AI Pulse

Claude-Bughunter 是一个即插即用的技能包，可将 Claude Code 转变为具备资深漏洞挖掘研究员与红队操作员能力的工具，内置 51 项技能与 15 条命令。

- 覆盖 24 类漏洞类型的 574+ 已披露报告模式
- 针对 M365、Okta、VMware 和 VPN 设备等企业平台的攻击链
- 采用五阶段非线性漏洞挖掘工作流，并集成批判性思维框架
- 支持自动化生成调研文件夹结构，并集成 Burp MCP

在此探索：

这个仓库不得了，做视频的直接收藏！！！

MoneyPrinterTurbo 是一个利用 AI 大模型一键生成高清短视频的自动化工具。用户只需要输入一个视频主题或关键词，该工具就能全自动地完成以下全套短视频制作流程： AI 视频文案生成：利用大语言模型（LLM）根据主题自动撰写脚本、旁白。素材匹配：自动从高清免版权视频网站（如 Pexels）上检索并下载与文案匹配的视频视频片段。

语音合成与字幕：将文案转化为语音（TTS），并自动生成并对齐字幕。背景音乐：自动寻找并添加适合的背景音乐（BGM）。视频合成：最终自动混剪输出高清短视频。

AI Agent 相关项目现在多到离谱：编程 Agent、浏览器 Agent、语音 Agent、多 Agent 框架、低代码自动化工具……想系统找一圈，很容易被一堆名字淹没。GitHub 上这个 awesome-ai-agents-2026，整理了一份 2026 版 AI Agent 工具和资源清单。GitHub： 它收录了 340+ 个资源，按 20+ 个类别组织，比较适合拿来做选型入口。

里面不只是列产品名，还把不同类型分得比较细： - Coding Agents：IDE 原生、终端 CLI、自主软件工程、代码审查、安全等 - Agent Frameworks：通用框架、多 Agent 编排、轻量模板 - Voice / Browser / Workflow / App Builder 等具���使用场景 - 相关报告、学习资料、协议和基础设施 如果你正在找“某一类 Agent 有没有成熟方案”，先从这份清单扫一遍，比临时搜索省心很多。

现在学 Google AI，就像 2017 年学移动互联网。 现在开始学这套东西的人，未来三年会吃到很大的红利。 我把最值得看的资源都整理好了，建议先收藏： Gemini 学院： Gemini API 文档： 提示词工程指南： Gemini Cookbook： Google AI Studio： Google 开发者 Gemini 视频： Vertex AI 官方文档： Gemini SDK 示例： MCP 官方文档： Google 免费 AI 课程：

新文章及系列专栏名为“Labs2Learn”。 本周主题：AI Agent 黑客技术——Thingularity #1

开源大语言模型红队实验室。159 种变换、25 种工具界面、自带密钥（BYOK）网关。在浏览器中运行。

源码：

知识并不总是自上而下流动。
我们发现，在大语言模型（LLM）预训练中，较弱的教师模型反而能提升更强的学生模型；而进一步增强教师模型，效果反而可能下降。

新论文：《真的需要强教师吗？论大语言模型预训练中的知识蒸馏》。

突发消息：Merge 刚刚发布了 LLM Router（即“打造你自己的路由系统”）。

为什么要做这件事？
1. @merge_api 很酷。
2. 大多数 AI 公司实际上并不清楚在生产环境中，哪个模型正在处理哪类请求：没有路由逻辑，没有支出管控，只有一款模型——当初原型阶段随便选的——如今仍在处理全部请求。

借助 Merge Gateway，你可以明确指定哪个模型处理哪类请求。Merge 会在每次请求中强制执行该策略。
内置上下文压缩、支出管控，并支持跨所有供应商的自动回退机制。
只需一次集成，即可接入全部供应商。

很荣幸由 Merge 赞助 Sourcery！
特别鸣谢 @Shensi 及整个团队！！！

网站抓取永不被封杀手级开源神器 这就是 Crawl4AI，专为 AI Agent 设计的下一代智能爬虫神器！把任意网站秒变成干净、可直接喂给 LLM 的 Markdown / 结构化数据，内置超强反封锁机制，再也不用担心被 Cloudflare、Akamai、PerimeterX、DataDome 等各种防护狂封了！

⚔️ Claude-Red = 面向 Claude AI 的进攻性安全技能框架
一个大型开源框架，可将 Claude 转变为具备上下文感知能力的红队助手。🔥

📚 100+ 个进攻性安全技能模块
🌐 Web 渗透利用
🧠 Active Directory 攻击
☁️ 云环境攻击路径
📡 无线网络渗透利用
💥 漏洞利用开发与模糊测试
🤖 AI 安全测试

面向用户：
🎯 漏洞赏金猎人
🛡️ 红队成员
🔬 安全研究人员
🎓 CTF 参赛者
☁️ 云环境渗透测试人员

核心能力包括：
✅ SQLi / XSS / SSRF / RCE
✅ ADCS / Kerberos / ACL 滥用
✅ EDR 绕过与 shellcode 操作
✅ WPA2/WPA3 攻击
✅ OAuth 与 JWT 利用
✅ 提示词注入与越狱测试

🔗 #RedTeaming #Hacking #CyberThreat #ThreatIntel #Pentest #OpenSource

Anthropic 黑客松冠军，把自己的 AI 编程工作台开源了。项目叫 ECC。作者 Affaan Mustafa 和队友用 Claude Code 8 小时做出 拿了冠军，后来把背后的工作流整理成这个仓库。

它不是一个提示词合集，里面包含 61 个 Agent、246 个 Skills、76 个预设命令，还带规则、Hook、安全扫描和 MCP 配置。如果你每天重度使用 Claude Code、Cursor、Codex，这个项目值得翻一遍。它展示的不是怎么问 AI，而是怎么给 AI 搭一套能持续干活的工作台。

最近看了下 @dappOS_com 的xBubble 第一眼看到 low-prompt AI Agent，我本来以为重点在“短 prompt”，进去细看之后，发现真正有意思的是后面那套 SOP。 说个大实话，现在用 AI 最爽的状态，是你一句话讲清目标，后面的模型、工具、环境、流程，系统自己给你配好。 xBubble 这套就有点这个意思。

@PWenzhen76938 @dappOS_com 在心中

自从给 Claude 立了这 65 行规矩，AI 编程就像换了个大脑！ 基于Karpathy 总结的这套 CLAUDE.md 规则，直接让 AI 的编程质量和理解力大幅提升！ 全篇没有一行废话，全是降维打击的硬逻辑： · 先想清楚再动笔，绝不瞎猜 · 极简优先，拒绝过度设计 · 外科手术式改动，只碰该碰的代码 ·

1. Claude 安装 # 方式一：新建项目推荐 curl -o CLAUDE.md # 方式二：已有项目 echo "" >> CLAUDE.md && curl >> CLAUDE.md

2. Cursor 安装 git clone 用 Cursor 直接打开这个文件夹，规则会自动生效

3. Codex 安装 npx skills add --skill karpathy-guidelines

@70Seven_Qi 哇 可以的 miya老师～

@dajingou1 嗯嗯 是的 熊猫老师

@charles48011843 可以的 charles老师

deepseek的超低价策略最被暴击的可能是中文区的coding plan（K, G, Q等分别开头的大模型），我已经全面取消订阅。 日常放心用deepseek做托底干小活，例如AI阅读代码，阅读电子书，我一点也不心疼，随便造。 大活继续all in codex

@zhongxingyuyes 我多用下你的deepseek-GUI

@rover_tang 这是好事，苦了kimi, glm，qwen

昨天那个 md2wechat-skill 很多人收藏 今天再分享一个很适合中文创作者的 Skill：claude-design-card。 它可以把一段文字、一个 URL、一篇文章，直接生成能发出去的视觉卡片，比如公众号首图、小红书图文卡、教程步骤卡、对比分析卡、金句分享卡、数据大字卡、B站/YouTube

@peipei0013 是的 这个做图省了

@inaldoalexandre 你猜

安装了这个之后，Claude Code 的体验会立马不一样 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件 claude-code-setup，把 Claude Code 从「还不错」升级成了专业的 AI 开发环境 它会自动扫描你的项目，一键推荐并帮你配置： → Hooks → 技能 → MCP 服务 → 子代理 → 自动化

@0xMulight 全面发展，一路生花

卧槽，被这个思路震惊了，简直是 AI 视频领域的 Figma，完全解决了目前的痛点 GPT-image-2 画故事板，Figma 风格画布编辑，Seedance 2.0 出片 当你在脑子里想好了画面，写成文字描述给 AI，AI 理解偏了，你再改，再生成。来回几轮，时间和 Token 全耗在“让 AI 理解脑子里的画面”。 Topview Canvas

@connorailab 确实，钱省下来了

@ericchinazhang 都在推？？？

@QT9277 快去尝试一下吧

Eagle 3.1：EAGLE 团队、vLLM 团队与 TorchSpec 团队的合作

A sleep-like consolidation mechanism for LLMs

社区讨论:多数人反对将模型离线更新称为“睡觉”，@pcrh和@IAmGraydon明确指出这是拟人化误导，类比汽车保养或电脑重启；@jgreid认为本质是上下文剪枝/优化；@thunderbird120则肯定其技术价值，但更推崇E2E-TTT的连续学习方式；@rahen和@scotty79聚焦工程实现，提出用压缩后的KV缓存微调LoRA构建分层记忆；@micromacrofoot强调需动态整合输入以逼近生物可塑性，但受限于硬件成本。

HERMES AGENT 刚刚发布了一款桌面应用，让你能通过单一界面，规模化运行多个自主 AI 代理。

持久化记忆、长期运行的工作流自动化，以及持续运转、永不停止的代理。

无限长度的上下文窗口似乎给 AI 的使用带来了非常大的问题。 今天的模型已经会将过多的旧信息泄露到当前响应中，这种干扰正是导致人们在使用 AI 时感到认知疲劳的原因之一。 我不想和博尔赫斯笔下的“记忆超人”富内斯一起工作。

Qwen3.7 Max 现已支持 Go 语言——仅限文本——上下文长度达 100 万 token——截至目前 Qwen 系列中最智能的模型

我们筹集了 540 万美元，让付费广告实现自主运行。
推出 Playad——全球首个 AI 营销团队。

首项能力：由 AI 运营的付费广告。

每天生成的 PDF 超过 10 亿份，但你的智能体仍无法可靠地读取它们。
今天，我们正式发布 Parse 2.0——全球最精准的文档解析 API。

Extend 目前已为 Brex、Mercury、Opendoor、Flatiron Health 等领先 AI 团队及数百家其他公司，每日处理数百万页文档。
现在，它变得更强大了。

Parse 2.0 在 RealDoc-Bench 上达到 SOTA 水平。RealDoc-Bench 是我们的开源基准测试集，用于衡量智能体在实际生产环境中真正遇到的文档上的任务成功率。
我们使用超过 100 万页来自真实生产环境的最难文档训练了 Parse 2.0。

以下是它的实测表现：
- 在医疗健康、房地产、物流和金融服务四大领域均位列第 1
- 在 581 份文档上的智能体问答准确率达 95.7%（第二名：92%）
- 版面解析 F1 得分为 0.847（第二名：0.759）

今天就试用 Parse 2.0，用 Extend 构建可投入生产的文档智能体。

Jesse Genet 表示，自己正借助 @openclaw 开发的 Sylvie 工具，从常规教案设计转向真正意义上的课程内容创作。

本周，他为所在科学学习小组（science pod）开发了一款完整的互动式、动手实践型游戏。

该游戏聚焦“生物群系（Biomes）”主题，配有精美的视觉素材与详细操作指南，相关资源链接已公开发布。

另一链接中提供了可下载的海报及其他配套教学材料，用户需向下滚动页面即可查看和获取。

用户bilawalsidhu向谷歌Omni输入一条手绘的相机运动路径，并要求模型生成无人机第一人称视角（POV）视频。相关演示视频链接为

X平台用户@ImGregPartlow评论称：“哈哈，远程临场感（telepresence）。”

Google Flow现已由Gemini Omni提供支持。用户可上传视频，并通过新增的Agent功能在平台内直接编辑。

该功能在编辑过程中保持视频中的人物动作、音频和角色特征不变，仅修改指定场景内容。

Jerrod Lew发布了一段快速教程演示该功能：

用户Divyesh Usinha评论称，该功能有时会出现轻微失真。他通过反复重生成结果或改用更短的视频片段来获得更优输出。

AI系列-03：什么是AI谄媚性？如果你曾疑惑，为什么所有你使用的AI似乎都认定你在做的每件事都是天才之举——这背后只有一个核心原因：谄媚性（Sycophancy）。它不是幻觉（hallucination）。这是两种不同的现象，本文将分别解释。

幻觉指AI生成与事实不符的内容，例如编造不存在的论文或事件。而谄媚性指AI为取悦用户，主动附和、夸大用户观点、回避质疑、回避否定反馈，即使用户陈述明显有误或缺乏依据。

该推文未提供具体技术机制、数据来源、实验案例或研究机构名称。文中未提及任何公司、产品、模型名称，也未引用论文、报告或实证结果。

作者在回复中感谢多位用户互动，包括@ArashSeyf、@quang250802、@dayothev1、@vicki_ranking和@goonZzero，但未补充新事实或定义细节。

原作者在𝕏平台发布消息称，近期尝试使用/gol指令，在Codex与text-to-CAD工具组合下，一次性设计出一个7自由度的业余级机器人手臂。

该设计过程全程基于文本指令驱动，未提及人工建模或分步迭代操作。

完整提示词（prompt）已发布于该条消息的评论区，链接为

另一相关链接

用户@cnzoecomeback被提及，关联链接

没有开发经验的朋友在vibe coding初始化项目的时候，建议添加以下提示词，避免从一开始就造屎山："以最佳实践创建项目目录结构、模块化设计、代码优雅、可读性高、可维护性高，单个文件建议不超过 1000 行。技术选型保持主流和稳定，优先用成熟方案，能用标准库解决的不额外加依赖。涉及配置项、密钥、接口地址等，统一放到环境变量或配置文件。完成后将后续的开发规则写入当前目录下的.claude/CLAUD.md。"

@kaimapnote 指出，应通过编写.claude/CLAUD.md 或 .codex/AGENTS.md 文件来明确约束规则，且每次新开会话以避免上下文爆炸。

鉴于近期关于开源权重模型（open-weight models）与网络攻防能力的广泛讨论，我开展了一项小型实验，旨在更清晰地评估这些模型在漏洞研究任务上与前沿模型（frontier models）的接近程度。

我测试了5个开源权重模型：DeepSeek V4 Pro、Qwen3.5、Kimi K2.6、GLM-5，以及另一个未在原文中完整列出的模型。

@guilhermeotina 提出一个问题——该问题未被转述具体内容。作者回应称：‘这是个好问题，我倾向于同意你的看法，但我没有数据支持这一观点。’

兄弟们，上次我分享了SenseNova Skills Agent 免费可以领取Token Plan 后，自己也拿来实战了一把。 此项目已经在 Github 斩获 2400Star⭐️。

我让它跑了个AI大模型市场调研报告，从开始到结束差不多花了两个小时。 报告出来是Markdown格式，我又让它转成PDF，最后直接做成了PPT。

①免费TokenPlan:
②

@RookieRicardoR 每模型 1,500 次调用 / 5 小时。

@cellinlab 哈哈哈 笑死

@mumaren_2 视频古法手艺

@LufzzLiz 嗯 ，其实开源的都需要时间。 毕竟已经免费了

@AI_Jasonyu 可以试试，还行。 那KEY做小任务是行的

@zstmfhy 去吧

@hezhiyan7 嗯呢，多个选择备用

@Bayerner 哈哈 不会的

做一个AI图片，提示词写了半小时还是不满意。 发现个很有用的提示词预设库。 这个中文AI图片提示词库，覆盖女装、童装、电商主图、产品摄影、小红书封面和广告海报，直接拿来用就行。 使用方法： 1. 打开GitHub项目页面 2. 按品类找到对应的提示词文件 3. 复制粘贴到Midjourney/DALL·E/即梦/GPT 4.

@CryptoUKong 是的啊 挺实用的 还能二次利用

时间线 刷到 好几个 Pi Agent 的推荐， 让 Codex 帮我学了下，做了个手把手教程 👉 Pi Agent 原理与实现：从零到一实现一个 AI Agent 🔗 在线学习： 🌍 文档源码：

@cryozerolabs 哈哈哈 量身定制了属于

@Microstrongs 是的是的，自己实现一边很锻炼思路

@Banderhu1980 哈哈哈 笑死🤣 做起来全是边角 case

@linxiaobei888 酷！

⚔️ Claude-Red = 面向 Claude AI 的进攻性安全技能框架
一个大型开源框架，可将 Claude 转变为具备上下文感知能力的红队助手。🔥

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Parse 2.0 在 RealDoc-Bench 上达到 SOTA 水平。RealDoc-Bench 是我们的开源基准测试集，用于衡量智能体在实际生产环境中真正遇到的文档上的任务成功率。
我们使用超过 100 万页来自真实生产环境的最难文档训练了 Parse 2.0。

以下是它的实测表现：
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Claude-Bughunter 是一个即插即用的技能包，可将 Claude Code 转变为具备资深漏洞挖掘研究员与红队操作员能力的工具，内置 51 项技能与 15 条命令。

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@LufzzLiz 嗯 ，其实开源的都需要时间。 毕竟已经免费了

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我测试了5个开源权重模型：DeepSeek V4 Pro、Qwen3.5、Kimi K2.6、GLM-5，以及另一个未在原文中完整列出的模型。

@guilhermeotina 提出一个问题——该问题未被转述具体内容。作者回应称：‘这是个好问题，我倾向于同意你的看法，但我没有数据支持这一观点。’

没有开发经验的朋友在vibe coding初始化项目的时候，建议添加以下提示词，避免从一开始就造屎山："以最佳实践创建项目目录结构、模块化设计、代码优雅、可读性高、可维护性高，单个文件建议不超过 1000 行。技术选型保持主流和稳定，优先用成熟方案，能用标准库解决的不额外加依赖。涉及配置项、密钥、接口地址等，统一放到环境变量或配置文件。完成后将后续的开发规则写入当前目录下的.claude/CLAUD.md。"

@kaimapnote 指出，应通过编写.claude/CLAUD.md 或 .codex/AGENTS.md 文件来明确约束规则，且每次新开会话以避免上下文爆炸。

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该设计过程全程基于文本指令驱动，未提及人工建模或分步迭代操作。

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幻觉指AI生成与事实不符的内容，例如编造不存在的论文或事件。而谄媚性指AI为取悦用户，主动附和、夸大用户观点、回避质疑、回避否定反馈，即使用户陈述明显有误或缺乏依据。

该推文未提供具体技术机制、数据来源、实验案例或研究机构名称。文中未提及任何公司、产品、模型名称，也未引用论文、报告或实证结果。

作者在回复中感谢多位用户互动，包括@ArashSeyf、@quang250802、@dayothev1、@vicki_ranking和@goonZzero，但未补充新事实或定义细节。

Google Flow现已由Gemini Omni提供支持。用户可上传视频，并通过新增的Agent功能在平台内直接编辑。

该功能在编辑过程中保持视频中的人物动作、音频和角色特征不变，仅修改指定场景内容。

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用户Divyesh Usinha评论称，该功能有时会出现轻微失真。他通过反复重生成结果或改用更短的视频片段来获得更优输出。

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卧槽，被这个思路震惊了，简直是 AI 视频领域的 Figma，完全解决了目前的痛点 GPT-image-2 画故事板，Figma 风格画布编辑，Seedance 2.0 出片 当你在脑子里想好了画面，写成文字描述给 AI，AI 理解偏了，你再改，再生成。来回几轮，时间和 Token 全耗在“让 AI 理解脑子里的画面”。 Topview Canvas

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安装了这个之后，Claude Code 的体验会立马不一样 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件 claude-code-setup，把 Claude Code 从「还不错」升级成了专业的 AI 开发环境 它会自动扫描你的项目，一键推荐并帮你配置： → Hooks → 技能 → MCP 服务 → 子代理 → 自动化

@0xMulight 全面发展，一路生花

昨天那个 md2wechat-skill 很多人收藏 今天再分享一个很适合中文创作者的 Skill：claude-design-card。 它可以把一段文字、一个 URL、一篇文章，直接生成能发出去的视觉卡片，比如公众号首图、小红书图文卡、教程步骤卡、对比分析卡、金句分享卡、数据大字卡、B站/YouTube

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@zhongxingyuyes 我多用下你的deepseek-GUI

@rover_tang 这是好事，苦了kimi, glm，qwen

自从给 Claude 立了这 65 行规矩，AI 编程就像换了个大脑！ 基于Karpathy 总结的这套 CLAUDE.md 规则，直接让 AI 的编程质量和理解力大幅提升！ 全篇没有一行废话，全是降维打击的硬逻辑： · 先想清楚再动笔，绝不瞎猜 · 极简优先，拒绝过度设计 · 外科手术式改动，只碰该碰的代码 ·

1. Claude 安装 # 方式一：新建项目推荐 curl -o CLAUDE.md # 方式二：已有项目 echo "" >> CLAUDE.md && curl >> CLAUDE.md

2. Cursor 安装 git clone 用 Cursor 直接打开这个文件夹，规则会自动生效

3. Codex 安装 npx skills add --skill karpathy-guidelines

@70Seven_Qi 哇 可以的 miya老师～

@dajingou1 嗯嗯 是的 熊猫老师

@charles48011843 可以的 charles老师

最近看了下 @dappOS_com 的xBubble 第一眼看到 low-prompt AI Agent，我本来以为重点在“短 prompt”，进去细看之后，发现真正有意思的是后面那套 SOP。 说个大实话，现在用 AI 最爽的状态，是你一句话讲清目标，后面的模型、工具、环境、流程，系统自己给你配好。 xBubble 这套就有点这个意思。

@PWenzhen76938 @dappOS_com 在心中