在GitHub上看到一个专门教怎么用 Claude Code 的项目，已经涨到了 4w star 它不是官方操作文档，而是一条从入门到高级智能体的完整学习路径 斜杠命令、MCP配置、钩子脚本、子智能体编排，每个模块都有可视化图解，教你"怎么做"的同时也会教"为什么这么做" 最实用的是里面的模板，钩子脚本、代理配置、斜杠命令、MCP配置文件，全部可以直接复制粘贴到自己的项目里... 不管你是想补齐 Claude Code 的知识盲区，还是想搭一套属于自己的 AI 工作流，都可以关注下这个项目show more

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑 打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西 具体来说它会建议你装：... -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境 之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了 不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事 用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的show more

Claude Code 新增了一个 /powerup 交互式教学模式 可以在终端里可直接进行交互式学习 在终端里输入这个命令，会启动一套交互式课程，带动画演示，手把手教你怎么用 Claude Code。... 比如你刚装完 Claude Code，不知道从哪开始，输入 /powerup 它会用动画演示展示基础操作流程，斜杠命令怎么用、文件怎么引用、怎么跑 bash 命令，边看边练。 不用切到浏览器查文档，不用看 YouTube 视频，直接在你工作的环境里学。show more

用 Claude Code 写到一半，弹出一句 “You’re out of usage credits”。... Codex 的额度还剩一大半，可切过去它什么都不知道：刚定下的两个方案、改了一半的文件、为什么这么改。 只能从头再讲一遍。 最近看到一个开源项目 Orbital，专门解决这件事。它有句话我很认同： 上下文资产应该属于你自己，不应该被任何agent厂商锁定 它的做法很朴素：每一次agent的每一个会话，都会维护和提取成项目目录里的普通文件。 PROJECT_STATE.md：项目现在的状态（记忆缓存） DECISIONS.md：项目里任何agent定过的决定和原因 LESSONS.md：项目里所有agent踩过的坑 INDEX.md：项目的索引，各个产物的用处和位置 不管换哪个 Agent 接手，都先读这几份文件。Codex 卡在额度上，就在选择器里换成 Claude Code，它接着回答同一个问题，不用你重新交代。 我觉得最实用的是两点。 一是选择器里直接显示每个 Agent 还剩多少额度，哪个有余量就用哪个。 二是直接描述你的工作流，他会自动派发其他agent，比如说bugfix就用claude code，生图生海报用codex 作者：Keaneshow more

安装了这个之后，Claude Code 的体验会完全不一样。 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup，它基本把 Claude Code 从“还不错的工具”变成了一个真正的... AI 开发环境。 它会扫描你的项目，并推荐： → hooks（钩子） → skills（技能） → MCP servers → subagents（子代理） → automations（自动化） 然后一步一步帮你把这些都配置好。 大多数人现在用的都是“原生版”的 Claude Code…… 这也是为什么他们的体验会显得有点混乱。 真正的强大之处，其实来自它周围的生态。 安装方式： /plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official 记得先收藏，免得之后找不到。show more

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。... 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：show more

Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的，不是 prompt，而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex... 还停留在“打开就聊”，但真正重度使用的人，早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。 现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置： 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。 把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml，日常任务追求速度，复杂架构任务再提高 reasoning effort。 输入prompt： 请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置，不要猜测或使用已经废弃的参数；然后修改 ~/.codex/config.toml，为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度，并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置，最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构，根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles，可以针对不同任务切换不同工作模式。 配置用的prompt，直接用： 请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile：fast-dev 用于快速开发和小修改，code-review 用于 PR 和代码审查，deep-architecture 用于复杂系统设计；分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略，不使用已经废弃的配置项，并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置 全局配置解决“你习惯怎么工作”，项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。 把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml，不要每开新会话都重新解释。 直接输入： 请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具，为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml，只写当前项目真正需要的配置，不覆盖无关的全局设置；完成后解释每项配置的作用，并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行 最浪费时间的方式，就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。 现在可以直接把这些规则做成 Hooks，在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。 直接用这段： 请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks，并为我建立最精简的一套自动化流程：代码修改完成后运行必要测试和 lint，关键变更执行安全检查，提交前执行最终验证；只配置真正必要的 Hook，避免重复执行和拖慢开发速度，完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。 真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。 赶紧配置试试吧！show more

兄弟盟，AI 女友真的要来了～ 刚在 GitHub 看到一个挺有意思的 AI 项目，叫 AIRI。 它想做的事情其实很简单：... 做一个真正活着的 AI 虚拟角色。 不是普通的聊天机器人， 而是一个 AI 虚拟伙伴 / AI VTuber。 你可以和她： - 语音聊天 - 一起看视频 - 一起玩游戏 - 甚至让她帮你打 Minecraft 关键是这个项目 完全开源，而且可以自己部署。 也就是说，你可以拥有一个： 会聊天、会记住你、还能互动的 AI 数字人。 技术也挺硬核： - WebGPU + WebAssembly - 支持 OpenAI / Claude / Gemini 等大模型 - 还能接 Live2D、VRM 角色模型 未来的 AI Companion，大概率就是这个形态。 如果你在关注： AI Agent AI 虚拟人 AI 陪伴产品 这个项目真的值得去看看。show more

😨闲鱼上这个 5 块钱可以购买 18 个月的 Gemini Pro 会员到底是什么来头？可以自助兑换并且能兑到自己的 Google... 账号上，不用提供账号密码验证码，这到底是什么机制？ 官方的 Pro 会员要 19.99 美元一个月，它到底怎么做到的？有没有违反 Google 的服务条款？有没有坑？中途会不会被封号？看到有些博主都用上了。这没搞懂之前我都不敢兑换到自己账号上，有了解的吗show 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。

这是一个手把手教你折纸飞机的网站 可以弥补童年不会折纸飞机的缺憾 每期分享一个实用网站 第7期 今天要讲的是 这里面收录了大量的纸飞机模型。 我们可以选择飞机的类型，也可以按难度筛选。 选择一个飞机后，里面就会有极其详尽的图文教程。 学不会怎么办？他还有视频教程，手把手教会你。 你想要的飞机是什么呢？

有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。 不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。 最狠的是它内置了81个技能，能直接操控... iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。 还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。show more

上一次用的是可灵的模型，这一次用的是 sd2.0 的模型，角色选取的是我之前生成图片的其中的一个角色。 感觉在情绪把控这方面，真的已经很到位了，很难以想象两年前的AI还不会吃面，现在就已经能够精准的落泪了。 这才720p看着就这么的高清，那4k会是什么样子的

之前用 Seedance 2 做了个做酸菜鱼的视频， 生成到第10秒的时候，美女的手直接伸进滚烫的锅里搅拌。AI完全不知道那样会烫。 当时觉得好笑，后来越想越觉得，这不只是 bug这么简单，现在的 AI 根本还没到理解物理世界怎么运转这一层。... 这半年做了太多AI视频了，每次满心欢喜等它生成，结果经常是人物动作接不上、物体空间瞬移、手还没碰到东西物体就动了，各种幻觉 bug，真的挺折磨。 最近看到黄碧薇教授 Biwei Huang 的 Aether AI 官宣融资，认真看了一下方向，感觉它解释了很多视觉 AI 里反复出现的问题。 Aether AI 做的是因果世界模型。这个词听起来很学术，但放到视频生成里其实很好理解。 今天的视频模型，Sora、即梦、Veo，已经能生成非常真实的画面。杯子掉落、水洒出来、机械臂抓取，看起来越来越像真的。但它们很多时候是在根据海量视频经验预测下一帧，类似画面后面通常会发生什么，就生成什么。 所以桌子高了 2cm，机械臂就可能失效。明明伸过去的角度看起来对，杯子却自己飞起来了。画质够了，数据也不少，但模型没有真正理解这个动作为什么会带来这个结果。 Aether AI想做的，就是让 AI 学到变量之间的底层规律，比如桌子高度变了会带来什么影响，物体受力之后会怎么运动，一个动作会导致什么后果。 这类东西学进去，模型才能在没见过的场景里稳定推演、举一反三。对视频生成、机器人、自动驾驶、3D 世界模拟都会很关键。 视觉 AI 下一阶段的方向，可能就是从生成看起来合理的画面，走向理解画面为什么会这样变化。 黄教授 Biwei Huang 做因果AI 超过 12 年，这次 Aether AI 融资，我觉得是一个值得关注的信号：因果世界模型正在从学术前沿走向产业。 想了解的可以戳一下官网看看：show more

这是我见过最完整的「一个人公司」教程 GitHub 上有个很值得收藏的项目—— One Person Businesses Methodology 一句话概括： 教你一个人做一家公司。... 很多人做副业的问题其实不是技术，而是： 不知道做什么 不知道怎么赚钱 不知道怎么长期做下去。 这套方法论最厉害的一点是： 几乎不讲虚的。 作者像写代码一样，把一人公司拆成完整流程： 发现需求 → 做 MVP → 获取流量 → 完成变现闭环 看完会有种感觉： 这不是教程，更像一套商业操作系统。 尤其是 v2.0 里提到的一些反直觉认知，比如： 与其只看收入， 不如看 税后收益。 与其拼命提高效率， 不如 用 AI 杠杆放大个人产出。 核心理念： 一人企业的目标不是做大，而是做稳。show more

一个找产品灵感的方法，很多人还不知道： 第一步：去 Flippa Flippa 是一个专门买卖网站和 SaaS 的平台 上面挂着大量正在盈利的项目，而且数据公开 第二步：筛选月收入... $10,000+ 的项目 不用买，只看数据 这些项目已经验证了市场需求 第三步：让 AI 帮你分析 把项目的功能、定价、用户评价丢给 Claude 或 GPT 让它拆解： 核心需求是什么 哪些功能是多余的 哪些痛点没被解决 第四步：用 AI 做一个更好的版本 现在用 Cursor / Claude Code 搭一个 MVP 以前需要一个团队干几个月的事 现在一个人几周就能跑出来 本质上是： 用别人已经验证的需求 + AI 的开发速度 跳过"猜方向"这一步 你有没有在 Flippa 上看到过让你心动的项目？show more

又找到了一晚上卖50w的AI视频项目，我已经部署到本地生成了视频，他不是个客户端，是类似于一堆skill的文件包。 老王之前做一条三分钟产品片子，找素材两天，排节奏一天，加字幕又一天。一个团队折腾一周。 然后我遇到了 OpenMontage。 说实话一开始没抱什么期望。开源视频工具，见多了，十个有八个是套壳。结果跑了一条，调研了grok的api一条命令，三分钟出了三段能直接发的片子。效果很炸。 它到底是个啥。 把你的 Claude 或... Cursor 变成视频制片人。你对着它说一句「做个 60 秒黑洞科普」，它自己去翻论文、写脚本、生成图表动画、扒免费素材、配字幕音乐，最后渲染出片。 不是你点按钮选模板，是每一步它自己做判断。 拆开看三件事。 第一，12 条流水线各管一种片型。explainer 做科普片，clip 做混剪，music 做 MV，data 做数据图表动画。你选对流水线，出来的结构就对了一半。 第二，每条流水线底下是一串 agent Skill——怎么查资料、怎么写分镜、什么时候加转场、字幕压在哪帧。500 个 Skill 叠出来的不是模板库，是决策链。你描述得越具体，它判断得越准。指令模糊，出来的也只能是模糊的东西。 第三，零密钥就能跑。不配任何 API，本地免费模型直接出片。付费版 Runway 干的活它全包了。 我做内容这些年最烦的不是没创意。是找素材卡半天、排节奏卡半天、字幕又卡半天，三个半天过去热情全没了。这东西把执行链里所有决定让 agent 替你做了，你只负责描述要什么。 怎么上手？很简单 我没可以生视频的Key，用网页调用supergrok的Oauth，和OpenMontage结合生成的弹唱视频，整体还是比较满意的。show more

Datawhale 开源神作 Happy-LLM 教你从零亲手造一个大模型 GitHub 已获 29k+ Stars，持续霸榜 Trending... ⭐ 核心亮点 1. 体系完整，不碎片 NLP → Transformer → 预训练 → LLM 一条线讲通，不是拼凑知识点 2. 边学边做，跑完整流程 按 LLaMA 2 思路，从 Tokenizer 到预训练到微调（LoRA / QLoLA） 不是背概念，是自己真的动手做一遍 3. 工程导向，不止讲模型 RAG / Agent / 模型评测全覆盖 更贴近真实项目落地 学完你能做到什么？ - 看懂 Transformer - 训练一个小模型 - 会调参、排问题 - 做出一个 AI 小应用 适合谁？ 想入门 LLM 的开发者 不满足于只会调用 API 的人 想做 AI 应用 / Agent 的人show more

不管什么时候，提高自己总是没错的。 学习是一个见效慢，但是收益高的东西。比如说，现在有个什么七龙珠还是阿拉丁神灯的东西，说可以让你学会一门外语，你可以选择要，或者不要，就这么简单，你要吗？ 要的话，在AppStore搜索 MANA Learn。 这是一款专门为在海外生活、学习和工作的人准备的APP。

一个非常有趣的全新的开源脚手架项目 create-better-t-stack 可以关注一下 它的创新之处就可以让你自由的选择你想用的前后端框架，数据库，orm，runtime， addon 等等，然后可以根据你的选择创建出一个独一无二的有最佳实践的 Typescript 项目。 我用了一下，觉得很有意思，未来的项目可以可以试试看，大家可以看看demo，同时而且还能学习到，看看现在流行的框架和工具都有哪些。

这是一个手把手教你折纸飞机的网站 可以弥补童年不会折纸飞机的缺憾 每期分享一个实用网站 第二十五期 今天要讲的是 这里面收录了大量的纸飞机模型。 我们可以选择飞机的类型，也可以按难度筛选。 选择一个飞机后，里面就会有极其详尽的图文教程。 学不会怎么办？他还有视频教程，手把手教会你。 你想要的飞机是什么呢？