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TESLA OPTIMUS TORE UP A STAGE IN DELHI IN 15 SECONDS
The festival paid $90,000 for it to walk out and wave
But the moment the drums hit, it went into bhangra like it was born in Punjab
One leg hops, shoulders on the beat, a squat and a spin without a single pause
The dancer who was up next took off his costume right backstage
The host kept yelling this wasn't in the program, but nobody could hear him
The clip hit 40 million views overnight and Elon still hasn't said a word
Who taught it this ?
Readers added context they thought people might want to know
No reports or evidence confirm a Tesla Optimus performing Bhangra at a Delhi festival for $90,000 or generating 40M views. Similar videos have been identified as AI-generated; Optimus is in early production with capabilities limited to controlled demos.
theverge.com/tech/1016492/t…
techcrunch.com/2026/10/21/tes…
x.com/0xV0LYX/status…
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BTC有這樣一個優勢，是你想不到的。
比如說在美國，有人用支票存了 100 萬美元給你。過了半年，銀行可以把你的帳號凍結 100 萬，因為匯款的那人可以聲稱那筆交易不是他本人操作的，或者他被告了、資金涉及非法所得。那麼，你的款會被凍結 3 個月；如果你不積極申訴、並證明這錢就是他清醒的時候轉給你的，那這 100 萬有可能就會沒掉。
BTC的缺點是，你如果自己轉錯了，錢就丟了，不能拿著單子去櫃檯求助，區塊鏈不相信眼淚。但優勢是，只要別人轉給你，基本不會過了好久又被拿回去。
這也是為什麼比特幣最早在美國被接受的原因。你可以去看比特幣白皮書，最開始的初衷其實並不是為了解決什麼價值儲存，而是為了防止信用卡賴帳之類的現實問題。
有些荒唐事，你沒遇到過，就以為它不存在。然而，它確實存在。
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打了这么多年Dota 2，你有没有想过，你对游戏的理解其实能变现？
我最近发现一个Polymarket上的交易员，专门靠Dota 2比赛赚钱，而且做得还不小。
这人叫DotaBotReborn，在电竞预测市场上累计盈利超过16,715美元。
这是他主页：polymarket.com/zh/@dotabotre…
但真正让我注意的是他10月份的交易记录：
16天盈利，9天亏损
当月交易净赚9,600美元
光是10月24日一天就赚了2,600美元
而且他在电竞类目的胜率只有58.6%，照样在这个领域赚了1.5万多美元。说明什么？不需要每把都赢，照样能稳定盈利。
你想想，如果你在Dota 2上已经泡了几千个小时，对战队、BP、赛事体系了如指掌——那为什么不去看看别人是怎么把这份认知拿到Polymarket上交易的？
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今天 GitHub 被「会自我进化的 Agent 工作台」集体屠榜了！
5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！
1. JetBrains/thinkrail
JetBrains 孵化的 Agent IDE，围绕 pi 编程 Agent 打造的轻量真 IDE，越用越懂你。
多工作区隔离 + 活的项目规格（living specs）+ 可复用技能，让 Agent 真正记住你的项目。
🔗 直达：github.com/JetBrains/thinkra…
IDE 老炮亲自下场给 Agent 造家，2,854 星的新秀一天狂涨 1,156 星，Vibe Coding 正式进入大厂时代！
🟢
2. Panniantong/Agent-Reach
给 AI Agent 装上看遍全网的眼睛，一条命令读取、搜索 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B 站、小红书。
主打零 API 费用，登录墙后的平台和视频内容也能拿到干净的结构化数据。
🔗 直达：github.com/Panniantong/Agent…
以前 Agent 是井底之蛙，现在直接开了天眼。10 万星的老牌猛将一天再涨 723 星，情报战还在升级！
🟢🟢
3. multica-ai/andrej-karpathy-skills
一个 CLAUDE.md 文件，把 Karpathy 吐槽的大模型写代码通病一次治好。
四条原则：先想再写、简单优先、外科手术式修改、目标驱动执行，专治乱假设、过度设计、顺手乱改代码。
🔗 直达：github.com/multica-ai/andrej…
一个文件就是一位资深架构师在旁边盯着你的 AI。22.4 万星还能一天涨 702 星，大道至简！
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4. alchaincyf/huashu-design
花叔的设计 Skill 3.0，在 Agent 里打一句话，拿回能交付的网页、App 原型、可编辑 PPT、动画和信息图。
先出六张缩略图挑三个方向，84 种带样张的风格库兜底，Claude Code、Cursor、Codex、Hermes 都能装。
🔗 直达：github.com/alchaincyf/huashu…
设计师的饭碗被一句 prompt 端走了一半！409 星一天，告别 AI slop 从这里开始！
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5. nightly-labs/openbot
本地优先的桌面工作区，给 Codex、Claude、Grok 等 Agent 各配专属工位、任务队列、文件传输和内嵌浏览器。
Agent 之间还能互发消息、协作接力（开发预览版，权限很大，只跑你信得过的任务）。
🔗 直达：github.com/nightly-labs/open…
一台电脑就是一间 AI 办公室，Claude 和 Grok 坐一桌开会！312 星一天，AI 同事时代真的来了！
⚠️⚠️
总结：
今天的榜单说明一件事：Agent 已经不缺脑子，缺的是「工位、眼睛和规矩」。谁先给 Agent 配好 IDE、情报网和行为准则，谁就拿下下一波生产力革命的 C 位。
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复刻小Lin说 1 分钟，现在谁都能做。
做满 10 分钟、还是那个味道，是另一回事🤥
Opus 5.5 之后，code to video 到了新的高度。
复刻一个片段 → 完整复刻 10 分钟 → 创作新的 10 分钟。
@HyperFrames_ editor 已经在第三步了：「一口气了解泰国经济」，9 分 34 秒，一集她没讲过的题目。
最近 reverse engineering 很火，刷屏的小Lin说复刻帖我都看了。大多数复刻的是一段 1–2 分钟的 motion graphics：形似，但简单、廉价。小Lin的动效细节是满的，动作、编排、前后的连续性，全都和口播文案咬在一起。这不是复刻一分钟的片子能做出来的。
素材可以照着复刻。但如果从 0 开始呢？如果要一集接一集地做呢？
- 素材去哪找
- 每句话配什么画面，怎么卡着文案进出
- 文案怎么写才是小Lin味，而不是别的博主，或者流水线式的讲解
- 数字人和声音怎么撑满 10 分钟：语序、语调、停顿都要对
- 音效怎么提取、归类，用在对的地方
- 背景音乐在哪起、在哪停
到这一步，agent 就一头雾水了。
@HyperFrames_ editor 把这些都解决了：
- 把她拆成一套模板：怎么写、怎么剪、怎么动
- 动效逐帧对齐，1:1 重建
- 音效和音乐跟着口播卡点
- HeyGen 数字人 + 专业级声音克隆
下面泰国这集就是这么来的：同一套模板，换个题目就是新的一集。
HyperFrames editor 做的不是复刻小Lin说，是一个能无限往下做的「一口气了解 XXX」系列。hyperframes.dev/studio
（视频中的主持人形象和声音均为 AI 生成，非小Lin本人，仅作技术演示）
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阶跃星辰开源Step-5-Preview
600B总参数，27B激活参数，特色是输入和输出都是100万上下文，跟Gemini 4 Argon一样。
评分我觉得仅供参考吧，毕竟只是600B的模型。
模型：huggingface.co/stepfun-ai/St…
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太牛批了。刚刚字节跳动旗下的懂车帝，发布了对华为尊界 V800 的紧急刹车评测视频，就是那台售价 88、101 万，后排有冰箱、能沏咖啡的商务车。
结果几台车，好几次测试，都出现了踩紧急刹车，刹车踏板直接断了。。现在评论区都在刷屏，这视频什么时候被公关下架。
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24 dedicated people.
$30M spent on development.
Extreme specialization, speed, and power efficiency.
Today we launch Taalas’ first product. Check it out:
Details: taalas.com/the-path-to-ubiqu…
Demo chatbot: chatjimmy.ai
API: taalas.com/api-request-form/
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目前 GitHub 上最热门的 Claude Skills 相关开源项目（按 Stars 数降序排列，数据基于 2026 年 1 月最新公开信息，实际数字以 GitHub 实时为准），官方项目放在首位：
1. 官方 Anthropic 出品
anthropics/skills （官方 Agent Skills 公共仓库，包含大量高质量示例技能，如文档处理、web artifacts、MCP builder 等，是最权威的起点）
⭐ 约 39.4k
github.com/anthropics/skills
2. obra/superpowers
Claude Code 超强核心技能库，内置 20+ 实战技能（TDD、debug、协作模式等），社区公认最强之一
⭐ 约 21.1k
github.com/obra/superpowers
3. ComposioHQ/awesome-claude-skills
最受欢迎的 Awesome 列表之一，汇集大量官方+社区技能，覆盖开发、数据分析、商业等领域
⭐ 约 18.9k
github.com/ComposioHQ/awesom…
4. travisvn/awesome-claude-skills
优质精选列表，专注 Claude Code 工作流定制，资源丰富，适合快速发现新技能
⭐ 约 4.8k+（部分 Awesome 列表星数波动较大）
github.com/travisvn/awesome-…
5. K-Dense-AI/claude-scientific-skills
专为科学研究打造，140+ 科学领域技能（生物、化学、数据分析、数据库整合等），研究人员必备
⭐ 约 5.8k
github.com/K-Dense-AI/claude…
这些都是目前收藏数最高的实用项目！官方的 anthropics/skills 质量最稳定，适合作为入门起点；Awesome 列表则是快速探索海量新技能的最佳入口。
使用方法超简单：把技能文件夹复制到 `~/.claude/skills/`（个人全局）或项目内的 `.claude/skills/`，Claude 就会自动发现并按需加载～
推荐先从官方仓库开始试用！
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后训练几乎是一门艺术，而非纯粹的科学！当你决定想要什么样的模型、它应该擅长什么时，这涉及品味和复杂性的考量。强烈推荐 Lenny Podcast 对 Surge AI 创始人 Edwin Chen 的采访，来自前沿模型公司高质量数据供应商的洞察👀
为什么 Claude 在编程和写作方面长期领先？几乎所有 AI 编程产品都建立在 Claude 之上？"这涉及多个方面。数据当然是重要的一部分，但人们没有意识到的是，所有前沿实验室在决定什么数据进入模型时，面临着几乎无限的选择。"
- 你是纯粹使用人类数据，还是混入合成数据？
- 当收集人类数据时，你具体要求创作者创造什么？
- 在编程领域，你更关注前端还是后端？
- 如果关注前端，你更在乎视觉设计还是效率或纯粹的正确性？
- 你在多大程度上针对那 20 个不同的基准测试进行优化？
有些公司会说：“我们知道这些学术基准测试实际上没那么重要，但出于公关目的，我们还是要优化它们。” 而有些公司更在乎模型在真实世界任务中的实际表现，所以他们要优化其他的 。。。
Edwin 认为 Anthropic 之所以在这些方面领先，部分原因正是他们对这些无法量化的品质的重视。AI 模型的"灵魂"很大程度上由设计它的人的品味和价值观决定。这不是纯粹的工程问题，而是涉及哲学、美学，甚至伦理的复杂选择。因为，优秀的 AI 不是简单地"训练"出来的，而是被精心"塑造"出来的。
