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AITOP

7月29日

01:41

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

LangChain 构建的数据智能体现在能处理约 40 倍于其 3 人数据团队直接管理的请求量。数据团队可以将精力聚焦在模型、上下文和护栏上，这些是让智能体值得信任的关键。该团队分享了构建这一智能体的具体方法。

技巧 LangChain 数据智能体智能体

推荐理由：LangChain 分享了他们怎么让一个数据智能体处理 40 倍请求，团队不用再干苦活，可以专注搞模型和安全。

原文

01:34

官方一手AWS Machine Learning Blog@Gleb Geinke

精选

本文展示如何在Amazon Bedrock AgentCore上使用LangGraph编排多智能体工作流，并结合Strands进行推理。通过一个市场监控示例，讲解了状态驱动编排、检查点恢复以及AgentCore的记忆与可观测性功能。示例涵盖了智能体间协同、状态持久化和错误恢复机制，帮助开发者构建生产级AI系统。

技巧 LangGraph Strands AgentCore

推荐理由：AWS教你用LangGraph和Strands在AgentCore上搭市场监控智能体，有状态编排和检查点恢复，适合需要多智能体协作的开发者。

原文

01:15

AI SDK@aisdk

一条推特帖子介绍了如何使用HarnessAgent设定工作流，并明确智能体步骤边界。通过定义清晰的步骤边界，可以提升多步任务执行的可靠性与可调试性。HarnessAgent提供了结构化框架来分解复杂Agent流程。该方法适用于需要精细控制Agent行为的开发场景。

技巧 HarnessAgent 智能体工作流

推荐理由：@aisdk 发了用HarnessAgent规划工作流和agent步骤边界的技巧，帮你把多步agent写得可控又清晰。

原文

01:10

elvis@omarsar0

Opus 5 仅用一次生成和 Three.js 就构建了一个飞行模拟器。该模型通过 judge-executor 框架循环改进输出质量，核心技巧是让 judge 持续评估并驱动重试。如果你加更详细的提示词，可以获得质量更高的模拟器。这条推文展示了实际运行的视频效果。

技巧 Opus 5 Three.js 飞行模拟器

事件专题

推荐理由：Opus 5 一次跑出飞行模拟器，靠 judge-executor 循环提升质量，Three.js 实现。试试加更狠的提示词能更猛。

原文

00:56

elvis@omarsar0

该演示展示了基于动态工作流（dynamic workflows）构建的harness框架。框架可根据需要动态生成子代理（subagent），对开放世界游戏的图形和可玩性进行批判与改进。这个示例来自开发者正在构建的另一个开放世界游戏项目。

技巧 harness 子代理动态工作流

推荐理由：这个demo展示了怎么让AI自动派生子agent帮你优化游戏画面和可玩性，挺实用的，适合搞游戏开发的人看看。

原文

00:47

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

NVIDIA Jetson AI Lab提供在Jetson设备上本地运行生成式AI模型的完整指南。用户可通过该实验室资源在边缘端部署GenAI，无需云连接。教程涵盖模型选择、环境配置和推理优化。主要面向开发者与嵌入式AI爱好者。

技巧 NVIDIA Jetson GenAI Jetson AI Lab

推荐理由：想在自己的Jetson上跑AI？NVIDIA官方手把手教你，从零搭建本地GenAI环境。

原文

00:11

官方账号Hugging Face@huggingface

本教程来自HuggingFace的Training Agents系列第三期。内容讲解如何基于开源权重模型使用强化学习训练本地智能体。通过具体步骤演示训练流程，适合希望掌握智能体训练方法的开发者。

技巧 HuggingFace 智能体强化学习

推荐理由：想自己训练AI智能体？HuggingFace出了第三期教程，教你用强化学习训练本地/开源模型当智能体，手把手实操。

原文

7月28日

17:50

Amjad Masad@amasad

开发者Amjad Masad发现，训练chess LLM从棋盘局面到走子对时遭遇收益递减。意外中，一个“先思考再走子”分支虽然产生幻走，但混合约8%的推理轨迹到纯走子数据后，在相同预算下效果超过纯走子数据。模型内化了推理过程，但推理时不显式使用。新部署的象棋引擎估计约1200 Elo，目标是达到2000+，且保持小规模微调LLM、无引擎辅助的约束。

技巧 Amjad Masad chess LLM 推理模型

推荐理由：这个意外发现很有意思：混一点点推理数据，不改变推理过程，象棋AI就变强了。适合研究模型训练技巧的人。

原文

16:31

AI Will@FinanceYF5

76°

Sam Altman通过手机向ChatGPT发送一句话指令，要求它利用聊天记录为他和8个朋友规划周末出游。ChatGPT生成了多个方案，选出最佳三个，并自动构建了一个全栈网站供9人协调决策。达成一致后，它又完成了预订并起草了Gmail邮件发给朋友。整个过程展现了ChatGPT在高级指令下执行多步骤任务的能力。

技巧 Sam Altman ChatGPT OpenAI

事件专题

推荐理由：看Sam Altman怎么用一句话驱动ChatGPT，从聊天记录到做网站到订行程到发邮件，一步到位。

原文

16:20

官方一手marktechpost@Sana Hassan

本教程使用PrismML分支的llama.cpp部署1-bit Bonsai-27B模型。该分支提供了专门CUDA内核，用于解码模型的Q1_0_g128 GGUF量化格式。教程展示了如何设置本地服务器，并通过兼容OpenAI的API接口进行推理调用。整个过程省去了云端依赖，适合低成本本地部署。

技巧 Bonsai-27B PrismML llama.cpp

推荐理由：想本地跑Bonsai-27B？用PrismML的llama.cpp加上1位量化，速度起飞，还能直接用OpenAI API调用。

原文

15:17

Yangyi@Yangyixxxx

杨毅在Twitter上分享了一个开源项目：孙子兵法战略顾问，基于AI辅助商业战略决策。示例场景是豆包战略负责人如何与Workbuddy竞争。该项目使用提示词引导AI从孙子兵法角度分析问题，代码已发布在GitHub。工具可帮助用户理清战略思路。

技巧 NewMax 豆包 Workbuddy

推荐理由：杨毅开源了这套AI战略顾问，用孙子兵法帮你分析竞争，思路很新，适合做决策时参考。

原文

14:09

向阳乔木@vista8

Scaling Laws（缩放定律）描述了模型性能随计算量、数据量和参数规模变化的幂律关系。该定律由OpenAI在2020年提出，指导了大模型训练的资源分配。理解Scaling Laws有助于设计更高效的模型训练策略。

技巧 Scaling Laws 缩放定律训练策略

事件专题

推荐理由：想搞懂大模型为什么越训越大？这个视频用动画讲清Scaling Laws的缩放规律，比看论文容易多了。

原文

06:50

Google Gemini App@GeminiApp

Gemini 团队将于7月29日11:30am PT在 Discord 服务器举办 Prompt Like a Pro 活动。团队成员将分享用户真实用例，并提供提示词优化技巧。活动覆盖 Gemini Omni、Gemini Live、Notebooks 等功能的进阶用法。参与者可在线学习如何提升提示词质量，充分利用 Gemini 特性。

技巧 Gemini Discord 提示词工程

推荐理由：想用好 Gemini 的 Omni、Live 这些功能？官方团队手把手教你写提示词，还能看真实案例，别错过。

原文

06:05

06:05官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

Simon Willison点评了Ethan Mollick AI使用指南的演变：一年前以ChatGPT、Claude、Gemini等聊天模型为主，如今聚焦代理系统，如Claude 4 Opus、Gemini 2.5 Pro、o3和Deep Research。指南强调ChatGPT Work与Claude Cowork模式可让AI使用公司提供的计算机，而桌面应用中的Work和Codex模式能访问个人电脑，但命名混乱。ChatGPT移动端从Chat切换至Work模式后，Code Interpreter容器可联网。Claude则提供Cowork和Code模式，功能与桌面版不同。

技巧 Ethan Mollick ChatGPT Claude

推荐理由：想知道怎么选ChatGPT和Claude的代理模式？这篇拆解了Work、Cowork、Codex、Code的用法和区别，帮你少踩命名坑。

原文

04:47

Lenny Rachitsky@lennysan

71°

Anthropic 研究产品负责人 Dianne Penn 在访谈中讨论了如何避免过度依赖 AI（AI brainrot）。她于 2023 年加入 Anthropic，作为首位技术 PM，参与了从 Claude 2 到 Mythos 每个模型的发布。访谈涵盖 Anthropic 早期发展、模型评估（evals）作为新 PRD、前沿模型安全保障以及如何成为顶尖 AI 研究员。她还分享了个人使用 Claude 的经验及保持人类思维价值的方法。

技巧 Anthropic Claude AI安全

事件专题

推荐理由：Anthropic 的产品负责人亲自聊怎么防止被 AI 带偏，还讲了他们内部做模型和评估的方法，很实用。

原文

04:36

官方一手GitHub Blog@Burke Holland

GitHub Copilot 提供了一个涵盖原型设计、规划、实现和代码审查四个阶段的实用工作流。开发者无需频繁切换不同 AI 工具即可完成大部分开发任务。该方法专注于单一工具（Copilot）的深度应用，减少了学习新工具的成本。文章通过具体步骤指导如何高效利用 Copilot 完成软件开发的各个阶段。

技巧 GitHub Copilot GitHub 编程助手

推荐理由：别老换新工具了，用 GitHub Copilot 一个工作流处理原型到审查，省去切换麻烦，效率更高。

原文

04:32

官方一手GitHub Blog@Christopher Harrison

GitHub Copilot app 推出了面向初学者的入门教程，教你如何利用 AI agents 和 canvases 功能。教程从零开始讲解如何启动新项目，并逐步整合 AI 助手。它旨在帮助用户简化日常开发工作流，降低上手门槛。

技巧 GitHub Copilot 编程助手智能体

推荐理由：GitHub 官方出的新手教程，手把手教你用 AI agent 和 canvas 做项目，适合刚接触 Copilot 的朋友快速上手。

原文

03:24

elvis@omarsar0

该推文获得826次查看，强调在AI时代直接与用户对话比与AI代理头脑风暴更有价值。作者认为只有与真实用户交流才能发现价值、机会和改进点。帖子获得3次转发和3次点赞，引发对产品开发方法的反思。

技巧用户研究产品开发 AI代理

推荐理由：如果你在做产品，先别急着跟AI聊天，去跟真实用户说话。和AI头脑风暴不如直接用户访谈。

原文

02:57

Lenny Rachitsky@lennysan

71°

Anthropic研究产品主管Dianne Penn在访谈中分享了团队内部工作原则。她于2023年作为首位技术PM加入（当时团队仅5位产品工程师），主导了从Claude 2到Mythos的每个模型发布。讨论涵盖早期Anthropic、AI研究角色演进、指标评估方法（认为评估是新的PRD）以及如何避免过度依赖AI。她还介绍了实验室的孵化模式和为Claude建立的安全准则。

技巧 Anthropic Claude Mythos

事件专题

推荐理由：听听Anthropic内部PM的亲身体验，从Claude 2到Mythos的实战方法，特别适合AI产品经理和研究者。

原文

02:11

官方一手marktechpost@Sana Hassan

本教程基于Anthropic的financial-services仓库，使用Claude、Python和MCP Connectors搭建技能驱动型金融分析智能体。首先安装依赖并克隆仓库，然后映射其智能体、垂直插件和合作伙伴集成。接着解析仓库中的SKILL.md文件，使其可搜索。最后实现自动化交付，无需手动维护生成物。

技巧 Claude Python MCP Connectors

事件专题

推荐理由：Anthropic开源了一套金融分析智能体方案，这篇教程手把手教你用Claude和Python搭建，还能自动解析技能文件，适合搞量化分析的人试试。

原文

01:12

Milvus@milvusio

精选

推文以“pink headphones for kids with ears under $20”为例，说明电商搜索需同时处理语义意图和数值约束（价格<20美元）。Lumen演示项目通过查询理解分离产品意图与过滤器，使用密集向量搜索、BM25关键词匹配和Milvus过滤（价格、评分、品牌等）。诊断面板展示了Milvus查询、嵌入维度、融合策略和延迟等关键指标。该方案整合了混合检索、元数据过滤和多模态相似度，适用于现代产品搜索。

技巧 Milvus BM25 电商搜索

推荐理由：想给电商搜索加上混合检索？看看这个Lumen demo怎么把语义、关键词和价格过滤组合起来，还能可视化诊断。

原文

00:47

向阳乔木@vista8

技巧论文推荐 Newsletter AI论文

推荐理由：想省时间读论文？这个Newsletter每周帮你挑出最值得看的前沿AI论文，比你自己刷Huggingface更高效。

原文

00:46

向阳乔木@vista8

分享一个前沿AI论文精选Newsletter站点（nlp.elvissaravia.com）。提供了中文RSS阅读器频道（rss.qiaomu.ai），让不习惯英文的用户也能直接浏览论文摘要。该频道聚合了最新AI研究动态，方便快速获取信息。

技巧论文精选 RSS阅读器 AI论文

推荐理由：这个Newsletter帮你跟踪最新AI论文，还有中文RSS频道，英文苦手也能看。

原文

7月27日

23:47

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain在Interrupt会议上组织4个动手工作坊，主题包括从零构建Deep Agents、将Deep Agents投入生产、使用LangSmith Engine进行自主生产监控，以及语音Agent（仅纽约场）。活动将在纽约和伦敦举行。这些工作坊由LangChain产品专家主持，旨在帮助开发者掌握Agent开发与部署的实践技能。

技巧 LangChain Deep Agents 智能体

推荐理由：LangChain搞的工作坊，从零搭建Deep Agent到生产监控全都有，纽约和伦敦场，想上手Agent开发千万别错过。

原文

23:35

shao__meng@shao__meng

精选

Sumanth指出MCP只解决连接层，但跨Jira、Confluence、GitHub等系统的上下文仍是碎片，模型被迫在运行时做数据join。Glean通过MCP Gateway预先构建统一索引和知识图谱，将跨系统信息关联、排序、去重后再返回智能体。在175条企业查询测试中，Glean上下文被偏好比例是现成MCP工具的2.5倍，后者平均多耗30% token。该方案还继承源系统权限、OAuth授权，并做提示注入检查。

技巧 Glean MCP 上下文质量

推荐理由：别光调模型了，上下文质量才是瓶颈。Glean把散落十几个系统的信息提前拼好，智能体直接拿整块知识，省token还更准。

原文

23:23

官方账号快手可灵 Kling@Kling_AI

本教程由@onofumi_AI制作，演示如何使用Kling MCP创建美容院广告视频，涵盖概念规划、视觉创建和最终制作三个阶段。该推文获得1879次浏览和18个点赞。用户可跟随步骤将创意转化为专业营销内容。

技巧 Kling MCP 视频生成广告制作

推荐理由：想用AI快速出广告片？这个Kling MCP教程一步步教你，美容行业尤其适用。

原文

23:05

Geek@geekbb

Pi Atelier 是一个开源项目，为 Pi Agent 提供了响应式状态栏、菜单和侧边栏，取代了默认的底部栏。侧边栏可显示 Agent 状态、回合信息、工具调用、上下文、会话和项目数据。该项目发布于 GitHub，支持实时监控 Agent 运行细节。

技巧 Pi Agent Pi Atelier 智能体

推荐理由：如果你在用 Pi Agent，这个开源工具能让你实时看到状态、调用和会话，不用再翻底部栏了。

原文

21:38

小互@imxiaohu

Claude Design 是面向 Claude 模型的一套提示词设计方法论，作者讲述了其从个人实践到系统化总结的历程。文章分享了 10 个具体技巧，涵盖角色设定、输出格式控制、上下文管理、反问引导等，每个技巧都配有示例。这些技巧帮助用户在多轮对话中更精准地控制 Claude 的行为和输出质量。

技巧 Claude 提示词工程技巧

事件专题

推荐理由：作者本人手把手教你10个Claude提示词技巧，从角色设定到输出格式都有实例，比看官方文档更实用。

原文

19:11

AI Will@FinanceYF5

一位用户在北加州红杉林徒步4小时期间，全程通过AirPods使用ChatGPT Voice模式进行工作。他声称这4小时的产出比平时在办公桌前8小时还要多。这种结合移动场景与AI语音对话的工作方式，展示了ChatGPT在提升户外任务处理效率方面的潜力。

技巧 ChatGPT 语音助手效率工作流

推荐理由：有人实测徒步4小时用ChatGPT Voice干活，效率翻倍。适合想在路上利用时间的人试试。

原文

18:56

AI Will@FinanceYF5

72°

用户Alex Finn分享他通过ChatGPT Voice在4小时徒步中完成的工作量超过在办公室8小时。他利用AirPods语音控制电脑，在45分钟自驾途中处理副业项目，在咖啡厅20分钟内写出下月时事通讯草稿。核心设置是选定一台常开台式机作为总部设备，在所有节点设备（iPhone、iPad、笔记本）安装ChatGPT应用，并开启连接功能让节点设备控制总部设备。这套工作流让他可以不依赖桌面，随时随地用语音驱动超级智能完成工作。

技巧 ChatGPT Voice AirPods

推荐理由：一个真实用户分享用ChatGPT Voice+多设备联动，在徒步、车里、咖啡馆用语音搞定工作，效率翻倍。4步设置就能实现，想远程办公的可以试试。

原文

18:39

Yangyi@Yangyixxxx

法律从业者通过NewMax可直接查询案例库并下载判决书。该工具替代了传统人工搜索和整理流程。使用后能减少实习生辅助工作。操作视频展示了具体使用方法。

技巧 NewMax 法律AI 案例检索

推荐理由：法律人快试试NewMax，直接搜案例下载判决书，实习生都省了。

原文

18:09

AI Will@FinanceYF5

推文指出大多数用户直接使用Claude Opus 5效果差，速度慢且输出一般。正确做法是构建包含循环、图、审查器、编排器和并行Agent的工作流。一个地铁跑酷游戏示例用了超过3小时，但输出质量超越了Fable 5。在复杂Agent协作下，首个Claude计划仍有大量剩余用量。

技巧 Claude Opus 5 Fable 智能体

推荐理由：别直接问Claude Opus 5问题，试试搭个Agent工作流，效果能比Fable还好。

原文

17:38

AI Will@FinanceYF5

一名用户将Blender接入MCP协议，结合腾讯混元3D、Gemini和ChatGPT，用两周时间摸索出一套AI辅助3D建模流程。他用该方法成功构建了一个高达模型，其中腾讯混元3D负责生成初始形状，Gemini和ChatGPT提供代码与逻辑支持。这套组合使AI几乎能完成任意3D模型的搭建，无需手动建模。

技巧 Blender MCP 腾讯混元3D

推荐理由：有人用Blender接MCP，加上腾讯混元3D、Gemini和ChatGPT，两周就搭出高达模型。想用AI做3D建模的可以看看这个流程。

原文

17:35

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

NVIDIA在开发者博客上发布了一篇关于Six Agent的文章。文章详细介绍了六个AI智能体的功能与使用场景。每个智能体针对不同AI任务进行了优化。文章提供了代码示例和部署指南。

技巧 NVIDIA 智能体多智能体

事件专题

推荐理由：NVIDIA官方博客介绍了六个AI智能体，想搞多智能体开发可以看看，有代码示例。

原文

17:05

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

81°

ChatGPT Health功能已面向美国用户推出。作者通过Apple Watch的数据分析了有氧适能低的原因，发现Apple Watch的测试仅针对徒步和跑步，而作者这两项运动较少。ChatGPT还能分析运动量、睡眠等因素对健康的影响，并参考权威健康网站。用户可设置每周健康报告。

技巧 ChatGPT ChatGPT Health Apple Watch

推荐理由：想用好Apple Watch的健康数据？试试ChatGPT Health，它能帮你分析出忽略的细节，比如为啥有氧适能上不去。

原文

16:39

idoubi@idoubicc

用户介绍在 termany.sh 中给窗口加上 ACTIVE 标签后，可以快速切换不同的 Agent 对话窗口。支持随时通过 SSH 连接远程服务器进行部署，提升终端使用效率。该技巧适用于需要同时管理多个 Agent 对话的开发者。

技巧 termany.sh Agent SSH

推荐理由：给 termany.sh 加个 ACTIVE 标签就能秒切 Agent 窗口，还能直接 SSH 部署服务器，终端党可以试试

原文

16:10

小互@imxiaohu

开发者使用 Fable 5 和 Claude 仅用几个提示便复刻了 Trevor Noah 网站的“Books”页面，所有书籍由 Three.js 基于纯数学构建，无需 3D 资产。动画通过 GSAP 实现，效果逼真接近实体书。该项目展示了如何用 AI 描述需求，达到通常代理收费数千美元的效果。

技巧 Fable 5 Claude Three.js

事件专题

推荐理由：看开发者怎么用 Fable 5 和 Claude，几句提示就复刻出官网的酷炫书籍动画，Three.js 纯数学建模，好玩又省事。

原文

15:11

shao__meng@shao__meng

77°

OpenAI 开发者体验负责人 Jason 在 Peter Yang 的专访中演示了如何将 ChatGPT Work 和 Codex 改造成个人操作系统，覆盖邮件、Slack、日历、Linear、值机、购物等场景。他提出了 heartbeat 起手式：让 agent 每 9am、1pm、5pm 检查并告知优先级。write-me skill 通过分析过去一周的 Slack 和邮件，自动反推个人说话风格。长任务用三文件法：goal.md 定义可验证成功标准，plan.md 记录细节，worklog.md 给人看。他还强调非线程的重要信息应写进 notes 目录供 agent 读取，人类几乎不打开 Obsidian。

技巧 ChatGPT Work Codex OpenAI

事件专题

推荐理由：OpenAI 内部高手手把手教你用 Codex 当个人操作系统，从 heartbeat 监控到自动值机，全是可复用的技巧！

原文

14:29

小互@imxiaohu

精选

Anthropic 发布了 Opus 5 的官方提示指南，核心方法是删除冗余信息而非添加更多指令。指南通过多个示例展示精简提示如何提升模型输出质量。例如将一段200字的描述删至50字后，回答准确率从72%提升至89%。该方法适用于复杂任务和长上下文场景。

技巧 Opus 5 Anthropic 提示词工程

事件专题

推荐理由：Anthropic官方出的Opus 5技巧，核心是少写多删，实测准确率能提升不少，值得一试。

原文

14:08

shao__meng@shao__meng

精选

Claude Design 作者 Nate Parrott 分享了使用该工具的十条最佳实践。他强调在 prompt 前先想清楚，有时用语音口述或录音转文字。他建议注入设计约束（如字体、颜色、moodboard）避免“AI 味”，将重复工作抽象为 design system 上传规范。他还提出一次性生成十个方案再 remix，以及用纸笔画出布局拍照上传。Nate 推荐开启听写配合指针指向元素，保真度低时先做线框，最后一公里用手动编辑工具调整。他提到连接 GitHub 获取真实上下文（组件、现有页面），并可并行发送多条消息与 Claude 协同工作。

技巧 Claude Design Nate Parrott Opus 4.5

事件专题

推荐理由：Claude Design 作者亲授十条经验，从 prompt 技巧到设计系统、并行工作流，全是实战干货，比官方文档还实用。

原文