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My CLAUDE/AGENTS Markdown file contains only these 4 parts: 📝 Project description (100-200 letters) 📂 Repo layout 🛠️ Tech stack 🪄 The common commands Use plan mode for every task. The agent automatically learn the rest while it’s planning.
Built 8 startups in 12 months • Sold 3/8 startups • Building @HackerResidency, https://t.co/ns7SH9FiWh, https://t.co/1tAr7flVT2, https://t.co/sYr4JzzOtJ, https://t.co/HvvzdvWg5H, a secret startup 🤫
目前里面已经有几十款应用了 连 Apple Music 都接入了 连接 Apple Music 后 你可以在 ChatGPT 里“用一句话找歌、做歌单、试听音乐”。 比如： 👉 让 Apple Music 给我生成一个“今天的最新热门歌曲”歌单 👉 帮我找一些“氛围偏 chill、放松感”的新歌 👉 给我找点有节日气氛的音乐
这里有一个详细教程，教你如何打开、连接和使用ChatGPT 应用 ：https://t.co/4GoS6xKNQL
#DAY1 My launch failed!! No users no real feedback 😔 Any advice? @levelsio @jackfriks @alexcooldev @anulagarwal
Daily grind: Shipping SaaS/apps | Chasing first 10k MRR ☄️
RT @benfielding: 5,000 individual participants in the $AI token sale from @GensynFND and there are still 8 hours left fair distribution an…
COO @GensynAI / ex @a16z @Cravath
游戏代打也要失业了? 来看 NVIDIA NitroGen NVIDIA 刚刚又发了个新模型 NitroGen，这是个只有 1B 大小却可以玩游戏的大模型，它接受视频帧输入，然后输出手柄操作。所以非常适合用来玩手柄可以操作的动作类游戏。 这个模型最大的特点是，它是基于游戏视频本身学习的，以往互联网上虽然有很多游戏视频，但是游戏操作并没有记录下来，而 NitroGen 它利用了合成动作标签技术。研究团队通过大规模的逆动力学模型，从公开的互联网游戏视频中“反推”出当时玩家可能按下的键，从而人工合成了海量的训练数据，通过上万小时的纯视频数据进行预训练，打破了数据瓶颈。 而且最重要的是，这个模型支持后训练。这意味着面对一款它从未见过的全新游戏不需要从头训练，只需少量的微调或适配即可上手游玩。
A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin.
做 RAG 应用或构建知识库时，最头疼的往往不是模型选择，而是数据处理流水线。 需要写一堆 Python 脚本去清洗、切片、向量化，而且源数据一变，全量重跑既费时又费钱。 最近在 GitHub 上看到 CocoIndex 这个开源项目，专为 AI 场景打造的高性能数据转换框架。 只需用大概 100 行 Python 代码，就能定义从文件读取、分块到向量入库的全过程。 GitHub：https://t.co/RwUjyHJEym 支持多种数据源和目标，包括本地文件、Amazon S3、Google Drive，以及 Postgres、Qdrant、LanceDB 等向量数据库。 除此之外，还内置文本分块、嵌入生成、PDF 解析、知识图谱构建等常用转换组件。 提供了丰富的示例，涵盖语义搜索、知识图谱、产品推荐、图像搜索等 20 多个实际应用场景，可以直接参考使用。
💡 挖掘开源的价值 🧑🏻💻 坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术 🧐 A list cool, interesting projects of GitHub. ✏️ 公众号：GitHubDaily
