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🚀 前Manus大佬开源CodexLoom：把一次性Codex Agent变成长期在岗数字员工，还能组队协作，直接解决多Agent管理的核心瓶颈。

现在大家用Code Agent基本都是任务式流程：开thread、交代背景、拿结果、关掉，旧thread里积累的约束、决策、工具用法全部作废，每个新任务都要重复付冷启动成本。CodexLoom反其道而行——同场景的后续工作回到同一条thread，让历史积累真正产生复利，主要面向手里养着数十个以上专职Agent、想让Agent各守细分场景、还能被同事或用户通过飞书直接调用的高级个人/一人公司。

针对「长thread太贵」的顾虑，作者的回应相当扎实：
· 新开thread重建上下文的隐性成本一直没人算，长期来看反而更烧钱
· 稳定的历史前缀可以直接吃prompt cache，反而能省token
· compaction压缩旧消息后，Agent的工作状态依然完整保留
· 最关键的是：纠错习惯、领域术语、偏好判断这些隐性知识，换thread就彻底丢失，靠prompt根本无法重建

每个Agent都有一份专属profile，包含Identity（身份定位）、Domain（长期负责领域）、Scope（权责边界）三部分，相当于一份清晰的数字员工岗位说明书。它的通信规则也完全对标真实团队：信息流向对应责任、结果回传发起者、例外事件向上升级，这套逻辑拿去管理人类团队同样成立。

最有想象空间的是对外协作：调教成熟的Agent带着受治理的身份进入飞书/Slack群，同事可以直接跟它对接协作，你花半年调教的能力别人能直接复用，一人公司雇数字员工再外派的最小闭环就此跑通，也是未来AI数字员工商业化的基础。

💡 别人还在卷多Agent编排DAG的花样，它先回答了更根本的问题

GitHub: github.com/Dujltqzv/Some-…

这个工具能让AI编程助手写更少的代码完成同样的任务。

Ponytail是一个开源项目，专门为AI编程助手设计的代码优化工具。它的核心理念是：AI不应该写那么多代码。

实际效果：

• 在真实任务中，代码量减少约50%
• 支持20种不同的AI代理
• 完全保持安全检查

这意味着什么？你用Claude Code、Cursor、Copilot这些工具写代码时，Ponytail会在前面帮你过滤掉不必要的代码，只保留真正需要的部分。

对于重度AI编程用户来说，这个工具可以显著降低Token消耗，提升编码效率。

项目地址：opensourceprojects.dev/post/ponytail

原文作者：@GithubProjects

这30个网站看起来像非法的，但其实是合法的。

1. Free AI Image Generation：免费AI图像生成，文本提示直接出图

midjourney.com

1. Real-time AI Image Generation：实时AI图像生成和编辑

runwayml.com

1. AI Image Upscaling：AI图像放大和增强

upscale.media

1. Background Removal：AI抠图，去背景、去物体、修复图像

remove.bg

1. ElevenLabs：AI语音克隆和文本转语音

elevenlabs.io

1. Codeium：AI代码补全和编程助手

codeium.com

1. Notion AI：AI辅助笔记和文档

notion.so

1. Gamma：AI生成PPT和演示文稿

gamma.app

1. Beautiful.ai：AI设计演示文稿

beautiful.ai

1. Lumen5：AI视频制作

这些工具都是合法的AI应用，可以大幅提升工作效率。建议收藏慢慢体验。

原文作者：@liam_holt7

有人整理了Codex本周最值得安装的9个Skill，覆盖了省Token、做PPT、做网页、做视频、做图表、提升审美等能力。

其中Ponytail可以少写50%无效代码，Token节省94%，它会先判断代码有没有必要写，避免AI过度开发。Guizang PPT Skill支持10种设计风格、22种版式，直接输出排版、内容、视觉都能用的可编辑成品。

GSAP Skills一句话就能让网页拥有专业级动效。AI Product Video支持152张动态卡片、209个动画模板，自动拆卖点、配镜头、做动效。

还有Smart Charts支持CSV、Excel、JSON一键生成数据看板，Gathered Scenes Zine Skill一张照片变一份高级视觉作品，Taste Skill从5个维度干掉AI味，Video Use自动识别废话口误跳帧，ELI5把复杂知识讲到5岁孩子都能懂。

这些Skill的本质是给Codex补上"能力模块"，让它从一个通用编程助手变成专业级的创作工具。如果你在用Codex，这套组合值得收藏慢慢试。

又一个GitHub金矿合集，这次专门针对AI/ML工程师。

这些仓库覆盖了ML基础、数学、神经网络、LLM、RAG、Agent和强化学习，建议收藏：

1. ML-For-Beginners：微软出品，结构化入门经典ML

github.com/microsoft/ML-F…

1. 100 Days of ML Code：每天一个ML概念，实战为主

github.com/george-studenk…

1. The Algorithms - Python：Python实现的各种算法

1. Neural Networks from Scratch：从零实现神经网络

1. LangChain：构建LLM应用的框架

1. RAG-Tutorial：RAG实战教程

1. Agent-Protocol：Agent协议标准

1. Stable-Baselines3：强化学习库

1. Hugging Face Transformers：Transformer模型库

1. Papers with Code：论文+代码合集

这份清单从理论到实战都覆盖了，适合不同阶段的学习者。收藏慢慢看，总有一天用得上。

原文作者：@SCR01111

如果你正在学AI、ML、LLM或者Agent，别再浪费时间到处翻教程了。

这位老哥整理了10个他真正会收藏的GitHub仓库，从Python基础到ML、LLM、Agent、生产级AI全覆盖：

1. Python-100-Days：Python百日学习路线，从基础到数据分析到Web开发

github.com/jackfrued/Pyth…

1. Generative AI for Beginners：微软出品，构建生成式AI应用的实战入门

github.com/microsoft/gene…

1. ML-For-Beginners：微软出品，用Python和Scikit-learn系统入门经典ML

github.com/microsoft/ML-F…

1. 100 Days of ML Code：每天一个ML概念，notebook+实现

github.com/george-studenk…

1. The Algorithms - Python：Python实现的各种算法集合

1. LangChain：构建LLM应用的框架

1. AutoGPT：最早的自主Agent之一

1. MetaGPT：多Agent协作框架

1. OpenAI Cookbook：OpenAI官方实战案例

1. Full Stack LLM Bootcamp：全栈LLM训练营

这套从入门到进阶都覆盖了，建议收藏慢慢啃。

原文作者：@SCR01111