黑科技资源分享

互联网的老人们，你们还记得当年用 Nero Burning 烧 CD 的等待时光吗？记得的话，出来吼一声！

从0级到七级文明，跨越的不是时间是鸿沟!人类文明在七级文明面前，连尘埃都算不上!#宇宙文明等级

随意生成大尺度图像视频！无限制，无审核，隐私优先，私密生成的ai图片视频神器。
RazrAi.com 使用领先的图像视频模型，可以生成音画同步的高质量视频。

AI 时代最不值得亲手干的事，就是抠水印。
豆包、Gemini、可灵、即梦、NotebookLM，甚至视频 Logo，现在基本都有对应工具直接处理
这 6 个网站，建议收藏：
豆包去水印
https://cagetu.com/
Gemini 去水印
在线加水印
https://jiashuiyin.com/
可灵、即梦去水印
https://clearcat.lingxiangtools.top/
NotebookLM 去水印
https://markcut.com/
视频去水印
真正拉开效率差距的，从来不是谁更努力
而是谁知道，什么事根本不值得亲手做
先收藏，真用到的时候，你会回来谢我

水陆两用车，第一次见！

想在本地跑一个 Jev 那样的决策模型，一次前向传播里把一份文档问上好几遍、拿到概率而不是让模型写字，kev 拿 Qwen 底座加 LoRA 和读出头上做了出来，能在 Mac 上服务、也能在 H100 上重训。
https://github.com/jaredpalmer/kev
Jared Palmer 写的 kev 在 Qwen 底座（0.5B 到 8B）上挂 LoRA 加一个指针读出头，架构是 Archer Hume 那篇 Jev 逆向分析的复刻，接口照抄 TypeSafe System One，官方 typesafe-sdk 改个 base_url 就能连本地服务。

Raycast 经常把扩展商店描述成自己的长期优势，所以我也很好奇，2500 多个扩展这个数字，究竟代表了什么。
这些开源扩展确实存在，而且 Raycast 在体验一致性上做得很好。由于 Raycast 控制了扩展所使用的界面组件，第三方开发者做出来的功能，看上去仍然像产品原生的一部分。
这件事很难做到，也非常有价值。
但一个拥有 45 万次安装量的明星扩展，并不能说明整个生态都很健康。
从公开的安装量排名来看，最受欢迎的十几个扩展，通常拥有十几万到四十多万次安装；再往后看，安装量会迅速下降，进入一条很长也很安静的尾部。
Raycast 的官方文档里，甚至专门提供了处理无人维护扩展的流程。
所以我不会只看扩展总数，而会更关心三个指标：头部扩展和普通扩展之间，安装量有多集中；过去六个月里，有多少扩展仍然在持续更新；当一些开发者停止维护之后，又有多少新开发者愿意加入进来。
根据公开信息做一个粗略估计，目前真正保持活跃维护的扩展，可能在 500 到 800 个之间。
这依然是一个很有价值的核心生态，但它和“2500 个扩展都在蓬勃发展”，是两种完全不同的产品状态。
一个平台真正的价值，通常藏在中位数里，而不是首页上最大的那个数字里。
如果你的产品依赖第三方开发者、插件或者内容创作者，最值得持续观察的，往往也是中间那一大群人的状态。

总感觉 coding agent 赛道基本结束了

现代智能炮弹是如何猎杀坦克的 #军事科普 #军事科技 #军事爱好者 #军迷发烧友

🔥 【一个 Base URL 一个 Key，让 Agent 一次性接通 2000+ 工具】

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【一个 Base URL 一个 Key，让 Agent 一次性接通 2000+ 工具】
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项目定位：
Monid 想做的事，是
Agent 工具界的 OpenRouter。今天给 AI Agent 接工具，最痛的不是没有 API，而是要一家家去适配：每家鉴权方式不同、返回格式不同、计费口径不同，代码里还得提前把某家供应商写死。Monid 把这一切收敛成一个 base URL、一个 key，打通 72+ 供应商的 2000+ 工具——网页搜索与抓取、人物与公司信息补全、社交平台、评论与市场数据、视频图像语音生成，全在一个目录里。它真正的巧思在于连接器是声明式的：一个 provider 声明身份、鉴权和计费模型，一个 endpoint 声明请求与输入 schema，就这么多，没有 client、没有 adaptor、没有每家一条执行路径。于是把 API 文档和这个仓库丢给一个 coding agent，它就能写出连接器，上架只差一个 Pull Request。
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核心优势：
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按调用计量，且在原始响应上结算：连接器自己声明用量模型——按次固定收费、按返回结果数收费、或按千字符 / 每秒视频计价；引擎在输出映射之前就对原始响应信封结算，供应商报错、公司没匹配上、人物没解析出来，这些都以数据形式完成并按零结算
▫️
endpoint 每次调用时现选：discover 按任务本身在全目录、跨所有供应商排名，返回候选时带上价格、实时健康度、实测 p50 / p95 延迟，还会提示更便宜或更合适的替代端点——选型是调用时决定的，不是几个月前写死在代码里的
▫️
写 description 就是写产品：meta.description 是
discover
排序和
inspect
返回的依据，所以文档要讲清它真做什么、不做什么、该改用哪个端点
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188 个 replay 测试，零网络依赖：deno task check && deno task test 直接跑类型检查和全量回放测试，需要 Deno 2.x
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实战落地场景：
做 AI Agent 产品的团队最该看这个：当你需要让 Agent 临时找一批固态电池供应商的新闻、补全一批公司背景、或按需生成视频素材时，不必为每个能力单独采购和对接 SDK。用
discover
一次拿到全市场候选与实时价格延迟，用最合适的那个跑任务，跑完按真实响应付费。对 API 供应商同样成立：把接口做成连接器合并进主干，你的端点立刻出现在所有 Agent 的
discover
结果里。
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项目直达：
https://github.com/monid-ai/monid
🏷
标签：
#AIAgents
#AgentTools
#TypeScript
#OpenRouter
#工具调用

https://t.me/xinyuanai/870

摩斯码编译器：有手就能敲摩斯密码 #科普 #科技 #科学 #摩斯密码

🔥 【Jev 生态第一张商机地图，上线不到 1 天就 431 star】
📌
项目定位：
一个 awesome 清单，收集基于 Jev 的公开项目和实战玩法。Jev 是 TypeSafe AI 的 System One 模型，它不是聊天模型——你给它一段非结构化状态 + 一个带类型的问题，它直接回你一个带类型的决策（选项、分数、true/false）加置信度。跳过逐 token 解码，所以能当软件里的低延迟决策层，干分类、路由、打分、验证闸门、Agent 护栏这些活。这仓库把散在各处的用法集中起来，回答两件事：谁在真实生产里用它做决策，哪些架构能跨行业抄。
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核心优势：
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13 个分类已经分好：Agent 决策 29 条、Infra/SDK 33 条、分类路由 20 条、验证护栏 20 条
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金融交易 3 条、合规法务 1 条、内容审核 3 条，冷门但客单价高的行业都在里面
▫️
收录门槛卡得死，只长得像、没真调用 Jev 的通用分类器/路由器一律不收
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附了验货清单：代码是否真打 Jev API、有没有可跑样例、数字有没有出处、有没有 license
🎯
实战落地场景：
接单的，照着 Infra/SDK 和 Agent 决策那两块扒架构，给中小企业做决策层方案——打标、审核、风控打分，按项目报价，比调聊天机器人稳定也好交付。做内容号的，拆成部署教程和踩坑指南引流，接工具推广。但别急着抄：列表本身不做质量背书，作者明说不少条目是刚批量提交的、属于"未验证"，没 license 的别直接商用，先当线索，自己验一遍再拿去接活。
🔗
项目直达：
https://github.com/v-modal/awesome-jev-tools
🏷
标签：
#Jev
#AI副业
#开源项目
#AwesomeList
#AI决策层

死去的记忆正在攻击我，桌面养一缸会动的鱼，我记得 N 多年前 Windows 有一个屏幕保护……
https://github.com/chaseleantj/desktop-habitats
这个项目把实时渲染的水族箱糊成 macOS 动态壁纸，鱼追着鼠标游、抢饲料，水草顺着水流晃。

DeepMind 创始人哈萨比斯获奖时直言：AI 时代最值钱的不再是高科技技能，而是不可复制的人文与艺术能力！
AI 能瞬间生成海量标准化内容，唯有真实经历、审美和独特判断才具备稀缺性。初期用 AI 提升 10 倍生产力；当工具普及后，匠心与鲜活的灵魂才是终极竞争点。纯技术驱动会导致成瘾性垃圾内容泛滥，而 OpenAI 推理负责人则给出了完全不同的思路。
闹了半天，搞顶尖技术的大佬最后都在劝大家多去感受生活、搞搞艺术。代码和套路交给 AI 算啦，咱们可得把自己的审美和直觉给保住了。未来能拉开真正差距的，还真就是这种说不清道不明的“人类灵魂”！

目前开源的computer use 软件大家有啥推荐的吗。
Maka 开源了 Maka-cu https://github.com/maka-agent/maka-cu
另外还知道 CUA。
有没有什么真正的最佳实践这种？堪比 codex的实现效果的。

被chatGPT 之前透明作图api 弄得损失惨重
之前的几万张图片， 一大半要重新制作。
像之前这种样片，全部透明度，脏兮兮的全部需要重做。
very sad.
本次样张风格，提示词VCR:
https://chatgpt.com/share/6aafa57b-af04-83ea-b179-e1cac45425c7

Anthropic 居然自建生物湿实验室了！这颠覆性可比单纯升级大模型猛太多：
Claude 直接调度实验室机器人，自主设计方案、做实验并分析数据，人类只需负责审核。打通数字与活体闭环，蛋白靶点命中率直逼 50%，药研周期从几年直接压缩至几周。CEO 预判 5-10 年内人类健康寿命有望突破 150 岁，直接从细胞与蛋白层面对抗衰老。
以前觉得活到 150 岁是天方夜谭，现在看硅谷巨头是真在拿钱硬砸啊。让 AI 直接控制机器做活体生物实验，硅基技术解锁碳基生命，这套路太硬核了。希望这研究进度再快点，咱们这代人说不定真能赶上健康长寿的红利！

做桌面应用不设计好快捷键等于白做。

觉得能用Jev做高频交易的老铁大概率不懂什么是泛化. 可能也不懂什么是高频量化. 尤其是觉得如果Jev亏, 那么反着买就赚的.
Jev 本身对于K线是欠拟合的. 只有当Jev能做到100%负相关, 才能反着买. 100%负相关是超强泛化了,不可能做到, 即使每次交易都亏钱, 都不能说是100%负相关.
另外, 别说高频了, 70ms 怕不是连火车票都抢不到哟...