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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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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 Sheets 数据 → 安排 Calendar 会议 整个 Google Workspace 都变成可编程接口。 未来的办公流可能是： AI Agent + CLI 直接操作你的邮箱、文档、表格和日历。
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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 Sheets 数据 → 安排 Calendar 会议 整个 Google Workspace 都变成可编程接口。 未来的办公流可能是： AI Agent + CLI 直接操作你的邮箱、文档、表格和日历。

axiaisacat

61,526 views • 3 months ago

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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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。

Vincent Logic | 信号＞噪音

24,743 views • 1 month ago

Google发布 Gemini Intelligence 把 Gemini 从“聊天机器人”，彻底升级成 Android 的“系统级大脑” 它更像 Google 对下一代 Android 的总架构定义： 过去 Android 是：“App + 系统” 现在开始变成：“AI 理解层 + 系统 + App” Gemini 开始主动理解： • 你正在做什么 • 你可能想做什么 • 哪些 App 可以协同 • 下一步应该自动完成什么 Google 官方甚至直接用了：“proactive AI features”。 也就是：主动式 AI。 以前的手机逻辑，本质上还是“人操作 App”。你需要自己打开软件、复制信息、切换页面、一步一步完成任务。现在 Google 想做的，是让 AI 直接理解你正在做什么，然后替你跨 App 执行。
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Google发布 Gemini Intelligence 把 Gemini 从“聊天机器人”，彻底升级成 Android 的“系统级大脑” 它更像 Google 对下一代 Android 的总架构定义： 过去 Android 是：“App + 系统” 现在开始变成：“AI 理解层 + 系统 + App” Gemini 开始主动理解： • 你正在做什么 • 你可能想做什么 • 哪些 App 可以协同 • 下一步应该自动完成什么 Google 官方甚至直接用了：“proactive AI features”。 也就是：主动式 AI。 以前的手机逻辑，本质上还是“人操作 App”。你需要自己打开软件、复制信息、切换页面、一步一步完成任务。现在 Google 想做的，是让 AI 直接理解你正在做什么，然后替你跨 App 执行。

小互

15,584 views • 1 month ago

0代码！3天上线一个微信小程序！这才是普通人搞副业的正确姿势！ 这是一个门槛极低，但异常暴利的“AI 编程”玩法。今天拿微信小程序拆解： 1⃣ 工具选择（WorkBuddy）： 别再去学 Java 和 Vue 了。直接用 WorkBuddy，告诉它“我要做个日记小程序”，它直接给你生成全套代码。 2⃣ 功能实现： 日记、贴纸、手绘、日历视图，AI 全包了。甚至还能做个“小嘴抹了蜜”输入法，把脏话自动转成高情商回复，这创意绝了！ 3⃣ 上线流程： 微信开发者工具导入代码 -> 公众平台提交版本 -> 实名认证备案 -> 提交审核。全程只需 3 天，而且只需利用晚上碎片时间。 别再去报那些几千块的编程课了，核心逻辑是“创意+AI 执行”。 以前开发要一个月，现在只要三天。你缺的不是技术，是把想法落地的执行力。
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0代码！3天上线一个微信小程序！这才是普通人搞副业的正确姿势！ 这是一个门槛极低，但异常暴利的“AI 编程”玩法。今天拿微信小程序拆解： 1⃣ 工具选择（WorkBuddy）： 别再去学 Java 和 Vue 了。直接用 WorkBuddy，告诉它“我要做个日记小程序”，它直接给你生成全套代码。 2⃣ 功能实现： 日记、贴纸、手绘、日历视图，AI 全包了。甚至还能做个“小嘴抹了蜜”输入法，把脏话自动转成高情商回复，这创意绝了！ 3⃣ 上线流程： 微信开发者工具导入代码 -> 公众平台提交版本 -> 实名认证备案 -> 提交审核。全程只需 3 天，而且只需利用晚上碎片时间。 别再去报那些几千块的编程课了，核心逻辑是“创意+AI 执行”。 以前开发要一个月，现在只要三天。你缺的不是技术，是把想法落地的执行力。

Vincent | 信号＞噪音

48,131 views • 1 month ago

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，
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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 views • 29 days ago

Vitalik：AI是一个用自然语言的命令行 人机交互正在经历第三次范式革命。第一代是命令行，第二代是图形界面，而第三代就是 AI。 它的本质不是一个新的 App，而是一个用自然语言写的命令行。你开口说话，电脑调动程序，完成你的目标，同时兼具命令行的开放互通与图形界面的易用体验。 这也意味着，现在的钱包概念可能两年后就会消失。 当 AI 可以替你发消息、替你签交易，传统钱包的交互逻辑将被彻底重写，你不再需要手动点击签名或填写 Gas，开口即可完成操作。
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Vitalik：AI是一个用自然语言的命令行 人机交互正在经历第三次范式革命。第一代是命令行，第二代是图形界面，而第三代就是 AI。 它的本质不是一个新的 App，而是一个用自然语言写的命令行。你开口说话，电脑调动程序，完成你的目标，同时兼具命令行的开放互通与图形界面的易用体验。 这也意味着，现在的钱包概念可能两年后就会消失。 当 AI 可以替你发消息、替你签交易，传统钱包的交互逻辑将被彻底重写，你不再需要手动点击签名或填写 Gas，开口即可完成操作。

PANews丨APP全面升级

12,161 views • 1 month ago

今天和 AI 对话了半天，一行代码没写，但是开发了这么个玩意儿。这玩意让我自己看文档手写，相同的时间我的完成度只会比 AI 低得多。 有没有人觉得自己的编程效率可以高于 AI 的？反正我是做不到了。
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今天和 AI 对话了半天，一行代码没写，但是开发了这么个玩意儿。这玩意让我自己看文档手写，相同的时间我的完成度只会比 AI 低得多。 有没有人觉得自己的编程效率可以高于 AI 的？反正我是做不到了。

大帅老猿

112,187 views • 1 year ago

🚀 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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🚀 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

阿西_出海

167,232 views • 1 month ago

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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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👇

阿绎 AYi

61,332 views • 1 month ago

你的AI是不是越聊越傻？教你一招解决“上下文污染”，让Gemini智商永远在线！🧠 这是一个门槛极低，但异常暴利的“纯净上下文”玩法。今天拿Google Gemini的新功能拆解： 1⃣ 痛点：上下文污染 (Context Pollution) 当你和AI多轮对话（比如写方案）时，前面的纠错、废话、无效尝试都会变成“噪音”。聊到第5、6轮，AI就会因为噪音太多而“降智”，逻辑混乱。 2⃣ 解决方案：Gemini Notebook (笔记本) 别再手动复制粘贴总结给新对话了！Gemini现在集成了NotebookLM。 第一步： 在当前对话聊出高质量结果后，点击右侧菜单 -> “添加至笔记本”。 第二步： 新建一个对话，点击“工具” -> 选择刚才的“Notebook”。 第三步： 直接下达新指令。 3⃣ 核心逻辑 你给AI提供了一个“没有废话的纯净知识库”。AI只读取你筛选过的高质量信息，忽略之前的噪音。 别再去报那些几千块的Prompt课了，核心逻辑是“降噪”。 以前是人肉复制粘贴，现在是AI自动读取纯净库。这才是高级玩家的用法。
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你的AI是不是越聊越傻？教你一招解决“上下文污染”，让Gemini智商永远在线！🧠 这是一个门槛极低，但异常暴利的“纯净上下文”玩法。今天拿Google Gemini的新功能拆解： 1⃣ 痛点：上下文污染 (Context Pollution) 当你和AI多轮对话（比如写方案）时，前面的纠错、废话、无效尝试都会变成“噪音”。聊到第5、6轮，AI就会因为噪音太多而“降智”，逻辑混乱。 2⃣ 解决方案：Gemini Notebook (笔记本) 别再手动复制粘贴总结给新对话了！Gemini现在集成了NotebookLM。 第一步： 在当前对话聊出高质量结果后，点击右侧菜单 -> “添加至笔记本”。 第二步： 新建一个对话，点击“工具” -> 选择刚才的“Notebook”。 第三步： 直接下达新指令。 3⃣ 核心逻辑 你给AI提供了一个“没有废话的纯净知识库”。AI只读取你筛选过的高质量信息，忽略之前的噪音。 别再去报那些几千块的Prompt课了，核心逻辑是“降噪”。 以前是人肉复制粘贴，现在是AI自动读取纯净库。这才是高级玩家的用法。

Vincent Logic | 信号＞噪音

22,967 views • 1 month ago

兄弟们，这波Claude Code 源码泄露太乐了，直接等于Anthropic给开源了。 事情是这样的： 他们发npm包的时候，压根没在.npmignore里 把source map文件过滤掉。结果一堆开发者装完包， 就在node_modules 里翻出那个超大.map文件，里面藏着 完整的TypeScript源码映射。随便一还原， 1900多个文件原封不动摆在那儿，终端CLI架构、40多个工具、50来个命令，全都一览无余。 GitHub上已经有人打包上传了， Bun运行时、Anthropic SDK怎么接、 权限控制怎么搞、自然语言转代码的流程……全都能扒。之前老版本就出过一次这事儿，这次又重蹈覆辙，属实草台班子现场。 对我们这些搞AI工具的来说， 这简直是天上掉馅饼。想自己 搭个类似agentic coding CLI的， 直接抄作业就行，省了多少试错时间。 想看的直接冲这个仓库： 学完别白嫖，记得给原作者点个star， 或者自己改改发个更好玩的版本。 AI圈子就爱这种意外的开源精神
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兄弟们，这波Claude Code 源码泄露太乐了，直接等于Anthropic给开源了。 事情是这样的： 他们发npm包的时候，压根没在.npmignore里 把source map文件过滤掉。结果一堆开发者装完包， 就在node_modules 里翻出那个超大.map文件，里面藏着 完整的TypeScript源码映射。随便一还原， 1900多个文件原封不动摆在那儿，终端CLI架构、40多个工具、50来个命令，全都一览无余。 GitHub上已经有人打包上传了， Bun运行时、Anthropic SDK怎么接、 权限控制怎么搞、自然语言转代码的流程……全都能扒。之前老版本就出过一次这事儿，这次又重蹈覆辙，属实草台班子现场。 对我们这些搞AI工具的来说， 这简直是天上掉馅饼。想自己 搭个类似agentic coding CLI的， 直接抄作业就行，省了多少试错时间。 想看的直接冲这个仓库： 学完别白嫖，记得给原作者点个star， 或者自己改改发个更好玩的版本。 AI圈子就爱这种意外的开源精神

HankAI

396,539 views • 2 months ago

AI 写项目有个痛点，就是前端太容易、后端太难。说句话出一个页面，但一碰到建数据库、配用户登录、搞文件存储、管权限，普通人直接卡住。 InsForge 就是填这个坑的。YC S26 孵化，专门给 AI 编程智能体做后端的平台，Apache 2.0 开源，GitHub 9.7k star。 怎么接入？两种方式：1) MCP 服务，Claude Code、Cursor 这类工具直接连上就能用；2) CLI + Skills，命令行交互，不挑编辑器。 连上之后 AI 能自动搞定六件事：PostgreSQL 数据库建表迁移查、用户认证邮箱注册 OAuth 登录权限管理、S3 文件存储、Edge Functions Deno 边缘节点跑代码、AI 网关一个接口调多个大模型、一键部署写完直接上线。 上手简单。Docker Compose 一行命令本地跑起来，或者一键部署到 Railway / Zeabur / Sealos。 以前 AI 只能帮你写前端代码，接上 InsForge 它就是能独立交付的全栈工程师了。
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泊舟

41,265 views • 1 month ago

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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Geek Lite

31,685 views • 27 days ago

🚨 可能是全网第一个！0 代码手搓一款真正原生 App 的最佳实践。不管你是资深工程师还是零基础小白，只要跟着做，半小时就能做出运行在手机上的原生 App（不是 H5 网页！）👇 1️⃣ Stitch 生成设计：打开 Google Stitch，用中文描述需求（如“拍照自动识别有效期的 App”），选择 Gemini 3.0 Pro 模型。AI 瞬间生成符合 Material 3 规范的极简设计稿。 2️⃣ 一键导出素材：直接从 Stitch 导出 HTML 代码和 PNG 图片，省去 UI 和前端反复沟通的麻烦。 3️⃣ Antigravity 写代码：打开 Antigravity IDE，建立 frontend/backend 目录。把素材放入 design 文件夹。给 AI 下指令：“基于 design 目录，使用 Flutter 技术生成 App 代码”。AI 自动疯狂写代码，配置环境。 4️⃣ 模拟器运行：打开 Mac 的 Simulator，终端输入 flutter run。见证奇迹，真正的原生 App 跑起来了！ 这不是简单的套壳，AI 生成的代码包含 iOS、Android、Mac、Windows、Web 全平台支持。从想法到成品的全流程自动开发，是实践出来的最佳路径。 #AI编程 #Flutter #Stitch #Antigravity #零代码开发
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Vincent | 信号＞噪音

34,807 views • 2 months ago

我用 AI Agent 跑 Google Ads，10 分钟从 0 开始建了 2 个 campaign、8 个 ads group，关键词、出价、文案、附加信息全部配好。 本来只是测试一下自己的产品。结果还没正式上线，2 天拿了 3 个转化。 这个产品叫 AdWhiz，一句话解释：给 AI Agent 用的广告投放 API。 它现在只是一个 MCP Server，47 个工具，任何 AI agent 都能通过它操作你的 Google Ads 账户，建计划，调预算，暂停烧钱的词，跑审计，迭代优化。 但真正有意思的是它接入了 OpenClaw 生态： 别的 skill 帮你生成素材、文案、投放策略， AdWhiz 帮你一键上线到 Google Ads， AdWhiz 每天自动审计，给账户打分， Agent 看数据，自动迭代下一版 生成，投放，监测，迭代，全闭环，不用打开 Google Ads 那个狗屎一样的后台，我每次找个配置都要几十分钟。 我自己之前的 13 个 campaign，以前每次 review 要半天。现在每小时自动跑一遍，前天查出 $1300+ 的浪费。 目前 Google Ads 已上线。AI 对话 + Meta Ads 马上发。每天都在发版。 另外搞了个 affiliate，推荐分佣最高 70%，终身。不是开玩笑。
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我用 AI Agent 跑 Google Ads，10 分钟从 0 开始建了 2 个 campaign、8 个 ads group，关键词、出价、文案、附加信息全部配好。 本来只是测试一下自己的产品。结果还没正式上线，2 天拿了 3 个转化。 这个产品叫 AdWhiz，一句话解释：给 AI Agent 用的广告投放 API。 它现在只是一个 MCP Server，47 个工具，任何 AI agent 都能通过它操作你的 Google Ads 账户，建计划，调预算，暂停烧钱的词，跑审计，迭代优化。 但真正有意思的是它接入了 OpenClaw 生态： 别的 skill 帮你生成素材、文案、投放策略， AdWhiz 帮你一键上线到 Google Ads， AdWhiz 每天自动审计，给账户打分， Agent 看数据，自动迭代下一版 生成，投放，监测，迭代，全闭环，不用打开 Google Ads 那个狗屎一样的后台，我每次找个配置都要几十分钟。 我自己之前的 13 个 campaign，以前每次 review 要半天。现在每小时自动跑一遍，前天查出 $1300+ 的浪费。 目前 Google Ads 已上线。AI 对话 + Meta Ads 马上发。每天都在发版。 另外搞了个 affiliate，推荐分佣最高 70%，终身。不是开玩笑。

在悉尼和稀泥

50,073 views • 3 months ago

一个文档，让全球开发者集体沸腾！ Andrej Karpathy，OpenAI 创始成员，在 GitHub 扔出一份 CLAUDE.md 结果一周狂揽 44k star，总星直接飙到 98k star。 这是什么概念？ Stack Overflow 都没这么火过。 AI 编程助手为什么不听话？Karpathy 发现一个扎心的真相： AI 不是不会干活，是太爱发挥了。 - 你让 AI 写个排序，它给你整一套策略模式 + 工厂模式 + 观察者模式。 - 你让 AI 改个 bug，它顺手重构了三个文件。 - 你让 AI 加个验证，它直接搭了一套框架。 这不是助手，是灾难。 所以 Karpathy 写了四条铁律，给 AI 套上紧箍咒： 1. 先想后写 — 不确定就问，别瞎猜乱编码 2. 极简主义 — 能 50 行解决的，禁止写 200 行 3. 精准手术 — 只改该改的，相邻代码一根毛都不动 4. 目标驱动 — 不是"做 X"，而是"让 X 通过测试" 装上这份文档，你的 AI 助手直接封神： ✅不再疯狂加戏，精准打击 ✅ 不再自作主张，主动确认 ✅ 不再过度设计，恰到好处 一个文档，让 AI 从添乱变成神助攻。 这就是 Karpathy 大神的魔力。
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一个文档，让全球开发者集体沸腾！ Andrej Karpathy，OpenAI 创始成员，在 GitHub 扔出一份 CLAUDE.md 结果一周狂揽 44k star，总星直接飙到 98k star。 这是什么概念？ Stack Overflow 都没这么火过。 AI 编程助手为什么不听话？Karpathy 发现一个扎心的真相： AI 不是不会干活，是太爱发挥了。 - 你让 AI 写个排序，它给你整一套策略模式 + 工厂模式 + 观察者模式。 - 你让 AI 改个 bug，它顺手重构了三个文件。 - 你让 AI 加个验证，它直接搭了一套框架。 这不是助手，是灾难。 所以 Karpathy 写了四条铁律，给 AI 套上紧箍咒： 1. 先想后写 — 不确定就问，别瞎猜乱编码 2. 极简主义 — 能 50 行解决的，禁止写 200 行 3. 精准手术 — 只改该改的，相邻代码一根毛都不动 4. 目标驱动 — 不是"做 X"，而是"让 X 通过测试" 装上这份文档，你的 AI 助手直接封神： ✅不再疯狂加戏，精准打击 ✅ 不再自作主张，主动确认 ✅ 不再过度设计，恰到好处 一个文档，让 AI 从添乱变成神助攻。 这就是 Karpathy 大神的魔力。

开发者Hailey

79,111 views • 1 month ago

说实话，这才是我想要的AI该有的样子。 前_buildspace创始人Farza刚刚发布了Clicky，一个住在你Mac光标旁边的AI伙伴， 你不用打开任何App，不用打字，只要对着屏幕说一句话， 它就会分裂出一个小代理， 直接帮你把活干了。 你说，帮我把桌面这些乱七八糟的截图清理一下， 它就自动给你分类归档。 你说，帮我明天晚上九点设个提醒和Sharif去吃饭，它就直接打开提醒事项帮你建好。 你说，帮我找25个粉丝不到五万的同领域微网红，列成CSV再写几条DM模板， 它就自己上网搜，自己整理，几分钟给你一个现成的表格。 最离谱的是这个， 你说，帮我建一个Mac App，控制本地的Spotify，做成复古唱片机风格，有播放暂停显示歌名，五分钟之后，它真的给你编译出了一个完整的原生App，还自动打开给你运行。 以前所有的AI，都是你去找它，你打开聊天框，你打字，你复制粘贴，而Clicky是它一直在你身边，它看得到你屏幕上的一切，你需要的时候喊一声，它就出来帮你搞定。 Siri会告诉你，我帮你打开提醒事项，然后让你自己填，而Clicky会直接帮你填好保存，这才是真正的AI助手，不是聊天机器人，是你的数字员工。 现在已经可以免费下载了，Mac用户直接冲，这绝对是2026年到目前为止，最让我兴奋的AI产品。
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说实话，这才是我想要的AI该有的样子。 前_buildspace创始人Farza刚刚发布了Clicky，一个住在你Mac光标旁边的AI伙伴， 你不用打开任何App，不用打字，只要对着屏幕说一句话， 它就会分裂出一个小代理， 直接帮你把活干了。 你说，帮我把桌面这些乱七八糟的截图清理一下， 它就自动给你分类归档。 你说，帮我明天晚上九点设个提醒和Sharif去吃饭，它就直接打开提醒事项帮你建好。 你说，帮我找25个粉丝不到五万的同领域微网红，列成CSV再写几条DM模板， 它就自己上网搜，自己整理，几分钟给你一个现成的表格。 最离谱的是这个， 你说，帮我建一个Mac App，控制本地的Spotify，做成复古唱片机风格，有播放暂停显示歌名，五分钟之后，它真的给你编译出了一个完整的原生App，还自动打开给你运行。 以前所有的AI，都是你去找它，你打开聊天框，你打字，你复制粘贴，而Clicky是它一直在你身边，它看得到你屏幕上的一切，你需要的时候喊一声，它就出来帮你搞定。 Siri会告诉你，我帮你打开提醒事项，然后让你自己填，而Clicky会直接帮你填好保存，这才是真正的AI助手，不是聊天机器人，是你的数字员工。 现在已经可以免费下载了，Mac用户直接冲，这绝对是2026年到目前为止，最让我兴奋的AI产品。

AYi

14,195 views • 1 month ago

Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用， 是AI变得太快，它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好， 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查， 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？ 作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。 而HTML，才是AI时代真正的沟通语言， 它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例： 从代码审查的彩色diff， 到可拖拽的任务看板， 从动画参数调试器， 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果 当然它也有缺点： 多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。 但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。 本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的， 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。
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Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。 不是Markdown不好用， 是AI变得太快，它已经跟不上了。 以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好， 现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查， 密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？ 作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。 更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。 Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。 而HTML，才是AI时代真正的沟通语言， 它能做到的事，Markdown想都不敢想： • 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型 • 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果 • 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代 • 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具 作者直接放出了20个现成示例： 从代码审查的彩色diff， 到可拖拽的任务看板， 从动画参数调试器， 到一键生成的幻灯片。 每一个都是能直接用的生产力工具。 最爽的三个用法，现在就能抄： 1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图 2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页 3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果 当然它也有缺点： 多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。 但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。 本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。 因为Markdown是给人写给人看的， 而HTML是给AI写给人用的。 随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。 现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。

AYi

1,391,416 views • 1 month ago

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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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。

sitin

81,182 views • 3 months ago

Gemini CLI 原生集成到 VS Code 里面了，现在可以感知当前打开的文件和选中的代码，这个太好了 需要通过 CLI 命令 /ide install 安装扩展 为了这个扩展还优化了 UI，可以在窄宽度显示内容
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Gemini CLI 原生集成到 VS Code 里面了，现在可以感知当前打开的文件和选中的代码，这个太好了 需要通过 CLI 命令 /ide install 安装扩展 为了这个扩展还优化了 UI，可以在窄宽度显示内容

歸藏(guizang.ai)

51,107 views • 10 months ago