白嫖国产 12+ 大模型，能不心动吗？ 这就是 Oh My Coder，支持 DeepSeek / GLM / MiMo 等 12+ 国产大模型的多智能体 AI 编程助手！ 彻底干翻 Claude Code / Cursor 的订阅 + VPN 壁垒：31 个专业智能体 组成真实开发团队（Build / Review / Debug / Test / Security……），全程多 Agent 协作，一键搞定复杂任务，再也不用自己手动拆 prompt 了！
长期以来，人工智能的最大拥护者一直认为，这项技术将带来一个前所未有的生产力提升时代，那些善用它的人将获得丰厚回报，而拒绝它的人则会被淘汰。
协作软件初创公司ClickUp的首席执行官Zeb Evans声称，这一转变即将到来。上周四，Evans在X平台上宣布，这家最后一次估值在2021年达到40亿美元的公司已经裁掉了22%的员工，但他将这次裁员描述为并非成本削减措施，而是对人工智能的彻底拥抱，这将推动公司进入新的发展阶段。
“这次变革节省的大部分成本将直接回流到留下的员工身上。我们将推出百万美元的薪酬级别。如果你利用AI创造了超乎寻常的影响，你的薪酬将超越传统级别。”Evans写道。
来自 𝕏 的实时信号，经 AI 聚类分析
白嫖国产 12+ 大模型，能不心动吗？ 这就是 Oh My Coder，支持 DeepSeek / GLM / MiMo 等 12+ 国产大模型的多智能体 AI 编程助手！ 彻底干翻 Claude Code / Cursor 的订阅 + VPN 壁垒：31 个专业智能体 组成真实开发团队（Build / Review / Debug / Test / Security……），全程多 Agent 协作，一键搞定复杂任务，再也不用自己手动拆 prompt 了！
这项目贼离谱——用小孩都能听懂的方式，把 ChatGPT 背后的 GPT 从零手搓了一遍。 每行代码都有注释，12 章 7500 多行，甚至专门讲清楚了 attention 那块我死活没搞懂的细节。 说白了，如果你只想“理解”而不是“调包”LLM，这就是现在最友好的实战教程。
我在公开场合表达的这一见解，让我在AI圈（那些想靠AI快速致富的人）里交不到朋友。
你知道的，我并不在意。
这种AI安全“表演秀”应该在早期就被揭穿。
你务必亲自了解这件事。
我们美国目前只差一位总统，就可能彻底失去开源AI。
开发者们正陆续进入这个生态系统，围绕 AI 栈的不同层级开展建设。
我们已目睹开源模型融资的“元玩法”落地——Gemma、POD。
同时，AI 栈其他层级也正浮现：自动研究（auto research）与模型使用优化（model usage optimisation）。
这不是模型层本身，而是模型之上的那一层：即模型如何被查询、如何被路由、以及如何在大规模场景下实现高效运行。
这类工作若执行得当，容易获得圈外关注，并自然与加密领域产生关联。
即便目前尚无法吸引风投公司上链，我们仍可先吸引优秀的独立开发者（solo devs）加入。
随着 AI 的普及，“单人运营者”（single person operator）的身份，实际上正在改写一个人所能构建事物的规模边界。
GG Bnkr。
通过 AI 遥测欺骗与 WASM 沙箱实现高级 EDR 规避。 Project Onyx 是一个概念验证型红队流水线，旨在展示针对现代 EDR 系统的高级规避技术。
一个很适合中文创作者: md2wechat-skill Markdown 写完，怎么一键变成能发的公众号排版。支持 40+ 样式、专业主题、代码块、引用、列表、AI 配图、批量发布。很多人用 AI 写完长文，最后还是卡在排版：复制到公众号格式乱、代码块丑、图片要重弄。
这个 Skill 直接把 Claude Code 变成公众号排版助手。对写教程、项目公告、研报、AI 自媒体的人都很实用。GitHub：
��球顶流野兽先生策划把 1000 个 Vibe Coding 程序员困在一个没有 Claude 的房间里。 第一个古法编程居中文本框的人将赢得 100 万美元🤣
基于 Tauri（Rust + Svelte）的桌面应用，将编程 AI 代理、API 客户端、SQL/NoSQL 编辑器、SSH 终端、远程文件浏览器和项目管理看板整��在一个界面中，开发者不用在多个应用之间切换。
ServiceNow 刚刚上调了 AI 业务指引。
AI/Now Assist 上季度同比增长 +130%，其中包含 3 种及以上 Now 产品的交易额增长了 70%。
新指引：15 亿美元（上调 +50%）
$NOW
CREAO AI 举办了一场为期7天的AI Agent模拟交易比赛。该活动不是手动交易大赛，而是要求参赛者提前配置好AI Agent，报名完成后全程不得人工干预。
比赛完全由AI Agent自主运行，依据真实市场数据执行交易决策。参赛者只需注册CREAO账户，并在网页端完成Agent配置。
活动规则明确禁止手动交易，核心比拼的是AI Agent自身的策略能力。
已有超过 5,000 人加入 AI Money Series。
明天，我们将以本系列最大规模的一期收官：
Faceless AI Video Creation（无真人出镜的 AI 视频创作）——
如何真正靠它赚钱。
我们将深入拆解：
- 如何制作逼真的 AI 视频
- 如何像专业人士一样写提示词（prompt）
- 当前正在疯狂印钞的细分赛道
此为 1.0 版本。
卧槽，看到 Codex 也更新可视化编辑功能了，非常适合设计师去调整样式了。但是他这个必须配合 codex 才能使用，如果你在用其他编程工具的话，可以来尝试一下我开发的这个插件，同样拥有丰富的样式配置功能， 并且可以直接复制 prompt 给ai 进行还原
插件在这里
@Kubai087 是的，我自己做项目也在用～不过还是有点体验问题，我看下怎么优化
@anxndsgn 他们有 mcp，可以直接选中元素，然后直接调用 ai 修改，我这个只能在插件调整后，复制 prompt到对应的编程工具调整
普通人正用AI Agent替代人工完成美股基本面、技术面等多维度投研，一键生成交易方案。
阅读全文 →艺术家ShamiWeb3用GPT Image 2创作虚构运动品牌风格AI海报，纯属艺术探索，与NIKE无关。
阅读全文 →手把手教你过Claude Code + DeepSeek V4 的保姆级教程
@shitunote 哈哈哈，谢谢马总。第一次录这种视频还是很紧张的
你是不是也被AI Agent的很多概念（Harness, Scaffold, Context Engineering...）搞得晕头转向？ 最近在 @teach_fireworks 老师社群看到Huggingface一篇文章，讲解Agents的常见术语，很清晰明了，推荐 原文⤵️
Codex 最强实战课来了，建议直接收藏。 不到 2 小时，带你彻底玩转 Codex + GPT-5.5 这套“AI 开发外挂”： 从技能与插件配置、自动化工作流搭建，到多任务并行实战，全程手把手演示。 如果你想快速掌握真正高效的 Vibe Coding，这可能是目前最值得刷的一条免费中文实战教程。 连 OpenAI
@yg1725906 是的啊 快去试试
CVE-2026-28952：Apple macOS 26.5 内核漏洞，由 Claude 发现
社区讨论:多人指出漏洞实际存在于旧版本，仅在macOS Tahoe 26.5中被修复（@ZPrimed），而非由该版本引入；@Aurornis补充称iOS 18.7.9等多系统版本均受影响，驳斥“仅Tahoe有风险”的误解。@vessenes提出策略转向：过去惯用滞后一个点版本规避风险，但因AI驱动的快速漏洞发现（如Glasswing/Mythos），未来可能需主动跟进最新版。@three_burgers追问传统SAST工具为何漏掉CVE-2026-28952这类整数溢出漏洞。
Google 刚刚一口气发布了 6 款 AI 工具。
大多数人仍以为 AI = 聊天机器人。这是个大错误。
以下就是刚刚发生的变化：
→ Project Genie = 用文本构建可探索的 3D 世界
→ Gemini Omni = 通过说话来编辑视频，无需从头开始
→ AI Studio Build Mode = 构建应用
一位工程师给AI助手配齐了公司组织架构、客户分级规则、历史客诉话术等9份文档，存在共享知识库Gbrain里。现在它处理售后工单时，不再反复问‘这个客户属于哪一级’。
阅读全文 →现在是 2026 年，NextStepOutlineView 在所有可能的方面都优于 SwiftUI List。
这是个非常好的想法。我们能为 AI 安全合作提供的安全港越多，就越好。
“我们把一切都搞砸了，因为安全领域的合作本身可能违法”——这将是最不体面的收场方式。
我今天读了Tech Explore发表的一篇关于AI投毒的文章，讲的是故意向AI模型灌输错误知识，以污染其知识体系或改变其行为。
文章还揭示了大语言模型构建方式的根本性脆弱点：它们是在海量、未经筛选的互联网数据集上训练而成，因而极易受到对抗性数据操纵的影响。
这意味着，地球上最聪明的技术，在面对最基本的人类欺骗手段时，依然极其脆弱。
真是疯狂的时代！
使用研究员代理循环自动化大语言模型越狱实验
刚刚发布 🔥
Hermes 刚刚新增了一个可选的 OpenHands 技能，这大幅改变了 agent 的工作方式。
你现在可以将编码任务从 Hermes 路由到一个无头（headless）运行的 OpenHands 实例，自行选择模型/提供商，并将整个工作流保存为一个可复用的技能，而无需手动记忆所有命令行的繁琐细节。
这基本上意味着：你能让 Hermes 将编码任务发送给 OpenHands，自主选择执行该任务的 AI 模型，并把这套配置保存为一个技能，从而避免反复回忆命令行参数。
记得在 CLI 中运行 `hermes update` 以获取此更新。
你知道吗？在 Gemini Enterprise 的 Agent Designer 中，你可以在工作流实际运行之前，检查、测试并批准其中的每一步——从而确保企业级的透明度与信任。\n\n 你还可以无缝集成“人在环路中”（human-in-the-loop）检查点。
\n\n 了解更多 →
🚨 最新消息：Meta 和 Google 开源模型上的 AI 安全护栏可在 10 分钟内被移除。
据《金融时报》（FT）报道，经修改的模型版本此后已响应了有关生物武器、恶意软件和儿童剥削的提示。
BASE AI Safety & Ethics Fellowship（全球申请人欢迎）
13 周远程项目，旨在培养 Black 领域的研究人员、实践者和 AI 安全、AI 安全性、AI 治理方向的领导者。
申请者须具备计算机科学、网络安全、信息安全、政策、法律、政治学、经济学、社会学等相关背景，或拥有上述领域的本科学位。
Hermes Agent OS 不只是一个普通的 AI 智能体配置方案。它是你整个 AI 工作流的指挥控制系统。
按如下方式部署它：
→ 将 Hermes 设为你的主控中心。
→ 接入 Claude、OpenClaw、Gemini、Antigravity 和 Codex。
→ 让每个智能体都能访问相同的资源。
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让我们一起打造有趣的东西：
1. 用于欺诈检测的 AI
2. 用于漏洞检测的智能体 AI（Agentic AI）
3. 辅助恶意软件分析的 AI
4. 由大语言模型（LLM）驱动的安全运营中心（SoC）告警分级
5. 自动化合规策略检查器
6. 借助 AI 进行检测工程（Detection Engineering）
7. 大语言模型（LLM）安全 / 红队 CTF
8. 威胁（Threat）
@alexabelonix 谢谢
@Glitch_B3atz 哦，不错
@JessythePhoenix 谢谢谢谢
@The_EPL_Dude 哦，不错 👍
@Ahmypeace >>>>
@I_M_EJ 我会帮您问问
@EnvoyBayo 下一期学员计划中，您可以申请加入您所在城市的小组。同时，我们会将活动以线上形式向所有感兴趣的人开放。
1.42 亿美元融资，来自以下 AI 项目
早期值得关注的 AI 项目 👇
@catena_labs • Catena 正在为 AI 智能体构建金融工具与基础设施
• 融资额：4800 万美元
@JudgmentLabs • 利用真实使用数据提升 AI 智能体表现
• 融资额：3200 万美元
@StitchHQ • 一个
@madiweb3 快得飞起
@Valerie_Onchain 🫡🫡🫡
@MaksimXBT 观点很好
@Gyokeres_eth 兄弟，我正尽全力为你而战 🫡😹
@MercyDeGreat 很乐意帮忙，兄弟
@Leon_Defi 毫无疑问
@Faycytw 任何事都不错过 ;)
@kaunainkhan605 我也希望我知道啊，兄弟
@crypto_akkela 谢谢兄弟
给最好的开源 AI 模型起个名字，我先来：
@droidbuilds qwen
@crypto_akkela 是 qwen 开源 AI 模型
@GUJJUIIXI qwen 兄弟
@notjazii 没错，兄弟，两个都不错
@kurturex qwen
微软推出面向AI智能体的Playwright新分支Webwright，支持会话级可复用浏览器工作流。
阅读全文 →开源的 AI 每日简报工具，聚合 23 个数据源（GitHub Trending、X 推文、AI 媒体、国际时政、财经、中文社区等），用 LLM 自动生成中文摘要。
那些天天在推特上卖几百U教人做AI Agent的博主，估计这波底裤都要被扒光了吧 😂
今天在Github刷到一个直接霸榜的硬核项目：ai-engineering-from-scratch 真不是我吹 🤪
这玩意直接把市面上的付费镰刀全给撅了，400多节课 + 20多个阶段，从基础的线性代数一路干到手搓多代理系统（Multi-Agent）
最离谱的是纯开源！0付费！
像咱们这种不是科班程序员，但又天天想着搞vibe coding，想自己弄几个Agent跑跑自动化脚本的，这套资源简直太对口了😏
人家主打一个 “Learn it. Build it. Ship it”
里面的Python、TS、Rust代码全都是现成能跑的，不用在那边对着报错干瞪眼，纯纯的喂饭局！
别管三七二十一先去点个Star防身吧！学不学另说白嫖顶级干货错过直接拍大腿。
传送门：
HERMES AGENT 刚刚成为严肃 AI 代理构建者的默认技术栈，而大多数人尚未察觉。
一份面向初学者的指南刚刚发布，全程展示完整搭建流程，耗时不到 1 小时。
这不是一个演示。
也不是用伪造数据编写的教程。
而是一套完全可运行的代理系统——从零开始，60 分钟内完成。
本周末完成搭建的开发者，将在周一之前拥有一套可投入生产的代理技术栈。
实时互动 AI 数字人终于眨眼级响应了！以前做 AI Agent 多尴尬？要么只是个聊天框，要么是机器人配音，冰冷、生硬、没灵魂，用户聊两句就跑。
想做客服，销售、培训、语言教学……一上脸就穿帮，延迟还高得离谱，用户体验直接拉胯。现在好了， 直接把数字人干到生产级实时互动，180ms 平均响应速度（比眨眼还快！），彻底把 AI 有脸这件事做成了现实。
LongCat-Video-Avatar 1.5 现已开源，并采用 MIT 许可证，意味着任何人都可在无任何限制的情况下将其用于商业用途。
该模型接收一张静态图像和一段音频片段，然后利用基于 DMT8+DMO2 的六步扩散过程，生成唇形同步的视频。
美团 LongCat 团队使用升级版 Whisper-Large 音频编码器对该模型进行了训练，这正是其口型动作看起来自然、而非机械僵硬的关键原因。
最终模型仅需 8 步即可完成推理，远少于通常所需的数十步，因此推理速度足够快，具备实际应用价值。
平时刷抖音看到一些电影解说视频，自己想做得找素材、写脚本、配音再剪辑，实在耗时耗力直接被劝退。
偶然看到 narrator-ai-cli-skill 这个项目，让 AI Agent 学会做电影解说视频，全程自动化。
只需对着 AI 说一句「帮我做一个电影解说」，就会自动搜索影片、选模板、配音乐、生成脚本、合成视频。
GitHub：
内置了约 100 部电影资源、146 首背景音乐、63 种配音声线和 90 多套解说模板。
支持改编解说和原创解说两种创作路径，还能单独做声音克隆和文字转语音。
兼容 Claude Code、Cursor、Windsurf 等主流 AI 编程工具。
一行命令即可安装完成，想做电影解说号的朋友可以试试。
MiniCPM5-1B 现已上线——目前最强的开源基础模型，参数量低于 2B。🚀🚀 🔥 在 Artificial Analysis（AA）小型模型指数中排名第一，得分为 17.9，超越参数量达 2B 的 Qwen3.5-2B（16.3）。⚡ 在知识、数学、编程和工具使用方面，全面超越 Qwen3.5-0.8B 和 LFM2.5-1.2B-Thinking。
🏗️ INT4 权重仅约 0.5GB——可在手机、浏览器、笔记本电脑上运行。👾 驱动完全离线的 AI“桌面宠物”——无需云端，无需 GPU 集群。在此试用该模型： 🤗 Hugging Face： 💻 GitHub： 🔭 Modelscope：
一个月20美元成本搞出AI女孩，然后OnlyFans+Fanvue双开，TikTok破圈Reddit精准导男粉，7天120万播放，一周两千七。拆开看其实就是一套冰冷的流水线： 人设、内容、分发、转化、订阅，全被AI拼起来了。47岁日本大叔一个人，Claude每月20刀，直接模拟了一个小型内容团队。
你可以骂灰产擦边，但这事的本质是：内容生产的准入门槛已经低到一个人加一个订阅费就能开始跑了。
MiniCPM5-1B 现已完全开源，包括模型权重、训练数据和部署代码。🚀
参数量为 1B，在 Artificial Analysis 所有参数量低于 2B 的开源模型中排名第一（17.9 分）。🤖
在参数量仅为 Qwen3.5-2B（16.3 分）一半的情况下，性能超越后者。
在知识、数学、代码和工具使用能力上，优于 Qwen3.5-0.8B 和 LFM2.5-1.2B-Thinking。
INT4 量化后仅需 0.5GB 内存，可在手机、浏览器及边缘设备上运行。
训练采用 ForgeTrain——全球首个由 AI 全面编写的生产级大语言模型预训练框架，全程无任何人类程序员参与，速度比 NVIDIA Megatron 快 10%。
SynthID——我们为 AI 生成内容开发的不可感知水印——正在扩展至更多合作伙伴。
我们还新增了识别内容是否由 AI 生成的方式：只需在 @GeminiApp 或 @Google Search 中直接提问即可。
想系统学习 AI，网上资源太多太杂，课程、书籍、论文散落各处，不知道从哪开始、按什么顺序学，容易迷失方向。
最近看到 ai-learning-roadmaps 这个项目，把从入门到进阶的 AI 学习资源整理成一套完整的路线图。
覆盖了机器学习、深度学习、大语言模型、计算机视觉、自然语言处理等主流方向。
每个方向都有独立的学习路径，可以按顺序学也可以按需跳着看。
GitHub：
项目按职业目标给出了不同的学习顺序建议，比如想做 AI 工程师、数据科学家、还是搞研究，各有一条推荐路线。
如果你正准备入坑 AI 但不知道怎么规划学习路径，这份资源合集值得收藏慢慢啃。
以前 Claude Code 扫一个大项目，工具调用要52次。用了 CodeGraph 之后，3次。它给 AI 编程工具加了个知识图谱——函数、变量、依赖关系全部索引化，AI 不用再一遍遍翻文件，直接查图谱。
4000个文件的项目，速度快46%，token 费用少35%。完全本地运行，代码不外传。GitHub 23k stars，支持 Claude Code、Cursor，Windows/Mac/Linux 都能跑。
你现在跑大项目，AI 扫文件慢这个问题有多严重？
最近 @CreaoAI 发起一项 AI Agent 模拟交易赛，总奖池为 1 万美元，面向普通用户开放。
比赛不依赖手速或实时盯盘操作。参赛者在赛前配置好 AI Agent，之后由该 Agent 自主运行 7 天。
参与方式极为简化：第一步是注册 CREAO 账号；第二步是绑定 X（原 Twitter）账号与 Discord 账号。
所有注册成功的用户可直接获得 500 USDT 模拟资金，无需付费。
赛事名额限定为 1000 名，按注册顺序先到先得。
第一名奖金为 3000 USDT。多名用户在评论中确认了该数额及限额信息。
多条转发评论提及当前注册热度高、进展迅速，并有用户表示已完成注册并开始调试 AI Agent。
Donut Browser让我彻底相信：AI Agent正在重塑交易方式，并且跟这波美股行情和即将到来的世界杯行情太适配了！ 最近跟着RU7老师 @Ru7Longcrypto 体验了一款Agentic Trading产品——Donut Browser。
体验结果让我很惊喜，可以说，Donut Browser已经是目前最接近「一句话搞定全球资产交易」的实战Agent产品了！ 它把Hyperliqui
多位用户在评论中表示：体验感舒适；可免费试用七天；适用于不熟悉世界杯的用户；是真正的agent交易bot，只需对话即可实现各种需求；支持跨链支付和限价单；平台靠谱，是真正在做事的agent平台。
有远程需求的朋友，推荐这个工具。用户在家中使用 Mac mini 运行 Claude Code，24 小时不关机。
此前该用户使用 Tailscale 实现内网穿透，配置一次可用，但每次更换 Wi-Fi 网络后需重新调试，多次折腾后放弃。
后来听朋友推荐网易UU远程，称其“特别省心”，于是尝试使用。安装耗时约两分钟，完成后立即可用：Mac mini 安装被控端，手机和 MacBook 安装主控端，同账号登录即可连接。
该方案无需配置端口，无需搭建隧道。用户附上下载链接：
多位用户在评论中确认体验：@zstmfhy 称“还挺好用”，并调侃“不能让我的Mac mini休息”；@gkxspace 表示“值得下载”；@zhangyongt13956 称“安装即用”；@bozhou_ai 表示“安装了下发现挺好用”；@cnzoecomeback 指出“免费 无广告”；@WiseInvest513 称“直接就用起来了”。
一名19岁的年轻人，靠着8台部署在服务器上的AI编程代理，实现了每月稳定23000美元的收入，而且全程只需要一部手机就能完成所有管控。
他把这些AI助手称作自己的“爪牙”。当大部分程序员还守在电脑前等待编译运行时，他早已在远程服务器上搭建好了8条并行任务流程，如今不管身处世界哪个角落，一部手机就能掌控整个系统。
整套架构设计非常简洁：服务器通过tmux保持会话，手机使用SSH连接终端，界面会自动根。
国内首个系统化 Vibe Coding 教程开源了！它深度践行 Andrej Karpathy 提出的理念：不再一行一行手敲代码，而是用自然语言和 AI 深度对话，把编程彻底升级为流畅的对话式创作。
整个课程分成四个核心模块：1. 基础篇（觉醒）：针对完全 0 基础小白；2. 基础篇（心法）：用过 ChatGPT 等大语言模型工具但没做过项目；3. 进阶篇：有编程基础想学 Vibe Coding。
用户 @Zh_Crypto517 评价该教程“深入浅出”；@0xWei8888 表示“只是个分享哈哈哈”；@JinYu762 称“自己跟着教程写个项目基本就上手的了”。
教程发布于 𝕏 平台，作者为 @SunNeverSetsX。
原文声称Gemini能‘改造大脑’并‘加速学习10倍’，但实际仅为7种基于认知科学的学习策略提示模板，无技术突破或官方功能更新。
阅读全文 →Pi是一个本地AI Agent项目，主打终端（terminal）内的交互式编程体验，被用户类比为“终端里的本地Cursor”。
该项目GitHub仓库已获得53,000+ stars。它完全在本地运行，不依赖云端服务，支持在OpenAI、Anthropic、Groq以及本地大模型之间自由切换。
Pi采用基于文本的用户界面（TUI），提供简洁可控的交互环境。其扩展系统设计灵活，允许用户自行添加工具和功能模块。
多位用户在社交平台反馈其“非常实用”“本地性突出”，并强调“很少能找到真正本地运行且好用的同类工具”。
有用户指出“此pi非pi”，意在区分该项目与树莓派（Raspberry Pi）或其他同名项目；另有评论明确表示“这是本地模型哈哈哈”“本地模型yyds”，凸显其离线、隐私优先的定位。
Twitter用户@AIExplorerTim分享10个适用于ChatGPT、Gemini和Claude的通用提示短语，每句均针对特定思维模式设计，无需修改即可提升输出质量。
阅读全文 →/goal 功能非常强大，是当前最大化利用编码智能体的关键方式。为提升效率，实践发现应在调用 /goal 前先进行规划。这能确保智能体获得正确的上下文和明确目标，而此类条件往往只有通过仔细规划才能满足。
@1bajt 指出，具体轮次数量取决于使用场景；某些案例中，流程持续达 20 轮。他未直接使用开箱即用的 /goal，而是自行构建了控制 /goal 行为的解决方案，并验证该方案更适配其具体使用场景。
@Stewart_of_Mars 和 @dair_ai 表示，前置规划有助于消除模型可能产生的错误假设。例如，模型可能检查一些无法满足的条件——因为它缺少必要工具或正确上下文。规划因此同时提升了智能体的运行效率与执行效果。
Samirettali在𝕏上发文称，花费整晚时间在自己的VPS上设置Hermes智能体，唯一后悔的是没有更早开始。
她指出，Hermes内置的X搜索工具非常实用，已基于该工具构建了多个技能，用于开展主题研究及获取公众对特定话题的看法。
她还提到，Spotify集成是被低估的功能亮点，自己热爱音乐，并附上链接
Rohit Das在评论中留言“@theRohitDas cool thanks!”，Samirettali回复表示感谢。
Anthropic刚刚发布了一个时长27分钟的工作坊视频，主题是如何为Claude编写有效提示词（prompts）。
该工作坊由Claude背后的研发团队成员亲自讲解，不是第三方创作者的二次解读或包装。
工作坊完全免费，无需注册，也无任何付费墙限制。
文中指出，市面上一些售价300美元的提示词课程，其前8分钟内容可能尚未覆盖本工作坊所含的信息密度。
工作坊揭示的一个关键观察是：目前大多数人仍将Claude当作普通聊天框使用，尚未触及提示工程的核心方法。
视频链接已公开：
测试AI音乐视频工作流中的角色一致性生成——全程自动化，无任何手动编辑。
该工作流在ComfyUI内以AI Agent形式运行：Agent先调用开源图像模型生成角色图像，再使用LTX 2.6将图像转为视频。
推文附带的角色示例链接为：
用户@steveplusf回复称“没错，你没听错”。
用户@GreatAlexs23指出所用版本为LTX 2.3（22B参数量）。
用户@danielrsolomon请求私信联系。
用户@crapthings回应“对，兄弟”。
用户@princedoesai表示：若此前训练过LTX视频LoRA，视频角色一致性会更高。
用户@AndreasHoehn也请求私信联系。
该工作流包含实时检索、Grok 4.3 的规划与推理、GPT-5.5 驱动的编码/写测试/运行测试/调试，以及 Mythos 和 Grok V9 构建环节。
阅读全文 →今天推荐一个最近蛮火的开源 AI 工程课程，非常适合想把 AI 工程从底层补到 agent 实战的人。 路线从线性代数、反向传播、tokenizer、attention，一路排到 LLM、agent loop、MCP、多智能体和生产部署，一共 20 个阶段、435 节课，约 320 小时
🔗
2026 年度见面会来了！6 月 13 日，北京，总共 15 场主题分享+一场快闪。现场将汇集投资人、出海创业者与增长专家，一起聊品味、增长、出海及 AI 新范式！ 🎫 欢迎锁定早鸟票（¥99，正价¥299）： - 直购 - 详情 - 听友群：
如何打造一家靠垂直 AI 代理赚钱的初创公司：
找到一个沉闷行业中令人痛苦的工作流 →
找 10 个每天都在执行该工作流的人交谈 →
把每一步、每个工具、每个电子表格、每次电话通话都画成流程图 →
先手动完成这个工作流 →
在你构建代理之前，先亲自充当那个代理。
@MaksimXBT 总得从某个地方开始
@Adi4x4 :)
正在练习一项技能：“把这款 vibe-coded（氛围编码）的粗糙应用，改造成一个生产就绪、端到端测试完备、可维护、可并行化的智能体代码仓库”。
这东西昨天跑了约 16 小时，总共提交了 103 次 commit，最终得到的仍是同一款应用——但不再是脆弱的 MVP，而是……
哦 shit，英雄所见略同，哈哈。
@SiddharthInk_ 我经常真的完全正确。
@TyRobben 还得再测一下！
lol，好吧，你现在可以在目标执行中途暂停并调整了。
@0xRaduan 不是，我只是给出了我偏好的高层目标。
@tristanbob @mattpocockuk 是的我知道 :) 我对术语/产物（artifact）的关注度稍低一些，而更侧重于将初创公司产品工程中的最佳实践编码进系统。
你知道吗？在 Gemini Enterprise 的 Agent Designer 中，你可以在工作流实际运行之前，检查、测试并批准其中的每一步——从而确保企业级的透明度与信任。\n\n 你还可以无缝集成“人在环路中”（human-in-the-loop）检查点。
\n\n 了解更多 →
刚刚发布 🔥
Hermes 刚刚新增了一个可选的 OpenHands 技能，这大幅改变了 agent 的工作方式。
你现在可以将编码任务从 Hermes 路由到一个无头（headless）运行的 OpenHands 实例，自行选择模型/提供商，并将整个工作流保存为一个可复用的技能，而无需手动记忆所有命令行的繁琐细节。
这基本上意味着：你能让 Hermes 将编码任务发送给 OpenHands，自主选择执行该任务的 AI 模型，并把这套配置保存为一个技能，从而避免反复回忆命令行参数。
记得在 CLI 中运行 `hermes update` 以获取此更新。
SynthID——我们为 AI 生成内容开发的不可感知水印——正在扩展至更多合作伙伴。
我们还新增了识别内容是否由 AI 生成的方式：只需在 @GeminiApp 或 @Google Search 中直接提问即可。
MiniCPM5-1B 现已完全开源，包括模型权重、训练数据和部署代码。🚀
参数量为 1B，在 Artificial Analysis 所有参数量低于 2B 的开源模型中排名第一（17.9 分）。🤖
在参数量仅为 Qwen3.5-2B（16.3 分）一半的情况下，性能超越后者。
在知识、数学、代码和工具使用能力上，优于 Qwen3.5-0.8B 和 LFM2.5-1.2B-Thinking。
INT4 量化后仅需 0.5GB 内存，可在手机、浏览器及边缘设备上运行。
训练采用 ForgeTrain——全球首个由 AI 全面编写的生产级大语言模型预训练框架，全程无任何人类程序员参与，速度比 NVIDIA Megatron 快 10%。
MiniCPM5-1B 现已上线——目前最强的开源基础模型，参数量低于 2B。🚀🚀 🔥 在 Artificial Analysis（AA）小型模型指数中排名第一，得分为 17.9，超越参数量达 2B 的 Qwen3.5-2B（16.3）。⚡ 在知识、数学、编程和工具使用方面，全面超越 Qwen3.5-0.8B 和 LFM2.5-1.2B-Thinking。
🏗️ INT4 权重仅约 0.5GB——可在手机、浏览器、笔记本电脑上运行。👾 驱动完全离线的 AI“桌面宠物”——无需云端，无需 GPU 集群。在此试用该模型： 🤗 Hugging Face： 💻 GitHub： 🔭 Modelscope：
ServiceNow 刚刚上调了 AI 业务指引。
AI/Now Assist 上季度同比增长 +130%，其中包含 3 种及以上 Now 产品的交易额增长了 70%。
新指引：15 亿美元（上调 +50%）
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白嫖国产 12+ 大模型，能不心动吗？ 这就是 Oh My Coder，支持 DeepSeek / GLM / MiMo 等 12+ 国产大模型的多智能体 AI 编程助手！ 彻底干翻 Claude Code / Cursor 的订阅 + VPN 壁垒：31 个专业智能体 组成真实开发团队（Build / Review / Debug / Test / Security……），全程多 Agent 协作，一键搞定复杂任务，再也不用自己手动拆 prompt 了！
这项目贼离谱——用小孩都能听懂的方式，把 ChatGPT 背后的 GPT 从零手搓了一遍。 每行代码都有注释，12 章 7500 多行，甚至专门讲清楚了 attention 那块我死活没搞懂的细节。 说白了，如果你只想“理解”而不是“调包”LLM，这就是现在最友好的实战教程。
我在公开场合表达的这一见解，让我在AI圈（那些想靠AI快速致富的人）里交不到朋友。
你知道的，我并不在意。
这种AI安全“表演秀”应该在早期就被揭穿。
你务必亲自了解这件事。
我们美国目前只差一位总统，就可能彻底失去开源AI。
开发者们正陆续进入这个生态系统，围绕 AI 栈的不同层级开展建设。
我们已目睹开源模型融资的“元玩法”落地——Gemma、POD。
同时，AI 栈其他层级也正浮现：自动研究（auto research）与模型使用优化（model usage optimisation）。
这不是模型层本身，而是模型之上的那一层：即模型如何被查询、如何被路由、以及如何在大规模场景下实现高效运行。
这类工作若执行得当，容易获得圈外关注，并自然与加密领域产生关联。
即便目前尚无法吸引风投公司上链，我们仍可先吸引优秀的独立开发者（solo devs）加入。
随着 AI 的普及，“单人运营者”（single person operator）的身份，实际上正在改写一个人所能构建事物的规模边界。
GG Bnkr。
通过 AI 遥测欺骗与 WASM 沙箱实现高级 EDR 规避。 Project Onyx 是一个概念验证型红队流水线，旨在展示针对现代 EDR 系统的高级规避技术。
BASE AI Safety & Ethics Fellowship（全球申请人欢迎）
13 周远程项目，旨在培养 Black 领域的研究人员、实践者和 AI 安全、AI 安全性、AI 治理方向的领导者。
申请者须具备计算机科学、网络安全、信息安全、政策、法律、政治学、经济学、社会学等相关背景，或拥有上述领域的本科学位。
🚨 最新消息：Meta 和 Google 开源模型上的 AI 安全护栏可在 10 分钟内被移除。
据《金融时报》（FT）报道，经修改的模型版本此后已响应了有关生物武器、恶意软件和儿童剥削的提示。
Google 刚刚一口气发布了 6 款 AI 工具。
大多数人仍以为 AI = 聊天机器人。这是个大错误。
以下就是刚刚发生的变化：
→ Project Genie = 用文本构建可探索的 3D 世界
→ Gemini Omni = 通过说话来编辑视频，无需从头开始
→ AI Studio Build Mode = 构建应用
一位工程师给AI助手配齐了公司组织架构、客户分级规则、历史客诉话术等9份文档，存在共享知识库Gbrain里。现在它处理售后工单时，不再反复问‘这个客户属于哪一级’。
阅读全文 →现在是 2026 年，NextStepOutlineView 在所有可能的方面都优于 SwiftUI List。
这是个非常好的想法。我们能为 AI 安全合作提供的安全港越多，就越好。
“我们把一切都搞砸了，因为安全领域的合作本身可能违法”——这将是最不体面的收场方式。
我今天读了Tech Explore发表的一篇关于AI投毒的文章，讲的是故意向AI模型灌输错误知识，以污染其知识体系或改变其行为。
文章还揭示了大语言模型构建方式的根本性脆弱点：它们是在海量、未经筛选的互联网数据集上训练而成，因而极易受到对抗性数据操纵的影响。
这意味着，地球上最聪明的技术，在面对最基本的人类欺骗手段时，依然极其脆弱。
真是疯狂的时代！
使用研究员代理循环自动化大语言模型越狱实验
CVE-2026-28952：Apple macOS 26.5 内核漏洞，由 Claude 发现
社区讨论:多人指出漏洞实际存在于旧版本，仅在macOS Tahoe 26.5中被修复（@ZPrimed），而非由该版本引入；@Aurornis补充称iOS 18.7.9等多系统版本均受影响，驳斥“仅Tahoe有风险”的误解。@vessenes提出策略转向：过去惯用滞后一个点版本规避风险，但因AI驱动的快速漏洞发现（如Glasswing/Mythos），未来可能需主动跟进最新版。@three_burgers追问传统SAST工具为何漏掉CVE-2026-28952这类整数溢出漏洞。
开源的 AI 每日简报工具，聚合 23 个数据源（GitHub Trending、X 推文、AI 媒体、国际时政、财经、中文社区等），用 LLM 自动生成中文摘要。
那些天天在推特上卖几百U教人做AI Agent的博主，估计这波底裤都要被扒光了吧 😂
今天在Github刷到一个直接霸榜的硬核项目：ai-engineering-from-scratch 真不是我吹 🤪
这玩意直接把市面上的付费镰刀全给撅了，400多节课 + 20多个阶段，从基础的线性代数一路干到手搓多代理系统（Multi-Agent）
最离谱的是纯开源！0付费！
像咱们这种不是科班程序员，但又天天想着搞vibe coding，想自己弄几个Agent跑跑自动化脚本的，这套资源简直太对口了😏
人家主打一个 “Learn it. Build it. Ship it”
里面的Python、TS、Rust代码全都是现成能跑的，不用在那边对着报错干瞪眼，纯纯的喂饭局！
别管三七二十一先去点个Star防身吧！学不学另说白嫖顶级干货错过直接拍大腿。
传送门：
HERMES AGENT 刚刚成为严肃 AI 代理构建者的默认技术栈，而大多数人尚未察觉。
一份面向初学者的指南刚刚发布，全程展示完整搭建流程，耗时不到 1 小时。
这不是一个演示。
也不是用伪造数据编写的教程。
而是一套完全可运行的代理系统——从零开始，60 分钟内完成。
本周末完成搭建的开发者，将在周一之前拥有一套可投入生产的代理技术栈。
实时互动 AI 数字人终于眨眼级响应了！以前做 AI Agent 多尴尬？要么只是个聊天框，要么是机器人配音，冰冷、生硬、没灵魂，用户聊两句就跑。
想做客服，销售、培训、语言教学……一上脸就穿帮，延迟还高得离谱，用户体验直接拉胯。现在好了， 直接把数字人干到生产级实时互动，180ms 平均响应速度（比眨眼还快！），彻底把 AI 有脸这件事做成了现实。
LongCat-Video-Avatar 1.5 现已开源，并采用 MIT 许可证，意味着任何人都可在无任何限制的情况下将其用于商业用途。
该模型接收一张静态图像和一段音频片段，然后利用基于 DMT8+DMO2 的六步扩散过程，生成唇形同步的视频。
美团 LongCat 团队使用升级版 Whisper-Large 音频编码器对该模型进行了训练，这正是其口型动作看起来自然、而非机械僵硬的关键原因。
最终模型仅需 8 步即可完成推理，远少于通常所需的数十步，因此推理速度足够快，具备实际应用价值。
平时刷抖音看到一些电影解说视频，自己想做得找素材、写脚本、配音再剪辑，实在耗时耗力直接被劝退。
偶然看到 narrator-ai-cli-skill 这个项目，让 AI Agent 学会做电影解说视频，全程自动化。
只需对着 AI 说一句「帮我做一个电影解说」，就会自动搜索影片、选模板、配音乐、生成脚本、合成视频。
GitHub：
内置了约 100 部电影资源、146 首背景音乐、63 种配音声线和 90 多套解说模板。
支持改编解说和原创解说两种创作路径，还能单独做声音克隆和文字转语音。
兼容 Claude Code、Cursor、Windsurf 等主流 AI 编程工具。
一行命令即可安装完成，想做电影解说号的朋友可以试试。
��球顶流野兽先生策划把 1000 个 Vibe Coding 程序员困在一个没有 Claude 的房间里。 第一个古法编程居中文本框的人将赢得 100 万美元🤣
一个月20美元成本搞出AI女孩，然后OnlyFans+Fanvue双开，TikTok破圈Reddit精准导男粉，7天120万播放，一周两千七。拆开看其实就是一套冰冷的流水线： 人设、内容、分发、转化、订阅，全被AI拼起来了。47岁日本大叔一个人，Claude每月20刀，直接模拟了一个小型内容团队。
你可以骂灰产擦边，但这事的本质是：内容生产的准入门槛已经低到一个人加一个订阅费就能开始跑了。
基于 Tauri（Rust + Svelte）的桌面应用，将编程 AI 代理、API 客户端、SQL/NoSQL 编辑器、SSH 终端、远程文件浏览器和项目管理看板整��在一个界面中，开发者不用在多个应用之间切换。
一个很适合中文创作者: md2wechat-skill Markdown 写完，怎么一键变成能发的公众号排版。支持 40+ 样式、专业主题、代码块、引用、列表、AI 配图、批量发布。很多人用 AI 写完长文，最后还是卡在排版：复制到公众号格式乱、代码块丑、图片要重弄。
这个 Skill 直接把 Claude Code 变成公众号排版助手。对写教程、项目公告、研报、AI 自媒体的人都很实用。GitHub：
想系统学习 AI，网上资源太多太杂，课程、书籍、论文散落各处，不知道从哪开始、按什么顺序学，容易迷失方向。
最近看到 ai-learning-roadmaps 这个项目，把从入门到进阶的 AI 学习资源整理成一套完整的路线图。
覆盖了机器学习、深度学习、大语言模型、计算机视觉、自然语言处理等主流方向。
每个方向都有独立的学习路径，可以按顺序学也可以按需跳着看。
GitHub：
项目按职业目标给出了不同的学习顺序建议，比如想做 AI 工程师、数据科学家、还是搞研究，各有一条推荐路线。
如果你正准备入坑 AI 但不知道怎么规划学习路径，这份资源合集值得收藏慢慢啃。
以前 Claude Code 扫一个大项目，工具调用要52次。用了 CodeGraph 之后，3次。它给 AI 编程工具加了个知识图谱——函数、变量、依赖关系全部索引化，AI 不用再一遍遍翻文件，直接查图谱。
4000个文件的项目，速度快46%，token 费用少35%。完全本地运行，代码不外传。GitHub 23k stars，支持 Claude Code、Cursor，Windows/Mac/Linux 都能跑。
你现在跑大项目，AI 扫文件慢这个问题有多严重？
正在练习一项技能：“把这款 vibe-coded（氛围编码）的粗糙应用，改造成一个生产就绪、端到端测试完备、可维护、可并行化的智能体代码仓库”。
这东西昨天跑了约 16 小时，总共提交了 103 次 commit，最终得到的仍是同一款应用——但不再是脆弱的 MVP，而是……
哦 shit，英雄所见略同，哈哈。
@SiddharthInk_ 我经常真的完全正确。
@TyRobben 还得再测一下！
lol，好吧，你现在可以在目标执行中途暂停并调整了。
@0xRaduan 不是，我只是给出了我偏好的高层目标。
@tristanbob @mattpocockuk 是的我知道 :) 我对术语/产物（artifact）的关注度稍低一些，而更侧重于将初创公司产品工程中的最佳实践编码进系统。
如何打造一家靠垂直 AI 代理赚钱的初创公司：
找到一个沉闷行业中令人痛苦的工作流 →
找 10 个每天都在执行该工作流的人交谈 →
把每一步、每个工具、每个电子表格、每次电话通话都画成流程图 →
先手动完成这个工作流 →
在你构建代理之前，先亲自充当那个代理。
@MaksimXBT 总得从某个地方开始
@Adi4x4 :)
今天推荐一个最近蛮火的开源 AI 工程课程，非常适合想把 AI 工程从底层补到 agent 实战的人。 路线从线性代数、反向传播、tokenizer、attention，一路排到 LLM、agent loop、MCP、多智能体和生产部署，一共 20 个阶段、435 节课，约 320 小时
🔗
2026 年度见面会来了！6 月 13 日，北京，总共 15 场主题分享+一场快闪。现场将汇集投资人、出海创业者与增长专家，一起聊品味、增长、出海及 AI 新范式！ 🎫 欢迎锁定早鸟票（¥99，正价¥299）： - 直购 - 详情 - 听友群：
该工作流包含实时检索、Grok 4.3 的规划与推理、GPT-5.5 驱动的编码/写测试/运行测试/调试，以及 Mythos 和 Grok V9 构建环节。
阅读全文 →测试AI音乐视频工作流中的角色一致性生成——全程自动化，无任何手动编辑。
该工作流在ComfyUI内以AI Agent形式运行：Agent先调用开源图像模型生成角色图像，再使用LTX 2.6将图像转为视频。
推文附带的角色示例链接为：
用户@steveplusf回复称“没错，你没听错”。
用户@GreatAlexs23指出所用版本为LTX 2.3（22B参数量）。
用户@danielrsolomon请求私信联系。
用户@crapthings回应“对，兄弟”。
用户@princedoesai表示：若此前训练过LTX视频LoRA，视频角色一致性会更高。
用户@AndreasHoehn也请求私信联系。
Anthropic刚刚发布了一个时长27分钟的工作坊视频，主题是如何为Claude编写有效提示词（prompts）。
该工作坊由Claude背后的研发团队成员亲自讲解，不是第三方创作者的二次解读或包装。
工作坊完全免费，无需注册，也无任何付费墙限制。
文中指出，市面上一些售价300美元的提示词课程，其前8分钟内容可能尚未覆盖本工作坊所含的信息密度。
工作坊揭示的一个关键观察是：目前大多数人仍将Claude当作普通聊天框使用，尚未触及提示工程的核心方法。
视频链接已公开：
Samirettali在𝕏上发文称，花费整晚时间在自己的VPS上设置Hermes智能体，唯一后悔的是没有更早开始。
她指出，Hermes内置的X搜索工具非常实用，已基于该工具构建了多个技能，用于开展主题研究及获取公众对特定话题的看法。
她还提到，Spotify集成是被低估的功能亮点，自己热爱音乐，并附上链接
Rohit Das在评论中留言“@theRohitDas cool thanks!”，Samirettali回复表示感谢。
/goal 功能非常强大，是当前最大化利用编码智能体的关键方式。为提升效率，实践发现应在调用 /goal 前先进行规划。这能确保智能体获得正确的上下文和明确目标，而此类条件往往只有通过仔细规划才能满足。
@1bajt 指出，具体轮次数量取决于使用场景；某些案例中，流程持续达 20 轮。他未直接使用开箱即用的 /goal，而是自行构建了控制 /goal 行为的解决方案，并验证该方案更适配其具体使用场景。
@Stewart_of_Mars 和 @dair_ai 表示，前置规划有助于消除模型可能产生的错误假设。例如，模型可能检查一些无法满足的条件——因为它缺少必要工具或正确上下文。规划因此同时提升了智能体的运行效率与执行效果。
Twitter用户@AIExplorerTim分享10个适用于ChatGPT、Gemini和Claude的通用提示短语，每句均针对特定思维模式设计，无需修改即可提升输出质量。
阅读全文 →Pi是一个本地AI Agent项目，主打终端（terminal）内的交互式编程体验，被用户类比为“终端里的本地Cursor”。
该项目GitHub仓库已获得53,000+ stars。它完全在本地运行，不依赖云端服务，支持在OpenAI、Anthropic、Groq以及本地大模型之间自由切换。
Pi采用基于文本的用户界面（TUI），提供简洁可控的交互环境。其扩展系统设计灵活，允许用户自行添加工具和功能模块。
多位用户在社交平台反馈其“非常实用”“本地性突出”，并强调“很少能找到真正本地运行且好用的同类工具”。
有用户指出“此pi非pi”，意在区分该项目与树莓派（Raspberry Pi）或其他同名项目；另有评论明确表示“这是本地模型哈哈哈”“本地模型yyds”，凸显其离线、隐私优先的定位。
原文声称Gemini能‘改造大脑’并‘加速学习10倍’，但实际仅为7种基于认知科学的学习策略提示模板，无技术突破或官方功能更新。
阅读全文 →国内首个系统化 Vibe Coding 教程开源了！它深度践行 Andrej Karpathy 提出的理念：不再一行一行手敲代码，而是用自然语言和 AI 深度对话，把编程彻底升级为流畅的对话式创作。
整个课程分成四个核心模块：1. 基础篇（觉醒）：针对完全 0 基础小白；2. 基础篇（心法）：用过 ChatGPT 等大语言模型工具但没做过项目；3. 进阶篇：有编程基础想学 Vibe Coding。
用户 @Zh_Crypto517 评价该教程“深入浅出”；@0xWei8888 表示“只是个分享哈哈哈”；@JinYu762 称“自己跟着教程写个项目基本就上手的了”。
教程发布于 𝕏 平台，作者为 @SunNeverSetsX。
一名19岁的年轻人，靠着8台部署在服务器上的AI编程代理，实现了每月稳定23000美元的收入，而且全程只需要一部手机就能完成所有管控。
他把这些AI助手称作自己的“爪牙”。当大部分程序员还守在电脑前等待编译运行时，他早已在远程服务器上搭建好了8条并行任务流程，如今不管身处世界哪个角落，一部手机就能掌控整个系统。
整套架构设计非常简洁：服务器通过tmux保持会话，手机使用SSH连接终端，界面会自动根。
有远程需求的朋友，推荐这个工具。用户在家中使用 Mac mini 运行 Claude Code，24 小时不关机。
此前该用户使用 Tailscale 实现内网穿透，配置一次可用，但每次更换 Wi-Fi 网络后需重新调试，多次折腾后放弃。
后来听朋友推荐网易UU远程，称其“特别省心”，于是尝试使用。安装耗时约两分钟，完成后立即可用：Mac mini 安装被控端，手机和 MacBook 安装主控端，同账号登录即可连接。
该方案无需配置端口，无需搭建隧道。用户附上下载链接：
多位用户在评论中确认体验：@zstmfhy 称“还挺好用”，并调侃“不能让我的Mac mini休息”；@gkxspace 表示“值得下载”；@zhangyongt13956 称“安装即用”；@bozhou_ai 表示“安装了下发现挺好用”；@cnzoecomeback 指出“免费 无广告”；@WiseInvest513 称“直接就用起来了”。
Donut Browser让我彻底相信：AI Agent正在重塑交易方式，并且跟这波美股行情和即将到来的世界杯行情太适配了！ 最近跟着RU7老师 @Ru7Longcrypto 体验了一款Agentic Trading产品——Donut Browser。
体验结果让我很惊喜，可以说，Donut Browser已经是目前最接近「一句话搞定全球资产交易」的实战Agent产品了！ 它把Hyperliqui
多位用户在评论中表示：体验感舒适；可免费试用七天；适用于不熟悉世界杯的用户；是真正的agent交易bot，只需对话即可实现各种需求；支持跨链支付和限价单；平台靠谱，是真正在做事的agent平台。
最近 @CreaoAI 发起一项 AI Agent 模拟交易赛，总奖池为 1 万美元，面向普通用户开放。
比赛不依赖手速或实时盯盘操作。参赛者在赛前配置好 AI Agent，之后由该 Agent 自主运行 7 天。
参与方式极为简化：第一步是注册 CREAO 账号；第二步是绑定 X（原 Twitter）账号与 Discord 账号。
所有注册成功的用户可直接获得 500 USDT 模拟资金，无需付费。
赛事名额限定为 1000 名，按注册顺序先到先得。
第一名奖金为 3000 USDT。多名用户在评论中确认了该数额及限额信息。
多条转发评论提及当前注册热度高、进展迅速，并有用户表示已完成注册并开始调试 AI Agent。
微软推出面向AI智能体的Playwright新分支Webwright，支持会话级可复用浏览器工作流。
阅读全文 →给最好的开源 AI 模型起个名字，我先来：
@droidbuilds qwen
@crypto_akkela 是 qwen 开源 AI 模型
@GUJJUIIXI qwen 兄弟
@notjazii 没错，兄弟，两个都不错
@kurturex qwen
1.42 亿美元融资，来自以下 AI 项目
早期值得关注的 AI 项目 👇
@catena_labs • Catena 正在为 AI 智能体构建金融工具与基础设施
• 融资额：4800 万美元
@JudgmentLabs • 利用真实使用数据提升 AI 智能体表现
• 融资额：3200 万美元
@StitchHQ • 一个
@madiweb3 快得飞起
@Valerie_Onchain 🫡🫡🫡
@MaksimXBT 观点很好
@Gyokeres_eth 兄弟，我正尽全力为你而战 🫡😹
@MercyDeGreat 很乐意帮忙，兄弟
@Leon_Defi 毫无疑问
@Faycytw 任何事都不错过 ;)
@kaunainkhan605 我也希望我知道啊，兄弟
@crypto_akkela 谢谢兄弟
让我们一起打造有趣的东西：
1. 用于欺诈检测的 AI
2. 用于漏洞检测的智能体 AI（Agentic AI）
3. 辅助恶意软件分析的 AI
4. 由大语言模型（LLM）驱动的安全运营中心（SoC）告警分级
5. 自动化合规策略检查器
6. 借助 AI 进行检测工程（Detection Engineering）
7. 大语言模型（LLM）安全 / 红队 CTF
8. 威胁（Threat）
@alexabelonix 谢谢
@Glitch_B3atz 哦，不错
@JessythePhoenix 谢谢谢谢
@The_EPL_Dude 哦，不错 👍
@Ahmypeace >>>>
@I_M_EJ 我会帮您问问
@EnvoyBayo 下一期学员计划中，您可以申请加入您所在城市的小组。同时，我们会将活动以线上形式向所有感兴趣的人开放。
Hermes Agent OS 不只是一个普通的 AI 智能体配置方案。它是你整个 AI 工作流的指挥控制系统。
按如下方式部署它：
→ 将 Hermes 设为你的主控中心。
→ 接入 Claude、OpenClaw、Gemini、Antigravity 和 Codex。
→ 让每个智能体都能访问相同的资源。
想用 AI 赚钱并节省时间？获取 AI 教练指导、技术支持与课程 👉 免费领取一门 AI 课程 + 1000 个全新 AI 智能体 👉
Codex 最强实战课来了，建议直接收藏。 不到 2 小时，带你彻底玩转 Codex + GPT-5.5 这套“AI 开发外挂”： 从技能与插件配置、自动化工作流搭建，到多任务并行实战，全程手把手演示。 如果你想快速掌握真正高效的 Vibe Coding，这可能是目前最值得刷的一条免费中文实战教程。 连 OpenAI
@yg1725906 是的啊 快去试试
你是不是也被AI Agent的很多概念（Harness, Scaffold, Context Engineering...）搞得晕头转向？ 最近在 @teach_fireworks 老师社群看到Huggingface一篇文章，讲解Agents的常见术语，很清晰明了，推荐 原文⤵️
手把手教你过Claude Code + DeepSeek V4 的保姆级教程
@shitunote 哈哈哈，谢谢马总。第一次录这种视频还是很紧张的
艺术家ShamiWeb3用GPT Image 2创作虚构运动品牌风格AI海报，纯属艺术探索，与NIKE无关。
阅读全文 →普通人正用AI Agent替代人工完成美股基本面、技术面等多维度投研，一键生成交易方案。
阅读全文 →卧槽，看到 Codex 也更新可视化编辑功能了，非常适合设计师去调整样式了。但是他这个必须配合 codex 才能使用，如果你在用其他编程工具的话，可以来尝试一下我开发的这个插件，同样拥有丰富的样式配置功能， 并且可以直接复制 prompt 给ai 进行还原
插件在这里
@Kubai087 是的，我自己做项目也在用～不过还是有点体验问题，我看下怎么优化
@anxndsgn 他们有 mcp，可以直接选中元素，然后直接调用 ai 修改，我这个只能在插件调整后，复制 prompt到对应的编程工具调整
已有超过 5,000 人加入 AI Money Series。
明天，我们将以本系列最大规模的一期收官：
Faceless AI Video Creation（无真人出镜的 AI 视频创作）——
如何真正靠它赚钱。
我们将深入拆解：
- 如何制作逼真的 AI 视频
- 如何像专业人士一样写提示词（prompt）
- 当前正在疯狂印钞的细分赛道
此为 1.0 版本。
CREAO AI 举办了一场为期7天的AI Agent模拟交易比赛。该活动不是手动交易大赛，而是要求参赛者提前配置好AI Agent，报名完成后全程不得人工干预。
比赛完全由AI Agent自主运行，依据真实市场数据执行交易决策。参赛者只需注册CREAO账户，并在网页端完成Agent配置。
活动规则明确禁止手动交易，核心比拼的是AI Agent自身的策略能力。
精选文章的中文编辑重写 · 按更新时间排列
每天三次更新，不错过重要信号
添加到 Feedly、Inoreader 等阅读器，自动接收更新
https://ai-pulse-lab.com/feed.xml
把以下内容发给你的 AI Agent（Claude/ChatGPT/Manus 等），它会帮你设定每日推送：
请帮我设置一个定时任务，每天北京时间 9:30、15:00 和 19:30 各执行一次： 请求 https://ai-pulse-lab.com/api/brief.json，读取返回 JSON 中的 textPlain 字段，将内容发送给我。 补充：每日北京时间 09:00、14:30 和 19:30 更新，建议更新后 30 分钟查询。可先请求 /api/manifest.json 检查 nextUpdateAt 字段。无需认证，直接 GET 请求即可。