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冰美式Xx
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初代即友，diao图都有。
冰美式Xx
5天前
冰美式Xx
1月前

Roxane: 假期为了给朋友讲解Agent、Openclaw，挑了几篇经典教材，这里分享一下。 这几篇文章不管是质量还是易读性都相当不错，非常推荐还没读的朋友们阅读原文。 1️⃣我整理的一篇小短文，通过Agent+bash命令的例子，帮助还没接触过Agent的人理解，为何Agent模式比裸LLM优越：https://www.isrosa.com/article/why-bash-tools-are-essential-for-agents 2️⃣经典中的经典，Anthropic的《Building effective agents》：https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents （这篇文章我认为最大也最持久的贡献就是统一了Agent与Workflow的定义） 3️⃣Coding Agent架构解析（热乎的，我非常喜欢的一位作者，Sebastian的技术科普）：https://www.isrosa.com/article/coding-agents-architecture 4️⃣Openclaw架构解析（作者基于官方文档整理的技术解读，非常易懂）：https://www.isrosa.com/article/for-openclaw-personal-ai-agent-architecture

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1月前
“哥，再给我点Token吧.....就一点.....我快不行了”
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1月前

Edward.Luo: 最近每天烧几亿 Tokens，做了一款很有趣的 Mac「灵动岛」App - 👾 Vibe Island. Vibe Island 的灵感来源于我在 Vibe Coding 会同时开 5-10 个对话跑不同的任务，经常切着切着就忘了刚刚那个对话跑到哪了...任务做没做完、需不需要我审批等等问题。 感觉人类大脑的上下文窗口已经远远不够用了。 于是，我就给这些 Agents 造了一座灵动岛！ 装上 Vibe Island 之后：Mac 刘海区域会展示各种 Agents (Claude Code / Codex / OpenClaw 等等）的实时工作状态： - 当 Agent 需要权限审批或任务完成时，灵动岛会自动展开，不用切回终端就能操作 - 面板聚合了所有正在运行的 Agents 对话，点击卡片，精准跳回到会话所在的终端界面 - 所有状态都配有定制化的 8 bit 像素风游戏音效，狠狠提升了 Vibe Coding 的氛围感 灵动岛是一个极其优雅的形态：既能展示后台任务的状态，又不打扰前台正在进行的任务，它只在需要你注意的时候弹出，不用切换应用就能完成轻量交互，还带有一点陪伴感。 其实最早这个 App 只能触发右上角的系统通知，后来发现只做通知远远不够，实际应该解决的是：如何在恰当的时刻，以最小的摩擦，把注意力带回到正确的位置。 欢迎前往官网下载体验： 🏝️ https://vibeisland.app/ 最后 感谢我的各种卷王朋友们 @西西弗森 @埃隆噗大可 @杨远骋Koji @Kenny_肯尼 @达尔文地雀 @白日梦想家Vivi @碎瓜 @zzzhizhi …一路以来的支持和疯狂鼓励！

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1月前

Alchian花生: 既然Claude Code源码都泄漏了，我觉得我这75页的《CLAUDE CODE橙皮书📙》也该开源了。 这份橙皮书是我和Claude Code花了两个多月一起写的实战手册，面向想用AI编程但不知道从哪开始的人。10章，从安装到独立做出一个完整产品。 里面有什么： • 核心工作流拆解（Plan/Auto模式、权限管理） • CLAUDE.md写法——怎么给AI一张项目地图 • Skills、Hooks、MCP等扩展能力的实战用法 • 多Agent并行协作的完整机制 • Computer Use和Voice Mode等最新能力 • 一章完整的从零到上线产品实战 信息源主要是Claude官方文档、CC之父Boris的分享、吴恩达的Claude Code课程，加上我自己用CC做了十几个产品的经验。内容更新到2026年3月底。 和AI协作写的，内容量大，难免有幻觉。发现不准确的欢迎指正，我会持续更新。 下载链接🔗：https://my.feishu.cn/wiki/JK1WwrRgJiYfRok7YxxceS5qn1J?from=from_copylink

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1月前

风小海: 韭菜，为什么永远割不完 我接触知识付费这个圈子有一段时间了，发现有这么一类人。 他们身上有一种独特的气质，永远在学习，永远在焦虑，永远在付费，永远没有结果。 社群加了一大堆，课买了一门又一门，朋友圈每天发励志文案。 还有各种线下局，学习局，创业局，共同成长局。 一堆素不相识的人围坐在一起，吃顿饭，讲自己在做什么项目，准备冲什么赛道。 每个人说话都很有气势。 散场之后，各自回家，什么也没发生。 回家的路上，朋友圈发出来：今天和一群优秀的人相聚，收获满满，感谢xxx的组织，期待下次。 你以为他很牛，他以为你很牛。 牛牛对牛牛。 第二天继续报下一个局。 我把这类人叫做：完美韭菜。 不是骂他们，是因为这个词最准确。 这类人有几个共同特征。 第一个特征是热爱学习。 不是说学习不好，但学习不是目的，不要没结果的学习，不要痴迷于学习的状态本身。看到课程就兴奋，一实操就心慌，社群加了一大堆，各种老师的线下课都去了，最终成为了学习时间最长、实际产出最少的那批人。 第二是特征是爱问大问题。 问的问题是这样的： "老师您好，在当前存量博弈的市场环境下，我应该如何通过差异化的内容策略，精准卡位细分赛道，同时完成个人IP的底层逻辑重构，最终实现从流量到留量的跨越式转化？" 还有这种： "老师您好，我目前处于起步阶段但有一定基础，想做内容但不知道做什么，有变现想法但没有产品，请问我应该从哪里开始，怎么做，做多久能见效？" 别急，还有这种： "老师您好，我深耕某个领域多年，有丰富的行业经验和独特的个人认知，目前想借助新媒体东风完成个人品牌的从0到1，请问如何在精准触达目标用户的同时，构建可持续的商业闭环，最终打通变现链路，实现财务自由？" 每个字我都认识。但组合在一起，我就感觉我得了阅读障碍。 扔给AI都得转几圈。 其实说来说去都是同一个问题： "老师您好，我什么都没有，请问怎么赚钱？" 这本质上，其实是在表演上进。 大词堆大词，把自己都说不清的焦虑包装成看似无比精准的问题，然后期待我给一个三句话能让他月入过万的答案。 割韭菜 这个生意，它的底层逻辑其实很简单。 先制造焦虑：你不学AI就要被淘汰，不做副业就要被裁员，不掌握这套方法论就永远没有出路。 然后提供解药：10节课，3999，限时优惠，今天下单立减1000。 但真正被出售的，其实是付款那一刻的安心感。我买了，我在行动，我就安全了。 所以你明白为什么这些课的内容普遍是废话了。 因为内容真的不重要。 不过内容必须看起来有价值，但也不能真的有价值。真的有价值意味着你学会了，不需要再买下一门了。 这个模式最精妙的地方是：被割过的人，不但不会揭穿这件事，反而会主动加入进来为这个谎言站台，继续割。因为他们没有办法承认自己被骗了。 你想想，花了三千块学了一套"月入过万自媒体方法论"，学完发现没用。怎么办？ 承认方法论是假的吗？我被骗了，我损失了三千块。 不，这太难了。 接受这个结论意味着：我是傻瓜，我被人耍了，我的钱打了水漂。大脑天然排斥这个结论，会自动去找另一个解释。 所以，最让人舒服的解释是，方法是对的，是我自己还没做好。 我执行力不够。我没有坚持。我悟性太低。我需要再学一门配套的课。 于是这个人开始自我说服，然后开始传播这套东西。他真诚地告诉身边的朋友：这套方法很好，这个老师说的很对，就是要坚持，你也来学一学。 他其实也不是在骗人。因为他自己真的也信了。 某种程度上，这和传销的运作原理是一样的。 囤了一批货发现被骗，不愿承认，开始拉下线稀释损失，拉下线的时候，自己也慢慢信了。 买了课发现没用，不承认，于是自己开始讲故事，我用豆包搭自动化工作流吗，副业月入8万，我用6个龙虾员工24小时在线，月入10万。 视频拍起来，课也卖起来。总有人成为韭菜，也总有韭菜成为镰刀。 被割的人变成了割人的人。 下一批被割的人，又会经历同样的循环。 这个生态永远跟着风口走。 区块链来了，卖区块链课。元宇宙来了，卖元宇宙课。ChatGPT来了，卖AI应用课。龙虾刚火，课已经卖了几百万。 有位自称清华博士的李老师，靠一套AI课年收入过千万，被网友并列奥特曼，称为华人AI双雄。 你可能会想，那些学员为什么不去B站搜一下，明明都是免费的？ 因为这不是信息检索能力的问题。是个焦虑管理的问题。 人在焦虑的时候，不需要最好的信息，需要的是确定感。 付了钱，进了群，有老师答疑。 这一套仪式感，给了焦虑的大脑一个"我在行动了"的信号。 这个割韭菜系统存在这么多年，从成功学到知识付费，从励志课到AI副业课，风口换了一茬又一茬，但从来没有彻底消失过。 不是割的人手段有多高明，是因为焦虑永远不会消失。 只要有人害怕落后，就有人需要一个我在努力的证明。 因为镰刀不需要进化，韭菜会自己长回来。

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1月前

张无一: 如何利用AI挣到20万？——一个真实AI创业者的故事 其实前两天我在听一个AI圈子的线上分享，主讲人叫酷恩，是个80后，济南人，说实话我之前完全不认识他。结果这一场讲了快两个小时，内容完全没照着PPT念，全程即兴输出，信息量爆炸。听完我就觉得，这种有血有肉的真实经历，太适合写下来分享一下了。 [图片] 1. 从桌游到AI创业，人生就像开盲盒 酷恩其实不是一开始就做AI的。他80后，济南人，小时候家里就给买了电脑，喜欢折腾，但说自己编程水平一直一般。 第一份正式工作是网络安全公司，那会儿全国做网络安全的公司都不多，他能进去，靠的是对技术的兴趣和自学。工资在当时也算高了，5000块底薪，年终还有2万奖金。但他干了一年多，发现自己不喜欢天天对着电脑，性格外向，想和人打交道。 于是辞职创业，开桌游店。那时候桌游刚刚火起来，三国杀、狼人杀、卡坦岛这些还都是新鲜玩意。他在济南泉乐坊开了第一家桌游店，面积不到100平，但每到周末爆满，楼梯上都有人坐着玩。生意好得让他信心爆棚，觉得创业原来真能赚到钱。 但是店面生意毕竟有天花板，场地有限。于是他又琢磨着做销售，直接卖三国杀桌游，和北京、杭州的团队合作，最后做到了三国杀渠道总监，甚至自己和小伙伴还做出了“欢乐坊”系列桌游，销量全国第二。三国杀母公司后来把他们整个团队收编了。 后来因为成家、孩子，回济南开剧本杀店。五家直营店，加盟店也不少。结果疫情来了，线下行业一夜归零，所有店都倒闭，线上天猫店也受影响。 转折点在于疫情期间，他宅在家里，开始关注NFT和AI，想办法转型。 --- 2. NFT项目：砸了30万，收获了经验 疫情期间，NFT火得一塌糊涂。酷恩看到周杰伦NFT头像能卖1-2个以太坊（一万多人民币），心里直犯嘀咕：“这画得也一般，怎么能卖这么贵？” 于是他决定自己也搞一个NFT项目。具体是怎么做的？ 2.1 拉团队、定主题 - 找了几个靠谱的朋友，一起商量做“80个三国人物NFT”。 - 不能用三国杀原画，只能自己请画师，全部原创。 - 任务分工：有人负责画画，有人负责项目管理、社区运营，有人管财务。 2.2 画图、做组件 - 每个人物要画不同的表情、衣服、头饰、配件，做成“组件”，这样AI或者程序可以随机组合，生成上千上万种不同的头像。 - 画师多线作战，管理上很费劲。酷恩负责用Excel表格分配任务，谁画哪个人物、哪一套表情，天天对着表格催进度。 - 两个月不到，花了三十多万，终于画完了5000多套三国人物NFT。 2.3 运营社区、上线OpenSea - 在Discord建群，做项目白皮书，和粉丝互动，讲解项目规划。 - NFT上线OpenSea，主打以太坊链，定价也是1-2个ETH一张。 - 现实很骨感，NFT卖得一般，没赚到钱，但整个流程把NFT的玩法、社区运营、区块链技术都学了一遍。 2.4 复盘 - 他坦言：“如果Midjourney早点出来，我都不用花钱请画师了，AI几天就能出完。” - 这次经历虽然亏了钱，但让他明白了AI在内容生产上的巨大优势，也为后面做AI头像打下了基础。 --- 3. AI头像生意：一年赚了20万，秘诀其实很“土” NFT项目虽然没赚到钱，但酷恩并没有放弃。他开始关注AI绘画工具，尤其是Midjourney的能力。 3.1 发现商机 - 有一天刷抖音，看到有人用PS给别人做生肖头像，直播收小礼物，一单几块钱。 - 他觉得AI画得比手工好看多了，为什么不试试用AI批量做头像？ 3.2 工具准备 - 开通Midjourney会员，研究各种提示词、画风。 - 还买了个自动挂机工具，可以让Midjourney批量生成头像，不用人工一个个点。 3.3 设计产品 - 主打“十二生肖头像”，比如属虎的画只属于你的“黑金虎”、可爱虎、国潮虎等。 - 每个头像配上客户的名字（比如“酷恩”），让客户有归属感。 3.4 测试市场 - 抖音直播：展示AI画的生肖头像，观众下单，自己用AI当天出几十张，客户选喜欢的，收小礼物。 - 小红书：每天发三组不同风格的头像，配上文案，吸引用户评论、私信。 3.5 订单转化 - 客户私信后，酷恩用Midjourney给客户定制20张不同风格的头像，加水印发过去让客户挑。 - 原本客户只想买1张，结果看到20张都很好看，往往多买几张。酷恩顺势推出“多买优惠套餐”。 - 一开始定价39元，后来涨到98元。即使涨价，客户依然愿意买。 3.6 复盘和升级 - 测流量：用小红书数据分析，找出最受欢迎的画风，持续推爆款，淘汰冷门风格。 - 运营账号：小红书账号长期挂着，哪怕不怎么更新，依然有客户找上门。 - 现在AI技术升级了，有了画风迁移、人脸一致性，产品还能不断迭代。 3.7 真实成果 - 一年时间，靠AI头像赚了20万，平均每月一两万，几乎全是自动化流水线。 4. 流量密码：AI+平台+数据反馈，测出高流量画风 酷恩说，AI画头像能赚20万，秘诀其实不在“画”，而在“流量”和“选品”。他的方法是这样： 4.1 AI批量生成画风 - 工具选择：他用的是Midjourney（MJ），这是一个AI绘画工具，输入一句描述，几秒就能出一组图。 - 提示词写法：比如“亚洲可爱女孩，十二生肖，插画风格，高清”，再加上MJ的随机风格命令（比如--style random），让AI每次都出点新东西。 - 自动化生成：他还买了一个小工具，可以让MJ自动批量生成，比如设定好关键词、风格，自动挂机一天能出几百张头像。 4.2 小红书/抖音测流量 - 内容发布：每天在小红书发3组不同风格的头像，每组都配上文案，比如“黑金虎头像，适合属虎的你”、“国潮风生肖头像”等。 - 流量监控：发出去后，第二天就看数据：哪个风格点赞高、收藏多、评论多，就说明受欢迎。 - 风格筛选：比如发了9组，发现“国潮风虎头像”点赞最多，那就连续几天都发这个风格，同时继续测试新风格。 - 复测验证：过几个月再用老爆款风格发一轮，发现流量还高，说明这个画风在小红书一直受欢迎。 4.3 变现流程 - 引导私聊：在小红书上，感兴趣的用户会评论、私信，问能不能定制自己的头像。 - 定价与交付：一开始定价39元一个，后来涨到98元。客户下单后，他用MJ给客户定制，通常会一次性生成20张不同风格的头像，加水印发给客户挑选。 - 二次销售：客户往往会觉得多张都好看，最后多买几张。比如本来想买1张，最后买了3张，酷恩还会给套餐价。 4.4 经验小结 - 高流量画风有共性：比如国潮、二次元、可爱风，尤其是生肖、星座、情侣头像这些题材，用户粘性高，复购率高。 - 内容测试比“自我感觉”重要：不是自己觉得好看就行，一定要用平台数据说话。 - 自动化、批量化是关键：AI自动生成+批量测流量，效率极高，能快速发现市场需求。 --- 5. AI变现不止一种：ToB培训、企业咨询、AI智能体 5.1 ToB培训——给企业做AI讲师 - 客户来源：最初是被朋友介绍去济南的图书馆、法院、国企讲AI课。 - 讲课内容：比如DeepSeek、ChatGPT、AI绘画的实际应用，怎么提升办公效率、怎么用AI做内容、怎么用AI自动写材料等。 - 课酬标准：夜校500元一节（1.5小时），企业内训2000元/小时，甚至更高。 - 准备流程：提前和客户对接需求，定制讲义和案例，现场演示AI工具，让学员现场提问互动。 - 经验总结：ToB培训收入不算爆炸，但能积累人脉和口碑，后续还能接到更多企业咨询单。 5.2 企业AI咨询赋能 - 项目流程： 1. 业务梳理：进公司先和各部门聊业务流程，比如咨询公司怎么获取线索、怎么分配客户、销售怎么跟进。 2. 痛点分析：发现新员工留存客户的能力差，老员工转化率高。 3. AI赋能方案：用AI做“虚拟客户”或“AI陪练”，让新销售先跟AI练习对话，AI根据优秀员工的历史对话自动评分，达标后才能上岗。 4. 智能体开发：用大模型写提示词，搭建简单的文本/语音模拟系统，实际应用中不断优化。 5. 效果评估：数据对比AI陪练前后，新员工转化率提升多少，再不断调整AI脚本。 - 收入模式：按项目收费，也有按小时/天结算咨询费。 5.3 AI智能体应用 酷恩还分享了两个有意思的AI智能体项目： - 婚恋聊天AI：为婚恋公司做“男会员AI分身”，自动和女会员聊天，记录女方兴趣、性格、亲密度，自动判断什么时候适合提出约会请求。全流程自动，男会员只需看报告。 - 售楼AI助手：为售楼小姐做“微信分身”，自动和客户聊天，筛选意向，记录客户关注点，到达一定“亲密度”再人工接手。 这些项目，技术难度比头像高，但一旦做出来，变现能力很强。 --- 6. 创业心态：不怕踩坑，敢于试错，持续学习 - 酷恩说自己不是技术大牛，编程一般，但敢试错。NFT项目砸了30万，没赚到钱，但学会了“什么能省事、什么不能省事”。 - 做AI头像，最开始也没想过能赚20万，就是不断试、不断测，发现流量高就加大力度。 - 培训、咨询、做AI智能体，每一步都不是一帆风顺，但他愿意去学、去问、去做。 - 他说：“AI能帮你省90%的机械活，最后10%的灵魂和判断，还是靠人。”这句话特别有共鸣。 --- 7. 我的感受和启发 - AI是“放大镜”：你会点设计、会点内容、会点市场，AI能让你效率提升10倍、100倍。 - 赚钱不是靠“高大上”，而是靠“落地”：酷恩的头像生意、ToB咨询、AI智能体，都是围绕真实需求和场景落地的。 - 流量和数据才是真正的“老师”：你自己觉得好没用，要市场觉得好。用AI批量出图+小红书/抖音测流量，这种方法论值得所有内容创业者学习。 - 行动力比啥都重要：别等会了，别等完美了，先做起来，边做边学，边学边赚。 --- 总结 酷恩的经历告诉我们，AI时代，普通人也能用AI工具，找到自己的变现路径。无论你是内容创作者、企业员工、还是创业者，只要你敢试、会用AI、懂得测流量，哪怕不会编程，也能靠AI赚到钱。 你有什么AI变现的想法或者疑问？欢迎留言一起讨论！

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1月前

Coolbat: 最近做前端页面来来回回修改，刚好在x上看到一个前端页面design skills，分析一下，我只用ui-ux-pro-max-skill 和frontend-design，其他有宝子用过的可以分享一下效果 1. Impeccable 增强版 frontend-design skill，17 个设计命令（/polish、/audit、/distill 等）。 impeccable.style 2. UI Skills 包含 15 个独立 skills：baseline-ui（Tailwind 设计一致性）、fixing-accessibility（无障碍审计）、fixing-metadata（SEO 元数据）、fixing-motion-performance（动画性能）、12-principles-of-animation（迪士尼动画原则）等。 ui-skills.com 3. Taste Skill 包含 taste-skill（前端设计）、redesign-skill（升级现有项目）、output-skill（强制 AI 写完整代码）、soft-skill（让东西看起来和感觉昂贵。涵盖高级字体、宽阔的空白、层叠的卡片设计、流畅的弹簧动画以及漂浮导航。）。 https://github.com/Leonxlnx/taste-skill 4. Better Icons MCP server + skill，搜索并获取 20 万+ 图标，支持自动学习常用图标库，直接同步到项目 icons 文件。 https://github.com/better-auth/better-icons 5. UI Design Brain 60+ 组件最佳实践库，包含布局模式、无障碍规则和反模式，支持 5 种设计风格（SaaS、极简、企业、创意、数据仪表盘）。 https://github.com/carmahhawwari/ui-design-brain 6. AI kit by Motion ($299) Motion+ 会员专属，包含动画专家 skill、性能审计、CSS spring 生成、过渡可视化和文档搜索工具。 motion.dev/docs/ai-kit 7. UI UX Pro Max 包含 50+ 设计风格、97 种配色方案和 9 种技术栈，提供全面的 UI/UX 设计智能。 https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill 8. Anthropic frontend-design Anthropic 官方 skills 仓库，包含创意设计、技术开发、企业沟通等多类示例 skills，以及文档处理 skills（docx、pdf、pptx、xlsx）。 https://github.com/anthropics/skills 9. Vercel web design guidelines Vercel 官方 skills 集合，其中 web-design-guidelines 包含 100+ UI 审计规则。 https://github.com/vercel-labs/agent-skills 10. Designer Skills Collection 63 个 skills 和 27 个命令，涵盖 8 个插件：用户研究、设计系统、UX 策略、UI 设计、交互设计、原型测试、设计运营和设计工具包。 https://github.com/Owl-Listener/designer-skills 11. Emil Skills ($99) http://animation.dev 推出的动效 skills，需要单独付费。 https://animations.dev/learn/emil-skill 12. Skills by InterfaceCraft （$199） 需要购买这个课程才能使用。 https://interfacecraft.dev 来源x dingyi

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冰美式Xx
2月前

出海去孵化器: Nav 推荐的 10 个掌握 LLM 和 Agent 的免费开源教程，存一下慢慢看： 入门：微软 21 课结构化课程，零基础直接上 http://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 原理：手写 GPT 每个组件，真正搞懂 transformer http://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch 实战：免费训练营，直接带你做 RAG 问答系统 http://github.com/DataTalksClub/llm-zoomcamp 图解：全是可视化 notebook，看不进文字从这里切入 http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models 案例：一堆真实跑得起来的 AI 应用，不知道做什么就翻这个 http://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 提示词：CoT、ReAct、few-shot 全都有，Google 和 OpenAI 都引用过 http://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide 工程：想用模型就得会这个，没什么好说的 http://github.com/huggingface/transformers 路线：告诉你先学什么后学什么，迷茫的时候看这个 http://github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap RAG：从基础检索到生产部署，做知识库类应用必看 http://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques Agent：微软 12 课，工具调用 / 记忆 / 多智能体都涉及了 http://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

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2月前