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👀 如果你的编码 Agent 能看到你的屏幕、操作你的应用呢？有了 Midscene Skills，Coding Agent 不只是写代码——它会启动应用、操作 UI、截图验证一切是否正常。桌面应用、移动设备、浏览器，一句 Prompt 搞定。

Leyang

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Anya Rossi• Live Now

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Replit 发布Replit Agent AI应用开发助手 0 基础编程用户也能开发程序 Replit Agent ，可以让你即使你不会编程，也可以快速创建应用。你只需要描述你想要的应用，AI 就会帮你自动处理复杂的步骤，从设置开发环境、编写代码、甚至部署到网上。一气呵成... 而且，你可以随时查看和修改 AI 生成的代码，学习编程的过程。它还支持手机使用。详细：

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兄弟们，终极写代码工具来了 Bolt․new：AI 帮你自动写代码自动运行并自动部署而且全部在浏览器中完成你只需撰写简单的提示，它即可帮你自动编写代码、并可一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。而且全部在浏览器中完成，不需要安装额外的任何软件。真正的零基础小白也可开发产品... bolt․new 依托于 WebContainers 技术，这是一种能够在浏览器中运行完整开发环境的微型操作系统。它支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js，让用户无需额外的开发环境配置，即可直接在浏览器中编写、运行、调试和部署应用。这些环境在毫秒内启动并立即在线可分享——只需点击一次

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卧槽，以后开发原生 App，可能真的不需要先准备移动设备了。 Dactyl 让你直接在浏览器里用自然语言描述需求，AI 生成 SwiftUI 代码，并通过 WASM 模拟器实时预览和操作。从界面开发、功能调试，到摄像头、登录、支付等能力验证，都可以在浏览器中完成。确认效果后，再扫码安装到真实设备，或提交到应用商店。这一切打开浏览器就能开始。

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最近 Jev 挺火，我拿它去 12306 查了趟动车票，看看这种浏览器 Agent 到底能不能干点日常的活。用的是 Browser Use 开源的 Jev Ultrafast，一个主打速度的浏览器 Agent，可以自己操作网页，完成你交给它的任务。我这次用 Pi + DeepSeek 跑的，消耗也挺低。看着它在浏览器里操作，最后把车次整理出来，还挺有意思。过程放视频里了⤵️

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Yanhua

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试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。 Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。

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歸藏(guizang.ai)

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来自 Monica IM 团队的新产品 Manus AI，已经很接近理想中的数字版 AI Agent 的样子了！能够自动执行任务、搜索、找资料、写代码和生成各种格式的文档👀 一个真正的个人数字助理，就是应该完成你能用电脑完成的所有工作。但这样的 Agent 应用，会不会撞到大模型公司下一代产品的枪口上呢🤔

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indigo

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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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Geek Lite

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你的全息AI女友 😍 Dipal D1 是一款“会动、会说话、会回应你”的 AI 虚拟角色桌面设备外形是一个有高清曲面屏的小显示器，有点像全息投影，你可以设置和定制各种角色让它显示。她可以与你互动，甚至你触摸它，她也会有反应她拥有长期记忆能力，能记住你和她对话的的一切，并持续进化。支持语音交互、触控反馈、手势识别、眼神追踪等多种输入。 AI 能识别你的情绪、表情和语气，进行自然回应。它不是普通的视频播放设备，而是“能互动”的： 👁️ 眼动识别：它能“看”你在看哪里 🎤 声音感应：能听你说话并回应 ✋ 触摸互动：你可以通过触碰与它互动 ✋🏻 手势识别：通过手势进行指令输入或互动反应

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小互

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【0基础教程】不写一行代码, 如何开发出你的第一个AI + iOS应用？

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Yihui

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Codex 产品负责人 Tibo 第一次描绘了他理想中的Agent：真正的 AI Agent，不应该还需要用户自己维护 Skills、Memory 和 Sub-agents。他提到，现在很多 Codex 和其他 Coding Agent 的高级用户，已经习惯自己管理 skill files、配置 memory、组织 sub-agents。但这些东西本质上都很难长期维护。 Skills 会越来越多，Memory 不可能永远记住所有东西，Sub-agents 多了以后，你甚至还得自己管理一张 Agent 网络。这其实是在把本来应该由 AI 解决的问题，重新丢回给人。 Tibo 认为，真正理想的 Agent 应该是它深度理解你，知道你的目标、每天在做什么，也理解你的团队。然后主动做事、主动帮你推进工作，同时尽可能不让你感受到背后的 Skills、Memory、Sub-agent 这些复杂结构。另一个很有意思的判断是，未来限制 Agent 的可能反而会是我们的电脑。今天的 Laptop 是按照人类的工作速度设计的，人一次操作几个应用、敲一点代码。但未来一个足够强的模型，可能同时处理 100 个打开的应用都没有问题。到那个时候，Agent 需要的计算和资源，已经远远超过一台个人电脑能够提供的范围。 Agent 的终局不是一个更复杂的 Coding Tool，而是一套你几乎感知不到内部结构、却一直在替你工作的计算系统。

Codex 产品负责人 Tibo 第一次描绘了他理想中的Agent：真正的 AI Agent，不应该还需要用户自己维护 Skills、Memory 和 Sub-agents。他提到，现在很多 Codex 和其他 Coding Agent 的高级用户，已经习惯自己管理 skill files、配置 memory、组织 sub-agents。但这些东西本质上都很难长期维护。 Skills 会越来越多，Memory 不可能永远记住所有东西，Sub-agents 多了以后，你甚至还得自己管理一张 Agent 网络。这其实是在把本来应该由 AI 解决的问题，重新丢回给人。 Tibo 认为，真正理想的 Agent 应该是它深度理解你，知道你的目标、每天在做什么，也理解你的团队。然后主动做事、主动帮你推进工作，同时尽可能不让你感受到背后的 Skills、Memory、Sub-agent 这些复杂结构。另一个很有意思的判断是，未来限制 Agent 的可能反而会是我们的电脑。今天的 Laptop 是按照人类的工作速度设计的，人一次操作几个应用、敲一点代码。但未来一个足够强的模型，可能同时处理 100 个打开的应用都没有问题。到那个时候，Agent 需要的计算和资源，已经远远超过一台个人电脑能够提供的范围。 Agent 的终局不是一个更复杂的 Coding Tool，而是一套你几乎感知不到内部结构、却一直在替你工作的计算系统。

Max For AI

51,211 views • 1 month ago

这个人展示了如何在短短 8 分钟内使用 Claude 创建移动应用。这是一个非常直观的教程，他演示了如何利用 AI 从零开始构建出一个功能完备的应用，过程循序渐进，毫无复杂之处。如果你正在学习 AI，这一定会让你感兴趣。

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Bill The Investor

57,980 views • 5 months ago

字节跳动开源了一个能直接操控你电脑的 AI 叫 UI-TARS，开源免费，本地运行你用说话的方式告诉它：「帮我在 Priceline 订9月1日最早的旧金山到纽约的机票」「帮我把 VS Code 的自动保存延迟设置成500毫秒」「帮我查一下杭州这个月的天气然后画成图表」它不是帮你写代码它是直接看着你的屏幕，自己动鼠标键盘去做浏览器和桌面应用都能操控 MCP 工具全部打通模型大小 2B / 7B / 72B 任选，本地跑 Anthropic 的 Computer Use 要收费 OpenAI 的 Operator 要会员字节直接开源了整个技术栈这是国内大厂开源最有诚意的一个项目之一没有之一

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axiaisacat

47,345 views • 4 months 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👇

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 views • 5 months ago

的人提了一个思路：用 AI 写代码之后，人应该审计划，不应该审代码。他的类比很准。写 C 语言的时候没人去检查编译器输出的汇编对不对，因为你信任编译器。AI 写代码也应该一样——你把精力花在计划对不对上，计划没问题就让它去生成。问题是 Claude Code 的计划是一大坨 Markdown，在终端里看得人眼花。他做了个 /visual-plan 技能，让 AI 用 MDX 组件输出计划：线框图、API 结构图、Schema 变更，都是可视化的，能拖能缩放。代码写完之后还有 /visual-recap，生成一份可视化变更总结。产品经理和设计师不用看代码 diff 也能看懂 AI 改了什么。

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Vincent

12,896 views • 3 months ago

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

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axiaisacat

44,334 views • 6 months ago

99%的人不知道的Claude Code分屏功能。如果你是Claude Code桌面端用户，一定要看看。

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Yanhua

46,074 views • 3 months ago