Adrafinil 是一款 macOS 菜单栏应用，仅在 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Aider、Hermes、OpenCode、Cline、Pi 等 9 种 AI coding agent 持有活跃会话时阻止系统睡眠（包括合盖睡眠）。无 agent 工作时，合盖后 Mac 正常睡眠。它通过各 agent 的钩子系统调用 CLI，往返延迟低于 50ms，支持引用计数断言、热切出（温度阈值强制释放）、空闲释放及进程嗅探。需要 macOS Tahoe 26.4，Xcode 26+ 构建，以签名公证的磁盘映像提供。
深圳开鸿数字产业发展有限公司 CEO 王成录宣布，全国首个开源鸿蒙机器人操作系统 M-Robots OS 正式完整捐献至开放原子开源基金会，专属一级根社区同步启动运营。该系统 1.0 版本于 2025 年 4 月发布，今年 5 月升级至 2.0 版本。2.0 版本具备积木式框架、混合部署、自研 M-DDS 分布式通信、硬件能力及算法共享、AI 原生及中间件生态兼容等核心能力，其中本体间音视频时延低至 4 毫秒，应用迁移成本降低 80%。
Chubby♨️@kimmonismusViDA 团队开源的 BrowserBC 项目，探索更高效的 web agent 运行方式：先用强模型录制一次人类浏览器操作流程，将其蒸馏为可复用技能，再交给更小更便宜的模型执行。一次录制即可泛化技能。在 WebArena-Hard 上，tool calls 降低 27%，成功率从 60% 升至 81%。
We open-sourced BrowserBC: A system that turns human browser trajectories into reusable agent skills. Just one recording...
Berryxia.AI@berryxia这个开源视频制作工作流真爽啊! 单日斩获3000 Star,真的牛~ 又一个把AI coding agent直接变成视频制作工作室的项目开源了,叫OpenMontage。 它把整个视频生产流程拆成12条结构化pipeline(动画解说、纪录...
AYi@AYi_AInotesLangChain 官方发布深度 Agent 从零构建教程，通过三大上下文工程技巧解决长任务“忘事崩链”：1）结构化 TODO 带状态管理；2）虚拟文件系统省 token 实现跨轮记忆；3）子代理委派并隔离上下文。教程含 5 个渐进式 Notebook，从 ReAct 循环起步，逐步叠加规划、文件系统、子代理，最终搭建可联网深度研究 Agent。配套 deepagents 生产库可复用。强调高级 Agent 差距在上下文工程架构设计，而非模型本身。
http://x.com/i/article/2070416868943306753
elvis@omarsar0Vercel 开源了框架 Eve，将智能体视为一个目录：agent/instructions.md 定义系统提示，agent/agent.ts 配置模型等运行时参数；工具（agent/tools/ 下的类型化文件）、技能（agent/skills/ 下的 Markdown 文件，按需加载）、子智能体（内置 agent 工具实现委托）和人工审批（needsApproval 标记）均以文件形式存放，无需注册步骤。Eve 内置持久会话、沙箱、追踪和评估等生产级基础设施。
向阳乔木@vista8本周六晚8点，姚老师在WaytoAGI进行第二次GEO公开课，主题为“GEO内容工程”。直播资料包括三份核心文档（操作手册、研究报告、实操教程）、两本推荐图书（《系统之美》《人人都该懂的工程学》）及三篇GEO相关论文。相关资源有GEO改写提示词、改写Skill及单篇内容GEO特征标注演示。开源项目包括GEO Skills、GEOFlow、Meta skill的GitHub仓库及课程PPT。
本周六(明天)晚上8点, 姚老师 @yaojingang 和我会在WaytoAGI给大家分享第二次GEO公开课。 主题是:GEO内容工程 链接:https://vc.feishu.cn/j/108720872 明天直播前5分钟进入就行。
DeepSeek 联合北京大学发布 DSpark 推理加速框架，已部署于 DeepSeek-V4-Flash 与 DeepSeek-V4-Pro 预览版。DSpark 采用半自回归架构与置信度调度验证机制，在同等吞吐量下将单用户生成速度提升 60% 至 85%。在 Qwen3 系列和 Gemma4-12B 的离线测试中，DSpark 平均每轮接受长度优于 Eagle3 和 DFlash。生产环境下，V4-Flash 引擎在 80 token/s SLA 下吞吐量提升 51%，120 token/s 时提升 661%。相关论文、训练代码已在 GitHub 开源。
AYi@AYi_AInotes研究定义Agentic Abstention问题，即智能体在不确定环境下应判断何时停止行动。在网页购物、终端环境、问答等任务上评估13个LLM智能体系统和2个智能体框架对28,000+任务的表现。结果显示关键挑战在于停止时机：部分从不停止，部分在大量冗余交互后才停止。提出CONVOLVE上下文工程方法，将完整交互轨迹蒸馏为可复用停止规则，在WebShop上将Llama-3.3-70B的及时召回率从26.7%提升至57.4%。数据集与代码已开源。
Berryxia.AI@berryxiaOpenMontage开源，将视频生产拆为12条pipeline，内置52工具、500+ agent skills。用户自然语言驱动agent完成调研、脚本、素材、剪辑全流程，支持AI与真实素材混合，含预合成验证、后渲染自检等质量控制，渲染引擎为Remotion+HyperFrames。发布单日获3000 Star。
Rohan Paul@rohanpaul_ai本期周刊涵盖多项AI动态：OpenAI新论文展示智能体可执行大部分办公室工作的首个版本；NYT称OpenAI倾向于2027年IPO；OpenAI新研究发现基于真实人类场景的RL训练使模型在未来任务中更安全、有用；MIT研究显示代码量激增300%但产出仅增长30%；Qwen发布Qwen-AgentWorld，一个35B参数开放权重世界模型，可学习终端、浏览器、Android设备、代码仓库、搜索系统、OS工具及MCP服务器对AI智能体操作的响应。
一支研究团队通过完整颅骨对活人脑部进行超分辨率超声成像，获得了迄今最详细的脑血管三维图像。该技术利用FDA批准的微泡造影剂实现超衍射极限定位，体积分辨率比CT高100倍。团队已开源完整处理流程和数据集。下一步目标是无需造影剂的神经血管成像，依靠硬件小型化和端到端机器学习从每小时TB级原始数据中提取更多信号。
AYi@AYi_AInotes开发者 Leaf 开源项目，将网红峰哥做成能实时通话的 AI 分身，集成实时对话、音色克隆和人格注入，工程延迟压到 1 秒内。技术拆解：语音识别用 Cartesia ink-whisper 降噪防误触发；大模型选 MiniMax 高速版，首字响应 361ms；语音合成用 VoxCPM 开源克隆，15 秒素材即可复刻。整体从最初 8-20 秒优化至体感 2-3 秒。人格通过女娲 Skill 从直播语料蒸馏出口头禅和思维逻辑。普通人半小时可跑通：克隆项目后，用 Claude Code 或 Cursor 配置，填两个 API Key 即可使用。
http://x.com/i/article/2070103285181349888
SenseTime@SenseTime_AI商汤开源 SenseNova U1 完整训练代码，提供可检查、可修改、可重建的完整训练栈。同步发布 smoke-test 数据集，覆盖 t2i、it2i、多图输入、交错生成、多模态理解、视频理解、纯语言续写 7 种任务类型。用户可基于该 schema 用自有数据微调 U1，或验证数据格式及端到端测试 pipeline。数据集已上架 HuggingFace，代码托管于 GitHub。
Berryxia.AI@berryxia开发者岚叔（LufzzLiz）开源了一个可供AI智能体调用的Skill，能将文章或架构内容自动转化为黑底手绘风格的PNG动图、GIF以及可编辑的Excalidraw JSON。实现原理：先用模型将内容压缩成结构化JSON spec，再通过本地Python + Pillow渲染。该项目旨在解决复杂内容可视化难题，目前仅内置一种风格，用户可自行扩展。开源地址已在评论中发布。
嘿嘿,skill写好了,开源了朋友们! 实现原理: 把文章或架构内容先压缩成一份结构化 JSON spec,再由本地 Python + Pillow 渲染出黑底手绘风格的 PNG、GIF 和可编辑的 Excalidraw JSON。 开源地...
微博开放平台6月22日上线官方命令行工具weibo-cli，专为开发者和AI Agent设计。基于Node.js 18+，封装70余个API，命令采用<group> <action>结构，输出支持JSON、YAML、表格和原始格式，原生支持MCP协议。功能涵盖内容发布、互动管理、检索、热搜趋势、粉丝画像等。采用订阅制计费：Free（7天试用，每小时5次）、Basic 29元/月（3000 Credits）、Plus 69元/月（7500）、Pro 299元/月（32000）、Ultra 899元/月（100000）。以MIT协议在npm发布，每周下载约300次。
Berryxia.AI@berryxia开发者@zicohacks利用AI构建了一个实时世界杯解说员。系统像观众一样观看直播，采样最新帧，让GPT-5.4-mini理解比赛内容并生成解说词，再通过ElevenLabs以体育解说员语气播报。整个过程端到端实时调用，已能较自然跟上比赛节奏，支持英语和法语切换。项目已开源，目前主要挑战是延迟和解说精准度，但方向明确——AI正从辅助内容变为实时内容生产者。
i tried building an AI commentator for the World Cup it watches the live stream as the viewers, samples the newest frame...
向阳乔木@vista8开发者@vista8 针对微信群福利场景，Vibe Coding 了一个轻量抽奖工具 qiaomu-lucky。该工具开源免费，支持后台随时添加抽奖活动，包括手机号/IP 限制、中奖概率设置、批量兑换码添加、中奖查询及移动端适配。代码托管在 GitHub，用户可 Fork 自定义。
MiniMax (official)@MiniMax_AI@QuantCapitalX @MiniMax_AI https://huggingface.co/nvidia/MiniMax-M3-NVFP4
小互@xiaohu博主小互开源个人IP配图技能“小互IP Studio”，包含31个原创角色（15个手绘线稿角色+16个谐音梗meme形象）及一套配图方法论。该Agent可自动读取文章、规划配图类型（情绪图/示意图/四格漫画）、生成并自查返工。默认画风为手绘线稿淡彩，另备5种皮肤（3D盲盒、黑白线稿等）可切换。安装仅需Python3，支持Claude Code、Codex等工具，需自备OpenAI兼容的图像API key（默认GPT-image-2）；也可只输出提示词手动生图。
OpenKnowledge 是一款开源、AI 优先的笔记与知识管理工具，可作为 Obsidian 和 Notion 的替代方案。项目代码托管在 GitHub 上。
OpenRouter@OpenRouter
ChatGPT@ChatGPTappDeepReinforce 发布 Ornith-1.0 开源编码模型族，基于 Gemma 4 和 Qwen 3.5 后训练，提供 9B、31B、35B-MoE（每 token 激活约 3B 参数）和 397B-MoE 四个尺寸，均以 MIT 许可在 HuggingFace 开放。与固定人工设计框架的编码智能体不同，Ornith-1.0 在强化学习中联合优化框架与解决方案，并引入三层防御（固定信任边界、确定性监视器、冻结 LLM 裁判）防止奖励黑客。旗舰版 Ornith-1.0-397B 在 Terminal-Bench 2.1 上得分 77.5、在 SWE-Bench Verified 上得分 82.4，超越 Claude Opus 4.7（70.3）但低于 Claude Opus 4.8（85）和 GLM-5.2-744B（81.0）。支持 vLLM、SGLang 等推理框架，9B 模型（bf16 约 19GB）可部署在单张 80GB GPU 上。
AYi@AYi_AInotes两个GitHub开源项目分别提供A股和美港股全量免费数据，做成AI原生Skill，无需对接接口、处理反爬，几乎零API Key。在Claude/Cursor/Codex中一句话即可拉取行情、研报、资金流、龙虎榜。项目与UZI分析引擎可组合使用。
http://x.com/i/article/2069024565901119488
宝玉@dotey宝玉分享 GitHub 项目 decode-codex，用于反编译闭源 coding agent Codex App。项目含两个 Skills：codex-app-ref-refresh（解包 app.asar 并格式化）和 deobfuscate-javascript（反混淆 JS 为可读代码）。用法：先解包再反混淆，后者需配合 /goal。用户 @LinearUncle 此前询问反编译模型推荐，宝玉以此项目回应。项目地址：https://github.com/JimLiu/decode-codex
@dotey @lovevfp 宝哥,反编译哪个模型最强?哪些模型不会拒绝,我正在搜索你的推特帖子呢,以前我看你写的是gemini,现在呢? 这个月token 实在太富裕了,闲来无事,想反编译一个闭源的coding agent
meng shao@shao__meng开源 Skills 系列（165K stars）新增 in-progress 技能「loop-me」。该技能通过“拷问”采访用户，发现其工作、生活中的重复模式（Loop），并将这些模式打磨成 workflows/*.md 规格文件。核心原则包括：一次一问、附带推荐答案、走完整棵决策树、优先查代码库、状态持久化至文件从而支持跨会话和版本化。loop-me 与已有 grill-me 的区别在于：grill-me 对齐任意计划，loop-me 只产出 workflow 规格。设计哲学强调从重复模式出发，而非直接构建 Agent；规格是唯一交付物，实现留作后续步骤；人类时间最珍贵，将其角色压缩为“晚到的单次决策”。完成标准是 Agent 读取 spec 后无需再提问。
New in-progress skill: /loop-me Interviews you about your work and finds opportunities for delegating your day-to-day wo...
Simon Willison 受 Mozilla 新 MDN MCP 服务启发，将 mdn/browser-compat-data 的浏览器兼容性数据转为 SQLite 数据库。他用 Claude Code for web (Opus 4.8) 生成基于 sqlite-utils 的转换脚本，再用 Codex Desktop (GPT-5.5) 编写 GitHub Actions 工作流，将约 66MB 数据库 force-push 到仓库的 db 孤立分支，使其可通过 GitHub CDN 访问并附带开放 CORS 头。用户可直接下载或通过 Datasette Lite 在线探索。
Nathan Lambert@natolambertYou can now try GLM 5.2 in Cursor! Excited to see more useful open models, thank you to Fireworks for partnering here. R...
Lee Robinson@leerobGreptile观察OpenClaw项目发现，AI编码智能体正大量生成低质量PR。提交量从去年12月每周2个飙升至今年2月每周3400个，合并率从约48%降至9.3%以下。一名贡献者一天内提交106个PR，中位间隔仅3秒。项目开始依据贡献者信誉过滤：首次贡献者合并率8.2%，5次以上为18.6%。Ghostty作者Mitchell Hashimoto因此限制AI贡献并发布信誉管理工具Vouch。此外，多个贡献者使用相同AI工具（Claude/Codex/Cursor/Devin）独立提交相同功能PR，导致思路同质化。数据显示重构类PR合并率35%，远高于新功能类的9%，表明对代码库深度理解更重要。
Berryxia.AI@berryxiaACL 2026发表的EverOS推出HyperMem超图记忆架构，替代传统向量RAG。长期对话召回率达93%（RAG约45%）。27B参数模型借助记忆与Skills自进化策略，任务成功率提升234.8%，性能追平397B模型。本地优先，记忆存为Markdown文件，支持Git版本控制与Obsidian。三行命令安装，Apache 2.0开源，GitHub获7200星，兼容Claude Code、Codex等Agent框架。
NVIDIA NeMo AutoModel 是基于 Transformers v5 的开源库，添加 Expert Parallelism、DeepEP 融合 all-to-all 调度和 TransformerEngine 内核。在 MoE 模型微调中，相比原生 v5，训练吞吐量提升 3.4–3.7 倍，GPU 内存减少 29–32%，仅需改动一行 import。在 16 节点 128 张 H100 上全微调 Nemotron 3 Ultra 550B A55B 时，v5 因内存不足无法运行，而 AutoModel 凭借 EP=64 专家并行使训练可行。单节点 30B MoE 模型（如 Qwen3-30B-A3B）同样获得可量化的性能优势。
Microsoft Research@MSFTResearchOpenAI 在 GitHub 开源 Plant Talk 项目，通过 Codex Desktop 连接 ChatGPT，让室内植物具备语音能力。用户可与植物语音交流，如询问“最近怎么样？”“需要浇水吗？”等。系统支持 Arduino、土壤湿度传感器、LM393 光照传感器获取环境数据，还可连接二氧化碳传感器、空气湿度传感器。用户可创建不同植物人格，如高冷仙人掌、话痨绿萝、吐槽多肉。搭建需配备麦克风、摄像头、扬声器的电脑及 OpenAI 账户。
OpenBMB@OpenBMB📸 MiniCPM-V 4.6 - one of the strongest vision models under 2B params - now runs at ~51 tok/s on iPhone 17 Pro via Apple...
大语言模型智能体在开放世界交互中自我进化时，单智能体循环易陷入自我确认陷阱——将错误但自洽的轨迹误判为成功，导致错误累积。EDV 框架将经验学习解耦为执行、蒸馏、验证三阶段：多异构智能体并行探索产生多样化轨迹；第三方智能体对比分析减少归纳偏差；执行组通过共识机制验证候选经验，仅批准内容写入记忆。在 tau2-bench、Mind2Web 和 MMTB 三个长周期基准上，EDV 持续超越强基线，验证了可靠经验构建对鲁棒自我演化的关键作用。代码已开源。
小互@xiaohu百度开源全新 Unlimited OCR 模型，采用参考滑动窗口注意力（R-SWA）技术。模型 3B 参数、500M 激活，在标准 32K 上下文下可一次前向推理处理数十页文档，无需切页。R-SWA 将原件与已写文字区分：原件全程保留，已写文字仅关注最近 128 个 token，使显存和算力不随页数增长，有别于传统 OCR 逐页清空拼接的方式。