大家好, 身为一个喜爱复古风格的人, 我vibe coding了一个复古电子翻页屏, 目的是让它能成为你在家里当中的赛博家居摆设。灵感起源于欧洲旧世纪火车站的机械式翻页屏, 我将机械感, 翻页声, 以及纹理都还原在网络上, 目前项目已开源, 我致力于在AI时代做出美的事物, 分享给大家! https://splitflap.cc
Vibe 日记｜Day 7 每一件小事情都是在做品牌
大家很喜欢唱高调，做品牌，什么重金打造发布会，什么请名人代言，什么优化设计 rebranding。我认为这些所谓的品牌都是一些很行活的手段，并不本质。
品牌在细微处，在你的产品、运营、宣传物料、活动等等每一次和你用户互动的细节里。我不相信一个想要做高端的品牌花了几千万做发布会，然后设计的邀请函里字体都出问题。这是很小的事情，但透露的是很大的品牌印象错误。
品牌不是在产品之外的包装，它就是你所做的事情本身。这也是为什么，我非常不理解一个公司要组建一个很大的市场品牌团队，就好像刻意在本质之上组织一群人来包装自己。把方方面面都是品牌，变成了某一部分人的活儿，这种刻意的责任转移恰恰滋生了低级的行活儿式的品牌。
老板、老大、Lead 就是品牌最重要的展现，每次推出的东西都是你品牌最真实的写照。品牌做多少事情，老板说错一句话、做错一个事情就可以清零。
BREAKING!!梅开二度，贡献代码又被合了，这次还是龙虾之父合的：https://github.com/openclaw/openclaw/pull/98320 赶紧@大佬致谢，吹一波～
这款 App 的开发日志（最近忙着其他事，好久没更新了）
https://qdstorm0.feishu.cn/docx/RYSzdx5ajoMqEvxvdJxcwIxSnhc?from=from_copylink
各位佬， gemini 的 tts 有什么便宜一点的替代吗？ 想要下面这样， 支持指令、背景、上下文、脚本、标注这些特性的， 还要是 LLM 生成的语音， 效果最真实。 google 这个真的贵， 官方要 2$/20$, 第三方中转站， 好多也要 20¥/60¥, 真的贵死！
Read the following transcript based on the audio profile and director's note.
# Audio Profile
For Speaker 1: A stern and weary gatekeeper
For Speaker 2: A determined and courageous traveler seeking answers.
# Director's note
For Speaker 1: Style: Deadpan. Pace: Natural. Accent: British (RP).
For Speaker 2: Style: Empathetic. Pace: Staccato. Accent: American (Gen).
## Scene:
A dark, crumbling dungeon with dripping water echoing in the distance.
## Sample Context:
Fantasy RPG style. Pacing is measured, snapping into urgency at the end. Tone is tense and cautious.
## Transcript:
Speaker 1: [shouting] Halt, traveler! The northern pass is sealed by order of the council.
Speaker 2: [determination] I carry a message for the elder. Step aside, or I will force my way through.
Speaker 1: [caution] No one passes. [pensive] The elder is... he's no longer receiving visitors.
Speaker 2: [suspicion] What do you mean? We don't have time for games.
Speaker 1: It's too late. [whispers] The shadow... it reached him first. [urgency] You need to leave. [shouting] Now.
谁在害怕中国模型？
文章认为，中国开放模型带来的真正冲击，并不只是价格更低，而是它们正在让 AI 模型快速变成一种基础设施。模型权重可以免费开放，但实际运行仍然需要 GPU、内存和推理成本。因此，判断一个模型是否便宜，不能只看每百万 Token 的价格，而应该看它完成同一个任务所需要的总成本。
随着越来越多模型能够完成相似任务，AI 市场可能逐渐商品化。未来真正有优势的公司，不一定是模型能力最强或定价最低的公司，而是能够用最低成本稳定提供高质量智能的公司。美国前沿实验室担心中国模型，也因为开放模型会削弱它们的定价能力、用户入口和数据优势。
中国推动开放模型，也符合自身的产业利益。模型越便宜，机器人、汽车、制造业和智能硬件的成本就越低，而这些恰好是中国更有优势的领域。中国不一定需要直接从模型本身赚钱，而是可以把模型作为基础设施，推动更大的硬件和产业生态。
作者最后认为，美国真正需要担心的不是中国模型价格更低，而是自己的政策限制了本国开放模型和网络安全防御能力。如果美国公司因为模型限制，只能依赖中国开放模型处理安全任务，那么这种依赖才是真正的战略风险。
Who’s Afraid of Chinese Models?
用 Python 开发 Agnet， LangChain 是最出名的；但是我选择 pydantic-ai。
一个轻量级所见即所得的 markdown 桌边版编辑器