04:39AI Engineer@aiDotEngineer精选AI Engineer World's Fair 2026的Workflow Track正在直播。演讲主题包括:Ameya Bhatawdekar讨论AI评估的演进。Itamar Mar分享构建对AI生成代码信任的方法。Hursh讲解CTO如何用AI智能体进行原型设计。Aras B介绍Hugging Face Hub如何服务200万模型。Sarthak讨论AI工作力的IT管理。Kieranklaassen阐述复合工程时代。Niels Rogge演示在Hugging Face用智能体自动化工作。Dan Bjornn分析微调模型的50倍ROI技术债。Tushar Jain展示解锁智能体自主性的运行时。行业AI Engineer World's Fair 2026Hugging Face智能体推荐理由:Hugging Face等公司CTO和工程师在AI Engineer World's Fair 2026分享AI智能体工作流,包括代码审查、模型部署和自动化等实用案例,比一般技术分享更具体。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI Engineer World's Fair 2026
04:38AI Engineer@aiDotEngineer72°一个夜间报告智能体连续运行数周后,将经理的私人团队分析作为PR提交到代码库。一位CTO通过智能体将每周2到10个PR的产出提升至每晚。一个微调分类器带来1200万美元收入,但修复成本高昂,现被前沿模型技能取代,修复时间缩短至一小时以内。智能体每晚打开数百个GitHub问题,请求研究人员发布模型权重,数千个问题后仅收到两次投诉。技巧智能体GitHub提示词工程推荐理由:看看这些工程师怎么教AI干活:智能体自动提交PR、训练模型、修复代码,甚至催更模型权重,效率提升肉眼可见。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
02:16The Rundown AI@therundownaiThe Rundown AI 向 200 万+读者推出社区 AI 工作流中心,已运营两周。该中心收到数千份用户投稿,覆盖用 AI 改善生活、工作和商业的方式。官方从中评选出上周最受欢迎的 Top 5 工作流。技巧AI工作流TheRundown社区分享推荐理由:The Rundown 把读者投稿的 AI 用法精选成 Top 5,看看别人怎么用 AI 提效,比教程更接地气。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI工作流
17:35Genspark@genspark_aiGenspark 在首尔举办线下活动,展示其 AI 工作方式,强调让用户专注于创意,其余由 AI 完成。活动吸引了 655 次浏览,现场演示了 Genspark 在提升工作效率和创造力方面的应用。Genspark 团队感谢参与者,并分享了活动中的精彩瞬间。AI产品GensparkAI工作流创意工具1 个信源在谈事件专题推荐理由:Genspark 在首尔搞了场线下活动,主打让 AI 干活、你只管创意,想看看它怎么落地可以点进去。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Genspark
02:02Notion@NotionHQNotion在X上发帖,征集用户用AI构建省时工具的案例。该帖已有15条回复、4次转发和22个点赞,浏览量为4509次。Notion的提问聚焦于用AI处理原本讨厌的工作,鼓励分享实操经验。技巧NotionAI工作流自动化推荐理由:Notion在X上问大家用AI省时间的方法,评论区都是真人分享,能抄到不少实用工作流。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Notion
00:44Rowan Cheung@rowancheungRowan Cheung 推出 Community AI Workflow Hub,定位为 AI 用例的 Reddit。上线头几天就收到数百份详细工作流提交。用户反馈称这是 The Rundown 中最受欢迎的部分。一位 65 岁退休人员找到了适用于生活的工作流,教师也找到了教育场景的用法。AI产品Community AI Workflow HubAI工作流AI用例推荐理由:Rowan 搞了个 AI 工作流社区,刚上线就收了几百个真实用法,退休老人和教师都在用,比看教程实在。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Community AI Workflow Hub
23:02orange.ai@oran_geX 用户 @oran_ge 发帖对比 AI coding 与 AI work 的 slop 控制。他认为 AI coding 有多年的工程质检系统和真实用户反馈来验证,能控制产出质量。AI work 如果没有一套质检标准,产出可能全是 slop。这条帖子目前有 1000 次查看。行业AI编程AI工作流slop推荐理由:这位博主拿 AI 写代码和 AI 干活做对比,说写代码有工程质检和用户反馈兜底,办公类 AI 没标准就容易全是废料。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI编程
13:29AI 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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 黄仁勋
01:40The Rundown AI@therundownaiTheRundownAI 今日推出 Community AI Workflow Hub,官方称这是其史上最受请求的功能。Community AI Workflow Hub 面向构建者、知识工作者和 AI 好奇者,展示真实用户的工作流实践。发布推文目前有 5 条回复、3 次转发、10 个点赞和 4119 次浏览。AI产品Community AI Workflow HubTheRundownAIAI工作流推荐理由:TheRundownAI开了个社区工作流中心,里面是真人实战的AI流程,想找能直接参考的工作流可以去翻翻。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Community AI Workflow Hub
05:21官方账号Cohere@cohereCohere 联合创始人 Nick Frosst 在社交平台上表示,目前 LLM 在个人生活中过度使用,而在工作场景中却不足。他主张在工作中尽可能自动化,但在个人生活中刻意放慢节奏。这一观点反映了 AI 应用在生活与职场之间的失衡现象。行业CohereNick FrosstLLM应用推荐理由:Cohere 创始人 Nick Frosst 聊了一个扎心现象:LLM 在个人生活里泛滥,工作里却不够用。他建议多用 LLM 搞自动化,少在休闲时刷 AI。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cohere
16:12idoubi@idoubiccCodexThemes 主题站(codexthemes.ai)上线,实现了创建、分享、查找、安装、启用 Codex 主题的完整闭环。用户只需复制提示词发给 Codex,即可让 Codex 自动管理主题,无需手动操作。该网站被描述为 Agent-Native,旨在简化主题工作流。目前已有 8 条回复、9 次转发和 801 次查看。AI产品CodexThemesCodex主题管理推荐理由:这个 CodexThemes 站点很实用,复制提示词就能让 Codex 自己换主题,省去手动操作,推荐试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 CodexThemes
17:54Hailuo AI@Hailuo_AIMiniMax 将在上海 WAIC 2026 上设立展位,日期为 7 月 17 日至 20 日。参与者可参加动手工作坊和专家小组讨论。展会将展示端到端 AI 创意工作流。现场还有定制周边礼品可领取。行业MiniMaxHailuoWAIC2026推荐理由:MiniMax 在 WAIC 2026 搞了个展位,能上手玩他们的 AI 工作流,还有专家聊行业趋势,顺便薅点周边。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MiniMax
10:00Notion@NotionHQNotion对10个市场的6000名专业人士进行调研,了解知识工作中AI的实际使用任务。结果显示,多数公司未跟上AI发展速度,而最引人注目的故事(如自主智能体、大规模失业)并不代表普遍现状。调查旨在绘制AI在职场中的真实分布图。行业NotionAI工作流行业报告1 个信源在谈事件专题推荐理由:Notion调查了6000个人,告诉你哪些工作真在用AI、哪些还是自己干。别被头条吓到,看看真实情况。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Notion
20:36向阳乔木@vista8一位产品经理用AI生成产品方案、画原型并写代码。一位后端研发则用AI撰写PRD并实现“一句话需求”开发全套产品。两人都扩展了工作边界,但作者认为专业打磨仍需人工。该推文获得99次浏览。行业AI工作流产品经理后端研发推荐理由:大厂真实案例:产品经理用AI画原型写代码,后端用AI写PRD做全套产品。看看他们怎么用AI干活。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI工作流
00:57官方账号Google DeepMind@GoogleDeepMindGoogle DeepMind推出Predicting the Past Skill,一个无需编程即可利用高级AI模型和复杂工作流进行历史研究的工具。该技能允许研究人员通过自然语言描述构建研究流程,自动调用AI模型处理任务。官方示例展示了其在分析历史文本、识别模式等方面的应用,旨在降低AI使用门槛。AI产品Google DeepMindPredicting the Past Skill历史研究推荐理由:DeepMind出了个新工具,不用写代码就能用AI搞历史研究,试试看怎么用这个Predicting the Past Skill干活。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Google DeepMind
09:30shao__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 Kowalskiimprove-animationsSkills 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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Emil Kowalski
05:48Ethan Mollick@emollick在相同70多个文件的测试中,Google NotebookLM与ChatGPT Work处理同一任务时,NotebookLM更强调回答的推理过程与来源引用,而非仅输出最终结果。这一差异对于需要严谨溯源的知识工作者尤为关键。NotebookLM的交互方式更贴近协作工作流,能提供更透明的答案生成路径。AI产品NotebookLMChatGPT WorkGoogle推荐理由:NotebookLM处理大量文件时像同事一样告诉你思路来源,比ChatGPT Work的黑箱输出更可靠。原文稍后读已读值得跟进有用关注 NotebookLM
10:28官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)vivo推出X Fold6,搭载行业首个针对折叠屏优化的AI操作系统。该系统将大屏体验从单应用使用转变为多窗口AI任务工作流。用户可通过语音或手势协同运行多个AI应用,提升折叠屏生产力。X Fold6标志着折叠屏从硬件迭代进入AI驱动的第二阶段。AI产品vivoX Fold6折叠屏推荐理由:vivo 为折叠屏做了专属AI系统,X Fold6能同时跑多个AI任务,不再是单应用放大,办公效率直接拉满。原文稍后读已读值得跟进有用关注 vivo
13:27Marc Andreessen@pmarcaMarc Andreessen 在 X 上发帖,称帖子明显由 Claude 写成。他引用 Slack,认为第三个范式能成功的理由是基础设施早已存在:Slack 天生为开放协作构建,团队、工具和上下文共处一处。AI 无需改变工作方式,只需一个让它真正能用的地方。该推文获得 85 次喜欢、16 次转发和 17528 次浏览。技巧ClaudeSlackAI工作流10 个信源在谈事件专题推荐理由:Marc Andreessen 用 Claude 在 Slack 里发帖,说基础设施早已就位——想用 AI 但嫌工具割裂?看看他为什么觉得 Slack 才是 AI 的归宿。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude
10:28Geek@geekbb阿里魔搭社区(ModelScope)发起开放共建资源合集,将科研生命周期拆分为方向扫描、文献研究、方法设计、实验执行、科学可视化、论文写作、复现发布、传播影响及跨端到端全流程 9 个阶段。每个阶段收录对应开源项目、agent、skill 和最佳实践。合集已在 GitHub 托管(github.com/modelscope/...),并提供贡献指南鼓励社区沉淀真实案例。技巧阿里魔搭社区ModelScope科研辅助推荐理由:阿里魔搭社区整理了科研全流程的 AI 工具合集,从文献到论文写作覆盖 9 个阶段,每个都有开源项目和实践,做科研的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 阿里魔搭社区
10:11官方账号arXiv cs.AI@Jamie J. Alnasir精选高性能计算(HPC)集群传统上执行确定性线性管道,但AI和基础模型的普及引入了迭代、数据驱动和概率性的新计算范式。本文提供了12条实用技巧,帮助研究人员设计高效、可扩展且可复现的AI驱动HPC工作流,涵盖容器化、作业数组部署、反馈循环机制和小文件I/O优化等关键系统级瓶颈。这些原则广泛适用于分布式环境,尤其针对现代计算生物学中资源密集型的吞吐需求。论文HPCAI工作流计算生物学推荐理由:做科学计算或AI+HPC交叉研究的团队,这些技巧能帮你避开常见坑,直接提升工作流效率,建议收藏。原文稍后读已读值得跟进有用关注 HPC
00:04官方账号LangChain@LangChainAILangChain Labs 与 Harvey 合作,针对验证器设计的效率进行了系统研究。他们以 Sonnet 的逐标准验证为基准,对比了 5 种不同验证器设置。该研究旨在量化不同验证器设计在任务中的效率差异,为开发者选择验证策略提供数据支持。结果有助于优化 AI 工作流中的验证环节,提升整体系统性能。论文LangChain验证器效率基准推荐理由:做 AI 工作流和验证器设计的开发者,这份基准对比能帮你直接选型,省去自己试错的时间,建议点开看具体数据。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
04:05向阳乔木@vista8Huggingface今日最热论文提出了Harness框架,用于让AI自动生成论文图表。该框架围绕一个共享的结构化规格文档S,包含四个角色:设计者D根据S生成视觉方案,执行者E渲染图像,验证者V输出诊断报告,修订者R直接修改S。作者参考该框架简化实现了一个Skill,整合了设计者(生图提示词)、执行者(Codex调用GPT-image-2生图)和验收者(审美评判),并支持通过URL自动抓取生成配图。该框架解决了AI生成图表时缺乏结构化反馈和迭代优化的问题。论文Harness框架论文图表生成AI工作流推荐理由:做学术论文或技术文档的团队,终于有了一个可落地的AI图表生成闭环——从设计到验证再到自动修正,比手动调提示词高效得多,建议直接参考这个框架改造自己的工作流。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Harness框架
23:59Harrison Chase@hwchase17LangChain 宣布与 GEPA 集成,用户现在可以优化 LangChain 链的性能。GEPA 是一个用于优化 AI 工作流的工具,此次集成由开发者 @bryonkuchML 贡献的 PR 实现。该集成允许开发者通过 GEPA 的文档教程,轻松优化 LangChain 链,提升效率。这对于使用 LangChain 构建复杂 AI 应用的团队来说,是一个重要的性能优化手段。AI产品LangChainGEPA性能优化推荐理由:LangChain 用户现在可以直接用 GEPA 优化链性能,省去手动调优的麻烦,做 AI 工作流的开发者值得一试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
17:54Dify@dify_aiClaude Opus 4.8 现已集成到 Dify 平台,用户可以在 Dify 中直接调用该模型构建多步骤 AI 工作流。该模型具备更强的推理能力,能自动化复杂任务。Dify 支持连接模型、工具、知识库和工作流逻辑,帮助用户从早期探索过渡到结构化、可复用的工作流。用户可通过 Dify 市场更新使用。AI产品Claude Opus 4.8DifyAI工作流10 个信源在谈事件专题推荐理由:Dify 用户终于能用上 Claude Opus 4.8 的强推理能力来构建多步工作流,做自动化流程的团队可以直接在平台上试,省去模型切换的麻烦。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Opus 4.8
05:28rohanpaul_ai@rohanpaul_aiDatabricks 联合创始人兼 CEO Ali Ghodsi 认为,Zoom 拥有构建 AI 优先产品的巨大机会,可能严重颠覆传统企业 SaaS。因为 Zoom 坐拥最大的会议视频和转录数据集,包括客户通话和内部会议。如果 Zoom 能可靠地提取决策、背景和行动项,并自动写回正确的记录系统,它就能成为工作的前端入口,取代许多主要用于收集笔记和更新的独立 SaaS 工具。行业Zoom企业SaaSAI工作流推荐理由:做企业软件或 SaaS 的团队值得关注——Zoom 如果真能成为 AI 工作流层,会重新定义很多工具的生存空间。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Zoom
08:00官方账号快手可灵 Kling@Kling_AIKling AI 在戛纳展示了其 AI 动画短片《Born of the Tide》,该片以疍家人历史文化为背景,探索了 AI 在动画全流程中的应用。从艺术指导、环境设计到角色运动和镜头规划,Kling AI 简化了动画制作流程,使高质量、史诗级视觉叙事更易实现。该项目降低了制作门槛,减少了对大型团队和长周期的依赖,为原创动画开辟了更敏捷、更具创造力的未来。AI产品AI动画Kling AI影视制作推荐理由:Kling AI 用实际案例证明了 AI 在动画全流程中的可行性,做动画或影视制作的团队值得关注——它可能改变你未来的工作方式。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI动画
11:50官方一手歸藏(guizang.ai)@op741872°开发者展示了用 Codex 结合多个工具自动生成一条介绍视频生成方案的完整流程。其中藏师傅的 PPT Skill 负责美学与动效,HyperFrames 处理时间线和渲染,Listenhub Skill 负责配音,即梦 CLI 补充真实视频片段。Codex 还能在聊天中直接预览视频,大幅降低制作门槛。这一组合适合产品更新介绍等场景,展示了 AI 工具链协同的潜力。AI产品Codex视频生成多工具协同推荐理由:多工具协同自动生成解释视频,做产品演示或教程的团队可以直接复现这套流程,省去大量手动剪辑时间。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex