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别再死磕Android Studio了！Google刚刚偷偷放了个大招，直接让AI帮你写App，不用打开IDE，一行命令搞定，直接降维打击！这是一个门槛极低，但异常暴利的“自动化开发”玩法。今天拿Google新出的Android CLI拆解： 1⃣ 痛点打击：以前AI写代码慢，因为要记sdkmanager, gradle等一堆命令，文档还看不懂。现在Google直接统一成一个android命令。 2⃣ 核心武器： Android CLI（操作层）+ Android Skills（给AI的说明书）+ Knowledge Base（实时查文档）。 3⃣ 实操SOP：一行curl安装CLI -> android skills add喂给Claude Code -> 告诉AI“做个天气App” -> 自动写代码、编译、打包APK。 4⃣ 惊人数据： Google内部测试，Token消耗降70%，速度快3倍。别再去报那些几千块的编程课了，核心逻辑是“开发范式的转移”。从IDE到CLI+Agent，全行业都在做（Google, Anthropic, OpenAI）。普通人搞懂这个，一个人就是一支开发团队。

Vincent | 信号＞噪音

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Anya Rossi• Live Now

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Google 刚刚在 GitHub 开源了一个很有意思的项目： Google Workspace CLI 以后你可以在终端直接操作整个 Google Workspace： Gmail Drive Docs Sheets Calendar Chat 全部用命令行完成。几个关键点很有意思： • 用 Rust 写的 • 返回结构化 JSON（方便自动化） • 内置 50+ agent skills • 甚至直接提供 MCP server 这意味着什么？ AI Agent 可以直接： → 读取你的 Gmail → 创建 Google Docs → 查询 Sheets 数据 → 安排 Calendar 会议整个 Google Workspace 都变成可编程接口。未来的办公流可能是： AI Agent + CLI 直接操作你的邮箱、文档、表格和日历。

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Google发布 Gemini Intelligence 把 Gemini 从“聊天机器人”，彻底升级成 Android 的“系统级大脑” 它更像 Google 对下一代 Android 的总架构定义：过去 Android 是：“App + 系统” 现在开始变成：“AI 理解层 + 系统 + App” Gemini 开始主动理解： • 你正在做什么 • 你可能想做什么 • 哪些 App 可以协同 • 下一步应该自动完成什么 Google 官方甚至直接用了：“proactive AI features”。也就是：主动式 AI。以前的手机逻辑，本质上还是“人操作 App”。你需要自己打开软件、复制信息、切换页面、一步一步完成任务。现在 Google 想做的，是让 AI 直接理解你正在做什么，然后替你跨 App 执行。

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拿到Cursor赠送的$10000额度之后，我专门研究下这家公司，看到Cursor CEO这个演讲，我突然意识到，我们对AI编程的理解，从根上就错了，当大多数人还在纠结哪个模型写代码更快更准的时候， Cursor已经直接进入了下一个时代，工程师不再是写代码的人，而是管理一整队AI同事的团队经理，现在Cursor内部30%的合并PR，都是由异步云代理自动创建的，单周运行两千多个并发代理，生成三百万行代码，消耗几十亿个token，一个任务发出去，系统会自动拆成规划，编码，测试，发PR四个角色，每个代理独占一台远程机器，并行在云端运行，人类只需要在最开始定义范围，和最后做一次最终审核，中间所有的脏活累活，AI全部自己搞定，这就是多代理比单代理强的根本原因，

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Vitalik：AI是一个用自然语言的命令行人机交互正在经历第三次范式革命。第一代是命令行，第二代是图形界面，而第三代就是 AI。它的本质不是一个新的 App，而是一个用自然语言写的命令行。你开口说话，电脑调动程序，完成你的目标，同时兼具命令行的开放互通与图形界面的易用体验。这也意味着，现在的钱包概念可能两年后就会消失。当 AI 可以替你发消息、替你签交易，传统钱包的交互逻辑将被彻底重写，你不再需要手动点击签名或填写 Gas，开口即可完成操作。

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今天和 AI 对话了半天，一行代码没写，但是开发了这么个玩意儿。这玩意让我自己看文档手写，相同的时间我的完成度只会比 AI 低得多。有没有人觉得自己的编程效率可以高于 AI 的？反正我是做不到了。

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OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

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AYi

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你的AI是不是越聊越傻？教你一招解决“上下文污染”，让Gemini智商永远在线！🧠 这是一个门槛极低，但异常暴利的“纯净上下文”玩法。今天拿Google Gemini的新功能拆解： 1⃣ 痛点：上下文污染 (Context Pollution) 当你和AI多轮对话（比如写方案）时，前面的纠错、废话、无效尝试都会变成“噪音”。聊到第5、6轮，AI就会因为噪音太多而“降智”，逻辑混乱。 2⃣ 解决方案：Gemini Notebook (笔记本) 别再手动复制粘贴总结给新对话了！Gemini现在集成了NotebookLM。第一步：在当前对话聊出高质量结果后，点击右侧菜单 -> “添加至笔记本”。第二步：新建一个对话，点击“工具” -> 选择刚才的“Notebook”。第三步：直接下达新指令。 3⃣ 核心逻辑你给AI提供了一个“没有废话的纯净知识库”。AI只读取你筛选过的高质量信息，忽略之前的噪音。别再去报那些几千块的Prompt课了，核心逻辑是“降噪”。以前是人肉复制粘贴，现在是AI自动读取纯净库。这才是高级玩家的用法。

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Vincent

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兄弟们，这波Claude Code 源码泄露太乐了，直接等于Anthropic给开源了。事情是这样的：他们发npm包的时候，压根没在.npmignore里把source map文件过滤掉。结果一堆开发者装完包，就在node_modules 里翻出那个超大.map文件，里面藏着完整的TypeScript源码映射。随便一还原， 1900多个文件原封不动摆在那儿，终端CLI架构、40多个工具、50来个命令，全都一览无余。 GitHub上已经有人打包上传了， Bun运行时、Anthropic SDK怎么接、权限控制怎么搞、自然语言转代码的流程……全都能扒。之前老版本就出过一次这事儿，这次又重蹈覆辙，属实草台班子现场。对我们这些搞AI工具的来说，这简直是天上掉馅饼。想自己搭个类似agentic coding CLI的，直接抄作业就行，省了多少试错时间。想看的直接冲这个仓库：学完别白嫖，记得给原作者点个star，或者自己改改发个更好玩的版本。 AI圈子就爱这种意外的开源精神

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AI 写项目有个痛点，就是前端太容易、后端太难。说句话出一个页面，但一碰到建数据库、配用户登录、搞文件存储、管权限，普通人直接卡住。 InsForge 就是填这个坑的。YC S26 孵化，专门给 AI 编程智能体做后端的平台，Apache 2.0 开源，GitHub 9.7k star。怎么接入？两种方式：1) MCP 服务，Claude Code、Cursor 这类工具直接连上就能用；2) CLI + Skills，命令行交互，不挑编辑器。连上之后 AI 能自动搞定六件事：PostgreSQL 数据库建表迁移查、用户认证邮箱注册 OAuth 登录权限管理、S3 文件存储、Edge Functions Deno 边缘节点跑代码、AI 网关一个接口调多个大模型、一键部署写完直接上线。上手简单。Docker Compose 一行命令本地跑起来，或者一键部署到 Railway / Zeabur / Sealos。以前 AI 只能帮你写前端代码，接上 InsForge 它就是能独立交付的全栈工程师了。

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Linus Torvalds 发飙了。他在开源峰会上公开吐槽，每次听到有人吹嘘“现在 99% 的代码都是 AI 写的”，他就忍不住生气。为什么？因为按这个逻辑，这些家伙 100% 的代码其实都是“编译器”生成的。但他们怎么从来不这么说？其实是一个道理。老爷子在台上开始唠家常： “我是写机器码长大的。” 注意，不是汇编语言，是真正的数字。他到现在都记得，在 6502 芯片上，LDA 指令对应的十六进制是 A9。当年他花了好长时间才意识到，天天人肉算跳转偏移量，简直蠢透了。后来，人类发明了汇编器；再后来，有了编译器；现在，有了 AI。这些工具都很好用，AI 正在改变编程，但它绝没有改变编程的根本。至于 AI 带来的“效率神话”？ Linus 给出对比： “AI 很棒，它能把你的生产力提升 10 倍。” “但当年编译器的出现，把人类的生产力提升了 1000 倍！” 所以，这不过是又一次常规的工具演进。事情的本质从未改变：以前，优秀的开发者写出好代码，差劲的开发者写出 Bug。现在，懂系统的人能用 Prompt 调教 AI 写出好代码；而不懂系统复杂度的人，用 AI 攒出来的代码，最后一定会崩溃。现在科技圈很流行“氛围编码”（Vibe Coding）。就是用 AI 啪啪生成一个一次性项目，爽一把就扔。 Linus 说，这种玩具项目，AI 的确是神器。但如果你想做点严肃的东西，做一个需要长线维护 35 年的系统（比如 Linux）。你得懂你的 Prompt。你必须看懂 AI 吐出来的每一行代码，甚至去盯它最底层的汇编结果。祖师爷浇了盆冷水： AI 可以替你省去体力劳动。但如果你连它写了什么都看不懂，那你永远只是在制造一次性垃圾。

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一句话告诉 Agent 要操控哪个网站，它自动帮你生成 CLI 工具，直接走你已登录的 Chrome 浏览器，不用调 API 或搞 token。 x-cli 的玩法是装上 Kimi WebBridge 插件后，对 Agent 说一句"帮我给某网站做个 CLI"，Agent 会先问你要哪些功能，然后自己去分析页面、写代码、生成工具。最后你拿到的 CLI 能直接控制你 Chrome 里已登录的会话，不走 API。仓库里给了四个成品：百度搜素、Google 搜索加抓取、Nano Banana 出图、ChatGPT 出图，都是 Go 写的。

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我用 AI Agent 跑 Google Ads，10 分钟从 0 开始建了 2 个 campaign、8 个 ads group，关键词、出价、文案、附加信息全部配好。本来只是测试一下自己的产品。结果还没正式上线，2 天拿了 3 个转化。这个产品叫 AdWhiz，一句话解释：给 AI Agent 用的广告投放 API。它现在只是一个 MCP Server，47 个工具，任何 AI agent 都能通过它操作你的 Google Ads 账户，建计划，调预算，暂停烧钱的词，跑审计，迭代优化。但真正有意思的是它接入了 OpenClaw 生态：别的 skill 帮你生成素材、文案、投放策略， AdWhiz 帮你一键上线到 Google Ads， AdWhiz 每天自动审计，给账户打分， Agent 看数据，自动迭代下一版生成，投放，监测，迭代，全闭环，不用打开 Google Ads 那个狗屎一样的后台，我每次找个配置都要几十分钟。我自己之前的 13 个 campaign，以前每次 review 要半天。现在每小时自动跑一遍，前天查出 $1300+ 的浪费。目前 Google Ads 已上线。AI 对话 + Meta Ads 马上发。每天都在发版。另外搞了个 affiliate，推荐分佣最高 70%，终身。不是开玩笑。

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在悉尼和稀泥

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🚨 可能是全网第一个！0 代码手搓一款真正原生 App 的最佳实践。不管你是资深工程师还是零基础小白，只要跟着做，半小时就能做出运行在手机上的原生 App（不是 H5 网页！）👇 1️⃣ Stitch 生成设计：打开 Google Stitch，用中文描述需求（如“拍照自动识别有效期的 App”），选择 Gemini 3.0 Pro 模型。AI 瞬间生成符合 Material 3 规范的极简设计稿。 2️⃣ 一键导出素材：直接从 Stitch 导出 HTML 代码和 PNG 图片，省去 UI 和前端反复沟通的麻烦。 3️⃣ Antigravity 写代码：打开 Antigravity IDE，建立 frontend/backend 目录。把素材放入 design 文件夹。给 AI 下指令：“基于 design 目录，使用 Flutter 技术生成 App 代码”。AI 自动疯狂写代码，配置环境。 4️⃣ 模拟器运行：打开 Mac 的 Simulator，终端输入 flutter run。见证奇迹，真正的原生 App 跑起来了！这不是简单的套壳，AI 生成的代码包含 iOS、Android、Mac、Windows、Web 全平台支持。从想法到成品的全流程自动开发，是实践出来的最佳路径。 #AI编程 #Flutter #Stitch #Antigravity #零代码开发

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Vincent

35,112 просмотров • 3 месяцев назад

说实话，这才是我想要的AI该有的样子。前_buildspace创始人Farza刚刚发布了Clicky，一个住在你Mac光标旁边的AI伙伴，你不用打开任何App，不用打字，只要对着屏幕说一句话，它就会分裂出一个小代理，直接帮你把活干了。你说，帮我把桌面这些乱七八糟的截图清理一下，它就自动给你分类归档。你说，帮我明天晚上九点设个提醒和Sharif去吃饭，它就直接打开提醒事项帮你建好。你说，帮我找25个粉丝不到五万的同领域微网红，列成CSV再写几条DM模板，它就自己上网搜，自己整理，几分钟给你一个现成的表格。最离谱的是这个，你说，帮我建一个Mac App，控制本地的Spotify，做成复古唱片机风格，有播放暂停显示歌名，五分钟之后，它真的给你编译出了一个完整的原生App，还自动打开给你运行。以前所有的AI，都是你去找它，你打开聊天框，你打字，你复制粘贴，而Clicky是它一直在你身边，它看得到你屏幕上的一切，你需要的时候喊一声，它就出来帮你搞定。 Siri会告诉你，我帮你打开提醒事项，然后让你自己填，而Clicky会直接帮你填好保存，这才是真正的AI助手，不是聊天机器人，是你的数字员工。现在已经可以免费下载了，Mac用户直接冲，这绝对是2026年到目前为止，最让我兴奋的AI产品。

说实话，这才是我想要的AI该有的样子。前_buildspace创始人Farza刚刚发布了Clicky，一个住在你Mac光标旁边的AI伙伴，你不用打开任何App，不用打字，只要对着屏幕说一句话，它就会分裂出一个小代理，直接帮你把活干了。你说，帮我把桌面这些乱七八糟的截图清理一下，它就自动给你分类归档。你说，帮我明天晚上九点设个提醒和Sharif去吃饭，它就直接打开提醒事项帮你建好。你说，帮我找25个粉丝不到五万的同领域微网红，列成CSV再写几条DM模板，它就自己上网搜，自己整理，几分钟给你一个现成的表格。最离谱的是这个，你说，帮我建一个Mac App，控制本地的Spotify，做成复古唱片机风格，有播放暂停显示歌名，五分钟之后，它真的给你编译出了一个完整的原生App，还自动打开给你运行。以前所有的AI，都是你去找它，你打开聊天框，你打字，你复制粘贴，而Clicky是它一直在你身边，它看得到你屏幕上的一切，你需要的时候喊一声，它就出来帮你搞定。 Siri会告诉你，我帮你打开提醒事项，然后让你自己填，而Clicky会直接帮你填好保存，这才是真正的AI助手，不是聊天机器人，是你的数字员工。现在已经可以免费下载了，Mac用户直接冲，这绝对是2026年到目前为止，最让我兴奋的AI产品。

AYi

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一个文档，让全球开发者集体沸腾！ Andrej Karpathy，OpenAI 创始成员，在 GitHub 扔出一份 CLAUDE.md 结果一周狂揽 44k star，总星直接飙到 98k star。这是什么概念？ Stack Overflow 都没这么火过。 AI 编程助手为什么不听话？Karpathy 发现一个扎心的真相： AI 不是不会干活，是太爱发挥了。 - 你让 AI 写个排序，它给你整一套策略模式 + 工厂模式 + 观察者模式。 - 你让 AI 改个 bug，它顺手重构了三个文件。 - 你让 AI 加个验证，它直接搭了一套框架。这不是助手，是灾难。所以 Karpathy 写了四条铁律，给 AI 套上紧箍咒： 1. 先想后写 — 不确定就问，别瞎猜乱编码 2. 极简主义 — 能 50 行解决的，禁止写 200 行 3. 精准手术 — 只改该改的，相邻代码一根毛都不动 4. 目标驱动 — 不是"做 X"，而是"让 X 通过测试" 装上这份文档，你的 AI 助手直接封神： ✅不再疯狂加戏，精准打击 ✅ 不再自作主张，主动确认 ✅ 不再过度设计，恰到好处一个文档，让 AI 从添乱变成神助攻。这就是 Karpathy 大神的魔力。

一个文档，让全球开发者集体沸腾！ Andrej Karpathy，OpenAI 创始成员，在 GitHub 扔出一份 CLAUDE.md 结果一周狂揽 44k star，总星直接飙到 98k star。这是什么概念？ Stack Overflow 都没这么火过。 AI 编程助手为什么不听话？Karpathy 发现一个扎心的真相： AI 不是不会干活，是太爱发挥了。 - 你让 AI 写个排序，它给你整一套策略模式 + 工厂模式 + 观察者模式。 - 你让 AI 改个 bug，它顺手重构了三个文件。 - 你让 AI 加个验证，它直接搭了一套框架。这不是助手，是灾难。所以 Karpathy 写了四条铁律，给 AI 套上紧箍咒： 1. 先想后写 — 不确定就问，别瞎猜乱编码 2. 极简主义 — 能 50 行解决的，禁止写 200 行 3. 精准手术 — 只改该改的，相邻代码一根毛都不动 4. 目标驱动 — 不是"做 X"，而是"让 X 通过测试" 装上这份文档，你的 AI 助手直接封神： ✅不再疯狂加戏，精准打击 ✅ 不再自作主张，主动确认 ✅ 不再过度设计，恰到好处一个文档，让 AI 从添乱变成神助攻。这就是 Karpathy 大神的魔力。

开发者Hailey

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DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

淘沙者(TheSandPicker)

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Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。不是Markdown不好用，是AI变得太快，它已经跟不上了。以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好，现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查，密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。而HTML，才是AI时代真正的沟通语言，它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具作者直接放出了20个现成示例：从代码审查的彩色diff，到可拖拽的任务看板，从动画参数调试器，到一键生成的幻灯片。每一个都是能直接用的生产力工具。最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果当然它也有缺点：多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。因为Markdown是给人写给人看的，而HTML是给AI写给人用的。随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。不是Markdown不好用，是AI变得太快，它已经跟不上了。以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好，现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查，密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。而HTML，才是AI时代真正的沟通语言，它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具作者直接放出了20个现成示例：从代码审查的彩色diff，到可拖拽的任务看板，从动画参数调试器，到一键生成的幻灯片。每一个都是能直接用的生产力工具。最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果当然它也有缺点：多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。因为Markdown是给人写给人看的，而HTML是给AI写给人用的。随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

AYi

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🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点：统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目

🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点：统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目

爱吃折耳根的Ace

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