sdlwgc84

[Cell 细胞 @cellinlab]

100% 开源且免费！
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- 生成 3D 模型，支持 STEP、STL、3MF 或 GLB 格式
- 针对打印、钣金、CNC、注塑成型的 DFM
- 连接到 bambu 和 sendcutsend 等制造服务

[梭哈.AI @SUOHA_AI]

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[sdlwgc84 @sdlwgc84]

滚装船运疯了，欧洲人却拒收？撕开国产电车出海最尴尬的遮羞布！

最近看了一组欧洲精算师的数据，真是让人倒吸一口凉气。

国内都在吹出海量又创新高、滚装船在欧洲港口排成长龙。但很多人不知道，车一靠岸，真正的“现实耳光”才刚扇过来——欧洲租赁巨头已经开始把部分国产新能源车拉入采购黑名单了！

为什么表面售价便宜一万欧，欧洲人却“打死都不买”？看完这三笔账你就全懂了：

1. 租金比宝马还贵？精算师的“残值账本”

欧洲超过60%的新车都是走公司租赁（Leasing）。欧洲人不看大屏也不听故事，只看3年后的二手残值：

一辆4.5万欧的宝马3系，3年后残值50%，三年折旧亏损2.25万欧；

一辆看似便宜的3.5万欧国产电车，因为国内天天背刺降价、海外二手体系空白，3年后残值率被精算定在30%，三年折旧亏损反倒高达2.45万欧！

算下来，租一辆国产电车的月供居然比宝马还贵！ 欧洲消费者又不傻，同样月供凭什么去租随时可能退市的品牌？

2. “保险刺客”：撞坏个保险杠直接全损报废？

欧洲修一辆大众高尔夫，后院仓库调备件，两天修好；

开国产电车撞坏后杠？不好意思，欧洲没现货，请等宁波港海运3个月！

更要命的是：欧洲法规规定维修期间保司每天要补贴100欧代步车费。等配件的3个月里，代步车租金就要上万欧，保司算完账一口老血吐出来，索性直接判整车“技术性全损”拖去报废！ 如今多家欧洲保险公司直接拒保，买得起开不起成了普遍现实。

3. 门面功夫救不了底层生态

跑到阿姆斯特丹、奥斯陆市中心砸千万元年租金开直营打卡店，进店的90%是买咖啡拍游客照的。欧洲老钱买车只去郊区开了三代人、后院有几千平配件库的老牌经销商。

说到底，造车出海不是把车装船运出去就完事了。

30年前韩系车出海，是靠在欧洲砸钱建厂、备件24小时到货、提供7年质保熬出来的。缺少金融残值支撑、没有本地后勤仓储，单靠低价和卷屏幕，在海外这面照妖镜前终究行不通。

[sdlwgc84 @sdlwgc84]

@wangchangfu88 长春拉倒吧 严打了

[红鱼（X最友善的人） @HYhongyu8]

墙内外的赚钱信息差！！！！

1、去扒 Sally's Baking Addiction 的爆款配方，换成国内食材和克数，拍成中文短视频——人家验证过的方子，你直接抄。

2、去 Apartment Therapy 找小户型改造案例，配上某宝能买到的同款，做成「照着抄」的清单帖。

3、把 Who What Wear 的当季流行趋势扒下来，做成「国内平价平替」——老外告诉你潮流，你去国内告诉粉丝去哪买便宜的。

4、翻 Wirecutter（纽约时报测评）的年度榜单，去1688找同款，自己做中文测评带货。

5、去 Teachers Pay Teachers 找老师们卖爆的练习册、教具模板，汉化成国内的幼小衔接资料。

6、看 Creative Market 上卖得最好的简历、PPT模板，做成中文版挂某宝，一次做好卖无数次。

7、去 Etsy 看什么数字下载品在卖爆——婚礼请柬、手机壁纸、笔刷包，做中文版卖国内。

8、把 Nike Training Club 的家庭训练动作，剪成中文跟练视频，粉丝要的就是「跟着做」。

9、从 Goodreads 的年度榜单扒热门书评，做成中文「三分钟读一本书」。

10、搬 What to Expect 的月龄发育指南，本地化成中文喂养表、辅食表。

——

看明白规律没？

你要做的从来不是「创造」，而是当那个把国外验证过的东西，翻译成国内样子的人。

需求、内容、方法，别人全在国外替你试好了，你缺的只是搬。

先挑一个你懂的领域，去对应网站蹲一周，你会发现能搬的，多到做不完。

[sdlwgc84 @sdlwgc84]

@warrenzp8 他那个中产咋定义a3吗

[Simplifying AI @simplifyinAI]

a full humanoid robot used to cost more than a car. berkeley just made one for under $5k.

berkeley humanoid lite changes everything:

> modular, 3d-printed gearboxes
> off-the-shelf hobby parts
> cad, firmware, and the full rl training stack included

a five-figure parts order becomes a weekend of printing.

that’s the difference between reading about humanoid robots and having one on your bench.

100% open-source.

[sdlwgc84 @sdlwgc84]

https://t.co/2p0O5GYMrB

[sdlwgc84 @sdlwgc84]

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[sdlwgc84 @sdlwgc84]

@xiaoye_wo 我操 就这

[小海豚笔记 (AI & 副业探索) @gaoren7716]

想做 AI 短剧的，剧本到成片，全开源这条链现在能跑通了

但有个前提：一个环节，选一个。别贪

选多了你只会干一件事——在工具之间来回搬素材

剧本，0xsline/short-drama。一千三百 star，MIT 协议。剧本这一段做得最完整。选题、分集、自检、合规，一条线走完。
https://t.co/ONsQmh8ngK

分镜，Seedance2-Storyboard-Generator。一句话剧本进去，结构化分镜出来。
https://t.co/pndgzmTHA2

视频，Wan 2.2。一万七千六百 star，Apache 2.0。开源里最能打的一个。种子、帧数都在你自己手上。
https://t.co/B2MmU0gHEZ

配音，GPT-SoVITS。六万两千 star。一分钟参考音频，音色就能克隆。
https://t.co/jFwG2lCUhk

字幕，VideoCaptioner。音频丢进去，srt、txt、ass 一次出。
https://t.co/VNWmp01my5

成片，moyin-creator。支持 Seedance 2.0，剧本到成片批量跑。
https://t.co/Gv8XAM9sdr

总控，short-drama-production。导演、分镜、声音、粗剪、质检串成一条线。
https://t.co/c042TLx0rr

这一套下来，一个人能跑完全流程

但你发现没有。工具是省时间的
省下来的时间，得花在两个地方

一个是角色资产。长相、服装、说话方式，定死，写进文档。
一个是分镜。分镜写不清楚，等于把镜头语言交给模型猜

这两样不扎实，你换多少工具都没用。
问你一句：你现在是在换工具，还是在做剧？

还是在换工具，你自己心里没数吗？

还是先把这两样做扎实吧

[Ren @Ryrenz]

📐 震惊，ComfyUI 官方把自家那批工作流模板整个开源了，仓库叫 workflow_templates，导进去就能出图

GitHub 上 1000+ star、两百多个 fork，托的就是 ComfyUI 里那些官方工作流模板和子图蓝图

玩 ComfyUI 最耗时间的从来不是出图，是搭线：想试个新玩法，先去翻别人的 workflow JSON，下回来节点缺一半，版本还对不上，折腾一晚上图没出来。workflow_templates 把官方那套模板连着模型元数据、节点版本信息和缩略图一起放出来，导进去就是一个能跑的起点，改比从零连线快太多。

更省事的是子图蓝图，用的是 ComfyUI 原生的子图格式。把一段常用流程打包成一块，下次直接拎出来接上，不用每次重新连那十几个节点。

仓库里还带一个用 Astro 做的静态站，把所有模板列出来给你挑，支持 11 种语言，连自己翻文件夹都省了。

搭线的时间省下来，才是真正开始创作。

GitHub：https://t.co/QZ2HoDMaDU

[AYi @AYi_AInotes]

卧槽兄弟们，这是最近见过做得最好的的开源项目之一，
GitHub已经破万星，完完全全就是自托管版的Vercel和Railway，
手头有闲置VPS的独立开发者和运维兄弟，这次真的要狂喜了。
它叫OpenShip，基于Apache 2.0协议全开源，
把现代云平台那种傻瓜式的部署体验，原封不动搬到了你自己的服务器上。
以前想在自己的VPS上跑项目，
写Dockerfile、配Nginx反代、申请配置SSL证书、配CI/CD流水线、绑域名，
一整套折腾下来半天就没了，
用Vercel或者Railway又天天担心流量超标被账单刺客背刺。
现在用OpenShip，直接把Git仓库扔给它，
自动识别你的技术栈，自动构建，自动配好路由和免费TLS证书，
一键直接上线，零配置起步。
最狠的是刚刚更新的0.8.0版本，加了一个交互式Topology架构画布：
你部署的微服务、Postgres数据库、Redis、邮件服务，
全部自动画成一张可视化的拓扑大图，
调用关系和链路一清二楚，
想看哪个服务的日志、想重启或者停机，鼠标直接点节点就能操作，连监控大屏和架构图都省得自己画了。
更反直觉的是它同时给了CLI、网页控制台和桌面客户端三种形态：
极客走命令行，团队用网页版，
独立开发者直接装桌面端，控制面板只在本地电脑运行，
通过SSH远程操控服务器，服务器甚至连多余的公网管理端口都不用开，安全感直接拉满。
而且它还顺手把MCP协议给接进去了，
以后连手动点部署都不用，直接让AI Agent替你盯着服务、修Bug、发版本。
当然照例泼盆冷水，
项目刚到0.8.0版本，社区还在快速迭代期，
超大规模的复杂分布式集群还是建议先在测试环境跑跑看；
用桌面端管理虽然安全，但电脑合盖休眠时就没法接收远程Git Webhook自动构建了，要团队协作依然建议把控制台常驻在服务器上。
从昂贵的云平台黑盒，到完全属于自己的自托管工位，
好工具就是把最繁琐的底层脏活抹平，让你把时间留给写业务。
开源地址在GitHub搜 oblien/openship 就能找到。
你们现在跑个人项目和Side Project，主要用Vercel、Coolify还是老老实实手敲Docker？我自己之前被Railway账单吓过之后，现在能自建的尽量全自建了哈哈

[Fred-New @Fred834567]

给真准备开车的兄弟，补个保姆级实操版本。

模型别下错，直接找 wan_1.3B_exp_e14.safetensors。老版本最常见的问题不是“不够黄”，而是老师衣服还没脱完，人先长成克苏鲁了。

最省事还是 ComfyUI，模型放进：ComfyUI/models/diffusion_models/

重启以后，在 Wan2.1 的 Text to Video 工作流里，把 UNET 换成这个模型。

第一次别上来就想着床戏、脱衣、高清无码大制作。

先做 3～5 秒，batch=1，拿一个明确成年、完全虚构的人物测试：

✅️脸会不会突然换人
✅胸腰腿比例会不会崩
✅手碰到身体时会不会穿模
✅转身、躺下、靠近镜头时动作顺不顺
✅衣服、头发、皮肤会不会一动就融掉

这几项不过，尺度越大越像三级片版《山海经》。

Prompt 最好按这个顺序写：成年虚构人物 + 长相/身材 + 穿着 + 房间/浴室/酒店等场景 + 动作 + 镜头距离 + 灯光 + 成人向氛围

别一股脑塞一百个性癖词，一次只加一个变量，哪一步开始崩，就退回去。

仓库里的 prompting-guide.json 也建议翻一下，先搞清楚这模型更吃哪类描述，再去折腾成人向效果。显存不够就先降分辨率、缩时长、减帧。

老色胚最容易犯的错，就是欲望已经 4K 60fps 了，显卡还停在 8GB。顺序就一句：先把人做对，再考虑脱不脱。

[Man ting @Manorgw]

数据库不用扛，服务器不用搭，单单一个 MP4 文件，就能塞下几百万段文本。GitHub 上有个项目叫 Memvid，路子野得很——直接把文本编码进视频文件里存。几个关键点：
1️⃣存储体积压到原来的 1/10
2️⃣语义搜索亚秒级响应，不用另搭数据库
3️⃣自带问答能力，支持上下文
4️⃣PDF 直接导入自动索引，完全离线跑
正在鼓捣知识库的开发者，这个真值得瞄一眼。
🔗 https://t.co/ZGdHTKEbeN

[sdlwgc84 @sdlwgc84]

@sosohwa 像他奶奶年轻的时候

[LanfAI @Huahuazo]

做文献调研、写深度稿，还靠自己一口气开几十个网页？

斯坦福 OVAL 实验室把 STORM 开源了，GitHub 上 Star 已经突破 3 万，定位就是自动化的知识研究系统。

给它一个主题，它自己就能：

1️⃣ 联网搜资料：自动找参考来源，顺手把引用记下来
2️⃣ 多视角讨论：模拟不同角色发问、追问，尽量把一个题目拆透
3️⃣ 自动搭大纲：把搜到的信息整理成结构化框架
4️⃣ 生成长文：依据资料和大纲，写出带引用的 Wikipedia 风格文章
还支持本地部署，也能接入不同的模型和检索工具。官方也特意说明，它更适合研究和写作前期，成稿还是得人工把关。
一句话，以前搜资料、列大纲、写初稿全是你自己来；现在可以先让 STORM 把这套流程走一遍。
🔗：https://t.co/BJmeQ0V75K

[周览资源 @grgerwcwetwet]

推荐一个读 PDF 很爽的 Agent Skill：learn-from-materials，直接把几百页资料变成可交互的学习网站。

PDF、EPUB、Word、PPT、网页都能喂给它，它会先完整读取材料、建立知识库，再生成学习页面。

最关键的是：AI 说的每句话都能往回查出处。 PDF 精确到页码、PPT 精确到第几张、EPUB 精确到章节，不用再纠结“这句话到底是书里写的，还是 AI 编的”。

Claude Code、Codex、Copilot CLI 都能装。

AI 总结不可怕，可怕的是总结完你找不到原文。

GitHub：https://t.co/VDKEbTkzgr

[桃子🕊️ XT 8周年 - Build the NeXT🎉 @taozi0929]

家人们，GitHub 上刚刷到一个离谱的新项目，这两天直接被冲到了两万多星。

国内老哥开源的 lanshu-create-ai-presenter-video，逻辑粗暴得有点吓人。

你只要扔一段文案和一张人脸照片，它在本地全自动一条龙跑完：TTS 生成语音、驱动嘴型对齐、自动压字幕、甚至连竖屏封面和同步质检都给你打包好了。

我刚才拉到本地顺手测了一条，吐出来的直接就是 1080P 竖屏成片，口型匹配度居然比我想象的稳很多，几乎不用手动二改。

最绝的是整套流程全跑在自己机器上，完全不用忍受那些网页版工具卡排队、按分钟扣点数的恶心限制。

链接在这：https://t.co/h4XoE0bqXt

做批量短视频内容的家人们又多了个选择。