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7月7日
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22:24
22:24shao__meng@shao__meng
@EXM7777 总结出一套“可重做性测试”筛选标准：若明天可用更便宜模型重做则跳过，否则保留。该标准基于 Llama 时代用前沿模型蒸馏 5.2 万条答案训练小模型、成本不到 500 美元的历史案例。五个动作包括：重写 CLAUDE.md 植入判断力、做顾问式审计输出按预期回报排序的动作清单、在长链路研究上跑深度研究并原子化为 Obsidian 笔记、用 /goal 加动态工作流实现无人值守产出、安装“思考方式记录器”自动将每步推理留存为资产。其中记录器可自动复利，将剩余 Fable 时间转化为永久仓库笔记。
技巧ClaudeClaude Fable 5工作流
事件专题
推荐理由：Fable 5 快没了，但你可以用这套方法把它的思考框架留下来。五个步骤，从写标准到造自动工作流，以后用便宜模型也能跑出高质量。
原文
16:29
16:09
16:09AI Will@FinanceYF5
73°
xAI SGLang负责人在23分钟演讲中详解如何在10万张GPU上部署Grok模型。他们通过拆分Prefill与Decode阶段，将MoE专家分片到不同GPU。采用按专家路由Token的方式让通信与计算重叠执行。最终以低于DeepSeek API的定价对外提供服务。
技巧xAIGrokSGLang
推荐理由：想了解超大规模GPU集群如何搞推理？xAI的SGLang负责人手把手教你拆分、分片和通信重叠，还比DeepSeek API更便宜。
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15:53
15:53宝玉@dotey
76°
Thariq Shihipar在AI Engineer World's Fair演讲中提出，模型能力存在“悬余”——例如问宝可梦名字以aw结尾，模型无法直接回答，但借助代码执行工具两秒内就能找出结果。他透露Claude Code砍掉了80%的系统提示词，因为Fable级别模型自身想象力比示例更丰富，应给上下文而非约束。他还建议让模型做“盲区扫描”、一口气生成四种不同原型，并通过提问挖掘用户未写明的细节。
技巧Claude CodeAnthropic工具调用
事件专题
推荐理由：Thariq讲得实际：别死磕提示词，让模型用工具。Claude Code砍掉80%提示词后反而更强，还给了盲区扫描等具体玩法，值得一看。
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15:39
15:39AI Will@FinanceYF5
有人制作了16分钟教程，讲解如何使用Claude Fable 5创建类似价值5万美元的电影级网站。教程展示了完全借助AI完成网站搭建的过程。任何人都能通过该教程掌握高水准网站制作技巧。
技巧Claude Fable 5教程网站开发
事件专题
推荐理由：想用AI做惊艳网站？这个16分钟教程手把手教你用Claude Fable 5搞定，效果媲美专业级。
原文
15:34
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14:17官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418
Claude官方文章将Loop Engineer分为四种类型：单回合循环、目标导向循环、时间循环和主动循环。单回合循环是基础，每个提示词自动执行直到任务完成或需介入。目标导向循环如GOAL模式，支持多回合迭代达成复杂目标。时间循环通过Claude Code的loop命令在指定间隔自动触发任务。主动循环基于事件触发，如GitHub新Issue或PR时自动审核。优化建议包括保证代码库质量和管理Token消耗，避免无限制运行。
技巧Claude CodeCodexLoop Engineer
推荐理由：这篇文章把Claude Code的Loop工作流拆解得很清楚，四种模式从单轮到全自动，还有省Token的建议，适合想搭建自动化开发流程的人看。
原文
14:15
14:15官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418
精选
Claude 官方将 Loop Engineering 分为四种类型：回合制循环（Single-turn Loop）、基于目标的循环（Goal-oriented Loop）、基于时间的循环（Time-based Loop）和主动循环（Active Loop）。回合制循环是 Claude Code 的基础工作方式，每次提示词为一个循环。Goal-oriented 模式（如 Codex、Claude Code）支持多轮迭代直到达成目标。Time-based Loop 使用 loop 命令按指定时间间隔自动触发提示词。Active Loop 通过事件（如 GitHub 新 Issue 或 PR）自动触发循环。官方建议优化代码库质量、管理 Token 消耗，并给循环设置明确启动和结束条件。
技巧ClaudeLoop Engineer智能体
推荐理由：Claude 官方手把手教你四种循环模式，从单轮到自动触发，还有 Token 管理建议，玩 Agent 工作流必看。
原文
10:12
09:49
09:49官方一手marktechpost@Sana Hassan
精选
本教程使用ChEMBL和UniProt获取EGFR C797S靶点信息，从IC50记录中提取pIC50数据集。利用RDKit标准化分子并计算Morgan指纹，训练基于scaffold-split的随机森林QSAR模型。通过SHAP解释效力驱动因素，并使用BRICS碎片重组生成并排名新候选分子。
技巧ChEMBLRDKitSHAP
推荐理由：用ChEMBL、RDKit、SHAP和BRICS手把手搭一个EGFR抑制剂预测模型，数据清理到模型解释全有，代码示例清晰。
原文
09:34
09:30
09:30shao__meng@shao__meng
71°
Claude Code 官方分享了 Loops 设计范式，将 Agent 工程从经验直觉转化为可复用的设计语言。范式定义四个变量：触发、停止、工件、适用场景。具体包括四种循环类型：Turn-based（默认回合制，用 SKILL.md 编码验证）、Goal-based（基于 /goal 与评估模型，设定可验证退出标准）、Time-based（基于 /loop 或 /schedule，事件驱动优于时间驱动）、Proactive（组合 /schedule、/goal、动态工作流、auto mode，模型分级路由控制成本）。关键工程实践强调自验证（量化检查如测试通过数、Lighthouse 分数），以及质量与成本的两条护栏。
技巧Claude CodeLoops智能体
推荐理由：Claude Code 官方给出了可操作的 Agent 循环设计模板，帮你把“该不该自动化”这种模糊判断变成选型表，少走弯路。
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08:31
08:31Ate-a-Pi@svpino
作者维护了多个Claude Code上的技能，并让Fable读取后优化。优化后技能平均缩短40%，功能保持不变。其中一个通过MCP服务器写电子表格的技能，因Fable实现了并行写入多行，运行速度提升为原来的两倍。Fable可用于优化已有的任何技能。
技巧FableClaude CodeMCP/工具
推荐理由：作者用Fable优化了Claude Code的技能，平均砍掉40%内容，还让一个技能跑快了一倍。如果你有现成技能，可以试试让Fable帮你瘦身提速。
原文
07:45
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01:23官方一手AWS Machine Learning Blog@Caroline Des Rochers
精选
该方案利用 Amazon Nova 的视觉推理能力协调多个工具：Meta 的 SAM 3 进行像素级分割、Amazon Textract 进行 OCR。管道处理指纹、身份证、各种朝向的车牌等边缘案例。所有组件部署在 Amazon SageMaker AI 上。最终输出合规的 PII 编辑结果。
技巧Amazon NovaSAM 3Amazon Textract
推荐理由：AWS 教你用 Nova、SAM 3 和 Textract 搭一套能自动处理身份证和车牌的 PII 编辑管道，挺实用的。
原文
01:21
01:21官方一手AWS Machine Learning Blog@Maria Masood
精选
AWS发布教程，使用Amazon Nova Forge和Amazon SageMaker HyperPod构建两阶段多轮强化学习基础设施。该管道是事件驱动：上传训练数据到Amazon S3即可自动触发训练任务。示例训练模型玩Wordle游戏，作为用户自定义RL任务的占位符。
技巧Amazon Nova ForgeAmazon SageMaker HyperPod强化学习
推荐理由：AWS手把手教你用SageMaker HyperPod+Nova Forge搭RL训练管道，上传数据到S3就自动开练，还用Wordle做了例子。
原文
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7月6日
23:04
15:39
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12:45shao__meng@shao__meng
精选
LandingAI 提出 Agentic Document Extraction (ADE) 范式，将传统文档解析的盲抽改为先分类后抽取。ADE Classify 阶段对 PDF 逐页并发评估，分配类别标签（如工资单、银行流水），outlier 页面标记兜底。ADE Extract 阶段按类别应用对应 Pydantic schema（工资单字段：雇员姓名、发薪周期、毛薪、净薪；银行流水：银行名、账号、余额）。每个抽取值附带 chunk reference 和 page-level bounding box，实现值到源图物理坐标的可溯源审计。该范式解决了税表里抽净薪资、身份证页抽账户号等字段错配问题。
技巧LandingAI文档解析MCP/工具
推荐理由：LandingAI 这个思路很实在：先让解析器看懂每一页是什么，再针对不同页面用不同字段模板抽。比一套模板通吃靠谱多了。
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12:36
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11:54Viking@vikingmute
开发者逆向工程了 Claude Design 的设计系统提示词，公开了一份包含20个章节的主 prompt 和14个独立技能。该提示词还提供了针对 Codex 的适配版本，但原作者推测在 Claude 上效果最佳。用户可在其他模型上测试该提示词的效果，以验证其通用性。
技巧Claude提示词工程设计系统
推荐理由：有人把 Claude Design 的设计系统提示词拆出来了，整整20章和14个技能，还有给 Codex 用的版本。拿去别的模型上玩玩看，挺有意思的。
原文
11:43
11:43向阳乔木@vista8
精选
该自用前端设计Skill通过调用子智能体并行生成四个不同设计方向。生成后弹出本地服务器预览，用户选中后回传给Codex或Claude Code继续开发。内置58个知名网站的设计Markdown文档，能自动抽取排版和配色等元素。该Skill在Claude Code和Zcode中表现不错，预计本周开源。
技巧Claude CodeZcodeCodex
推荐理由：vista8分享的前端设计Skill，让AI并行生成四个设计方案，预览后回传继续开发，内置58个网站设计参考，比单线生成更全面。
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