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8月4日

16:39

官方一手marktechpost@Sana Hassan

精选

本教程演示如何用NVIDIA SkillSpector和LangGraph搭建AI代理技能的安全审计流水线。流程先构造一个合成技能市场，再扫描恶意提示注入、凭证访问和危险依赖。你可以自定义YARA规则，配置基线豁免，并把SARIF结果接入CI部署门禁。整个方案面向AI技能供应链的自动化安全检查。

事件专题

推荐理由：想给AI技能加安全审计，可以照这个教程搭一套：NVIDIA SkillSpector扫描、YARA规则拦截、CI门禁卡关，步骤很清楚。

原文

14:41

Geek@geekbb

推文作者认为，DeepSeek V4 Flash 0731 代表当前大模型的能力下限，它解决不了的问题直接选 GPT-5.6 或 Claude 更可靠。夹在中间的大模型既无价格优势又无能力优势，处境尴尬。他建议对新模型的跑分和打榜结果保持冷静，体验后用户往往回到自己常用的模型。

技巧 DeepSeek V4 Flash 0731 GPT-5.6 Claude

推荐理由：博主实测观点：难活丢给GPT-5.6或Claude，便宜活找DeepSeek V4 Flash，中间模型别浪费钱。

原文

13:36

Hailuo AI@Hailuo_AI

71°

一条500词提示词在MiniMax H3上生成了《办公室》风格的完整视频片段。提示词详细描述了Dunder Mifflin会议室、手持摄影机、快速变焦等镜头指令。生成内容中Michael Scott讲解LLM和提示词工程，Stanley的反应被精准还原。该示例来自Higgsfield平台，展示了长提示词对AI视频角色表演的控制力。

技巧 MiniMax H3 Higgsfield 视频生成

事件专题

推荐理由：想学AI视频提示词？看看这条500词提示词怎么让MiniMax H3还原《办公室》的镜头和笑点，直接抄作业。

原文

13:29

AI Will@FinanceYF5

英伟达CEO黄仁勋在社交媒体上分享AI使用观点。他认为，AI应当接手耗时长、低创造力的重复任务。黄仁勋提醒，若用了AI仍被重复工作填满，说明用反了方向。黄仁勋主张把省下的时间留给判断、沟通和想象类工作。

技巧黄仁勋英伟达 AI工作流

推荐理由：老黄说得实在：AI该去干重复活，把人留出来做判断和沟通。别把AI用成了新负担。

原文

12:17

Harrison Chase@hwchase17

LangGraph Studio 能对失败的 agent 运行做原样重放。用户在重放时替换任意一个组件，再以相同 trace 重跑。LangGraph Studio 会自动生成新旧运行间的 diff，帮助定位失败原因。该功能来自 LangChain 创始人的推文演示，尚无官方教程。

技巧 LangGraph Studio LangGraph 调试

推荐理由：LangChain 创始人在推上演示了 LangGraph Studio 的调试技巧：失败运行能重放和对比，比重新跑一遍省事多了。

原文

11:54

量子位@克雷西

精选

一家拥有亿级日活App的出海AI团队，因推理成本倒挂陷入算力压力。他们通过重构为跨云架构，将GPU集群规模砍掉75%。文章拆解了这套跨云方案的实施路径，以及如何应对出海场景下的“三重算力锁链”。

技巧跨云架构推理成本 GPU集群

推荐理由：一家出海AI团队靠跨云架构把GPU集群砍掉75%，推理成本倒挂的解法都拆开了，做AI应用的真该看看。

原文

10:39

shao__meng@shao__meng

精选

@bharath31_ 从GitHub抓取200个公开的SKILL.md文件，用Tripwire的lint引擎扫描发现96%存在至少一个lint错误，仅4%完全无错误。在171个有效Skill中，95%（163个）缺少“Use when…”激活条件说明。这类Skill只描述功能，没写明何时触发，导致Agent难以在合适时机调用。问题根源在于Agent Skills规范2025年才开放，90天内已有30多个工具支持，skills.sh上有约9万个Skill，但description仍是自由文本，没有编译器或测试来检查。

技巧 Agent Skill Use when 智能体

推荐理由：作者扫了200份Skill文件，发现95%没写“何时该用”。写Agent Skill时记得加Use when，不然智能体不知道啥时候调用。

原文

09:09

宝玉@dotey

在一个session里，主agent可以开启subagent来执行任务，并为subagent指定不同的模型。这样主agent和subagent就能在同一会话中分别使用不同模型。这个技巧省去了切换session的麻烦，适合多模型分工协作的场景。

技巧 subagent 智能体工作流

推荐理由：想在同一会话里换模型？让主agent开个subagent，给它指定模型就行，不用来回开新对话。

原文

08:54

Amjad Masad@amasad

Replit 在数据库、对话和文档之上构建了自驱动且自纠正的共享语义层。该层让所有数据源均可查询和连接，无需迁移或预处理。现在 Replit 的任何人可以直接提问，而过去这需要数据科学家团队工作数周。这个语义层依赖代理共享上下文，让更多人获得可靠答案。

技巧 Replit 语义层智能体

推荐理由：Replit 分享了他们自用的共享语义层，能把数据库、文档和对话都打通，员工直接提问就能查数据，不用等数据团队几周。

原文

08:40

Y Combinator@ycombinator

82°

Waymo首次全自动驾驶演示用了18个月，但产品化花了15年。如今Waymo Driver每周完成50万次行程，在15个城市累计行驶400万英里。其严重受伤事故率比人类司机低17倍。在Startup School 2026上，联席CEO Dmitri Dolgov分享了从演示到产品的七个教训。

技巧 Waymo 自动驾驶物理AI

事件专题

推荐理由：Dmitri Dolgov在YC活动上讲了Waymo怎么从demo走到量产，17倍安全优势怎么来的，搞物理AI的值得看。

原文

08:30

Y Combinator@ycombinator

75°

Waymo首个自动驾驶demo耗时18个月，但真正的产品花了15年。如今Waymo Driver每周完成50万次行程，在15个城市累计行驶400万英里全自动驾驶里程，严重碰撞事故率比人类司机低17倍。联席CEO Dmitri Dolgov在YC Startup School 2026上分享了七条经验，涵盖物理AI的独特性、demo到产品的差距、以及为何需要自研模拟器。

技巧 Waymo 自动驾驶物理AI

事件专题

推荐理由：听听Waymo联席CEO怎么把demo做成产品：每周50万单、事故率仅为人类的1/17，全是具体打法。

原文

08:29

宝玉@dotey

宝玉分享跨Agent session的协作技巧：在Claude Code中用Fable 5写技术方案并反复Review，再交给Codex配合/goal执行。他建议用/compact压缩上下文代替新开Session，只在关系不大的任务才新开。旧迁移任务因未设验收标准而交付质量差；加上“UI像素与原版完全一致”的标准后，Codex每一步都会截图对比像素差异，直到达标。

技巧 Claude Code Codex 智能体

推荐理由：看看宝玉怎么让Codex干活：先写文档再给目标，卡死验收标准，它就会老老实实逐像素核对。

原文

07:53

07:53官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

Niklas Gruhn提出“meat proxy”一词，指盲目复制粘贴AI输出给他人的人。Simon Willison建议，人们可以用AI辅助，但不能只转发输出，而要阅读、理解、验证，再用自己的话写回复。这个建议源于Lobste.rs，强调这种努力能增加价值。

技巧 meat proxy Simon Willison AI输出

推荐理由：Simon Willison教你别当“肉代理”——别把AI的回答直接甩给别人。读一遍、想明白、用自己的话说，就这么简单。

原文

06:38

Latent.Space@latentspacepod

精选

在latent.space的推理工程大师课中，Baseten的Philip Kiely与@waterloo_intern讲解了模型训练后如何变成快速可靠的产品。他们指出量化误差可以相互抵消，从而解锁更高吞吐量。推理团队目前仍能挖掘20%–200%的性能增益。视频生成面临二次注意力扩展的瓶颈。GLM-5.2还使用自身重写并优化了服务自己的GPU内核。

技巧 GLM-5.2 Baseten 推理优化

推荐理由：Baseten工程师讲推理优化，量化误差能抵消，GLM-5.2自己优化自己，还有20-200%提速空间。

原文

06:30

官方一手marktechpost@Sana Hassan

本教程介绍如何用Moonshot PerceptionBench搭建多模态视觉模型评估工作流，覆盖OCR、计数、定位、上下文推理、比较、深度理解与幻觉检测等任务。教程使用Colab环境安装依赖，并加载数据集的平衡子集。通过健壮数据加载与自动判定流程，实现端到端评测。教程同时说明如何配置自动评判模块以减少人工干预。

技巧 PerceptionBench Moonshot 多模态

推荐理由：想测自家视觉模型？用Moonshot的PerceptionBench，从OCR到幻觉检测都覆盖，跟着这教程搭流程就行。

原文

06:27

06:27官方账号Latent Space (swyx)（博客/媒体）

76°

Baseten刚完成130亿美元F轮融资，成为推理工程领域的头部公司。本文由Philip Kiely和Ali Taha撰写，是一份推理工程大师课。内容聚焦自回归推理与扩散推理两大方向。适合从事AI模型部署的工程师阅读。

技巧 Baseten 推理工程自回归模型

推荐理由：Baseten刚融了130亿美元，这篇大师课把自回归和扩散的推理工程讲透了，搞部署的可以看。

原文

05:37

官方账号Replit@Replit

Replit 官方博客介绍了其内部“真理层”实践。他们让 AI 代理从共享上下文起步，以提升回答的可靠性。该实践把团队共同认可的信息作为基础设施，使更多人获得一致答案。

技巧 Replit 智能体上下文工程

推荐理由：Replit 把自己团队用 AI 的办法公开了，核心是让代理共享上下文，想要落地 AI 协作的可以看看。

原文

04:59

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

NVIDIA在AI Model Co-Design系列中发文指出，长上下文模型的推理速度在训练前就已被架构选择决定。随着上下文窗口扩大，注意力机制在推理成本中的占比快速上升，逐渐成为主要负担。文章梳理了4个决定性能上限的架构参数：group size、head dimension、KV-cache size和并行策略。这些选择同时影响系统吞吐量和单个用户的响应速度。

技巧 NVIDIA 长上下文 KV-Cache

事件专题

推荐理由：NVIDIA这篇博文把长上下文模型变慢的根源讲透了，训练前选对4个架构参数，服务成本能差很多。

原文

04:38

宝玉@dotey

精选

博主分享了一套复杂任务的分工流程：先用 Fable 5 产出技术方案文档，方便批注和让其他 Agent 快速上手。确认方案后立即 /compact 一次，利用 Prompt Caching 降低压缩成本。接着把文档交给 Codex（GPT-5.6 Sol xhigh）执行，复杂任务加 /goal 减少中断。完成后让 Fable 5 验证遗漏或偏离，再把反馈发回同一 Codex 会话继续完善。博主实测 Opus 5 不如 GPT-5.6 Sol 稳定，也不如 GPT-5.6 Token 耐用。

技巧 Fable 5 Codex GPT-5.6

事件专题

推荐理由：这个流程很适合复杂任务：Fable 5 出方案、Codex 干活、Fable 5 把关，还讲了 /compact 省钱和省上下文的细节，挺实用。

原文

04:35

Guillermo Rauch@rauchg

Vercel 的 Sandbox 可用于基础场景下的浏览器自动化。remote-agent-browser 提供 agent 友好的 API，调用 browser.exec('open', url) 即可打开网页，browser.screenshot() 截图。方案无需安装 Chromium 或浏览器二进制，由托管云沙箱基础设施支撑，启动速度快。作者演示了在 Vercel Sandbox 里用几行代码完成浏览器操作。

技巧 Vercel remote-agent-browser 浏览器自动化

推荐理由：Vercel 官方演示了用 remote-agent-browser 在 Sandbox 里自动开网页、截图，不用装浏览器，代码就几行。

原文

04:23

官方一手marktechpost@Asif Razzaq

精选

本指南提出see-fix-protect框架，覆盖五层智能体AI攻击面地图和12点错误配置检查清单。还提供基于证据的排查矩阵、运行时防护栏和系统提示词加固方法。安全成熟度自评估对标NIST AI RMF、OWASP AIMA、ISO/IEC 42001和欧盟AI法案。适合正在将AI代理和MCP服务器投入生产的团队参考。

技巧 AI安全 MCP/工具智能体

推荐理由：这份指南把AI应用安全讲得很实在，有攻击面地图和检查清单，照着就能排查配置问题，比抽象的安全理论有用多了。

原文

04:06

GitHub@github

精选

GitHub官方分享了Aspire团队使用GitHub Agentic Workflows将合并功能自动转为跨仓库文档PR的案例。该流程带受限权限和SME（主题专家）审查，控制自动化风险。最终82个文档PR全部合并，中位合并时间44.8小时。

技巧 GitHub Agentic Workflows 文档自动化

推荐理由：GitHub官方演示了Agentic Workflows自动把代码变更变成文档PR，82个全合并，中位耗时44.8小时，文档不用再追代码。

原文

04:02

官方账号LangChain@LangChainAI

Stripe在LangChain博客中分享了其知识AI平台Kai的构建过程。该平台由一位工程师使用Deep Agents在一周内完成。Kai被Stripe员工形容为职业生涯的分水岭。LangChain发布了完整的构建故事。

技巧 Stripe Kai Deep Agents

推荐理由：一个工程师一周就能搭出内部AI平台？看Stripe的Kai案例，用Deep Agents搞定。

原文

03:56

Harrison Chase@hwchase17

Stripe用LangChain的Deep Agents搭建了内部知识AI平台Kai，耗时一周，仅一名工程师完成。LangChain发布了完整案例，称内部AI平台有潜力改变公司运作方式。Stripe员工表示，在Stripe的职业生涯以Kai为界分为前后两段。

技巧 Stripe LangChain Kai

推荐理由：看看Stripe怎么用一个工程师一周做出内部AI平台Kai，LangChain还发了完整流程。

原文

02:08

02:08官方一手Meta Engineering Blog（博客/媒体）

技巧 GEM Meta 广告推荐

推荐理由：Meta把广告推荐模型训到LLM规模，效率翻倍，MFU到20-25%，算力扩4倍。值得做推荐训练的看看。

原文

01:44

Lenny Rachitsky@lennysan

Whatnot CPO Tom Drobny在Lenny's播客中分享，AI给产品经理的最大解锁在数据科学——2017年亚马逊L7数据科学家需一两周的分析，如今几分钟就能完成。他认为产品经理是练出来的手艺而非资格，并批评过去五年行业奖励的“产品剧场”正在被AI揭穿。Drobny要求每个产品评审必须回答“实验变绿怎么办、变红怎么办”，称系统思维是上升最快的PM技能。他还透露，Whatnot的PM经理有90%时间在做IC工作，反对把优秀PM提拔成脱离实战的管理者。

技巧 Whatnot Tom Drobny 产品经理

推荐理由：Whatnot的CPO说AI时代PM最该练的是数据分析，还吐槽很多PM平时都在表演。他这8条管理建议挺反常识，值得看看。

原文

01:08

01:08官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

David Crawshaw 认为开发工具必须开源，并给出一个可直接使用的提示词。该提示词要求设置夜间 cron 任务，执行“获取上游更改并变基所有本地更改”的指令，随后检查软件是否正常并替换当前版本。这个流程能帮助开发者长期维护基于上游的本地分支，适合配合编码代理使用。

技巧 David Crawshaw cron 提示词工程

推荐理由：Crawshaw 给了一个能直接抄的 cron 提示词，让编码代理每晚自动 rebase 上游，不用再手动合并了。

原文

00:49

mem0@mem0ai

精选

mem0 通过将向量搜索迁移到 Turbopuffer，把查询延迟从 8-14 秒降到约 110-120 毫秒。这次优化带来 70 倍加速，同时让 Postgres 专注于其擅长的关系型数据存储。mem0 在博客中展示了这套面向 AI 代理记忆基础设施的架构调整。

技巧 mem0 Turbopuffer Postgres

推荐理由：mem0 写了个博客，把向量搜索迁到 Turbopuffer 后延迟从 8-14 秒降到 110ms。做 AI 代理记忆的可以学学。

原文

00:47

官方一手AWS Machine Learning Blog@Nafi Diallo

Amazon Bedrock 新增自动化推理策略优化功能。该引擎能诊断失败的测试，并为规则问题和语言问题提出形式逻辑修复方案。所有变更需人工批准后才生效。文章演示了两种优化模式的完整 API 和控制台工作流。

技巧 Amazon Bedrock Automated Reasoning AWS

推荐理由：AWS 给 Bedrock 加了自动策略优化，能诊断测试失败并提议修复，你确认后才生效。文章带完整 API 和操作流程。

原文

8月3日

23:51

Dia@diabrowser

Dia浏览器新增配置文件功能，每个配置包含独立的登录状态、标签页和AI会话。用户可在标签栏右键创建新配置文件，并通过滑动切换不同配置。该功能支持工作、自由职业和家庭场景相互隔离。目前该消息来自Dia官方推特，尚未公布具体版本号。

技巧 Dia Browser 配置文件多账户

推荐理由：Dia浏览器这个配置文件功能挺实用，右键标签栏就能新建，工作、副业、家庭分开登录，不用来回切换账号。

原文

23:47

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 的 Carol Di Vittorio 在 Google 开发者频道演示了用 Google ADK 和 Gemini Live 构建语音智能体。她展示了在 LangSmith 中追踪语音代理的每一步行为，包括工具调用、中断事件和 token 成本。视频还演示了如何设置 tracing，让开发者清楚看到智能体每次交互的内部流程。

技巧 Google ADK Gemini Live LangSmith

推荐理由：想看语音智能体怎么调试？这个演示用 Google ADK + Gemini Live，再用 LangSmith 看清楚工具调用和 token 花费，直观。

原文

23:10

小互@imxiaohu

Seedance 2.5 官方用户手册发布，面向即梦视频创作者。手册明确了上传素材的参数上限，并介绍了界面上的四个新入口。内容覆盖七类场景的提示词公式，每个公式都附有可直接复制的案例。官方还演示了 16 个亮点功能，按步骤操作即可生成电影级成片。

技巧 Seedance 即梦视频生成

推荐理由：即梦官方出了 Seedance 2.5 手册，七类场景的提示词公式都能直接抄，附带 16 个功能演示，做视频照着弄就行。

原文

23:06

小互@imxiaohu

字节跳动为视频生成模型Seedance 2.5发布两份官方文档，分别是提示词指南和用户指南。提示词指南讲解如何撰写提示词，用户指南介绍从输入到生成的完整流程。两份文档已托管在Lark文档平台，可直接访问使用。

技巧 Seedance 2.5 字节跳动视频生成

事件专题

推荐理由：字节跳动给Seedance 2.5出了官方提示词指南和用户手册，视频创作者照着写提示词就行，比看零散教程靠谱。

原文

23:06

小互@imxiaohu

字节跳动发布了一份官方视频提示词指南，面向即梦和 API 用户。指南覆盖从一句话生成到 50 份参考素材调度的任务，也讲解 30 秒长片的分段方法。针对改片子时只动一处，即梦用户可按指南提供的模板定位修改。即梦和 API 使用者可以把它当作第一份成体系官方手册，模板直接套用。

技巧即梦字节跳动视频生成

推荐理由：字节跳动出了官方提示词指南，即梦/API 用户做视频直接抄模板，不用自己瞎试写法。

原文

20:40

官方账号快手可灵 Kling@Kling_AI

Kling MCP 提供了一套面向美食品牌的完整视频制作流程，涵盖创意风格分析、故事板构建和最终视频生成。教程演示了如何利用 AI 批量产出促销视频，提升内容生产效率。该流程适用于社交媒体短视频场景，帮助餐饮商家快速建立视觉内容。

技巧 Kling MCP 视频生成工作流

推荐理由：Kling MCP 出了个新教程，手把手教你从分析风格到生成视频，批量做美食促销宣传片，餐饮号运营可以看看。

原文

19:41

LovartAI@lovart_ai

该提示词示例设定在雨夜街头电话亭，包含玻璃水痕、手持拍摄抖动等实拍细节。动画部分以0-5秒、5-10秒、10-15秒分段描述蝴蝶化为人形剪影再转为光带的过程。要求手绘线条保留颤抖和断笔效果，颜色以冷白和淡蓝为主。提示词还强调半透明叠加和错位，让动画如同投影而非实体。

技巧提示词工程视频生成手绘动画

推荐理由：这个提示词把电话亭场景和手绘动画分段写得超细，连抖动和反光都想到了，直接复制去生成视频就完事。

原文

18:40

Geek@geekbb

一个纯markdown的skill在GitHub上公开，把agent写的代码当黑盒。它要求agent开工前先交测试计划，写完后交带数字的证据报告。工作流借鉴自Uncle Bob，测试闯不过关卡就不算完成。程序员只审测试计划和证据报告，不必逐行读代码。

技巧智能体测试报告代码审查

推荐理由：别逐行盯agent代码了，geekbb这个skill让agent先交测试计划再交证据报告，你只看报告，来自Uncle Bob的思路。

原文

17:08

Viking@vikingmute

作者遇到一个很长的 bug 录屏，不想手动看完，于是尝试了一个开源 skills。流程用 yt-dlp 下载视频，优先获取平台自带字幕，缺失时用 MLX-Whisper 或 whisper.cpp 转录。需要视觉信息时，用 ffmpeg 按场景抽帧，把帧和对应时间段的转录一起发给 Agent。最终生成 moments.md 和 summary.md，作者借此快速定位 bug 细节，并转给其他 Agent 修复。

技巧 yt-dlp Whisper ffmpeg

推荐理由：vikingmute 分享的 skills，让 Agent 自动看视频，yt-dlp 下载、Whisper 转录、ffmpeg 抽帧，处理长录屏省事。

原文

14:38

Geek@geekbb

这套Skill让智能体先通读文章内容，再按构图风格、人脸与素材、表情与配色进行三轮追问，最终输出可直接交给生图模型使用的3:4竖版封面提示词。内置10种风格模板，包括深色渐变、纯色扁平、产品主视觉、极简留白、海报拼贴、人物侧置、背影、局部特写与正面对视。用法是把文章喂给Agent即可，无需用户具备设计能力。仓库地址为github.com/pyang5166/gbro…。

技巧智能体提示词工程封面设计

推荐理由：不会设计也能用，把文章丢给agent，它会追问三轮，最后给出能直接跑图的竖版封面提示词，还有10种风格模板可选。

原文

14:14

AI Will@FinanceYF5

Deedy在推文中演示了一个玩法：把湾区房屋平面图喂给LLM，要求改成京都风格，模型输出了3D室内效果。这条推文目前有487次浏览。整个演示说明LLM已经能理解空间布局并生成视觉设计。这种用LLM驱动户型改造的做法，给室内设计带来了新玩法。

技巧 LLM 3D生成户型图

推荐理由：Deedy晒了个玩法：湾区户型图丢给LLM，一句话改成京都风，直接出3D效果。你可以照着试试。

原文