#效率工具 · AI 短帖与讨论

#效率工具 43 帖
精选回答

这个话题下写得比较实的几条回答,点进去看它所在的讨论。

跟我想的相反,我很少靠这种清单找库,一般直接进目标项目看它 import 了啥,搜那套依赖比翻分类快得多——清单容易让你选到最热门的,不一定是最合适的。
爱斯机摩人 · Python 开发者必备:awesome-python 帮你省出十几
你说的命令行直接跑 /last30days AI Video,这个命令是在哪个终端里敲的,是装在本地的工具还是某个网页服务上直接输入的?
小白不摸鱼 · 发现一个开源神器:自动追踪全网最近30天的AI热点,告别信息碎片化
这个功能我试用过,预约确实省心,但每次授权完它操作完页面跳转,我得重新确认状态,流程上还是有点繁琐,你实际用下来觉得顺手吗?
专业随便闲逛 · ChatGPT Work 重大更新:AI 现在能帮你登录网站、预约服
这功能好是好,就怕我家猫哪天踩到键盘,把录制给启动了,那我以后所有的活儿都变成“先睡十小时再舔毛”了。
键盘上的猫 · Claude 新功能:录屏教它一次,它就能学会你的专属 Skill
最新短帖
菠萝与大西瓜 ·
用Codex做视频的朋友看过来,有4个工具组合起来用,5分钟就能出一条专业级视频。 以前做视频太痛苦了:写脚本用一个工具、配音用一个工具、剪辑字幕又要切好几个软件,一条视频至少3小时。 现在把这4个工具配好,Codex自己就能跑完全流程: 1、HyperFrames - 负责想 把选题自动拆成脚本、分镜、画面描述,不用自己写脚本了 2、语音合成工具 - 负责说 自动配音,支持多种音色,不用自己录音 3、视频生成工具 - 负责画 根据分镜自动生成动态画面,不用自己找素材 4、字幕工具 - 负责字 自动加字幕、调时间轴,不用手动对齐 关键是这4个工具都可以通过Codex的skill系统直接调用,不用切换软件、不用导出导入。选题丢进去,视频就出来了。 对于需要批量做短视频、产品演示、教学视频的人来说,这套工作流效率提升是量级的。 github.com/remotion-dev/s… github.com/remotion-dev/s… github.com/elevenlabs/ski… github.com/heygen-com/hyp…
显示更多 话题来源 @goan999999 80K阅读 ❤️361
我不是小布丁 ·
这是我一个新的产品 Idea,AI 全自动录制 Demo,下面的这个视频是我直接让 CodeX 通过浏览器去自动化操作,然后使用我开发的浏览器拓展去录制,并自动剪辑,效果几乎接近手动去使用 Screen Studio 录制后剪辑,而且还可以自动让 AI 补充描述文字。 整个过程我只需要说一句,完全没有任何手动操作: “访问 : oil-oil/wolfcha,进入 右侧的 GitHub 链接,输入 ID 然后开始游戏” 一个 2K 60 帧的视频 Demo 就自动生成了,而且也支持分辨率和帧率的调整。 我觉得这个工具对于大家在官网批量录制产品教学,或者团队内部开发新功能后快速录制演示都很爽,甚至我自己让 AI Vibe Coding 开发的新功能,我可以让它录制教我怎么用。 不知道大家觉得这个想法如何呢?后续我可能会作为一个付费工具推出,价格不会贵而且支持买断🎉 🔗 相关链接 t.co/JwixkpuO61,然后搜… GitHub: github.com/Dujltqzv/Some-…
显示更多 话题来源 @I_am_oil_oil 1W阅读 ❤️79
我不是小布丁 ·
如果给我六个月时间成为一名 Agentic AI Engineer(智能体AI工程师)。 我会这样做。 第一阶段:Python 与异步基础 asyncio、FastAPI、事件驱动架构、错误处理、API 集成模式。 第二阶段:面向智能体的 LLM 基础 上下文管理、模型路由、词元经济学、延迟权衡、故障模式。 第三阶段:工具调用与结构化输出 Pydantic 验证、function calling 模式、错误恢复、动态工具发现。 第 4 阶段:记忆与状态管理 Short-term buffers, long-term vector recall, context compression, cross-session sync. 第 5 阶段:单智能体工作流 ReAct 循环、规划-执行、自我反思、迭代限制、优雅降级 第 6 阶段:多智能体编排 LangGraph 或 CrewAI、监督者模式、消息传递、冲突解决、交接 第 7 阶段:人机协作系统 Uncertainty detection, approval gates, audit trails, resume logic, intervention points. 第8阶段:评估与质量保证 自动化eval框架、LLM-as-a-judge、回归测试、幻觉指标。 第9阶段:可观测性与链路追踪 Distributed tracing, cost dashboards, latency monitoring, alerting, debug pipelines. 第10阶段:安全与防护 提示注入防御、输出过滤、PII脱敏、沙箱执行、合规。 第11阶段:生产部署 vLLM 或 SGLang、Kubernetes 扩缩容、智能体的 CI/CD、金丝雀发布、回滚策略。 第 12 阶段:开源与作品集 公开发布自主智能体、撰写架构文档、录制演示视频、为开源库做贡献。 GitHub: github.com/Dujltqzv/Some-…
显示更多 话题来源 @suraj_sharma14 4W阅读 ❤️758
菠萝与大西瓜 ·
说个真实痛点:每天刷X、Reddit、GitHub、HN,最大的问题不是没信息,而是信息太碎。同一个热点反复刷到,真正有价值的新东西却藏在角落里。等你看到的时候,可能已经是几周前的旧讨论了。 最近发现一个开源项目叫Last 30 Days,思路很简洁:只研究最近30天,全网真正正在讨论什么。 它的工作方式是这样的: · 自动抓取Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、GitHub等平台最近一个月的内容 · 用点赞、评论、互动这些真实信号做排序,优先推真正有人关注的话题 · 自动归纳哪些话题在升温、哪些工具突然变火、哪些观点反复出现 · 整理成一份可以直接丢给AI继续分析的研究结果 几个实际用途: 做产品调研——看最近一个月真实用户在夸什么、吐槽什么,比翻评论区高效10倍 做内容创作——直接找最近正在起量的选题和新玩法,不用自己瞎猜热点 技术选型——看GitHub上最近什么项目在爆发,比翻trending更精准 用法也很简单,给它一个主题就行:/last30days AI Video 它就会把最近30天相关的工具、玩法、社区讨论和趋势变化一起扒出来。 说到底,信息差时代真正值钱的不是知道得多,而是更早知道什么正在发生。这个工具帮你省掉了最耗时的信息收集环节,把时间留给真正重要的判断。 GitHub:github.com/mvanhorn/last3… #开源工具 #AI效率 #信息差 #Last30Days
显示更多 话题来源 @BTCqzy1 ❤️754
会飞的荧 ·
🚀 Superblocks 3.0 正式发布:携手 AWS 将 vibe coding 带入企业级生产场景,一个 Prompt 即可替代百万美元级 SaaS,IT 与安全团队全程掌控全局。 当下 OpenAI、Anthropic 持续推出具备高级网络攻击能力的新模型,vibe coding 正成为每家企业绕不开的安全短板: · 个人 Replit 账号中存储着未被追踪的客户数据 · Lovable 原型数据对公网完全开放 · 桌面版 Claude 会主动拉取未经验证的恶意软件包 Superblocks 3.0 从根源解决上述痛点,核心能力分为两层: · Superblocks Secures:大量安全代理模拟真实人类安全团队协作,主动发现并修复全链路漏洞 · Superblocks Deploys:区别于消费级 vibe coding 工具将数据发送至自有云端,Superblocks 可将应用、数据库、AI 推理全栈部署在企业私有 AWS 环境中,数据完全不出域 目前 Superblocks 3.0 已获得 Instacart、Benchling 等企业信赖,连安全要求最为严苛的银行与社交网络也在落地使用。为庆祝正式上线,我们将免费打造 1000 款企业应用,在评论区留言你最想替换的 SaaS 工具及原因,我们会为你推荐对应的企业级替代方案。 💡 当"AI 替代 SaaS"从口号走向落地,安全可控才是企业级 vibe coding 的核心门槛。 🔗 相关链接 [预约演示链接] [产品详情链接] 🔗 相关链接 t.co/Q8BTUGl7yb 官网: superblocks.com/book-a-demo
显示更多 话题来源 @bradmenezes 1M阅读 ❤️862
你弄伤我的鳞片了 ·
说个真实痛点:每天刷X、Reddit、GitHub、HN,最大的问题不是没信息,而是信息太碎。同一个热点反复刷到,真正有价值的新东西却藏在角落里。等你看到的时候,可能已经是几周前的旧讨论了。 最近发现一个开源项目叫Last 30 Days,思路很简洁:只研究最近30天,全网真正正在讨论什么。 它的工作方式是这样的: · 自动抓取Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、GitHub等平台最近一个月的内容 · 用点赞、评论、互动这些真实信号做排序,优先推真正有人关注的话题 · 自动归纳哪些话题在升温、哪些工具突然变火、哪些观点反复出现 · 整理成一份可以直接丢给AI继续分析的研究结果 几个实际用途: 做产品调研——看最近一个月真实用户在夸什么、吐槽什么,比翻评论区高效10倍 做内容创作——直接找最近正在起量的选题和新玩法,不用自己瞎猜热点 技术选型——看GitHub上最近什么项目在爆发,比翻trending更精准 用法也很简单,给它一个主题就行:/last30days AI Video 它就会把最近30天相关的工具、玩法、社区讨论和趋势变化一起扒出来。 说到底,信息差时代真正值钱的不是知道得多,而是更早知道什么正在发生。这个工具帮你省掉了最耗时的信息收集环节,把时间留给真正重要的判断。 感兴趣可以直接看原帖了解详情。 #开源工具 #AI效率 #信息差 #Last30Days
显示更多 话题来源 @BTCqzy1 ❤️754
菠萝与大西瓜 ·
Codex 5.6 真的要颠覆视频制作了!它的视频能力提升巨大,一句话就能生成视频。 我重度实测了一周,筛选出这4个Skill,可以实现全流程闭环: 1️⃣ HyperFrames(内置插件) 负责整片策划、动效生成、画面合成与最终渲染。文字构思直接变成高水平动态视频,全流程交付。 2️⃣ Remotion(内置插件) 基于React模板的视频生成工具,通过代码批量生产高质感视频。特别适合数字人+动效的自媒体内容,实现工业化生产。 3️⃣ video-use 专业处理真人素材的剪辑工具,自动识别镜头、精准卡点、完成后期剪辑,AI拥有了职业级剪辑逻辑。 4️⃣ Seedance 面向顶级视频大模型的提示词工具,专门生成电影级运镜和实拍感指令,补齐AI视频在审美和镜头质感上的短板。 现在用 Codex 5.6 + 这4个Skill,从脚本→动效→剪辑→渲染,全程AI闭环。
显示更多 话题来源 @SevenXL77 5W阅读 ❤️772
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会飞的荧 ·
吴恩达老师分享「AI Engineering 技能图谱」 团队分析了超过 1 万份 JD,并对 AI 专家、招聘经理和猎头进行了数十次结构化访谈,结合调查问卷和网络数据,得出「AI Engineering 四个核心技能」。 构建与部署 AI 应用 AI 应用与传统软件的根本区别在于输出的不可预测性——你无法预知 LLM 会返回什么,也无法预知模型在新样本上的预测。 因此核心能力不只是掌握 LLM、上下文工程、RAG、智能体工作流、深度学习这些构件,更在于用统计方法去度量、引导和治理 AI 系统,其中最关键的是"纪律严明的评估与错误分析闭环"。 2. 软件工程基本功 工程的本质是在成本、可扩展性、可靠性、速度、安全、隐私之间做权衡。只有理解底层原理,你才看得见权衡的存在。 一个尖锐的现实:不懂基本功的开发者做 "vibe coding",往往不知道给编程智能体提供什么上下文,也就无法察觉智能体正在替自己做糟糕的架构决策。 基本功的价值从"亲手写代码"转移到了"用精确的工程语言驾驭智能体"。 使用编程智能体 这已成为每个开发者的必备技能,包括: · 对智能体能力与局限的准确心智模型,知道何时干预、何时放手 · 管理智能体的上下文,在规划与执行之间做权衡 · 提供验证器或评估机制,让智能体自主闭环 编写清晰的规格说明(以及判断何时不必写) · 编排多个智能体协同工作 · 规避高风险操作(如智能体误操作生产数据库) · 由于该领域快速演进,还需建立持续尝试新工具、迭代工作流的习惯 4. 塑造构建方向 当智能体越来越擅长"按规格交付",工程师的价值重心就上移到"决定规格里该写什么"。 这意味着:工程师不能再等着拿到像素级完美的设计稿只做实现,而需要具备产品 Sense、商业上下文和客户目标的理解,参与定义做什么。同时要把握节奏——知道何时快速做 MVP 验证用户,何时放慢脚步精心构建。 GitHub: github.com/Dujltqzv/Some-…
显示更多 话题来源 @shao__meng 2W阅读 ❤️287
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成吉思鸡 ·
Hermes 今天发布了 111 项变更 桌面端改进(17 个 PR) • fix(desktop): 主代理的模型选择持久化为配置文件默认值 • fix(tui): 不在不支持的终端(Zellij、any screen)上发出 DEC 2026 同步标记 • fix(desktop): 高 DPI 显示器在窗口获得焦点时重新应用 UI 缩放 语音与实时(4 个合并请求) • 修复(streaming):处理在 HTTP 200 响应中流式传输的 provider 错误事件 • 修复(tui):解决流式传输过程中状态栏重复渲染问题 (#41480) • 修复(gateway):语音镜像优先创建 config.yaml 时导致配置文件模型继承失效 • 修复:通过 profiles.create 创建的配置文件中语音听写功能失效(缺少 stt/tts 配置) 开发者工具与插件(23 个合并请求) • feat(delegation): 将子代理迭代上限默认值从 50 提升至 250(含迁移) • fix(tests): 在测试间隙清理泄漏的 TUI 通知轮询器 • fix(tui): 将 Hermes 工具目录前置至 slash_worker 的 PATH(挽救 #83854) • fix(browser): 从 browser-use CLI 子进程环境中移除 PYTHONPATH/PYTHONHOME(挽救 #83471) 安全与密钥(3 个 PR) • 修复(models):恢复 macOS 上已认证 Actual 发现功能 • 新增(gateway):profiles.create 支持 share_auth,profiles.describe/configure 支持 MCP 服务器 • 修复(gateway,tools):修复后台通知集群——关闭模式门控、内容脱敏、watch_overfl... INTEGRATIONS & CHAT (19 PRs) • 新增(gateway):支持按配置文件的 MCP 服务器生命周期 RPC(mcp.servers.*) • fix(gateway): 在临时代理线程中绑定配置文件 HERMES_HOME 覆盖 (#50233 系列) • fix(gateway): 在 _persist_live_session_system_prompt 中绑定配置文件覆盖 (#50233 系列) • fix(gateway): 容忍来自 setup 的列表型 gateway.platforms (#83185) 稳定性与修复(34 个 PR) • fix(config): 规范化遗留的 api_mode 拼写,而非静默丢弃 • fmt(js): npm run fix 自动修复 • fmt(js): npm run fix 自动修复 111 项新功能与修复。
显示更多 话题来源 @iamlukethedev 1W阅读 ❤️87
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Luke The Dev (@iamlukethedev) on X Hermes released 111 changes today DESKTOP IMPROVEMENTS (17 PRs) • fix(desktop): the main agent's model pick persists as the profile default • fix(tui): never emit DEC 2026 sync markers on unsupporte X (formerly Twitter)
你弄伤我的鳞片了 ·
🔥独家:DeepSeek Harness刚发布,手机版已经来了! Operit 插件光速适配,真正本地跑 Agent 不再是梦!
✅ Operit 安卓端已光速支持相关能力
✅ 手机直接跑 Agent 任务 + 系统自动化 + Ubuntu 环境
✅ 无 root 也能玩,隐私安全本地优先 操作步骤(超简单): 1️⃣去 GitHub 下载 Operit 最新 APK: 2️⃣安装后按提示授予悬浮窗等权限,选择标准/调试权限 3️⃣设置里配置 DeepSeek API Key(官网申请: 4️⃣直接开始对话或调用工具/插件,体验 Agent 干活 (进阶想跑完整 Harness:Termux 装 dsh-termux 或用社区 dsh-mobile APK) Operit 项目: 手速党赢麻了!手机党终于能上车了~ #DeepSeekHarness #Operit #AIAgent #本地运行 #梁文峰 #手机版 🔗 相关链接 t.co/Qy5pY1Bcdb t.co/NfERbZ8eku) t.co/yj29hyHawu GitHub: github.com/aaswordman/ope…
显示更多 话题来源 @NFT_Chen 1W阅读 ❤️135
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Releases · AAswordman/Operit The most powerful AI agent and AI chat software on Android/Operit是一款Android上能力最为强大、发展最久的AI Agent - AAswordman/Operit GitHub
飞翔的智能体 ·
AI生成PPT一直被诟病的是什么?生成出来的东西要么是一堆扁平图片改不了字,要么排版丑到没法看。 这个4.5万星的开源项目PPT Master直接解决了这个问题:生成的是真正的原生PowerPoint,不是图片。 它支持原生形状、图表、表格,生成完还能继续编辑。自动加转场、动画,Speaker Notes还能转语音旁白甚至导出视频。最实用的是可以直接导入你自己的.pptx模板,数据在本地处理,不绑死任何模型。 Claude、GPT、Gemini、Kimi都能驱动。以前做PPT要么自己肝,要么花几百块买AI工具生成一堆不能改的废品,现在直接丢个文档进去就能出可编辑的专业PPT。 GitHub地址:github.com/hugohe3/ppt-ma…
显示更多 话题来源 @AISuperDomain 17K阅读 ❤️248
GitHub - hugohe3/ppt-master: AI turns documents or topics into real, native PowerPoint decks—with native shapes, transit AI turns documents or topics into real, native PowerPoint decks—with native shapes, transitions and animations, data-backed charts and tables on demand, audio narration from speaker notes, and supp... GitHub
你弄伤我的鳞片了 ·
🚀 输入一个 URL 就能让 AI 编程代理完整克隆整个网站,还直接输出可运行的 Next.js 项目,这个开源工具能省掉你手写 UI 的大量重复工作。 这个工具专门针对 AI 辅助建站的痛点设计,核心是让 AI 编程代理自主完成从网站分析到代码生成的全流程,无需手动逐页还原设计。它的工作链路很清晰: · 自动解析目标网站的页面结构与交互逻辑 · 提取配色、字体、图片、布局等设计细节 · 生成标准化组件规范后并行构建各页面区块 · 最终输出可直接 🔗 相关链接 t.co/N7OVsKj4yG t.co/3fWclVou0Z t.co/MNZ99zqDTv GitHub: github.com/jcodesmore/ai-… 官网: example.com
显示更多 话题来源 @pengsonal 2W阅读 ❤️40
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GitHub - JCodesMore/ai-website-cloner-template: Clone any website with one command using AI coding agents Clone any website with one command using AI coding agents - JCodesMore/ai-website-cloner-template GitHub
小白爱摸鱼 ·
DeepSeek 刚刚颠覆了编程代理行业。 deepseek-harness: Open-source. Free. Claude Code's top plan costs $200/month. 核心功能: → 一切皆插件——模型适配器、工具、会话日志,甚至代理循环本身,均可通过配置自由切换 → 基于 DeepSeek 自研的插件运行时 Cordis 构建 → 一条命令启动:npx -ai/dsh web —— 自动拉起本地 Web 界面 → TypeScript,MIT 许可证,开发者预览版——预计会有破坏性变更,DeepSeek 自己也这么说 替代对象: → Anthropic 的 Claude Code → 封闭的、单一供应商编码代理(coding-agent)环境 一家前沿实验室刚刚免费放出了公司收取订阅费的确切层级。 → 🔗 相关链接 t.co/b4EzZ8NwT5 GitHub: github.com/deepseek-ai/de…
显示更多 话题来源 @ArchiveExplorer 19W阅读 ❤️1774
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GitHub - deepseek-ai/deepseek-harness: DeepSeek Harness: Everything is a Plugin. DeepSeek Harness: Everything is a Plugin. Contribute to deepseek-ai/deepseek-harness development by creating an account on GitHub. GitHub
哇!是牛来 ·
🚀 开源自改进智能体框架 Prime Agent 发布:把前沿模型变成「递归语言模型」,ARC-AGI-3 跑出 95.5% 得分,直接超过人类专家基准线。 现在绝大多数智能体都跑在预先写死的固定框架里:系统提示词、工具集、上下文压缩规则都是上线前配置好的,模型每次会话都要花精力绕过这些脚手架,重复故障还要等运行结束后人工修复,框架本身完全没有自我进化的能力。 Prime Agent 靠两个核心组件打破了这层上限: · RLM 架构设计:把持久化 IPython 内核作为模型唯一可操控的工具,长上下文不需要全部 🔗 相关链接 t.co/h4QSrJNJQE GitHub: github.com/primeintellect…
显示更多 话题来源 @akshay_pachaar 3W阅读 ❤️320
GitHub - PrimeIntellect-ai/prime-agent: A self-improving RLM agent for coding workflows and long-running autonomous task A self-improving RLM agent for coding workflows and long-running autonomous tasks. - PrimeIntellect-ai/prime-agent GitHub
会飞的荧 ·
🔥 把25项广告创意技能全塞进一个Claude Code插件,专为月广告消耗5万-200万美元的D2C品牌打造,解决创意产能瓶颈。 我们团队把长期服务高消耗D2C客户攒下的全部经验,做成了这套可落地的创意工具链,所有能力都是从真金白银的投放实践里磨出来的,不是PPT上的纸上谈兵。 核心能力覆盖创意生产全链路: · 输入侧:单个URL自动 GitHub: github.com/fighting41love…
显示更多 话题来源 @spect3ral 3W阅读 ❤️519
GitHub - fighting41love/funNLP: 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、... GitHub
AI大土豆 ·
下一代初创公司将由比以往更小的团队打造。 在 Startup School 2026 上,YC 的 解释道,我们正在迈入个人 AGI 时代:AI agents 运行在自有基础设施上,能够随时间复利你的知识,并大幅提升你的构建能力。 他分享了自己日常使用的工具与工作流程,阐述了为什么每位创始人都应该拥有自己的智能而非租用,以及在自身能力基础上构建意味着什么。 00:07 — 创始人能从斯宾诺莎(Spinoza)身上学到什么 04:46 — 个人AGI已经到来 07:57 — 为什么AI让个人比以往更强大 12:29 — 你的人生是一座图书馆 15:15 — 我的个人AI系统内部揭秘 18:20 — 潜在空间 vs. 确定性代码 21:13 — 打造一人公司 24:16 — 如何构建你的个人 AGI 27:58 — 为什么大多数人会放弃得太早 29:09 — 技能要先掌握在自己手中 32:24 — 个人 AGI 意味着拥有你的智能 35:21 — 为什么我选择全部开源 38:30 — 为一个小男孩打造个人 AGI 40:18 — 一切都是人为建构的,你说了算 GitHub: github.com/Dujltqzv/Some-…
显示更多 话题来源 @ycombinator 17W阅读 ❤️1193
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GitHub - Dujltqzv/Some-Many-Books: 个人收藏书籍列表                                                                              github.com
AI大土豆 ·

🚀 免费学谷歌官方 AI + Cloud 资源的机会来了,对 AI、云原生、生成式应用开发感兴趣的朋友别错过!

本次是谷歌官方举办的 Cloud Study Jam 学习营,8月17日正式开营、9月30日结营,报名截止到8月16日(周日)23:59,没有任何门槛,对相关领域有好奇心的朋友都可以报名参加。

参与福利非常实在:
· 免费解锁 Google Skills 平台上的付费学习内容额度
· 参与谷歌开发者专家(GDE)带队的手把手实操 Workshop
· 线上自由安排时间学习谷歌 AI 与 Google Cloud 相关技能
· 结业后可获得 Google Skills 官方数字徽章 + 结业实体纪念礼包
· 活动结束后可参与10月中旬举办的配套黑客松,有机会进一步实践产出

本次学习内容覆盖当下 AI 圈热门的方向,包括 AI Skill-up Bundle、Gemini for Google Workspace、数据分析、数据库管理、Gen AI 开发、Google DeepMind 相关技能、Gemini Enterprise Agent Ready(GEAR)等,不管是入门打基础还是进阶学新工具都很有价值。

据活动分享博主 @lucas_flatwhite 透露,他之前参加过谷歌 campus 的同类活动,整体体验非常不错。

💡 已经报名的朋友评论区举个手?想找黑客松队友的也可以在这留言匹配~

🔗 相关链接
[报名链接]

🔗 相关链接
t.co/37r8VZ4IRI

官网: sites.google.com/view/2026-stud…

显示更多 话题来源 @lucas_flatwhite 2W阅读 ❤️227
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2026 구글 클라우드 스터디잼 - H2-Study-Jam 구글 클라우드 스터디 잼 (8/17-9/30) Google AI, Google Cloud를 무료로 배우고 구글 한정판 굿즈를 획득하세요! t.co
胡辣汤爱酸菜 ·
2026年的Agentic Engineering(智能体工程)不在于追逐最新模型。🤖 而在于围绕那些真正能通过生产环境考验的模型构建系统。 优秀的prompt能帮你做出演示Demo。 优秀的architecture才能帮你打造产品。 以下是每位工程师都应了解的Agentic AI(智能体AI)技术栈 👇 🧠 LLMs + Reasoning Models(推理模型) Understand what the model can reason through on its own before adding more agents, tools or complexity. 🧩 Context Engineering(上下文工程) Prompt engineering(提示词工程)只是其中一部分。 真正的技术难点在于设计模型所见的一切:指令、数据、工具、记忆与状态。 💾 记忆架构 会话记忆、语义检索与情景记忆解决的是完全不同的问题。 🤝 智能体工作流 复杂系统越来越需要专业化智能体、交接、状态管理与故障恢复。 🔌 MCP + 工具连接 代理在与真实系统、API 和企业数据交互时才会变得强大。 🚦 Model Routing(模型路由)+ AI Gateways(AI 网关) 并非所有任务都需要你最强大的模型。 按能力、延迟、成本和风险进行路由。 🛡️ Guardrails(护栏)+ Security(安全) 你赋予代理的自主权越高,权限、验证和人工干预就越重要。 🔍 Observability(可观测性)+ Evaluation(评估) 你需要对以下内容具备可见性: → agent 看到了什么 → 它决定了什么 → 它使用了哪个工具 → 工作流在何处断裂 最大的转变? Agentic Engineering(智能体工程)正变得越来越不侧重于"使用 LLM"…… ……而更多地转向围绕智能的分布式系统工程。 最优秀的 Agentic AI 工程师将不仅仅是了解模型。 他们将懂得如何让模型在现实世界中变得可靠、可观测、安全、成本高效且实用。 真正的工程从这里开始。🚀 #AgenticAI #AI #ArtificialIntelligence #AIEngineering #LLM #GenerativeAI #MachineLearning #Tech #Innovation #FutureOfWork GitHub: github.com/Dujltqzv/Some-…
显示更多 话题来源 @RishiUvaach 1W阅读 ❤️262
GitHub - Dujltqzv/Some-Many-Books: 个人收藏书籍列表                                                                              github.com
飞翔的智能体 ·

🧠 99%的人用Claude都用错了:给它一个角色,效果翻倍

大部分人用Claude是这样的:"帮我写个东西。"

但高手是这样的:

  1. 给Claude一个角色
  2. 添加上下文
  3. 设置明确指令
  4. 定义输出格式
  5. 必要时提供示例

就这么简单的改变,能彻底改变输出质量。

为什么角色设定这么重要?

Claude是一个大语言模型,它能理解"你是谁"。当你告诉它"你是一个资深Python开发者",它会切换到那个思维模式。

就像你问一个普通朋友编程问题,和问一个资深程序员,得到的答案质量完全不同。

15个实战Prompt模板:

🧠 研究类:让Claude做深度分析
💻 编程类:代码生成、优化、重构
🐛 调试类:找出bug并提供修复方案
🤖 Agent类:构建智能代理系统
📈 商业类:制定商业计划和策略
✍️ 写作类:专业文案和内容创作
🎓 学习类:解释复杂概念
📄 文档类:分析PDF和长文档
🚀 构建类:从零搭建SaaS项目
👔 顾问类:CEO级别的决策建议
📱 内容类:社交媒体内容创作
✨ 优化类:改进你的Prompt
🧠 推理类:复杂逻辑分析
🤝 助手类:个人助理功能
👑 终极类:综合所有技巧

实战示例:

❌ 错误用法:
"帮我写个营销文案。"

✅ 正确用法:
"你是一个有10年经验的营销专家,擅长科技产品的文案。请为一款AI编程助手写一段100字的营销文案,风格要专业但不生硬,目标用户是程序员。"

看到区别了吗?后者给了角色、背景、具体要求、目标用户、风格指导。

为什么这很重要?

AI不是魔法,它需要上下文才能给出好答案。你给的信息越具体,它输出的质量越高。

这就像你给员工布置任务:说"帮我做点什么"和说"帮我用这个方法、达到这个效果、截止时间是明天",结果完全不同。

个人思考:

Prompt工程不是玄学,是沟通技巧。

好的Prompt = 好的问题。好的问题 = 好的答案。

学会用正确的方式提问,是每个人在AI时代的核心竞争力。

显示更多 话题来源 @Arzu_with_Ai ❤️69
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Elena Monroe AI (@Arzu_with_Ai) on X 🚨 MOST PEOPLE ARE USING CLAUDE WRONG. They ask: “Write this for me.” Power users do this instead: Give Claude a role. Add context. Set clear instructions. Define the output format. Add example X (formerly Twitter)
菠萝与大西瓜 ·

做一个下dsh和pi的对比 Pi 的目标是“最小核心 + 用户自己拼”,DSH 的目标是“几乎所有能力都插件化,官方先给你几套完整组合”。 DSH 的骨架是Cordis。 Cordis 不是普通插件加载器,它强调两件事:

  1. 可逆副作用(temporal composability):插件卸载时,注册的服务、事件、工具 schema、prompt section 全部自动撤销。
  1. 依赖声明与空间组合(spatial composability):插件通过 inject 声明需要什么服务,运行时按依赖挂载。 所以在 DSH 里: - 模型适配器是插件 - 工具注册表是插件 - session log 是插件
  • agent loop 本身也是插件 - 甚至 UI 也是插件 没有“神圣不可动的核心”。你想换 loop、换工具策略、换上下文压缩,挂一个新插件 + 改配置就行。 启动时是 Profile + Bundle叠出来的:

空根 → dsh-base(模型、工具、沙箱、凭证…) → dsh-web-app 或 dsh-headless → 用户自己的 cordis.patch.yml → 命令行 --patch

dsh --profile web --dump-config 能直接把当前实际挂载的树打出来。 Session 设计是硬核部分 Session 是 append-only 的事件流

模型最终看到的上下文,必须能从这条 log 完整重建出来。官方写得很死: > Model-visible means logged. 任何会进模型请求的内容,都要先变成 session event。

所以 fork、resume、回放、UI 渲染、telemetry,全部从同一条流投影。这点比大多数 coding agent 做得更彻底。 Turn / Step 有claudecode的影子,流程如下: turn/start

→ claim input → agent/pre-step(可拦截、可改写) → step/start → llm/stream

→ tool/call → tools/pre-execute → execute → post-execute → step/end → 继续 or turn/end

agent/pre-step、tools/* 这些是 waterfall,监听者必须显式 next() 才能往下传。扩展点设计得很规整。 Pi 的实际交集 DSH 仓库里有一个包: -ai/dsh-llm-pi-ai

它就是把 pi-ai当成 LLM 适配器的后端。 多 provider、协议兼容、reasoning effort 映射、catalog 覆盖,都走 pi-ai 的能力,再包一层 Cordis 插件契约。 所以:

  • LLM 调用层:吃了 Pi 的基础设施 - Agent 编排、工具、session、UI、沙箱:完全自己的 Cordis 体系 “LLM 适配层直接用了 pi-ai,上层重做了一套更重的可组合 Runtime”。 模式上的对应

DSH 的 Minimal 模式才最接近 Pi 的默认体验:只留 shell + 文件编辑器,专门给 benchmark 用。 官方之前在 V4 的 agent 评测里就用过这个模式。

Standard 模式和 Code(PTC)模式则是完整工具集 + 程序化工具编排,已经远超 Pi 默认的 4 工具。 如果你喜欢 Pi 那种“核心极瘦、自己动手加东西”的感觉,DSH 会显得重,配置和概念也更多。

如果你要的是可替换的 agent loop、完整事件回放、多模式预设、以及官方已经搭好的 Web 界面,DSH 的插件树和 seam 设计更系统。 一句话:

Pi 是极简可扩展的 coding harness;DSH 是基于 Cordis 的完整 Agent Runtime,LLM 层复用了 pi-ai,但整体不是同一套代码。

显示更多 话题来源 @mylifcc 14W阅读 ❤️247
lifcc (@mylifcc) on X 做一个下dsh和pi的对比 Pi 的目标是“最小核心 + 用户自己拼”,DSH 的目标是“几乎所有能力都插件化,官方先给你几套完整组合”。 DSH 的骨架是Cordis。 Cordis 不是普通插件加载器,它强调两件事: 1. 可逆副作用(temporal composability):插件卸载时,注册的服务、事件、工具 schema、prompt section 全部自动撤销。 2. 依赖声 X (formerly Twitter)
自由翻滚的风铃草 ·
🚀 DeepSe 开源智能体开发框架 DeepSe Harness(别名 dsh),上线数小时星标即突破 3.5 万,核心主打「一切皆插件」的架构设计。 传统框架里要调整智能体组装逻辑,往往需要修改框架源码或 fork 分支,每次框架升级都要承担同步适配成本。而 DeepSe Harness 里模型适配器、工具注册表、会话日志乃至智能体循环本身都是可替换的插件,所有自定义实现都可以独立加载卸载。 · 插件通过 ctx.tools、ctx.llm 这类稳定键声明自身,其他插件按键调用无需导入具体实现 · 依赖关系通过声明定义,自动推导加载顺序,无需手动排序 · 注册机制完全可逆,卸载插件时会自动撤销其所有注册内容 · 通过 agent/pre-step 事件控制模型可见内容,监听器可改写/拒绝消息,覆盖绝大多数自定义上下文工程需求 最值得关注的是它的只追加写入会话日志,会完整记录 system prompts、推理过程、工具调用、子代理调度、每次上下文注入全流程。之前工具调用记录虽然是标配,但代理行为异常时还是只能盲猜上下文窗口内容,这里所有 model-visible 内容都是运行时断言过的,新输入对应独立会话事件,排查问题直接查日志即可。 这也是 DeepSe 作为最后一家补全自有训练框架的主要实验室,新框架还支持将子代理工作 🔗 相关链接 t.co/Q7jrt6qxvk GitHub: github.com/deepseek-ai/de…
显示更多 话题来源 @akshay_pachaar 13W阅读 ❤️975
GitHub - deepseek-ai/deepseek-harness: DeepSeek Harness: Everything is a Plugin. DeepSeek Harness: Everything is a Plugin. Contribute to deepseek-ai/deepseek-harness development by creating an account on GitHub. GitHub
会飞的荧 ·
🚀 用单个Claude实例搭出一整间AI公司:7个专业部门、42个可直接安装的技能,覆盖从开发到法务的全链路工作场景。 这既不是简单的Prompt合集,也不是第三方封装工具,而是给单个Claude实例赋予了不同部门的专业能力,需要哪块工作就调用对应的"部门"出活。 · 【开发部 🔗 相关链接 t.co/1nqZeFJfDE t.co/jUNOs2KVn8 t.co/UvKqXLPFkZ t.co/1RPWsp1Tpv t.co/k4Uh4JwQ6k t.co/qchKQXaBHb t.co/cFwrJSa5WG t.co/vg2rG1DV8O t.co/Ey0MTaoc6X t.co/bxPAW5Xhxs t.co/SkWAiwMBem t.co/yNohaOcav6 t.co/C2nsqvrcfn t.co/Z1shNYvRgr t.co/fcsZflU2Bl GitHub: github.com/charlie947/soc… 官网: claude.com/plugins/legal?…
显示更多 话题来源 @aitech_jp 14W阅读 ❤️758
GitHub - obra/superpowers: An agentic skills framework & software development methodology that works. An agentic skills framework & software development methodology that works. - obra/superpowers GitHub
会飞的荧 ·
🚀 Grok Build v1.0.1 正式发布:多智能体扩展、会话管理与视频生成能力全升级 本次更新重点优化了多智能体开发场景的安全性与可控性,同时补全了会话管理、视频生成等核心能力,修复了包括大仓库性能、跨平台兼容性在内的一批高频问题。 多智能体相关改动是本次核心亮点:托管式 MCP 服务器现在仅支持通过网关目录访问;子代理大规模扇出操作会进入队列,不再耗尽文件描述符;工具新增只读属性上报能力,可支持更安全的受限代理/子代理运行;沙盒工作区会话现在支持调用方配置内置技能的展示范围,进一步降低权限风险。 · 新增 grok du 命令,可直观查看 ~/.grok 目录的磁盘占用,覆盖工作树与会话数据 · 会话重命名限制为100字符,默认预填充当前标题,手动设置的标题可跨设备同步;新增 /rename --auto 命令可恢复自动标题生成 · /usage、/session-info、/context 命令现在以标签页模态框打开,不再占用对话上下文;Recaps 现在会使用与当前对话一致的语言生成 · 基于参考素材的视频生成新增预设音色、单图输入支持,可调节1-15秒时长与4:3/3:4宽高比 性能与稳定性也有大幅提升:大型 Git 仓库的 status/diff 操作不再占用过高 CPU/内存,长会话的历史搜索不再泄漏后台线程,恢复大型会话的速度显著加快且 UI 不会显示不完整记录;同时修复了 Apple Silicon 设备在 Rosetta 终端下仍能安装原生 arm64 版本、子进程挂起时工具超时不会导致代理卡死、Worktree 会话状态正常同步等20+ bug。 💡 GitHub: github.com/Dujltqzv/Some-…
显示更多 话题来源 @XFreeze 4W阅读 ❤️422
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GitHub - Dujltqzv/Some-Many-Books: 个人收藏书籍列表                                                                              github.com
飞翔的智能体 ·
📊 有人把340+个 AI Agent 工具和框架整理成了分类图谱,横跨20个类别。 涵盖的类别包括: · 编程助手(Cursor、Copilot、Aider、Cline…) · 浏览器自动化(Playwright、Puppeteer 相关 Agent) · 语音 AI(Whisper、ElevenLabs 生态) · 多 Agent 协作(CrewAI、AutoGen、LangGraph…) · 数据分析 Agent · 知识库和 RAG 方案 · 工作流自动化(n8n、Dify、Langflow…) · MCP 工具生态 一份清单解决"AI Agent 领域到底有哪些工具"这个入门问题。不用一个个去 Google,直接对着这张图按需求找工具。 适合正在选型的开发者,也适合想了解 AI Agent 生态全景的爱好者。
显示更多 话题来源 @tom_doerr 9.3K阅读 ❤️109
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Tom Dörr (@tom_doerr) on X Categorizes 340+ AI agent tools and frameworks across 20 categories, including coding assistants, browser automation, voice AI, and multi-agent orchestration. https://t.co/Y4aZqqQKgI X (formerly Twitter)
飞翔的智能体 ·
📊 有人把340+个 AI Agent 工具和框架整理成了分类图谱,横跨20个类别。 涵盖的类别包括: · 编程助手(Cursor、Copilot、Aider、Cline…) · 浏览器自动化(Playwright、Puppeteer 相关 Agent) · 语音 AI(Whisper、ElevenLabs 生态) · 多 Agent 协作(CrewAI、AutoGen、LangGraph…) · 数据分析 Agent · 知识库和 RAG 方案 · 工作流自动化(n8n、Dify、Langflow…) · MCP 工具生态 一份清单解决"AI Agent 领域到底有哪些工具"这个入门问题。不用一个个去 Google,直接对着这张图按需求找工具。 适合正在选型的开发者,也适合想了解 AI Agent 生态全景的爱好者。
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飞翔的智能体 ·

🔥 10个你不能错过的AI GitHub仓库,全部开源,值得收藏。

AI发展太快,这些仓库正在推动AI代理、编码工作流、研究和自动化走向新高度。挑几个最值得关注的:

  1. OpenClaw — 强大的个人AI助手,跨操作系统和平台运行。
  2. Superpowers — AI编码代理的技能框架和软件开发方法论。
  3. OpenAI Codex — 开源编码代理,将AI驱动的软件开发带到终端。
  4. Everything Claude Code — 为Claude Code打造的技能、工作流和工具集合。
  5. Scientific Agent Skills — 将AI代理变成研究助手,提供现成的科学技能和数据库。
  6. Claude Plugins Official — Anthropic官方Claude Code扩展插件集。
  7. OpenHands — 开源AI开发者平台,代理可处理真实软件工程任务。
  8. Browser Use — 让AI代理与网站交互,自动化浏览器任务。
  9. OpenViking — 为AI代理打造的开源上下文数据库,集成记忆、资源和技能。
  10. Hermes Agent — 基于工具、技能、持久记忆和自主工作流的个人AI代理。

个人点评:这些仓库涵盖了AI开发的完整链条——从个人助手到开发框架,从研究工具到浏览器自动化。特别推荐OpenClaw和Superpowers,前者是全能型个人AI助手,后者为编码代理提供了结构化的工作方法。在AI工具爆炸式增长的当下,这份清单能帮你快速找到最有价值的开源项目,避免在无数仓库中迷失方向。

建议收藏,需要时按需选用。AI代理时代才刚刚开始,这些工具会让你事半功倍。

显示更多 话题来源 @RoundtableSpace ❤️390
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0xMarioNawfal (@RoundtableSpace) on X 10 AI GITHUB REPOS YOU SHOULD HAVE ON YOUR RADAR If you're serious about AI, coding, or building AI agents, these 10 open-source repos are worth checking out. 1. OpenCode — AI coding agent https://t X (formerly Twitter)
飞翔的智能体 ·
📊 有人把340+个 AI Agent 工具和框架整理成了分类图谱,横跨20个类别。 涵盖的类别包括: · 编程助手(Cursor、Copilot、Aider、Cline…) · 浏览器自动化(Playwright、Puppeteer 相关 Agent) · 语音 AI(Whisper、ElevenLabs 生态) · 多 Agent 协作(CrewAI、AutoGen、LangGraph…) · 数据分析 Agent · 知识库和 RAG 方案 · 工作流自动化(n8n、Dify、Langflow…) · MCP 工具生态 一份清单解决"AI Agent 领域到底有哪些工具"这个入门问题。不用一个个去 Google,直接对着这张图按需求找工具。 适合正在选型的开发者,也适合想了解 AI Agent 生态全景的爱好者。
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Tom Dörr (@tom_doerr) on X Categorizes 340+ AI agent tools and frameworks across 20 categories, including coding assistants, browser automation, voice AI, and multi-agent orchestration. https://t.co/Y4aZqqQKgI X (formerly Twitter)
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飞翔的智能体 ·

📦 10个必须收藏的开源AI GitHub项目

全免费、全开源,涵盖AI开发的各个场景:

  1. OpenHands — 开源AI开发者,能自主写代码、跑任务、用工具
  2. Aider — 终端里的AI结对编程,映射整个代码库,多文件编辑+Git集成
  3. Open WebUI — 自托管AI平台,支持本地和云端模型,一站式管理
  4. Continue — 开源编码代理,CLI+VSCode+JetBrains全覆盖
  5. Ollama — 本地跑大模型,一行命令搞定,无需配置云端
  6. ComfyUI — 节点式AI图像生成工作流,Stable Diffusion的最佳搭档
  7. Open Interpreter — 用自然语言控制电脑,执行代码、操作文件
  8. Khoj — 个人AI第二大脑,搜索笔记文档,做研究助手
  9. LocalAI — 开源OpenAI替代,本地跑LLM/图像/语音全套
  10. 另一个Continue实例 — 强调围绕自有模型构建工作流

最实用的几个我试过:Ollama上手零门槛,Aider写代码效率翻倍,ComfyUI出图稳定性碾压在线工具。

🔗 原帖:x.com/i/status/20935…

显示更多 话题来源 @DivyanshT91162 29.7K阅读 ❤️495
divyansh tiwari (@DivyanshT91162) on X 10 GITHUB REPOS THAT SHOULD BE ILLEGAL TO HAVE. all free. all open-source. bookmark this for later. 1. OpenHands — the open-source AI developer. An AI-driven development agent that can work with X (formerly Twitter)
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