Soran

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@Gu9RvR5Agro4a7S 现在AI的歌很好识别，特征感觉还是挺明显的，我感觉一听大概就能听出来，现在网易云鸡贼都日推以前推过的歌，炒冷饭

当发现喜欢的歌是AI，瞬间就有点索然无味了… 日推听到一首很抓耳的歌，准备点小心心收藏，点开评论区看大家怎么夸。才发现这歌居然是AI生成的。那一瞬间，那种好听的感觉消失了，取而代之的是一种深深的索然无味。 作为臭画画的，AI生成的画我凭着些许专业知识，还能看出哪里不对劲，能找到那种诡异的”塑料感“。可到了音乐这，我彻底懵圈了，甚至对于没有鉴别能力，感到无力 明明旋律是好听的，但又总感觉哪里不对，又说不出来具体为什么。听着就是那种既陌生又熟悉的感觉，可能是各种爆款缝合的原因，在评论区翻找证明是AI的评论，有懂行的说，什么人声明显合成音，混音粘连啊，再听仔细听，确实是这样，唉，对这歌就再也喜欢不起来了。。。 我对AI歌曲就像对AI插画一样生理性厌恶，那种被算法精准拿捏审美疲劳的感觉，真的很下头，听过那么的细糠对这堆算法堆砌的情绪罐头，毫无兴致，希望各大音乐平台快点出个AI音乐标识吧！把AI生成的歌，单独分个类，求求了😓

@servasyy_ai 牛啊，这价格

😱卧槽！我真的看傻了…… 书虫老板是在做慈善吗？AI 绘图卷成这样了？！ 之前一直给你们推荐 APIMart 的 nano banana 2，一张图 $0.03（大概 2 毛钱），我觉得已经挺便宜了，结果今天一登录，发现上新了 gpt-image-2。 不仅出图效果吊打香蕉，价格竟然只要 $0.006？！你们敢信吗？折合人民币只要 4分钱！（我刚算了好几遍小数点没数错） 便宜了足足 5 倍啊！😱 以前产图还得省着点，现在这价格，闭着眼睛批量生图都不心疼！ 趁着老板还没回过神来涨价，赶紧冲！ 传送门在此（注册即刻开薅）： apimart.ai/register?aff=y… 附图几张香蕉无法达到的高度👇

@LINXIVERSE 公司小小的缩影已经可见大了

@Soranlan 你说得没错，上周趁着中转站热潮，我给公司搭了一个中转站，拉了公司人来内测，上的pro200的号。做了一键安装教程。免费给他们用，20个人只有一半注册了，一半里面只有2个人用了一下，那是因为他本来就用。他们只会用trae，连cursor都没见过。

说个暴论： 99%的人都还没用上 Claude code，Codex 估计也差不多，稍微好点。 专指国内

@NFTCPS 鸟哥，太难找了

被裁员不要去跑网约车、送外卖，一定要出海远程工作！ 收藏这8个可以通过劳动赚钱的网站，你会感谢我！ Upwork：全球最大的自由职业平台，通过竞标或提案接各种远程项目赚钱。 官网：upwork.com Fiverr：以固定价格服务（Gig）为主的平台，买家直接下单购买你的技能。 官网：fiverr.com Freelancer.com：竞标式自由职业网站，可参与项目竞标或发布任务。 官网：freelancer.com FlexJobs：专注远程/灵活工作的职位搜索平台，所有职位经过人工审核（需付费订阅）。 官网：flexjobs.com Toloka：AI 数据标注众包平台，完成简单微任务（如图像标注）即可赚钱。 官网：toloka.ai Swagbucks：通过做调查、看视频、购物返现等方式赚积分，兑换礼品卡或现金。 官网：swagbucks.com OneForma：AI 训练和数据服务众包平台，提供各种语言、评估和标注任务。 官网：oneforma.com Amazon Mechanical Turk (MTurk)：亚马逊的微任务平台，完成小任务（如数据验证、调查）赚取报酬。 官网：mturk.com

@cheery9998 你接的什么模型

@cheery9998 没班上，没收入更难受啊

@XiaoJi0403 创意满满啊

用一个仪式告诉亲人自己怀孕的事实

@ponyodong 绝

ChatGPT Image 2 实测第二弹： IP 资产构建｜中世纪魔幻题材《雾渊圣城Mist Abyss Holy City》 Above the abyss, there stands a city that was never meant to endure. They say it was built to defy the fall— to chain light above the void, to crown order where chaos breathes. At its highest spires, a sovereign watches in silence. Gold is her language. Judgment, her shadow. Below, the sky is not empty— knights ride the wind, bearing oaths heavier than steel. They guard not the city, but the lie that holds it together. Deeper still, where the fog forgets the sun, dragons circle in hunger and memory. And those who ride them… do not serve. Every layer descends closer to truth. Every truth is a step toward ruin. They call it salvation. Others call it a prison. We call it— The City Above the Abyss. ——— 在深渊之上，有一座不该存在的城市。 传说它被建造出来， 不是为了繁荣， 而是为了抗拒坠落—— 用秩序压住混沌，用光束锁住虚无。 在最顶端的穹顶之上， 执政者沉默俯视。 黄金是她的语言，审判是她的影子。 而在中层天空， 从来不属于宁静。 巡空骑士穿行其间， 他们守护的，从来不是城市， 而是维系谎言的秩序。 再往下，雾吞没一切光。 飞龙盘旋，记忆与饥饿同在。 而骑龙之人，从不臣服。 层级越低，越接近真相。 真相越近，越无法回头。 有人称它为神迹。 有人称它为牢笼。 而我们称它为—— 《雾渊圣城》

@lxfater 锤哥说笑了，我还记得之前那篇1000多万的openclaw教程，那篇也是很深度的，大爆

@Soranlan 有深度，没流量呀

读完我说说我的感觉 说实话，这篇最狠的地方，不是 56 万浏览。 是它把一件一次性的事，做成了一条能反复复制的流水线。 很多人做内容，问题只有一个。 每次都在从零开始。 每次都在赌运气。 每次都在重复劳动。 这不叫创作。 这叫手工活。 他这套思路其实很清楚。 先调研。 再生产。 最后自动化。 不是先想“我要做什么内容”。 而是先看“什么需求已经被验证过”。 这一步很关键。 不是抄爆款。 是抄真实需求。 因为点赞多，不等于有人真需要。 能掏钱买的，才是真需求。 更狠的是中间这层。 他不是只写 Prompt。 他写的是 Meta Prompt。 说白了，就是把内容做成模板化、参数化、可批量生产的东西。 再往后就不是聊天了。 是 Agent。 保存下来。 定时跑。 自动出图。 自动产内容。 你睡觉的时候，它还在干活。 这才是今天最该焦虑的地方。 别人已经不是在“发一条内容”。 别人是在“搭一个内容工厂”。 一次劳动。 反复产出。 持续积累资产。 所以这篇真正值钱的，不是单张图。 是这条链路： 调研 → 反推 → 模板化 → 自动化 → 资产化 这才是 AI 时代做内容的正路。 如果你还在一条条手搓内容， 那你拼的不是效率， 是体力。 而体力这东西，迟早会被干没。 真正拉开差距的，不是你会不会用 AI。 是你有没有把 AI 变成流程。 能重复的，才叫系统。 能自动跑的，才叫资产。 能持续产出的，才叫增长。

@lxfater 锤哥写得足够深度

@Soranlan 厉害👍👍

古一图片工厂✅x.com/MANISH1027512/…

【生图-GPT Image 2】 GPT image-2 这波是真全面开放了！ 连免费账号都不用抽卡了！ 之前生成个图还要等额度碰运气。 现在敞开了直接造！ 审查还是一如既往的严。 之前玩 NanoBanana 那套提示词，照样卡你没商量。 但架不住这一步放开真的爽啊！ 普通用户终于能痛痛快快玩 AI 生图了。 老朋友们赶紧去试试！

LangChain 很强。 LangSmith 也确实很强。 trajectory evals、trace-to-dataset、LLM-as-judge、回归测试，都给你了。 但我得说一句实话： 有工具，不等于有工作流 问题从来不是“Agent 会不会犯错”。 问题是： 它会不会反复犯同一种错 今天错一次，明天再错一次，后天还是错。 因为你没有把错误变成结构。 Garry Tan 这篇文章最狠的点就在这。 他把这个方法叫 skillify 意思很简单： 每次失败，不是修一下。是永久封死。 怎么封死？ 不是靠一句“please be careful”。 也不是靠更长的 system prompt。 而是直接上结构： SKILL.md 合约 确定性脚本 单元测试 LLM eval resolver trigger smoke test 一套上完，bug 才算真死。 比如 calendar-recall：Agent 明明该先查本地知识库，偏要去调 live API。 失败。再试。再失败。 最后才发现：答案一直就在本地。这不是没数据，这是没选对路径。 再比如 context-now：一个时间判断，它都能把“28 分钟后”算成“88 分钟后”。 这种错最危险。因为它不大，但它会慢慢毁掉你对 Agent 的信任。 所以，Garry Tan 讲的不是“怎么优化一次回答”。 他讲的是：怎么把一次失败，升级成以后永远不会再犯的能力。 历史事件，先查本地。 时间敏感，先跑脚本。 确定性工作，别让模型猜。 这就是差距。 弱的 Agent，靠嘴硬； 强的 Agent，靠制度。前者每次都说“我会改进”；后者直接把错误变成新技能。 最值得警惕的是： 很多人以为自己在做 AI reliability。 其实只是做 vibe management。 改 prompt。 加约束。 祈祷别翻车。 这不是工程。这是侥幸。 Garry Tan 这篇文章真正想说的只有一句： 不是让 Agent 这次做对。 而是让它下次也做对。 再下次也做对。 同样的坑，永远别再掉进去。

这波联名绝了，x.com/xiaohu/status/…

【我发你猜】

【Claude Code】

项目地址：github.com/midudev/autosk…

这个项目有点狠。 它不是给你推荐 skill。 它是直接扫你的代码库，然后把该装的 skill 一次性配齐。 React、Next.js、Tailwind、Prisma。 你项目里有什么，它就给你装什么。 更夸张的是，还是人工精选的。 不是那种随便拼出来的垃圾合集。 也就是说，以后很多人连“先研究项目该装什么工具”这一步，都可以省掉了。 这才是 AI 工具该干的事。 不是陪你聊天。 不是给你看 demo。 是直接接管最耗时间的前期准备。 项目越复杂，这种东西越可怕。 因为它省掉的不是几分钟。 是整套上手成本。 真正会用 skill 的人，已经不是在用 AI 了。 是在用 AI 给 AI 配工具。