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阿尔忒弥斯2号猎户座这次成功返航，是在各级领导的坚强领导下，在相关部门的大力支持下，在全体同事的共同努力下，才得以顺利开展并取得的巨大成果。在此，向长期以来关心和支持我们工作的各级领导、各位同仁表示衷心的感谢，并致以崇高的敬意，将各项工作要稳中求进、稳中提质，进一步理清工作思路，明确目标任务。加强沟通协调，确保信息畅通。坚持实事求是，做到求真务实，强化理论武装，提升履职能力，以优异成绩迎接各项工作检验，确保思想到位、措施到位、落实到位。

iGeekbb

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Наука и технологии

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Anthropic推出了一项新功能，叫做“提示词改器”（Prompt Console）。 Claude 会使用思路链推理等提示工程技术自动对提示词进行改进，优化你的提示词，让AI的回答更准确、符合预期。这项功能的主要作用： 1. 自动优化提示词：通过提示词改进工具，开发者可以让Claude模型自动优化现有的提示词（即向AI模型提出的问题或要求），以提高模型回答的质量。例如，工具会增加一个“链式思维”环节，让Claude在回答之前先有条理地思考问题，确保回答更精准。 2. 标准化和丰富示例：工具可以把提示中的示例转成统一的格式，比如XML格式，这样Claude更容易理解和处理。 3.示例增强：对现有示例进行自动补充，使其与结构化后的提示更加契合，包括增加链式思维的逻辑过程。 4.重写：对提示进行重写，明确其结构，并纠正小的语法或拼写错误，以提高提示的质量和易读性。 5.预填充：在Claude的助理消息中预填充内容，帮助引导Claude的行为，并确保输出格式符合需求。一旦新提示生成，你还可以向Claude提供反馈，说明什么有效，什么不起作用，以进一步改进提示。实际效果：根据Anthropic的测试数据，使用提示词改进工具后，模型的准确率在多标签分类任务中提升了30%，并且在摘要任务中能够100%完全遵循字数要求。

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Anthropic 在 2026 年 9 月 17 日公布了一组进展：在两名技术人员监督下，Claude 用了不到四周时间，协助优化了 30 多个开源生物学模型，其中包括 AlphaFold3 和 Boltz-2，相关优化代码已经开源。这件事情吸引人的地方，在于它处理实际科研代码的具体过程，也就是从进入工程仓库、定位问题、修改代码，到最后一步步拿指标做检查。顺着这种科研工作流的思路，我最近试用了 ScienceBuddy。它是 PhAI Labs 推出的生物医学 Agent 工作台，我先用它跑了一个具体的文献梳理任务。我给出的提示词是整理近几年用机器学习预测 CRISPR-Cas9 脱靶活性的相关研究，主要看基因编辑在目标区域之外产生误切的情况。为了方便后续比对，我直接指定了输出结构，要求把研究任务、数据规模、主要发现、研究局限和 DOI 整理成规整的列。 ScienceBuddy 在当前任务窗口里生成了一张论文信息表格。不同研究使用的数据集、得出的结论以及原文入口被归纳在同一套字段下。这样的交互挺省事：输入的提示词、生成的表格以及后续的追问都停留在同一个工作界面，左侧列表也保留着历史任务记录，随时可以点回来继续补充条件。拿到了整理好的表格，我抽查了其中一行，点击 CRISMER 对应的 DOI 链接，跳转到了 bioRxiv 上的原始预印本摘要。表格里抓取的 CHANGE-seq 和 SITE-seq，确实是原文摘要里明确写出的训练数据；论文自身报告的 F1 值为 0.728、PR-AUC 值为 0.818，也逐字出现在摘要数据中，页面同时标有预印本提示。这里需要说明，这些准确率数值是 CRISMER 那篇论文自己的实验结果，并不是软件的性能数据。这次抽查做的事情很简单，就是顺着生成结果里的来源链接，确认关键字段能不能在原文里找到出处。在另一个关于 GEO 公开组学数据的任务中，我查看了它的运行轨迹（Trajectory）。界面上展示了 query_geo、fetch_source、query_pubmed 等工具调用节点，清晰记录了系统在推进任务时尝试发起的查询动作。关于底层的实现，项目方提到 ScienceIDE 是 ScienceBuddy 的底层技术框架，主要作用是把真实的科研代码封装成 Agent 可以执行、练习和验证的环境，并尝试通过科学标准来检查结果。面向普通用户日常使用的产品是 ScienceBuddy。整套体验下来，最直观的感受是ScienceBuddy 把文献线索集中整理成表，并在同一个任务流里继续追问，遇到关键数据也能够直接从引用中找到 DOI 回原文做核对。产品访问地址是 PhAI Labs 开发。我体验的时候 Preview 版本处于免费开放状态。如果平时需要梳理生物医学领域的论文脉络或收集开题证据，可以找一个具体课题试一试。

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雪踏乌云

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前几天在推特刷屏的基于LCM和SDXL Turbo每秒生成110张图像的项目居然开源了，有想做相关实时图像生成产品的可以关注一下。 StreamDiffusion是一种扩散模型管道，主要是为了实时图像生成服务的，为实时图像生成提供了显著的性能增强。支持的模型和输出帧率： ◆SD-turbo，1步，t2i每秒帧率106，i2i每秒帧率93。 ◆LCM-LoRA+KohakuV2，4步，t2i每秒帧率38，i2i每秒帧率37。主要特点： ◆通过高效的批处理操作实现了数据处理的流程优化。 ◆改进的指导机制可以最大程度地减少计算冗余。 ◆通过先进的过滤技术提高GPU利用效率。 ◆有效管理输入和输出操作，以实现更顺畅的执行。 ◆优化缓存策略以加速处理。 ◆利用各种工具进行模型优化和性能提升。项目地址：

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歸藏(guizang.ai)

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成功拿到美国🇺🇸社安号，美国工卡不需要找律师也可以自己办理前提要懂英语流程，接下来努力学英语升级吧，有好工作朋友可以使劲来砸我啊，米到位高一点干不死可以往死里干的那种，感谢我明哥尽心尽力帮忙，只能不断努力前进才能更好从今帮助过的人.

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一人一企业，真的可以实现了？最近 GitHub 上有个超火的项目 Paperclip，短短几天就狂揽 16000+ Star。我们构建的 OpenClaw 龙虾军团、或使用的 Claude Code、Codex、Cursor 等 Agent。全部都能把它们招进 Paperclip 这家开源 AI 公司里，进行企业化管理。 GitHub：而我们人类则作为一名董事长角色，可协调各大 Agent 实现共同目标。其中重大的动作需要我们确认，同时我们也可以随时暂停或终止任何 Agent 工作。

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Codex 5.6 别再疯狂堆 prompt 了，少写 41%–66% token，执行效果反而能提高 90% 很多人用 Codex 最大的问题，就是怕 AI 不懂，于是把规则、背景、工具、要求一股脑全塞进去。结果就是，prompt 越来越长、无关工具越来越多、上下文越来越脏，agent 反而更容易跑偏。正确的做法，只保留当前任务真正需要的指令和工具。直接在 Codex 里输入这段重要prompt：请优化当前 Codex 工作上下文，删除重复、冲突、低价值以及与当前任务无关的指令，只保留当前目标、核心约束、验收标准和必要工具；同时检查 agent 当前可调用的工具，移除本任务不会使用的工具。优化前后分别统计 prompt 长度、工具数量和保留的核心信息，确保减少上下文占用的同时不丢失关键执行要求。核心目的就这两件事： 1️⃣ 减少重复指令同一条规则不要同时出现在 System Prompt、AGENTS.md、项目说明和当前对话里，保留一个权威版本即可。 2️⃣ 减少无关工具暴露当前只做 Code Review，就别同时把 Figma、Browser、数据库、部署工具全部塞给 Agent。真正高效的 Context Engineering，是让 Codex 只看到当前任务最重要的信息。

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govin.eth | G哥

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写自动化测试脚本或者写爬虫时，用传统的 Playwright 往往需要频繁维护各种元素选择器。一旦目标网页的结构发生微调，原有的脚本就容易直接报错罢工，维护起来颇为费神。最近在 GitHub 上看到到 HyperAgent 这个开源项目，巧妙地将 Playwright 与大模型结合在了一起。通过自然语言就能控制浏览器，完成复杂的自动化任务，不用再写一堆脆弱的选择器代码。 GitHub：支持单步操作，速度快成本低，以及能处理多步骤复杂任务，支持视觉理解和自适应调整。还内置动作缓存功能，录制一次工作流后可以反复回放，不需要每次都调用大语言模型。底层直接使用 Chrome 开发者工具协议，动作执行更精确，自动过滤广告框架，支持深层嵌套的 iframe 操作。同时支持云端扩展，可以通过 Hyperbrowser 快速扩展到数百个会话，还能连接 MCP 工具实现完整工作流。如果你正在用 Playwright 做自动化测试或数据采集，又厌倦了频繁维护选择器代码，这个项目值得一试。

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GitHubDaily

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这些天 GCV 社区很高兴积极响应 CT 和 Pi Revolution Twitter .以下是部分中华区领袖和先锋发出的视频支持GCV$314,159 。卢总是中华区非常有影响力的领袖一直在社区从事教育义务工作，提高共识并带领团队帮助很多商家对接GCV商城！还有很多先锋付出成本坚持节点！感恩有你！#WhatIDoForPi #PiDayGCV

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libapi

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今年三月底在 Let's Vision 上介绍了我们正在做的让 agent 参与 mobile 开发自主验证的一些微小工作。现在终于可以把其中一部分我们日常使用的工具开源了。 sim-use 是让 AI agent 能看到模拟器/设备的屏幕并操作它的命令行工具。一条命令把整个屏幕变成 agent 能理解的紧凑表示，再一条命令点击任意元素，以完成验证循环。iOS Simulator 和 Android 通用。 Plan, code, verify, ship — verify 这一环现在可以交给 agent 了。欢迎大家试用/加星/反馈/一同改进！

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onevcat

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之前跟大家分享过 Android 系统开源虚拟定位工具 GoGoGo，底下评论不少人在问 iOS 有没有。无独有偶，今天在 GitHub 上发现了一款支持虚拟定位到全球任意位置的跨平台开源工具：GeoPort。不仅支持 iOS 17/18 系统，还可以在 Windows 和 Mac 上运行，无需复杂的 Python 环境配置，直接开箱即用。 GitHub：主要功能： - 全球任意位置模拟，可随便更换任意城市或地标 - 支持最新 iOS 17 和 iOS 18 系统的位置欺骗 - 一键启用开发者模式，自动处理复杂的权限设置 - 提供直观可视化界面，点几下就能开启虚拟位置在项目的 GitHub 发布页就提供了安装包下载，有需要的同学可以试下。

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GitHubDaily

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🚨🚨突发新闻：🇯🇵日本首相高市早苗誓言为与中共国 🇨🇳在该地区进行长期战争做好准备日本首相高市早苗领导下的日本在首相高市早苗的领导下，日本正积极为与中共国发生长期冲突的可能性做准备，尤其是在台湾、东海以及更广泛的地区安全挑战等紧张局势不断升级的背景下。此次准备工作是受到俄罗斯入侵乌克兰的教训（担心在东亚发生类似的侵略）、中共国的军事建设（目标是在 2027 年具备入侵台湾的能力）以及解放军在日本附近进行演习和雷达锁定日本飞机等事件的影响。

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文北

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大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大，主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个 Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等；家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。我们的depin报告如下他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行）不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：

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Zolo 🌊

40,430 просмотров • 1 год назад