X.com

[EDU @0xeduu]

🚨LOS QUE VEAN ESTE CURSO ESTA NOCHE SE VAN A LEVANTAR MAÑANA GANANDO DINERO CON CLAUDE

este tipo acaba de subir GRATIS el curso completo de claude que enseña a buildear y automatizar cualquier cosa

1 hora exacta de clase

cambia una hora de netflix por esta masterclass

menos entretenida, pero sales con la misma habilidad que les esta pagando a ellos

[Marco @maarcoofdezz]

CURSO COMPLETO de CLAUDE en 5 HORAS

Guarda esta página antes de que se te pase.

Crea herramientas útiles.
Automatiza tareas repetitivas.
Aprende cómo la gente diseña bots y sistemas

[老白（每日 AI 干货✊） @laobaishare]

https://t.co/Nl9PdV2biB

[工具兔🐰 @tool_hopper]

2026年学习AI的最佳YouTube频道（干货）。收藏起来。

1. 基础知识 – 3Blue1Brown
2. 深度学习 – Andrej Karpathy
3. AI研究 – Yannic Kilcher
4. 实践AI – AssemblyAI
5. 大语言模型 – AI Explained
6. 机器学习理论 – StatQuest

7. 论文讲解 – Two Minute Papers
8. 生成AI – Matthew Berman
9. AI智能体 – Nicholas Renotte
10. 应用机器学习 – Krish Naik
11. PyTorch – Aladdin Persson
12. 机器学习数学 – Serrano Academy

13. 行业洞察 – Lex Fridman
14. 真实世界AI应用 – DeepLearningAI

[Chesny @chesny]

Vale la pena guardar esta clase de Stanford.

1 hora y 44 minutos dedicados por completo a entender los modelos de lenguaje grandes desde cero.

No es el típico video corto de "Entiende ChatGPT en 10 minutos".

Es una clase real de CS229 que profundiza en la lógica subyacente.

Hoy en día, mucha gente usa la IA de forma intensiva, pero realmente no tiene ni idea de cómo funcionan estos modelos.

Cómo se generan los tokens.

Por qué el modelo predice la siguiente palabra.

Cuál es la diferencia entre entrenamiento e inferencia.

Por qué el contexto afecta el resultado.

Por qué la misma pregunta, planteada de forma diferente, puede arrojar resultados totalmente distintos.

No necesitas aprender todo esto hasta el punto de construir modelos tú mismo.

Pero si quieres usar la IA a largo plazo para escribir código, crear productos, generar contenido o hacer automatizaciones, al menos necesitas saber a grandes rasgos cómo funciona.

De lo contrario, es muy probable que termines viendo la IA como una herramienta mística.

Cuando funciona bien, piensas que es magia.

Cuando falla estrepitosamente, no tienes ni idea de dónde está el problema.

Este tipo de clase gratuita y pública vale mucho más la pena que pasar el tiempo viendo un montón de consejos fragmentados.

[Vince 聊开发 @vincemask]

Claude Code 项目做大后，.claude/ 文件夹该怎么组织才不乱？

文章提供了非常清晰的结构方案：CLAUDE.md + rules/ + hooks/ + commands/ + skills/ 的分层逻辑，超级实用。

项目变复杂后必看，帮你 AI Coding 体验从混乱变成工程化。

强烈推荐观看这个视频，一分钟看完。👇

[木子不写代码 @ai_muzi]

爆肝制作，全网最全最细的零基础AI 做 PPT 系统教程！👇

这一期跟完，保证你成为用AI做PPT的专家！

从一份普通文字资料开始，
完整演示如何一步步生成一套专业美观的 PPT：

工具安装、文字重组、
设计风格确定、参考图生成、
素材搜索、AI 生图、图表、3D 动效、过场动画、
局部编辑和最终展示，
我会毫无保留的分享全流程和提示词！

00:00 开场
00:38 1.工具安装与准备
03:44 2.确定页面文案
06:18 3.确定设计风格
07:57 4.获取设计参考图
08:30 5.PPT初稿生成
10:26 6.智能匹配优化
11:49 7.自动素材搜集
13:53 https://t.co/DZqG7U4DZa生图
16:06 9.动态效果：图表
18:42 10.动态效果：3D粒子
20:37 11.页面编辑功能
23:28 12.转场动画与交互
24:47 13.文件导出
25:51 14.最终效果展示
26:48 15.结尾

工具：OpenDesign+任意智能体

[老王霸 AI Lab @laowangbabababa]

我去，美团把数字人视频生成模型开源了。外面数字人 Agent 一天卖 50 万，美团直接做了个 LongCat-Video-Avatar 塞进同一个仓库里开源了。

给一张人脸图加一段音频，数字人张嘴念稿，嘴唇、眼神、表情全自动对上。

它不是那种玩具开源，是实打实对标 Sora、Veo3、Kling 那种商业模型。

13.6B 参数，文生视频、图生视频、视频续写，一个模型全干完，720p 30 帧，长视频一口气跑几分钟不崩画质。而且你敢信？推理还比同级快了 10 倍。

坦率的讲，我看到技术报告的时候是有点懵的。因为 benchmark 上它一个 Dense 架构的 13.6B 模型，追着人家 28B 的 MoE 打。更让我愣住的是数字人那块。

你想想看，这事以前怎么搞。

要么自己录真人，要么掏钱买方案，几百块一条起步。现在一个开源模型，丢段文案给 TTS 一念，画面它自己出。而且 1.5 版做了蒸馏，推理从几十步压到 8 步，快了 15 倍。还加了 INT8 量化省显存。

说实话，这种东西别只收藏。

想试的，先跑 一下我下面的文章教程，参考就能部署。

GitHub 搜 meituan-longcat / LongCat-Video，权重在 HuggingFace 上直接下。

[尧哥(Martin) @magee0828]

零基础30分钟学会codex 95%的功能

很多人装完 Codex，第一件事就是让它写代码。

但我研究了一圈后发现：
把 Codex 当 AI 程序员，你只发挥了它 30% 的能力。
真正强大的地方，是把它当成一个能长期协作的数字员工。

我目前最推荐的新手玩法：

① 先建项目，别直接开聊天

把同类型任务放进同一个项目。
写作一个项目、投资一个项目、工作一个项目。
这样上下文不会互相污染，后面越用越顺手。

② 遇到复杂任务，先开 Plan Mode

不要上来就执行。
先让 Codex 输出计划、步骤、风险点。
确认没问题再开始干活。
返工率会低很多。

③ 一定要配置 AGENTS.md

这是很多人忽略的神功能。
本质上就是给 AI 写员工手册：
你是谁
输出语言
工作习惯
文档格式
回复风格
以后每次开新任务，它都会先看这份说明书。

④ 开启自动记忆

Codex 会不断总结你的工作习惯。
用得越久，越像你的专属助手。

⑤ 插件比模型更重要

很多人天天研究模型。
高手都在研究连接器。
GitHub、Gmail、Google Drive、Canva、Figma……
连接的数据越多，它能完成的工作就越多。

一句话总结：

ChatGPT 更像顾问，Codex 更像员工。
顾问负责出主意。
员工负责把事情做完。
把这两个角色配合起来，效率会提升一个量级。

[投机实验室 @LabSpeculation]

获得1.9亿次观看的深度好文：如何用一天时间重启你的人生。

做了个辅助阅读的思维导图👇

人生之所以长期停留在原地，往往是因为旧身份，旧目标和旧思维方式一直在塑造你的行为。
真正的改变，始于看清自己正在被什么驱动，然后通过新的愿景和行动系统，逐渐成为另一个人。

[概率鹿梦｜AI Wealth Edge @DeerLucid]

剑桥医学博士、YouTube百万博主，
从零开始教你用Claude Code真正改变工作方式。

他不是技术博主，
起家靠的是学习方法和读书分享
——换句话说，他解释东西，普通人听得懂。

彻头彻尾的效率狂人，
这次把自己怎么用AI提升生活和工作的方法，
压缩进了60分钟。

不管你是还没入门，
还是已经在用AI但总觉得没用到位——
这60分钟，
比市面上大多数付费Agent课程值钱。

这周末无论如何，
也要放下手机看完这个视频，
收获会出乎你的意料！

[自己装逼的才谷 @realCaigu]

这场播客的价值，超过你 500 美元购买的 Vibe Coding 课程。

Claude Code 的开发者：“目前你仍然需要懂得如何编程。一两年后，这就不重要了。自十一月以来，我没有手动编辑过一行代码。”

完整播客：评论区👇

[投机实验室 @LabSpeculation]

李开复分享了自己平时给 Claude 用的一套提示词，主要是为了压低 AI 的谄媚，迎合，幻觉和瞎猜。

这段提示词，可以直接放进 Claude 的 Settings > General > Instructions for Claude。

英文原版 和 中文翻译如下👇

[概率鹿梦｜AI Wealth Edge @DeerLucid]

我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事：

大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。

笔记存进去，就再也没出来过。

问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。

Codex的出现，补上了这个缺口。

它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。

接入Obsidian之后，发生了什么变化？

以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。

现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。

这不是搜索，是知识的重新激活。

本教程会手把手带你完成三件事：

一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径；

二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范；

三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。

适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。

跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。

[猴哥｜houge.sol @HougeSol]

猴哥观市：同样重仓三星与海力士，03121、DRAM、中韩半导体ETF，到底该怎么选？

今天南方东英Kospi 200 ETF（03121）上市了，每手100个单位，入场约780港币，

之前关于存储的基金，还有一个 DRAM 和中韩半导体，来比较一下。

很多人看这三只 ETF，以为买的都是韩国半导体，实际上完全不是一回事。

它们看起来都和存储有关，但本质上赌的是三种不同的逻辑。

一个赌全球存储周期，一个赌韩国国运，一个赌中韩半导体双轮驱动。

一、南方东英 KOSPI 200 ETF（https://t.co/RuTpykNpkH）

这只 ETF 本质上是韩国版沪深300。

虽然第一大持仓是三星电（005930.KS），第二大持仓是 SK 海力士（000660.KS），两家公司合计权重超过60%，但不要被这个数字迷惑。

因为三星电子一半以上收入来自手机，消费电子、显示面板等业务，并不全是存储。

所以很多人以为自己买的是纯存储 ETF，实际上买到的是韩国经济ETF。

除了半导体之外，你还同时持有现代汽车、金融，工业和消费板块，它最大的优点是稳定。

作为港股实物 ETF，没有 QDII 额度限制，也没有长期高溢价的问题。

如果你看好韩国未来几年整体估值修复，同时又想搭上存储周期，这只算是国内目前最优选择。

二、Roundhill Memory ETF（DRAM）
如果说南方东英是韩国国运 ETF，那么 DRAM ETF 就是存储行业的纯血版本。

它几乎把全球最重要的存储公司全部打包进去了。

前三大持仓分别是：美光科技（MU）、三星电子（005930.KS）、SK 海力士（000660.KS），三家公司权重接近 75%。

再加上铠侠，日本闪迪，西部数据（WDC），希捷（STX），南亚科（https://t.co/H4aw2M49Gv），华邦电（https://t.co/9r1EB2oGzT）等公司。

这只 ETF 最大的优势在于纯，它不买 GPU，不买设备，不买代工，也不买 EDA，只买存储！

HBM 涨价它受益，DRAM 涨价它受益，NAND 周期反转它也受益。

简单理解，如果未来 AI 时代最大的瓶颈真的是存储。

那 DRAM ETF 可能是目前市场上最纯粹的投资基金，

但反过来说，如果存储周期结束，它跌起来也不会跟你讲道理。

三、中韩半导体ETF（513310）

这只 ETF 的逻辑其实最复杂，左手买韩国存储，右手买中国半导体国产替代。

把两条最热门的逻辑，放进了一个篮子里。

韩国部分主要是：
三星电子（005930.KS）、SK 海力士（000660.KS）。

中国部分主要是：
寒武纪（https://t.co/iIuS3FSR9R）、中芯国际（https://t.co/AADLbfWWUw）、海光信息（https://t.co/OEc5BgzIRD）、北方华创（https://t.co/kdSzVtUJl8）、兆易创新（https://t.co/Eu6519UsTv）、澜起科技（https://t.co/y6r4hXn7Hq）等。

从逻辑上看确实很好，既能吃到韩国存储周期，也能吃到中国半导体自主可控。

问题不是指数不好，问题是工具本身不够好，最大的痛点就是溢价。

高峰时期溢价一度超过30%，即使现在，溢价仍然高达 15 ，依然不低。

如果你想赌存储，但是没有美股账户，目前南方东英是最佳选择。​
​
总结一下：

如果你只看好存储周期：选 DRAM ETF。

这是目前全球存储纯度最高的工具，没有之一。

如果你看好韩国未来几年整体重估：选 KOSPI 200（https://t.co/RuTpykNpkH）。

存储是发动机，但汽车、金融、工业都会一起受益。

如果你同时看好韩国存储和中国半导体：
513310 的逻辑最丰富，但一定要时刻关注溢价，否则赚了指数，最后未必赚到钱。

[路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 @0xluffy_eth]

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[概率鹿梦｜AI Wealth Edge @DeerLucid]

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[Easycompany @Easycompany333]

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学习起来吧！

[Luna @LunaAI519]

Reddit 上面的人教别人赚钱真的很实在！！

这个哥儿分享自己赚钱的方法，我看下面细化到图片都完全展示出来

虽然有人否定他，说他是违反规定，但是他们也没有吵起来，就是完全毫无保留地分享