Jan @voidJan

谁能想象这只是 sonet5.5 medium 做的！提示词：请编写一个完整的、可运行的 Python 脚本，生成一部 2 分钟、1920x1080、60fps 的电影感纪录片预告片风格视频，主题为加密货币历史，重点突出 BTC 价格历史。视频需史诗般、情感充沛，如同大片预告片。所有视觉与音频必须完全由代码合成，严禁使用任何外部图像、视频素材、音频文件或 VST 乐器。最终输出一个 MP4 文件，视频与音频已混合。技术规格：分辨率：1920x1080 帧率：60fps 时长：120 秒输出格式：MP4（H.264 + AAC）所有帧逐帧程序化生成，不得读取任何外部媒体文件。音频完全通过代码合成（使用 numpy/scipy 等生成波形），不得使用采样或音频文件。音乐要求：完全代码合成，风格为史诗管弦乐/电子混合，情感从神秘、希望、狂热、绝望到重生。 BPM 固定为 100，总时长 120 秒。音乐需有明确的节拍、强拍和动态变化。使用加法合成、减法合成、FM 合成等技术模拟弦乐、铜管、低音鼓、心跳、氛围垫、上升音效等。音乐结构需与视频时间线严格同步，在关键节点（如价格暴涨、崩盘）有音乐转折。视觉要求：每一帧通过代码生成，可使用 numpy、PIL、moviepy、moderngl 等库。电影感：动态模糊、辉光、镜头光晕、景深、色彩分级、胶片颗粒。核心视觉元素：动态 K 线图、价格曲线、粒子星云、区块链网格、比特币符号、日期与价格文字、城市剪影、数据流。色彩情绪：从冷蓝（创世）→ 暖金（早期）→ 血红（泡沫）→ 深蓝（寒冬）→ 金色（牛市）→ 暗红（崩盘）→ 黎明金（复苏）。剪辑必须与音乐节拍同步：在强拍处切换场景、触发视觉脉冲或粒子爆发。视频时间线（120 秒）： 0-15s 创世：神秘、代码、区块链诞生，中本聪白皮书，创世区块。音乐：低沉脉冲、氛围垫。 15-30s 早期采用：披萨事件，第一次交易，BTC 从 0 到 1 美元。音乐：希望主题，轻快节奏。 30-45s 第一次泡沫：2011 年涨至 30 美元后崩盘。音乐：紧张弦乐，快速鼓点。 45-60s Mt.Gox 与寒冬：2014 年交易所崩溃，价格暴跌。音乐：悲伤大提琴，心跳减速。 60-75s 2017 牛市狂潮：价格冲向 20,000 美元，FOMO 情绪。音乐：史诗管弦乐，高亢铜管。 75-90s 2018 寒冬与绝望：跌至 3,000 美元，市场死亡。音乐：极简，孤独钢琴。 90-105s 机构入场与 2021 ATH：特斯拉、MicroStrategy，价格 69,000 美元。音乐：胜利主题，合唱感。 105-120s 崩盘与复苏希望：2022 崩盘，2023-2024 复苏，减半，ETF。音乐：从黑暗到黎明，充满希望。输出要求：提供完整 Python 代码，包含所有导入、函数、主循环。代码需有详细注释，解释音频合成与视觉生成逻辑。确保可运行，并最终生成 crypto_documentary.mp4。使用 moviepy 将音频数组与视频帧混合，输出 MP4。请全力以赴，创作出令人震撼的代码艺术作品。

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Jan @voidJan

11 hours ago

@gimcall 想翻身就币圈，弹性最大。代价是回撤能把人送走，仓位先想清楚

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Jan @voidJan

12 hours ago

@vvickym2 自己空着没用，朋友们凑不齐就是哪也去不了。假期一直在等人，等完人也不一定等得到票。

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Jan @voidJan

12 hours ago

@Yuan8028 中介送人的本事就一个，拿钱替工厂扛住用工波动。工人要的是随时能走的灵活性，工厂给不了这个敞口。

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Jan @voidJan

13 hours ago

@weilyge 流量就是梭哈哥的清算线跌破了就该爆

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Jan @voidJan

13 hours ago

@chunxiangai 装备碾压的时候聊勤奋就是给自己加滤镜

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Jan @voidJan

13 hours ago

@xiaoshunli 趋势里仓位敢随便开不怕回撤，赌的就是电梯不会变向，真停的时候最先摔下去的是仓位最重的那个

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Jan @voidJan

15 hours ago

决策模型这波太密了。Perplexity 开源，Liquid 上 OpenRouter，Cloudflare 开源，AWS 开源，连微软 MAI 系列、Mistral 系列都开始往这个方向靠我的判断：当所有大厂都在同一个月内推出同一类模型，不是巧合，是 RAG 的边际收益开始被新的方案替代 RAG 的逻辑是"检索 + 生成"，决策模型的逻辑是"判定 + 调用"。后者把 LLM 从主语降级成工具，把判定交给专精小模型对独立开发者来说：如果你今天的产品还把 LLM 当主语做路由、做过滤、做客服分类，你的成本结构在 6 个月内会被同行拉开几倍差距参考 M003 那个 64% 成本下降，这是真实生产数据，不是营销数字接下来的盲点：决策模型的训练数据从哪里来？如果都是合成数据，会不会有共同的盲区？这是 M023 提到的 LLM 漏 5/11 项背后的同类问题

TypeSafe AI @typesafeai

a day ago

Jev is a huge power-up for research agents! @edwardirby built a @youdotcom agent that monitors business risks, and compared Jev to an ordinary LLM judge. • Same report quality • But the LLM flip-flopped: 0.35 -> 0.68 -> 0.50 on the same threat • the LLM missed 5 of 11

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Jan @voidJan

15 hours ago

Arceus 融 1700 万美元做 AI 律所，AI 智能体起草，律师审完交付，Slack 收件，一口价这家公司做的事让我重新想了一遍"AI 替代专业服务"这件事去年大家还在做"AI 帮你写合同草稿"，今年 Arceus 直接把交付物、定价、信任机制全做了。客户不在乎谁写的合同，在乎能不能交付能用、有律师背书、定价透明感觉法律、医疗、会计、设计这类专业服务，2026 年底前会出现一批"AI + 持证人工审核 + 固定价交付"的小而美公司。融资不是壁垒，流程标准化才是当前找一个有持证门槛的细分领域，做端到端交付而不是工具订阅

Mac Liu @themacliu

a day ago

I’m excited to announce that @arceuslegal is launching with $17M in funding, led by @greycroftvc, with participation from @craft_ventures, @spc, and others. As a founder, I always hated how helpless I felt working with law firms. I went through four or five different firms and