AI Products & Indie Growth · Launch videos on X
Product videos, demos and walkthroughs shared on X in this niche, newest first, each linking back to the original post with its live view count.
45 launch videos in AI Products & Indie Growth over the last 90 days.
Launch videos
584.7K0:58We're bringing 100 Founders into the woods for 14 days to compete for millions of $. Our goal is simple: get as many of these Founders from $0 to Revenue in just 14 days. But there's a twist: We're making it a reality show - teams will compete Squid Games x Shark Tank style for an oppty to pitch Tier 1 VCs for millions of $ at the end. We'll teach them our entire playbook we used to Build in Public to $40M ARR. And we're bringing top Entrepreneurs like GaryVee, Daymond John, Sophia Amoruso and Zach Yadegari to mentor everyone. We're here to prove one thing: Anyone, anywhere can change their life and make millions if they just have the hustle. And we're here to help them. Let's go have some fun 😈 Hope you tune in!
25.7K0:38
32.2K0:25Higgsfield 推出了一个“AI 网红工作室” 你可以用它从零做一个 AI 网红 脸长什么样、什么身材、穿什么衣服，都可以自己定义 角色做好以后，还能直接套用 Motion Presets 动作预设，让这个 AI 网红跳舞、表演、展示产品，快速生成短视频 甚至还可以让这个 AI 网红去“复刻”已经验证过的爆款 UGC 广告形式 具体怎么玩？ 比如你想做护肤品 先做一个专门拍护肤内容的原创 AI 网红 然后去找 TikTok、Instagram 上传播效果很好的护肤品 UGC 广告，研究它们怎么开头、怎么展示产品、怎么讲卖点 再用 Genjutsu，把这些已经被市场验证过的广告形式，改编成你自己的 AI 网红版本。 先做几条样片，然后直接拿着作品去找护肤品牌： “这种广告，我每个月可以持续给你做一批，要不要试试？” 根据每个月的产量和合作方式，可以尝试谈 1,500～10,000 美元/月的合作。 因为对品牌来说，一条广告并不会一直有效。 他们需要不断测试新的开头、新的脚本、新的场景、新的素材。 而 AI 网红最大的价值就在这里： 同一个角色，可以持续不断地生产新的广告内容。 甚至还可以继续往前走一步。 把 AI 网红生成的视频用于直播内容，让同一个虚拟角色从“拍短视频”延伸到持续直播。 这样一来，一个 AI 网红就可以同时承担短视频、UGC 广告、产品展示和直播内容。 所以这套东西最有意思的玩法，可能并不是先想着做一个百万粉丝的 AI 网红。 先做几条真正像样的样片，然后找到第一个愿意为这些内容付钱的品牌 先赚到第一笔钱
29K0:23EVERY AI RESPONSE IS GOING TO NEED A RECEIPT, LIKE ANY OTHER PURCHASE Frontier/1 just launched something I hadn't seen before: → Every call generates a token → Sealed to the exact model → To the machine and the operator → If anything changes, it doesn't add up A sealed receipt, not a log the provider keeps.
27.2K0:52用 AI 现在能修改你电脑上的任何游戏。 有人把 Claude 改《泰拉瑞亚》和《帝国时代》学到的东西打包成了一个开源项目，叫 universal-modder，MIT 协议。Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 都能挂——只要它读 AGENTS.md。 干的是完整一条链：找到游戏、判断引擎、读真实代码、写 mod、用 fal 生成美术和 3D 和音效、装回游戏里实测、再剪一支演示视频。做完把它学到的东西写下来，留给下一个 agent。 这个"留给下一个 agent"才是最不一样的地方。 仓库里有个 knowledge 目录，是 AI 写给 AI 的野战笔记。每款游戏记五件事：哪些版本能跑通、走的什么路线、为什么走这条、引擎真实行为是什么、怎么验证的，再加一份坑的清单（症状到原因到怎么修）。 还有个 12 个引擎的 playbook： Unity、虚幻、.NET/XNA（泰拉瑞亚、星露谷、蔚蓝）、Godot、Source 1/2、Bethesda、我的世界、帝国时代 2 的 Genie、RE 引擎和 FromSoft 那一批、原生 C++，加上独立引擎那边一整排 GameMaker、RPG Maker、Ren'Py、Paradox、Doom、HTML5、LÖVE、Java，还有复古反编译。 逆向用 ILSpy、Cpp2IL、Vineflower、Ghidra，还能把 IDA 和 Cheat Engine 通过 MCP 接进来。它给自己定了条硬规矩：逆向出一个文件格式，必须用一次往返测试证明读得对，不然不算完。 作者在另一条推里把话说得更狠——我们正在回到"真正属于个人的可修改软件"的时代，授权和知识产权在这套新玩法里活不下来。那条也拿了 5 万曝光，评论区吵成一团。 它自己划的线我反而觉得比那些炫技的 demo 有意思：只碰你自己拥有的游戏；拒绝注入带反作弊的线上游戏；拒绝写针对其他玩家的作弊；拒绝绕过反作弊、DRM 和所有权校验；从不夹带游戏文件或反编译代码，mod 只以代码、你自己的素材、补丁或转换器发出去；动你存档之前先备份。 你会拿它改什么？ https://t.co/kjWWoyyieT
41.1K0:24我去！这是一个潜力很大AI视频商业闭环项目啊。当别人还在用数字人带货的时候，你已经用Higgsfield AI influencer... 1、创建一个AI网红角色（不一定是你的数字人，也可以是动物、奇异生物...） 2、找到某个产品领域中最具病毒传播力的 UGC 广告，然后用Genjutsu去复刻爆款。 3、然后把做出来的样品视频展示给品牌方，每月收取稳定的内容生产费用（视频号、抖音和小红书都有大量带货需求） 这个市场目前最大的差异性就在于，别人都是真人、数字人。你只要换一个别的IP，然后做出爆款，申请IP版权，你就拥有了真正意义上“AI网红”，可以通过卖视频、授权IP，源源不断获取收益。美滋滋啊！
7,8100:10I watched a VeeFriends character dodge lasers on my phone last night... Built by someone who has never written a line of code. @RemixGG_ is running a two-week VeeFriends Game Jam with a $5K prize pool. Creators take VeeFriends NFT characters, prompt the AI platform, and ship playable games. Entries run on the Remix iOS app, Telegram, Farcaster, Base App, and World App. The brand brings the IP. The crowd brings the games. The platforms bring the players. 800+ games hosted, 500K+ players, 18M+ plays so far. Naavik Digest reports agentic AI fuelled a 77% surge in mobile game releases this year... with commercial success rates staying flat. Part of me thinks every jam floods the feed with noise. The other part watches 18M plays and wonders who is counting. YGG just launched https://t.co/B1VWXuhUTk, a discovery layer for vibe-coded games. The category is heating up fast. @RemixGG_ Still not clear on what cut Creator Monetization takes. This is not a game store. It is a game jam that
32.3K0:44几年前，我为了学英语但又不失去乐趣，选择了看英文小说。这个方法来自 B 站 UP 主 @罗肖尼Shawney 。原本以为自己能像看国内网文一样沉迷进去，但实际查单词的痛苦依然历历在目，而且适合自己难度的英文小说本来就很难找。举个例子，英语里一个单词在不同语境、不同年代意思完全不一样，有些俚语因为时代认知偏差，经常会出现“单词都认识，拼在一起却完全读不懂”的情况。 为了解决这个问题，去年的第一个版本是接入 AI，点击单词实时查询。但测试下来体验非常糟糕，熟悉我的朋友可能看到过当时我发的推文，后来也就没正式发布。 不过这一次不一样了。前几天我突然灵光一闪：既然实时查询太慢，为什么不对文章进行通篇预读，让 AI 自动打标、自动解释，直接做成一本配套词典放上去呢？这样就彻底避开了实时查询慢、体验差的问题。 正好今年买了不少 100 美元的 Grok heavy，送了推特蓝V、Cursor 200 plan，还有 Grok bot，算力 Token 根本用不完。我直接在 Bot 上建了 5 个 Agent 拉了个群，把所有 epub 传上去让他们自己分配任务。5 个 AI 老师多线程自动干活，耗时 3 天，烧了一个 Bot 的周限制，项目的第一版终于完成了！ 等我把敏感数据抹掉、处理好版权问题后，就会正式开源。 网站 https://t.co/HnjN4ZFnDF
48.2K0:41不知道吧，你的 AI Agent 现在能从几乎任何网站扒数据了！ 🕷🔥 X、YouTube、Reddit、各种没 API 的论坛……研究、分析、监控要用的，基本全覆盖。 GitHub 上刚放出 3 个开源工具，直接给 Agent 装上这个超能力： 1️⃣. Agent-Reach 把 X、YouTube、Reddit、GitHub、B站、小红书整合到一处，一个 CLI，零 API 费用。 🔗 https://t.co/iwYLdY7FVN 2️⃣. Patchright Enhanced 用 Playwright 监听没有 API 的网站请求，脚本直接提取数据。 🔗 https://t.co/JTkpzK7hfI 3️⃣. Scrapling 通用网页抓取，任何网站都能啃。 🔗 https://t.co/p2aU69RvyZ 用法就一句话：你告诉它要什么数据 → 它写代码 → 抓回来 → 给你结果。 真实例子： · "收集过去一个月 100 个 X 账号的帖子，告诉我哪些话题最火" · "把 Reddit 和 YouTube 上这个产品的评论扒下来，总结主要槽点" 说白了，你的 Agent 从此能从互联网几乎任何角落提数据。这种自动化程度，搁不久前还不敢想。 #开源工具 #爬虫
229.3K1:14但身价百亿、前 Scale AI 创始人兼现任 Meta 首席 AI 官的 Alexandr真的是个天才，曝光了千亿软件帝国 Palantir 最隐秘的增长武器。 他在视频里极其冷峻地撕开了商业世界最残酷的一层窗户纸： 在真实的企业级市场里，更好的产品依然会输得一败涂地，因为客户脑子里的认知，往往比冰冷的客观现实还要真实。 他爆出了一个千亿巨头 Palantir 隐藏多年的核心秘密。 Palantir 之所以能把全美最挑剔的军方、政府和巨头企业吃得死死的， 是因为他们从骨子里就没把自己当成一家纯粹的软件公司， 而是把自己定义成了一家剧团加软件公司的混合体。 甚至在很长一段时间里，Palantir 会给每一个刚入职的新员工直接发一本专业的演员表演指南。 他们教工程师和销售的不是去死背技术参数， 而是如何像舞台上的顶级演员一样去塑造气场、传递坚不可摧的信念，以及如何在走进会议室的第一秒就彻底接管客户的大脑。 这段话之所以让我印象深刻，是因为它彻底刺穿了技术人最容易陷入的自嗨陷阱。 大企业和政企客户的决策者，绝大多数根本不会亲自钻进你的服务器里去查单元测试和代码架构。 他们面对的是巨大的采购风险和自身的前途绑定， 他们买的从来不只是软件那几行代码，而是一整套安全感、掌控感和不可动摇的信任光环。 如果你空有一身好技术，却根本不懂得如何重塑客户的认知， 你在谈判桌上就会被那些气场强大的对手降维打击。 对方带着顶级的叙事和强大的气场走进来，在客户脑子里种下了我们才是上帝礼物的认知， 而你抱着几张性能对比表格坐在角落，连说话都在结巴， 那一刻，你的技术再好，在商业战场上也只是毫无意义的纸面数据。 Alexandr 也极其清醒地补了一刀： 这不是教你去搞虚假宣传和诈骗，交付真实的产品价值是你的底线， 但认知塑造，是你在做出好产品之后必须修炼的黑魔法。 做出一流的产品只是拿到了进场的门票， 而学会如何把你的价值装进别人的大脑，才是决定你能否在商业牌桌上赢走一切的胜负手。 大家在平时做项目、谈业务或者职场汇报时，有没有吃过技术明明比别人好却输给了别人会包装的亏？ https://t.co/HROd8JgpdK
64K0:24一块 2 美元的开发板，刷成了 DNS 广告拦截器，并且开源了。 ESP32-C3 Super Mini，400KB 内存、4MB 闪存、自带 WiFi，加一个 USB 转接头和一个 3D 打印外壳。 不要订阅。 不要浏览器扩展。 不要独立电源。 插在路由器的 USB 口取电，WiFi 连上，设成你家的 DNS 服务器。列表里的广告和追踪域名，在这一层全部拦掉。 为了压住内存，域名用 40 位哈希存。带一个网页面板，能看到拦了什么，也能自己加域名。 作者 ZedAxis，东西叫 ESP32-C3 AdBlock。 补一个原作者没展开说的点： 这种 DNS 拦截，和你手机上装拦截 App，不是一回事。 手机端只对那一台设备生效，换个 App 或者走 DoH 就漏了。 DNS 层是全家一起生效——手机、平板、电视、孩子的设备，还有那些根本装不了东西的智能家电。 代价是它拦不了加密流量里的广告。比如 YouTube 的贴片广告，那是同一个域名下混在正文流里的，DNS 层看不见。 但网站上的横幅、跳转、追踪脚本，基本都挡得住。 2 美元，插上就不管了。 https://t.co/ED0nofDm3y
103.4K0:21JUST IN: @shiftrobotics just launched AI-powered robotic walking shoes that let you move at running speeds. Moonwalkers Dusk strap over your shoes and add power to each step based on how you move. -Walk up to 7 mph without breaking into a run -AI adapts to your stride within about 10 steps -Detects walking running jumping and changes in slope -Foot gestures switch modes without your phone -Shock-absorbing wheels smooth cracks and uneven pavement -Nearly 40% lighter than the first generation Priced at $1,199.
96.8K0:38Project Suncatcher has liftoff! ☀️🚀 Announced last year, this moonshot project explores if we can one day host machine learning infrastructure in space. After years of research, we’ve just launched a prototype satellite, built in partnership with @planet, into orbit on @SpaceX's Transporter-18 rideshare mission. This initial mission will gather data on how @Google TPUs handle the physical stress and extremes of spaceflight. Ultimately, these findings will help us explore how to potentially link multiple satellite constellations for scaled machine learning. By operating in low Earth orbit, these systems can tap into near-constant sunlight to generate up to 8x more solar power than on Earth.
35.1K0:05今天终于把拖了很久的事情，放到一天给做了，我把 Mole 从开售到9月底所有没有激活的用户全部发送了一封邮件，这个过程挺有感触，顺便又做了一个有趣小魔法功能。 用 AI 写了一个简单的本地脚本把用户邮箱、Key 给列了，然后一封一封根据月份、国家语言把 license key 重新发了出去，不是促销邮件，也不是催促激活，更多就是发一个微信一样告诉用户不要忘记了。 有意思的是，陆陆续续收到了非常多各个国家用户的回信，比我预想的要有意义很多。 有用户说买来就是想支持你的开发，自己更喜欢用 terminal 版本；还有人完全忘记了 GUI，一直在使用 CLI； 也有用户非常用心，买了两个，一个给自己，一个给家人，打算当圣诞节礼物，没有没有激活，已经存到了自己的密码管理器，让我这个世界真美好。 也有用户最开始公司的电脑可以用，但是由于对未在公司范围的软件进行的禁止使用，他一直在等他自己的新 Mac，等新 Mac 到了他就可以用了；也有用户是在我打折的时候买的，现在还没有 MacBook，等自己新机到手就立马去激活。 不过其中有一些用户其实是邮箱填写错了,可能是打太快了，把邮箱写成了 gmai、con、cloud 这一类 ，也没有找我；也有用户是第一封邮件没有收到，想着更快使用又继续买了一遍。 虽然这里没有收到激活码的用户占总用户比例非常小，也有不少在每日的答疑邮件中帮忙解决了，可能对于不少做 App 售卖的公司而言，会认为收到钱以后这段关系就结束了，不过对于Mole而言，我感觉才刚刚开始，后续和用户持续共建可以做非常多有趣的事情。 用户买到软件以后，也不一定会里面用，并不是我们开发者自己想的「看到->买->立马用」，其实也有是随手买一个，key 进来收件箱，想到了再去用，或者付钱但没有收到 key，这里好比有一段购买到真正使用的空白在开发者和用户之间的，有不少用户会主动往前一步找开发者问我的key呢，但是也有部分用户没有迈出这一步，对于这种情况，开发者应该多迈出去。 做产品的人，特别是工程师出身的，非常用于在产品功能上较劲，疯狂开发功能，很容易忽视从购买流程数据去看用户的真实使用，真实体验，以及围绕非产品功能的体验去做优化，这也是和用户交流的一个非常好的场景和渠道，真实的交流很重要，也会让你对自己做的产品更有成就感。 程序员天然会喜欢做可扩展的事情，任何
138.1K1:01卧槽！给 TradingView 做付费指标的那家 LuxAlgo，把自家图表引擎开源了 Vela，495 Stars，Apache-2.0 开源，也是 LuxAlgo 自己在用的金融图表引擎。 以前做行情前端，要么买 TradingView 授权（贵、数据还受限），要么自己造图表轮子（难、bug 一堆）。 这个不一样，LuxAlgo 直接开源整套图表引擎，不是 TradingView 的壳，是自带 WebGL2 渲染器的 headless 核心，数据层 / 脚本引擎 / 渲染层全是插件化接口。 核心能力： 1️⃣ WebGL2 金融图表：实时 K 线高性能渲染，Canvas2D 自动兜底 2️⃣ 70+ 技术指标：MA、RSI、MACD、VWAP、SuperTrend、Volume Profile 都有 3️⃣ 22 种画图工具：趋势线、斐波那契、Pitchfork、波浪、Long / Short Position 直接用 4️⃣ 多图 Workspace：多图布局、Crosshair 同步、周期切换、对象树都做好了 5️⃣ 实时行情接入：Binance、Coinbase、Hyperliquid 开箱即用，也能换自己的数据源 6️⃣ 支持 Pine Script：配合 PineTS，可以把原来的 Pine 指标直接跑进 Vela 我觉得它真正有意思的地方，不是“能画 K 线”。 而是你拿到了一套可以继续长成自己交易终端的骨架。 行情、指标、策略、AI Agent、Broker，后面都能继续往上接。 想自己做 TradingView 风格量化终端、Crypto Dashboard 或 AI Trading 工作台的，这个很值得留着。 仓库：https://t.co/Tcep7szgpe
38.5K1:07不愧是前英雄联盟冠军🏆教练，这个老哥真的太聪明了，简直就是一场教科书级别的个人转型与认知重构。喵的给我看破防了😭 不管你是00后还是30多岁中登，这个一定要看！ 他会告诉你怎么从一个传统行业的顶尖位置，毫无包袱地跨进硅谷 AI 与机器人网络， 这个前英雄联盟 5 冠教练 SeeEl 爆火全网的 67 秒自白，我觉得可以给所有面临 30 岁转型危机的人上了一堂残酷的商业课， 视频里堆着行李箱和简易麦克风，他说自己 30 岁了，没有存款，没有退路，净资产为负，要彻底告别拿过 5 次冠军的电竞生涯，搬去旧金山从零开始。 绝大多数人把它当成了一碗孤注一掷的励志鸡汤， 但真正看完他过去三周的所有底层动作，你会发现这根本不是一时冲动的掀桌子，而是一场教科书级别的个人转型与认知重构。 很多想转行、想做个人项目的人，一到 30 岁就容易陷入同一种恐慌， 觉得在原来的赛道熬不出头，换个新方向又觉得起步即落后，每天在巨大的年龄焦虑里内耗。 Christopher 当年也是从顶级竞技赛场走出来的，但这次他彻底剥开了从零开始的四个底层真相。 最关键的一步，是他把自尊驱动和热情驱动彻底分开了。 很多人在老赛道死撑，不是因为还热爱，而是不甘心，是想证明给别人看；他把这两者分得极度干净，当发现自己差点回归只是为了挽回受伤的自尊时，他当场踩了刹车，因为在窗口期极短的行业里，为错误的动机买单代价太高了。 然后是认清从零开始从来不是真的资产归零。 他敢搬去旧金山重新起步，归零的是电竞教练的舒适圈身份和个人现金流，但没归零的是他名下已经拿到约百万美元融资的电竞训练公司、在拉美市场积累的几十万铁粉，以及一张进入硅谷 AI 机器人公司做 GTM 的入场券；投资人的钱是公司的，自己的口袋确实空了，这叫重置现金流，不叫赤手空拳。 真正让我觉得有意思的是他选赛道的具体锚点。 他没有跟风去搞那些宏大空泛的 AI 概念，而是切入老年护理机器人，把原点落在他和祖母的真实情感上，用一个确定会老龄化的未来，去倒推今天该往哪个产业网络里扎。 更耐人寻味的是他对公开表达的约束，在网上摊开行李箱、承认自己负净资产，确实能迅速换来上万条收藏；但他从第一天就清楚，脆弱必须跟后续交付绑定在一起，如果接下来几个月拿不出产品、岗位和实际收入的进展，最初的勇气很快就会沦为透支信任的表演。 30 岁重来的勇气是
358.9K1:08
89.6K1:14IF YOU’RE A FINANCIAL ANALYST, THIS IS WORTH PAYING ATTENTION TO These guys just launched Filot Autopilot, a finance tool that can basically keep your financial models updated for you as companies report earnings. So your laptop could be closed, earnings could drop, and the system can still pull the new filings, transcripts and numbers, update the model in the background, and have it ready for you to review. And I think that’s really the interesting part here. A lot of an analyst’s time during earnings season is still spent doing pretty repetitive work, updating numbers, checking models, making sure everything ties out. If tools like this can handle more of that reliably, it probably means analysts can spend more time on the higher-value part of the job: actually understanding what changed, what matters, and what the market might be missing. https://t.co/G3OCZDWO5d
40.1K4:01如何从零想出一个估值百亿的创业点子？ Scale AI 创始人，现在是Meta首席AI官，muse负责人 的 Alexandr Wang 给出了一条极简铁律：活在未来，倒推今天还不存在的那行 API。 从深夜抢注域名，到肉身坐在客服气泡后死磕每一个访客，这段 4 分钟的复盘，讲透了科技商业里最硬核的起步真相。 很多人可能不知道，现在估值接近 140 亿美元的 AI 数据霸主 Scale AI，在刚起步的前半年，创始人每天也在经历极度严重的精神内耗。 这是 Scale AI 创始人， Alexandr Wang 在 SPC 闭门访谈里，第一次毫无保留地复盘自己在 YC 期间最痛苦的负一阶段。 一句话概括这段分享最值钱的本质： 所有伟大企业的起点，并不是算无遗策的天才顿悟，而是在漫长的游荡期里，靠着第一性原理把脏活做透，硬生生把一个看似不起眼的点子熬成了超级基础设施。 现在几乎所有想做点事、想做个人项目或创业的人，都在经历同一种心理折磨： 打开文档写满了各种点子，却总觉得每一个都不够好； 看着身边的人都在飞速推进，总觉得自己从第一天起就落后了别人半年； 每天在强烈的存在焦虑里打转，不知道自己到底在折腾什么。 Alexandr Wang 当年也是一模一样的处境。 我把他在视频里拆解出的三个底层认知，整理成最干货的复盘讲透👇 ① 选方向的第一性原则：活在未来，倒推缺失的那行 API 当年他在 YC 每天写点子文档，直到读了 Paul Graham 的那篇经典文章：Live in the future, and build what's missing. 他当时看到了一个未来的必然趋势： 未来的人类算力（Human Compute）一定会像计算机算力一样，被极度动态地编排和调用。 但当时整个互联网上，根本没有一个能够像调用服务器一样直接调用人工标注与处理的 API。 于是他花了一整晚买下 ScaleAPI 这个域名，这就是百亿帝国的最初原点。 ② 拆穿创业最大的心理陷阱：起步即落后的虚妄焦虑 在负一阶段，最致命的不是没点子，而是同行压力带来的动作变形。 Alexandr 提到：当你刚萌生一个新点子时，环顾四周，总觉得别人已经跑了很久，自己一开局就落后了。 但事实是，绝大多数人都在各自的迷雾里摸索。 真正的差距从来不是谁先动手两星期，而是谁能在漫长的
283.2K1:08马斯克警告说，留给普通人的时间不多了： 最多还有3年的时间，靠通过出售自己的作品赚钱。 3 年之后，绝大多数常规任务都将被 AI 全面接管，支付一个人时间将不再有意义。 过去200年的模式：“我给你薪水，以换取你的时间”，即将终结。 紧随其后的，将是近现代史上规模最庞大的一次财富大洗牌。 嗅觉灵敏的人早就悄悄调头了； 而那些非要等到这事变成铺天盖地的大新闻才后知后觉的人，注定连上桌的机会都没有。 未来的游戏规则极其现实： 最终，重要的不是你工作多少，而是你拥有什么。 眼下最聪明、性价比最高的下注，既不是死磕买地买房， 也不是跟风盲目抄底加密货币 而是一个在AI上运行的收入流，在你睡觉时持续增长和复利。 一个受众。一个产品。一个分发渠道。一个系统（完全由AI自动化） 一个工具。一个细分市场。每月1万美元。 https://t.co/eJ3zS2ynNu
77.7K0:41这三个 GitHub 项目太牛了！ 它们能让 AI Agent 去抓大部分网站的数据。 1、Agent Reach：一句话给 Agent 装上上网能力，能读网页、YouTube 字幕、RSS、GitHub，配置后还能搜推特、Reddit、小红书、B站 地址：https://t.co/KSnhGraF6d 2、Scrapling：自适应爬虫框架，网页改版后能自己重新找到元素，也能绕过 Cloudflare Turnstile 这类反爬 地址：https://t.co/Px54dBgVyt 3、Patchright Enhanced：基于 Patchright 的隐身浏览器小框架，作者自己说只是对原版 Patchright 的一层封装，目的是更好上手 地址：https://t.co/uniC5LAFwe 你要抓什么，直接告诉它们就行，它们能自己写代码去采，最后把结果给你。 比如让它统计 100 个 X 账号最近一个月发的内容，看哪些话题最热。 或者抓一个产品在 Reddit 和 YouTube 上的评价，总结大家主要吐槽什么。 做调研、竞品分析和舆情监控的朋友一定要试一下。 Agent Reach：https://t.co/KSnhGraF6d Scrapling：https://t.co/Px54dBgVyt Enhanced：https://t.co/uniC5LAFwe https://t.co/3TFf4jdH41
194.4K0:26🚨 谷歌前CEO揭露了一个秘密，它将在未来几年重塑世界，都因为AI。 他说现在创造财富和创办自己的生意变得容易得多，只有一个条件：你必须进入这个领域并真正理解游戏规则。 如果你只有30天时间开始，就按照这个建议行动，全力以赴。这是完整的路线图和你需要的所有工具，100%免费： 第一阶段：理解架构和基础知识 代理架构：学习如何构建一个智能独立的AI代理，它能做出自己的决策并执行。 🔗 https://t.co/RGMKnv7fZb 🔗 https://t.co/1yemTUipXz Claude Code 101课程：学习使用Anthropic强大编码工具的基础知识。 🔗 https://t.co/o40PQ52An2 实战演练：工具构建真实项目的现场演示，让你亲眼看到它的能力。 🔗 https://t.co/L0ImaPDac4 第二阶段：掌握提示词和上下文 提示词工程官方指南：Anthropic官方教你如何写出专业级提示词。 🔗 https://t.co/IalKvp4Jqt 交互式提示词课程：GitHub上的实践培训，提升你的提示词技能。 🔗 https://t.co/h1gfakc3lj CLAUDE.md和记忆：让Claude记住你项目的完整上下文和规则的秘密。 🔗 https://t.co/18bIGvkvXA 第三阶段：自动化和连接真实世界 MCP协议：真正的革命。连接Claude到你每天使用的工具和数据库，如Slack、GitHub和谷歌。 🔗 https://t.co/kO5onQKdIK 技能：教Claude重复工作流和自定义函数，让它在你的项目中智能重用。 🔗 https://t.co/zCkAypoVri 第四阶段：社区指南和专业进阶 完整Claude Code指南：来自开发者社区的大型开源指南，充满秘诀和技巧。 🔗 https://t.co/Mjs85YMjyF 超棒Claude Code集合：汇集最好的现成脚本、技能和插件。 🔗 https://t.co/O6Tf9ziSER Anthropic学院：公司所有13门官方课程，有证书，完全免费。 🔗 https://t.co/7z9RSJB3Mw 完整官方文档：Claude所有内容的最终参考指南。 🔗 https://t.co/a
97.1K0:30卧槽，这下AI真能自动赚钱了，真的爽麻了！ 明明 AI 已经这么牛逼了，但每次做视频，还是全靠人工点点点，凭什么不能让它自己开电脑、自己去点界面？？？ Higgsfield 把 Computer Use 直接做进了 ChatGPT，GPT-6.1 Sol 驱动，直接接管整个视频创作，真香啊！！！！ 现在你只需丢给它一个需求，它自己打开本地文件、操控 Higgsfield 界面，从脚本到最终成片全自动跑完。。。 我来给大家详细讲一讲它能干什么： 1、电商批量做带货视频：直接让它针对一个品，在 Higgsfield 里自动生成 20 条不同角度的高清视频，自动挂上联盟推广链接发到各大平台，一个人直接顶一个视频团队。 2、帮本地实体店做广告升级：街边很多餐厅、小店菜品很棒但照片拍得很烂，丢给它，自动重新渲染出高端门头和逼真美食短视频，帮商家做视觉升级，随手就能接单。 3、无脸账号与内容合辑：调研一个垂直利基市场（比如儿童绘本、产品对比），让它一边做视频素材，一边把整套内容流程跑通。 无论你是做创意视频、搞流量、做电商…都快用起来！！！
12.2K0:53A $QUBIC research lab just launched in Switzerland. Independent. Non-profit. Not the company talking about itself. A group of Qubic community members have officially set up a non-profit in Switzerland called the Qubic AGI Lab. The key word there is independent. It’s legally and financially separate from Qubic itself. It’s not the company marketing itself. It’s a proper grassroots, non-profit group. Its whole purpose is research and education around decentralised AI, the stuff built on $QUBIC, like Useful Proof of Work and the Aigarth project. I like that they’re not just cheerleading it. They’re explicitly there to educate about the risks of decentralised AI too, not just the upside. That’s a balanced, grown-up approach. They’re even running a free event in Basel on the 7th of November. Talks, demos and workshops, if you’re anywhere nearby. Organised people wanting to research and teach Qubic properly? I am all for it.
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86.8K2:00好牛逼的文章，太太太干了，让我感觉没有什么是代码做不出来的，如果有就是模型还不够强，Opus5.5这波真赢麻了😅 Opus 5.5 尽管不能直接出视频，但它写代码（Canvas、WebGL、Three.js、Remotion），把每一帧画面画出来，拼成 MP4 好像更好诶 1、Dribbble 级的 UI 动效与产品演示（HTML + CSS + SVG） 让它用弹簧公式算动画，用 Python 提前抓音频节拍，鼠标光标每一次点击和拖拽都踩在拍子上，界面变形丝滑到离谱，直接干翻传统的 AE 调关键帧。 2、电影感 3D 与显卡质感（Three.js + WebGL 着色器） 完全不用下载任何模型文件，代码直接在空间里搭出 3D Logo、粒子云、老电视扫描线和胶片颗粒，镜头还能 360 度推拉摇移。 3、终极商业短片打法：视频模型 + 代码包装 人物或写实动作交给视频模型（比如 Grok 出绿幕人物），背景、3D 动效、文字排版、分屏全交给 Opus 5.5 写代码抠像合成。写实与可控全都要，这才是目前最成熟的商业成片方案！ 4、几分钟的完整科普长片（Remotion 框架） 在 Claude Code 里直接用 Remotion 编排多场景分镜，配上 TTS 语音和代码合成的配乐，几千帧动画完全自主跑通。 苦等视频大模型的一致性和精准控制，结果真把高质感商业动效、UI 演示和科普短片门槛干爆的，是写代码的 Claude Opus 5.5！！！ https://t.co/9yAXb1aL7A
214.6K2:28今天可能是美国政府最高效的一天： • White House Super Intelligence Accord：一群顶级 AI 公司在白宫签下关于 Super Intelligence 的共同原则 • https://t.co/BZVVCmgq8x：把 29,000 多个政府网站和服务，试图重新做成一个 AI 入口 • 全数字化 Passport：第一次申请护照也将可以在线完成，不用打印表格、不用排队，自己上传照片 • 新版美国护照 “Flight of the Eagle”：2028 年开始启用的新设计 尤其令人耳目一新的是国务卿 Marco Rubio 介绍新版护照和数字申请流程的那一段。 他没有像传统政府官员那样站在那里念政策，而是直接在大屏幕上一步一步 demo：现在申请护照有多麻烦，以后在 https://t.co/BZVVCmgq8x 上怎么填信息、上传照片、提交申请、追踪审批和寄送。 甚至还吐槽现在的流程： “No printing forms, no drugstore hostage photo, no appointment, no line, no middleman.” 整个发布方式不像政府发布政策，更像 Apple 在发布一个新产品。 不管你怎么看这些具体政策，至少在“政府服务也应该有产品体验”这件事上，今天确实让人眼前一亮。
60.4K0:17OpenAI 凌晨半小时，连发 6 个新东西。 一条帖子给你讲清楚。 ① dots 7×24 替你干活的 AI 员工，有自己的电脑和浏览器，能接 4000 多个应用。 Pro 套餐直接包含，不扣额度。 评价：Agent 第一次像个真同事，而不是一个聊天框。 ② ChatGPT Space 和同事、和你的 dots 一起编辑笔记、待办、方案，后台自动更新。 评价：dots 的办公室，人和 AI 终于在同一张桌子上干活了。 ③ 6.1 Sol 智力接近 Astra，价格只要五分之一，缓存读取打到 5%。 评价：最实在的一条，开发者的账单要大降了。 ④ Decisions API 用最便宜的 Luna 做极速判断，支持看图，几百毫秒出结果。 评价：不起眼，但做实时产品的人会很爱。 ⑤ 新版 Codex Cloud 云端开发环境可自定义，配好就不想回笔记本上写代码了。 评价：写代码这件事，正在整体搬上云。 ⑥ Agents API 驱动 dots 的同一套技术，开放预览，支持电脑操作。 评价：OpenAI 把自家 Agent 的底座直接交给了开发者。 我认为最有价值的是 ⑥ Agents API。 dots 再强，也只是 OpenAI 自己的一个产品。 Agents API 意味着，任何人都能用同一套技术，做出自己的 dots。 今天发布的不是一个 Agent， 是造 Agent 的工厂。 你最看好哪一个？ https://t.co/WAi9TtVZWB
71.4K0:30整个科技圈风向都在卷大企业 AI， 结果 @Meta 的 @AIatMeta AI 掌门人 @alexandr_wang 刚刚发推说他们后台发现，把 Muse 用得最猛的， 竟然是修水管的、开农场的、开杂货店和开小餐馆的老板…… 上线两周，早期用户里竟然有 1/3 直接把它绑定了商业账号。 今天 Meta 顺水推舟，直接上线了 Muse for Small Business， 一口气甩出 22 个官方连接器： Shopify、Stripe、QuickBooks、Canva、Zoom、Slack…… 把小商家的全套数字牛马直接做实了。 我把背后的逻辑和搞钱启示用大白话给大家拆一下👇 ━━ 1｜最反直觉的现象：用 AI 最狠的不是大厂，是个体户 大厂做 AI 喜欢去找世界 500 强做大单子， 但真实世界里，最缺时间的是那些“一人身兼八职”的小老板。 官方案例里有个爱荷华州开杂货店的大叔： 每周工作 65 个小时，店里进货是他、管账是他、做促销是他、处理退款还是他。 他缺的根本不是点子，是时间。 以前大家以为 Muse 只是个帮宅男比价订外卖的玩具， 结果这些小老板早就拿它去回客户邮件、查库存、算账了。 2｜这 22 个连接器，到底解决了啥？ 做过独立电商、自媒体或者小生意的朋友都懂这个痛点： 每天要在 8 个后台之间来回切—— 看销量去 Shopify，查退款去 Stripe，做海报去 Canva，记账去 QuickBooks，开会去 Zoom，内部沟通去 Slack。 现在 Muse 把它全收拢到一个对话框里： ▫️查账退款：不用登录 Stripe 后台，直接对它说“把昨天争议的那笔单子退了”，它核对完调接口执行 ▫️内容与营销：识别你的产品库存和品牌调性，直接调用 Canva 生成下周促销海报，一键推到 Instagram 商业主页 ▫️客户与日程：给它配个专属邮箱，客户发来的询价、改期邮件，它在后台看懂日历直接起草回复 一句话：它不是让你去学一个新软件，而是把你手上所有的 SaaS 变成听话的后台。 3｜Meta 这步棋最狠的地方在哪？ Facebook 和 Instagram 上有整整 2 亿小微商家。 这是全球最大的个体老板聚集地。 Meta 根本不需要跟微软、谷歌去抢那些复杂的企业级大单， 它只要让这 2 亿小老板在手机上： “少雇一个客服、少花
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22.7K0:33微软搞的一个去中心化多AI框架：Agensh，去掉“AI大管家”，让最多1024个Agent自协作，自己商量、分工、干活 结果是人越多越快，128个AI半小时就突破的进度，1个AI 两小时都达不到，有意思的是AI还自发长出了组织能力 随着AI数量增加，涌现出了类似人类社会的现象： 8个AI：先约定接口，然后各自独立开发 32个AI：出现多人评审，发现bug会撤回批准、要求返工 当128个AI：出现专业分工和标准化流程，还发明了一套整合协议（更新+测试+发哈希验证），后来被其他AI复用和修订 当1024个AI：出现专职的“整合者”角色，某个AI失败后会有专长者接手，组织不再依赖任何单一个体 现在的多AI系统一般是“一个老板带一群员工”，老板要负责派活、协调、汇总 Agensh的解法是，不要老板，每个AI都拿到同样的任务说明，然后循环做五件事： 1、看进展，项目做到哪了？别人发现了什么？ 2、认领任务，并公开声明（撞车了就和对方私下协商） 3、动手干活，写代码、跑测试 4、自检结果，不达标就继续修 5、提交合并，提交Pull Request，把成果并入主干 配套的是三件套基础设施，很像GitHub工作流：共享工作区（Git管代码和合并冲突）、消息接口（频道公告+私聊，类似Slack）、共享上下文（记录事实、失败教训、任务认领的团队Wiki） 这对费时费力的长时工程倒是一种新解法。在把单个模型做大和让单个模型多想一会儿之间给出了第三条路，固定模型不变，增加Agent数量，让整体能力提升 #Agensh #Agent
118K1:09one of the reasons i’m so interested in tokenization is how it changes who gets access to value creation traditional startups can stay private until they reach massive valuations, leaving most retail users watching from the outside even when they helped drive adoption crypto gives builders another path build in public, tokenize earlier, let the community participate alongside the product and create liquidity from day one that model feels much closer to the original ethos of crypto
90.8K0:16Opus 5.5 is already strong at frontend. Give it 𝘁𝗵𝗲𝘀𝗲 𝟴 𝘀𝗶𝘁𝗲𝘀 and it feels like cheating: 2,000+ design styles from real product sites, 12,000+ components and templates, and 153 motion effects that come with prompts. You can feed all of it straight to Opus. Sorted by 𝘄𝗵𝗲𝗿𝗲 𝘆𝗼𝘂 𝗴𝗲𝘁 𝘀𝘁𝘂𝗰𝗸 👇 No idea what style to go for → Refero Styles: each product site's colors, typography and spacing, written up as a DESIGN.md for AI to read. Pick one, drop it into your project and have Opus follow it → awesome-design-md: a GitHub collection of DESIGN.md files for 74 brands, with 118k stars. Open source under MIT Components look rough → https://t.co/SUeM4MLFl7: React and Tailwind components and templates. Connect its MCP and Claude Code can search it on its own. Copying and installing has a free usage limit → Component Gallery: look up any component and see how 95 design systems handle it Motion feels flat → Kinetics: spring-physics animations. For each one you can copy
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