Chris Zheng

Co-Founder of – An AI agent that discovers and verifies vulnerabilities with auto-generated PoCs | report is cheap, show me the POC!

[逸尘 @gengdaJ]

最近这几个月分享了太多关于Codex的玩法了，横跨了赚钱、自媒体、视频、记忆系统、APP开发上架、教程等多个领域，大家进行系统学习的时候，可以把这篇推文发给Codex，让它给你推荐阅读路径。

一、边玩边赚钱与实战变现
1. Codex进阶实战教程，办公四件套、3D视频、电商自动化
https://t.co/iQpedrxwlu
2. GPT2-image变现杠杆思路，6步赚钱路线图
https://t.co/JmnyYcReXr
3. 第一款App已有上百付费用户，全程用Codex完成
https://t.co/UUWc3toPBx
4. GUI可视化数据中台想法，打通微信飞书X数据
https://t.co/hK7YXLFewR

二、Codex App 新手入门
1. Codex App 小白完整入门指南，界面设置权限全解析
https://t.co/3WMhhNaazG
2. Codex新对话代理问题完整修复方案
https://t.co/qLMn094nRO
3. Codex App是普通人最佳本地AI选择，对比Claude Code
https://t.co/AwOeGpQr98

三、记忆系统优化
1. 基于EverOS重构Codex记忆系统并开源模板
https://t.co/JEe8D6LlaY
2. Codex+Obsidian+SQLite+向量检索迭代升级
https://t.co/xQ2CLgU844
3. 一键搭建Obsidian长期记忆系统完整提示词
https://t.co/6rpYIHz8dT
4. 外接Obsidian大脑优化版提示词，Token大幅节省
https://t.co/ETkLAihZRx
5. Codex记忆系统开源模板，支持多Agent共用
https://t.co/pycB6qr40H

四、Agent开发与部署
1. 从0到1开发并部署生产级Agent实战视频教程
https://t.co/S0rIGrOhFv
2. 非技术小白用Codex完整开发项目的最佳路径
https://t.co/u8cMbxT4ID

五、工具集成与自动化
1. Codex打通微信飞书自动归档合同交付物
https://t.co/GXrrcsSGKR
2. Computer Use打通Codex与ChatGPT Pro调用最强模型
https://t.co/S8YO61eYbu
3. Codex最好用插件推荐，Computer Use与Playwright优先
https://t.co/oLW1wGSG7A
4. Codex官方支持开源模型DeepSeek GLM Kimi
https://t.co/8oPhJ01CSi
5. Codex+GPT5.5实现微信双开Skill
https://t.co/ssSqUMNnOY

六、Computer Use与实战案例
1. Computer Use冰山一角用法大清单，10+真实案例
https://t.co/TQkuSdsDYv
2. 用Codex完成App备案与华为审核全流程
https://t.co/sGkoVoNaSi
3. Codex修复自家WiFi连接问题仅用2分钟
https://t.co/iaVHAefI6s

七、产品比较与日常使用
1. Claude Fable5 vs Codex，坚持使用Codex理由
https://t.co/e7EMk72Ehj
2. Codex /Sites命令构建团队网站或App
https://t.co/pl90Df0VJW
3. Claude vs GPT Codex全面对比分析
https://t.co/ma6I6z6kpF
4. 学习Codex最简单方法，搜索主页所有Codex推文
https://t.co/O8xnCD21wF
5. 重庆线下Codex分享，下沉市场仍有巨大空间
https://t.co/g8BHwWe92a

[AYi @AYi_AInotes]

这个真的炸裂，我们在互联网上藏了多少信息，自己可能根本不知道，这五个开源工具，几分钟就能查出完整的数字足迹🤯

这套方法叫OSINT，说白了就是把网上公开的零散信息拼起来，还原出完整的数字画像，核心用途���自查隐私保护，不是用来查别人的。

🏆 第1名 Blackbird | 6.3k⭐
用户名或邮箱一键扫600+平台，AI自动生成人物画像，支持导出PDF，新手零门槛上手。

🥈 第2名 Maigret | 33k⭐
深度覆盖3000+平台，支持递归追踪关联小号，想找全自己的所有老账号用它最准。

🥉 第3名 SpiderFoot | 18k⭐
重炮级全维度工具，输入邮箱手机号域名IP都能查，200+模块覆盖泄露记录暗网踪迹，还能生成关系图谱。

第4名 theHarvester | 16.5k⭐
公司域名一键扒出员工邮箱子域名IP，商业尽调或者自查企业暴露面都好用。

第5名 Shodan | 2.8k⭐
公网设备搜索引擎，能查到暴露在外的摄像头路由器服务器，自查家里公司的设备安全很实用。

最实用的是组合打法，有用户名先Blackbird出全貌再Maigret深挖小号，有邮箱加SpiderFoot查泄露，有公司域名先用theHarvester拿基础信息，有IP先Shodan看设备情况。

网上能藏住的东西比你想象的少得多，建议先拿自己的常用账号跑一遍，该注销的注销该改密码的改密码。

[yibie @yibie]

训练小模型：2026 年最被低估的 AI 技能

2026 年 5 月 11 日，一个叫 CJ Zafir 的人发了一条推文。他想教普通人 fine-tune 开源模型。

2538 个赞，316 次转发，178,000 次观看。这条推文炸了。不是因为他发明了什么新东西——Unsloth 早在 2023 年就开源了，Hugging Face 上的 fine-tuning 教程有几百篇。炸了是因为他在一个所有 AI 公司都在比赛造「更大模型」的时候，反手指向了完全相反的方向：小模型。你自己训练的。在 Colab 上。花几十美元。

两个月过去了。CJ 没有停。

他把这条推文变成了一套完整的方法论：Codex 5.5 做大脑规划工作流，DeepSeek v4 Pro 做肌肉批量生成数据，Unsloth 做训练引擎，Qwen 3.5 4B 做基座模型。然后他用这套方法论，花了 $173 训练出一个 4B 模型，在垂直任务上精度 96%+，击败了 20 倍大的模型。 再后来他做了个 voice agent 的工具调用 fine-tune——成本 $11。

从 $80 到 $173 到 $11。这不是渐进式优化。这是在重置整个 AI 部署的经济学。

一、CJ 方法论：为什么值得认真对待

CJ 不是第一个倡导 fine-tuning 的人。但他做对了一件事：他把整个流程的成本打到了个人开发者可以承受的水平，并且公开了每一步。

工具链

| 角色 | 工具 | 成本 |
|------|------|------|
| 规划（Orchestrator） | Codex 5.5 | 订阅内 |
| 数据生成（Generator） | DeepSeek v4 Pro | API 按量 |
| 训练框架 | Unsloth | 免费开源 |
| 训练硬件 | Google Colab Pro A100 80GB | ~$0.60/hr |
| 推理部署 | llama.cpp / Ollama | 免费 |

数据流水线

CJ 最核心的洞察不是「用什么工具」，而是「怎么造数据」：

「"Low quality data = Low quality model performance"」

他的流水线是自进化的：Codex 设计工作流 → DeepSeek 批量生成数据行 → 每批次过 Quality Gates → Codex 根据上一批结果优化生成规格。结果是越跑越快、越便宜、质量越高。

$80 生成了 1 亿+参数的高质量数据集。 不是简单 paraphrase，是「手工打造」每一行——Codex 设计的多样化 prompt 模板 + DeepSeek 的高速执行 + 可编程的质量门槛。

模型选择

CJ 实测了 Gemma 4 和 Qwen 3.5 全��列后，结论很明确：

「Qwen 3.5 9B 和 4B 是垂直训练的完美基座模型。Gemma 4 在垂直任务上不及 Qwen 3.5。」

他的 Qwen 3.5 4B fine-tune 在精度和延迟上击败了 20 倍大的模型。不是什么小众 benchmark——是他自己在垂直任务上实测的结果。

二、这不是 CJ 一个人的实验——行业数据在同时发声

CJ 的方法论看起来像「个人黑客技巧」，但独立的数据正在从各个方向验证同一个趋势。

市场规模

SLM（Small Language Model，1B-13B 参数）市场 2024 年达到 65 亿美元，年复合增长率 25.7%。SLM 在大多数企业任务上已经匹配或超过 GPT-3.5 级别性能，只需一小部分成本。

性能

阿里巴巴的 Qwen 3.5 9B 在 MMLU-Pro、GPQA Diamond 和 multilingual MMMLU 三个基准上击败了 OpenAI 的 gpt-oss-120B——13 倍参数差距，小模型胜。

另一项独立的 brand normalization 案例中，一个小模型达到了 90.6% 准确率，超越了 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro。

企业已经在省钱——真正的省钱

| 公司 | 方案 | 效果 |
|------|------|------|
| Knowunity | 用 Distil Labs fine-tune SLM | 推理成本降 68% |
| 某客服 agent | 从通用大模型切换到 fine-tuned SLM | 月成本从 $13,000 降到 $400 |
| EliseAI | 专门训练的垂直小模型用于住房和医疗 | 推理成本降 60%，延迟降 80% |
| AT&T | 专用 SLM 做客服和欺诈检测 | 数百万美元节省 |

400 美元一个月。一个客服 agent。这是几个工程师的年收入可以覆盖无限次 API 调用的部署方案。

三、「数据集工厂」才是真正的护城河

CJ 在 5 月 22 日发了一条推文，八个词：

「"The moat might not be the fine-tune itself. It might be the dataset factory."」

这是整个小模型运动最重要的洞察。Fine-tuning 技能本身正在被民主化——Unsloth 已经能在 3GB VRAM 上训练，Colab 免费提供 GPU，CJ 连 prompt 模板都公开了。��人人都能做 fine-tune 的时候，差异化从「会不会做」转移到了「数据从哪里来」。

中文社区的 AKIRAXCLAW 在一篇分析里补了一个关键观察：

「「CJ 的工作流在 2026 年多数是业界共识，但真正难点不是工具——而是你有没有 200 笔干净数据 + 自动评估脚本。」」

在 CJ 的体系里，Codex 的核心角色是 orchestrator，不是因为它比 DeepSeek 聪明，而是因为它能设计数据流水线、构建 Quality Gates、自进化优化生成规格——它在管理数据生产的质量系统，而不仅仅是生产数据。

四、从边缘到生产线：部署已经在发生

SLM fine-tune 的部署门槛已经降到消费级硬件。Unsloth 2.0 支持 GGUF 量化导出 + llama.cpp / Ollama 部署。一个 3B 参数量化到 INT4 后占用 1.5-2GB 内存，可以在树莓派 5 上运行。Qwen 3-0.6B 在 Pixel 8 和 iPhone 15 Pro 上实现约 40 tokens/s 推理。

2024 年你可能需要一台 A100 才能跑 fine-tune。2026 年你可以在 Colab 上训练、在手机上推理。这种从「数据中心才能碰」到「个人设备上运行」的变化，是 Platform Shift 级别的。

而 NVIDIA 在推动的「Data Flywheel Blueprint」——用生产流量持续生成训练数据，自动 fine-tune，自动部署——正在把这个流程变成企业基础设施。NVInfo AI 用这个方案在三个月内把内部知识助手的质量提升到覆盖 30,000 名员工。

五、成本轨迹：从「公司预算」到「午饭钱」

CJ 的公开成本记录是最好的注脚：

| 日期 | 项目 | 成本 |
|------|------|------|
| 05-13 | 1 亿+参数数据集生成 | ~$80 |
| 05-27 | Qwen 3.5 4B 完整 fine-tune | ~$173 |
| 05-28 | Qwen 3.5 tool calling for voice agent | $11 |

$11。这在硅谷大概是一顿午饭。在印度、东南亚、非洲，是一个独立开发者完全负担得起的预算。fine-tune 已经从「大公司才有资格做的研发项目」变成了「个人开发者用午休时���能完成的 side project」。

六、结论：学会训练你的第一个模型

CJ 给的学习路线图异常简单：

1. 从 1B-4B 小模型开始，不要一上来就搞大模型
2. 用 Colab Pro（A100 ≈ $0.60/hr），不要急着买 GPU
3. 先 fine-tune 7-10 个模型积累经验（SFT → LoRA/QLoRA → GRPO/DPO）
4. 用 Codex 做规划，DeepSeek 做数据生成
5. 理解量化（GGUF）、本地推理（llama.cpp）、KV 缓存

他甚至在 5 月 23 日直接发布了一个「复制粘贴就能用」的 prompt——把整个学习路径封装成一段对话，扔进 Codex 或 ChatGPT，让 AI 带你从 beginner 到 advanced。

这就是 2026 年 AI 技能民主化的真实面貌：不是每个人都需要学会训练模型。但学会训练小模型的人，不再需要 10 人团队和 10 万美元预算。

通用大模型的军备竞赛还在继续。GPT-5、Claude Opus 5、Gemini 3 会越来越强。但越来越多的真实场景正在证明：一个花了 $173 训练的 4B 小模型，在你自己的数据上，比你花 $200/月订���的通用大模型更好用。不是因为小模型更聪明。是因为它只做了你需要的那一件事。

参考来源：CJ Zafir X 推文系列 (2026.05.11-05.28)；AKIRAXCLAW 中文分析；Alibaba Qwen 3.5 benchmark (VentureBeat)；Unsloth 2.0 文档；NVIDIA Data Flywheel Blueprint；AT&T / EliseAI / Knowunity / https://t.co/7r0fApoHPJ 企业案例；Manicode / Arendil 独立 benchmark；SLM Market Report 2024-2026

[逸尘 @gengdaJ]

突然发现，国内AI工具比我想象中要厉害很多啊。workbuddy里面这个skills商店真的给我惊呆了，琳琅满目啊：飞书、Google全家桶、Obsidian、QQ邮箱、腾讯文档、腾讯会议、小红书助手、Twitter内容抓取、公众号文章抓取、多平台发布助手、公众号自动发布。

甚至还有12306、滴滴打车、飞猪。。。
前端时间爆火的libtv、卡兹克老师的公众号文章Skill都有。。。

我感觉腾讯是把全网好用的Skill全部都收集过来了，更重要的是，还把腾讯生态打通了好多：企业微信、腾迅文档、腾讯会议、腾讯会议、公众号。

所以大家在用Codex、Claude Code的同时，还是不要忘了多关注国内的Agent，毕竟数据在那，把整个生态都打通了的话，潜力还是蛮大的。大家毕竟还是还是要靠国内来搞米，所以保���谦逊态度，少骂，多关注优势。

[王长富 @wangchangfu88]

Telegram 其实是找资源的优质渠道

Bot、工具、教程、社区、资源、主题

这个 github 把所有优质资源都整理好了

https://t.co/V4MGyEzfmT

[阿泽 AZe @Chenzeze777]

发现一个开源项目，做自媒体的人看了会疯

名字叫 social-auto-upload，一键把视频发到所有平台

你只要准备好视频，它就能自动完成：

发布到抖音
发布到小红书
发布到视频号
发布到 B 站
发布到快手
发布到 TikTok
发布到 YouTube

���点是：

免费、本地运行、不限次数

以前每个平台都要单独上传一次，7 个平台就是 7 遍。现在一条命令全部搞定

🔗 https://t.co/9MrDpLfA5O

[0x_Miko @Mikocrypto11]

Anthropic 一位 AI engineer，刚演示了如何让 AI agents 拥有真正的 memory
28 分钟
完全免费

但这个点可能会改变很多人理解 agent 的方式
大多数人现在还在每次新开 chat 时，反复 copy-paste context
但真正的 agent，不应该每次都从零开始
它应该能记住过去发生过什么

这次 workshop 讲了 4 个关键点：
为什么 agents 会在 sessions 之间忘掉一切
memory stores 如何让 agents 跨 session read / write
dreaming：让 agents 自己改进自己的 memory
95% cache hit rate，保证成本不会失控

真正有意思的是：
agent memory 不是简单“多塞一点上下文”
而是让系统形成持续状态

今天执行过什么
哪些信息有用
哪些判断错了
下次应该怎么改

如果 agent 每晚都能整理记忆、更新经验、压缩上下文，那它就不是一个临时工具
而更像一个会持续变强的工作系统
很多人还在手动喂上下文
但已经有人开始搭能跨 session 记忆、复盘、优化自己的 agents

[HiSeven｜🕊️ @hisevenih]

Ai语音圈直接炸锅了。
这个 GitHub 开源黑科技，把 AI 语音做到了离谱的程度，
真正实现了：一句话，一个声音。

记住这个项目名字：VoxCPM2
它在 GitHub 已经拿下了 20K Star。

最夸张的是，
它甚至无需参考音频，
只需要告诉 AI 你的想法，
它就能精准生成你想要的声线。

更狠的是它的语音克隆能力。
只要给它一段音频，
它就能一比一复刻原本的音色、情绪，
甚至连说话节奏都能一起还原。

还原度高达 99%，
几乎听不出差别。

而且不只是日常说话，
连唱歌的声音它都能克隆。
这就真的有点离谱了。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

又看到了一个开源的 AI 换脸工具： VisoMaster Fusion，支持图片、视频和实时摄像头。

内置多种换脸模型可选，还带遮挡遮罩、面部修复、表情编辑等功能，GPU 加速处理速度也很快。

GitHub：https://t.co/RY17jxf3zF

支持给视频里不同的人分别指定换脸对象，还能通过相似度阈值自动匹配追踪。

另外自带任务管理器，能保存工��空间批量排队渲染，挂着跑就行。

甚至还支持 VR180 视频处理和时间线标记，可以逐帧调整参数。

提供开箱即用安装包，无需复杂配置，仅支持 Windows 系统，推荐 6GB 以上显存的 N 卡。

有需求要 AI 换脸，又不想花钱买商业软件的朋友，可以试下这个。

[区块链行情研究 @qkl2058]

一位中国开发者做了个免费的"印钞机"，名字就叫MoneyPrinterTurbo，在GitHub上已经拿了13000多个星标。

你只需要输入一个主题或者关键词，它就会自动生成脚本，找高清无版权素材，加上字幕、背景音乐和配音，最后输出一条完整的短视频。

这恰恰就是那些TikTok Shop和YouTube不露脸频道用来做到月入六千到一万美元的流程。区别在于，他们得花钱买工具，这个是免费的。

里面都��什么：

脚本生成可以接Claude、DeepSeek、Gemini、GPT，或者你自己在用的任何大模型。

支持批量生成视频，一次出好几个版本，挑最好的用。画面比例可以选9比16竖屏，适配TikTok和Reels；也可以选16比9横屏，适配YouTube。

语音合成带实时预览。字幕可以自定义，字体、大小、颜色、位置、描边都能调。背景音乐可以从内置库里选，也能用自己的文件。

在本地机器上就能跑，带网页界面和API，支持Docker部署。不想装任何东西的话，也能用Google Colab。

不需要订阅，没有水印，没有使用限制。

这个仓库维护得很勤，最后一次提交就在44分钟前。

[Larus Canus @MrLarus]

太离谱了！
🔥一张静态2D平面户型图，用 AI 几分钟就生成了3D样板间视频！

这个户���来自真实楼盘，我完整跑了一遍整个流程，效果远超预期！

以前动辄10万+，耗时几个月的样板间展示，现在普通人也能快速实现！

完整3步工作流分享👇

[Denzii 🕊️ @denziideng]

又发现一个AI语音克隆“降维打击”……

之前分享的 CosyVoice 3秒可克隆，觉得已经够吓人了，结果今天这个更要命，随便录了1分钟自己的声音训练后，它直接把声线、语气、情感、呼吸、停顿全部复刻，简直像本人灵魂附体！ 😮

阿里达摩院的 CosyVoice 刚21.2k星，而这款已狂飙至57.8k星，成为开源语音克隆领域的绝对王者！

这是啥工具？🤔

叫 GPT-SoVITS，最大特点就是超强少样本 + 高保真声音克隆：

📍零样本：只需5秒声音，瞬间TTS，开箱即用

📍少样本微调：1分钟录音训练后，相似度、自然度和情感表现直接拉满，远超CosyVoice

📍支持跨语言（中文训练后直接说英语、日语、韩语、粤语等，声线完全不变）

📍自带完整WebUI工具链：人声分离 → 自动切分 → ASR标注 → 一键训练 → 推理，小白全程鼠标点点就能玩转

📍���源免费（MIT协议），本地运行，零上传，隐私安全

CosyVoice胜在“3秒即用”的极简，但GPT-SoVITS在1分钟训练后的真实感、情感丰富度和长时间稳定性上实现降维打击，尤其适合需要高保真输出的重度用户。

现在AI声音克隆已经卷到这个地步，真的彻底疯了！

🔗：https://t.co/Oyg8hxhaMm

强烈推荐大家试一把，体验真正的声音克隆天花板！

⚠️记得只克隆自己或获得授权的声音，合规使用～

#AI #工具分享 #GPTSoVITS #语音克隆 #开源神器

[Berryxia.AI @berryxia]

卧槽，这个项目真的是牛逼啊！
不知道的人以为是中情局的呢！😄

有人直接在Reddit扔出一个开源Palantir。

名字叫Osiris。

我看完演示后直接傻眼。

实时3D地球仪上：

1万多架商用、军用、私人飞机实时飞
2000多颗卫星含ISS
1400多路全球CCTV实时画面
地震、野火、核设施、极端天气全在上面

更离谱的是，它直接在浏览器里内置全套OSINT工具：

Nmap端口扫描、DNS枚举、WHOIS、SSL证书透明度、BGP路由、威胁情报、IP信誉……

不用装任何东西，全跑在带昼夜交替的3D交互地球上，
20+个实时API数据源同步刷新，还带SIGINT新闻聚合器。

以前这种级别的监控平台，只有政府和大企业花几亿美金才能玩。

现在一个开源项目，直接扔给所有人。

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

GitHub今天被Agent军团彻底屠了

不是夸张，今天GitHub热榜前几全是Agent和CLI基础设施，星标暴增速度我看了都有点慌��

给你拆5个今天最猛的项目：

1️⃣ openhuman（tinyhumansai）
私人超级AI智能体，Rust写的，完全私有部署，日常任务到复杂工作流全包。以前ChatGPT就是个��天框，这玩意儿是真正跑在你本地的随身助手。今天单日暴增3k+星，私人AI时代不是要来了，是已经来了。
🔗 链接: https://t.co/4j9XeQ4Dnj

2️⃣ CLI-Anything（HKUDS）
口号是"让所有软件都Agent-Native"，意思是把任意命令行工具变成AI可以直接调用的技能。Agent终于能真正掌控你的终端和整个工具链了，开发者和自动化党看到这个应该懂我在说什么。今天1k+星，CLI革命这次是认真的。
🔗 链接: https://t.co/nXTF11V4p2

3️⃣ academic-research-skills（Imbad0202）
专门给Claude Code用的学术研究技能包，research→write→review→revise→finalize，整条科研流水线直接自动化跑通。写论文写报告的朋友，这个东西出来你还在手动一步步搞？今天暴增3k+星，学术圈要变天了。
🔗 链接: https://t.co/TccMTFqGds

4️⃣ superpowers（obra）
这个不只是工具，是一套Agentic技能框架加软件开发方法论。说白了就是教你怎么系统性地把Agent用好，不是给你一堆Prompt了事，是真正的底层方法论。今天1.6k+星，老鸟必备，新手更该看。
🔗 链接: https://t.co/JGSEtYSyvJ

5️⃣ agentmemory（rohitg00）
AI编码Agent的持久化记忆方案，基于真实基准测试优化出来的。Agent最大的硬伤就是没记忆，长任务跑着跑着就忘了上下文，这个项目就是专门堵这个窟窿的。今天1.6k+星，编码Agent基础设施这块终于补上了关键一环。
🔗 链接: https://t.co/0qLjnSkmzz

说句实话，Agent、CLI、Memory、Skills这四块现在已经是标配了，不是以后，是现在。谁先把这套基础设施摸透，下一波AI生产力爆炸来的时候，你就是那个已经准备好的人。

[Nicolas Krassas @Dinosn]

Offensive security toolkit for Claude Code covering red team, exploit dev, AD attacks, EDR bypass, mobile pentest https://t.co/BkwoSBEFew

[omega.欧米茄.AI @PierceZhang34]

https://t.co/VjxvM6ypdQ

[Rion Wu @rionaifantasy]

Damn！seedance2.0做视频的审核机制太烦人了，

一气之下，我跑通了在codex调用grok生成视频的工作流，

以后你只需要对codex说：帮我用grok生成视频，提示词是：……，

等待一两分钟，你就可以得到想要的视频了。

github链接🔗：
https://t.co/0rcBlWdRWa

[木子不写代码 @ai_muzi]

爆肝制作，全网最细最全的 Claude Code 零基础系统教程！👇👇

这一期跟完，保证你成为Claude Code高手！：

1️⃣ 基础入门：安装、第三方模型接入、权限系统。
2️⃣ 核心进阶：Tools、Hooks、Skills、Subagents 及自动化流程。
3️⃣ 项目实战：用以上所学知识构建一个AI 网页 App。

全程精剪没有废话，每个功能都讲透+实操！

时间戳：
0:00 开场
00:38 1.安装
04:04 2.换模型
06:08 3.终端界面介绍
11:04 4.图形界面介绍
15:05 5.权限系统
19:45 https://t.co/XyY1LSL6Us
23:02 7.Hooks
26:34 8.Skills
31:47 9.插件
34:33 10.Subagent
40:33 11.自动化
41:58 12.构建网页APP
49:32 13.CLAUDE.md
52:02 总结

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

兄弟们，你睡觉的时候，有人的代码正在帮你赚钱。

这10个GitHub仓库，藏着你不懂的被动收入密码，一个个拆给你看👇

1️⃣ AutoHedge：自动对冲交易框架，AI替你盯盘、替你下单，你只管睡觉，数钱就完事
🔗 https://t.co/1BJx0512FZ

2️⃣ Vibe-Trading：情绪驱动的交易系统，读懂市��情绪比看K线更狠，散户也能玩懂
🔗 https://t.co/CUnXoU8BAb

3️⃣ Claude Ads：用Claude搞广告自动化，投放、优化全自动，广告费直接砍半，老板们别手软
🔗 https://t.co/ESlC2NnJCi

4️⃣ Toprank：SEO自动化工具，躺着让你内容爬进谷歌首页，流量被动来敲门
🔗 https://t.co/0w9GhOk4rp

5️⃣ Fincept Terminal：金融数据终端，Bloomberg平替，散户也能用机构级数据做决策，不香吗？
🔗 https://t.co/XQOZoe3VAt

6️⃣ Agentic Inbox：Cloudflare出品AI收件箱代理，自动处理邮件、回复、分类，解放双手不是空话
🔗 https://t.co/PRfUidPKP0

7️⃣ ClawRouter：上下文路由框架，多模型协同干活，一个指令甩给最合适的AI跑，效率拉满
🔗 https://t.co/gcnwQlyEJg

8️⃣ Camofox Browser：���身浏览器，跨境、矩阵账号、多开搞起来的兄弟，懂的都懂这是啥
🔗 https://t.co/CV91wPDAJb

9️⃣ Open Higgsfield AI：开源版AI视频工具，Sora平替方向，内容创作者的核武器，别错过
🔗 https://t.co/Ecn0r4d1KJ

🔟 Hyperframes：HeyGen出品AI视频帧处理框架，做视频自动化的直接冲，躺着产出
🔗 https://t.co/Co9XOXNGSX

说真的，这些仓库不是让你一夜暴富的——别做梦，但它们代表的方向是纯血的：AI正在把睡后收入这件事从幻想变成操作指南。

你现在缺的不是机会，是动手那一步。收藏完记得点开一个试试，不然跟白看一样。

[Sac @Saccc_c]

Codex 最强剪���插件 HyperFrames 视频版教程来了

轻松学会后，一小时手搓任何视频，闲鱼挂单月入过万不是梦