种，卖焦虑
“AI 会取代你的工作”“不学 AI 就要被淘汰”“月入十万的秘密”
这些标题背后，卖的是课程、是社群、是所谓的“AI 变现训练营”
但你买完课之后会发现，课程里教的要么是基础操作（这些在官方文档里都有），要么是“案例展示”（别人用 AI 做了什么，但你做不出来）
第二种，卖工具的使用权
卖 token、卖账号、卖 API 中转
这本质上是在做渠道生意，赚的是信息差和价格差，但这个生意有个致命问题：它的护城河是零
当 OpenAI、Claude、DeepSeek 这些大厂开始直接面向 C 端降价，或者国内出现更便宜的替代品，这个生意的利润空间会被瞬间压缩
更不用说政策风险、账号封禁风险、支付通道风险
第三种，卖“AI 能做什么”的想象力
这是最高级的一种
他们不直接卖课，也不卖工具，而是通过持续输出“AI 应用案例”，积累影响力，然后接商单、做咨询、卖高客单价服务
这种模式能跑通，但它的本质不是“AI 变现”，而是“内容 IP 变现”
AI 只是他们内容的主题，就像有人做美食博主、有人做旅游博主一样
我见过真正用 AI 赚到钱的人
他们的共同点是：AI 不是他们的产品，AI 是他们的生产力工具
一个做电商的朋友，用 AI 批量生成商品详情页和营销文案，原来需要3个文案，现在1个人就能搞定，人力成本直接砍掉三分之二
一个做自媒体的，用 AI 辅助选题、写大纲、生成初稿，内容产出效率提升了5倍，但他卖的不是“AI 写作课”，而是通过更高频的内容产出获得更多流量和广告分成
还有做设计的、做视频剪辑的、做客服的，他们都在用 AI，但他们对外的身份不是“AI 从业者”，而是设计师、剪辑师、运营
美图公司2026年上半年的财报就是最好的例子：影像与设计产品收入约18亿元，同比增长30.9%,AI 生产力应用年度经常性收入达6.2亿元，同比增长47.8%
他们卖的不是 AI，而是用 AI 驱动的修图工具、设计工具、视频创作工具
从产品经理的角度看，一个商业模式能否成立，核心要看三个问题：
用户的真实需求是什么？
用户不需要“AI”，用户需要的是更高效地完成工作、更低成本地获得服务、更好的产品体验
AI 只是实现这些需求的手段，不是需求本身
你的核心竞争力是什么？
如果你的核心竞争力是“会用 AI”，那这个竞争力的半衰期可能只有几个月
因为 AI 工具的使用门槛在快速降低，今天需要复杂 prompt 才能实现的功能，明天可能就变成一键操作
但如果你的核心竞争力是“深度理解某个行业的痛点，并用 AI 提供解决方案”，那这个竞争力就有壁垒
你的商业模式是否可持续？
卖课、卖 token 这种模式，本质上是在吃 AI 普及初期的红利
当 AI 成为像 Office、Photoshop 一样的基础工具，这个红利就会消失
但如果你用 AI 重构了某个行业的生产流程，创造了新的价值，那这个商业模式就能长期存在
不要用旧的模式去套新的生产力
很多人看到 AI，第一反应是：我要做个 AI 项目、我要搞 AI 变现、我要成为 AI 博主
这就像2000年互联网刚起来的时候，所有人都想做个网站、搞个门户、成为网红
但真正赚到钱的，是那些用互联网改造传统行业的人：电商、在线教育、数字营销、SaaS 服务
AI 也一样
它不是一个独立的赛道，它是一种新的生产力
你应该思考的不是“如何用 AI 赚钱”，而是“AI 如何让我在现有领域做得更好”
如果你是设计师，思考 AI 如何提升你的设计效率和质量
如果你是创业者，思考 AI 如何降低你的运营成本和试错成本
如果你是内容创作者，思考 AI 如何帮你产出更多高质量内容
写在最后
我不是说所有 AI 博主都在割韭菜
也不是说卖课、卖 token 就一定不对
我想说的是，如果你真的想在 AI 时代赚到钱，不要把“AI”当成你的产品，把 AI 当成你的工具，去解决真实的问题，创造真实的价值
那些真正赚到钱的人，从来不会天天喊AI 变现
他们只是在默默用 AI 做事，然后钱就来了
6 00
我去，最近听播客挖到一个科研 agent，有点猛啊，跟codex，claude code完全不是一个思路啊！！
这就是大模型在垂直领域的落地应用吗？？
百度
@Baidu_Inc
出了个视频播客叫《深度进化》，第一期聊的是一种叫松材线虫病的东西，业内管它叫"松树癌症"，一棵树感染了40天就没了
国内跟它斗了40多年，每年损失3500亿左右，我一开始就当个冷知识在听
然后越听越不对劲：
南京林业大学的团队做这个课题，20多个学生，超过一半的人力花在手动试错各种光谱信号的排列组合上，纯体力活，跟搬砖没区别
后来一个学生自己发现了百度做的一个 agent 叫伐谋，专啃难任务的那种
把数据定义、评价标准喂进去，这东西就开始自己跟自己卷——自己生成方案、自己测试、自己打分、自己迭代，一轮接一轮不停逼近最优解
林教授在节目里的评价：远超一个博士生的水平——指的是搜最优解这个环节，成本省了80%以上
我听完直接去看了产品，顺手试了一下，越看越觉得这东西对做科研的人来说是真的能省命：
1、有个"演化面板"，AI 每一步怎么走的都能回看，能回溯到任意节点人工改道，可追溯、可干预、可复现——写论文的人懂这个有多关键
2、不用懂运筹学、进化算法，用自然语言把目标和评价标准说清楚就能跑
3、数据安全，有本地评估模式，数据留在本地，只上传评估分数
说实话门槛比通用 agent 高一点，它不是拿来做 PPT 写周报的，适合带着明确难题来的人，跑简单任务反而浪费他的能力
日常的活还是交给通用 agent，两者是分工不是替代
科研方向目前免费，不知道能白嫖多久！！
做科研、跑实验、调参的同学真的建议去看看这期播客，还聊了不少 AI 做科研的争议话题，干货很多
这就是大模型在垂直领域的落地应用吗？？
百度
@Baidu_Inc
出了个视频播客叫《深度进化》，第一期聊的是一种叫松材线虫病的东西，业内管它叫"松树癌症"，一棵树感染了40天就没了
国内跟它斗了40多年，每年损失3500亿左右，我一开始就当个冷知识在听
然后越听越不对劲：
南京林业大学的团队做这个课题，20多个学生，超过一半的人力花在手动试错各种光谱信号的排列组合上，纯体力活，跟搬砖没区别
后来一个学生自己发现了百度做的一个 agent 叫伐谋，专啃难任务的那种
把数据定义、评价标准喂进去，这东西就开始自己跟自己卷——自己生成方案、自己测试、自己打分、自己迭代，一轮接一轮不停逼近最优解
林教授在节目里的评价：远超一个博士生的水平——指的是搜最优解这个环节，成本省了80%以上
我听完直接去看了产品，顺手试了一下，越看越觉得这东西对做科研的人来说是真的能省命：
1、有个"演化面板"，AI 每一步怎么走的都能回看，能回溯到任意节点人工改道，可追溯、可干预、可复现——写论文的人懂这个有多关键
2、不用懂运筹学、进化算法，用自然语言把目标和评价标准说清楚就能跑
3、数据安全，有本地评估模式，数据留在本地，只上传评估分数
说实话门槛比通用 agent 高一点，它不是拿来做 PPT 写周报的，适合带着明确难题来的人，跑简单任务反而浪费他的能力
日常的活还是交给通用 agent，两者是分工不是替代
科研方向目前免费，不知道能白嫖多久！！
做科研、跑实验、调参的同学真的建议去看看这期播客，还聊了不少 AI 做科研的争议话题，干货很多
7 01
终于！！终于有一个 AI 助手是真的能帮我把一天理清楚的！！
我现在每天早上跟手机说一句话，它就把我今天该干的事全理好了——
微信里没回的消息、待看的资料
飞书里待处理的消息
电脑备忘录里昨晚记的半截想法
obsidian中前天一直拖着没干的任务…
全给我按优先级拎出来！！整个过程不到两分钟！
说实话，对于我们这种创业者来说，每天早上睁开眼第一件事不是干活，是花二三十分钟在四个 App 之间反复横跳，人肉拼出一张今日待办
用过 Todoist，用过 Notion，用过滴答清单，用过各种 AI 助手
要么只能记录不能理解上下文，要么只能对话不能跨设备同步，要么聪明是聪明但第二天就把你昨天说的全忘了
问题根本不是工具不够多，是没有一个东西真正记得我昨天在干啥、知道我今天该干啥
后来朋友推给我一个叫 Today 的 Personal AI 助手，手机电脑数据互通，还能装 Skill 做扩展
说实话一开始没当回事，这种产品现在太多了
但我试了一件事就改主意了：早上起来直接跟它说，帮我梳理一下今天的待办
它不光把散在各处的任务拎出来了，关键是——它记得
它记得我昨天说了什么、前天在处理什么、哪些事情是我一直拖着没动的
不是每次开新对话都要重新交代一遍背景的那种 AI，是真的有上下文积累的
到电脑上打开，手机上的状态全同步过来了，直接开始干活
AI 这三年，先卷谁更聪明，再卷谁能把事干完，但说实话执行这件事迟早会被卷成白菜价——真正难复制的是一个 AI 到底积累了多少关于你的状态，记忆才是稀缺资产
我现在跑通了三个场景：
1、早上一句话梳理今日待办，不用自己从四个 App 里拼了
2、随时在手机上丢想法进去，到电脑上自动归好类，不用再当自己的信息搬运工
3、装了几个 Skill 处理重复性整理，比如把飞书里散落的信息按项目归档
三个场景加起来每天省半小时到一小时，听起来不多，但这1个小时是每天早上最烦的那段——从混乱到清晰的认知切换成本，省掉之后整个人启动速度直接起飞！！
强烈推荐大家去试一下！：today.ai
我现在每天早上跟手机说一句话，它就把我今天该干的事全理好了——
微信里没回的消息、待看的资料
飞书里待处理的消息
电脑备忘录里昨晚记的半截想法
obsidian中前天一直拖着没干的任务…
全给我按优先级拎出来！！整个过程不到两分钟！
说实话，对于我们这种创业者来说，每天早上睁开眼第一件事不是干活，是花二三十分钟在四个 App 之间反复横跳，人肉拼出一张今日待办
用过 Todoist，用过 Notion，用过滴答清单，用过各种 AI 助手
要么只能记录不能理解上下文，要么只能对话不能跨设备同步，要么聪明是聪明但第二天就把你昨天说的全忘了
问题根本不是工具不够多，是没有一个东西真正记得我昨天在干啥、知道我今天该干啥
后来朋友推给我一个叫 Today 的 Personal AI 助手，手机电脑数据互通，还能装 Skill 做扩展
说实话一开始没当回事，这种产品现在太多了
但我试了一件事就改主意了：早上起来直接跟它说，帮我梳理一下今天的待办
它不光把散在各处的任务拎出来了，关键是——它记得
它记得我昨天说了什么、前天在处理什么、哪些事情是我一直拖着没动的
不是每次开新对话都要重新交代一遍背景的那种 AI，是真的有上下文积累的
到电脑上打开，手机上的状态全同步过来了，直接开始干活
AI 这三年，先卷谁更聪明，再卷谁能把事干完，但说实话执行这件事迟早会被卷成白菜价——真正难复制的是一个 AI 到底积累了多少关于你的状态，记忆才是稀缺资产
我现在跑通了三个场景：
1、早上一句话梳理今日待办，不用自己从四个 App 里拼了
2、随时在手机上丢想法进去，到电脑上自动归好类，不用再当自己的信息搬运工
3、装了几个 Skill 处理重复性整理，比如把飞书里散落的信息按项目归档
三个场景加起来每天省半小时到一小时，听起来不多，但这1个小时是每天早上最烦的那段——从混乱到清晰的认知切换成本，省掉之后整个人启动速度直接起飞！！
强烈推荐大家去试一下！：today.ai
02:19
3 03
确实太强了，这绝对不是嘴上说说！！
GPT6-Astra 出来之后，正如OpenAI所言！AGI 不是未来的事了，就是现在！！！
连续coding不睡眠24小时战绩可查，分享下我的真实感受
AGI 的核心定义其实就一句话：人能干的，AI 都要能干
之前这句话听着像口号，现在不是了
首先，先说最炸裂的一点：它控制电脑屏幕的速度和精度，完全不是之前 computer use 那个水平了
之前我用 computer use 做调研，动不动就点错、识别不了按钮、卡在弹窗上，搞半天还不如我自己来
现在 GPT6 是真能干活的
我现在的用法是这样的：开一个主控窗口跑 GPT6-Astra，让它同时指挥多个 AI 线程工作，一个窗口开着 Claude Code，一个窗口开着 Codex，每 1 分钟轮循一次，检查进度、纠错、推进
说白了就是 AI 当项目经理，管着一堆 AI 干活
这个场景以前想都不敢想，因为之前的 computer use 连打开一个网页填个表单都费劲，更别说跨窗口调度了
现在是真的丝滑，而且它能理解上下文，知道每个窗口在干什么、卡在哪了、下一步该推谁
然后第二点，全方位能力
不是那种「某一项特别强但其他拉胯」的偏科生，是 coding、写作、审美判断全都到了第一梯队
GPT6-Astra 是我第一次觉得，找不到明显短板的
说实话，我之前一直觉得 AGI 这个词被滥用了，每出一个新模型都有人喊 AGI，喊多了就跟狼来了一样
但这次体验完，我真觉得不一样
核心就两点：
1、执行力到位了。不是「能聊天」的那种智能，是能真正接管你的屏幕、调度多个工具、实地解决复杂问题的执行力
之前解决不了的调研任务，现在扔给它，它自己打开浏览器、翻页面、提取数据、整理成表格，全程不用你插手。
2、没有明显短板了：
coding 是第一梯队，写作是第一梯队，连审美判断都到了第一梯队
一个模型能同时在这几个维度都站到顶部，这事以前没发生过
当然，我也不想把话说太满
目前它在一些特别长链条的任务上偶尔还是会断，复杂到一定程度还是需要人盯着。完全放手不管，还差那么一点点
但方向已经很清楚了
从「能聊天的 AI」到「能替你干活的 AI」，这个跨越，GPT6-Astra 是我体验过的第一个真正跨过去的
AGI 不是某一天突然宣布的，是你用着用着突然发现，卧槽，它什么都能干了
这个时刻，可能就是从现在开始....
GPT6-Astra 出来之后，正如OpenAI所言！AGI 不是未来的事了，就是现在！！！
连续coding不睡眠24小时战绩可查，分享下我的真实感受
AGI 的核心定义其实就一句话：人能干的，AI 都要能干
之前这句话听着像口号，现在不是了
首先，先说最炸裂的一点：它控制电脑屏幕的速度和精度，完全不是之前 computer use 那个水平了
之前我用 computer use 做调研，动不动就点错、识别不了按钮、卡在弹窗上，搞半天还不如我自己来
现在 GPT6 是真能干活的
我现在的用法是这样的：开一个主控窗口跑 GPT6-Astra，让它同时指挥多个 AI 线程工作，一个窗口开着 Claude Code，一个窗口开着 Codex，每 1 分钟轮循一次，检查进度、纠错、推进
说白了就是 AI 当项目经理，管着一堆 AI 干活
这个场景以前想都不敢想，因为之前的 computer use 连打开一个网页填个表单都费劲，更别说跨窗口调度了
现在是真的丝滑，而且它能理解上下文，知道每个窗口在干什么、卡在哪了、下一步该推谁
然后第二点，全方位能力
不是那种「某一项特别强但其他拉胯」的偏科生，是 coding、写作、审美判断全都到了第一梯队
GPT6-Astra 是我第一次觉得，找不到明显短板的
说实话，我之前一直觉得 AGI 这个词被滥用了，每出一个新模型都有人喊 AGI，喊多了就跟狼来了一样
但这次体验完，我真觉得不一样
核心就两点：
1、执行力到位了。不是「能聊天」的那种智能，是能真正接管你的屏幕、调度多个工具、实地解决复杂问题的执行力
之前解决不了的调研任务，现在扔给它，它自己打开浏览器、翻页面、提取数据、整理成表格，全程不用你插手。
2、没有明显短板了：
coding 是第一梯队，写作是第一梯队，连审美判断都到了第一梯队
一个模型能同时在这几个维度都站到顶部，这事以前没发生过
当然，我也不想把话说太满
目前它在一些特别长链条的任务上偶尔还是会断，复杂到一定程度还是需要人盯着。完全放手不管，还差那么一点点
但方向已经很清楚了
从「能聊天的 AI」到「能替你干活的 AI」，这个跨越，GPT6-Astra 是我体验过的第一个真正跨过去的
AGI 不是某一天突然宣布的，是你用着用着突然发现，卧槽，它什么都能干了
这个时刻，可能就是从现在开始....
4 00
我宣布：所有说AI剪辑不行的全都是自己不build的人！！
最近在抖音上刷到一堆AI博主说“AI剪辑不行，效果差，AI味道重，像是PPT”
不是，大哥，你花多少时间在AI剪辑上了，你就说AI剪辑不行😓
我爆肝了100亿左右的token，从有这个idea到目前接近完成的进度，打磨了整整1个多月！！
预热介绍我即将发布的AI剪辑工作台！
1.80+ broll模版，涵盖转场切换，人物变换，模版样式
2.完整的工作台，涵盖高度的用户自定义每一段分镜的特效，样式，音效等等，支持AI一键智能预填所有的分镜内容
3.超详细的审核检测门，让所有的问题在到你手中的时候已经被解决
4.支持1080-4k分辨率视频的多种选项
感兴趣的大家可以蹲一手这个帖子，下周我发布会在这个帖子留言！！
简单放一个broll模版库出来让大家欣赏一下，下周放全部内容的详细解读！
最近在抖音上刷到一堆AI博主说“AI剪辑不行，效果差，AI味道重，像是PPT”
不是，大哥，你花多少时间在AI剪辑上了，你就说AI剪辑不行😓
我爆肝了100亿左右的token，从有这个idea到目前接近完成的进度，打磨了整整1个多月！！
预热介绍我即将发布的AI剪辑工作台！
1.80+ broll模版，涵盖转场切换，人物变换，模版样式
2.完整的工作台，涵盖高度的用户自定义每一段分镜的特效，样式，音效等等，支持AI一键智能预填所有的分镜内容
3.超详细的审核检测门，让所有的问题在到你手中的时候已经被解决
4.支持1080-4k分辨率视频的多种选项
感兴趣的大家可以蹲一手这个帖子，下周我发布会在这个帖子留言！！
简单放一个broll模版库出来让大家欣赏一下，下周放全部内容的详细解读！
8 10
在大环境如此不好的时候，我就知道这个项目迟早出世..
ai-job-search 这个项目在github上已经2.9 万+ star了！！
其实之前就一直想给自己做这么个东西，结果我还没开始，别人做的已经比我想的好了...
作者 Mads Lorentzen 是个地球物理学家，被裁后用 Claude Code 搭了套求职框架，投了 69 份简历、拿到 20 个一面，最后成功转行 AI 工程师
但这不是重点
重点是他把求职这个高度主观、多步骤、容易崩溃的过程，拆解成了一套可被 AI 执行、验证、迭代的标准化工作流
这才是这个项目真正值得关注的地方
大部分人用 AI 写简历，就是把 ChatGPT 当个文案工具
丢进去职位描述，让它改改简历，润色求职信，然后复制粘贴
但 ai-job-search 做的是把整个求职供应链重构了
从职位搜索、匹配度评估、简历定制、求职信撰写、面试准备到申请追踪，全链路自动化
更关键的是，它用了双 agent 互审机制：
Drafter（起草者）：根据你的档案生成定制化简历和求职信
Reviewer（评审者）：用全新上下文启动的第二个 Claude Agent，独立调研目标公司，从第三方视角批判初稿
这个设计直接解决了单次生成内容质量不稳定的问题
四个核心命令，覆盖求职全流程
/setup — 建立你的职业档案
支持三种方式：读取你的 documents 文件夹（CV PDF、LinkedIn 导出、学历证书、推荐信），导入单份简历，或者通过对话式访谈建立档案
/scrape — 搜索并排序职位
内置丹麦本地求职平台的搜索工具（Jobindex、Jobnet、Jobbank），但核心框架语言和地域无关，可以通过 /add-portal 命令快速扩展到任意地区的职位平台
还有个 linkedin-search 工具，零依赖，支持任意国家和地区
/apply — 一键生成定制化申请材料
这是整个框架最硬核的部分：
解析职位描述
评估匹配度（技能、经验、文化、地点、职业发展）
用 LaTeX 起草简历和求职信
启动 Reviewer Agent 调研公司并批判初稿
基于反馈修订
编译并检查 PDF：确保简历正好 2 页、求职信正好 1 页、签名可见、字体一致
ATS 验证：提取 PDF 文本层，验证联系方式、关键词覆盖率，确保 ATS 系统能正确解析
输出最终版本和验证清单
/interview — 生成面试准备包
针对已追踪的申请，生成阶段性面试准备包，包括公司调研、面试官背景、可能问题、STAR 案例映射，还能进行模拟面试
这个项目最让我放心的一点：所有数据都在你本地
不是某个 SaaS 平台，不用担心隐私泄露
Fork 完就是你的，想怎么改就怎么改
作者在 LinkedIn 上分享了完整的申请漏斗数据：69 份申请 → 20 个一面 → 最后拿到 offer
这个转化率已经很高了
如果你正在找工作，尤其是技术岗位，这个框架能帮你省下大量时间
如果你是产品经理或者独立开发者，这个项目本身就是一个很好的 Agentic 工作流编排案例
它展示了如何把一个复杂、高主观性的任务，拆解为可被 AI 执行的标准化流程
这才是 AI 应用从“问答工具”向“工作流代理”演进的正确方向
项目地址：github.com
ai-job-search 这个项目在github上已经2.9 万+ star了！！
其实之前就一直想给自己做这么个东西，结果我还没开始，别人做的已经比我想的好了...
作者 Mads Lorentzen 是个地球物理学家，被裁后用 Claude Code 搭了套求职框架，投了 69 份简历、拿到 20 个一面，最后成功转行 AI 工程师
但这不是重点
重点是他把求职这个高度主观、多步骤、容易崩溃的过程，拆解成了一套可被 AI 执行、验证、迭代的标准化工作流
这才是这个项目真正值得关注的地方
大部分人用 AI 写简历，就是把 ChatGPT 当个文案工具
丢进去职位描述，让它改改简历，润色求职信，然后复制粘贴
但 ai-job-search 做的是把整个求职供应链重构了
从职位搜索、匹配度评估、简历定制、求职信撰写、面试准备到申请追踪，全链路自动化
更关键的是，它用了双 agent 互审机制：
Drafter（起草者）：根据你的档案生成定制化简历和求职信
Reviewer（评审者）：用全新上下文启动的第二个 Claude Agent，独立调研目标公司，从第三方视角批判初稿
这个设计直接解决了单次生成内容质量不稳定的问题
四个核心命令，覆盖求职全流程
/setup — 建立你的职业档案
支持三种方式：读取你的 documents 文件夹（CV PDF、LinkedIn 导出、学历证书、推荐信），导入单份简历，或者通过对话式访谈建立档案
/scrape — 搜索并排序职位
内置丹麦本地求职平台的搜索工具（Jobindex、Jobnet、Jobbank），但核心框架语言和地域无关，可以通过 /add-portal 命令快速扩展到任意地区的职位平台
还有个 linkedin-search 工具，零依赖，支持任意国家和地区
/apply — 一键生成定制化申请材料
这是整个框架最硬核的部分：
解析职位描述
评估匹配度（技能、经验、文化、地点、职业发展）
用 LaTeX 起草简历和求职信
启动 Reviewer Agent 调研公司并批判初稿
基于反馈修订
编译并检查 PDF：确保简历正好 2 页、求职信正好 1 页、签名可见、字体一致
ATS 验证：提取 PDF 文本层，验证联系方式、关键词覆盖率，确保 ATS 系统能正确解析
输出最终版本和验证清单
/interview — 生成面试准备包
针对已追踪的申请，生成阶段性面试准备包，包括公司调研、面试官背景、可能问题、STAR 案例映射，还能进行模拟面试
这个项目最让我放心的一点：所有数据都在你本地
不是某个 SaaS 平台，不用担心隐私泄露
Fork 完就是你的，想怎么改就怎么改
作者在 LinkedIn 上分享了完整的申请漏斗数据：69 份申请 → 20 个一面 → 最后拿到 offer
这个转化率已经很高了
如果你正在找工作，尤其是技术岗位，这个框架能帮你省下大量时间
如果你是产品经理或者独立开发者，这个项目本身就是一个很好的 Agentic 工作流编排案例
它展示了如何把一个复杂、高主观性的任务，拆解为可被 AI 执行的标准化流程
这才是 AI 应用从“问答工具”向“工作流代理”演进的正确方向
项目地址：github.com
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我靠，我真的浪费了好几天时间才发现还有这么个东西！！
最近在做自己的 AI 视频剪辑系统，一直在纠结动画怎么搞
入场动画、出场动画、转场效果，我以为这些都得自己从零定义了
结果今天深挖 HyperFrames 文档的时候，我人傻了
这玩意儿直接内置了 130+ 个生产级动画组件，不是 demo，是那种可以直接用在正式项目里的：
代码动画：9+ 种 代码打字、diff 对比、粒子组装、代码变形 做技术教程的直接起飞
字幕样式：15 种 kinetic-slam、pill-karaoke、neon-glow、matrix-decode、emoji-pop 全都支持时间同步，不是摆设
社交媒体层：21+ X-post、Reddit、Spotify、TikTok follow、新闻 ticker、lower-third 做社媒内容的人会疯
数据可视化： 动画图表、地图、choropleth、flow arcs 把 CSV 变成动画那种
视觉特效： WebGPU 液态玻璃、3D 破碎、传送门、13 个 CSS 转场家族 这些效果在 AE 里得调到吐
一行命令，组件代码直接变成你的，想怎么改怎么改，这才是最爽的地方
它不是给你一个封闭的素材库，而是把源码直接给你，组件目录：hyperframes.heygen.com GitHub：github.com
这才是程序化视频生产该有的样子，早知道有这个东西，就不会白白浪费我那么长的时间了😭
果然，ai时代当你想做点什么的时候都应该先去github看看...
最近在做自己的 AI 视频剪辑系统，一直在纠结动画怎么搞
入场动画、出场动画、转场效果，我以为这些都得自己从零定义了
结果今天深挖 HyperFrames 文档的时候，我人傻了
这玩意儿直接内置了 130+ 个生产级动画组件，不是 demo，是那种可以直接用在正式项目里的：
代码动画：9+ 种 代码打字、diff 对比、粒子组装、代码变形 做技术教程的直接起飞
字幕样式：15 种 kinetic-slam、pill-karaoke、neon-glow、matrix-decode、emoji-pop 全都支持时间同步，不是摆设
社交媒体层：21+ X-post、Reddit、Spotify、TikTok follow、新闻 ticker、lower-third 做社媒内容的人会疯
数据可视化： 动画图表、地图、choropleth、flow arcs 把 CSV 变成动画那种
视觉特效： WebGPU 液态玻璃、3D 破碎、传送门、13 个 CSS 转场家族 这些效果在 AE 里得调到吐
一行命令，组件代码直接变成你的，想怎么改怎么改，这才是最爽的地方
它不是给你一个封闭的素材库，而是把源码直接给你，组件目录：hyperframes.heygen.com GitHub：github.com
这才是程序化视频生产该有的样子，早知道有这个东西，就不会白白浪费我那么长的时间了😭
果然，ai时代当你想做点什么的时候都应该先去github看看...
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