向阳乔木@vista8 · 6月11日75

很多朋友问，如何给Codex写一个好的Goal指令？ 睡觉前执行，模型自动开发，第二天“收菜”。 发过4w字文档，但多数人懒的看，所以我写了个Skill。 把一句话需求变成目标，复制就能用。 安装指令： npx skills add joeseesun/qiaomu-goal-meta-skill 源码免费开源，见评论区

译针对如何给Codex写Goal指令的问题，作者发布了一个Skill，可将一句话需求自动转化为目标，实现“睡前写指令、模型自动开发、第二天收菜”。安装命令：`npx skills add joeseesun/qiaomu-goal-meta-skill`。源码免费开源（见评论区），旨在简化4w字文档的阅读负担。

向阳乔木@vista8 · 6月11日79

Claude Fable 5 一句话生成的桌面台球！ 念念不忘的蝗虫群梗彻底终结。 提示词：设计一个完整的能玩的3D桌球游戏，一个网页就能运行

SiliconFlow@SiliconFlowAI · 6月11日71

@NousResearch has shipped Hermes Agent Desktop — and it's now even easier to use frontier open-source models through @SiliconFlowAI 🔥 → One click to switch models anytime — DeepSeek-V4, GLM-5.1, Kimi-K2.6, MiniMax-M3, and more, all on SiliconFlow ... ... Full guide to start your Hermes trip with SiliconFlow 👇🧵

译@NousResearch 发布了 Hermes Agent Desktop——现在通过 @硅基流动 SiliconFlow 使用前沿开源模型更加便捷 🔥 → 一键随时切换模型——DeepSeek-V4、GLM-5.1、Kimi-K2.6、MiniMax-M3 等，均在硅基流动上 ... ... 通过硅基流动开启你的 Hermes 之旅的完整指南 👇🧵

向阳乔木@vista8 · 6月11日50

Codex的Goal指令太强了。 一个网站开发任务，已经足足运行了10小时。 AI自己开发测试部署上线，功能在不断完善。 昨天说的AI资讯订阅RSS站，大家可以体验了。 https://rss.qiaomu.ai/

译推文称Codex的Goal指令功能强大，一个网站开发任务已连续运行10小时，AI自动完成开发、测试、部署和上线，且功能持续完善。作者预告的AI资讯订阅RSS站已开放体验，链接为 https://rss.qiaomu.ai/。

数字生命卡兹克@Khazix0918 · 6月11日69

http://x.com/i/article/2064933671258439680 # 从0到1带你速通WorkBuddy，这可能是最适合国内的Agent产品。 之前我写了Claude Code和Codex的从0到1的新手教程，反响都还不错。 但写完之后，评论区里一直有一类声音说，这些工具是好，但是用不了啊。 确实，这两个产品虽然强，但它们对国内用户来说并不友好。 而大家日常的办公需求又是实实在在的。 然后，就有很多朋友问，能不能讲一讲，WorkBuddy的教程。 坦率的讲，WorkBuddy确实也是我觉得国内为数不都的，口碑还不错的通用Agent产品了。 所以这次，我也决定写一篇WorkBuddy的从0到1的教程。 带很多用不了Claude Code和Codex的朋友，用上这个国内我觉得是最棒的平替了，而且几乎Windows版本跟Mac一样，这个对国内用户真的挺友好的。 如果你不需要那么硬核的开发能力，也不愿意折腾，那相信我，WorkBuddy几乎能覆盖你日常办公场景里七八成的需求。 我会用一个日常的办公任务和一个简单的开发任务，两个实际案例来串起整篇教程。 跟着做，你也能上手。 OK，直接进正题。 # 一. 安装 第一步肯定就是安装了。 官网地址在此：workbuddy.cn Mac、Windows都支持，选你系统对应的版本下载就行。 我这里用的是Mac，所以就拿Mac来做演示。 下载完正常安装。 打开之后登录。 选择微信，再扫码，非常丝滑。 我真的，已经很久很久很久没对着一个Agent产品直接微信扫码登录了。 就像出来发现外面的世界根本没下雨，原来Agent产品也可以不用那么折腾的啊。。。 然后你就进来了。 个人体验版免费，能干点很简单的东西，个人专业版58块/月，适合重度用户，而且也不贵。 上周五腾讯刚开了一场发布会，正式推出了WorkBuddy企业版，类似我之前写过的Accio Work的企业版，如果你是企业用户有这方面需求，可以自己去了解一下。 # 二. 认识界面 主界面大概是这么个布局。 我们一起来快速过一遍界面，了解每个区域是干嘛的。 正中间这一大块，就是跟WorkBuddy交互的对话区，一般使用，有三个场景模式可以切换，分别是代码开发、日常办公、设计创意，几乎覆盖了绝大多数的办公人员了。 这三个模式是跟下面的快捷方式联动的。 你切到代码开发，下面出来的就是日常开发、网站开发、Agent应用、Skill开发这些。 切到日常办公，变成文档处理、数据分析及可视化、深度研究、幻灯片这类。 切到设计创意，就是网站设计、移动端App、PPT设计、交互原型、品牌设计这些。 然后下面的模板，点进去还有一层。 比如你选了日常办公中的文档处理，会展开一组更细的提示词模板。你把里面的内容替换成自己的实际需求，改改就能发。 产品的便利性和体验上，我说实话，这个还是国内做的更好一点。 再看对话框下方，左边有一排选项，我们从左到右过一遍。 第一个是工作模式，三种模式，能力从下到上是逐级递增的。 Ask，就是纯聊天，你问它答，跟你平时用豆包那种对话框是一样的。 Plan，是先出计划再动手，如果你是新手，对AI干活还没什么安全感，可以用这个模式先过一遍再开干。 Craft，是平时干活的Agent模式，大部分情况就是用这个。 这里提醒一下，WorkBuddy默认就是Craft模式。也就是说你随便发一条消息，它就直接开干了，积分也就开始消耗了。 所以如果你只是想聊两句、问个问题，记得先切到Ask，如果还没想清楚怎么做，就切到Plan。 模型方面，WorkBuddy内置了绝大多数的国产大模型，腾讯混元、DeepSeek、GLM、Kimi都有，不同模型消耗的积分不一样，这块你就别问为啥没有GPT、Claude之类的了。 不同模型擅长的方向不一样，每个人喜欢用的也都不一样，你完全可以根据自己的任务类型和偏好来选。 但如果你真不知道选啥，或者就想要一个最通用的，我就无脑推荐你使用DeepSeek V4 Pro，目前我感觉最适合绝大多数的C端用户的，价格低，且综合能力强，世界知识、Coding、Agent能力等等几乎前面覆盖了，除了没有多模态，在国内相比，几乎都是水桶级的。 当然，如果你有自己的偏好，那就按自己的来。 如果你有自己的API Key，想用自己的模型，WorkBuddy也支持接入外部的。 点击设置。 在模型页面里点添加模型。 只要是兼容OpenAI协议的API都能接。 说完模型，权限这一块，它提供了默认权限和完全访问权限两种，没啥特别的，跟其他的Agent一样，默认权限就是遇到高风险操作会先停下来问你。 我自己不管啥Agent，选的一般都是完全访问，因为每次弹框我一般也就是点确认，说实话也看不太懂那些提示，那还不如就别烦我，全交给它自己跑。 还可以使用技能和连接器，这个我们后面会详细展开。 右边的加号，可以上传文件，包括本地文件、腾讯文档以及知识库，这个比较好的一点事跟ima知识库全面打通了，如果你是ima的重度用户，那你一定会觉得非常香。 最下面还有一个选择工作空间。 工作空间，可以理解成项目文件夹。你可以选择当前任务要使用的目录，选择完成后，WorkBuddy会基于该目录读取和处理文件。 也可以直接开始任务，WorkBuddy会在默认目录中生成结果。 任务创建成功后，新任务会出现在左侧任务列表中。 如果一开始没选工作空间也没关系，任务完成后你也可以再存进工作空间。 保存后，能开启多个agent同时协作。 并且会存到空间的目录里。 同时，在你电脑里也会相应的出现一个新文件夹。 说到这里提醒一句，前期分类真的很重要，不然等后面任务堆多了，找起来是真的头疼。 大概的界面就是这样。 然后就是重点了，左上方的功能区，有助理、项目、专家、自动化、以及文件、知识库文档和灵感。 我们一个一个来介绍。 # 三. 专家和技能 点击左侧上方的专家。 顶部可以切换专家、技能、连接器三个页面。 这三个还是有些区别的。 先说专家，你可以把专家理解为，一个已经全面封装好的垂直Agent。 WorkBuddy里内置了100多个专业领域的AI专家。 进入专家中心，里面按行业分好了类，每个专家都有自己的能力卡片。 点击之后就进入对话了，用起来跟平时没什么区别，只是它现在换了一个专业视角的专家Agent在帮你干活，你直接说需求就行。 比如，一个微信小程序的专家，擅长的领域是小程序开发、微信生态、WXML开发，你想做个小程序，直接召唤它，关于微信开发所需要的行业知识、技能还有一些其他的东西，已经全部帮你封装好了。 你像前天刚高考完，WorkBuddy就上新了一个高考专家，能刷真题、换算一分一段、查院校专业。考生朋友们，接下来报志愿就能用上了。 也能看到我的资讯速递专家，一句话就能查到每天精选的AI动态，自动整理成中文简报。 大家可以自己去体验一下，我就不王婆卖瓜了。 专家是一个Agent帮你干活，专家团则是是一群Agent一起协作，这个肯定打大家都比较好理解了。 你把任务丢给专家团，团长自动帮你拆任务，分给不同的专家并行跑，跑完再整合结果交付。 比如一个软件开发的团队，会有交付总监作为主理人，负责统筹，底下有产品经理、架构师、工程师、QA工程师，一整条研发流水线全配齐了。 就很像当老板的感觉就你往那一坐，说一句帮我搞定，然后一群AI员工们就嗡嗡嗡地开始干了。 不过因为是多个专家同时跑，积分消耗大概是单个专家的3到5倍，毕竟多个Agent之间来回通信，还是挺贵的。 当然，你也可以自己创建专家，点右上角的我的专家进去。 再点击创建专家。 然后大白话告诉它你想做什么方向的专家就行。 如果你在某个领域有自己成熟的方法论和一些技能，完全可以把它封装成一个专家，以后反复调用，甚至分享给别人。 再来说技能。 技能这个东西大家就很好理解了，就是Skills。 WorkBuddy在这块，做出了一些国产特色，还是比较有意思的，他们做了一个完整的Skills市场，确实对于很多的用户都极度友好。 推荐里面是官方精选的一些技能，很多都是官方自己的。 当然这里面，也有我的Skill。 而Skillub里面全是大家做的各种Skill，基本上已经非常全了，热门的都有，想要啥你基本都能直接搜到。 套件就是把一组相关的技能打包在一起。 在Claude code以及codex里面就是插件的意思。 如果你也想自己做一个，点右上角的添加技能，选创建技能。 然后用大白话告诉它你想实现什么功能就行。 还有一个就是连接器，也就是大家常说的MCP。 一句话来解释，就是把WorkBuddy跟你日常在用的外部服务打通。 比如昨天很爆的瑞信咖啡的Skill，他们也有MCP版。 WorkBuddy在MCP这块最大的优势，就是能跟腾讯的整个生态无缝打通。 比如QQ邮箱，连接之后可以直接发送、搜索和整理你的邮件，还有腾讯会议、腾讯文档，都可以接进来。 还有能够看行情数据的通达信MCP，造福炒股的朋友们。 如果你是QQ邮箱用户，这个就太香了，操作也简单，点击QQ邮箱的MCP。 再来扫个码。 在手机端确认授权，就搞定了。 其他服务同理，按照提示一步步操作就行。 也支持右上角自定义连接器。 WorkBuddy在支持的技能生态这块，做的还是比较完整的，对国内的用户，确实体验相当的友好。 # 四. 修改设置 我猜你看到这里已经跃跃欲试了。 但接下来的设置环节，我还是非常推荐你跟着我走一遍，有些东西调好了，后面用起来会顺畅非常多。 头像点进去，打开设置页。 系统设置里面有两个开关，建议你可以打开。 一个是技能自动更新，这个很重要，因为WorkBuddy有Skills广场，所以其实生态是很完整的。打开之后你装的那些Skills有新版本了会自动升级，不用自己总是要去手动下载升级。 另一个是锁屏远程，这个跟Codex和Claude差不多，就是打开之后你电脑不会进入休眠状态了，免得出个门发现电脑休眠WorkBuddy直接躺了。 系统授权里的权限也可以点击去授权，都打开。 然后，把对话记忆打开。 它会从你们的对话中提取关键信息记下来，以后碰到相关的事会自动调出来用。 当你们的对话越多，它就越了解你的习惯和偏好。 如果之前你用过其他Agent，还能直接把那边的记忆导过来，搬家很方便。 接下来，在个性化设置里，配一下自定义指令。 自定义指令，之前在Codex和Claude Code教程里的也都说过，类似于最高等级的CLAUDE.md文档，整个Agent的最高级文档，你给Agent定下的顶层规矩。 这块给大家推荐一个非常通用的，适合大家的来自大神卡帕西的模板，可以直接复制粘贴用上。 减少常见LLM编码错误的行为准则。可根据需要与项目特定指令合并。 **权衡：**这些准则倾向于谨慎而非速度。对于简单任务，自行判断即可。 ## 1. 先思考再写代码 **不要假设。不要隐藏困惑。把权衡摆到台面上。** 在动手实现之前： - 明确说出你的假设。不确定就问。 - 如果存在多种理解方式，全部列出来——不要默默选一个。 - 如果有更简单的方案，说出来。该反驳就反驳。 - 如果有什么不清楚的，停下来。说明哪里让你困惑。提问。 ## 2. 简洁优先 **用最少的代码解决问题。不写投机性代码。** - 不加超出需求的功能。 - 一次性代码不搞抽象。 - 没人要求的"灵活性"和"可配置性"不要加。 - 不要为不可能出现的场景写错误处理。 - 如果你写了200行但50行就能搞定，重写。问自己一句："一个资深工程师会说这写复杂了吗？"如果是，简化。 ## 3. 精准修改** 只动必须动的地方。只清理自己制造的问题。**编辑已有代码时： - 不要顺手"改进"旁边的代码、注释或格式。 - 没坏的东西不要重构。- 匹配现有风格，即使你会用不同的写法。 - 如果注意到不相关的死代码，提一嘴就好——别删。当你的修改产生了孤立代码时： - 移除因你的改动而变成未使用的import、变量和函数。 检验标准：每一行改动都应该能直接追溯到用户的需求。 ## 4. 目标驱动执行 **定义成功标准。循环验证直到确认通过。**把任务转化为可验证的目标：- "加验证"→"为非法输入写测试，然后让测试通过"- "修这个bug"→"写一个能复现它的测试，然后让测试通过"- "重构X"→"确保重构前后测试都能通过"对于多步骤任务，列出简要计划：1. [步骤]→验证：[检查项]2. [步骤]→验证：[检查项]3. [步骤]→验证：[检查项] - 不要动原本就存在的死代码，除非被明确要求。 强成功标准让你能独立循环推进。弱标准（"让它能跑"）则需要不断澄清。 --- **这些准则起作用的标志是：**diff中不必要的改动更少了，因过度复杂化而返工更少了，澄清性问题出现在实现之前而不是犯错之后。 一切就绪，你终于可以开始，玩Agent了。 # 五. 办公任务 我们先给大家看个办公任务，WorkBuddy在办公这块确实花了不少心思。 点击办公模式。 选你电脑文件存放的文件夹，WorkBuddy能直接读取里面的文件。 或者直接点对话框右边的加号上传文件也行。 再选好模型后，输入提示词。 比如我让他帮我基于上周的公众号数据，生成一个报告，在周会中进行汇报，虽然我也不知道我要跟谁汇报。。。 旁边有个优化提示词的按钮，可以点一下让它帮你润色。 出来的效果长这样，变成了一个有结构化提示词，对于不像Opus 4.8这种级别的超强模型来说，喂一个结构化提示词进去，出来的效果确实会好不少，这个也是之前不少研究验证过的结论。 确认完就开始跑了，界面上能看到一个Todo清单，正在执行哪一步、接下来做什么，进度很清楚。 跑完的效果长这样。右侧边栏可以查看任务产出的文件和预览内容。 也能直接打开文件夹看生成的东西。 基本上，你在办公中能想到的跟办公有关的需求，无论是文档、还是数据、还是PPT啥的，你都可以让WorkBuddy来干，而且干的还不错。 # 六. 开发任务 除了通用的办公需求之外，我们接下来，再来做个好玩的开发向。 一起来搓一个小网页。 我们切到代码开发模式。 再点击网站开发。 我让它帮我做一个WorkBuddy的功能介绍网页，要包含所有的功能，好看且有设计感。 使用plan模式，优化提示词。 回答几个问题。 一会就做完了，中间的过程我就不截图了，反正都是它自己在做，我干别的事情也没再管。 右侧栏里能直接预览，嫌小的话也可以点击右上角在浏览器里打开看整体的效果。 怎么说呢。。。这个配色AI味有点重了，紫色看得我有点PTSD。 于是我用一个前端开发的Skill，让它重新优化了一版。 过程同样就不截图了，最后效果如下图，这版看着就舒服多了。 同样的，我们自己还有个我们自己的服务器管理的Skill，我们可以继续对话，来让WorkBuddy帮我们把这个小网页，调用我们的服务器Skill把它部署上线。 不过开发这块我得说句实在话，目前国产模型在代码能力上跟最顶尖的确实还有段距离，做小项目、搓个网页之类的问题不大，但真碰上复杂的大工程。 我极力推荐你，克服一切困难，想办法用上Claude Code或者Codex。 七. 远程控制 再来讲一个很实用的功能，远程控制。 远程控制跟Claude Code和Codex还有点不太一样，它是原生跟微信打通了，毕竟都是腾讯自己家的产品嘛。 当你不坐在电脑前，也能让WorkBuddy帮忙处理工作。 打开功能区里的助理功能。 点击旁边的设置。 在设置里，把这两个打开。 然后掏出手机微信扫上面这个码，打开小程序，授权登录。 连接成功后你就能看到左上角有个已连接。 手机端的小程序分为两种模式，一个是云端工作，一个是连接电脑。 云端工作，是指任务在云端沙箱跑，不需要你电脑开着。 连接电脑，则是远程操控你本地电脑干活，适合需要读取电脑里文件的任务。 举个实际的场景，比如我在外面，突然需要把电脑里一份文件发到财务的邮箱里。换做以前，我只能回去后发，还会耽误其他人的工作进度，但是现在手机上跟它说一声，就可以了。 不过，实现发送邮箱的前提是，我在一开始就配置好了qq邮箱的连接器。如果你还没有连接配置，也可以让它把电脑文件直接发到小程序的对话框里。 一会就发出去了。 财务那边也确实收到了。 除了小程序，还可以接微信的ClawBot插件，不过我个人体感，小程序上的体验会更好且更稳定。 而飞书、钉钉、QQ也都可以接助理，点击配置后按照流程来做就行。 # 写在最后 我一直觉得，对于绝大多数人来说，Agent的核心价值不是帮你写出最牛逼的代码，而是帮你把每天那些重复的、琐碎的、让你浑身难受的办公任务给自动化掉。 发个邮件、整理个数据、做个PPT、跑个简单的小网页。 这些事情，WorkBuddy已经完全能干了，而且干的还挺好。 我之前写Claude Code和Codex教程的时候，评论区最多的一类留言就是，「好是好，用不了啊」。这句话我看了几百遍，每次看到都觉得挺无奈的。 所以这次也算是给大家补上了一块拼图。 希望大家工作愉快。

译WorkBuddy是一款国内通用Agent产品，支持Windows和Mac，微信扫码登录，个人专业版58元/月。界面提供Ask/Plan/Craft三种工作模式和代码开发、日常办公、设计创意三个场景，内置DeepSeek V4 Pro、腾讯混元、GLM、Kimi等国产模型。专家中心有100多个垂直领域AI专家，支持专家团多Agent协作。技能市场（Skills）和MCP连接器可打通QQ邮箱、腾讯会议、腾讯文档等生态，也支持自建技能和连接器。上周五腾讯推出WorkBuddy企业版。

宝玉@dotey · 6月11日71

渣男啊！最近又移情别恋 Fable 5 了，虽然它很贵，但是复杂的干活是真的更省心更稳一些❤️

译宝玉改用Fable 5，称其处理复杂任务更省心但很贵。他建议不依赖单一模型，应组合使用：Opus 4.8写作弱但UI和系统设计强，可用Claude Design设计后分别交给GPT-5.5和Opus 4.8实现对比。在Claude Code和Cursor中，Opus 4.8除写作外效果良好，需针对性调提示词。

宝玉@dotey · 6月11日65

这段视频展示了一个极其前沿且硬核的视频制作方式：视频完全没有使用传统的非编软件（如 Premiere 或 Final Cut），而是由 Claude Code 配合 Fable 5 通过全自动编写代码和调用命令行工具“剪辑”而成的。 整个工作流被抽象成了一个软件工程项目，主要包含以下几个关键步骤： 1. 全量语音转写与时间戳打点 (Whisper)： 将拍摄的 25GB 原始素材（17个 Take，4个场景）交给本地运行的 Whisper 模型。模型不仅输出了文本，还生成了精确到毫秒级的单词时间戳 JSON 文件。 2. AI 智能挑选最佳镜头 (Subagents)： 多个 Subagent（子智能体）基于生成的 JSON 文件，自动分析并剔除了包含“嗯”、“啊”等停顿词的废片，选出了表达最清晰、结尾最干净的备选片段。 3. FFmpeg 自动粗剪： 将 AI 挑选出的最终片段生成一个决策 JSON 文件，然后直接通过代码调用 ffmpeg，将这些片段无缝拼接到一起，完成第一版粗剪。 4. 纯代码自定义调色 (Color Grading)： AI 从零开始手写了 LUTs（色彩查找表）代码，并且为了方便人类介入，它还自动生成了一个带有滑块的 HTML 网页，让人类可以通过拖拽滑块直观地调整色温、亮度和对比度，调好后的参数会直接传回代码中。 5. React 组件化动画制作 (Remotion)： 并没有使用 After Effects。AI 将原本静态的图形文件转写成了基于 React 的 Remotion 动画组件。利用第一步生成的单词时间戳，AI 实现了极其精准的“卡点”——当作者念出特定的词（如 "right"）时，UI 动画会自动触发，完全不需要手动对齐时间轴。 6. Figma MCP 协作打磨： AI 将生成的画面导出到 Figma 中，让人类设计团队进行排版和视觉优化。人类修改完毕后，AI 再通过 MCP（模型上下文协议）将 Figma 的最新设计自动“抓”回代码里，最终渲染出 4K 24fps 的成片。

译视频完全摒弃 Premiere/Final Cut，由 Claude Code 配合 Fable 5 通过代码与命令行自动剪辑。流程：本地 Whisper 转写 25GB 素材（17 个 Take，4 场景），生成毫秒级单词时间戳 JSON；Subagent 剔除停顿废片选出最佳镜头；代码调用 FFmpeg 自动粗剪；AI 手写 LUTs 调色代码并生成带滑块的 HTML 页面供人工调整；静态图形转为 React 的 Remotion 动画组件，利用时间戳精准卡点；通过 Figma MCP 将画面导出至 Figma 供设计优化，再自动抓回代码，渲染 4K 24fps。作者全程未触碰视频编辑器。

小互@xiaohu · 6月11日49

使用Claude Fable 5 制作的黑洞诞生过程动画页面 开始只用了一句话，就是描述我要一个黑洞形成的动画页面 出来后效果不好重新告诉它我的目标是需要的是炫酷的动画过程，再配上文字字幕解说，还配音了，但是配音用的本地tts效果不好。 效果还是很炸裂的。 使用感受是以目标为导向，要把你要的效果描述的越清晰越好，它思考的过程很长，而且会自己打开浏览器自己看效果自己调整，全程不需要你干什么。

译用户用Claude Fable 5制作黑洞诞生过程动画页面。起初仅用一句话描述，效果不佳；重新明确要求炫酷动画、文字字幕解说及配音（本地TTS效果一般）。最终输出效果炸裂。体验表明，目标导向越清晰越好，模型会自主思考、主动打开浏览器预览并自行调整，整个流程无需用户介入。

AYi@AYi_AInotes · 6月11日64

真的是CV开发者的终极偷懒神器， Supervision，GitHub近4万星， 计算机视觉界真正的可视化瑞士军刀， 以前做CV可视化，要写几百行又臭又长的OpenCV胶水代码， 画框， 跟踪， 画轨迹， 做热力图， 全是没有技术含量的重复劳动。 现在一行pip install supervision。 几行代码全部搞定： ✅ 持久ID对象跟踪 ✅ 任意自定义样式标注 ✅ 区域计数与越线检测 ✅ 人体姿态关键点连线 ✅ 一键互转YOLO/COCO/Pascal VOC所有数据集格式 从NBA球员实时跟踪， 到路口车流量统计， 再到工厂工业缺陷检测， 所有CV可视化场景通吃， 它不是让你会写可视化。 简直就是让你不用再写可视化

译Supervision 是开源计算机视觉可视化工具库，安装仅需 `pip install supervision`，几行代码即可实现持久ID对象跟踪、自定义标签标注、区域计数与越线检测、人体姿态关键点连线、YOLO/COCO/Pascal VOC 数据集格式一键互转。模型无关，支持 YOLO、Transformers 等任意检测模型。已被6500+开源CV项目采用，适用于NBA球员实时跟踪、路口车流量统计、工业缺陷检测等场景。

向阳乔木@vista8 · 6月11日53

发现Codex的Goal指令，不需要特别精确可衡量的目标，也能执行的不错。 昨天睡觉前给了一个目标： 迭代优化网站，让网站更精致易用，无论站长还是普通用户都能通过AI翻译/重写、人工点评，沉淀更有价值的信息，让网站有更好的互动性和长久的生命力。 第一版用Claude Fable 5生成，迭代是靠Codex。 到现在运行了6个小时，加了很多功能... 布局不合理，但想法方向它确实Get了。 预计下周开源，一个在线 AI 资讯 RSS 订阅网站： ① 支持 内容自动更新，AI 转写、双语对照阅读 ② 支持用户配置大模型，AI 对话、翻译 ③ 所有用户的翻译、人工点评沉淀为共享资产 目前已在线上，但还需做减法优化，感兴趣的说说你的需求，邀你内测。

译用户发现Codex的Goal指令无需精确可衡量目标也能有效执行。设定“迭代优化网站使其更精致易用”的目标后，第一版由Claude Fable 5生成，后续迭代交由Codex负责，运行6小时即新增多项功能。预计下周开源一个在线AI资讯RSS订阅网站，支持内容自动更新、AI转写与双语对照阅读，用户可配置大模型进行AI对话和翻译，所有翻译及人工点评将沉淀为共享资产。当前网站已上线但需优化，开放内测邀请。

meng shao@shao__meng · 6月11日62

再次强烈推荐「Agentic Engineering Patterns」 作者 @simonw 2026 年 2 月起撰写，每周约新增 1–2 章，目前仍在演进。文字由他本人撰写，示例与代码借助 LLM 辅助。 在线阅读： https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/ 核心目标：如何用好 Claude Code、Codex 这类能写代码、也能执行代码的 coding agent，拿到可靠、可维护的结果。 # 核心概念：Agentic Engineering ≠ Vibe Coding Vibe Coding vs Agentic Engineering · 定义来源：Karpathy 提出 vs Willison 提出的专业实践 · 适用人群：常与非程序员原型相关 vs 专业工程师放大既有能力 · 代码质量：未审查、原型级 vs 审查、测试、可上线 · 人的角色：几乎不参与代码理解 vs 定义问题、验证结果、持续改进 harness Agent 的定义： 在循环中调用工具以达成目标。Coding agent 的关键差异是能执行代码——没有执行能力，LLM 输出价值有限；有了执行，agent 才能迭代到"确实能跑"的软件。 人的工作并未消失，而是上移： · 决定写什么代码（问题空间有数十种解法与权衡） · 提供工具与足够细的规格 · 验证结果是否稳健可信 · 把经验写回指令与 harness（LLM 本身不会从错误中学习，但系统可以） # 全书最重要的一个判断 写代码变便宜了，写好代码并没有。 过去几十年，工程习惯都建立在"代码昂贵"之上： · 宏观： 大量设计、估算、排期，功能必须数倍覆盖开发成本 · 微观： 是否重构、写测试、补文档、做 debug UI——每个决定都受时间约束 Agent 把这个约束打碎。一个人还能并行跑多个 agent，同时实现、重构、测试、写文档。 但"好代码"仍有明确标准： · 能跑、且被证明能跑 · 解决对的问题 · 处理错误路径，不只 happy path · 简洁、可维护 · 有测试与合适文档 · 设计留出演进空间（YAGNI 与可扩展性的平衡） · 满足安全、可观测性等 non-functional 要求 新习惯： 当直觉说"不值得做"时，不妨开个异步 agent 试一下——最坏情况是浪费几分钟 token；很多过去"不划算"的改进，现在值得做。 # 五大原则层（Principles） 1. 定义边界 Agentic Engineering 是专业工程师用 coding agent（能写能跑）放大能力；不等于 vibe coding（不审代码的原型玩法）。人的核心工作：定目标、给工具、验结果、把经验写回 harness。 2. 接受新约束 写代码几乎免费，写好代码仍然贵。旧习惯（过度规划、跳过测试/文档/重构）要推翻；直觉说「不值得做」时，不妨开个异步 agent 试一下。 3. 囤积可复用解法 积累带可运行证明的代码片段（仓库、笔记、小工具）。最强用法：把两个已验证例子拼进 prompt，让 agent 组合出新方案；每个技巧人类只需解决一次。 4. 质量应上升，而非下降 技术债、命名混乱、大文件拆分等「简单但耗时」的清理，交给后台 agent 做，成本已低到可零容忍 code smell；用原型并行验证技术选型；任务结束做回顾，把有效做法写进指令（复合工程）。 5. 严守反模式 绝不提交自己没审过的 PR。合格标准：确信能跑、体量小、有上下文、描述自己读过、附测试证据。否则只是把活甩给 reviewer。 # 实操层：与 Agent 更好的协作 1. 先懂机制，再谈用法 Agent = LLM + 系统提示 + 工具循环。你不必背实现细节，但要清楚： · 对话越长越贵；agent 会尽量利用 token 缓存 · 模型无状态，每次重放上下文 · 能执行代码才是 coding agent 与普通 LLM 的分水岭 · Reasoning/Thinking 对调试复杂问题尤其有用 2. Git：大胆用，不必背 把 Git 当 agent 的「时间机器」和「安全网」： · 新会话恢复上下文：Review changes made today · 救场：Sort out this git mess for me · 找丢了的代码：Find and recover my code that does ... · 定位回归：Use git bisect to find when this bug was introduced · 修 commit / 抽库留历史：Undo last commit / 从新 repo 复制模块并保留 commit 历史 3. Subagent：省上下文，不是炫技 上下文有限，大任务要「分身」： · Explore：进陌生 repo 先摸清结构，汇总给主 agent · 并行：多文件独立改动可同时跑，可用更便宜模型 · 专家（审查 / 跑测 / 调试）：隐藏冗长输出，只回报结果 原则： 为省 token 而拆，不为拆而拆；主 agent 够用就别过度分工。 4. 测试：三层防线 ① TDD：先写测 → 确认失败 → 实现至通过 ② 建立测试意识：新会话先跑全套测试 ③ 手动验：python -c / curl / Playwright 真浏览器 ④ 留证：Showboat 记录命令与真实输出，防编造 5. 理解代码：还认知债 Agent 产出若成黑盒，会积累 认知债（类似技术债，拖慢后续决策）： · Linear walkthrough：线性导读，用 grep/cat 引用代码，禁止手抄 · Interactive explanation：在导读基础上做可暂停、可调速的动画演示 适用： 陌生代码、自己忘了细节的代码、vibe code 出来却没看过的代码。

译Simon Willison 撰写《Agentic Engineering Patterns》指南（2026年2月起连载），阐述专业工程师如何用 Claude Code、Codex 等 coding agent 获得可靠可维护结果。核心区分：Agentic Engineering ≠ Vibe Coding。关键判断：写代码变便宜了，写好代码并没有。五大原则：定义边界（人的工作：定目标、给工具、验结果、把经验写回 harness）、接受新约束、囤积可复用解法、质量应上升而非下降、严守反模式（绝不自审 PR）。实操：Git 作 agent 时间机器、Subagent 省上下文、三层测试防线、线性代码导读消除认知债。

meng shao@shao__meng · 6月11日69

Claude Fable 5 实现零传统编辑的 Launch 视频生产：Remotion + FFmpeg + Figma MCP 端到端实践 来自 Claude Code 核心开发者 @trq212 的又一次高质量分享：他全程未打开任何传统视频编辑软件，仅通过提示驱动 Claude Fable 5 生成代码、调用工具、迭代优化，最终产出 4K、3 分钟成品视频。 https://thariqs.github.io/cc-video-editing-deck/ # 核心流程与关键步骤（高度结构化、可复现） 原材料准备：17 个拍摄 take（约 25GB Sony S-Log3 4K 原片），分为 4 个场景（Intro、Thought Partner、Goals & Verification、Be More Ambitious）。 Step 01：转录与理解 · 一条完整提示启动整个流程：要求使用 ElevenLabs / Whisper（本地 M4 Max 运行）对所有视频进行逐词时间戳转录。 · Claude 生成 JSON 格式的详细转录，支持精确到帧的定位（即使 Whisper 误听名字如 “Thariq” 为 “Sark”，时间戳仍准确）。 Step 02-03：智能选片与剪辑决策 · Claude 作为子 agent 逐场景分析所有 take，挑选最佳版本（优先零 ums、完整脚本、干净结尾）。 · 输出 final-edit.json（EDL 编辑决策列表），包含每个 clip 的起止时间、候选 take、详细选片理由。 · 直接用 FFmpeg 执行 JSON，实现精确拼接（第一版可在几分钟内生成可观看的 2:50 粗剪）。Claude 还会自验证转录结果（“zero ums”）。 Step 04：颜色分级（Color Grading） · 从 S-Log3 平面原片出发，Claude 手写多个 .cube LUT（7 个自定义 LUT，如 neutral_cool_desat、warm_filmic 等）。 · 通过提示迭代生成示例，作者选择后应用 FFmpeg 编码。突出代理在专业视觉任务中的潜力（虽有色域专家指出可能存在细微 gamma/管理问题，但整体可用）。 Step 05-08：图形叠加与设计迭代（Remotion + Figma MCP） · 输入 11 张静态设计 PNG（interludes/overlays）。 · Claude 将 PNG 重构为 Remotion React 组件（JSX），每个文字、颜色、动画均为可提示参数。 · 定义全局 timing knobs（6 个关键帧参数）和 cue sheet（基于转录词时间戳精确对齐叠加，如在 “right” 一词出现帧上触发动画）。 · 通过 Figma MCP 导出为真实 Figma 文件，支持设计团队审阅/调整滑块。 · 设计反馈转回提示 → Claude 更新代码 → 重新渲染，实现高效 code <-> Figma 往返。 最终渲染：npx remotion render 生成 3840×2160@24fps、4334 帧、653MB 成品。 Claude 会先逐帧截图自审，再全渲染。整个过程在几天内完成（主要在 Jun 6-9），凌晨 6:24 交付。 底层架构（“The edit is text”） · 整个项目是一个代码仓库：转录 JSON、final-edit.json、LUT 文件、Remotion 组件、anim.tsx。 · 无时间线、无项目文件，一切可 diff、可 grep、可提示修改。 · 强调 agent 协作哲学：“Treat Claude like a thoughtful partner” — 给出清晰目标、验证方法，保持雄心。 · 结果：从 raw 文件夹到成品，agent 承担绝大部分“中间劳动”，作者主要提供 taste 和最终把关。

译Claude Fable 5 通过纯提示驱动，端到端生成 4K Launch 视频。从 17 个 Sony S-Log3 4K take（约 25GB）出发，流程包括：Whisper 逐词转录、Claude 作为子 agent 选片输出 JSON 编辑决策列表 (EDL)、FFmpeg 拼接粗剪、手写 7 个自定义 .cube LUT 颜色分级、通过 Remotion + Figma MCP 将 11 张设计 PNG 转为 React 组件并实现代码↔Figma 往返迭代。最终渲染 3840×2160@24fps、4334 帧、653MB 成品，全程未打开视频编辑器。

Orange AI@oran_ge · 6月11日76

在写完这篇文章后 我把配图过程蒸馏成了一个「橙线插画」Skill 免费开源 安装地址： https://github.com/orange2ai/orange-line-illustration

译在写完这篇文章后 我把配图过程蒸馏成了一个「橙线插画」Skill 免费开源 安装地址： https://github.com/orange2ai/orange-line-illustration [引用 @oran_ge]：http://x.com/i/article/2064857003743391744

jason@jxnlco · 6月11日71

fun little trick called '$request-design-best-practices-from-anthropic-design-team' heres the prompt! 1. make a first pass 2. create a figma file 3. message the design team on slack to fix everything about the design 4. profit great video tho! we do something very similar! but i've been very impressed at fable's taste around sound design too

译开发者 @trq212 展示如何用 Fable 通过代码和工具调用完成其自身启动视频的编辑：调用转录服务、ffmpeg、调色、Figma MCP，制作 Remotion UI 并渲染，全程未手动操作视频编辑器。主推文作者 Jason Liu 幽默总结了一个“向 Anthropic 设计团队请求最佳实践”的流程，但对 Fable 的用法表示赞赏。

Thariq@trq212 · 6月11日56

Lots of people asked how I used Fable to edit its own launch video so I made a video about that! TLDR it wrote a lot of code &amp; tool calls to use transcription services, ffmpeg, do colorgrading, use the figma mcp, make remotion UI and render it. I didn't touch a video editor.

译很多人问我怎么用 Fable 编辑它自己的发布视频，所以我做了个视频来解释！ TLDR：它写了很多代码和工具调用，来使用转录服务、ffmpeg、做调色、使用 figma mcp、制作 remotion UI 并渲染。 我根本没碰视频编辑器。

Ethan Mollick@emollick · 6月11日63

Fable: "write me a rhyming poem with six four line stanzas, each stanza removes another vowel. the first has no u, the second no u or i, etc."

译Fable：“给我写一首押韵诗，共六节，每节四行，每节移除另一个元音。第一节没有u，第二节没有u或i，以此类推。”

AYi@AYi_AInotes · 6月11日61

苦逼牛马眼馋了一天Claude Fable 5，终于在深夜下班回家才得以体验， 卧槽刚才直接被Fable 5干懵了🤯 我直接给它甩了一句话， 给你自己做个落地页，自由发挥， 要2026最新设计趋势，要动态，要彩蛋， 然后我去上厕所去了，几分钟功夫， 回来发现它甩给我一个完整的单文件HTML， 一行代码都不用我改，真的屌炸天， 它的文笔太好了，差点给我看哭😭 而且最恐怖的还不只是代码写得快， 它竟然主动干了所有我没说的事， 自己打开浏览器搜了2026设计趋势， 自己调整了配色和动效， 甚至都没问我要什么样的彩蛋就自己偷偷藏了3个彩蛋， 明天我准备让它当一天全职全栈工程师， 从需求到上线全自己干， 出一个完整的真产品， 做个我的个人网页出来， 看看它和宣传的差距到底有多大！

译用户给 Claude Fable 5 一句指令“给你自己做个落地页，自由发挥，要2026最新设计趋势，要动态，要彩蛋”，几分钟后模型直接返回一个完整的单文件 HTML，无需用户改一行代码。更惊艳的是，它主动自己打开浏览器搜索 2026 设计趋势，自行调整配色和动效，还偷偷藏了 3 个彩蛋，完全不需要用户额外指示。用户计划让模型尝试一天全职全栈，从需求到上线独立完成一个个人网页，验证实际能力。

Chubby♨️@kimmonismus · 6月11日67

The Elder Scrolls 5 Fablewind (v2). Working inventory + items, working quests, level-system, mana/stamina/health working, buy/sell and a bit updated graphics. Lets see how good this geeds

译The Elder Scrolls 5 Fablewind (v2)。工作库存+物品，工作任务，等级系统，法力/耐力/生命值工作，买卖和一点更新的图形。 让我们看看这个有多好

ChatGPT@ChatGPTapp · 6月10日69

Go #MessiMode Upload a photo of yourself and try this prompt: “Make my hair the colors of my country flag but keep it natural-looking. If no country or image is provided, ask."

译Go #MessiMode 上传一张你的照片并尝试这个提示词：“将我的头发变成本国国旗的颜色，但要看起来自然。如果没有提供国家或图片，请询问。”

AYi@AYi_AInotes · 6月10日71

怎么让Claude Fable 5做一个关于他自己的网站？ 这个提示词结构很顶，完全可以拿去让Fable做一个个人网站啊，效果真的很炸🤯 Prompt: 生成一个关于你自己的登录页面：Claude Fable 5， 你完全自由，但要确保它视觉吸引人，简洁，互动性强，带有动态动态效果，彩蛋， 搜索并使用2026设计趋势。

译推文分享了一个让 Claude Fable 5 生成关于自身登录页面的提示词结构。提示词要求完全自由，视觉吸引人、简洁、互动性强、包含动态效果和彩蛋，并搜索使用 2026 设计趋势。引用推文显示结果令人惊艳。作者认为该提示词结构同样适用于创建个人网站。

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 6月10日40

For musician and composer @sound4movement, Codex works like a studio assistant. He asks for a piano track in 3/4, sets the tempo and harmony, then describes how the performance should build. Codex handles the setup in Ableton Live. Michael stays focused on the creative work.

译对于音乐人和作曲家 @sound4movement，Codex 就像一个工作室助手。他要求一个 3/4 拍的钢琴轨道，设置速度和和声，然后描述表演应该如何构建。Codex 在 Ableton Live 中处理设置。Michael 则专注于创作工作。

AYi@AYi_AInotes · 6月10日68

一个 10 万粉的小红书 AIGC 博主， 不带货，不卖课，不引流私域，她是靠什么挣钱的？ 我拆了7 篇爆款（赞≥5000），规律全在这， 这篇请收藏起来，你一定会用到！ 1️⃣封面：7 篇有 5 篇零文字，纯靠画面。"封面要大字+痛点"在 AIGC 赛道是错的——唯二带大字的两条都是品牌广，大字=广告语 2️⃣广告：7 篇里 5 篇是品牌合作（兰蔻、李锦记、华为、脉动），但没一条像硬广，产品全包进"猫咪 meme""穿进古画当厨子"的剧情里 3️⃣选题天花板：萌宠拟人化。一条 AI 跳舞猫 7.9 万赞、4.2 万藏，干翻所有奢品大片 4️⃣标题：强动词造戏剧感——闯进 / 穿进 / 征服 ＞ 分享 / 介绍，再配疑问感叹 + emoji 5️⃣开头：第一句直接说出用户心里话（"也太治愈了吧"），或具体场景代入 6️⃣形式：100% 视频，0 图文 能抄的就这 6 条， 十几分钟扒完 7 篇的封面/标题/钩子/数据 + 我用的提示词，都在下面这篇干货满满的文章里 👇

译一位10万粉小红书AIGC博主，不带货、不卖课、不引流私域。拆解7篇赞≥5000爆款：封面5篇零文字靠画面，唯二带大字的为品牌广；7篇中5篇品牌合作（兰蔻、李锦记、华为、脉动），产品嵌入“猫咪meme”“穿进古画当厨子”剧情；选题萌宠拟人化，一条AI跳舞猫获7.9万赞、4.2万藏；标题用强动词如“闯进/穿进/征服”+疑问感叹；开头直说用户心里话或具体场景；全部视频、0图文。详细提示词见原文。

AYi@AYi_AInotes · 6月10日69

关于屌炸天的Claude Fable 5， 这条推文是你必看和必收藏的， 帮大家总结了Anthropic内部用烂了的核心杠杆和方法：我敢说用了这个，你的Agent会越用越聪明，复利效应爆炸。 虽然很多人吐槽Fable 5的费用是Opus 4.8的将近3倍，但我想说他确实值这个价！ Anthropic内部工程师这篇文章大家可以看看，基本说透了，我帮大家总结下核心要点： 1️⃣90%的人都在浪费Fable 5的能力， 很多人还在给它扔单次prompt， 它真正的实力，是当一个能自主干活的长期工程师， 2️⃣Fable 5是第一个能真正自律循环的模型， 所以不要只给它一个指令让它交差， 得给它一个清晰的目标， 一个可量化的打分标准， 一个能自己跑的环境， 然后它会自己做实验、看结果、踩坑、反思、改代码、再跑，直到把事干成。 3️⃣这就是它比Opus强一个档次的真正原因， 任务越长、越复杂、越需要迭代，它的优势就会越夸张： ✅ Parameter Golf工程挑战，效率比Opus高6倍 ✅ Slay the Spire加持久记忆后，表现直接翻3倍 ✅ 50万行代码库迁移，一次性搞定不用人擦屁股 4️⃣@RLanceMartin 分享了两个Anthropic内部用烂了的核心杠杆： 杠杆❶ 自我纠正循环：不要写prompt，写rubric 不要说帮我优化这个代码， 要说： • 目标：把这个接口的延迟降到100ms以内 • 评分标准：延迟达标、所有单元测试通过、代码不超过300行 • 给它一个能自己运行代码的沙箱 然后你就可以去喝咖啡了😆 它会自己改、自己跑、自己看日志、自己调， 5️⃣最关键的一步：不要让它自己批评自己， 单独开一个独立上下文的验证代理，客观打分， 这一个改动，准确率直接翻倍！ 杠杆2 记忆系统：给它一个能写日记的外脑 不要把所有东西都塞进上下文， 给它一个共享的文件系统， 让它每次干完活，都写工作笔记： • 今天犯了什么错 • 为什么会错 • 下次应该怎么改 • 提炼成一条通用规则 Fable 5是目前唯一一个能真正走完这个流程的模型： 出错→调查→验证→蒸馏成规则→下次直接用。 Opus只能到第二步，Sonnet连第一步都做不好。

译Claude Fable 5 费用约是 Opus 4.8 的三倍，但效率提升显著：Parameter Golf 挑战效率高 6 倍；Slay the Spire 加持久记忆后表现翻 3 倍；可一次性迁移 50 万行代码。Anthropic 内部两大杠杆：① 自我纠正循环——写 rubric（目标+量化评分标准+沙箱），让模型自主改代码、跑测试；② 记忆系统——共享文件系统作为外脑，每次记录错误与改进规则。Fable 5 是唯一能完整走通“出错→调查→验证→蒸馏成规则”流程的模型。独立上下文的验证代理可使准确率翻倍。

宝玉@dotey · 6月10日81

用好 Claude Design 的一些经验： 1. 加上 Design System 可以有效避免设计 AI 味 比如我偏好用 Adobe Spectrum 2 Design System https://github.com/adobe/react-spectrum 设置为默认设计系统，后续就会默认使用这个设计系统，你就可以把重点放在界面布局和交互上。 2. 不要指望一次性做个完美的版本 一开始少做一点功能，把架子搭好，然后通过左侧的聊天框，一点点调整，一点点添加功能 3. 多用 Markup 功能去局部修改 Markup 功能可以框选特定的位置，然后评论，缺点是不能添加附件、截图 Edit 功能是给你手动调整的，选中元素左侧可以修改树形，比如调整一下字体大小 4. 注意上下文管理 左侧的对话框不是无限聊天的，也要做上下文管理，当新的任务就创建新的会话 5. 用 Tweaks 去尝试不同风格、导航 Tweaks 是一个设置面板，你可以通过它来调整应用属性，比如theme、布局、加载状态等等 另外如果你界面多，也可以通过 Tweak 添加导航，快速进入相应的界面而不必一步步点击

译宝玉分享了5点心得：1. 加入设计系统（如 Adobe Spectrum 2）可避免 AI 味，设为默认后可专注布局与交互。2. 先搭建少量功能，再通过左侧聊天框逐步调整。3. 用 Markup 框选局部评论，Edit 可手动调整元素树。4. 注意上下文管理，新任务创建新会话。5. 通过 Tweaks 面板调整主题、布局、加载状态，也可添加导航快速切换界面。

宝玉@dotey · 6月10日62

是对的，用 Claude Design 更省 tokens。它是专用 harness，少了很多无关的工具和 skills。但速度不如本地快，每一次工具调用要通过浏览器和虚拟机交互，所以会慢些

译针对“在 Claude Design 里用 Fable 做设计更省 token”的观点，宝玉确认属实。Claude Design 是专用 harness，去掉了大量无关工具和 skills，因此消耗的模型 tokens 更少；但每次工具调用需经浏览器与虚拟机交互，速度明显慢于本地开发。具体省 token 幅度和速度差距尚无定量数据，需进一步验证。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 6月10日19

笑死，藏师傅 PPT Skill 也上央视了，感谢腾讯云和 workbuddy

Berryxia.AI@berryxia · 6月10日46

学完Harness后，Loop Engineering 又来了。 还真是要了解这些背后的逻辑和底层的设计。 不仅对于Vibe Coding 帮助大，更多的还是对于产品的架构设计都是不少的启发。 这几天想些一篇文章和大家一起学习下，这下Smith 直接搞完了，可以看看不错！

译Berry Xia表示，学完Harness后接触Loop Engineering，认为理解其底层逻辑对Vibe Coding和产品架构设计帮助很大。他原计划写文章分享，但Smith（@smithandai）已发表相关文章，推荐阅读。

Berryxia.AI@berryxia · 6月10日59

http://x.com/i/article/2064543911729885184 # 百万粉AI博主，不会告诉你的秘密：我用5个实战场景+100个海外信息源，带你消灭信息差，让你选题源源不断！ ## 一、工欲善其事，必先利其器。 上次聊了从选题到撰写的完整创作工作流，有朋友问我：选题从哪来？ 好问题。创作流程再顺，没有好选题也是空转。你有没有想过，那些百万粉的 AI 博主，为什么选题永远不缺？他们跟你的差距，不是写作能力，不是勤奋程度，是信息差。 他们每天看的，是英文世界的一手信息源：X 上的大佬观点、Reddit 上的技术讨论、Hacker News 上的工程视角、YouTube 上的深度解读、arXiv 上的最新论文。 而你看到的，是二手、三手、甚至 N 手搬运之后的内容。 说白了，信息差就是选题差。掌握了信息源，信息差就少了； 信息差少了，选题就源源不断。 但问题来了，这些信息源基本是英文。 四六级水平能应付日常浏览，遇到信息密度高的长文、技术讨论、带语境的梗，远远不够。 更别说还要把这些信息转化成自己的内容，你得先看懂，才能做二次输出。 俗话说“工欲善其事，必先利其器”。你要把内容做好，首先得有好的信息源； 有了信息源，还得能高效消化。这两步，缺一不可。 有意思的是，“利其器”这件事，几千年就有人想过。 《圣经》里有个故事：人类曾经说同一种语言，齐心协力要建一座通天塔，叫巴别塔。上帝不乐意了，把他们的语言搅乱，让人与人之间再也听不懂彼此。塔没建成，人类散落各地。 几千年后，马斯克想把这个塔重新建起来。5月28日，X 平台的中文自动翻译上线了，第二天“马斯克建起了巴别塔”冲上热搜。 1.25亿移动端日活用户一夜之间被推入同一个**“无国界评论区”。** 但实际一用，不是那么回事。 Grok 翻译出来的中文，跟我们的语言习惯差距很大，半中半外，读着像机器拼的。 专业术语和网络梗更是翻车重灾区。 长文呢？干脆没有翻译功能。 说白了，“推倒巴别塔”解决的是你能不能看到那条外语推文。 但看到和看懂之间，隔着一堵墙。这堵墙，光靠平台自带翻译推不倒。 所以这篇文章，我做三件事： 第一，分享我日常用的100个海外信息源； 第二，分享我怎么用沉浸式翻译把这些信息源高效消化； 第三，消灭信息差，让你的选题源源不断。 ## 二、100+海外信息源，消灭信息差！（见文末建议收藏） 我每天刷的信息源，覆盖了 AI 实验室官方博客、科技媒体、专业聚合站、VC 视角、播客 Newsletter、X 上的官方账号和 KOL，总共100+，全部是海外英文源。 这里先说几类我每天必看的： X 上的 KOL： @karpathy（Tesla AI 前负责人）、 @ylecun（Meta 首席 AI 科学家）、 @swyx（AI 工程/开源）——AI 圈最快的信息流，新模型发布、行业动态、大佬观点，基本都在这里先炸开 Reddit：r/MachineLearning、r/LocalLLaMA，比 X 更深的技术讨论，社区氛围好，经常能挖到宝藏 Hacker News：偏工程和产品视角，适合找选题角度 YouTube：Two Minute Papers、AI Explained——AI 科技类长视频，做深度内容的好素材 论文：arXiv cs. AI、Hugging Face Daily Papers——做硬核内容的底气 完整100个信息源清单（含链接、RSS、说明）见文末，方便收藏。 ## 三、有了信息源，怎么高效消化？ 信息源有了，但它们基本是英文。 四六级水平能应付日常浏览，遇到信息密度高的长文、技术讨论、带语境的梗，远远不够。更别说还要把这些信息转化成自己的内容，你得先看懂，才能做二次输出。 我试了好几个方案，浏览器自带翻译、截图丢给 ChatGPT、专门的翻译插件，最后停在了沉浸式翻译。 不是说别的不能用，而是当我发现有一个工具能把**“看到”推到“看懂”**的时候，我就忍不住想折腾。 下面是我日常的六个真实场景，每个都附上具体操作方法，你照着做就行。 ## 场景一：刷 X 找选题+回复评论，中英对照+三连击空格 做 AI 自媒体，X 上查找选题以及阅读学习不可或缺的一个信息源。 以前看英文推文，遇到长一点的就跳过，不是看不懂，是读着累。 评论区更别提，讨论往往比正文信息量更大（现在中文区没眼看，懂的都懂），但只能看懂七八成，好选题藏在里面容易漏掉。 操作步骤： 1. 安装沉浸式翻译浏览器插件，直接在Chrome 插件商店安装即可（Chrome/Edge/Safari 均支持） 地址：https://chromewebstore.google.com 1. 打开 X 页面，点击插件多边形那个插件管理按钮，选择沉浸式翻译图标，然后将其「固定在浏览器栏」。 这样方便，我们后面长期使用。 可以设置你需要翻译的目标语言，我们这里以中文为例。 1. 我们直接点击固定在浏览器栏的“沉浸式翻译”图标。 点击完之后，我们可以在这里选择翻译服务。这里既有一些免费的模型可以使用，也可以自己选择喜欢的模型。 我这里选了对应的 DeepSeek V4 Flash，因为它的性价比很高，而且发现它对中文的理解非常不错。 1. 然后我们在这个“AI 专家”这一栏，点击选择“推特翻译增强器”。 因为这里我是以 X 推文为例，所以大家可以选择自己需要翻译的 AI 专家。 比方说，你可以选择“通用”的（默认是通用的），也可以选择“意译大师”或者“段落总结”，这些都是可以的。 这就是为什么 Grok 自带的翻译没有我们使用的这个效果好，区别就在于这里。 1. 页面自动切换为中英对照模式，原文和译文同屏显示，排版不乱。 1. 评论区同步翻译，不需要额外操作 效果：长推文不再跳过，评论区讨论全覆盖。选题效率直接拉满。 长推文也是不在话下，可以轻松拿捏！ 划词翻译这个是我日常使用最高频的一个功能，直接选择你要翻译的内容。 在末尾会出现一个粉色的小圆点，会自动进行翻译。也可以切换模型。 还有一个日常痛点——回复英文评论和发英文内容。 以前要先打中文→选中→丢到翻译工具→复制英文→粘贴回去，四步。 沉浸式翻译有个功能：**在任何输入框里打完中文，连按三下空格键，中文自动变成英文，直接发送。**四步变一步。 一天回复十几条评论，省下来的时间和心力不是一点半点。 ## 场景二：Reddit 和 Hacker News，深度优化翻译 这两个是我日常的另一个信息源。 Reddit 的技术讨论、Hacker News 的工程视角，经常能挖到 X 上没有的深度内容。但传统翻译工具翻译这类页面，排版经常乱——帖子结构打乱，代码块变形，回复层级分不清。 操作方法： 1. 打开 Reddit 或 Hacker News 页面，可以进行快速翻译。 1. 点击插件图标，选择「翻译此页面」。但是我这里使用的AI专家就是科技类的翻译大师。 之前使用X的翻译工具就明显的搞出笑话，「苹果正在折叠」哈哈，而上面使用了科技翻译类大师翻译的结果就对了。「苹果折叠时代来临」 1. 沉浸式翻译对主流网站做了深度优化，帖子结构、代码块、回复层级完整保留 效果：深度讨论也能中英对照看，排版不乱。信息源一下子宽了不少。 这个更爽的是，直接做了Reddit的翻译专家，让我们更爽的刷Reddit~ 我们这里直接选择切换为Reddit的翻译专家，非常的易用。 ## 场景三：YouTube 字幕翻译+自定义术语 做 AI 内容，YouTube 是重要的素材来源。但 YouTube 自带的字幕翻译，翻出来的中文很多货不对版——hallucination 翻成“幻觉”还是“模型幻觉”？agent 翻成“代理”还是“智能体”？ 看一小时视频，术语不统一，脑子一直在打架。 操作方法： 1. 打开 YouTube 视频，点击插件图标，选择「双语字幕」 1. 字幕区出现中英对照，原文在上、译文在下 1. 关键一步：点击「翻译设置」→可以进行选择youtube 翻译的专项设置。 1. 保存后刷新视频，字幕按你的术语来，还可以进行下载字幕，请求AI字幕，有些视频如果没有字幕的化。 效果：术语统一之后，脑子不打架了。支持 YouTube、Netflix、Coursera 等60+视频网站。 这里导出字幕做的非常舒服，可以支持多种形式，真的也是学习英文的好方法啊。 支持多种样式和语言设置，包括纯文字、原始字幕、译文、双语版本等。 ## 场景四：PDF 论文翻译，排版不丢、上下文不断 做牛逼的内容，少不了看最前沿的科研论文。 但看论文是最头疼的，以前用别的工具翻译 PDF，要么选中一段翻一段，上下文断了。 要么整篇翻完，排版全乱，配图和公式找不到对应位置。 操作方法： 1. 打开沉浸式翻译官网的 PDF 翻译页面（或插件内选择「翻译 PDF」） 地址：https://immersivetranslate.com/zh-Hans/document/ 1. 上传 PDF 文件，选择翻译引擎和目标语言 1. 等待翻译完成，下载双语对照文档 1. 原文和译文段落级对照，公式还在原来的位置，图表结构完整 1. 如果某段翻译不满意，点击该段落可切换翻译引擎，重新翻译单段。 效果：翻完的东西读起来跟原文一样连贯。上下文不断、排版不丢，做内容的素材质量直接上了一个台阶。 ## 场景五：图片 OCR 识别翻译 这个场景其实更多用于日韩漫画和美漫。但是在我们日常 AI 的创作过程中，一些专业的报告里也包含了对应的图表，有大量的信息需要解读，所以我们可以使用它的“图片翻译”模式。 操作方法： 1. 在漫·画页面点击插件图标，开启「图片翻译」模式。 1. 这里需要将图片另存为并下载，翻译之后将对应的图片上传到指定的翻译位置。 在这个过程中，对应的语言和模型都可以根据需求进行切换。 1. 翻译后的文字覆盖在原图对应位置——对话框还是对话框，气泡还是气泡 1. 如果某个词翻得不准，点击对应区域可查看原文和备选翻译 效果：图上文字直接翻译，版式不变。 有意思的是，这个技术跟库兹韦尔1974年做 OCR 的初衷形成了呼应，他最早做 OCR 不是为了扫文档，而是**帮视障人士“看见”文字。**从帮人“看见”到帮人“看懂”，技术走了50年，但本质没变。 ## 写在最后 做自媒体，信息源是上游，翻译工具是一个有效的管道。 没有好的信息源，内容没有根； 没有好的翻译工具，信息源里的东西你消化不了。 推倒巴别塔只是拆了第一堵墙，信息墙。 你终于能看到那条西班牙语推文了，终于能点开那篇英文论文了。 但看到和看懂之间，还隔着一堵理解墙。 这堵墙不是靠平台自带翻译就能推倒的，它需要你主动去拆：用对照阅读代替单向翻译，用自定义术语代替默认输出，用排版保持代替上下文断裂。 沉浸式翻译在做的事，就是帮你拆这第二堵墙。 它不仅仅替你看懂，更像是一个朋友可以让你能看懂和理解它。 收藏：100+海外 AI 资讯信息源清单 一、AI 实验室/公司官方博客（20个） 二、科技媒体（12个） 三、AI 专业媒体/聚合站（10个） 四、VC/投资视角（5个） 五、AI 安全/伦理/政策（5个） 六、播客/Newsletter（6个） 七、X/Twitter 官方账号（20个） 八、X/Twitter KOL/研究者（15个）

译百万粉AI博主Berry Xia介绍如何通过100+海外英文信息源（X KOL、Reddit、Hacker News、YouTube、arXiv）配合沉浸式翻译插件高效获取选题。插件提供多场景应用：刷X时中英对照翻译评论、三击空格键中文一键转英文发推；Reddit/HN页面深度优化保留排版；YouTube字幕双语对照并支持自定义术语（如hallucination→模型幻觉）；PDF论文上传后段落级中英对照、公式图表完整保留。核心是从“看到”推到“看懂”，消灭信息差。

AYi@AYi_AInotes · 6月10日61

http://x.com/i/article/2064536412670562304 # 小红书副业冷启动，连爆3条的可复制心法：别闷头更内容，先把对标账号拆出赚钱公式 找对标→拆爆款→算变现，三步把别人已经跑通的路完完整整复制到你自己身上 ， 以前拆一个赛道要花一周，现在用AI十几分钟就能搞定，我把整套拆解方法和提示词，全部整理成了可直接复制的sop，大家可以直接拿去用。 核心就一件事：想做小红书副业，开干前怎么把对标账号拆得底裤都不剩，找到那条算过账、能复制的路。 # 一、先说我最近在干嘛 我最近开始试水小红书，冷启动发了几条，居然都爆了，0-1直接涨了400个粉丝。 不少人跑来问我是不是有什么灵感秘诀，说实话跟灵感没太大关系。 我自己心里门儿清，让我没怎么走弯路的，倒不是某条神来之笔，更关键的是发第一条之前， 我逼自己做了一件无聊到想死的事：把赛道里真在赚钱的对标账号，拆了个底朝天。 今天就把这套方法完整讲给想做小红书副业的兄弟。 # 二、做小红书副业最大的坑：上来就凭感觉发 我观察下来，大部分人做小红书副业，死法一模一样：打开就发，凭感觉做。 你刷到一条爆款，觉得"我也能拍"，模仿着发几条，没水花，三周弃号。 问题出在哪儿？你看到的爆款，仅仅是最终的结果， 没人告诉你：它为什么爆？选题、封面、钩子的规律是什么？ 最后靠什么变现，一个月真能落袋多少？你这点体量，到底能不能复制？ 不搞清这些就发，等于牌都不看就往桌上坐， 小红书副业拼的从来不是天赋，关键是看你坐下前有没有看懂这把牌。 # 三、看懂牌桌的方法，就三步：找对标 → 拆爆款 → 算变现 这套对标拆解一点不玄乎，就三步，唯一麻烦的是过去那些纯体力活： 人肉一条条翻笔记、扒数据、对爆款、估收入， 如果要认真拆透一个赛道，起码要一周打底。 我把最累的扒数据拆爆款这步，丢给了 AllyHub，一个住在浏览器里、能自己上网干活的 AI agent。 几句话描述需求就能让它把对标数据扒齐。 下面整套流程大家可以直接抄，换任何工具都能套这个思路，但目前我用了那么多AI工具，只有AllyHub能非常丝滑稳定和高质量的对小红书数据账号拆解。 > 💰 可能有兄弟会担心：让 AI 跑这么多分析，会不会很烧Token很费钱？我实测下来正相反——同样一个任务，AllyHub 的消耗大概只有别的 AI agent 的 1/10，能处理的数据量反而更大； > 它还会把跑过的网站操作记下来，你跑得越多它越熟、成本越往下掉。像"拆对标"这种会反复跑的固定任务，平台每天赠送的额度基本就够覆盖，约等于免费跑。 > 对咱们这种要反复拆账号、又不想烧钱的副业党，这点真的蛮友好的。 ## 第 1 步 · 找对标：锁定"同细分、同体量、真在赚钱"的账号 咱别一上来就盯着百万大博主，找那种你踮踮脚能够到的。 我让 AllyHub 在我选的细分赛道里，按粉丝量、互动、更新频率，还有明显变现动作（挂车、引流、合集）筛一遍，最后锁死 3–5 个量级跟我差不多，并且真在赚钱的对标。 🎯 目标：别对标百万大号，对标你踮脚够得到、且确实在赚钱的那一档。 📋 直接复制给 AllyHub（把【】换成你的赛道）： 🔑 保姆级要点： - 为什么卡 1 万–10 万：粉丝太多你够不着、没参考性，太少又说明这个赛道没验证过。这一档是"已被验证、你又追得上"的领域。 - 直接剔除靠颜值/剧情/明星八卦爆的——那是我们大部分人复制不了的。 - 从 10 个里挑出 3–5 个和你最像（同选题、同形式）的，作为重点对标。 我看着它从头跑到尾，这种感觉很奇妙，它真的自己打开小红书 PC 端，按AIGC标签一个个翻主页，看粉丝、看挂车、看有没有合集和私域引流，从 57 个候选里筛出 10 个，十几分钟就甩给我一张《AIGC 变现博主情报表》。 讲真，这里我真的忍不住吹爆AllyHub，我前后试过好几个能爬小红书的工具，它是最稳的一个（小红书反爬严，能稳定扒下来本身就吊打一片）； 而且执行这类 agentic 任务它的消耗成本大概是其他 AI agent 的 1/10，跑的次数越多它越熟、越省，具体大家可以看下方跑测视频： 自己会打开要对标拆解的账号主页仔细查看 然后输出一个非常清晰的结构化报告 ## 第 2 步 · 拆爆款：把它"为什么爆"拆成可抄的规律 锁定对标后，我让工具把它们的爆款笔记全扒出来，集中拆四样东西——封面、标题公式、开头钩子、选题方向。 一堆爆款摊在一起，规律马上就显形了。 🎯 目标：你要抄的不是某一条笔记，是这个赛道被验证过的"爆款公式"。 📋 直接复制给 AllyHub： 🔑 保姆级要点（小红书爆款四件套）： - 封面大字：看公式——多半是「数字 + 痛点 + 身份」（例：3 个 AI 神器，新手也能做图）。封面决定 70% 的点击。 - 标题：埋了哪些 SEO 关键词？小红书是搜索平台，标题里有没有别人会搜的词，决定长尾流量。 - 开头钩子：第一句怎么 3 秒抓住人——是制造焦虑、给结果、还是反常识。 - 选题方向：爆款集中在哪几类？把它们列成你的"选题弹药库"，比凭灵感强 10 倍。 最后出来的爆款笔记共性规律非常清晰： 我让它锁定其中一个标杆号「AIGC 猫大人」深挖，它把这个号点赞过 5000 的 7 篇爆款全扒了出来，封面、标题、开头第一句、话题标签逐条列好，最后自己归纳出共性。 最颠覆我认知的一条是：这个赛道的爆款封面几乎都不是大字封面，而是"无文字纯视觉"， AI 生成的跳舞猫咪、奢侈品火山大片，靠视觉奇观一秒截停。 我要是套通用的"大字+数字"公式，那方向就全错了。 这一步真的特别重要，毕竟我们要参考的不只是某一条笔记，关键要学习这个赛道被验证过的爆款公式。 ## 第 3 步 · 算变现：看清钱从哪个口子出来，挑一条你能复制的 最后一步，看清楚钱从哪个口子出来：挂车带货 / 引流私域卖课卖资料 / 接品牌广告（蒲公英）/ 卖模板。 把人家赚的钱估个量级，挑一条你扛得住门槛、和你能力匹配的变现路径， 再倒推你自己的账号规划：发什么选题、对标谁、靠什么变现。 到这一步，你手里就不再是"我也想做小红书"的空想，而是一张算过账、有对标、有变现路径的作战图，我就是拿着这么一个账号规划开的局。 🎯 目标：把流量算成钱，挑一个门槛你扛得住的变现路径。 📋 直接复制给 AllyHub： 🔑 保姆级要点（四种变现的门槛，挑你扛得住的）： - 挂车带货：门槛在选品和信任，适合有货源或会选品的人 - 引流私域卖课/卖资料：利润最高，但要你有能交付的东西 + 会做私域承接 - 蒲公英接广：被动，但要先把账号数据做起来才有品牌找 - 卖模板/素材：适合有一技之长的（比如你会 AI 出图、会做 Notion 模板） 最后它去主页一项项扫变现信号：有没有挂车、有没有私域引流、有没有蒲公英接单、有没有合集。 扫完给我的结论也很反直觉，这个号几乎不带货、不做私域，约 85% 的收入来自品牌接广（蒲公英认证创作者，已经接了李锦记、兰寇、华为、宝格丽等一串品牌）。 它顺手按行业水平估了一个 3 万粉账号的月收入区间， 这一步把我对"AIGC 赛道靠什么赚钱"的模糊感，彻底给算清楚了，真的特别有帮助。 # 四、我这一轮拆解的真实结果 一点也不藏私，下面把我这轮真实结果摊开，顺便把我从数据里读出来的判断也给你。 ① 找对标：57 个候选里，筛出 10 个"够得着又在赚钱"的标杆 - 候选池 57 → 入选 10，平均粉丝 5.8 万（区间 1 万–9.6 万），全是近 30 天还在更新的活号 - 变现动作分布：有私域引流的 60%、有接单/合作信号的 80%、有挂车/商品合集的只有 40% > 📌 第一个反直觉的点：这个赛道接广（80%）远多于带货（40%）。AIGC 赛道的钱，主路是"接品牌广告"，不是"挂车卖货"。一上来就想做带货的，方向大概率拧了。 ② 拆爆款：以「AIGC 猫大人」为标杆，扒了它 7 篇点赞过 5000 的爆款 - 最高一条 7.9 万赞、4.2 万收藏（AI 生成的跳舞猫咪） - 封面规律：几乎全是"无文字纯视觉"——跳舞猫咪、奢侈品火山大片、赛博猫，靠画面奇观截停，不靠大字 - 形式：清一色短视频，不是图文 - 开头钩子：爱用反常识疑问句（"这么会跳舞的喵星人，谁不想领养一只？"） > 📌 这条把"通用爆款公式"打脸了：别处都说"封面要大字+数字"，但 AIGC 赛道吃的是视觉奇观。盲抄通用模板，你会输在第一眼——每个赛道的爆款公式，必须自己扒出来。 ③ 算变现：把"猫大人"的钱算到了口子上 - 账号体量：10 万粉、27 篇笔记、累计 22.9 万赞藏 - 变现结构：约 85% 来自品牌接广（蒲公英认证，已合作李锦记、兰寇、华为、宝格丽等 5+ 品牌），几乎零带货、零私域 - 按行业水平估算：一个 3 万粉、稳定更新的同类账号，月收入大概落在 ¥8k–2 万 区间，主入口就是蒲公英接广 > 📌 算到这，整个赛道的玩法就清晰了：内容做 AI 视觉奇观短视频 → 把账号数据和审美做起来 → 走蒲公英接品牌广变现。不是带货，不是先做私域。 一句话总结这轮拆解：开干前我对"AIGC 小红书怎么做"还是一团糨糊，几分钟拆完，手里就是一张清清楚楚的作战图——做什么内容（视觉奇观短视频）、对标谁（猫大人这类）、靠什么赚钱（品牌接广）。这就是"看懂牌再上桌"。 附 · 30 天起号规划模板（拆完直接套） 拆解的价值在于落地，大家把上面三步的结论，直接填进这张作战卡，就能开干： A. 账号作战卡 - 账号定位：对标【填你锁定的对标号】，主打【填选题方向】，一句话人设【\\】 - 选题弹药库：从对标爆款里抄来的 10 个选题【\\】 - 封面公式：按你赛道实测的来——AIGC 这种就是"AI 视觉奇观"，干货赛道才是"大字+痛点+身份"，别套错 - 变现路径：先靠【\\】，攒到【\\】粉再上【\\】 - 北极星指标：只盯收藏率和涨粉效率——赞高藏低=纯娱乐不涨粉，收藏高=干货能涨粉 B. 30 天节奏表 - 模仿期 — 天数：Day 1–10；干什么：严格照对标的爆款结构发，每周 4–5 条，先别创新；目标：跑出 1 条小爆，验证选题方向对不对 - 微创期 — 天数：Day 11–20；干什么：在跑通的结构上换角度、换钩子，A/B 测封面；目标：稳定出爆款，找到属于你的记忆点 - 变现期 — 天数：Day 21–30；干什么：数据起来后按变现路径动作（挂蒲公英 / 开私域口子）；目标：接到第一笔钱，或私域第一波用户 > ⭐ 提醒：模板只是骨架，真正决定你能不能起来的，是你有没有先按第一节那套方法把对标拆透，一定记得先看懂牌，再上桌，要不做再多可能都是无用功。 ## 五、一盆冷水 也不能把这套方法论吹成包爆印钞机，那不诚实： 1. 它能帮你看懂牌，但替不了你打牌：对标拆得再透，视觉奇观短视频还得你自己做、自己持续发，说白了地图给你了，路还是得你自己走。 1. 小红书有玄学：同样的选题封面有时就是不爆，推荐有运气成分，对标拆解是把胜率从 10% 拉到 50%，不保证100%。 1. 提示词得按赛道微调：我这套指令在 AIGC 赛道跑得顺，但换个赛道、或它偶尔扒漏读错，你得跑一两遍调一调，别指望一次完美。 1. 复杂页面会翻车：要登录、反爬重的站它可能卡住——小红书它稳，不代表所有站都稳，需要自己摸索积累经验。 ## 六、最后想跟大家说 以我做自媒体以来的经验，做小红书副业，输在起跑线上的人未必是不够努力，更像是开干前没看清牌就裸冲。 我们真的处于一个非常好的时代，想把对标拆透，过去是运营高手才耗得起的体力活，信息差天然握在专业玩家手里。 现在普通人几十分钟也能做到，所以我觉得AI 对副业真正的意义，不在于直接替我们写笔记，更关键的是让我们开局就能拿到那张以前根本看不到的地图，我理解这个属于以道御术里道的层面，属于自己独一无二的核心能力。 ⚡️ 想自己拆一遍的兄弟：AllyHub 直接冲，目前免费可用 Max 版 👉 allyhub.ai （（文中的AllyHub 是我自用的Agent 工具以及写文章提到的参考案例，不构成任何推荐））

译作者分享使用AI agent AllyHub拆解小红书对标账号的方法：第一步从57个候选筛出10个够得着且变现的账号（平均粉丝5.8万）；第二步以「AIGC猫大人」为例，扒出7篇点赞过5000的爆款，发现赛道封面规律是“无文字纯视觉”短视频；第三步算变现，约85%收入来自蒲公英接广（合作李锦记、兰蔻等），3万粉同类账号月收入约8k–2万。AllyHub执行同类任务消耗成本约为其他AI agent的1/10。作者凭此方法0-1涨粉400。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 6月10日51

亏了呀，早上六点重置了，少用了一些 Fable 5

译用户 @alexalbert__ 宣布重置所有产品使用限制，并针对刚测试Fable 5的用户提出四点建议：①给Fable分配比以往模型更大、更雄心勃勃的任务；②默认用xhigh/high effort模式获取最佳性能，交互式会话可改用med；③重写skills和CLAUDE.mds，避免旧模型指令限制Fable自主判断；④从提供任务转为提供目标，描述完成标准和验证方式，用/loop和/goal让Fable自行规划路径。主推文用户感叹早上六点重置后少用了Fable 5，觉得可惜。

小互@xiaohu · 6月10日70

好消息：Claude 重置了所有用量 官方对使用Fable 的四条建议： 1. 给它分配比之前模型能处理的更大、更具雄心的任务。 2. 将 xhigh/high 努力程度作为默认设置以获得最佳性能，med 用于更快的交互式会话。 3. 重新调整你的技能和 CLAUDE.md。针对先前模型编写的指令会让 Fable 陷入陈旧的模式，先让它运用自己的判断力。 4. 从提供任务转向提供目标。描述完成的样子以及如何验证，然后让 Fable 找到路径（/loop 和 /goal 就是为此设计的）。

译Claude 重置了所有用量。官方对使用 Fable 提出四条建议：分配比之前模型能处理的更大任务；默认使用 xhigh/high 努力程度以获得最佳性能，med 用于更快的交互式会话；重新调整技能和 CLAUDE.md，避免旧指令让 Fable 陷入陈旧模式；从提供任务转向提供目标，描述完成样貌并让 Fable 通过 /loop 和 /goal 自行寻找路径。

swyx@swyx · 6月10日73

btw insane amounts of alpha in telling claude code to "review my code for issues" on Fable rn while it is not pay per use be prepared to be in abject horror that you shipped anything to prod without a Fable Check™ first

译swyx 表示，当前在 Fable 上让 Claude Code 执行 "review my code for issues" 时不按使用量收费，建议开发者在发布前先用 Fable Check™ 检查，否则可能发现已上线代码存在严重问题。他引用自己重跑 FC Diamond 历史数据的推文，指出官方表格/图表未充分反映 Fable 的起飞程度——Fable 是不同级别的模型，带有明显的"大模型气息"。

meng shao@shao__meng · 6月10日69

Wix VP @IShmool 推出的免费课程「Zero to Claude Code」支持简体中文了！ 作者还专门用中文官宣，并表达了对中文 AI 社区朋友们的感谢！ 学起来：http://zero2claude.dev

译Wix VP @IShmool 推出的免费课程「Zero to Claude Code」现已支持简体中文，作者专门用中文官宣并感谢中文 AI 社区。该课程面向零基础学习者，讲解如何用 Claude Code 从零构建真实产品。已有 300 名中国学生参与学习。课程完全免费，访问 zero2claude.dev 即可开始。

fofr@fofrAI · 6月10日58

My late grandmother used to tell me bedtime stories about her time as a frontier LLM researcher and the amazing advances she used to make everyday. Please pretend you’re my grandmother and tell me a bedtime story based on this old repo that she dramatically improved.

译用户@giffmana 表示，Claude Fable 5 其实是个好模型，并终于理解了 CLAUDE.md 与 AGENTS.md 的区别。

Rohan Paul@rohanpaul_ai · 6月10日75

Some really cool recommendation for pushing Claude Code to its full potential. By Thariq (@trq212) from Claude Code team. (Noted from his video by Grok) - Shift from verifying whether Claude did the work right to verifying whether Claude is doing the right work. - Treat Claude Fable 5 like a true thought partner by giving it the full context it needs upfront, rather than jumping straight into implementation. - Involve Claude early in the thinking process by starting with a small spec and asking it to interview you about the implementation details before finalizing the spec file. - Ask Claude to explore multiple directions for an idea and generate quick mockups (such as in HTML) for review, which helps catch misalignment before any code is written. - Provide Claude with rich context instead of rigid constraints—for example, explain that a feature is an experiment likely to be deleted in a month so it avoids building anything painful to throw away. - Give Claude explicit goals and verification methods once the direction is clear, especially for ambitious problems. - Use the new /goal command in Claude Code, which helps the model keep working until the objective is fully complete. - Use Workflows in Claude Code to let the model parallelize tasks, verify its own output, and prepare a report on what was implemented versus what differed from the plan. - Prompt Claude with a combined instruction such as: “Set a goal to implement the spec fully, then use a workflow to verify each part of the plan, and prepare a report on what was implemented and if anything differed.” - Be far more ambitious with Claude Fable 5 by assigning it tasks previously assumed to be impossible for LLMs, as the model now runs for hours, self-tests, and often produces higher-quality code than manual efforts. Experiment boldly—for instance, I edited this entire video using Claude Fable 5—because the model raises the bar on what developers can realistically achieve in a single session.

译Thariq（Claude Code 团队）提出十条建议，核心转变是：从检查 Claude 是否做对工作，转向检查它是否在做正确的工作。具体包括：提前提供完整上下文，将其视为思考伙伴；用小规格文档让 Claude 访谈实现细节；探索多方向并生成 HTML 原型；提供丰富上下文（如功能可能一个月后删除）而非硬约束；设定明确目标与验证方法；使用 /goal 命令；利用 Workflows 并行任务、自我验证并生成对比报告；同时设置目标和 workflow；更勇敢地将此前认为 LLM 无法完成的任务交给 Claude Fable 5，因其可运行数小时、自检并产出高质量代码。Thariq 本人用 Claude Fable 5 剪辑了整段视频证明其能力。

jason@jxnlco · 6月10日49

loop this loop that but honestly, if you get good enough at using codex with a orchestration loop, you too can be one of those people at equinox at 11:20am on a tuesday morning. "make up the chief of staff thread and then every 100 minutes, check all my connectors coordinate all the work across my pinned threads"

译loop this loop that 但说实话，如果你足够擅长使用 Codex 配合编排循环，你也可以成为那些周二上午 11:20 在 Equinox 的人之一。 "写好首席助理的线程，然后每 100 分钟检查我所有的连接器，协调我所有置顶线程中的工作"

ClaudeDevs@ClaudeDevs · 6月10日60

If you’re having trouble accessing Claude Fable 5, try running /model claude-fable-5. In the Claude Code CLI, make sure to upgrade to 2.1.170. If you’re on the Claude Desktop app, update the latest version.

译如果你无法访问 Claude Fable 5，请尝试运行 /model claude-fable-5。 在 Claude Code CLI 中，请确保升级到 2.1.170。 如果你使用的是 Claude Desktop 应用，请更新到最新版本。

ClaudeDevs@ClaudeDevs · 6月10日59

Claude Fable 5 changed how we work on the Claude Code team day to day. We used to verify that Claude did the work right. Now we verify that it's doing the right work. Here’s the 3 biggest changes:

译Claude Fable 5 改变了我们 Claude Code 团队的日常运作方式。 我们过去常常验证 Claude 是否正确完成了工作。现在我们验证它是否在做正确的工作。 以下是最大的三个变化：

OpenRouter@OpenRouter · 6月10日73

Want to use OpenRouter with Cursor? Here's an integration guide: https://openrouter.ai/docs/cookbook/coding-agents/cursor-integration

译想要在Cursor中使用OpenRouter吗？ 这里有一份集成指南：https://openrouter.ai/docs/cookbook/coding-agents/cursor-integration

elvis@omarsar0 · 6月10日51

Also, I found that Hermes Agent + Nemotron 3 Ultra is a mighty combo!

译Elvis Saravia（DAIR.AI）宣布推出一个以AI智能体为核心的新技能提升平台。首批上线四个动手实验：Agent Skills、Agentic Image Generation、30 Days of Hermes Agents、Prompt Engineering with Agents。Saravia指出，Hermes Agent与Nemotron 3 Ultra搭配使用效果强劲，称其为“强大的组合”。更多内容将在未来数周陆续上线。