与「成品」相关的搜索结果

千万不要为了方便使用+86手机号注册Telegram纸飞机电报，更不要用工作家庭手机号，尤其不要点击同步通讯录。最好是购买成品电报账号，这里给大家提供自助购买站

豆包进飞书后，飞书直接成了自媒体创作神器，打通了选题、创作、复盘全流程！！！ 飞书多维表格、云文档、知识库配合 CLI 够爽了，现在飞书里的豆包可以读你的资料、操作电脑、浏览器、做PPT、图片、视频...... 我这次直接拿“一个人+飞书做 AI 自媒体”跑了一遍： 1、找选题：打开浏览器搜近期内容，最后找了 10 个公开来源，把标题、链接、发布日期、核心信息、互动数据和用户问题全部写进飞书。 2、内容存档：直接建好多维表格。它自己做了 14 个字段，按照账号匹配度、热度和信息增量打分，再做出选题优先级视图和数据看板！ 3、创作：选中一条继续创作。它沿着表里的资料写完一篇 X 长帖，又生成了 3 套封面标题、3 组提示词和 3 张封面图，全部写回同一条记录。 它搜索的资料、做的判断、生成的内容和图片，全都留在飞书里。整个过程每一步都能看、能改，包括来源、评分规则也都可以调，标题和图片不满意就让它重做。 飞书负责把资料、选题和成品整理并存好，豆包负责搜索、整理、判断和创作。全自动在浏览器、文档、表格和生图工具之间调用。

使用 @making_cindy把项目的启动器整个重写了一遍，UI设计全换，增加动态背景，增加苹果毛玻璃效果，包含图生图，图生视频，UI设计，代码编写，测试和bug修复，到最终可使用成品，全流程在Cindy完成，没有使用任何外部工具；不到一天时间（统计是因为周五开的对话，开完就下班了，其实就周一花了几个小时），2亿token(拆解一个线上游戏的启动器花了很多，可以更省），180美金；主要是反馈太及时了，有一个想法，当天就能得到可使用的产品；

关注了两年的项目 @dappOS_com TGE 了。 真正让我持续关注的，不只是顶级机构和上所预期，而是它已经把 Web3 AI 做成了能落地、能收费的产品。 dappOS 的定位是一套低门槛 AI 操作系统，旗舰产品 xBubble 可以理解为「Web3 版 Codex + WorkBuddy」。 Codex 提升专业开发者的效率，WorkBuddy 让 AI 进入日常工作；xBubble 则进一步面向有想法、有行业资源，却缺少技术团队的 OPC（One Person Company），帮助一个人完成从想法验证到业务上线。 它的核心不是聊天，而是执行：Bubble Engine 用于开发和优化特定任务的 SOP；Bubble Pilot 负责将需求匹配给合适的解决方案；Bubble Code 则把同一套系统延伸到软件与业务创建。 用户无需处理服务器、域名或 API Key，也能生成报告、商城、宣传片、虚拟人、行情与套利分析等成果，并用 xBubble Credit 统一结算相关费用。 Web3 也不是装饰。地址登录、稳定币支付、第三方基础设施和数据隔离，让 OPC 能以更低门槛开展全球业务；预置的 Web3 SOP 还能把稳定币、预测市场等能力接入真实商业场景。 比如以下测试视频，我最近给自己房子装修，把装修图纸和风格给他，他就可以设计成品，最终用稳定币结算设计费。 官方披露，xBubble 自 4 月上线以来已帮助超过 1 万个 OPC 启动，并取得 680 万美元订阅收入。对 AI 项目来说，真实用户与订阅收入，比单纯讲故事更有说服力。 再看 $DOS：总量 10 亿枚，初始流通 20%，用于优质 AI 服务访问、生态角色参与和协议治理，协调用户、服务商、基础设施伙伴及社区贡献者。如果产品使用持续增长，收入用于生态建设与回购，就有机会形成「使用增长—收入增加—回购与激励—代币价值承接」的闭环。 资本层面，项目获得 Polychain、红杉中国、IDG、OKX Ventures、HashKey Capital 等机构支持。机构背书提供资源与市场预期，但决定长期价值的，仍是 xBubble 能否不断把 AI 能力转化为真实业务和持续收入。 所以临近 TGE，我关注的不只是短期价格，而是 dappOS 能否成为 OPC 时代真正可用的 AI 商业操作系统。 就目前的技术能力、真实收入、融资背景，很期待dappos能在TGE中来个大满贯。

兄弟们你还在用Codex每月单纯消耗Token吗？ 我朋友靠闲鱼 + Codex，都赚了 16 万。 一开始我也不信。 后来他把后台和聊天记录给我看，我才发现，闲鱼上最火的根本不是“卖 AI 工具”。 而是帮人解决那种特别具体、特别烦、但又有人愿意付钱的小需求。 比如： Excel 自动整理 批量改文件名 爬取公开数据 把一个网页小功能做出来 公众号排版工具 小红书文案采集整理 店铺订单自动统计 这些东西听起来不性感。 但闲鱼上真的一堆人在搜。 以前接这种单，最烦的是沟通完还得自己写、自己调、自己改 bug。 一天做不了几个。 他现在的打法很简单： 先在闲鱼搜需求词。 看哪些帖子收藏高、咨询多、成交多。 然后把需求整理成一句清楚的话，直接丢给 Codex。 让它出脚本、改代码、补功能、写说明文档。 自己负责测试、打包、交付。 最狠的是，很多需求可以复用。 第一个客户花时间做完，后面只要改几个字段、换个页面、调个格式，就能继续卖。 所以他不是每一单都从零开始。 而是在闲鱼里找高频需求，用 Codex 把交付速度拉起来，再把成品变成一个个小模板反复卖。 这才是我觉得最骚的地方。 别人还在问 Codex 能不能取代程序员。 他已经拿 Codex 当外包小弟，在闲鱼接单了。 而且闲鱼这种地方很真实。 客户不关心你用了什么模型。 也不关心你技术栈多高级。 他只问一句： 能不能今天给我弄好？ 你能交付，钱就来了。 我看完只有一个感觉。 AI 赚钱最猛的地方，可能不是发什么宏大项目。 而是去那些土得掉渣的平台，捡一堆真实到不能再真实的小需求。

这个 Skill 给 Codex 用的，底层调 Gemini API 出视频。工作流分三步：先过视觉方案（构图、配色、动效、音效），确认后生成静帧再确认，最后才出成品视频。支持人物出镜和纯内容图解两种模式，画幅 9:16、16:9、3:4 可选，配色有自动语义和预设方案。 动效是分层的，主动作带动画、接力响应、呼吸眨眼等微动作、短暂强调提示，所有箭头线条都有明确的起止点，不会凭空长线。

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex# #chatgpt# @thsottaux

Claude Design 作者自述：我自己使用 Claude Design 的十条最佳实践 @nateparrott 本来是 Claude Code for VS Code 的唯一产品设计师，搭配两个工程师。Opus 4.5 发布后，“工程师的发布量远超以往，而他还在以一直以来的速度交付”。这也是 Nate 做 Claude Design 的最初想法：他不想被自己团队的加速甩下！ 作为作者本人、Nate 使用 Claude Design 的十条最佳实践值得咱们学习，在使用 AI Design 产品时几乎都通用。 1. 先想清楚，再 prompt。他说自己在设计前花大量时间写 prompt：有时在工具里用语音按钮口述，有时在沙发上用手机备忘录打，有时散步时录音、之后把转录粘进来。 2. 告诉 Claude Design 该长什么样。“没有方向时，Claude 会挑一个它最喜欢的美学。你大概认得出来那些。” Nate 是那个亲手把品牌蒸馏进 prompt 的人，所以他确切知道不注入约束时，模型会收敛到哪个默认点。这等于承认：所谓"AI 味"不是模型缺陷，是无约束状态的指纹。解法他给了三档：直接指定字体和颜色；给一个 moodboard；或者让 Claude 先头脑风暴字体配色组合，来回几轮直到某一组对了。 3. 把重复的工作变成 design system。上传 logo、slide 模板、截图、字体规范，让它分析并生成一套系统，之后每个产物都从你的选择出发而不是空白画布。 判断标准很清楚：一次性的 prompt 是消耗品，design system 是资产。 4. 要十个方案，然后 remix。“大部分不会好，那没关系；有一两个会好。”然后说"我喜欢 B，再掺一点 D，给我五个把它们揉在一起的变体"。 别再追求“一次生成对”，要练的是快速筛选和重组，因为评估的成本现在高于生成的成本。 5. 说不出来的就画出来。脑子里有个布局但找不到词，就画在纸上拍张照上传。 这是产品设计师身份最直白的一条：空间意图往往先于语言存在，硬翻译成文字会失真。顺带也承认了纯文字界面的带宽上限——纸笔没被淘汰，它是目前最快的意图压缩格式。 6. 指着说话。不要写一段话去描述你指的是哪个元素，点上去然后开口说。他给了具体路径：设备上开启听写，选 "comment"，点进评论框，说的话会像打字一样出现。 里面的分工很精确：指代用指针，意图用语音，键盘只在两者都不合适时才上场。 7. 保真度不重要时先做线框。要线框快得多，而且“能让 Claude 专注在设计的高层结构上，而不是视觉上”，适合快速试很多想法。 这条真正的信息量在后半句：保真度会抢占注意力预算——不只是模型的，也是评审者的。过早提高保真度，结构问题会被漂亮的表面盖住，评审意见也会跑偏到颜色上。 8. 最后一公里手工做。用直接编辑工具(挪动、删除、改文字、缩放、改颜色)做最终调整，不要用 prompt。理由：直接编辑不消耗 token，而且尺寸对齐这类小事本来就该用眼睛判断。 9. 给它真实的上下文。给现有 app 或网站设计功能时连上 GitHub，Claude 会抓取你的组件和现有页面作为起点，“几次尝试后能以相当高的保真度复现你现有的设计”。Web 搜索和 MCP 在里面同样可用。 很多用户失败的根因：上下文缺失。当初他贴日志、贴截图、说“你来设计吧”，结果很差；现在他把那个坑做成了连接器。 10. 和 Claude 并行工作。不必等它交出成品才提新要求，可以一次排好几条消息，或者在它还在处理上一轮时继续说。 这是对他产能焦虑最直接的回答：他要的是并发，不是回合制。潜台词是这个产品被设计成异步的，而多数人还在用“发一条、等一等、看结果”的同步节奏使用它，白白浪费了它的架构。

今天尝试把 Codex 接入 Eagle 让它挑选一个项目的图片 再自动整理成一套提案 PPT 不得不说 成品出来的那一刻 我真的有点被惊到 不是“勉强能用” 而是图片选择、版式 整体完成度都超出了我的预期 以前这活起码的干一天 还不一定有它干的好🥹