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卧槽！有人拿这个视频工具在网上卖几百块……别傻了！看这里直接免费拿！💰 做影视解说的老哥集体爽歪歪，全自动“写文案+剪辑+配音+字幕”的一条龙作弊外挂，关键是纯白嫖、连显卡都不要！😱💥 说白了，它就是个专吃短视频饭的“全自动成片流水线”。你扔进去视频，剩下的脏活累活它全包了！😁 📌 AI能看懂视频，文案自带吐槽味： 一帧一帧看懂画面，写出的脚本绝非冷冰冰的“AI腔”。特别是剪狗血短剧，黄金开场、爽点放大、悬念预埋全给你安排明白，原片台词还能完美保留 30% 留风味！ 📌 声音能克隆，画面自动卡点剪： 文案一出，AI 会自动卡点裁剪素材、死死焊上字幕。它还支持声音克隆，用爆款解说音一键配音，原本大半天的活，现在喝杯茶直接成片，不满意还能一键导出剪映草稿微调。 📌 低配也起飞，一毛钱剪一集： 最逆天的是不要好显卡！普通 4 核 CPU + 8G 内存就能跑。配合便宜接口，剪一集也就花一两毛钱，直接把生产力拉爆。 🛠️ 怎么用： 电脑用 Docker 跑起来 ➔ 浏览器打开，丢入视频素材 ➔ 点击一键生成，坐等爆款短视频批量出炉！ 💻 项目地址： ⚠️ 避坑提醒：这软件完全免费开源！已经有倒爷在外面改名卖几百块了，千万别当冤大头，认准上面这个链接直接白嫖！ 💬 从此做影视解说和自媒体矩阵再也不用拼体力了，这效率简直是降维打击！ 你打算拿它来一键做电影解说还是搞笑短剧？评论区聊聊！👇 #自媒体搞钱# #影视解说# #开源推荐# #AI剪视频# #短剧混剪# #搞钱工具# #自媒体运营# ～

AI代理月账单直接砍到1/5！95% token 节省，无需改任何代码🔥 一位 Netflix 高级工程师开源的 Headroom，是专为 AI 代理打造的智能上下文压缩引擎，能大幅降低工具调用和大模型交互成本。 目前在 GitHub 已收获超 42k Star。 它在 AI 代理与 LLM 之间加入一层本地压缩层，自动处理所有进入模型的内容—包括工具输出、日志、RAG 检索块、文件内容和历史对话： - 多种针对性算法：JSON 智能粉碎、代码 AST 解析、表格数据处理、Kompress 文本模型等 - 真实代理场景下可压缩 60-95% token，回答质量基本不变 - 可逆设计（CCR）：需要原始细节时，LLM 可通过工具调用即时取回完整内容 - 完全本地运行，隐私安全无忧 它还能顺带优化模型输出，减少多余的开场白、重复代码和过度思考，特别适合 Opus 等高价输出模型。 支持 Library 集成、Proxy 透明代理、Wrap 一键包裹（Cursor/Claude/Aider/Copilot 等）、MCP 原生支持，以及跨代理内存共享和 headroom learn 自动优化。 100% 免费开源，推荐给所有重度 AI 开发者。

分享一组今年的视频下载新工具，记得收藏好！ X平台（Twitter）： 抖音/TikTok： Instagram/Facebook： 全平台下载： （油管暂不好使，国内平台全兼容） 视频去水印： 图片去水印： YouTube视频&字幕：yt-dlp（开源神器，4K批量下载，GitHub安装） 全平台通用：4K Video Downloader（桌面版，播放列表一键搞定） 全部免费，开源推荐，点赞保存！

开源项目推荐：Claude Code From Scratch 这是一本学习 Claude Code 的开源电子书，严格来说不仅仅是电子书，还有代码，不需要你去看 Claude Code 的 50 万行代码。 用 ~4300 行代码（TypeScript 和 Python 两个版本分别实现）复现了 Claude Code 的核心架构——Agent Loop、13 个工具（含并行执行 + 流式早期启动）、4 层上下文压缩、语义记忆召回、技能系统、多 Agent、MCP 集成……每一步都对照真实源码讲解它怎么做的 → 我们怎么简化的。 有 13 章内容，每一章都是一份分步教程，跟着动手写几千行代码，快速理解 Claude Code 这样最好用的 coding agent 的精髓。 读完你就能大致理解了 coding agent 的工作原理，我跟着快速浏览了下都有了些新的收获，推荐有兴趣的可以看看。 有中英文版：

开源项目推荐：BlockNote BlockNote 是一个开源的 React 富文本编辑器，基于 ProseMirror 和 Tiptap 构建，走的是 Notion 风格的 Block 编辑体验，拖拽、嵌套、斜杠菜单、格式工具栏这些开箱即用。 对于需要在自己的应用里嵌入编辑器的开发者来说，它最大的吸引力在两个地方。 第一是上手门槛低。几行代码就能跑起来一个带完整 UI 的编辑器，不用像直接用 ProseMirror 或 Tiptap 那样先啃一堆底层概念。Block 类型、键盘快捷键、自定义样式都可以配置，但不配也能直接用。 第二是原生支持 AI 集成。通过 @blocknote/xl-ai 这个扩展包，可以在编辑器里直接接入 AI 能力，用户选中文字点 AI 按钮、或者在斜杠菜单里输入 /ai，就能让 AI 帮忙写、改、续写内容。后端支持接 OpenAI、Anthropic 或者自己的模型端点，也能接 RAG 管道给 AI 补充知识库。AI 的操作过程对用户完全透明，改了哪里、加了什么，用户可以逐条接受或拒绝。 这意味着如果你在做一个内容管理系统、知识库、或者任何需要"编辑器 + AI 辅助写作"的产品，BlockNote 省掉了你同时造两个轮子的功夫。 实时协作也内置支持（需要借助第三方服务），基于 Yjs 实现多人同时编辑。另外还有导出 PDF、Word、ODT 的扩展包，适合需要生成正式文档的场景。 许可方面需要注意：核心编辑器功能用的是 MPL-2.0 协议，商业项目可以自由使用。但 AI 集成、多列布局、文档导出这些 xl- 开头的高级包用的是 GPL-3.0，闭源商业项目需要购买商业许可。 如果你现在的选型在 Tiptap 和 BlockNote 之间纠结：Tiptap 更适合需要深度定制编辑器行为的场景，但学习曲线陡，需要理解 ProseMirror 的 Schema 和插件体系。BlockNote 封装层级更高，适合想快速出活、不想在编辑器底层花太多时间的团队。 项目地址：

开源项目推荐：Type4Me，作者号称是 Typeless 平替 macOS 语音输入工具，本地/云端双引擎识别，大模型文本优化，数据全部存在本地。 市面上的语音输入工具，要么贵（$12/月），要么数据不可控，要么不能自定义 Prompt。Type4Me 想把这几个问题一起解决。 它基于 SherpaOnnx 引擎做本地语音识别，不需要 API Key、不需要联网，在 Apple Silicon 机型上跑得很快。如果你更看重准确率，也可以接云端引擎（目前支持火山引擎和 Deepgram）。 最有意思的是它的"处理模式"设计——语音识别出文字后，可以直接丢给大模型做后处理。内置了快速听写、双通道高精度、中译英、Prompt 优化等模式，也可以自己写 Prompt 定义任意处理流程。 还有个"命令模式"值得一提：选中一段文字，按快捷键说一句话，语音会变成指令，选中的文字变成上下文，LLM 直接执行操作并输出结果。相当于把语音变成了 LLM 的命令行。 数据方面，所有凭证和识别历史都存在本地（SQLite + JSON），没有遥测、没有云同步，历史记录支持导出 CSV。 项目架构是插件式的，添加新的语音识别服务只需要实现两个协议然后注册，目前 OpenAI Whisper、Google、AWS 等接口定义都预留好了，等社区来补。 MIT 协议，macOS 14+，GitHub 地址：

在 xAI 联创陆续离职之时，xAI 公布了这段 45 分钟的内部全员大会录像，Elon Musk 主持，回顾了 xAI 过去 30 个月的成就、公司重组、团队介绍、基础设施进展，以及联合 SpaceX 一起绘制的未来新大饼🫓 1. 成立仅 2.5 年的 xAI 已取得惊人进步，而竞争对手（如 OpenAI 等）已有 5-20 年历史、更大团队和资源。 xAI 在语音、图像、视频生成（生成量已超过所有竞争对手总和）；部署了首个 10 万 H100 GPU 训练集群，现已经接近 100 万 H100 等效算力。 科技公司竞争力在于“速度与加速度”，xAI 是最快的，无人能及。Elon 感谢了离职员工贡献，并宣布公司重组以适应规模增长（像生物从单细胞到多器官分化）。 2. 公司分为四大应用领域 + 基础设施层 - Grok 主模型 + 语音团队（合并）：从零起步，6 个月内开发语音模式，超越 OpenAI；现已在 200 多万辆 Tesla 中运行。模型将极大提升知识工作者生产力（10 倍）；将构建让用户轻松完成工作新“门户”； - 编码团队（Lead: Makro）：编码模型已实用，能加速工程师 10 倍；路径通往递归自我改进（AI 训练下一代 AI）。2 - 3 个月内能达到 SOTA；年底可能直接生成二进制代码，绕过传统编程；与 SpaceX 合作解决算力/能源瓶颈； - 图像/视频团队（Imagine）（Lead: Tyler H. 等）：6 个月前从零起步，现排行榜领先；生成 60 亿图像/月（远超 Google 等）。未来将实现更长视频（10-20 分钟一键生成）、实时渲染、交互世界。这个团队的目标是领先 Meta 抵达“元宇宙”，到时实时视频生成/理解将占大部分 AI 算力； - Macro Hard 团队（Lead: Toby, John 等）：构建全能数字人类模拟器，能在电脑上完成任何人能做的事（包括工程、医学、设计火箭）；聚焦 GUI 代理（80-95% 软件有图形界面）；其目标是模拟整个只靠数字输出的公司（例如 Microsoft），这将带来巨大经济繁荣。 3. 基础设施与支持团队介绍 - 核心产品基础设施/API 将支持所有产品线； - 用领域专家（医学、金融、法律）评估模型，提升真实性和减少偏见；Grokopedia 已达 600 万文章，目标 Grok 5 无需外部搜索； - Memphis 超级集群已经支持了 30 万+ GPU，正在扩张；这是世界最大超级计算机之一；单个数据中心 6 周内完成 850 英里光纤、2.7 万 GPU安装；从架构到电力垂直整合，追求最高效率（PUE）。 算力优势是 AI 公司成功关键，xAI 部署最快！ 4. X 平台的计划 - X App 用户超 10 亿（安装量）；下载/参与度大幅增长；已经开源了推荐算法； - Grok Chat 将独立成 X Chat App（加密、音视频、多人、桌面分享）；X Money 即将测试推出，目标是所有货币交易的中心。 5. xAI + SpaceX 的宏大愿景 - 理解宇宙需探索宇宙，当前地球能源仅用 1%，需扩展到太空获取太阳能量（百万倍潜力）； - 计划建立地球轨道数据中心（100-200 GW/年，未来 terawatt）；月球工厂 + 质量驱动器（mass driver，发射 AI 卫星，达千 GW+）；抵达火星及更远的地方； 最终将延伸意识之光到恒星，探索银河系，发现外星文明遗迹。“未来从未如此激动人心” - Elon Musk

推荐一个开源最强的本地跨 AI的session管理器：AgentsView。 它会把 Claude Code、Codex、Cursor 等工具的历史记录统一索引起来，让你快速搜索旧对话、查看项目记录、统计 token 和成本等。 全平台客户端支持（甚至支持web & CLI）。 地址在评论区。

现在来推荐一个开源项目，如果你对网页渗透、接口抓包这块感兴趣，这个可以直接用。 这个项目说白了就一件事：帮你少动手，多看结果 它到底干嘛的？ 你平时做抓包大概是这样： 打开 Charles / mitmproxy → 一堆请求 → 自己慢慢翻 → 找接口 → 猜参数 → 研究加密 → 写脚本复现 这个项目做的是： 👉 把“翻包 + 猜接口 + 看加密”这一步交给 AI 它能帮你干的事： 自动把所有请求抓下来 自动帮你筛掉没用的（广告、静态资源这些） 自动告诉你这个接口是干嘛的（登录/列表/下单） 自动帮你理清楚请求流程 如果有加密，会帮你去 JS 里找怎么生成的 最后直接给你一份“分析总结 + 复现思路” 更关键的点： 浏览器、App、脚本请求都能抓 支持 MITM 代理（就是常见抓包那套） 可以 hook JS，把加密过程直接扒出来 支持 MCP 👉 可以让 Claude / Codex 直接连上来帮你分析包 一句话理解： 以前是你自己在“翻包找线索”， 现在是 AI 帮你直接把线索整理好给你看。 适合谁： 想学渗透但不想一开始就被抓包劝退的 做接口逆向 / 数据采集的 想看别人接口怎么写的 如果再讲简单一点： 以前是你当侦探一个个翻线索，现在是 AI 先帮你把案子整理好了，你直接看结论。 这个项目在我的reverse skill项目关于渗透等相关操作中起到了特别大的作用，也可以说没有这个工具reverse skill的渗透能力将大大降低。 项目地址如下：👇 #逆向# #安全# #js逆向#

个人强烈推荐一个开源的媲美甚至部分超越codex app 的coding IDE：Orca Mac/Win/Linux 全平台, 支持所有主流Coding agent CLI(CC, codex, pi, opencode etc.), 这是我用过最强大的套壳，其他的我全都卸载了。 功能： . 并行worktree . computer use(操作电脑，类似codex的电脑使用) . 登录态browser（类似codex @chrome） . 嵌入式真实 Chromium + Design Mode . orca mobile(手机端app，远程控制电脑！） . 自动化（定时任务，loop engineering） . 语音输入 . iOS/Android手机模拟器 . 远程主机控制 . token使用追踪 . GitHub / Linear 原生：PR、issue、看板里直接开 . orca CLI 我特别强调，喜欢pi的人也非常推荐用这个。