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推荐理由：有个开源项目能录制你在浏览器里做的事，自动变成可复用的技能，还能让智能体直接调用，省去重复劳动。

推荐理由：EleutherAI发了他们在ICML的定位指南，想去现场找他们的可以看看，免得错过。

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推荐理由：看看Jasper怎么用Hugging Face当MONET的数据后台，对做大模型训练数据管道的团队很有启发。

推荐理由：Chollet一句话点醒你：编程不是写代码，是搭抽象层。别把AI太当回事。

推荐理由：想搞智能体云平台？Qwen这期直播讲从零搭建、非人类用户开发体验，做agent的开发者别错过。

推荐理由：StepFun 的 Step Plan 让你在 Claude Code 里连一次就能持续调模型，不用反复写 API，看那个 Tarot 生成器 demo 就知道了。

推荐理由：Ethan Mollick 分享了一个容易被忽视的问题：模型路由器的任务分配不够智能，尤其对创意和分析类任务。如果你也发现一些任务结果不好，可能不是模型不行，是路由器给它派了太弱的模型。

推荐理由：这篇很真实，说透了AI用得越多，自己越容易变懒，得先自己思考再让AI动手。

推荐理由：想看看AI怎么思考？让GLM-5.2或Opus 4.8帮你选诗，能看到它的推理过程，挺有意思的。

推荐理由：作者用GLM-5.2和GPT-5.5预测世界杯，GPT-5.5命中率70%，还给了淘汰赛提示词，试试用自己的agent玩。

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推荐理由：Coinbase创始人Brian Armstrong分享了一套实际操作方案：用更便宜的默认模型、优化缓存和路由，能把AI成本砍半。开源模型GLM 5.2和Kimi 2.7是主角，缓存命中率从5%跳到60%。

推荐理由：黄叔分享了10条实际使用flomo Agent的心得，比如对手是微信文件传输助手、AI洞察是卡片结构的迟到红利，挺有启发。

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推荐理由：有人一句话点醒我：循环工程其实就是提示工程搭上系统设计，做AI应用的朋友可以想想你的架构对不对。

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