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马斯克不懂 GraphQL，员工指出错误后当场被“开除”

马斯克昨天锐评 Twitter App 滥用 RPC 后，被 Twitter 的技术主管直接怼了回去——直言马斯克不懂技术，只是喜欢发表一些粗鲁无礼的评价。 除了这名技术主管，一位负责 Twitter Android 客户端开发的工程师Eric Frohnhoefer 也丝毫不给老板面子，他表示自己参与 Twitter 的 Android 开发已经有 6 年多了，而马斯克所指出的 Twitter App 运行慢的原因完全错误。 一名自称有 20 多年工作经验的开发者在评论中建议 Eric 应该私下和马斯克沟通，而不是直接在公开场合指出老板的错误。Eric 认为明明是老板先在公开场合提这事的……然后马斯克直接来了句"He’s fired"。 Eric 今天发布了自己的开发机器被锁定了的照片，确认已被开除。 就在刚刚，昨天回击马斯克的 Twitter 主管也发表推文称，自己因为昨天发布的推文也已经被解雇。 事实上，Eric 除了公开指出马斯克的错误，还认真解释了 Twitter Android 客户端运行慢的原因，并表示团队已经做了许多工作来提升性能——且同时要满足日渐增长的广告投放和用户访问管理需求。但马斯克指出的所谓的“请求数量”不是主要问题，应用程序运行缓慢主要有三个原因。首先，Twitter App 有许多很少使用的功能；其次，他们已经积累了多年的技术债，为增加功能牺牲了性能和速度；第三，Twitter App 花费了大量时间来等待网络响应。 因此，Eric 最后建议他们应该对 Twitter App 优先进行一些重要的重构，以对抗 10 多年的技术债，并呼吁积极删除无用的功能。 马斯克最初所提到的 1000 多个批处理 RPC 只是在服务端完成，与客户端的请求无关，而且 Twitter 使用的GraphQL 可跨微服务解析请求，然后将其发送回。负责 Twitter k8s 基础设施的工程师向马斯克提供了关于客户端、服务器、请求数和微服务之间的关系示意图。
2022-11-15
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苹果前员工开发iOS云端存储应用

从本周开始，苹果iCloud平台遇到了一些竞争，因为曾经就职于苹果的工程师们打算彻底改变iPhone存储内容的方式。由前苹果软件工程高级副总裁 Bertrand Serlet 创立的 Upthere 公司推出了首款 iOS 应用程序，允许用户将数码照片存储在该公司的云端服务器上。 据了解，一旦用户将内容上传到 Upthere 的服务器，就可以通过任意一台 Mac、iOS 或者 Android 设备进行搜索和共享。这听起来有点像 Dropbox，但是该公司首席执行官 Chris Bourdon 认为，Upthere 会成为云端存储领域的巨人。 Chris Bourdon 在接受媒体采访的时候表示：“iCloud 是一项过时的技术，它并不能真正解决存储碎片化的问题，我们认为，对于正在使用 iCloud 的用户可以获得更多的改进。” 在经过了长达数个月的测试之后，该公司的首款 iOS 应用 Upthere Home 目前已经正式进入了 App Store。另外，这家公司还计划开发相机应用，将拍摄的照片直接发送到云端，而不是存储在本地。 ====================================分割线================================ 本文转自d1net（转载）
2017-07-04
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讲解视频开源工具大盘点：总有一款适合你的“AI视频搭子”

为什么这件事突然火了 你有没有想过，把一篇写好的文章变成一段带配音、带动画的讲解视频，需要多长时间？ 在过去，这意味着一整套流程：写脚本、做PPT、找素材、录音、剪辑、加字幕……每一步都是一门手艺，学完一轮，黄花菜都凉了。 但现在，一批开源工具正在把这件事变成“一行命令”或“一句话”的事。你只需要提供文稿或一个主题，AI就能自动完成中间的繁琐步骤，输出一段可以直接发布的MP4视频。 这不是未来畅想，而是2026年正在发生的事情。以下盘点了市面上最值得关注的几款讲解视频开源工具，帮你弄清楚它们各自擅长什么、不适合什么。 先搞懂一个概念：什么叫“讲解视频” 在讨论工具之前，需要先明确“讲解视频”指的是什么。 它不是AI从零“凭空生成”的画面（那是Sora、可灵这类视频大模型做的事），而是把文字内容转化成结构化的视听表达——有旁白、有画面、有节奏。可以把它理解为“自动化的PPT动画+配音”，只不过画面不一定是静态的，可以包含真正的动画、数据图表甚至物理仿真。 这类工具的共同逻辑是：你提供内容（文稿/主题），AI负责把它“拍”出来。区别在于“拍”的方式和最终成片的风格。 ## **三大流派，各有绝活** 根据核心技术路线和输出风格，当前的开源讲解视频工具大致可以分成三个流派。 **🎬 剧本派：先规划，再拍摄** 这一派的核心理念是“大纲先行”——AI先帮你把视频结构规划好，确认后再逐页生成内容。代表工具是 TextToTalk 和 Scholium。 TextToTalk 的工作流非常直观：你粘贴一段文案，AI自动规划大纲（每页的核心信息、版式、节奏），这个大纲是流式输出且可编辑的，你可以增删页面、调整顺序，确认后才展开详细分镜和渲染。如果对某一页不满意，可以单独重做那一页，不用整片重来。 它在内容呈现上支持图表、地图和SmartArt，背景音乐是纯代码生成的WAV文件（不需要任何音频素材库），地图是结构化SVG。配音方面集成了Edge、CosyVoice、Qwen-Audio、Seed-TTS等多引擎TTS，字幕会跟随语音节奏出现。 Scholium 则更偏学术场景——它把带旁白的Markdown幻灯片转为视频，对Pandoc和Beamer有良好支持，适合翻转课堂和课程录制。 适合谁：知识科普创作者、在线课程设计者、需要将技术文档转化为演示视频的人。如果你希望保留对内容结构的控制权，不想被黑盒生成“卡脖子”，这个流派最合适。 注意：TextToTalk本质上是“PPT式”的视觉风格，不是定制化的物理仿真或复杂数据可视化。它的优势在于流程可控、上手门槛低。 **✏️ 手绘派：让知识“画”出来** 如果你看过3Blue1Brown的数学视频，一定对那种“一边画一边讲”的风格印象深刻。这个流派就是要把那种效果自动化。代表工具是 Manim、explainroo 和 rough-remotion。 Manim 是这个领域的老牌王者——它本身就是3Blue1Brown作者Grant Sanderson为制作自己的数学视频而开发的Python动画引擎，后来社区维护了Manim Community Edition版本。你用Python代码描述动画的每一步，Manim逐帧渲染，精确控制每一个元素的出现、移动和消失。它的强项是数学公式动画和几何图形演示，画质精细，但需要一定的编程基础。 explainroo 把门槛降得更低。它让AI Agent帮你写两个文件：script.md（旁白内容）和scenes.js（用JavaScript画图），然后explainroo用本地的Kokoro语音模型配音、Whisper做词级时间对齐、Chrome无头浏览器逐帧截图，最后由ffmpeg合成MP4。它提供了5种视觉风格（paper、clean、chalk、blueprint、midnight），内置1800个Lucide图标，还自带布局检查和语音纠错功能。整个过程完全在本地运行，不需要API Key，零费用。 rough-remotion 走的是极简路线——用Remotion + rough.js生成“手绘草图”风格的动画流程图，适合制作LinkedIn或社交媒体上的短内容。 适合谁：数学/物理/算法教学、技术概念可视化。如果你追求“画出来”的讲解感，这个流派效果最好。 注意：Manim学习曲线较陡；explainroo虽然降低了门槛，但仍然需要Node.js环境。手绘风格的动画在信息密度上不如PPT式清晰，更适合“讲一个概念”而非“列一份清单”。 **🤖 全流程派：从选题到成片一条龙** 如果你希望AI不仅仅帮你“做视频”，而是从选题研究、脚本撰写、素材搜集到最终合成的全流程都包了，那就要看这个流派。代表工具是 OpenMontage 和 knowledge-explainer-skill。 OpenMontage 的定位是“首个开源的Agentic视频生产系统”——它把AI编程助手（Claude Code、Cursor、Copilot等）变成一个完整的视频工作室。它有12条生产流水线（动画解说、真人出镜、纪录片蒙太奇等），52个生产工具，400多个Agent技能。它的工作流程是：先做Web研究（跨源搜索15-25次确保内容基于真实信息），然后提案→脚本→分镜→素材→剪辑→合成，每一步都由Agent驱动，在关键决策点等你确认。它支持“参考视频驱动”——你粘贴一个喜欢的YouTube或TikTok链接，Agent会分析其节奏、转场和结构，产出差异化方案。 knowledge-explainer-skill 则更聚焦于“把Markdown变成真正的动画讲解视频”。它的核心卖点不是PPT式的幻灯片，而是真正的动画、物理仿真和数据可视化。它的GitHub仓库里有三个展示案例：双摆混沌演示（用拉格朗日方程实时数值积分，展示0.001°初始角度差如何在几秒后导致轨迹完全分离）、一张纸对折42次比月球还远（对数刻度柱状图+11个里程碑标记）、抖音算法信息茧房（24张视频卡grid+离散状态机模拟5波收敛）。技术实现上，AI Agent会根据文稿内容动态编写React/SVG组件来实现这些可视化效果。 适合谁：需要“从零到一”完整视频的创作者、想要探索AI Agent视频生产全流程的技术爱好者。 注意：OpenMontage的复杂度较高，需要配置多种Provider（虽然零API Key也能跑基础流程）。knowledge-explainer-skill的社区规模还比较小（GitHub约34星），自定义动画的质量直接取决于底层AI模型的代码生成能力。 ## 一张表看懂怎么选 ![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2923126/952149507865be1beca41bd35815d947.png) ## 一个值得关注的趋势：视频正在变成“代码” 把上面这些工具放在一起看，会发现一个有趣的共性：它们最终都在生成代码，而不是在编辑时间线。 Remotion是React代码，Manim是Python代码，HyperFrames是HTML代码。每一帧画面都是代码绘制的，这意味着视频中的每个元素（位置、颜色、动画曲线）都是可编辑、可版本控制、可被AI Agent操作的源代码。 有分析者将这场变革类比为翻译行业的演进——从“改Word文档”到“在数据库里管理翻译资产”，视频也在经历从“在时间轴上拖拽”到“用代码描述视觉”的转变。在这个范式下，AI Agent天然就是最好的“视频导演”，因为它读得懂代码、写得出代码、还能自我检查（比如explainroo会保存场景截图做布局检查，vibe-knowledge-video会用OCR校验字幕）。 所以，与其说这些工具是“视频生成器”，不如说它们是“用代码写视频的脚手架”——你提供内容，AI写代码，渲染引擎把代码变成视频。理解了这一点，再看上面那些工具，就会清楚很多。 你目前最想尝试哪个方向？是想把手头的文章快速变成视频，还是想做某种特定风格的讲解内容？可以告诉我具体情况，我帮你做更具体的推荐。
2026-10-16
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用 WorkBuddy 做 IT 硬件运维 + 工程报价，一个能干活的 AI 搭子

## 写在前面 我是医院 IT 硬件保障后勤，业余接网络工程、监控工程、打印机维修、办公耗材销售的活儿。说白了，白天管医院设备，晚上和周末干自己的工程生意。 日常面临的问题很现实：报价单要快、运维记录要规范、设备清单要准确、合同文档要全。以前这些活儿全靠手抠 Excel 和 Word，效率低还容易出错。 用 WorkBuddy 三个月，我把这几个场景彻底跑通了。这篇文章不讲虚的，全是实操步骤，你照着做就行。 ## 场景一：5 分钟出一份网络工程报价单 ### 痛点 接一个网络工程，客户要报价。以前我打开 Excel，一项一项填设备名称、型号、单价、数量、施工费、利润，一份报价单磨半小时。客户急的时候真扛不住。 ### 做法 在 WorkBuddy 里直接说人话： ```javascript 帮我做一份网络工程报价单。 场景：某办公楼 3 层，每层 8 个信息点，共 24 个点位。 需求：综合布线 + 交换机 + 机柜 + 施工。 按以下格式输出 Excel： - 设备清单（名称、品牌型号、单价、数量、小计） - 施工费 - 利润（按总价 20% 计算） - 总计 ``` WorkBuddy 会自己拆解任务，生成一份结构完整的报价单 Excel，设备清单、施工费、利润计算全都有。 ### 实际效果 - 一份报价单从 30 分钟压到 5 分钟 - 设备清单模板可以复用，换个项目改改数量就行 - 利润率、施工费比例随时调，一句话的事 ### 踩过的坑 1. **第一次没说清楚品牌偏好**，AI 给的是通用型号。后来我加了一句"交换机用 H3C，网线用安普"，出来的清单直接能用。 1. **利润计算方式要说清楚**——是按设备总价算还是按总价（含施工）算，差很多。建议在 prompt 里写明。 ## 场景二：医院设备运维记录，从手写到自动生成 ### 痛点 医院设备多、型号杂，每次维修完要写运维记录。手写记不全，回头查的时候找不到。领导要统计报告，翻半天 Excel。 ### 做法 把维修情况口述给 WorkBuddy： ```javascript 帮我生成一份设备运维记录。 设备：某品牌 UPS 电源 故障现象：电池组报警，市电切换异常 处理过程：更换电池组 2 块，检查整流器输出正常，恢复供电 处理人：我 日期：今天 输出格式：表格，包含设备名称、故障描述、处理过程、处理人、日期、状态 ``` 出来的记录表可以直接存档。月底要统计的时候，把所有记录丢给 WorkBuddy，一句话生成月度运维汇总报告。 ### 实际效果 - 运维记录规范化，领导检查不用慌 - 月度报告自动生成，省了至少 2 小时 - 历史记录可追溯，同一设备反复出问题一眼能看出来 ## 场景三：监控工程方案文档，一键生成 ### 痛点 接监控工程，客户要方案文档。方案里要含点位图说明、设备清单、施工方案、报价。以前写一份方案文档要大半天。 ### 做法 ```javascript 帮我生成一份监控工程方案文档。 项目：某小区监控改造，共 16 个监控点位 包含： 1. 项目概述 2. 点位规划说明（大门 4 个、停车场 6 个、出入口 4 个、公共区域 2 个） 3. 设备清单（摄像头、录像机、交换机、线材、辅材） 4. 施工方案 5. 报价 6. 售后承诺 输出 Word 文档 ``` 一份完整的方案文档就出来了，结构清晰，客户看了直接能拍板。 ### 踩过的坑 - **点位数量一定要准确**，AI 不会自己猜你的现场情况。数量错了后面清单全错。 - **售后条款提前准备模板**，让 AI 套进去，比自己每次写强。 ## 场景四：打印机维修知识库，遇到故障直接问 ### 痛点 打印机品牌多、故障杂。有时候遇到不常见的故障，翻手册翻半天。靠经验记，难免有漏。 ### 做法 把常见故障和处理方法整理成文档喂给 WorkBuddy，或者直接在对话里描述故障现象： ```javascript 某打印机故障：打印出来有竖向黑条，换了硒鼓没用。 帮我分析可能原因和排查步骤。 ``` WorkBuddy 会给出排查思路：定影组件、感光鼓、激光器、清洁组件逐个排除。比我翻论坛快多了。 ### 进阶玩法 把自己常修的打印机型号 + 常见故障整理成一个 Skill（技能包），以后遇到问题直接调用，不用每次重新描述。 ## 省积分的几个习惯 用了一段时间，总结几个省积分的习惯： 1. **简单问题用轻量模型**（混元），复杂推理才上 DeepSeek，能省不少。 1. **一次把需求说清楚**，别挤牙膏。一次说清比来回追问三轮省积分。 1. **重复任务做 Skill**，模板化调用比每次重新描述省。 1. **批量处理放一起**，整理文件、生成清单这类活，一次性丢进去比拆开多次省。 ## 总结 WorkBuddy 对我这种"技术 + 业务一手抓"的人，最大的价值是：**把重复劳动甩出去，把精力留给现场和技术判断。** 报价单、方案文档、运维记录、月度报告——这些以前吃掉我大量时间的文书活，现在基本一键搞定。省下来的时间多接两个工程，比什么都实在。 如果你也是干 IT 运维、弱电工程的，强烈建议试试。别光聊天，让它真给你干活。
2026-07-27

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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