写个一个玩具， 可以在网页端用本地模型实现实施full body tracking和实施渲染rig的模型。 模型很粗糙，我有空捏一个好看的。
我的挖呀挖呀挖的视频以后可以套个模型当VTuber啦。嘻嘻
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有些事要自己试了才知道，关于短视频我的尝试：不出镜，就对着 ipad 讲板书完全 ok 跑得通。
今年录了一条，用 AI 辅助脚本文案，五百赞藏 1k 人民币的转化率，试过了，后面就也打算一直沿用这个形式。
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它解决的问：Claude Code 跑长任务时容易"走神"——偏离目标、陷入死循环、做不相关的事。
Peon Ping 的做法：
• 像个监工一样盯着 Claude Code
• 定期检查它在干什么
• 发现偏离自动纠正
• 任务完成自动通知你
名字来自魔兽世界——"Peon"是兽族里被 poke 才干活的苦工 😂
这个项目说明了一个趋势：AI Agent 越强大，"管理 AI"本身就成了一个新需求。我们正在进入"AI 管理 AI"的时代。
来源：PCMag
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【深读Lenny】Anthropic增长负责人Amol：14个月从10亿做到190亿，增长方法论全拆解（下篇）
把这篇文章发给AI，然后让它总结出来如何用这篇文章指导个人成长，会有意想不到的收获
历史一再提醒我们：凡是“操作系统”的人，迟早都会被系统替代。
一百年前，大城市写字楼里最体面的岗位之一，叫电梯操作员。
那时候的电梯不是你今天看到的“按个按钮就行”。
每一次上升、下降、停靠，都要靠人手动控制。
要判断高度。
要对齐楼层。
要控制速度。
要防止冲顶或坠落。
这是技术活。是专业工种。甚至带点职业荣耀。
当年的人如果听说“未来电梯没人操作”，一定觉得荒谬。
那还安全吗？
那不乱套吗？
机器怎么可能比人更可靠？
后来发生了什么？
自动控制系统出现了。
标准化模块出现了。
按钮出现了。
电梯没变少，反而越来越多。
但操作员，消失了。
原因很简单，因为系统不再需要人类实时操作。
今天的程序员，其实正站在同样的位置。
早期写软件，就像手动开电梯：
要管理内存；
要控制流程；
要一行行写逻辑；
要从零搭结构；
后来出现了框架；
后来出现了组件；
后来出现了云服务。
现在呢？
AI开始写函数。
AI开始生成架构。
AI开始自动调试。
越来越多程序员的日常工作，本质上变成：
调参数
拼模块
改配置
点部署
像不像什么？
像不像一个穿着西装、神情专注、手稳如刀的——
电梯操作员。
很多人真正误判的一点是：
技术革命，从来不是“消灭行业”，是“消灭操作层”。
电梯行业没消失，建筑行业更没消失。
消失的，是“手动控制电梯的人”。
未来软件也一样。
软件不会消失，系统只会更多，需求只会更复杂。
但手动写代码的人，越来越像当年的手动开电梯的人，也会重复其历史。
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AI 换脸门槛降到零了
一个开源项目，只要一张照片，就能实时换脸做视频 deepfake
不需要训练，不需要技术，下载就能用
87k star，这玩意传播速度比我想象的快
仓库地址:
http://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
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Sub2API
一个把 AI 订阅额度做成可管理 API 网关的开源项目
→ 这不是普通中转壳子，是自托管的“AI 配额分发后台”。
→ 它把多账号调度、API Key 分发、Token 级计费、并发限速这些脏活一次补齐了。
→ 如果你在做团队共享、拼车分摊、统一上游出口，这项目确实值得点开。
→ 连 OpenAI Responses 兼容细节和 Claude Code 已知问都写了，明显是踩过坑的人在做。
→ 代价也很明确：要 PostgreSQL + Redis，定位不是轻量脚本，而是能长期跑的管理系统。
https://github.com/Wei-Shaw/sub2api
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→ 它把多账号调度、API Key 分发、Token 级计费、并发限速这些脏活一次补齐了。
→ 如果你在做团队共享、拼车分摊、统一上游出口，这项目确实值得点开。
→ 连 OpenAI Responses 兼容细节和 Claude Code 已知问都写了，明显是踩过坑的人在做。
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