John Wong

🧠 创始人｜AI 创业者
🔗 大厂 × AI 社区链接者
💼 B2B Only (AI 落地 / 增长)
📝 Build in Public：从 0 到 1 实战复盘

[Geek Lite @QingQ77]

在 Apple Silicon Mac 上对本地文件进行全模态语义搜索，无需联网、不上传数据。

https://t.co/2F6OElA3CP

支持对文本、代码、PDF、图片、音频和视频进行统一语义检索。所有文件通过一个共享向量空间嵌入，模型在 Mac GPU 上通过 MLX-Swift 原生运行，无需 Python、服务器或云端依赖。

[泊舟 @bozhou_ai]

四种免费的部署方式怎么选？

GitHub Pages：最适合纯静态小页面，前提是你愿意把代码放到 GitHub。

Cloudflare Pages：也适合纯静态页面，对零基础用户更友好，可以直接上传文件。

Vercel：适合 Next.js、React、Vue 和 AI 小工具，环境变量、后端接口、自动构建都更顺手。

Codex + Vercel：适合你不想手动点后台，希望 AI 直接帮你部署，但前提是插件和授权都配好了。

[ares. 🎧 @aresotik]

alguien acaba de construir la App Store de Claude Code.

una librería gratuita con más de 1.000 agentes, habilidades, comandos y herramientas listas para usar.

un solo comando para instalarlo todo.

100% gratis👇🏼

[周览💪｜实用工具分享 @grgerwcwetwet]

推荐一个 macOS 上的 Codex 多开助手：codex-multi-launcher

如果你平时需要同时管理多个 Codex 配置，这个工具就很实用。它支持为每个 Profile 单独设置 API Key / Base URL，不同账号、不同模型、不同中转地址都能分开管理，不用来回改配置。

适合经常折腾 Codex、API 中转、多模型环境的朋友。

免费开源，佬友们可以试试：

https://t.co/7dADHqNZdU

[昆哥 @YikunChen1983]

今天拿到了claude certified architect官方认证架构师证书

✅ 这是anthropic对所有合作方开放的一个考试，非常适合想成为AI工程师或架构师的人！是目前唯一一个官方支持的认证了，而且还免费！ 考试包含60道选择题，满分1000分，720分及格，我准备了三天，最后得了899分。具体问题就是关于claude code工作流，orchestration，memory，context管理等等，都是很具体的问题，学完真的觉得日常工作也特别有帮助，很实用 备考有一个网站上的preparation pdf，这个是重中之重，掌握这个pdf三天拿下绝对没问题 还有一些个人的备考小tips，我先用GPT让它给我比较有趣地讲解知识点，再用notebooklm生成quiz进行练习记忆，除了这些也有youtube视频讲解得非常细致！！ 此外也有一些小提示，需要尽早报考，前5000人免费，证书有效时间6个月，但其实也完全够用了。有任何问题可以plq问我！ 祝大家都能继续快乐AI冲浪～

[Smartpig @Smartpigai]

Andrej Karpathy 用 2 小时演示了他日常如何使用 AI

本质就是把 AI 当成能执行任务的同事，用自然语言直接沟通。

流程很简单：一句话说明任务 → AI 执行 → 看结果再用一句话微调。

真正的差别在于，你是否把这种能力升级成一个能在你不在线时也持续运行的系统。

[恒星 @vintcessun]

今晚发现一个思路清奇的项目：用GPT生成豪华图片格式PPT，再把它“反编译”回可编辑的PPTX。以前AI出PPT要么是模板堆砌要么只能导出图片，这个直接走“生图→解析→拼装”的路径。核心是把PPT图片分解成背景、框架、图标、文本四层，按坐标还原。拆成了三个独立技能，可以只用图片生成，也可以只做图片转可编辑。解决了AI生成内容不可编辑的根问题，而且效果看着挺豪华。

https://t.co/uOOxl0E8X6

[Amto @XAMTO_AI]

ControlNet作者敏神又搞出新东西了！

新开源的FramePack直接把视频生成的门槛打了下来——6GB显存就能跑，13B模型生成1分钟30帧视频，在RTX 4090上只要1.5秒出一帧，这配置要求放以前根本不敢想。

核心思路是逐帧预测，一张图丢进去，1分钟连贯视频就出来了，人物动作、场景变化都能稳稳hold住。

Windows一键包已经准备好了，不用折腾环境。

🔗 https://t.co/1T7TkXYk7s

[恒星 @vintcessun]

VibeOfficing 这个方向迟早要火。OfficeDex 直接让你用自然语言生成原生 .docx/.pptx/.xlsx，不用过 HTML 再转，不用手动调格式。它的设计不是单 prompt 出文件，而是多个 Agent 分工——一个定大纲，一个写内容，一个做排版，还会记住你过往的风格。加上内置预览不用装 Office，对每周要出报告的团队很友好。
https://t.co/7gQHqCExML

[Berryxia.AI @berryxia]

我靠，这不直接抢了苹果的活儿啊！

6.6B的小模型直接把Siri和一堆云端巨头干到闭嘴，还只吃7GB内存就跑在Mac本地。

CJ Zafir他们搞的Mac-1，不光参数小到离谱，还一次性接了487个Mac原生工具，能链式调用、自动推理、连发邮件订会议都行，速度65 tok/s，UI还是纯Mac风。

以前大家都觉得agent要靠大模型+云端才能靠谱，结果这个本地小家伙直接把“模型越大越强”的理论快要掀桌子了。

它真正厉害的地方是把应用层做成了Mac原生体验，人用着舒服，Agent后台自己干活。

云端SaaS的agent时代，可能还没真正开始，就已经被本地小模型+原生工具的组合终结了。
感觉苹果没有做成的事儿，被这家公司嘿干了啊！

完了实际测测支持中文方便是否也丝滑～

[John Wong @jwangkun]

@MaxForAI @KimiDevs Kimi对开发者并不友好。

[BLACKBOX AI @blackboxai]

420.2 tok/s on a 550B model. ⚡️

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B reaches 420.2 tok/s powered by BLACKBOX AI Inference Engine.

Blackbox now delivers the fastest inference in the industry, outperforming every other provider, including on smaller-parameter models.

Check our blog in the comments.

[Liquid AI @liquidai]

Introducing LFM2.5-VL-1.6B-Extract and LFM2.5-VL-450M-Extract: Vision-language models that return structured JSON, not free-form text.

Pass in an image and a list of fields. Get back a clean JSON object.

> Two sizes: 1.6B parameters and 450M
> open-weight
> run on any device SoC

🧵

[周览💪｜实用工具分享 @grgerwcwetwet]

发现一个有点猛的开源项目：UZI-Skill，一个专门给股票做深度分析的 AI 投研插件。

它不是把股票代码丢给大模型瞎猜，而是把 51 位投资大佬的分析框架、22 维市场数据、180 条量化规则、17 种机构分析方法揉在一起。

你可以理解成：让格雷厄姆、彼得·林奇、巴菲特、索罗斯、陈小群同台开投研会，帮你拆一只股票。

A 股、港股、美股都能看。输入贵州茅台、腾讯、苹果这类标的，它会从基本面、技术面、资金面、情绪面、风险点等维度生成报告。

还能命令行运行：

python https://t.co/qot6nppESM https://t.co/GFFHj8QbN3

也适合接入 Claude Code / Codex / Cursor 这类 Agent 工作流。

它不是荐股神器，也不能保证赚钱，但用来做复盘、写投资笔记、快速搭分析框架，确实很省时间。

GitHub：https://t.co/qkcK1prUZG

[DailyPapers @HuggingPapers]

Alibaba released Qwen-Image-Flash

Few-step distillation goes beyond objectives.

Data composition, teacher guidance, and task mixture unlock fast, high-quality text-to-image and instruction-guided editing.

[vLLM @vllm_project]

🎉 The vLLM community just got a free course, built by @RedHat_AI with @DeepLearningAI. It walks through the full optimize → deploy → benchmark lifecycle for serving open models.

Three labs, each on a live vLLM server:
- Compress: quantize a Qwen model with LLM Compressor, then measure the size vs. accuracy tradeoff
- Serve: deploy with vLLM's OpenAI-compatible API and watch continuous batching, PagedAttention, and prefix caching in the live metrics
- Benchmark: simulate traffic with GuideLLM and check quality with lm-eval

A lot of the work went into visualizing what actually happens under inference, thanks to @cedricclyburn: how tokens flow through the model, how the KV cache grows in GPU memory, and what changes when you move from FP16 to INT8/INT4.

~1.5 hours, 9 lessons, 3 labs. Free on https://t.co/pGAwqbmMdc.

📝 Read more: https://t.co/r8ITc2prI2

[Geek @geekbb]

Obsidian 的开源平替，用 Tauri + React + TypeScript 写的，用来管理 Markdown 知识库。

https://t.co/meyQGXoJ6v

[LM Studio @lmstudio]

Meet LM Studio's mobile app.

Your local models, now in your pocket.

[WY @akokoi1]

这个AI教学工具的首个Skill，“立体几何解题”已经发布，支持文字解题、图片解题、随机出题。

主流模型测试了一轮，deepseek-v4-pro的性价比最高，0.2～0.3元一次，部分题目生成的准确率甚至比GPT5.5还高。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

想弄一个能语音聊天的 AI 虚拟伴侣，大部分工具配置繁琐，而且必须联网，隐私数据很难让人放心。

最近看到 Open-LLM-VTuber 这个项目，能在本地完全离线运行一个带 Live2D 形象的 AI 语音伴侣。

不只是简单的对话，还能通过摄像头观察我们，支持语音打断、触摸互动，甚至能显示 AI 的内心想法。

GitHub：https://t.co/zPgvNGKmIJ

提供桌面宠物模式，悬浮在屏幕上，可以拖到任意位置，鼠标还能穿透点击，不影响正常操作。

此外，语音方面支持 TTS 翻译，比如用中文聊天但让 AI 说日语。

外观、性格、声音都能自定义，Live2D 模型可以自己导入，还能做语音克隆。

后端兼容 Ollama、OpenAI、Gemini 等主流大模型，语音识别和合成方案也有十几种可选。

支持 Windows、macOS 和 Linux 系统，想要一个能陪聊、能看见你、还长得好看的本地 AI 伴侣，这个项目值得折腾一下。