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Dankoe的百万粉丝不是天赋的胜利,而是系统的胜利。一个系统,一套AI工具,三个提示词,就能把个人创作者变成内容工厂。而且每周只需要10小时。【问题诊断】很多创作者被困在"灵感地狱"里。坐在空白屏幕前,等灵感,等天赋,等那一刻。结果什么都写不出来。但Dan Co从不等,因为他用系统消灭了对灵感的依赖。他从爆款里萃取想法,用AI加速研究,用提示词自动化创意。最后人工优化和个性化注入。整个流程被优化到极致,灵感变成了可以制造的东西。【方案本质】三个提示词就是三个齿轮:YouTube标题生成器、深度帖子生成器、内容创意生成器。一个核心时事通讯被分发到八个平台。30%是爆款衍生(已验证的增长引擎),70%是新想法实验。每个不爆款的帖子都被纳入系统,变成"探索"的一部分。没有失败,只有数据和迭代。AI不替代创意,只加速基础工作。人类保留所有的创意决策和个性注入。【转折启蒙】你为什么没起来?不是你没用AI,不是你没有工具。是你没有做基础工作:1000小时的沉浸式学习。Dan Co先读了1000小时的优质内容,研究了爆款的底层逻辑,做了1000次的刻意练习。然后才用AI加速。所以输出的是"AI加持的人类创意",而不是"AI替代的人类懒惰"。【行动指引】第一步:选一个核心想法,每周提炼一篇文章。第二步:用三个提示词拆解这篇文章。第三步:分发到八个平台。第四步:记录数据,找到30%的爆款。第五步:衍生爆款,实验新想法。坚持三个月,你就会看到变化。【结尾力量】百万粉丝看起来复杂,其实很简单。一个核心,一套工具,三个提示词。重复,循环,坚持。不是"有天赋的人才能做"。是"有系统的人就能做"。你的下一个10小时,决定了你的下一个阶段。#百万粉丝[话题]# #内容工厂[话题]# #AI[话题]#+提示词 #dankoe #涨粉
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Tony沈哲1周前
本地 AI 推理平台 第四期 这一期,我做了一个 VLM OCR Agent。 但和大家想的不一样—— 我没有做 JSON 结构化输出,也没有做字段抽取。 我只做了一件事:把 VLM 的识别能力,变成一个“可控流程”的智能体。 很多人会问: 既然 VLM 已经能识别图像里的文字,那还需要 Agent 吗? 这一期,我用一个最简单的版本回答这个问题。 本期内容包括: ✅ 为什么“直接调用 VLM”不等于“工程可用” ✅ 如何通过系统提示词强制模型走固定流程 ✅ 为什么必须调用 builtin_vlm.generate 技能 ✅ 如何避免模型胡乱输出“无法识别”“没有结果” ✅ 如何让 Agent 只做一件事: —— 调技能 —— 原样输出 没有复杂结构。 没有字段抽取。 没有 JSON 包装。 只有:图像 → 技能调用 → 原始文本输出 这一期的核心不是“输出格式”, 而是 控制权。 我开始思考的不是“模型多强”, 而是: * 谁决定调用什么? * 输出是否稳定? * 流程是否可控? * 能不能成为系统组件? 同时,这周我还完成了数据层重构:用 ORM + VectorSearchProvider 替代 sqlite + sqlite-vec 平台开始真正走向模块化、可扩展架构。 Vol.4 不是炫技的一期。 而是一次非常重要的转折: 我开始从“模型调用者”变成“流程设计者”。 如果你正在做 Agent、做本地 AI 平台、或者想把 VLM 从 Demo 变成工程组件,这一期会很有参考价值。 #本地AI #OCR #VLM #AI工程 #Agent系统
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今天聊聊被马斯克转发点赞看好的一款APP “Loopit“ 被马斯克看好的一款APP,名为 Loopit 的创新AI社区产品 它在2026年初因被埃隆·马斯克转发点赞而迅速走红,并在短时间内获得多轮融资。 核心创新:重构“内容”的定义 Loopit不是传统的内容观看平台(如抖音),而是一个“可互动内容”社区。用户看到的Feed不再是静态视频或图片,而是一个个由AI生成的微型互动程序。例如,用户可以“使用”一本AI生成的虚拟答案之书,或者“探索”一座可以自由拖拽建筑的城市模型。这实现了内容从“完成态”的被动观看到“进行时”的主动参与的范式迁移。 技术核心:AI编程与多模态的融合 Loopit的技术关键在于将 AI编程能力 与多模态生成深度结合。用户只需用自然语言描述一个想法(如“做一个随音乐跳动的猫”),AI系统就能理解语义、生成图像动画、编写底层交互代码,并最终封装成一个可直接在手机上运行的轻量级互动程序。这使得普通用户无需编程技能,也能轻松创造互动体验。 商业模式:破解AI应用的“工具诅咒” 与大多数独立使用的AI工具(如Midjourney)不同,Loopit成功构建了自身的网络效应和内容生态闭环: 创作端:AI极大降低了互动内容的创作门槛。 消费与互动端:用户的点击、滑动等操作本身就是内容的一部分,天然激发分享欲。 分发端:平台算法能基于互动数据进行精准推荐,形成“更多创作→更多互动→更好推荐”的增强回路。 创始人与未来愿景 创始人陈炜鹏(前搜狗NLP专家)的核心理念是:在AI时代,应用公司的竞争力不在于单一模型技术,而在于“组合能力”——将编程、多模态、社区机制等能力编织成全新的用户体验。 Loopit的未来愿景是让互动内容渗透到广告、教育、社交等多个领域,让每个人都可能成为“体验设计师”,重新定义创作与消费的边界。
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