AI Pulse

又发现一个宝藏项目！网上天天有人发各种「免费 GPT Key」「免费 Claude Key」，但能不能用、有没有失效，根本没人知道。结果有人直接把这件事做成了一个开源仓库： 🔥 持续收集和更新可用的免费 AI API Key 🔥 覆盖 OpenAI、Claude、Gemini 等热门模型 🔥 提供详细使用说明和调用方法 🔥 不定期更新失效情况和替代方案 对于喜欢折腾 AI、测试项目、学习开发的人来说，这种资源库确实能省下不少时间。

不过要注意，公开 Key 的稳定性和可用性通常无法保证，正式项目还是建议使用官方渠道。

🚀免费用 Claude Code！无需 Anthropic API Key

想在终端、VSCode 或者 Discord 里白嫖 Claude Code 吗？ 这个神器 free-claude-code 来了！

它就是一个轻量代理，把 Claude Code 的请求无缝转发到：
.NVIDIA NIM（免费 40 req/min）
.OpenRouter（海量免费/低价模型）
.LM Studio（完全本地离线跑）

零成本 + 零改动，直接把 Claude Code 当成你的本地/免费 Coding Agent 用！

支持多模型映射、thinking 标签解析、智能工具调用、自动跳过浪费 quota 的请求，还带 Discord Bot 远程协作。

快来薅万一关闭了通道GitHub：
本地大模型 + Claude Code 界面，生产力直接起飞 🤣

#ClaudeCode #免费AI #开源 #AI工具 #CodingAgent #NVIDIANIM #LocalLLM

minWM：面向实时交互式视频世界模型的全栈开源框架

很高兴分享 Qwen-VLA 论文，这是我们对通用型视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）模型的探索。 该工作将 Qwen 的多模态骨干网络能力，从视觉理解与推理进一步拓展至连续动作生成与轨迹预测。 论文：

🔥 前端动画界的老大 GSAP，又扔出了一颗炸弹：gsap-skills！

90% 的网页动效只是乏味的淡入淡出，但 Apple 风滚动、数据可视化动画、沉浸式产品页背后的秘密，全在 GSAP。

GSAP 官方直接放出 gsap-skills：
支持 Cursor、Claude Code、Copilot、Google Antigravity、Windsurf 等几乎所有主流 Agent，自动识别。

神亮点：
- 25+ 高级动画实战案例，一键学会 Timeline、ScrollTrigger、Ease 等核心技能
- 让 AI 或开发者都能瞬间生成丝滑、专业、高级感爆棚的动效
- 免费开源，商业项目直接用
- 性能极致流畅，复杂动画也不卡顿
- 跨框架支持：React、Vue、Svelte、原生 JS 全覆盖
- 官方教程 + 实战案例 = 动效学习最快捷径

GSAP 本身已全部免费（原 Club 高级插件全部白送），现在再加上这套官方 skill，装完直接甩需求给 AI，感受 Apple 级动效秒出的爽感！

我让 glif agent 拿这张图片生成一段视频，要求突出每个区域的两个地点，并配上旁白、音乐、动画和图像等全部元素。
结果做出来的视频整体效果相当不错——这是一段完全自主生成的视频。

但有趣的是，Opus 忽略了 F 💀

是的，自主视频时代已经到来！

@eliadeleo 好机器人

兄弟们！ 现在已经可以在 ZenMux 上免费体验 Claude Opus 4.8 了！ 我第一时间用它跑了那个Hugging Face大佬M 硬核的「Three.js 纯图元造飞机测试」，要求只用内置几何体（Box、Cylinder、Cone、Sphere…），不准用任何模型加载器，纯手搓一架高细节波音 747-400。 （见视频-Prompt 见评论区） Opus

即可免费体验：

@LufzzLiz 还可以

@wangdefou ai干了一半 后期剪映剪辑了一下

Pi Agent 原理与实现🤖 手把手从零到一实现一个 AI Agent⚡️ 用工程化视角拆解 Pi 的核心思想：模型流、Agent Loop、工具调用、会话树、资源加载与上下文压缩。

@wadezone 快学 学完要求加薪👀

@vigorX777 我看看 感谢提醒

@AbzRollins 以后都可以试试这个提示词

众所周知 广州塔核心区域是无人机禁飞区 无人机不可以，但AI可以 把路线画好 让 AI 直接起飞，一镜到底 提示词见评论区

广州塔无人机航拍提示词： 请消除红线和箭头。 相机以第一人称的超高速，忠实地按照红箭头的路径突进生成画面。电影般的表现。路面街景的低角度视角来到建筑底部，结合环境光影、反射和逼真的材质细节，在建筑底部急剧上升。

@PierreBlanchou 哈哈你太调皮了

@Thelenhadoor 你用 seedance，你也可以😌

宣布 TamilLM 🪔：一款从零开始、以泰米尔语为先的语言模型——围绕泰米尔语的形态学和语域构建，而非从英语模型改造而来。架构比选正在进行中。分词器已冻结。

语料库质量检查正在进行中。开源构建。முறை

CubePart 是我们开源的 Cube 3D 基础模型的最新更新。
它让创作者能将一段文本提示与一个开放式的部件结构（part schema）配对，从而生成带标签的网格（labeled meshes）。

这些网格可直接导入游戏引擎，用于物理模拟、动画和脚本编写。

Claude Code 免费中文实战教程来了！Anthropic 官方原版课程《Claude Code in Action》完整汉化版正式上线！从基础指令到真实项目落地，全程一步步教你用 Claude 高效写代码、做开发。

官方原版（英文）： 中文学习版： 想真正吃透 Claude 编程能力的，直接冲这套就对了。

CapCut 视频工作室刚刚让每位创作者都成为导演。
全新推出「导演模式」（Director Mode）——面向长视频、剧集与电影的进阶 AI 制作流程。

依托 Seedance 2.0 与 GPT Image 2，整套制作管线现已整合于一处：
→ 向智能体输入创意构想，共同将其打磨成完整剧本
→ 锁定故事框架，开始可视化角色、道具与场景
→ 构建镜头序列，确保全项目画面连贯统一
→ 主导最终成片组装，由智能体精准执行你的创作意图
→ 在任意阶段、对任意帧进行反复精修，次数不限

无需摄制组，无需摄影棚，你的创意与成片之间再无阻碍。

全球范围内已上线 CapCut 网页版（CapCut Web）。
美国地区即将上线。
即刻开启：#capcutai @capcutapp

🎉 恭喜 @StepFun_ai 发布 Step-3.7-Flash，并在 vLLM 中实现发布首日即支持。

- 1980 亿参数稀疏 MoE 视觉-语言模型，每 token 激活约 110 亿参数，原生支持图像 + 文本输入。

- 256K 上下文窗口，适用于长文档、多文件代码仓库及高密度视觉界面。

- 已内置 FP8 和 NVFP4 量化权重，集成 MTP 推测解码、原生工具调用与推理解析能力。

立即部署！ 🔗

Hermes Agent 在两个月内 GitHub Stars 数量突破 90,000。

三层记忆机制、自演化技能，以及一篇被 ICLR 2026 接收为 Oral 的关于离线优化的论文。免费。开源。由 Nous Research 开发。

你一直在构建会遗忘一切的智能体，却不知道这个框架早已存在。

Hermes Agent 大师课：开发者如何构建可自我改进、全天候运行的 AI 智能体。

Hermes Agent 确实在彻底改变游戏规则：持久化记忆、自演化技能、多智能体工作流、原生集成 Telegram 的 AI 运算符，7×24 小时不间断运行。

最令人惊叹的部分在于？它能从成功任务中自动编写可复用的技能，跨会话记住你的工作流，并且你使用得越久，它就越强大。

如果你想了解 AI 智能体真正的发展方向，请阅读下方文章，获取完整解析。

🚨突发消息：OpenAI 的 Codex 现在可完全免费在本地运行（通过 Ollama）。无需支付 API 费用，无调用频率限制，100% 数据私有，全部运行于你的设备上。

你现在可以同时使用 Codex App 和 Codex CLI，并接入 DeepSeek V4、Gemma 4、Qwen 3.6 等强大的开源模型。

以下是几分钟内完成配置的方法：

一个 Google Cloud 工程师演示用 Claude从零开始开发应用。 重点是穿插把 Claude Code 的核心工作流讲透了：CLAUDE.md、上下文管理、从开发到部署、以及如何让 Claude 承担真实工程任务。 这 30 分钟，讲透了vibe coding的本质。

最近在 GitHub 上看到 Prompt-Engineering-Jumpstart 这本开源教程，专门教零小白写出稳定靠谱的提示词。全书 14 章，不讲理论不写代码，提供修改前后的对比，把专家常用的 14 种核心提示词模式讲明白。GitHub： 从最基础的精确描述、角色扮演，到进阶的链式思考、任务拆分、反向提示，每章都配有可以直接复制使用的现成提示词。

还专门用一章讲图片生成的提示词写法，以及如何测试和避免 AI 给出错误答案。提示词作为最基础的 AI 知识，大家还是需要了解一些，不能全靠 AI 帮忙写，有需要的同学可以看下。

电商老板们看过来：我用Claude Code新功能动态工作流制作了一个产品电商总图的提示词skill,大多数步骤可以自主完成。昨天我做了一个化妆品的电商详情图不太好，今天用这个新的提示词skill重新做了一个，出来的效果十分清爽，我还是挺满意的，推荐大家试一下这个！skill在引用文！

@BirdTechVision 这个比昨天那个强多了吧

这是skill中的提示词： 请为 [PRODUCT] 生成 4 张高端护肤品电商详情页竖版展示图，适用于天猫、淘宝、京东、抖音商城和小红书店铺。

@Evante3 这个skill也能做吃的，我给你安排一个

@alexandre_lee00 比昨天那个清爽简约多了

@ModengSir 勇哥就可以根据这个skill做所有的电商详情页了

跟chatgpt描述需求，然后用gpt-image-2生成设计稿，再由codex去实现代码，真不错真不错。

@jaxxchen003 codex没有image-2

@hank_aibtc 还在写，还是有点难度的，我要在配置不高的电脑上本地化实现。实现低成本批量生产视频

@Chinazwq123 慢慢调，codex完成度只能是个大概，够用了，对我来说快速落地重要，细节慢慢调

@cdMIKAI heygem

@cryptozhang1105 我本地部署的，他有开源模型，经过我优化，效果还不错

@karenwoman200 是图片，用image-2根据需求生成的UI设计图

@90vicliao 本地生成也可以接视频大模型，我主要是在我本地10G显存的卡生成，今天测了下，2分钟到视频用了5分钟就生成了，效果不错，后面把流程弄好，一天可以生成一堆数字人视频

@0xqiAlpha 这是设计稿

晚上接了一个急单，是一个老师，要用AI生成一个演讲稿。 比赛用。 主题是AI如何赋能教育。 我用Claude Sonnet写了整个内容框架、然后手工复制到ppt模版里面。 然后简单调了下格式。 整个过程下来，大概30分钟。 我故意拖了拖。 大概两个小时左右发给她了。 收了1000块钱。 突然意识到，

整个过程我甚至没有用Claude Code或者Codex🤣完全采用的是对话式的AI工具。 简直离谱。 难道大家都不知道如何和AI对话么

@Soranlan 🤣🤣🤣

@kundocs 不能让付钱的人觉得这钱太好赚了

@lihuanhuan5l 是这个道理🤣

@MakaoKoe 🤣有钱且不知道怎么弄，这钱就来了

@snail_9106 这是大实话🤣

agent 的上下文窗口是有限的，compact 之后很多决策细节就丢了 但其实 claude code 的每一次对话、subagent、workflow 都以 jsonl 的格式保存下来了，信息就在那里，但 agent 没有工具去翻 看到 claude 的 dynamic-workflow 的时候意识到：agent

以及它并不需要显式触发，agent 只要意识到自己需要查过去的 sesssion 发生了什么就会自己调用 （这个 bot 是我整的一个活，通过 tg 接入已有的 claude code session（

除了上面展示的这些，其实它可以用来处理更复杂的检索 它可以查询最近失败的工具调用，然后总结原因 也可以追溯到上次某个 bug 是怎么回事 因为是 sqlite based，所以各种条件检索它都没什么问题

@yaoandyan 有点意思，我醒了看看（ 对，我现在做的这个就是对于 rlm 上下文维护的一个尝试，因为 rlm 的上下文是不能用 compact 来做的，那样的话绝对会炸掉

Q：我把数据库接入了 AI Agent，每次用手机发消息让它帮我查数据、导出文件，但 token 消耗特别大。我已经把工作流写进了 Agent 的 Memory 里，但它就是不按流程走，该怎么办？ A：这是一个非常典型的问题。根本原因在于：Memory 只是“背景信息”，不是“执行指令”。Agent

@Edison_A_N 没事，直接转发就好

Show HN：Tiny-vLLM——用 C++ 和 CUDA 实现的高性能大语言模型推理引擎

CAPTCHAs can still detect AI agents

社区讨论:多人指出验证码已失效，如@technotarek称Cloudflare Turnstile无法阻止公开CRUD和邮件接口的垃圾请求；@kjok强调JS检测逻辑可被逆向工程绕过；@cute_boi实测Claude Opus 4.7对常规验证码成功率95%，但hCaptcha仍失败。也有人质疑其本质是隐私惩罚工具，@andy99直言其主要服务于Google/Cloudflare垄断，而非防机器人；@Cider9986补充隐私浏览器和广告拦截器反遭指纹识别系统标记为可疑。

标准 GPU 上的实时大语言模型推理：每请求 3000 tokens/秒

社区讨论:多人指出标题中“普通显卡”与实际使用的8×NVIDIA H200严重不符，强调H200单卡售价高昂、整套系统成本堪比房产；@ilaksh和@LoganDark质疑对比失衡——3000 tok/s基于2B小模型，而Groq等竞品在百B级大模型上仍达千级吞吐；@kirtivr补充称实时视频生成等场景才需高吞吐，多数代码生成任务400–500 tok/s已足够，当前前沿模型仅约70 tok/s。

LangSmith Signal 最新发现：开源模型正迎来高光时刻。
2026 年 4 月，每 3 支 AI 团队中就有 1 支运行了开源权重模型（open-weights model），而九个月前这一比例仅为 1/5。

使用开源权重模型的团队总数增长了 3 倍。

我们观察到，新用户正以更高比例选择开源模型。

Cursor 现已上线自动审查模式（Auto-review mode）。 该模式允许智能体在执行工具调用时减少人工审批提示，并实现更安全的运行。

一些个人消息：我已加入 Anthropic，担任研究研究员（Research Fellow）！

非常期待继续投身 AI 对齐（AI alignment）领域的挑战性工作，并与我长期钦佩其研究工作的同行们并肩协作。

要学的东西很多，要构建的东西也很多。

今年夏天我会在湾区（Bay Area），如果你也在附近，非常欢迎联系！

grok-build-0.1 现已通过 xAI API 以公开测试版形式提供。
该模型与 Grok Build CLI 所用模型相同，专精于智能体式编程（agentic coding）。

定价为每百万输入 token 1 美元、每百万输出 token 2 美元。
它兼具极高的成本效益、强大的智能性与出色的响应速度。

想要转型 AI 开发或者准备系统设计面试，网上找到的大部分资料都是理论或者知识点已过时。

偶然看到 AI System Design Guide 这份在持续更新的系统性 AI 学习指南。

整理了 110 道面试真题和答题框架，涵盖 RAG 架构、Agent 智能体、多租户隔离以及大模型选型等核心技术栈。

GitHub： 并提供 20 个真实案例，比如自主编码智能体、多租户数据隔离、实时搜索系统等。

每个都带架构图和完整方案，还附带两份 AI 评估深度指南和角色转型路线图。

如果你正在准备 AI 面试，或者想系统了解生产级 AI 系统怎么设计，这份学习指南值得收藏。

8个可以直接复制的 Claude 代码提示词，直接复制，输入即可！

1. 如果是从零开始完成应用程序开发。输入：像一名资深全栈工程师一样思考，开发一个完整、生产就绪的应用程序。首先，设计系统架构，然后开发最小但可扩展的版本。结果应包括：架构、文件结构、数据库模式、API 端点、UI 架构、完整代码。像一个真正的初创公司 MVP 一样设计它，并使其可扩展。

2. 代

有了 Claude Code 和 Cursor 这种软件以后，真的不只是写代码厉害。

我之前拿到豆包手机以后，想给它装个谷歌框架，但一直在 Google Play 那有点问题，死活装不上。

今天突然想起来，打开让 Claude Code 帮我装。打开 USB 调试模式后，它直接就帮我搞定了：自动下载安装包、自动安装、自动调试好。

@Soranlan 不行

@vista8 是啊，想象力很大

@yufengxbt 这个风险太大了，明显超出他的能力范围了

@guansi 对

最快半年，最晚一年，ChatGPT还是会重新胜出的。我从去年就从Claude Code换成了Codex cli，一直作为主力用到现在。我的理由如下：

1. GPT模型实际上并不比Opus / Sonnet这些差很多，只是设计哲学不同。去年我就发现了这一点，GPT/Codex的设计哲学是极简——不搞花里胡哨的概念，用最简单的UI、功能、交互，做尽量小的代码改动，直接修改代码。

@leeoxi @123olp 到时候只能靠Gemini，然后竞争一下，保持补贴🤣

这两天我测试了两个 AI 生成同一张“未来 AI 交易所”图片，用的还是同一套提示词。完整的提示词是：帮我生成一张完全由人工智能控制的未来 AI 交易所的照片。

结果很有意思。第一张图片是用 @dappOS_com 的 @xBubble_ai 生成的，已经有电影概念海报的味道了；第二张则更像高级游戏截图，差距非常非常明显。

第一张最强的地方，在于它有完整的视觉统治力。中间那个 AI EXCHANGE C——提示词中并未出现该文字，但图像中出现了以大写字母呈现的‘AI EXCHANGE’字样，且居于画面中心位置。

我为 添加了AI视觉识别功能，使用户能根据AI在酒店照片中识别出的内容进行筛选。例如，可筛选‘举重健身房’，系统将在列表中直接显示该酒店配备举重健身房的照片，让用户立即判断其是否符合预期。同理，该功能也适用于另一链接

@jackthinkz 提前预告！

@duriel_eth grok-latest！

@maats_s 这是我的想法。

这是每一位AI Agent用户都不能错过的Codex实战指南。指南内容涵盖桌面App下载、Plus订阅避坑、手机远程指挥Codex、CLI配置、安全权限设置。

指南还覆盖团队如何沉淀AGENTS.md和Playbook等可复用资产，所有步骤均整理为可直接复现的实用路径。

配套14个实战案例，包括Draw.io自动画架构图、GitHub Actions失败自修复、Obsidian搭建AI知识库等。

GitHub仓库链接为

多位用户在社交平台留言反馈，如@MMMusol称Codex是当前日常使用最多的AI Agent；@YuChen提到‘白嫖使人快乐’；@NFTMILK强调会规范标注来源，不随意搬运。

grok-build-0.1 面向界面设计推出。作者表示对其代理能力（agentic capabilities）和多工具调用（multi tool calling）印象深刻，并称其为‘good model’。相关链接为

@boederzeng1 提问后，作者回复：是的，只需请用户偏好的外部代理（external agent）将GitHub仓库中的落地页（landing pages）导入MagicPath。导入后，这些页面将完全可交互，并拥有可分享的链接。之后，用户既可向该外部代理，也可向团队原生代理（native one）请求生成新版本。

XRP Ledger的AI红队测试已开展两个月。该项目公开披露了所用工具、已修复的缺陷以及阶段性经验总结。

相关问题主要属于代码质量改进和纵深防御（defense-in-depth）增强范畴。JimboXRPL指出，这些问题均未影响系统的稳定性、可用性，也不危及用户资金安全。

针对krippenreiter提出的修正提案（fix amendment）问题，项目方确认：该修正本身默认启用（yes），但当前主网尚未默认启用（default yes currently no）。

借助 AI 去写 Mac App 完全没问题的。几点经验分享： 1. 尽可能选 AppKit 而不是 SwiftUI，SwiftUI 不如 AppKit 强大，做出来的界面也不好看。SwiftUI 相比 AppKit 的优势是开发简单，但这条已经被 AI 弥补了 2. 先用 Claude Design 去打磨 UI 设计和 UX 交互再去写代码可以事半功倍 3. Opus 比

@btcup99 我没Windows ui 开发经验，但思路是一样的

Claude Code 有了一个很猛的新功能：动态工作流。 如何尝试： 将 /model 设置为 opus 4.8 将 /effort 设置为 “ultracode” 😂 在你的提示词里使用 “workflow” Claude 会编写一个编排脚本，启动一群子 Agent，验证结果，然后把结果汇报回来。

Claude实时生成编排脚本，并行运行大量子agent处理复杂任务。支持Max、Team、Enterprise及API端。 注意：token消耗显著高于普通会话

源：

发现一个宝藏应用，@dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 记着明天得前几天晚上，为了制作一份详细的新项目投研简报，我全神贯注地在屏幕前与 AI 工具深度互动到了凌晨。 我尝试了多个不同的大模型，不断精进和打磨提示词，希望得到最完美的输出。 这个过程让我深刻意识到，熟练驾驭 AI

@Moon1ightSt @dappOS_com @xBubble_ai 感谢月光小姐姐支持

@xingxingjun8888 @dappOS_com @xBubble_ai 是呀，星星姐

@7777chu @dappOS_com @xBubble_ai 感谢老铁

@NFTMILK @dappOS_com @xBubble_ai 😆😂感谢老铁们支持

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标准 GPU 上的实时大语言模型推理：每请求 3000 tokens/秒

社区讨论:多人指出标题中“普通显卡”与实际使用的8×NVIDIA H200严重不符，强调H200单卡售价高昂、整套系统成本堪比房产；@ilaksh和@LoganDark质疑对比失衡——3000 tok/s基于2B小模型，而Groq等竞品在百B级大模型上仍达千级吞吐；@kirtivr补充称实时视频生成等场景才需高吞吐，多数代码生成任务400–500 tok/s已足够，当前前沿模型仅约70 tok/s。

CAPTCHAs can still detect AI agents

社区讨论:多人指出验证码已失效，如@technotarek称Cloudflare Turnstile无法阻止公开CRUD和邮件接口的垃圾请求；@kjok强调JS检测逻辑可被逆向工程绕过；@cute_boi实测Claude Opus 4.7对常规验证码成功率95%，但hCaptcha仍失败。也有人质疑其本质是隐私惩罚工具，@andy99直言其主要服务于Google/Cloudflare垄断，而非防机器人；@Cider9986补充隐私浏览器和广告拦截器反遭指纹识别系统标记为可疑。

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GitHub： 并提供 20 个真实案例，比如自主编码智能体、多租户数据隔离、实时搜索系统等。

每个都带架构图和完整方案，还附带两份 AI 评估深度指南和角色转型路线图。

如果你正在准备 AI 面试，或者想系统了解生产级 AI 系统怎么设计，这份学习指南值得收藏。

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最近在 GitHub 上看到 Prompt-Engineering-Jumpstart 这本开源教程，专门教零小白写出稳定靠谱的提示词。全书 14 章，不讲理论不写代码，提供修改前后的对比，把专家常用的 14 种核心提示词模式讲明白。GitHub： 从最基础的精确描述、角色扮演，到进阶的链式思考、任务拆分、反向提示，每章都配有可以直接复制使用的现成提示词。

还专门用一章讲图片生成的提示词写法，以及如何测试和避免 AI 给出错误答案。提示词作为最基础的 AI 知识，大家还是需要了解一些，不能全靠 AI 帮忙写，有需要的同学可以看下。

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官方原版（英文）： 中文学习版： 想真正吃透 Claude 编程能力的，直接冲这套就对了。

很高兴分享 Qwen-VLA 论文，这是我们对通用型视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）模型的探索。 该工作将 Qwen 的多模态骨干网络能力，从视觉理解与推理进一步拓展至连续动作生成与轨迹预测。 论文：

发现一个宝藏应用，@dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 记着明天得前几天晚上，为了制作一份详细的新项目投研简报，我全神贯注地在屏幕前与 AI 工具深度互动到了凌晨。 我尝试了多个不同的大模型，不断精进和打磨提示词，希望得到最完美的输出。 这个过程让我深刻意识到，熟练驾驭 AI

@Moon1ightSt @dappOS_com @xBubble_ai 感谢月光小姐姐支持

@xingxingjun8888 @dappOS_com @xBubble_ai 是呀，星星姐

@7777chu @dappOS_com @xBubble_ai 感谢老铁

@NFTMILK @dappOS_com @xBubble_ai 😆😂感谢老铁们支持

Claude Code 有了一个很猛的新功能：动态工作流。 如何尝试： 将 /model 设置为 opus 4.8 将 /effort 设置为 “ultracode” 😂 在你的提示词里使用 “workflow” Claude 会编写一个编排脚本，启动一群子 Agent，验证结果，然后把结果汇报回来。

Claude实时生成编排脚本，并行运行大量子agent处理复杂任务。支持Max、Team、Enterprise及API端。 注意：token消耗显著高于普通会话

源：

借助 AI 去写 Mac App 完全没问题的。几点经验分享： 1. 尽可能选 AppKit 而不是 SwiftUI，SwiftUI 不如 AppKit 强大，做出来的界面也不好看。SwiftUI 相比 AppKit 的优势是开发简单，但这条已经被 AI 弥补了 2. 先用 Claude Design 去打磨 UI 设计和 UX 交互再去写代码可以事半功倍 3. Opus 比

@btcup99 我没Windows ui 开发经验，但思路是一样的

XRP Ledger的AI红队测试已开展两个月。该项目公开披露了所用工具、已修复的缺陷以及阶段性经验总结。

相关问题主要属于代码质量改进和纵深防御（defense-in-depth）增强范畴。JimboXRPL指出，这些问题均未影响系统的稳定性、可用性，也不危及用户资金安全。

针对krippenreiter提出的修正提案（fix amendment）问题，项目方确认：该修正本身默认启用（yes），但当前主网尚未默认启用（default yes currently no）。

grok-build-0.1 面向界面设计推出。作者表示对其代理能力（agentic capabilities）和多工具调用（multi tool calling）印象深刻，并称其为‘good model’。相关链接为

@boederzeng1 提问后，作者回复：是的，只需请用户偏好的外部代理（external agent）将GitHub仓库中的落地页（landing pages）导入MagicPath。导入后，这些页面将完全可交互，并拥有可分享的链接。之后，用户既可向该外部代理，也可向团队原生代理（native one）请求生成新版本。

这是每一位AI Agent用户都不能错过的Codex实战指南。指南内容涵盖桌面App下载、Plus订阅避坑、手机远程指挥Codex、CLI配置、安全权限设置。

指南还覆盖团队如何沉淀AGENTS.md和Playbook等可复用资产，所有步骤均整理为可直接复现的实用路径。

配套14个实战案例，包括Draw.io自动画架构图、GitHub Actions失败自修复、Obsidian搭建AI知识库等。

GitHub仓库链接为

多位用户在社交平台留言反馈，如@MMMusol称Codex是当前日常使用最多的AI Agent；@YuChen提到‘白嫖使人快乐’；@NFTMILK强调会规范标注来源，不随意搬运。

我为 添加了AI视觉识别功能，使用户能根据AI在酒店照片中识别出的内容进行筛选。例如，可筛选‘举重健身房’，系统将在列表中直接显示该酒店配备举重健身房的照片，让用户立即判断其是否符合预期。同理，该功能也适用于另一链接

@jackthinkz 提前预告！

@duriel_eth grok-latest！

@maats_s 这是我的想法。

这两天我测试了两个 AI 生成同一张“未来 AI 交易所”图片，用的还是同一套提示词。完整的提示词是：帮我生成一张完全由人工智能控制的未来 AI 交易所的照片。

结果很有意思。第一张图片是用 @dappOS_com 的 @xBubble_ai 生成的，已经有电影概念海报的味道了；第二张则更像高级游戏截图，差距非常非常明显。

第一张最强的地方，在于它有完整的视觉统治力。中间那个 AI EXCHANGE C——提示词中并未出现该文字，但图像中出现了以大写字母呈现的‘AI EXCHANGE’字样，且居于画面中心位置。

最快半年，最晚一年，ChatGPT还是会重新胜出的。我从去年就从Claude Code换成了Codex cli，一直作为主力用到现在。我的理由如下：

1. GPT模型实际上并不比Opus / Sonnet这些差很多，只是设计哲学不同。去年我就发现了这一点，GPT/Codex的设计哲学是极简——不搞花里胡哨的概念，用最简单的UI、功能、交互，做尽量小的代码改动，直接修改代码。

@leeoxi @123olp 到时候只能靠Gemini，然后竞争一下，保持补贴🤣

有了 Claude Code 和 Cursor 这种软件以后，真的不只是写代码厉害。

我之前拿到豆包手机以后，想给它装个谷歌框架，但一直在 Google Play 那有点问题，死活装不上。

今天突然想起来，打开让 Claude Code 帮我装。打开 USB 调试模式后，它直接就帮我搞定了：自动下载安装包、自动安装、自动调试好。

@Soranlan 不行

@vista8 是啊，想象力很大

@yufengxbt 这个风险太大了，明显超出他的能力范围了

@guansi 对

8个可以直接复制的 Claude 代码提示词，直接复制，输入即可！

1. 如果是从零开始完成应用程序开发。输入：像一名资深全栈工程师一样思考，开发一个完整、生产就绪的应用程序。首先，设计系统架构，然后开发最小但可扩展的版本。结果应包括：架构、文件结构、数据库模式、API 端点、UI 架构、完整代码。像一个真正的初创公司 MVP 一样设计它，并使其可扩展。

2. 代

Q：我把数据库接入了 AI Agent，每次用手机发消息让它帮我查数据、导出文件，但 token 消耗特别大。我已经把工作流写进了 Agent 的 Memory 里，但它就是不按流程走，该怎么办？ A：这是一个非常典型的问题。根本原因在于：Memory 只是“背景信息”，不是“执行指令”。Agent

@Edison_A_N 没事，直接转发就好

agent 的上下文窗口是有限的，compact 之后很多决策细节就丢了 但其实 claude code 的每一次对话、subagent、workflow 都以 jsonl 的格式保存下来了，信息就在那里，但 agent 没有工具去翻 看到 claude 的 dynamic-workflow 的时候意识到：agent

以及它并不需要显式触发，agent 只要意识到自己需要查过去的 sesssion 发生了什么就会自己调用 （这个 bot 是我整的一个活，通过 tg 接入已有的 claude code session（

除了上面展示的这些，其实它可以用来处理更复杂的检索 它可以查询最近失败的工具调用，然后总结原因 也可以追溯到上次某个 bug 是怎么回事 因为是 sqlite based，所以各种条件检索它都没什么问题

@yaoandyan 有点意思，我醒了看看（ 对，我现在做的这个就是对于 rlm 上下文维护的一个尝试，因为 rlm 的上下文是不能用 compact 来做的，那样的话绝对会炸掉

晚上接了一个急单，是一个老师，要用AI生成一个演讲稿。 比赛用。 主题是AI如何赋能教育。 我用Claude Sonnet写了整个内容框架、然后手工复制到ppt模版里面。 然后简单调了下格式。 整个过程下来，大概30分钟。 我故意拖了拖。 大概两个小时左右发给她了。 收了1000块钱。 突然意识到，

整个过程我甚至没有用Claude Code或者Codex🤣完全采用的是对话式的AI工具。 简直离谱。 难道大家都不知道如何和AI对话么

@Soranlan 🤣🤣🤣

@kundocs 不能让付钱的人觉得这钱太好赚了

@lihuanhuan5l 是这个道理🤣

@MakaoKoe 🤣有钱且不知道怎么弄，这钱就来了

@snail_9106 这是大实话🤣

跟chatgpt描述需求，然后用gpt-image-2生成设计稿，再由codex去实现代码，真不错真不错。

@jaxxchen003 codex没有image-2

@hank_aibtc 还在写，还是有点难度的，我要在配置不高的电脑上本地化实现。实现低成本批量生产视频

@Chinazwq123 慢慢调，codex完成度只能是个大概，够用了，对我来说快速落地重要，细节慢慢调

@cdMIKAI heygem

@cryptozhang1105 我本地部署的，他有开源模型，经过我优化，效果还不错

@karenwoman200 是图片，用image-2根据需求生成的UI设计图

@90vicliao 本地生成也可以接视频大模型，我主要是在我本地10G显存的卡生成，今天测了下，2分钟到视频用了5分钟就生成了，效果不错，后面把流程弄好，一天可以生成一堆数字人视频

@0xqiAlpha 这是设计稿

电商老板们看过来：我用Claude Code新功能动态工作流制作了一个产品电商总图的提示词skill,大多数步骤可以自主完成。昨天我做了一个化妆品的电商详情图不太好，今天用这个新的提示词skill重新做了一个，出来的效果十分清爽，我还是挺满意的，推荐大家试一下这个！skill在引用文！

@BirdTechVision 这个比昨天那个强多了吧

这是skill中的提示词： 请为 [PRODUCT] 生成 4 张高端护肤品电商详情页竖版展示图，适用于天猫、淘宝、京东、抖音商城和小红书店铺。

@Evante3 这个skill也能做吃的，我给你安排一个

@alexandre_lee00 比昨天那个清爽简约多了

@ModengSir 勇哥就可以根据这个skill做所有的电商详情页了

众所周知 广州塔核心区域是无人机禁飞区 无人机不可以，但AI可以 把路线画好 让 AI 直接起飞，一镜到底 提示词见评论区

广州塔无人机航拍提示词： 请消除红线和箭头。 相机以第一人称的超高速，忠实地按照红箭头的路径突进生成画面。电影般的表现。路面街景的低角度视角来到建筑底部，结合环境光影、反射和逼真的材质细节，在建筑底部急剧上升。

@PierreBlanchou 哈哈你太调皮了

@Thelenhadoor 你用 seedance，你也可以😌

Pi Agent 原理与实现🤖 手把手从零到一实现一个 AI Agent⚡️ 用工程化视角拆解 Pi 的核心思想：模型流、Agent Loop、工具调用、会话树、资源加载与上下文压缩。

@wadezone 快学 学完要求加薪👀

@vigorX777 我看看 感谢提醒

@AbzRollins 以后都可以试试这个提示词

兄弟们！ 现在已经可以在 ZenMux 上免费体验 Claude Opus 4.8 了！ 我第一时间用它跑了那个Hugging Face大佬M 硬核的「Three.js 纯图元造飞机测试」，要求只用内置几何体（Box、Cylinder、Cone、Sphere…），不准用任何模型加载器，纯手搓一架高细节波音 747-400。 （见视频-Prompt 见评论区） Opus

即可免费体验：

@LufzzLiz 还可以

@wangdefou ai干了一半 后期剪映剪辑了一下

我让 glif agent 拿这张图片生成一段视频，要求突出每个区域的两个地点，并配上旁白、音乐、动画和图像等全部元素。
结果做出来的视频整体效果相当不错——这是一段完全自主生成的视频。

但有趣的是，Opus 忽略了 F 💀

是的，自主视频时代已经到来！

@eliadeleo 好机器人