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卧槽，不得不承认小扎太懂 C 端产品了！
Meta 刚给旗下破千万用户的 AI 智能体 Muse 上线了全新功能——「空间（Spaces）」。深度玩了两天，这玩意儿完全不是普通的 UI 改版，体验上几乎直接把 Grok Bot 秒了！
你只需要两步：
1️⃣ 输入一句话：“我想创建一个关于 [你的需求] 的空间”
2️⃣ 等着 Muse 几分钟内自动帮你把看板、爬虫和自动化工作流搭好。
🔥 实测最炸裂的 3 个高阶玩法（直接抄作业）：
1. 24小时全网「薅羊毛」情报站
以前天天满世界找优惠，现在一句话让 Muse 搭个羊毛汇总空间，覆盖 AI 订阅、Crypto、U卡、海外银行、VPS。设置每两小时自动刷新，各种活动排着队往面前送，根本薅不完。
2. 11个平台聚合的「全网热点与AI资讯雷达」
一句话让它做个热点看板，几分钟就聚齐了 11 个主流平台的数据。每天 AI 圈出了什么新模型、全网有什么爆款趋势，点进侧边栏一眼看清，再也不用到处翻新闻。
3. 批量起号的「X 矩阵全自动运营部」
给手头的 N 个 X 账号分别建独立空间，让 AI 自己搞定分工：
• 1号员工：抓热点、拆解爆款结构
• 2号员工：写推文草稿、排期发布
• 3号员工：定时交作业，汇总涨粉数据、高曝光贴与互动率
前期不急着定死垂直方向（AI / Crypto / 云居民 / 热点），先靠这群 AI 员工把号养到 1000 粉，最后纯粹让数据说话。连招人都省了，直接当甩手掌柜看报表。
💡 为什么说 Muse 空间是真正的“降维打击”？
• 聊天聊完就沉底，空间越用越厚：看板、清单、账本、行情本来就不该活在聊天记录里。空间直接住在侧边栏，跟聊天平级，随手一点就是现成的新数据。
• 底层有独立云端虚拟机支撑：这是它能秒杀同类产品的核心——即使你关掉网页，Muse 依然在后台替你跑任务、每两小时自动更新数据，你只负责看结果。
• 万物皆可空间：官方秀了 8 个案例（管商家私信、记桌游比分、甚至记录遛狗日常），而我们拿它盯盘、搞流量、薅羊毛——本质都一样：把生活里那摊需要反复查看、长期维护的事，彻底外包给 AI。
AI 助手正在从「你问一句、它答一句」，进化成「替你长期管着几摊事」的项目经理。
如果现在让你建一个专属空间，你最想把哪摊事丢给 AI 管？评论区聊聊 👇
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我发现了一个相当厉害的工具！
抖音、小红书、B站、YouTube 等 1000 多个网站的视频，只需一个软件就能全部下载！
GitHub： github.com/yxxbc/downvid
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终于成了 在免费的Google Colab上面部署
DeepSeek-V4-Pro + Qwen3.5 9B破甲大模型
来了个大的
Hugging Face 上最近杀出一个核弹级无审查模型，直接被挤爆了
DeepSeek-V4-Pro + Qwen3.5 9B 的混血完全体，体积只有 5.6GB，上线就被狂下 1.8 万次。
它的测试结果极其残暴：
· 拒答率暴跌：实测 100 个刁钻测试提示词，原版直接 100% 拒答，它硬生生只拒了 3 个
· 顶配推理蒸馏：用 DeepSeek-V4-Pro 约 25 万条高质量数据蒸馏，逻辑与数学推理能力完全拉满
· 零损耗去审查：底层用 Heretic 的 ARA 算法消融限制，彻底卸掉道德锁，智商分毫不损
· 普通电脑本地直跑：Q4_K_M 的 GGUF 格式仅 5.6GB，显存要求极低，核显本和轻薄本也能秒开
完全开源免费，Apache 2.0 协议，想在本地跑一个完全听话、推理极强的大模型的兄弟建议直接马住！
模型体验：huggingface.co/xtools-at/Dee…
你平时在本地跑大模型，遇到拒答最严重的是写代码还是角色扮演？ #AI #大模型 #开源
Readers added context they thought people might want to know
The author claims this model caused Hugging Face to crash from overload, but to date this model only has 772 downloads. This is an oddly sensationalist claim, and given the risk of running models locally as weights can contain dangerous/deceptive behavior, beware running this. huggingface.co/xtools-at/Deep…
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使用muse运营推特教程：
grok的额度太少了，就想着让muse代替grok获取推特信息
今天尝试在muse上登录推特，但是一直登录不上去
最终找到一个解决办法，你们可以试试
可以接管推特，查信息，发帖，回复都可以
这个办法还可以让muse处理本地电脑文件等等
具体操作也很简单，做一个本地桥
把下面这句话发送给muse
使用Tailscale＋SSH＋ego，把muse接入我的本地电脑
然后muse会给出具体的操作步骤
按照步骤一点一点来就行，很简单的
最后就可以实现让muse运营推特
Cashmere Barn Sale 申请开了
就是 @CashmereLabs 那个，Binance Labs 孵化的，Mountain 上卖 1000 个 Founding Barn
价格：
GTD 0.125 ETH（保底额度）
WL FCFS 0.25 ETH（先到先得）
公售荷兰拍 1.5 → 0.25 ETH
最后统一价，多付的会退
先申名单再打，公售不用名单
有 Goat Street NFT / 早期用户机会更大
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Google真的是大善人！！
有一个很多人不知道的免费神器：Google Colab！
之前看到界面有点畏难，但稍微研究一下，
真的是打开新世界！！
免费版就能用上16G显存的云端NVIDIA T4！
玩法真的有很多！
1、挂载Google Drive存资料。
2、运行开源大模型：直接部署 Qwen、Llama、DeepSeek 等模型，体验本地推理。
3、AI 生图：运行 Stable Diffusion、SDXL 等开源模型。
4、AI 语音：利用 Whisper 做语音转文字，运行开源 TTS 模型生成配音。
5、AI 视频：测试视频生成、视频增强、超分辨率等模型。
6、模型微调：使用 LoRA、QLoRA，训练自己的专属 AI 模型。
7、GitHub 项目测试：克隆开源项目，安装依赖，直接运行。
8、AI Agent 实验：组合不同模型和工具，构建自动化任务工作流。
9、数据分析：批量处理 Excel、CSV，自动生成统计图表。
10、模型量化测试：尝试不同量化精度，研究显存占用和推理速度。
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【@flop_labs 开放了 devnet 验证节点的搭建教程！！！】
1️⃣ 硬件：8 核 / 32GB 内存 / 4TB NVMe
2️⃣ 软件：Docker、Node 24、pnpm
3️⃣ 准入：需要管理员邀请，不是免费，也不能自助申请
1️⃣ 官方链接：docs.flop.network/docs/offic…
2️⃣ Devnet 浏览器：explorer.devnet.flop.network
3️⃣ 搭建教程（第三方 GitHub 仓库，非官方）：github.com/mztacat/Flop-Setu…
游戏开发
我又发现了一个面向游戏开发的开源项目
这个开源仓库收录了 74 个游戏开发 Skills，涵盖角色移动、关卡设计、存档系统、打击感等方向
并且兼容 Godot、Unity、Unreal、Phaser、PixiJS、three.js、Bevy、pygame、LÖVE 和 Roblox 等多个平台
工具已经备齐，这下无论如何都得动手做个游戏试试了
github.com/gamedev-skills/aw…
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小米电视终于被我“解锁”了
广告全清，开机直达自定义桌面，1600+ 站点随便看，代理和 YouTube 也安排上了
更离谱的是，小米竟然把第三方桌面锁死了
于是让 Agent 直接拆开固件 vdex，在 386MB 反汇编代码里，硬生生找到了那行关键锁定逻辑
全程免 Root，可逆操作，已经整理成 Agent Skill
你的 Agent 也能直接开箱使用
项目地址：github.com/wangrongding/tv-f…
黑马钱包在发盲盒，每个都带黑马钱包 OG NFT，还有机会抽中 UNSEEN 白名单！UNSEEN 是 Bitcoin RGB 上的首个 UDA 集合，我先去开一个试试手气 🎁 rgb.dhorse.fun/?ref=DHORSE-D…
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炒股软件居然也杀进开源圈了，OpenStock 这波操作，真够离谱的。
GitHub 上它的 star 已经窜到 21000+，这个开源项目，把付费行情软件里那些要收你钱的功能，全塞进了一个免费平台，还放话永久免费。
它想干的事特别直白：一分钱不掏，也能用上一整套看盘工具。拆开说：
1️⃣ 实时股价，行情随时盯着
2️⃣ TradingView 的 K 线，专业软件同款
3️⃣ 技术指标，该有的都有
4️⃣ Reddit、X、财经新闻、Polymarket 的市场情绪，全揉进一个界面，省得你开一堆网页来回切
最让我买账的是 Watchlist 这块。把持仓加进去，Gemini 会顺着你关注的方向，每天生成一份 AI 新闻摘要，直接推到你邮箱。
说白了，盯盘、看新闻、刷情绪、整理信息流这些事，它基本都给你捏一块儿了，一个界面搞定。
技术栈也不含糊，Next.js、TypeScript、MongoDB，还挂着 GitHub Trending 当日第一的牌子，不是那种随手写完就扔的玩具。
OpenStock 是社区搭起来的，不是券商，行情数据可能有延迟，里面的东西也不构成任何投资建议，你自己心里有数就行。
🔗 github.com/Open-Dev-Society/…
Good idea about grok bot
I'm so f*cking tired of fast burn of GrokBot usage...
connecting Obsidian to GrokBot - my best desicion in 3 months of using it
It's actually saves A LOT of usage and finally remembers full context, for free (from Claude too)
I made one prompt that do everything:
• one memory for ALL your bots + Claude Code - for free, in your private GitHub
• new bots stop rebuilding context - they read what other bots already saved and spend way less usage
here's guide to set it up:
1 → paste prompt below into Claude Code - it installs Obsidian and builds your AI's memory
2 → paste the 1 message it gives you into your main GrokBot - it connects every bot you have
3 → create new bots only through that main bot - made by hand, a bot starts with zero memory
4 → open Obsidian - your bots finally know that each other did, and way less usage goes on repeat work...
GrokBot is an insane product and I can't wait for team to fix it... until then, this is the best way to fix it yourself
do it ASAP. Then read article below on how to build GrokBot system right way:
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一份开源 Telegram 导航清单：awesome-telegram
收录1239个公开频道(还在增长）、群组和机器人，按新闻、开发、AI、影音下载、群管等几十个分类整理好了，项目作者每天也在坚持自动更新维护，失效或被封的自动下架。保持新鲜不烂
github.com/TGrpg/awesome-tel…
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来了个大的
Hugging Face 上最近杀出一个核弹级无审查模型，直接被挤爆了
DeepSeek-V4-Pro + Qwen3.5 9B 的混血完全体，体积只有 5.6GB，上线就被狂下 1.8 万次。
它的测试结果极其残暴：
· 拒答率暴跌：实测 100 个刁钻测试提示词，原版直接 100% 拒答，它硬生生只拒了 3 个
· 顶配推理蒸馏：用 DeepSeek-V4-Pro 约 25 万条高质量数据蒸馏，逻辑与数学推理能力完全拉满
· 零损耗去审查：底层用 Heretic 的 ARA 算法消融限制，彻底卸掉道德锁，智商分毫不损
· 普通电脑本地直跑：Q4_K_M 的 GGUF 格式仅 5.6GB，显存要求极低，核显本和轻薄本也能秒开
完全开源免费，Apache 2.0 协议，想在本地跑一个完全听话、推理极强的大模型的兄弟建议直接马住！
模型体验：huggingface.co/xtools-at/Dee…
你平时在本地跑大模型，遇到拒答最严重的是写代码还是角色扮演？ #AI #大模型 #开源
Readers added context they thought people might want to know
The author claims this model caused Hugging Face to crash from overload, but to date this model only has 772 downloads. This is an oddly sensationalist claim, and given the risk of running models locally as weights can contain dangerous/deceptive behavior, beware running this. huggingface.co/xtools-at/Deep…