不要相信推特 kol，不要接触和买入华人项目。不要投资亚洲，中东，非洲等发展中国家投资机构的项目。 不要轻易相信交易所的投资项目。 不要相信广场上的喊单。 okx 和币安带单，成绩可查。 不 bb。 这轮牛市，是恐龙币的牛市和 meme 的牛市。前者是机构，后者是散户。
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【求职者焚决公告预告】我打算把“怎么让AI自动给大家在BOSS直聘投简历”这个项目开源，有没有兄弟感兴趣。首先根据你的简历情况，AI会爬虫对应的岗位关键词，最后再根据市场几千个岗位给你定位，最后AI生成提示词，自动在BOSS上给打招呼。每天150个，不会封号。 大家有兴趣的再转发一下
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分享下我们在做真正的 Agent OS 过程中的一些架构思考与工程实践：
真实企业是一个多主体、权限互斥且状态持续演进的分布式组织；给单机 Harness 套网页聊天壳子，或往群聊里塞外挂 MCP 的共享机器人，从架构第一天起就注定走不通......
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Si quieres hacer scraping y extracción de datos de webs, usa este framework open source.
✓ Peticiones que imita la huella de Chrome
✓ Navegador con JS y Captcha de Cloudflare
✓ MCP y Agent Skill para usar con IA
→ github.com/D4Vinci/Scrapling
ALT Captura de la página de GitHub del proyecto D4Vinci/Scrapling, con fondo oscuro, un logotipo verde y el lema Effortless Web Scraping for the Modern Web. Debajo se muestra un ejemplo de código Python para extraer citas de una página.
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傍晚写好了我机器上的全自动化 AI agent 运维，自动根据服务情况来开通 VPS/裸金属机 并安装对应软件服务，加入负载均衡，实测一台 VPS 开机到可用，中位数 94 秒，一台裸金属机 6 分钟，在存算分离的情况下，自动采用服务的高峰时段进行扩容，相比常驻机器，高峰使用时间段只要小于 8 小时/每日，ROI 就是正的。也就是说，我也许根本不需要把软件部署到大型云平台！
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Grok Bot 能自动运营小红书了，我又找到 5 个不错的 MCP 和 Skill
前面我分享过 Grok Bot 接入美团、瑞幸、滴滴这些国内服务，没想到继续找了一圈，又发现不少有意思的项目
以前一直觉得 Grok Bot 对国内生态的支持不够完善，现在发现很多事情已经有现成的 MCP、Skill 和 CLI 可以使用了
这次我整理了另外 5 个，尤其是前面几个，对经常做内容运营的朋友很有帮助
1、小红书｜社区 MCP
这个我觉得非常值得折腾，GitHub 上已经有 1.6 万多个 Star 了
支持搜索小红书笔记、查看评论、获取内容详情，还能发布图文和视频
如果你和我一样，经常在 X 上收集 AI 内容，完全可以考虑让 Grok Bot 帮你整理素材，再同步到小红书
github.com/xpzouying/xiaohon…
2、抖音｜官方 MCP 服务广场
没想到抖音自己也已经开放了 MCP 服务广场
包括视频搜索、图文搜索、获取跳转链接等能力，开发者可以申请接入
以后想让 Grok Bot 帮你收集抖音热点、查找相关视频，就多了一种官方接入方式
不过部分能力还需要申请审核，并不是装上就能直接使用
developer.open-douyin.com/do…
3、B 站｜社区 MCP
这个也挺有意思，社区已经有人把 B 站封装成了 MCP
支持视频搜索、读取字幕和弹幕、分析评论，还能管理动态和视频投稿
我比较感兴趣的是字幕和评论，直接让 Grok Bot 整理一个视频的重点，再看看评论区都在讨论什么
github.com/adoresever/bilibi…
4、飞猪｜官方 Skill
这个是阿里官方开放的，支持查询酒店、机票和景点
直接告诉 Agent 想去哪里，就可以帮你搜索航班、推荐酒店和整理旅行计划
而且还有一个比较有意思的推广计划，开发者符合条件的话，可以通过推荐酒店等商品获得佣金
flyai.open.fliggy.com/
5、企业微信｜官方 CLI + Skill
飞书我之前已经分享过了，没想到企业微信也有自己的官方 CLI
支持文档、智能表格、日历、会议、待办和微盘等功能，还能通过扫码完成授权
如果你平时主要使用企业微信办公，也可以考虑交给 Grok Bot 来管理
github.com/WecomTeam/wecom-c…
我觉得这几个项目都挺有代表性的
以前想让 Grok Bot 接国内平台，很多时候还得自己研究接口，现在有不少现成的项目可以直接拿来配置了
不过要注意，官方接口和社区 MCP 不是一回事，部分需要申请权限，本地运行的 MCP 也可能需要额外配置才能让 Grok Bot 调用
这 5 个里面，我个人最想折腾的还是小红书和 B 站
毕竟我现在主要在 X 上写内容，如果能直接让 Grok Bot 帮我打通几个国内内容平台，那就方便太多了
Grok Bot 的玩法真的是越来越多了，国内生态这块也开始慢慢补上来了
Grok Bot 也能打通国内生态了，推荐 5 个值得收藏的官方 MCP 和 Skill🔥
我之前一直觉得 Grok Bot 最大的短板之一，就是对国内生态的支持不够完善
没想到最近国内不少大厂已经开始主动开放 MCP 和 Skill 了，点咖啡、领外卖券、叫车，甚至跑腿都可以让 AI Agent 帮忙
我整理了 5 个比较有代表性的，大家可以尝试接入 Grok Bot
1、瑞幸咖啡｜MCP + Skill + CLI
这个我觉得非常实用，直接告诉 AI 想喝什么咖啡，它就能帮你查附近门店、选择商品、匹配优惠券，最后确认付款
官方同时提供了三种接入方式，对经常喝瑞幸的朋友很方便
open01.luckincoffeecdn.com/
2、美团｜官方 Skill
美团已经开放了红包助手和跑腿 Skill
可以让 AI 帮你领取外卖优惠券、查询红包，还能叫骑手取快递、送东西或者帮买商品
以后很多跑腿的小事，可以直接交给 Agent
clawhub.ai/meituan-tech/skil…
3、麦当劳｜官方 MCP
麦当劳中国也推出了自己的 MCP 服务
支持查询菜单、领取优惠、麦乐送、到店自取、订单查询，连积分兑换券也支持
需要自己申请 MCP Token，配置完成后就能通过 AI 操作
open.mcd.cn/mcp
4、滴滴出行｜MCP + Skill
这个也很有意思，可以让 AI 帮你规划路线、预估打车费用、查询司机位置和订单
普通版可以跳转滴滴叫车，Pro 版还支持直接创建和取消订单
mcp.didichuxing.com/claw
5、高德地图｜官方 MCP
如果你经常让 Grok Bot 帮你安排出行，我建议看看这个
支持地点搜索、路线规划、周边查询，还能把 AI 整理的旅行攻略直接生成高德专属地图
developer.amap.com/api/mcp-s…
我觉得这几个项目挺有代表性的
以前想让 Grok Bot 对接国内生活服务，很多时候还得自己写接口，现在国内厂商已经开始把这些能力主动开放出来了
而且 Grok Bot 本身就支持 MCP 和 Skill，理论上可以通过安装和配置把这些服务接进来
不过官方提供接口不代表 Grok Bot 已经全部原生集成，实际使用还需要完成授权、配置，涉及支付的操作最好保留人工确认
以后出门前直接让 Grok Bot 帮我点杯瑞幸、领张美团券、再叫辆滴滴，这才是我想要的 Personal Agent
国内生态这块，总算开始有点意思了
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Introducing agent-desktop
agent-browser, for your whole computer
→ Computer Use for any coding agent
→ macOS, Windows and Linux
→ Runs in bg while you keep working
→ Agents use your computer in parallel, each with its own cursor
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卧槽！！ 昨天那篇直接爆了！10w浏览了🔥
很多人问我，这个小红书账号到底怎么做起来的？
今天分享一下思路。真的很简单。
说来好笑：一开始我也没思路。
也是让muse帮我抓取小红书图文爆款，我看了一些后，最后决定做美食图文。（因为图文简单，成本低，好生成）
首先让 AI 帮我寻找对标账号！（直接复刻）
我的要求很简单：
✅ 同一个赛道，最好是儿童创意美食
✅ 至少找3个成熟账号
✅ 作品有真实的数据表现
✅ 优先找有商单合作入口、具备变现潜力的账号
最后筛选出了一批账号（我关注了其中80个），其中几个比较有代表性：
🔥 8万粉丝
🔥 22.8万粉丝
🔥 30.8万粉丝
然后我开始让MUSE研究他们：
为什么这些作品能爆？
什么食材最容易出效果？
什么动物造型最吸引人？
什么样的封面容易让人点进去？
把他们共同规律提炼出来，再结合自己的定位，让muse制作的创意美食图片。
直接让muse定时每天给我3篇图文，我选一篇，自己手动发布。（小红书的ai检测有点严格，被封一个测试的小号）
目前这个小红书账号已经积累了2138个粉丝，接到3个商单，累计收入453.23元。
所以我的第一个经验就是：别一上来就闷头创作，先研究那些已经做起来的人。
ALT 橱窗就卖出去一个商品，佣金3.23元，还在研究中
ALT 关注的同行，嘿嘿
ALT 重点参考的之一
ALT 这个也是重点参考的，爆款很多。
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小红书全套运营 Skill🫨🫨🫨🫨🫨🫨🫨🫨🫨🫨🫨🫨
1 | 选题策略
Skill 名称：content-strategist
功能：把平台规则翻成可执行清单，帮助你理顺选题方向与内容优先级。
适合人群：不会规划内容、想做账号定位的人。
核心亮点：关键词前置、标题长度控制、A/B 备选思路。
GitHub：github.com/demo112/yunqu-ai-…
2 | 数据诊断
Skill 名称：dbskill
功能：给选题和标题做体检，分析哪里不吸引人、哪里有 AI 味。
适合人群：标题没感觉、点击率不稳定的人。
核心亮点：诊断清单、爆款标题公式、直观定位问题。
GitHub：github.com/dontbesilent2025/…
3 | 文案生成
Skill 名称：xhs-writer-skill
功能：从卖点分析到正文、标题、标签，输出完整小红书笔记。
适合人群：想快速出稿、不想从零开写的人。
核心亮点：爆款拆解、卖点抽取、可直接发的成稿结构。
GitHub：github.com/JuneYaooo/xhs-wri…
4 | 热点联动
Skill 名称：writer + trending
功能：把写作能力与热点捕捉结合，让日更更容易蹭上热度。
适合人群：更新频率高、盯热搜词、需要日更灵感的人。
核心亮点：热点切入 + 爆款结构，少在工具间来回切。
GitHub：github.com/jackbauerxu/workb…
5 | 封面配图
Skill 名称：space-image-studio
功能：通过一句话生成小红书封面或配图，快速制作风格化图片。
适合人群：不擅长设计、想快速出图的人。
核心亮点：4 类类型 × 12 种风格，适合封面和配图实验。
GitHub：github.com/SpaceZephyr/space…
6 | 图文卡片
Skill 名称：guizang-social-card-skill
功能：把文章、截图、笔记整理成套图文卡片与封面。
适合人群：需要制作组图、教程图、知识卡片的人。
核心亮点：Editorial / Swiss 两套视觉系统，版式更成熟。
GitHub：github.com/op7418/guizang-so…
7 | 排版分发
Skill 名称：html-anything
功能：把 Markdown、表格、笔记转换成单文件 HTML，方便多平台发布。
适合人群：长文作者，以及需要在公众号、知乎、小红书同步分发的人。
核心亮点：无需 API Key、快速生成页面、排版友好。
GitHub：github.com/nexu-io/html-anyt…
8 | 全链路工作流
Skill 名称：xhs-ai-workflow
功能：从调研起草、配图到发布，串起完整小红书流程。
适合人群：想优化工作流程、实现内容生产系统化的人。
核心亮点：完整的 AI 协作流程，适合长期内容运营。
GitHub：github.com/554022647henry-bo…
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🔥 今天在 GitHub 挖到一款专门给 AI Agent 用的开源神器「pagesift」！用 Rust 打造，主打高性能、低内存占用！
📌 这款项目到底是什么？
简单来说：让 AI Agent 自动抓取网页，并把复杂的网页内容转换成干净、易读的 Markdown 和结构化数据，告别杂乱的 HTML、广告和无关内容！
⚡ 3 大核心亮点：
【高性能 Rust 爬虫】：采用 Rust 构建，主打低内存占用和高效抓取，适合处理大量网页内容。
【智能正文提取】：自动提取网页核心内容，减少导航栏、广告等无关信息，让 AI 获取更干净的文本。
【专为 AI Agent 和 RAG 打造】：支持自适应网页抓取、Markdown 输出和结构化数据提取，方便接入 AI Agent、知识库和 RAG 工作流。
👥 特别适合开发 AI Agent、自动化爬虫和 RAG 知识库的工程师！
💻 开发语言：Rust
🌟 GitHub Stars：125
👉 开源项目地址：
github.com/YOLOW92/pagesift
#AIAgents #GitHub
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OCR 准确率做到 95%，人还是得把 100% 的页面核一遍。
因为你不知道错的那 5% 在哪。
做过票据、合同、报表自动化的，应该都踩过这个坑。模型越来越准，审核的人一个没少。
OpenBMB 刚开源了两个模型，我觉得第二个更有意思。
第一个是 MiniCPM-OCR 1.0，1.3B，专门对付现实里的烂文档：手机拍的、弯的、歪的、翻拍的。
Real5-OmniDocBench 93.68，一张 5090 每秒 1.2 页。
第二个叫 Jev，2B，专门给 OCR 结果打分。
做法挺巧的：
把 OCR 认出来的文字，重新渲染成一张图
跟原图那一小块放一起
让模型判断这俩是不是一回事
最后给一个 0 到 1 的分
有点像小学做完除法，再乘回去验算。
判断对错的 AUROC 是 93.6。
Qwen3.5 那个 397B 的大模型是 93.8。
差 0.2，参数量差了快 200 倍。
而且它不挑 OCR。GLM-OCR、PaddleOCR-VL、小米 OCR 的输出拿给它判，都在 91.9 到 93.4 之间。
也就是说现有流水线不用动，后面挂一个它就行。
用法就两种：
高分自动放行，低分转人工。
或者几个 OCR 一起跑，每一块挑分最高的拼起来。
边界也说一下：
它只能在已有结果里挑，几个模型全错了它也救不回来。
阈值得拿自己的业务样本去调。
JevOCRBench 是他们自己出的榜单，真要上生产还是得自己测。
但我觉得这个思路比 OCR 本身值钱。
很多自动化卡住，是因为人不敢信。
每个结果都配一个“这次靠不靠谱”的分数，人只去看低分那一小撮，账就完全变了。
AI 写的代码、AI 填的表，缺的其实都是这么一个便宜的验算员。
两个都是 Apache 2.0，vLLM、llama.cpp、Ollama 都能跑。
先有了干活的模型，现在又有了质检的模型，照这个进度，下一步估计就是专门开会的模型了。
reddit.com/r/LocalLLaMA/comm…
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千呼万唤的Windows版本微信Skill终于做出来了，大家依旧悄悄用，别再给我传出去了，我不想收律师函了，谢谢大伙！
全量解析：聊天、朋友圈、收藏夹、联系人
Skill地址：github.com/mcncarl/yichen-sk…
很多假粉丝都不知道我已经把微信生态都做成了Skill。。。
1.微信数据Skill。微信聊天记录、微信联系人、微信朋友圈、微信收藏夹全部都可以被Codex直接读取，也支持增量读取，只有首次重签名具有一定风险，后续基本无风险。
github.com/mcncarl/yichen-sk…
2微信公众号文章下载Skill。给链接，就能直接下载Markdown。（之前本来给公众号名就能批量导出上千篇的，但是作者把上游仓库关了。我现在自己维护了一个批量抓的Skill的，但是只对TradeWinds社群成员开放了）
github.com/mcncarl/yichen-sk…
3.微信双开Skill。有一定风险，我自己经常被弹出登录，所以现在没用了，如果有大神能优化，我举双手拥护。
github.com/mcncarl/yichen-sk…
4.企微微信数据Skill。同理微信Skill。
github.com/mcncarl/yichen-sk…
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传统处理 PDF 和发票账单，先跑 OCR、再调 LLM、再用正则修 JSON，链路长且准确率很难保证。
任何一个环节出错，整条数据处理流水线就彻底卡死。
在Github上看见一个 9B 专用抽取模型 lift， 只需要把复杂的 PDF 扫描件或图片直接喂给它，并附带上目标 Schema 结构，一步直接输出 100% 合法的结构化 JSON。
在 11,000 个真实复杂字段的严苛压测下，准确率达到了 90.2%，速度更是达到了通用大模型的 3 倍以上，最关键的是完全支持本地私有化部署！
我还没有实践过，先自己fork，后续做企业知识库的时候试试。
Lift 项目仓库：
github.com/datalab-to/lift
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reverse engineer any ios app.
app design → github.com/Appllama/appllama…
best practices → github.com/expo/skills
animations → github.com/emilkowalski/skil…
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you can make almost any program self-improve btw
step 1: prompt your agent "help me plan comprehensive logging such that we can replay what the user experienced, meaningful internal operations, and visible outcomes"
step 2: setup a daily loop with this prompt "analyze my logs from this program in the past 24h thoroughly, identify broken behaviors, user friction, inefficiencies, and propose improvements sorted by estimated impact"
step 3: watch your code get better every day
if your program collect telemetry from users, you can do aggregated analysis which will give you even better results