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GitHub 神级项目，65k ⭐️ 爆款！—— MetaGPT，直接把写代码变成开公司的玩法。一句话，让 AI 组建全套开发团队。一句话需求： “开发一个 CLI 黑杰克游戏” 它会自动生成： - 用户故事 & 产品需求文档(PRD) - 竞争分析 - 系统架构设计 - 数据结构 & API接口 - 可执行代码 & 测试用例核心亮点：角色分工明确：产品经理、架构师、项目经理、工程师……AI 按标准化流程(SOP)协作效率惊人：传统团队几天工作，AI 分分钟搞定技术支撑：Python 3.9+，支持 conda/pip 快速部署理念颠覆：代码 = SOP，让 AI 按公司流程打工本质：用自然语言输入，替代整个软件开发流程。一个人 = 一家公司被... show more

开发者Hailey

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Anya Rossi• Live Now

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推荐一个最近爆火的 AI 团队组建神器。项目叫 Agency Agents，在 GitHub 上已经收获 35K+ Star。它把 ClaudeCode 一键变成 51 位 AI 专家 + 9 大部门的完整团队，从产品、开发、设计到营销、社媒、QA，全流程覆盖。装上它，你基本可以让 AI 帮你干掉一整家公司的工作量。核心能力非常硬核： - 前端/后端工程师：自动生成原型代码 - 内容创作团队：自动产出社媒内容、文章、文案 - 设计师：UI/UX 方案、品牌视觉创意 - 增长黑客：社媒策略、增长计划 - QA & 测试：上线前性能和质量检查同时还涵盖管理、分析、财务、法律合规等部门，让 AI 真正像团队一样运转。而且每个 AI 代理都有人格设定 + 工作流程 + 可交付成果，开源、可定制、随时集成到你的工作流。这个项目几乎把一整家 AI 公司搬到你面前，全套团队一键启动。

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开发者Hailey

85,576 次观看 • 4 个月前

疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结：用一群 AI Agent，自动经营一家公司。你只需要给一个目标，比如：做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师设计师市场全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务产品规划写代码做设计市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事当老板。审批策略、查看进度、控制预算。剩下的工作 —— 交给 AI 员工。更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置预算、权限、任务范围 - 所有决策都有日志和审计记录一句话总结这个项目：它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作这个项目非常值得收藏。

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开发者Hailey

23,352 次观看 • 4 个月前

不用写一行代码也能做管理系统？这套AI开发流程让程序员都慌了 1.你打开ChatGPT，输入提示词："帮我生成一个学生管理系统的Spring Boot项目代码" 2.你用Cursor打开生成的项目，自动修复报错，导入MySQL数据库 3.你启动前后端，测试增删改查功能你按这个流程操作，1小时内就能看到自己的管理系统上线。

不用写一行代码也能做管理系统？这套AI开发流程让程序员都慌了 1.你打开ChatGPT，输入提示词："帮我生成一个学生管理系统的Spring Boot项目代码" 2.你用Cursor打开生成的项目，自动修复报错，导入MySQL数据库 3.你启动前后端，测试增删改查功能你按这个流程操作，1小时内就能看到自己的管理系统上线。

Vincent

25,831 次观看 • 3 个月前

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

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Paidax

173,520 次观看 • 4 个月前

GitHub 看不下去了，亲自下场给 AI 编程立规矩！🔥 Spec Kit，GitHub 出品，短短几天已经 109k+ Star。如果你经常用 Claude Code、Cursor 或 Copilot 写项目，大概率遇到过这种情况：第一版看着挺对。第二版开始偏。改了十几轮后发现，AI 理解的根本不是你想做的东西。 Spec Kit 想解决的就是这个问题。先把需求定义清楚。再让 AI 干活。需求 → 计划 → 任务 → 代码。整个过程都有据可依，而不是一路靠 Prompt 猜。核心亮点： - 一句话需求自动生成 Spec，验收标准、边界条件一起补全。 - Spec 自动转开发计划，任务拆分、技术方案、测试清单直接生成。 - Claude Code、Copilot、Gemini、Codex 等 30+ AI Coding Agent 全兼容。 - 支持 Preset 和 Extension，团队规范、行业模板直接复用。 - 新项目、功能迭代、遗留系统改造，一套流程全覆盖。我最喜欢的一点是：它不是教 AI 写更多代码。而是尽量避免 AI 从第一步就写错代码。如果你已经开始用 AI 做开发，这个项目值得放进收藏夹。

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开发者Hailey

21,999 次观看 • 1 个月前

分享一个超实用的开源项目：Next AI Draw io（GitHub 2.8万+🌟）一句话就能生成复杂架构图！再也不用手动拖框框画图了！用自然语言跟 AI 聊天，就能瞬间生成专业 draw io 图表： · 系统架构图、RAG 流程、Transformer 结构、AWS 云架构…… · 支持上传图片/PDF → AI 自动复刻或优化 · 实时聊天迭代、动画连接线、历史版本 · 兼容 Claude、DeepSeek、GPT 等多模型地址：开发者必备神器～部署超简单，下面视频也录制了几个我测试的案例～简单的几秒生成一个～

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爱丽丝呀！

28,795 次观看 • 2 个月前

Anthropic 7 月 10 日发布了一场关于 Agent 基础设施的对谈。Claude 平台工程负责人 Katelyn Lesse、产品负责人 Angela Jiang 和产品经理 Jess Yann，分享了几个来自一线的观察。【Agent 的“脚手架”正在变薄】几个月前，搭建 Agent 往往需要写大量流程控制代码：先执行 A，满足条件再进入 B，遇到不同情况还要切换不同分支。流程越复杂，系统越容易出错。随着模型的推理和工具调用能力增强，这些编排层（harness）正在变薄。开发者不用再规定每一步，只需给出目标和基本边界，让模型自己决定怎么完成。与此同时，一种更高层的编排方式开始出现：让多个 Agent 同时解决一个问题，从中选出最佳方案；让一个 Agent 提方案，另一个负责挑错；或者在 Agent 卡住时，请另一个能力更强的 Agent 提供建议。重点正在从“控制每一步”，转向“设计 Agent 之间如何协作”。【衡量 Agent “投入产出比”（ROI，Return on Investment），先看一个人快了多少】 Angela 建议，企业不要一开始就规划上百个自动化流程，而应该先看一个具体的人：用了 Agent 之后，他的工作速度和产出提高了多少？验证有效后，再从个人推广到团队，最后才处理跨部门流程。前期重点看速度和生产力，等应用逐步成熟，再衡量收入、成本和用户指标。很多企业做 AI 转型时，喜欢先画一张宏大的自动化蓝图。问题是，流程涉及的部门越多、规则越复杂，落地阻力就越大。从个人开始，更容易看到效果，也更容易持续推进。【工程团队没消失，但每个人的角色都变了】 Katelyn 观察到，Anthropic 的工程团队和半年前相比，人员构成没有太大变化，但协作方式已经不同。过去通常由技术负责人决定架构，其他工程师领取任务、编写代码。现在，更多工程师会参与产品和架构决策，再分别指挥 Claude 完成具体工作。 Agent 的作用也不再只是“帮忙写代码”。她提到 Shopify 的 River 系统，已经把需求文档、开发环境、代码实现和 QA 测试串成了一套端到端的 Agent 工作流。【个体变强，不等于团队自然变好】 Agent 降低了开发和试错成本，也可能带来新的问题。过去，一个团队会先讨论十个方案中哪个最值得做。现在，每个人都可以快速做出十个原型，甚至全部上线，让市场决定谁胜出。这样做速度很快，但如果缺少统一方向，产品很容易无序扩张。Agent 能显著放大个人能力，却不会自动解决团队的协调、取舍和决策问题。来源：

Anthropic 7 月 10 日发布了一场关于 Agent 基础设施的对谈。Claude 平台工程负责人 Katelyn Lesse、产品负责人 Angela Jiang 和产品经理 Jess Yann，分享了几个来自一线的观察。【Agent 的“脚手架”正在变薄】几个月前，搭建 Agent 往往需要写大量流程控制代码：先执行 A，满足条件再进入 B，遇到不同情况还要切换不同分支。流程越复杂，系统越容易出错。随着模型的推理和工具调用能力增强，这些编排层（harness）正在变薄。开发者不用再规定每一步，只需给出目标和基本边界，让模型自己决定怎么完成。与此同时，一种更高层的编排方式开始出现：让多个 Agent 同时解决一个问题，从中选出最佳方案；让一个 Agent 提方案，另一个负责挑错；或者在 Agent 卡住时，请另一个能力更强的 Agent 提供建议。重点正在从“控制每一步”，转向“设计 Agent 之间如何协作”。【衡量 Agent “投入产出比”（ROI，Return on Investment），先看一个人快了多少】 Angela 建议，企业不要一开始就规划上百个自动化流程，而应该先看一个具体的人：用了 Agent 之后，他的工作速度和产出提高了多少？验证有效后，再从个人推广到团队，最后才处理跨部门流程。前期重点看速度和生产力，等应用逐步成熟，再衡量收入、成本和用户指标。很多企业做 AI 转型时，喜欢先画一张宏大的自动化蓝图。问题是，流程涉及的部门越多、规则越复杂，落地阻力就越大。从个人开始，更容易看到效果，也更容易持续推进。【工程团队没消失，但每个人的角色都变了】 Katelyn 观察到，Anthropic 的工程团队和半年前相比，人员构成没有太大变化，但协作方式已经不同。过去通常由技术负责人决定架构，其他工程师领取任务、编写代码。现在，更多工程师会参与产品和架构决策，再分别指挥 Claude 完成具体工作。 Agent 的作用也不再只是“帮忙写代码”。她提到 Shopify 的 River 系统，已经把需求文档、开发环境、代码实现和 QA 测试串成了一套端到端的 Agent 工作流。【个体变强，不等于团队自然变好】 Agent 降低了开发和试错成本，也可能带来新的问题。过去，一个团队会先讨论十个方案中哪个最值得做。现在，每个人都可以快速做出十个原型，甚至全部上线，让市场决定谁胜出。这样做速度很快，但如果缺少统一方向，产品很容易无序扩张。Agent 能显著放大个人能力，却不会自动解决团队的协调、取舍和决策问题。来源：

宝玉

66,551 次观看 • 16 天前

$🚀Anthropic 悄无声息地推出了一项功能：Agent Teams 让 Claude 在 Claude code 内构建自己的 AI 代理团队! 该功能改变了传统的上下级 AI 架构，允许 Claude 构建一个同级代理团队。这些代理可以共享任务列表、直接互相发送消息并审查彼此的工作，实现类似于真人团队的协作模式。在演示中，一个由 QA 工程师、前端开发者和后端开发者组成的 3 人团队展示了这一能力。 QA 代理发现 3 个错误后，直接向前后端开发者发送反馈。开发者修复问题后，应用程序在一轮测试中即成功上线。该功能在 Claude Code v2.1.32 及更高版本中可用。以下是开启方法与运行规则： 1. 启用方法确保版本符合要求。在 settings.json 中添加以下配置： "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } 或者将此内容粘贴给 Claude 并说明“添加到我的设置中”，随后重启。 2. 提示词设定使用纯英文进行提示。开始时需要设定一个明确的目标（代理启动时没有上下文）。提示词示例："使用 Sonnet 创建一个 3 人团队"，并详细描述每个角色的职责、交付物以及完成后需要联系的下一个代理。 3. 运行规则 - 每个代理拥有自己的独立文件。 - 必须定义确切的输出。 - 指定明确的通信链路（谁与谁交谈）。 - 团队规模建议保持在 3-5 个代理。 4. 适用场景与限制该功能适用于有独立部分且可以并行运行的复杂工作。对于简单或顺序任务，不建议使用该功能，因为团队协作会消耗 3-4 倍的 Token。$

🚀Anthropic 悄无声息地推出了一项功能：Agent Teams 让 Claude 在 Claude code 内构建自己的 AI 代理团队! 该功能改变了传统的上下级 AI 架构，允许 Claude 构建一个同级代理团队。这些代理可以共享任务列表、直接互相发送消息并审查彼此的工作，实现类似于真人团队的协作模式。在演示中，一个由 QA 工程师、前端开发者和后端开发者组成的 3 人团队展示了这一能力。 QA 代理发现 3 个错误后，直接向前后端开发者发送反馈。开发者修复问题后，应用程序在一轮测试中即成功上线。该功能在 Claude Code v2.1.32 及更高版本中可用。以下是开启方法与运行规则： 1. 启用方法确保版本符合要求。在 settings.json 中添加以下配置： "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } 或者将此内容粘贴给 Claude 并说明“添加到我的设置中”，随后重启。 2. 提示词设定使用纯英文进行提示。开始时需要设定一个明确的目标（代理启动时没有上下文）。提示词示例："使用 Sonnet 创建一个 3 人团队"，并详细描述每个角色的职责、交付物以及完成后需要联系的下一个代理。 3. 运行规则 - 每个代理拥有自己的独立文件。 - 必须定义确切的输出。 - 指定明确的通信链路（谁与谁交谈）。 - 团队规模建议保持在 3-5 个代理。 4. 适用场景与限制该功能适用于有独立部分且可以并行运行的复杂工作。对于简单或顺序任务，不建议使用该功能，因为团队协作会消耗 3-4 倍的 Token。

Lonely

19,836 次观看 • 1 个月前

眼红别人接私单赚外快？别自己啃文档了，教你用ChatGPT+Cursor一键生成桌面应用，直接抄作业搞钱！ 1️⃣ 定需求+技术栈：明确要做的软件（如学生管理系统），选技术栈（如Electron+Vue+SpringBoot+MySQL）。 2️⃣ ChatGPT生成提示词：输入“我要开发XXX系统，技术栈用XXX，给我Cursor提示词”，复制生成的结构化提示词。 3️⃣ Cursor生成代码：创建空文件夹，粘贴提示词+项目初始化命令，AI自动创建前后端架构、数据库表、接口代码。 4️⃣ 运行调试：用IDE导入项目，配置环境（如JDK），启动前后端，修复小bug后上线。别当代码搬运工了，AI时代要当“需求架构师”。你负责提需求，AI负责写代码，这才是普通人搞钱的新杠杆。

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Vincent

17,106 次观看 • 3 个月前

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，

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，

AYi

21,453 次观看 • 2 个月前

🚨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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superclaude：0门槛编程的上下文工程开源框架，也是继context-engineering-intro之后，第二个上下文工程开源框架，实现了智能体AI Agent、computer use等研发门槛降到0，现在开始可以停止订阅cursor了，基本上可以替代了。重要的是：为vibe coding的工程化提供了路径，每个公司都可管理vibe coding研发过程，使用/build --featrue增加新的功能给原有的代码库，分析、迭代、测试、部署、质检、文档书写等全部搞定，相当于一个强大的研发团队。 github： #上下文工程 #contextengineering #superclaude #claudecode

superclaude：0门槛编程的上下文工程开源框架，也是继context-engineering-intro之后，第二个上下文工程开源框架，实现了智能体AI Agent、computer use等研发门槛降到0，现在开始可以停止订阅cursor了，基本上可以替代了。重要的是：为vibe coding的工程化提供了路径，每个公司都可管理vibe coding研发过程，使用/build --featrue增加新的功能给原有的代码库，分析、迭代、测试、部署、质检、文档书写等全部搞定，相当于一个强大的研发团队。 github： #上下文工程 #contextengineering #superclaude #claudecode

AIGCLINK

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别再死磕Java和Vue了！教你用AI“白嫖”一个全栈工程师，0代码手搓一个微信小程序，直接降维打击！这是一个门槛极低，但异常暴利的“降维开发”玩法。今天拿记账小程序拆解： 1⃣ 需求转译（ChatGPT）：别直接写代码，先写“需求文档”。告诉GPT：“我要做记账小程序，前端Uni-app+uView，后端SpringBoot3+MyBatis”，让它生成一份给AI看的超级Prompt。 2⃣ 代码生成（Qoder/IDEA）：把Prompt扔给IDEA里的Qoder插件。它会自动搭建Spring Boot后端结构，生成Controller、Service、Mapper，连数据库SQL都给你写好。 3⃣ 前端组装（HBuilderX）：用HBuilderX建个空壳，把AI生成的Vue代码填进去。 4⃣ 人工微调（Iconfont）： AI不会画图标？去Iconfont下载几个PNG，手动改改颜色（比如把AI生成的紫色改成微信绿）。别再去报那些几千块的编程课了，核心逻辑是“角色转换”。以前你是码农，现在你是产品经理+架构师。AI负责搬砖，你负责验收。

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Vincent | 信号＞噪音

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兄弟们，一人公司的时代，真的来了。一个人，也能撑起一家十亿美元的公司，这句话放在十年前是天方夜谭，放在今天，已经是正在发生的现实。你只需要一个人当创始人，剩下的所有公司职能，全交给AI智能体团队。 1️⃣ 工程部门的AI，帮你写代码，做测试，搞定全流程DevOps。 2️⃣ 设计部门的AI，帮你完成UI/UX设计，输出全套品牌资产。 3️⃣ 营销部门的AI，帮你生产内容，做 4️⃣SEO优化，运营全平台社交账号。 5️⃣ 销售部门的AI，帮你做线索获取，6️⃣ 客户触达，演示对接全流程。 7️⃣ 客服部门的AI，帮你处理工单，更新产品文档，响应用户需求。 8️⃣ 数据部门的AI，帮你追踪业务指标，做深度数据分析，给决策做支撑。 1个创始人，6个AI智能体部门，0个全职员工。我们总觉得，要做一家能赚钱的公司，要先组团队，融资金，搭班子，凑齐所有职能的人，才有入场的资格。现在 AI彻底砸碎了这套延续了几十年的游戏规则。它把原本需要几十人团队才能完成的事，压缩到了一个人加几个AI智能体就能搞定。不是让你一个人干十个人的活，是让AI帮你搭起一整个完整的公司架构，你只需要做最终的决策者，掌控所有的方向和100%的利润。很多事，都是慢慢来，然后突然一下子就成了。

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AYi

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来自 Monica IM 团队的新产品 Manus AI，已经很接近理想中的数字版 AI Agent 的样子了！能够自动执行任务、搜索、找资料、写代码和生成各种格式的文档👀 一个真正的个人数字助理，就是应该完成你能用电脑完成的所有工作。但这样的 Agent 应用，会不会撞到大模型公司下一代产品的枪口上呢🤔

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indigo

98,069 次观看 • 1 年前

Pokee AI 不需要写代码、不需要配置复杂的“节点流程” 只要输入一句话，Pokee 就能创建一个能实际执行任务的智能代理（Agent）。颠覆了 OpenAI Agent Builder 与 n8n 的复杂逻辑可运行跨平台工作流，兼容数千种 AI 工具（如 Google Workspace、Outlook、Slack、GitHub、Notion 等） Pokee 支持以自然语言下达指令用户无需编写脚本或配置触发条件，只需描述目标。系统会自动：理解任务意图拆解执行步骤调用相应工具执行操作汇总结果并返回用户可在执行前反复调整逻辑 Pokee 在确认后才会启动执行流程...

Pokee AI 不需要写代码、不需要配置复杂的“节点流程” 只要输入一句话，Pokee 就能创建一个能实际执行任务的智能代理（Agent）。颠覆了 OpenAI Agent Builder 与 n8n 的复杂逻辑可运行跨平台工作流，兼容数千种 AI 工具（如 Google Workspace、Outlook、Slack、GitHub、Notion 等） Pokee 支持以自然语言下达指令用户无需编写脚本或配置触发条件，只需描述目标。系统会自动：理解任务意图拆解执行步骤调用相应工具执行操作汇总结果并返回用户可在执行前反复调整逻辑 Pokee 在确认后才会启动执行流程...

小互

19,104 次观看 • 8 个月前

使用 Claude Code、Cursor 这些 AI 工具写代码时，很多人都是直接这样说：帮我开发一个 AI 聊天应用。瞬间能看到几百行代码生成，给人感觉确实很不错，若再让它加个登录注册功能，却发现所有代码直接重写。这就是 “氛围编程” 给大家带来的困扰，为此 GitHub 团队开源了 Spec Kit 这款工具，专门用来规范化我们使用 AI 工具的开发流程。让我们先用自然语言写清楚具体 “做什么” 和 “为什么”，然后再交给 AI 写代码。并且通过统一的规格模板和强制评审机制，把模糊需求逐步转化为高质量、可追溯的代码实现。 GitHub：整个开发过程都有完整的记录和追溯，即使六个月后回头看项目，也能清楚理解当初每个设计决策的来龙去脉。目前该工具开源不到一个月时间，便收获了 19.8k+ Star，已支持 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等 AI 工具。通过 uvx 安装后即可使用，提供了详细的教程文档，值得每位使用 AI 编程工具的同学看看。

使用 Claude Code、Cursor 这些 AI 工具写代码时，很多人都是直接这样说：帮我开发一个 AI 聊天应用。瞬间能看到几百行代码生成，给人感觉确实很不错，若再让它加个登录注册功能，却发现所有代码直接重写。这就是 “氛围编程” 给大家带来的困扰，为此 GitHub 团队开源了 Spec Kit 这款工具，专门用来规范化我们使用 AI 工具的开发流程。让我们先用自然语言写清楚具体 “做什么” 和 “为什么”，然后再交给 AI 写代码。并且通过统一的规格模板和强制评审机制，把模糊需求逐步转化为高质量、可追溯的代码实现。 GitHub：整个开发过程都有完整的记录和追溯，即使六个月后回头看项目，也能清楚理解当初每个设计决策的来龙去脉。目前该工具开源不到一个月时间，便收获了 19.8k+ Star，已支持 Claude Code、Gemini CLI、Cursor 等 AI 工具。通过 uvx 安装后即可使用，提供了详细的教程文档，值得每位使用 AI 编程工具的同学看看。

GitHubDaily

108,079 次观看 • 10 个月前

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,080 次观看 • 4 个月前

🚨卧槽！Codex 5.6 这几个插件装完真的会起飞重度使用后我筛选出了这几个最能提升生产力的插件，开发体验直接上一个台阶。核心亮点： > Browser 插件：写完交互直接让它自动化测试、点按钮、验收，比手动快太多 > GitHub 插件：Issue 一丢过去，它就能直接写代码并处理 PR，开发流程彻底闭环 > Codex Security：自动扫描漏洞和密钥泄露，还给出修复建议 > Build Web Apps：从产品构思到架构生成、开发、浏览器测试全流程跑通 > Figma 插件：设计稿丢进去，几分钟就能输出像素级还原的响应式代码 > Sentry 插件：线上报错自动定位并推送修复代码最强功能是 Sites：做完项目可以直接预览、发布、分享，还能绑定自定义域名。这套插件装完后，你的 Codex 基本能覆盖从设计到上线的大部分流程。对重度使用 Codex / Cursor 类 AI 编码工具的开发者来说，这几个插件目前是生产力提升最明显的组合。安装方式：桌面端进入 Settings → Plugins，搜索插件名称即可安装。

🚨卧槽！Codex 5.6 这几个插件装完真的会起飞重度使用后我筛选出了这几个最能提升生产力的插件，开发体验直接上一个台阶。核心亮点： > Browser 插件：写完交互直接让它自动化测试、点按钮、验收，比手动快太多 > GitHub 插件：Issue 一丢过去，它就能直接写代码并处理 PR，开发流程彻底闭环 > Codex Security：自动扫描漏洞和密钥泄露，还给出修复建议 > Build Web Apps：从产品构思到架构生成、开发、浏览器测试全流程跑通 > Figma 插件：设计稿丢进去，几分钟就能输出像素级还原的响应式代码 > Sentry 插件：线上报错自动定位并推送修复代码最强功能是 Sites：做完项目可以直接预览、发布、分享，还能绑定自定义域名。这套插件装完后，你的 Codex 基本能覆盖从设计到上线的大部分流程。对重度使用 Codex / Cursor 类 AI 编码工具的开发者来说，这几个插件目前是生产力提升最明显的组合。安装方式：桌面端进入 Settings → Plugins，搜索插件名称即可安装。

爱吃折耳根的Ace

21,691 次观看 • 9 天前