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这个一键视频生成工具 HyperFrames 有点火爆！ 要注意的是，这不是传统意义上的视频生成，而是以HTML为入口的可以理解为加强PPT版本的视频工具 特别适合内容创作者介绍项目，产品演示，梳理内容之类的使用 HyperFrames 的思路很直接：Write HTML，Render video。画面、排版、字幕、动态元素都可以先用 HTML 表达，再交给渲染流程生成视频，agent 更容易按要求改。 GitHub 现在约 21.8k stars。做自动化视频、产品演示、教程短片的人，可以先试试把脚本和画面要求交给它。 仓库地址：

X 这个周期的创作者收益也到账了，其实经过这几个周拿x的工资也发现了其实crypto中推的收益并不低，之前不比做AI和泛流量的低，唯一的问题就是人数还是太少，卷泛流量并不一定比卷ct要容易 后面准备也加入AI大军，如果AI是20多年前的互联网，那现在全力以赴还不晚 来都来了，总要做点什么 @heyibinance

基金会8人出走、ETH失守2000，Vitalik在写小说 一句话概括了以太坊当下的荒诞处境。 ETF资金连续8天净流出26亿美元，ETH价格较去年8月高点腰斩57%，基金会核心团队8人集体出走。 与此同时，渣打还在喊"ETH像2001年的亚马逊，年底目标4000美元"——这话半年前或许有人信，现在听着更像持仓者在给自己找流动性出口。 Vitalik写小说这件事本身没毛病，创始人也是人。但时机太差了。链上TVL在缩水，生态在失血，核心团队在散架，社区信心在瓦解——这时候创始人告诉大家他在搞文学创作？ 这不是能不能写的问题，是当一艘船在漏水的时候，船长在甲板上晒太阳，水手们会怎么想。 以太坊的问题从来不是技术——它的技术栈依然是行业最成熟的。问题是治理，是方向，是"到底谁说了算"。基金会8个人同时走，说明内部裂痕已经大到遮不住了。 这件事教会我们一件事：在这个行业，不要因为一个项目"资历老"就默认它永远不会掉队。以太坊是伟大的，但伟大不等于永远正确。BTC当年被骂了无数次归零，撑下来靠的是去中心化和不变——以太坊的路线一直在变，而每一次转向，都在消耗共识。 如果你持有ETH，问自己一个问题：你投的是技术信仰，还是Vitalik个人的光环？如果是后者，他现在在写小说。如果是前者，基金会的人正在用脚投票。 在这个圈子，最危险的不是买到归零币，而是把信仰挂在一个人的身上。人会累，会迷茫，会想去写小说。但你的仓位不会等你读完第一章。

GM ， X上的创作者们，你们都是全职运营的吗？ 还是和我一样——正常上班，利用碎片时间兼职运营账号？ 我目前就是后者，一边工作，一边坚持在X输出内容。 如果你也是「上班族创作者」，欢迎在评论区报个到 👇 有必要辞职all in X吗？

AI与人类叙事风格的差异令人着迷，尤其在具体表现上。研究显示，尽管可以让AI尝试不同的写作风格，但这些努力并未显著改变其叙事特征。这意味着，AI的写作本质仍然受限于其基础算法和训练数据。 首先，AI在叙事结构上往往缺乏人类那种深刻的情感共鸣和复杂的情节发展。人类作家能够通过细腻的情感描写和生动的角色塑造，使故事更具吸引力，而AI的叙事往往平面化，难以打动读者。其次，AI在语言的运用上，尽管可以模仿各种风格，但常常无法真正理解和传达文本背后的深意。例如，AI在生成文本时，可能会频繁使用破折号等特定符号，但这些并不足以改变其叙事的核心逻辑。 因此，对于希望利用AI进行创作的人而言，了解这些差异至关重要。AI写作工具虽然便利，但并不能完全替代人类的创造力和情感深度。在创作过程中，结合AI的优势与自身的叙事技巧，才能创造出更具吸引力和深度的作品。最终，AI写作的价值在于辅助，而非取代人类的创造性。

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自从推特把自动翻译功能打开之后 月光突然可以看见来自世界各地的碎碎念 Instagram上尊贵的网红都在搭私人飞机，满世界旅游 X推特则看起来像洛杉矶的贫民窟一样 凉兮欠债不还，被小超和法院悬赏通缉 还有一堆门槛妹和诈骗犯 和扎堆争夺马斯克发的创作者收益的人 到底哪边才是真实的世界呢？

今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com

🎶Trumpular | Pogo✨ 克里斯托弗·尼古拉斯· “尼克”·伯特克（Christopher Nicholas "Nick" Bertke ，1988年7月26日-），艺名Pogo ，其标志是一只兔子，是一位出生于南非的澳大利亚电子音乐家，擅长通过采样技术创作全新的音乐，在广大乐迷中享有盛誉。 这首歌纯粹因为旋律和艺术家Pogo的技艺而分享。 #pogo# #music#