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Claude Code 和 Codex，已经能直接“说话”了。没走 API。没上专用协议。中间只隔着一个终端。关键不是把两个模型硬绑在一起。而是让它们都能创建、读取、操作 terminal。 smux 做的，就是这件事。于是终端不再只是人类的黑窗口。它成了 agent 之间共享的接口。很多人以为，agent 协作的门槛是统一 API。这次给了一个更朴素的答案。先共享操作面，再谈协议层。能读。能写。能执行。沟通就自然发生了。 Claude Code 和 Codex，现在真能“牵手”了。

墓碑科技

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Anya Rossi• Live Now

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👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,451 次观看 • 2 个月前

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变： “我现在不再给 Claude 写 prompts。我写 loops 然后让 loops 去完成工作我的工作，就是写 loops。” 这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方他们还在把它当聊天工具用：输入一个需求等一次回答然后手动继续改但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup： Claude Code loops dynamic workflow 核心不是让 Claude 一次性给出完美答案而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里模型不只是回答你它会在 workflow 里持续推进任务这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt” 而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统 AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

0x_Miko

188,086 次观看 • 2 个月前

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

axiaisacat

44,334 次观看 • 4 个月前

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

27,310 次观看 • 1 个月前

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

huangserva

71,292 次观看 • 2 个月前

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

有一个超级暴论：现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作！！折腾过的人，应该都有类似的感受！ OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座！你可以把它接入到自己的团队工作流里，把 Agent 搭起来，把渠道接进去，把能力跑通，每个人都能让Agent干事情，但是再进一步就会发现真正的问题：团队怎么一起用？中间产出和最终结果都沉淀在哪？前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法，怎么变成团队可复用资产？新的成员进来，怎么接着往下做，而不是从头再来一遍？这些，落到实际的应用中，都是坑！最近，Flowus团队开发了一个新产品： Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题，它的思路很直接：把 Agent 直接变成工作流的一部分。这是什么意思呢？ OpenClaw 解决的是：我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。而 Kollab 解决的是：怎么让 AI 参与真实的团队工作，让做过的事能留下来，方法能复用，团队能协作。对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说，一定知道这其中的区别！！你可以很简单的建立不同的项目组，或者工作空间，每个项目组里都有 Agent，项目推进的全过程中，所有的工作流、产出和方法论，都会沉淀在这个空间里。当下次遇到同类型的B项目时，就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。我觉得，这才是团队协作里最有价值的部分，尽可能减少重复劳动！！不管是传统团队协作，还是AI时代的团队协作，都如此。所以，AI 产品真正的分水岭，不是谁更像人，也不是谁接了更多更强的模型。而是，到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,104 次观看 • 3 个月前

巴别塔要被重新建起来了吗？谷歌刚刚干了件大事。实时语音翻译，曾经是它自家耳机Pixel Buds的专属功能，现在，任何耳机都能用。什么意思？这意味着它不再是一个硬件附属品，而是成了一个平台级的功能。打开谷歌翻译，戴上你的耳机，70多种语言，实时互通。对方说话的语调、停顿，甚至是情绪，都能被捕捉和翻译。这还不够。谷歌把它直接塞进了视频会议Google Meet。以后开跨国会议，英语和西班牙语之间，再也没有障碍了。更多语言，马上就来。这技术打破了语言的隔阂，让地球村的村民们能真正自由对话。但另一个问题来了：当所有人都能听懂彼此，那些想在中间操弄信息、制造隔阂的精英们，是不是就没戏唱了？

巴别塔要被重新建起来了吗？谷歌刚刚干了件大事。实时语音翻译，曾经是它自家耳机Pixel Buds的专属功能，现在，任何耳机都能用。什么意思？这意味着它不再是一个硬件附属品，而是成了一个平台级的功能。打开谷歌翻译，戴上你的耳机，70多种语言，实时互通。对方说话的语调、停顿，甚至是情绪，都能被捕捉和翻译。这还不够。谷歌把它直接塞进了视频会议Google Meet。以后开跨国会议，英语和西班牙语之间，再也没有障碍了。更多语言，马上就来。这技术打破了语言的隔阂，让地球村的村民们能真正自由对话。但另一个问题来了：当所有人都能听懂彼此，那些想在中间操弄信息、制造隔阂的精英们，是不是就没戏唱了？

墓碑科技

107,968 次观看 • 8 个月前

可能是最适合小白的视频产品，没有之一。不用会提示词，也不用懂剪辑。你只要像聊天一样说出想法，比如“做个高级感产品视频”，Pexo 就能帮你解决剩下的一切！画面、音乐、转场、包装；不满意？直接对话改风格、重做、无限迭代，直到满意。更厉害的是，它已经原生接进 OpenClaw，终于有一个 AI，能让我的小龙虾自己去做视频了，飞书、Discord、Telegram 里都能直接调用生成视频，现有工作流里就能完成，完全不用切工具。这个维度看，为人类与 Agent 共同设计的原生内容创作 Agent；面向人类端，它理解你的意图，你说想法，它出成片；面向 Agent 端，它可以被调用、被协作，无缝嵌入自动化工作流。三周前，它还是一个人的想法，现在，Pexo 已在 OpenClaw 原生环境中快速成长，海外被雇佣超过数万次。发展速度，已经说明一切。一句话总结：做视频，从复杂技能变成一句话就能调用的能力。

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开发者Hailey

16,651 次观看 • 4 个月前

Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。但Anthropic说，这条路走不通，通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。真正能落地的，是Skills。不是什么复杂的新东西，就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。这其实是一次非常务实的倒退，我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。

Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。但Anthropic说，这条路走不通，通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。真正能落地的，是Skills。不是什么复杂的新东西，就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。这其实是一次非常务实的倒退，我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。

AYi

108,636 次观看 • 4 个月前

大的来了！苹果更新了旗舰开发平台 Xcode 26.3，允许开发者使用 Claude Agent 和 Codex Agent - 以前只能说：能聊天，能建议，就是不能干活 - 现在也能做：能直接帮你干活了，开发 app 更加丝滑了

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Punk（2898 🙌💎）

105,036 次观看 • 6 个月前

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

63,210 次观看 • 3 个月前

Codex 好像终于把插件的 Widget 也开放给第三方开发者了，现在可以像官方插件一样直接打开一个专属于这个插件的操作界面了。之前 Cowart 用内置浏览器什么都好就是不能实现网页内的交互可以向 Codex 主对话发送提示，但如果是放在 Widget 里就支持这个协议了。目前官方的开发者文档里还没介绍这部分，但可以直接让Codex 参考官方插件 Creative Production 来做了。

Codex 好像终于把插件的 Widget 也开放给第三方开发者了，现在可以像官方插件一样直接打开一个专属于这个插件的操作界面了。之前 Cowart 用内置浏览器什么都好就是不能实现网页内的交互可以向 Codex 主对话发送提示，但如果是放在 Widget 里就支持这个协议了。目前官方的开发者文档里还没介绍这部分，但可以直接让Codex 参考官方插件 Creative Production 来做了。

钟二信

23,961 次观看 • 1 个月前

阿里这次有点猛：最新旗舰模型，直接免费开放。 Qwen3.8-Max-Preview 已经上线不用 API Key，不用绑卡，登录账号、选中模型、打开 Web Dev 模式，就能直接用。它最值得试的不是聊天，而是一句话生成完整网站。页面、动画、响应式布局、实时预览，基本都能一次给你搭出来。甚至只输入一句“hello”，它都能生成一个能交互的 Landing Page。更关键的是，现在还处于免费 Preview 阶段。这意味着你可以先拿它和 Claude Code、Codex、Cursor 跑同一个真实任务，再决定值不值得接入工作流。不过先别急着吹性能：官方 Benchmark 还没公布，网上的跑分和“碾压”结论都只能当参考。模型强不强，别看宣传，丢个真实项目进去跑一遍就知道了。

阿里这次有点猛：最新旗舰模型，直接免费开放。 Qwen3.8-Max-Preview 已经上线不用 API Key，不用绑卡，登录账号、选中模型、打开 Web Dev 模式，就能直接用。它最值得试的不是聊天，而是一句话生成完整网站。页面、动画、响应式布局、实时预览，基本都能一次给你搭出来。甚至只输入一句“hello”，它都能生成一个能交互的 Landing Page。更关键的是，现在还处于免费 Preview 阶段。这意味着你可以先拿它和 Claude Code、Codex、Cursor 跑同一个真实任务，再决定值不值得接入工作流。不过先别急着吹性能：官方 Benchmark 还没公布，网上的跑分和“碾压”结论都只能当参考。模型强不强，别看宣传，丢个真实项目进去跑一遍就知道了。

阿良｜AI 工作流

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贝森特Bessent在中共面前还是太”嫩“了让纳瓦罗上吧纳瓦罗跟中共前后谈了7次都被忽悠的麻醒了看看中共谈判现场跟贝森特说了啥？！ ”换总统之后，就默认协议作废了。“ 这。。。还能信，能谈？中共国承诺的贸易协议美方早有框架，却没人去执行。 2020年1月，川普政府谈下了一份详细的中美贸易协议，条款写得明明白白，该买多少，该管什么，全列清楚了。但问题是，拜登政府上台之后，没有兑现执行。是中国代表团亲自告诉美方，换总统之后，他们就默认协议作废了。协议可以选择性不执行，谈个毛线，签个毛线？这都信？现在的关税只是一时“暂停”到了10%，之前中共国的水平还有34%。接下来怎么谈，往哪谈，焦点将不是单一的税号在走，而是全局性的议题：关税只是其中之一。更关键的，还有非关税壁垒、汇率操纵，以及对本国劳动力和资本的系统性补贴。所以这不是重新开始，是旧账未清。

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墓碑科技

210,265 次观看 • 1 年前

亲爱的，不晓得你注意到了吗？最近 Quack AI 团队研发的 Q402 在BNB Chain 上线了！👀 它是一个给 AI Agent 经济用的统一签名 + 支付 + 执行层也就是说，以后链上很多操作，我们都可以一键签名直接完成支付和执行重点来了，这个产品有很多优点，例如：直接兼容 ERC-20 支持所有符合 EIP-7702 的 EVM 链不用升级代币也不用重新走一堆授权流程一句话总结，就是对用户和开发者都几乎零改造成本接入！而且，一次签名就能执行操作，也支持 Gasless 流程（为 Agent 设计）另外，结算过程可审计、可追踪、带策略控制以前我们熟悉的那种Approve → Transfer → Pay一整套拆成三步的流程，以后可以直接一次签名就完成！是不是很方便呢？治理、支付、自动化执行，现在都能走同一个 sign-to-pay 流程同时，#Q402 做的是执行层，而 #BNBChain 则是这一切开始的地方感觉 Agent 叙事终于开始从能不能用，进化到好不好用了 👀

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Moonlight🌙月光

36,128 次观看 • 6 个月前

字节开源了一个 AI 团队大脑：DeerFlow 2.0 刚发就冲上 GitHub Trending 第一，43k ⭐。它是一个开源的超级代理框架，它让 AI 不再是工具，而是一个能干活的团队。你只需要一句话： “帮我研究 AI 行业趋势，并做一份 PPT” 它会自动完成：拆任务 → 分配 Agent → 并行执行 → 汇总交付不是建议，是直接把结果做出来。更关键的是：它通过 Agent 协同 + 内存 + 沙箱执行 + 可扩展技能可以完成几乎任何事情核心能力就三点： - 多 Agent 协作：一个 AI = 一个团队 - 技能驱动（可扩展）：报告、PPT、网站、视频都能做 - 完整工作流执行：从任务到交付，一步到位 DeerFlow 2.0 不是提升效率，是把几乎所有工作流程交给 AI。

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开发者Hailey

62,129 次观看 • 4 个月前

Open AI 这周要起飞了呀！昨天有人说 GPT Pro 新模型正在灰度，前端能力突飞猛进。我试了一下，只把 CodePilot 的 GitHub 页面发给它，再传了几张现在的截图，说了两三行提示词，它就给了一个完整的桌面端产品设计。我觉得这比 Claude Design 牛逼多了： 1. 完全不需要操心，什么都不用管，直接就出了结果。 2. 细节想得非常周全，而且所有功能都在线。 3. 我没说多余的东西，但出来的东西全是可以交互的，一看就是经过思考的。

Open AI 这周要起飞了呀！昨天有人说 GPT Pro 新模型正在灰度，前端能力突飞猛进。我试了一下，只把 CodePilot 的 GitHub 页面发给它，再传了几张现在的截图，说了两三行提示词，它就给了一个完整的桌面端产品设计。我觉得这比 Claude Design 牛逼多了： 1. 完全不需要操心，什么都不用管，直接就出了结果。 2. 细节想得非常周全，而且所有功能都在线。 3. 我没说多余的东西，但出来的东西全是可以交互的，一看就是经过思考的。

歸藏(guizang.ai)

156,877 次观看 • 3 个月前

还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。

还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。

Indie Fox

111,878 次观看 • 1 个月前

我靠，Codex 这个操作真的能用。我之前上下文一满，都是直接新开窗口重新调，复制来复制去，妥妥的傻逼了。今天Sac方法试了下：新会话里直接 @ 旧会话，让它总结核心信息继续干。直接就给我上手了，具体操作视频录制丢下面了。这个方法省 token 是一回事，关键是不用再把自己也调崩了。

我靠，Codex 这个操作真的能用。我之前上下文一满，都是直接新开窗口重新调，复制来复制去，妥妥的傻逼了。今天Sac方法试了下：新会话里直接 @ 旧会话，让它总结核心信息继续干。直接就给我上手了，具体操作视频录制丢下面了。这个方法省 token 是一回事，关键是不用再把自己也调崩了。

火山哥🕊️

23,359 次观看 • 12 天前

星爷讽刺了世间一切，唯独没有讽刺爱情，: 原来是如此的隐喻，到现在才明白，感谢星爷，只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

星爷讽刺了世间一切，唯独没有讽刺爱情，: 原来是如此的隐喻，到现在才明白，感谢星爷，只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表，最后只能留在论文和 demo 里自嗨。所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”，而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。模型切开、并行跑、只验证关键路径，听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写，把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验，这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得：它不是在证明“我可以”，而是在回答“你要不要真用”。对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破，而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐 |上Gate玩事件合约

36,252 次观看 • 8 个月前