一个能自动“读懂”PDF 书籍的 Python 脚本：AI Reads Books。 只要提供一本 PDF，运行脚本，就能按页解析内容，提取关键知识点，并生成结构清晰的 Markdown... 摘要。 GitHub： 官网： 它把翻页、摘录、整理这些重复工作交给 AI，让你更快抓住重点，也更容易消化和理解，是一款实用的阅读辅助工具。show more

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～ 能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。 简单说就是： 你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如... Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。 把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。 主要用处： 快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码） 复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词） 仓库&体验地址👇👇👇show more

🖱️智写流程（igenflow）：智能化的操作录制与文档生成工具 📄截图、标注、说明全自动生成，告别手搓文档 👉 🚀自动捕捉你在网页上的每一步操作，并实时生成一份结构清晰、图文并茂的操作指南 #效率工具 #教程工具 #知识管理

接入anysearch后，我的agent搜索效率提高了 Parallel、Perplexity、Tavily 这些搜索工具给 Agent 用，有个一直没解决好的问题——返回的是链接加摘要，Agent 拿到之后还要自己点开网页、筛选内容、判断哪条有用。金融、学术、代码这些垂直领域的搜索质量更差。输出没有结构，光解析内容就要烧掉大量 token。 分享一个我一直在用的为 AI... Agent 设计的搜索基础设施 —AnySearch，一个为 Agent 量身打造的「搜索 Skill」： - 实时网页搜索 - 支持金融、学术、代码、社会媒体等垂直领域搜索 - 直接把网页转成干净的 Markdown（extract） - 输出结构化，Agent 能直接拿来用 安装 AnySearch SKILL 超级简单：复制下方提示词并发送给你的 Agent，即可自动完成安装：show more

Codex 5.6 能省下 80% 重复 token 的技巧：能缓存的，就别让它重新读第二遍 很多人在用 Codex... 进行vibe coding的时候，每次任务都让模型重新读一遍，项目说明、技术架构、测试规范、固定 Prompt 这就是在白烧 Token 正确做法是：动态信息让 Codex 直接看，静态信息让缓存背。 你可以直接丢这段 Prompt： “请先分析当前项目，把长期不变的项目背景、技术架构、编码规范、测试规则、固定业务约束等内容识别并整理成精简的静态上下文，后续任务优先复用这些已有信息，不要重复读取或重新总结；只有出现新需求、代码修改、新文件、报错日志、测试结果或运行结果等动态变化时才重新读取，并且每次执行任务前告诉我本次复用了哪些静态上下文、新读取了哪些动态信息，以及哪些内容无需重复读取，在保证准确性的前提下尽可能减少重复上下文和 Token 消耗。” 这样做的好处很直接： 1️⃣ 少读重复内容，Token 消耗大幅下降。 2️⃣ 上下文更干净，Codex 能把注意力放在真正变化的代码和需求上。show more

Anthropic推出了一项新功能，叫做“提示词改器”（Prompt Console）。 Claude 会使用思路链推理等提示工程技术自动对提示词进行改进，优化你的提示词，让AI的回答更准确、符合预期。 这项功能的主要作用： 1. 自动优化提示词：通过提示词改进工具，开发者可以让Claude模型自动优化现有的提示词（即向AI模型提出的问题或要求），以提高模型回答的质量。例如，工具会增加一个“链式思维”环节，让Claude在回答之前先有条理地思考问题，确保回答更精准。 2. 标准化和丰富示例：工具可以把提示中的示例转成统一的格式，比如XML格式，这样Claude更容易理解和处理。... 3.示例增强：对现有示例进行自动补充，使其与结构化后的提示更加契合，包括增加链式思维的逻辑过程。 4.重写：对提示进行重写，明确其结构，并纠正小的语法或拼写错误，以提高提示的质量和易读性。 5.预填充：在Claude的助理消息中预填充内容，帮助引导Claude的行为，并确保输出格式符合需求。 一旦新提示生成，你还可以向Claude提供反馈，说明什么有效，什么不起作用，以进一步改进提示。 实际效果：根据Anthropic的测试数据，使用提示词改进工具后，模型的准确率在多标签分类任务中提升了30%，并且在摘要任务中能够100%完全遵循字数要求。show more

做自媒体之后，我的下载文件夹，基本长期失控。 素材、品牌资料、截图、PDF 全堆在一起。 今天要交付内容时，我打开文件夹—— 80 个文件，完全炸了 于是，让 AI 接管了我的电脑... 80 个文件， 3 分钟， 1 句话整理完成。 没有插件。 没有脚本。 没有写一行代码。 我只做了这一件事： 打开 EasyClaw 👉 输入一句话： 「“整理我的下载文件夹，按类型分类、重命名、删除重复文件，并生成整理报告”」 然后它开始自己工作： ✔ 自动识别文件类型 ✔ 读取创建时间 ✔ 批量重命名 ✔ 自动建文件夹 ✔ 清理重复文件 我没有拖动一个文件。 这不是“文件整理”。 这是—— AI 直接接管操作系统。 2026 年， 不会写代码的人， 也可以做自动化。show more

平时浏览到一篇比较好的国外文章时，常常会想着让 AI 翻译或总结整理笔记，若直接复制会带有乱七八糟的 HTML 标签。 面对这个问题，在 GitHub 上发现了一款浏览器插件：cpdown，可一键复制网页内容并转换为 Markdown... 格式。 GitHub： 主要功能： - 一键复制任何网页内容为干净的 Markdown 格式 - 支持 YouTube 视频字幕提取和转换 - 自动去除广告、导航栏等无用 HTML 元素 - 显示内容的 token 数量，方便给 LLM 使用 - 支持键盘快捷键操作，提高工作效率 目前已上架到 Chrome 应用商店，可直接安装，其他浏览器，可手动下载代码本地加载使用。show more

🔥 GitHub现象级项目 Firecrawl！已获13.4万 Stars！ AI开发者必备神器：把任何网站直接变成AI能用的干净数据！ 自动抓取+清洗+结构化输出 Markdown/JSON，支持JS页面。 更牛的是支持AI Agent自主网页交互（点击、滚动、表单）！... RAG、知识库、自动化Agent项目的基础设施。 网站 → Firecrawl → 向量库 → LLM 还在手动处理网页数据？是时候换工具了！ 用过的小伙伴快来评论区分享体验！🚀👇 #AIshow more

一个不错的个人知识库项目：Supermemory，可以保存网络信息，比如网页、推特、笔记等内容，然后基于这些内容进行AI搜索 开源的，比X的书签搜索好用 特点： 1、ChatGPT for Bookmarks： 支持将网页、推特帖子等保存到 Supermemory，使用其内置的 AI... 功能进行搜索、提问 2、知识画布：以二维画布的形式组织信息，方便理解和关联 3、写作助手：支持基于保存的数据进行AI写作 4、集成：支持 Telegram 和 Twitter 等平台的集成 github： 网站： #个人知识库 #AI搜索 #Supermemory #知识库show more

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI... 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。show more

学习资料一堆，PDF、文档、笔记散落各处，想复习的时候不知道从哪下手，做题、背卡片还得自己整理，费时费力。 偶然看到一个叫 PageLM 的开源学习平台，它能把学习资料自动转化成测验、闪卡、播客等互动内容。 上传 PDF、Word 或 Markdown 文件后，可以直接对话提问，生成结构清晰的笔记，还能根据内容自动提取闪卡用于间隔复习。... 另外还提供模拟考试、作业规划、辩论训练等功能，甚至能把笔记转成播客音频，通勤路上也能学习。 支持 Google Gemini、OpenAI、Claude、Ollama 等多种模型，可以根据需要选择云端或本地部署，提供 Docker 一键部署方案。 如果你正被各种学习资料淹没，或者想让复习更高效，PageLM 值得一试。show more

腾讯这个新模型是真牛逼啊，我之前一直觉得 AI 整理数据就是帮你排个序的打杂活，直到看到把 101 个乱成一团的 SKU 销售数据丢给了腾讯 Hy3，竟然返回了一整套能直接拿去开会的完整分析。 Excel... 里分了执行摘要，异常值，定价梯度，重复命名好几个 sheet，它自己用 IQR 把离群的贵价货单独挑了出来，还顺手识别整理了重名的重复 SKU。 最超出预期的是最后同步生成了一份 30 页的汇报 PPT， 所有图表都已经做好，不用再二次调整。 它根本不是在帮你整理数据，是把一个分析师一整个下午的标准化工作，直接还给了你。 当然不是说分析师就失去价值了，需要深度业务洞察和定制化判断的分析，依然要靠真人落地。 而是这种标准化的流程化分析交付，AI 已经能直接做到成品级别，不再是需要反复修改的半成品。show more

亲爱的，现在AI工具超卷的 如果还只是把AI当成聊天、写文案的应用，那就太可惜啦～ 让 AI 开始执行任务吧！ 看看 Bluwhale 新上线的 AI... Trading Agent Builder 完全不需要会写代码，就能把自己的交易思路做成一个 AI 代理，让它 24/7 按照策略来运行 而且，如果你的策略足够优秀，还可以发布给其他用户使用 只要有人使用你的 AI，你就能获得收益 在不远的未来，每个人都会拥有属于自己的 AI Trading Agent 快来 Bluwhale CN 体验一下 Bluprint： 结合Web3 + AI，把自己的交易经验蒸馏成能做事的 AI 全天候提高生产力吧！ $BLUAIshow more

离谱了兄弟们，这种工具居然真有人做出来了。 刚在 GitHub 挖到一个很猛的开源项目：Y2A-Auto。 它能把 YouTube 视频的获取、翻译、字幕处理、内容检查和多平台发布，直接串成一条自动化流水线。 简单说：以前一个团队干的活，现在一套脚本就能跑。 核心功能：... 1、自动监控更新 订阅的 YouTube 频道一更新，就能自动抓取并进入处理流程。 2、 AI 翻译＋自动字幕 外语视频自动翻译、生成字幕，海外内容本地化效率直接拉满。 3、内容合规检查 发布前自动检测潜在敏感内容，减少踩平台规则的概率。 4、无人值守发布 处理完成后，可自动上传至 B 站和 AcFun，适合批量运营和内容归档。 更关键的是： 免费、开源、可以自己部署。拿来做海外资讯整理、技术内容同步，或者经授权的垂直内容矩阵，效率确实很夸张。 GitHub： 先收藏。这类项目，等真正火起来的时候，你可能就找不到了。 提示：转载或二次发布前，记得确认版权授权和平台规则。show more

科幻正在照进现实：AI 黑客已经出现了 最近让安全圈炸锅的一个项目： Shannon AI Pentesting Tool 它是一个 AI... 自动渗透测试工具。 简单理解：AI 自己去当黑客。 从信息收集到漏洞利用，整套流程都能自动完成： - 读取源码 - 扫描端口 / API - 分析攻击路径 - 尝试漏洞利用 - 自动生成漏洞报告 和传统扫描器最大的区别是： 很多工具只会提示 “这里可能有漏洞”。 Shannon 会 真的去攻击验证。 SQL 注入、XSS、SSRF、登录绕过、JWT 攻击 这些常见漏洞都会自动尝试。 本质上，它把原本需要 安全团队完成的渗透流程， 变成了 一个 AI Agent 就能跑完的系统。 背后其实是一个很明显的趋势： AI 正在从 回答问题，走向 执行任务。 自动渗透只是开始。 未来越来越多工作都会被 AI 自动化完成show more

小云雀 APP有个非常有意思的功能就是“复刻爆款视频”，你只需要把抖音爆款地址帖过来。 然后点复刻，自动生成提示词：解析这个视频的爆点原因，并借鉴其文案、主题、画面风格等，重新做一个新视频！ 就有了下面的两个视频，你们给评评，有没有 AI 味？

10月15日 周三🌦️小雨 🤠今天，我好像看清了 Play AI 🎲❣️的价值，静下心来剥离了所有宣传的包装，试看清 #PlayAI 真正的骨架。我发现它的核心可以归结为三个无法被轻易替代的价值点： ✅第一，它卖的不是工具，是省心。... 它的核心产品不是某个具体功能，而是一个结果：将你的时间和注意力还给你。在别人都在教你怎么更复杂地操作时，它直接让你用一句话的指令，替代掉那些重复、耗神的链上操作。关键不在于自动化，而在于无需你再操心。 ✅第二，它构建了可执行的信任。 它解决了AI与区块链之间最根本的隔阂：逻辑与资产的脱节。通过其安全架构，它让一个理性的、永不疲倦的AI智能体，能够在你预设的、透明的规则内，安全地替你管理链上资产。你信任的不再是AI本身，而是你与AI共同认可的那套被锁死的、可验证的执行规则。 ✅第三，它在编织一个自动化网络。 它的终极壁垒不是单个功能，而是可组合性。每一个被创建的工作流和智能体，都能成为网络中的一个节点，相互连接、协作。这意味它的价值会随着用户的创造而指数级增长，最终形成一个任何单一工具都无法比拟的、活的自动化生态。 所以，#PlayAI 的本质，是一个通过安全规则将你的意图转化为链上行动，并能自我演进的省心系统👏👏。 🧐它不是另一个让你去学习的复杂应用，它是一个让你最终可以忘记操作的应用。 最后我们一起观看Play AI 🎲 动画第四集吧！兄弟们互动起来 ！ #PlayAI #PlayAInetwork #GPlayshow more

发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。 这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。 拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结 如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。 而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。

Codex 5.6 这 4 个设置，能砍掉 80% 无效 token 浪费，复杂长任务效率还能提升... 70% 很多时候不是模型不够强，而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面，经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存，减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文 不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。 直接输入prompt： “请整理当前任务上下文，清理失效方案、重复日志和无关历史，只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动，后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强，但工具越多，上下文负担也越大。当前项目需要什么，就加载什么，别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定 不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构，更容易持续复用缓存，也能减少 Agent 反复重新理解项目。 真正高效的 Codex 工作流： 高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置 很多时候 Codex 不需要再变强，你只需要做的，就是别再浪费它的上下文。show more