AYi@AYi_AInotes57
本次分享开源了8套被称作“神级”的Prompt模板，宣称总价值超过万元。这些模板覆盖了工作、生活、学习、副业等多领域场景，包括KERNEL-X、AI工作流专家、深度研究等具体系统，旨在帮助用户提升效率、解决实际问题，实现从焦虑到豁然开朗的状态转变。
http://x.com/i/article/2057300084354670592
标签「教程/实践」清除
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AI 相关资讯全量信息流
5月22日
15:14
AYi@AYi_AInotes14:30
歸藏(guizang.ai)@op741857
终于找到了这种墨水屏硬件最适合的场景: 开机的时候,让 AI 往里边推一个 To-do、日历,一些基础的需要记的信息 把它挂在屏幕边上(用磁吸) 关机的时候,利用墨水屏的特性让它显示名片,这样大家加好友什么的直接看就行 太实用了! 到时候打...
13:30
歸藏(guizang.ai)@op741841
Codex 昨晚发布史诗级更新,体验爆炸提升! 其中快捷截图添加上下文和内置浏览器高级注释的功能太有用了。 你只需要同时按住左边和右边的 Command 键,它就会把你当前鼠标所在位置的窗口全部截下来,然后自动填入到 Codex 的输入框里...
12:13
宝玉@dotey精选76
OpenAI宣布Codex的/goal模式已结束实验，成为稳定功能。用户可在Codex应用、IDE扩展或CLI中使用，通过设定具体里程碑，让AI持续工作直至完成，任务可运行数小时甚至数天。过程中支持随时检查、调整方向及暂停。使用前需升级应用并启用该功能（可通过命令行指令或手动修改配置文件实现）。开启后，可在输入框管理任务，并利用侧边对话查看进度而不中断主任务。该功能旨在高效处理各类复杂任务。
🥅 /goal has graduated from an experiment-for tasks big and small, Codex gets your work done. Use goal mode in the Codex...
推荐理由：Codex的goal模式从实验毕业，意味着你可以真的放手让AI去跑长时间任务，做开发的不用再守在电脑前，这是agent落地的真信号。
10:08
公众号：数字生命卡兹克
50
08:42
meng shao@shao__meng67
Cursor 团队内部广泛使用的代码审查技能“thermo-nuclear-code-quality-review”，其核心目标是在代码合并前，拦截那些“能运行但会使代码库变糟”的提交。它基于四条硬性原则：强制实现复杂度净简化而非转移、限制单文件不超过1000行、标记无用的封装与散落的逻辑、坚持维护性与功能同等重要。该技能采用父子Agent两阶段协作机制：父Agent并行收集结构化差异与文件内容，再交由审计Agent进行单次、聚焦的严格评判。即使插件未安装，也会触发一套对齐上述原则的可维护性降级审计。
the most used skill internally at cursor right now /thermo-nuclear-code-quality-review - deletes complexity instead of m...
04:36
01:26
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
60
技术博客记录了一项本地处理实验：在配备50GB交换分区的2021款MacBook上，使用Gemma4-31B大语言模型成功完成了一整年视频的本地索引任务。该成果在技术社区Hacker News上获得102个积分，显示了消费级设备运行大模型进行长周期媒体处理的可行性。
01:13
向阳乔木@vista871
推文展示了AI工具（如Codex和Claude Code）在服务器运维领域的强大能力。仅需提供SSH账号密码，AI即可自动配置海外VPS，无需手动安装宝塔等控制面板。若域名使用Cloudflare，提供DNS API权限后，AI能自动完成域名解析、SSL证书申请及续期等全流程配置。这标志着AI已能承担专业级运维任务，显著降低技术门槛，使普通人也能轻松管理服务器与域名。
01:04
Cursor Blog
精选58
云端智能体已从本地智能体的简单扩展，发展为具备独立环境、可并行无人值守处理长任务的系统。构建的核心经验在于：完整的开发环境是输出质量的关键，这需重建大量基础设施；可靠性方面，团队从自研架构迁移至Temporal平台，将可靠性提升至99.9%以上，该平台每日处理超5000万次操作，支撑超40%的代码拉取请求；同时，实现了智能体循环、机器状态与对话状态的解耦，以适应复杂的跨环境协作。
推荐理由：Cursor 把这一年踩过的坑全摊开了，从环境构建到持久化执行，基本就是一份 agent 平台内部架构课，搭同类产品的团队值得逐段读。
5月21日
23:00
凡人小北@frxiaobei47
团队通过开发和应用一系列自动化技能，旨在将成员从日常琐事中解放出来，专注于核心工作。具体实践包括：利用自动化工具（如openclaw结合钉钉cli）在会议后自动提取待办事项并跟进；基于知识库自动处理邮件，进行摘要、归档和提醒；部署群内机器人自动完成会议室预订；以及自动监控外部资讯并评估其跟进价值。这些方案均有效提升了工作效率，减少了重复性人工操作。
22:30
凡人小北@frxiaobei65
用户将Codex工具指向一个现有产品，仅用30分钟就自动分析并输出了该产品的完整技术蓝图，包括架构、数据模型、带有成本估算的提示词，并生成了一份长达378行的重建计划。更令人惊叹的是，现在可以通过一条明确的指令（“/goal implement...”），让Codex尝试一次性重建出与目标产品功能完全一致的成果，展示了其强大的逆向工程与代码生成能力。
codex is actually insane 🤯 if you thought frontend cloning was impressive, check this out: I just pointed codex at anot...
21:28
The Verge：AI（RSS）
66
编辑Sean Hollister分享了他使用Google AI Studio的震撼体验。在一个下午内，他仅通过输入文字就成功构建了三个安卓应用。其中一次，他向AI输入了148个单词描述后便离开，十分钟后，一个功能完整的应用就已安装到他的手机并可运行。Google的AI工具包揽了从生成代码到编译、部署的所有技术环节，用户只需进行简单的手机调试设置。这一过程生动展示了“vibe coding”如何降低软件开发门槛，预示着普通用户也能借助AI工具快速将创意变为现实，个人软件开发的革命正在到来。
18:10
Berryxia.AI@berryxia61
AI技能（skills）的使用不应局限于CLI终端命令行界面。用户可以根据个人习惯开发或配置自定义前端界面，从而提升操作便利性和用户体验。这种方式对新手用户尤为友好，降低了技术使用门槛，使技能的应用更加直观灵活。
16:07
AYi@AYi_AInotes精选79
Grok展示了AI深度介入游戏开发的全新工作流。通过“提示词生成角色图→图片转动画视频→自动拼接成Spritesheet→导入引擎”四步流程，将传统需要美术与动画师耗时数天的工作，在几分钟内完成。这标志着AI不再仅生成静态内容，而是能实时生成可直接导入Unity或Godot等游戏引擎的可运行资产。该技术极大压缩了游戏原型的迭代周期，将反馈循环从“天”缩短至“秒”，使得独立开发者也能快速实现创意，显著降低了游戏创作的门槛。
Prototyping game assets directly with Grok @imagine
推荐理由：Grok 这波不是画张图那么简单，它把 AI 直接嵌进游戏引擎工作流，实时生成可运行的资产，solo 开发者周末搞个原型出来真的可行了。
14:39
14:30
X.PIN@thexpin85
14:27
Elon Musk@elonmusk59
If you are managing multiple machines across clusters and farms, you could ask Grok Build to spin off a sub-agent SSH tu...
13:17
歸藏(guizang.ai)@op741850
该推文展示了一种将墨水屏硬件与AI Agent结合的创新应用。核心思路是通过打包为Skill，使任意AI Agent都能控制墨水屏显示内容：设备开机时，AI可推送待办事项、日历等信息，配合磁吸安装和定时任务刷新，形成常态化桌面看板；关机或休眠时，屏幕则利用墨水屏特性静态显示个人介绍与二维码，便捷实现数字名片功能。项目计划以Skills形式开源，便于拥有类似硬件的用户复用开发。
终于找到了这种墨水屏硬件最适合的场景: 开机的时候,让 AI 往里边推一个 To-do、日历,一些基础的需要记的信息 把它挂在屏幕边上(用磁吸) 关机的时候,利用墨水屏的特性让它显示名片,这样大家加好友什么的直接看就行 太实用了! 到时候打...
12:48
凡人小北@frxiaobei63
http://x.com/i/article/2057247064115838976
12:48
凡人小北@frxiaobei55
Great slide from the "How to thrive as an AI-era developer" session at Google I/O today I think this T-shape will apply ...
12:22
meng shao@shao__meng65
实时语音交互是通用 Agent 领域的关键。本文介绍了构建 Voice Agent 所需的技术栈（ASR、TOD、TTS、LLM）及 WebRTC 通信基础，并重点展示了 Agora 推出的 Agora Skills。该工具能快速安装并集成 Agora 的 RTC、RTM 等多种能力。通过 Codex 自动安装 Agora Skills，演示了一键生成浏览器端语音 AI Agent Demo 的完整流程。该 Demo 实现了流畅的实时对话，响应延迟仅约 1 秒，极大简化了开发者验证语音陪伴等场景的开发流程。
11:22
宝玉@dotey63
该推文解析了AI时代的“T型开发者”能力模型。模型核心包含三个维度：顶层，生成式AI应用成为所有开发者必须掌握的通用基础能力；纵向，借助AI进一步深化核心软件工程的专业技能；横向，借助AI更高效地拓展至相邻工程领域及产品思维、沟通等非工程技能。此模型旨在帮助开发者构建兼具专业深度与跨界广度的知识结构。观点指出，该T型能力框架不仅适用于开发者，也适用于所有职业。
Great slide from the "How to thrive as an AI-era developer" session at Google I/O today I think this T-shape will apply ...
11:09
Berryxia.AI@berryxia62
微软举办Claude使用工作坊，通过构建纸杯蛋糕店AI Agent的案例，演示了从部署云模型、接入MCP服务器连接工具与数据源，到赋予企业级安全与可观测性的完整流程。工作坊以实操为主，开发者可现场跟随编码，强调AI Agent已从概念验证进入快速生产落地的实用阶段，成为开发者能直接构建的业务工具。
10:49
Orange AI@oran_ge50
推文核心观点指出，将“做产品”与“赚钱”直接等同是一种常见误区。对于开发者而言，真正的难点并非开发产品本身，而是如何将其成功销售出去。这本质上是商业问题，而非工程问题。当前，AI技术已能基本解决工程层面的挑战，但商业变现能力尚未被AI攻克。因此，产品只是实现商业价值的交付方式之一，能否赚钱更多取决于独立的商业运作能力，而非单纯依赖产品。
10:34
向阳乔木@vista872
这条推文介绍了一个对Suno AI音乐生成工具进行优化的Skill。该Skill新增了近6000个音乐风格检索，显著提升了生成音乐的准确性。此外，它通过谷歌CDP技术刷新获取登录Token，使用户无需访问网站即可直接创作歌曲。推文提供了该Skill的开源GitHub地址和安装指令。
10:34
向阳乔木@vista8精选75
这是基于Suno AI音乐生成工具的技能实现，可通过简单指令按用户需求生成不同风格的歌曲（例如德语空灵风格）。该技能订阅费用为每月10美元，支持高度自定义的风格生成。技术层面已优化，新增近6000个音乐风格检索以提升准确性，并可通过谷歌CDP免登录直接调用。项目已开源，提供GitHub仓库地址与安装指令，降低了创作门槛。目前AI生成音乐在艺术性上仍与人工制作存在差距，但实现了快速、灵活的创作可能。
Suno 生成 Skill 做了优化,增加了近6000个音乐风格检索,让生成的音乐更准确。 用谷歌CDP刷新获取登录Token,完全不用打开网站就能创作歌曲了。 开源地址:https://github.com/joeseesun/qiaom...
推荐理由：乔木这个 Suno Skill 把音乐生成从“抽卡”变成“精准点唱”，6000 种风格检索让普通人也能玩出花样，虽然比不上专业制作，但做短视频配乐绝对够用，看完就能装。
10:30
公众号：智谱（GLM）
44
智谱（GLM）提出ZCube，这是一种专为下一代大模型设计的推理网络架构，目标在于有效破解大规模模型推理时面临的网络瓶颈问题。
09:22
meng shao@shao__meng68
Forward Deployed Engineering (FDE) 是AI公司派驻客户现场的工程师角色，核心是将AI能力嵌入企业具体业务流。随着模型能力趋同，真正优势在于“如何用”，而FDE正是解决AI落地“最后一公里”的关键。该角色借鉴Palantir传统，强调必须现场工作，围绕企业专有数据重建流程。其工作涵盖业务审计、效果评估（Evals）与务实部署三阶段。咨询、PM及软件工程师可通过30天路线图与作品集转型，但需弥补各自短板——工程能力或商业沟通能力。FDE被视作“百万美金级人才”，是AI时代高价值的职业新方向。
http://x.com/i/article/2057172544277606401
09:09
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
61
一种被称为“正式验证门”的方法被引入到人工智能编码循环中。该机制在AI生成或修改代码后，自动插入一个严格的逻辑验证环节，要求代码必须通过基于数学规范的证明才能继续。这种方法旨在为自主AI开发流程建立结构性的可靠性保障，而非单纯依赖更“智能”的代理模型。相关讨论在技术社区引发关注，已在黑客新闻平台获得超过100点热度。
08:51
meng shao@shao__meng69
Alex Finn 提出的远程开发架构核心在于将“执行代码的主机”与“发送指令的终端”分离。一台主力机（如Mac Studio）常开，作为唯一执行环境，集中所有代码与依赖；其他设备（如iPad、iPhone）仅作为“遥控器”发送指令。通过Codex的远程控制功能与Tailscale私有网络连接，开发者可在任何地点、任何设备无缝推进同一项目，实现开发能力与物理位置的解耦，从而提升灵活性和效率。
You need to set up this Codex system I have Been taking advantage of their new remote features and my productivity has 1...
08:18
宝玉@dotey74
Codex已从单纯的代码生成工具，进化为能处理各类电脑任务的“全能打工人”。其核心在于利用持久对话流实现长期记忆，并能调用浏览器、电脑操控等工具，打破工作流限制。通过自动化与目标设定，Codex可离线持续工作，大幅提升生产力。
07:18
宝玉@dotey68
本文介绍了在 Codex Agent 执行任务时补充新要求的两种核心操作：Steer 与 Queue。Steer 通过快捷键 Shift+Enter 在任务进行中直接插入新指令，改变 Agent 当前的工作方向；Queue 则通过 Enter 键在当前任务完成后添加新任务，并按顺序逐一执行，适用于安排后续步骤。两者本质区别在于 Steer 干预当下执行，Queue 规划未来任务。此外，用户可通过队列添加多个“Continue”指令，实现任务持续运行，适用于需要无人值守的场景。
07:05
Google AI Developers@googleaidevs59
02:24
MarkTechPost（RSS）
65
该教程演示了如何利用 kg-gen 工具，结合 LLM 与 LiteLLM 配置，从纯文本、对话及多源文档中提取实体、谓词和关系，并生成知识图谱。内容涵盖了从简单文本处理到使用分块与聚类技术应对长文本的进阶步骤，随后通过 NetworkX 进行图谱分析，并最终实现交互式可视化，为构建端到端的知识图谱生成流程提供了实践指南。
00:48
Claude：Blog（网页）
精选59
Anthropic美国中端市场业务负责人Travis Bryant利用Claude Cowork自动化销售管理工作。该工具帮助他高效完成客户倾向性评分、每日客户简报准备及每周销售预测报告生成，每晚自动处理4000个账户数据，替代了以往跨部门团队需数百小时完成的工作。通过自动化日常任务调度，他每天节省约90分钟，并将数据整合为可交互的销售仪表板，使其能更专注于客户沟通与战略决策。
推荐理由：Travis 把 4000 个账户的评分一夜跑通，比自动报表更值得关注，中小销售团队照抄就能省掉跨部门数百小时，这是 Claude Cowork 在企业场景最落地的实践之一。
00:13
OpenRouter@OpenRouter精选70
推荐理由：OpenRouter 这个 Auto Router 的缓存说明很实用，会话会被固定在一个提供者直到缓存过期，不用担心切换带来的不一致，API 开发者看一眼能省事。
00:02
Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）
41
一篇分享了2025年开发10万行Rust语言人工智能代码实践经验的总结文章。文章聚焦于使用Rust构建和维护大规模AI系统的具体经验与教训，可能涉及性能、代码结构或工程化方面的挑战。该总结于2026年5月20日发布，并获得了Hacker News社区102个关注度。
5月20日
23:56
AYi@AYi_AInotes63
Kimi 2.6能够一键生成获奖级别的网站，全程无需代码。配套的详细视频教程时长近10分钟，可指导用户快速上手，在极短的时间内产出可用于销售的成品网站，大幅降低了利用AI进行独立开发与变现的门槛。
Kimi做网站设计这么牛逼吗? 这个视频分享了怎么用Kimi 2.6做获奖10美元的网站, 教程讲的特别细, 需要字幕学习的可以评论区留言告诉我!
23:33
elvis@omarsar073
作者探索利用Fireworks AI Agent，通过自然语言交互自动化完成大语言模型的微调流程。他以Qwen小模型为例，调整其输出风格以优化PaperWiki项目的扩展效率。这一方法灵感源于@karpathy关于LLM知识库的推文，强调微调是让模型更“懂”数据的关键步骤。核心观点是自动化微调可推动构建可递归自我改进的AI系统，最终目标是打造一个能自我优化、用于知识发现和端到端自动化研究的强大工具。
http://x.com/i/article/2056851733582880768