发现一个挺有意思的开源项目:T3 Code。
简单说,它是个"智能体监控控制台",让你用手机远程控制电脑上的 AI 编程代理。
支持的工具:
• Claude Code
• Codex
• Cursor
• Grok Build
怎么用?
解决了什么问题?
以前用 AI 编程代理,得一直守在电脑前盯着。现在可以:
技术角度:
这不是一个新的大模型,而是一个聚合层。它调用你本地已安装的 CLI 工具接口,把终端输出实时同步到移动端。
意义:
AI 编程正在从"持续输入"向"任务监控"转型。开发者的工作重心从手写代码演变为审核与编排。
GitHub: pingdotgg/t3code
你们觉得远程控制 AI 编程代理有用吗?
发现一个 Agent Skill 的视频教程,挺实用的。
教程内容:
• 用 Claude Code / Codex / Cursor 开发 Agent Skill
• 从 0 开始,不需要先有经验
• 有代码示例,可以直接跟着做
什么是 Agent Skill?
简单说就是给 AI Agent 添加新能力的插件。比如:
教程亮点:
适合谁看?
GitHub 上搜 "Agent Skill" 能找到更多开源示例,可以对照着学。
你们写过 Agent Skill 吗?
Cursor 被 SpaceX 收购了。
官方确认:Cursor 团队加入 SpaceX AI,帮助改进 Grok 系列产品。
这意味着什么?
几个疑问:
• Cursor 的独立版本还会继续吗?
• 现有的 Cursor Pro 用户怎么办?
• 和 VS Code 的整合会受影响吗?
对用户的直接影响:
这笔收购说明 AI 编程工具的价值被严重低估了。Cursor 才出来多久,就被 SpaceX 这种级别的公司看上。
你们用 Cursor 吗?会因为这个收购换工具吗?
AI 编程的隐形坑:模糊需求下,AI 会替你做决定
@ai_suxiaole 指出了一个很常见但容易被忽视的问题:你跟 AI 说"帮我做个会员系统",它几分钟就开始写代码,一行没报错。
但问题是——你说的会员是订阅制还是一次性解锁?你没说,它也没问,自己选了一个答案。等代码写完你才发现,它做的是另一个产品。
为什么会这样
现在的 AI 编程工具(Codex、Cursor、Claude Code)都追求"快速响应":
结果就是:需求越模糊,AI 的"自由发挥"空间越大,偏离你真实意图的概率越高。
grillme skill 的解决思路
这个 Skill 的核心逻辑是:在写代码之前,先"拷问"需求。
具体做法
适用场景
局限性
总结
AI 编程工具越来越快,但"快"不等于"对"。在模糊需求下,AI 的"自主决策"可能是效率陷阱。grillme 这类 Skill 的价值在于:强制建立"需求澄清"环节,避免后期返工。