全部 AI 动态 · AI 热点

6月22日

23:53

快手可灵 Kling@Kling_AI

数字艺术家Maria Rubtsova使用Kling AI视频工具创作了多个爆款视频，其中一支视频观看量超过1亿次、互动近500万次。她强调以数字艺术家的审美驱动AI创作，从人物表情到运动流畅度都追求真实感。在Kling官方采访中，她分享了如何让AI视频更逼真、更生动，并指出审美品味比技术更重要。

推荐理由：Kling官方采访了艺术家Maria，她用Kling做出1亿播放的视频，还讲了怎么让AI视频更真实，特别适合想提升作品质感的人看。

原文

22:50

berryxia@berryxia

本教程演示如何将低成本大模型接入沉浸式翻译插件。操作步骤包括：进入沉浸式翻译设置，点击左侧“翻译服务”，右上角添加自定义翻译服务并选择“自定义AI”。填入API Key和大模型API接口地址，例如小米MiMo模型的Base URL为https://t.co/n4qZ4OEcJQ。选择对应模型或勾选“输入自定义模型名称”，测试通过后即可使用。配置完成后可在服务选项中切换使用自定义模型。

技巧沉浸式翻译 MiMo API 翻译工具教程

推荐理由：教你把免费模型塞进沉浸式翻译，跟着视频几步搞定，小米MiMo也能用，省下订阅费。

原文

19:54

Geek@geekbb

该项目将基金经理郑希过去十几年的季报、手记、采访等资料整理为结构化语料库。基于该语料库构建的AI技能可进行可溯源的投研问答与基金分析，避免模型幻觉。已开源在GitHub（lyra81604/zhen…），支持用户直接使用。

技巧郑希基金经理语料库 AI技能基金分析

推荐理由：有人把郑希十几年的所有公开资料整理成了结构化语料，让AI能基于真实文本做投研问答，不是瞎编的，想搞基金分析的可以看看。

原文

17:39

Geek@geekbb

Cloudflare 开源了一套 AI 安全审计技能，可将普通编码助手改造成系统化安全审计工具。审计流程包含六个阶段：情报收集摸清架构、多路并进攻击代码、换代理挑刺排除误报、生成人类可读报告与机器可读 JSON 结果，最后独立验证每项结论。该方法通过多代理协作和阶段性验证提升了审计准确性和可追溯性。

技巧 Cloudflare 安全审计编码助手工作流

推荐理由：Cloudflare 开源了一套 AI 安全审计技能，把编码助手变成六步自动化审计工具，能生成报告和 JSON，适合做代码安全扫描。

原文

14:25

向阳乔木@vista8

海立老师（Harry Zhang）开源了第三本关于LangChain生态的书籍《Deep Agents in Action》。该书目前已有8个章节，涵盖Agent Harness、规划、上下文工程、子智能体、Skills和记忆等核心主题。面向中文开发者社区，可免费获取学习。

技巧 LangChain Deep Agents in Action 海立 Agent开发智能体

推荐理由：想学LangChain Agent开发？海立老师开源了第三本书，8章讲规划、子智能体等，直接收藏学。

原文

14:15

@zarazhangrui@zarazhangrui

推文作者Zarazhangrui提出了一条防止AI生成劣质内容（slop）的经验法则：在写作、设计等任务中，用户输入（上下文）的长度应为输出的3-5倍。如果输入远短于输出，AI几乎必然产生质量低下的内容。这条法则基于实际使用经验，可帮助用户获得更优质的AI输出。

技巧提示词工程 AI写作 AI设计经验法则

推荐理由：写提示词时总出一堆废话？试试这个简单法则：你的输入要比输出长3-5倍。作者亲测有效，能明显改善AI输出质量。

原文

12:26

shao__meng@shao__meng

GLM-5.2 在 X 平台被广泛讨论，声称是最强开源模型且接近 Claude Fable 5。作者下载了 Zcode 平台并发现可以免费试用。但第二条消息即遇到使用限制，未充值 Coding Plan 可能无法正常使用。

技巧 GLM-5.2 Zcode 开源模型免费试用

推荐理由：想了解 GLM-5.2 和 Zcode 的实际体验？这篇分享告诉你免费试用背后的限制

原文

11:23

idoubi@idoubicc

codefree.cafe推出AI编程小桌课，周六广州南沙开课，限5人，用Claude Code和Codex从想法到项目上线，6小时结对编程。收费¥4096，含ShipAny会员（¥1999）、1024社群会员（¥1024）和MCP书籍（¥49），同行者半价。赠送权益价值¥3072，已有权益者同行仅¥512。

技巧 Claude Code Codex ShipAny 编程助手 Vibe Coding

推荐理由：想用Claude Code和Codex做项目但卡配置？这个六小时小桌课帮你从想法到上线，还送ShipAny会员和MCP书。

原文

10:25

shao__meng@shao__meng

Addy Osmani发布深度文章，以Chromium为主线解析现代浏览器内部机制。文章覆盖页面加载完整管线、V8 JavaScript引擎内部原理、模块加载与Import Maps、多进程架构与安全。对比三大引擎：Chromium、Gecko (Firefox)与WebKit (Safari)。面向开发者给出优化实践：减少网络往返、避免深度DOM、使用transform/opacity实现合成动画等。

技巧 Chromium V8 WebKit 浏览器架构性能优化

推荐理由：Addy Osmani写的浏览器底层指南，覆盖V8、多进程、三大引擎对比，还有实用的DevTools优化技巧，搞前端必读。

原文

08:45

shao__meng@shao__meng

精选73°

前Meta/Microsoft/Atlassian主任工程师Kun Chen分享了一套完整的Agentic工程工作流，每天可ship 40-50个经测试的生产级PR。核心框架分为四层：造船（终端中心主义，使用WezTerm+tmux+Neovim）、训练船员（Memory+Skills，全局memory仅27行以避免token浪费）、与单个船员协作（语音输入OpenSuperWhisper，自创AXI标准比MCP节省3倍token和2倍延迟）、并行指挥（treehouse管理worktree，First Mate大副编排器）。验证环节采用no-mistakes流水线，在隔离worktree中执行对抗式review和E2E测试，大幅减少人工review耗时。该工作流强调将时间花在任务开头和结尾，中间全交给AI，瓶颈从agent执行力转移到战略思考。

技巧 Kun Chen Agentic工程工作流编程助手提示词工程

推荐理由：想每天轻松发几十个PR？前Meta主任工程师把整套工作流拆开了讲，从终端配置到agent训练到并行管理，全是实战细节，比泛泛而谈的教程强多了。

原文

07:24

elvis@omarsar0

开发者 Omar 分享经验：他几乎不再手动提示或与代理对话，而是通过循环（loops）让代理自主执行。他花更多时间编写验证器（verifiers），提供文本、音频、图片等丰富指令来填补代理的不足。Guinness Chen 建议用户按住听写键随意讲10分钟，将碎片、例外、示例、氛围都喂给模型，利用语言模型擅长从语言中重构潜在意图的能力。这些方法改变了人与代理的交互方式，减少了手工编辑提示的负担。

技巧 agents loops verifiers 智能体工作流提示词工程

推荐理由：别手写提示词了，试试按住录音键讲十分钟，让代理自己干活。Omar 分享了用循环和验证器省力的实战技巧。

原文

07:15

marktechpost@Asif Razzaq

精选

该指南介绍了7种智能体记忆类型：工作记忆、语义记忆、情节记忆、程序记忆、检索记忆、参数记忆和前瞻记忆。每种记忆覆盖存储内容、存储位置和构建时机。包含对比表格和可运行的Python代码示例。

技巧智能体记忆系统 Python 工程指南

推荐理由：想给自己的智能体加上记忆？这篇把7种记忆类型讲得特别清楚，还给了Python代码，直接上手复制。

原文

03:48

Greg Brockman@gdb

用户 Tom Osman 利用 Codex 的 "/goal" 循环功能，将提示词设为“遍历应用中每个功能，根据代码创建用户故事和期望行为，维护单一电子表格追踪状态”，随后自动切换到测试每个用户故事并记录所有错误，最终修复逻辑或 UX 错误后再次测试。整个过程无需人工干预，自动处理成百上千的用户故事。该案例展示了 Codex 在自动化测试与修复工作流中的实际应用。

技巧 Codex 编程助手自动化测试工作流

推荐理由：试试在 Codex 里贴一段类似的循环指令，它就能自动帮你测完整个 App 的每个功能，连修 bug 都包了。

原文

03:23

HeyGen@HeyGen_Official

Peter Yang 与 HyperFrames 开发者 @liu8in 和 @JakeFromHeyGen 深入拆解了 HyperFrames 的工作机制。该工具提供 5 步法：收集资产并创建 frame.md、编写 storyboard.md、从 HyperFrames 库拉取动画、生成静态帧审查、在 Studio 中合成视频。内置 /website-to-video 技能可将任意 URL 一键转成视频。HyperFrames 完全免费，支持在 Codex 和 Claude Code 中使用。

技巧 HyperFrames Codex Claude Code HeyGen 视频生成

推荐理由：HyperFrames 免费开源，用 5 步模板就能把产品视频从 $30K 成本降到零，连网址都能直接变视频，适合不会剪片的团队。

原文

02:21

Greg Brockman@gdb

精选

Tom Osman展示了一个在Codex中运行的自动化循环，用于遍历应用所有功能并生成用户故事与预期行为。该流程维护一个单源电子表格跟踪功能状态，然后切换到测试每个用户故事并记录所有错误。最后修复逻辑或UX错误后，再次测试所有用户行为。这个循环能处理数百个用户故事，展示了Codex的自动化测试能力。

技巧 Codex Tom Osman 自动化测试工作流智能体

推荐理由：Tom Osman用Codex搞了个自动化循环，从生成用户故事到测试修复一条龙，省人工还管几百个功能，太实用了。

原文

6月21日

23:57

宝玉@dotey

推文作者认为 Gemini 3.1 Pro 的翻译质量最佳，Opus-4.8 因写作能力不足导致翻译生硬。回复中分享了使用 Claude Code 并设置 /effort 为 ultracode 后的多智能体翻译流程：先让 3 位风格各异的译者各出一稿，再由双语编辑对照原文评审，综合定稿后逐句校对。作者强调这个过程实际触发了 Claude Code 的 dynamic workflow 并自动写提示词执行。用户提供的经验来自对翻译工作流的长期探索。

技巧 Gemini 3.1 Pro Opus-4.8 Claude Code 翻译工作流提示词工程

推荐理由：别再用 Opus-4.8 硬翻了，试试 Claude Code 的 ultracode 模式+多智能体流水线，实测翻译质量能提升不少。

原文

23:28

shao__meng@shao__meng

Greg Eisenberg和Theo Tabah在60分钟对谈中提出AI Native组织的三层架构：人、Agent和上下文。人退守两端负责战略与评审，Agent需满足Clear Goal、Skills、Tools、Context四要素才能自治。上下文层通过Capture-Curate-Store-Execute-Experience五阶段循环构建护城河。两个Live Demo展示成效：提案微站系统为LCA带来数百万美元收入，10分钟产品闭环生成高保真原型。Skill Chain（技能链）串接多个技能形成剧本，是对抗幻觉的关键机制。

技巧 AI Native 智能体 Skill Chain 工作流上下文

推荐理由：Greg和Theo用真实案例拆解了AI Native组织的落地方法，三层系统比“用ChatGPT”具体得多，还有百万美元收入证明。

原文

23:28

Harrison Chase@hwchase17

社区文章演示了如何借助Deep Agents框架构建一个类似Claude Code的编程智能体。文章特别提到GLM-5.2模型表现强劲，可作为该智能体的底层推理引擎。通过3个步骤即可完成部署，无需从头开发复杂Agent系统。

技巧 Deep Agents Claude Code GLM-5.2 智能体开源模型

推荐理由：教你用Deep Agents自己搭一个Claude Code同款智能体，还顺带体验GLM-5.2的威力，实操性很强。

原文

23:24

berryxia@berryxia

一位开发者花一小时整理了散落在各处的实践经验，形成了完整的Agentic Engineering Workflow。该工作流涵盖任务拆解、工具调用、记忆管理、错误恢复等环节，每一步都在真实项目中跑通。相比多数AI开发者还在手动写prompt，这套工作流已能教机器自主写prompt，强调差距在于工程方法而非模型能力。

技巧 Agentic Engineering Workflow 智能体工作流 AI编程

推荐理由：一位开发者把让AI像工程师一样自己写代码的工作流整理出来了，覆盖从拆任务到恢复错误的全流程，不是理论是真实跑通的路径。

原文

23:00

shao__meng@shao__meng

精选72°

OpenAI Codex 推出 Record & Replay 功能，允许用户通过录制一次操作来创建可复用的 AI Skill。录制阶段会捕获用户演示的步骤、隐性偏好和变量，Codex 自动分析并生成包含使用条件、输入参数、操作步骤和验证规则的 Skill。回放时，Codex 可根据当前环境工具（如 Computer Use、浏览器插件）适应性地执行，支持不同参数输入。功能遵循“演示即规格”设计哲学，并给出五条高质量录制原则，如短而完整、提前声明变量、及时停止等。相比传统 Plugin，Record & Replay 更适合个人快速技能化，成本低。

技巧 OpenAI Codex Record & Replay AI Skill 工作流自动化编程助手

推荐理由：OpenAI 给 Codex 加了录技能功能，演示一次就能固化工作流，下次回放还能自适应，适合重复性任务。

原文

22:25

Viking@vikingmute

这是一个名为vikingmute/rev的GitHub项目，使用AI进行代码审查，目前已获得超过100个star。作者还写了一篇说明文章《我是怎样使用AI来做Code Review的？》，详细介绍了使用方法。项目以AI辅助提升代码审查效率为核心，适合开发者和团队参考。

技巧 vikingmute GitHub 代码审查 AI编程助手 Code Review

推荐理由：这个项目用AI帮你做Code Review，实测挺好用，GitHub上已经100多星了，文章也写得清楚，可以试试。

原文

15:24

Geek@geekbb

GitHub 项目 EdgeFlowingLight 为 Claude Code、Hermes Agent 等 AI 编程工具添加屏幕边缘流光效果，通过颜色和动画区分“思考中”与“已完成”。项目基于 Rust 编写，仅 200 多行代码，支持自定义颜色和速度。用户无需轮询终端即可一眼感知状态，提升编程效率。

技巧 Claude Code Hermes Agent 编程助手开源工具状态提示

推荐理由：一个开源小工具，让你斜眼就知道 Claude Code 是否还在跑，不用切窗口看命令行。

原文

15:15

AI Will@FinanceYF5

一位用户分享了他评价Fable模型的方法：不看benchmark数字，只关注模型的思维形状。Fable在理解用户意图和迭代思考方面表现突出，让他感到对面有真人。他比喻这种感受就像回到了2023年。

技巧 Fable 推理模型模型评估

推荐理由：有人分享了一个评价模型的新角度：别看数字，看它能不能让你感觉像在跟真人聊天。Fable就做到了。

原文

15:00

Geek@geekbb

Cowart 在 Codex 中集成了本地 tldraw 画布，用户放置 AI 占位框即可指定生成图片。还支持截图标注重绘：在画布上画标注后，Codex 能移除痕迹并生成干净新图。所有操作在本地运行，无需联网。

技巧 Codex Cowart tldraw 多模态提示词工程

推荐理由：想边画草图边让 AI 生图？这个本地画布工具让 Codex 直接改，标注去除功能特别好用。

原文

14:55

marktechpost@Sana Hassan

精选

本教程使用 Crawlee for Python 搭建完整的网页爬取工作流。通过 BeautifulSoupCrawler、ParselCrawler 和 PlaywrightCrawler 分别爬取静态与动态内容，提取标题、元数据和产品字段。教程还演示如何构建链接图，并将数据导出为 JSON、CSV 以及 RAG 就绪的 JSONL 分块文件。最后附带 robots 处理与截图功能，从设置到 AI 输出一步到位。

技巧 Crawlee Python BeautifulSoup Parsel Playwright 爬虫 RAG

推荐理由：想用 Python 从零搭一套能把网页内容直接喂给 RAG 的爬虫管道吗？这篇保姆级教程教你用 Crawlee 搞定 robots、截图和分块导出。

原文

04:27

@zarazhangrui@zarazhangrui

一位用户日常使用Codex和Claude Code做编码任务，很少再打开ChatGPT。只有在需要快速网络搜索时，他会切换到Gemini。他认为Codex和Claude Code这类编码代理的输出质量通常优于ChatGPT聊天机器人。

技巧 Codex Claude Code ChatGPT Gemini 编程助手

推荐理由：试试用Codex或Claude Code代替ChatGPT，写代码效果更好，搜索可以切到Gemini。

原文

03:53

Browser Use@browser_use

GLM 5.2（纯文本模型）在网站设计任务中击败了 Fable 5。团队将 GLM 5.2 与 Browser Use v2 多模态 QA 子代理配对，让代理审查网站、发现 bug、判断美学，再向 GLM 发送修复指令。整个构建加质量保证的成本低于 0.75 美元。展示了纯文本模型通过智能协作在视觉任务上的潜力。

技巧 GLM 5.2 Browser Use v2 Fable 5 多模态智能体

推荐理由：GLM 5.2 纯文本模型竟然能设计网站，还打败了 Fable 5？搭配 Browser Use v2 多模态 QA 代理，成本不到 0.75 美元，太会玩了。

原文

02:23

Harrison Chase@hwchase17

技巧 LangChain LangGraph RAG deepagents 智能体教程

推荐理由：这个课程10小时，手把手教LangChain和LangGraph，还讲了RAG和guardrails，想学智能体开发可以看看。

原文

01:13

berryxia@berryxia

精选

Codex现在允许用户直接命令将开发线程从本地笔记本handoff到远程服务器。这一过程会自动打包Git状态、未提交变更、分支和工作树。用户关闭笔记本后，远程服务器会继续运行该线程。之后用户可以命令将线程接回本地，环境恢复到离开时的状态。全程无需手动同步代码或处理冲突。

技巧 Codex 远程开发工作流线程切换 agent

推荐理由：Codex这个新功能太实用了，跟它说一声就能把本地代码线程扔到远程服务器继续跑，回来再接上，省去手动同步的麻烦。

原文

00:56

宝玉@dotey

精选

文章将传统软件工程实践迁移到 AI Agent 开发中，强调需求分析时需给 Agent 充足上下文并反复对齐，系统设计时用 plan 模式拆分里程碑。代码审查建议先让 Agent 审查格式和逻辑，但人需兜底业务逻辑。自动化测试包括单元测试、集成测试和端到端测试，需与 CI 集成自动运行。灰度发布和 CI/CD 机制（如 feature flag、自动回滚）可减少线上不稳定。线上修复目前更现实的是 AI 辅助定位、人确认后再提交，而非全自动闭环。

技巧 Agent 软件工程代码审查自动化测试 CI/CD

推荐理由：宝玉分享的实操经验：把传统软件工程的代码审查、测试覆盖、灰度发布等方法用到 AI Agent 上，能少写 bug、少修 bug，适合正在用 Agent 写代码的团队。

原文

00:01

MIT CSAIL@MIT_CSAIL

该指南由@rubenhassid整理，提供了100条针对Claude的提示词技巧，涵盖从基础指令到高级推理的多个维度。每条技巧都配有具体示例，帮助用户更精准地控制Claude的输出格式和风格。例如，第23条展示了如何通过分步提示引导Claude完成复杂逻辑推导，第47条则演示了角色扮演提示词在角色一致性上的效果。指南还包含针对Claude Sonnet和Claude Opus等不同版本的特化建议，提升实际应用效率。

技巧 Claude 提示词工程 @rubenhassid 指南

推荐理由：100条实实在在的Claude提示词技巧，每个都有例子，从新手到进阶都适用，比看说明书管用多了。

原文

6月20日

23:06

shao__meng@shao__meng

精选

LangChain官方认证大使@zhanghaili0610（也是「LangChain实战」「LangGraph实战」作者）开源了教程「Deep Agents 实战」。教程围绕Agent开发的“三层架构”：Runtime（LangGraph）、Framework（LangChain）、Harness（Deep Agents）。核心是“上下文工程”，Deep Agents引入虚拟文件系统（read_file/write_file等6大工具），支持任务规划（write_todos）、子Agent委派（异步并行）和Skills复用（兼容30+工具）。教程共8章加2准备篇，涵盖环境搭建、核心机制到进阶记忆。

技巧 Deep Agents LangChain LangGraph zhanghaili0610 智能体

推荐理由：Harry Zhang出了第三本实战教程，手把手教你怎么用LangChain和LangGraph搭Deep Agents，虚拟文件系统和Skills复用这些干货很实用。

原文

22:54

向阳乔木@vista8

Codex能读取内置浏览器内容，结合画布工具实现直观的图片标注修改。无需额外API即可使用Codex内置的Imagen模型生成图片。同时GPT Image 2也能在Codex中自由使用。这一工作流简化了生成和修改图片的步骤。

技巧 Codex Imagen GPT Image 2 图片生成浏览器集成

推荐理由：Codex直接读浏览器+内置Imagen生图，不用API，还能用画布改图，省事又直观。

原文

19:53

Geek@geekbb

Claude Code 可以通过提示词控制飞书白板的构图、层次与留白，而非仅调整配色。GitHub 项目 LcpMarvel/feis… 提供了具体方法，帮助用户生成更专业的设计输出。该方法强调结构布局而非色彩堆砌，适合追求高质量白板设计的用户。

技巧 Claude Code 飞书白板设计提示词工程

推荐理由：有人教 Claude Code 做飞书白板时讲究构图和留白，不是光调颜色，挺实用。

原文

17:12

marktechpost@Sana Hassan

精选

本文使用TimeCopilot在航空乘客数据集和含异常注入的合成季节性序列上构建端到端预测工作流。评估了统计模型、基础模型和可选的GPU模型，采用滚动交叉验证和多种误差指标。生成了带预测区间的概率预测，可视化未来趋势并标记异常观测。还探索了TimeCopilot的可选LLM智能体，该智能体能选择模型并解释其预测。

技巧 TimeCopilot 基础模型异常检测预测管道时间序列

推荐理由：这篇教程手把手教你用TimeCopilot做时间序列预测，能自动检测异常，还能用LLM帮你选模型并解释结果。

原文

16:54

Viking@vikingmute

该流程包含6个阶段：Grill（AI拷问细节至清晰）、Research（针对难点单独分析并创建文档）、PRD（生成详细需求文档）、Issues（将PRD拆解为带依赖关系的独立tickets）、Implement（按ticket循环独立实现代码）、Review（验证）。Matt Pocock指出PRD前阶段需更多结构化，先确定设计树再走更高保真原型。该流程已用于开发新feature和点子。

技巧 AI开发工作流编程助手 Grill 需求文档代码实现

推荐理由：这套流程把AI辅助开发拆成了6个可操作步骤，从拷问细节到代码实现都覆盖了，特别适合用来梳理复杂需求。

原文

16:51

歸藏(guizang.ai)@op7418

精选

GPT-Image-2.0 生成的图片常有毛躁感和破碎纹理。使用 Nano Banana 进行超分辨率放大，可以去除杂乱细节，增加清晰度。帖子对比了放大前后的效果，左侧为 GPT 原图，右侧为 Nano Banana 处理图。推荐提示词为“帮我将这张图片重绘和清晰化，让他细节更丰富，同时去掉原图中杂乱不必要的细节”。该方法适用于非写实图片的观感提升。

技巧 Nano Banana GPT-Image-2.0 超分图像增强提示词工程

推荐理由：用 Nano Banana 给 GPT 图片去毛躁，效果很明显，推荐词都给你写好了，直接复制就能用。

原文

15:26

Geek@geekbb

GitHub用户Karovia发布了一个从零基础到独立开发AI Agent产品的完整学习路线，包含110个教程、58万字的文本内容以及400多个实战项目。该路线按阶段标注了每个教程的用途和难度，涵盖从Python基础到LangChain、AutoGPT等框架的实践。所有资源均开源免费，适合自学AI Agent开发的初学者和进阶者。

技巧 Karovia AI Agent 智能体教程学习路线

推荐理由：你要是想学AI Agent但不知道怎么下手，这个GitHub项目把110个教程、58万字、400个项目都按阶段标好了，直接跟着学就行，不用自己瞎找资源。

原文

15:24

宝玉@dotey

处理AI编程助手（如Codex）产生的代码错误时，应优先恢复生产（回滚或打补丁），再找根因（逻辑错误、边界条件、需求偏差）。根据根因决定解决方案，边界问题加测试用例，架构缺陷重构，代码审查漏洞改进流程。仅当错误根因是AI缺乏项目特有约定（如命名规范、API隐含限制）时才更新AGENTS.md。否则会导致AGENTS.md臃肿、规则失效，AI反而忽略重要规则。

技巧 Codex AGENTS.md 编程助手软件工程错误处理

推荐理由：别一出bug就怪AI，也别什么都写进AGENTS.md。这篇讲了如何按软件工程流程正确应对，很实在。

原文

13:53

Jerry Liu@jerryjliu0

Jerry Liu转发赞同观点：编程抽象已从代码转向英文。最简单的表示方式是用目录下的markdown文件存储任务层次。他描述了一个名为eve的Agent框架，包含instructions.md和skills子目录，可一键部署到Vercel。该设计早期原型代号为'last'，旨在成为'面向Agent的Next.js'。

技巧 markdown eve Vercel 智能体

推荐理由：Jerry Liu分享了一个超简单的AI Agent写法：用markdown文件定义指令和技能，还能一键部署到Vercel，适合想快速上手智能体的人。

原文