对！

ENTP 💡 | Coder by day, AI Director by night.
全栈开发 / AI 视频创作者 / AI 工具 Indie Hacker。
🤖 Exploring the intersection of Code, Art & AI.
Product：

[Berryxia.AI @berryxia]

转给新来的朋友，还不会注册外区Apple ID的朋友们。
按照👇🏻的教程基本都会成功的，不仅仅局限于土耳其、尼日利亚、美区、日区等其实都是一样的。

如果遇到Apple ID 锁ID的话，邮件申诉就行了。

[对！ @FelixFeng_]

@ring_hyacinth 这一道的屏幕被你们承包了😄

[对！ @FelixFeng_]

《暗夜追踪》 - AI悬疑短片 #libtv #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️ #aivideo #aifilm

[Adrian Punk @AdrianPunk115]

https://t.co/tCSBmWA4x3

[对！ @FelixFeng_]

@MaxForAI @AnthropicAI @lobehub @arvin17x 恭喜恭喜

[idoubi @idoubicc]

聊一聊 Agent 的存算分离架构设计👇

一个有灵魂，有记忆的 Agent，一次任务的生命周期包括以下步骤

1. 用户输入 query（text + files）
2. Agent 读取提示词文件（soul.md，identify.md，user.md 等）
3. Agent 读取可用的工具和技能（tools，skills 等）
4. Agent 读取记忆（memory.md，memory_search 查询）
5. Agent 构建上下文（prompt + tools + memory + query）
6. Agent 进入 Loop（LLM 调用 → 工具调用 → 观测 → 再推理）
7. Agent 交付结果（Artifacts）

什么需要存：提示词文件，工具和技能，对话记录，交付产物

什么需要算：上下文拼接，LLM 调用，工具调用

简单表示这个过程

fn(query, agent runtime) = artifacts

我们可以把 agent 运行方式简单分为三类

1. 本地裸机运行
2. 本地带沙盒（sandbox）运行
3. 云端多副本运行

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1. 本地裸机运行，是 OpenClaw 之类 Agent 的常见模式。Agent 提示词文件、skills，对话记录（sessions）全部存在本地磁盘，Agent 执行任务时，会在固定 workspace 目录下运行，用户上传的文件、Agent 产出的文件全部落在同一个 workspace，Agent Loop 完全依赖本地文件构建上下文和执行工具调用，存跟算是一体的。

这种模式好处是足够简单，避免了额外的文件挂载开销，弊端在于安全性，比如 Agent Loop 执行了一个 exec(rm -rf /) 工具调用，很容易对宿主机产生破坏

2. 本地带沙盒运行，是 Codex 之类的 Agent 的常见模式。主要解决两个问题。一是防止 Agent 越权操作，提高安全性；二是解决宿主机的依赖缺失导致工具调用异常的问题。

Agent Loop 执行工具调用时，涉及到敏感操作或者有外部依赖时，把宿主机的 workspace 目录挂载到 sandbox，在 sandbox 执行工具调用，输出产物自动同步到宿主机的 workspace 目录

这种模式下的存算分离，只在工具调用环节引入 sandbox 来动态计算，存储主要靠宿主机的文件系统

3. 云端多副本运行，是 Manus 之类的工具型 Agent 的常见模式。主要特点是多租户，多任务，长时间运行

像 genspark claw，kimi claw，max claw 之类的托管版小龙虾，本质上是在��端多副本运行的助理型 Agent，每个用户有独立的提示词文件，动态安装的 skills，需要长期记忆

这类 claw 托管服务，最简单的实现方式是搭建一套 k8s 集群，在每个 pod 部署一套 Agent 框架（OpenClaw，harmes 等），通过 pvc 挂载云硬盘，实现对用户资料的持久化存储。通过负载均衡策略把每个用户的请求路由到固定的 pod，在同一个 pod 做 Agent Loop，存算是一体的，每个 Agent 有独立的运行空间。这种方案隔离性很好，不好的地方在于 pod 需要常驻，运行成本很高，难以规模化

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云端 Agent 需要规模化（scalable），必然要结合 serverless 架构做存算分离。计算层依赖 k8s 集群的调度机制动态扩缩容，水平扩展 Agent 网关的并发处理能力

存储层结合 Agent 的运行生命周期，不同阶段的产物用不同的存储方案，主要分为四种

1. 热状态。Agent Loop 的 step，plan，游标等状态，用 kv（redis）来存，高性能，低延迟，用于异常重启后的断点恢复

2. 对话和任务记录。在任务完成后用关系型数据库（postgres）来存

3. 长期记忆。基于对话/任务记录做摘要，提取成记忆，用向量数据库（pgvector，milvus）来存

4. 工作产物。包括用户上传的文件，Agent 输出的文件，系统内置的 tools，动态创建的 skills 等，用对象存储（s3，oss）来存

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以 FastClaw 为例，演示基于存算分离架构的云端 Agent 的运行过程👇

1. 一套 k8s 集群，日常 2 个 pod，部署 fastclaw gateway，接收用户请求

2. 负载均衡把用户请求路由到其中一个 pod，Agent 开始计算逻辑：

2.1 从 db 读取提示词文件（soul，identity，user）
2.2 初始化 pod 内一个临时目录作为 workspace
2.3 初始化 sandbox，挂载 workspace
2.4 从对象存储下载用户资料和系统 skills 到 workspace
2.5 调用 memory_search 工具，从向量数据库查询记忆
2.6 拼接上下文，调用 llm，解析工具
2.7 在 sandbox 执行工具调用，读写 workspace 内的文件
2.8 把 Agent Loop 过程中的状态设置为 checkpoint，保存到 kv
2.9 Agent 输出结果给用户

3. 通过惰性检查，把不活跃的 sandbox 关闭，关闭前把 sandbox 内 workspace 的文件上传到对象存储

以上的存算分离架构，计算层依赖 pod + sandbox，pod 水平扩容支持并发调用，sandbox 承接少量的工具调用，使用 e2b 作为 sandbox 可以做到秒级启动，构建 sandbox 池可以提高并发容错；存储层依赖 kv + db + vector db + oss 的组合使用，瓶颈在于 io 延迟

这套架构最大的挑战在于分布式多副本场景下的数据一致性，需要合理使用锁机制和负载均衡策略。

理解了这套架构，再去看 Manus，Claude managed agents 的实现，就很好理解了。

篇幅有限，不能详述细节，欢迎留言讨论。🤗

[对！ @FelixFeng_]

用起来太丝滑了��

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

🔥 前端动画界的老大 GSAP，又扔出了一颗炸弹：gsap-skills！

90% 的网页动效只是乏味的淡入淡出，但 Apple 风滚动、数据可视化动画、沉浸式产品页背后的秘密，全在 GSAP。

GSAP 官方直接放出 gsap-skills：
支持 Cursor、Claude Code、Copilot、Google Antigravity、Windsurf 等几乎所有主流 Agent，自动识别。

神亮点：
- 25+ 高级动画实战案例，一键学会 Timeline、ScrollTrigger、Ease 等核心技能
- 让 AI 或开发者都能瞬间生成丝滑、专业、高级感爆棚的动效
- 免费开源，商业项目直接用
- 性能极致流畅，复杂动画也不卡顿
- 跨框架支持：React、Vue、Svelte、原生 JS 全覆盖
- 官方教程 + 实战案例 = 动效学习最快捷径

GSAP 本身已全部免费（原 Club 高级插件全部白送），现在再加上这套官方 skill，装完直接甩需求给 AI，感受 Apple 级动效秒出的爽感！

[对！ @FelixFeng_]

说到底就是态度问题，他就是想蹭，明眼人都看得明明白白。

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

我看这事发酵的挺大，我说一下。就是冒用截图就是不对的，无论你是从哪拿到的截图，对吧？

然后正主找上门来了，说你冒用，或者人家不喜欢。首先做的什么事呢？道歉。然后呢，把原内容删掉，在自己的内容上发一个澄清的帖子。

这个事大部分都能接过去，没有什么问题。

但是呢你不能说为了这点流量舍不得说道歉，然后装作自己不清楚，态度也不诚恳。然后还搞些有的没的。

没什么好洗的，我也没什么过分的要求。而且拉黑这个事呢，对吧？就是各自的选择。

我可以拉黑你，你也可以拉黑我。就如果大家觉得这事做的对，你就可以关注他。如果你觉得这事做的不对，你不喜欢，你完全可以拉黑他。

如果你不喜欢我，或者不喜欢我的内容，我也欢迎你拉黑我。

[对！ @FelixFeng_]

受益了。

[淘沙者(TheSandPicker) @Etudecn]

这哥们28分钟的视频教��么写提示词
我看过300刀的课都没他前10分钟讲得透
Claude文档、记忆快捷键、并行对话、提示模式全给拆明白了
最骚的是完全免费
刚才点开一看已经5万多播放了
硬核分享

[对！ @FelixFeng_]

@bofeng55 👍👍👍优秀

[对！ @FelixFeng_]

中国四大名著，气势就是能打。
China’s Four Great Classical Novels, reimagined as cinematic anime posters.

Classic literature. Modern visual storytelling.

#AIArt #ChineseCulture #AnimeArt #ConceptArt
Prompt在评论区👇

[对！ @FelixFeng_]

人才流动的方向，就是技术流动的方向。

[Andrej Karpathy @karpathy]

Personal update: I've joined Anthropic. I think the next few years at the frontier of LLMs will be especially formative. I am very excited to join the team here and get back to R&D. I remain deeply passionate about education and plan to resume my work on it in time.

[老白（每日 AI 干货✊） @laobaishare]

别再对 Claude 说"帮我做这个"。
别再对它说"写段代码"。
别再对它说"修个 bug"。

你根本没有让 AI 发挥出他该有的能力。

下面 9 个提示词，能让 Claude 真正像资深工程师那样去构建、调试、重构和优化代码。

（收藏一下，会用得到）

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

恐怖！用家Wi-Fi就能知道隔壁墙后的人在干什么！
开源项目 RuView 在GitHub已经冲到 5万+星，直接炸了！

完全不用摄像头，也不用戴任何设备，就靠家里普通的WiFi信号，就能穿墙透视：

- 隔壁有几��人、在哪个位置、是走路还是躺着，全看得见
- 实时看人体姿态（17个关键点）
- 睡觉时自动测呼吸和心率
- 有人跌倒立刻报警，动作识别超准

用WiFi CSI + AI，把你家路由器直接变成隐形雷达！
没有视频、没有录像，隐私安全拉满，天然符合GDPR，完全本地跑，不上云。
ESP32几块钱就能玩，Docker零硬件也能直接试。

[Kashberg @Kashberg_0]

GPT IMAGE 2 on ChatGPT

Prompt:
Create a stylized illustration of {character_name} from {franchise}.

Character Analysis:

Derive the character’s core personality archetype based on canon portrayal (e.g., heroic, calm, mysterious, aggressive).
Identify the signature color from the original design and use it as the primary visual accent.

Pose & Body Language:

Generate an iconic pose that reflects the personality archetype:
Energetic / Heroic: dynamic action, wide stance, explosive movement
Calm / Confident: balanced, relaxed posture, minimal motion
Dark / Mysterious: low stance, subtle movement, sharp or hidden gaze
Aggressive / Intense: forward-leaning attack stance, visible tension, clenched fists

Facial Expression:

Match expression precisely to the character’s personality and emotional tone.

Art Style:

Anime × streetwear × graphic poster hybrid
Clean lineart, semi-flat shading, high contrast
Modern, minimal, and visually striking

Composition:

Vertical format ({aspect_ratio})
Off-center subject placement
Strong diagonal visual flow
Layered depth for a dynamic poster feel

Outfit Design:

Reimagine the original costume as modern streetwear / techwear
Preserve recognizable identity elements of the character

Color Palette:

Dominant clean white background
Use signature color as the primary accent
Add one secondary accent (complementary or analogous tone)
Keep palette minimal, bold, and high-contrast

Background:

Abstract geometric poster layout
Use negative space effectively
Integrate subtle accents using the character’s color theme

Effects:

Energy strokes, paint lines, and motion accents
Effects should follow the character’s energy and color identity

Lighting:

Sharp directional lighting
Crisp shadows
Subtle glow using the signature color

Rendering Quality:

Ultra-clean vector-style finish
Poster-quality composition
4K resolution, high detail

[Emily @IamEmily2050]

If you are building world and character's, make sure you use the correct prompt for that, here is an example :

Create a complex UE5 MetaHuman style production character sheet for the character described below.

Use strict production continuity. The character must remain identical across all views. Preserve face identity, body proportions, hairstyle, outfit, accessories, markings, and all asymmetrical left/right details.

Use a technical 3D character-reference layout, not a glamour poster. Include orthographic style body views, clean studio lighting, neutral background, panel borders, callout lines, body landmark labels, surface detail panels, hands/feet reference, hair/groom reference, and costume detail panels. Left and right are always from the character’s perspective. Never mirror asymmetrical details between views.

Separate neutral body documentation from complex costume documentation. Use a simple readable base outfit for body measurement panels. Put complex clothing, armor, asymmetrical garments, props, and accessories into costume panels.

CHARACTER TYPE:
[human / humanoid / fantasy creature / robot / alien / animal-like / stylized / realistic / other]

CHARACTER SUMMARY:
[short description of the character]

DEMOGRAPHIC BASELINE:
[Insert standing demographic profile here]

AGE / APPARENT AGE:
[age or apparent age]

HEIGHT & BUILD:
[exact or approximate height] | [slim / athletic / average / muscular / heavy / stocky / creature-specific]

PROPORTION STYLE:
[realistic 7–7.5 heads / fashion 8 heads / heroic / chibi / creature-specific / stylized]

FACE & HEAD DESIGN:
[face shape, eyes, nose, lips, jaw, expression baseline] | [hair color, length, texture, bangs, parting, horns, ears, helmet, hood, crest, etc.]

SKIN / SURFACE:
[skin tone, pores, scars, tattoos, makeup, fur, scales, metal, armor surface, etc.]

OUTFIT / ARMOR:
[describe full outfit]

ASYMMETRICAL DETAILS:
[List exact side from character perspective. Example: cutouts on character’s left side, scar over character’s right eye, tattoo on character’s left shoulder.]

ACCESSORIES / PROPS:
[jewelry, weapons, bags, devices, wings, tail, etc.]

REQUIRED VIEWS:
1. Front view
2. 3/4 left view
3. Left profile
4. Back view
5. 3/4 right view
6. Right profile
7. Looking-up view
8. Action pose
9. Body measurement and landmark panel
10. Surface detail close-ups
11. Hands and feet close-ups
12. Hair/groom or head-detail panel
13. Costume/armor/prop detail panel

LABEL & VISUAL STYLE:
[minimal labels / numbered callouts / blank label boxes] | [UE5 MetaHuman-style, realistic render, stylized anime, dark fantasy, sci-fi hard surface, etc.]

IMPORTANT CONTINUITY LOCKS:
[repeat the non-negotiable features here]

[对！ @FelixFeng_]

AI动画《悟空的小徒弟》- 取经路上的小故事~#国产动画 #吃俺老孙一�� #童年的遗憾 #童年的回忆总是美好的 #libtv #ai视频 #AI影像狂飙季 #ai漫画 #动画推荐 #儿童动画片 #西游记 @Kling_ai @dreamina_ai

[nachos2d @NACHOS2D_]

Seedance 2.0 is the future of 2D animation. Just look at this quality.

Seedance 2.0 access @MartiniArt_

[Kōda @aimikoda]

Just Another Day

Today's test: One Continuous Top-Down Overhead Tracking Shot.

Prompt below ⬇️

Created with Seedance 2.0 on @MartiniArt_