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#AI生产力工具好用推荐# 今天尝试用第二个菜单的【创建TikTok视频】来练手，几分钟完成一个TikTok短片，输入脚本内容，自动生成，自动配音，如果视频匹配出来不满意可在视频选项窗口搜索替换一下即可（手动替换）。 我最开始写的文字是这样的： [A man editing a close-up video] Did you know how to make viral videos? [He sat in front of his computer and watched the numbers grow] First, you need to grab the viewer's attention. [He lay in bed thinking] Then, you need to keep them engaged. [He celebrated with his team] Finally, you need to make them share it. -------------------------------------- []里面写关键词即可匹配对应的视频背景，[]后面文字是解说脚本，会以（字幕）旁白的形式读出来 视频就是上面这段脚本出来的效果，供大家参考 直达传送门：

又一个好东西啊，零门槛使用顶尖AI网站，感觉比Poe牛逼，包含了GPT-4,DALL-E3,Claude-3，Midjourney等。刚充2美金进去体验了下，竟然支持支付宝、加密货币付款，使用上没有任何限制，按token收费，用多少算多少，太方便了。适合我这种不想订阅多个AI工具的用户。 用自己的谷歌账号登录就能免费使用，希望对你有用。 直达传送门： #好用的AI工具# #换脸工具# #AI生产力工具好用推荐！#

这里有10个免费的AI动画工具,可以让图片和照片转换为动画。效果见视频，AI生产力工具好用推荐！ #图片转视频工具合集# #midjourney# 制作方法：上传一张（或多张）图片即可 第一个.LeiaPix

免费在线 AI人脸旧照片修复，有需要的可以收藏起来，最近做封面用的比较多，很多图片、人像照片清晰度不够，然后用AI修复一下就可以用 ， AI生产力工具好用推荐！ 直达传送门： 1、 （偏人像）： 2、（偏图片）： 3、（通用）

这个好东西啊，#GhostCut# 视频内容创作者必备工具。 它能去视频水印，去字幕，一键换风格，视频去重，简直是搬运神器。还能一键翻译多国语言进行多平台多渠道宣发，做跨境电商绝对效率神器。效果见视频，#视频剪辑# AI生产力工具好用推荐！ 直达传送门：

AI 时代了，你还在手记会议笔记？推荐 5 款打工人必备的 AI 会议笔记应用，让你再也不用边听边打字。 除了大厂出的飞书妙记、通义听悟... 以及老牌头部产品 Otter、Fireflies 等等，AI 领域的创业者/独立开发者们，又让大家有了新的选择： 1. Amie Amie 是我最喜欢的生产力工具之一，但是有点贵，我为它花了 3000 多块钱，现在日常的会议我都用它进行录制，它能保存录音，并且很好总结会议。我现在写周报也会用它，因为它有问询功能，AI 会结合你以往所有会议内容给你答案。当然它在颜值、用户体验方面，都算是国际一流的水平了。 2. inFin AI voice notes 说实话 inFin 我用得不多，它主要的特色是无限转录、无限翻译，因为它用的是端上的技术，好处是在本地存储，没有网也可以用，安全，但在准确性上会稍弱一些，另外不能支持声纹识别不同说话人，这个不太满足我的需求。 3. Granola Granola 主打的是将你零碎的笔记和会议语音转文字一起结合生成更完善的笔记，它有一些自己独特的理念在，比如保护用户的隐私，它没有保存录音，而是只保存了 transcript 部分，看到国内的开发者也有做类似的尝试，比如 4. Notte AI Notte AI 会议笔记软件还是给到蛮多惊喜的，它语音转文字的速度，以及声纹识别不同说话人的流畅性都非常不错，我最近这几天逐渐用得多了起来，它虽然功能很简单，但是给我一种用起来很爽的感觉，十分推荐大家试试 🔗 5. tactiq tactiq 是一个 chrome 会议笔记插件，它用的是 chatGPT 的技术，主要是能很便捷接入 zoom、google meet、teams... 这几个会议软件，所以有时候用这几个会议平台的时候，就用它做一下语音转文字，质量还是不错的。 另外，如果你有带耳机开会的习惯，同时你又想用网页应用录制会议声音，那么你一定要安装下面这款软件，它能帮你抓取电脑内的声音给到网页应用 ——它叫 blackhole，是 macOS 上最流行的虚拟音频 loopback 驱动软件。

AI圈贩卖焦虑已经过于刻意了。 如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nano Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说「至此已成艺术」了。 我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的： 「一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了？」 「当他想进女澡堂的时候，他就不应该进了。」 龙虾这事儿的基本道理，本质上也是一样的，如果你需要托人帮你安装龙虾，那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯ 勇敢的人先享受世界，这话大家都赞同，但要承认自己不在其中、也不配先享受世界，这就很难了。 OpenClaw是很牛逼的创新，没毛病，但它的牛逼并不在于普惠层面，恰恰相反，它是一个用来提高AI使用上限的手段。 是给那些已经把现有AI工具——从ChatBot到Coding——用到了瓶颈的人，一个打破极限的「超频」方案。 而不是给那些时至今日都没亲手写过超出500字的提示词的人，一个弯道超车的万能钥匙。 其实Anthropic的报告写得很清楚，AI在各行各业的理论利用率（蓝色区域）和实际利用率（红色区域）相差甚远（图1）。 考虑到这还是基于Claude的数据——相比ChatGPT和Gemini，Claude是最专注于生产力场景的——就更不用说只把AI当成聊天对象的广大群众了。 还有一个龙虾悖论是，只有你的时间成本足够高，才能接受以Tokens为计价单位的工作外包模式。 为什么AI Coding的货币化超过了其他所有行业？因为程序员是最典型的个体化高薪职业，时间就是生产力。 怂恿普通人用龙虾，就是模型厂商和云计算平台的共谋了，本来赚的就是辛苦钱，还要负担所谓的「数字员工」，省下来的时间再去多刷几部短剧，整个闭环都很尬住。 更离谱的，是从这周开始，各地已经陆续发布「养龙虾」的补贴政策了，一个不存在的网站上的开源项目，和白纸黑字的红头文件绑在一起，实在有些抽象。 我一直说，没错，AI解决了生产的问题，改变了「就差一个程序员」的尴尬，但是，它终究无法创造真实的需求，或者说，FOMO本身就成了需求。 一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，锤子的充裕，对应的就是钉子的稀缺，如果你看不到钉子，那你就是钉子。 在FOMO即需求的设定里，用上龙虾，能用龙虾，比用龙虾干什么，更重要，更值得发朋友圈。 web3的尸体还没凉透，web4就已经横空出世了，这些热情满满的活动充分证明了一条定律：哪里有韭菜，哪里就有币圈。 反而是最喜欢写小作文的A股在此时保持了高度的克制，龙虾概念股出来得相当晚，这说明什么？说明连股民在他们最擅长的自我欺骗这件事情上都犹豫了⋯⋯ 说句不中听的话，你好不容易装上龙虾，环境周全，模型配好，让它每天给你推荐股票，接着AI跑完几百万Tokens，从伊朗局势到芯片革命，事无巨细的交付了一份「麦肯锡级别」的报告，让你无比满意，有种天下了若指掌的力量感。 但从结果来看，它和你抛硬币做的决定，其实没什么区别。 因为赚钱的逻辑不是这样的，从来都不是，世界上更常见的矛盾，是看过了太多的道理，却依然过不好这一生。 就像评价一种资产有没有泡沫的标准是「连大爷大妈都开始买了」，今天看到周鸿祎也表示要搞一键安装的龙虾了，说明这个事儿差不多也快到头了。 不过，在进度上，2026年的AI行业，确实进入了一个「大分化」的版本。 第一个分化，就在于前沿层和大众层，龙虾只是最新的媒介。 更早的春节期间，一份完全由AI生成的2026大失业文件在全网刷屏，这年头，AI胡编乱造不叫胡编乱造，叫非虚构写作了，也是奇景。 AI行业的认知更新以天甚至以小时为单位，普通人却依然麻木不仁的接着奏乐接着舞，这种碰撞引起的失真感，是很有意思的社会化现象。 一边是恨其不争的捉急，一边是与我何干的悠闲，奋斗逼和躺平逼狭路相逢，只好各道一声傻逼。（图3） 我毫不怀疑AI会淘汰掉大多数人，但就此预判大多数人为了不被淘汰所能付出的艰辛，这也是一厢情愿，属于了解AI但不了解人类的错觉。 就像Andrej Karpathy花两个小时给自己写了一个记录心率的仪表盘，然后惊呼应用商店不存在了，未来所有人都会像他一样给自己写App⋯⋯ 这哥们好像活在一个没有TikTok的世界里，或者说根本不知道为了少打几个字，用户是怎么让无限上下划的产品吞噬掉几乎所有时间消费的。 第二个分化，在于大厂和小虎之间的方向背离。 过去一个多月来，国内的互联网大厂烧掉了超过60亿人民币，就为把DAU冲出一个漂亮的数字，把最主流的ChatBot做成入口。 与此同时，硕果仅存的「AI六小虎」里，全都战略性放弃了AI应用的路线，转而选择主在海外市场卖API。 战绩可查的是，Kimi用20天的收入超过了去年全年，智谱最高档的订阅产品一度断货，MiniMax的调用量单周登顶OpenRouter⋯⋯ 于是我们看到「DAU无用论」又被翻出来广为传诵，当然传诵的主要都是些从未做过百万级DAU产品的从业者这点就不要提了，以免尴尬。 可惜AI圈不怎么读书，否则托克维尔的「旧制度与大革命」应该会被更频繁的提及，法国人与过去告别的决绝与浪漫，把处刑台变成了一道道靓丽的风景线，是多么的辉映时代。 只有老登才张口闭口林俊旸，咱们自己人都说junyang。 第三个分化，在于中国和美国的各走各路。 一年前DeepSeek火出圈后，很多啥也不懂但就是喜欢到处掺合的人纷纷建议要把梁文锋保护起来，别让他出国参加交流活动时被万恶的美国给扣了。 姑且不论贷款开团的做法，真实发生的情况是，在这一年来的全球性会议上，整个行业都处于一种「假装中国不存在」的世界线里。 比如最近贡献了Sam Altman和Dario Amodei举手握拳而非牵手这个名场面的AI Impact Summit，有头有脸的AI公司都去了——除了中国的。 这是一个相当吊诡的画面，作为全球AI产业的两极之一，中国的AI公司在各大行业峰会里始终处于缺席状态，存在感和地位的背道而驰，违和感已经无法视而不见了。 这当然是地缘政治的结果之一，双方似乎都是在假设一个不会受到对方任何影响的市场环境，但实际上，中国的程序员们几乎全是Anthropic的付费用户，而美国同行们也把中国的开源模型捧上了天。 至于龙虾热潮的内外两开花，更是把「技术没有国界线」写在了明面上。 「大分化」版本的生存指南，克服焦虑应该放在第一条，如果真要统计，人类每个星期错过的AI风口怕是多达百十个，但风口上已经没有猪了，那里成了一个打卡点。 包括龙虾，我其实是推荐大家都去尝试的，但前提一定是，基于你的好奇和兴趣，而不是因为看着别人都用，心里急得慌。 「哥，你当初不是跟我说AI是用来提效的吗?怎么你搞了AI之后越来越忙了?还一整夜一整夜的不睡觉，抖音也不刷了，番茄也不看了，王者也不打了，张口闭口就是什么Skills、Mcp、OpenClaw，我都有点分不清了，到底是你在用AI，还是AI在用你啊?」

想了下为什么币圈这么冷： 1. AI的落地＞币圈，更直观的落地场景（聊天、生成内容、办公工具等，它实实在在的提升了生产力 2. 公司有实实在在的收入，而币圈里币是币，项目是项目，产品好用但是币不回购 3. AI你能畅享下未来，科技的进步，算力的提升，火星移民等等，而币圈最终只能回归：这个币能涨吗？ 为什么 $hype 能涨？感觉它只做到了2点： 1.流动性效应，占据 60-70%+ 的Perps份额，垄断了市场 2.实实在在的回购（几乎100%的回购） 币圈最大的悲哀是： 在生产力不够的时候，写完了多年的故事 故事讲完了，水平跟不上，人也就散了

不知大家是否有这样的一个问题，我们在努力追赶AI的脚步，却始终跟不上它的进化速度。 这不是玩笑。今年AI迭代有多快，看看前段时间还火爆的龙虾现在几乎没人提了，就知道答案了。我们好不容易搭好一个Agent，转眼就被更强的新版本取代。你是不是又要去换一个？不换的话你的效率产出不如人家，换的话又浪费大量的时间以及金钱，左右为男。 我自己也在研究AI新手该怎么入门。网上教程五花八门，每个都试一遍成本不低。作为小白，也不想跑太多复杂任务，花那么多也不太值得，而且也不知道花了钱以后能不能达到自己想要的结果。更让人焦虑的是，模型更新太快，你这边还没搞明白，新模型又出来了，感觉白忙一场。 这俩天看到一个文章，有一句话特别好：不是模型越能干，用户就越轻松；反倒是因为模型越强，AI 能做的事情更多，高级用法也就越复杂了。 现在我就是这样想的，现在AI的使用门槛其实越来越高。大多数人还停留在用豆包做题、问简单问题的阶段，没能把AI当成真正的生产力。就是因为门槛太高了，把绝大多数人都挡在了门外，我感觉后面这种差距会越来越大，因为AI可以当几个人、几十个人来使用，会用善用AI的人以一当百了，你还在一个人战斗...想想就可怕。 所以我最近一直在找一个真正好用易上手的AI工具，还真发现了一个不错的产品，就是意图龙头 @dappOS_com 新推出的一个AI产品 xBubble ，它完美的解决了我前面所说的上手难的问题，它用AI学习AI，然后再用AI使用AI。听起来是不是很抽象？那就对了，只有天马行空的产品才是好产品。 @xBubble_ai ，一款低提示率的 AI 代理，可将简短的请求转化为最终成果。用人话说就是我们要生成一个比较复杂的图或问题，只需要一个简单的提示词，它就能根据这个提示词，给你生成一个质量不错、能直接拿来用的结果，比绝大多数的AI都简单实用。 很多人这时候就会问了，为什么能达到这种效果？其实挺简单，它就靠两个协同工作的系统，Bubble Pilot 和 Bubble Engine 。 Bubble Engine 就是AI学习AI，它就是不停地让AI自己写 AI、自己测AI、自己挑最好的AI方案，然后选出一个最优的方案固化成一个能重复利用的标准操作流程（SOP）,相当于你玩游戏获得的大招技能一样，可以一直用，这么说应该懂了吧？然后技能不是只能获得一个，它能获得多个大招，专门针对不同的场景。 Bubble Pilot 就是AI替用户使用AI。比如说你提出一个问题，它会跟据这个问题去找大招，也就是SOP，给你这个问题的最优方案。如果没有匹配的大招，它就会用通用 Agent 给你解决方案，然后记录下来这个问题，让 Bubble Engine 抓紧研究大招~ 总体下来就是 Engine 负责后台建设，Pilot 负责前台执行，分工明确干活不累！随着Engine构建的 SOP越来越多，Pilot就能将更多请求都转到更快更好的路径，性能也就更好，形成了一个能无限检索的正循环，你就说这强不强吧! 使用也超级简单，有两种模式：分别是Bubble Computer 和 Bubble Personal。 - Bubble Computer 是 xBubble 的端到端项目工作空间，Bubble Pilot 检测到多步骤的任务就会路由到这，沙箱环境自动启动，自动选择合适的模型和技能，一次性完成交付从研究到交付的完整流程。云端大工厂，一条龙交付！ - Bubble Personal 是一个本地环境模式，这个相当于现在市场上的AI助手吧，可以帮你完成一些自动化任务，安全隔离还是做的挺不错的，本地计算机上不安装任何软件、不修改系统环境，安全级别很高。 这才是我最想要的AI工具，让我这种小白也能使用的AI工具才是大众最想要的，而不是那种入门难，有各种门槛需要各种专业化技能才能使用的AI，未来的大方向不应该是把工具做得越来越复杂才对，应该是让AI学习AI，然后再用AI使用AI！

说个暴论： 以后买 AI token， 大概率会像今天交话费一样普通。 现在很多人还觉得： “调用一次 GPT 好贵” “tokens 烧不起” “AI 是少数人的生产力工具” 但本质上， token 其实就是下一代的“算力流量”。 以前： 流量是奢侈品， 后来变成每个月默认充值。 以后： token 也会变成默认消费。 甚至会出现： “这个月 token 不够用了” “无限 token 套餐” “家庭共享 token” “学生 token 包月” AI 不会变成工具， 而是会变成基础设施。