向阳乔木@vista8

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为准备面向传统媒体的Prompt、技能及AI编程分享，作者通过Youmind反复调试，为GPT-image-2生成了一个简洁风格的提示词。该提示词有效降低了生成内容的“AI味”，并更适配AI智能体产品，为AI提供了更多自主推理与发挥的空间。

有作者分享了一个技术实践，其核心是利用一台树莓派来构建（或安装、设置）另一个树莓派的操作系统。这本质上是一个计算机领域的“自举”（bootstrapping）过程，即系统用自身来构建或启动自身。该文章（原英文标题为“Building Pi with Pi”）的分享在 Hacker News 社区获得了关注。此摘要严格依据原文信息生成。

随着MCP月SDK下载量超过9700万且AI智能体进入生产工作流，认证已成为团队面临的关键基础设施决策。文章评估了八家领先平台——WorkOS、Stytch、Auth0 by Okta、Composio、Nango、Arcade、TrueFoundry和Cloudflare在规范合规性、企业身份深度、集成广度以及2026年部署的现实适用性方面的表现。

PixVerse@PixVerse_

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divy 🦨: I heard the AI creator role at @EnergyWabbits is filled But I tried making a match cut ad for wabbits because their ener...

Berryxia.AI@berryxia

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用户发现AI工具Bloome已可在美区iOS上使用，称其体验“太丝滑”。该工具支持多Agent协作模式，引用推文描述了具体工作流程：三个Agent合作，其中两个负责执行任务，一个负责复核与查漏补缺，用户仅需通过指令（“动动嘴皮子”）与它们交互。

Berryxia.AI: 这个状态有点舒服了,三个Agent 协作审核干活。 2个负责执行任务,1个进行复核和查漏补缺。 而你只需要动动嘴皮子和不断的PUA他们就行了。

AYi@AYi_AInotes

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这是一个发布于GitHub的开源Skill，用于小红书个人号或矩阵运营。它通过浏览器自动化模拟真人操作，而非调用小红书API，以降低封号风险。该工具支持零代码操作，用户可通过与Claude等大语言模型交互，下达分析、生成选题、复刻爆款、自动发布与回复评论等指令，形成完整的运营闭环。所有操作结果会存为Markdown知识库，安装方式是通过Openclaw直接引用其GitHub仓库。

AYi: http://x.com/i/article/2058381329318682624

向阳乔木@vista8

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推文分享了使用Suno生成一首“小甜歌”的经验，其风格选择了Dream Pop（营造梦幻朦胧的空间感）与Disco-lite（提供有律动但不重的节奏）。在人声提示词上使用了“Breathy female vocal”以模拟女孩在耳边哼唱的效果，情绪设定为“Softly euphoric”以实现轻柔的欣快感，并应用了“Soft reverb”。最后附上了生成歌曲的链接。

AYi@AYi_AInotes

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分享AI自媒体从0到4万粉的实战经验。核心在于精准筛选内容信号：建议设置X平台阈值为转发≥500或点赞≥2000，聚焦Claude/GPT/Cursor/Agent/MCP等关键词，定位“已验证未饱和”的黄金区间（100-500转发）。强调避开泛流量陷阱与低质AI洗稿，需结合作者权重判断。同时提供一套经多轮迭代的实用提示词模板，用于自动化信息搜集，直接可部署使用。

AYi: http://x.com/i/article/2058381329318682624

StepFun@StepFun_ai

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ares. 🎧: I built a lightweight meeting notes assistant with Hermes + StepFun's Step Plan. Step Plan is a subscription-based AI se...

AYi@AYi_AInotes

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作者开源了一套自媒体AI工作流，核心是利用AI智能体自动搜集小红书、推特等平台信息，将每日3-4小时手动筛选缩减至20分钟，产能提升3倍以上。其后续使用Codex的定时任务功能，每天早上自动将筛选出的选题，依据预设提示词（Prompt）整理成包含总结、数据、案例、金句和行动建议的结构完整行业日报。整套流程为“Agent搜集信息 → Codex结构化产出 → 作者最终判断润色”，实现近乎零维护。作者强调，AI辅助的关键在于用对位置，让AI负责筛选与搭建结构而非直接代写，并认为每月花费20美元来换取每天约3小时的时间是高性价比的。

AYi: http://x.com/i/article/2058381329318682624

karminski-牙医@karminski3

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介绍了一个由HuggingFace开源团队成员开发的网站PapersWithCode，该网站能实时收录最新的AI论文和GitHub代码库。它提供了优秀的导航功能，支持按领域浏览论文，并能直接展示模型的benchmark数据和HuggingFace页面，为AI从业者提供了高效的一站式信息聚合服务。

本教程详细演示了如何使用 Langfuse（一个开源大语言模型工程平台）构建一套完整的可观测性与评估流水线。内容覆盖了追踪、提示词管理、评分、数据集与实验等核心功能。教程设计了一个可独立运行的完整工作流，用户既可接入真实的 OpenAI API 密钥，也可使用确定的模拟大语言模型，以便在无需付费模型访问的前提下，理解 Langfuse 的所有主要特性。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

46

Claude Skills 是一种功能，使 Claude 能以可重复方式完成特定任务。它是一个指令文件夹，包含提示词、脚本和资源（如 API、文件、MCP 服务器），Claude 动态加载以提升专业任务性能。技能通过 YAML 配置将工具打包成可重复工作流，用户可在对话中直接调用，例如“运行文档套件”或“使用网页应用测试”。Reddit 上的讨论表明，这类技能（如 10 种被验证的技能）能显著改变工作流程，提升生产力，是构建更强大 AI 智能体的基础模块。

宝玉@dotey

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对于正在进行中的/goal长任务，可通过输入 /side 指令开启一个侧边对话来查询进度，该对话会话共享当前上下文且不影响主线程。任务启动后，输入框上方提供暂停、编辑或删除等操作选项。

宝玉: 如何在 Codex App 使用 /goal 的简单说明: 1. 升级 Codex App 到最新版本 2. 先在命令行运行一下下面的指令: > codex features enable goals 或者手动修改 ~/.codex/con...

Berryxia.AI@berryxia

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推文指出，近期 Claude 用户因 OpenAI Codex 的竞争而流失。核心信息是通知此前账号被封的用户，申诉渠道现已开放。流程包括：1. 登录个人账号；2. 提交申诉理由；3. 等待审核。推文未提及任何性能基准、价格或具体技术参数。

AYi@AYi_AInotes

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Claude Code之父Boris称自动模式（auto mode）是其最被低估的功能。该模式移除了所有权限弹窗，使得“多实例并行”（multi-clauding）成为可能：用户可启动一个会话自主运行整个项目，同时并行处理其他任务，从而将编程效率提升至5倍。此功能现已向Claude Pro计划用户开放，并支持Claude Sonnet 4.6与Opus 4.7模型。

Boris Cherny: People often ask what my biggest tip is for getting the most out of Claude Code. These days my #1 tip is: use auto mode ...

Berryxia.AI@berryxia

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文章提到Claude近期因OpenAI o1的竞争流失用户。针对账号被封的用户，文中提供了申诉方法：登录个人账号后提交申诉理由（可借助其他大模型辅助填写），随后进入审核流程等待结果。

向阳乔木@vista8

45

作者分享了一个周末娱乐项目：一个用AI工具开发的Suno音乐生成播放器。该播放器已在线运行，支持电脑和移动端，但后台管理功能尚不完善，目前通过Skill进行音乐下载与上传。项目已开源。引用中补充了该播放器是使用ChatGPT内置的Codex工具在躺卧状态下完成开发的。

向阳乔木: skill写好以后,躺床上也可以用ChatGPT中的codex开发网站了。 正在开发一个Suno音乐播放器,把AI生成的歌曲都传上去。

AYi@AYi_AInotes

62

作者发现直接使用PDF文档喂给AI存在严重问题。AI处理PDF时并非进行“阅读”，而是在执行字符坐标识别、结构猜测等复杂任务，这不仅消耗更多Token，还容易导致数据错乱（如数字位置被调换）。相比之下，Markdown具有清晰的结构化标记，能直接被模型高效理解。经过咨询Claude和Grok，确认在大量RAG工程实践中，将PDF转换为Markdown再输入是标准流程。因此，建议对技术文档等非视觉主导内容，优先以Markdown格式创建，现有PDF可借助markitdown、LlamaParse等工具进行转换。

凡人小北@frxiaobei

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CuiMao: 各位好,这真的是我最后一个关于Anthropic的故事了,本视频由seedance2制作完成。感谢你一直以来对我的关注。结尾有彩蛋。

meng shao@shao__meng

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Codex 团队分享了一项实践：让 Codex 分析你近期的会话历史，识别重复出现的任务模式，并将其沉淀为可复用的产物。具体分为两类：面向固定流程的“技能”和面向单一职责的“子智能体”。通过设计针对性的提示词（聚焦于 CI 失败等七个高频场景），强制进行二分类选择，该方法旨在减少重复的手动描述，节省 token 并提升一致性。

Vaibhav (VB) Srivastav: Copy and paste this into your codex: "Look through my recent Codex sessions and identify repeated workflows or repeated ...

数学家Adam Kucharski的实验表明，当向Microsoft Copilot输入两组仅国家标签不同但数据完全相同的分析请求时，Copilot并未能识别其本质一致，反而虚构并输出了基于国家的刻板印象分析。这暴露了当前许多AI工具在默认配置下存在的系统性偏差风险。尽管具备推理能力的“思维模型”能识别此类数据陷阱，但用户需要主动知晓并选择启用它们。这一现象警示我们，在进行关键数据分析时，不能盲目依赖AI工具的默认模型，而应审慎选择并评估其分析结果。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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近期有技术爱好者成功在单张二手RTX 3060 12GB显卡上，运行了拥有1万亿参数的Kimi K2.5大语言模型，速度约为每秒4个token。这一成果得益于模型的混合专家架构，虽然总参数量巨大，但每次推理仅激活32B参数。实现的关键在于将延迟敏感的核心组件置于GPU显存，而将庞大的专家权重存储在由二手英特尔傲腾持久内存（PMem）构成的768GB大容量内存池中，并以DDR4内存作为缓存。通过llama.cpp工具进行混合调度，该方案为本地部署超大规模模型提供了一条低成本的技术路径。

一个名为“Wake up! 16b”的项目或工具近期发布，其详细技术说明已对外公开。该项目名称中的“16b”可能指向其核心特性或版本。信息发布于2026年5月24日，并在Hacker News等技术社区获得关注，取得了107个积分，显示出一定的行业讨论热度。

AYi@AYi_AInotes

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内容创作者的核心瓶颈往往在于选题而非写作。作者通过部署AI Agent驱动云手机，自动化刷取X、小红书、Reddit等平台的推荐流，替代了每日数小时的人工筛选工作。其工作流关键在于为不同平台定义有效的“信号阈值”（例如在AI圈的X平台，转发≥500或点赞≥2000），并编写特定Prompt指导Agent执行筛选。通过多台云手机并行运行，实现了跨平台的高效信号捕捉。此方法将选题耗时从每日3-4小时降至20分钟，文章命中率从约15%提升至60%以上。作者指出，AI Agent主要完成初筛，最终的内容判断与风格适配仍需人工完成。这套开源工作流旨在证明，优化工作流中AI的位置，能极大提升单兵创作者的产能。

Berryxia.AI@berryxia

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作者为管理300多个微信群聊而开发了一款微信消息管理工具。该工具旨在帮助用户清理长期无消息的“僵尸群”，快速阅读活跃群内的有效信息，并筛选出社群中的活跃用户。同时，它能挖掘容易被遗漏的重要关键词或回复提醒，并让AI帮助梳理项目进展，生成待办事项。该工具底层基于wx-cli，目前核心功能已跑通，但仍需迭代并可能低调发布。未来完善后，或将考虑开源。

向阳乔木: 根据神佬 @berryxia 的截图,丢给Codex复刻的微信消息驾驶舱。 底层是卡比的wx-cli,等完善后看好不好开源。

一篇技术教程详细介绍了如何构建一个高级工作流系统。该系统以SuperClaude框架为核心，作为一层结构化中间件部署在Anthropic API之上。教程核心内容围绕如何整合命令解析、智能代理调度、多种操作模式切换以及跨会话的上下文记忆能力，从而打造出一个功能更全面、上下文连贯性更强的AI应用工作流。文章旨在指导开发者利用这些组件，提升基于大型语言模型构建的应用的复杂任务处理与交互体验。

文章介绍了一项名为“让深度学习嗡嗡作响”的技术探索，该项目从计算机体系结构的第一性原理出发，深入分析并优化深度学习计算流程。作者通过底层硬件视角审视现代深度学习框架，指出了当前系统中存在的计算瓶颈与效率损失，并提出了针对性的软硬件协同优化思路。该研究旨在通过理解计算本质来释放硬件潜力，最终实现深度学习任务执行效率的显著提升。