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6月15日

12:32

AI Will@FinanceYF5

Pietro Schirano分享了一个工作流技巧：他不再亲手为每个任务写/goal，而是让Codex自动生成它自己的goal以及每个子agent的goal。该方法通过一次简单的提示让Codex执行自描述和子目标分配，减少了手动编写提示词的时间。这个技巧适用于Codex驱动的多agent场景，可以提升效率。

推荐理由：学Codex新玩法，省写goal时间

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12:00

宝玉@dotey

Lovable设计负责人Felix Haas总结了七条AI时代高效团队经验，包括别等安排、招人看态度、好奇与沉迷区别、资深人重新动手、自我意识是速度敌人、先发布再迭代。Lovable于2024年上线，8个月达成1亿美元年收入，2025年底完成3.3亿美元B轮融资，估值66亿美元。这些经验来自这家欧洲增长最快的AI创业公司内部视角。

技巧 Lovable 团队管理 AI效率创业经验

推荐理由：Lovable团队管理实战心得

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11:13

elvis@omarsar0

精选

推文作者分享了一个提升Agent自主运行/goal效果的技巧：从历史会话中挖掘表现良好的目标，将这些洞察打包成自动化技能，供/goal工具复用。该方法可以解决LLM的奖励黑客行为、快速完成任务偏好等异常行为。作者已在编排器应用中构建了/goal的UI界面，并建议将这套做法作为Agent工具。

技巧 Codex LLM 提示词工程智能体工作流

推荐理由：学一招让Agent目标更靠谱

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11:12

elvis@omarsar0

作者用6个月自建了一套Agent编排器，包含路由、动态工作流、验证器、MCP工具等功能。他通过挖掘Agent会话记录递归构建和测试新想法，涵盖自主循环和持续学习系统。他认为锁定特定工具或模型供应商风险过高，必须自己控制成本、决策和上下文管理。这为应对本周Fable事件提供了最佳防御。

技巧编排器智能体 MCP/工具 Agent

推荐理由：自己动手做编排器，比依赖供应商强

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11:12

elvis@omarsar0

研究者omarsar0分享了构建自改进AI系统的经验，可以通过选择论文和方法即时创建新功能。系统能根据自生成评估决定是否保留或丢弃功能，目标是实现无需人工干预的自我维护。这一工作流展示了如何利用论文复现功能快速测试新想法。

技巧自改进 AI系统构建论文复现工作流

推荐理由：手把手教你自改进AI

原文

11:12

elvis@omarsar0

作者出于研究好奇心构建了Agent编排器应用，其自改进系统意外实现了高可靠性、独立性和可塑性。他认为这些特性是未来智能栈的关键部分。上下文控制能让Agent产生令人惊讶的行为，但高层决策不能外包给单一公司。

技巧智能体 Agent编排器自改进系统

推荐理由：自己动手搞Agent编排

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11:12

宝玉@dotey

作者在 baoyu-skills 项目中尝试用 EXTEND.md 文件保存用户自定义设置。但 Markdown 不是严格结构化数据，导致程序解析困难，格式难以保持一致。作者建议改用 JSON 或 YAML 作为 Skill 扩展配置，既能被 LLM 方便读取，也能用代码解析和保存。

技巧 baoyu-skills JSON YAML Markdown 智能体

推荐理由：配置改用 JSON 更靠谱

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11:12

Google AI Developers@googleaidevs

Google AI研究员与工程师在Kaggle推出5天Vibe Code课程。学员将学习用自然语言编写可扩展的智能体系统。课程包含一个实践性的结业项目（capstone project）。

技巧 Vibe Code Google AI Kaggle 智能体提示词工程

推荐理由：Google AI的Kaggle课程，学用自然语言写代码

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11:11

elvis@omarsar0

Omar Sanseviero分享了一个名为llm-council的开源技能，用于在Claude Code中组合多个LLM组成委员会进行深度研究。该技能默认使用Fireworks AI的API，但可轻松适配OpenRouter。项目托管在github.com/dair-ai/dair-ai仓库，目前支持Claude Code，但可能兼容其他智能体。作者表示可用此技能执行复杂的研究任务，并计划未来扩展到更多领域和动态工作流。

技巧 llm-council Fireworks Claude Code 智能体研究任务

推荐理由：分享了一个LLM委员会技能，能组合多个模型做研究

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11:11

Viking@vikingmute

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Viking分享了一个省钱的工作流，灵感来自shadcn的improve skills思路。先让GPT-5.5 High出包含Metadata、Scope和Steps的plan，不写一行代码。再用Composer 2.5和DeepSeek v4 pro分别实现，效果都不错。最后用review-forge审查提高代码质量，整体花费非常少。这个repo 4天获得3.7K stars。

技巧 GPT-5.5 High Composer 2.5 DeepSeek v4 pro review-forge shadcn 工作流省钱

推荐理由：省钱开发新功能的实际方法

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11:10

Tw93@HiTw93

Waza 是一套包含8项工程习惯技能（规划、审查、调试等）的工具，可在 Claude Code、Codex 等编码工具上运行。用户切换底层模型后仍能保持相同工作流程。Waza 帮助开发者延续熟悉的工程习惯，无需因模型变更而重新学习。该工具已在GitHub开源。

技巧 Waza Claude Code Codex 编程助手工作流

推荐理由：用Waza在多个编码工具间切换模型

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11:10

shao__meng@shao__meng

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Codex Mobile 将手机作为远程开发机的控制中心，代码执行仍在桌面端完成。任务启动时可配置主机、工作区、Git 分支，并创建独立 worktree 隔离变更。Side Chat 提供与主线程关联的轻量对话，不打断主工作流。Plan 模式用于高风险任务，Goal 模式设定可验证终态，Mobile 端支持完整操作。Mobile 独有优势包括拍照/选图、语音录制 prompt，以及通过行内评论审查代码变更。

技巧 Codex Mobile OpenAI 编程助手远程开发代码审查

推荐理由：手机远程编码实战技巧

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11:08

orange.ai@oran_ge

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橙线插画 skill 是一款将长文自动生成插图的工具，作者用它为一篇7.5万字的文章制作了20张插图。Agent 会为每个场景生成2套方案供选择，最终未对任何图片进行修改。该skill已开源，下载地址在github.com/orange2ai/oran…。

技巧 Orange AI 橙线插画 skill 智能体提示词工程

推荐理由：能帮长文秒变漫画，省时省力

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10:20

向阳乔木@vista8

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该工具输入任意App名称即可自动抓取AppStore用户评价，并通过DeepSeek进行四类信息挖掘：用户正面/负面评价、问题与版本更新的关联、产品机会识别、可视化图表输出。产品预计下周开源，可帮助产品经理快速从评论中提取 actionable 信息。

技巧 DeepSeek AppStore 产品经理用户评论挖掘数据分析

推荐理由：帮你用DeepSeek挖掘AppStore评论，找出产品机会

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6月14日

20:56

Geek@geekbb

illo-sketch是一个AI技能，可将文章或创意转化为印刷风格的社论插图。它内置十套画风，包括riso印刷、蓝图、黏土和像素等。用户可使用一只可重复使用的吉祥物来演绎创意点子。该项目托管在GitHub上，由tmchow开发。

技巧 illo-sketch GitHub 印刷风格插图生成吉祥物

推荐理由：十套画风加吉祥物，创意插图神器

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16:21

Yangyi@Yangyixxxx

Ponytail插件通过YAGNI原则和检查stdlib、平台原生功能、已有依赖等步骤，让AI coding agent避免过度工程。基准测试显示代码量减少80-94%，成本降低47-77%，速度提升3-6倍。支持Hermes、Claude Code、Codex、Cursor等Agent。

技巧 Ponytail AI编程助手智能体提示词工程代码优化

推荐理由：让AI agent少写80%代码

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16:09

Viking@vikingmute

Shadcn 的 /improve 思路主张用最强大的模型（如 GPT-6）深入理解代码库、发现问题并产出高质量计划，而将实际执行交给更便宜的模型完成。Skill 本身绝不直接修改代码，只负责产出计划，主 Skill 包括快速和全面等多种模式。该 repo 发布 4 天即获 3.7K stars，作者认为 skills 是目前最容易获得 stars 的方式。

技巧 shadcn /improve 编程助手开源模型智能体

推荐理由：Shadcn 教你用最强模型出计划

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12:51

宝玉@dotey

设计师dotey分享用AI Agent辅助设计后，修改字型字号颜色的新方式。首先，使用设计系统规范按钮圆角、字号、间距，避免3px、5px等随意值。其次，设计师通过文字指令指挥Agent修改，Opus 4.8+结合设计系统可做到“言出法随”。最后，设计师负责把控大方向和验收结果，Agent执行具体调整。

技巧 AI Agent 设计系统 Opus 4.8 提示词工程

推荐理由：设计师用Agent改设计的新思路

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09:52

Geek@geekbb

精选

一个名为 Archify 的开源项目展示了通过 LLM（如 pi 和 DeepSeek）将自然语言描述转换为结构化 JSON，再经 Node.js 渲染器用纯几何算法生成 SVG 并注入自包含 HTML 的流程。该方法无需依赖任何生图模型，仅利用 LLM 的指令遵循能力即可实现从文本到矢量图形的转换。项目代码托管在 GitHub 上，提供了一种轻量级的 AI 绘图新思路。

技巧 DeepSeek pi Archify SVG 开源模型

推荐理由：不用生图模型也能画图

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08:53

宝玉@dotey

黄赟分享了一个与AI Agent交互的习惯：先让Agent写出coding plan，反复确认后汇总task列表，最后再编程并标记已完成。核心原则是交代任务时明确验证标准，之后无需关注中间过程。这种方法能提升Agent任务执行的效率和准确性。

技巧 Agent 提示词工程编程助手

推荐理由：Agent交互技巧，省心省力

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08:52

宝玉@dotey

精选73°

宝玉分享了一个用Claude Design更新视频字幕编辑器UI的案例：将标题文字从单行改为两行布局。他在Claude Design中修改设计稿后导出zip，用git diff查看变更，然后给Claude Code一句提示“参考设计稿design目录下的相关变更，对UI进行变更”，Claude自动分析diff并修改了Swift代码。整个过程主要在设计端操作，代码端自动同步。

技巧 Claude Design Claude Code UI设计编程助手工作流

推荐理由：手把手教你用Claude Design改UI

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08:08

Simon Willison@simonw

Simon Willison宣布了将Python扩展（C、C++、Rust等）编译为WebAssembly并通过PyPI分发的方法。Pyodide可以直接安装这些编译后的包，无需额外构建步骤。这利用了Pyodide的包管理机制，使纯WebAssembly的Python生态扩展成为可能。该流程依赖Pyodide的特定配置和构建工具，包括PyO3和maturin等。

技巧 Pyodide WebAssembly PyPI Python扩展

推荐理由：教你如何让Python扩展跑在浏览器里

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04:21

elvis@omarsar0

精选

Elvis 在讨论中分享了运行自主长期编码智能体的经验，指出大多数模型难以协调长期任务，容易过早暂停或出现奖励黑客行为。他建议使用 Opus 4.8 进行规划，GPT-5.5 执行任务，并用 Deepseek、Qwen、Kimi 等模型作为评估器。强调多模态目标比纯文本目标更有效，能帮助智能体保持方向。

技巧 Opus 4.8 GPT-5.5 Deepseek Qwen 智能体

推荐理由：Opus 4.8 规划 + GPT-5.5 执行，长期智能体实战配方

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04:21

elvis@omarsar0

Omar Sanseviero 在 X 上分享了关于自主长时编码智能体的笔记，涵盖目标设定、循环工程、验证器和动态工作流等主题。笔记使用其 writer agent 快速总结，并附有引用推文链接。该内容涉及如何构建能长时间自主运行的编码智能体，包括关键组件如验证器和动态工作流。

技巧编码智能体智能体工作流验证器 Omar Sanseviero

推荐理由：Omar 分享的编码智能体实战笔记

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02:22

Paul Couvert@itsPaulAi

PaulAI在推文中强调AI不应被封闭组织垄断，建议使用闭源模型创建技能、工具、数据集和工作流，以改进本地模型。他指出本地AI模型现在易于使用且能力远超预期，可连接Codex、Claude Code等工具实现自动化。用户可根据需要微调这些模型。

技巧开源模型本地模型 Codex Claude Code 微调

推荐理由：教你用闭源模型养本地模型

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01:21

Aadit Sheth@aaditsh

精选

Andrej Karpathy（前特斯拉 Autopilot AI 负责人）发布了一门 3.5 小时的免费课程，详细讲解 ChatGPT 的工作原理。课程涵盖 Transformer 架构、训练流程（预训练、微调、RLHF）等核心内容。该课程完全免费，旨在普及大语言模型知识。

技巧 Andrej Karpathy ChatGPT Transformer RLHF 提示词工程

推荐理由：Karpathy 免费教 ChatGPT 原理

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6月13日

23:51

Geek@geekbb

一个名为Agent Monitor的开源工具可监控Claude Code、Codex、MCP服务器等AI agent进程的内存、CPU和磁盘占用。它能检测内存泄漏和僵尸进程，并通过AI CLI自动生成清理建议。该工具基于GitHub仓库0x0funky/AgentMonitor开发，适用于开发者管理本地AI工作负载。

技巧 Claude Code Codex MCP服务器进程监控开源工具

推荐理由：帮你监控AI进程，自动清理泄漏

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23:21

GitHub@github

GitHub 的 @kdaigle 在视频中展示了 Copilot 移动应用的几个实用功能。用户可以通过该应用在手机上查看和编辑代码，并利用 Copilot 的代码补全和解释功能。视频还演示了如何通过应用与仓库交互，例如创建 issue 和合并 pull request。这些功能让开发者能更便捷地在移动设备上管理代码工作流。

技巧 GitHub Copilot 编程助手代码补全移动开发

推荐理由：看看 Copilot 手机端能干啥

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21:51

Geek@geekbb

AI Reliability Copilot 是一个开源 SRE 工具，用户粘贴日志、指标、报警等事故上下文后，AI 即时流式输出 9 段结构化分析，覆盖从严重等级判定到事后复盘草稿的完整流程。该工具基于 GitHub 仓库 YanpengQi7/ai-reliability-copilot 发布，旨在提升事故响应效率。目前项目已公开，支持自定义分析模板。

技巧 AI Reliability Copilot SRE 开源工具事故复盘流式分析

推荐理由：SRE 事故分析自动化利器

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19:21

Geek@geekbb

开发者ratelworks在GitHub上发布了一个名为tokipony的工具，能在Claude Code和Codex CLI的状态栏中显示一匹小马动画。小马的奔跑速度与AI的token生成速率实时联动，token越快小马跑得越欢，AI停止时小马就站着等待。该项目基于xgo.ing构建，目前获得1个点赞和123次查看。

技巧 Claude Code Codex CLI tokipony 提示词工程编程助手

推荐理由：给终端加匹小马，跑多快看token速度

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15:24

Geek@geekbb

鲁班是一个专注于Agent Skill打磨的工具，它不直接润色文案，而是先评估Skill的价值。它通过联网查找同行对标，使用结构、实测、活体三把尺进行打分。根据评分，鲁班提供三个打磨方向供用户选择，然后才进行修改。每次改动都基于冻结基线并通过验证门，不通过则回退。该工具已开源在GitHub上。

技巧鲁班 Agent Skill 打磨工坊开源工具 GitHub

推荐理由：帮你判断Skill值不值得打磨

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13:30

Jerry Liu@jerryjliu0

Jerry Liu 在推文中提出 Loopcraft 概念，将组织构建类比为递归循环：个体是递归循环，团队在个体上循环实现团队级 OKR，公司在团队上循环实现公司级 OKR。他设想构建整合人类与智能体的组织，其中外层智能体循环管理子智能体和其他人类，进行任务分派与审查。swyx 补充认为，未来竞争在于有效堆叠循环的能力：早期需知道在出错时向下深入循环以提升可靠性，而随着模型进步，向上提升循环以获得杠杆将更为关键。

技巧智能体组织设计 Loopcraft 递归循环 AI协作

推荐理由：用递归循环重新理解组织与AI协作

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13:21

Geek@geekbb

精选

Ponytail 是一个针对 AI 编码代理的规则集/插件，通过六层检查（YAGNI、标准库、平台原生、已安装依赖、一行解决、最小可行方案）约束 LLM 生成膨胀代码。测试显示，相比无规则代理，代码量减少 80-94%，成本降低 47-77%，速度提升 3-6 倍。支持 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot、Aider、Kiro、Pi 和 OpenCode 共 10 种代理/平台。

技巧 Ponytail Claude Code Cursor Copilot 编程助手

推荐理由：让 AI 写代码更精简，省成本提速度

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13:19

LangChain@LangChainAI

LangSmith Fleet 提供四种创建技能的方式：通过 AI 聊天描述需求自动生成、在创建 agent 时自动生成相关技能、从模板开始、以及手动编写。用户可通过 LangChain 博客获取详细指南。

技巧 LangSmith Fleet LangChain 智能体技能创建

推荐理由：四种方法，快速上手

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13:13

Together AI@togethercompute

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Together AI的Rish Bhargava在推文中指出，部署语音智能体时延迟超过500ms用户会注意到，超过1秒用户会挂断。他详细分析了整个管道，包括75ms网络延迟为何增加30%开销，以及通过共置所有组件可将延迟降至5ms。推文附有链接，可能提供更深入的技术细节。

技巧语音智能体延迟优化 Together AI 网络延迟共置部署

推荐理由：语音智能体延迟优化实战

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13:09

elvis@omarsar0

精选

Omar Sanseviero分享运行自主长时编码智能体的经验，建议用Opus 4.8做规划、GPT-5.5执行，并用Deepseek、Qwen、Kimi或MiniMax等模型作为评估器。他强调多模态目标比纯文本目标更强，能帮助智能体保持方向。清晰定义目标、消除模型假设、避免奖励黑客行为是关键。

技巧 Opus 4.8 GPT-5.5 Deepseek Qwen Kimi MiniMax 智能体

推荐理由：Opus 4.8+GPT-5.5分工跑长任务

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13:07

Alex Albert@alexalbert__

Fable在长时间智能体对话中表现出超人类能力，有时用户甚至跟不上其输出。一个提示词片段被证明是让Fable写作更清晰、去除行话的最佳方法。该提示词片段在X上获得310个赞和94次分享。

技巧 Fable 提示词工程智能体写作

推荐理由：Fable对话太强，用这个提示词让它更清晰

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13:06

Ate-a-Pi@svpino

Oracle的AI数据库集成了向量存储功能，支持嵌入向量操作。开发者Santiago Pino使用Oracle向量存储和嵌入功能构建了一个图像搜索示例。该示例展示了如何利用Oracle数据库进行相似性搜索，无需额外向量数据库。视频和代码示例已公开。

技巧 Oracle 向量存储嵌入图像搜索数据库

推荐理由：Oracle向量存储做图像搜索

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13:05

Ate-a-Pi@svpino

Apify actors 让 Claude Code 能解析全球任意网站，被开发者称为“超能力”。Apify 刚为 Claude Code 添加了 MCP 连接器支持，扩展了更多应用场景。一个示例演示了如何通过 Apify 让 Claude Code 抓取并理解网页内容。

技巧 Claude Code Apify MCP/工具智能体

推荐理由：让 Claude Code 能读任何网站

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13:02

elvis@omarsar0

用户elvis在X上分享使用Opus 4.8进行规划、GPT-5.5执行任务的组合工作流。他指出将步骤分解为更小的部分能显著提升输出质量，并强调动态工作流的重要性被低估。该技巧适用于需要高质量输出的AI任务场景。

技巧 Opus 4.8 GPT-5.5 工作流提示词工程

推荐理由：Opus 4.8规划+GPT-5.5执行

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