Alex | AI Builder

Building with AI ⚡

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Sharing practical AI for developers.

[OpenClaw🦞 @openclaw]

OpenClaw 2026.6.1 is live 🦞

🪟 native Windows node host
🛠️ Skill Workshop for self-learning agents
📋 Workboard orchestration
🧠 MiniMax M3 support

Windows joins the cluster. No penguin costume required.
https://t.co/xgCOdENFgQ

[Alex | AI Builder @redrain2012]

摘樱桃🍒的季节到了

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@elonmusk cool

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@grok 天天瞎折腾

[Alex | AI Builder @redrain2012]

X又在搞什么，我点赞过的帖子怎么看不见了。

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

兄弟们，这事儿离谱了！

一中国老哥在GitHub搞了个免费"印钞机"，名字直接叫MoneyPrinterTurbo，13000多星标，44分钟前还在更新，卷得飞起。

你扔个关键词进去，它自动写脚本、扒高清无版权素材、配字幕配音乐配音，一条完整短视频直接吐出来。

这不就是TikTok Shop和YouTube不露脸频道月入六千到一万刀的全套流程吗？人家花钱买工具，你白嫖。

1️⃣ 接Claude/DeepSeek/GPT随便选
2️⃣ 9:16竖屏16:9横屏一键切
3️⃣ 批量生成挑最好的
4️⃣ 本地跑、Docker、Colab全支持

无水印、无订阅、无限制。还在等啥？

地址：https://t.co/yFPFib4nBr

[Alex | AI Builder @redrain2012]

你用AI写代码的时候当AI在思考的时候，你在思考什么？

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@opencode How to switch to this model

[Alex | AI Builder @redrain2012]

订阅已取消，无语！

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

兄弟们，我今天刷到一个东西，直接给我整不会了。

GitHub上有个叫 agency-agents 的开源角色库，你知道它现在多少星吗？81万。不是8.1万，是81万。这个数字意味着什么？意味着全球有几十万开发者和AI玩家已经在用了，你还不知道？

🔗 链接: https://t.co/X3Tdcb84fE

先说这东西是干嘛的。

简单讲，就是一个超级角色提示词库，里面塞了140多个专家级Agent角色。CEO、律师、程序员、产品经理、增长黑客、财务顾问、市场策略师……你能叫出名字的岗位，基本都在里面。每个角色都是精心调教过的，不是那种随便写两句"你是一个律师"就完事的垃圾提示词，是真的有深度、有专业框架的角色设定。

用法也极其简单，三步走：

1️⃣ 打开这个库，找到你需要的角色
2️⃣ 把角色描述直接喂给Claude Code或者Cursor
3️⃣ 开始对话，你的AI瞬间变成那个领域的专属顾问

就这么简单。你在做一个创业项目，不知道商业模式怎么跑通？调出CEO角色问它。合同条款看不懂？调出律师角色让它帮你拆解。代码写不下去？调出高级程序员角色让它review。

但最骚的玩法不是单个角色，是多Agent组团。

你可以同时开几个对话窗口，一个跑CEO视角，一个跑市场总监视角，一个跑财务视角，让他们对同一个问题给出不同角度的判断。这不就是给自己开了一家虚拟公司吗？而且这帮"员工"7×24小时在线，不要工资，不会摸鱼，不会跟你讲情绪。

我自己测试了几个角色，说实话，质量比我预期高很多。

特别是那些商业类角色，给出的框架和思路真的有点东西，不是那种泛泛而谈的废话，是能直接落地用的建议。当然，AI终究是AI，专业判断还是要自己把关，但作为思路启发和初稿生成，这个库的价值真的被严重低估了。

还有一点我必须说——它是完全免费的。

开源、免费、随便用、随便改。在这个到处收费、动不动就订阅的AI时代，这种东西真的越来越少见了。

现在AI工具的核心竞争力已经不是模型本身了，Claude、GPT、Gemini底层能力差距在缩小，真正拉开差距的是你怎么用、用什么角色、给它什么上下文。这个库本质上是在帮你解决"怎么用"的问题，把最难的提示词工程部分给你做好了，你直接拿来用就行。

81万星不是运气，是实力。

还没收藏的，现在去。

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@realNyarime

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@lijinyu_leech 加油

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@ExpLang_Cn 大佬给个码呗

[Alex | AI Builder @redrain2012]

又来一个版本

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@imwsl90 还好我当年把邀请码买了换米了

[Alex | AI Builder @redrain2012]

这是 xAI（Elon Musk 旗下）开源的 X（原 Twitter）"For You"推荐算法 仓库，语言是 Rust。以下是总结：

───

🔥 核心定位： X 的 "For You" 信息流推荐系统，负责从全网内容中发现你可能感兴趣的内容并排序。

📐 架构分三层：

1. Home Mixer — 编排层，通过 gRPC 接口组装整个推荐流水线（查询→候选→打分→排序）
2. Thunder — 内存级帖子存储，处理你关注的人（in-network）的帖子，亚毫秒级查询
3. Phoenix — ML 核心，基于 Grok 的 Transformer 模型，负责：
• 双塔召回：用户塔 + 候选塔 → 向量相似度检索 out-of-network 内容
• 排序：Transformer 预测 14 种互动概率（点赞/回复/转发/点击/不感兴趣/屏蔽等），加权得到最终分数

🧠 关键设计亮点：

• 零手工特征 — 完全靠 Grok Transformer 从用户行为序列中学习，没有人手写的特征工程
• 候选隔离 — 打分时帖子之间互不干扰，分数一致且可缓存
• 多行为预测 — 不是单一"相关性分数"，而是预测 14 种行为的概率再加权
• Hash Embedding — 检索和排序都用多哈希函数做嵌入查找
• 2026年5月15日刚更新 — 新增了端到端推理管线、预训练 mini Phoenix 模型（~3GB）、Grox 内容理解管线、广告混排系统

⚙️ 流水线流程： 查询补全 → 候选来源(Thunder + Phoenix召回) → 特征补全 → 过滤(去重/屏蔽/关键词) → Phoenix 打分 → 多样性调整 → 排序 → 最终过滤(垃圾/暴力)

Apache 2.0 许可证，开源了全部代码包括推理管线和预训练模型。

[Alex | AI Builder @redrain2012]

@elonmusk 我的账号怎么了

[Alex | AI Builder @redrain2012]

有没有最适合我的丐版mac mini m4 跑的本地模型，
我是不是有点异想天开了？