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看图就惊讶到！Windows右键菜单终于能自己改了：这个开源工具太趁手了😂🔥 Windows右键菜单塞满一堆用不到的选项，常用功能却要绕好几步？😩 刚刚挖到这个 RCM（Right Click Menu），一个开源的Windows右键菜单自定义工具！它能让你彻底接管资源管理器右键菜单，把菜单变成自己的工作台，告别臃肿和低效。🙂 📌 菜单可编程：通过rcm.js轻松添加自定义动作（如打开终端、复制路径、图片转WebP） 📌 按文件类型显示：只在PNG/JPG等特定文件上显示对应命令，干净利落 📌 支持分组和子菜单：外观可通过style.css自由调整颜色、圆角、字号 📌 托盘管理+多主题：深浅色切换、开机启动、一键编辑配置 📌 Windows 10/11兼容：支持经典样式和紧凑样式自由切换 使用方法超级简单！从GitHub 下载安装包，运行后在系统托盘选择Classic模式，点击Register注册外壳扩展，再点Apply重启资源管理器即可生效，开机自启就打开Startup开关。 🔗GitHub地址： 强烈推荐给所有 Windows用户，自定义趁手的右键菜单，告别上下翻翻翻，效率杠杠的！🤙👍～ #开源工具# #Windows效率# #右键菜单# #自定义工具#

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

OpenAI Codex团队AMA干货总结 7月10日，Codex团队在Reddit办了一场AMA。评论区一半在提问一半在吐槽，官方的回答里有不少实用信息。 1）最有价值的部分是模型和Effort的选法。 官方成员给出的经验是： 日常默认Sol Medium； 在意额度的轻量任务用Terra，部分任务性能接近GPT-5.5但更省； 简单探索可以委托给Luna； 模糊bug和跨模块改动上High； 迁移、安全、生产事故这类错不起的任务才上Ultra；xhigh在评测上收益递减，只在特别怕出错的长任务里用。 UI和前端首选Sol，配上参考图效果尤其好——UI能力正是5.6的训练目标之一。 另外如果觉得5.6慢，先自查是否还在沿用5.5的推理强度，5.6在更低Effort下往往就够用，Fast mode还能再快约1.5倍。 2）长任务方面官方推荐/goal，但要配上停止条件，别放任它无限跑，比如：只改某个目录、不动公开API、最多尝试3个假设、每个假设后跑测试、全失败就总结收工。 3）省token有个巧妙思路：别直接挂MCP让几十个工具定义常驻上下文，把操作包成CLI再用Skill教给Codex；或者建一个专用子Agent（比如Unreal Engine专用）单独配MCP，需要时才委托过去。 4）权限上多数场景推荐Auto review而非Full access，Windows下尤其如此。 5）额度计算按功能划分： Codex和ChatGPT Work计入agentic额度，普通聊天不算，图像、文件上传、语音各有独立额度。 Pro mode不进Codex也有了官方解释：它的机制对agentic工作提升有限，又慢又费额度，更适合搜索、数学、写作和文档这类场景。 没解答的问题 1）呼声最高的是额度：大量用户实测5.6比5.5掉额度快得多，与“更高token效率”的宣传相悖，官方只解释了“每个任务消耗不固定”，没有正面回应差异从哪来。 2）1M上下文窗口只换来一句“会认真看反馈”；价格稳定也明确表示无法承诺。 3）新版ChatGPT桌面应用被密集吐槽：Classic的Projects、历史记录、快捷键、录音等功能缺失，Chat沦为附属面板，官方承认在改进，短期方案是两个应用并用。 4）Linux桌面版“在做但没时间线”，Windows被官方承认长期是二等公民。 5）至于METR报告的reward hacking在基准提升中占多大比例、训练做了哪些针对性修改，官方礼貌地绕开了。 官方干货集中在“怎么用更省”，但用户最关心的“为什么更费”依然悬而未决。

救星来啦，发现一个Windows美化神器，舒服到脚指头了……😁😮 Windows 11 用着总觉得哪里不顺手：任务栏不能随意调整、时钟信息太少、资源管理器功能受限……但又不敢乱装美化软件，怕中毒、怕系统出问题……😭 刚发现一工具，直接把这些痛点解决了，不注册、不登录、不订阅，安全到离谱。🤣 这是啥工具？🤔 叫 Windhawk，一个通过内存注入实现系统美化的开源工具（GitHub 8000+ Star）。它不修改系统文件，所有功能都通过安全模组实现，卸载后无残留，极大降低了美化系统的风险。 📌 安全性极高，不修改系统文件，模组临时运行 📌 拥有“模组集市”，一键安装各种实用功能 📌 社区贡献了大量高质量模组（任务栏增强、资源管理器优化、音量调节等） 📌 支持自定义微调，灵活性强 📌 完全开源透明 使用方法： 1. 从GitHub下载安装 2. 打开后进入“Explore”模组集市 3. 找到想要的功能，一键安装即可生效 🔗GitHub地址： 还在为Windows界面不顺手苦恼的朋友，推荐试试这个安全又强大的美化工具，也来感受这份舒服吧！😊 转发+收藏，送给重度Windows用户～ #Windhawk# #Windows美化# #开源工具# #Windows11# #系统优化# #效率神器#

说些有些人不喜欢听的, 这两天镁光CEO说「苹果前几年5刀内存卖100刀, 涨价到 50刀卖250刀; 压价到把镁光利润干负」, 根本就不像是一个职业经理人说的话. 首先承认那几年苹果 8G 内存选配加 100刀确实很贵, 但对C端卖 SKU 和卖裸片就不是一个逻辑. 很多人都知道 Mac 入门机型实际到手价比官方标价低得多, 导致选配加价比苹果标价还高, 还不如直接选择更高端配置的基础款走其他平台的来的优惠. 其实就说明基础款机型的价格都是被特殊优惠的, 包括到今年 16+512 Air 那个国补后价格其实就是性价比爆棚. 而且要知道, Apple Silicon 本身的架构到今天还是很领先, 加上到今天主流 PC 笔记本都没几个上 3nm 的, 苹果能每年给笔记本用新工艺+新封装, 保持 10-20% 的速度高速迭代, 研发成本可想而知. 而很多人眼里高性价比的 PC, Y-1 Y-2 那种老处理器(比如7840)改名当新品卖的情况早就是常态化, 论各方面产品力的差距就是被 Mac 不断拉开. 甚至可以预计, 到这些厂商库存基本清完, 那价格也得起飞. 至于为什么这么晚才起飞, 还不是因为需求疲弱, 而稍微张点价需求又被压制. 很多人嘲笑 Steam Machine 的高定价, 就是因为 V 社现在的制造模式就是 JIT, 没有库存 RAM 的话那只能卖这个价才有基本利润. 甚至很多人不知道, 苹果的内存, 不管你是 128G 还是 512G 的 Mac Studio, 被一泡水意外损坏了, 他们购入 AC+ 还有后续服务的价格都是一样的. 等于说苹果的内存和存储定价, 就是包括了售后的溢价成本. 当然就以现在的涨价幅度来说, 可能当初的定价都不太够 cover. 现在大家也看到了, 所谓那些年买的便宜 SSD 和内存, 以及还有显卡, 哪怕是自然损坏, 厂商居然会想尽办法拒保, 甚至宁可退钱也不给你修. 而如果翻旧账的话, 镁光说苹果 23 年压价, 但情况是 22 年很多手机厂商以为口罩紧张还在持续, 特别是小米还在做季度 TOP1 后的美梦, 结果一到 23 年初发现制成品起飞了, 开始去库存, 然后镁光等内存厂的订单光速萎缩. 要知道 Fab 里面的机台轨道的运行都是高度编程化的, 包括辅料订货生产都是相对稳定的速度, 如果需求一旦萎缩, 产能缩减会变得非常痛苦, 等于厂商不能大幅度降低产能, 致使生产成本变得像是运营成本, 但生产出来的产品又卖不掉, 再加上内存闪存都是规格通用的产品, 生产端竞价就很激烈, 那镁光的东西让苹果接盘就不错了, 还怨人家那会压价. 当然苹果这波加价肯定也是超过实际物料涨价水平的, 但过了 618 才涨价, 说明苹果已经认为价格敏感人群基本都选购的差不多了, 剩下的客户都是刚需客户. 那要知道 Mac 这玩意现在有多刚需, 我有个做运营的朋友之前还在用老 Intel Mac, 日常出门带个 M3 iPad Air 当电脑用, 结果发现要玩 CodeX 提高工作效率, 或者做副业, 那 Apple Silicon Mac 就是刚需. 甚至最近大家也都知道 MS 开始要加强 Windows 的原生 Shell 能力, 毕竟 WSL2 太重, 而 PS/CMD/PS 的linux alais 基本是几坨屎山; Linux Desktop 又是万年烂泥扶不上墙, 那等于说现在要用 Claude Code 或者 CodeX, 以及用 Xcode 搞 iOS 开发, 那 Mac 就是唯一选项. 所以说 Apple 是有理由认为, 随着 AI 工具流的进一步加强, 苹果能从 Mac 上从用户收 AI 工具税. 甚至苹果自己的 Apple Silicon 云端算力机房都要用大量算力, 甚至对开发者可以有很大的免费额度去提供给用户, 而不需要其他的复杂订阅条件, 那显然这些钱总是要有来源的. 再说个情况就是, 如果企业也发现要让员工利用 AI 生产力而选购 Mac 的话, 那苹果更有理由加价. 要知道 PC 企业采购市场也是溢价的一塌糊涂, 但产品力远不如 Mac; 苹果在这个阶段改变策略其实基本是出于合理理性. 作为消费者骂骂之前苹果内存贵差不多得了, 今年基础款配置内存加上去, 还能叠那么多优惠, 又是 N2P 工艺新架构新品的 M5 系列早不买, 到了现在涨价了又来骂, 这种人说白了就既没脑子也没钱, 因为但凡有生产刚需, 能创造额外收入/时间节约、对行情有点了解就早下手了.

😱 震惊了，发现一个微信视频号下载工具，直接给浏览视频硬加一个下载按钮，爽爆了……🔘😮 一会苦恼微信视频不能下载，看到好东西就是没办法顺手保存，只能录屏或者用各种麻烦的方法……😭 现在有个开源工具，直接在微信PC客户端里加了个下载按钮，一键就能保存！ wx_channels_download，一个专门用于下载微信视频号视频的工具，它可以在微信PC客户端的界面上增加下载按钮，暂停视频后点击即可下载，还支持选择不同画质。 📍 直接在微信客户端内添加下载按钮，使用非常方便 📍 支持多画质选择 📍 支持Windows和macOS 📍 一次安装证书，后续直接使用 📍 完全开源（GitHub 6.8k Star） 📍 支持Docker部署 还在为微信视频号下载发愁的朋友，强烈推荐试试这个开源项目！ 转发+收藏～ #微信视频号# #视频下载# #开源工具# #效率神器#

简直成精了，AI 能直接操作电脑了，一句指令就能订票订酒店规划路线，没人啥事了……😮 以前AI只能聊天写代码，现在直接能像人一样看屏幕、点鼠标、敲键盘，帮你完成各种电脑操作……这时代真是变了！😱 字节跳动开源了 UI-TARS-desktop（GitHub已 36.9k Star），一个真正的多模态AI电脑操控工具，只需用自然语言下指令，它就能自动截图识别界面，然后精准控制鼠标和键盘执行任务了。👍 你看，如下视频其实就一句指令： 我 9 月 1 日到 9 月 6 日在洛杉矶，预算 5000 美元。请帮我在 上预订离机场最近的丽思卡尔顿酒店，并为我编制一份交通指南！ 核心优势： - 支持本地和远程电脑/浏览器/手机控制 - 远程操控无需任何配置，点一下就能用 - 完全本地处理，隐私安全有保障 - 跨平台支持（Windows、macOS、浏览器） - 开源免费 使用方法： 1. 下载安装桌面客户端 2. 启动后输入自然语言指令 3. AI自动完成操作并反馈结果 一句话：AI 终于从"语言助手"跨越到"行动 Agent"，从陪人聊天走向替人干活，和人操作电脑一毛一样！😄 🔗 GitHub地址： 对AI Agent、自动化办公、效率工具感兴趣的同学，这个项目值得重点关注！ ～ #UITARS# #AI操控电脑# #字节开源# #多模态Agent# #开源工具# #工具分享#

Windows 桌面丑了这么多年，真该有人动手了。 Seelen UI 这个项目就是完整桌面定制套件，不是换个皮肤那么简单。 它能改： 1️⃣ 任务栏 2️⃣ Dock 3️⃣ 应用启动器 4️⃣ 平铺窗口 5️⃣ 桌面小组件 6️⃣ 主题和动效 官网写得很直白：完整的桌面定制套件，而且是免费应用。 我跟你讲，很多人每天对着电脑 8 小时，却忍着一套自己不喜欢的桌面环境，这就很亏。 把常用窗口、启动器、组件都整理好，效率直接舒服一截。 🔗

旧电脑用了4年了，准备换台新电脑，下单了台 MacBook 16 寸 M5 Pro 48G 1T 之前工作一直是自己一个人纯手动完成的，接下来准备搞搞自动化，让 ai 帮我完成一些任务，这样也能提升效率 之前一直用的是 windows ，还没用过 mac ，有经验的人来看看我这个配置够用嘛？ 14寸感觉太小了，就直接上的16寸；max 用不上，我也不跑本地大模型，感觉这个配置用个 5-10 年没啥问题吧