@versuchai · X

@SpotKolours · X

I made this little experience. I'm not a developer or musician, just a chill ,creative ,South African dude that had an idea. Proof of Sound —Hear and experience the Bitcoin network live: #Bitcoin #ProofOfSound #lofi made with @claude and @OpenAI

@jielove233 · X

最近看到 @dappOS_com 一个作品挺有意思 一个主流币交易共振信号Agent，通过 dappOS Coding 快速完成 链接： 这个案例的价值，不在于又做了一个行情页面，而是在于它展示了一种新的 AI Agent 构建方式 过去开发一个交易辅助工具，需要先处理数据接口，再搭建前端交互，编写指标逻辑，最后不断测试优化。 对于很多有交易想法的人来说，真正困难的不是没有策略，而是从想法到产品之间隔着一整套开发流程 dappOS Coding 改变的，就是这个过程 通过自然语言描述需求，就可以快速生成对应功能模块 像这个交易共振信号案例，本质上就是把市场数据、技术指标和信号逻辑结合起来，形成一个面向交易场景的辅助工具 它并不是替用户直接交易，也不是承诺预测市场 更重要的价值在于 帮助交易者降低信息处理成本 在 Crypto 市场里，行情 24 小时运行，大量数据、新闻、价格变化不断涌入 普通用户很难持续人工筛选有效信息 AI Agent 可以承担其中一部分重复工作： 监控市场变化 整理关键数据 输出信号参考 辅助交易决策 这也是为什么最近 AI + Crypto 的结合越来越受到关注 OKX 推出 AI 与交易生态结合 @BNBCHAIN 也在推动更多项目加入 BNB Agent Studio，鼓励开发者围绕交易、情感陪伴等方向构建 AI Agent 整个行业正在从AI 能聊天进入AI 能完成任务的阶段 而 dappOS Coding 展现出来的方向，是降低 Agent 创建门槛 以前一个想法可能停留在笔记里，需要开发团队才能实现 现在，更多开发者、交易者甚至普通用户，都有机会快速验证自己的想法 未来 Crypto 的竞争，不只是资产和协议之间的竞争，也会是 AI Agent 生态和应用数量的竞争 谁能让更多人低成本创造工具，谁就更有机会成为下一阶段基础设施的一部分 这个交易信号案例只是一个开始 AI Agent 正在逐渐成为连接用户、数据和链上应用的新入口

u/SanoKei · Reddit

My first launch of a SaaS project! Generate animated 3D scenes to make better AI videos I have been trying to get my project out there, it is a workflow of making 3D previsualizations of scenes to get the shot you are looking for correct before you generate the AI video. If you are interested in AI video creation please check it out at kinoinstrument.com submitted by /u/SanoKei to r/SaaS [link] [comments]

@fwitweets · X

plutozc · V2EX

做了个 Codex Desktop 主题预览和切换工具，先调好再安装 最近一直在用 Codex Desktop ，觉得默认界面看久了有点单调，就顺手做了个主题编辑工具，分享一下： [Codex Skin]( https://getcodexskin.com) 可以先在网页里预览主题，调整背景透明度、面板透明度、颜色、模糊和圆角等参数，满意之后再下载并切换到 Codex Desktop 。 目前支持： - 自定义 JPG 、PNG 、WebP 背景 - 在线实时预览主题效果 - 调整透明度、颜色、模糊、圆角 - 预览满意后生成安装命令 - 不喜欢了可以恢复默认外观 目前主要面向 macOS 上的 Codex Desktop ，还是个人项目，功能和兼容性都在继续打磨。 欢迎试试，也想听听大家对主题参数、预览效果和安装流程的反馈。 直接网址： https://getcodexskin.com [轻喷 轻喷，可能还有些 bug

lisheng3698 · V2EX

我把摄像头变成了乐器：从手势识别到 Web Audio，分享 5 个真正踩过的坑 最近做了一个有点不一样的浏览器小项目：用摄像头识别双手动作，再把手的位置和姿势映射成和弦、音高、音量和音色。 不需要安装软件，也不需要麦克风。打开网页、允许摄像头后，就可以隔空演奏。 项目地址：[GestureSynth.me]( https://gesturesynth.me/) 建议使用最新版 Chrome 或 Edge 。摄像头画面只在本地处理，不会上传。 ## 真正难的不是“识别到手” 最开始我以为，只要 MediaPipe 能返回手部关键点，剩下的事情就是把坐标转换成音符。 实际做下来发现：**识别出一只手很容易，让它变成一个“能演奏”的控制器才难。** 摄像头每一帧都会返回一组手部关键点，但这些坐标会轻微抖动，偶尔还会丢失。如果直接把原始坐标连接到音高或者音量，听起来会非常不稳定。 最后形成的处理链路大致是： ```text 摄像头 → 手部关键点识别 → 提取手掌位置、距离和手势 → 平滑、死区和状态保持 → 映

AI Stem Splitter — AI 音轨分离器

@ojessecruz · X