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ゴールデンウィークAI企画 『不機嫌はかわいいッ』開催します！！🥳🥳 皆でTLをかわいい不機嫌ちゃんたちで埋めつくそう🥰 "AIイラスト" "AI音楽" "AI動画"など‼ 下記のタグをつけてXに作品を投稿 ■ タグ　#AI不機嫌はかわいい# ■ 期間　4/30(木) – 5/5(火) こまかいルールなどは特にありません！ どなたでもお気軽にご参加ください～🥰🥰 We love every grumpy cute girl!! ✨✨

Kimi 开源后，真的意味着 AI 不收费了吗？ 白线主播 Minta 认为，Kimi K3 的开放权重正在改变 AI 模型竞争规则，但“免费模型”并不代表“免费 AI”。 2.8 万亿参数模型背后，需要 GPU、网络和工程团队支撑； 同时 Moonshot 也通过许可证保留大型商业分发场景的议价权。 未来 AI 竞争的关键，不只是拥有模型权重，而是谁能用更高的 GPU 利用率和更低的推理成本实现规模化服务。 内容不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。 《白线 WhiteLine》由吴说团队出品，从 Crypto 走向更广阔的资本市场，关注 AI 时代下的趋势变化与交易机会。

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

吴恩达团队推出的开源 AI 桌面应用，让 AI 不只是聊天，而是直接交付完成的工作成果，直接完成文档、日程、邮件等日常工作任务。 集成 25+ 常用工具（Slack、GitHub、Jira、Notion、Gmail 等），能从 Slack 中 OpenWorker 发起任务，也支持定时自动化。

DimAgent Chrome Control：AI 不只是告诉你怎么做，也可以直接在浏览器里替你完成。 这次我们用 DimAgent Chrome Control 演示了 4 个真实场景： · 批量生成个性化邮件草稿 · 分析账号后台数据 · 根据资料填写复杂表单 · 将 X 内容改写并同步到小红书草稿 Chrome 插件已上线：

ChatGPT 有个毛病： 只要你的问题带着明确倾向，它很容易顺着你的前提继续说。 哪怕你的判断一开始就是错的，它也可能先认可你，再帮你把错误逻辑补完整。 我最近改了一下「自定义指令」，效果比单纯要求它“更专业”明显得多。 设置路径： 设置 → 个性化 → 自定义指令 把下面这段粘进去：👇 > 不要默认认同我的观点，也不要为了让我满意而附和我。 > > 回答前，先检查我的问题里是否存在错误前提、逻辑跳跃、信息缺失或未经证实的判断。如果有，请直接指出，不要沿着错误前提继续推导。 > > 请明确区分：已确认的事实、合理推测、个人观点和暂时无法验证的信息。涉及事实、数字、人物、日期、引用和案例时，尽可能核对来源；无法确认就直接说明，不要编造。 > > 当你不同意我的判断时，请清楚说明原因，并给出反例、风险或更合理的解释。不要只给结论，要说明推理过程。 > > 语气可以直接，但不要刻意尖刻、说教或卖弄。比起让我感觉良好，更重要的是帮助我发现自己忽略的问题。 保存以后再问同样的问题，你会发现它没那么喜欢说“你说得对”了。 真正有用的 AI，不应该只是帮你证明自己是对的。 它还得敢告诉你： 你这个问题，从一开始可能就问错了。

这两天 ChatCut 大火，作为一个审美白痴我对视频质量发言权不大，但是必须得说这个插件的确是做的优雅，👍 简而言之，ChatCut 把 Skills 和一整套 MCP Tools 接进 Codex，项目、素材、生成任务、时间线和导出状态都由 MCP 直接与 ChatCut 后端交互；网页版编辑器处理专业剪辑界面，并且和 MCP 共享同一个项目状态。 于是 Codex 可以负责理解需求、研究资料、写脚本、做判断和编排任务，ChatCut 则继续负责素材、轨道、帧、渲染、转码这些很脏、很重、但又必须极其可靠的视频工程。 我用它做了一支 3 分钟的“中国过去十年出生人口变化”分析视频，并完整观察了一下整个的过程：查国家统计局数据，生成 6 段旁白，写 6 个可编辑 MG，按照真实音频长度对齐 5509 帧，再抽查云端渲染结果。 关键不是 AI 会不会模拟鼠标，而是 Codex 完成了 AI 最擅长的理解和编排，ChatCut 完成了专业软件最擅长的工程执行，最后我还能进入传统时间线继续修改。 我觉得这才是 Codex 插件能发挥最大价值的方式：不要每个产品都重新造一套聊天框、Agent、模型路由和通用推理，也不要让 Codex 用 Browser Use 硬猜一个复杂软件的界面；把 AI 层交给 Codex，把真正形成产品壁垒的工程层留在自己手里，中间用 MCP 建立稳定、可验证、可组合的接口。 所以说 MCP 已死，我觉得是看反了。MCP Server 的数量、套壳和“接入即智能”这类幻想确实在退潮，但 MCP 作为分工边界反而越来越重要。没有这层协议，AI 产品和专业软件只能互相侵入、重复造轮子；有了它，两边都可以把精力放回自己真正擅长的部分。 我现在更愿意把好的 Codex 插件理解成一种新型专业软件：AI 不需要住进软件里，软件也不需要把自己改造成 AI。它们通过 MCP 协作，最后把一件真实工作做完。 OpenAI 当年号称要把 GPTs 做成 AI 时代 App Store 的梦想，好像真的有那么点希望了。

还韩国国运不？还存储超级周期不？还那女孩对我说不？还最好的夏天不？还黄金时代不？还退学 All in AI 不？还 800G 不？还 1.6T 不？还 CPO 不？还 NPO 不？还 ABF 载板不？还玻璃基板不？还陶瓷基板不？还先进封装不？还算力租赁不？还光模块不？还 EML 芯片不？还 DSP 芯片不？还薄膜铌酸锂不？还保偏光纤不？还 CW 光源不？还 PCB 药水不？还铜粉不？还球形硅微粉不？还 MLCC 不？还电子布不？还一代布二代布不？还 MSAP 不？还 AI 革命不？还 token 摩尔定律不？还半导体国产替代不？还改变世界不？还装逼不？

“AI 不可能永远停留在聊天框？还是商业化没验证前，一切都只是估值扩散❓” 🔵 正方 DD滴滴 @rtk17025 ： 大模型解决的是“认知与决策”，机器人解决的是“感知与行动”，AI 终将走向物理世界。 🔴 反方 方外之域 @yijiangren ： 在量产和盈利路径跑通之前，具身智能接不了棒，它只是 AI 估值的外溢。 预约 #币安广场# 圆桌辩论👉 7/7（周二）晚 8:00（UTC+8）： 先站队，再留下你最想问的问题 👇