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🚀 ECC 把Claude/Cursor变生产力229K星怪物 ECC（affaan-m/ECC）是一个Agent Harness性能优化系统，专为Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Gemini等AI编码工具打造。不是简单配置包，而是完整生产级系统：技能库、本能规则、记忆持久化、安全防护 + 研究优先开发。核心亮点： - 跨工具无缝适配：一套规则打通Claude、Cursor、Codex、Zed等多harness - 技能+记忆系统：260+可复用skills，自动提取模式、持久化上下文，告别重复prompt - 安全可靠：AgentShield防护、钩子优化、沙箱控制，防内存爆炸和攻击 - 生产级工具链：Plan Canvas可视化、orchestrator工作流、仪表盘、选择性安装、跨会话学习 - 真实锤炼：10+月重度使用演化，211K+ stars，活跃维护真正把AI Agent拉满的生产力神器！

开发者Hailey

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Anya Rossi• Live Now

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🚨卧槽！高盛开源了他们的量化工具库 gs-quant Goldman Sachs 把内部 quants 使用的 Python 量化工具库开源了，目前 GitHub 已获得 11.3K Star。它提供了丰富的量化分析工具，适合做结构化产品、风险建模和策略研究等工作。虽然完整 API 需要高盛机构客户权限，但核心库已经开源，普通用户也可以安装使用（pip install gs-quant）。核心亮点： > 机构级量化工具：支持衍生品定价、风险管理、回测、交易策略开发等全流程 > 生产级代码质量：直接来自高盛交易台的真实工具栈 > 支持 Claude Skills：官方已集成 Claude 技能，可直接在 Claude 中使用 > 覆盖广泛资产类别：股票、期权、期货、外汇等衍生品分析能力极强 > 持续维护更新：最新版本 2.1.1 刚刚发布 > Apache-2.0 开源协议，可直接用于研究和开发对想学习机构级量化建模、做衍生品定价与风险管理、或者用 AI 辅助量化研究的开发者来说，这是目前开源里含金量最高的量化工具库之一。

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爱吃折耳根的Ace

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GSAP开源了一整套 ”AI 动效技能包“😍 ⚡ 25+高级真实项目动画案例 ⚡ 覆盖 Timeline / ScrollTrigger / Ease ⚡ 支持 React / Vue / Svelte / 原生 JS ⚡ 可直接用于生产环境 ⚡ 兼容 Cursor / Claude Code / Codex等 AI 工具刚刚试了下，是一整套可直接复用的动效能力系统，很适合想做酷炫效果的盆友！

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Dreameryanyan

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🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

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爱吃折耳根的Ace

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🚀 28个真实可跑项目！AI Agent实战圣经开源李博杰新书《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》全开源！仓库包含全书正文+PDF+10章配套代码，核心公式：Agent = LLM + 上下文 + 工具。 - 28个可跑项目，从基础上下文消融、工具调用，到Coding Agent、自我进化、多Agent协作、多模态实时交互，全是生产级实操 - 小模型也能干大事：0.6B本地部署+强工具能力演示 - 上下文/KV Cache/压缩/记忆/RAG实战，效果直观对比 - 代码+PDF免费下，亲手跑一遍就懂工程竞争力在哪真正把原理讲透、代码跑通的稀缺货。想系统学Agent的别错过！

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开发者Hailey

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AI agent终于有专属的Slide框架了。 open-slide 直接把“prompt一下就出一整套精美幻灯片”变成了现实。它不是简单生成Markdown，而是把每张幻灯片做成React组件，固定1920×1080画布，内置agent技能： - /create-slide：一句话prompt就能生成完整deck - /apply-comments：在浏览器里点元素留评论，agent一键应用所有修改 - 内置演示模式、演讲者笔记、定时器 - 一键导出HTML/PDF - 支持Claude Code、Cursor、Codex等任意编码agent 最重要的是，它把agent从“聊天生成文字”升级成了“真正能输出可呈现成品”的生产力工具。 GitHub： Demo：这波操作，直接填补了agent和真实产出之间的最后一公里。你觉得agent时代，Slide生成会不会成为标配技能？

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我靠，写前端终于不必被 AI 味带着跑了。 Taste Skill 是一套 agent skill，给 Claude Code / Codex / Cursor 这类 AI Coding Agent 加一层设计规则约束，解决 AI 写 UI 时视觉质量不稳定的问题。它主要干几件事： 1、反模板化限制 AI 默认生成紫色渐变、居中 Hero、三张 feature card、玻璃拟态这类同质化 UI，用 anti-slop 规则把输出拉回真实设计逻辑。 2、视觉方向可控通过 3 个 dial 控制设计倾向： DESIGN_VARIANCE：布局方差 MOTION_INTENSITY：动效强度 VISUAL_DENSITY：信息密度 AI 会根据需求推断数值，也可以手动调整。 3、写代码前先读需求内置 Brief Inference 机制。AI 会先输出 Design Read，确认设计方向，再开始生成代码。方向不明确时，只问一个关键问题。 4、多工具共享配置一条命令安装，Claude Code / Codex / Cursor 可以共用同一套设计规则，不用重复维护。它本质上不是让 AI 更会写 CSS，而是把设计判断前置成一套可执行规则。不只是代码生成能力，还有审美、上下文约束和工程化稳定性。

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Vince 聊开发

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看到浙工大研究生课开始讲「全自动科研工具」，挺开心的。这个视频主要讲的是：怎么用 AI Agent 把科研里的数据处理、代码执行、结果整理、论文写作和复现包串成一条可追溯的工作流。很多研究生还在手工整理文献、跑实验、做表格的时候，有人已经开始用 Agent 把这些流程自动化了。科研最有价值的部分从来不是重复劳动，而是提出问题、设计实验和产生洞见。真希望国内研究生教育能多一些这样的内容。工具是在提高生产力，不是在降低科研门槛。把时间从重复工作里解放出来，才能把更多时间留给思考、创造和生活。视频已经得到老师转载的许可，老师的小红书账号是“爱练腿的龙脖（AI版” #AI科研 #科研自动化 #Agent #研究生教育 #claudecode #codex

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Xudong Han

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全球首个开源 Agentic 视频生产系统来了！ OpenMontage 把你的 AI 编程助手直接变成完整视频制作工作室！它能把 Claude、Cursor、Codex、Hermes Agent 这类 AI 编程助手，直接当视频制作工作室用。有 12 条不同类型的生产线，52 个工具，500 多个 agent 技能。从调研、写脚本、生成素材到后期合成，全程让 AI 自己跑。支持用真实免费素材，也能纯 AI 生成。而且是完全开源的，成本能压得很低（有演示案例只花了不到两块钱）。仓库地址：感觉这个方向挺新的，有兴趣的可以去 star 一下。

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DeFi狙击手 | Ai🕊️

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最近Hermes Agent 爆火，OpenClaw 过时了？现在真实发生的是 AI Agent 正在分成两条路一条是 OpenClaw 这类：系统派 - 强调多 Agent 调度 - 强调工具链、权限、流程控制 - 更像一个AI操作系统本质是：让 AI 更好地“干活” 另一条是 Hermes：进化派 - 强调长期记忆 - 强调自我学习、技能沉淀 - 用得越久越强本质是：让 AI 自己变强很多人觉得 Hermes 更高级是因为它解决了一个痛点： AI 不再用完就忘但这不代表 OpenClaw 没价值 OpenClaw 解决的是另一件更硬的事：多系统、多工具、多人协作的控制问题有人这样用 Hermes 当大脑，OpenClaw 当执行层下面是Hermes的安装文档

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HankAI

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Kuse Workflow：AI生成工作流操作简单，功能强大。能力覆盖n8n的全部能力，有丰富的应用生态。但使用比n8n简单的多的多，不需要接触复杂的节点配置，通过语言描述需求，AI就能自动创建稳定可复用的工作流。工作流支持定时执行，支持事件触发执行。下方视频是我的一个自动化工作流：每天早晨8点自动从Reddit AI相关板块采集用户对AI产品的吐槽和诉求，从中提炼AI产品的需求点，并且自动写到我的Notion文档里。

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Gorden Sun

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最近用 Codex 串起了一个本地 AI 驱动的 COMSOL 仿真自动化流程。简单说，就是用自然语言和 AI agent 控制 COMSOL，自动完成建模、参数设置、求解、结果导出和可视化。目前跑通的案例是一个 3D heat sink 强制对流 / 共轭传热仿真，模型里包括芯片、TIM 层、底座、鳍片和空气域，也导出了温度场、速度场、压力降等结果。这个项目真正的核心价值在于，它直接证明了 AI Agent 完全有能力胜任完整的 CAE 工作流。涵盖建模、参数设置、求解、结果导出和可视化，AI 都可以搞定。未来的工程仿真一定会越来越智能！自然语言 / AI 控制 → COMSOL 自动建模求解 → 仿真结果可视化接下来想继续探索 AI agent 在工程仿真、参数化建模和自动化分析里的更多可能性。 #COMSOL #CAE #Codex #AI #Simulation #Engineering #GPT #GPT5.5 #Gemini #Claude #仿真 #AI自动化

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GoFly

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别再纠结是用 Codex 还是 Claude Code 了。我发现其实真正决定AI生产力上限的，不是 Agent，而是 Skill。这期视频我会分享最终筛选出来的8个最核心的skill 1、基础Skill：把重复工作流封装成专属Skill 、自动搜索各种Skill 2、产品开发Skill：顶级开发团队级别的AI编程提效；不懂设计也能做出好看页面 3、内容创作Skill：做图、整理资料、排版发布，这两个Skill直接替你干不管你用 Claude Code 还是 Codex，装上就能用。

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阿西_出海

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兄弟们,这个思路牛P OpenMemory MCP：统一的 AI 记忆管理平台本地运行存储、组织和管理你的“记忆” 让你的记忆可以在各个AI之间流动 - 提供一个统一、结构化、私有的“记忆层 - 记忆本地化管理，隐私安全 - 通过权限模型，用户主导数据流动 - 支持扩展，适用于多类 AI 客户端生态可以让你在 Claude、Cursor、Windsurf 等 LLM 工具之间持续使用历史信息、对话风格、偏好和项目状态，从而实现真正的跨平台、连续性 AI 交互体验。可以理解为：你的 AI 个人助理第一次有了一块真正“属于你”的持久记忆模块，还能在各种AI之间来回调用，同时确保隐私和控制权掌握在用户手中。

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短视频自动化神器！一个人就是一支内容团队这个开源项目 Video Autopilot Kit 它不是单纯的AI剪辑工具，而是一套完整的短视频自动化生产框架。 - 自动生成 CapCut 可编辑工程 - FFmpeg 批量处理剪辑、字幕、转码 - AI 自动匹配 B-roll 素材 - 标准化内容生产流程 - 支持 YouTube、TikTok、Shorts 内容矩阵很多人做短视频，真正耗时间的不是写文案，而是：找素材 → 配画面 → 加字幕 → 调节奏 → 导出这些重复工作占了80%以上时间。 Video Autopilot Kit 的价值，就是把这些流程拆解、标准化、自动化，让内容生产从手工作坊升级成流水线。如果你在做内容创作这个项目非常值得研究。

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这个开源视频制作工作流真爽啊！单日斩获3000 Star，真的牛～又一个把AI coding agent直接变成视频制作工作室的项目开源了，叫OpenMontage。它把整个视频生产流程拆成12条结构化pipeline（动画解说、纪录片蒙太奇、电影感、Talking Head等），内置52个工具和500+个agent skills。用户只需要用自然语言描述需求，agent就能完成调研、脚本、素材生成、剪辑合成全流程。最硬核的是它同时支持AI生成内容和真实素材工作流，还做了生产级的质量把控（预合成验证、后渲染自检、预算控制）。渲染引擎用了Remotion和自研的HyperFrames，能输出高质量的动态视频。本质上它是把“视频制作”这件事彻底agent化了，让普通人也能通过对话让agent产出接近专业水准的视频内容。

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Anthropic刚刚甩出王炸：Claude Opus 4.5，把Claude直接升级成能并行干活、会思考、长时记忆的自动程序员在SWE bench上得分80.9%，只管说目标，剩下的模糊理解、并行执行、长时记忆、跨系统排错，它全包首先可以处理需求模糊，它能自己补信息做权衡桌面版Claude Code支持多会话并行，可以边写代码、边做调研、边同步更新，同步开展对涉及多个系统的复杂Bug，比如跨越前端、后端、数据库的连环Bug，它能读日志、追调用链，给出一揽子修复方案另外，Claude的产品线功能也做了更新 1、用Claude应用的，长对话无障碍，Claude会自动对早期上下文进行摘要 2、Claude开发者平台新增了，工具搜索、程序化工具调用，以及工具使用示例 #ClaudeOpus45

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在 GitHub 上发现一个开源的学习工具：Get It，可帮助我们通过多种方式深度学习 PDF 文件内容。自动在 PDF 文件上标注关键概念，还可转化为 3D 模型、动画演示、公式推导等可视化内容，同时生成一张知识图谱。 GitHub：内置四种工具：对话问答、闪卡记忆、选择题测验，还有一个「费曼模式」让我们反过来教 AI。每次练习结束，系统会从记忆、理解、结构、应用四个维度给每个概念打分，分数只升不降，能直观看到自己的进步。工具可直接用 ChatGPT 账号驱动，所有数据都存在本地，不上传任何服务器。支持 macOS、Windows 和 Linux，适合经常通过 PDF 文件学习的同学使用。

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兄弟们！花半小时，一定要看完它! Claude Code的缔造者Boris Cherny，亲自站上台，用整整30分钟把这个工具的全部高级用法一次性讲透了。免费、干货真的夯到爆！。他从最基础的全局安装开始，一路讲到： - 如何通过CLAUDE.md在企业级、项目级、本地级层层注入上下文，让Claude真正“懂你的团队规矩” - 怎么把团队内部工具（日志、CI、数据库）无缝插进Agent工作流 - 优化终端设置、权限管理、语音输入、通知提醒等40多个隐藏细节 - 以及Claude Code SDK的完整使用姿势最狠的是，他反复强调：你给Claude的上下文越多，它就越聪明。而现实是：大多数人每天都在用Claude Code，却只发挥了它10%的实力，像用ChatGPT一样简单prompt，错过了真正让生产力起飞的工程级用法。 Boris这场30分钟的分享，含金量直接秒杀市面上任何1000美元付费课程。想把Claude Code玩成生产力基础设施的人，这条视频必须立刻收藏、反复看。你现在用Claude Code到什么程度了？是还在简单聊天，还是已经把它当成整个工程团队在跑？欢迎讨论。

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