新苹果的第一件事就是安装下面的 6 个软件
1️⃣ Shadowrocket
小火箭肯定是第一个安装,懂的人都懂的。
2️⃣ Google Chrome
浏览器:还是谷歌原生的 Chrome 浏览器丝滑,特别是有了垂直标签以后,我更爱了。
3️⃣ Mos
用鼠标能够抵得上触摸板的丝滑体验,当属这个 Mos 软件。
4️⃣ cmux
强大的 Vibe Coding 终端工具,项目粒度垂直标签栏,配上自带浏览器,爽歪歪
5️⃣ 1Capture
我最喜欢的截图软件,写教程、发推文美化图片太爽了
6️⃣ Obsidian
强大的本地知识库管理,我要打造我的数字生命,这当然是必不可少的
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1️⃣ Shadowrocket
小火箭肯定是第一个安装,懂的人都懂的。
2️⃣ Google Chrome
浏览器:还是谷歌原生的 Chrome 浏览器丝滑,特别是有了垂直标签以后,我更爱了。
3️⃣ Mos
用鼠标能够抵得上触摸板的丝滑体验,当属这个 Mos 软件。
4️⃣ cmux
强大的 Vibe Coding 终端工具,项目粒度垂直标签栏,配上自带浏览器,爽歪歪
5️⃣ 1Capture
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眼红别人接私单赚外快?别自己啃文档了,教你用ChatGPT+Cursor一键生成桌面应用,直接抄作业搞钱!
1️⃣ 定需求+技术栈:明确要做的软件(如学生管理系统),选技术栈(如Electron+Vue+SpringBoot+MySQL)。
2️⃣ ChatGPT生成提示词:输入“我要开发XXX系统,技术栈用XXX,给我Cursor提示词”,复制生成的结构化提示词。
3️⃣ Cursor生成代码:创建空文件夹,粘贴提示词+项目初始化命令,AI自动创建前后端架构、数据库表、接口代码。
4️⃣ 运行调试:用IDE导入项目,配置环境(如JDK),启动前后端,修复小bug后上线。
别当代码搬运工了,AI时代要当“需求架构师”。你负责提需求,AI负责写代码,这才是普通人搞钱的新杠杆。
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1️⃣ 定需求+技术栈:明确要做的软件(如学生管理系统),选技术栈(如Electron+Vue+SpringBoot+MySQL)。
2️⃣ ChatGPT生成提示词:输入“我要开发XXX系统,技术栈用XXX,给我Cursor提示词”,复制生成的结构化提示词。
3️⃣ Cursor生成代码:创建空文件夹,粘贴提示词+项目初始化命令,AI自动创建前后端架构、数据库表、接口代码。
4️⃣ 运行调试:用IDE导入项目,配置环境(如JDK),启动前后端,修复小bug后上线。
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哇塞,中国开源 TTS 又整了个大活:VoxCPM 2 直接冲上 GitHub Trending 前排。
2B 参数统一模型,直接做到: 30+语言 + 48kHz 录音棚级音质 + 情绪细节全拉满。
几个亮点:
- 纯文本就能设计声音 想男想女、想老想年轻、温柔还是兴奋,全靠描述
- 短音频克隆 + 风格随便切
- 极致模式甚至能复刻呼吸、口癖这种细节
最关键:Apache 2.0 开源可商用
开发者直接 GitHub / HF 拉下来就能用。
demo 里那个卡通角色跑酷配音,全部是它生成的,丝滑得有点离谱。
做 indie app / 多语言产品 / 内容创作的,可以重点看看,这波是真把语音 AI 门槛又拉低了一截。
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2B 参数统一模型,直接做到: 30+语言 + 48kHz 录音棚级音质 + 情绪细节全拉满。
几个亮点:
- 纯文本就能设计声音 想男想女、想老想年轻、温柔还是兴奋,全靠描述
- 短音频克隆 + 风格随便切
- 极致模式甚至能复刻呼吸、口癖这种细节
最关键:Apache 2.0 开源可商用
开发者直接 GitHub / HF 拉下来就能用。
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做 indie app / 多语言产品 / 内容创作的,可以重点看看,这波是真把语音 AI 门槛又拉低了一截。
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下面这些公司都觉得自己是科技向善,不作恶 本分,有着利益之上的追求的公司,那么你会选择谁?
1:苹果
2:谷歌
3:腾讯
4:阿里
5:拼多多
6:OPPO ,vivo
7:其他
1:苹果
2:谷歌
3:腾讯
4:阿里
5:拼多多
6:OPPO ,vivo
7:其他
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昨天那篇有人说太长不看,有很多人指出AI率的问题
就再说一遍:番茄小说是个非常重要的内容平台,它真正意义上实现了雅俗共赏、创作平权(确实,AI写的小说在25年年中之后已经严重影响了阅读体验),在产品设计上它完整的串起了整个字节生态,用一种顺应人类本能的方式促进了阅读,怎么不能算一个好产品呢?
就再说一遍:番茄小说是个非常重要的内容平台,它真正意义上实现了雅俗共赏、创作平权(确实,AI写的小说在25年年中之后已经严重影响了阅读体验),在产品设计上它完整的串起了整个字节生态,用一种顺应人类本能的方式促进了阅读,怎么不能算一个好产品呢?
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拒绝二手信息,30秒部署,这个开源神器 TrendRadar 第一时间把AI热点推送给你!
已斩获 52k+星标,已经冲上 GitHub Trending 的爆款工具!
核心亮点:
- 一键聚合35+平台实时热点(抖音、B站、知乎、微博、头条、财联社、华尔街见闻等)
- 大白写兴趣:在文件里随便写“我只看AI、新能源、投资机会”,AI就自动帮你筛选、打分、翻译
- AI深度分析:自动生成趋势预测、情感洞察、跨平台关联、潜在影响等简报
- 10+智能推送渠道:企业微信、微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、Slack等,Markdown格式好看又清晰,直接推到手机
- 时间线智能调度:早高峰、晚上、周末推送策略都不一样,真的懂你的作息
- 30秒部署:GitHub Pages一键搞定,也支持Docker,数据自己掌握,安全又放心
如果你是:
内容创作者、投资者/分析师、程序员/科技爱好者
值得花30s部署验证使用
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刚刚看到GLM Coding Plan也涨价了,而且跟即梦还不一样,是直接对老会员的套餐下手,直接切换到了新权益。
另一则新闻是,因为Token涨价,一大批刚刚提刀入行的漫剧制作商宣告阵亡,更高的试错风险,击碎了「我上我也行」的乐观幻觉。
今年以来,全球的AI产品都在开启「用量限额」的模式,去年的这个时候,Anthropic还在抨击同行囤积GPU极其不负责任,现在被Codex隔三差五重置额度骑脸抢人,一点办法都没有。
不跌反涨,洛阳纸贵,Token是真的越来越不够用了。
至少在硅谷,再也没有投行报告继续预测数据中心过剩论,只要眼睛不瞎,就能看到机房里的每一片GPU都在热得发烫,即便经历了那么大规模的超前建设,当下的算力供给依然完全跟不上市场需求。
腾讯科技前段时间发了一篇稿子,标题很套路,叫「人民想念DeepSeek」,虽然很多人阴阳这是替元宝着急了——DeepSeek你还不发新版本,我这边可怎么办啊——但文章的核心观点还是在追忆价格战。
我是觉得,咱们有时候过于路径依赖了,天天喊着工业克苏鲁,觉得低价杀穿一个行业就是大赢特赢,最后又会因为比亚迪和宁德时代这种哪怕做到全世界行业第一也只给工人发方便面的反差砸吧砸吧嘴,寻思出不对劲的味道。
我也不希望DeepSeek的新模型又建立在成本优势之上,如果没成功当然不好,若是做成了,把AI公司的正现金流再往后打几年,就很损人不利己了。
喜欢在OpenRouter上投一波免费使用换调用量的都是国产模型,就为出口转内销的宣传,凭什么国产模型就该这么低贱呢?
就该像Seedance 2.0这样,在一个赛道做到断档第一,然后该涨价就涨,爱用不用⋯⋯事实上该用的都会边抱怨边充钱,跟程序员用Claude Code一样。
也不要一个帽子扣过来说我跟资本家共情——「唉,都怪资本」——Token变贵,其实真正利好的是低端工种,只要老板细算下来发现Token开销高出你的工资,你的岗位就不会轻易丢掉。
就让AI先把高净值行业杀个血流满地吧,在一个月一个版本的动荡面前,那句段子其实是对的:只要我不学,就根本不会错过什么。😏
另一则新闻是,因为Token涨价,一大批刚刚提刀入行的漫剧制作商宣告阵亡,更高的试错风险,击碎了「我上我也行」的乐观幻觉。
今年以来,全球的AI产品都在开启「用量限额」的模式,去年的这个时候,Anthropic还在抨击同行囤积GPU极其不负责任,现在被Codex隔三差五重置额度骑脸抢人,一点办法都没有。
不跌反涨,洛阳纸贵,Token是真的越来越不够用了。
至少在硅谷,再也没有投行报告继续预测数据中心过剩论,只要眼睛不瞎,就能看到机房里的每一片GPU都在热得发烫,即便经历了那么大规模的超前建设,当下的算力供给依然完全跟不上市场需求。
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🚀 MD-This-Page - 一键将任意网页转换为干净的 Markdown
基于 Mozilla Readability 引擎
✨ 功能亮点:
• 📄 一键转换网页为 Markdown
• 🎨 支持自定义输出(图片、链接、元数据)
• 📋 支持复制、下载、复制为 prompt
• 🌐 支持 Chrome 和 Firefox 扩展
GitHub: https://github.com/Ademking/MD-This-Page
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#出海运营秘籍👉@yunying23
跟品一直是电商领域的主要玩法之一。
但效率低的人不建议去玩。
这种模式主要靠读取和复制市场已验证的需求,拼的就是执行效率。
这里的执行效率又分为三种,执行速度,执行动作精准度、执行规模。
慢一步、少一环、动作稍微变形都喝不到汤。
想在这种模型下长期拿到结果,必须长时间投入,每一环扣细节、建立标准,形成一套快速反应的标准化系统。
跟品一直是电商领域的主要玩法之一。
但效率低的人不建议去玩。
这种模式主要靠读取和复制市场已验证的需求,拼的就是执行效率。
这里的执行效率又分为三种,执行速度,执行动作精准度、执行规模。
慢一步、少一环、动作稍微变形都喝不到汤。
想在这种模型下长期拿到结果,必须长时间投入,每一环扣细节、建立标准,形成一套快速反应的标准化系统。
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