你跟 cloud 说一句，中文不的钱是英文的一点六五倍，硬币与用户在 cloud 上更惨，三点一一倍。这不只是技术问题，是 entropic 一 家刻意的政策选择，把分词税收成了行业第一名。你说什么元？用谁家模型决定你付多少 ai 钱。这是有名字叫分词税。 token tax 大 模型，读你的话，不是一个字一个字读， 切成 token 读。英语常用词在词表里大都有自己的位置，一个词一个 token 就 装下中文，印第语阿拉伯语没那个待遇，一个字常常要花好几个 token 才能凑出来。印第语缅甸语更狠，连字母都拆成字节碎片塞。所以同样的意思，英语用户花一个 token， 中文用户得花一点五二 这三个。而 ai 公司的账单是按 token 数算钱的。一句今天天气怎么样，和一句 house 的 价格不一样，差的钱看不见，但每天都在被收。四月十六号， antropica 的 cloud op 四联系上线，第一次正式承认，这次承认的有点晚，它前一代 open 四点六，是全行业把中文用户收的最狠的一个， 看这个税被收到什么地步。中文用户在格式上每写一段文档，要比英文用户多付百分之六十五，一个月账单从一万变一万六，多出来的钱没换来更聪明的回答，只换来同一个回答。 缅甸有种少数民族文字叫胆文，被收的更夸张，十五倍模型连这种字都没见过，干脆按字节硬拆，一个字母拆三四个头啃，跟阿斯基时代以前一样原始， 同样写一篇三千字的报告，英语用户花一杯咖啡的钱，短文用户得花一顿火锅。这不是新鲜剧情，是老剧本。从业三十年前，短信时代， gsm 编码一百六十字，一条只支持拉丁字母，中文短信切到 ucsr 一 条只能写七十字。 我到家了，这四个字付的钱是英语的二点三倍。运营商收了二十多年，这次轮到 ai 了，你以为只是付的多？还有看不见的 token 多？百分之六十五，意味着上下文窗口你只能用大约六层。同样， cloud 的 英文用户塞得下三十万字代码，中文用户塞 不到二十万。你买的不是同一个产品？还没完， ai 一个 token， 一个 token， 往外蹦字，阿拉伯与用户等回答的时间是英语的二点五倍。同样问个问题，你还在喝第二口茶，英文用户回答都看完了，这次猜到底奔驰税不？ 不是技术中立，是基础设施在替全世界定关税，但不是所有公司都这么收。同一句中文听比上零点八一倍，比英文还便宜。微软零点八五， deepsea 零点八七， jimmy 零点九八，几乎打平，连 open li i 都做到一点一五， polo 一 点六五。这家公司多少有点奇葩，大家都领教过。硬币与用户在 cloud 上要付三倍多，是 jimmy 同款用户的差不多三倍。同一种语言，同一段话，因为你选的是 cloud， 多交一倍多的钱，全行业平均一点四九倍，按错币加拉到二点零七， 比第二名还高百分之十八。这是把行业第一做成了反义词。收税最狠那家是行业里最贵那家是天天讲 ai 安全那家嘴上喊安全第一，干起来收费第一。这不是工程问题， bpe 算法是公开的，尺表大小是自己定的，训练数据是自己挑的， timi 能做成零点八一倍， antoolepic 拿同一篇论文 当圣经做成一点六倍，不是技术不行，是没把中文用户当回事。而且这种事在历史上也不是第一次。从 g s m 编码到 g b 二三一二 big 五 shift j s 编码战争，再到中文输入法。对的，快捷键盘，别扭了二十年。 美初一代新基础设施，最先享受红利的永远是写他的那波人。奔驰税只是这个老规矩在 ai 时代换的新名字， sms 那 一代运营商收了二十年，没人退过这一代，你换个模型就能换个税率。下次有人跟你说 ai 让世界变平，记得问一句，是哪种语言的世界，哪家公司的世界？常回基地看看，谢谢。
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09:09查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，我是迪迪。先给大家来看一下，这个是我五秒钟让 cloud design 给我出的一个视频，我只给了他一个文档的一个 url， 他 就直接给我出了一个四十五秒的这个视频。 刚说它是一个百分百完美的一个小视频，但是如果说我们对于它的这个 demo 要求够了的话，其实六十分它完全可以做到了，而且这个我只是五秒钟一句话就让它出的这个视频。这个就是今天 cloud 新出的网站叫 cloud design， 之间的部分会比较长，我分成了两个部分，第一部分是从它的技术文档里面去进行一个了解和分析，因为从它的技术文档里面我们能更更好的去了解这个产品能做什么，以及它有什么样的缺陷。 然后第二个部分会带大家去看一下 cloud design 里面它到底长什么样子，以及我们可以怎么样去使用这个 工具去帮我们的工作去提效，还是老样子。我是先把它放成了这个 ppt 的 版式，之后我会把这些 ppt 都上传到我的 github 上，可以做一个信息整合。首先呢，今天 anthropec 发了这个设计工具，其实前两天它就有这个消息的放出，当天 figma 的 股价就大跌了一下， 这个是一个对话式的一个设计工具，而且是一个研究的预览版。你现在可以跟客户去聊天，他在画布上给你画界面，可以看到他画了一个小的这个图形，左边他是一个 chat 模式聊天模式，右边是一个 can 画布的一个模式， 他可以把设计稿、可交互的原型演示文稿，甚至我刚刚展示的这个视频，他可以一个口子全包了， 现在是几乎所有的这个账号都是可以去用的，具体怎么用，其实就是四个步骤。第一步是描述需求，比如说你在聊天框里面打做一个显示阅读收入的 dashboard， 然后要按地区和产品线去筛选，那就这么一句话。 第二步就是 cloud 会自动吃掉你组织里的一些品牌系统，包括你公司的一些主要的颜色、字体、组建的风格，你只要投喂给他他足够的一些资产或者一些过去的信息，他就可以主动的去套上，不用自己去手动的指定。第三步就是画布出稿， 注意这个是可以交互的设计，不是一个死图，你可以点可以互换，可以切不同的 tab。 第四个是去迭代微调， 比如说你既可以在这个聊天框里面说整个风格我不是很喜欢，我想换一个风格，也可以直接在画布上给某个按钮注视，加一个 comment， 说这边的颜色太浅了，我要再深一个色，或者直接给他 rgb 的 这个色号，所以全区和局部都可以并行的改进。 还有一个隐藏的技能，你也可以去上传截图代码库或者一些设计的文件给到 colloud 当参考。这个是一个小的 tips， 官方是给了五个例子， 它的一个具体的使用场景，但是我觉得肯定是不仅只有这五个例子，后面可以自己去挖掘，自己去开发。第一个是数据 dashboard， 就是 可以看阅读收入的一些看板， 这个就很平常了。第二个就是移动 app 的 引导流，比如说新用户 onboarding 的 整套界面，它现在都可以给你画出来。第三个就是落地页，产品的首页、活动页，这些都可以一键就可以全部出出来，包括电商你要做一些详情页，它也可以给你完全按照过去你公司的一些风格做出来。 第四个包括一些反馈的表单、用户调研问卷、 n p s 打分页等等。那第五个包括一些内部工具的界面，我觉得这个还是挺有用的，因为如果说你自己平常是给自己或者给自己小团队里面做一些后台的一些管理页面，那这个时候我们就可以让 cloud 来画， 所以一句话来总结，只要你能一句话说出来的需求，基本上科奥蒂萨都可以给你画。它的输出格式其实基本上全覆盖了，包括有自己 pdf、 pptx， 都是可以给老板看，并且塞进汇报里面，那它也是跟 kiva 做了一个集成，所以设计师如果说需要去继续优化，就不用重头再来了，它可以重新在上面去迭代， 包括有些 html 也可以，那我觉得这个还是挺有用的。 cloud code 的 对接，因为以前其实所有东西，包括你把 code 的 一个产品都是在 cloud code 里面完成，那么现在他其实把这个链条给搭起来了，后面我会详细再展开讲一下。接下来还有一些是可分享的链接，你可以去查看评论、编辑三种权限。 所以为什么这个部分是重要的？因为它表明一件事情， cloud design 它不把设计稿当成终点，而是它把整个开发流程都融入进去，所以设计稿是整个开发流程的一个起点，这个是跟这个码有一些 略微的区别，那我们来看一下真正的杀手锏就是设计到代码的一条龙。那我们之前的一些老的套路呢？就是第一步去跟设计师开会，对所有的需求，设计师在 figma 上面去画稿，包括 file， frame， 还有 hi fi 等等，你有不同的 design critic 画完了撩主给前端不停的修改，前端手动的切图写代码， 整个时间两到三周都有可能需要走完。那现在的 cloud design 的 这个套路就是你跟 cloud 的 上需求， 然后画布直接出稿，对话可以进行微调，一键对齐给 cloud code agent 直接出。所以其实你可以去对应，每个步骤来看，它其实都是把之前人跟人之间的交流变成了人跟 cloud cloud 的 不同的一个生态去对一个对齐。所以整个过程其实一到两个小时就能出 prototype， 所以 设计到开发的中间交接其实已经被 ai 吃掉了。但是它的文本里面也写到了几个它的局限性。 第一个是内帘注视，偶尔会消失，就是你在画布上标注的东西，在看到读之前他可能会丢，所以最好是在聊天里面也说一下，这样可以保证你的一个双保险。 第二个是紧凑式图下可能保存报错，就是画布塞太满的时候切换可能会不顺，所以这个官方也是在进行修改。第三个大型代码库有延迟上传，巨大的一个参考代码可能会慢，所以你可以分成模块化的去上传，不要一个很大的文件去上传。 第四个，聊天出错要重启标签页，就是它不会自动的去修复，所以要养成频繁导出的一个习惯，别白干一个下午，这个时候可以提醒一个小闹钟，你可以定时的去把它给输出一下。 所以整体来说，它其实是一个 research preview， 它不是一个正式的版本，功能肯定还是会不停的在迭代，所以我们可以静观其变，跟上它发展的脚步。最后想跟大家分享的是谁应该去尝试这个产品？ 第一个肯定是 pm 产品经理，下次写 prd 不是 去交一份我的文档，是交一份可以交互的原型，让老板就当场拍板，就是决策速度和决策链条都可以大大的缩短。第二个是独立开发者，那之前没有设计师，那么现在可拉蒂萨加可拉蔑蔑，一个人可以完全做闭环了。 第三个包括市场运营，做落地页，内部工具的一些 ui， 不 用找前端。第四个就是之前我分享的 market 进 engineer， 这个就是工具箱里的一个新武器，所以设计稿到可交互原型到真代码中间的那一层翻译成本，其实今天就已经开始清零了， 所以我觉得还是挺炸裂的一个产品。接下来就带大家来看一下这个产品大概长什么样子，就像刚刚想讲的，左边是一个聊天模式，右边是一个可化模式。 这边强烈推荐大家可以先去看一下这个 tutorial， 你 点了自己之后，它就会根据你自己的一个角色设定，它会给到你相应的一些小 tips， 我 觉得还是挺有用的。 这边可以直接链接到你的文档里面，你先可以有这个 wireframe 的 版本，一个 high fidelity 的 一个版本，你可以去 set up 你 自己的一个 design language 或者 design system， 你这边可以做 ppt， 你 可以设置你的 project name， 你 也可以放你自己的 speaker notes， 这个 drum templates 就是 你可以借刚刚我们展示的这个 video， 这个就是一些其他你想放的一些 projects。 那 右边可以看到这边是你近期的一些 projects， 这个是你的 design， 这里有一些 example， 它包括这种是怎么样生成的。它把你的 prompts 其实在旁边也标注出来了，想要在你的网页里面或者 app 里面拿到这种效果，就可以直接拿它的 prompts， 这些是一些 app 的 设计，这个是聊天窗口的一些设计，以及是网页端的一些设计，而且它比较好的一点就是它可以去编辑。这些都是以前如果不是一个设计师背景出身，做一个这样的一个动画，其实还是门槛挺高的，那现在其实都是技术平全了， 这种都是可以用 prompt 去给它达成的。我们来看一下大概里面是长什么样子。我找一个大致的，我左边是可以去跟他进行交流，包括我可以去 import 不 同的一些文件，截图、 code 等等，这可以语音给他发，这边可以加一些文件， 这边可以改变你的这个模型。左边其实它就是一个聊天框，你这边可以加一些 comments， 上面可以去给它输出分享。 fix 就是 你在你现有的这个里面，你可以去给它加一些 comments， 它就会进行修改，包括你可以做你 present， 在 这个不同的一个 mode 它都可以进行。对，大概就是这样，如果有兴趣的小伙伴就可以完全上手试一试，今天想跟大家分享的就是这些。
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07:52查看AI文稿AI文稿各位兄弟姐妹们大家好，我是黑胡子。上一条视频引发了很大的争议，有很多的网友下面给我送了很多亲切的问候，说我发音不标准的，说我标踢党，还有说我不好好搞技术，在这里制造对立， 甚至还有说我没有用过卡奥扣的，这就很离谱。不过这也很正常，因为大家对我还不太熟悉，我也发起了一个投票，一共有三千多位网友参加， 最终 cologne x 以十几票的差距惜败，我宣布 cologne 世界第一。今天这个视频主要是给 cologne 道个歉，另外也给大家科普一下，关于 cologne 这个产品以及其母公司 exorbit 究竟是一家什么样的公司，为什么它家的产品让我们又爱又恨？ 我的发音不太标准，如果读错了，请你多多包涵。我们先说这个公司伟大的地方，我们现在之所以能用上这样非常好用的 ai 编程工具，其实都应该感谢它。关于 azure 这家公司，它的创始人以及它的团队其实一开始也是 open ai 的 人， 后来可能因为这个发展路线或者是对产品的理念不合，他们从 openai 出走了，然后成立了 adrova， 结果就成了 openai 最大的置声之敌。一开始大家做的都是聊天模型， openai 呢是拆的 gpt， adrova 呢是 cloud， cloud code 是 adrova 推出的第一个针对编程领域的这么一个产品， 它最大的一个创新就是你不用去学习代码了，你只需要通过自然语言去描述你想开发什么样的作品，这个工具呢，就可以帮你去实现。当年卡奥库的问世的时候呢， open 员还只有拆一批 d b d 这一个产品， codex 是 后来才仓促推出的，就是为了和卡奥库的对抗，为啥呢？ 因为欧派 a 发现，我靠，还是程序员有钱对不对？普通用户他光聊天，他不充钱，他不盈利，你一个程序员一天用 ai 的 费用可能抵一百个甚至一千个普通聊天用户， 那这不行啊，对吧？他看 rovick 赚的盆满钵满的，他也要吃这份蛋糕，所以他后来才推出了扣的 x， 刚推出的时候，大家一用发现，我靠，这不就是可傲的翻版吗？是的，没错，可以这么说， code x 就是 摸着可傲的过河。像大家现在每天都在用的 m、 c、 p， 包括 skills， 其实这些标准都是 x、 r、 v、 g 公司制定的，并且开源的， 而且呢，它一开源之后，这所有的 ai 厂商都说我们也支持，那我们支持你这个标准，连 open i 都支持，为啥呢？ 因为这事就好像你一个傻小子辛辛苦苦开发出来，然后免费给我们用，那我们自己就不用开发了哟， 那我们自己不就省去开发这个费用了吗？何乐而不为呢，对吧？而且很多用户甚至都不知道这个标准是你制定的。但不光 f c， p 和 space， 还有很多非常好用的功能，比如紫黛丽萨姆艾伦的指令命令，路普循环 review， 有 审核代码， 这些功能也都是可拷的先有的。所以我这个评论区下面有个网友说，你吹着 ko 的 这么牛逼，这些功能 ko 的 不早就有了吗？说的非常对， 这些功能就是 ko 的 先有的， ko 的 x 是 你 ko 的， 什么功能好用我就抄什么，你出什么新功能我就抄什么，而且呢，它抄完之后呢，还把体验做的特别好，以至于那些没有用过 ko 的 用户都以为这些功能是 ko 的 x 原生的呢， 其实呢，都是抄袭考效扣，所以说考效扣的这个产品对于 ai 编程领域的贡献是非常巨大的，也是十分让人尊敬的。那以上呢，说的都是他好的地方，接下来就要聊一聊他让人讨厌的地方了。 首先第一点也是最让人接受不了的一点，我们都知道美国是法律禁止中国公司去使用美国任何 ai 产品的，这个大家都能理解吗？毕竟是大国之间的竞争。 哎，说是这么说大家其实呢，也没有说把这条路全部堵死，你只要用点方法还是可以用上的。但是罗密克这家公司真的是头铁， 他不光是说他还是真的做，他是唯一的。在其公司官网泊课上面直接发公告说 入敌对国家不允许，你就不允许对不对？还把中国列入敌对国家， 这可不是我瞎说的。这个博克现在还可以访问，你可以直接去这个官网去看，链接我放在评论区下面，这就有点让人接受不了了对不对？对吧，大家都是演演戏，睁只眼闭只眼，你这是直接掀桌子了，玩都没得玩了， 一点都不给大哥面子呀。而且他还不只是嘴上说他还是个他妈行动派，他就真封你的号，你只要是中国用户，秒封，你只要 ip 稍微一变，秒封，别说普通用户了，你就是程序员，你想用上卡拉 ok 的， 你都得很费力， 要有美国手机卡，美国信用卡，甚至现在还有身份证，还要人脸识别，太他妈折腾了，真的用他家的产品跟他妈偷渡似的。而欧菲安呢？他就很老道，他就看着你卡拉扣的，对中国用户那么不友好对吧？使用这么困难， 就故意释放一些让你薅羊毛的机会，故意搞一些漏洞让你去薅他也不堵睁一只眼闭一只眼， 要不然你以为这些中转站这么便宜的套餐哪来的对不对？那背后都是成千上百个账号搞的。那你当 openai 的 安全部门是吃百家饭的？人家监测不到吗？人家什么都知道，就是故意让你用的，就是故意让你薅的。 这个套路美国公司已经玩了很多次了，就和当年微软纵容咱们国内用户使用这个盗版 xp 一 样 对吧？你都用盗版了，你都免费用他的一家公司了，那就没人用国产的了，那你国产的市场就打不开，研发能力就不行。所以说 oppo 就是 明着让你薅， 这对他来讲其实是百利无一害的。第一，他用户量冲上去了，第二，你国内用户的这些使用数据他也收集到了， 这些数据可以继续用来训练他自己家的模型，他就会让你感觉越来越好用，就会让你上瘾了，戒都戒不掉。如果让我总结的话，哎， robbie 就 像是一个富有创造力，然后敢说敢想敢做的一个热血青年。 而 oppo 呢，就像是一个老奸巨猾的商业巨鳄，为了达到目的无所不用，什么手段都使得出来，我想这就是商业的真实一面吧。 所以从技术精神角度来讲，我是支持卡拉 ok 的， 但是从商业和营销角度来讲呢，应该多学习 openai。 最后咱们再来聊一下国产的现状吧，怎么说呢，心情其实是有点五味杂谈的， 一方面呢是咱们和国外顶尖模型确实还存在差距，但是我想大家其实是可以接受这个差距的，没有人指望一天就能赶超人家，这是不可能的， 但是咱能不能少点套路对不对？咱能不能少刷点榜，不要一发布就是什么赶超这赶超那，世界第一世界第几的，整那些玩意干啥？对不对？ 宣传的这么好，结果大家一用一用一个不吭声，一用一个骂爹骂娘，咱们就脚踏实地，有差距咱们慢慢就追不就行了吗？就像 deepsea 一 样，人家每次发布的时候都把记录细节都写成好多论文都公布让全世界人研究，那在人家国外这个口碑非常好的， 包括阿里千问系列，那开源里面都是最能打的，所以说我相信大家还是非常愿意支持国产产品的， 也相信我们迟早有一天一定会追上的。以上呢，就是今天给大家分享的内容，还没有关注黑胡子兄弟姐妹，欢迎大家关注一波，后面黑胡子会继续更新关于 ai 的 各种各样有趣的事情，拜拜！
27黑胡子AI大冒险
04:38查看AI文稿AI文稿我一个不会写代码的文科生，花了两天的时间用 ai 帮我做了一个日语影子跟读工具。两天呢，是因为我有一份全职工作啊，只是晚上下了班的时候随手搞了搞，随手搞了搞， 卡住了，这一个月没怎么更新。 sorry， 我 学 ai 去了，一个月后，我好像刘姥姥进了大官员原始人穿越进了大都市啊。关注我的朋友都知道呢，我分享了很多关于日语学习方面的内容，然后呢，就有很多人评论吐槽我的日语不好， 你说的对啊，我能不知道吗？影子跟读呢是公认的最有效的学习员的方法，就找一段日语素材，然后跟着原声一句一句的模仿着说。所以我就想能不能让 ai 帮我做这样一个工具，呃，就是我说一个视频链接，他自动把我这个视频切片 啊，每一句呢，我是可以单独点击循环播放，并且自带翻译，而且不懂的单词可以随地大小查。以前有这个想法就是 别做梦了，你又不会写代码。但现在不一样了，我用的是 cloud code 工具，你可以理解成他是一个会写代码的大脑。我不懂编程，不会代码，只是跟他用自然语言描述我想要产品的样子。然后我先让他给我出了一个，你要写这个产品，你需要什么样的 pro， 然后你给我写一个产品手册，我看之后，哎，这个跟我理想的确实是接近的，然后他就开始写了。好比如这个优秀视频，我们就是要复制这个链接到现在这个工具当中，然后可以选择中文或者英文的翻译，我们就选择中文， 它会自动切成五个切片，每个切片呢是一分钟，每一句话是可以单独重复播放的，每句话呢也附有中文的翻译，那我这个也支持英文的翻译， 不懂的单词呢，可以直接点击查看就可以了，并且可以添加到收藏。当这个梦里他真的普通的时候，我盯着他看了很久，就是在消化一个事实， 这东西它竟然是我做的。另外的，我还用 cologne 帮我做了一个自动总结 youtube 视频的工具，就是我发一个 youtube 的 链接，它能够自动帮我整理整个视频的内容，整理成文字稿发送到 google doc， 然后给我一个链接，我点击就能查看了，这样省去很多看视频的时间。 除了 cologne， 我 还用了另外一个 ai 工具啊， openclo， 这是前一段时间大火的，国内叫做小龙虾， 他可以连上一些聊天内容，那也可以连微信，我连的是 telegraph 啊，给他发一条消息，他就能自己干活了。目前呢，主要是每天早上定时给我发送前一天的 ai 相关的新闻，并且我用它跑通了一套亚马逊出书的自动的流程啊，目前也成功上架了一本电子书。一个月的时间，我探索到的只是 ai 世界的冰山一角， 很多人，包括一个月之前的我，虽然知道 ai 在 飞速的发展，但是感觉好像还是离自己很远，然后自己也没有什么技术背景，所以就首先给自己判了死刑。 但是现在技术壁垒真的是可以忽略不计了，他能写代码，能设计，能出书，能建网站，你一句话他就去给你干活。所以现在比起技术想法更重要，你不需要知道怎么做，你只需要知道自己想要什么。 以前没有 ai 的 时候，我不会做就成了一个非常好的挡箭牌啊。因为我不会写代码，所以我做不了工具，我不会设计，所以我做不了产品，这些不会就替我挡掉了一些更难的问题。如果我什么都能做，那我到底想做什么？ 我做分角色扮演搞笑类的视频呢？一年多，收获了非常多朋友的支持，在此非常非常的感谢，我也非常 enjoy 整个的创作的过程。但实话说，玩 ai 一个月之后，我就陷入了深深的迷茫，因为 我有一份全职工作，我的业余时间非常的有限，那我是要把我所有的业余时间用来继续创作搞笑类的视频，还是用来研究 ai？ 我自己非常的纠结，我纠结了很久，但我又问了自己一个问题，五年之后回头看，如果我今天没有继续深入的研究 ai， 我 会不会回？答案秒回，一定会！ 在 ai 时代，一个清楚自己想要什么的人， ai 就是 火箭，能够帮他迅速的达到目标啊！如果不清楚自己想要什么，不够了解自己，那 ai 就 像是一个迷宫，每扇门都能打开，但是你就是不知道该走哪一扇。 万物皆有可能的时代，最稀缺的不是能力，而是清晰的方向。所以归根结底，我们还是要多探索自己，了解自己，咱就借助 ai 帮助我们成为更好的自己。
268YuriLab
19:26244一蛙AI
02:32查看AI文稿AI文稿tikub 官方出手了，他们做了个 m c p 服务器，将近三万颗 star。 什么概念？你的 ai 编码工具，比如 cloud code cursor， 以前只能帮你写代码，写完还得你自己去浏览器里创建 pr， 查 ci， 处理 issue。 现在不用了，一句话， ai 直接帮你全搞定。它的工作原理很简单，中间是 m c p 协议，左边是你的 ai 工具 cloud code， 浏览器 ci 全都能接。 右边是 datab 的 所有能力仓库 issue p r c i c d 安全扫描，中间通过 m c p 的 tools resources prompts 三层能力打通。 而且它支持远程和本地两种模式，远程模式 off 零配置直接用，企业用户也可以接入 datab enterprise。 以前你用 ai 写完代码，还得自己切到浏览器创建 p r， 切回去看 ci， 结果切到 issue 页面分配任务， 一次开发四五个上下文切换，光操作 github 就 两分钟起步。现在有了 m c p server， 你 的 a a i 工具只有一个入口，一句话就把这些全干了。它内置了十八个工具级， 默认开启仓库、 issue、 pr 用户和上下文这五个核心能力，你还可以按需解锁。另外十四个 actions 监控 c i c d code security 扫描安全漏洞 depend about 管理依赖告警 discussions 看社区讨论 远程版还额外支持 copilot 编码代理和文档搜索。关键是按需开启不用的工具及不加载，减少 ai 的 上下文占用，让模型更精准的选工具。给你三个真实场景感受一下。 第一个，你跟 ai 说帮我 review 这个 pr， 它就自动拉取代码，检查安全扫描结果，给你完整的审查意见。 第二个 c i 挂了，你说帮我查原因，他直接读失败，日制定位到具体哪行出错。第三个更夸张，你一句话让他批量处理五十个 issue， 他 会自动按标签分类分配给对应负责人。三个场景全是自然语言，全是 ai 自动完成。技术选型上 github 选了 go 语言， 对比 node js 的 mcp， 实现 go 版本启动不到五十毫秒，内存只占二十兆，单二净置打包才十五兆。 认证方面支持三种模式， off 免配置 pet 灵活控制 enterprise 企业级对接三百二十八个 open issues， 说明社区非常活跃，不断在迭代 github， mcp server 接近三万 star， 十八个工具级 mit 开源完全免费， github 有 一亿多开发者，这个项目几乎就是二零二六年 ai agent 工具链最重要的基础设施之一，支持所有主流 ai 编码工具。一个 mcp server 全搞定。关注我，看更多开源好项目， ai 加 github 就是 未来的开发方式。
61GiftLee
02:22查看AI文稿AI文稿还在死磕 markdown 吗？ cloud 的 工程师团队已经宣布全面弃用 markdown， 彻底转向 h t m l。 过去我们爱用 markdown 是 因为它简单好编辑， 但现在绝大多数文档都是由 ai 生成的，人类的角色已经从写变成了看，既然人不写，那一编辑就成了伪需求。而 html 凭借着超强的信息表达力， 成了 ai 的 最佳搭档。用 html， 它能直接生成带滑块和旋钮的动态界面， 你可以实时调节参数看效果，还能一次性把六种 ui 方案排成网格让你对比。 甚至在代码审查时，它能自动附带一个 html 解析器，把复杂的代码改动变成格式化的流程图， 阅读效率直接提升了百分之三百。这标志着我们的工作流正在被重构。以前是现行的学文档，现在是 ai 协助创作， 让 ai 生成一个带交互主件的 html 网络，你只需要在浏览器里点点鼠标，拖拖拽拽，就能完成从发散到收敛的全过程。 虽然 h t m l。 在 版本控制上还有点小麻烦，但 ai 能自动生成变更载药，而且浏览器原声支持分享，彻底消除了格式错乱的烦恼。 当 ai 实时听懂把这个表格改成深色模式的指令时，手动去敲标记语言的价值正在迅速消除。 这种用完机器的交互式 html 文档，你觉得会是未来程序员和 ai 写作的主流方式吗？欢迎在评论区聊聊你的看法。
12黄江万古流
