How How Sure?

Continue to explore what are out there! Thank you for all the inspiration

[sunmer @sunmer575399]

我愿称之为AI界���天花板，GitHubDaily，47.4k star真不是白给的

1️⃣ 把GitHub上高质量开源项目筛选完了再喂给你，AI工具、开发库、教程全分类整理好。我上周找终端AI助手 它直接推了gptme，省得我翻几百个repo瞎试。

2️⃣ 从2015年攒��现在，累计分享超10000个项目，每年还有复盘目录。你按年份翻，能看技术趋势怎么走的，比刷资讯站有营养多了。

3️⃣ 不只是项目列表，还带简评和适用场景，连AI漫画生成、春联工具这种冷门的都挖得出来。适合懒得刷Trending又怕错过好东西的人。

这项目对AI方向的人来说，确实能省不少时间。
说个实在的，它那个issues区支持自荐项目，我上次扔了个自己的小工具进去，两天就被收录了，白得一波曝光。
对独立开发者来说，这等于免费流量入口。
你平时都从哪挖开源项目，有比这更效率的路子吗？

🔗 https://t.co/U4iM36Nt6T

#AI #AI工具老炮

[冰河 @binghe]

爬虫界的赛博菩萨：Crawl4ai

免费，给 AI 用的爬虫工具。78.9k 🌟

免费：无需注册、无需密钥、不按页计费，可替代每月 16 美元的付费爬虫。

专为 AI 打造：可将任意复杂网页一键提纯为 Markdown 格式，直接喂给大模型，输出适配 AI 需求。

性能强劲稳定：处理速度比多数付费爬虫更快，支持 GPU 与高并发运行。

多场景适配：可完成新闻链接转 Markdown 写摘要、抓取竞品价格为 JSON、搭建 RAG 系统、舆情分析等操作。

适用人群明确：适合 AI RAG Agent 开发者、数据采集工程师；

需硬刚反爬或仅需图形界面的用户需绕行。

https://t.co/27TYpQFmAM

[Granite @Granite0x]

🚨 THIS IS ABSOLUTELY INSANE

a developer just released a free tool that builds a vertical video with a talking presenter.

out of one script and one photo.

it's called lanshu-create-ai-presenter-video.

it landed on GitHub two days ago. 267 stars. MIT.

here's how it works:

1. You give it a script and a presenter photo you have the rights to.
2. The AI writes and voices the narration, generates the presenter, and locks the lips to the audio.
3. The skill edits, burns in subtitles and a cover, checks the sync, and hands back a master with a QA report.

9:16, 1080x1920, 30fps, 45-75 seconds.

all of it happens in one run, on your own machine.

save this before you sit down to cut your next video.

i left the link in the next comment 👇

[YoMii @Gas1688]

发现GPT-Image2的提示词库开源才两天，星标就冲到了18000，你还没收入囊中？

工业级的提示词引擎、海量模板持续更新、拿来就能用——现在不存，过两周别人都在刷屏晒效果图了，你只能干瞪眼。

🔗 https://t.co/OcFi8xDW8m

[Ren @Ryrenz]

🔒 真香，把录音丢进去直接出笔记，全程不联网

GitHub 上 2.2K stars

听两小时的播客或者网课，真正想留下的可能就那几段。手动记要暂停回放，用在线转写工具又得把音频传上去，涉及公司会议或者私人内容时就不太敢用。

AudioNotes 整套跑在本机。上传音频或视频，它先出文字稿，再整理成 Markdown 笔记，之后还能就着内容直接���问，对话历史也存着。浏览器录音、领域热词这些都支持，专业名词转错的问题能靠热词修掉。

之所以能全本地，是因为语音识别用 FunASR，语言模型走 Ollama，默认配置是 FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512 加 qwen3.5:2b。音视频、文字稿、笔记和对话历史默认全部留在本机，网页服务也只监听本地地址。

部署给了 Docker 和 Python 3.12 源码两条路，默认端口 15433，Docker 版初始账号密码都是 admin，装完记得先改。首次使用需要联网下载镜像和模型，语音模型约 2.15GB。

能本地跑的工具，才敢拿来处理真正重要的东西。

GitHub：https://t.co/1bEmIJPFXc

[meng shao @shao__meng]

170 万粉 AI 博主的 Codex 工作流：他把一切重复劳动，都变成了 Skills

在 @petergyang 这期访谈中，全网 170 万粉的 AI 创作者 @rileybrown 完整公开了他的 Codex Skills 工作流——从 30 秒扒完竞品频道、一句话生成图表，到 AI 换脸做缩略图，几乎除剪辑外全由 Agent 完成。
https://t.co/HRphzgRJJC

# 核心内容：AI 驱动的内容生产工作流

1. 选题与研究（YouTube Researcher Skill）
· 用 Supadata API 一秒拉取任意 YouTube 视频的文字稿（对比 yt-dlp 需下载整个视频，效率差距巨大）。
· 配合 Codex 的 sub-agents 功能，可并行拆分 6 个 agent，30 秒抓取整个频道的内容做竞品研究。

2. 开头钩子（Hook Outline）
· 他认为视频开头 30 秒决定留存，因此只精��� intro，正文靠大纲自由发挥。
· 方法是让 AI 把别人的爆款视频（如 Alex Hormozi）压缩成"hook 结构文档"，再把自己的选题套进这个结构。
· 他介绍了 BRENS 原则作为好开头的标准：Big（重大）、Relatable（与观众相关）、Easy（给出简单方法论）、New（新鲜）、Safe（让观众确信不会浪费时间，对 30 分钟以上的长视频尤其重要）。

3. 视觉素材
· Remotion 插件：生成视频开头的高质量动画图形，并通过自定义 skill 注入个人品牌风格（配色、样式）。
· Internet Image Puller：用 SerpAPI 自动搜索并拉取相关 logo 作为 B-roll 素材。
· Excalidraw 图表 skill：他用 Wispr Flow 语音输入，边走边口述 10 分钟想法，AI 自动生成 9 页左右的图表，能直接用掉约 80%，再手工微调 20–30 分钟。

4. 缩略图（Thumbnails）——全场最"炸裂"的环节
· 工作流：让 Codex 抓取 100 张表现优异的同行缩略图 → 自动摆到 Paper（一个 AI 原生的类 Figma 设计工具）的画板上 → 用内置 AI 图像生成（Nano Banana 模型）把人物替换成自己的脸、改衣服、加描边光效 → 多版本生成后挑选迭代。
· 风格迁移不靠文字提示词，而是直接以图作参考："让文字看起来像那张图的风格"。
· 他坦承这种做法"可能惹人生气"，但强调有效；同时他仍雇了真人缩略图设计师做 A/B 测试，因为"视频表现翻倍是很值钱的事"。

5. 发布与协作
· 通过 Typefully skill 随时语音起草推文，每周一统一发布。
· 利用 Codex 的内置浏览器直接操作 Notion 数据��（新建视频条目、生成大纲）、Google Docs、日历和邮件，全程不离开应用。

# 我们能复用的方法论

1. Skill 是"长出来的"，不是设计出来的。他不是坐下来规划需要哪些 skill，而是日常用 AI 做事，发现某个流程反复有用，就对 Codex 说一句"把这个变成 skill"。

2. Skill 可以组合串联。最大的能力跃迁来自把多个 skill 混搭（如 YouTube researcher + Paper 画板），这种"解锁"来自实验而非规划。

3. 以结果为导向迭代 skill，而不是抠提示词。他从不手工编辑 skill 文件：测试输出 → 不满意就告诉 AI"改 skill 别再犯" → 开新会话清空上下文再测。他认为纠结"提示词该怎么写"只对特定模型的特定版本成立，模型一更新就失效。

4. 质量是护城河，批量生产会让内容"失去灵魂"。AI 的价值在于让单条视频的研究深度和制作质量更高，而不是一天批量产十条。他目标是一周 4 条长视频 + 5 条高质量短视频。

5. 内容先于包装。与很多 YouTuber"先做缩略图再决定拍不拍"相反，他 90% 靠直觉和热情选题，拍完后再用 AI 分析内容、反向设计 hook 和包装——他认为被流量逻辑反向绑架选题会让创作不可持续。

[冰河 @binghe]

MediaCrawler - 自媒体平台爬虫项目，已经 6 万 3 千多🌟了。

这也太快了，很久前（大概一年前）看的时候才 3000 左右。

果然，被免责声明的，擦边的，都是最让人喜欢的！国内使用，小心踩缝纫机哦。。。

抖音博主叫程序员阿江，我也关注了。

[大干一场 @DGYC999]

给codex装上6个skill打通视频工作流！

[Fred-New @Fred834567]

今天 GitHub 被万能 Agent 屠榜了��10 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下：

1. Panniantong/Agent-Reach

给 AI Agent 装上全网眼睛。Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B 站、小红书……一键读取，零 API 费用，自愈路由

🔗：https://t.co/eqKLNtjJMg

以前 Agent 被关在笼子里，现在直接打开整个互联网。情报战时代真正落地！

2. microsoft/markitdown

微软亲儿子级文档预处理神器。PDF / Word / PPT / Excel / 音视频一键转干净 Markdown，专为 LLM 喂料设计。

🔗：https://t.co/2kBufcNtlY

Agent 吃料再也不用手动清洗了，预处理层事实标配。

3. HKUDS/ClawWork

AI 打工经济测试框架，让 Agent 在真实任务里赚钱养活自己。ATIC+Qwen3.5-Plus 组合 8 小时赚了近 2 万美元，时薪 2285 美元。

🔗：https://t.co/X7oqMrr0CM

这不是 Demo，是 Agent 在真实经济环境里挣出来的。打工经济正在被 AI 重新定义。

4. ddean2009/MoneyPrinterPlus

AI 一键批量生成短视频，自动混剪、自动发布到抖音、快手、小红书、视频号。

🔗：https://t.co/2pvZknUjcj

从文案、配音到成片全自动，内容工厂流水线。一个人就是一支内容团队。

5. chenjinzhou/AiToEarn

一人公司的内容营销引擎。四层架构：Content Agent 生成内容 → Publisher 多平台分发 → Engage Agent 自动互动 → Monetize 接单变现。

🔗：https://t.co/C3oYu9Nmqn

帮你在全球 13 个平台自动创作、分发、互动并变现。内容创业的终极外挂。

6. block/goose

开源“AI 程序员”，几天暴涨 8 万多星。给一句话就能帮你搭项目、装依赖、写代码、跑测试，支持任何 LLM 包括本地模型。

🔗：https://t.co/UH7rwHZLZ1

不是给建议，是直接给你干活。编程门槛正在被拆掉。

7. harry0703/MoneyPrinterTurbo

AI 一键生成短视频，累计超 10.8 万星，日增 2300+ 星持续霸榜。

🔗：https://t.co/h91ZucbmHW

短视频自动化生产仍是最大风口。内容不需要灵感，需要流水线。

8. garylab/MakeMoneyWithAI

AI 赚钱项目百科全书。整理了 380+ 个能用 AI 直接变现的开源项目。

🔗：https://t.co/DU75s0wfp2

从社交媒体监听、趋势情报到内容采编，每条路径都标注了可执行的赚钱方式。收藏一个等于收藏 380 个机会。

9. BlockRunAI/awesome-OpenClaw-Money-Maker

OpenClaw 赚钱工具大全。ClawRouter 智能路由 71 个 LLM，节省 87% 推理成本；Franklin 是带钱包的 AI Agent，能自动跑营销、交易信号和内容生成。

🔗：https://t.co/1FUT9fcahT

形成“赚钱→再投入→继续赚钱”的自循环。Agent 在帮你赚钱，而不是帮你花钱。

10. obra/superpowers

26.2 万星，从需求分析到测试、调试的完整软件开发方法论。

🔗：https://t.co/Y6VXUWkTq7

需求澄清、TDD、代码审查全流程 Skill 化。把顶级工程师的工作方法装进 Agent 里。

这 10 个项目，几乎覆盖了 Agent 生态的每一个关键层——联网、预处理、打工经济、自动化内容、赚钱方法论。

Agent 时代不是“要来了”，是已经在你电脑上了，能帮你赚钱的那种。

[How How Sure? @HowHowSure]

@thsottiaux still waiting for the lovely reset... press it... you want to press it.... press it...

[Miles Deutscher @milesdeutscher]

This guy ( @elie2222 ) built the world's first Grok Bot directory.

A 100% free resource with hundreds of free Grok Bots.

Bots for sales, marketing, ops - anything you could think of.

Elon would be proud.

[Ren @Ryrenz]

🎤 炸裂，一边说话一边出字，还能自动分清是谁在讲

GitHub 上 1.06 万 stars

开会做纪要一直是个苦活。录音结束才能转写，转完是一大段没有断句的文字，谁说的哪一句全靠回忆去猜，整理一场两小时的会经常要再花一小时。

WhisperLiveKit 是自己部署的实时语音转文字服务，说话的同时文字就在往外出。说话人分离它也做了，基于 Sortformer 或 Diart，转出来的稿子直接是分角色的。还能顺手接翻译后端，跨语言会议边说边出译文。

选型空间给得很大：Whisper、Faster-Whisper、MLX Whisper、FunASR SenseVoiceSmall、Voxtral、Qwen3-ASR 和 NVIDIA Canary 都能挂，其中 Canary 覆盖 25 种欧洲语言并给词级时间戳，Qwen3-ASR 在 CUDA、苹果 MPS 和纯 CPU 上都能跑。接口方面它同时提供兼容 OpenAI 音频转录格式的 REST、兼容 Deepgram 的 WebSocket，以及原生实时流式接口，从别家迁过来基本不用改代码。

苹果芯片、纯 CPU 和 NVIDIA 显卡各有对应的依赖配置，Apache 2.0 协议，后端支持多人同时用。

数据不出自己机器，会议纪要才敢放心录。

GitHub：https://t.co/hfyN4lMJI0

[风间 @sts81998850]

如果你觉得 Codex 做出来的页面总有一股「AI 味」，

这 2 个 Skill 建议直接收藏。

一个 60K+ ⭐
一个已经 77K+ ⭐
Impeccable
让 AI 学会 Audit、Critique、Polish、Layout、Animate。

Taste Skill
专治无聊、模板化的 AI UI，还能控制布局变化、动效强度和页面密度。
以前我们给 AI 写提示词，
现在开始直接给 AI 装「审美系统」了。

做 Vibe Coding 的可以试试看 👇
https://t.co/kUUmWVXxXa
https://t.co/vP2nk8KoAv

[govin.eth | G哥 @goan999999]

Codex 5.6 必须知道的技巧：清理上下文，减少 85% 的无效 token 消耗

你以为 Agent 聊得越久，能力越强

但实际上，长对话很可能正在拖慢 Agent。因为上下文里会不断堆积无效信息，包括废弃方案、失败尝试、调试日志、重复输出和过期内容，最终不仅浪费 token，还会干扰 Agent 的判断。

正确的做法：不要让上下文变成垃圾桶，定期让 Codex 清理当前状态。

这段提示词prompt你直接使用：

“请整理当前任务的上下文，清理无效信息，删除或标记已废弃方案、已��成无需参考的内容、与当前目标无关的历史记录以及低价值重复输出，并重新生成一份精简任务摘要，仅保留当前目标、核心约束、已确认决策、当前进度、未解决问题和下一步计划；后续执行任务时，以最新摘要作为主要依据，不再依赖已失效信息。”

这样做的好处：

1️⃣ 能避免 Agent 不被旧信息干扰，减少沿着错误路径继续执行
2️⃣ 保持上下文始终围绕当前目标，提高复杂任务的稳定性
3️⃣ 长时间开发不会因为历史信息堆积而导致 Agent 判断能力下降

很多时候，你缺的不是更多 token，而是一个干净、有效的上下文！

[老白（每日 AI 干货✊） @laobaishare]

一位前 Google 工程师，推出了免费课程，

1 小时自我改进 agent 构建

涵盖灵魂文件、智能RAG（只提取20条消息而非2000条）、
实时错误纠正和自动内存压缩。

大多数付费 AI 课程都没有他干货的一半。

[YoMii @Gas1688]

发现语音克隆技术又往前蹿了一大截，电诈园区的“作案工具箱”怕不是又要连夜升级。

LuxTTS这个轻量级TTS模型，体验完就一个感受：真没对手。
离谱三连击：
1️⃣ 快：单卡跑出150倍实时，连CPU都能比真人说话还利索
2️⃣ 清：直接输出48khz高保真，大多模型还卡在24khz磨叽
3️⃣ 省：1GB显存就喂饱，你那块老显卡也能焕发第二春

克隆效果还敢正面硬刚比它大10倍的模型，关键本地就能跑，完全不用求人。
🔗 开源地址：https://t.co/WK7dIvxz7h

[lumxss @bkdgiffug]

AI短剧创作者的家伙事来了？开源免费，人人都能上手做短剧漫剧了。

Jellyfish把剧本丢进去，它自己就干这几件事：

1️⃣ 自动分镜，剧本拆成一个个镜头
2️⃣ 死死锁住角色、场景、道具一致性，不怕画着画着人就变了
3️⃣ 图片视频一键生成，长任务还能追踪、取消、恢复
4️⃣ 最后一键导出竖屏微短剧，从文字到成片全跑通
不是单点小工具，是把整条生产线串起来了。想做短剧的自己去折腾。
🔗 https://t.co/fd6Ax8X3HY

[lumxss @bkdgiffug]

GPT-Image2的提示词库刚开源两天就飙到18000星，你还没收藏？

工业级提示词引擎、海量模板持续更新、复制即用，现在不存，过两周别人都在晒效果图了，你只能干看着。

🔗 https://t.co/ljZTM4BT42

[crypto小纯（qtrader量化开发） @guxiaochun888]

今天做出了一个违背祖宗的决定，把我盈利的代码彻底开源。后续我会研究和开源更多策略。
https://t.co/q4AeySmkeU 在策略市场可以看见我开源的策略
#每日复利 #量化 #qtrader