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我宣布：所有说AI剪辑不行的全都是自己不build的人！！
最近在抖音上刷到一堆AI博主说“AI剪辑不行，效果差，AI味道重，像是PPT”
不是，大哥，你花多少时间在AI剪辑上了，你就说AI剪辑不行😓
我爆肝了100亿左右的token，从有这个idea到目前接近完成的进度，打磨了整整1个多月！！
预热介绍我即将发布的AI剪辑工作台！
1.80+ broll模版，涵盖转场切换，人物变换，模版样式
2.完整的工作台，涵盖高度的用户自定义每一段分镜的特效，样式，音效等等，支持AI一键智能预填所有的分镜内容
3.超详细的审核检测门，让所有的问题在到你手中的时候已经被解决
4.支持1080-4k分辨率视频的多种选项
感兴趣的大家可以蹲一手这个帖子，下周我发布会在这个帖子留言！！
简单放一个broll模版库出来让大家欣赏一下，下周放全部内容的详细解读！
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🎉 Mkdirs 模板开源了
没错，我的第一个商业模板项目，正式开源啦
github.com/MkThingsHQ/mkdirs
走过路过不要错过，欢迎点赞收藏和帮忙转发 💕
如果收藏转发数量够多，本周还会开源几个项目
🙋 Mkdirs 模板是什么？
Mkdirs 是一个导航站模板，用它可以快速上线任何类型的导航站。
我在 2024 年 4 月开始做独立开发，8 月 3 日动手写这个导航站模板，10 月 21 日正式上线，当天也拿到了独立开发的第一笔收入。
截至现在，Mkdirs 已累计服务 300+ 客户，支持上线几百个不同风格的导航站。你在网上看到的很多导航站，背后都可能是它。
☝️ 为什么现在开源？
1. 风向变了：独立开发刚起势那会儿，导航站是更容易做出来、也更容易变现的方向。但现在对比 AI 工具站，导航站不再吃香，而且更依赖运营，长期坚持的难度更高。
2. 增长停了：Mkdirs 已经连续 2 个月没开单，随着我把精力转向 MkSaaS，Mkdirs 的有效更新减少，竞争力也在下滑，此时将重心放在 MkSaaS 和 TanStarter 上更加合适。
3. 新人起步：对很多新人独立开发者来说，导航站仍是很好的第一款产品：先上线、再接支付、再做社媒运营，同时练习 SEO 和增长，把一整套流程跑通，找到上站的感觉。
🤔 开源的意义
与其让仓库在角落里积灰，不如把它交给社区继续生长。
需要注意的是，Mkdirs模板的技术栈放在 2026 年并不算新：Next.js + Auth.js + Resend + Stripe + Vercel AI SDK + Shadcn UI，中规中矩。而且现在 AI 足够强，几句提示词其实就能复刻出类似网站。
但在2024年要做个导航站还是挺难的，Mkdirs 最大的亮点是对 Sanity CMS 的巧妙利用：用更低门槛解决存储、数据库、身份验证、后台数据管理等核心问题，主打“上手简单”，尽可能接近“10 分钟上线”。
Mkdirs模板配套有完善的文档和视频，这些都是非常不错的入门级别教程，新人朋友们可以根据视频和文档学习如何上线网站，包括接入支付、存储、数据库、邮箱、博客、AI 等，熟练掌握之后，上站飞快。
🌳 开源地址
github.com/MkThingsHQ/mkdirs
走过路过不要错过，欢迎点赞收藏和转发 💕
感谢以前支持过 Mkdirs 模板的客户们，没有你们就没有Mk系列产品，如果想要购买其他Mk模板，我将提供专属优惠码，感谢支持。
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朋友们帮忙扩散一下吧，招1-2个全栈：
- 教育 x AI 行业，已有1.0产品，3.4万注册用户，纯国内市场
- 初创公司（整体 < 10人），也没有超过10人的打算🤔
- 资金已确保到明年年底
- 技术栈 flutter + nodejs（ts）+ python
- 全职，最好在上海，可以接受远程
- 最好是3年左右经验，太资深了也招不起😂
- 待遇低，第一个月25k rmb/月，第二月转正30k rmb/月，不交金，签合同
- 唯一的优点可能是不加班，一周40小时🤔 （因为老板我不喜欢加班）
- 熟悉小程序加分
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牛顿空投终于来了
官方查询现在很卡，不知道多少，预计没多少
在 @KaitoAI 嘴撸的有2w多个，也算是小小的幸运的一把。看到还有大佬5w多的，真的麻了！
嘴撸查询：yaps.kaito.ai/airdrops
官方查询：newton.xyz/app/airdrop
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知乎：你读过最冷门，但「含金量极高」的书是什么？《聪明人的个人成长》。如果你能啃完这本书，在面对人生中很多关键选择的时候（职业发展、亲密关系、金钱财富），视野都一定会变得非常不同：pan.quark.cn/s/5b65ec511782 这种经典书籍不妨买本放在床头随时阅读：u.jd.com/uDs5En6
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兄弟们，帮你们找到好东西了。香港小姐竞选总决赛 1973-2023合集：pan.quark.cn/s/b5dde332646c
1988年：李嘉欣（最美港姐）
1989年：陈法蓉
1990年：袁咏仪
1973年：赵雅芝
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AI 圈很多术语，其实换个方式解释，也挺通俗的。
我把“embedding + RAG + 知识库”的核心逻辑，用一个逛超市找东西的比喻讲了一遍，留个存档。
当个小科普，希望对大家也有用。
这个问题很多非技术人会迷糊，我尽量用通俗点的例子来解释下哈：
你可以把整个流程想成逛超市：
第一步是你要先把商品放上货架。
每样商品在上架前，我们会打个看不见的标签，方便后面好找。
这就是第一次 embedding ，我们把内容变成向量，放进知识库（超市货架）里。
第二步是你来逛超市、问问题了。
你说：“我最近高血压，有啥推荐的？”
系统会先把这个问题也做一次 embedding，变成一组语义标签，
再去货架上找那些贴了相近标签的商品。
这就是 第二次 embedding ，用于在向量空间里找相似的。
找到之后，再让店员（大模型）把相关的说明书读一遍，总结告诉你怎么选、吃啥好，这就是 RAG 的生成阶段。
所以：
embedding 做了两次，一次是商品上架时打标签，一次是你问问题时也打标签；
RAG 是中间那位帮你找+答的店员；
知识库是你提前整理好的货架。
不是谁替代谁，而是它们一起配合的。
这里面最难理解的是 embedding，通俗点的比喻是：
你可以把 embedding 想成在大脑里建了一个巨大的便利贴墙，但不是按关键词分，而是按意思相近来贴。
你说想吃得健康点，
系统立刻从健康饮食那一堆便利贴里翻出无糖麦片、低盐酱油、那些贴在一起的内容。
不管你说的是健康、低脂还是控糖，只要意思差不多，它都能找到。
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这个真的赞！
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好东西来了！小学初中必读经典书目全合集 高清PDF
别看只是小学初中的书目，好多我都没看过。
一定要收藏！
链接：tool.nineya.com/s/1iq8o3rqt
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法国60多年前拍的《四百击》，讲述了一个坏孩子求学期间的逃亡，却和60多年后的我们有某种共鸣。推荐在中小学时期学习不好，被老师同学欺负过的兄弟，一定要看这部电影。
很喜欢看这种贴近生活的现实批判题材的电影。
链接：pan.quark.cn/s/825dce045e79
