阿里开源 Open Code Review，内部跑了两年，服务数万开发者，揪出几百万缺陷后放出来的。 不是纯靠 LLM 瞎聊，而是确定性流水线 + Agent... 混合：精准选文件、打包关联代码、匹配规则、行级定位。覆盖不全、位置漂移、质量飘这些通用 Agent 的老毛病，它用工程约束直接压住。 支持 diff 审查和全量扫描，兼容 OpenAI/Anthropic，token 只吃通用方案的 1/9 左右。 配置个模型就能用。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

感觉现在开源的速度已经疯了。。。 Kimi.ai 家的K3开源才两天，已经被Unsloth AI 干到能在Mac Studio上跑了🤯！！！ 2.8万亿参数的模型，原始大小1.56T， 他们用动态1-bit量化，直接压到594G，缩了62%， 还保留了78.9%的精度，... 128G内存的Mac Studio就能跑， 虽然速度不快，但它真的能跑。 谁能想到半个月前，这个级别的模型还只有大厂有算力碰， 现在我们在家，在自己的消费级电脑上，就能跑全球最顶尖的开源大模型了，damn！ 权重放出来48小时，量化、适配、教程全给你整完了， Unsloth这速度，真的离谱。 不得不说这就是开源最恐怖的地方啊， 模型放出来第一天， 全世界最聪明的工程师都在帮你压体积、提速度、做适配， 闭源模型，永远享受不到这个待遇。show more

Grok Build 开源了，开源 harness 时代终于要来了吗?！ Claude Code 现在还是闭源， 反而显得有点被动了🤔。。。... 不愧是Elon，真是一步妙手啊，只用了四天完成信任崩塌到重建，xAI这次用开源把隐私危机打成了生态先手，看来并不是草台班子😂 被爆全量上传代码仓库的隐私风波还没平息，SpaceXAI直接把整个Grok Build的agent harness全部开源出来， 这事我觉得有意思的地方是两它为什么是今天开，而不是上个月？ 上个月 Grok Build 以 beta 上线，SuperGrok / X Premium+ 用户能用一个终端原生的 coding agent。 Plan Mode 先出计划让你审核，Subagents 并行拆任务，底层 Rust 写的，架构干净。 然后上周出了件事， 一个研究员做 wire-level 分析发现，Grok Build CLI 会把整个 git repo——包括历史、包括潜在的 secrets——打包上传到 Google Cloud bucket。隐私开关只管“是否用于训练”，不管传不传。 讲真这事对 coding agent 是致命的。 因为 coding agent 的 harness 对文件系统有近乎上帝视角的访问权。 你的 IP、商业逻辑、没公开的项目结构、不小心留在 git history 里的 key——它全看得见。 宣称“我们不看你数据”没用，用户要的是能自己验证“你没在看”。 时间线很紧凑： 7 月 11–14 日，争议发酵，研究员曝光上传行为。 Elon 表态删数据、服务端关闭上传。 7 月 15 日，开源公告 + 重置 limits + 默认关闭 retention + 删掉所有之前保留的 coding data + 提供 bug bounty。 所以这次其实不是一次计划好的例行开源。更像是被争议倒逼的快速应对。 但 xAI 做得聪明的地方是——它借这个机会做了一件事：把“harness（连接层）”和“model（大脑）”切开了。 Harness 开源，Apache 2.0，社区可以审计、fork、改掉上传逻辑、加 sandbox、接本地模型，Model 和 API 还是闭源的。 这个配置——闭源模型 + 开源 harness——正在变成 2026 年 agentic coding 的主流。 OpenAI 的 Codex CLI 走的同一条路，Anthropic 的 Claude Code 现在还是闭源，反而显得被动了。show more

一位工程师公开了他每天用于进行真实工程开发而非“凭感觉编程”（vibe coding）的 Claude Code 技能。真正的工程实践。 该仓库的两位贡献者之一就是 Claude 本身。90.5k stars。... 7.9k forks。MIT 协议。 这些是互联网上最著名的 TypeScript 专家之一 Matt Pocock 在日常使用 Claude Code 时所采用的技能。它们不是通用的提示词，而是来自资深工程师的真实工作流。 使用 Claude Code 进行真实工程开发的技能。在生产环境中测试过的流程。 架构与技术决策文档。Claude Code 直接插件。 140 万次技能下载。5 天前更新。 MIT 许可证。区分“凭感觉编程”者与使用 AI 进行“真实工程开发”者的区别，就在于他们安装了哪些技能。 90.5k stars。7.9k forks。 MIT 许可证。仓库地址见此。show more

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。

Pika新推出的Agent，简直炸裂！ 丢一个想法，它就开始干活。 不需要费尽心思的调提示词！ 尤其是生成视频，体感特别丝滑， 只需要跟它对话，告诉它方向， 全程不需要考虑该用什么skill，该用哪个模型，该用什么工作流。 不用管音乐，不用管分镜，连剪辑都不用管。 它会自动调用short ads... skill，几分钟就可以给你30秒的视频！！ 而且，视频是有导演思维和剪辑思维的！ 这个真的有点东西， 官方内置了很多旗舰模型和Skill， Agent在后台按最优路径调用，组织整个工作流， 这是和其他Agent最不一样的地方！ 一个念头，一个视频，我已经停不下来了！Pikashow more

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

🚀 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

我翻完小红书Red Skill最新的Top15数据后背有点发凉,这根本不是什么小功能测试啊。 5月份归藏第一个把PPTSkill传上去的时候,详情页显示只有6个人用,当时我就说这是个大事件,不少人还觉得我小题大做,说什么一个种草APP搞点AI功能蹭热度而已,折腾不出水花。 结果7月3号小红书官方两个更新就甩出来了,直接把所有质疑给打没了。 先是格式全放开,之前还只支持txt和md,现在py/js/html/c++/sql甚至数据库文件全能传,不是只能写提示词给Agent读,是真能跑完整代码做完整功能。 再就是另一项 vibecoding 内嵌交互小工具内测将在下周三上线,发笔记时挂上组件,用户刷到不用复制口令跳本地Agent,半屏就能调,全屏能交互,点一下直接分享到微信,那个记录奶茶口味的小工具Brewwww,上线没多久就有一万多人用。 数据是不会骗人的,现在排行榜第一的「菜菜的人生系统」,32.6万曝光,4万多人次使用,第二名的工作日程管理曝光量甚至更高。... 而且说实话，这些作者要是把同样的Skill传到GitHub,绝大多数人攒一整年都拿不到这个量级的真实用户。 以前大家以为AI Skill的分发中心,一定是GitHub，觉得普通人找AI工具,一定会主动搜索，甚至认为小红书这种生活方式平台,做不好技术产品分发。 现在看全错了。 GitHub是开发者主动找工具的地方,你有明确需求才会去,网络卡,门槛高,普通用户连门在哪都不知道。 而小红书是用户刷着刷着,正愁PPT做不完、周报写不动、公考复盘没方法,笔记下面正好挂着能解决问题的Skill,点一下就能用,上下文严丝合缝,连教育成本都省了。 我觉得小红书平台这步棋走的极聪明,它不拼大模型,不抢算力,就攥住「用户在什么场景下需要什么能力」这个分发入口,和当年App Store不做手机应用、只攥住应用下载入口的逻辑一模一样。 给真在做Skill的朋友四个现在就能用的反直觉判断: ● 别光传Skill就干等,一定要包成教程笔记,先讲痛点再秀效果最后挂组件,纯扔文件没人看,现在排行榜上的作者全是这么做的 ● 别上来就做什么通用大Agent,越垂直越爆,公考、剪辑、写广告、甚至记录奶茶,这些看起来不技术的场景,流量比通用类高10倍 ● 别嫌审核严不敢进,现在正是窗口,规则没卡死你先攒使用数据,等所有人都反应过来往里挤,算法的早鸟权重早就喂满了 ● 别天天想着卖Skill赚钱,Skill是杠杆,你用它产出比别人好10倍的内容,涨粉做IP接商单,比直接卖Skill赚的多100倍 我记得移动互联网刚起来的时候,所有人都在拼操作系统拼硬件,但最后拿走最大利润的,是先把全民应用分发跑通的那个。 现在Agent时代刚开个头,大家都在拼参数拼算力拼模型性能, 但等到回头看的时候,可能第一个把AI能力分发到普通人手里的,是当初所有人都觉得不务正业的那个种草APP啊hhh #redskill #rednote #skill #小红书show more

Skywork 上线了视频 Agent 能力，他们这个流程有意思 你可以从第一个分镜开始，左边生成之后，将生成的视频和音频素材发到右边的视频编辑器里面去进行编辑。 支持使用主流的视频模型和能力，文生、图生、首尾帧都有，另外支持生成音乐和语音。 我用首尾帧做了一条香水广告的演示，还不错。 也上线了一些特效模版，你可以不用管提示词直接复用。 而且会员从昨天（0106）开始会有为期七天的无限使用优惠，只要你是会员就可以一直用。 最近有需求的朋友们可以看看，说不定这几天直接回本了。

卧槽，答案终于揭晓了！ 那个在open router上持续霸榜的神秘模型，是阿里推出的全新大模型“蚂蚁百灵”！今天我们来深度聊一聊这个模型。 用过AI来完成前端开发的朋友肯定懂： 要让AI做出想要的UI总是要找参考，再不然就是要依赖设计 skill 的帮助。 但这种界面一旦看多了，就会陷入审美疲劳。 原因在于不管你是对标UI还是使用skill，结果都是被限定在固有的生成范围内。... 最近小灰测了新模型 Ling-2.6-1T （由蚂蚁集团 Ant Ling 开发），发现它刚好就能打破这个限制。 它生成的页面不仅审美极度在线，而且自带高质量的交互效果，做出来的东西终于不再是干巴巴的呆板网页了。 但用它有个必须要避开的坑：Ling 2.6 1T 默认是没有深度思考模式的。 它在计算资源分配上极其克制，如果你偷懒丢一句"给我写个好看的界面"，那么它大概率会给你一个准确但极其敷衍的结果。(视频1) 那么怎么取巧使用它？ 小灰分享一个能逼出它真实设计水平的实操工作流：把它当成主规划师，先拆解风格，再写代码。 跟它对话时，你可以直接下这种指令： 1. 强制思考：先别急着写代码！帮我分析这个产品的定位，明确它的视觉情绪、色彩规范和排版布局，把思路列出来。（比如明确告诉它你要包豪斯风格或者北欧风）。 2. 落地执行：等它把设计语言梳理清楚，你确认没问题了，再让它基于这套标准去生成具体的 TailwindCSS 样式和前端页面。 用这种先 Plan 后做的方式，出来的页面不仅美观，而且风格极其统一。（视频2） 目前在Openrouter中可以免费体验该模型。 选对工具打破模板限制，用高审美的模型直接拔高视觉质感，能帮我们省下大把死磕 CSS 的时间。 期待大家都能快速做出让人眼前一亮的作品！show more

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent... 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了 数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。show more

全网都在吹日本Fugu跑分超GPT，但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。 首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型， 它全身上下只有0.6B参数，本职工作就其实就是个AI项目经理， 简单任务自己处理，复杂任务自动拆分，从全球顶级模型池里挑最合适的选手，分配思考执行验证三种角色，多轮协作最后合成答案。 你调用它和调普通模型没区别，一行API的事， 但背后的编排策略是训练出来的，不是人手写prompt调路由磨出来的，它可以发掘出人类根本想不到的协作模式。 我觉得最狠的还不是跑分超了Claude和GPT，关键是它直接绕开了scaling law的军备竞赛。 不用堆万亿参数，不用砸超算中心，靠更聪明的协作机制就能摸到前沿模型的天花板，AI的竞争第一次从拼参数变成了拼管理。... 当然不是银弹，比如黑箱不透明，复杂任务延迟更高，简单题用它反而更贵。 但这件事的信号意义比跑分数字重要一百倍，意味着多智能体编排从实验室玩具正式变成了可用的生产力工具。 orchestration layer这条新赛道，今天正式开跑咯🚀show more

所以科技平权从Fable 5开始转折了吗？ 以后我们普通人还能用到顶级AI大模型的机会吗？ 感觉Anthropic这条公告官宣的不是模型要恢复，更像是传递一个信号，就是顶级AI全民可用的时代正式结束了😭 最强的网络安全模型Mythos 5，只开放给美国本土的关键基础设施组织。 普通人能用的Fable 5，还在等政府审批，遥遥无期。 以前是花钱订阅就能摸到人类最顶尖的模型能力，... 现在是最强的能力，只对特定身份和机构开放， 也就是说分层的墙已经立起来了， 以后普通用户能拿到的，永远是降过级的公开版本， 真正能重构生产力的顶级能力，只会在高墙内流转～show more

牛逼，我真没想到，Dethink 居然把 Claude Code、Codex、各种大模型、不同的 Harness 还有 X、抖音、小红书、YouTube、SEO 的实时数据，甚至电商和金融数据，全塞进一个工作台了？？？ 一个窗口解决所有问题，随时切模型、切... harness，支持 BYOK 自己配置模型 Dethink 可以跑通这整个流程： 1、先接 X、抖音、小红书、YouTube、Instagram、Semrush 等实时数据，查趋势、关键词、竞品和用户反馈。 2、然后随时切 Claude、GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi，同一窗口调用不同模型分析、写作、改方案、做图。 3、你还可以直接切 Claude Code 或 Codex 等不同的 Harness，并且同一窗口，前面的文件和上下文还在。 一条内容从找题、研究、成稿到配图，全在一个地方跑完。开发任务也一样，你可以随时切换不同的 Harness： Claude Code、Codex等，还能随时切换不同的模型，比如 Claude 规划、Codex 实现、Grok 来做快速任务...... 这个组合确实有点牛逼，还能稳定使用的 Claude Code / Codex 官方订阅，支持国内支付方式，🔗和优惠码放评论区show more

xAI 把内部顶级 AI 编程工具直接开源了，上线几小时就冲上 GitHub 热榜，斩获 2.3w+star Grok Build... 是 xAI 内部驱动 Grok 4.5 的终端 AI 编程 agent，Apache 2.0 协议，人人都能用、人人都能改 全屏交互式 TUI 界面，可以理解代码库、编辑文件、执行 Shell 命令、搜索网页、管理长任务，支持交互模式、无头脚本模式和编辑器嵌入模式，三种用法随意切换 以前只有 xAI 内部工程师才能用上的 agent 框架，现在打开 GitHub 直接拿show more

卧槽，我居然只发了一条iMessag就把推特内容生产流水线跑通了 做自媒体每天最耗时的事情就是想今天做什么选题。 张咋啦之前开源了一份 AI 高质量信息源，里面有一大批值得关注的 AI 博主名单。 抓取这批博主的内容，就可以获得有价值的 AI... 热点。 之前我试过用 OpenClaw、Codex 的方式去抓，但效果经常不稳定，用 API 又太贵。 我发现 AirTap 可以帮我解决这个问题，在 iMessage 上发短信，就能让它操控云端手机执行任务，相当于模拟真人去操作App，关键是完全免费。 我现在的工作流是这样的： 1、把这份开源名单发给它，让它帮我抓取这批名单下当天发布的 AI 资讯。 2、筛选里面容易火的一条，作为我的选题。 3、把这条选题写成一条适合在推特上面发布的推文。 4、让它把写好的推文直接发送到我的 Typefully 草稿箱，定时发布 这样就拥有了一个自动化内容制造工厂。 Airtap Ai 是我目前见过最简单的AI工作流，不用装 App，也不用开梯子 直接去官网 扫码就能获取号码，然后就能开始使用AirTap了 #justtextit #textyourapps #airtapshow more

MiniMax 推出MiniMax Design 是一款面向商业视频与内容创作者的 AI Agent 客户端 配合其H3模型 通过... AI Agent把策划、分镜、生成、剪辑到交付的全流程串联了起来 下面是根据拍摄制作的一个特效AR视频 他内置了针对不同商业场景的专属模板，直接套用就能出片： 自动理解意图 无限画布（节点图协作） 技能与插件生态 开箱即用的预设技能 配合MiniMax H3 视频模型非常划算，不仅开源，且 API 价格极低（768P 约 0.5 元/秒，2K 约 0.8 元/秒，年卡低至 0.4 元/秒）show more

在 GitHub 上发现一个开源项目：Memvid，颠覆传统的向量数据库处理方式，直接将文本数据编码成视频文件。 通过将数百万文本块压缩到单个 MP4 文件中，不仅实现了 10 倍的存储压缩率，还能在亚秒级时间内完成语义搜索，完全无需数据库服务器。 GitHub：... 并且内置对话功能，可与知识库进行上下文感知的对话，同时支持直接导入 PDF 文档并自动索引处理。 可完全离线工作，视频生成后无需网络连接。正在构建大型知识库的 AI 开发者不妨看下这个项目。show more

说个暴论，今天之后前沿大模型的战争已经彻底换赛道了，顶级工程能力的边际成本，今天被彻底打穿了！🤯 Grok 4.5 今天正式发布，直接掀翻了前沿大模型的定价桌子。 对标 Claude Opus 级别的编码与智能体能力，输入定价仅为后者五分之二，输出定价仅为其四分之一， 叠加... 4.2 倍的单任务 token 效率提升，再加上更快的推理速度，没有死磕通用榜单第一，直接在开发者最买单的真实生产场景里，扔下了一枚性价比核弹。 这不只是单模型的胜利，更是垂直整合闭环的胜利，背后站着的也不再是孤军奋战的Elon Musk 的XAI实验室，还有SpaceXAI 的模型能力，加 Cursor 的开发者工具生态，加 SpaceX 特斯拉海量内部工程场景的三位一体飞轮， 开发者工具提供真实交互数据反哺训练，场景验证真实需求分布，模型持续迭代优化，这种闭环比单纯堆参数刷通用榜单难复制得多，也更贴近真实生产力落地。 但绝大多数人没看懂，token 效率才是智能体时代的真正杀手锏。 大多数人只会盯着基准分数的高低较劲，却忽略了效率叠加低价的复合效应，单次问答看起来差距甚微，但在多步工具调用自我修正的完整智能体工作流里，token 消耗直接等于延迟与真金白银的成本，跑完整端到端工程项目， Grok 4.5 的实际花费可能只有 Opus 方案的十分之一，速度优势更是碾压级，这对生产部署的意义，远大于跑分多几个百分点。 顶级工程能力的边际成本，今天被彻底打穿了， 2 美元输入 6 美元输出的定价，第一次把顶级编码与智能体能力，从企业级奢侈品降到了个人开发者和小团队可以放开用的价位，这会直接加速智能体 AI 从演示 demo 走向大规模生产落地，也必然倒逼头部厂商在短期内跟进调价，前沿大模型的价格战，今天才算真正拉开序幕。 更恐怖的是迭代加速度，SpaceX 今年计划每月发布一款从头训练的新模型，内部海量工程数据的持续喂养，会让它的进化速度甩开传统实验室的节奏。 我觉得这件事最本质的意义，是 AI 行业的竞争逻辑正在悄然转向， 它不再是堆出一个全能的通用神坛模型，而是在最高价值的垂直赛道里，做到够用的智能，加极致的效率，加亲民的价格， 大多数开发者日常 80% 的需求，从来不是解出世界最难的题，而是可靠地写代码调 bug 搭系统，Grok 4.5 精准命中了这个痛点。 当顶级工程能力的边际成本被彻底打穿，下一波 AI 生产力的爆发，会不会比所有人预想的都要早呢？show more