字节跳动开源了一个"超级AI员工"框架——DeerFlow 2.0，发布即登GitHub Trending第一。 它不是聊天机器人，是Agent调度中枢：能拆解复杂任务、自动派出子Agent分头执行、最后汇总交付。写研报、建网站、做PPT、生成视频，都是内置技能。 关键设计：每个任务跑在独立Docker沙箱里，有自己的文件系统，能读写文件、执行代码，隔离且可审计。跨会话记忆持久化，用得越多越懂你。 支持接入GPT-4、DeepSeek、豆包等任意模型，非纯本地方案。基于LangGraph构建，MIT开源。

字节开源了一个超级智能体套件：DeerFlow 2.0 目前已经有35K的Star了，迅速登上GitHub Trending第1名 它通过sub-agents并行协作、沙箱执行环境、持久记忆和可扩展的skills系统， 让AI agent不只是"聊天"，而是真正能研究、写作、编程、网页生成、自动化工作流， 再配合可扩展的skills，几乎可以让agent可以完成任何事情。

Claude Code 桌面板发布本地定时任务功能 设定好任务执行的频率，Claude 会在你电脑开着的时候自动执行，无需你每次手动触发。 比如：每周五下午，汇总本周进度，生成一份 Markdown 报告存到本地 有几个细节值得注意：... 任务第一次跑完之后，Claude 会自动重写你的 Prompt，记住具体该去哪里找文件、用哪些工具，下次会更准 可以开 Git Worktree 模式，每次运行在独立分支里，不会动你的主干代码 如果电脑在任务时间点刚好休眠了，App 重新打开后会自动补跑，并发通知 目前需要 Claude Pro 以上的付费订阅，桌面端专属，网页和手机暂不支持。 怎么用 在侧边栏点击 "Schedule"，再点 "+ New task" 就能创建一个定时任务。 也可以在任意会话里直接描述需求，比如"帮我设置一个每天早上9点执行的代码 review 任务"，Claude 会自动完成配置。show more

🚀 重磅开源！Prime Agent 来了 一个真正会自我进化的 AI 编程特工。 不是普通的 Chat... 工具，而是： • 递归语言模型（RLM）架构 • 持久化 IPython 环境，一切皆代码 • 内置子代理并行干活 • 自动 /refine 自我改进，越用越强 • 支持连续跑几天几夜的长期自主任务 安装一行命令： curl -fsSL | sh 已经 12k+ stars，MIT 开源，直接起飞 🔥 GitHub： #AI #Agent #OpenSource #编程智能体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

🔥 Cloudflare 开源黑科技来了！ 给你的 AI Agent 一台真正的电脑 👾 cloudflare/computer... 让 Agent 拥有持久化文件系统 + 可切换执行环境： ✅ 完整 Linux 容器（真实二进制 & 网络） ✅ 闪电 Isolate Shell ✅ 隔离 JS 运行时 读写文件、跑命令、用 Git、发布项目……全在 Durable Object 里搞定！ Agent 不再只是聊天机器人，而是真正会“操作电脑”的数字员工 免费开源已上线 #Cloudflare #AIAgents #开源 #DurableObjectsshow more

兄弟们今天给大家一个正确打开GPT5.6的方式。 很多人用 Codex，第一步就错了。 上来一句：帮我写个 App。 这不是让 AI 写代码，这是让它烧你的 token。... Codex 5.6 记得接 GitHub 插件，然后先别让它动手写。 直接丢这段： 我要开发某某X。先别创建文件，也别输出代码。去 GitHub 调研同类开源项目，筛出最值得参考的方案，分析架构、依赖、活跃度、坑点和可复用设计。最后给我技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序，等我确认再写代码。 这一步做完，省 token 真的离谱。 先让它抄作业，再让它干活。 兄弟们，这才是 Codex 的正确打开方式。show more

AI又有新气象……抓紧体验🔥 Google 悄悄发布了一个东西，可能比 Gemini App 更值得关注——AI Edge Gallery 它不是又一个... AI 聊天软件。 本质上，它是一个本地 AI 运行平台：模型直接跑在手机芯片上，推理全程离线，数据不经过任何服务器。 目前已支持 Gemma 3/4 系列模型，最新版本还加入了 Thinking Mode 和 Agent Skills——也就是说，手机本身可以完成多步骤任务推理，而不只是回答问题。 ▍实际能用来做什么？ ∙拍照提问、文档理解，完全本地处理 ∙没网络也能用的实时翻译、语音转写 ∙敏感文件分析，内容不出设备 ∙未来可能支持本地 Agent 自动完成任务流 这件事真正的意义，不在于”又多了一个 AI App”——而在于 Google 正在验证一件事：AI 能不能成为每台 Android 手机的底层能力，而不是需要联网调用的云端服务？ ▍如果这条路跑通 手机 AI 的竞争格局会重写。 苹果有 Apple Intelligence，高通在推 AI PC，现在 Google 在 Android 端下这步棋。 ► 端侧 AI 的入口之争，已经开始了。show more

OpenClaw 已经过时了。 如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。 很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。... 但这套东西很快就要卷废了。 下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool， 而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这： 会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进 会搜索过去的对话和任务 会逐渐建立对你的理解 还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作 说白了， 别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。 所以不是 OpenClaw 不行， 而是这条路线已经开始落后了。 接下来真正值得看的， 不是哪个 agent 更像 demo， 而是哪个 agent 越用越强。 项目：👇show more

写自动化测试脚本或者写爬虫时，用传统的 Playwright 往往需要频繁维护各种元素选择器。 一旦目标网页的结构发生微调，原有的脚本就容易直接报错罢工，维护起来颇为费神。 最近在 GitHub 上看到到 HyperAgent 这个开源项目，巧妙地将... Playwright 与大模型结合在了一起。 通过自然语言就能控制浏览器，完成复杂的自动化任务，不用再写一堆脆弱的选择器代码。 GitHub： 支持单步操作，速度快成本低，以及能处理多步骤复杂任务，支持视觉理解和自适应调整。 还内置动作缓存功能，录制一次工作流后可以反复回放，不需要每次都调用大语言模型。 底层直接使用 Chrome 开发者工具协议，动作执行更精确，自动过滤广告框架，支持深层嵌套的 iframe 操作。 同时支持云端扩展，可以通过 Hyperbrowser 快速扩展到数百个会话，还能连接 MCP 工具实现完整工作流。 如果你正在用 Playwright 做自动化测试或数据采集，又厌倦了频繁维护选择器代码，这个项目值得一试。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

我去！国外已经刷屏了，国内好像还没啥人聊🔥 PewDiePie pewdiepie 搞了个本地版 ChatGPT / Claude：Odysseus。 GitHub 5... 月 31 日晚上才建，短短 2 天现在已经冲到 2 万星左右，涨得非常猛。 Odysseus 是什么？ 本地 / 自托管 AI 工作空间——运行在你自己的电脑或服务器上，也可以按需接 API。无云端强依赖、无账号绑定、无遥测追踪，数据尽量留在自己手里。 包含 Agent——不是只能聊天的那种，而是能执行真实任务的代理，比如网页浏览、文件编辑、文档处理、研究报告、邮件分类 / 自动回复等等。 功能——聊天界面、记忆、Deep Research、图像生成 / 编辑、MCP 支持、图库、资料库、文件工具、Shell、Web 工具等等。基本就是把他自己定制的“ChatOS”，慢慢做成了一个完整的 AI 生产力套件。 他之所以构建它，是因为他厌倦了不稳定的自托管设置以及将数据交给大科技公司。 项目地址：show more

Codex 5.6 如何拥有用不完的token？ 你是不是还在为ChatGPT plus 额度不够用而发愁？是不是每天都在等待Tibo Tibo 重置额度？ 别等了！告诉你一个能让Codex拥有无限子弹的办法。... 如果你是 Mac 系统，在 Codex 对话中输入的prompt： 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。 使用以下配置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 如果你是 Windows 系统，在PowerShell 中执行： New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex\agents" @' model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" '@ | Set-Content "$HOME\.codex\agents\luna-worker.toml" 配置完成后： 1️⃣主 Agent：负责需求分析、架构设计、任务拆解。 2️⃣子 Agent：负责代码实现、测试验证、资料整理、问题排查。 让不同 Agent 负责不同任务，这样非常节省token，用plus进行vibe coding基本够用。show more

25k Star，港大开源一款 AI 个性化辅导私教神器，在 GitHub 上杀疯了！🔥 今天带来DeepTutor，港大开源的AI个性化辅导私教！GitHub 25k🌟，100天内爆火了。它把出题、解题、研究、测验、知识管理全整合成一个智能体工作区，让AI真正陪你终身学习。 📌... 六大模式无缝切换：Chat、Quiz、Research、Solve、Visualize、Mastery Path共享一个Agent引擎 📌 强大记忆系统：三层记忆+Memory Graph可追溯，上下文始终跟随你 📌 Partners与My Agents：轻松接入本地模型，独立Persona和技能，记忆隔离 📌 知识中心+活书编译：多引擎RAG支持PDF等文档，笔记一键生成可对话书籍 📌 Co-Writer协同写作：智能编辑、标注、TTS，一键导出Markdown 👋使用方法简单直接：pip安装或Docker一键部署，浏览器打开本地界面就能开始聊天学习。支持本地Ollama模型，配置好后直接用自然语言下指令，AI自动规划并执行。 🔗GitHub地址： 强烈推荐给学生、终身学习者和想做AI教育工具的开发者，有个真正懂你、记得住的AI私教，还报啥辅导班啊！😄 #开源工具 #AI教育 #个性化学习 #DeepTutorshow more

接近 6 万 Star 的开源 AI 股票分析神器，真的好用 它本质上是一套完整的 AI... 股票研究系统，自动整合行情、新闻、技术指标和基本面，再调用 Gemini、GPT、DeepSeek 等模型，生成结构化分析报告。 我实测长鑫科技，它会直接拆解： 国产替代、技术差距、IPO 估值、行业周期、潜在风险，以及乐观/中性/悲观三种情景。 支持 A 股、港股、美股，自带 WebUI、大盘复盘、自选股、历史报告和 Agent 策略问股，还能 Docker 本地部署。 ◾️安装 Docker Desktop ◾️让 Codex 部署官方镜像 ◾️浏览器打开 ◾️配置模型 API，添加自选股即可使用 GitHub： 开源免费，AI 调用可能需要 API，仅用于研究辅助，不构成投资建议。show more

Anthropic 发布了 Skill Creator 的重大更新 核心变化：内置测试用例生成 写完一个 Claude 技能，怎么知道它到底能不能被正确触发？以前靠手动试，现在... Skill Creator 内置了测试功能，帮你自动跑评估。 你现在可以给技能定义一组测试提示词，描述"什么样的回答算合格"，然后让系统自动跑测试、出报告。 不需要写代码，不需要搭测试框架。 具体新增了四个能力： 自动化评估（Evals）： 定义测试提示词和预期结果，系统自动运行并追踪通过率、耗时、token 用量。当模型更新或基础设施变化时，你能立刻发现技能是否"退步"了。 多 Agent 并行测试： 测试用例不是排队跑的，而是在独立的 Agent 中并行执行，每条测试互不干扰，各自有独立的 token 和耗时统计。 A/B 对比： 系统用"比较器 Agent"对两个版本的技能做盲测对比，去掉主观偏见。你改了技能描述，想知道新版比旧版好还是差，直接跑一轮对比就有答案。 触发率优化： 这可能是最实用的功能。系统会分析你的技能描述和测试提示词，建议怎么改描述才能减少误触发和漏触发。官方测试中，6 个公开的文档类技能有 5 个的触发准确率得到了提升。show more

有时想在 Obsidian 笔记里直接和 AI 对话，又不想来回切换窗口，或者担心隐私问题不想用在线服务。 最近在 GitHub 上看到 ChatGPT... MD 这个插件，能把 ChatGPT、OpenRouter 和本地大语言模型无缝集成到 Obsidian 中。 支持在任何笔记里直接发起对话，还能引用其他笔记作为上下文，对话内容完全保存在本地，不经过第三方服务器。 GitHub： 除了支持 OpenAI，还能接入 OpenRouter 平台的 Claude、Gemini、DeepSeek 等模型，或者通过 Ollama 和 LM Studio 使用本地模型，完全离线运行。 每个笔记都能单独配置模型参数，支持 Markdown 渲染、自动生成标题、模板复用等功能。 如果你想在 Obsidian 里高效使用 AI，又希望对话记录和笔记保持一致，这个插件值得一试。show more

worktrunk — Git Worktree 管理器，专为并行跑多个 AI coding agent 设计。... 先说痛点： 如果你现在用 Claude Code / Codex 写代码，一个 agent 一次只能改一个功能。想并行跑 5-10 个 agent 同时处理不同任务？Git 原生做不到——多个 agent 共享同一个工作目录，互相踩文件、冲突不断。 Git 其实有一个 worktree 功能可以解决这个问题：给每个 agent 分配独立的工作目录，共享同一个 .git。但原生 UX 极其痛苦： 创建一个 worktree 要打三遍分支名： git worktree add -b feat ../repo.feat cd ../repo.feat worktrunk 把这件事简化成了一行命令： wt switch -c -x claude feat 创建 worktree + 切换目录 + 启动 Claude Code，一步到位。 核心命令就三个： • wt switch feat → 切换到指定 worktree • wt switch -c feat → 创建新 worktree • wt remove → 清理 进阶功能也很实用： • Hooks：创建/合并时自动执行脚本 • LLM commit messages：自动从 diff 生成提交信息 • wt merge main：一行命令完成 squash + rebase + merge + 清理 • 交互式选择器：带实时 diff 和 log 预览 • 构建缓存复制：worktree 之间共享 target/、node_modules/，跳过冷启动 当你从"一次跑一个 agent"升级到"同时跑 5 个 agent 做不同任务"，worktree 管理就是第一个要解决的问题。 🔗show more

来自北京的月之暗面公司在7月16日发布了全新旗舰大模型 Kimi k3，是全球首个开源 3 万亿级大模型。100 万 上下文长度，可一次性载入百万字文档、完整代码库、整本财报、长篇专业文献，专为长时程代理式编码和自我演化工作流而构建。原生多模态统一支持文本、图片、截图、图纸视觉理解，非外挂视觉插件。 综合能力上仅次于闭源顶级模型 GPT-5.6... Sol、Claude Fable 5，在代码、长文档检索、复杂工程任务上反超绝大多数竞品开源 / 闭源模型。 完整模型权重将于2026 年 7 月 27 日公开释放，企业可本地私有化部署、二次微调，是当前可商用规模最大开源基座。show more