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开源软件著作权申请Skill：SoftwareCopyright-Skill，自动生成申请材料，让你一个软著怒省几百块代办费它会让AI读取本地项目，从项目分析、业务理解、申请表信息、操作手册到代码材料，自动生成全套软著申请材料包括操作手册DOCX、代码材料DOCX、申请表信息TXT等在理解代码结构和业务功能基础上，写操作手册并非直接套用模板代码材料只来自开发者已有项目，禁止AI编造源码源码足够时按常见鉴别材料要求生成前30页和后30页，不足60页时按规则生成全部代码材料关键节点比如业务口径、申请表字段、代码选择等会让人工确认默认在当前项目目录生成材料，代码、文档和草稿都留在本地对于小团队或个人开发者比较实用，让AI做这些文书工作 #SoftwareCopyrightSkill #软著skill #skill

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Anya Rossi• Live Now

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当接手一个新项目，面对大量没有注释说明的代码，要去理解当中业务处理逻辑，既耗时又耗力。最近在 GitHub 上发现了 Davia 这个开源工具，可用它为我们的代码库生成直观可视化的文档。只需指向项目路径并描述要生成什么文档，它就会自动分析代码并实时生成文档页面。 GitHub：除此之外，还支持类似 Notion 的编辑体验，以及可交互的白板图表，瞬间让让代码结构和逻辑一目了然。通过克隆代码到本地，安装相关依赖后，配置 API 密钥即可使用，支持 Anthropic、Google 等主流 AI 模型服务商。

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🚨 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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我靠，Understand Anything 这个开源项目有点东西。它把 LLM 和静态分析结合起来，自动扫描整个代码库，提取文件、函数、类和依赖关系，最终生成一个可交互的代码知识图谱。可以直接： 1、浏览代码结构和依赖关系 2、查看业务逻辑如何映射到代码 3、语义搜索“哪些模块处理身份验证” 4、自动生成架构学习路径 5、分析一次改动可能影响哪些模块 6、按架构层级对代码自动分组 7、Claude Code, Codex, Cursor, Copilot 等多种支持它的分析方式也很合理： Tree-sitter 负责提取 import、函数、类等确定性结构；LLM 负责生成摘要、架构归类和业务领域映射。内部还拆成了多个专业 Agent，分别负责项目扫描、文件分析、架构识别、业务建模、学习路径生成和图谱校验。最终生成的知识图谱可以保存成 JSON、提交到仓库，并支持增量更新，不需要每次重新分析整个项目。对 AI Coding 来说，这类工具的价值很可观：把复杂代码库转换成 Agent 可查询、可复用、可持续更新的结构化上下文。相比每次让 Agent 从头读代码，这更像是在给代码库建立一层长期记忆。

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不用写一行代码也能做管理系统？这套AI开发流程让程序员都慌了 1.你打开ChatGPT，输入提示词："帮我生成一个学生管理系统的Spring Boot项目代码" 2.你用Cursor打开生成的项目，自动修复报错，导入MySQL数据库 3.你启动前后端，测试增删改查功能你按这个流程操作，1小时内就能看到自己的管理系统上线。

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Vincent

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GitHub 神级项目，65k ⭐️ 爆款！—— MetaGPT，直接把写代码变成开公司的玩法。一句话，让 AI 组建全套开发团队。一句话需求： “开发一个 CLI 黑杰克游戏” 它会自动生成： - 用户故事 & 产品需求文档(PRD) - 竞争分析 - 系统架构设计 - 数据结构 & API接口 - 可执行代码 & 测试用例核心亮点：角色分工明确：产品经理、架构师、项目经理、工程师……AI 按标准化流程(SOP)协作效率惊人：传统团队几天工作，AI 分分钟搞定技术支撑：Python 3.9+，支持 conda/pip 快速部署理念颠覆：代码 = SOP，让 AI 按公司流程打工本质：用自然语言输入，替代整个软件开发流程。一个人 = 一家公司被 ProductHunt 评为周最佳产品，多个独立应用已成功上线。

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开发者Hailey

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分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文，实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

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Paidax

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在使用 Claude Code 或 CodeX 这些 AI 编程工具，生成的代码虽然能跑，但代码质量如何、有没有冗余或潜在 bug，对于初学者来说确实挺难把握。这时候，可以使用 pyscn 这款代码质量分析工具，全方位地检测 AI 编写的 Python 代码状况。检测速度达到惊人的 10 万行/秒，不仅能检测到冗余死代码和重复代码片段，还能分析模块耦合度和复杂度。 GitHub：主要特性： - 基于控制流图的死代码检测，找出永远不会执行的代码段； - 使用 APTED + LSH 算法识别代码克隆，发现重构机会； - 耦合度分析，追踪模块间依赖关系和架构质量； - 圈复杂度分析，识别需要拆分的复杂函数； - 支持 HTML 和 JSON 报告输出，便于团队协作； - CI/CD 集成友好，可设置质量门禁自动检查。项目完全开源免费，通过 pipx 或 uv 安装即可使用，有需要的开发者可以看一下。

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眼红别人接私单赚外快？别自己啃文档了，教你用ChatGPT+Cursor一键生成桌面应用，直接抄作业搞钱！ 1️⃣ 定需求+技术栈：明确要做的软件（如学生管理系统），选技术栈（如Electron+Vue+SpringBoot+MySQL）。 2️⃣ ChatGPT生成提示词：输入“我要开发XXX系统，技术栈用XXX，给我Cursor提示词”，复制生成的结构化提示词。 3️⃣ Cursor生成代码：创建空文件夹，粘贴提示词+项目初始化命令，AI自动创建前后端架构、数据库表、接口代码。 4️⃣ 运行调试：用IDE导入项目，配置环境（如JDK），启动前后端，修复小bug后上线。别当代码搬运工了，AI时代要当“需求架构师”。你负责提需求，AI负责写代码，这才是普通人搞钱的新杠杆。

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Vincent

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如果我们平时都是直接让 ChatGPT、Claude 这些 AI 助手帮忙调试代码或解决 Bug，而不是使用 Cursor 等付费 AI 编程助手。那么 gptree 这个开源项目可以看一下，它能一键将整个项目的文件内容和目录结构打包成单个文本文件，让 AI 快速理解完整的项目上下文。 GitHub：并且内置文件筛选和交互式选择功能，能够自动排除 .git、node_modules 等无关目录。同时提供可视化的项目结构树，支持全局和项目级配置，可为不同项目定制不同的打包策略。可直接一键复制到剪贴板，粘贴到 AI 对话框发送使用，高效地为 AI 提供项目上下文。

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Codex 最新动态：从 GPT‑5.6 与 Ultra 模式，到多智能体并行协作、计算机与浏览器操作、应用截图理解、行内代码和文档修改，再到一键发布 Sites、跨项目管理以及完整的 PR 工作流。 Codex 已不只是一个“帮你写代码”的工具，而是能够拆解复杂任务、操作和测试应用、协调多个项目、处理 Bug 与代码审查，并协助完成发布的开发伙伴。无论你想提高日常开发效率，还是探索更自动化的 AI 编程方式，这支视频都能帮你快速掌握 Codex 的新能力和实际应用场景。本视频由 baocut 翻译

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宝玉

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用 AI 打造视频内容分析利器：一键获取视频洞察 | 整合 DeepSeek + AI IDE 这款工具基于 DeepSeek API，能自动分析视频字幕和评论，提供智能化的内容总结。除了单个视频分析，还支持批量处理和字幕对话功能。我不仅分享了 YouTube Data API 的使用方法，更重要的是展示了如何借助 AI IDE 实现高效开发。时间戳： 0:00 - 项目介绍与功能演示 3:31 - 项目代码开源介绍 4:13 - YouTube Data API使用指南 5:48 - 项目架构与代码结构详解 6:50 - AI生成代码审查要点和高效使用技巧 8:58 - 用AI开发应用的规则和步骤分享 10:30 - 总结

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nicekate

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复刻Manus，无需邀请码，开源版Manus！支持在电脑上完成很多任务，包括网页浏览、文件操作、写代码等 OpenManus使用了传统的ReAct模式，优势是基于当前的状态进行决策，上下文和记忆方便管理，无需单独处理，需要注意，Manus有使用Plan进行规划 OpenManus目前也已初步加入了具有 Plan&ReAct的功能，正在优化调试，大家也可以尝试更改System Prompt 让OpenManus学会记录文档和Todo List的习惯主要依赖的几个工具： 1. PythonExecute：执行Python代码与电脑系统交互，可以进行文件操作、数据处理、自动化任务等 2. FileSaver：保存文件到本地，比如txt、python、html等 3. BrowserUseTool：打开、浏览和控制浏览器 4. GoogleSearch：进行网络信息检索开源链接见下条

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Codex 5.6 装上这个 Skill，能少写 90% 废代码很多人用 Codex，需求一丢进去，AI 就开始给你堆组件、装依赖、写一大堆根本用不到的代码。token 越烧越多，代码反而越难维护。这个 GitHub 项目叫 ponytail。它会在 Codex 写代码前先强制判断：这件事真的需要写吗？项目里有没有现成代码？标准库能不能解决？浏览器原生能力能不能解决？能不能只写一行？只有这些路都走不通，才写最少、真正能跑的代码，在也不会出现垃圾代码了。比如你让 AI 做日期选择器，普通 Agent 可能给你装库、写组件、加样式；ponytail 会直接告诉它：浏览器本身就有。安装提示词，直接复制给 Codex： “请帮我安 plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail，然后执行 codex plugin add ponytailyossy。安装完成后打开 /hooks，检查并信任 Ponytail 的两个 lifecycle hooks，最后提示我重启 Codex 并新开一个会话。以后所有编码任务默认启用 full 模式；需要更强力地减少过度设计时，使用 yossy ultra。” 少写无用代码 = 少花 Token + 更快交付 + 更少 Bug

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读别人代码最难的地方，其实不是某一行看不懂。而是你根本不知道自己站在哪。一个陌生仓库打开，文件、调用、服务、依赖全糊在一起，AI 解释也经常只是按文件念一遍。 Understand-Anything 这个思路挺狠：直接把代码库变成一张能点、能搜、能追调用的知识图谱。以后新人接手项目，是先读 README，还是先看地图？

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Vincent

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在对前端网页应用进行性能优化时，经常会打开 Chrome DevTools 分析加载时间、网络请求，以及排查问题，整个过程耗时耗力。现在 Chrome DevTools 推出了 MCP 并且代码已开源，可以直接让 AI 完成网页自动化测试、调试以及优化整套开发流程。比如将其安装到 Gemini CLI 等支持 MCP 的 AI 编程工具中，就能够自动进行网页导航、性能分析、截图调试等复杂操作，简化开发流程。 GitHub：甚至可以模拟真人操作，比如页面点击、填写表单、元素拖拽等各种交互，可应用于自动化测试以及爬虫等场景。除此之外，还可以模拟不同设备 CPU 性能、网络和屏幕尺寸，同时支持直接在网页中运行 JavaScript 代码并查看结果。项目代码已完全开源，开发者可以根据需求扩展更多能力，感兴趣的同学可以安装到任意支持 MCP 的 AI 助手中使用。

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字节跳动开源 AI 超级员工近 8 万 GitHub Stars，能研究、写代码、做网页、生成 PPT，还会自己组建 AI 团队，DeerFlow 2.0 部署教程。字节跳动开源了一个真正能“干活”的 AI：DeerFlow 2.0 🦌 它不只是陪你聊天。给它一个目标，它会：拆解任务 → 调用工具 → 分配子智能体 → 执行代码 → 检查结果 → 交付文件 GitHub 已接近 8 万 Stars，下面教你 5 分钟部署👇 DeerFlow 可以理解成：一个运行在自己电脑上的 AI 工作团队。普通 AI：你问一句，它回答一句。 DeerFlow：你提出目标，它可以连续工作几十分钟甚至数小时，最后交付： • 调研报告 • 网页 • PPT • 数据分析 • 图片和视频 • 可运行的代码它最强的地方，是给 AI 配齐了“工作环境”： • Sub-agents：多个 AI 分工协作 • Sandbox：隔离执行代码和命令 • Memory：记住你的偏好和工作方式 • Skills：安装或编写专属工作流 • MCP：连接外部工具 • Scheduler：定时自动执行任务不只是模型，而是一套 Agent 操作系统。部署前准备： • Git • Docker Desktop • 一个可用的大模型配置 • 至少 4 核 CPU、8GB 内存 • 推荐 8 核 CPU、16GB 内存先下载项目： git clone cd deer-flow 教程基于 DeerFlow 2.0 主分支，运行官方配置向导：make setup。它会引导你配置： • 使用哪个大模型 • API Key 或模型认证 • 是否启用联网搜索 • 是否允许 Bash • 文件写入权限 • 沙箱运行模式配置完成后，检查环境：make doctor 推荐使用 Docker 启动： make docker-init make docker-start 第一次运行需要拉取并构建镜像。启动成功后打开：到这里，你已经拥有一个本地 AI Agent 工作台。第一个实战：自动生成行业研究报告。直接复制这段提示词：研究 2026 年全球 AI Agent 市场。将任务拆分给多个子智能体，分别分析： 1. 主要公司和开源项目 2. 商业模式 3. 市场规模与增长趋势 4. 潜在机会 5. 主要风险最终生成一份结构清晰、带来源链接的中文研究报告。第二个实战：一键制作内容网站。研究最近一周最值得关注的 10 个开源 AI 项目。总结每个项目的用途、核心亮点、适用人群和使用门槛。完成研究后，创建一个现代、响应式的中文导航网站，并将网页文件保存到输出目录。它不只是告诉你怎么做。它会直接交付网页文件。另外几个非常适合 DeerFlow 的任务： ① 阅读整个 GitHub 仓库并输出重构方案 ② 分析 CSV，生成图表和商业报告 ③ 根据资料制作 PPT ④ 自动收集竞品更新 ⑤ 把固定流程封装成自定义 Skill ⑥ 通过飞书、Slack、Telegram 或微信提交任务真正的价值，是把重复工作变成自动流程。最后提醒： DeerFlow 可以执行系统命令、访问资源和读写文件，权限非常高。不要在没有认证和网络隔离的情况下直接暴露到公网。建议： • 优先使用 Docker 沙箱 • 默认只在本机运行 • API Key 保存在 .env • 重要文件提前备份 • 高风险操作保留人工确认收藏起来，周末给自己部署一支 AI 团队。项目地址：

字节跳动开源 AI 超级员工近 8 万 GitHub Stars，能研究、写代码、做网页、生成 PPT，还会自己组建 AI 团队，DeerFlow 2.0 部署教程。字节跳动开源了一个真正能“干活”的 AI：DeerFlow 2.0 🦌 它不只是陪你聊天。给它一个目标，它会：拆解任务 → 调用工具 → 分配子智能体 → 执行代码 → 检查结果 → 交付文件 GitHub 已接近 8 万 Stars，下面教你 5 分钟部署👇 DeerFlow 可以理解成：一个运行在自己电脑上的 AI 工作团队。普通 AI：你问一句，它回答一句。 DeerFlow：你提出目标，它可以连续工作几十分钟甚至数小时，最后交付： • 调研报告 • 网页 • PPT • 数据分析 • 图片和视频 • 可运行的代码它最强的地方，是给 AI 配齐了“工作环境”： • Sub-agents：多个 AI 分工协作 • Sandbox：隔离执行代码和命令 • Memory：记住你的偏好和工作方式 • Skills：安装或编写专属工作流 • MCP：连接外部工具 • Scheduler：定时自动执行任务不只是模型，而是一套 Agent 操作系统。部署前准备： • Git • Docker Desktop • 一个可用的大模型配置 • 至少 4 核 CPU、8GB 内存 • 推荐 8 核 CPU、16GB 内存先下载项目： git clone cd deer-flow 教程基于 DeerFlow 2.0 主分支，运行官方配置向导：make setup。它会引导你配置： • 使用哪个大模型 • API Key 或模型认证 • 是否启用联网搜索 • 是否允许 Bash • 文件写入权限 • 沙箱运行模式配置完成后，检查环境：make doctor 推荐使用 Docker 启动： make docker-init make docker-start 第一次运行需要拉取并构建镜像。启动成功后打开：到这里，你已经拥有一个本地 AI Agent 工作台。第一个实战：自动生成行业研究报告。直接复制这段提示词：研究 2026 年全球 AI Agent 市场。将任务拆分给多个子智能体，分别分析： 1. 主要公司和开源项目 2. 商业模式 3. 市场规模与增长趋势 4. 潜在机会 5. 主要风险最终生成一份结构清晰、带来源链接的中文研究报告。第二个实战：一键制作内容网站。研究最近一周最值得关注的 10 个开源 AI 项目。总结每个项目的用途、核心亮点、适用人群和使用门槛。完成研究后，创建一个现代、响应式的中文导航网站，并将网页文件保存到输出目录。它不只是告诉你怎么做。它会直接交付网页文件。另外几个非常适合 DeerFlow 的任务： ① 阅读整个 GitHub 仓库并输出重构方案 ② 分析 CSV，生成图表和商业报告 ③ 根据资料制作 PPT ④ 自动收集竞品更新 ⑤ 把固定流程封装成自定义 Skill ⑥ 通过飞书、Slack、Telegram 或微信提交任务真正的价值，是把重复工作变成自动流程。最后提醒： DeerFlow 可以执行系统命令、访问资源和读写文件，权限非常高。不要在没有认证和网络隔离的情况下直接暴露到公网。建议： • 优先使用 Docker 沙箱 • 默认只在本机运行 • API Key 保存在 .env • 重要文件提前备份 • 高风险操作保留人工确认收藏起来，周末给自己部署一支 AI 团队。项目地址：

老韭菜南亥

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