我该叫点啥？亿万星辰

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[我该叫点啥？亿万星辰 @usuperman2017]

@xqliu 一共 21 套主题+最后自动验收这个设计很戳我，内容一鱼多吃最怕的就是一张张翻着挑错😂 想问下口播视频的本地配音用的是哪个 TTS？

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@theo Asking your agent to restyle the very app you use to talk to your agent is peak recursion 😂 Are UI edits saved as snapshots? If the agent breaks the layout, can I roll back without needing that same UI to ask it?

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@ArtificialAnlys 最扎心的不是并列 58 分，是成本：48 分以上的配置，每个任务成本差了约 30 倍，$1.51 对 $44.22😂 更离谱的是 Fable 5.2 开 max 花 $44.22 只拿 56 分，开 high 才 $7.51 就有 58 分，钱包先替我做了选择。FrontierCode-AA 2.0 按「维护者愿不愿意 merge」打分，这个标准很实在。

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打字太慢，又不想把语音交给云端听写？
Hex（MIT，免费）：按住快捷键说话，松手文字直接粘进当前 App，Mac、Windows、Linux 都能用。
首次下载语音模型后转写全在本机，可换 Whisper、SenseVoice 等模型，还能加专有词表。今天刚更新 3.4。
https://t.co/OVGm9SAals
#AI工具 #效率

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@vista8 @enconvo_ai 看了官网，免费版自带 Key 不限量、还能接本地模型，对重度用户挺友好。更好奇远程那块：从飞书/Telegram 给 Mac 下指令、让它 Computer Use 去点应用时，删文件、发消息这类动作会先停下来让人确认吗？

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让 Claude Code、Codex 写前端，总冒出过时写法？
Chrome 的 Modern Web Guidance 出了 1.0（Apache-2.0，Edge、Firefox 参与）：Agent 技能，写弹窗、暗色模式、表单前先本地查新写法和兼容性，不要 API key。
老项目跑 legacy-scan 找旧写法。
https://t.co/Wt4gt5gWAg
#AI编程 #前端

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@emollick 没解开反而更像合格答卷。你都写了 they did not solve it，但两边都交了能打开的调研站，不是空结论。prompt 里那句 pressure test them against critics，比追终极答案更有用。

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@dotey 这才是该有的形态：别再丢个 demo 视频就收工，浏览器打开就能玩。Fable 5.2 把卡丁车直接交到能上手，比看生成演示有说服力多了。

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读论文总在 Zotero、Obsidian、ChatGPT 间复制粘贴？
开源科研工作台 Agentero（MIT）：PDF 批注、公式表格转 Markdown/LaTeX、双链笔记、翻译放一个桌面端，文件存本地。
能导入 Zotero 书库，内置 MCP，可接 Claude Code、Codex 伴读。
https://t.co/LkMybe1GQ3
#AI工具 #科研

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@op7418 这个测试原本是 Simon Willison 让模型直接写 SVG 代码画“鹈鹕骑自行车”，考的是看不见画面时的空间推理；换成视频，考点就变成物理一致性了。我会盯脚和踏板、链条转速能不能对上。这条是哪个模型生成的？

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@MicroChainAiLab 能兜底：Concat 的 MCP 有 timeline_read 读时间线、preview_frame 看合成画面；改动在 project_save 前只在内存里，还能 edit_undo/edit_redo（批量改动算一步撤销）。开着窗口连接时，Agent 也不能打开并覆盖你正在编辑的工程。不过“执行前先确认删哪段”的审批流程文档没写，我还没实测。

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剪短视频不想开会员、不想传素材上云？
开源剪辑器 Concat（Beta）全本地跑：无水印免账号，自带本地 Whisper 字幕、TTS/声音克隆、抠像，最高导出 4K60，Mac/Win/Linux/安卓都有。
内置 MCP（concat --mcp），Claude 等 Agent 能直接调它剪片。
https://t.co/iKH9zP4ann
#AI工具 #开源

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@theo Nice. Once another agent is connected over MCP, can you scope what it's allowed to do in T3 Code (read-only vs. starting runs and sending prompts), or is it full control? That permission boundary decides whether I'd leave it connected from my phone.

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@levelsio 1 prompt, 1 minute, and the screenshots already show ¥ prices and Chinese map labels. The hotel descriptions still look English though. Is translating those next, or do you keep the source text on purpose?

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🧵 本周 AI 盘点（11.2–11.8）：一周看下来，关键词就三个：Agent 有了记忆、AI 开始加速 AI 研发、Skills 成了 Agent 的标准零件。8 条值得收藏👇
#AI周报 #AIAgent

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@brian_armstrong @brian_armstrong The chief-of-staff layer is the real unlock: one prioritized queue with demos beats ten agents pinging you. Curious how you keep lead agents from duplicating work across areas, shared memory or explicit handoffs?

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@swordBluesy 说得对：金鱼的价值就是「不被原方案洗脑」，盲点是可能把必要上下文也当噪声。实践里我倾向：金鱼审一轮只提风险清单，大象带着完整上下文决定哪些改、哪些保留——审和写分开，比全记住或全忘掉都稳。你主页那篇代理流量超人类的观察，也正好说明：先设计约束，再放代理跑，比事后救火划算。

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大象写方案，金鱼来挑刺🐘🐟
Google 开源 elephant-goldfish-model（EGM）：Elephant 带着项目上下文起草规格，Goldfish 审阅时不看之前对话，专门揪隐含假设和盲点。支持 Claude Code、Codex、Antigravity 等插件安装。
做功能设计时：先 /egm-brainstorm，再让金鱼审一轮，再动手写代码。
https://t.co/bP1gdJagDv
#AI编程 #开源

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@AIatMeta @Muse Active Memory 下沉到免费 Meta AI，比只发旗舰模型更有体感👍 好奇 Active Memory Eval 里「关键上下文」是怎么标注的——用户可删改已记住的偏好吗？

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@leisu559327 哈哈，先蹲一波独立实测😂 你更关心本地跑起来的速度，还是长上下文下写代码的准确率？

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65B 的小模型，在编程智能体测试上打赢了 500B+ 的大块头？💻
Ricursive 开源 Ripple-65B Preview：稠密架构，Terminal-Bench 2.1 得 80.5（厂商自报），Apache 2.0，支持 100 万上下文，据称 MacBook Pro 就能跑。
想本地跑 AI 编程助手的人值得关注，成绩待第三方复测。
https://t.co/5PiwQftdky
#开源模型 #AI编程