
🎬 告别繁琐工具:一站式解锁影音创作

更多动态
📰 让 ChatGPT 在你睡觉时为你研究,醒来直接看简报
OpenAI 的新功能 ChatGPT Pulse 正在测试,目标是把 AI 从被动问答工具,变为能主动服务的信息助理。它在夜间帮你整理信息,早上生成一份定制日报。 这套机制的核心是“异步研究”,可以理解为你雇了一位夜班助理。它会综合分析你的聊天记录、反馈,以及你授权连接的应用(如 Gmail、Google Calendar),在你休息时处理信息,不产生打扰。 1️⃣ 核心运作方式 - 夜间研究:在你设定的非活跃时段,自动处理信息与研究你指定的议题。 - 晨间简报:生成 5–10 条可视化卡片,内容涵盖新闻摘要、行程提醒、会议议程建议等,24 小时后自动清除。 - 主动策划:提供“Curate”按钮,让你引导 Pulse 未来需要关注的主题方向,持续优化内容相关性。 2️⃣ 隐私与数据控制 - 连接器默认关闭,需要用户在设置中手动开启“允许主动活动”并授权特定应用,例如 Gmail。 - OpenAI 声明所有数据读取均在本地合规执行,不用于训练模型,用户可随时关闭功能或断开应用连接。 3️⃣ 当前阶段与进阶提示 - 目前功能还在预览,有时信息可能不够精准,但展示了 AI Agent 的一个重要方向:从被动响应到主动预判。 - 对于开发者,这预示着未来 Agent 的应用潜力。虽然 Pulse 内部机制未知,但可推断其背后是小型模型协同与个性化微调的结果。 它将首先在 ChatGPT Pro ($200/月) 订阅中测试,后续逐步向 Plus 订阅用户开放。可以留意自己 ChatGPT 后台“Connectors”的设置变化。 参考资料: https://help.openai.com/en/articles/12293630-chatgpt-pulse

💡 免费搭建专属Vibe AI编程平台
Cloudflare 最近开源了 VibeSDK,一个端到端的 AI "Vibe 编程"平台。VibeSDK 的核心价值在于,它将AI编程从概念推向可部署的平台化实践。它不是另一个AI代码助手,而是让你能构建自己的 GitHub Copilot 或 Cursor,并且深度定制化。 1️⃣ 核心特性与收益 ◦ 自然语言驱动: 通过对话式AI,将想法直接转变为功能性应用代码。 ◦ 端到端自动化: 从代码生成、依赖安装、实时预览、到自动化调试与全球部署,一站式完成。 ◦ 安全隔离: 利用 Cloudflare Sandboxes 为每位用户提供独立安全的运行环境,执行AI生成代码无后顾之忧。 ◦ 全球网络部署: 应用最终部署在 Cloudflare Workers for Platforms 上,自动具备边缘分发和弹性扩缩容能力,按需计费。 ◦ 多模型兼容: 通过 AI Gateway 统一接入 Google Gemini、OpenAI 等主流LLM,支持切换与成本优化。 2️⃣ 告别传统自托管痛点传统自建AI编程平台面临硬件成本、运维复杂性和人才稀缺等挑战。VibeSDK 提供“托管的自托管”模式,企业拥有平台逻辑与数据控制权,同时将基础设施管理外包给 Cloudflare,实现了数据主权、知识产权保护与深度定制,同时规避了高昂的前期投入与运维负担。 3️⃣ 开发者进阶提示项目完全开源,基于 MIT 许可证。开发者可自行修改源码,定制Prompt,集成企业内部API和UI库。通过 AI Gateway 提供的可观测性,监控LLM调用成本与延迟,进行策略优化。 无论你是想为内部团队打造专属工具,还是为SaaS产品增加AI定制能力,VibeSDK 都提供了一个成熟且经过验证的蓝图。 上手指南: 访问 VibeSDK GitHub 仓库,按照文档指引,几步即可在你的 Cloudflare 账户上部署专属 AI 编程平台。 Cloudflare VibeSDK 官网博客: https://blog.cloudflare.com/deploy-your-own-ai-vibe-coding-platform/ VibeSDK GitHub 仓库: https://github.com/cloudflare/vibesdk

claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退,我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的,有追踪IP地址。 dhh是美国开发者,前段时间来深圳交流,演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法,把Claude code放在海外机器上,用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器,在那台机器上注册和登录claude。

分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi,跑多subagent,最后再自己看diff,提pr,经常一坐就是一天。 九月底,我工作流改成在手机端用hermes指挥pi,完全解决了久坐电脑前的痛苦,用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型(gpt-6-astra/opus-5.5),pi尽量不装插件,用中端模型(ds-v4.1-flash/sonnet/terra),二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues,拆分成多个小任务,然后给每个小任务创建worktree,并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes,由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点,或一觉醒来十几个pr搞好了,舒服得很。 就是过程太黑盒了,心路历程有点像早期的vibe coding,那会diff至少自己会看一下,现在diff也黑盒,完全交给旗舰模型,属于盒中盒了。 如果没数据焦虑,其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot,开箱即用,里面内置了grok-cli和codex,原生agents通讯。弊端就是数据不在本地,有监管,万一被封号一切归零。
