实测快手的 CyberCut,它把“手搓剪辑”变成了“流水线生产”
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如果你跟我一样受够了本地生图的高「废片率」
,阶跃星辰刚发的 NextStep-1.1 值得你今晚花点时间研究。 15B 参数的纯自回归模型,不仅开源,还把上一代的稳定性大坑填上了。 实测感受: 1️⃣ 填坑很及时:8 月份试 NextStep-1 时,虽然架构新,但偶尔会崩出「坏点」,像显卡过热的花屏。这次 1.1 引入了强化学习(RL),我跑了几组复杂纹理的图,那些诡异的伪影基本消失了,良品率直线上升。 2️⃣ 质感更细腻:它不像传统模型那样「拼积木」,而是用连续 Token 像 GPT 写文章一样「预测」画面。昨天给新项目的落地页跑 Banner,这种原生 15B 模型的细节连贯性,比我之前勉强用的小模型耐看太多,不用反复修图。 #AI工作流 #开源模型 #NextStep #独立开发 #AIGC

再也不用对着黑底白字的命令行猜 Agent 在干嘛了。
智谱刚发的 Z Code,把“盲盒式”开发变成了可视化桌面,这周帮我抢回了不少改 Bug 的时间。 1️⃣ 所见即所得的操作流:以前用 Agent 工具总得在终端里敲半天,Z Code 直接把浏览器、文件和对话整合了。昨天给客户改前端样式,直接在一个窗口里预览+调整,不用切屏切到眼花。 2️⃣ 交互节点重构(History Reconstruction):这个功能真救命。以前 AI 聊到一半逻辑歪了,只能重开;现在能直接回到第 3 句修改指令,让它重新“思考”后续步骤。实测下来,比单纯改 Prompt 省了一大笔 Token。 3️⃣ 原生 GLM-4.7 加持:自带的模型写代码手感类似 Claude,关键是一个号能切多个主流模型,对咱们这种精打细算的独立开发者很友好。 目前还是 Alpha 版,偶尔有点小卡顿,但核心逻辑很顺。 #AI工作流 #独立开发 #ZCode #效率工具 #程序员干货

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。
