即刻App年轻人的同好社区
下载
今天朋友发我一个报名链接，我懒得填表，于是让-AI 帮我干了这件事 😂
整个流程是：打开链接 → 自动填表 → 自动提交 → 自动收邮件 → 自动存档。全程我只动了一次手：点开 Comet。
🧠 Step 1：收到报名邀请
💬朋友发来活动链接 👇
“www.art-mate.net 你感兴趣吗？”
我心想这类表单最烦，每次都要填名字、邮箱、电话。
于是直接丢给 Comet 自动处理。
⚙️ Step 2：Comet 自动识别表单
Comet 打开网页后，自动识别所有输入框：称谓、姓名、邮箱、电话
自动填写我预存的资料
最后点击提交 ✅
整个过程我完全没碰键盘。
🤖 Step 3：自动确认与提交成功
表单验证弹窗弹出后，Comet 识别确认按钮 → 自动点击。
成功提交后会出现提示窗口。
📩 Step 4：几分钟后收到确认邮件
Comet 自动监控 Outlook 邮箱，检测到确认信后自动分类归档。
系统帮我提取出：报名编号、活动日期、地点👇
💡 实战效果总结
整个过程我没手动填任何内容。
Comet 执行浏览器动作（表单填写+点击，甚至是脑补我的职业（由于我没告诉TA））这一整套工作流，节省我至少 10 分钟/次，而且不会出错，不会忘报名。
🌟 思考一下
很多人以为 AI 自动化只是写稿子、改图、做总结，
但其实它能替你“操作网页”、“报名活动”、“抢票登记”——
这些本来只有你手能点的事，现在都能交给系统。
我更喜欢把这叫做：
“让 AI 成为你的数字执行者。”
💬 想看其他自动化与AI分享请在评论区告诉我哦~
📌标签区：
#AI自动化 #Comet自动化 #效率工具 #AI工作流 #n8n #Dify #自动化报名 #数字生产力 #AI效率革命
整个流程是：打开链接 → 自动填表 → 自动提交 → 自动收邮件 → 自动存档。全程我只动了一次手：点开 Comet。
🧠 Step 1：收到报名邀请
💬朋友发来活动链接 👇
“www.art-mate.net 你感兴趣吗？”
我心想这类表单最烦，每次都要填名字、邮箱、电话。
于是直接丢给 Comet 自动处理。
⚙️ Step 2：Comet 自动识别表单
Comet 打开网页后，自动识别所有输入框：称谓、姓名、邮箱、电话
自动填写我预存的资料
最后点击提交 ✅
整个过程我完全没碰键盘。
🤖 Step 3：自动确认与提交成功
表单验证弹窗弹出后，Comet 识别确认按钮 → 自动点击。
成功提交后会出现提示窗口。
📩 Step 4：几分钟后收到确认邮件
Comet 自动监控 Outlook 邮箱，检测到确认信后自动分类归档。
系统帮我提取出：报名编号、活动日期、地点👇
💡 实战效果总结
整个过程我没手动填任何内容。
Comet 执行浏览器动作（表单填写+点击，甚至是脑补我的职业（由于我没告诉TA））这一整套工作流，节省我至少 10 分钟/次，而且不会出错，不会忘报名。
🌟 思考一下
很多人以为 AI 自动化只是写稿子、改图、做总结，
但其实它能替你“操作网页”、“报名活动”、“抢票登记”——
这些本来只有你手能点的事，现在都能交给系统。
我更喜欢把这叫做：
“让 AI 成为你的数字执行者。”
💬 想看其他自动化与AI分享请在评论区告诉我哦~
📌标签区：
#AI自动化 #Comet自动化 #效率工具 #AI工作流 #n8n #Dify #自动化报名 #数字生产力 #AI效率革命
2 00
还好，目前还行 //@狂奔的松塔: wxauto用了会不会被封
Charlii: 每天早上醒来， 微信99+闪个不停。 工作群、家人群、AI交流群、合作群…… 我花了半小时看完，却一句重点都没记住。 我意识到自己不是在“用微信”， 而是在“被微信用”。 后来我听到 Lex Fridman 采访《机场》创始人。 那人说： “社交网络让你看到一样的内容， 最后也让你想得一样。 想要不一样，就要守住注意力。” 那一刻我决定： 让AI替我“读”微信。 🧩 我用 chatlog 把聊天记录导出、结构化、分析。 ⚙️ 用 wxauto 控制微信自动读取、回复、定时发消息。 🧠 再接入 Claude，总结群聊、提醒重点、过滤无效信息。 现在每天早上，AI会自动推送一份「微信日报」。 我不用追消息，只需读结果。 chatlog 在读，wxauto 在做，Claude 在思考。 它们让我重新拿回了注意力的主权。 我不再被消息淹没， 而是用AI守护我的专注。 Attention is all you need. AI替我看微信， 我终于能看回自己。 #AI博主Charlii #Claude #wxauto #chatlog #AI自动化 #AttentionIsAllYouNeed #数字极简主义
1 00
💡Builder × Influencer
最近看了很多来自硅谷的博客，也听了不少AI播客。
他们都在谈模型、自动化、效率……
但我听着听着，却开始想：
真正让人印象深刻的创新，真的只是技术吗？后来我发现，不是的。
Editable Image
创新，其实发生在 Builder（系统构建者） 与 Influencer（影响者） 的交叉地带。
Builder 给世界带来结构，Influencer 让世界有温度。
一个写系统，一个讲故事。
当他们相遇，系统开始拥有灵魂，故事也有了逻辑。
现在的新一代 Builder 已经变了。
他们不只是写代码，而是在创造一种全新的商业模式——
比如那些做出 「50+ n8n 模板合集」 的人：
从写代码到卖系统； 可打包、可授权、可教学、可订阅。 结合 Influencer 的教学、社区、内容传播，他们在构建一种新的形态：
Builder-as-a-Service → System Economy（系统经济）。
当系统的冷静遇见叙事的热度，
当算法开始理解情绪，
''AI 不再只是工具，它开始懂人。
未来最有力量的人， 不是纯粹的工程师，也不是单一的创作者， 而是那个既能构建系统、又能影响他人的人。''
他们让逻辑发光，也让人心被理解。
这，才是我理解的创新。
#AI创作 #Builder思维 #Influencer经济 #系统经济 #AIAutomation #数字创造力 #创新思维 #AI变现 #n8n自动化 #ChatGPT应用 #AI灵感
最近看了很多来自硅谷的博客，也听了不少AI播客。
他们都在谈模型、自动化、效率……
但我听着听着，却开始想：
真正让人印象深刻的创新，真的只是技术吗？后来我发现，不是的。
Editable Image
创新，其实发生在 Builder（系统构建者） 与 Influencer（影响者） 的交叉地带。
Builder 给世界带来结构，Influencer 让世界有温度。
一个写系统，一个讲故事。
当他们相遇，系统开始拥有灵魂，故事也有了逻辑。
现在的新一代 Builder 已经变了。
他们不只是写代码，而是在创造一种全新的商业模式——
比如那些做出 「50+ n8n 模板合集」 的人：
从写代码到卖系统； 可打包、可授权、可教学、可订阅。 结合 Influencer 的教学、社区、内容传播，他们在构建一种新的形态：
Builder-as-a-Service → System Economy（系统经济）。
当系统的冷静遇见叙事的热度，
当算法开始理解情绪，
''AI 不再只是工具，它开始懂人。
未来最有力量的人， 不是纯粹的工程师，也不是单一的创作者， 而是那个既能构建系统、又能影响他人的人。''
他们让逻辑发光，也让人心被理解。
这，才是我理解的创新。
#AI创作 #Builder思维 #Influencer经济 #系统经济 #AIAutomation #数字创造力 #创新思维 #AI变现 #n8n自动化 #ChatGPT应用 #AI灵感
1 00
🚀 当 AI 第一次「自己上网」
那一刻我真的被震住了。
我只说了一句：
“请用 Playwright 看这个 YouTube 视频，总结干货。”
然后——AI 真的打开网页、等待加载、分析内容，
把一整个 30 多分钟的访谈，
拆成章节、提炼出观点和洞察，
最后生成了一份像人写的学习笔记。
🧭 我怎么和 AI 配合
我给自然语言任务，它用 Playwright-MCP 工具链：
page.goto(url) 打开网页
等待页面稳定（比如出现“订阅”按钮）
读取标题、频道、时长、观看数
解析字幕、章节时间点
汇总成结构化报告
我没写一行代码。
只要追加一句“帮我重点看增长策略”，
它就能重新跑一遍解析。
🔎 AI 真正“看懂”了什么
它自己总结出视频核心：
品牌 > 流量
用真实需求对抗虚假增长
AI 挖掘用户隐性动机
先做清晰的小山，再去拥抱大海
甚至还能识别到“幸福感与人设传播”的潜台词。
这不是“看视频”，
而是理解内容、提炼洞察。
🧰 为什么这让我震撼
它不只是执行命令，
它在行动、理解、输出价值。
就像一个聪明的同事，
替你“看完一小时视频”，再汇总成一页摘要。
BrowserUse 的 MCP 能力让 AI 第一次
真正“拥有了浏览器”——
它能上网、能思考、能反馈。
🥊 最后怎么选？
📘那一刻我明白——
AI 不只是帮我“查”，
它在帮我工作。
#AIAgent #BrowserUse #PlaywrightMCP #AI自动化 #技术灵感
那一刻我真的被震住了。
我只说了一句：
“请用 Playwright 看这个 YouTube 视频，总结干货。”
然后——AI 真的打开网页、等待加载、分析内容，
把一整个 30 多分钟的访谈，
拆成章节、提炼出观点和洞察，
最后生成了一份像人写的学习笔记。
🧭 我怎么和 AI 配合
我给自然语言任务，它用 Playwright-MCP 工具链：
page.goto(url) 打开网页
等待页面稳定（比如出现“订阅”按钮）
读取标题、频道、时长、观看数
解析字幕、章节时间点
汇总成结构化报告
我没写一行代码。
只要追加一句“帮我重点看增长策略”，
它就能重新跑一遍解析。
🔎 AI 真正“看懂”了什么
它自己总结出视频核心：
品牌 > 流量
用真实需求对抗虚假增长
AI 挖掘用户隐性动机
先做清晰的小山，再去拥抱大海
甚至还能识别到“幸福感与人设传播”的潜台词。
这不是“看视频”，
而是理解内容、提炼洞察。
🧰 为什么这让我震撼
它不只是执行命令，
它在行动、理解、输出价值。
就像一个聪明的同事，
替你“看完一小时视频”，再汇总成一页摘要。
BrowserUse 的 MCP 能力让 AI 第一次
真正“拥有了浏览器”——
它能上网、能思考、能反馈。
🥊 最后怎么选？
📘那一刻我明白——
AI 不只是帮我“查”，
它在帮我工作。
#AIAgent #BrowserUse #PlaywrightMCP #AI自动化 #技术灵感
1 00
📍 共鸣：AI 不是没用，是你没教对
当我第一次用 MCP + Rube + Klavis 去跑自动化时，AI 确实能帮我干活。
但问题是——有时候它会「乱干」。
我说「帮我重构前端逻辑」，它直接改了后端；
我说「调Stripe对账」，它跑去更新数据库表；
那一刻我发现：AI 不笨，它只是太听话。
于是我开始研究 Lovable 的提示工程（Prompting）逻辑。
它让我第一次理解——AI 就像一个实习生，你得给出上下文、目标、原则、限制。
📍 Lovable 的 CLEAR 原则
他们提出一个超级实用框架，写 Prompt 时照着图中的这五个字母来。
现在我写的提示不再是“对话”，而是“任务书”。
AI 执行就像流水线一样，稳定、可复现。
📍 Prompt + MCP = 真正的AI协作
当我把 Lovable 的结构化 Prompt 用到 Klavis 和 Rube 上时，魔法发生了。
我用 Klavis把 MCP 工作流拆成模块（fetch→analyze→summarize→notify）。
每个模块都有清晰任务描述和约束。
我用 Rube 一键连接 Slack、GitHub、Notion，
AI 通过 Chat 指令直接执行这些任务。
结果？
以前要切 8 个页面，现在一句 Prompt 就能触发整套工作流。
更重要的是——AI 不再“乱动”。
它真的理解了「做什么、不做什么」。
📍 我的经验：Prompt 就是“接口设计”
过去我们写代码设计接口；
现在我们写 Prompt 设计 AI 的「思维接口」。
所以我总结了三句话送给所有正在玩 AI 的人：
1️⃣ Prompt 是约定，不是请求。
AI 不是读心术，你要告诉它规则、范围、目标。
2️⃣ MCP 是协作，不是魔法。
工具多不等于高效，清晰结构才是关键。
3️⃣ 最强的 AI 团队，不是用最多工具的人，
而是最会写 Prompt 的那群人。
📌 #AI博主Charlii #Lovable #PromptEngineering #MCP #KlavisAI #Rube #AI工作流 #Claude #AI效率
当我第一次用 MCP + Rube + Klavis 去跑自动化时，AI 确实能帮我干活。
但问题是——有时候它会「乱干」。
我说「帮我重构前端逻辑」，它直接改了后端；
我说「调Stripe对账」，它跑去更新数据库表；
那一刻我发现：AI 不笨，它只是太听话。
于是我开始研究 Lovable 的提示工程（Prompting）逻辑。
它让我第一次理解——AI 就像一个实习生，你得给出上下文、目标、原则、限制。
📍 Lovable 的 CLEAR 原则
他们提出一个超级实用框架，写 Prompt 时照着图中的这五个字母来。
现在我写的提示不再是“对话”，而是“任务书”。
AI 执行就像流水线一样，稳定、可复现。
📍 Prompt + MCP = 真正的AI协作
当我把 Lovable 的结构化 Prompt 用到 Klavis 和 Rube 上时，魔法发生了。
我用 Klavis把 MCP 工作流拆成模块（fetch→analyze→summarize→notify）。
每个模块都有清晰任务描述和约束。
我用 Rube 一键连接 Slack、GitHub、Notion，
AI 通过 Chat 指令直接执行这些任务。
结果？
以前要切 8 个页面，现在一句 Prompt 就能触发整套工作流。
更重要的是——AI 不再“乱动”。
它真的理解了「做什么、不做什么」。
📍 我的经验：Prompt 就是“接口设计”
过去我们写代码设计接口；
现在我们写 Prompt 设计 AI 的「思维接口」。
所以我总结了三句话送给所有正在玩 AI 的人：
1️⃣ Prompt 是约定，不是请求。
AI 不是读心术，你要告诉它规则、范围、目标。
2️⃣ MCP 是协作，不是魔法。
工具多不等于高效，清晰结构才是关键。
3️⃣ 最强的 AI 团队，不是用最多工具的人，
而是最会写 Prompt 的那群人。
📌 #AI博主Charlii #Lovable #PromptEngineering #MCP #KlavisAI #Rube #AI工作流 #Claude #AI效率
1 00
📍 为什么我开始用 MCP
你有没有这种感觉：AI 聊天挺聪明，但真到干活就废了。比如要它帮你：
改个前端样式 → 打不开 Chrome DevTools
查份报告 → 不会上网页
写完代码 → 不会提 PR
我以前也一样。直到接触到 MCP（Multi-Tool / Model Context Protocol） ——
一句话解释：
''MCP 就是让 AI 真正“会用工具”
的底层协议。''
Claude、Cursor、Klavis、Rube……全都在往这方向卷。我花了几周，把自己的工作流全接入 MCP。
Editable Image
结果：AI 不再“聊天”，而是“干活”。
📍 我的 12 个常用 MCP 服务
Editable Image
👇这是我每天都在用的 MCP 清单：
Editable Image
📍 Klavis AI vs Rube：两条 MCP管理路线
Editable Image
💡总结一句：
Klavis 是造轮子的，Rube 是开车的。
我两个都在用——一个搭系统，一个跑业务。
📍 我最大的收获
MCP 让我意识到：
AI 的核心不是「生成答案」，而是「完成目标」。
过去：
我在告诉 AI 要“说什么”
现在：
我在教 AI 要“做什么”无论是调接口、查数据、还是更新 Notion 日志，我都可以一句话：
“帮我把这个项目做完。”
AI 真成了团队里的执行成员。
📌 #AI博主Charlii #MCP #KlavisAI #Rube #Composio #Claude #AI代理 #自动化 #开发者效率 #AI工作流
你有没有这种感觉：AI 聊天挺聪明，但真到干活就废了。比如要它帮你：
改个前端样式 → 打不开 Chrome DevTools
查份报告 → 不会上网页
写完代码 → 不会提 PR
我以前也一样。直到接触到 MCP（Multi-Tool / Model Context Protocol） ——
一句话解释：
''MCP 就是让 AI 真正“会用工具”
的底层协议。''
Claude、Cursor、Klavis、Rube……全都在往这方向卷。我花了几周，把自己的工作流全接入 MCP。
Editable Image
结果：AI 不再“聊天”，而是“干活”。
📍 我的 12 个常用 MCP 服务
Editable Image
👇这是我每天都在用的 MCP 清单：
Editable Image
📍 Klavis AI vs Rube：两条 MCP管理路线
Editable Image
💡总结一句：
Klavis 是造轮子的，Rube 是开车的。
我两个都在用——一个搭系统，一个跑业务。
📍 我最大的收获
MCP 让我意识到：
AI 的核心不是「生成答案」，而是「完成目标」。
过去：
我在告诉 AI 要“说什么”
现在：
我在教 AI 要“做什么”无论是调接口、查数据、还是更新 Notion 日志，我都可以一句话：
“帮我把这个项目做完。”
AI 真成了团队里的执行成员。
📌 #AI博主Charlii #MCP #KlavisAI #Rube #Composio #Claude #AI代理 #自动化 #开发者效率 #AI工作流
1 00
📍 一、这次是真的「不用打开终端」
Anthropic 今天正式推出 Claude Code on the Web。
一句话总结：
你可以直接在浏览器里，让 Claude 在云端帮你写代码、修 bug、提 PR。
它不需要本地环境，也不占GPU。
只要连上 GitHub 仓库，告诉 Claude 你要干什么——
比如“修复登录页的 bug”或“为API加一个缓存层”，
Claude 就能在云端自动运行任务，并把修改结果提交回仓库。
📍 二、从 Coding 到「Delegating」
这次最大的变化，不是 Claude 更聪明了，
而是你开始可以「委派任务」了。
Claude Code 支持：
✅ 并行运行多个任务（跨仓库同时修）
✅ 实时查看进度（像看 CI/CD 一样）
✅ 自动创建 PR + Change Summary
对于每天都被 bug 和 routine 改动追着跑的开发者，
这就像有了一个能独立工作的副手。
📍 三、安全、灵活、可移动端使用
每个任务都运行在独立的云端沙箱中：
无法访问未授权的仓库
网络访问可自定义（比如允许下载 npm 包）
支持 iOS App 操作，随时随地“派活”
你不再需要在电脑前等测试跑完，
Claude 在云端搞定一切，安全、干净、可溯源。
📍 四、我最喜欢的一点
不是 Claude 写代码的速度，
而是它让「写代码」这件事更像「管理项目」。
过去我们在写代码；
现在我们在设计工作流。
当 AI 能理解上下文、生成修复、并推送代码时——
工程师的角色，从执行者变成了问题定义者。
🧩 一句话总结：
Claude Code on the Web = AI 开发副手 + 云端并行编程 + 自动PR + 安全沙箱。
真正意义上的 “浏览器里造产品”。
Anthropic 今天正式推出 Claude Code on the Web。
一句话总结：
你可以直接在浏览器里，让 Claude 在云端帮你写代码、修 bug、提 PR。
它不需要本地环境，也不占GPU。
只要连上 GitHub 仓库，告诉 Claude 你要干什么——
比如“修复登录页的 bug”或“为API加一个缓存层”，
Claude 就能在云端自动运行任务，并把修改结果提交回仓库。
📍 二、从 Coding 到「Delegating」
这次最大的变化，不是 Claude 更聪明了，
而是你开始可以「委派任务」了。
Claude Code 支持：
✅ 并行运行多个任务（跨仓库同时修）
✅ 实时查看进度（像看 CI/CD 一样）
✅ 自动创建 PR + Change Summary
对于每天都被 bug 和 routine 改动追着跑的开发者，
这就像有了一个能独立工作的副手。
📍 三、安全、灵活、可移动端使用
每个任务都运行在独立的云端沙箱中：
无法访问未授权的仓库
网络访问可自定义（比如允许下载 npm 包）
支持 iOS App 操作，随时随地“派活”
你不再需要在电脑前等测试跑完，
Claude 在云端搞定一切，安全、干净、可溯源。
📍 四、我最喜欢的一点
不是 Claude 写代码的速度，
而是它让「写代码」这件事更像「管理项目」。
过去我们在写代码；
现在我们在设计工作流。
当 AI 能理解上下文、生成修复、并推送代码时——
工程师的角色，从执行者变成了问题定义者。
🧩 一句话总结：
Claude Code on the Web = AI 开发副手 + 云端并行编程 + 自动PR + 安全沙箱。
真正意义上的 “浏览器里造产品”。
1 02
📍 什么是智能体（Agent）？
智能体不是“会聊天的AI”，
而是能理解目标、规划步骤、执行任务、修正错误的系统。
Google Cloud CTO 团队在《Agentic Design Patterns》中提出了
让AI“行动起来”的方法论。
它把智能体拆解成一套像“编程积木”一样的模式系统，
让开发者从结构上理解智能体的行为逻辑。
📍 这本书都讲了什么？
整个项目分为四大模块（共300多页）：
1️⃣ 核心模式（Core Patterns）
比如「任务分解」「上下文记忆」「多轮规划」等，
奠定智能体自主决策的基本逻辑。
2️⃣ 进阶模式（Advanced Patterns）
教你如何让智能体在复杂环境中持续学习和修正。
3️⃣ 集成模式（Integration Patterns）
让AI能调用外部工具、连接API、与人协作。
4️⃣ 生产模式（Production Patterns）
把智能体从实验室推向现实，考虑安全、可扩展与监控。
一句话总结：
它教你如何从“写Prompt” → “设计系统”。
📍 开源项目 + 实操教程
开源地址 👇
📂 agentic-design-patterns-cn
你可以直接配合 CodeBuddy IDE 动手实操：
Step 1：下载项目，配置 LLM Key（OpenAI / Claude）
Step 2：运行 agent_minimal.py 示例
Step 3：观察智能体如何自动分解任务、调用工具
Step 4：加入记忆与反馈模块
Step 5：让它学会自我优化
小白也能一小时搭出一个“能执行任务的AI助手”。
📍 我学到的
智能体时代，关键不再是你写Prompt的能力，
而是你能否设计AI的思维结构。
过去我们在用AI「回答问题」，
而现在我们要让AI「完成目标」。
别让AI只是你的聊天对象，
让它成为你团队的行动成员。
智能体不是“会聊天的AI”，
而是能理解目标、规划步骤、执行任务、修正错误的系统。
Google Cloud CTO 团队在《Agentic Design Patterns》中提出了
让AI“行动起来”的方法论。
它把智能体拆解成一套像“编程积木”一样的模式系统，
让开发者从结构上理解智能体的行为逻辑。
📍 这本书都讲了什么？
整个项目分为四大模块（共300多页）：
1️⃣ 核心模式（Core Patterns）
比如「任务分解」「上下文记忆」「多轮规划」等，
奠定智能体自主决策的基本逻辑。
2️⃣ 进阶模式（Advanced Patterns）
教你如何让智能体在复杂环境中持续学习和修正。
3️⃣ 集成模式（Integration Patterns）
让AI能调用外部工具、连接API、与人协作。
4️⃣ 生产模式（Production Patterns）
把智能体从实验室推向现实，考虑安全、可扩展与监控。
一句话总结：
它教你如何从“写Prompt” → “设计系统”。
📍 开源项目 + 实操教程
开源地址 👇
📂 agentic-design-patterns-cn
你可以直接配合 CodeBuddy IDE 动手实操：
Step 1：下载项目，配置 LLM Key（OpenAI / Claude）
Step 2：运行 agent_minimal.py 示例
Step 3：观察智能体如何自动分解任务、调用工具
Step 4：加入记忆与反馈模块
Step 5：让它学会自我优化
小白也能一小时搭出一个“能执行任务的AI助手”。
📍 我学到的
智能体时代，关键不再是你写Prompt的能力，
而是你能否设计AI的思维结构。
过去我们在用AI「回答问题」，
而现在我们要让AI「完成目标」。
别让AI只是你的聊天对象，
让它成为你团队的行动成员。
3 00
这两天，我被一个人彻底震撼了。
我听了AI播客主持人 Lex Fridman 的youtube播客。
一个MIT博士、格斗者、程序员、哲学思考者——
他的每一天都像在运行一段算法。
我一开始只是想看看他是怎么高效的，
但后来发现，他其实是在用「生活」验证一件事：
人类的自由，不是想做什么就做什么，
而是能掌控自己的注意力。
他的一天，被精确地划分成了系统：
🕕 早晨：重启自己
每天6点起床，不刷手机。
他冥想、呼吸、感恩，用10分钟提醒自己——
“今天可能是最后一天。”
然后他大声说出目标，
从5年的长期目标，到今天最重要的一件事。
这是他“开机”的仪式。
💻 白天：深度执行
每天两次「深度工作」，每次4小时。
无社交、无干扰，只允许水和咖啡。
即使没有灵感，也不允许中断。
“专注不是天赋，是一种仪式的产物。”
这句话我反复读了三遍。
🏃♂️ 下午：锻炼身体，也锻炼心智
他每天跑9公里，
边听历史书《第三帝国的兴亡》。
跑完做体能训练，最后冷水浴。
饮食极简——
低碳、间歇性禁食，一天两餐。
草饲牛肉、蔬菜、椰子油。
“简单饮食，是对能量的尊重。”
看到这，我突然明白：
“自律”不是让你更累，
而是让你少浪费能量在混乱中。
📚 晚上：喂养灵魂
每天阅读2小时：
一小时科研论文，一小时文学小说。
读完写感恩笔记，复盘这一天。
他用这种「仪式感」保持清醒。
生活对他来说，不是生存的日常，
而是一场不断优化的系统实验。
✨ 我的收获：
看完他的作息，我突然意识到，
AI能让我们更高效，
但只有人类能选择不被打扰。
真正的专注，是当世界在吵，
你还能听见自己的想法。
📌 #LexFridman #自律生活 #AI时代的人 #效率系统 #人生算法 #深度工作 #极简主义
我听了AI播客主持人 Lex Fridman 的youtube播客。
一个MIT博士、格斗者、程序员、哲学思考者——
他的每一天都像在运行一段算法。
我一开始只是想看看他是怎么高效的，
但后来发现，他其实是在用「生活」验证一件事：
人类的自由，不是想做什么就做什么，
而是能掌控自己的注意力。
他的一天，被精确地划分成了系统：
🕕 早晨：重启自己
每天6点起床，不刷手机。
他冥想、呼吸、感恩，用10分钟提醒自己——
“今天可能是最后一天。”
然后他大声说出目标，
从5年的长期目标，到今天最重要的一件事。
这是他“开机”的仪式。
💻 白天：深度执行
每天两次「深度工作」，每次4小时。
无社交、无干扰，只允许水和咖啡。
即使没有灵感，也不允许中断。
“专注不是天赋，是一种仪式的产物。”
这句话我反复读了三遍。
🏃♂️ 下午：锻炼身体，也锻炼心智
他每天跑9公里，
边听历史书《第三帝国的兴亡》。
跑完做体能训练，最后冷水浴。
饮食极简——
低碳、间歇性禁食，一天两餐。
草饲牛肉、蔬菜、椰子油。
“简单饮食，是对能量的尊重。”
看到这，我突然明白：
“自律”不是让你更累，
而是让你少浪费能量在混乱中。
📚 晚上：喂养灵魂
每天阅读2小时：
一小时科研论文，一小时文学小说。
读完写感恩笔记，复盘这一天。
他用这种「仪式感」保持清醒。
生活对他来说，不是生存的日常，
而是一场不断优化的系统实验。
✨ 我的收获：
看完他的作息，我突然意识到，
AI能让我们更高效，
但只有人类能选择不被打扰。
真正的专注，是当世界在吵，
你还能听见自己的想法。
📌 #LexFridman #自律生活 #AI时代的人 #效率系统 #人生算法 #深度工作 #极简主义
1 03
这两天在研究 Sora2 视频的二次创作，
发现一个困扰几乎所有创作者的问题：水印。
Sora2 输出的短视频很强，但一旦带水印，就很难用于品牌、广告或UGC再创作。
于是我花了一天，把目前能用的 Sora2 去水印方案 全部测了一遍。
结果发现，从开源项目到免费API、再到在线工具，现在的生态已经非常成熟。
下面是我整理的最全一份汇总👇
🧩 一、开源解决方案（技术玩家必看）
1️⃣ GitHub30 / Sora2WatermarkRemover
轻量级 PyTorch 项目，基于扩散模型的动态修复算法，可批量处理 Sora2 视频帧。
优点：完全本地运行，无上传隐私问题。
适合：技术玩家、自建AIGC工作流。
2️⃣ Kuberwastaken / sweeta
利用视觉分割与GAN重建的图像去水印方案，支持视频分帧调用。
优点：兼容多模型、支持CLI脚本。
适合：懂代码、想二次开发的开发者。
🌐 二、免费API（适合工具开发 / 平台接入）
💡 Kie.ai / Sora2 Watermark Remover API
官方文档清晰、接口速度快，可直接在浏览器或后端调用。
特点：
免费额度，支持JSON批量请求
输出格式支持MP4、MOV
适合整合到自动化工作流（如Zapier、n8n、Make等）
⚡️ 三、开箱即用（0门槛在线工具）
📍例如TopYappers.com
完全免费，上传即去水印，支持亮度、色相、饱和度、元数据修改。
更新快、无需登录，适合内容创作者快速处理UGC。
示例：直接把带Sora2水印的视频上传，AI自动识别LOGO并无损修复
🎬 实用建议
📱 内容创作者：推荐 Nosorawm.app / TopYappers —— 快速、免费、易用。
🏢 品牌团队 / 企业用户：推荐 Remove Sora Pro / Soradeo —— 支持批量处理与API集成。
🧑💻 开发者 / AI研究者：可尝试 GitHub30 或 Kuberwastaken 项目自建工作流。
✅ 结语
无论你是视频创作者、品牌主、还是AI开发者，
Sora2去水印生态已经从“黑科技”走向“工具化”。
2025年的视频创作，重点不再是“能不能去掉水印”，
而是——你能否让AI帮你更快、更干净地完成创作闭环。
#AI博主Charlii #Sora2 #去水印 #AIGC工具 #视频创作 #AI效率 #开源项目
发现一个困扰几乎所有创作者的问题：水印。
Sora2 输出的短视频很强，但一旦带水印，就很难用于品牌、广告或UGC再创作。
于是我花了一天，把目前能用的 Sora2 去水印方案 全部测了一遍。
结果发现，从开源项目到免费API、再到在线工具，现在的生态已经非常成熟。
下面是我整理的最全一份汇总👇
🧩 一、开源解决方案（技术玩家必看）
1️⃣ GitHub30 / Sora2WatermarkRemover
轻量级 PyTorch 项目，基于扩散模型的动态修复算法，可批量处理 Sora2 视频帧。
优点：完全本地运行，无上传隐私问题。
适合：技术玩家、自建AIGC工作流。
2️⃣ Kuberwastaken / sweeta
利用视觉分割与GAN重建的图像去水印方案，支持视频分帧调用。
优点：兼容多模型、支持CLI脚本。
适合：懂代码、想二次开发的开发者。
🌐 二、免费API（适合工具开发 / 平台接入）
💡 Kie.ai / Sora2 Watermark Remover API
官方文档清晰、接口速度快，可直接在浏览器或后端调用。
特点：
免费额度，支持JSON批量请求
输出格式支持MP4、MOV
适合整合到自动化工作流（如Zapier、n8n、Make等）
⚡️ 三、开箱即用（0门槛在线工具）
📍例如TopYappers.com
完全免费，上传即去水印，支持亮度、色相、饱和度、元数据修改。
更新快、无需登录，适合内容创作者快速处理UGC。
示例：直接把带Sora2水印的视频上传，AI自动识别LOGO并无损修复
🎬 实用建议
📱 内容创作者：推荐 Nosorawm.app / TopYappers —— 快速、免费、易用。
🏢 品牌团队 / 企业用户：推荐 Remove Sora Pro / Soradeo —— 支持批量处理与API集成。
🧑💻 开发者 / AI研究者：可尝试 GitHub30 或 Kuberwastaken 项目自建工作流。
✅ 结语
无论你是视频创作者、品牌主、还是AI开发者，
Sora2去水印生态已经从“黑科技”走向“工具化”。
2025年的视频创作，重点不再是“能不能去掉水印”，
而是——你能否让AI帮你更快、更干净地完成创作闭环。
#AI博主Charlii #Sora2 #去水印 #AIGC工具 #视频创作 #AI效率 #开源项目
1 01