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AITOP

7月17日

02:02

a16z@a16z

a16z分享Mintlify的招聘原则：每遇到新问题，第一步判断能否用自动化或Agent解决；第二步判断能否通过流程变更解决；只有前两者都不行时，才考虑增加headcount。这套框架强调用技术手段优先替代人力扩张。

技巧 Mintlify a16z Agent

推荐理由：Mintlify的这套思路挺实在，遇到问题先别急着加人，先试试自动化和流程优化，适合团队参考

原文

01:42

Aravind Srinivas@AravSrinivas

精选

Perplexity Agent API与LangChain的LangGraph结合，可在约90秒内生成一份风险投资备忘录，成本仅0.40美元。该工作流使用4个并行LangGraph节点，分别研究财务、产品和市场信息。最后通过一个无工具的合成器根据并行研究结果撰写备忘录。详细实现可参考LangChain博客。

技巧 Perplexity Agent API LangChain LangGraph

推荐理由：用Perplexity Agent API加LangChain，90秒花4毛钱自动写投资备忘录，适合VC工作流。

原文

00:40

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

NVIDIA官方展示了如何借助TAO Agent Skills在一天内对Cosmos 3模型进行后训练。该流程通过TAO平台的自定义能力，让用户快速将预训练模型适配到新场景。无需从头训练，显著降低时间与资源成本。

技巧 NVIDIA Cosmos 3 TAO Agent Skills

事件专题

推荐理由：想快速定制Cosmos 3？NVIDIA的TAO Agent Skills教你一天搞定后训练，适合开发者上手。

原文

00:19

Geek@geekbb

wigolo是一个免费、本地运行且私有的MCP服务，允许AI Agent直接搜索、抓取和研究网页。它托管在GitHub（KnockOutEZ/wigolo），无需付费即可获得与付费服务相当的效果。用户可自行部署，保证数据不离开本地。

技巧 wigolo MCP 智能体

推荐理由：wigolo是免费开源MCP服务，本地跑起来就能让AI agent自己搜网页，省下API钱，效果还不输付费版。

原文

00:18

Harrison Chase@hwchase17

精选

LangChain 发布新视频，演示如何通过 Baseten 运行 NVIDIA 的 Nemotron 3 Ultra 模型，该模型拥有 550B 参数，每秒可生成 300 token。视频展示了构建终端智能体、子智能体以及支持 MCP 协议的过程，所有追踪都通过 LangSmith 完成。这是一个实用的开源模型工作流教程。

技巧 Nemotron 3 Ultra LangChain Baseten

事件专题

推荐理由：想看 550B 参数的 Nemotron 3 Ultra 怎么跑智能体？LangChain 出了教程，支持 MCP 和子智能体，速度 300 tok/s，值得动手试试。

原文

00:15

Suhail@Suhail

用户Suhail分享AI可视化能力对数据理解的帮助。过去构建应用检查数据工作量巨大，现在借助AI可视化变得简单。推文获得6条回复和18个点赞。作者认为这有助于真正理解训练模型所使用的数据。

技巧数据可视化训练数据 AI能力

推荐理由：看看这位用户用AI可视化数据的心得，比自己动手建应用省事多了，能帮你吃透训练数据。

原文

00:07

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

该视频演示了如何通过 Baseten 结合 Deep Agents Code 部署 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 模型。该模型拥有550B参数，推理速度可达每秒300 tokens。视频还展示了构建终端智能体，支持技能调用、子智能体及 MCP 协议。全程通过 LangSmith 进行追踪调试。

技巧 Nemotron 3 Ultra NVIDIA Baseten

事件专题

推荐理由：想跑Nemotron 3 Ultra？这个视频手把手教你用Baseten部署，还演示了带MCP的终端智能体，挺实用的。

原文

7月16日

23:10

elvis@omarsar0

作者omarsar0分享了使用LLM Council（大模型委员会）进行AI研究的方法，而非简单创建多个智能体。他强调需仔细设定角色和目标，并与raft_hq合作构建该流程。具体演示通过视频展示，社交媒体互动数据包括6条回复、2次转发和18个点赞。该方法旨在提升研究效率，通过多智能体协作实现更精准的结果。

技巧 LLM Council raft_hq 智能体

推荐理由：omarsar0分享了他和raft_hq合作搞的LLM Council，教你如何给每个智能体分配角色来搞研究，比随便用几个agent靠谱多了。

原文

22:52

berryxia@berryxia

作者用 Kimi Coder 开发一个 3D 录音机项目，输入模糊的 prompt 后，Kimi 3 会花费较长时间思考（类似 Fable 5 的感觉）。当给具体要求（如调研市场、竞品、写 PRD）时，Kimi 自动启动 skills 执行一系列动作。开启 Auto/YOLO 模式后，Kimi 自动拆解任务、派给 Coding Agent，并能自我寻找并修复 bug，最终直接交付可用的网页。整个过程无需用户反复迭代，一次交付。

技巧 Kimi 3 Kimi Coder 编程助手

事件专题

推荐理由：来看看真实用户怎么用 Kimi Coder 的 Auto/YOLO 模式：丢一个 3D 录音机需求，它自己拆任务、调 agent、修 bug，直接出成品。

原文

21:14

向阳乔木@vista8

本周六（7月18日）晚8点，将有11位朋友进行线上直播分享，每人限时7分钟，聚焦AI Coding作品展示与技巧，以及FDE落地项目及其背后的坑。分享全程注重干货，避免废话，所有内容来自一手实战经验。参与者可通过飞书链接（当天提前5分钟进入）观看。

技巧 AI Coding FDE 实战分享

推荐理由：想看AI编码和FDE项目实战经验？11位朋友每人7分钟纯干货，没废话，适合想学真东西的你。

原文

19:18

Geek@geekbb

精选

Oracle 在 GitHub 上发布了多个示例应用和工作流，展示如何通过 AI Agent Studio 将 Fusion 业务系统集成到 AI 助手。这些示例演示了 AI 助手能够基于 Fusion 数据进行推理、提供建议并自动执行操作。每个工作流都包含了具体的配置步骤和代码示例，帮助开发者快速上手。

技巧 Oracle AI Agent Studio Fusion

推荐理由：Oracle 出了详细的教程，教你用 AI Agent Studio 把 Fusion 业务系统变成能思考的 AI 助手，直接上手就能用。

原文

19:12

向阳乔木@vista8

一位开发者使用AI工具对Grok Build的源码进行了系统性拆解分析，输出了一份结构化的飞书文档。该文档涵盖了项目架构、核心模块和关键函数的功能说明，帮助理解Grok Build的实现逻辑。源码中的主要数据流和依赖关系也被逐一标注。

技巧 Grok Build 源码分析 AI辅助编程

推荐理由：有人用AI把Grok Build的源码拆得明明白白，还整理了文档，想研究它的内部实现可以一键参考。

原文

16:43

Viking@vikingmute

vikingmute在推文中分享了使用images2模型生成新应用图标的工作流。该模型一次性输出了macOS .icns、Windows .ico、桌面PNG、iOS/Android全尺寸等素材，还包括网站favicon、Apple Touch Icon和分享图。作者提到，此前这些工作需花费大量时间，现在大幅简化。

技巧 images2 图像生成应用图标

事件专题

推荐理由：vikingmute分享用images2模型一次性生成全平台图标素材，省掉手工制作各尺寸的麻烦，适合开发者。

原文

12:58

berryxia@berryxia

Claude免费额度在周六被重置，用户比常规周期多获得2天使用时间。有用户猜测此举与即将发布的新模型有关。目前Claude官方尚未说明重置规则变更的原因。

技巧 Claude 免费额度重置

推荐理由：Claude调整了免费额度重置时间，周六重置让你多白嫖两天，比平时更划算。

原文

12:40

Junyang Lin@JustinLin610

推文讨论了模型战略使用而非技术方法。作者尝试了让MoE以专家模式运行以及设置任务路由器来节省成本，但发现效果不佳。他提出一个粗略标准：对于QA和简单智能体任务（如使用工具一次或两次或修复小bug），应使用较简单模型；对于大型代码项目或ML实验评估，则应使用更强模型。

技巧 MoE Task Router 智能体

推荐理由：JustinLin610分享了一个实用经验：搞MoE专家路由和任务路由器都不如直接按任务简单/复杂选模型，省心省力。

原文

10:17

Geek@geekbb

QuantSkills 组织在 GitHub 上发布了导航仓库 quantskills/qu…，整理了旗下几十个量化因子、研究和交易相关的标准化资产。这些资产以技能和智能体形式分类索引，开发者可通过点击快速查找和安装。仓库旨在提升量化资产的可复用性和发现效率。

技巧 QuantSkills 量化技能智能体

推荐理由：QuantSkills 把几十个量化因子和智能体按分类整理成索引，量化开发者直接拿去复用，省了自己翻找和整理的功夫。

原文

10:15

Yangyi@Yangyixxxx

本文介绍一种利用Agent自动化处理用户反馈的方法。在代码仓中创建每日任务，由Agent自动进行Bugfix。对于有疑问的反馈，可进一步转化为运营或营销内容，形成Reverb Marketing策略。这种方式能高效响应用户问题并产生新营销素材。

技巧智能体 Bugfix 代码仓

推荐理由：教你让Agent每天自动修Bug、处理反馈，还能把问题变成营销素材，一举两得。

原文

06:54

elvis@omarsar0

SpaceXAI宣布开源Grok Build，这是一个用于AI模型评估的测试框架（harness）。开源代码包括Grok Build CLI的Git仓库，允许开发者自定义和贡献。同时，所有用户的用量限制已被重置。该举措旨在提升测试工具的透明度和可靠性。

技巧 Grok Build SpaceXAI 开源

推荐理由：别总依赖别人的黑盒测试了，SpaceXAI把Grok Build开源了，赶紧去GitHub看看代码，自己也能改。

原文

06:21

官方账号LangChain@LangChainAI

技巧 LangChain 智能体治理 AI安全

推荐理由：LangChain出了个agent治理指南，从认证到成本控制全讲清楚了，搞生产级agent的团队可以看看。

原文

02:36

AI Engineer@aiDotEngineer

Simon Willison与Anthropic的Cat Wu和Trish Q.在访谈中讨论了Claude Code、Claude Fable等产品策略。他们提到Claude Tag支持多人协作，远程控制功能超出预期，Auto Mode被设为长任务默认模式而非--dangerously-skip-permissions。访谈还涵盖减少系统提示词以适配前沿模型、用Claude进行视频剪辑等案例。

技巧 Claude Code Claude Fable Anthropic

事件专题

推荐理由：想了解Anthropic内部怎么用Claude做开发、协作和剪辑？这场访谈全是干货，从产品思路到实际工作流都有。

原文

01:01

Ethan Mollick@emollick

用户利用Stream Deck控制Codex，让GPT-5.6 Pro根据输入的规格生成项目计划。Codex自动执行该计划并接管用户电脑完成软件安装。整个过程无需手动点击，通过AI自动化实现软件安装。这是一种通过自然语言指令让AI自主完成安装任务的工作流示例。

技巧 Stream Deck Codex GPT-5.6 Pro

推荐理由：教你怎么让GPT-5.6 Pro写计划，Codex自动帮你装软件，省去手动点击的麻烦。

原文

00:10

DeepLearning.AI@DeepLearningAI

DeepLearning.AI 与 Cerebras 合作推出短期课程「Fast LLM Inference with Cerebras」，教你利用 Wafer-Scale Engine 实现比典型 GPU 快数倍的推理速度。你将构建一个能根据用户交互实时个性化自身的网页，组装一个多工具工作流，在一次响应中分析市场信号，并掌握更干净的 agentic 编码习惯。课程由 Zhenny DeZ、Sebastian Duerr 和 MilksandMatcha 讲授，免费注册。

技巧 Cerebras DeepLearning.AI LLM推理

推荐理由：想用 Cerebras 的晶圆级引擎做超快推理？这个免费课教你搭实时个性化网页和复杂工作流，比 GPU 快好几倍。

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7月15日

23:50

Ate-a-Pi@svpino

一个 MCP（Model Context Protocol）让 Claude 能直接操作 Adobe After Effects 项目。用户可通过自然语言引导 Claude 编写表达式、自动化重复性工作流程。演示视频展示了实时效果，无需手动写代码即可完成复杂动画任务。

技巧 Claude After Effects MCP/工具

事件专题

推荐理由：想把 AI 塞进 After Effects 里帮你写表达式？这个 MCP 连接 Claude 就能搞定，看视频演示超直观。

原文

22:48

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain于今天美国太平洋时间上午11点/东部时间下午2点举办了一场网络研讨会，主题是安全地让AI代理拥有自己的计算机。研讨会介绍了如何通过沙盒化、权限限制等策略，防止代理滥用系统资源。注册链接位于events.langchain.com/register/build。该活动旨在帮助开发者更安全地部署自动化代理。

技巧 LangChain 智能体 AI安全

推荐理由：LangChain今天有个会，教你安全地让AI代理自己操控电脑，避免搞破坏。想学沙盒和权限控制的话别错过。

原文

22:19

官方账号Together AI@togethercompute

精选

Together Compute 发布了一个新cookbook，使用NVIDIA Nemotron 3 Ultra模型通过LangChain Deep Agents框架实现Ralph循环。该方法利用文件系统作为每次迭代间的内存，确保每轮对话都有新鲜上下文。该cookbook提供了完整的笔记本代码，可直接运行。

技巧 Together Compute NVIDIA Nemotron 3 Ultra LangChain Deep Agents

事件专题

推荐理由：新cookbook，用Nvidia Nemotron 3 Ultra加LangChain做循环智能体，每次对话都刷新上下文，实用性强。

原文

21:44

向阳乔木@vista8

一个网站整理了Web和App常见组件、动效名称以及网页设计风格术语，如Liquid Glass（液态玻璃）、Neumorphism（新拟物）等。帮助用户在Vibe Coding中更精准地向AI描述交互效果。该资源可提升前端设计与AI协作的效率，减少沟通模糊性。

技巧 Vibe Coding Liquid Glass Neumorphism

推荐理由：这个网站整理了组件和动效的名字，比如Liquid Glass、Neumorphism，用Vibe Coding时直接告诉AI名字就行，省事多了！

原文

20:36

向阳乔木@vista8

知名AI博主Ben分享了GPT 5.6模型的四种模式搭配建议：主要开发和创意工作推荐Sol medium，复杂任务开启Ultra并利用大量Subagent处理后台代理，日常对话用Luna xhigh。Sol在UI方面表现好，Max等级下写作能力强。Terra是GPT 5.5的升级版，UI和写作有小幅提升，更易被提示词引导。Luna有小模型味，模糊提示词下理解欠佳，需清晰定义任务。

技巧 GPT-5.6 Sol Ultra

推荐理由：Ben实测了GPT 5.6的Sol、Ultra、Terra、Luna四个模式，告诉你每个模式适合什么活，省得自己瞎试。

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19:13

shao__meng@shao__meng

MengTo（@designcodeio 创始人）在 GitHub 开源了 Skills 项目，包含 75 个可复用的设计/开发工作流与提示词。项目分为 Codex workflows（10 个）、Media（2 个）、UI（1 个）、Web design（62 个）四大类。核心工作流 video-to-superprompt 可从参考视频生成完整 HTML，html-to-interaction-prompts 将页面拆解为可复用 prompt。design-first-ui-prompting 提供 GOAL→NEGATIVE PROMPT 九步骨架，强调“Variants > rerolls”和 2-pass 字体工作流。landing-page 提供设计+转化+SEO 三合一 SOP。

技巧 MengTo Skills 提示词工程

推荐理由：MengTo 开源了 75 个 Skills，从视频到 HTML 的工作流和提示词范式，设计师和开发者直接拿来用。

原文

19:12

Qdrant@qdrant_engine

Divy Yadav展示了如何使用Qdrant Multivectors构建多方面的语义搜索，适用于电商商品检索。该方法通过为每个商品生成多个嵌入向量，捕捉不同属性（如颜色、款式、材质）。相比传统单一向量嵌入，多向量检索能返回更精准的相关结果。步骤包括数据准备、向量索引及查询优化。

技巧 Qdrant Multivectors 语义搜索

推荐理由：手把手教你用Qdrant Multivectors做电商语义搜索，比单一嵌入更精准。

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17:51

AI Will@FinanceYF5

Dilum Sanjaya 发起新系列 "Exploring Futuristic Interfaces"，通过 AI 工具搭建非常规的未来感 UI 概念。第一个 Demo 使用了设计工具 Nano Banana 2（经自定义调整）和代码生成工具 Gemini 3.1 Pro。该系列首个作品展示了 AI 在界面原型中的实际应用思路。

技巧 Gemini 3.1 Pro Nano Banana 2 UI设计

推荐理由：他用 Gemini 3.1 Pro 和 Nano Banana 2 做了个超酷的未来 UI 原型，看看 AI 怎么帮设计师实现脑洞。

原文

15:59

小互@imxiaohu

精选

DoorDash 自2026年6月起连续发布三篇工程博客，详解刚上线的 AI 购物助手 Ask DoorDash。其运行时架构分为四层，业务逻辑单独沉淀在一层中，不写入提示词。系统依赖记忆系统来跟踪用户偏好和历史订单，并用评测框架保障上线质量。该助手能通过自然语言理解用户需求，支持餐厅搜索、三餐规划、购物车生成等功能。

技巧 DoorDash Ask DoorDash 智能体

推荐理由：DoorDash 分享了落地 AI 购物助手的实操经验，重点在工具调用和记忆系统，不是只靠模型，做电商或生活服务 AI 的同学值得看

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15:58

Viking@vikingmute

FactoryAI 继禁用 React 的 useEffect 后，又开始禁止第三方 SDKs，将所有官方 SDK 替换为让 AI Agent 直接调用 REST API。他们认为许多国内 SDK 更新慢、代码质量差，当 Agent 能力足够强时，自己基于 API endpoints 造轮子效果更好。这一做法反映了前端框架影响力下降、回归 html+js 直接调接口的趋势。

技巧 FactoryAI AI Agent SDK

推荐理由：FactoryAI 又搞事了：先 ban useEffect，现在连 SDK 都弃了，让 AI Agent 直接调 API。他们觉得国产 SDK 太烂，不如自己造。这想法有点意思，值得一看

原文

14:56

AI Will@FinanceYF5

Grok 4.5 比 Opus 4.8 便宜 60% 以上，每任务成本约 $2.49，而 Claude Code 中 Fable 任务约 $12。搭配 Hermes 工具链后，可为 Grok 4.5 配置独立邮箱、电话、借记卡和工具访问权限，使其充当 AI 联合创始人。该方案速度也很快，目前可在 Hermes 或 OpenClaw 中运行。

技巧 Grok 4.5 Hermes 智能体

推荐理由：Grok 4.5 比 Opus 4.8 便宜六成，配 Hermes 搞个 AI 联合创始人，成本低速度快，值得试试。

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14:52

AI Will@FinanceYF5

用户Thijs向AI支付5.6 Sol（约56美元）获取其相机胶卷访问权限，让AI提取所有个人衣物照片。AI随后将这些图片整理成完整衣橱集合，并自动搭配新服装方案。最终通过gpt-image功能在用户身体上渲染穿着新搭配的效果图。整个过程展示了AI结合个人数据与图像生成的创意工作流。

技巧 GPT-4o 图像生成穿搭推荐

推荐理由：花5.6 Sol就能让AI翻遍你相册里的衣服照片，自动搭配并渲染上身效果，虚拟试衣很方便。

原文

14:48

宝玉@dotey

精选

宝玉分享了开发 BaoCut App 的循环工作流：先用 baoyu-design skill 配合 Claude Code 内置浏览器和 Opus 4.8 模型设计原型。原型打磨后在同一会话内让 Claude Code 基于新 UI 实现功能，Fable 5 能将设计稿几乎 1:1 还原。测试通过后使用 Codex 的 CloudFlare Plugin 直接发布更新到 CF。Opus 4.8 设计能力优于 GPT 5.6 Sol，但 GPT 5.6 Sol 在非 UI 部分表现好。

技巧 BaoCut Claude Code 编程助手

事件专题

推荐理由：宝玉公开了 BaoCut 的开发流程，教你用 Claude Code、Opus 4.8、Fable 5 和 Codex 分工协作，从原型到发布一步到位。

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14:47

AI Will@FinanceYF5

有人将AI模型5.6 Sol接入个人相册，从中提取出用户拥有的每一件衣物。随后让该模型搭配新的穿搭方案，并利用GPT-Image将这些搭配直接渲染到用户照片上。整个过程将个人衣橱整理为一个可交互的虚拟合集，实现从衣物识别到虚拟试穿的一站式流程。

技巧 5.6 Sol GPT-Image 虚拟试穿

推荐理由：教你一个骚操作：用5.6 Sol扫描相册提取衣物，再让GPT-Image把搭配穿到你身上，整理衣橱还能虚拟试穿。

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09:54

官方账号Greg Brockman@gdb

gdb（Greg Brockman）在推文中表示，使用ChatGPT work & sol功能，可以随意提出任何关于业务的问题并获得深入研究和回答。他意识到以前因为问题回答负担太重而不愿提问。该推文获得20条评论、4次转发、95个点赞。

技巧 ChatGPT OpenAI 提示词工程

事件专题

推荐理由：他用ChatGPT随便问业务问题，答案都研究得很透彻，真方便。

原文

09:52

berryxia@berryxia

作者基于Qwen3模型进行2bit量化，得到Ternary-bonsai-27b-mlx-2bit模型。在M1 Pro 32G笔记本上通过LM Studio加载并开启本地服务器，直接接入业务产品。回答速度较快，多模态功能表现良好，无大问题。

技巧 Qwen3 Ternary-bonsai LM Studio

推荐理由：给想低成本跑大模型的开发者参考：用Qwen3量化版，M1 Pro就能流畅做本地任务。

原文

05:45

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain团队在Twitter发布视频，回应社区关于智能体（agent）的常见问题。该推文获得13次点赞和2476次查看。视频内容针对开发者在使用LangChain构建智能体时的常见疑问。团队通过问答形式解释了智能体的定义和应用场景。

技巧 LangChain agent 智能体

推荐理由：做Agent开发的可以看看LangChain官方解答，常见问题都有。

原文

04:45

ChatGPT@ChatGPTapp

73°

ChatGPT 新增功能，用户可直接通过对话构建并部署完整网页应用。@coreyching 发布了演示视频，展示从零开始创建、测试到上线一个实用 Web 应用的全流程。该功能无需编写代码，适合非开发者快速原型设计。

技巧 ChatGPT 网页应用编程助手

推荐理由：ChatGPT 现在能直接帮你做网页应用了，看视频跟着学一遍就能上手，不用写代码。

原文