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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

14,195 просмотров • 2 месяцев назад

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

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🚀 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

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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

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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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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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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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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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阿西_出海

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Xudong Han

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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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GitHub 上有个项目火了，叫 Godogen。简单说就是：你给 AI 一句话，它自己给你做一个游戏出来。不是生成几段代码那种，是从建工程、写逻辑、生成素材、跑引擎、截图检查，到发现画面不对再自己修，整套流程自动跑。它的口号也很直接： Prompt in, Godot game out. 说人话就是：你描述游戏，它负责把第一版做出来。

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