有人拿 Fable 5.2 两条提示词生成了一个 FPS 小关卡和带双人模式的 3D 打砖块,提示词原文全贴出来了。想做小游戏原型的可以直接抄这两条的写法,试玩链接就在评论区。
Latest
OpenAI 的 Charlie Guo 和 Dominik Kundel 在 Code Summit 现场演示 Codex:云端异步跑任务、语音下指令,还能用点标记交互。比 Cursor 那类 IDE 插件的用法更发散。正在用 Codex 或想优化编码工作流的开发者可以看看有哪些能直接抄进自己的流程里。
有人用一条提示词让AI在Blender里建了辆布加迪Tourbillon,车门能开、车灯能控,还自动出展示动画。核心是子Agent分工加Critic质检。玩3D建模或多Agent工作流的人可以直接抄这个提示词结构。
把 Zeno 悖论这种抽象概念做成 44 秒可看的 3D 动画,用的还是真实的蛋白质原子数据。想用 Fable 5.2 + Claude Code 做视频的朋友可以参考这套流程。
有人拿 Fable 5.2 做了 7 个实验,从代码生成的 3D 细胞模型到能打印的折纸都有。做教育内容或想给模型找新用法的话,这几个案例可以直接抄作业改一改。
dotey 用 Claude Motion 剪视频、Claude Slides 写方案的三个实际例子,讲清了 Agent 时代软件设计的变化:不用学复杂操作,画个框留条评论就行。做产品设计和开发的人都该看看,能帮你重新想 UI 该怎么画。
The notable lesson is that productivity gains came from restructuring codebases and tooling for agents, not from prompt tuning — a counterintuitive finding for teams optimising their prompts. Engineering leads and developer-tooling teams building agent-driven workflows can study how machine-readable specs and automated verification loops reduce per-step supervision. The "compiles does not mean done" verification standard is a practical blueprint worth comparing against other companies' agent development practices.
The hands-on assignments are the real draw: HW1 shows you can build a Claude Code-style agent harness from scratch for under US$5, with the reference implementation running for cents. Developers building agent products without heavyweight frameworks should work through HW1 first, and anyone designing evals will find HW2's task-authoring rubric a useful template. All materials are free, self-paced and MIT-licensed, so teams in cost-sensitive markets can adopt them directly.
写前端的朋友可以装一下,Chrome 官方给 agent 做的 skill,能让 Claude Code、Cursor 这类工具少写过时的代码,还会扫描旧项目里该升级的写法,而且 Firefox 和 Edge 也一起背书了,兼容性有保证。
国行 iPhone 一直用不上 Apple Intelligence 和新版 Apple 健康,这个项目能直接解锁,还顺手解掉 eSIM 数量限制。想尝鲜的人可以先看看作者的 Air 实机测试过程和风险提示再动手。
Bolt 官方发的提示词教程,教你除了"做个页面"之外,还能让 Agent 解释整个代码库、一次出 5 版设计方案、分析用户卡点。用 Cursor、v0 这些工具的人照着这套问法也通用,上手就能试。
没注册 Claude 但想玩 Whiteboards 的朋友看这条,dotey 分享了用 DSH 插件绕过账号门槛的办法,不用为了一次体验单独开账号,想尝鲜白板功能的直接照着试就行。
Simon Willison 把同一个提示词丢给 Claude Fable 5.2,还拍成视频和前一天的测试结果对照。比看跑分直观多了,想给项目选模型的人可以直接照着他这个方法自己跑一遍。
宝玉拆解了 BaoCut 的三级确认流程,HTML 分镜和网页预览能省掉漫长的截屏录制等待。做 AI 生成视频工具的人可以直接抄这套工作流,Agent 优先的软件设计思路也很值得琢磨。
DeepMind 的 philschmid 分享了一个很反直觉的经验:他把系统提示词和脚手架删掉约 90%,效果反而更好。核心是按需加载技能,而不是把所有指令常驻上下文。正在做 Agent 和提示词工程的人值得看这场分享。
LangChain 下周二在旧金山开一场 MDA 实操工作坊,自带笔记本就能现场部署一个深度智能体。想学 LangChain Agent 开发的朋友可以报名,去不了也值得留意活动页面后续会不会放出教程材料。
Resend 的 Zeno Rocha 上 Latent Space 聊智能体时代怎么做产品:他们用 MCP 开了 80 多个工具让 Claude Code 这类智能体自己注册、查价、发邮件。做开发工具或 SaaS 的团队该听听 AEO 怎么落地,别只顾着优化人类用户的转化页了。
dotey 拆了 Agent 时代做软件的新思路:别做复杂界面,把能力拆成 cli 和 MCP 让 Agent 调用。还举了 Everycut 三天做出来的实例,做产品的开发者很该看看。
宝玉汇总了两条很有含金量的推文:有团队用 Claude Opus 5.5 剪广告,老剪辑师日产出翻 5 倍。里面那套“参考作品起步、25 条历史片子重剪、专家逐条点评”的 Skill 训练法可以直接照搬,做视频或做内容团队的都该看看。
Genspark 这个 11 月排了 5 场活动,从 Jaipur 的 AI hackathon 到 Dhaka 的创始人专场都有,还有葡语的 Legal AI 场次。想做副业或独立开发的人可以挑离自己近的场次去,报名在 luma.com/genspark,能直接看到他们怎么教用户拿 AI 接活。
在 SF 做智能体开发的朋友可以关注,Mem0 这场早餐会专门聊记忆和检索在生产里踩过的坑,规模小方便面对面交流。做完 RAG 或长对话智能体的开发者去听听别人的实战方案挺划算。
Tripled output per engineer with flat incidents is a rare quantified claim from a company running coding agents in production, and the Azure tie-up suggests Replit's agent stack is becoming enterprise-deployable rather than consumer-only. Engineering leaders and platform teams weighing agent adoption for regulated environments should register for BRK548 to hear the orchestration details. Microsoft Ignite audiences will get the governance and security angle that most agent demos skip.
The lip-sync approach keyed to per-character pronunciation rather than loudness, with mouth motion 0.03 seconds ahead of audio, is what separates BaoCut from volume-driven talking-head tools, and the skill-install model means any Claude Code or Codex user can add a presenter to existing video workflows without learning animation. Content teams producing explainer or course videos in Chinese, English, Japanese or Korean get the best sync quality. Custom characters require a separate image generation setup, while the 19 built-in presenters work out of the box.
The one-line migration from Argon means teams can adopt Carbon without refactoring calls, and the thinking_level guidance gives a concrete starting default rather than guesswork. The Carbon-for-review plus Flash-for-edits split is a replicable pattern for any team running multi-agent coding pipelines. Developers building on Gemini APIs, and engineering leads evaluating agent tooling like Antigravity's /swarm, will get the most immediate value from the guide.
两天 18 小时的免费直播,Google DeepMind 参与呈现,讲的是编程智能体怎么组成流水线真正把代码交付出去,不是演示 demo 那种。在用 Cursor、Claude Code 做开发的工程师可以直接看看别人怎么搭软件工厂。
Hugging Face 在直播里讲量化,教你把大模型压到能在自己电脑上跑的体积。想本地部署又怕显存不够的话,这场课正好补上模型压缩这块知识,比看零散教程系统。
The change removes a recurring pain point: version lockstep between inference engines and the PyTorch runtime. Platform engineers and ML infrastructure teams deploying vLLM can now mix torch versions with less risk, accelerating security and performance updates. Distributors and package maintainers benefit most, since rebuild effort drops sharply across release cycles.
这篇对比挺实用,帮你搞清了 ChatGPT 和 Claude 语音模式在各端的真实覆盖:桌面、网页、Android 哪个能语音哪个不能,还有同一个会话跨端表现不同这种坑。经常用语音对话或 Cowork 的用户可以对照避坑。
如果你在安卓上试过 ChatGPT 的远程控制电脑功能,大概率也遇到过连接失败。这条吐槽里作者直接拿 Claude 的安卓应用对比,说那边开箱即用,还提到草稿不保存的具体问题,适合纠结选哪家的用户看看。
一篇真实使用几个月后的横向对比,不讲跑分只讲手感:写代码选 opus 5.5,做架构规划找 fable 系,gpt 6.1 强在战略规划。还爆料了发布前老模型降智的内幕,正在选型的开发者值得对照自己的场景看看。
Linda A. Hill 和 Digitai 在 Salesforce+ 上聊了一个很实际的问题:怎么判断一个创新项目该不该砍。他们把 Momentum 当成 KPI 来看,做企业创新管理或带团队的人可以听听这个角度。
A stable ABI shifts the coupling point between PyTorch and compiled inference stacks, meaning binary wheels could survive PyTorch upgrades without coordinated rebuilds. Teams packaging vLLM, TensorRT-style backends, or custom C++ extensions would spend less time maintaining per-version builds. Platform and MLOps engineers managing PyTorch version rollout in production clusters are the main audience.
Dharmesh Shah 在 a16z 播客里讲他怎么用 AI 一个人做了 uSpot 这款 CRM,第一天就收费。他给的"yet 测试"很实用,能帮你判断创业想法会不会被 AI 实验室顺路干掉。独立开发和想做一人公司的人都该听听。
The non-obvious point is that most of the speedup came from configuration, not new hardware — teams may already have equivalent capacity locked behind untuned settings. Practitioners running RL fine-tuning pipelines, especially with DeepSeek models, should benchmark their own step times against these figures before provisioning more GPUs. The 40-GPU versus 56-GPU result is a direct cost argument for adding auto-tuning to training stacks.
做智能体自动化的朋友可以看看:连上 Codex 或 Claude Code 跑一次任务,Swamp 就帮你把过程固化成 TypeScript 工作流和可复用的 skill,之后重复任务直接跑脚本,不用每次重新推理。想稳定复现智能体操作的人值得一试。
LangChain 把 Deep Agents 工作坊回放挂出来了,Jess Weng 讲检索和上下文工程,免费随时看。正拿 LangChain 搭智能体的人可以直接照着做法抄,比翻文档省时间,课程氛围也挺轻松。
X 工程师写的硬核前端文章,讲他们怎么把十年老代码推倒重写,主页加载从 27 秒压到 2 秒。三个服务端合成一个 React + Relay + Fastify 技术栈,还改成 Streaming SSR。做前端重构的人建议细看,比天天刷 AI 资讯涨本事多了。
The counterintuitive point is that aggregate scores can rise while previously correct behaviours regress, so per-behaviour comparison against a baseline is the only safe way to ship agent changes. Builders maintaining agents in production, especially those wiring in new tools, can apply this workflow to catch regressions early. The example also shows that many 'model failures' are just badly scoped tool descriptions — a cheap fix teams often overlook.
把 Grok 变成自动情报员,每天盯着 X 上研究员和模型公司的长文,翻成中文自动发成网站。想跟踪海外一手动态又懒得刷推的人可以直接拿开源代码改成自己的监控清单。
有人拿同一句提示词实测了 Claude 两个模型做同一个“冰之教堂”场景:Fable 5.2 花 81.10 美元、不到 2 小时,Opus 5.5 花 45.97 美元、3 小时多。差价 76% 换来更快速度和更细的冰面、鲸鱼细节。正在纠结选哪个模型的开发者可以看看这笔账怎么算。
Only the latest 2000 items are listed; for older ones see the daily archive