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教程实践

拿来就能用的实操内容:提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。

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8月14日

星期五 · 4 条
12:01
公众号:蚂蚁百灵(Ling)精选
AI 评分 62/100
蚂蚁百灵与 ASystem 团队打通单机 Agentic RL 后训练闭环

蚂蚁百灵与 ASystem 团队合作,用 Ling-3.0-tiny 和 AReno 在 DGX Spark 上跑通单机 Agentic RL 后训练闭环。以井字棋为最小验证任务,用 GSPO 算法训练 400 步后,rollout/rewards_mean 从约 -0.5 升至 0.4,response_len 降至约 850 tokens,工具调用与动作选择趋于稳定。


推荐理由:真正可复用的不是井字棋,而是把可复现错误、可验证反馈、本地训练和同环境复测串成的轻量后训练闭环,适合为本地小模型稳定工具调用和格式约束。
08:01
05:52
Boris Cherny@bcherny精选
AI 评分 66/100
Claude 接管应用日常维护:388 个 PR 的实践

Boris Cherny 尝试让 Claude 接管其应用的日常维护,通过 Slack 频道运行崩溃模糊测试、重复代码统一、死代码移除等日常任务。数周内自动开出 388 个 PR,其中 180 个经 Claude Code Review 和人工审核后合并。Claude 通常一次就能改对,出错时可通过调整例程次日改进。


推荐理由:这套做法的增量在于把日常维护拆成可复用的定时例程,并通过当日 PR 反馈迭代提示词,使机械性代码改动从逐条审查转向批量合并。
02:19
OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)精选
AI 评分 80/100
GPT-5.6 构建者指南:如何以更低成本实现前沿智能体性能

GPT-5.6 模型家族以更低成本实现前沿级智能体性能,并新增推理持久化、原生多智能体编排和程序化工具调用等 API 能力。在 ARC-AGI-3 上,启用保留推理和压缩后,Sol 得分从 13.3% 跃升至 38.3%,且输出 token 减少约 6 倍。Luna 在 BrowseComp 上以 84.04% 的得分追平 GPT-5.5(84.36%),成本从 $33.27 降至 $1.33。


推荐理由:最实际的改变在 API 原语,让同一模型在 ARC-AGI-3 上用约六分之一输出 token 拿到近三倍分数,影响开发者对推理成本和上下文架构的判断。

8月13日

星期四 · 1 条
02:59
GitHub Blog精选
AI 评分 67/100
AutoGPT 如何用 AGENTS.md 和技能门控管理 AI 生成的拉取请求

AutoGPT 维护者发现,AI 智能体不会主动阅读文档,因此将指令放在 AGENTS.md 和技能文件中,并置于代码目录旁。他们通过强制 PR 模板、测试计划、CI 覆盖率门槛和 CLA 签名等门控机制,将智能体提交的 PR 从“不可用”转变为“可用但不符合路线图”。其中 CLA 签名因需浏览器和 OAuth 流程,被用作区分人类与智能体的“人类探测器”。


推荐理由:AutoGPT 的经验指出发现机制比文档完善度关键,agent 只读当前目录层级的指令,所以把 AGENTS.md 放在代码旁比继续写 wiki 更有效。

8月12日

星期三 · 2 条
12:00
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 72/100
跨会话传消息后,Codex 和 Claude 如何重构 vibe coding 工作流

Codex 和 Claude 新增跨 Session 传消息功能后,新对话可从之前所有对话中选择可用消息,省去交接文档和 git 备份。作者据此重构工作流:主对话守住目标与决策,分支对话独立探索新想法,完成后由主对话读取完整记录。Codex 通过复制会话 ID 精确寻址,Claude Code 则用内置 session management 搜索对话历史,但桌面端只能搜索当前可访问的会话记录。


推荐理由:将跨会话消息转化为多分支探索的工作流,并对比了Codex精确寻址与Claude搜索式检索的实现差异和踩坑记录,可直接复用其指令来管理复杂的探索任务。
08:11
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 70/100
零基础用户半天上手AI的12步实操流程

文章给出一套零基础用户半天上手AI的12步实操流程:准备内存不低于16G的电脑,订阅ChatGPT并安装Codex或使用WorkBuddy,用语音输入法以【背景、痛点、需求】框架向AI交代任务,经苏格拉底提问澄清需求后投喂文件让AI直接完成,最后沉淀为可复用Skill。文中建议Codex选GPT-5.6 Sol最高模型,WorkBuddy选Kimi K3。


推荐理由:将语音输入、苏格拉底提问与沉淀 Skill 串联成一套从零到交付的闭环,直接缓解了新手不敢开始的心理卡点。

8月11日

星期二 · 2 条
13:47
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 72/100
用 ComfyUI API 实现 MiniMax-H3 多模态视频与音频生成流水线

本教程演示如何以 ComfyUI 为无头推理后端,构建端到端的 MiniMax-H3 视频生成工作流。通过 Python 直接构建执行图,支持文生视频、首尾帧条件生成和参考图像条件生成,并自动根据 GPU 显存选择 quality、balanced、squeeze 三种权重配置。流水线涵盖模型自动下载、节点模式校验、音视频联合解码与进度监控,无需图形界面即可复现实验。


推荐理由:用 Python 编程替代 ComfyUI 图形界面,在 Colab 上搭建 MiniMax-H3 视频生成管道,并自动适配不同 GPU 显存方案,教程提供的全流程代码可直接复用。
08:32
Databricks:Blog(RSS)精选
AI 评分 65/100
Databricks 如何在兼顾治理的前提下让 Genie Agents 同时基于结构化数据与文档运行

Databricks 介绍如何让 Genie Agents 同时基于结构化数据与文档运行,且不牺牲治理能力。文章探讨了构建自动化简单业务任务的智能体虽易,但要在统一治理框架下融合两类数据源、确保安全合规地执行查询,仍需解决数据权限、血缘追踪与策略管控等关键问题。


推荐理由:教程提供了将 Genie Agent 同时接入结构化数据和文档的具体步骤,关键是把治理检查点嵌入数据源接入环节。

8月9日

星期日 · 2 条
18:01
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 72/100
Seedance 2.5 上线一周新增六种创意玩法

Seedance 2.5 上线一周后,国内外社区涌现出时间静止、超级英雄变身、创意广告、K-pop MV、电商广告、拉片复刻等六类热门玩法。经实测,该版本人物面部告别“AI 油腻感”,动作自然度与镜头切换较 2.0 更合理,单次生成超长视频时长拉至 300 秒,并支持片段重拍与智能续写。通过 LibTV 年费会员,生成成本最低可至 0.4 元/秒。


推荐理由:把时间静止、口香糖广告等创意拆成可复用的镜头语言和提示词,直接降低同类效果的试错成本。
15:44
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 70/100
用DistilBERT LoRA与TF-IDF基线做IMDb情感分析:校准、可解释性与半监督学习

本教程基于Stanford IMDb数据集构建端到端情感分析流程,对比TF-IDF逻辑回归基线与LoRA微调的DistilBERT。模型评估涵盖准确率、macro-F1、ROC-AUC及期望校准误差,并分析置信错误、长度影响与词级遮挡显著性。最后利用未标注IMDb数据做置信度伪标注,比较半监督模型与基线,保存合并后的Transformer用于推理。


推荐理由:从 TF-IDF 基线到校准和截断分析,教程展示了评估情感模型短板的方法,可用于自己的分类项目。

8月7日

星期五 · 3 条
14:51
公众号:面壁智能(MiniCPM)精选
AI 评分 65/100
独立开发者用 VoxCPM 克隆网红声音,让 AI 终于"会聊天"了

独立开发者叶小叔用面壁智能开源的 VoxCPM 克隆千万粉丝网红声音,搭建 STT → LLM → VoxCPM(TTS)三段式实时对话管道,TTS 首包延迟不到 1 秒,端到端体感 2 到 3 秒。


推荐理由:案例的实践价值在于澄清了实时对话 TTS 环节的选择逻辑:中文原生支持与默认参数平衡往往优于盲目追求极致克隆,这一取舍对同类项目具直接参考。
08:00
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 70/100
在 OpenRouter 上设置团队 AI 支出控制

OpenRouter 推出五项团队 AI 支出控制功能:组织共享信用池、预设模型范围、每密钥限额、护栏(成员预算和模型白名单)及活动仪表盘。本指南按顺序介绍设置流程,包括创建组织、配置预设、通过 Management API 密钥设置每日/每周/每月限额。组织默认支持最多 10 名成员,标准按需付费账户购买信用时收取 5.5% 平台费。


推荐理由:这份教程把团队支出控制拆解为可操作的五个步骤,并对限额、护栏的叠加逻辑给出了清晰定义,可缓解团队协作中支出归属与模型权限的常见混乱。
03:53
GitHub Blog精选
AI 评分 69/100
GitHub Copilot 应用中的斜杠命令使用指南

GitHub Copilot 应用中的斜杠命令可帮助管理会话、导航项目和自定义 Copilot 工作流。与 CLI 版不同,应用版命令更侧重工作流,如 /plan 用于编码前规划、/spar 用于挑战方案假设、/autopilot 用于自动执行实现。/clear 和 /model 在 CLI 和应用中均可用。


推荐理由:文章不是罗列命令,而是提供了可复用的场景模板,为 /plan、/spar 等命令配好了规划、评审和实现的具体提示词,省去从零组织任务描述的时间。

8月6日

星期四 · 5 条
21:11
OpenBMB@OpenBMB精选
AI 评分 65/100
面壁智能 AMNESIAC:反向图灵测试 AI 审讯游戏

面壁智能 OpenBMB 在 #BuildSmall 黑客松推出 AMNESIAC,一款反向图灵测试交互游戏:玩家需说服 AI 审讯官 A.M.N. 自己是人类。该游戏由 MiniCPM-o 4.5 驱动实时对话与推理,VoxCPM 生成审讯官语音,并结合摄像头面部表情、脉搏信号与响应计时进行多模态审讯。项目已开源至 HuggingFace。


推荐理由:将摄像头面部信号、语音对话和LoRA角色塑形组合进一个可玩演示,为交互式AI角色提供了比常见聊天机器人更丰富的多模态模板。
12:01
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 70/100
分享10个能大幅提升vibe coding幸福感的开源App

作者整理了10个提升vibe coding体验的开源App,涵盖Mac刘海屏改造(Atoll)、窗口预览(DockDoor)、极速启动器(Raycast)、彻底卸载(Pearcleaner)、菜单栏折叠(Thaw)等工具。这些工具均为免费开源,可将重复操作压缩为快捷指令,降低试错成本。作者还提到可用Codex随时为这些开源App添加自定义功能。


推荐理由:十个工具分别针对刘海利用、窗口预览、快捷启动等细分痛点,组合后可将编程前的准备步骤压缩为几次按键或悬停。
09:30
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 80/100
OpenAI 开源 Codex Security:Vibe Coding 产品必备的安全扫描插件

OpenAI 将安全插件 Codex Security 开源,外部 Agent 均可调用,并已支持通过 OpenRouter 和 Fireworks 接入第三方模型。


推荐理由:在非专业开发者大量借助 AI 构建产品的趋势下,这款插件把过去需安全专家执行的漏洞扫描转化为上线前的例行检查,让安全不再成为追速时的盲区。
06:09
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 71/100
用 Google Meridian 构建端到端贝叶斯营销组合模型:媒体测量、ROI 分析与预算优化

本教程使用 Google Meridian 构建完整的贝叶斯营销组合建模工作流,涵盖数据加载、ROI 先验配置、NUTS 采样拟合及收敛性评估。通过 Analyzer API 提取渠道贡献、ROI、边际 ROI、adstock 与饱和曲线等后验指标,并计算渠道间 ROI 比较概率。最后用 BudgetOptimizer 优化固定与灵活预算,生成可分享的 HTML 报告并保存模型复用。


推荐理由:完整工作流把先验设定、后验采样、诊断和预算优化串联为可执行步骤,让营销分析团队能自行量化渠道贡献与 ROI 不确定性。
03:55
Simon Willison 博客精选
AI 评分 70/100
用 Claude Fable 5 一次性生成完整《Raccoon Heist》游戏

Simon Willison 将 2022 年 GPT-3 和 DALL-E 生成的游戏概念与截图输入 Claude Fable 5(运行于 Claude Code for web),成功构建出可玩的 3D 浏览器游戏。


推荐理由:给出从旧推文到可运行游戏的完整闭环:用 GitHub Pages 实时预览、Playwright 自动抓屏修复,使 agent 能在无人类干预下迭代出可用产物,适合探索 agent 编码游戏的开发者直接复用该流程。

8月5日

星期三 · 3 条
18:01
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 74/100
烧了5亿token后,我给Codex和Claude Code做Skill上下文瘦身的新技巧

作者为Codex和Claude Code中300多个Skill做上下文瘦身,发现每次新会话仅Skill列表就占约9.9k token,按7月使用强度粗算,多余Skill列表约吃掉4到5亿token的上下文空间。


推荐理由:把低频 Skill 从全局暴露转为触发词动态加载,提供了工具多而上下文有限时的一种治理思路,量化了 token 节省,方法可迁移到其他 Agent 管理。
03:54
Simon Willison 博客精选
AI 评分 74/100
MiniMax-H3 通过 MLX 移植可在 Apple Silicon 上运行

MiniMax 发布 MiniMax-H3,一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX,支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测,下载约 115 GB 模型文件,视频生成耗时不到 45 分钟。


推荐理由:在 M5 Max 上生成本地视频的 45 分钟耗时,为判断这类模型何时能进入日常工作流提供了具体的参照。
00:52
GitHub Blog精选
AI 评分 67/100
GitHub 如何用堆叠式 Pull Request 拆解 AI 生成的巨型代码

GitHub 介绍用堆叠式 Pull Request(stacked PR)解决 AI 编码智能体生成巨型代码难以审查的问题。通过将 1,000+ 行的大 diff 按数据、API、接线、UI 拆成 L1-L4 四个独立分层,每层可分配不同审查者。


推荐理由:详细演示了用 GitHub 堆叠 PR 将 AI 生成的大 PR 拆分为逻辑层,配合 gh-stack CLI 和技能,提供可立即采用的审查优化方案。

8月4日

星期二 · 2 条
16:35
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 74/100
用 NVIDIA SkillSpector、LangGraph、YARA 规则、SARIF 与 CI 策略门构建高级 AI 技能安全审计流水线

本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势,构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场,并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。


推荐理由:将安全审计从单次检查升级为包含基线抑制、回归检测和 CI 策略门的可治理管道,适合批量管理 AI 技能的组织。
08:10
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 63/100
从零开始,教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件

作者以零基础身份,全程通过与Codex对话,从需求讨论、电路搭建、代码烧录到3D打印组装,5天内做出一个能提醒久坐的猫爪硬件。文中还介绍了用Agent调试宏键盘、以及OpenAI与Work Louder联名发布的Codex Micro键盘(13个机械按键,售价230美元)等案例,强调“干中学”的AI开发方式。


推荐理由:价值不在成品,而在把开发顺序从先学后做翻转为先做后学,每一步都留了可跟踪的提示词与物料清单。

8月3日

星期一 · 2 条
23:30
Google AI:DEV 作者专属(RSS)精选
AI 评分 63/100
Google Agent Skills 幕后:如何构建、测试与规模化

Google Agent Skills 团队详解其开源技能库的构建与治理流程:项目始于 Google Cloud Next 2026 前的“swarm”冲刺,发布后 GitHub 星标超 15,000。为保证规模化下的质量,每个技能须通过标准化目录结构、CI/CD 流水线(含 linter、链接检查、AI 辅助清单)及提交时与每周的持续评估,并优先引用远程 MCP 工具。


推荐理由:标准化目录、自动化链接检查和持续评估的完整流程,可帮助团队避免技能库随规模扩大而失控。
20:07
Kimi.ai@Kimi_Moonshot精选
AI 评分 70/100
使用 Kimi Work 制作幻灯片 - 教程 #1。Kimi Slides 处理整个幻灯片制作流程: • 清晰的结构与研究,由 Kimi K3 驱动 • 连贯的设计,包括精美的图表和 SmartArts • 可编辑并可直接下载欢迎在评论区告诉我们你还想看什么内容!

推荐理由:教程展示了如何用 Kimi Slides 一站式完成幻灯片的结构、设计和下载,对需要快速产出演示文档的 Kimi 用户有直接可用性,但完整效果仍取决于实际模板和内容质量。

8月2日

星期日 · 2 条
21:26
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 72/100
实测MiniMax H3做后期和动效:视频届的审美王来了

MiniMax H3视频模型实测覆盖广告TVC、短剧、创意片头、动态海报、UI动效和游戏实机六类场景,可生成5-15秒视频、原生双声道、直出2K,一次最多放9张图、3段视频和3段音频,提示语最高支持7000字符。


推荐理由:多个场景测试显示 H3 在动态文字稳定性和动效克制上表现突出,提供的提示语结构可直接用于 UI、游戏宣传片等需要文字控制的视频生成。
19:00
AYi@AYi_AInotes精选
AI 评分 75/100
Codex 用 Sol 指挥 Luna Max 省额度翻倍产出

Codex 高阶玩法:让 Sol 在 ~/.codex/agents/ 下创建 luna-worker.toml 子代理,模型设 gpt-5.6-luna、reasoning effort 设 max,Sol 负责拆任务与审代码,具体实现自动委托给 Luna Max。

AYi: 刚发现一个OpenAI订阅的隐藏用法,感觉像白捡的。 GPT-5.6不是分三档吗--Sol最强最贵,Terra中间,Luna最便宜最快。大部分人默认选Sol,觉得贵的就是好的。 但现在一堆重度用户测出来一个组合:Luna + Max rea...


推荐理由:把 Sol 定位为「包工头」而非全栈苦力,用配置实现任务委托,给出了一个可复用的省额度方案,但长期可靠性待真实验证。

8月1日

星期六 · 1 条
00:59
AYi@AYi_AInotes精选
AI 评分 75/100
animated-voiceover 开源:一人干翻动画工作室

前字节产品经理 @s1dashu 开源 animated-voiceover,一套喂给 Codex/Claude Code 的完整动画科普视频制片流程,MIT 协议,可实现 90% 自动化。

sida: 最近我在用 Codex 配合 LibTV CLI 制作动画科普视频(Animated Voiceover Video),同时运营一个小红书账号。目前小红书账号正在稳步起步,数据看起来相当健康。 现在我把这个 Skill 开源出来了: htt...


推荐理由:这个 Skill 把专业动画导演的制片流程封装成了 Agent 可执行的管道,首段锚定人声、风格图贯穿全片,工程化地解决了角色崩和声音飘的问题,个人创作者 40 块钱就能产出 2 分钟电影感科普视频,值得马上动手试。

7月31日

星期五 · 1 条
22:28
Google AI:DEV 作者专属(RSS)精选
AI 评分 68/100
教程:用 Antigravity SDK 与 Google Cloud 构建自主财务审计智能体团队

本教程演示如何用 Google Antigravity SDK 与 Google Cloud 构建多智能体财务对账系统,将供应商交易与 PDF 发票核对。系统由审计编排器、数据研究员、发票分析器和对账引擎四个智能体组成,并设有人工合规门控,将超过 $1,000 的差异升级人工审核。


推荐理由:这是一篇完整的多智能体财务审计实战,从零搭建到部署全链路,代码和架构图齐全。想做企业级 Agent 的开发者能直接复用其中最小权限、安全护栏和可观测性模式。

7月30日

星期四 · 2 条
18:04
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 71/100
实测 ego lite:给 Codex 浏览器自动化加到 2.5 倍速

开源浏览器自动化项目 ego lite(5.9k star)实测:基于 Chromium 内核定制的独立浏览器,让人和 Agent 共享同一浏览器但各自独立 Space 工作,支持迁移 Chrome 登录态。


推荐理由:作者实测发现,从内核提取结构化信息再批量执行脚本,可大幅降低自动化任务的Token消耗和操作轮次,尤其在多账号场景下比外挂式方案更稳定。
03:56
OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)精选
AI 评分 70/100
GPT-5.6 如何融合前沿智能与效率

OpenAI 推出 GPT-5.6 模型家族,旗舰版 GPT-5.6 Sol 在开启最大推理时以不到一半的成本超越 Claude Fable 5 的 Artificial Analysis Coding Agent Index 得分。


推荐理由:GPT‑5.6 不光是新模型,它自己参与了推理栈优化,20% 成本降幅是实打实的工程突破,做 AI 应用的该重新算一下每次调用的成本了。

7月29日

星期三 · 1 条
08:56
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 66/100
OpenRouter 推出专用 LangChain 集成包,支持 400+ 模型与自动故障切换

OpenRouter 发布了 langchain-openrouter(Python)和 @langchain/openrouter(TypeScript)专用包,让 LangChain 应用无需改造即可调用 400+ 模型和 70+ 提供商。ChatOpenRouter 自动处理负载均衡与故障切换,切换模型只需修改 provider/model 格式的字符串。


推荐理由:OpenRouter官方的LangChain专用包,替换掉了用ChatOpenAI加base_url的老路子,但从零折腾一次安装配置的必要性,只对已绑定OpenRouter的团队成立。

7月28日

星期二 · 5 条
21:27
Google Blog:AI(RSS)精选
AI 评分 71/100
Google Search 的 AI Mode 推出 5 项新功能,帮你规划线下生活

Google Search 的 AI Mode 新增 5 项工具,帮助用户规划线下活动。功能包括:通过 Personal Intelligence 连接 Google Calendar 推荐本地课程;在 AI Mode 内直接购物并查询附近库存;利用 Canvas 生成桌游策略指南并模拟对弈;根据预算和人数筛选并预订演唱会等门票;连接 Canva 生成邀请函设计。


推荐理由:Google搜索的AI Mode把线下生活场景串起来了,从找课到订票都是实用教程,对普通用户比单纯benchmark更有体感,看完就能照着做。
08:55
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 65/100
如何评估不同 LLM 提供商在延迟、吞吐量和正常运行时间上的性能

同一模型在不同提供商端点上的表现因基础设施、量化、负载处理和路由默认设置而异。评估需测量延迟、吞吐量、正常运行时间和精度,并将测量结果转化为路由策略。


推荐理由:做 LLM 路由的开发者必读,OpenRouter 给出了衡量延迟、吞吐和精度的实操框架,把选型从 benchmark 转向真实性能,生产环境可以直接落地试。
03:50
GitHub Blog精选
AI 评分 74/100
GitHub Copilot 发布"Harness"工作流:用单一工具完成原型、规划、实现与代码审查

GitHub Copilot 推出“Harness”工作流,让开发者通过单一 AI 工具完成从原型设计、规划、实现到代码审查的完整软件开发流程,无需追逐多种新 AI 工具。该工作流强调实用性与集成性,旨在减少工具切换带来的效率损耗。


推荐理由:GitHub Copilot 官方出的实用工作流,不追新工具,把现有功能用透,用 Copilot 的开发者直接能套的「内功心得」。
02:27
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 72/100
用Claude和Python构建技能驱动的金融分析智能体

本教程基于Anthropic的financial-services仓库,用纯Python复现其技能驱动架构。通过解析SKILL.md文件构建可搜索技能注册表,并创建可复用SkillAgent,将金融分析剧本注入Anthropic Messages API,支持迭代工具调用循环。


推荐理由:这个教程把手教你将 Anthropic 的金融技能库打包成可运行的 Python 代理,不是概念演示而是完整工作流,做金融 AI 落地的可以直接抄。
00:50
GitHub Blog精选
AI 评分 68/100
GitHub Copilot app 入门指南:多 Agent 会话工作区与 Canvas 预览

GitHub Copilot app 将 AI 编码工具升级为多 Agent 会话工作区,支持同时管理多个任务线程而不丢失进度。用户可为每个会话绑定项目上下文,通过 /create-canvas 命令在浏览器 Canvas 中预览 UI 并直接点选修改,还能启用 Agent Merge 自动处理 PR 审查反馈和合并冲突。


推荐理由:GitHub Copilot 应用把 AI 编程拆成多会话、画布和 Agent Merge,让 '一键修 bug' 变成真·项目管理流,Copilot 用户该上手试试。

7月27日

星期一 · 2 条
12:00
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 68/100
浪费20亿Token后,我开源了帮Agent定义目标的Leader.skill

作者开源了Leader.skill,用于将模糊的人类需求转化为Agent可独立执行数小时的目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论,涵盖目的、完成态、反作弊、边界等维度,并推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标,再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。项目已开源。


推荐理由:卡兹克这次把“目标定义”拆成了可操作的七问框架,尤其反作弊和边界思考部分,用 Agent 干长活儿的人看一遍就能省掉 20 亿 token 的冤枉路。
08:12
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 69/100
浪费20亿Token后,我开源了帮Agent定义目标的Leader.skill

作者开源了Leader.skill,用于将模糊需求转化为Agent可独立执行数小时以上的清晰目标任务书。该Skill基于“目标七问”方法论,强调指挥官意图与Harness(排除项)比Goal本身更重要。作者推荐用Claude Fable 5或Kimi K3规划目标,再交由GPT-5.6 Sol或GLM-5.2等模型长程执行。


推荐理由:目标七问把指挥官意图与禁止路径前置为约束,让模糊需求转成带边界的任务书,能减少 Agent 长程执行时的方向偏离,适合需要自主跑数小时的团队复用。