Raymond

[Bober_smart @Bober_smart]

A Chinese developer compared the Claude Fable 5 and Opus 4.8 models

The Hyperagent platform was used for the test

There were 5 tasks in total:

1. Astronomy: Visualizing every asteroid in the solar system based on NASA data
2. Planning: Creating a plan for a 100-acre fitness center
3. Engineering: Restoring Apollo control panels from technical PDF files
4. Logistics: Modeling the supply chain for World Cup T-shirts based on the results of live games
5. Astrophysics: Demonstrating the effect of solar storms at dawn

The Opus 4.8 model failed several tasks, while Fable 5 successfully handled all five without exception and much faster

The article below describes 10 skills that are exclusive to Claude

[𝟑 𝐞̀𝐦𝐞 𝐎𝐞𝐢𝐥 @_3emeOeil]

👕🤖 Il a transformé toute sa garde-robe en dressing virtuel grâce à l'IA.

Un développeur a créé un outil basé sur GPT-5.6 capable d'analyser automatiquement la galerie photo d'un utilisateur.
L'IA identifie chaque vêtement, le détoure, puis le classe dans une garde-robe virtuelle organisée par catégories.

À partir de cette collection, elle peut générer de nouvelles tenues, montrer à quoi différentes combinaisons pourraient ressembler et suggérer des looks adaptés à votre propre dressing.

Le projet est open source : son créateur a publié le code sur GitHub, permettant à chacun de reproduire l'expérience avec sa propre galerie de photos 👔📱

[Daniel Heinen @heinenbros]

The future isn't coming.

It's already here.

Raven (GeoSpy) can extract location intelligence and identify the vehicle shown from a public video using visual clues alone

[Aurex @0xAurexx]

$40,400 a month. from a 3d-printed bracket that costs $2 in plastic.

this guy in saigon figured out what apple actually sells.

a mac mini m4 is $599. a macbook pro is $3,499.

same-tier silicon inside. the $2,900 gap is a battery, a screen and a hinge.

so he printed the hinge.

the rig - pause on the gray clamp in the first 3 seconds:

→ mac mini m4 - $599
→ bracket printed on the bambu in his closet, sanded and anodized at home
→ 26,800mah battery with 100w passthrough - cold boots in 8 seconds
→ portable monitor + keyboard. the whole thing fits in a backpack

it runs qwen 2.5 coder locally on mlx at 22 tok/s. a coding setup with a $0 monthly api bill. in a bag.

but the business is the part everyone misses:

he doesn't sell brackets. he ships pre-built rigs to vietnamese saas freelancers. rent-to-own, 12 months. 120 customers paying ~$335/month = $40,400 mrr.

~$940 in parts. ~$4,000 collected per rig.

he's not selling hardware. he's selling financing. the bracket is just the excuse.

the catch nobody posts: this loses to a macbook the second you work from cafés. the rig wants a desk and 3 minutes of setup. his customers code from home desks - that's why it prints money in saigon and wouldn't in san francisco.

apple charges $2,900 for portability.

he charges $2 and a print job.

[Madni Aghadi @hey_madni]

https://t.co/wPOoCOctep

[Om Patel @om_patel5]

SOMEONE BUILT A TOOL THAT TURNS YEARS OF YOUR AI CHAT HISTORY INTO ONE 3D MAP YOU CAN FLY THROUGH

you export all your old chatgpt and claude conversations, drop them in, and it plots every conversation as a point in 3d space, then clusters them by topic.

> every chat becomes a node, and related chats pull together into visible clusters
> it auto-detects the topics for you, hundreds of them, from whatever youve actually talked about
> a galaxy view where you fly through the whole cloud, or an axes view that plots your chats by time and topic so you can literally watch how your interests shifted over the years
> it even surfaces your blind spots, topics that are 90%+ similar in meaning but you never connected, and pulls out an "about me" profile from your own words

this guys map was 2,014 conversations, 18,000 messages, 2.5 million words, all of it mapped into 230 topic clusters

all that knowledge you generated with ai is normally buried in an endless scroll you can never find again.

but this turns years of your actual thinking into something you can explore, search, and rediscover, instead of it being lost forever

we pour our whole brain into these chats and never look at it again, and someone finally built a way to see all of it at once

[Superman @thesupermanmx]

someone open-sourced a tool that turns any phone video into a full 3D world in real time.

you record a walk around your house, drop the mp4 in, and the entire scene comes back as a walkable 996k-point world at 60fps on your local GPU.

no cloud. no subscription. runs 100% locally.

100% open source.

[roman @Nozelcode]

Deja de pagar por Netflix, Disney+ y HBO.

Empieza a usar Stremio + Torrentio hoy mismo.

Una app gratuita que reúne prácticamente todas las plataformas de streaming en un solo lugar y reproduce contenido en 4K.

Así funciona:

Stremio es la app.
Torrentio encuentra los enlaces automáticamente.

Tú eliges la calidad:
→ 720p
→ 1080p
→ 4K HDR

Y se reproduce al instante.

→ Sin cuentas
→ Sin suscripciones
→ Sin límites
→ Subtítulos integrados
→ 100% open source

Pero lo más importante:

Netflix no puede cerrar esto.

No depende de ninguna empresa.
No hay servidores centrales.

Todo funciona desde tu dispositivo.

Funciona en Windows, macOS, Linux, Android, iOS y TV.

Enlace abajo👇

[h100envy @h100envy]

Google engineer explained how to fine-tune a tiny LLM from 46% to 90% accuracy on your phone in 21 minutes - better than $1500 on-device AI bootcamps.

pick Gemma 270M -> generate synthetic task data -> fine-tune with LoRA -> quantize to int4 -> deploy to Pixel and hit 2000 tokens per second.

That loop is how a 270M model beats a 70B one on your task, running fully offline in your pocket.

Gemma 270M + synthetic data + LoRA + int4 quantization + on-device runtime - that's the stack.

Watch and save it, then fine-tune your own tiny agent tonight.

[Kfir Aberman @AbermanKfir]

1/ Today, we’re excited to introduce Lucy 2.5.

Lucy represents a paradigm shift in world models, not just in how generated worlds look, but in how we interact with them.

A thread on what makes it a paradigm shift 👇

[Raj @Raj574730743037]

整理了 12 个免费的 Polymarket 交易 GitHub 仓库

从新手可用的数据工具，到���阶交易 Bot，基本覆盖了你想自动化、复盘、回测、跟单和套利需要的东西

一、数据分析工具
1.Polymarket 最大规模公开数据集之一

超过 107GB 真实交易数据，覆盖 11 亿+ 笔交易，由上海大学 5 位��授收集和分析

GitHub：https://t.co/elq2eXZobs

2.预测市场回测模拟器

你可以把自己的交易想法放到真实历史市场里跑一遍，看潜在 PnL、胜率、回撤和风险到底长什么样

GitHub：https://t.co/zFtU8ITp1a

3.Polymarket 交易员行为分析 Bot

输入任意交易员，它会分析真实交易行为，找出重复模式、常用策略，以及哪些地方可以迁移到你自己的交易里

GitHub：https://t.co/HP5vJJazuw

4.历史市场数据抓取工具

可以拉取 #Polymarket 上几乎所有历史市场的数据，并生成详细统计和图表

GitHub：https://t.co/h0aJxkByVI

二、交易 Bot
1.一个自带 118 套策略和工具的预测市场交易 Bot

包括 Binance-Polymarket 延迟策略、智能路由、Penny Clipper、DCA Bot、均值回归等

GitHub：https://t.co/J5otMGbPQN

2.Polymarket 限价单管理工具

可以自动管理你的限价订单，帮助最大化流动性奖励

GitHub：https://t.co/qcy4j54UrR

3.预测市场交易工具包

覆盖 Polymarket-Kalshi 套利、体育交易、复制交易、spread farming、做市等功能

GitHub：https://t.co/CZvxvuruqH

4.天气交易 Bot

它会实时分析多种数据源，包括天气预报、机场公开数据、航空气象观测，比如 METAR 和 SPECI，为指定城市和日期生成最新温度报告

适合做 Polymarket 天气市场

GitHub：https://t.co/5xY3xWnn8J

5. Smart Money 策略交易 Bot

它会在指定市场里寻找顶级交易员，根据胜率筛选账户，并生成可用于自动跟单的列表

GitHub：https://t.co/YPoRJXsAtC

三、额外实用工具
1. AI Agent 构建工具

可以用来搭建自己的 AI 代理，让它执行复杂任务，比如数据分析、策略研究、自动化工作流等

GitHub：https://t.co/t0bQgyJYoA

2.过去 30 天网页趋势分析工具

它会围绕一个主题，分析最近 30 天互联网上发生了什么，找出有用模式和关联信息

交易前做信息面研究很实用

GitHub：https://t.co/TpcAgq2e1L

3.预测市场工具合集

一个大型公开资源库，收集了 100 个预测市场相关工具和服务，包括数据看板、AI Agent、交易 Bot、学习资源等

GitHub：https://t.co/7ZSdUFKyNx

这些仓库全部免费，而且大多带有英文版安装和使用教程

如果你想系统化研究 @Polymarket ，不要只盯着别人的截图和战绩

真正的差距，往往来自数据、回测、自动化和执行速度

[なお @Naonekozamurai]

マジか〜🤣
Codexに頼んだら、文字くり抜き動画がめっちゃ簡単に出来ちゃった笑
かかった時間、1分くらい

文字のモーションと組み合わせても面白いですね！！

プロンプトはこちら↓
「この動画を「華金」という文字をくり抜いた部分だけ表示させたい。文字以外の部分は黒色にしたい。「華金」という文字が最初の4秒は右から左に流れる。次の4秒は「華」が上から下へ、「金」が下から上へ流れる。次の3秒は「華」が左から右へ、「金」が右から左へ動き、画面中央で「華」と「金」が重なったところでクリぬき部分が画面全体に広がり、最後の4秒は元の動画をそのまま写す動画にしたい。」

[shmidt @shmidtqq]

300 AI AGENTS QUIETLY RUN 99% OF A REAL COMPANY. YOU HAVE NOT EVEN HEARD OF IT

This is Raft.
Not an AI chat. A workspace where the agents live in your channels and reply in the thread like coworkers.

You give one goal. Then they take over.
They plan. They build. They check each other. They argue.
And they come back with it done, while you sleep.

Every agent has its own name, role, and memory. It remembers the edits you made yesterday.
A human costs one seat. An agent costs a tenth. Ten agents are cheaper than one hire.

And here is the strange part.
On June 19 an agent from a different company walked into Raft on its own and joined the team.
One founder admits he can no longer always tell himself apart from his AI twin.

20,000 people are already inside. It is free to start.
And you are still typing prompts one at a time.

One person + Raft = an entire company that runs while you sleep.

Save and watch the clip.

[そう｜Claude Codeで始めるAI自動化 @so_ainsight]

ガチで神。

ChatGPTに動画をドラッグして「これ編集して」と打つと、画面の右半分がそのまま動画編集ソフトに変わる。

ChatCutというプラグインが2026年7月9日に公開↓
・文字起こしから不要な部分を消すと、映像もそこごと消える（100以上の言語に対応）
・モーショングラフィックス、AI動画、音楽、ナレーション、効果音を生成
・タイムラインは手で調整でき、���作業の編集にクレジットはかからない
・ChatGPTのデスクトップアプリなら無料プランでも入れられる

映像制作者チームが作った「AIが操縦できる編集ソフト」を解説する↓

[astro @astridtgtz]

UN DEV GANÓ EL HACKATHON DE ANTHROPIC

lo abrió como open source y hoy tiene 229K+ estrellas en GitHub

se llama ECC (Everything Claude Code) y básicamente convierte tu IDE en un equipo de desarrollo completo

que incluye:

→ 67 agentes especializados (planificador, arquitecto, revisor de seguridad, debugger…)
→ 277 skills que cargan solo cuando las necesitas
→ slash commands para automatizar tu flujo (/plan, /code-review, /quality-gate)
→ AgentShield: 1,282 tests de seguridad sobre CLAUDE. md, configs MCP, hooks y skills
→ pipeline de red-team con 3 agentes Opus 4.6 (Attacker, Defender, Auditor)
→ sistema de “instincts”: aprendizaje continuo con confidence score entre sesiones
→ soporte para 12 ecosistemas de lenguajes

y ya no es solo para Claude Code:

funciona en Cursor, Codex, OpenCode, Gemini, Zed y GitHub Copilot

esto es lo que pasa cuando dejas de tratar tu IDE como un chatbot y empiezas a tratarlo como infraestructura

te dejo el link abajo👇🏼

[Bonsai 🌳 @bonsaixbt]

ELEVENLABS JUST GOT AN OPEN-SOURCE RIVAL. OMNIVOICE STUDIO HAS RELEASED A FREE ALTERNATIVE FOR VOICE CLONING AND VOICE DESIGN

The creator in this video claims it supports 646 languages, has 5,700+ GitHub stars, and offers a desktop app for macOS, Windows, and Linux that runs 100% locally

Open the repository, and voice cloning from just a 3-second audio sample is right at the center. You also get controls for gender, age, accent, pitch, and emotion. A built-in MCP server connects the app directly to Claude and Cursor.

The video dubbing module can automatically translate and re-voice videos. Batch processing handles up to 50 videos at once. It also includes vocal isolation, system-wide dictation, and built-in AI watermarks. Everything runs on your own machine.

This isn’t just another cloud API behind a subscription. It’s a full-fledged AI voice studio that lives on your hard drive. It offers more voice design controls than ElevenLabs and works without accounts or API keys.

The project was open-sourced only recently.

It’s still completely free to use - no cloud, no third-party subscriptions, and no character generation limits.

You’re reading this on a device that could download the installer tonight and be running a near-perfect clone of your voice by tomorrow morning.

[roman @Nozelcode]

HAN CLONADO CLAUDE DESIGN Y PUEDES USARLO GRATIS Y SIN LÍMITES

Se llama Open Design, un proyecto open source que te deja usar Claude para workflows de diseño sin pagar.

Sin suscripciones.
Sin límites (como la versión oficial).
Acceso total.

Esto es lo que puedes hacer:

→ Generar diseños UI/UX con Claude
→ Convertir prompts en diseños reales
→ Sustituir herramientas de diseño caras en muchos casos
→ Personalizarlo completamente (es open source)

Está hecho para devs, indie hackers y creadores que no quieren quemar dinero en herramientas.

De esos repos que pasan desapercibidos hasta que de repente todo el mundo los usa.

Si usas AI + diseño, tienes que probarlo

Enlace abajo👇

(guárdalo antes de que explote)

[Santi Torres @SantiTorAI]

No entiendes lo que le está pasando a la publicidad.

Este creador comparte el prompt del "bolígrafo mágico": tocas un objeto y se anima en 10 segundos con Seedance 2.0.
Las agencias cobran 10.000$ por este efecto.

Él lo regala gratis a cualquiera. ↓

[angel @angeldot_]

ESTE REPO HACE QUE CLAUDE ESCRIBA HASTA UN 94% MENOS DE CÓDIGO

Fable 5 es el mejor modelo de código del mundo. También el más caro.

Cada línea que escribe de más, la pagas tú.

Ponytail lo arregla con una idea absurdamente simple: convierte a tu agente en el senior vago del equipo.

Ese que mira tus 50 líneas y las reemplaza por una.

Antes de escribir nada, el agente se pregunta:

→ Esto necesita existir?
→ Ya está en el codebase?
→ Lo hace la librería estándar?
→ Lo hace el navegador de forma nativa?
→ Cabe en una línea?

Solo si todo falla, escribe el mínimo que funciona.

Resultado:

• hasta 94% menos código
• un 20% menos de factura
• un 27% más rápido

Sin recortar seguridad ni validaciones.

Se instala en 2 comandos:

/plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail
/plugin install ponytail@ponytail

83.000 estrellas en GitHub.
Gratis y open source.

El mejor código es el que nunca escribiste.

Enlace al repositorio abajo👇

[precis0x @precisox]

Quieres correr un modelo de IA de 70B de parámetros o más pero no tienes una GPU con 80 GB de VRAM?

Mesh LLM resuelve exactamente ese problema: te permite distribuir la inferencia de modelos grandes de lenguaje (LLMs) utilizando todos los dispositivos que ya tienes.

Para qué sirve realmente?

Mesh LLM convierte un grupo de computadoras (con GPUs normales) en un clúster de inferencia distribuida.

Agrupa sus gpus y memorias y las expone como si fuera una sola API compatible con openAI (en `http://localhost:9337/v1`).

Esto significa que puedes usar modelos mucho más grandes de lo que permite cualquier máquina individual, sin tener que comprar hardware caro ni depender de la nube.

Cómo funciona su arquitectura inteligente?

El sistema decide automáticamente la mejor forma de ejecutar cada solicitud:

- Ejecución local: Si el modelo cabe completo en una sola máquina, lo ejecuta ahí mismo (más rápido y sin latencia de red).
- Enrutamiento a peers: Si ninguna máquina individual puede con el modelo completo, lo redirige automáticamente a otro dispositivo de la red (un “peer”) que sí tenga capacidad.
- Skippy Stage Splits (la parte más potente): Cuando el modelo es demasiado grande incluso para el nodo más potente, lo divide por capas (layers) y las distribuye en un pipeline entre varias máquinas. Cada dispositivo procesa solo una parte del modelo y pasa la información a la siguiente. Es como un ensamblaje en cadena.

De esta forma, puedes correr modelos de 100B, 200B+ parámetros usando el hardware que ya tienes en casa, oficina o laboratorio.

Ventajas principales:

- Usa tu hardware existente (no necesitas una sola GPU monstruosa).
- Totalmente open source y escrito en Rust.
- API compatible con openAI → funciona con cualquier herramienta, agente o aplicación que ya uses.
- Puedes crear meshes privados (con invitación) o unirte a meshes públicos.
- Fácil de escalar: empiezas con un nodo y vas agregando más dispositivos cuando quieras.
- Ideal para correr IA de forma local y privada.

Si estás cansado de que los modelos grandes solo funcionen en la nube o necesites hardware extremadamente caro, Mesh LLM es una de las soluciones más interesantes y prácticas que han aparecido últimamente.

Lo estoy probando actualmente, si te interesa hacerle research te recomiendo que lo guardes y entres al repositorio.