Agent Updates: Official AI Agent Release Notes

No new tab. No new login. No new tool to learn. Music generation inside the Claude you already have open.

随着Seedance2.5的发布 我觉得明年可能会诞生首部完全由AI制作的电影在电影院上映 这不，Higgsfield 拿出100万美金搞了个AI电影节 CG 时代的开创者，皮克斯联合创始人 Edwin Catmull（埃德温·卡特穆尔）担任评委 他曾获得： * 5 次奥斯卡奖 * 前迪士尼动画工作室总裁 * 《玩具总动员》执行制片人 * 图灵奖获得者（计算机领域最高荣誉之一） 这位开创现代 3D 计算机图形学时代的人，如今将评审第一代 AI 电影创作者。 AI 制作电影看来已经慢慢被主流电影从业者认可接受了… 而 Higgsfield 这个电影节👇 不比 Prompt，不比模型，而是看： 🎥 有没有故事 🎥 有没有电影语言 🎥 像不像一部真正的电影

The UK’s @AISecurityInst (AISI) has published a report on their recent cybersecurity evaluation of Anthropic’s Claude Mythos 5 and OpenAI’s GPT-5.6 Sol. The models attempted to complete an assignment in a setup where their normal safeguards were removed and they were deliberately given internet access. AISI reports that the models “engaged in sustained, potentially harmful activity directed at real people and organisations”. We’re grateful to AISI for their leadership in the important discussion about how to evaluate increasingly capable AI agents. We’re working closely with them to gather more details of the incident as we conduct our own investigation. Gaining a clear picture of Claude’s understanding of its situation—by examining its reasoning transcripts and running our own analyses—will help us identify the causes of its behavior. The prompts in the evaluation did not impose any specific restrictions on how the internet should be used. This and the removal of safeguards meant that the models were tested under “deliberately permissive conditions” that are not representative of any of our production models. Note that there was no evidence here of an escape from a secure environment. AISI’s disclosure of the incident can be found here: https://t.co/cJ3hCBtBU7

We're detailing two new incidents that occurred during external cyber evaluations conducted by independent evaluation partners. We outline what happened, how the activity was contained, and how we’re working with evaluators to strengthen our approach to third-party testing. https://t.co/ZL3n6mxYMS

很好的 Harness 生产级源代码学习列表，重点推荐 pi-mono，搞透一个比每个都看看更好。 不过这列表里面还缺了一个重量级的，就是前不久泄漏的 Claude Code 源码 😜

话说微信的 Agent 如何了？未来是 WorkBuddy 更有前途还是微信 Agent 更有前途？

Using Antigravity to build a Chrome extension tab organizer, plus a background tool that tags desktop files by date. Learn how to guide the agent using /grill-me for design specs, voice prompting, and inline artifact comments. https://t.co/B3qSpwouu8

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认真做产品是真的会有回馈 我这个新站刚上没几天，就发了点外链 今天打开电脑一看，流量突然起飞 一开始我猜测应该是品类和产品力的原因 后面让GPT帮我溯源，证实了自己的推测 superhuman这个网站在newsletter和网站推荐了我的产品 然后进一步往前推进 看看能不能把这个网站，成为一个可复用的流量渠道 这个站有自然推荐和付费推荐两个机制 付费推荐的售价是3500美金 约等于我这个产品上线直接省了3500美金 血赚！

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OpenAI 发了一篇文章，回应苹果关于窃取商业机密的诉讼，没想到苹果这么草台。 苹果声称今年 2 月份联系过 OpenAI 但没有收到回应。后来发现，是苹果的律师把两个亚洲姓氏搞混，把邮件发错人了。 苹果还声称和 OpenAI 的总法律顾问通过话，但其实根本没有，完全是骗人的。 之后苹果沉默了 5 个月，突然就提起了诉讼。 苹果指控其前员工在离职后访问机密信息。但事实是，苹果在职的员工主动联系这位前员工，请他帮忙寻找对应的文件，她这才进行了访问。 这一堆操作下来太搞笑了

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Cloudflare 推出了一个专门给 Agent 用的钱包，它有一个唯一的地址和用户名，这个有意思啊！ 领了以后，你的 Agent 就可以用这个钱包来支付 API 和内容的费用。 可以先申请一个自己名字的，以防被人抢注。 钱包分为两类： 钱包账户：是你作为人类拥有的钱包，可以充值、提现，也可以把支出权限委托出去 虚拟钱包：是专门为 Agent 设计的，通过 API Key 运行 关于虚拟钱包的支出控制和使用场景： • 支出上限和规则：你可以给它设置支出上限，也可以通过允许列表（白名单）和规则进行控制 • 受控预算与自主探索：这样的设计可以让 Agent 在受控的预算内，自主探索各种服务 • 免去实时监控：我们人类没必要时刻监控它的支出，也不用担心它直接把卡刷爆 此外，它还通过 Cloudflare Pay 把钱包和账户身份关联起来。Agent 可以选择性地表明自己代表哪个组织，从而解决了 Agent 的身份认证问题（身份证明是可选的，也可以选择匿名）。

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昨天的夕阳相当带劲了 https://t.co/wXzSLPqDN3

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@JamesAI 🤣在开发了在开发了

@indie_maker_fox @blankwebdev 哎，那我岂不是可以接入 huntifyai 了😄

😄抢了个 cloudflare 新出的 agent 钱包，抢一下玩玩，说不定还能搞个好名字，地址在 https://t.co/vgAuWlCp1y https://t.co/UBF7SEKymK

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苹果从其应用商店下架 Telegram 包括全球所有国家 搜了下美国商店确实没了...

Seedance 2.5 好是好 但是真是用不起 昨天充了1200块钱测试，一会就跑光了😂 不过，我测出了更强大的用法... Seedance 2.5实际上可以用来生产机器人训练的数据、自动驾驶数据、危险实验课模拟、违规行为数据合成等各种工业数据。 下面是我测试的结果↓ https://t.co/HMUROwA2zE

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粉尘爆炸高速慢镜头 更多测试案例和提示词：https://t.co/WAREnH5AL0 https://t.co/6OoeMxpAbO

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所以测试来看，目前Seedance 2.5 比较适合企业实用，影视制作团队。 算力跟不上的情况下，目前还无法普及到普通人

关于 FDE 这个采访是说的最正确和最准确的 毕竟Palantir 是 FDE 做的最好的 Palantir CEO：模型会变成谁都有的东西，把它塞进真实企业的复杂系统里才是难的、也才是值钱的 做这件事需要的是长期泡在客户现场，不是坐在旧金山写写代码就能搞定的。 那些公司招的工程师的非常好，问题是他们不跟企业客户打交道，也不理解真正的商业逻辑和技术难题 他们整天就是端着拿铁读一份自己不懂技术底细的报告，在那猜测客户的需求来干活...

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Cloudflare 发布 @cloudflare/computer 给每个 AI Agent 配一台「虚拟电脑」 这台「电脑」是一份存在云端的文件系统，外加几种能操作这些文件的执行环境。 Agent 每敲一条命令，自己决定派到哪个环境去跑：动文件、处理数据、管 git 仓库，在一个毫秒级启动的轻量环境里完成 真需要 Linux、要装包、要跑二进制程序，才去开容器。 痛点与背景： 目前 AI Agent 的痛点：现在的 AI Agent（智能体）要干活（比如写代码、跑测试、处理文件），通常需要一个单独的“容器（Container）”环境。 算力不够用：如果未来有数亿甚至数十亿个 AI Agent 同时在线，给每一个 Agent 都开一个独立的容器，全球的服务器算力和 CPU 根本不堪重负，成本高昂且无法扩展。 Cloudflare 的解决方案：给 Agent 一个“专属电脑” Cloudflare 的做法是：让 Agent 做决策的那部分，和真正干重活的那部分，分开住。 大脑 · 轻量环境（isolate 隔离区）占内存极小、启动毫秒级、闲下来能自动休眠，还能自己存自己的状态。看文件、改代码、管 git 仓库这类日常活，全在这里搞定。 双手 · 重量环境（Container 容器）只有当 Agent 确实需要一个真的 Linux、要装第三方包、要跑真二进制程序时，才临时把活递过去。 https://t.co/OEhnWaaATO

OpenAI 复盘：我们是如何在 6 个月内完成构建 GPT-Live 实时语音系统的 GPT-Live 是OpenAI 最新一代的语音模型，它摒弃了原有的“轮流检测器”，实现了全双工（Full-duplex）——即 AI 可以边听边说，完全模仿真人的对话习惯。 为了做到不到 1 秒的极致超低延迟，OpenAI 在底层技术上做了重磅升级。 “嘴巴”和“大脑”分工合作（异步委托机制）： 快路径（前端语音）：专门负责“聊天和接话”，把语音数据以极快速度在用户和语音模型间传递。 慢路径（后台大脑）：遇到复杂逻辑、搜索或调用工具时，后台会异步请出 GPT-5.5 等超强大模型来思考，思考完再把结果送回语音模型。 重构底层代码与网络传输： 改用 Go 语言：把媒体前端和推理逻辑从 Python 替换为 Go 语言，大大降低了音频数据包的延迟波动。 自定义传输协议 WARP：基于 WebRTC 进行了优化，推出了开源规范 WARP，把原本建立语音连接所需的 6 次网络往返缩减到 1 次（甚至单个 UDP 包就能启动），实现“秒连”。 更详细↓ https://t.co/YRs2D3kA8K

Cloudflare 推出了钱包功能，现在可以免费认领自己的钱包了 似乎这个钱包是给Agent 用的 下了一盘大棋… 领取你的钱包：https://t.co/OyCo6VKBNE https://t.co/nStjR45go3

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🤓 https://t.co/k6gJ7TPwgX

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哥大到底是个什么学校？ 真出人才 (òωó)👍

Claude Code和Codex都好些天没更新版本了？ 我记得，这俩以前都是日更型选手、每天一个版本？

难道没有人发现 Opus 5 只是一个刷榜怪吗？？ 截图中的这种问题，我上次遇到的时候，还是 GPT-3.5 https://t.co/fB6WsTLyod

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我学生的产品，谢谢大家支持！

@thsottiaux 义父，好几天都没reset了，您还健康吗？

@meepodev 哥，一个logo，两天了😂

不管是OPC、一人公司、独立开发、副业，总之不管怎么叫吧，首先就是要对自己负责。 几个月的探索期、过渡期、成长期都正常，但是不管多久，需要给自己下一个期限，甚至是KPI。不然很容易打着创业或者自我价值的旗号，变成温水煮青蛙。 辞掉一个月薪1万的工作，美其名曰不受PUA，时间自由不996了。结果天天刷手机焦虑到死，自发在AI上面每天蹬到晚上2点。要么啃着老，要么烧着积蓄，要么逃避着家务和家庭责任，最后忙活大半年甚至一俩年，一个月赚个2000块。 然后说着钱无所谓，追求的是情绪价值和获得感。 “牛马都别吵，咱们这讨论创业呢” 那换个角度，上个1万的班，你第一天就能留下2000，剩下8000拿出来给X友发红包。保证一堆人能换着花样每天给你提供情绪价值。 或者拿去买199的课，一个月都不带上重样的，天天在保持学习，而且要么收获获得感，要么收获智商上的优越感。 其实很多人的创业，何尝不是另外一种心理问题呢？

这个世界上很多所谓的产品，本质就是SEO产品。 比如你的iPhone手机本地数据没有做任何的备份，然后不小心刷机了，想恢复。按道理，这是做不到的。但是你如果去淘宝搜索iPhone的数据恢复，会有一堆淘宝店告诉你他们可以做，收费也不贵，200块钱，远程。 然后他们做的就是要你弄个电脑，给你装一个ToDesk之类的远程协助软件，装模作样在你电脑上面看看你有没有云备份或者本地备份。 最后承诺的是，如果恢复不了，退一半钱。其实他们这个业务要赚的就是这100块。而且万一有小白，其实本地是有备份的呢？ 这个看似数据恢复的产品，本质上其实就是一个话术产品。它要做的唯一事情，就是确保当人在淘宝搜索的时候，它排在前面。 你以为我是要说这些人的生意low吗？并不是，因为从本质上来说，Vibe Coding的产品，也是这类产品😂

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有时候不能只看官方的报价，模型也不是版本越高越好。 而是要根据真实场景，实际测试一下真实的Tokens消耗和效果。 比如虽然sonnet 5的报价比4.6便宜，但是4.7以后的模型在token的计算上高了30%。所以按tokens算单价 sonnet 5便宜了，但是按任务来算的话，sonnet 5是涨价了。 然后在一些简单任务上，sonnet 4.6的表现还不如haiku 4.5。sonnet 5虽然比4.6强，但是贵了 15% 左右。

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夏天离开车子关了空调后，不要把运行的笔记本电脑独自留在车子里，否则你会和我一样获得一个风扇狂转的烫手笔记本，感觉下一秒就要爆炸的那种🥲

Different foods play different music?! Try using your own food to see what kind of music it creates! #happyhorse #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️ https://t.co/c1swi86rKb

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The template is here, try it out! https://t.co/Ml5E5kY7fE

前几天DeepSeek V4 Flash正式版上线，很多人说这个价格是定义了斩杀线，斩杀线以下的都不用看了。 首先从性能上V4 Flash已经是比肩第一梯队了。价格更是几乎可以忽略不计，算了一下我们公司最能用的同事卯足了劲用，一周也就30RMB。 有人说还是追不上顶尖模型，我觉得重点在普及上。历史上真正普及世界的，都是刚好够用、人人用得起的产品，比如福特T型车。DeepSeek就像AI时代的T型车，能让用户用得起，企业用得起。它势必会掀起一场效率革命，就看谁先谁后了。

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Reposted by HappyHorseATH

Big one ☮️ @HappyHorseATH is heading to Venice this September as co-host of the AI Cinema Forum at the Venice Production Bridge. The event will showcase AI-powered films from 10,000 Parallel Universes, including several created with HappyHorse tech. AI cinema is moving fast 🎬

We cut our AI bill by 30%. Cheaper Inference sells access to most models cheaper than the list price. Same models. Same API format. Smaller bill. You can use OpenAI, Anthropic, and Google models through one OpenAI-compatible API. Just switch your endpoint

反馈按钮还可以有灵活的用法。 按场景显示：对所有人显示、仅向登录 / 付费用户显示、仅向内部团队 / 老板 / 开发者显示…… 自定义显示：如果你不喜欢在页面显示反馈按钮，也可以隐藏按钮，需要收集反馈的时候再显示。 以上效果都可以直接对话 claude / codex 实现。

上线了一个扁平化的图片站模板：ShipAny Image Lite 核心功能就一个 ai image generator + 落地页，主打极速上线。有需要的可以看看👇 https://t.co/2GJiOl0K6M https://t.co/IRnWsJ98Bd

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https://t.co/U163y1LDzL 已经上了！！！！ 用起来兄弟们

把html放 网站上了 https://t.co/Szx4evalg5

兄弟们，地址在这儿 https://t.co/U163y1LDzL

突然想到一个问题，就是我们在对比模型的能力时，其实应该把它们放在同一个 harness 的框架下。 因为如果我用 Codex 去做这个事情，和我用 Cloud Code 去做这个事情，对比的时候比的不仅仅是模型的能力，还有整个 agent 的 harness 能力，这样就没有办法说是 A/B test 了。 把这几个模型放在同一个 agent 框架下让他们去运行，有意思，有意思，我得试试

应该没有比我这儿更全的了吧？ 最新数据截止到今天中午， seedance 2.5 demo墙又更新了 已经快1000个demo！ ！！！ 地址👇 https://t.co/87zPJX3PqH

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https://t.co/RYifRaPFFu

minimax开源了以后价格更便宜了！ seedance2.5 用不起，我还不能用h3了？ 醉🆕醉👊的提示词库 👇 https://t.co/IMChO4Njzb

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https://t.co/bvBOwUJuvH

如果只是看minimax 的 demo https://t.co/kOTtUXiTwd https://t.co/saeisoNkt9

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Reposted by dotey

最强大的 Agent 都需要一台“自己的电脑”，而不只是一个容器。过去半年行业习惯于给每个 agent 配一个容器，但全球算力根本不足以支撑数亿乃至数十亿并发 agent 各自独占容器环境，这也是当前 CPU 算力（而非仅 GPU）需求紧张的原因。因此，Cloudflare 推出了开源库 cloudflare/computer 的早期预览版。 核心理念是：isolate（隔离运行环境），这是他们十年前推出 Workers、六年前推出 Durable Objects 时就下的“非共识”押注：isolate 可以无限横向扩展、启动与销毁极快、空闲时能休眠、可保存自身状态。理想架构是把 agent 主循环放在 Durable Object 的 isolate 里，仅在必要时按需调用容器作为工具，从而兼顾横向与纵向扩展。 这个库提供的核心抽象是 workspace：一个由 SQLite 支撑的持久化虚拟文件系统，可从 git 仓库或云存储预填充。isolate 后端把 shell 命令翻译成 JS 运行，容器后端通过 FUSE 提供完整 Linux，两边共享同一套文件、实时同步。配套的工具集里，前沿模型已经能自己判断：什么时候用便宜快速的 worker 就够了，什么时候才真正需要容器。所有文件操作可门控、可审计。 Cloudflare 的目标是让容器只承担不到 10% 的工作量——内部已经有 agent 完全靠 isolate 完成 JS 应用的构建、测试和部署。Agent 时代的算力经济学，正在从「每个 agent 一台机器」走向「每个 agent 一个进程」。

sitedata 送会员啦☺️，之前有分享过，出海可以用到的功能还是很多，通过广告和投流去扒各种产品都是很方便的，还送做各种接口的api积分，可以拿来做一些自动化的事情，有需要的朋友可以看下

@gefei55 感谢飞哥转发，又能涨粉了🤙

@meepodev @indie_maker_fox 可以，导航站 markdown、截图、流量数据都全了

Reposted by gefei55

🎁 转发 + 评论，免费领取 SiteData Pro 和 2000 API Credits！ 如果你平时会做 SEO、网站分析、Google Ads、AI Agent 或竞品研究，推荐试试 SiteData。 SiteData 不只是一个网站流量查询工具。 它整合了网站流量、Google Ads、关键词、外链、WHOIS、关联网站等能力，帮助你更快发现竞争对手、分析网站增长，并找到背后的商业机会。 🎁 活动奖励 🚀 SiteData Pro 1 个月（价值 49 美金） ⚡ SiteData API 2000 Credits（有效期 365 天） 📌 参与方式：评论 + 转发（Repost）这条推文 完成后私信我你的 SiteData 账号邮箱，奖励会按顺序发放。 ⏰ 活动截止：2026-08-09 23:59:59（UTC+8） https://t.co/s5ahwHUV9r

Reposted by steipete

Dang it’s crazy that all of this literally did happen https://t.co/vMvtwL17VR

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Reposted by dotey

数据库领域有一篇经典的博文叫 MapReduce: A major step backwards，核心观点在于索引、查询优化和数据库管理是有用的，今天丢掉未来还是要捡回来，事实也是如此。 编译器也类似。直接生成二进制，token 成本首先就成问题，其次写代码不只是为了得到二进制，更是多年来对业务建模的一套模式语言。 https://t.co/HDt5EHoJpy

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之前有朋友想要 AIDTK 的网站流量数据 API，现在他来了，AITDK 作者 Blank 上线了个新网站 https://t.co/Giz86KfwMV 里边有各种上站需要用到的 API 。

Reposted by dotey

AI 同时满足了一个中间商市场繁荣的所有条件：技术变化足够快，信息差足够大，资本足够多，故事足够性感。如果把大模型训练、推理、应用整条产业链拆开来看，有些价值上百亿美金的机会是3年之前甚至完全不存在的。最典型的就是推理工程。 三年前这个词几乎没人提，今天它已经是独立学科：核心问题是把训好的权重，变成又快、又稳、又便宜的生产级API。几个关键概念，看完就知道为什么中间商能吃这么大： 1. Prefill vs Decode 分离 输入很长时，先算一遍整个prompt（prefill），再一个个生成token（decode）。两者算力特征完全不同，现在直接拆到不同GPU上跑，效率暴增。 2. Cache-aware Routing + KV Cache复用 用户发来20万token的请求，系统先问：这段内容我之前算过吗？有现成KV Cache就直接跳过重复计算。缓存命中率决定成本和延迟。 3. Speculative Decoding（投机解码） 用一个小模型先猜大模型接下来要说什么，猜对了就直接用，猜错了再纠正。小模型便宜，而且整体速度可提升2-3倍。 4. 量化（Quantization） 把模型从FP16压到FP4/FP8，很多人以为精度必掉。但实际中不同层的误差会相互抵消，有时吞吐量涨20%，基准分数几乎不变。 5. Day-0支持新模型 开源模型一发布，中间商要在几小时内完成量化、投机头训练、内核适配、多机并行……否则就错过热度。这本身就是一门高壁垒手艺。 这些优化叠加起来，能把同一个模型从30-40 tokens/s 推到300-400 tokens/s，最高近10倍。中间层吃的，就是这从能跑到跑得极致的巨大价差。 技术变化越快，信息差越大，中间商越香。推理工程只是这条链上最早长出百亿公司的典型例子，后面还会有更多此类初创公司出现。

现在我很多复杂一点的任务都是 Fable 5 写方案，Codex 去执行，Fable 5 验收，相对来说可以做出比较靠谱的方案，以及兼顾性价比。具体是这么做的： 1. Fable 5 的产出是技术方案文档（图1） 一方面文档方便批注修改，另一方面文档方便其他 Agent 快速上手 2. 文档确认后在当前先 /compact 一次 这一步不是必要的，但是有好处，因为后续还要在同一会话去验证，/compact 压缩后，节约后续的上下文空间，之所以讨论方案就马上发送 /compact，因为这时候 Prompt Caching 还在，成本低，后面缓存过期了 compact 要贵一点。 3. 把文档交给 Codex （GPT-5.6 Sol xhigh）去执行（图2） 如果任务明显比较复杂，我一般会加上 /goal，这样中间就不需要反复去 continue，一次性把任务完成 4. Codex 完成后让 Fable 验证（图3） 直接告诉 Fable 其他 Agent 已经实施了，让它确认有没有遗漏，或者方向有无偏离。 如果有些遗漏之类的，把 Fable 的反馈发回给 Codex（图4），不需要新开会话，在同一个 Codex 会话，Codex 会根据反馈继续完善。 --- 如果用 Opus 5 替代 GPT 5.6 也可以，做法上可以跟上面一样新开会话，用文档传递上下文。 也可以直接让 Fable 5 开 SubAgent 并指定用 Opus 5 模型，并且要求在 SubAgent 完成任务后验证。 但是我执行下来 Opus 5 不如 GPT 5.6 Sol 稳定，也不如 GPT 5.6 Token 耐用，所以宁愿麻烦一点。

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/goal 用好的关键在于设计好严格的验收标准，每个阶段不仅说清楚任务目标是什么，还要说清楚怎么算是通过验收，这样才不容易跑偏

比如我这个例子就是在迁移的时候，每个阶段去截图对比像素差异，简单粗暴但有效 https://t.co/pa3eVcgg1M

同一个session使用不同模型的话，通过subagent就可以，让主agent去开启subagent执行任务，并且可以指定subagent模型 https://t.co/hiazgKI5jy

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The results span sphere packing, coding theory, group theory, quantum complexity, lattice cryptography, extremal combinatorics, and more. Among them: establishing the existence of non-sofic groups and exponential improvements to bounds on high dimensional sphere packing.

An internal version of our next major model produced 10 new results on long-standing open problems in mathematics and theoretical computer science, using roughly $2,000 worth of tokens at GPT-5.6 Sol API rates. https://t.co/4cgowmPOpY

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We’re releasing the manuscripts, formal Lean certificates, and reasoning walkthroughs so mathematicians can examine these results and build on their ideas. https://t.co/oDT2J8F6Ez

GPT-Live can listen while it speaks. To make that feel natural at ChatGPT scale, we rebuilt the voice stack from client to model. This new architecture keeps audio flowing continuously, so deeper reasoning and tool use don't interrupt the conversation. https://t.co/53VTTsqXg0

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The result is a faster, more natural conversation with ChatGPT Voice from the moment a session starts. How we built it: https://t.co/TvTXbaMQ0M

Audio moves through a dedicated fast path, while deeper reasoning and tool use happen asynchronously. We also reduced voice-session startup from six network round trips to one. https://t.co/XI8jvuxrDP

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期待悉尼哥在悉尼大显身手，让世界看到中国AI开发者的热情🔥

在悉尼攒了个局：属于悉尼的疯狂星期四。 每周四上午，带上你用 AI 做的东西，讲 5 分钟。产品、内容、自动化流程都行，没做完的、还在琢磨的也算。 本周四第一场，CBD，免费。大家有兴趣线下交流一下。 https://t.co/216GaVFCRA https://t.co/hNTkOG36LN

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操了一个seedance2.5 的视频墙 like 热度排名，方便自己找灵感和看demo 有朋友有需求吗？ 有的话吃完饭就上 https://t.co/Fdi9tsMgl1

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蹲提示词 想复刻一下～

我敢打赌 绝b是全网最全的seedance2.5 prompts合集 建议先收藏，用的时候别找不到 https://t.co/cefyDa8xhF

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https://t.co/2j36DleW8j

seedance 2.5 官方提示词指南 👇 赶紧收藏，迟则生变！ https://t.co/6Sl6eyzOCs

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https://t.co/f4wqyvWhlZ

Such a big fun using https://t.co/Xk4Y8Tj9LT on a huge screen. https://t.co/RKpCJolT9G

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Seedance 2.5 官方用户手册：手把手教你做电影级 AI 视频，公式和案例全能抄 从上传素材的参数上限、界面上四个新入口，到七类场景各自的提示词公式，再到 16 个亮点功能的官方演示，手把手带你从上手一路走到电影级成片。 公式和案例提示词全部能直接抄，对用即梦做视频的人，这是一份能当工作台手册用的干货。 https://t.co/DEJYsR2dkP

字节跳动给发布了一份官方提示词指南：从一句话生成，到 50 份参考素材怎么调度、30 秒长片怎么分段、改片子怎么只动一处，每类任务都配了能直接抄用的模板。 对用即梦或 API 做视频的人，这是第一份成体系的官方写法手册... https://t.co/qFAJrO3RG4

原始文档： Seedance 2.5 Prompt Guide：https://t.co/mf0nF2ICrc Seedance 2.5 User Guide：https://t.co/2gi7hxOXmS

懂AI的老板，越来越难糊弄了。 前几天我们猎豹AI实战派线下活动，有个做智能灌溉的学员，想让研发团队做个AI推荐系统，研发张口就要4个月。我们带着他15分钟用AI搓出Demo，现场跑通。 当然，系统还不能直接上线，但足够让一把手看清：很多工期其实是旧方法的报价，根本不是最优解。 上次很多朋友说没赶上、地区不合适，8月15日上海场来了，带真实业务问题来，手把手地陪着你结合真实场景做点东西出来。报名链接： https://t.co/EnFLBUSP9z

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https://t.co/ZLH1DHKCq6

今天，Qwen3.8-Max正式版，终于发布了。 2.4T，又一个国产巨无霸，单次激活95B，100万上下文。 开源模型，终于全面迈入了2T时代。 今天体验了一下，综合能力大概跟Kimi K3在同一个档位，互有胜负，你要硬说谁更好一点吧，我感觉从日常的任务和开发观感上，已经很难进行区分了。 但是Qwen3.8-Max的优点就在于，价格低很多，以及推理速度非常的快，$2/百万输入、$6/百万输出，是Opus 5的30%的价格，K3的50%左右。 前几天DeepSeek V4 Flash的斩杀线的梗我相信很多人都看过了，在长程Agent这种海量烧Token的场景下，有时候，差不多的性能，我比你便宜，那我就是好。 Qwen的Token Plan目前价格还有优惠，可以随便买，而且这次口碑确实不错，就怕后面也涨价，我自己也买了一个季卡先囤着了。 然后呢，这次Qwen3.8-Max的前端很强，网页结构、视觉层级、组件细节和动效都做得不错，在后端和长程任务上也不错。 但是最让我意外的，居然是写作能力。 这两年，所有模型都在疯狂特化Coding和Agent。 然后我们现在就看到一个很奇葩的现象，大家的Coding和Agent能力疯狂进步，然后写作疯狂倒退，甚至现在我做内容创作的白月光，还是很久以前的Claude Opus 4.6，但是可惜的是，Claude把我封了。 我的白月光也没有了。 但是这一次，Qwen3.8-Max，居然意外地保住了语言上的感觉。 让我感觉，写作能力居然出乎意料的还不错？ 它能理解语气、节奏和留白，在语感上虽然有时候也有黑话，但是比较少，可以通过Skill的限制全部去除掉，居然让我有了一种，用Opus 4.6的感觉。 Qwen3.8-Max，意外的居然是个综合水桶。 虽然我也不想天天来回摇摆，但是事实就摆在这，新就是好，新就是棒。 现在，对于觉得绝大多数人来说，Qwen3.8-Max，可能就是最近一段时间的首选了。 真的是，各家的模型，现在都是独领风骚十几天。。。 Qwen3.8-Max下周正式开源。 但是还有一个彩蛋，是我开心的想要跳起来的。 除了2.4T的这个大模型，Qwen还会开源一个供开发者们本地部署的小模型Qwen3.8-27B。 千问终于想起了，两年前，他们是怎么让整个社区为之沸腾的。 旗舰模型，决定一家公司的高度。 小模型，决定一个生态的宽度。 如果他们只开源那个2.4T的，千问我觉得还是只能叫千问。 但是他们居然还要再开源一个27B的，那没啥可说的了。 我愿称之为。 义父。 2年前的那个曾经的千问。 他们好像，又回来了。

Don't worry, your Friendly Neighborhood Meow Meow is here! 🕸🐱 #happyhorse #ai https://t.co/a2VkbdLTa4

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The template is here, try it out! https://t.co/3rc2FicYeH

GPT-5.6-Sol 不懂什么叫「做产品」 Opus 5 不懂什么叫「写代码」 只有Fable 5 (Max)，两个能力都是顶级。

之前有段时间，各个 AI 公司都想做 AI 浏览器，包括 OpenAI 都做了。 现在回头看，不如做桌面客户端，所以 OpenAI 决定下线自家的 AI 浏览器 Atlas ，放弃做独立 AI 浏览器，而是把能力放到 ChatGPT 客户端里。 Claude Code 从终端到客户端，Codex 合并进了 ChatGPT 客户端 ，Workbuddy 等也靠着客户端拿到了市场。 我又想到了 Manus ，据说当时红哥是准备做一个 AI 浏览器的，后面上线前一周，团队叫停了，改成了做 Manus 。 可以说，的确是 Manus 重新定义了新一代的 AI Agent 长啥样。 在线的 Claude 后来变得更好用，也是因为从 Manus 吸取了不少好用的产品特性。 如最早的时候在 Claude 写代码，合并组装是在前端完成的，于是就会出现新写的代码插入到了错误的位置。 但后来 Claude 改成搞一个云端虚拟机帮你运行任务，写代码之后，就再也没出现过这类问题了。 后来出现了 Claude Code ，程序员们发现太好用了。 后来非程序员发现，即使不拿来写代码，用来写文章，或者处理别的任务也好用。 但是毕竟 Claude Code 太封闭了，创始人太 SB 了，于是各种竞品出现了。 Manus 是云端运行，但毕竟很多任务还是要在用户自己本地电脑运行的。 于是 Clawdbot->Moltbot->OpenClaw 出现了，全世界大火特火。 于是 WorkBuddy 出现了，在腾讯大量砸钱之后，拿到了非程序员的大量市场。 于是飞书被拆分合并到豆包了，于是千问办公出现了。 可以说，没有 Manus ，就没有后续的一系列产品诞生。 注意，这里的 Manus 其实是泛指了，即使没有红哥团队，也可能有绿哥团队或者黄哥团队开发一个类似于 Manus 的产品出来。 所以各个产品都应该感谢 Manus ，在那个时间点，敏锐的发现，AI 能力达到了之后，就可以串起任务，做出更好用的 Agent 了。 可惜，因为各种原因，现在 Manus 前途未明。 最后，刚去看了下 Manus 也是有桌面客户端的，可惜来得有点迟，2026 年 3 月才发布，有用过的即友说说看，好用吗？

🎉 新项目 https://t.co/UjVra4x2Tb 上线，送一波积分作为福利。 🎁 上线福利：每人赠送 5,000 积分，本次赠送的积分有效期为 1 年。 参与方式： ✅ 评论这条推文 ✅ 引用或转发这条推文 TabAPI 把网站流量、WHOIS、RDAP、DNS、外链、反查 AdSense、Google SERP、网页转 Markdown 和网站截图等能力，整合进了一个 API。 不用注册多个平台，也不用维护一堆 Token，一个 Token 就能调用，直接返回干净的 JSON。购买积分无需订阅，一次购买，永久有效。 领取方式：完成以上步骤后，私信我你的 TabAPI 账号，会按照顺序发放积分。每个账号限领一次。 活动截止：8 月 7 日 23:59:59

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@lai_jia_wei 感谢 Gary，后续补上

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Daily Routine with claude https://t.co/ePFJfRM7wy

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非常有用，如果有 CLI 就更好了。

Reposted by dotey

这个想法有意思：果然当 token 足够便宜，就可以变成福利。 https://t.co/WJ1cwezL0a

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Think 16 types cover it all? You might be far more complex.

Designers need more than a prompt join nover and direct cameras set lights and control every pixel in a way that feels familiar from day 1

Lightweight, private, and designed to feel like a natural workflow part of your Mac.

Reposted by dotey

我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》。 全本在线读，一分钱不收，地址在文末。 为什么要写这本书？从两组数字说起。 一组来自麻省理工学院：全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元，95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳，落地全阵亡。 另一组来自招聘市场：一个叫「前置部署工程师」（FDE）的岗位，发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招，Anthropic 在招，YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。 两组数字放在一起，结论不难猜：模型已经不稀缺了，能把模型塞进客户真实业务里的人，才稀缺。 FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它，如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。 在我看，它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」：一个新物种，一套方法论，一片还没人系统写过的空白。 这本书讲清楚三件事：这个角色从哪来、是什么；从找对问题到规模化复制的完整打法；以及一百多个真实案例，所有数据和案例都在附录里注明了出处，欢迎核查。 也坦白说：这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写，框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。 我原本把它当成自己的学习入门手册，期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得，锁在硬盘里有点可惜，于是索性开源免费分享。 如果你正在考虑工程师的转型方向，或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地，它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。 📖 仓库在这，全本免费，欢迎 Star： https://t.co/kyNVhJrPZQ 会持续迭代，有想补充的案例或想挑错的，Issue 和分支都开着。 —— 顺手说一句：十年前那本《增长黑客》的全文开源版，也在我 GitHub 上（zengzhangheike-the-book）。一本是过去，一本是未来，感兴趣的可以一起拿走。

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From proposing hypotheses to designing experiments, AI agents are starting to reshape scientific discovery. But the hardest part is testing these ideas in the real world. Our essay explores the growing validation bottleneck and outlines four priorities for policymakers and funders. → https://t.co/biz1QlHNtm

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Popcorn Chicken is back. You can cancel your petitions, call off your blackmails, and stop leaving ‘MISSING: POPCORN CHICKEN’ signs all over KFC stores. It’s back, so stop asking and start popping!