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AITOP

7月14日

05:54

Amjad Masad@amasad

用户在X上分享在模型训练运行中获取实时进度更新的体验，称之为类似早期的vibe编码，但目标是构建个人模型。该推文获得了498次查看和1个点赞。实时监控使训练过程更直观，便于快速调整超参数。

技巧模型训练实时监控 vibe coding

推荐理由：想实时监控你训练的模型进度？试试这个思路，像早期vibe编码一样，可以自己调参玩。

原文

05:24

官方账号Greg Brockman@gdb

用户 MacBook 通过 CalDigit TS5 扩展坞供电，出现随机断连。Sol 分析发现 GPU 高负载时供电不足，生成假设并验证。Sol 建议插入 120W 电源线后问题解决。此前类似排查需一整天。

技巧 Sol CalDigit TS5 MacBook

推荐理由：Sol 帮你省一天时间！遇到硬件供电问题，让它自动分析根因并给出解决方案，比你自己瞎猜快多了。

原文

04:37

Lenny Rachitsky@lennysan

Lenny's Newsletter联合Colin Matthews推出“Become an AI-Native Builder”课程，为期4周。课程教授使用Codex、Claude Code、Cursor等AI工具进行功能发现到生产部署。订阅者最高可享1000美元折扣，第一轮7月13日开课。课程面向PM、设计师等非技术人员。

技巧 AI编程 MCP/工具 Cursor

事件专题

推荐理由：Lenny和Colin开了门课，专门教非技术人员用Codex、Cursor这些AI工具把想法变成产品，实用不吹牛，还有折扣

原文

04:35

AI Engineer@aiDotEngineer

该演讲从传统的fork()系统调用出发，逐步演进到基于Fleet集群的智能体沙箱云架构。演讲详细讨论了沙箱隔离、资源调度和安全性设计三个关键决策点，并分享了实际构建中遇到的挑战及解决方案。这些内容为构建高安全性的智能体运行环境提供了具体参考。

技巧智能体沙箱 Agent 云架构

推荐理由：想设计Agent沙箱云？这篇从fork()到Fleet的实战分享，讲透隔离、调度和安全，干货满满。

原文

04:27

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain提出生产级智能体计算机需满足四个要求：安全执行未信任代码、控制凭证和资源、提供团队可见性、支持快速迭代与可复现环境。这些要求覆盖了从代码运行到权限管理的全链路安全与效率。该框架帮助开发者构建更可靠的智能体系统。

技巧 LangChain 智能体代码安全

推荐理由：LangChain总结了跑智能体到生产环境真正需要什么：安全执行代码、管好凭证、团队能看日志、环境可复现。做智能体应用的建议看看。

原文

03:45

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

LangChain 发布 7 分钟教程，演示如何使用 Deep Agents Code 在 NemoClaw OpenShell Sandbox 中构建治理化智能体。教程中模型使用 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，通过 Baseten 提供服务。用户可通过一条命令将 Deep Agents Code 设为治理蓝图，保持源代码、模型和审计轨迹私有。

技巧 LangChain Deep Agents Code NemoClaw

事件专题

推荐理由：LangChain 工程师用7分钟教你部署 Deep Agents Code 到 NVIDIA 的 NemoClaw 沙箱，还能私有化运行，很实用。

原文

03:42

AI Engineer@aiDotEngineer

精选

abshkbh在AIEWF Online演讲中介绍了Arrakis，一个基于MicroVM的开源安全沙箱系统。他被OpenAI的gdb直接招聘，一年后参与推出了ChatGPTApp Work。演讲提出Agent云工程的三个支柱：Runtime、Persistence、Orchestration。他最后强调存储和文件系统是Agent云不可或缺的部分。

技巧 Arrakis MicroVM OpenAI

事件专题

推荐理由：abshkbh从自己开发Arrakis沙箱到在OpenAI设计Agent云，经验干货满满。三个支柱讲透了，结尾关于存储的结论很新鲜。

原文

02:40

官方一手marktechpost@Sana Hassan

精选

本教程演示如何搭建一个无需API密钥的多智能体视频编辑流水线，包含意图解析器、智能体库、工具路由器（连接FFmpeg、Whisper语音转写、场景检测等8个组件）以及图规划器，并引入文本梯度优化器自动修复执行图。最终系统能根据自然语言指令回答视频内容问题、生成摘要并产出编辑产物。所有组件均基于开源工具实现，不依赖外部商业服务。

技巧 VideoAgent FFmpeg Whisper

推荐理由：手把手教你用FFmpeg+Whisper搭视频编辑Agent，不用API密钥，还能自动修复执行图，比纯AI工具更可控。

原文

02:18

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

7月14日，LangChain的@bromann与Andrew Wong联合举办Webinar，演示如何构建会展示工作过程的Agent。该Agent实时输出工具调用和推理步骤，并引用Box的可信上下文。目标是消除黑盒猜测，提供有依据的回答。活动面向开发者，强调透明性和可信度。

技巧 LangChain Box 智能体

推荐理由：想学怎么让AI Agent不瞎猜、敢于展示推理过程？LangChain和Box的这场直播正好手把手教，还能看实时工具调用。

原文

02:03

官方账号Decoder@Jonathan Kemper

OpenAI发布了面向普通用户的提示指南，而非开发者。指南建议使用四个可选构建块：目标、上下文、格式和约束。核心建议是描述你想要的结果，而不是达到结果的步骤。这是OpenAI首次在单个框架中同时覆盖Chat和Codex。

技巧 OpenAI 提示词工程 ChatGPT

事件专题

推荐理由：OpenAI出了个提示指南，教你怎么写指令。别想步骤，直接说想要什么。覆盖ChatGPT和Codex，挺实用。

原文

01:58

官方一手AWS Machine Learning Blog@Dhawalkumar Patel

精选

Amazon Bedrock AgentCore与AgentCore Gateway支持多租户架构，并通过拦截器实现细粒度访问控制。本文展示了如何针对Okta设置完整的on-behalf-of（OBO）令牌交换流程，包括每个跳转的JWT声明转换。示例说明了受众绑定（audience binding）如何提供跨租户的纵深防御。

技巧 Amazon Bedrock AgentCore Gateway Okta

事件专题

推荐理由：AWS官方教你用Bedrock AgentCore Gateway和Okta实现OBO token交换，解决多租户跨身份认证的痛点，有代码有示例。

原文

01:56

官方一手AWS Machine Learning Blog@Andrew Johnston

本文介绍如何使用Amazon Quick on your desktop这一AI桌面与网页助手，为神经多样性专业人士弥补执行功能短板。作者分享了日常工作中依赖该工具完成任务规划、信息整理和注意力管理的具体场景。系统通过自然语言交互降低认知负荷，帮助用户更高效地处理复杂工作流。该案例展示了AI在个体化无障碍支持中的实际价值。

技巧 Amazon Quick 神经多样性无障碍

推荐理由：Amazon Quick帮你补上执行功能的坑，神经多样性人士用起来真香

原文

01:55

elvis@omarsar0

Omar Sanseviero展示了使用HyperAgent构建LLM验证研究维基的完整流程：他将Wiki Builder技能安装到HyperAgent中，配置后自动规划、提问，最终从2026年论文中整理出29篇论文，生成21个文件、一份研究图谱、一个词汇表以及清晰子领域。整个过程无需手动整理，其他研究代理可直接基于该知识库工作。这展示了通过HyperAgent的代理与技能复用实现知识积累的能力。

技巧 HyperAgent Wiki Builder 第二大脑

推荐理由：想快速搭一个LLM验证方向的研究知识库？看看Omar怎样用HyperAgent和Wiki Builder自动整理29篇论文，生成21个文件和图谱，全程几步操作。

原文

01:27

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain发布了一个方法，只需一条命令即可将Deep Agents Code作为受治理蓝图部署在NVIDIA NemoClaw上。该蓝图基于Nemotron 3 Ultra运行，用户能够保留自己的源代码、模型和审计追踪完全私有。这简化了在NVIDIA平台上的部署流程，同时保证了数据治理和所有权。

技巧 Deep Agents Code NVIDIA NemoClaw Nemotron 3 Ultra

事件专题

推荐理由：想私有化部署Deep Agents Code？一条命令在NVIDIA NemoClaw上跑起Nemotron 3 Ultra，还能保留你的审计记录。

原文

00:59

官方账号MIT CSAIL@MIT_CSAIL

MIT CSAIL 在 X 上发布了一组 20 个提示词，专门用于在 NotebookLM 中学习研究论文。这些提示涵盖论文摘要、方法、实验、结论等部分，帮助用户高效提取关键信息。NotebookLM 是 Google 的 AI 笔记工具，支持用户上传 PDF 并与文档交互提问。该提示集由 @sonalshukla3377 整理，能显著提升文献阅读效率。

技巧 NotebookLM MIT CSAIL 提示词工程

推荐理由：想用 NotebookLM 读论文但不知道怎么问？MIT 分享了 20 个现成提示，从概括到追问都有了。

原文

00:19

官方账号Greg Brockman@gdb

用户Prasenjit通过GPT-5.6 sol在Cursor中设置Blender MCP，生成了一段逼真浮动MacBook的3D渲染视频。该用户此前从未打开过Blender。成品视频在X平台获得468次点赞。整个过程展示了AI模型与Blender MCP工具的组合能力。

技巧 GPT-5.6 Cursor Blender

推荐理由：看，有人用GPT-5.6和Cursor直接操作Blender MCP做3D渲染，自己没碰过Blender就搞出逼真MacBook，零基础也能玩。

原文

00:15

官方账号Greg Brockman@gdb

一个名为 Kappaemme 的用户开发了基于 Codex 的技能，可自动分析创业公司网站、定义理想客户画像、搜索公共讨论中的痛点和购买信号。该技能会筛选潜在客户，给出契合度、时机和可触达性评分，并为每个客户生成个性化外联开场白，最终输出一份 HTML 报告。安装命令为 npx --yes codex-first-customer-finder-skill，完全开源。

技巧 Codex 创业客户获取

推荐理由：Kappaemme 用 Codex 做了一个找第一个客户的技能，输入你的创业网站就能自动搜潜在客户、评分、写开场白，一次安装省掉手动调研。

原文

00:09

shao__meng@shao__meng

精选

语音AI demo由STT→LLM→TTS组成，但生产系统需解决低延迟音频流、轮次检测、打断处理等编排问题。文章要求亚秒级往返延迟（STT+LLM+TTS+电话层≤1秒）、知识库有依据回答、实时上下文注入、转人工干净、不拨号可测试。方案用Telnyx AI Assistant Builder吸收管线，开发者仅写约15行FastAPI webhook。通过静态Instructions和Dynamic Variables拼接prompt，支持门户浏览器、真实PSTN号码、WebRTC三种测试方式。

技巧 Telnyx STT LLM

推荐理由：想搞生产级语音Agent？这篇拆了Telnyx的实战方案，15行webhook搞定上下文注入，还讲清了低延迟和测试细节。

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7月13日

22:37

Hailuo AI@Hailuo_AI

MiniMax Hub 发布官方指南第三集，重点介绍 Magic Toolbar 的三大功能：Erase（擦除）可移除画面中不需要的部分；Crop（裁剪）支持智能重新构图和位置调整；Split Grid（分格）一键生成故事板和社交媒体帖子。这些工具集成在 MiniMax Hub 平台内，旨在简化视频和图像编辑流程。

技巧 MiniMax Hub Magic Toolbar 视频编辑

推荐理由：MiniMax Hub 的魔法工具栏能一键擦除、裁剪和分格，做故事板或发社交图都超方便，值得试试。

原文

20:58

shao__meng@shao__meng

73°

OpenAI 官方发布提示词指南，覆盖 Chat、ChatGPT Work 和 Codex 三个场景，由 @pvncher（现 OpenAI Codex DX 团队）编写。指南不强调提示词公式，而是推荐四要素框架：Goal、Context、Output、Boundaries——只使用有帮助的部分。方法论从“控制过程”转向“描述结果”，建议先告诉模型要什么结果，再补充上下文和边界。Codex 部分给出了包含行为描述、相关代码、约束和验证的四要素模板，以及具体工作流模板（如修 Bug 要求可执行复现步骤）。

技巧 OpenAI 提示词工程 ChatGPT

事件专题

推荐理由：OpenAI 官方出的提示词指南，教你不用“公式”也能写好，分 Chat、Work、Codex 三个场景，很实用。

原文

20:39

AI Will@FinanceYF5

开发者Dilum Sanjaya展示了一个工作流：先用GPT Images 2生成游戏UI，再让Gemini 3.1 Pro生成3D资产草稿，最后通过Tripo完成3D建模。整个过程无需手动编码，属于“vibe coding”方式。该示例证明了多模型协作可快速产出游戏原型。

技巧 GPT Images 2 Gemini 3.1 Pro Tripo

事件专题

推荐理由：有人把GPT Images 2、Gemini 3.1 Pro和Tripo连起来做游戏UI和3D资产，步骤很具体，适合想快速试玩原型的人。

原文

20:32

AI Will@FinanceYF5

开发者分享了一套使用GPT Images 2生成初始UI和3D资产，再分别由Gemini 3.1 Pro优化UI、Tripo处理3D资产的Vibe Coding风格游戏UI制作流程。该流程展示了GPT Images 2在游戏素材生成中的实际应用，结合Gemini 3.1 Pro的编辑能力和Tripo的3D建模功能，形成了从2D到3D的完整管线。视频演示了最终效果，直观呈现了多模型协作的潜力。

技巧 GPT Images 2 Gemini 3.1 Pro Tripo

事件专题

推荐理由：有人把GPT Images 2和Gemini 3.1 Pro、Tripo串起来做游戏UI，2D→3D一步到位，学了这个工作流你也能复刻。

原文

19:11

Yangyi@Yangyixxxx

一位架构大佬开发了完整的APP自动化生产流程，从App Store数据采集分析生成想法，到自动上架发布，拒审理由也在系统中展示。系统包含7/14/30日ARPU、LTV、投放归因面板及Cohort留存流失分析。整个APP生产周期缩短到1周，并成功复刻了CapCut手机版。开发者还利用多台手机自动录屏合成广告素材进行投流。

技巧 APP自动化生产流程数据归因

推荐理由：一个人4个月搞出APP工厂，从数据采集到自动上架全自动化，连广告素材都自动生成，复刻CapCut，效率惊人。

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18:29

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

Seedream 5.0 Pro 的图像精细编辑能力结合模型与交互，可对图像进行精准区域编辑。标注区域与生成区域的颜色能完美融合，无溢出。该教程详细演示了如何在Lumion中操作这套功能。

技巧 Seedream 5.0 Pro Lumion 图像编辑

推荐理由：想要精准修图吗？Seedream 5.0 Pro 能让你画个区域就自动融合颜色，教程手把手教你用Lumion玩起来。

原文

18:19

Viking@vikingmute

精选

Viking 开源了一个名为 shifu 的 skill，用于在大型项目中组合多个AI模型。它让昂贵模型（如 GPT5.6 或 Fable5）负责任务分解和编写 plans/ 目录下的规划文件，而让便宜模型（如 DeepSeek v4 Pro 或 Composer2.5）执行代码。最后再由贵模型进行 review 和 reconcile，确保修改通过。支持自动和手动两种模式，适用于代码量大的场景，能有效降低 token 消耗。

技巧 shifu GPT5.6 DeepSeek v4 Pro

事件专题

推荐理由：Viking 分享了怎么用 GPT5.6 规划、Kimi 和 DeepSeek 执行、再交回贵模型审查，省 token 又高效，适合做大项目时试试。

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15:22

小互@imxiaohu

OpenAI发布了Codex提示词官方指南，包含9套可直接复制的工作流。工作流覆盖修bug、截图变原型、云端重构等六个常见场景。每套工作流都给出了结构化的提示词模板，开发者可即用。指南还提供了系统指令和变量配置建议。

技巧 Codex OpenAI 提示词工程

事件专题

推荐理由：OpenAI官方出的Codex提示词模板，9套工作流直接套用，修bug、截图变原型都有，省得自己琢磨了。

原文

15:21

AI Will@FinanceYF5

一位用户每年进行MRI扫描，拿到USB存储的扫描数据，但需要付费商业Windows软件才能打开。他让Claude处理USB中的文件，并生成一个基于HTML的查看器。生成的界面比商业软件更美观且无需安装。

技巧 Claude MRI HTML

推荐理由：有人拿Claude直接读MRI数据，让它写了个HTML查看器，比原厂软件还好看。

原文

15:16

AI Will@FinanceYF5

精选

Tobi Lütke 每年接受 MRI 扫描后获得一个存有数据的 U 盘，但需商业 Windows 软件才能打开。他直接让 Claude 读取 U 盘数据，并指示它生成一个基于 HTML 的查看工具。最终的 HTML 工具效果甚至比原版软件更好。这一做法展示了 Claude 处理二进制数据并生成交互式工具的能力。

技巧 Claude Tobi Lütke MRI

推荐理由：看看 Shopify 创始人怎么用 Claude 从 MRI 数据 U 盘直接生成一个 HTML 查看器，比原版 Windows 软件还好用。

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13:03

Geek@geekbb

一个Python玩具项目通过模拟神经化学浓度来生成机器人情绪。用户输入文字后，LLM将其转化为化学脉冲，进而驱动一块8x8 LED点阵脸做出对应表情。项目代码已开源在GitHub。

技巧 Python LLM LED点阵

推荐理由：用LLM把文字变化学脉冲，再让LED脸演情绪，创意满分，开源可玩。

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12:58

Aravind Srinivas@AravSrinivas

一位用户使用 Grok 4.5 与 Perplexity Computer 构建了名为 PODMEME 的播客播放器，能按话题聚合技术/商业播客并连续播放。该工具扫描热门播客话题，用户点击“PLAY DEEP-LINK STREAM”即可收听多个节目中关于“中国和开源”的片段。制作成本为 1100 credits（约 11 美元），每 48 小时运行一次的具体成本未知。

技巧 Grok 4.5 Perplexity 播客聚合

推荐理由：有人用 Grok 4.5 和 Perplexity 自己搞了个播客播放器，能按主题串播不同节目，才花了 11 美元，挺有意思的实用技巧。

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12:35

Yangyi@Yangyixxxx

Reverb Marketing的核心是收集上下文。在NewMax平台，可以在代码仓工作区内设置一个定时任务，让Agent每天检查用户反馈后台。Agent自动回复用户问题，并将问题整理分类：Bug做修复，功能建议做洞察，使用问题做指南。

技巧 NewMax Agent 用户反馈

推荐理由：想自动化处理用户反馈？在NewMax里设个Agent定时任务，让它每天看后台、回问题、修Bug、整理功能建议，省人工。

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12:04

向阳乔木@vista8

ChatCut是一款AI剪辑工具，通过安装MCP和Skill插件即可在Codex中调用。安装时需进行OAuth授权，随后对话输入指令即可生成带配音的产品演示视频。教程演示了用ChatCut为指定网址制作图文并茂的功能视频，效果虽粗糙但比纯文字更生动。

技巧 ChatCut Codex MCP/工具

推荐理由：ChatCut跟Codex搭起来用，输入网址就能生成带配音的产品视频，省去手动剪辑的麻烦。

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11:12

官方账号Together AI@togethercompute

Together Compute 在 AI Engineer World's Fair 上进行了2小时深度剖析，分享了如何构建推理引擎以服务智能体工作负载。这些引擎需要处理万亿token的生产规模。幻灯片详细展示了架构设计和优化策略。

技巧 Together Compute 推理引擎智能体

推荐理由：想了解万亿token级别的推理引擎怎么搭建？Together Compute 把他们的实战经验做成幻灯片公开了。

原文

10:39

Viking@vikingmute

用户发现 Claude 5.6 的全局 skills 会频繁误调用，即使 prompt 中没有相关关键词也会触发，导致体验下降。该用户选择禁用所有全局 skills，改用 / 命令手动触发以精准控制。目前这条推文有 5 条回复和 1259 次浏览，社区内暂无官方解决方案。

技巧 Claude 5.6 skills 提示词工程

推荐理由：Claude 5.6 用户注意了，它会乱调 skills，关掉全局手动用 / 是实用解法。

原文

10:32

Geek@geekbb

作者在推文中分享了自己使用AI Agent工具的进化路径：从Antigravity开始，经历Claude、Codex、Pi、oh-my-pi、ZCode，最终到Grok Build。一共列出了7个具体工具，覆盖AI对话、编程助手等类型。该总结可能包含每个工具的使用心得和迁移原因，帮助读者了解不同工具的特点。

技巧 Claude Codex Grok Build

推荐理由：作者试了7个AI工具，从入门到进阶，总结了一条实用路径，适合想选AI Agent的人参考。

原文

10:31

shao__meng@shao__meng

精选

Minko Gechev 发布了 Skillgrade 2.0，一款全局安装的 CLI 工具，专门用于给 AI Agent 的 Skill 编写和执行单元测试。它采用确定性评分器（占 70% 权重）与 LLM Rubric 评分器（占 30% 权重）混合打分模型，分别检查结果“对不对”和过程“好不好”。内置 --smoke（5 次试验）、--reliable（15 次）、--regression（30 次）三档预设，支持 Docker 隔离或 local 运行，CI 中可通过 --threshold=0.8 自动判定通过率。工具兼容 Gemini、Claude、Codex 及自定义 CLI 智能体，并已实现自举（用自身评估自身仓库技能）。

技巧 Skillgrade 智能体评估工具

推荐理由：写 Agent Skill 总翻车？用 Skillgrade 2.0，像加单测一样自动评估你的 Skill 质量，CI 集成还带阈值阻拦，比手动试错高效多了。

原文

10:01

官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

Tencent推出WorkBuddy，一个基于CodeBuddy和Hunyuan Hy3模型的本地AI编程助手。它整合微信实现文件管理和自动化任务执行，面向中国用户可直接在本地运行。该工具旨在帮助用户通过自然语言指令完成日常工作和编程任务。

技巧 WorkBuddy CodeBuddy Hunyuan Hy3

推荐理由：腾讯出了个WorkBuddy，本地跑的AI编程助手，还能连微信搞文件管理和自动化，挺实用。

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09:33

Yangyi@Yangyixxxx

用户@yangyi 开发了一个Skill用于在NewMax平台上总结与AI的对话内容，并将结果自动发布到newmax.cc。例如，在与用户铁锤聊天中提到“最重要的事”时，他让AI查找相关文献和方法论，快速生成了一篇有参考价值的文章。该Skill目前收获了9条评论、1次转发和7次点赞，浏览数达2535次。

技巧 NewMax Skill 自动总结

推荐理由：@yangyi 搞了个Skill，能把NewMax上跟AI的聊天自动总结并发布到newmax.cc，写文章效率拉满。

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09:30

shao__meng@shao__meng

精选

Emil Kowalski 发布了 /improve-animations 技能，专用于审计和改进代码库中的 UI 动画。它基于仅读源码、计划自包含、防 prompt injection 三条硬规则，通过四阶段流程（侦察、并行审计、复核排序、写计划）来操作。审计涵盖八个类别，包括目的与频率、缓动与时长、性能等，例如 UI 动画不超过 300ms，按钮反馈 100–160ms。技能提供了针对 AI 执行者的计划模板，要求精确到每个数值的终态代码和机械+感觉双验证。

技巧 Emil Kowalski improve-animations Skills For Design Engineers

推荐理由：Emil 这个技能可帮你用大模型审计项目中的动效问题，输出可执行的修复计划，省去自己逐行排查的麻烦。

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08:27

shao__meng@shao__meng

Shoumeng 分享了为 Claude Fable 5 设计成本高效 Harness 的思路，核心是利用 token 维度上的智能不对称——少数 token 需要前沿模型，多数只需廉价执行。三种分配模式分别是编排者（委派 worker）、顾问（被低阶执行者咨询）和验证者（检查产出）。实验一 Parameter Golf 中，Fable 5 作顾问 + Sonnet 5 作执行者，以 34% token 成本达到 Fable 独跑约 90% 的增益。实验二 BrowseComp 完整集（~31M tokens/题）中，Fable 编排 + Sonnet worker 实现 96% 分数 / 46% 成本。文章总结了四条设计准则：审视任务形状、使用委派启发式、评估协调成本、保证 prompt cache 命中。

技巧 Claude Fable 5 GPT-5.6 Sol Sonnet 5

事件专题

推荐理由：Shoumeng 教你用 Fable 5 搭配 Sonnet 5 做 Harness，34% 成本拿 90% 效果，适合想省 token 又不降智能的人。

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