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Ana Sayfaya Dön

又扫到了一个极其硬核的开源项目：ai-hedge-fund（已揽 5.6 万 Star）。这就是个「多智能体 (Multi-Agent) 虚拟基金公司」。它把华尔街大佬（巴菲特、木头姐、大空头 Michael Burry）和专业分析师（基本面、技术面、风控）全写成了独立的 AI Agent，直接帮你组团研判股票。平时如果想搞一套带大模型的量化回测框架，光是接金融数据源、写并发协作逻辑、调教各个 Agent 的 Prompt 就能把人恶心死。（我深有感触）这项目的精妙之处恰恰在于帮你跳过了前期造轮子的烂坑。它直接给了一套开箱即用的协作骨架，各路 Agent 各司其职交换完意见后，最后交由 Portfolio Manager 汇总拍板。跑通成本极低。不用苦哈哈地配一堆环境，配好 key 后敲一行命令就能出分析和交易信号。你想调 DeepSeek、GPT-4o 也行，想挂本地 Ollama 白嫖算力也行，连带历史数据回测（Backtester）和 Web 界面都给你备好了，把原来得折腾一两周的验证流程压缩到了几分钟。想要仓库地址的同学举手👇👇👇👇

比特币橙子Trader

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56,872 görüntüleme • 4 ay önce •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,495 görüntüleme • 2 ay önce

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

140,708 görüntüleme • 5 ay önce

🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

58,912 görüntüleme • 2 ay önce

港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。主要功能：策略生成：根据您的想法自动生成交易代码智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式专家团队：部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。有两个极其对味的特性：一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表；二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。想要地址的同学，评论区留言👇👇👇

港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。主要功能：策略生成：根据您的想法自动生成交易代码智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式专家团队：部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。有两个极其对味的特性：一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表；二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。想要地址的同学，评论区留言👇👇👇

比特币橙子Trader

31,526 görüntüleme • 4 ay önce

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👇

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👇

AYi

63,210 görüntüleme • 4 ay önce

🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

爱吃折耳根的Ace

23,174 görüntüleme • 1 ay önce

国内有个大V胡楚靓做了个人工作台，最近很火我做了个专门给内容创作者用的版本一个浏览器界面，从灵感到复盘全链路管完。核心三个亮点功能：一、灵感池：随手记录，决定做了一键转成完整项目管线二、AI 大纲评分：本机 Agent 直接跑，帮你找到大纲里没想清楚的地方，没问题了导出大纲卡片直接让AI写脚本三、发布后案例拆解：AI 把你的内容拆成结构化模板，下次写大纲直接复用项目基于开源项目改造迭代，详细介绍👇。已开源，部署一行命令。链接我放评论区了

国内有个大V胡楚靓做了个人工作台，最近很火我做了个专门给内容创作者用的版本一个浏览器界面，从灵感到复盘全链路管完。核心三个亮点功能：一、灵感池：随手记录，决定做了一键转成完整项目管线二、AI 大纲评分：本机 Agent 直接跑，帮你找到大纲里没想清楚的地方，没问题了导出大纲卡片直接让AI写脚本三、发布后案例拆解：AI 把你的内容拆成结构化模板，下次写大纲直接复用项目基于开源项目改造迭代，详细介绍👇。已开源，部署一行命令。链接我放评论区了

Jacky无限生长

13,003 görüntüleme • 28 gün önce

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

sitin

15,309 görüntüleme • 9 ay önce

卧槽！这个开源项目真的把我整不会了 Vibe-Trading 直接把“量化交易”四个字的门槛干碎了！你只需要用大白话跟它聊天，比如：“帮我回测 BTC 那个双均线策略”，它就能自动拉数据、生成策略、跑回测、出一堆指标报告，还能同时拉好几个 AI agent 一起开会讨论！支持A股、港股、美股、加密货币，461 个现成 alpha 因子随便挑，数据源自动切换。 GitHub 已经冲到 2.3 万星了！安装简单到离谱，pip 装一下就能用，还有网页界面。想搞量化又懒得写代码、或者想玩 AI agent 的朋友，真的建议去看看我已经 star 了，建议你们也去试试，真的香到爆炸开源工具分享，非投资建议。

卧槽！这个开源项目真的把我整不会了 Vibe-Trading 直接把“量化交易”四个字的门槛干碎了！你只需要用大白话跟它聊天，比如：“帮我回测 BTC 那个双均线策略”，它就能自动拉数据、生成策略、跑回测、出一堆指标报告，还能同时拉好几个 AI agent 一起开会讨论！支持A股、港股、美股、加密货币，461 个现成 alpha 因子随便挑，数据源自动切换。 GitHub 已经冲到 2.3 万星了！安装简单到离谱，pip 装一下就能用，还有网页界面。想搞量化又懒得写代码、或者想玩 AI agent 的朋友，真的建议去看看我已经 star 了，建议你们也去试试，真的香到爆炸开源工具分享，非投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

18,776 görüntüleme • 1 ay önce

Anthropic 把华尔街分析师的整套工作流开源了。DCF、LBO、Comps、财报模型——这些以前要花几十万进券商才能碰的东西，现在一个插件全给你。 34K stars，Anthropic 官方出品，不是第三方玩具。里面 10 个能直接跑的 Agent： 1️⃣ Model Builder：DCF、LBO、三表模型，直接在 Excel 里建 2️⃣ Earnings Reviewer：财报电话会 + 文件 → 自动更新模型 → 出纪要 3️⃣ Pitch Agent：Comps + 先例交易 + LBO → 一键出路演 Deck 4️⃣ Market Researcher：给一个行业 → 竞品格局 → 可比公司 → 标的清单做量化的朋友，最该看的是它的数据层。FactSet、S&P Capital IQ、Moody's、PitchBook、LSEG、Morningstar，12 家机构级数据源全部 MCP 直连——你自己配 Key 就能接进回测流程，不用再手动扒数据。 Claude Code 一行装： claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-services 装完 /comps、/dcf、/earnings 这些命令直接能用。以前做基本面量化，光数据清洗和估值建模就要写几周代码。现在 Anthropic 把这一步做成了现成插件。你的策略差的那块"基本面拼图"，可能就在这个仓库里。转发给还在手写 DCF 的朋友。

Anthropic 把华尔街分析师的整套工作流开源了。DCF、LBO、Comps、财报模型——这些以前要花几十万进券商才能碰的东西，现在一个插件全给你。 34K stars，Anthropic 官方出品，不是第三方玩具。里面 10 个能直接跑的 Agent： 1️⃣ Model Builder：DCF、LBO、三表模型，直接在 Excel 里建 2️⃣ Earnings Reviewer：财报电话会 + 文件 → 自动更新模型 → 出纪要 3️⃣ Pitch Agent：Comps + 先例交易 + LBO → 一键出路演 Deck 4️⃣ Market Researcher：给一个行业 → 竞品格局 → 可比公司 → 标的清单做量化的朋友，最该看的是它的数据层。FactSet、S&P Capital IQ、Moody's、PitchBook、LSEG、Morningstar，12 家机构级数据源全部 MCP 直连——你自己配 Key 就能接进回测流程，不用再手动扒数据。 Claude Code 一行装： claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-services 装完 /comps、/dcf、/earnings 这些命令直接能用。以前做基本面量化，光数据清洗和估值建模就要写几周代码。现在 Anthropic 把这一步做成了现成插件。你的策略差的那块"基本面拼图"，可能就在这个仓库里。转发给还在手写 DCF 的朋友。

爱吃折耳根的Ace

17,916 görüntüleme • 12 gün önce

传统的 Deep Research 已经卷到头了。能写出一份漂亮的总结报告 ≠ 能把真实的复杂任务干完。我拿几十万字的《红楼梦》原著，给 Apodex 1.1 在线工作台，出了个极其变态的任务。统计 20 个核心人物的 → 出场次数 → 出场回数 → 每个人第一次出场时的原句最后还要整理成一张可以直接下载的完整表格。整个完成任务的过程，像是直接「雇佣一个 AI 数据团队」。上传文件后，它自己开始拆任务。一个 Agent 负责解析原著，另一个独立分析，多个任务并行推进；右侧 Task Board 会实时告诉你现在做到哪一步。更有意思的是，任务跑到一半，我突然改需求： “只分析前 80 回，后面的不要了。” 以前遇到这种情况，AI 很可能重新来一遍。 Apodex 直接保留已经完成的成果，只重规划受影响的部分。更关键的是，它不是做完就交卷。交付前，又调起独立核验 Agent，把人物统计、出场回数和 900+ 条出场原句重新检查一遍。最后交付给我的是：可下载的结构化表格 + 完整分析结果 + 口径说明。这可能才是下一代 Deep Research 真正值得关注的变化：从“帮你生成一份报告”，变成“接管一项复杂任务，并把它做完”。目前，Apodex 1.1 Web 端已经正式上线。 🎁 注册即送 credits，强烈建议立刻上传个复杂文件自己跑跑看： 🌐 没想到，更炸裂的是，Apodex 居然开源了开源模型： Apodex 1.1 mini，35B，开放模型权重，支持本地部署。开源框架： FrontierAgent，Agent 执行 Harness，支持 ReAct 单 Agent + Multi-Agent Team。本地运行：支持 macOS / Linux，无需强制依赖 Docker。组合能力： Apodex 1.1 mini + FrontierAgent，可在本地运行完整 Agent 执行流程。 💻 如果你是开发者，这里有开源 Agent 框架，欢迎顺手点个 ⭐： 👉 🤗 想本地自己跑模型的看这里👇 #Apodex #DeepResearch

传统的 Deep Research 已经卷到头了。能写出一份漂亮的总结报告 ≠ 能把真实的复杂任务干完。我拿几十万字的《红楼梦》原著，给 Apodex 1.1 在线工作台，出了个极其变态的任务。统计 20 个核心人物的 → 出场次数 → 出场回数 → 每个人第一次出场时的原句最后还要整理成一张可以直接下载的完整表格。整个完成任务的过程，像是直接「雇佣一个 AI 数据团队」。上传文件后，它自己开始拆任务。一个 Agent 负责解析原著，另一个独立分析，多个任务并行推进；右侧 Task Board 会实时告诉你现在做到哪一步。更有意思的是，任务跑到一半，我突然改需求： “只分析前 80 回，后面的不要了。” 以前遇到这种情况，AI 很可能重新来一遍。 Apodex 直接保留已经完成的成果，只重规划受影响的部分。更关键的是，它不是做完就交卷。交付前，又调起独立核验 Agent，把人物统计、出场回数和 900+ 条出场原句重新检查一遍。最后交付给我的是：可下载的结构化表格 + 完整分析结果 + 口径说明。这可能才是下一代 Deep Research 真正值得关注的变化：从“帮你生成一份报告”，变成“接管一项复杂任务，并把它做完”。目前，Apodex 1.1 Web 端已经正式上线。 🎁 注册即送 credits，强烈建议立刻上传个复杂文件自己跑跑看： 🌐 没想到，更炸裂的是，Apodex 居然开源了开源模型： Apodex 1.1 mini，35B，开放模型权重，支持本地部署。开源框架： FrontierAgent，Agent 执行 Harness，支持 ReAct 单 Agent + Multi-Agent Team。本地运行：支持 macOS / Linux，无需强制依赖 Docker。组合能力： Apodex 1.1 mini + FrontierAgent，可在本地运行完整 Agent 执行流程。 💻 如果你是开发者，这里有开源 Agent 框架，欢迎顺手点个 ⭐： 👉 🤗 想本地自己跑模型的看这里👇 #Apodex #DeepResearch

前端哥Liam

70,496 görüntüleme • 1 gün önce

✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇

✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇

阿蔺A-Lin

27,925 görüntüleme • 5 ay önce

最近北大开源的一个项目，我觉得很值得关注。 AI Agent 现在最缺的，可能不是模型，而是一套像 npm 一样可复用的 skill 基础设施。 MagicSkills 做的就是这件事。它不是再去造一个新的 Agent framework，而是想把那些散落在各处的 SKILL.md，变成可安装、可组合、可同步、可调用的共享能力层。 MagicSkills 的思路更像是，先把 skill 从零散文档里抽出来，做成一个本地优先的共享 skill pool，然后再按不同 Agent、不同框架去组合和分发。这样一来，skill 就不再只是 prompt 附件，而是开始变成真正可复用的能力基础设施。说白了，它想推动的一件事就是：让 Agent 的技能，从“写一份文档自己用”，变成“写一次，到处复用”。我觉得这个方向很值得看。因为当 skill 开始像包管理一样被组织起来，多 Agent 工作流才会真正开始像工程系统，而不是一堆 prompt 和脚本的临时拼装。如果你在关注 AI Agent、Multi-Agent、技能复用，或者正在想怎么管理越来越多的 SKILL.md，这个项目值得研究一下。👇

最近北大开源的一个项目，我觉得很值得关注。 AI Agent 现在最缺的，可能不是模型，而是一套像 npm 一样可复用的 skill 基础设施。 MagicSkills 做的就是这件事。它不是再去造一个新的 Agent framework，而是想把那些散落在各处的 SKILL.md，变成可安装、可组合、可同步、可调用的共享能力层。 MagicSkills 的思路更像是，先把 skill 从零散文档里抽出来，做成一个本地优先的共享 skill pool，然后再按不同 Agent、不同框架去组合和分发。这样一来，skill 就不再只是 prompt 附件，而是开始变成真正可复用的能力基础设施。说白了，它想推动的一件事就是：让 Agent 的技能，从“写一份文档自己用”，变成“写一次，到处复用”。我觉得这个方向很值得看。因为当 skill 开始像包管理一样被组织起来，多 Agent 工作流才会真正开始像工程系统，而不是一堆 prompt 和脚本的临时拼装。如果你在关注 AI Agent、Multi-Agent、技能复用，或者正在想怎么管理越来越多的 SKILL.md，这个项目值得研究一下。👇

axiaisacat

46,330 görüntüleme • 5 ay önce

我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 WorkBuddy，全程录屏在这👇

我对国产 AI Agent 一直没抱太大期待，直到这次它干了件让我意外的事。我让 Tencent WorkBuddy 做个竞品调研，它派出一整个研究团队，其中一个 AI 专门审稿。它把同伴写好的报告退了回去，理由是里面有个数字查不到来源。一个 AI，自己抓出自己编的数据，要求重做。最后我拿到的，是一套能直接演示的 10 页 slides，一个字都不用改。 WorkBuddy，全程录屏在这👇

Yanhua

82,854 görüntüleme • 2 ay önce

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

huangserva

71,349 görüntüleme • 2 ay önce

刚在 GitHub 看到一个挺实用的项目： U-Claw 它把整个 OpenClaw 运行环境直接打包好了。也就是说：不用折腾 npm 不用装一堆依赖不用配置复杂环境。下载 → 安装 → 直接跑。里面已经包含： • Node 环境 • 800+ 依赖 • 52 个 Skills • 多模型支持最关键的是：国内网络也能直接用，不用翻墙。对想体验 OpenClaw 的人来说，基本相当于一个开箱即用的 OpenClaw 发行版。项目地址：👇

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axiaisacat

23,868 görüntüleme • 5 ay önce

真是开了眼了——一个还在读量化专业的大学生，只花了10天，自己搭了个AI集群引擎，结果在GitHub上火得一塌糊涂，直接拿下13000多颗星，还顺手融了400万美元。最近有个叫MiroFish的项目特别火，它其实是个多智能体模拟器，主要干的事就是帮你预测——不管是交易、公关，还是别的什么领域。 MiroFish到底是个啥？简单说，它就是一个数字版“沙盒世界”。里面跑着几千个AI代理，每个代理都有自己的“记忆”和行为模式，像真人一样在里面互动、讨论、站队。你随便扔一个场景进去——比如某条新闻突然泄露、政策突然变了，甚至一部没写完的经典小说——它就能模拟出这些人会怎么反应、怎么吵、最后得出什么结果，帮你预判现实里可能发生的情况。做这个项目的人叫郭汉江，2025年底的时候还是个本科生。他当时用AI工具帮忙写代码，把核心功能跑通之后，一发到网上就爆了。盛大集团直接砸了3000万人民币进来。后来他把宿舍退了，自己出来开了家公司，现在正带着这方向往前走。这东西能干嘛？目前用得比较多的几个场景：交易方面，你把金融新闻或者财报往里一丢，它就能模拟出市场会不会恐慌、价格大概怎么走，给你个预判的参考。公关测试也很实用，公司或者团队写了个声明，先扔进去跑一遍，看看会不会翻车，再调整措辞。还有人有拿来玩的，比如把一本没结局的中国小说放进去，里面的代理就会“扮演”角色，自己推一个合理的结局出来。部署也不麻烦，用Docker几分钟就能搞定，自带对接各种大模型的API密钥。给大伙支个招：你甚至可以整点“骚操作”——比如模拟马斯克突然发推说“狗狗币2.0来了”，然后看里面的交易员、大V、散户怎么炸锅，整个过程还能生成视频，完全无风险体验一把什么叫“起飞”或者“崩盘”。已经有交易员靠这个赚到钱了。比如有个案例在Polymarket上，有人用MiroFish跑历史数据，模拟完之后去押注SPX 500，最后净赚12万多美元。他的地址是：如果你想省点事，直接跟着高手走，也可以试试Kreo的跟单交易，自动复制他这类人的操作，借力上车。在PolyCop上添加他的钱包 [0x17559efac103ac7f361be37ec0b93888d4c55aac] 到就能开始跟踪或者复制他的交易了。代码在这：

真是开了眼了——一个还在读量化专业的大学生，只花了10天，自己搭了个AI集群引擎，结果在GitHub上火得一塌糊涂，直接拿下13000多颗星，还顺手融了400万美元。最近有个叫MiroFish的项目特别火，它其实是个多智能体模拟器，主要干的事就是帮你预测——不管是交易、公关，还是别的什么领域。 MiroFish到底是个啥？简单说，它就是一个数字版“沙盒世界”。里面跑着几千个AI代理，每个代理都有自己的“记忆”和行为模式，像真人一样在里面互动、讨论、站队。你随便扔一个场景进去——比如某条新闻突然泄露、政策突然变了，甚至一部没写完的经典小说——它就能模拟出这些人会怎么反应、怎么吵、最后得出什么结果，帮你预判现实里可能发生的情况。做这个项目的人叫郭汉江，2025年底的时候还是个本科生。他当时用AI工具帮忙写代码，把核心功能跑通之后，一发到网上就爆了。盛大集团直接砸了3000万人民币进来。后来他把宿舍退了，自己出来开了家公司，现在正带着这方向往前走。这东西能干嘛？目前用得比较多的几个场景：交易方面，你把金融新闻或者财报往里一丢，它就能模拟出市场会不会恐慌、价格大概怎么走，给你个预判的参考。公关测试也很实用，公司或者团队写了个声明，先扔进去跑一遍，看看会不会翻车，再调整措辞。还有人有拿来玩的，比如把一本没结局的中国小说放进去，里面的代理就会“扮演”角色，自己推一个合理的结局出来。部署也不麻烦，用Docker几分钟就能搞定，自带对接各种大模型的API密钥。给大伙支个招：你甚至可以整点“骚操作”——比如模拟马斯克突然发推说“狗狗币2.0来了”，然后看里面的交易员、大V、散户怎么炸锅，整个过程还能生成视频，完全无风险体验一把什么叫“起飞”或者“崩盘”。已经有交易员靠这个赚到钱了。比如有个案例在Polymarket上，有人用MiroFish跑历史数据，模拟完之后去押注SPX 500，最后净赚12万多美元。他的地址是：如果你想省点事，直接跟着高手走，也可以试试Kreo的跟单交易，自动复制他这类人的操作，借力上车。在PolyCop上添加他的钱包 [0x17559efac103ac7f361be37ec0b93888d4c55aac] 到就能开始跟踪或者复制他的交易了。代码在这：

区块链行情研究

158,162 görüntüleme • 5 ay önce

这项目我可太爱了！！一个哥们把1324个健身动作全整理完了，英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文，六种语言的动作讲解全翻好了。本来这事你至少得雇两个人，一个整理数据，一个翻译。现在一个开源仓库，建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了，复制粘贴就能用了。我最近减肥中，打算自己搞个小程序，监督训练，就看到了这个宝藏项目。其实，做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完，把英文讲解一字一句翻成中文，再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西，一个人干至少两周，外包出去少说两万。这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么： 1324个动作的数据库，按部位、器械、目标肌肉全部分好了，拿来就能用六种语言的讲解翻译全齐，不用自己雇人译选个数据库类型，建表代码自动生成，不用从零建库接口直接给你写好，七八种语言都能跑，改个地址就行最狠的，连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了数据录好了，六种语言翻好了，数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html，选一下你用的数据库类型，四五个主流的一列都支持，建表代码直接生成。你连接口都不用自己看代码写了，选完框架和数据库，它给你生成一段提示词，直接甩给Claude或者GPT，一条消息整个后端就出来了。老王自己跑了一趟，先做了个网页版吧，半小时全通了，六种语言的接口一个没落。你也可以尝试一下，做一个自己的健身管家。

这项目我可太爱了！！一个哥们把1324个健身动作全整理完了，英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文，六种语言的动作讲解全翻好了。本来这事你至少得雇两个人，一个整理数据，一个翻译。现在一个开源仓库，建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了，复制粘贴就能用了。我最近减肥中，打算自己搞个小程序，监督训练，就看到了这个宝藏项目。其实，做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完，把英文讲解一字一句翻成中文，再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西，一个人干至少两周，外包出去少说两万。这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么： 1324个动作的数据库，按部位、器械、目标肌肉全部分好了，拿来就能用六种语言的讲解翻译全齐，不用自己雇人译选个数据库类型，建表代码自动生成，不用从零建库接口直接给你写好，七八种语言都能跑，改个地址就行最狠的，连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了数据录好了，六种语言翻好了，数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html，选一下你用的数据库类型，四五个主流的一列都支持，建表代码直接生成。你连接口都不用自己看代码写了，选完框架和数据库，它给你生成一段提示词，直接甩给Claude或者GPT，一条消息整个后端就出来了。老王自己跑了一趟，先做了个网页版吧，半小时全通了，六种语言的接口一个没落。你也可以尝试一下，做一个自己的健身管家。

产品经理老王霸

33,757 görüntüleme • 1 ay önce

Codex 自己配音更离谱的是，用的还是我自己的声音。一个 41K Star 的开源项目：Voicebox。它可以几秒钟克隆你的嗓音，打一行字，就能直接用你的声音念出来。重点是： • 本地运行，声音数据不出电脑 • 支持 7 大 TTS 引擎 • 支持 23 种语言 • 可以调语速、情绪和声音风格 • 接入 MCP 后，Codex / Cline / Claude Code 这类 AI Agent 能直接开口汇报 • 完全开源免费以前做配音，要么买付费软件，要么用云端 TTS。现在 Voicebox 直接把声音克隆、语音生成、Agent 语音输出放到本地跑。一句话：它像是开源版 ElevenLabs + AI Agent 语音中枢。如果你想让 Codex 写完代码后，直接用你的声音汇报结果，这个项目值得收藏。 GitHub：

Codex 自己配音更离谱的是，用的还是我自己的声音。一个 41K Star 的开源项目：Voicebox。它可以几秒钟克隆你的嗓音，打一行字，就能直接用你的声音念出来。重点是： • 本地运行，声音数据不出电脑 • 支持 7 大 TTS 引擎 • 支持 23 种语言 • 可以调语速、情绪和声音风格 • 接入 MCP 后，Codex / Cline / Claude Code 这类 AI Agent 能直接开口汇报 • 完全开源免费以前做配音，要么买付费软件，要么用云端 TTS。现在 Voicebox 直接把声音克隆、语音生成、Agent 语音输出放到本地跑。一句话：它像是开源版 ElevenLabs + AI Agent 语音中枢。如果你想让 Codex 写完代码后，直接用你的声音汇报结果，这个项目值得收藏。 GitHub：

撸毛吃猪脚饭| 美股合约首选Gate

51,209 görüntüleme • 1 ay önce

卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？还真让我给找到了！！前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用并且直接付费！！有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力具体能干什么？举几个例子你就懂了会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产这绝对是一次能力供应链的重构！以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉为什么我说谁先知道谁赚钱？因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源强烈推荐大家来试试：

卧槽，太夸张了，现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗？这不就是谁先知道谁赚钱，拼速度了？你的技能，专业知识，等等你的一切，竟然可以在你睡觉的时候被别人买走，这是什么科幻小说吗？？之前我一直在想，现在大家优秀的 skill 往往都是自己用，大部分人舍不得开源的，那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill，但是又不用开源呢？还真让我给找到了！！前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡，被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用并且直接付费！！有点像03年淘宝刚出来的时候，只不过当年流通的是商品，现在流通的是能力具体能干什么？举几个例子你就懂了会写小红书脚本的，可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架，别人发布“帮我做一周小红书内容计划”，平台自动匹配到你，你接单交付会做行业研究的，可以把数据库、报告、案例库放进知识商店，AI 生成不了的真实行业数据，反而更值钱会写代码的，可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架，别人的 Agent 需要某个能力时，直接调用你的接口，你按调用次数收费甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义，这些 AI 生成不了的资料，都可以变成知识资产这绝对是一次能力供应链的重构！以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题，但复杂任务需要很多外部能力：数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是：让 Agent 可以发现别人的能力，也能让自己的能力被别的 Agent 调用这就是 A2A（Agent to Agent）真正有意思的地方，不是让 AI 互相聊天，而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作，把事情交付掉为什么我说谁先知道谁赚钱？因为这个平台刚起来，早期上架的人能建立先发优势而且现在 Agent 真的开始干活了，不再只是聊天工具，它们需要外部能力来完成复杂任务谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用这就是信息差的价值，就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能？任务发布入口：你不用一开始就知道该找谁，也不用自己拆一堆工具，你只要说清楚想完成什么，UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架：你写好的工具，不一定只能自己用，它也可以成为别人工作流里的一环知识商店：AI 可以生成很多内容，但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀，这些东西放到 UUMit，可能会变成可复用的知识资产数据广场：Agent 不必自己拥有所有数据和接口，需要某项外部能力时，可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源强烈推荐大家来试试：

超级个体｜柿子

45,970 görüntüleme • 15 gün önce