Berryxia.AI

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@berryxia最近同步 9/21/2026, 12:07:31 AM

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中文 X 创作者继续围绕 AI 写作去味、Skill 工具和 Agent 课程分享形成高收藏讨论。余温称写作时只加入“禁止使用状语”就能明显减少 AI 味并提升小说质感,铁锤人随后转述类似体验;Viking 分享 show-me Skill,强调让 AI 用最小图示解释技术问题,而不是堆砌长段文字;G哥则分享开源 AI Agent 课程,并称可替代某些付费课程。讨论显示用户关注点正从单条 Prompt 转向可复用工作流、图解能力和系统化学习资源。

Participated post: 1/6 我靠,鹅厂藏的还是太深了,今天才发现 @WorkBuddy_AI 竟然已经有海外版了! 而且比国内版还狠——内置就带海外模型,GPT、Gemini 不用你自己折腾,官方自带,开箱直接用。 我盯着它玩了一下午,越用越觉得:这就是 AI 办公的Alpha moment啊! 我觉得最让我喜欢的就是他们的这个Cowrite「人机双写」 功能,用起来和传统的办公习惯毫无违和感! Vibe Coding 让不会写代码的人也能写代码,WorkBuddy 现在干的是同一件事,通人能用,能真的做出可交付的东西啊,不需要专业的基础,门槛也是低到离谱。 这条 thread 会把我的视频实操一次都给你整完(记得收藏文末福利): · 好用的CoWrite「人机双写」功能,0积分实现在线/本地编辑文档功能 · 怎么配置能让它省钱又省 token,重度用户尤其看这条。 · 哪些免费额度和现成模板可以直接拿来用,不花钱也能先玩起来 · 还有几个我自己天天在跑的真实场景和小技巧。 工欲善其事,必先利其器。先花两分钟把工具配到位,再一个一个视频演示它到底能干什么。👇🏻
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#AI写作#去AI味#提示词

腾讯混元Hy4 preview发布后,实测体验显示Sol模型在迁移磁盘文件时逐文件计算并核对哈希值,被独立开发者William称为防御性编程特征明显。William称该过程耗时过长,他选择中断;向阳乔木引用腾讯官方公众号内容,称模型通过与内部软工、游戏、金融、安全等领域专家共建数据,在真实生产力任务上取得进步。候选推文均为官方转述和个人实测,尚无独立基准测试结果,讨论重点是真实任务表现和人与AI协作时的控制问题。有观点认为谨慎行为在数据完整性场景中有价值,但暴露了效率与用户意图理解上的不足。

Participated post: 卧槽,腾讯把旗舰开源盘到 770B 了,激活还是 49B。 @TencentHunyuan 今天丢出 Hy4 preview。770B 总参,49B 激活,1M 上下文,权重上了 Hugging Face。 官方原话:为生产力而做,开源前沿,价格保持便宜。让你用,然后你用到崩的BUG告诉他们哈哈 缓存输入 $0.042、输入 $0.834、输出 $2.501 / 百万 Token。 上代 Hy3 国内价还是 1 块进、4 块出。同一条产品线,旗舰这一跳不便宜。 更像是把混元从元宝插件里拽出来,按 DeepSeek 那套激活数重新排队。 DeepSeek V4 Pro 也是 49B 激活,但总盘 1.6T。Hy4 总盘只有它一半不到,激活对齐,上下文也拉到 1M。 但这次最值得看的,可能还不是跑分。 官方拿 163 个内部专家,盲评 203 道工程题。对 GLM 5.3 是 46.8% 胜、12.8% 平、40.4% 负;对 Kimi K3 是 51.2% 胜、7.9% 平、40.9% 负。平均分 2.99 对 2.92、2.94。 da是自己的工程题,不是公开榜。开源出来,就是让外面去砸。 自家尺子小胜两家,外面的办公和编程流量会不会跟过去? https://t.co/TN6YkcLEHh https://t.co/vl64VHQ70j **直接复制发推即可**@TencentHunyuan 今天丢出 Hy4 preview。770B 总参,49B 激活,1M 上下文,权重上了 Hugging Face。 官方原话:为生产力而做,开源前沿,价格保持便宜。让你用,告诉他们哪会崩。 缓存输入 $0.042、输入 $0.834、输出 $2.501 / 百万 Token。 上代 Hy3 国内价还是 1 块进、4 块出。同一条产品线,旗舰这一跳不便宜。 更像是把混元从元宝插件里拽出来,按 DeepSeek 那套激活数重新排队。 DeepSeek V4 Pro 也是 49B 激活,但总盘 1.6T。 Hy4 总盘只有它一半不到,激活对齐,上下文也拉到 1M。 但这次最值得看的,可能还不是跑分。 官方拿 163 个内部专家,盲评 203 道工程题。 对 GLM 5.3 是 46.8% 胜、12.8% 平、40.4% 负; 对 Kimi K3 是 51.2% 胜、7.9% 平、40.9% 负。 平均分 2.99 对 2.92、2.94。 但是测评是自己的工程题,不是公开榜。 https://t.co/vl64VHQ70j
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#腾讯混元#Hy4#Sol模型

近7日爆款推文

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兄弟们,这个开源Grok 工程师搞的手册! xAI Grok Bot 团队三个工程师做了一次 72 小时直播:从空 repo 开始,用自己的 agent 平台构建并上线了一个完整产品。 现在有人把这三天的全部经验提炼成了一个开源仓库 grokbot-field-notes,MIT 协议,直接 clone 就能用。 仓库的核心是一个 AGENTS.md——丢到你的 repo 根目录,你的 coding agent 自动读取并遵守里面的规则。 一句话总结它的哲学:验证是工作本身,写代码是容易的部分。 内容结构上相当扎实:ANTIPATTERNS.md 记录了直播中 40 个真实翻车案例,每条都是「什么坏了 → 为什么 → 提炼出的规则」格式。 roster/ 下有 69 个 agent 角色定义,每个单独一个文件写明职责边界、事实来源和审批条件。 Playbooks/ 覆盖 9 个岗位(工程、PM、创始人、售前、销售、SDR、支持、售后、市场),每个都带完整的 bot 团队配置、工作流、prompt 和 routine。 还有一份 24 页的 PDF 指南,把三天的过程讲成了一个故事:心智模型、软件工厂、案例复盘、失败日志和经济模型。reference/ 下单独拆了 ECONOMICS.md(成本与指标)和 PRODUCT.md(Grok Bot 的 memory 机制、隔离、权限)。 提炼出的五条总规则值得单独看:写原则不写故事。 复现-运行-验证-证明,指名信息源和库,自治权与爆炸半径挂钩,生产环境和涉及金钱、权限的操作必须人类把关,频率和群聊是 token 成本大头。 对正在用 AI agent 做开发、搞多 agent 编排的团队来说,这可能是目前最实战的一份公开参考。 地址:https://t.co/LtVX4AMjKA