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Real-time Hot Tweet Analysis

向阳乔木
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向阳乔木@vista8· 2h ago发布

哈哈哈,自用的视频生成 Skill 终于做好了。 以后生产视频方便多了,只需要一句话! 公开技术方案: 1. Listenhub API实现声音克隆,合成,字幕时间轴控制 2. Seedream 4.5 生成背景封面 3. Manim库实现文本动画 4. FFmpeg合成视频。 同时支持16:9 和9:16 视频,抖音、小红书我来了!

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宝玉
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宝玉@dotey· 2h ago发布

Introducing slide-deck skill 🎨 Turn any article or content into professional slide decks with AI-generated images. 15 styles to choose from: • blueprint - technical diagrams • sketch-notes - hand-drawn feel • corporate - investor-ready • pixel-art - retro gaming vibes • watercolor - artistic warmth ...and 10 more Just run /baoyu-slide-deck https://t.co/Mr6DFuOZiM or pdf and get: ✓ Auto-generated outline ✓ Individual slide images ✓ Merged PPTX ready to share Install: npx add-skill jimliu/baoyu-skills https://t.co/pRDqxdiSrH

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Orange AI
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Orange AI@oran_ge· 2h ago发布

Dan Koe 的故事是很有启发的。 最核心的两个点: 1. 产品最核心的是分发渠道 2. 专注的力量

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Orange AI
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Orange AI@oran_ge· 3h ago发布

DeepSeek 最近发的三篇论文,全部都是带梁文锋署名的,论文讲的内容也很有意思。 尤其是那篇讲 Engram 的,DeepSeek 相当于给模型带了一本“字典”进考场,把死记硬背的脑容量腾出来,专门用来做难题。 但他们发现,如果模型全是记忆(Engram),那就是个死记硬背的书呆子,完全没法思考。 但如果全是推理(MOE),又要浪费大量算力去推导像“中国首都是哪”这种固定知识。 那要带多少记忆去考试呢? DeepSeek 研究出了一个模型“记忆”和“思考”的黄金比例。 最后测出来的最佳配比是:75% 给思考,25% 给记忆。 这个结论可能不仅适合于模型,也值得人类深思。 当一个人记住所有细节,就约等于没有空间思考。 逻辑思维,适当抽象,是人类进步的源泉。 当一个人完全没有知识,只会浪费脑力去思考最基本的东西,脑力空转。 DeepSeek 实测,加了字典减少思考后,模型多出了相当于 7 层网络的思考深度。 没想到,知识的广度以这种方式增加了思考的深度。 很有启发。

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徐冲浪
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徐冲浪@cyrilxuq· 9h ago发布

gitlab这个玩意现在用的还多么? 我记得我当年大一的时候,班里有人为了方便写项目有人弄了个gitlab。 刚看了一眼,这么多年了,PE还是负数,PS是6.23,57亿的市值,真的还有人在用这个东西么,github被微软收购之后,gitlab感觉已经逐渐淡出视野了,刚看主页也是拥抱AI了

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Lexi 勒西
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Lexi 勒西@LexiCoding· 9h ago发布

天天在推上,等老马两周发一次低保,这不还是工资思维吗? 跟上班有什么区别?

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dontbesilent
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dontbesilent@dontbesilent12· 11h ago发布

很多人和我探讨过,为什么某某账号看似不错,怎么突然就断更了 我始终坚持:这属于哲学上的不可知论,我们需要承认我们无法知晓答案 就算原作者告诉你他断更的原因,这也不是真相 因为作者自己也不知道真正的原因 他可能会说「太忙了」「没灵感了」「生活变故」,但这些都只是他能意识到的表层理由,是他的理性系统事后给出的「合理化解释」 真实的原因可能是:童年某个被忽视的经历导致的完美主义焦虑、多巴胺奖励机制的阈值变化、某个他自己都没察觉到的人际关系张力、荷尔蒙水平的微妙波动、大脑神经连接模式在某个时刻的重组,以及其他成千上万个相互作用的因素 更深层的问题是:当你问「为什么断更」时,你预设了存在一个单一的、可被言说的「原因」。但人的行为不是这样运作的。断更不是一个「决定」,而是无数微小的、无意识的倾向累积到某个临界点后的涌现现象

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向阳乔木

向阳乔木

@vista8· 71.2K followers

一个 Figma 社区插件,叫 Figroot。 卖点很直接:免费把 Figma 设计转成 React + Tailwind CSS 代码,号称"像素级完美"。 这类工具其实不少,区别: 1. 真的免费 很多"Figma to Code"工具都是免费试用,然后让你付费解锁完整功能。Figroot 直接告诉你:完全免费。 2. 代码质量还行 生成的不是那种一坨 div 套 div 的屎山代码,而是: - 语义化的 HTML 结构 - 用 Tailwind CSS 写样式 - 自动识别字体并生成对应配置 3. 响应式支持(实验性) 有个"Responsive Screen"模式,虽然还在实验阶段。 局限: 1. 只支持 React 生态 如果你用 Vue 或者纯 HTML,这工具就帮不上忙了。 虽然它说支持 HTML/CSS,但核心还是围绕 React + Next.js 设计的。 2. 复杂交互做不了 能处理静态布局,但如果你的设计里有复杂的动画、状态管理,还是得手写代码。 工具只能帮你搭架子,细节还得自己填。 3. 学习成本 如果你不熟悉 React 和 Tailwind,拿到代码也不知道怎么用。 它提供了详细的安装教程(Node.js、TypeScript、Next.js 一套流程),但对新手来说,这些步骤本身就是门槛。 感觉这个插件适合前端开发和设计师。 以前: 1. 设计师交付 Figma 文件 2. 开发打开文件,手动量尺寸、抠颜色、写 CSS 3. 来回沟通调整 有了 Figroot: 1. 设计师点一下,生成代码 2. 开发拿到代码,微调一下就能用 3. 省下大量重复劳动 让设计和开发的协作更高效。 如果刚好在用 React + Tailwind,可以试试。 https://t.co/8J524dzdKa

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Posted 25d ago · Data updated 25d ago
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