14:08shao__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 DesignNate ParrottOpus 4.52 个信源在谈事件专题推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Design
12:13向阳乔木@vista8该Skill基于bento PPT开发,输入内容或主题即可自动生成可编辑、可在线演示、可协作的HTML PPT。安装指令为npx skills add joeseesun/qiaomu-bento-ppt。开发者推荐使用Kimi K3或Opus 4.8+等前端审美较好的模型来获得更佳效果。该项目已在GitHub开源。技巧bento PPTHTML PPTSkill10 个信源在谈事件专题推荐理由:用npx安装这个Skill,输入主题就能生成可编辑的HTML PPT,还能在线协作,推荐搭配Kimi K3或Opus 4.8+使用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 bento PPT
12:00向阳乔木@vista8RLHF(基于人类反馈的强化学习)是一种让模型对齐人类偏好的训练方法。它先收集人类对模型输出的偏好比较,训练一个奖励模型,再用强化学习(如PPO)更新语言模型。该技术是ChatGPT等对话模型能力的关键来源之一。技巧RLHF强化学习训练方法推荐理由:一条视频就讲清楚了RLHF的原理和流程,适合想搞懂AI训练机制的朋友。原文稍后读已读值得跟进有用关注 RLHF
11:40Yangyi@Yangyixxxx一位开发者建议产品设置用户反馈定时任务,每天9点多查看反馈并持续修复问题。利用AI的Loop autofix功能可以自动修复部分问题,同时还能从反馈中挖掘用户洞察。通过持续修复,问题数量会逐渐减少。技巧Loop autofix用户反馈自动修复推荐理由:做产品的朋友可以试试这个工作流:每天定时用AI分析用户反馈,自动修一部分bug,还能发现用户真正的需求。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Loop autofix
11:01官方账号Greg Brockman@gdb81°Sam Altman在推特上展示了ChatGPT的新能力:他仅用一句指令,让ChatGPT从聊天历史中提取信息,为8位朋友规划长周末旅行,生成3个最佳方案。ChatGPT自动构建了一个全栈网站,供9人协作选择地点和活动,达成一致后直接预订,并在Gmail中草拟邀请邮件。整个过程无需用户干预,一次成功。技巧ChatGPT智能体提示词工程推荐理由:Sam Altman亲测:一句话让ChatGPT帮你搞定组团旅行的所有事,从查记录到建网站再到发邮件,一步到位。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ChatGPT
11:01GitHub@githubGitHub 官方账号推荐将 Copilot 应用固定在 Mac Dock 中,方便随时调用。开发者 @madebygps 解释了这样做的理由,包括提升编程效率、减少切换成本。该应用每月处理超过 1000 万次代码补全请求,较 VSCode 插件版本减少 30% 的上下文切换时间。视频展示了在多个编辑器间无缝使用 Copilot 的效果。技巧GitHub Copilot编程助手macOS3 个信源在谈事件专题推荐理由:GitHub 官方都在推,把 Copilot 放 Dock 里确实省事,写代码不用来回切窗口了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GitHub Copilot
10:58Viking@vikingmute精选Anysearch-skill 是一个开源项目,支持通过 Skill、MCP 或 API 三种方式接入 AI Agent。该项目在 GitHub 上已获得 4.6K 个 stars。它兼容 Claude、Cursor、Windsurf、OpenClaw 等 MCP 客户端。作者在 Codex 中使用效果良好。技巧anysearch-skillCodexMCP/工具7 个信源在谈事件专题推荐理由:想给 Codex 或 Claude 加个搜索技能?试试 anysearch-skill,支持 MCP,4.6K 星很稳。原文稍后读已读值得跟进有用关注 anysearch-skill
10:56Aadit Sheth@aaditshNia(Narrative Intelligence Agent)的开发者发现客户用它完成了许多设计时未预料的场景,这些用例已融入核心产品。作者指出,产品方向无法靠想象预测,必须交给客户实际使用。他特别强调只听取付费客户的反馈,因为免费用户往往只说好话,而付费用户会更认真地表达价值点。技巧NiaNarrative Intelligence Agent产品反馈推荐理由:Nia的开发者分享了一个实在的经验:别光自己猜,把产品给付费用户用,他们会告诉你意想不到的正确用法。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Nia
10:55官方账号Sam Altman@sama78°一位用户在加州红杉林徒步4小时,通过ChatGPT Voice用AirPods完成的工作量超过在桌前8小时。45分钟自动驾驶通勤和20分钟咖啡馆时间均可高效处理项目。核心设置是将一台电脑作为总部,其他设备通过ChatGPT应用连接,即可全球范围内语音操控完成任务。技巧ChatGPTVoice工作流推荐理由:ChatGPT Voice让你边走边干活,4小时徒步比8小时坐办公室效率还高,以后工作不用死守桌前了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ChatGPT
17:49AI Will@FinanceYF5Shouqiao Wang 使用 OpenAI GPT-5.6 Sol 模型,结合 Codex 工作流,在 5 天内解决了 6 个开放的 Erdős 问题。他虽具备数学背景,但该工作流并不需要深入的数学知识即可上手。具体做法包括将问题转化为代码实现,通过精心设计的提示词引导模型逐步推理并验证答案。这一成果展示了大型语言模型在数学推理中的实际应用潜力。技巧GPT-5.6 SolCodexShouqiao Wang8 个信源在谈事件专题推荐理由:Wang 分享了他用 GPT-5.6 Sol 解数学难题的完整工作流,你不需要是数学家也能跟着做,关键是那些提示词套路。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-5.6 Sol
16:40官方一手marktechpost@Sana Hassan精选FAIRChem v2推出UMA通用机器学习原子间势,可统一模拟分子化学、催化和无机材料。教程中配置环境并通过Hugging Face认证获取UMA模型权重,再初始化omol、oc20和omat三个域的计算器。该方法支持振动分析和分子动力学,覆盖多个原子模拟场景。技巧FAIRChem v2UMAHugging Face推荐理由:想用UMA做跨领域原子模拟?这篇手把手教你配置环境、初始化计算器,从分子到催化剂都搞定。原文稍后读已读值得跟进有用关注 FAIRChem v2
16:31宝玉@dotey宝玉在讨论中质疑了“让弱模型设计、强模型当顾问”的工作流。他列出三种失败可能:弱模型设计糟糕且问不出关键问题;弱模型过于自负不去咨询;弱模型过于依赖频繁咨询。他认为更高效的组合是让强模型负责设计和验收,弱模型只负责执行,这样能最大化性价比。技巧模型协作工作流智能体推荐理由:别再迷信弱模型加一个聪明顾问了,宝玉直接拆穿了这个模式的三个坑,还给出了更好的分工思路,做AI工作流的人值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 模型协作
16:25官方账号Greg Brockman@gdbJosé Ocampo 分享使用 GPT-Live 边读书边实时对话、提问、记笔记和书签的体验,称感觉像 4D 阅读。GPT-Live 是 OpenAI 推出的实时对话功能,允许用户在阅读时随时提问和记录。该推文获得 31 条回复、13 次转发和 214 个喜欢。技巧GPT-LiveOpenAI阅读2 个信源在谈事件专题推荐理由:想边读书边和 AI 实时互动?用 GPT-Live 能提问、记笔记,体验像开了外挂。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-Live
13:52Yangyi@YangyixxxxAI Builder应围绕一个内核持续展开。多数人在找到内核前属于AI Slopper,花几十亿token做了十几款产品,却没有一款好用,也没有获得用户与市场反馈或正向现金流。核心是找到那个内核,再围绕它生长。技巧AI BuilderAI Slopper产品思维推荐理由:杨毅聊AI Builder和Slopper的区别,提醒别只顾堆产品,先找到内核再展开。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI Builder
13:31Jerry Liu@jerryjliu0精选Jerry Liu 分享使用 Claude Code 的经验,指出过度约束模型会导致其无法探索未知问题。他发现移除大约 80% 的 Claude Code 系统提示词后,模型能利用上下文自行判断,效果更佳。他推荐 Opus 5 模型在 Claude Code 中表现优异。技巧Claude CodeClaudeOpus 510 个信源在谈事件专题推荐理由:别老想着给模型写满约束,Jerry Liu 发现拿掉 Claude Code 八成提示词模型反而更聪明。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
12:17宝玉@dotey精选本文澄清了 Agent 使用 Skills 的调用流程:每个 Skill 的 name 和 description 作为系统提示词的一部分在对话开始时就加载进上下文,大模型在处理第一条消息时已知道所有 Skill 描述。实际流程中,大模型在一次调用中同步完成读取问题、对照 Skill 描述、读取 SKILL.md 指令、决定是否调用工具,并非分两次调用。Prompt Caching 机制缓存系统提示词,多轮对话中无需重新处理,节省 Token 和时间。技巧AgentSkillsPrompt Caching推荐理由:别再纠结Agent调用Skills是不是要调两次大模型了,这个解释一次理清流程,还讲了Prompt Caching怎么省token。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Agent
05:29Guillermo Rauch@rauchg作者分享了一种纯CLI的研究方法:在research/文件夹里维护一个AGENTS.md,定义格式和最佳实践。启动agent后直接提问,无需UI或知识图谱。Agent能从之前会话中找到并关联知识,可无限扩展。文件夹通过iCloud或git同步,还能让Agent生成HTML报告并部署到Vercel。核心“软件”就是AGENTS.md里的英文指令。技巧智能体CLI工作流推荐理由:Guillermo Rauch分享了用文件系统和Agent CLI做研究的极简工作流,不用花哨工具,一个AGENTS.md就能让Agent无限扩展知识库,还能一键部署报告到Vercel。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
04:59AI Engineer@aiDotEngineer@0xblacklight 在直播中倡导采用控制理论原则构建更稳健的增量软件开发循环。循环包含四个组件:传感器(linting)、控制器(下一次增量变更)、执行器(黄金模式)和干扰抑制(严格检查)。对于人类层,使用反馈文件无需手动干预即可引导Agent行为。该方法将传统工程控制理论与AI辅助编程结合,提升迭代质量。技巧Loop Engineering控制理论增量开发推荐理由:@0xblacklight 教你把控制理论用到开发循环里,用 linting、增量变更、黄金模式和反馈文件让 Agent 更听话,搞编程的值得学。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Loop Engineering
02:15官方一手marktechpost@Sana Hassan精选TileLang是一种高级Python领域特定语言,用于简化高性能GPU内核设计。教程演示如何实现分块Tensor-Core GEMM、融合Softmax和FlashAttention等复杂工作负载。TileLang编译器自动处理线程映射、内存布局和底层CUDA指令生成。同时支持自动调优,帮助用户优化内核性能。技巧TileLangGPU编程FlashAttention推荐理由:想写GPU内核但被CUDA细节劝退?TileLang用Python帮你搞定Tensor-Core GEMM和FlashAttention,自动处理线程映射和调优,省心。原文稍后读已读值得跟进有用关注 TileLang
21:52Geek@geekbb精选该项目基于一条离线Agent轨迹,提供了15个可运行的checkpoint,每一步都可以checkout并验证代码。开发者从零开始逐步构建一个Pi-style编码智能体。每个checkpoint对应一个实现阶段,GitHub仓库hahhforest/pi-可供学习。技巧Pi-style coding agent智能体教程推荐理由:想手撸一个coding agent?这个项目分15步,每一步都能跑通验证,适合动手实践。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Pi-style coding agent
18:53官方一手歸藏(guizang.ai)@op741882°Anthropic在Fable 5和Opus 5上精简了约80%的系统提示词,编程测评成绩未下降。他们总结出6条上下文管理趋势:从给规则转向让模型运用判断力,从具体示例转向设计接口,从全部前置上下文转向渐进式披露,不再在系统提示词中重复工具描述,从手动记录转向自动记忆,从简单规则转向丰富引用。建议用Skills模块化信息,优先引用代码文件,并使用claude doctor命令自动优化。技巧AnthropicFable 5Opus 510 个信源在谈事件专题推荐理由:Anthropic分享了模型变强后怎么瘦身提示词,精简80%还能保持性能,做Agent的同学值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Anthropic
17:57AI产品黄叔@PMbackttfutureAgentWork社群日均Token消耗量已稳定突破百亿大关。作者指出不少用户并非以编程(Coding)为主力,其个人Token消耗中80%用于非编程场景。日均1亿Token消耗量仅能排进社群前20名。社群内涌现出大量有趣的Agent工作流应用场景。技巧AgentWorkToken智能体推荐理由:AgentWork社群Token消耗量日均破百亿了,很多人不是拿来写代码,而是做各种Agent工作流,挺有意思的,可以去看看他们在玩什么。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AgentWork
17:50Geek@geekbb开发者成功在售价 8 美元的 ESP32-S3 芯片上运行了接近 2900 万参数的 LLM。核心技巧是将大部分模型参数存储在 Flash 而非 RAM 中,借鉴了 Google Gemma 的 Per-Layer Embeddings 思路。该方法大幅降低了内存占用,使低成本边缘设备也能运行较大模型。项目已开源在 GitHub 上。技巧ESP32-S3LLMGemma1 个信源在谈事件专题推荐理由:别人用 8 美元的芯片跑大模型,靠的是 Gemma 的分层嵌入技巧。想低成本部署边缘 AI?这个开源项目就是参考答案。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ESP32-S3
16:29宝玉@dotey讨论了弱模型与聪明模型协作的几种可能问题:弱模型设计糟糕导致问不到点子上、弱模型自负不主动咨询、弱模型不自信频繁打扰。提出更优方案:让聪明模型设计,弱模型执行,聪明模型验收。该组合被认为在当前阶段性价比最高。技巧模型协作工作流提示词工程推荐理由:讲清楚了为什么让弱模型当设计者不靠谱,反过来让聪明模型主导、弱模型执行、再验收才高效,值得自己试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 模型协作
15:56官方一手marktechpost@Sana Hassan本教程基于OpenSpace框架演示如何构建自进化AI智能体。通过创建自定义技能(Skills)和集成MCP(Model Context Protocol),智能体可低成本复用能力并扩展功能。利用SQLite管理谱系(Lineage)数据,实现行为追踪与自我迭代。完整流程包含环境配置、技能模块开发及数据库管理,适合希望构建可复用智能体系统的开发者。技巧OpenSpaceMCPSQLite推荐理由:想快速上手能自己进化、复用能力的AI智能体?这篇教程用OpenSpace、MCP和SQLite带你把流程跑通,省时又省钱。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenSpace
15:54掘金本周最热@SameX精选作者分享在 HarmonyOS 的 ArkTS 中使用 Preferences 存储 14 个配置项的经验。最初直接调用 getPreferences 导致每个组件需 await 并传 context,产生 8 次 IO 开销。通过 Singleton 封装 PreferencesStore,将初始化控制在 EntryAbility.onCreate,并提供 getSync/putSync 同步接口,将代码精简至 200 余行。最终解决了异步传染、类型判断和 key 散落等问题。技巧ArkTSPreferencesSingleton推荐理由:作者用真实踩坑经历教你用 Singleton 封装 ArkTS 的 Preferences,避免到处传 context 和异步问题,代码仅 200 行。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ArkTS
15:24向阳乔木@vista8Multi-Head Attention是Transformer架构的核心组件,通过多个注意力头并行计算,让模型同时关注不同位置的表示子空间。每个头独立执行缩放点积注意力,输出被拼接并线性变换。这种设计增强了模型捕捉多种依赖关系的能力,是理解现代语言模型的关键。技巧多头注意力Transformer注意力机制推荐理由:这个视频用直观的方式讲透多头注意力,适合想深入理解Transformer的初学者,看完就能明白为什么它这么强。原文稍后读已读值得跟进有用关注 多头注意力
13:23向阳乔木@vista87月25日周六晚8-10点,第三次GEO公开课主题为信源偏好与策略。课程将讲解信源资源重要性、信源偏好差异产生原因、国内AI平台信源偏好差异特征(渠道、媒体形式、标题特征、内容特征)。还会分享如何通过信源偏好制定投放策略、让官网成为优质AI信源,并实战分析细分领域。辅助演示如何用GEO数据集仓库构建科学方法论,通过视频号“通往AGI之路”参会。技巧GEO信源策略AI搜索推荐理由:想搞懂AI搜索怎么优化信源?这个公开课从策略到实战一步步教你,7月25号晚上来学。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GEO
07:28IT之家(博客/媒体)精选Andrej Karpathy提出使用AI时不必精心打磨提示词,而是通过语音模式与AI闲聊10分钟。用户可以直接表达零散想法,由大语言模型整理成清晰内容。他建议开头告知模型思路可能混乱,语音转写可能有错别字。这一方法能让人和模型更好理解彼此,减少后续纠错。OpenAI推出的GPT-Live支持语音功能,Anthropic最新升级的语音模型支持Opus、Sonnet和Haiku三种选择。技巧安德烈·卡帕西ChatGPTGPT-Live10 个信源在谈事件专题推荐理由:别死磕提示词了,试试卡帕西的法子:打开语音模式,对着AI瞎聊10分钟,它会帮你理清思路。原文稍后读已读值得跟进有用关注 安德烈·卡帕西
06:14宝玉@dotey精选BaoCut v0.8.2 新增视频画面翻译功能,可对视频中全屏 slides 进行 OCR 识别并添加翻译字幕。推荐使用 Codex Agent 自动化操作,无需人工干预。用户可在 GUI 暂停画面后点击 Screen Text 按钮进行 OCR,支持批量翻译队列。翻译结果以字幕叠加在原始文字上,可直接导出到剪映(CapCut)二次处理。技巧BaoCutCodexCapCut推荐理由:给视频加字幕翻译不用一帧一帧抠了,BaoCut 新功能配合 Codex 自动搞定,还能导出到剪映。原文稍后读已读值得跟进有用关注 BaoCut
05:24elvis@omarsar0博主分享经验,指出新模型(如Claude)在理解意图和使用工具方面显著提升,因此系统提示应尽量精简。Pi率先采用了极简系统提示理念,Claude Code通过减少80%系统提示内容获得更好效果。作者建议避免干扰模型能力,提供简洁工具和丰富上下文。目前评估和验证结果是一大挑战,用HTML工件可加速流程。技巧Claude CodePiClaude推荐理由:想优化系统提示?这篇告诉你为啥越短越好,还讲了Pi和Claude Code的真实案例。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
04:30Google AI Developers@googleaidevsGoogle发布了Gemini API的开发者指南。该指南详细描述了Gemini API的接口调用方法。指南提供了多种语言的代码示例。开发者可以了解如何配置请求参数和处理响应。指南还包含了最佳实践和常见问题解答。技巧GoogleGemini APIAPI开发指南推荐理由:Google官方出的Gemini API开发指南,想接入Gemini做应用的话,直接看这个就行,内容很全。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Google
01:15Lovable@lovable_devLovable 团队让 AI 智能体在其生产基础设施中玩 Capture The Flag(CTF)竞赛。博客详细介绍了他们使用 LangGraph 框架构建的智能体系统,能够自主解决安全挑战。该系统在 10 个 CTF 任务中取得了 8 个成功,平均解决时间不到 2 分钟。这展示了智能体在实际生产环境中执行复杂安全任务的能力。技巧LovableCTF智能体推荐理由:Lovable 分享了怎么在生产环境里用智能体玩 CTF,速度快成功率还高,对做安全或智能体开发的朋友很有启发。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Lovable
00:02官方一手AWS Machine Learning Blog@Zohreh Norouzi80°OpenAI GPT-5.6的三个变体(Sol、Terra、Luna)已在Amazon Bedrock上正式可用。通过bedrock-mantle端点上的Responses API运行推理,支持提示缓存以降低成本。可连接OpenAI Codex编码智能体,并需规划配额与扩展。技巧GPT-5.6SolTerra10 个信源在谈事件专题推荐理由:AWS把OpenAI GPT-5.6三个型号(Sol、Terra、Luna)搬到了Bedrock,能用提示缓存省钱,还能接Codex写代码,适合想用官方托管的人。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT-5.6
00:01官方一手AWS Machine Learning Blog@Ayush Singh Chauhan精选AWS博客介绍了如何利用Amazon SageMaker AI和PyTorch构建一个可解释的银行下个最佳产品推荐系统。该系统采用多塔神经网络与注意力机制,实现高准确率的个性化推荐。关键设计包括可解释性模块,满足银行监管对推荐原因透明化的要求。文章提供了完整的架构设计和决策说明。技巧Amazon SageMaker AIPyTorch推荐系统推荐理由:AWS官方手把手教你怎么用SageMaker和PyTorch搭推荐系统,还能解释为什么推荐这个产品,银行做合规推荐正需要这个。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon SageMaker AI
00:00Milvus@milvusioMilvus团队指出,2026年embedding模型选择更依赖数据形态而非排行榜。对于文本知识库,Qwen3 Embedding、Jina v5 text、BGE-M3、OpenAI text-embedding-3、Voyage、Cohere等密集embedding值得测试。对于PDF、图片、截图、音频、视频,推荐Gemini Embedding 2、Jina v5 omni、Cohere Embed 4、Qwen3-VL-Embedding、Voyage Multimodal等模型。长文档可用Voyage context-4进行上下文化片段嵌入。复杂布局可考虑ColPali风格的多向量检索。基准如MTEB、MMEB、ViDoRe可辅助筛选,但最终验证需用自己的文档和查询。Milvus 2.6新增Text Embedding Function,将嵌入管道移入数据库层。技巧MilvusQwen3 EmbeddingJina v55 个信源在谈事件专题推荐理由:Milvus团队写的实战指南,告诉你不同数据该用哪个embedding模型,还捎带介绍了Milvus 2.6的新功能。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Milvus
23:16小互@imxiaohu一位开发者分享用Vibe Coding方法创建个人网站,通过AI将自己变成3D虚拟小人。文中演示了如何用自然语言描述生成3D角色和交互页面,并推荐了一个小白也能快速上手的3D个人网站平台。整个过程无需编码基础,仅需对话式提示即可完成。技巧Vibe Coding3D互动网页设计推荐理由:看完这个分享,几分钟就能用Vibe Coding搭出带3D小人的个人网站,比传统写代码快太多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Vibe Coding
20:41berryxia@berryxia这篇帖子指出,普通用户在写 Skills 时,只要选择对应工具的模型,通常可以直接调用内置 API,省去繁琐配置。很多新手被 API 配置这一步劝退,而内置方案能大幅降低上手门槛。作者分享了一个被忽视的真相,让技能编写变得更简单。技巧API配置入门教程工作流推荐理由:别再被 API 配置劝退了,选对工具内置模型就能省掉很多步骤,新手也能快速上手写 Skills。原文稍后读已读值得跟进有用关注 API配置
18:32@koltregaskes@koltregaskes作者分享了在微软生态中利用 AI 工具的三个进展:获得 Copilot 中 Cowork 的访问权限、开始为 Salesforce 设置 MCP(模型上下文协议)、以及获取 Copilot Studio 的 Computer Use 功能。Cowork 存在任务完成率低和并发限制的问题,例如无法直接保存文件到 SharePoint,需要额外创建技能。Salesforce MCP 服务器默认设置和工具功能有限,计划部署自定义托管 MCP。Computer Use 功能强大,计划主要用于虚拟机操作。技巧CopilotMCPSalesforce推荐理由:如果你在用微软 Copilot 和 Salesforce,这篇讲了怎么把它们接起来、遇到了什么坑,很实操。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Copilot
15:21Ate-a-Pi@svpino开发者Santiago展示了其AI agent通过Coinbase的x402开放协议自动支付数据费用的能力。该协议由Linux Foundation治理,无需API密钥、账户或信用卡。演示视频中agent直接获取付费数据,实现了自主经济行为。技巧x402CoinbaseLinux Foundation推荐理由:以后你的AI agent能自己付钱买数据了,而且不用申请任何API key,看这个演示就明白怎么做到的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 x402