03:01Nous Research@NousResearchNousResearch推出名为“creative-ideation”的技能,能分析用户提示词并通过22种来自艺术家和思想家的创意方法论进行路由。该技能旨在平衡可行性与创造力,为AI agent提供新鲜灵感。它解决了现有agent难以理解创意情境的问题,灵感来源涵盖毕加索、达芬奇等大师。AI产品NousResearchcreative-ideation提示词工程智能体推荐理由:你的AI agent总get不到创意?试试NousResearch这个新技能,用22种艺术家方法论帮你调提示词,让输出更有灵感。原文
03:00Waymo@WaymoWaymo 宣布其完全自动驾驶已累计行驶超过2.2亿英里,且安全性能数据始终一致。即使扩展到机场和新城市等复杂环境,安全优势仍在持续累积。详细分析可在 Waymo Safety Data Hub 查看。行业Waymo自动驾驶安全行驶里程1 个信源在谈推荐理由:Waymo 刚晒了成绩单:完全无人驾驶跑了2.2亿英里,安全表现一直很稳,还覆盖了机场和新区,想细看数据直接点 Safety Data Hub。原文
02:54Simon Willison’s Weblog(博客/媒体)Tom MacWright 观察到近期不少求职者的简历、作品集及GitHub项目完全由LLM生成,包括commit消息。他认为这些材料缺乏个人真实信息,无法展现求职者的实际能力。这种泛化、机器生成的简历显得空洞且无从判断。MacWright 指出,这样的求职方式反而掩盖了候选人的真实特质。行业Tom MacWrightAI求职LLM简历GitHub推荐理由:Tom MacWright 指出用LLM写简历和GitHub项目只会让HR觉得你不真实。求职千万别这么干。原文
02:44Notion@NotionHQ精选Notion 宣布与 Cursor 集成,用户可在 Notion 中启动任务,然后跳转到 Cursor 继续。每个会话都会创建一个 Cursor Cloud Agent,保留用户的账户环境、权限和连接。Agent 可让用户在 Cursor 中从上次中断处无缝接续工作。该功能旨在提升跨工具协作效率。技巧NotionCursorCursor Cloud Agent工作流集成6 个信源在谈推荐理由:Notion 和 Cursor 打通了,你可以先在 Notion 里写草稿,再跳到 Cursor 让 Agent 接着干活,环境权限都给你留着。原文
02:43Notion@NotionHQNotion 宣布与 Cursor 集成,用户可在任务板上创建专用 Cursor 智能体,覆盖产品开发全生命周期。这些智能体可用于修复 bug、构建功能、审查代码。每次 Cursor 运行结果都会在 Notion 中保持可见、可审查,并与具体任务关联。这一功能将 AI 编程助手直接嵌入项目管理流程。AI产品NotionCursor编程助手智能体9 个信源在谈推荐理由:Notion 把 Cursor 集成进来了,你能在任务板上直接创建 AI 编程助手,修 bug、写功能、审代码一条龙,还很透明。原文
02:42Notion@NotionHQNotion团队将客户bug或功能请求分配给Cursor agent。agent读取任务简报,在代码库中工作并自动打开PR。该流程让非工程成员也能交接实际工程工作。Cursor作为AI编程助手,可理解上下文并生成代码变更。这展示了AI agent在协作中的实际应用。技巧CursorNotion编程助手工作流智能体9 个信源在谈推荐理由:Notion团队用Cursor自动处理bug和功能请求,连PR都自动开,省掉了手动交接的功夫,值得试试。原文
02:41DeepLearning.AI@DeepLearningAIDeepLearning.AI 发起7天语音AI构建挑战,教你用编码代理自动提醒而不必盯着终端。活动截止日期为6月30日。参与者将学习如何让AI主动呼叫你,解放监控终端的负担。技巧DeepLearning.AI语音AI编码代理挑战赛推荐理由:DeepLearning.AI 搞了个7天挑战,教你用语音AI让编码代理自动呼叫你,不用死守终端。活动到6月30日截止,想学赶紧上车。原文
02:37AK@_akhaliq阿里发布Qwen-AgentWorld,一个基于Qwen的语言世界模型,专为通用智能体设计。该模型旨在帮助智能体理解环境动态并做出决策。目前尚未公开具体的基准测试结果或性能数据。AI模型Qwen-AgentWorldQwen阿里智能体世界模型推荐理由:阿里出了AgentWorld世界模型,让智能体能更好地理解环境,做Agent开发的朋友可以关注一下。原文
02:35Notion@NotionHQNotion 宣布与 Claude 集成,用户可在文档中直接调用 Claude。Claude 能读取用户代码库,根据粗略的 PRD 自动补全技术细节,并原地更新文档。该功能支持团队成员在文档内编辑和评论,提升技术文档编写效率。AI产品NotionClaudePRD代码库文档协作4 个信源在谈推荐理由:Notion 这次把 Claude 直接嵌入文档,你给个毛坯 PRD,它读你代码库帮你填成精装版,团队还能直接改,写技术文档省事了。原文
02:34Notion@NotionHQNotion 宣布在其平台中集成 Claude 智能体,允许用户创建定制化的 AI 助手。这些智能体可专门用于数据分析、编程、制作电子表格和幻灯片等任务。用户可以将智能体放置在共享任务板上,与团队成员一起协作。智能体之间能够链式工作、互相传递任务,实现24小时不间断自动运行。AI产品NotionClaude智能体团队协作4 个信源在谈推荐理由:Notion 现在能创建 Claude 智能体了,你可以定义专门干数据分析、写代码的助手,还能把它们和团队放在一起自动跑流程,24小时不停工。原文
02:34Notion@NotionHQNotion 发布新功能,允许用户为每个 agent 独立设置上下文与权限,控制 agent 可访问的数据和操作能力。团队管理者可查看每次 agent 运行的完整日志,确保透明度和安全性。该功能旨在简化真实工作委托,让用户放心将任务交给 agent 执行。AI产品NotionAgent权限上下文3 个信源在谈推荐理由:Notion 现在能精细控制每个 agent 能看什么、做什么,团队还能追踪每次运行记录,用起来更放心。原文
02:32Notion@NotionHQNotion发布External Agents功能,首批集成Claude(Anthropic)和Cursor(编程助手)两个AI智能体。用户可以在团队共享看板上为智能体分配任务,通过@提及就像调用同事一样。智能体独立运行并完成任务,视频展示了Claude与Cursor在Notion中的实际协作过程。该功能将AI代理直接融入Notion协作工作流,无需切换应用。AI产品NotionClaudeCursor智能体集成10 个信源在谈推荐理由:Notion现在能让Claude和Cursor像队友一样被@去干活,团队看板上直接指派任务,超方便。原文
02:27Greg Brockman@gdb72°OpenAI推出新版GPT-5.5 Instant,对话体验更风趣。模型能更好理解用户问题意图并动态调整回应。它处理复杂约束更可靠,购物和本地推荐也更实用。今天向付费用户开放,明天免费用户可用。AI产品GPT-5.5 InstantOpenAI对话模型推荐系统10 个信源在谈推荐理由:OpenAI把GPT-5.5 Instant升级了,聊天更带劲,能猜准你心里想啥,推荐东西也更靠谱,免费党明天就能体验。原文
02:26AWS Machine Learning Blog@Ying Wang精选本文教程演示如何将Snowflake语义视图与Amazon Quick集成,实现自然语言BI查询。通过加载S3中的电影评论数据到Snowflake,使用SQL定义语义视图,再通过Cortex Analyst进行自然语言查询。最后自动化生成Amazon Quick数据集和仪表板,使得BI团队能用自然语言访问受治理的数据层。整个过程可手动或通过脚本完成,确保响应反映一致业务逻辑。技巧SnowflakeAmazon QuickCortex Analyst自然语言查询BI推荐理由:这篇教程手把手教你搭一个能自然语言查数据的BI系统,从数据加载到仪表板生成全都有,还能用Cortex Analyst问问题。原文
02:25AWS Machine Learning Blog@Jimin Kim精选这篇教程展示了如何利用Amazon Nova 2 Sonic和Amazon Bedrock AgentCore构建一个语音预约提醒助手。该助手能够通过语音验证患者身份,处理确认、取消或改约操作,并收集就诊前健康信息。当需要时,助手会将问题升级给人工客服。教程包含一个浏览器界面用于测试,若要连接真实电话线路,需集成Amazon Connect等电话服务。技巧Amazon Nova 2 SonicAmazon Bedrock AgentCore智能体语音助手医疗保健推荐理由:想自己搭一个能打语音电话的预约助手?AWS用Nova 2 Sonic和Bedrock AgentCore给你写好了样板,带测试界面。原文
02:24Clement Delangue@ClementDelangue精选Kog在HuggingFace上开源了其2B参数模型,该模型此前被用于演示,运行速度达到3000+ tokens每秒。开源模型可供开发者下载和部署,适用于快速推理场景。AI模型KogHuggingFace2B模型开源模型推理速度推荐理由:Kog开源了一个2B模型,每秒能处理3000多个token,适合需要高速推理的任务。原文
02:12OpenAI@OpenAI73°OpenAI发布新版GPT-5.5 Instant,提升了理解问题意图和自适应回答的能力。新模型能更可靠地处理复杂约束,并让购物与本地推荐更实用连贯。该版本今天向付费用户推送,明天向免费用户开放。AI模型GPT-5.5OpenAI推理模型对话体验10 个信源在谈推荐理由:聊天更懂你,推荐更靠谱,免费用户明天就能用上,赶紧试试。原文
01:39Philipp Schmid@_philschmid83°Google 在 Gemini 3.5 Flash 模型中内置了计算机使用功能,代理可接收屏幕和目标后自主执行操作。支持浏览器、手机(安卓/iOS)和桌面环境三种模式。内置安全防护、用户确认机制和自动停止功能,并针对提示注入进行了额外训练。开发者演示了让代理自动审计网页、运行代码片段并返回报告。AI模型Gemini 3.5 FlashGoogle计算机使用智能体推荐理由:Gemini 3.5 Flash 现在能直接操控你的屏幕,自动干测试网页、点按钮这些活,比普通 AI 助手更像真工具。原文
01:34@koltregaskes@koltregaskes开发者Kolt Regaskes在最新的Claude Code更新中发现指向Claude Fable的字符串。这些线索暗示Anthropic的Fable项目可能重新推出。Claude Fable的具体功能尚未公开,但此次更新让外界重燃期待。AI产品Claude CodeClaude FableAnthropic编程助手10 个信源在谈推荐理由:Claude Code更新里挖出了Fable的字符串,Anthropic可能复活这个项目了,开发者可以留意后续动作。原文
01:33Decoder@Matthias Bastian智谱AI的GLM-5.2在Snowflake的103项编程任务基准测试中,性能接近Claude Opus 4.7,但每输出token成本仅为后者的五分之一。不过GLM-5.2每任务消耗的token数量几乎是Opus 4.7的两倍。这一价格差异对Anthropic和OpenAI构成压力,可能影响西方AI实验室的估值。AI模型GLM-5.2Opus 4.7智谱AISnowflake推理模型10 个信源在谈推荐理由:智谱AI新模型GLM-5.2用Opus 4.7五分之一的价格做差不多的活,就是更费token,性价比很猛。原文
01:31LangChain@LangChainAI精选Jake Broekhuizen在12分钟视频中演示如何让智能体通过记忆更新来改进表现。他介绍使用LangSmith Engine发现运行问题,并将记忆写入Context Hub。这种方法能让智能体在多次运行之间持续优化,而非仅留下痕迹。适合需要在大规模部署中管理智能体记忆的开发者。技巧LangChainLangSmith智能体记忆推荐理由:想知道怎么让智能体不反复犯同样的错?看LangChain这12分钟视频,教你用LangSmith Engine和Context Hub实现跨运行学习。原文
01:30Figma@figmaFigma 在 Config 2026 大会上发布了生成式插件功能。用户只需描述所需的行为、控件和参数,Figma agent 即可自动生成匹配工作流的插件。该功能降低了插件开发门槛,让设计师无需编码也能定制工具。这是 Figma 首次将 AI agent 直接集成到插件创建流程中。AI产品FigmaGenerative pluginsConfig 2026AI agent设计工具5 个信源在谈推荐理由:Figma 让你用自然语言描述需求,AI 自动生成插件,省去写代码的麻烦。设计流程定制化从此更简单。原文
01:30Google Research: Blog(资讯)精选Google Research提出'Thinking to Recall'假设,认为链式思维(Chain-of-Thought)推理的本质是组合LLM参数中分散存储的知识片段。基于PaLM 2模型的实验显示,在GSM8K和MATH等数学推理基准上,推理步骤让模型更有效地调用习得的知识。该工作揭示了注意力机制在定位和整合参数化知识过程中的关键作用。论文Chain-of-ThoughtPaLM 2参数化知识推理机制知识检索1 个信源在谈推荐理由:Google用PaLM 2发现,模型不靠堆算力背答案,而是靠推理串起脑袋里分散的知识点。比直接猜准多了。原文
01:28Guillermo Rauch@rauchgVercel AI Gateway 的仪表盘自动显示了 tokens 和 uptime 的恢复数据,效果惊人。用户从 Anthropic API 切换到 Vercel AI Gateway 后,获得了更好的可靠性。这些数据无需手动分析,直接展示在界面上。技巧VercelAI GatewayAnthropic APIAPI网关可靠性推荐理由:Vercel AI Gateway 自动显示 tokens 和 uptime 数据,切换后可靠性更高,比你手动算省事多了。原文
01:25elvis@omarsar0精选作者完全改用语音而非文字输入与AI代理交互,发现音频描述越详细、越长,代理结果越好。他还开发了屏幕录制、截图、追踪鼠标动作和语音注释功能,帮助代理处理设计和精确开发任务。多模态提示(语音+屏幕+动作)显著提升了代理的可靠性,尽管消耗更多token。作者将这些经验制作为可复用的命令集,插入循环后效果显著改善。技巧智能体多模态提示词工程语音交互推荐理由:有人分享用语音+屏幕录制和多模态提示跟AI代理唠嗑,提示越啰嗦结果越靠谱,还教你怎么录屏加注释,值得试试原文
01:24techcrunch@Aisha MalikFacebook正在与部分创作者测试一款新的AI伴侣应用,该应用内置了其最近推出的AI创作者助手。这款应用旨在帮助创作者管理内容、与粉丝互动。目前仅限选定的创作者试用,尚未公布正式上线时间。AI产品FacebookAI创作者助手创作者工具推荐理由:Facebook出了个给创作者用的AI应用,内置他们的AI助手,能帮你打理内容,现在正小范围测试中。原文
01:21Google DeepMind@GoogleDeepMindGoogle DeepMind在播客中讨论AI Agent经济,涉及数百万AI Agent之间的协商、交易和委托。嘉宾weballergy和fryrsquared参与,探讨通过多样化代理决策避免AI群体思维(cognitive monoculture)。重点包括代理安全陷阱和分布式智能概念。行业Google DeepMindAI Agent智能体经济分布式智能推荐理由:Google DeepMind的播客聊AI agent经济,讲了几百万agent怎么协商交易,还能避免群体思维,想了解智能体协作可以听听。原文
01:18Jerry Liu@jerryjliu0精选Mistral OCR 在 ParseBench 上与多个前沿和开源权重模型进行对比测试。它在语义格式化方面表现突出,能准确处理删除线、上下标、标题层级和链接。在内容忠实度(阅读顺序、幻觉、遗漏)和视觉定位(边界框)上也具有竞争力。表格处理能力一般,几乎没有图表能力。其价格明显低于 Azure Doc Intelligence 和 AWS Textract 等 OCR 服务商。AI模型Mistral OCRParseBenchOCR语义格式化基准测试推荐理由:Mistral OCR 在 ParseBench 上语义格式化很强,价格还比 Azure/AWS 便宜,适合做高质量 OCR 又不愿花大价钱的场景。原文
01:12NVIDIA AI@NVIDIAAI76°NVIDIA 发布了 NeMo AutoModel,基于 Hugging Face Transformers v5 为混合专家 (MoE) 模型提供原生支持。通过 Expert Parallelism、DeepEP 和 TransformerEngine 内核,仅需几行代码即可应用优化。实测显示 NeMo AutoModel 将主流 MoE 模型训练吞吐量提升 3.4 到 3.7 倍。该工具是 NeMo 框架的一部分,专为大规模模型构建设计。AI产品NeMo AutoModelMoEHugging Face Transformers v5训练加速NVIDIA7 个信源在谈推荐理由:NVIDIA 出了个 NeMo AutoModel,基于 Hugging Face Transformers v5,几行代码就能给 MoE 模型训练加速 3 倍以上,搞大模型训练的值得看看。原文
01:09AWS Machine Learning Blog@Bojan JakimovskiLoka 利用 Amazon Nova 2 Sonic 模型打造了自然且低延迟的语音代理,解决了传统机器人式助手导致客户挂断的问题。该架构将响应延迟优化至接近人类对话水平,显著降低用户等待时长。Loka 的方案减少了客服流失率并提升了品牌口碑。技巧LokaAmazon Nova 2 Sonic语音代理低延迟推荐理由:Loka 用 Amazon Nova 2 Sonic 做出了几乎没延迟的语音代理,客户不挂电话,客服成本也降了。原文
01:06Decoder@Jonathan KemperFigma在Config 2026上将画布升级为包含代码、动画、着色器和AI代理的全功能工作空间。其AI功能依赖API供应商提供的模型,导致利润率被挤压。同时,其中一家供应商正在开发竞品设计工具。Figma强调人类判断在AI辅助下的核心地位。行业FigmaConfig 2026AI代理设计工具第三方API2 个信源在谈推荐理由:Figma把AI功能外包,还面临供应商反水——看看这家设计巨头怎么应对供应商变对手的。原文
00:52berryxia@berryxiaEmil Kowalski的/emil-design-eng技能安装量已突破10万次。他正在开发更细分的设计工程skills,目标是让AI agent在设计任务上输出更精准、可控的结果。他投入大量时间进行测试,确保agent输出的一致性和正确性。这标志着高质量agent skills从实验走向规模化。AI产品智能体设计工程/emil-design-engAgent skills测试验证推荐理由:想用AI做设计的兄弟,Emil的agent技能已经被10万人验证了,现在他又在搞更细分的,让设计输出更靠谱,值得试试。原文
00:51Hugging Face: Blog(博客/媒体)精选NVIDIA 发布 NeMo AutoModel,通过自动化模型并行、混合精度训练和梯度检查点,简化 Transformer 模型微调流程。该工具可自动检测硬件配置,支持多 GPU 分布式训练,无需手动调整参数。在微调 BERT-base 模型时,相比标准 PyTorch 实现,NeMo AutoModel 将训练时间缩短约 40%,并保持相同精度。技巧NVIDIANeMoAutoModelTransformer微调2 个信源在谈推荐理由:NVIDIA 搞了个 NeMo AutoModel,能自动帮你加速微调 Transformer 模型,省去手动调参的麻烦,速度还快很多,适合想快速出结果的人。原文
00:50berryxia@berryxia83°OpenAI推出自研AI芯片Jalapeño,专用于推理(Inference)场景,设计制造仅用9个月,并由AI辅助完成。该芯片由Broadcom负责生产,目标是将推理成本降低约50%(Broadcom CEO原话)。早期性能数据显示,其性能功耗比显著优于NVIDIA Blackwell和Google TPU。首批样片已到手并开始测试。AI产品OpenAIJalapeñoBroadcom推理芯片芯片设计10 个信源在谈推荐理由:OpenAI被推理成本逼急了,自研芯片Jalapeño,9个月流片,性能超Blackwell和TPU还省一半钱,值得看看细节。原文
00:49berryxia@berryxia77°Qwen团队直接训练了一个语言世界模型Qwen-AgentWorld,核心目标是从头建模环境而非仅训练Agent行为。模型需预测终端输出、网页变化及代码执行后状态,而非单纯学习操作。利用该模型作为模拟器进行可控Sim RL,在某些任务上模拟训练的Agent性能甚至超过真实环境训练的Agent。此外,仅做环境预测的预训练能力可直接迁移到多轮Agent任务,在多个benchmark上取得显著提升,包括未见领域。Qwen开源了35B MoE版本及对应基准。AI模型QwenQwen-AgentWorld世界模型Agent强化学习推荐理由:通义千问出了个新模型,不是教Agent怎么动,而是先让模型懂环境变化。用模拟环境练出的Agent反而比真实环境练的还强,还开源了35B版,值得看看。原文
00:48LangChain@LangChainAI精选LangChain 创始人 Harrison Chase 将于6月24日举办网络研讨会“The Agent Development Lifecycle 101”,阐述构建可靠智能体的五步循环:构建、测试、部署、监控、改进。他强调了首次发布仅是开始,需要可重复的迭代流程来提升智能体性能。该研讨会面向所有构建智能体的团队,提供从工具、上下文、提示到评估的全流程指导。技巧LangChainHarrison Chase智能体开发工作流推荐理由:Harrison Chase 亲自讲怎么从零搭出靠谱的AI智能体,5步循环+真实案例,做Agent的别错过。原文
00:47berryxia@berryxia精选Matt Pocock发布/loop-me技能,要求用户先彻底审视日常工作,找出值得委托给AI的重复循环。它采用“grilling”面试法,一次只问一个问题并附带推荐答案,直到模糊点消除。最终产出清晰的workflows/.md规范文件,使实施者无需额外提问即可执行。目的是降低认知负荷,聚焦高价值决策。技巧Matt Pocock/loop-me工作流自动化开发者工具提示词工程推荐理由:Matt Pocock做了个/loop-me,不是直接替干活,而是帮你把流程理得清清楚楚,AI照着做就行,省心省力。原文
00:36techcrunch@Ivan MehtaFigma 在最新更新中引入了代码层,允许设计师直接在设计稿中嵌入实际代码片段。新版本支持动画和着色器效果,可用于创建更动态的UI原型。用户还能通过AI创建自定义插件,实现自动化设计任务。这些功能进一步模糊了设计与开发之间的界限。AI产品Figma代码层动画AI设计工具插件4 个信源在谈推荐理由:Figma 这次更新加了代码层和动画,设计师可以直接在原型里跑代码和动效,还能用AI自己做插件,省了开发沟通的麻烦。原文
00:34AI Breakfast@AiBreakfastSuperNori 推出首个 Proactive Family AI Agent,专为家庭照料者打造。不同于传统 AI 助手或副驾驶,该 AI 能主动与用户对话,帮助处理家庭事务。产品已开放候补名单,用户可通过 YouTube 视频了解其工作方式。AI产品SuperNori智能体家庭AI主动式AI1 个信源在谈推荐理由:SuperNori 不是普通的助手,是第一个专门为家庭照料者做的主动式 AI,帮你操心家里的大小事。原文
00:29向阳乔木@vista8精选洪定坤提出用AI生成可交互原型替代PRD,提前暴露分歧。AI开发系统化流程包括AI写Spec、功能实现、Browser Use验证、自动提交上线。Harness基建通过上下文工程、架构约束、团队知识Memory和技术债梳理,将可交付性从40~60分提升至80分。技巧字节火山引擎洪定坤原型驱动开发AI开发工作流Harness基建推荐理由:字节火山引擎洪定坤分享了三个提升AI开发效率的方法,尤其Harness基建能帮你把交付质量从及格提到优秀。原文