GitHub 上又炸出一枚开源核弹！MoneyPrinterTurbo 已经狂揽9.5k Star，丢个主题进去，它直接给你吐出一条完整短视频。
从文案撰写、素材匹配、字幕生成，到配音合成、BGM搭配，全链路AI自动化搞定，竖屏横屏一键切，批量跑完还能挑最顺眼的那条直接发。
1️⃣ 大模型阵营通吃 DeepSeek、Moonshot、通义、Gemini 等一长串，国内网络直连无压力
2️⃣ Windows 小白专用启动包已备好，解压即用零门槛
3️⃣ 懒得折腾的兄弟掉头冲录咖在线版，省心到离谱
抖音带货、TikTok 矩阵搬运、知识口播号玩家，这波下来怕是要集体内卷到失业边缘。
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不是吧不是吧，都2026年了，你们买AI会员居然还在傻傻地按本地原价掏腰包？
ChatGPT、Claude、X这些玩意儿，不同地区的定价能差出好几倍，土耳其、阿根廷、印度区永远是性价比之王。
现在冒出来个网站，一键帮你把比价这事儿给办了：
1️⃣ 实时蹲守全球各地的订阅价格
2️⃣ ChatGPT、Claude、X全给你包圆了
3️⃣ 哪个区最划算一眼就能看明白
会玩的人早就月省几十美元了，你还头铁在原价上死扛？
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以前总觉得短剧是专业团队的禁脔——配音、三维、后期，没个几十万连门槛都摸不着。
结果有老哥靠Jellyfish这玩意儿，硬生生杀出一条血路：
1️⃣ 104条视频
2️⃣ 单条最高5300万播放
3️⃣ 红果分成懂的都懂，平台补贴直接塞到手软
操作就三步：扔剧本进去→AI自动拆解分镜→角色一致性锁死→直接导出成片
全程开源免费，中间商一毛钱都别想抽走。
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短剧这波红利还没收摊，工具就是入场券，再不动手汤都
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兄弟们，AI Agent 这块儿你还在那边乱学？赶紧看过来！
一份 22 章的骨架级课程，专治各种从 0 到 1 搭建生产级 Agent 系统的疑难杂症👇
1️⃣ 工具调用、Agent 循环、记忆系统
2️⃣ 多 Agent 协作、人机交互
3️⃣ 后端架构、可观测性、成本优化、安全防护
最绝的是它的核心玩法——用 Agent 教 Agent，作者只丢出骨架，具体细节和代码让 AI 助手自己去填，边学边拿练手。
这才是 2026 年该有的学习姿势，死记硬背那套早就被扔进历史垃圾桶了。
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AI视频生成这赛道现在卷得有多疯？刚刷到这个Seedance2-skill，直接给我CPU干烧了 ！！
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1️⃣ 它相当于给字节跳动的Seedance 2.0（即梦）挂载了一套电影级提示词外挂，全是专业摄影师压箱底的那套东西
2️⃣ 手把手教AI怎么写镜头语言、搭建分镜结构、用 @引用 精准调用素材，走的是正儿八经的工业级流程
3️⃣ 往 Cursor 或 Claude Code 里一塞就能开工，一键生成整条视频，全程丝滑
以前写prompt全凭玄学手感，现在相当于直接把满分作业拍你桌上照着抄，哪怕零基础素人也能轻松产出带运镜质感的大片。
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为Codex配置Agents.md确实是个常见难题，一个高效的解决方法是直接采用 Andrej Karpathy 的极简配置思路。
Karpathy 基于对 LLM 编程常见问题的观察，总结出了一套仅 65 行左右的全局规则。这些规则直接针对模型“胡乱假设”、“过度复杂化代码”和“随意修改无关代码”等核心痛点，将其作为起点，能有效提升 Codex 的行为表现。
只需要两步：
复制核心规范：从下面的仓库中，将 CLAUDE.md 文件（或适用于 Codex 的对应指令）的核心内容，整段粘贴到 Codex App 的全局自定义指令设置中。
持续迭代：以此为基础，后续再根据个人习惯和项目需求，不断扩充和完善这套规则。
完成这一步，你的 Codex 配置水平就能超越绝大多数停留在默认设置的用户。
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AI写的东西那股“机器味儿”是不是越来越藏不住了？工整得像填空题答案，一眼就能被识破！
发出去怕被老师逮个正着，交给甲方又怕被当面怼回来，焦虑到发际线都快保不住了
Gas哥扒到一个开源狠货叫 AI Humanize Text，专治各种AI腔，效果立竿见影！
四种模式随便切，总有一款适合你：
1️⃣ 多语言翻译链，来回转译把句式结构搅个天翻地覆
2️⃣ 大模型多轮疯狂改写，越改越像人话
3️⃣ 检测反馈闭环，揪出AI味段落就往死里磕，改到通过为止
4️⃣ 混合引擎来回倒腾，多重保险
最骚的是第三种——改完自己先跑一轮检测，不够像人接着改，这波属于是卷死同行的节奏。
天天靠AI糊稿子的兄弟，赶紧抄走，别再被人一眼识破底裤了。
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兄弟们，刷到这条先别划走，赶紧存个档，别说我没提醒你。
🔗 这玩意儿现在已经跟Hermes打通了，一行CLI命令敲下去，你手头的Agent原地解锁“上网冲浪”技能，直接看傻我。
我点进去翻了翻，属实被震住了：
1️⃣ 找房、订票、扒电影、扫招聘，日常刚需全覆盖
2️⃣ 盯Polymarket盘口、嗅早期风口，信息差一抓一个准
3️⃣ 还有一堆你想都想不到的野路子玩法，离谱但有用
说白了， 干的就是把“人肉上网查资料”这摊脏活累活，全拆成Agent随手能调的Skill模块。
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PPT这玩意儿怕是要被AI亲手送进历史书了，我真没跟你开玩笑。
最近扒到一个GitHub上炸了锅的开源项目 html-ppt-skill，上手玩了两把，直接给我整不会了。
以后做PPT就是张张嘴的事儿：
1️⃣ 跟它说“整一份AI趋势分享，小红书那种调调”
2️⃣ 或者甩一句“给我憋一套产品发布会用的PPT”
然后？然后你就可以该干嘛干嘛去了。
剩下的脏活累活它全包：
1️⃣ 自动给你拉出一整套内容骨架
2️⃣ 智能排版，不用你动手挪一个像素
3️⃣ 主题风格自动匹配，审美在线
4️⃣ 转场动画、各种特效拉满，排面给你整得明明白白
5️⃣ 一键导出完完整整的PPT文件
内置36套主题、31种专业布局，粒子动画、动态特效全给你怼上，好多页面做出来已经带着苹果发布会那股味儿了，真没夸张。
做完还能直接导出图片，公众号、小红书、朋友圈随便甩，传播链路一条龙给你打通。
以前憋一个PPT，熬夜爆肝至少半天起，眼睛都快盯瞎了；现在你就负责动动嘴皮子，AI老老实实给你当牛马。
打工人这把是真变天了，不会用AI的，正在被会用AI的按在地上反复摩擦。
安装命令：
🔗 npx skills add
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为Codex配置Agents.md确实是个常见难题，一个高效的解决方法是直接采用 Andrej Karpathy 的极简配置思路。
Karpathy 基于对 LLM 编程常见问题的观察，总结出了一套仅 65 行左右的全局规则。这些规则直接针对模型“胡乱假设”、“过度复杂化代码”和“随意修改无关代码”等核心痛点，将其作为起点，能有效提升 Codex 的行为表现。
只需要两步：
复制核心规范：从下面的仓库中，将 CLAUDE.md 文件（或适用于 Codex 的对应指令）的核心内容，整段粘贴到 Codex App 的全局自定义指令设置中。
持续迭代：以此为基础，后续再根据个人习惯和项目需求，不断扩充和完善这套规则。
完成这一步，你的 Codex 配置水平就能超越绝大多数停留在默认设置的用户。
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做自媒体的朋友们，这次真来了个狠角色。
冲上GitHub Trending的 AiToEarn ，目前已经拿到21.4k Star，相当于把一套变现流程直接给你封装好了。
以后不用再没日没夜剪视频、刷后台、一条条回评论、愁怎么变现。它一个工具就把创作→多平台发布→互动运营→赚到钱整个串了起来，形成完整闭环。
四个核心能力👇
1️⃣ 变现方式
内置交易市场，接商家任务按CPS/CPE/CPM结算
线下场景也能用，推广餐厅、健身房、民宿等拿佣金
结果是实打实的收入，不是画大饼
2️⃣ 多平台一键发布
支持抖音、小红书、快手、B站、TikTok等10+平台
做一次排期，系统自动分发，省时省力
3️⃣ 自动化互动
通过浏览器插件自动完成点赞、收藏、关注
智能识别评论中的“求链接”“怎么买”等高意向内容并自动回复
实时追热点，从被动等流量变成主动养流量
4️⃣ 内容生产
丢一个需求进去，自动完成视频生成、翻译、剪辑
图文内容也能批量输出，方便矩阵号快速跑量
五种上手方式👇
👉 最简单：评论区直接点网址试试
👉 AI玩家：一句话指令调用所有功能
👉 接任务型：通过OpenClaw无缝对接任务
👉 团队自用：三行Docker命令就能部署
👉 开发者：MIT协议全开源，随意改
别观望了，GitHub地址给你放这了
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兄弟们，你们撞上过这种邪门事儿吗？把 Hermes、OpenClaw、OpenCode 三个 AI Agent 塞进同一个微信号，结果它们疯狂抢占 iLink 连接，直接给你甩一脸 403 冲突。
我直接怼了一个叫 HermesClaw 的轻量代理，就五百行左右的 Python 代码，思路相当直接：
1️⃣ 它自己独占 iLink 连接，其他 AI 全都得排队等着
2️⃣ 能同时跑两个本地代理，再加一个 ACP 桥接
3️⃣ 三个 Agent 全被蒙在鼓里，都觉得自己连的是真 iLink
懂的人直接抄作业就行。
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别问我为什么有这种操作，问就是技术人的倔强。
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用 Mac 且跑本地大模型的朋友得留个心了，有个新东西可能你还不知道。
Rapid-MLX，这款专门针对 Apple Silicon 做的本地 LLM 推理服务，一句话总结就是：比 Ollama 快，而且快得肉眼可见。
具体快多少？官方给的数据是 2 到 4 倍。它背后跑的是苹果自家的 MLX 框架，不是社区里的野路子方案，而是真正把 M 系列芯片吃透了的设计。
主要体现在这几个方面：
1️⃣ KV 缓存裁剪加上 DeltaNet 状态快照，让多轮对话的首 token 延迟压到 0.08 秒左右。你懂这意味着什么——对话几乎感觉不到卡顿。
2️⃣ 工具调用方面内置了 17 种解析器，像 Qwen、DeepSeek、Gemma、GLM 这些主流模型都能自动识别格式。哪怕量化把输出搞坏了，它也能自动修回来，这细节做得很到位。
3️⃣ 提供 OpenAI 兼容 API，Cursor、Claude Code、Aider、LangChain 都能直接对接。基本你现在的工具链，切过来不用改代码。
此外还有推理链分离、云端路由、视觉与音频多模态支持、V 缓存压缩等功能，整体功能密度还挺高的。
说白了，如果你有一台 M 系列 Mac，想在本地跑模型又嫌 Ollama 慢，那么 Rapid-MLX 是目前最值得一试的选择之一。
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