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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... show more

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终端用了40年，没人觉得它需要被重新发明然后 Warp 出现了刚刚开源，26.4k stars，OpenAI 是创始赞助商它做的事情很简单：把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 全部塞进终端让 AI 直接在你的命令行里帮你干活不是「在旁边开个窗口问 AI」是 AI 就住在终端里内置 agent 叫 Oz 云端并行跑无限个 coding agent 可编程、可审计、完全可控 iTerm2 用了十年的人：该换了

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谷歌新出的一款无代码AI自动化工具：Google Workspace Studio，基于Gemini，用自然语言几分钟创建AI智能体这个主要是跟Workspace原生集成，在Gmail、日历、Chat、Drive等 Workspace应用内即可管理和触发智能体用Gemini的理解生成总结分析等能力，就可以比如说，做个性化回复/客服辅助等等对收到的客户邮件或Google Chat消息，用Gemini分析邮件内容，从Google Drive中的知识库文档里提取相关信息，自动生成个性化的回复草稿 #aigent #GoogleWorkspaceStudio

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阿里又开源了一个很绝的项目——PageAgent AI 可以直接操作网页。它最打动我的一点是：把最烦人的数据录入干掉了。很多公司每天都在做这种重复工作：复制数据 → 打开系统 → 填表 → 提交以后可能只需要一句话： “帮我填写客户信息。” AI 就会自动识别网页结构，把整个流程全部做完。几个非常实用的场景： 1. 自动填写网页 CRM 表单、注册表单、订单系统直接让 AI 帮你把网页表单填好。 2. AI 网站助手（Web Copilot）用户可以直接说： - 帮我找订单 - 生成报表 - 搜索商品 AI 自动在后台页面完成操作。 3. 企业系统自动化 ERP、CMS、内部管理系统 AI 可以直接操作后台 UI，把复杂流程自动化。 4. 无障碍辅助语音 → 操作网页用户说话就能完成网页操作。和很多 Agent 不一样的是，它不靠截图识别界面，而是直接读取 HTML DOM，所以： - 更快 - 更稳定 - 成本更低而且整个系统直接运行在浏览器里，不需要： - Puppeteer - Playwright - Python 自动化相当于给网站装了一个 AI 操作员。未来很多网站可能会变成这样：用户不点按钮，而是直接和 AI 说话。

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开发者Hailey

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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

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开发者Hailey

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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。

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Vincent Logic | 信号＞噪音

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GitHub 宝藏项目：MinerU（5.8 万 ⭐）它把 PDF 直接变成 AI 能用的数据以前处理 PDF：表格乱公式废排版崩 OCR 一堆垃圾能用，但很痛苦。 MinerU 不一样：它在理解文档，不是读文字文本、表格、公式一起解析结构完整还原（标题、段落、表格）公式转 LaTeX 自动去掉页眉页脚关键就一个：把非结构化 PDF 变成结构化数据这一步，正好是 AI 最难的入口。别人还在做 OCR，它已经在做 AI 数据预处理了。做 RAG、Agent、知识库的，这个可以直接上手试。

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🚀 Chrome 146 刚刚发布！现在，只需一个开关，就能把你当前的 Chrome 浏览器会话暴露给 MCP，让你的 CLI AI 代理直接在真实页面里操作。 📌 不用启动新浏览器 📌 直接利用你当前的标签页 📌 读取内容、点击、注入 JS……想做什么就做什么你会用这个能力做什么？🤔 🔗 项目地址：👇

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axiaisacat

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

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axiaisacat

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Vercel 把 Marketplace 直接向 AI Agent 开放了。什么意思？一句话——以后基础设施这块，真的可以全自动了。以前我们用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具，写代码已经很猛了，但真正上线一个项目，最麻烦的从来不是代码本身，而是那一堆“杂事”：数据库要去注册，Redis 要单独开，认证服务要配，日志监控要接，邮箱服务要申请 API Key…… 这些步骤过去基本都得人肉操作。AI 能写业务逻辑，却卡在基础设施这一步。这次 Vercel 干了一件很关键的事：不用搞 MCP Server，不用接新协议，直接把自家 CLI 包成一个 AI Skill。一行命令： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 装完之后，Agent 就可以像人一样“逛 Marketplace”了。它能做什么？ ·自动 discover 有哪些数据库、认证、日志服务 ·自动 add 安装 Neon、Upstash 这种服务 ·自动注入环境变量 ·自动读取接入文档 ·自己把集成代码写好最后部署上线你只需要说一句：“帮我做个带登录系统的待办 App，部署到 Vercel。” 剩下的流程，理论上 Agent 全跑完。我觉得这件事的意义，不只是“方便”。也是在说：基础设施正在从“人操作”变成“Agent 可操作”。以前：API 是给程序用的；文档是给人看的；CLI 是给人敲的现在必须：返回结构化数据；支持无交互模式；提供机器可读文档；默认假设：调用者可能是 Agent 这其实是 SaaS 形态的一次升级。未来能不能被 Agent 调用，可能会成为一个产品的生死线。如果你的服务不能被自动发现、自动安装、自动配置，那在 AI 自动化流程里，它就会被绕开。目前来说：项目搭建的“时间成本曲线”正在被压平。过去从 0 到 1 搭一套完整基础设施，可能要 2～3 小时。未来可能只是一句 prompt。当部署成本无限接近 0，真正有价值的东西只剩两件： 1.你想解决什么问题 2.你是否有持续迭代能力代码门槛在下降，基础设施门槛在消失。AI + 可编排基础设施，正在把“做产品”这件事，压缩到极致。

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sitin

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Google 将推出生态系统超级个人智能体Google Spark 定价：新价格，入门级 AI Ultra $100/月（这个价格是单设的）顶配版Al Ultra 订阅 $200/月（从原$250降下来的价格） Google Spark 和半年前引爆市场的OpenClaw的概念相近，我个人理解为是智能化的操作系统，可以调用各种工具。只是Google Spark治理结构更为严谨，核心面向Google 生态系统，能够无缝串联你常用的各种 Google 应用（如 Gmail 邮箱、Google 文档、日历等）以及第三方工具。它可以在后台自动管理你的收件箱、创建所需的文档、协调日程，真正实现跨平台的闭环操作。 Open Claw的思想是非常伟大的，它的推出让各大AI大厂意识到，这个事情是可以做的；但可以做得更安全，数据保密性更好，治理结构更佳。当时，我还在安替老师下面跟帖，表达了我的想法。

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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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MapleShaw

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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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axiaisacat

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OpenCat 2.51.0 更新啦，内置了日历和提醒事项 MCP，可以直接操作系统日历和提醒事项 App 的数据了。可以和内置的高德地图一起使用。

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Baye

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