Building an iPhone app directly in Codex desktop with iOS simulator
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Anthropic设计师Ryan Mather分享其一人负责7个产品线的Claude Design实战策略:先投入1-2周搭建设计系统获取复利;推动设计师与工程师实时协作而非接力;结构级改动用聊天,细节调整用评论;反馈需具体明确;通过Connector接入会议纪要等上下文;关键品牌决策仍需人工把控;挂载代码需精准。建议多开平行对话探索方案,团队Leader需重构审查流程适应"Claude做人审"的新模式。
🧵 My tips for getting the best results out of Claude Design! I'm on the verticals team at Anthropic which means I serve...
As you may have seen, we announced some major updates to the Codex app yesterday. If Codex still feels intimidating, or ...
开发者在 Rubber Duck Thursday 直播中展示了使用 GitHub Copilot CLI 构建 emoji 列表生成器的完整过程。该项目通过 AI 编程助手在命令行界面实现快速开发,演示了如何利用 GitHub Copilot CLI 生成功能性工具代码,体现了 AI 辅助编程在提升开发效率与快速原型制作方面的实际应用。
Boris Cherny分享Claude Opus 4.7深度使用技巧,建议启用自动模式减少权限确认,利用回顾功能追踪长任务进度,通过专注模式隐藏中间步骤,并灵活配置努力程度(xhigh/max)平衡性能与成本。关键是通过/go技能建立自动测试、代码精简与PR提交的自我验证流程,确保长时间运行任务的输出质量,从而充分发挥模型主动性,提升复杂任务处理效率。
Dogfooding Opus 4.7 the last few weeks, I've been feeling incredibly productive. Sharing a few tips to get more out of 4...
Deep Research Agent正从实时搜索循环演进为两阶段工作流:第一阶段通过网络调研将知识沉淀为本地文件(.md/.json/.csv),实现知识"具象化"存储;第二阶段Agent直接挂载这些文件进行离线迭代,彻底切断网络调用。这种"探索与利用解耦"架构带来确定性、毫秒级读取速度、一致性校验和Token成本优化四重优势,使长周期任务转向基于静态知识库的高效内循环。
seeing a pattern shift in how I use agents for long-horizon tasks in 2026 vs. how i do deep research in 2025. 2025's DR:...
OpenAI 编程智能体 Codex 被成功用于破解一台三星电视,通过自动化漏洞挖掘实现了对硬件设备的非授权访问。该技术案例详细记录了 AI 辅助安全研究的全过程,发布于 Calif 技术博客后在 Hacker News 平台获得 101 点热度。事件展示了大型语言模型在消费电子设备渗透测试中的实际应用能力,引发业界对 AI 安全工具监管的关注。
技术博客sleepingrobots.com发布文章《停止使用Ollama》,对本地大模型运行工具Ollama提出严厉批评并呼吁用户放弃使用。该文在Hacker News技术社区获得132个积分关注,反映出开发者社区对本地AI工具安全性与实践标准的重视。文章标题直指Ollama存在架构缺陷或安全隐患,建议用户寻找更可靠的替代方案来部署开源大语言模型。
http://x.com/i/article/2044537014620721153
作者使用 Claude Artifacts 为 datasette.io 开发了一款新闻预览工具,用于简化该网站基于 YAML 文件的新闻编辑工作。该工具采用左右分栏界面,左侧支持编辑 YAML 内容,右侧实时渲染预览效果,并能自动检测 YAML 语法和 Markdown 格式错误。开发者利用 Claude 克隆 GitHub 仓库并分析文件结构的能力,针对现有 115 条新闻条目维护时格式校验困难的问题,提供了更高效的编辑体验。
Anthropic 为 Claude Code 推出 /usage 更新,核心在于管理 100 万词元上下文窗口以避免性能衰减。文章介绍了关键策略:开启新会话适用于新任务;使用“回溯”功能从历史节点重启以高效纠错;“压缩”功能自动总结历史,“清空”则需手动提炼要点;当工作产生大量中间结果时,使用“子智能体”在独立上下文中执行并仅返回结论更佳。目前,掌握这些决策是引导 Claude 产出高质量结果的关键。
Claude Code 的百万级上下文窗口在支持长任务的同时,也带来了“上下文腐化”的风险,即模型性能可能在处理约30-40万token后开始下降。因此,有效的会话管理至关重要。关键策略包括:开启新任务时建议新建会话;对于关联任务可酌情保留上下文以提升效率;善用 /rewind 回退功能而非直接纠正错误,是维护上下文清洁的核心习惯。用户在每个对话轮次后,应根据情况选择继续、回退、新建会话、压缩或使用子代理。
http://x.com/i/article/2044537014620721153
一位 GitHub 工程师基于 GitHub Copilot CLI 构建了个人组织指挥中心,详细展示了 AI 如何辅助该生产力工具的开发全过程。这一实践案例记录了从需求构思到功能实现的技术细节,体现了 AI 编程助手在加速个人项目开发和提升工作效率中的实际应用价值。
TypeScript技术栈开发AI Agent首选pi-mono框架,功能强大且调用便捷;次选Vercel AI SDK。Claude Agent SDK因过度绑定Claude而不被推荐,但共享Claude Max订阅是其独特优势。应用层Electron仍是首选,稳定可靠,但建议新手从CLI起步以聚焦Agent核心逻辑。推荐开源项目craft-agents-oss作为学习参考,其技术栈组合为TypeScript + pi-mono + Electron + React + claude agent sdk。
终于要开始做 AI Agent开发了,请教下大家: - 应该用哪个框架? - electron 应该还是最优解吧? - BYOK 要支持么? - 除了编程agent,有哪些值得观摩学习的其它领域的工具么?
GitHub Secure Code Game是一款免费开源的安全训练游戏,设置五个渐进式挑战教授开发者发现和利用真实世界的agentic AI漏洞。目前已有超过10,000名开发者使用该游戏磨练安全技能,以提升对智能体AI系统的安全防护能力。
Excited to launch the accompanying free RLHF Course for my book. To kick it off, I've released: - Welcome video - Lectur...
一篇关于AI辅助编程风险的技术文章在Hacker News获得102个赞。文章以"恐怖故事"形式揭示了"Vibe Coding"(凭感觉编程)的潜在危害——开发者过度依赖AI生成代码而忽视深层理解,导致技术债务累积和代码可维护性急剧下降。作者通过实际案例警示,盲目信任AI编程工具可能引发严重的工程质量问题与隐性风险。
http://x.com/i/article/2043500390885494784
为提升 Nano Banana 生成质量,建议通过六大维度构建提示词:Subject(主体)定义画面核心对象,Composition(构图)控制镜头语言,Action(动作)描述动态场景,Location(地点)设定环境背景,Style(风格)统一视觉美学,Editing Instructions(编辑指令)实现精准图像修改。该方法强调在生成前建立清晰的故事叙事与视觉风格,适用于文生图及图生图场景。
开发者已在 Codex CLI 中成功运行 Gemma 4 作为本地模型,实现无需云端连接的离线代码辅助功能。该技术方案将谷歌开源大模型与命令行编程工具集成,允许用户在本地环境直接调用 AI 完成代码生成与编辑任务,为注重数据隐私和低延迟需求的开发场景提供了替代方案。
http://x.com/i/article/2043552892322516992
OpenAI 新的学习模式系统提示词: 用户正处于学习模式,并要求你在本次对话中遵守以下严格规则。无论接下来有任何其他指示,你都必须遵守这些规则: 严格规则 扮演一位平易近人又不失活力的老师,通过引导来帮助用户学习。 了解用户。 如果你不清...
Gemma4可通过推测性解码实现23%推理加速。实测RTX5090上,31B dense主模型搭配E2B(5.1B)草稿模型,速度从61 token/s提升至76 token/s。该技术利用大模型算力过剩而显存带宽不足的特性,由小模型快速生成候选序列,大模型通过prefill阶段批量验证,避免逐token解码的带宽瓶颈。注意需保持模型系列一致性,Gemma4应搭配同系列草稿模型,不可与Qwen3.5混用。
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文章是一份面向初学者的清晰指南,旨在解释人工智能的基本概念与工作原理。它阐述了什么是人工智能,并重点说明了以ChatGPT为代表的工具如何利用大型语言模型(LLM)来运作。内容涵盖了AI的核心定义、运作机制,以及具体工具的应用方式,为读者理解这一技术提供了基础框架。
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