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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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Anya Rossi• Live Now

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AYi

14,303 Aufrufe • vor 4 Monaten

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 Aufrufe • vor 4 Monaten

🚀 香港大学刚开源了一个宝藏项目—— CLI-Anything，star 数直接飙到 3 w 它可以扫描任意软件的源代码，自动生成 AI agent 可以直接调用的 CLI 接口。像GIMP、Blender、Audacity 这类没有 API 的桌面软件，Agent 现在可以直接操控了。软件以前是给人用的，现在是给 Agent 用的

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阿西_出海

169,333 Aufrufe • vor 4 Monaten

太牛逼了。真的，太牛逼了。真的能爬一切，而且速度嘎嘎快！以前让 Claude Code 上网搜个东西，推特 API 要钱，网页抓取要订阅，B站小红书直接给你拦在外面。每个平台一个门槛，烦得要死。 Agent-Reach，一个免费开源仓库，一条命令把这 14 个平台全通了。我装上跑了一遍，让 Agent 去搜一条小红书任意帖子的评论并总结，十秒总结出来，我当时真愣了一下，又快又好啊。讲道理，Agent 能写代码能改文档，上网找东西就一直卡在这。Agent-Reach 干的就一件事，把选型和配置全帮你做完了。 yt-dlp 提字幕，twitter-cli 搜帖子，xhs-cli 抓小红书，装好以后 Agent 自己调，不经中间层。哪块不好用随时换。零配置直接跑的有网页、YouTube、RSS、公众号、微博、V2EX。不用记命令，直接说需求，Agent 自己知道走哪。 >安装方法：跟你的大模型说：帮我安装 Agent Reach

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产品经理老王霸

426,069 Aufrufe • vor 2 Monaten

想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错，说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾，要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个，最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论它全都能自己干完，最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环：会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评，还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。安装也简单到离谱：打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆

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AYi

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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

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腾讯workbuddy产品负责人汪晟杰： “每一个APP背后都有一个对应的CLI，有了CLI就可以让大模型调；未来腾讯所有的产品背后都会有CLI，传统的软件背后都应该有CLI。 CLI不是目的，CLI是为了让大模型理解你，从而让AI调用的时候不需要APP ” 图形界面（GUI）是给人看的，颜色和按钮是为了帮人理解系统，但 Agent 不需要这些。让 Agent 去等网页加载、识别按钮模拟鼠标，纯属绕远路，命令行（CLI）和结构化数据对它来说直接得多。如果未来入口变成AI Agent，那就是人与Agent沟通，Agent通过CLI与各种应用和软件沟通

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马识途

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Firecrawl 推出了一个 AI 驱动的数据爬虫Agent 无需提供任何信息不需要你提供网址，不用写爬虫，不怕反爬机制只要输入你的需求它就能自动爬取任何你想要的信息它会自动搜索、浏览、提取网站内容（包括深层网页），整合信息，然后给你返回结构化结果。支持并发抓取多个网站，自动爬取并深入网站结构，能找到”隐藏”或难以直接访问的网页数据。

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小互

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兄弟们这个创意牛P啊 Google推出一个实验性应用：Disco 它可以把你打开的网页 + 你的意图 → 转化成一个专属AI工具比如在Chrome里同时打开了：一篇旅游攻略 Google Map 酒店预订网站天气查询页 Disco自动识别到你可能正在做旅游攻略，它会根据你打开的网页帮你自动生成一个旅游规划应用。你告诉 Disco：“我想规划一次去京都的旅行。” 这时，它就会用 AI 自动帮你生成一个： ✨“京都旅行规划应用”✨ 这个应用会把你打开的网页信息整合在一起例如行程路线、酒店比较、天气信息、预算表，全都放在一个交互界面里。你不用自己来回切页面，AI 帮你组合好了。 Disco 的目标就是：让 AI 自动理解你开着的这些网页，知道你在干什么、想做什么然后帮你把这些网页整合成一个专属工具或应用。

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你现在只需要写一个提示词，就能克隆任何网站。只要把新的Firecrawl MCP服务器加到你的AI编码工具里，就能提升网页数据提取能力，然后让Claude帮你写代码。具体操作看这里↓

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阿西_出海

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有没有想过：Claude Code 或 Codex 跑完一个任务，它到底「看」了哪些文件、忽略了哪些？ Mindwalk 把这个问题可视化了，它把 Claude Code 和 Codex 的会话日志，投射到代码库的 3D 地图上回放。仓库是一张夜间俯瞰图，agent 搜索、读取、编辑过的文件会发光，没碰到的区域保持黑暗，让你一眼看清 agent 对任务的理解范围。单个 Go 二进制文件，所有数据完全本地处理，不会离开机器。文件触达状态分四级：未访问、已查看、已读取、已编辑，还有上下文压缩事件、子 agent 启动、错误节点的时间轴标记。这个工具提供了一个直觉：agent 的工作范围和你以为的往往不一样。当它跑了 30 分钟，你以为它读遍了整个仓库，但地图可能告诉你它根本没碰到关键目录。如果你在用 Claude Code 跑复杂任务，这是个值得装一下的调试工具。可以用它检查 agent 是否真的理解了任务范围，而不是靠最后的输出结果猜测。

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以前玩贪吃蛇，玩的都是别人做好的。今天我试着让 AI 给我做了一款。我只说了一句： “做一个经典贪吃蛇小游戏，用方向键控制小蛇吃苹果，撞墙或撞到自己就结束。” 然后 Gear Zero 就开始自己规划、写代码、搭画面。我在旁边等着，它在认真给小蛇铺果园、放苹果。最神奇的是，做完不是给你一张效果图，而是真的生成一个能玩的小游戏。打开浏览器就能玩；觉得不够好玩，还能接着跟它说：“加几个障碍物”“吃到金苹果多加分”“速度再快一点”，它会继续往下改。不用学游戏引擎，不用写代码，也不用找美工。你只要把脑子里的游戏说出来，它就能一步步给你做成能在浏览器里直接玩的版本。以前我们玩别人创造的游戏，现在，终于可以玩自己脑洞里的游戏了。想做贪吃蛇、赛车、塔防，还是“打工人下班逃生”？去 Gear Zero，说一句试试。想自己做一个的话，方法很简单：打开比如“做一个贪吃蛇”“做一个双人赛车”“做一个奶茶店经营游戏”。剩下的，交给 Gear Zero。 Gear Zero

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Cheery

11,465 Aufrufe • vor 21 Tagen

我想很多人都有这个困扰：之前经常需要在Codex和Claude Code之间来回切换，现在又加上了最近爆火的DeepSeek Harness。但是每次来回切换、或者想尝尝DSH的鲜的时候，我都得把背景重新讲一遍，确实挺烦的~ 最近在GitHub上发现的一个开源项目 memmy-agent，把 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code接了进去，直接解决了困扰我很久的跨Agent 记忆的问题。我用它做的事情很简单：把分散在不同 Agent 里的历史，沉淀到同一份个人上下文里，默认 Local-first，让它们都能调用。我把它分别接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code 之后，我做了一个信号中继站小游戏。我先在Codex 写完基础玩法，然后对话里说一句话：第一次失败时，给玩家一次翻盘机会，别直接结束游戏。但这句话我故意不写入代码、README 或者是本地记忆文件。然后新开 DeepSeek Harness，它从 Memmy 直接读出了这条决定，非常丝滑。再新开 Claude Code，它读代码前先复述了规则，再按这个方向把后续功能补完。代码只能告诉下一个 Agent 项目做到哪，但那些留在对话里的决策，才影响着项目接下来往哪走。以后，Agent 要记住的，不只是代码，还有你前面已经决定的决策和经验。 Memmy 不仅帮我解决了Agent记忆的问题，还让这些经验不再独属于某一个 Agent，而是只属于你。 Switch agents, not context。 Memmy 支持桌面端、CLI、API、MCP 和 Skills多种方式，可以直接接着执行任务。如果你也经常在多个 Agent 之间切换，可以拿自己的项目试一下。项目GitHub：

我想很多人都有这个困扰：之前经常需要在Codex和Claude Code之间来回切换，现在又加上了最近爆火的DeepSeek Harness。但是每次来回切换、或者想尝尝DSH的鲜的时候，我都得把背景重新讲一遍，确实挺烦的~ 最近在GitHub上发现的一个开源项目 memmy-agent，把 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code接了进去，直接解决了困扰我很久的跨Agent 记忆的问题。我用它做的事情很简单：把分散在不同 Agent 里的历史，沉淀到同一份个人上下文里，默认 Local-first，让它们都能调用。我把它分别接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code 之后，我做了一个信号中继站小游戏。我先在Codex 写完基础玩法，然后对话里说一句话：第一次失败时，给玩家一次翻盘机会，别直接结束游戏。但这句话我故意不写入代码、README 或者是本地记忆文件。然后新开 DeepSeek Harness，它从 Memmy 直接读出了这条决定，非常丝滑。再新开 Claude Code，它读代码前先复述了规则，再按这个方向把后续功能补完。代码只能告诉下一个 Agent 项目做到哪，但那些留在对话里的决策，才影响着项目接下来往哪走。以后，Agent 要记住的，不只是代码，还有你前面已经决定的决策和经验。 Memmy 不仅帮我解决了Agent记忆的问题，还让这些经验不再独属于某一个 Agent，而是只属于你。 Switch agents, not context。 Memmy 支持桌面端、CLI、API、MCP 和 Skills多种方式，可以直接接着执行任务。如果你也经常在多个 Agent 之间切换，可以拿自己的项目试一下。项目GitHub：

木马人

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