Ray

@jackshao101 这个方案，省钱又好用。

使用知识库非常好的方法。聊天一样再telegram，通过Hermes Agent（爱马仕） 来调用notebook LM知识库，方便，效率，还很省token。爱了。

@hank_aibtc 主要看中文效果如何

x.com/victormustar/s… 我操！美团直接把商业闭源Avatar干翻了， 开源免费版LongCat-Video-Avatar-1.5来了！ 塞一张照片 + 一段语音（中文英语日语随便来）， 直接出唇同步爆炸、自然眨眼摇头、手势乱飞的说话视频。 长视频脸不崩、多人对话各管各的、 唱歌跳舞都行，动漫动物真人全吃得下！ 之前HeyGen、Kling那些动不动嘴巴对不上、脸飘、只能说英语的毛病？全寄了。 现在开源MIT，本地就能跑，批量生成随便搞！ 内容党、带货、虚拟讲师、YouTuber不想露脸的、做多语言营销的……这波血赚生产力啊！ 核心思路（Core Idea）： LongCat-Video-Avatar-1.5 最适合做 Talking Head Avatar（说话头像数字人）， 特别适合e-commerce marketing（电商营销） 场景： 输入一张Reference Image（参考图像）+ 一段Audio（音频，说话脚本录音），生成唇同步自然、身份稳定（Identity Consistency）的带货视频。 优点：支持长视频（Long Video Continuation）、 多人对话、多语言，脸不漂（no identity drift）， 适合直播回放或短视频预渲染。 项目+HF Demo戳下面👇

你做 agent 项目总是做到一半就卡死，很大概率是因为忽略了模型和 agent 之间的那一层 agent harness。 这篇文章把 LLM、harness、agent 三层关系讲得很清楚，解释了为什么 Claude Code 能让 AI 像初级工程师一样干活，而自己用 API 搭的 agent 却磕磕绊绊。重点拆解了 harness 到底包含哪些基础设施，以及为什么大部分团队都在错误的战场上慢性死亡。

烦透了让 AI 只会在终端里写代码，却做不了跨 App 的实际工作？ 这篇笔记总结了 Codex 最近的变化：它正在从「写代码的 Agent」升级成能看屏幕、操作桌面、接长期任务的「数字同事」。 重点拆解了 Computer Use、评论式交互和 Automations 这三个方向的落地方式，适合想让 AI 真正帮自己做事的人。

用hermes 你是不是也遇到过这种情况？ 每次跟 AI 聊天都要重新解释你的项目背景、代码风格、偏好规则，上次花 10 分钟解决的问题，下次又得从头教一遍。AI 像失忆一样，完全不记得之前的上下文。 大多数 Agent 都存在这个致命问题：没有长期记忆和自我进化能力。 这篇 Hermes Agent Masterclass 详细拆解了如何解决这个痛点，让 Agent 能跨会话记忆、自动生成可复用技能、后台优化，并搭建多个 24/7 工作的专业 Agent（编程、研究、设计）。 需要长期使用 AI 做事的可以看看。

每天花大量时间手动搜资料、刷竞品、盯价格？ 信息散在 Google、Twitter、Amazon 各处，想自动化监控却面临几个现实问题： - 不会写爬虫 - 传统方案要写代码、处理反爬、维护代理 - 找人开发又贵（3000-5000 不等） 这篇教程直接用 Hermes + XCrawl 搭了一个 24 小时自动情报员，基本不用写代码就能实现行业监控、竞品追踪和互动提醒。 需要持续获取信息的朋友可以看看。

这次X Premium 用户赚麻了 “X Premium 用户可以把 Grok 变成 OpenAI 兼容 API，用到各种 AI 工具里。” 这个点对目标用户很有吸引力，因为它同时踩中几个情绪： 1. X Premium 不只是聊天会员，还能被榨出 API 价值 2. Grok 可以接入本地/第三方工具链 3. OpenClaw 把 Grok 包装成 OpenAI API 格式 4. 适合 AI 编程、自动化、Agent、工作流玩家 5. 有一种‘把会员用回本’的爽感

@wsl8297 已经用上了，就是生成有点慢

在 GitHub 上发现一个开源的 Claude Design 平替：Open CoDesign。桌面应用，本地优先，支持 20+ 模型（Claude、GPT、Gemini、Ollama、DeepSeek 等），BYOK 或者直接登录 ChatGPT 订阅账号就能用。 GitHub：github.com/OpenCoworkAI/o… 官网：opencoworkai.github.io/open-codesign/ 核心功能： - 输入提示词，直接生成原型、幻灯片、落地页、仪表板、营销素材等 - 点击元素添加批注，AI 只重写那个区域 - AI 调节滑块：模型自动暴露值得调整的参数（颜色、间距、字体等），不用再写完整提示词 - 每次迭代自动保存本地，可以随时切换版本 - 实时显示 Agent 工作进度，可中断 - 支持导出 HTML、PDF、PPTX、ZIP、Markdown 支持的模型： Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM、Ollama，以及任何 OpenAI 兼容端点。还支持一键导入 Claude Code 或 Codex 的 API 配置，或者直接登录 ChatGPT Plus/Pro/Team 订阅使用 Codex 模型。 内置 15 个演示模板：落地页、仪表板、演示幻灯片、定价页、移动应用、聊天界面、日历、博客文章、发票、作品集、设置面板等。

@wsl8297 是的，美区、土区账号3年前注册的。订阅各种app到目前真的很稳定。

@someagi 还是这种方式靠谱哈哈

目前我用下来最稳的办法，还是走苹果外区 ID 订阅。 我一直用美区 Apple ID 开 GPT 和 Claude，前后开了 5 个号，到现在没遇到封号。 想省钱可以看土区，GPT Plus 折下来一个月大概 80 人民币，价格很香！

分析的很透彻。

学习中…

今天这个互动科学小应用挺有启发：UI 设计和星球材质交给 GPT Images 2，代码交给 Gemini 3.1 Pro。以前一个想法从概念到可玩原型，可能要跨设计、建模、前端好几步；现在更像是在调度不同能力，把脑子里的小灵感快速变成可体验的东西。 我觉得这会让科普、教育和创意实验变得更轻：不一定要先做“大产品”，先做一个好玩的小互动，让人愿意点进去、转一转、玩一下，科学感就出来了。

一套面向复杂研发任务的分层协作架构方法论： OpenSpec 负责定义目标、验收标准和项目记忆，解决“做什么”和“怎么算完成”的问题； 大模型 Planner 负责拆解任务、识别风险、制定策略，解决“怎么推进”的问题； Oh My Codex 负责工作流管理和多代理调度，把规划转成可执行流程； Codex 负责直接读写代码、运行命令和整合结果，是核心执行层； 小模型 Workers 则承接明确、可并行的子任务，如补测试、局部实现和机械重构。 整体上，这套体系形成了一条从需求定义、任务规划、流程编排到代码执行，再回流沉淀项目记忆的闭环，用分层协作提高复杂任务的执行效率和稳定性。 x.com/someagi/status…

企业级agent工作流单纯依赖skill是不够的，Harness是保障运行可靠性和稳定性的基本保障。 x.com/someagi/status…

我感觉你的中文翻译提示词写的不够好，试试下面的： 你是一位中英文翻译助手，请将以下英文翻译成中文，遵循这些原则： 1. 读起来应该像一个真诚友善的外国开发者在跟中国社区打招呼，不要伪装成中国网民。不要用过于地道的网络黑话。 2. 语气真诚，不要油腻，用"大家"、"朋友们"即可，不需要用"兄弟"、"佬"来刻意拉近距离。 3. 技术术语保留英文。 请翻译以下内容：[Content]