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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。

实战派老朋友姚金刚、乔向阳的新书。 不教你死记硬背提示词，而是为你揭示从“工具使用者”进化为“AI驾驭者”的核心路径，助你轻松撬动个人生产力的10倍杠杆。 完整的“AI领导力”升级方案：讲透普通人用好AI的“道、法、术”。 想要用好Ai的你，推荐看看！

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?」

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字节对大厂 AI Coding 的反思，好真实。 字节技术副总裁洪定坤的分享，我来回看了好几遍，很有启发。 字节在 AI Coding 方面的实践还是很有代表性的，推荐所有做研发的同学都可以看看。应该会感同身受。 我看完记了一整页笔记，分享给大家。 我甚至觉得可以把这个分享理解为字节在 AI Coding 上的一些真实反思。 根据自己的理解，我把这个分享里对我有启发的几个判断展开来聊一聊。 其中会夹杂很多我自己的感触，想看原文的可以直接去找演讲全文。 反思一：AI 代码贡献率不该是 KPI AI Coding 基本上都已经逐步进入了各个公司的生产流程。 很多人都在说自己的业务有 90% 的代码是 AI 生成的，乍一听，感觉很恐怖。 但其实，AI 对研发的提效没有外界想象的那么高。 洪定坤举了 TRAE 团队的例子。TRAE 本身就是做 AI 工具的，所以这个团队对 AI Coding 的采用非常积极。 过去半年里，他们有 94% 的代码都是 AI 贡献的。但人均需求吞吐率只提升了 60%，也就是之前的 1.6 倍。 这就有疑惑了，AI 写代码的速度至少是人的 10 倍以上，如果 90% 以上的代码都是 AI 产出的，效率至少应该提升 5 倍或者 10 倍吧？为什么只提高了 1.6 倍？ 字节得出来的结论是，单一的指标，比如 AI 代码占比，根本没有办法代表真实的生产力。 如果把 AI 代码贡献率当成 KPI，结果就是大家都去优化 AI 的生成量，而不是优化交付能力。 看起来 AI 用了很多，但系统的效率并没有真正变好。 那为什么 90% 的代码都是 AI 写的，人效才提了 1.6 倍？一个很重要的原因是，写代码只是整个研发流程的一个环节。 写之前要理解需求、写 Spec，写完之后要验证功能、提交发布，这些环节如果还是传统方式，光把写代码加速了，整体效率提不上去。 洪定坤把字节在这方面的尝试叫做系统化的 AI Development，核心意思就是 AI 不能只管写代码，得让它进入更多的研发环节，整条链路都跑通，效率才能真正上来。 前两天出去的时候还跟别人争论这件事。现在还有不少公司在追踪员工到底用了多少 Token，说白了，这是在追踪过程。 更应该关注的是，用了这个工具之后，从结果层面去看，交付到底有没有变得更快、更可靠。 一个团队天天说自己 AI 工具用得贼溜，消耗了多少 Token，但没有什么有效的产出，那这到底是好事还是坏事。我觉得这是一个值得每个管理者思考的新问题。 反思二：功能正确≠工程可用 Vibe Coding 的理想状态是就像聊天一样，用自然语言表达自己的需求，最后做出来想要的产品。 如果哪里不对，再用自然语言和 AI 沟通，让它修改。这是过去一年 Vibe Coding 风靡的思路。 对于不太复杂的应用，这种方式完全没问题。我自己做的一些项目基本上就是这个流程跑下来的。 但只要是做生产级的软件，无论公司大小，流程肯定不是这样。 因为公司里必然有老代码，有一套约束。怎么复用已有的组件，安全和权限怎么处理，性能怎么保证，还有兼容性、可维护性。 正经写过工程代码的人都清楚，Vibe Coding 描述的那个状态是比较理想化的，更适合做小项目和验证想法。 真正的程序员虽然也在 Vibe Coding，但流程跟理想状态不一样。 字节内部做了一个实验来验证这个判断：三个模型，三个 Agent 框架，两两组合成 9 种方案，针对同一个需求，每组跑 100 次，总共 900 次。 结果发现，AI 在功能正确率上表现还不错，所有组合都超过了 80%，也就是说，AI 把功能写对的能力已经过了及格线。 但无论哪个组合，生成代码的工程质量都不太好。比如 UI 不对，没有复用组件，性能有问题，结构不符合规范。 这些问题大家在用 AI 写代码的时候应该都碰到过。 现在所有上了牌桌的 Coding 模型，都已经过了 Opus 4.6 这个级别的临界点，模型可以自主写代码了。 这个时候影响 AI Coding 成败的绝对不是裸模型，而是裸模型加上 Harness 的能力。 这个判断本身不算新鲜。 但我最受触动的是字节对 Harness 的理解。 他们的反思是，整个行业好像还是把 Harness 等同于 Agent 框架，诸如用 single agent 还是 multi agent，包含哪些角色，角色之间怎么配合。 这些当然重要，但字节在实践中发现，真正决定 AI Coding 能不能落地的，反而是更基础、更工程化的东西。 洪定坤把它叫做基建。 比如上下文工程有没有做好，架构的约束够不够清晰，团队的知识能不能有效沉淀下来，过去的技术债有没有梳理清楚。 这些看起来不那么性感的工作，反而直接影响 AI Coding 的效果。 实验数据也验证了这一点。同样的模型和框架组合，把这些基建结合进去之后，功能正确率直接从 80% 提升到了接近 90%，工程质量得分，也从之前 40 到 60 分的不及格水平，普遍提升到了 80 分左右。 基建做不好的话，可能的后果是，Vibe Coding 感觉快了，但实际整体可能更慢。工程的债，迟早得还。 反思三：代码门槛下降之后，团队怎么协同 洪定坤分享里有一个例子让我印象很深刻。 产品经理有个需求，发现还得等研发排期，就说那我自己来吧，用 AI 三下五除二就把功能给实现了。 确实这个功能不复杂。做完之后产品经理把代码给到研发，说我已经把代码写完了，现在你只需要帮忙把功能上线就行。 研发一看，不行。你这代码能跑，但不符合上线的规范，有权限问题、安全问题。 产品经理就很委屈，你们没时间做这个需求，现在我都做完了又不让上线。可研发看到的其实是代码质量的问题。 所以这里面就有一个需要所有人正视的事情，虽然代码的生成门槛虽然下降了，这并不代表系统的复杂度也下降了。 真实的业务系统里，代码要放到已有的架构里，要跟已有的模块配合，还要考虑各种各样的问题。 绝对不是谁写出来就能直接上线的。不然肯定会出问题。 怎么让不同角色的人用同一套工具和规范做出符合要求的代码，这是接下来大家需要去解决的。 字节的思路是在内部尝试工具化。比如把内部实践直接产品化，沉淀到 TRAE 里面，开放给所有人。 其实说白了就是工具化。 我看朋友圈有好多大佬也都在转这篇文章，应该还是有挺多共鸣的。 我感觉这一次分享多少也是一些拨乱反正吧。因为过去一段时间确实有很多听起来很离谱的言论，有些人会疯狂地炫耀自己使用了多少 Token，会认为这就代表着 AI Native...... 强烈推荐大家看看原文。字节跳动的公众号就有。