输入官网，AI 自动生成统一风格的营销内容
Google Labs 推出 Pomelli，一个面向 SMB 的 AI 营销工具，目标是解决内容制作慢、风格不一的痛点。
1️⃣ 核心是“品牌 DNA”：AI 扫描你的网站，自动抓取 Logo、配色、字体和文案风格，建立品牌档案。
2️⃣ 据此一键生成营销方案、社媒推文、广告图文，且风格高度统一。
3️⃣ 提供在线编辑器微调，内容可直接下载商用。对没有设计团队的小企业很友好。
🔹 进阶提示：目前为 Public Beta，主要支持英语区（美加澳新）。它背后是 Google 的 Gemini / Imagen 模型。
官网： http://labs.google/pomelli
输入官网，AI 自动生成统一风格的营销内容
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让 AI Agent 真正操作你的电脑，而不只是聊天
试用了 Flowith OS，一个为 AI Agent 原生设计的桌面操作系统 (macOS/Win)，目标是让 Agent 从助手进化为自主执行者。 1️⃣ 本地执行: AI 可直接操作你的浏览器 (点击/填表) 和命令行 (Terminal-Use)，执行真实任务。 2️⃣ 双模态理解: 同时解析代码 (HTML) 与识别视觉，使其在网页理解上优于一些竞品。 3️⃣ Skills 技能库: 成功执行过的复杂任务 (如社媒发布) 可保存为“技能”复用，提升社区效率。 4️⃣ 后台运行: 支持持续的信息监控任务。 免费版 1000额度/月。 官网: https://flowith.com
提升编码与 Agent 效率的新选择
MiniMax 发布并开源了 M2 模型，主打低成本高效率（宣称 8% 成本、2 倍速度于 Sonnet）。 🔹 架构：采用 MoE (混合专家)，类似“团队分工”。总参数量大 (约 230B)，但每次只激活一小部分 (约 10B)，平衡性能与速度。 🔹 擅长：复杂 Agent 工作流，支持 Python、Shell、浏览器等长链条工具调用与任务规划。 🔹 场景：适合端到端开发，能处理多文件代码生成、编译-运行-修复的循环。 1️⃣ 普通用户：官网 MiniMax Agent 产品已接入 M2，目前限时免费体验。 2️⃣ 开发者：API 同样限时免费。本地部署权重已开源（商用许可建议核实官方仓库 License），推荐使用 vLLM 或 SGLang 框架。 参考：https://minimaxi.com/news/minimax-m2
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。
