Seven-Seven

you will be always well

[RicoUI @ricouii]

这是我目前看到最好的公众号排版 SKILL 了，推荐。

https://t.co/5x0EEzpAeZ

发布仅 7 个小时。 内置了 6 套设计和组件复杂程度很高的主题，并且支持用一句话描述或一张参考图，生成一套全新组件库并保存本地复用。

尤其是组件设计（含配图、引言卡、编号章节、金句、名词旁注等完整组件）。

这一块在公众号排版上很少见，大部分公众号排版工具的主题，老实说大多都是 AI 直出的，缺少打磨以及不会去设计功能性的小组件，特别是还要保证公众号展示上的视觉还原度，不是一件容易的事情。

✅ 适合：观点/深度分析 · 教程/操作指南 · 测评/工具盘点 · 知识整理/方法论 · 访谈/人物特稿 · 数据复盘/报告 · 生活/情感随笔 · 案例实战 —— 把 Markdown / Word / PDF / 纯文本长文，一键排成可直接粘进公众号编辑器的 HTML；也能按描述或参考图生成自定义主题。

—— 由 甲木 × 「摸鱼小李」 联名共建 —— 排版组件、主题设计与质量标准凝聚了两人的公众号实践与共同打磨。

[Tom Huang @tuturetom]

正式开源 motion-anything 🚀 免费版Figma Motion + 无水印动效视频工坊来了！

你的 Agent 现在可以把模糊的"感觉"直接变成顶尖动效，也支持对 HTML 或视频中任一元素进行编辑🔥

4.6 万行代码！403个动效 · 230 Skills · 59 设计系统 · 2680 icons，8+ code agent + BYOK ，7 种导出格式💥

地址👉

[周览资源 @grgerwcwetwet]

每次讲系统架构，最费时间的不是讲。

而是画图。

自己用 Visio、Draw. io一点点拖组件，不仅耗时间，还容易画得乱七八糟。

最近在 GitHub 上发现一个很有意思的项目 archify，把它装进 Claude Code、Codex CLI 或 opencode 后，直接用自然语言描述需求，就能生成架构图。

GitHub：https://t.co/f9AEvfSy4C

[智享 @CycleDecoded]

天下苦网页视频下载久矣！GitHub 上新出的这个高颜值神器，直接把全网流媒体扒视频的门槛踩得稀碎。

这是开源项目 zhiyiYo/Fluent-M3U8，一个跨平台 m3u8/mpd 格式下载器。GPL-3.0 协议，目前在 GitHub 已经狂揽 1.5k+ Star。懂行的都知道，现在大部分网站的视频全是切成碎片的流媒体，平时想保存只能靠敲黑框命令行去抓，极其反人类。这老哥直接把市面上最强的内核打包进了一个美到离谱的客户端里，鼠标点两下就能用，白嫖党狂喜。

👇 核心干货：

无脑傻瓜式：复制链接直接下，彻底告别繁琐代码。

颜值太打了：原生 Fluent 风格界面，比商业软件还丝滑。

通杀流媒体：完美支持 M3U8 和 MPD，全网视频基本都能抓。

直接榨干宽带：多线程并发加持，几G的视频直接跑满网速。

跨平台护体：Win、Mac、Linux 三大系统全端通吃。

🔗 项目地址：https://t.co/hcBOKguYek

[Amto @XAMTO_AI]

X上那些爆款YouTube切片，原来背后不少是用这个开源仓库流水线批量“生产”出来的。

AutoClip，一个AI自动切片系统，直接把长视频从下载、分析、剪辑到出合集，拧成一条全自动流水线。GitHub上已经狂揽6000多Star，热度还在涨，绝不是小打小闹。

整套流程：

1️⃣ 丢个YouTube或B站链接进去，本地视频也支持上传
2️⃣ 系统自动把视频和字幕拽下来
3️⃣ AI开始读内容，扒出大纲和所有话题时间点
4️⃣ 给每个候选片段打出精彩度分数
5️⃣ 自动切出高光片段，顺手把标题也给你起了
6️⃣ 再推荐合集怎么组，一键生成合集视频

技术底层靠通义千问做内容理解，FFmpeg扛视频处理，WebSocket实时推进度。技术栈是FastAPI + React + Celery + Redis，Docker一键部署，门槛压得很低。

适用场景非常广： 长视频切短、播客提炼精华、访谈二次创作、直播回放拆条、批量做内容矩阵、B站高光切片，基本都能套上。

后面路线图还在规划B站自动上传和可视化字幕编辑。

MIT协议开源，随便用。但友情提醒：用的时候自己盯紧平台规则、版权边界和二创合规红线，别玩脱了。
🔗 https://t.co/AQWP1drezU

[智享 @CycleDecoded]

离谱了，这玩意真有人做出来了。现在的自媒体博主怕是要集体失业，剪辑师看了都得流眼泪。

GitHub 上刚冒出来的这个 Pixelle-Video，直接把短视频创作卷到了“一键全自动”的终极形态。你输入一句话或者一个想法，它自己写文案、自己用 AI 生图片和视频、自己配音、自己上字幕，最后咔哒一下给你吐出一条完整的短视频。

🔥 为什么这波有点狠？
全链路闭环：从剧本、分镜、配音到视频合成，一气呵成。

白嫖党狂喜：支持对接各种开源大模型和免费 API，成本压到极低。

批量矩阵流：专门为了批量搞流量设计的，一个人就能顶一个短视频团队。

本地可部署：不用担心被第三方平台卡脖子，代码在手，天下我有。

这玩意简直是批量做号、搞海外 TikTok 或者国内流派矩阵的杀手锏。普通人跟自媒体大佬之间的信息差，有时候就差这么一个工具。

兄弟们直接看链接，别外传：
👉 https://t.co/YNb4retnWf

[苏乐 @ai_suxiaole]

装完 WorkBuddy 不知道该干什么？

先把这 10 个 Skill 装上，基本覆盖 80% 的日常工作：

1. find-skills：告诉它你想干什么，自动帮你找对应 Skill，还会给出安装和配置方法。

2. tavily-search：给 AI 加上实时联网能力，搜索最新信息，直接返回结构化答案和来源。

3. Summarize：PDF、长文章、视频链接都能总结，几秒提炼核心内容和关键数据。

4. skill-creator：不会写代码也能自己做 Skill，用大白话描述需求，AI 自动生成。

5. PDF / Word / Excel：OCR、PDF 拆分合并、Word 排版、Excel 数据清洗和图表，一句话完成。

6. memory-setup：解决 AI 的「金鱼脑」，记住你的偏好、项目配置和历史信息。

7. self-improving-agent：让 AI 从错误中学习，纠正一次，尽量避免以后再犯同类错误。

8. code-simplifier：专门清理冗余代码，删死代码、去重、简化分支，让代码更短更好读。

9. AI PPT 专家：输入一个主题，自动生成大纲、内容和排版，还能直接导出 PPTX。

10. 会议纪要：自动提取会议决议、行动项和负责人，生成结构化纪要。

Skill 装得对，AI 才是真的效率工具。

从搜索、总结，到写文档、做 PPT，再到记住你的习惯、从错误中学习。

AI 和真正的 AI 助手，中间差的可能就是这几个 Skill。

[0x鸣人 @LuBtc888]

全网刷爆的北京大学教授《炒股挣钱》PPT详解！

半小时浓缩北大教授核心课程，把股市底层逻辑讲得透彻明白。

无数投资者看完后直呼“终于明白为什么一直亏”“原来追涨杀跌的根源在这里”。

不讲一夜暴富玄学，只讲最本质的内容：

股市定价机制、货币信用周期如何驱动行情、普通人如何搭建可复制的正预期交易系统，以及风控优先的生存逻辑。

真正想在股市长期立足的投资者，这套半小时课程值得沉下心认真看完。

[Avi Chawla @_avichawla]

Prompt, context, harness & loop engineering, clearly explained!

An agent is a while loop with four layers of engineering wrapped around it:

- Prompt engineering
- Context engineering
- Harness engineering
- Loop engineering

Each one wraps the last, and the model sits in the middle, so none of them compete with the others. Instead, they just zoom one level further out.

> Prompt engineering:

This defines the input the model sees on one call, often composed of a role, instructions, examples, and an output format.

The techniques here alter the internal computation and reasoning the model goes through due to the wording it sees:

- Chain-of-thought makes it work in steps before answering
- Few-shot examples define the format and the edge cases
- A JSON schema or XML tags make the output parseable by code
- Self-consistency samples a few chains and takes the majority

> Context engineering:

It's everything the model sees on a turn, not just the prompt. That includes the query, retrieved docs, memory, prior turns, and tool outputs from earlier steps.

The window is finite and fills up fast, so the engineering work is to rank inputs and cut everything that isn't pulling weight.

You do this by:

- Retrieving only the chunks relevant to the query, then reranking them
- Keeping key facts out of the middle, where accuracy drops
- Summarizing old turns, evict stale outputs, push big blobs to files

> Harness engineering:

It's the code around the model that defines the tools, parses the calls, retries on failure, and can route work to sub-agents so one handles retrieval and another handles code.

A verifier then grades the result by running tests, validating a schema, etc.

Prompt and context involve getting one call right. The harness involves everything that has to happen around that call for it to run in a real system.

> Loop engineering:

In the usual setup, you manage the outer loop, i.e, you write a prompt, read the turns the agent runs, write the next prompt, and repeat, while catching failures.

This layer hands that job to the agent itself. It kicks off on a schedule or an event, and runs many turns with no prompt in between.

A loop inherently doesn't know when it's finished. An agent can report that it's done and halt while the tests still fail. So the stop can't be the agent's word, but rather it has to be a real signal, like:

- A turn and token cap to stop stuck runs
- A no-progress detector to catch repeated calls
- A completion check to verify the goal with a separate model or a deterministic test

By this layer, you're operating on the whole run, so the engineering moves from writing each prompt to setting the goal and the stop conditions up front and letting it run.

If you want to dive deeper into loop engineering, my co-founder wrote a full breakdown of that outer loop.

It goes from the basic while loop to a run that finishes on its own, with the code behind each part, and the parts that are hard to get right, like knowing when to stop, context rot over a long run, and keeping the checker separate from the maker.

Read it below.

[Christal.Z @better_christal]

跟着搭一个自己的视频生产线

[工具兔🐰 @tool_hopper]

谷歌不想让你知道的50个网站

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36.) 'https://t.co/eV9KQOHQh0' — 免费学术搜索
37.) 'https://t.co/3fqRApEeCI' — 理解任何学术论文
38.) 'https://t.co/nvhxGDgJaP' — 总结任何YouTube视频
39.) 'https://t.co/dQCeQ0sNPq' — 开发者人工智能搜索引擎
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42.) 'https://t.co/DSYB68Lhd8' — 像阅读人类语言一样阅读JSON
43.) 'https://t.co/EJro6oh777' — 理解终端命令
44.) 'https://t.co/a5j9HcnVhE' — 高效书签管理器
45.) 'https://t.co/VD6mr3duvc' — 检查任何网站是否崩溃
46.) 'https://t.co/iV0gWpHFpn' — 逆向图像搜索
47.) 'https://t.co/t2kqQAquzs' — 检查互联网速度
48.) 'https://t.co/2NVTqYxoCJ' — 免费PDF编辑
49.) 'https://t.co/UGwxftCghr' — PDF合并和拆分
50.) 'https://t.co/DwXlQcknGh' — 秒级临时电子邮件

互联网比谷歌展示的要大得多。

[huangyihe @huangyihe]

赚到钱之后怎么花？

1、持续自我提升。

2、买别人的时间。

拿去大手大脚消费都是纯傻子。

[Python Programming @PythonPr]

Layers of AI

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

https://t.co/De2DxpBoD2

[老王霸 AI Lab @laowangbabababa]

https://t.co/k2th1c9sfz

[Rachel🥥 @Zesee]

https://t.co/JM5yqzdlHy

[KFC @kfc]

The most dangerous day of the year for your fingers, is now the most delicious.

[哲学家 @CyberPhilos]

我发现大多数人做交易都是短线甚至日内、几小时、几十分钟、几分钟。

我用最简单、最直白的话告诉你：

长期来看，这样必亏。

[Emrullah @emrullahai]

AKADEMİSYENLER VE DOKTORA ÖĞRENCİLERİNİN HEP KULLANDIĞI AMA HERKES BİLSİN İSTEMEDİĞİ SİTELER.

Bunu kaydedin mutlaka. Akademik anlamda sürekli ödeme yapmanıza gerek yok. Aşağıdaki siteler size fazlasıyla yetecek.

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Makalelerin Spotify'si. Zaten okuduklarınıza dayanarak yeni araştırmalar önerir.

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[环球纪录 @crazy_historyx]

奥斯卡最佳动画《男孩、鼹鼠、狐狸和马》：生命是一场互相救赎的旅途，一部献给全年龄段的治愈童话！