0721 | Inkling开源975B多模态模型、Mac截图自动整理工具及AI催收代理

茉莉: 欢迎来到 Bri 旗下的 ProductHunt 产品分享播客，我是茉莉。

白桦: 我是白桦。今天咱们来看看几个有意思的新产品——从开源的大模型到帮你自动整理截图的 Mac 工具，还有一些挺实用的开发者和效率类应用。

茉莉: 对，先说个重量级的——Thinking Machines 发布了一款叫 Inkling 的开源权重模型，975B 参数，MoE 架构，每次推理激活 41B 参数，而且支持 1M token 的上下文窗口。

白桦: 还有一款叫 CaptureKit 的 Mac 原生工具，能自动把截图存到指定文件夹，再也不用担心桌面被截图塞满了。另外 Rex 这个 AI 代理也挺有意思，专门帮企业做订到收款的自动化，创始团队之前做了四年应收账款软件，经验很扎实。

茉莉: 先来看一个有意思的模型发布。Thinking Machines 推出了他们的首款开源权重模型，名字叫 Inkling。

白桦: Inkling 的体量相当大——总参数量 975B，采用的是 MoE 混合专家架构，每次推理激活 41B 参数。上下文窗口支持到 1M token，而且原生就是多模态的：文本、图像、音频一起处理。

茉莉: 还有一个比较特别的设计：它可以控制思考强度。也就是说，用户可以根据任务复杂程度来调节模型花多少算力去推理。

白桦: 完整权重用 Apache 2.0 协议发布，这个许可在开源生态里是非常宽松的。不过 Thinking Machines 自己说得很坦白——Inkling 并不是目前最强的通用模型。

茉莉: 对，他们的定位很清晰：Inkling 是一个基础底座，可以广泛适配到具体产品或流程里。用户可以在他们提供的 Tinker 平台上对它进行微调，然后把微调后的检查点通过多家推理服务商去部署。

白桦: 团队还做了一个挺有趣的实验——他们让 Inkling 自己编写并运行了一次微调任务，微调的目标就是它自身。算是一种自我改写的概念验证。

茉莉: 再来看几款新的工具产品。首先是 CaptureKit，一款原生的 macOS 工具，由制作者 Arjun 发布。功能很直接：自动把每一张截图保存到你指定的文件夹里，避免桌面被截图塞满，面向的是开发者、设计师和内容创作者。

白桦: 说到 Mac 原生工具，还有一款叫 Autoplot。它是一个科学绘图和探索性数据分析的工作区，可以导入表格数据集、创建变量，构建 XY 图、直方图、热力图、相关性图，还有三维图，并且能跑拟合。

茉莉: Autoplot 底层用了 Metal 后端的 GPU 渲染，所以三维场景和相关网络在完整数据集大小下也能保持交互，旋转、缩放或者重新拟合不需要等待重绘。而且原始数据不会离开本机。

白桦: 另外还有一款叫 Scriptyard 的免费工具，运行在浏览器里，做的是视觉故事开发。创建者 Chris 是一位拥有二十多年影视经验、拿过艾美奖提名的视效总监。

茉莉: Scriptyard 提供了一个无限画布，用空间化的索引卡方式来组织角色、地点、场景和结构，本质上是把实体索引卡墙的体验搬到了线上协作里。支持导出为 Markdown、Fountain 和 Final Draft 格式。

白桦: 接下来看几款 AI 驱动的企业工具。先讲 Rex，这是一款面向全球企业的 AI 订到收款智能代理。联合创始人 Merlin 和 Lewis 之前在 Sequence 做了四年应收账款软件，对这个领域很熟悉。

茉莉: Rex 的代理可以接入现有的系统堆栈，端到端处理催收、门户上传、AR 收件箱这些任务，覆盖所有账户，在现金卡住之前就去解决例外情况。团队仍然会接收敏感事项，所以关键决策没有完全脱离人工。

白桦: Merlin 自己描述说，这个产品适用于那些日常存在大量例外和人工判断、自动化工具很难奏效的场景。他还提到 Synthesia 目前已经在 Rex 上运行他们的应收账款流程了。

茉莉: 另一款叫 Skippr AI，由创始人兼 CEO Sagi 推出，已经拿到了 Bessemer Venture Partners 等投资方的支持。Skippr 把自己定位成产品内的实时 AI 员工，这个代理能查看、对话并且操作软件，具备跨会话的议程和记忆能力，能讲十种语言，内建浏览器自动化在屏幕上执行动作。

白桦: 部署也很轻——它以自我服务方式嵌入产品，只需要两行代码或者直接分享一个会议链接，然后通过品牌知识训练来做风格定制。目前提供 200 免费积分，可以零门槛上手。

茉莉: 还有一款叫 Deck 的常驻 AI 助理，由创始人 Stasia 打造。Deck 有自己独立的收件箱，你可以把它抄送到任何邮件线程，或者直接分配任务，它会接管执行，持续学习你的偏好和优先级，主动标记需要关注的事项，还能定时自动发送简报和状态更新。

白桦: Deck 的设计目标是处理那些模糊的多步骤任务。你可以在应用里用、通过邮件用、订阅服务或设定定期工作。它能读项目文件、总结上下文、生成或编辑文档表格和备忘录，还能回答知识库问题。而且不需要邮箱全域授权，这一点在权限控制上比较克制。

茉莉: 最后来看几款视频和创意方向的 AI 工具。LayerProof Mylar 是一个 AI 驱动的产品动态视频生成工具，用户只要提供产品页面、文档或者提示词，它的 AI 智能体就可以自动生成包含脚本、场景和旁白的完整动态视频。

白桦: 社区里有用户反馈说，原本需要花一个多小时做的动画视频，现在时间被大幅压缩。也有人关心在制作系列视频的时候，怎么保持视觉风格和节奏的一致性，这应该是后续需要探索的方向。

茉莉: Loova Ads Studio 则是一款专注于转化的 AI 广告制作平台，支持生成 UGC 视频、产品广告、虚拟形象视频和静态素材。创始人 Anbang 表示，每条视频广告的成本低于两美元，目标是帮助团队把验证过的广告格式、产品 URL 和图片快速变成待测试的创意。

白桦: 还可以克隆成功的广告格式，替换产品角色，生成无限产品图，相当于把一套打法快速复制到不同的产品线上。

茉莉: 最后是 NeuroVidz，它做的是基于脑感知的创意前测。用户上传视频或音频片段，大约一分钟后就能拿到模拟大脑反应的参与度评分、每秒情绪时间线和编辑建议。

白桦: 它跟其他只分析画面的工具不一样——NeuroVidz 同时处理图像和声音，所以对播客、音乐和语音驱动型内容的评估更贴合听众的实际感受。如果没法给出可靠解读，它会退还积分。

茉莉: 先看 Lunen.ai，它的定位很明确：在 AI 代理的可用性和治理之间找平衡。

白桦: 对，它保留的是 ChatGPT、Claude 那种级别的使用体验，但同时给团队提供透明的运行记录和审批控制。

茉莉: 这样团队就能看到代理到底做了什么、谁批准了哪一步，而不是一个黑箱。

白桦: 目前 Lunen.ai 还处于早期访问阶段。

茉莉: 另一个产品 Backdrop 走的是 AI 同事路线，聚焦在项目和运营场景。

白桦: 它跨的工具很多，Slack、GitHub、Linear、Notion、Asana、Google Workspace 都能接。

茉莉: 具体能干吗呢？整合客户反馈、生成计划和规格、管理工单、起草文档。

白桦: Backdrop 创始人 Akanksha 提了一个很有意思的判断，她说随着 AI 加速执行，决策瓶颈已经转向「决定构建什么」以及对齐团队认知。

茉莉: 也就是说，执行变快了，但「该做什么」反而成了新的卡点。

白桦: 接下来看两个数据分析方向的产品。Reignat 做的是注重隐私的网站分析，内置实时 AI 洞察。

茉莉: 它的仪表板涵盖访客、来源、漏斗，还有完整的访客旅程追踪。

白桦: 比较有意思的是它有一个实时 3D 地球，能展示访客的浏览轨迹，另外还能按页面和渠道做收入归因。

茉莉: 还配了一个 AI 助手，用自然语言就能问流量相关的问题。

白桦: 另一个 LnkFlow 做的是基于服务器的点击追踪，专门解决被广告拦截器隐藏的那些访问量。

茉莉: 它可以把任意 URL 转成短链，加上活动、渠道或创作者的标签，然后按实际点击来排名创作者和平台，默认过滤机器人。

白桦: 同样也配了 AI 助手，用自然语言就能创建链接、打标签、生成报告。

茉莉: 接着看 Kogvio，一个很轻量的工具。浏览网页或 PDF 的时候划词就能提问，答案直接出现在页面上。

白桦: 开发者 Harshit 是独立创始人，他说初衷很简单：不想再「复制、打开 ChatGPT、粘贴、再切回来」，太打断专注了。

茉莉: 产品强调的应用场景包括文档、研究论文、医学教材和技术图表。

白桦: 再看 Replay QA，它的做法是添加 GitHub 仓库来做持续测试，或者对 URL 做一次性检查，每次会话都录制下来，找出真实缺陷。

茉莉: 然后它会向编码代理提供根因和修复方案。社区讨论里有人关心代理是不是真的能可靠应用这些上下文，也有人夸第一次体验非常快。

白桦: 还有一个 Backbeat Forge，把完整混音或分轨鼓音频转录成五线鼓谱，支持对照回放、手动修正，导出 PDF 或 General MIDI 文件，全部本地运行。

茉莉: 社区反馈说本地处理对隐私很重要，还有人建议给每次检测到的击打加置信度指示，用颜色区分，方便优先修正。

白桦: 最后看两个定位很不一样的产品。Creed 是一款给 AI 代理提供个人上下文文件的工具。

茉莉: 核心功能是创建一个关于用户身份、角色、项目和偏好的统一信息源，每个连接的 AI 都能读取。

白桦: 创始人 Connor 指出，用户每次用 ChatGPT、Claude 这些不同工具都得重新解释自己是谁、做什么项目，Creed 就是要解决这种重复劳动。

茉莉: 另一个 Fuzzy AI，定位是 AI 销售平台，核心思路是建立关系。

白桦: 创始人 Serena 推出的策略是在销售触达之前先「预热」潜在客户。具体做法是找到市场中已经有互动的人群，通过内容和评论保持可见度，然后以用户的口吻发起个性化的 LinkedIn 和邮件序列。

茉莉: 它把研究、信息丰富、序列发送和团队协作都整合在一个平台里。

白桦: 有意思的是，Creed 解决的是用户跟 AI 之间的重复介绍，Fuzzy AI 解决的是销售跟潜客之间的重复触达，本质都是减少信息断层。

茉莉: 先来看一个非常实用的项目——Free AI Tools。它是一个浏览器工具集，最大的特点是不需要注册，打开就能用。

白桦: 对，它把图片尺寸调整、压缩、格式转换，还有 PDF 合并、拆分、提取页面这些功能都放在了一起。另外还包括 JSON 格式化、文本分析和字数统计、日常计算器，甚至提示词构建工具，以及颜色和 SVG 这样的设计工具。

茉莉: 覆盖面挺广的。制作者说这个项目就是为那些想快速完成小任务、又不想再创建账号或者安装应用的人做的。而且很多文件类工具直接在浏览器内部处理输入，用户不用把源文件发给外部服务。

白桦: 这一点对在意隐私的用户来说是个加分项。那下一个项目 Nautis，方向完全不同，它把自己定位成一个面向创始人的 AI 原生操作系统。

茉莉: 嗯，Nautis 的意思是在一个工作区里管理融资、规划、财务、文档、会议、CRM、招聘，还有日常运营，所有这些模块共享一个 AI 大脑。

白桦: 这带来的是上下文感知的自动化和洞察，还有一个理解业务全局的所谓“Chief of Staff”，目标就是减少创始人在不同工具之间来回切换的时间。

茉莉: 创始人 Baltej 说他过去几年在创业生态里反复看到一个问题：创始人把大量时间花在不同 SaaS 工具和 AI 工具之间切换，而不是真正去构建产品，Nautis 正是从这个观察出发来设计的。

茉莉: 好，今天从 Inkling 那个 975B 的大模型，一路聊到 Mac 上的截图小工具，信息量确实不小。

白桦: 没错。Rex 那边端到端催收的做法也很有意思——联合创始人之前在 Sequence 做了四年应收账款软件，这次直接把代理接入企业现有系统栈，催收、门户上传、AR 收件箱全包了。

茉莉: 嗯，LayerProof Mylar 也是，能把产品页面直接变成带脚本和旁白的动态视频。有用户说原来要花一个多小时做的动画，现在快了很多。

白桦: 还有 Lunen 在可用性和治理之间找平衡——保留 ChatGPT 级别体验的同时，给团队加上透明记录和审批控制。Backdrop 则走 AI 同事路线，跨 Slack、GitHub 协作。

茉莉: Reignat 的实时 3D 地球展示访客浏览轨迹也挺酷，再加上按页面和渠道归因的收入分析，还有自然语言回答流量问题的 AI 助手。

白桦: Kogvio 的出发点很接地气——创始人 Harshit 就是烦透了「复制、打开 ChatGPT、粘贴、再回来」那种打断专注的流程，所以做了划词直接提问。

茉莉: Creed 想解决的是另一个痛点：每次换 ChatGPT、Claude 都要重新交代一遍自己的身份和项目，它干脆做一个统一上下文文件给所有 AI 代理读。

白桦: 最后「Free AI Tools」那套也挺实在——不用注册，浏览器打开就能调尺寸、压图片、合并 PDF、格式化 JSON，就是给需要快速搞定小事的人准备的。

茉莉: 好，今天先聊到这儿。我们下期节目继续关注有意思的新产品，拜拜。