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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年07月29日 19:36
Notion、Evernote 和 Obsidian Sync 的开源自托管替代方案。

https://github.com/gamosoft/NoteDiscovery https://x.com/tom_doerr/status/2082550801872929081
Open-source self-hosted alternative to Notion, Evernote, and Obsidian Sync.

https://github.com/gamosoft/NoteDiscovery https://x.com/tom_doerr/status/2082550801872929081
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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年07月30日 10:47
仅需 45MB 内存和零依赖,即可在低成本硬件上本地运行 10 亿参数大模型。

https://github.com/RightNow-AI/picolm https://x.com/tom_doerr/status/2082780186316075060
Runs a 1-billion parameter LLM locally on low-cost hardware using just 45MB of RAM and zero dependencies.

https://github.com/RightNow-AI/picolm https://x.com/tom_doerr/status/2082780186316075060
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Didi 加密 @DidiTrading · 2026年07月30日 17:04
第 576 天:在 Hyperbeat Fantasy 联赛中赢了 10,500 美元。🏆

我就说这是我见过最疯狂的零成本机会之一。

女巫审查结束后,我从第 3 名升至第 1 名,拿下了头奖。

非常感谢所有使用我邀请链接的朋友们。你们的活跃帮我赢得了胜利,正如我承诺的那样,每个达到交易量要求的人都收到了我发放的 100 美元。

感谢 Hyperbeat。
感谢所有用我邀请码的人。

让我们继续一起赢下去。
Day 576: Won $10,500 in the Hyperbeat Fantasy league. 🏆

I told you this was one of the craziest $0 entry cost opportunities I'd seen.

After the sybil review, I moved from 3rd to 1st place and took home the top prize.

Huge thank you to everyone who used my referral. Your activity helped me secure the win, and as promised, everyone who met the volume requirement received $100 from me.

Thank you, Hyperbeat.
Thank you to everyone who used my referral.

Let's keep winning together.
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区块链行情研究 加密 @qkl2058 · 2026年07月30日 12:31
这家伙用 2 分钟,把 10 美元干到了 6.2 万。 https://x.com/qkl2058/status/2082806249348018578
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币安Binance华语 加密 @binancezh · 2026年07月30日 08:02
Day 603,今天的计划:
学习 ❌
干饭 ✅
研究币安 TradFi 和 bStocks ✅ https://x.com/binancezh/status/2082738602501632337
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阿西_出海 AI @axichuhai · 2026年07月30日 08:46
发现一个比 Obsidian + AI 更适合当第二大脑的工具,叫remio

我平时收藏夹的信息都是散落在各个平台,像飞书、微信,还有各种云文档。

之前一直用 Obsidian + Claude Code 管知识库,但 Obsidian 存的是存量信息,得自己手动收藏保存,一直没法解决信息散落这个问题。

最近发现 remio 帮我解决了这个问题,它可以把飞书、钉钉、Obsidian 等等这些平台上面的内容直接同步过来,而且插件可以采集很多增量信息,不需要我手动点收藏保存。

甚至连微信里面的内容也可以,直接收录微信里面收藏的信息。

针对办公场景也做了提效优化,它能收集会议录音,这样工作上下文就能沉淀在这个知识库,更全面地去整理你的工作信息背景。

而且所有信息都是存在本地,不用担心安全隐私问题。

更关键的是,它不只是把资料存起来,而且自带 Agent,能直接调用知识库里的信息帮我把活干出来。

比如前几天我要做一份 PPT,换成以前得自己去各个平台找资料,现在我直接在 remio 里面跟它说:

“帮我根据资料库里面的资料,提取关于 Codex 相关的资料,然后做一份关于 Codex 入门使用分享的 PPT。”

接着Agent 会自己去查询这个关键字下面的所有知识库的资料,直接把 PPT 生成出来了。

虽然 Codex 和 Claude Code 这种通用 Agent 也能做 PPT ,但是总绕不过要先描述背景、介绍需求这一步。

在 remio 里,我的上下文本身就在里面了,就不需要再一遍遍找文件、描述背景,更高效,而且产出也能更贴近实际业务。

这应该是目前最符合我想象的 AI 办公助手+第二大脑的产品了,强烈推荐。
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火山哥🕊️ 加密 @huoshan007 · 2026年07月30日 01:55
我真有点看不懂闲鱼这帮 AI 代充了。

ChatGPT、Claude、Codex,价格低到像在做慈善,结果一看销量,几百单上千单。

这玩意儿正常买都不便宜,他们到底赚哪一层钱?

汇率差?低价区?学生包?企业号拆卖?还是有什么我这种老实人不知道的路子。

有没有懂行的老哥讲讲。

纯好奇,不是要上车,我主要是想知道这世界到底有多少隐藏玩法。
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火山哥🕊️ 加密 @huoshan007 · 2026年07月30日 07:45
迪士尼做一集短片,预算能烧掉一套房。

结果我高中生未毕业表弟,用 137 美元,搞了个 8 分钟动画频道,单月进账 1.6 万刀。

流程也离谱:

Claude 拆剧情,12 分钟

Midjourney 出角色和分镜,25 分钟

Runway 拉镜头,18 分钟

ElevenLabs 配音,9 分钟

Suno 做片尾曲,6 分钟

最后丢给 Zapier 自动发全平台。

一个人,一小时一集。

最狠的是,他第二天醒来发现,广告分成还在跳。

这玩意儿真的有点不讲武德。
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周览资源 其他 @grgerwcwetwet · 2026年07月30日 11:49
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年07月30日 14:34
冒死公开风水真传,看完不到半小时入门风水 https://x.com/cj3214567667/status/2082837115499647413
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$52买入大金狗 $WEN,做到了 576x 回报,狂赚 $30.2K(约21.7万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x96b6d17bb5778de636ae6608f88908fe699eeb5e
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$1.2K买入大金狗 $RODINO,做到了 74x 回报,狂赚 $90.2K(约65.0万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x5c9f7b526d804cf8adbbdee657f2d3984570590e
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$209买入大金狗 $YOLO,做到了 225x 回报,狂赚 $47.0K(约33.8万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x36305a9c9ebb7bd8c9bd53cfd1fd510228060d92
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$96买入大金狗 $ASTEROID,做到了 252x 回报,狂赚 $24.3K(约17.5万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$240买入大金狗 $GME,做到了 155x 回报,狂赚 $37.1K(约26.7万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$877买入大金狗 $AI,做到了 117x 回报,狂赚 $102.3K(约73.7万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$3.4K买入大金狗 $PIPEDOG,做到了 52x 回报,狂赚 $176.7K(约127.3万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0xa9e828bd70807d60aa8c0bfa01815f299c3131f1
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Base链上花$4.4K买入大金狗 $BRIAN,做到了 52x 回报,狂赚 $231.7K(约166.9万人民币)!

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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 07:01
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上花$382买入大金狗 $bFUND,做到了 49x 回报,狂赚 $18.6K(约13.4万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x64cd86c1ec78a4cdeb2ecac63874ff3590d96800
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 13:01
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上花$427买入大金狗 $黄金时代,做到了 59x 回报,狂赚 $25.2K(约18.2万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x84b90e4cde94538c38a8ec482a1622a5895da232
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 10:01
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上花$1.4K买入大金狗 $Jacket,做到了 40x 回报,狂赚 $57.1K(约41.1万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0xa2d5f28452929251325a85e72295da336434105d
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 07:01
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上花$3.6K买入大金狗 $MarsCoin,做到了 62x 回报,狂赚 $223.0K(约160.5万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x2daa0456786a065ee17d1edacc231f9acd6f018b
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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年07月29日 18:23
AirPodsDesktop 为 Windows 和 Linux 带来了 Apple AirPods 的各项功能,支持显示电量、自动入耳检测以及低延迟音频等特性。

https://github.com/SpriteOvO/AirPodsDesktop https://x.com/tom_doerr/status/2082532370368880717
AirPodsDesktop brings Apple AirPods functionality to Windows and Linux by displaying battery levels and enabling features like automatic ear detection and low latency audio.

https://github.com/SpriteOvO/AirPodsDesktop https://x.com/tom_doerr/status/2082532370368880717
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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年07月30日 12:38
仅凭一项改动,我就将 Fable 5 的 Token 使用量降低了 2.5 倍!

(100% 开源方案)

- 改动前:550 万 Token · 7 次报错 · $8.94
- 改动后:230 万 Token · 0 次报错 · $4.17

虽然最终构建产物一致,但智能体(Agent)采取的路径却截然不同。

在两次运行中,智能体都是从相同的步骤开始,即在编写任何代码前先理解后端,例如:

- 权限策略
- 可用存储桶
- 已配置的身份验证提供商
- Edge Function 的部署方式

第一次运行使用的是 Firebase,它是为使用仪表盘的人类开发者设计的。

开发者可以通过点击标签页查看上述状态,但智能体没有仪表盘,只能通过 API 调用获取信息。

而 Firebase 并没有一个能直接返回这些信息的单一调用。智能体需要多次查询,且每次查询返回的信息都严重冗余。

例如,当智能体询问登录配置时,Firebase 会返回整个身份验证界面及其支持的所有方法。

这远超它所需的上下文,并且在检查后端的每个部分时都在重复。

有些状态(比如哪些身份验证提供商是激活的)甚至根本无法查询。只能由我亲手提供,否则智能体就会乱猜。

报错进一步加剧了 Token 的消耗。

当开发者看到“权限被拒”时,可以通过控制台判断是规则问题、路径问题还是未授权请求。

Firebase 给智能体返回的是同样的字符串,但没有任何辅助调试的上下文。

于是它只能再次盲猜,选择一个最可能的原因并重写代码,从而消耗了更多 Token。

在开发这个全栈 RAG 应用时,Firebase 的配置耗费了我 550 万 Token 和 7 次人工干预。

但我通过引入 InsForge 作为后端上下文工程层(开源且支持 Docker 私有化部署),将消耗降至 230 万 Token 且零人工干预。

它提供与 Supabase/Firebase 相同的原语,但它是为智能体而非仪表盘重构了整个信息层。

只需一次消耗约 500 Token 的 CLI 调用,智能体在写第一行代码前就能掌握完整的后端拓扑。

这涵盖了身份验证、数据库、存储、Edge Functions、模型网关、微型 VM 和部署。

此外,为了将认知负荷降至最低,我们不再每次都将整个产品接口加载到上下文中,而是仅在相关时激活四个针对性的技能。

为了确保高效重试,每个 CLI 操作都会返回带有明确退出码的结构化 JSON,智能体再也不必盲猜下一步该做什么。

InsForge GitHub 仓库:https://github.com/InsForge/InsForge

(别忘了点个 star 🌟)

下方的视频展示了最终产物中 Firebase 和 InsForge 的对比。

如果你想深入了解,我的联合创始人最近发布了一篇完整的实操指南,端到端地对比了在两个后端构建同一 RAG 应用的过程。

文章引用如下!
I cut Fable 5 token usage 2.5x with just one change!

(100% open-source solution)

- Before: 5.5 M tokens · 7 errors · $8.94
- After: 2.3 M tokens · 0 errors · $4.17

The final build was the same for both, but the path the agent took wildly differed.

In both runs, the agent started with the same thing, i.e., it understood the backend before building anything, like:

- Permission policies
- Available storage buckets
- Auth providers configured
- How edge functions are deployed

The first run used Firebase, which was built for a human dev using a dashboard.

While the dev can read the above state by clicking through tabs, an agent has no dashboard. So it gathered the same info through API calls.

And there's no single Firebase call that returned this info. The agent required to query multiple times, and each query over-returned.

For instance, when the agent asked how sign-in is configured, Firebase also returned the entire auth surface and every method it supported.

This was far more context than what it needed. And it repeated across every part of the backend it inspected.

Some states (like which auth providers are active) weren't queryable at all. I provided it myself. Otherwise, the agent would have guessed.

Errors further compounded the token usage.

When a dev sees "permission denied," they can look at the console and figure out whether it's a rule, a path, or an unauthenticated request.

Firebase returned the same string to the agent as well, and it had none of that surrounding context to debug.

So it guessed again, picked the most likely cause, and rewrote code, utilizing more tokens.

This Firebase setup cost me 5.5M tokens and 7 manual interventions during errors on a full-stack RAG app.

But I brought that down to 2.3M tokens and 0 manual interventions by using InsForge as the backend context engineering layer (open-source and self-hostable via Docker).

It provides the same primitives as Supabase/Firebase, but structures the entire information layer for agents, instead of dashboards.

In one CLI call that consumed ~500 tokens, the agent saw the full backend topology before writing a single line of code.

This included auth, database, storage, edge functions, model gateway, micro VMs, and deployment.

Also, instead of loading the entire product surface into context on every task, four narrowly scoped skills activated only when relevant to keep cognitive load minimal.

And to ensure efficient retries if needed, every CLI operation returned structured JSON with meaningful exit codes, so the agent never guessed what to do next.

Here's the InsForge GitHub Repo: https://github.com/InsForge/InsForge

(don't forget to star 🌟)

The video below depicts the final build, comparing Firebase and InsForge.

If you want to dive deeper, my co-founder recently published a full walkthrough building the same RAG app on both backends and inspected them end-to-end.

The article is quoted below!
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Muhammad Ayan AI @socialwithaayan · 2026年07月30日 12:05
通过 Omni Reference 用完全相同的视频序列对比测试了 MiniMax H3 和 Seedance 2.0。

说实话被惊艳到了。H3 在提示词准确度、运镜丝滑度、音效设计以及整体叙事流畅度上完胜,质感明显更连贯、更成熟。 https://x.com/socialwithaayan/status/2082799820167905359
Tested MiniMax H3 against Seedance 2.0 using the exact same video sequence via Omni Reference.

Honestly surprised. H3 wins on prompt accuracy, smoother camera work, sound design, and overall narrative flow. It just feels way more cohesive and polished. https://x.com/socialwithaayan/status/2082799820167905359
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Neo Kim AI @systemdesignone · 2026年07月30日 12:30
想成为大神级的 AI 工程师?这 17 个核心概念一定要掌握(建议收藏):
If you want to become god-level with AI engineering, then learn these 17 concepts (save now):
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余温 AI @gkxspace · 2026年07月30日 10:19
惊呆了,家人们,我只是想 Codex 帮我扒一篇 X 长文,挖出了很多人根本不知道的免费接口。。。

文章内带图片和视频,我本来以为最多拿个文本,结果 Codex 先用 Jina 读正文。
又调 FxTwitter 的结构化接口,把整篇长文、9 张图、3 个视频、原始 JSON 和校验清单一起打包到了本地。

我顺着研究了一下,发现 FxTwitter 有着一套挺完整的 X 只读 API。

单条推文、Thread、完整对话、回复、引用、转发、账号资料、时间线、关注关系、搜索、趋势都能拿,图片能拿原图,视频还能选不同码率。

公共接口目前免费,不用登录 X,也不会碰本地账号的 Cookie。

当然它毕竟是第三方服务,部分接口偶尔会抽风。
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余温 AI @gkxspace · 2026年07月30日 11:30
我真觉得搜索能力在 AI 时代更重要了,AI拿到什么信息,直接决定它回复的质量。

所以我跟AI干活,调研这步总会花很多时间,各种搜索工具轮着用。
调推特API做交叉验证,公众号、小红书这些国内平台也都会搜一遍。

道理不复杂:喂进去的信息越真实越新,AI给的东西才越能用。
喂了错的旧的,它照样一本正经给你写一大篇,格式工整逻辑流畅,你根本看不出来哪错了。

宝贝逸尘把这整套东西做成了Skill开源了:
全网加社媒统一搜索,搜完自动归档,音视频还能直接转文字。我手动干半天的活儿,一条指令跑完。

唯一让我犹豫的是有些平台要读浏览器登录态,这种我个人不太敢碰,安全上总有点膈应。

真的,兄弟们,一定要用好搜索能力,才能让 AI 给你更好的回复!!!

快去尝试一下吧:https://github.com/mcncarl/yichen-skills/tree/main/yichen-web-research
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Fang 其他 @FLMdongtianfudi · 2026年07月29日 13:24
强烈推荐巴菲特1998年在佛罗里达大学的演讲,投资大佬段永平说他看过不下十次,你一定要看。

他在演讲中说,“假设每一个人就是一家公司,如果你现在可以买下你任何一个同学的10%,你愿意买下谁?你最看重的要素是什么?”

链接:https://t.co/SYobRpo6Cr https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2082457336283910462
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余温 AI @gkxspace · 2026年07月30日 11:39
如果你想做国内自媒体、想靠 AI 变现,我很推荐你看看阿杭这篇复盘,全是实操。

我算是陪阿杭一路走过来了,哈哈,他拍了100条发出56条,口播从0干到1.5w粉,变现也不少。

他把走弯路也都说清了:怎么从瞎对标走到不需要对标,产品线怎么从免费群一路砍到只卖一个 980 陪跑,为什么坚持教客户豆包剪映而不教 Codex,怎么卖到没一个差评。

我和阿杭在上海玩过两天,聊了一路自媒体和生意。给我最大的感受就是目标导向:确定要赚钱,每个动作都对准结果,卖不动就换产品,看不懂对标就换对标,不要内耗。

这也是我一直劝身边人的:国内赚大钱很难,但赚小钱的机会真的遍地都是。你但凡把一个平台做出起色,一个月几千上万真不难。

大多数人卡住的地方就一个:没能像阿杭这样把自媒体当业务,认真干满 3 个月。
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