OpenAI 2024年收入37亿美元，2025年飙升到130.7亿美元。年底时，月收入已接近20亿美元。但收入增长的速度，赶不上花钱的速度。
运营亏损从2024年的87.8亿美元，扩到2025年的209.2亿美元。亏损大头是研发：2024年78.1亿，2025年191.8亿。仅支付给微软的研发费用就占了105.9亿。收入成本（主要是算力服务）从26.5亿涨到75亿。销售和营销费用也从11.1亿跳到57.3亿。
亏损占收入的比例略有改善，从237%降至160%，但绝对亏损额仍在扩大。OpenAI对投资者说，希望到2030年实现盈利。在此之前，公司需要持续从外部拿钱维持运营。
𝕏 实时信号 + arXiv 前沿论文，经 AI 聚类解读 · 一眼扫完全貌
美国国立卫生研究院（NIH）资助了这项试验，这款疫苗能把人体变成超级抗原工厂，可以应对多种病毒。
NIH 目前正在资助一款「通用可编程疫苗」的人体试验。这项技术完全由 AI 设计。
它本质上是把你的身体变成一座「超级抗原工厂」，甚至能对付「还不存在的病毒」。
再读一遍这句话：「还不存在的病毒」。
这是生物学层面的功能获得性研究。他们利用 AI 建模理论上存在的威胁，然后在问题发生之前，就强迫人类免疫系统生产出「解决方案」。
为什么我们要信任 AI 预测进化的未来？为什么我们要给人体注射针对尚未出现问题的「抗原」？
我是一名医护人员，我亲眼见过，当我们强迫身体为我们不了解的威胁生产刺突蛋白时，会发生什么。
我们不是实验白鼠，人类免疫系统也不是供他们做 AI 实验的软件平台。这台机器现在已经在写自己的代码了。是时候问一句：谁掌握着终止开关？
上帝保佑（文章链接放在评论区）
下方是剑桥大学制作的视频
OpenAI的Codex包含客户端、命令行和开发包，现在不强制绑定自家模型，还放出文档教开发者把核心换成免费开源模型。
OpenAI 格局大了 宣布Codex （包含 App 客户端、命令行 CLI 和开发包 SDK） 支持直接接入任何开源大模型 不强制绑定 OpenAI 自家的模型 并且放出了一个文档：手把手教开发者如何把 Codex 客户端底层的“大脑”，替换成免费的开源模型…
AI把制作动画的门槛拉到极低，以后比拼的不再是技术，而是个人的品味、想法和执行力。
2022 年，一部动画短片至少要 50 人、做半年。 2026 年，只需一个周末，人人都可以做导演 AI 时代，技术已经不值钱了， 值钱的是你的品味、想法和执行力。 一个周末搞定全部流程 附完整流程提示词 ⬇️：
三年前提出的全新基础模型方向，现在拿到大额融资，AI终于要能理解并模拟真实世界了。
当我和@jeffrey_hawke在2023年创办@odysseyml时，我们相信通用世界模型会成为一类全新的基础模型。
三年过去，这个想法如今看来已成现实。而今天，我们宣布完成3.1亿美元B轮融资。AI现在已经能够理解并模拟世界了！
去年才意识到AI重要性的大公司，最快也到2025年底才制定好AI战略，而智能代理革命已经改变了所有情况
那些在去年才意识到AI重要性的大公司（这类公司只占很小一部分，大多数大公司至今行动依然缓慢），它们的AI战略存在一个大问题：往好里说，它们是在2025年末才制定战略，也就是在智能体革命爆发之前。
而从那之后，一切都变了……
想要搭建可扩展的AI智能体，现在有了新的开源框架可选，支持持久执行、沙箱计算等特性
可以把它装进Claude Code等AI Agent，排盘不靠大模型猜测，用开源算法计算，还能生成海报，全程本地运行保护隐私。
一个面向 AI Agent 的命理分析 Skill，用算法精确排盘（不靠 LLM 猜），支持八字独立、紫微独立、八字+紫微综合印证三种模式，一键生成水墨风 HTML 命盘海报。
装进 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI Agent。排盘用开源算法 Yiqi 和 lunar-typescript，本地算完，不用 LLM 去猜。
三种模式：八字独立、紫微独立、八字+紫微综合印证（两套体系交叉对账）。
输出可以是 Markdown 长文，也可以是单文件 HTML 水墨风海报，包含紫微 12 宫盘、八字四柱盘和六维对账。全部本地运行，不用联网，隐私优先。
AI砍掉重复事务，让规划审批人员能专注处理复杂项目，房屋规划审批流程最快能缩短一半
我们正在与@SciTechgovuk、@mhclg和@i_dot_ai合作开发一款全新的AI住房规划申请原型。🏡
通过减少重复性任务上耗费的时间，这款工具可以帮助规划专员将精力集中到复杂项目上，并且最多可将处理时间缩短50%。
想了解OpenAI产品相关问题，可以直接让这个新工具帮你找到对应文档，不用自己慢慢翻找了
专为AI代理工作负载设计，支持API扩展，自带合并冲突和协作失败的AI代理解决功能
Cursor/Graphite 的 @TomasReimers 刚刚宣布推出 Origin。
这是来自 @cursor_ai 万众期待的 Git 竞品，可扩展支持智能体工作负载，可通过 API 和 MCP 扩展，内置了合并冲突与协作失败的智能体解决功能。
测试显示该场景下实际成本高于Claude Opus，推测问题源于Anthropic对Claude Code的逻辑修改
Jiaxi_Cui在𝕏发布提醒，通过Claude Code调用GLM 5.2时，缓存命中率非常低，测试数值仅8%左右。这种情况下，GLM 5.2的实际使用价格比Claude Opus还要高。Jiaxi_Cui推测，问题出在Anthropic某个版本对Claude Code的逻辑修改。
修改后，所有非Claude模型在Claude Code中的缓存命中率都很低。Jiaxi_Cui建议，用户使用GLM这类非Claude模型时，选择其他Agent工具。
研究者整理粗略笔记解释会议讨论思路，欢迎提问
如果你看到任何想要 clarification 的内容，请尽管提问，不要客气。
这些只是我整理出来的粗略笔记，目的是更清晰地解释这场会议中讨论的部分观点。
我之后会抽出时间撰写更多相关内容，以及
现有大模型教程要么只讲理论，要么只放源码，这套29章的开源教程，带你在谷歌Colab上从数据加载一步步做到指令微调。
想搞懂大语言模型底层原理，大部分资料只介绍理论知识，或者只给源码，看完还是一头雾水。偶然看到 EveryonesLLM 这个开源教程，手把手带我们在 Google Colab 上从零搭建一个完整的大语言模型，全程动手写代码。整套教程分成 29 个章节，从最基础的数据加载、词嵌入，一步步搭到注意力机制、Transformer 模块，最后完成预训练和指令微调。
GitHub： 每个章节都是独立的 Colab 笔记本，打开浏览器就能跑，不用折腾本地环境。而且采用「练习+答案」的模式，先自己填代码再对答案，学得更扎��。教程一直在持续更新，最近还新增了视觉大模型（Vision LLM）的章节。
学完教程之后，我们能训练出一个能对话的小型 AI，还能在线体验效果。
配AI工具环境总出问题，换机器还要重新折腾一遍。现在有人把所有配置打包进一个客户端，一次配置就能通用，还能自动排查环境问题。
帮朋友安装 Claude Code、配本地大模型，每台机器环境都不一样，折腾半天还不一定能跑起来，颇为麻烦。
最近找到 EchoBird 这个项目，把 AI 工具的安装、本地模型运行、应用管理整合到了一个桌面客户端里。
只需配置一次，就能到处可用，所有模型接口统一管理，不管是云端 API 还是本地模型，设好一次后各个功能模块直接共享。
GitHub：
内置了安装修复 Agent，通过对话就能自动安装和排查 Claude Code、Codex 等工具的环境问题，不用自己折腾命令行。
除此之外，本地大模型也做到了选个模型点一下就能跑，运行引擎都内置好了。
还能把自己开发的 AI 应用和游戏导入进来统一管理和启动，相当于一个 AI 工具的集中管理站。
该功能解决大模型API二选一痛点，允许用户自主选择不同服务商
用户@leonZR1394在X平台测试了BAI_AGI新推出的「自选服务商」功能，给出整体评价为顺手。
此前调用大模型API，用户总要在官方服务商“稳定但价格高”和第三方服务商“价格低但不稳定”之间做选择，需要反复调整折腾。
这个功能没有冗余包装，直接解决原有使用痛点，将选择权完全交给用户。
资深剪辑师分享新手入门路径，涵盖软件学习与四项核心能力
如果我是一名视频剪辑初学者，我会按照以下方式开启学习。
首先掌握Premiere Pro，重点学习剪辑、节奏把控和基础视觉效果制作。
接着学习After Effects，理解动态效果和动画的基础原理。
然后学习排版知识，重点提升字体选择、间距设置和内容可读性。
最后学习对齐方法，用对齐引导观众的注意力。
Ghast AI是0G生态的个人AI Agent项目，聊天记忆会全部上链存储
分享一个零成本的机会，可以同时免费用顶级大模型，还能累计空投奖励。本次介绍的项目是Ghast AI，它是0G生态中专注做个人AI Agent（智能代理）的项目。它和普通AI工具最大的区别在于，用户和它聊天产生的所有记忆都会被记录上链。
和普通会随时清空记忆的AI工具不同，用户可以拥有一个完全属于自己、会永久保存记忆的AI。
分享CodeX非编程功能的用法，实测诊断内存效果好，推荐开启审批模式保障安全
CodeX不只是编程工具，它的功能十分强大。从理论上来说，它可以解决你电脑的任何问题，包括检查网速、检查内存等。
实测显示，用CodeX检查电脑运行内存的效果很好。由于每台电脑的情况各不相同，建议使用审批模式完成操作。
开启审批模式后，CodeX会全面诊断电脑，给出具体内存数据、占用进程列表和对应的优化建议。所有关闭、删除、禁用类的关键操作，都需要用户确认后才会执行，安全有效。
这套技能适配Claude Code、Cursor等工具，可规范AI编程流程，解决常见错误问题
Google首席工程师整理了24个AI编程技能，可覆盖从开发想法到项目上线的完整开发生命周期。
这套内容包含7个斜杠命令和24个技能，将完整开发流程拆分为定义、规划、构建、验证、审查、发布6个阶段。每个阶段配置一到两个斜杠命令，每个命令对应一组技能。
其中/build auto命令支持自动驾驶模式，在规划方案审核通过后，AI即可自动完成所有开发任务，无需开发者逐步确认。
从24个技能中选出的三个针对性技能，可以解决AI编程的常见痛点。比如需求驱动开发技能，要求先明确需求规范再编写代码，避免AI自行脑补需求导致错误。
这套工具跨AI编程工具兼容，Claude Code用户仅需一行命令即可完成安装，Cursor等其他工具也完成了适配。
AI编程近年发展很快，能力从运行几行代码提升到可以支撑完整模块开发，但项目开发的底层逻辑没有改变，依然需要先理清需求再动手，小步开发更稳定，测试比提交代码更重要。
分享者是前Python程序员，目前从事AI编程出海方向创业。
教程为OpenAI的AI编程代理Codex制作，还对比了Codex与直接竞品Claude Code的定位差异
这可能是目前最全的Codex入门教程，全长80分钟，已经添加中文字幕，适合零基础新手学习。
Codex是OpenAI推出的AI编程代理，与Claude Code为直接竞品。很多人听过Codex，但一直没有上手，要么找不到入门方向，要么看完官方文档仍然无法理解内容。
这份教程从零开始讲解，面向完全没有使用过Codex的人群，教程长度80分钟，学完后基本就可以独立使用Codex。
教程梳理了Codex和Claude Code的定位差异，给纠结选择的用户提供参考。Claude Code可在终端运行，和用户本地开发环境深度绑定，其Opus模型的代码理解与生成能力目前处于顶级水平，还可以通过CLAUDE.md高度自定义工作方式，适合对开发环境有掌控力的人群。
Codex是OpenAI推出的云端编程代理，拥有独立的网页界面。
开发者用GPT 5.5+Codex完成外包大几千的项目，已添加中文字幕
有开发者分享了一则11分钟的开发教程，创作者使用AI从零搭建完成一个赛博朋克风格的动画网站。
该教程已添加中文字幕，成品网站包含多种视觉效果：滚动页面时背景视频同步播放、鼠标移动会产生视差效果、卡片使用磨砂玻璃质感、字体为定制艺术字体。
这类视觉效果找外包开发报价至少几千元，创作者使用GPT 5.5加Codex，仅用11分钟就完成了整个项目。
这个教程值得学习的核心内容并非技术本身，而是AI开发的工作流。
创作者没有直接让AI从零凭空生成代码，而是先在Pinterest寻找视觉参考，再到专门的网站获取现成的前端动画提示词与代码，直接复制调试好的磨砂玻璃效果提示词提供给AI。
指出要赚钱需掌握AI代理等七项核心概念，让AI管控AI，推荐官方免费系统性学习资源
谷歌前CEO提出，想要通过AI赚钱，需要先学习理解代理、Claude Code、提示、记忆、技能、MCP和例程这七项内容，最终让AI来控制你的AI。
多数人学习AI的方式只是在社交平台刷相关帖子，并没有接触到真正成体系的知识。
大模型厂商官方推出的系统性AI学习内容既全面又完全免费，内容已经整理出来，其中包含代理架构相关学习资源链接，可以收藏保存。
开发者全程无需手动操作鼠标，可通过自然语言指令让AI完成交易标的筛选、图表分析等工作
开发者VincentLogic通过MCP（模型控制协议）将Claude大模型与TradingView金融图表平台打通，实现AI完全接管平台操作，全程无需手动触碰鼠标。
用户只需输入自然语言指令，就能让AI完成平台图表操作。用户发出指令“扫一遍所有合约，RSI低于30，成交量放大200%以上”后，AI仅用14秒就完成全部处理。
AI最终筛出6个符合条件的交易标的，自动加载对应图表，标注好关键支撑位，完成Pine脚本回测，还标记出了入场区域。
此前MCP协议的应用场景多为连接Blender制作3D模型、连接浏览器完成自动操作，更偏向极客向的趣味玩法。这次连接TradingView做交易分析，是MCP协议首个能直接应用于交易获利的实用场景。
概念层面看似简单的实体自动研究，实际需要大量团队协作与设计工作
我从概念层面把实体自动研究（Physical AutoResearch）讲得很简单，但要落地完成这个项目离不开团队协作，机器人和循环架构也投入了大量设计思考。开发过程中难度最高的工作，全部都要在按下运行启动键之前完成。这里为大家带来项目的幕后展示：第一部分是安全保护装置（Safety harness）。
网友晒出Modelscope与Grok Imagine 1.5对比，展示AI三年进步
专为AI代理工作负载设计，支持API扩展，自带合并冲突和协作失败的AI代理解决功能
Cursor/Graphite 的 @TomasReimers 刚刚宣布推出 Origin。
这是来自 @cursor_ai 万众期待的 Git 竞品，可扩展支持智能体工作负载，可通过 API 和 MCP 扩展，内置了合并冲突与协作失败的智能体解决功能。
想了解OpenAI产品相关问题，可以直接让这个新工具帮你找到对应文档，不用自己慢慢翻找了
可以把它装进Claude Code等AI Agent，排盘不靠大模型猜测，用开源算法计算，还能生成海报，全程本地运行保护隐私。
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装进 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI Agent。排盘用开源算法 Yiqi 和 lunar-typescript，本地算完，不用 LLM 去猜。
三种模式：八字独立、紫微独立、八字+紫微综合印证（两套体系交叉对账）。
输出可以是 Markdown 长文，也可以是单文件 HTML 水墨风海报，包含紫微 12 宫盘、八字四柱盘和六维对账。全部本地运行，不用联网，隐私优先。
想要搭建可扩展的AI智能体，现在有了新的开源框架可选，支持持久执行、沙箱计算等特性
AI砍掉重复事务，让规划审批人员能专注处理复杂项目，房屋规划审批流程最快能缩短一半
我们正在与@SciTechgovuk、@mhclg和@i_dot_ai合作开发一款全新的AI住房规划申请原型。🏡
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三年前提出的全新基础模型方向，现在拿到大额融资，AI终于要能理解并模拟真实世界了。
当我和@jeffrey_hawke在2023年创办@odysseyml时，我们相信通用世界模型会成为一类全新的基础模型。
三年过去，这个想法如今看来已成现实。而今天，我们宣布完成3.1亿美元B轮融资。AI现在已经能够理解并模拟世界了！
OpenAI的Codex包含客户端、命令行和开发包，现在不强制绑定自家模型，还放出文档教开发者把核心换成免费开源模型。
OpenAI 格局大了 宣布Codex （包含 App 客户端、命令行 CLI 和开发包 SDK） 支持直接接入任何开源大模型 不强制绑定 OpenAI 自家的模型 并且放出了一个文档：手把手教开发者如何把 Codex 客户端底层的“大脑”，替换成免费的开源模型…
现有大模型教程要么只讲理论，要么只放源码，这套29章的开源教程，带你在谷歌Colab上从数据加载一步步做到指令微调。
想搞懂大语言模型底层原理，大部分资料只介绍理论知识，或者只给源码，看完还是一头雾水。偶然看到 EveryonesLLM 这个开源教程，手把手带我们在 Google Colab 上从零搭建一个完整的大语言模型，全程动手写代码。整套教程分成 29 个章节，从最基础的数据加载、词嵌入，一步步搭到注意力机制、Transformer 模块，最后完成预训练和指令微调。
GitHub： 每个章节都是独立的 Colab 笔记本，打开浏览器就能跑，不用折腾本地环境。而且采用「练习+答案」的模式，先自己填代码再对答案，学得更扎��。教程一直在持续更新，最近还新增了视觉大模型（Vision LLM）的章节。
学完教程之后，我们能训练出一个能对话的小型 AI，还能在线体验效果。
美国国立卫生研究院（NIH）资助了这项试验，这款疫苗能把人体变成超级抗原工厂，可以应对多种病毒。
NIH 目前正在资助一款「通用可编程疫苗」的人体试验。这项技术完全由 AI 设计。
它本质上是把你的身体变成一座「超级抗原工厂」，甚至能对付「还不存在的病毒」。
再读一遍这句话：「还不存在的病毒」。
这是生物学层面的功能获得性研究。他们利用 AI 建模理论上存在的威胁，然后在问题发生之前，就强迫人类免疫系统生产出「解决方案」。
为什么我们要信任 AI 预测进化的未来？为什么我们要给人体注射针对尚未出现问题的「抗原」？
我是一名医护人员，我亲眼见过，当我们强迫身体为我们不了解的威胁生产刺突蛋白时，会发生什么。
我们不是实验白鼠，人类免疫系统也不是供他们做 AI 实验的软件平台。这台机器现在已经在写自己的代码了。是时候问一句：谁掌握着终止开关？
上帝保佑（文章链接放在评论区）
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去年才意识到AI重要性的大公司，最快也到2025年底才制定好AI战略，而智能代理革命已经改变了所有情况
那些在去年才意识到AI重要性的大公司（这类公司只占很小一部分，大多数大公司至今行动依然缓慢），它们的AI战略存在一个大问题：往好里说，它们是在2025年末才制定战略，也就是在智能体革命爆发之前。
而从那之后，一切都变了……
AI把制作动画的门槛拉到极低，以后比拼的不再是技术，而是个人的品味、想法和执行力。
2022 年，一部动画短片至少要 50 人、做半年。 2026 年，只需一个周末，人人都可以做导演 AI 时代，技术已经不值钱了， 值钱的是你的品味、想法和执行力。 一个周末搞定全部流程 附完整流程提示词 ⬇️：
配AI工具环境总出问题，换机器还要重新折腾一遍。现在有人把所有配置打包进一个客户端，一次配置就能通用，还能自动排查环境问题。
帮朋友安装 Claude Code、配本地大模型，每台机器环境都不一样，折腾半天还不一定能跑起来，颇为麻烦。
最近找到 EchoBird 这个项目，把 AI 工具的安装、本地模型运行、应用管理整合到了一个桌面客户端里。
只需配置一次，就能到处可用，所有模型接口统一管理，不管是云端 API 还是本地模型，设好一次后各个功能模块直接共享。
GitHub：
内置了安装修复 Agent，通过对话就能自动安装和排查 Claude Code、Codex 等工具的环境问题，不用自己折腾命令行。
除此之外，本地大模型也做到了选个模型点一下就能跑，运行引擎都内置好了。
还能把自己开发的 AI 应用和游戏导入进来统一管理和启动，相当于一个 AI 工具的集中管理站。
研究者整理粗略笔记解释会议讨论思路，欢迎提问
如果你看到任何想要 clarification 的内容，请尽管提问，不要客气。
这些只是我整理出来的粗略笔记，目的是更清晰地解释这场会议中讨论的部分观点。
我之后会抽出时间撰写更多相关内容，以及
网友晒出Modelscope与Grok Imagine 1.5对比，展示AI三年进步
概念层面看似简单的实体自动研究，实际需要大量团队协作与设计工作
我从概念层面把实体自动研究（Physical AutoResearch）讲得很简单，但要落地完成这个项目离不开团队协作，机器人和循环架构也投入了大量设计思考。开发过程中难度最高的工作，全部都要在按下运行启动键之前完成。这里为大家带来项目的幕后展示：第一部分是安全保护装置（Safety harness）。
开发者全程无需手动操作鼠标，可通过自然语言指令让AI完成交易标的筛选、图表分析等工作
开发者VincentLogic通过MCP（模型控制协议）将Claude大模型与TradingView金融图表平台打通，实现AI完全接管平台操作，全程无需手动触碰鼠标。
用户只需输入自然语言指令，就能让AI完成平台图表操作。用户发出指令“扫一遍所有合约，RSI低于30，成交量放大200%以上”后，AI仅用14秒就完成全部处理。
AI最终筛出6个符合条件的交易标的，自动加载对应图表，标注好关键支撑位，完成Pine脚本回测，还标记出了入场区域。
此前MCP协议的应用场景多为连接Blender制作3D模型、连接浏览器完成自动操作，更偏向极客向的趣味玩法。这次连接TradingView做交易分析，是MCP协议首个能直接应用于交易获利的实用场景。
指出要赚钱需掌握AI代理等七项核心概念，让AI管控AI，推荐官方免费系统性学习资源
谷歌前CEO提出，想要通过AI赚钱，需要先学习理解代理、Claude Code、提示、记忆、技能、MCP和例程这七项内容，最终让AI来控制你的AI。
多数人学习AI的方式只是在社交平台刷相关帖子，并没有接触到真正成体系的知识。
大模型厂商官方推出的系统性AI学习内容既全面又完全免费，内容已经整理出来，其中包含代理架构相关学习资源链接，可以收藏保存。
开发者用GPT 5.5+Codex完成外包大几千的项目，已添加中文字幕
有开发者分享了一则11分钟的开发教程，创作者使用AI从零搭建完成一个赛博朋克风格的动画网站。
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这类视觉效果找外包开发报价至少几千元，创作者使用GPT 5.5加Codex，仅用11分钟就完成了整个项目。
这个教程值得学习的核心内容并非技术本身，而是AI开发的工作流。
创作者没有直接让AI从零凭空生成代码，而是先在Pinterest寻找视觉参考，再到专门的网站获取现成的前端动画提示词与代码，直接复制调试好的磨砂玻璃效果提示词提供给AI。
教程为OpenAI的AI编程代理Codex制作，还对比了Codex与直接竞品Claude Code的定位差异
这可能是目前最全的Codex入门教程，全长80分钟，已经添加中文字幕，适合零基础新手学习。
Codex是OpenAI推出的AI编程代理，与Claude Code为直接竞品。很多人听过Codex，但一直没有上手，要么找不到入门方向，要么看完官方文档仍然无法理解内容。
这份教程从零开始讲解，面向完全没有使用过Codex的人群，教程长度80分钟，学完后基本就可以独立使用Codex。
教程梳理了Codex和Claude Code的定位差异，给纠结选择的用户提供参考。Claude Code可在终端运行，和用户本地开发环境深度绑定，其Opus模型的代码理解与生成能力目前处于顶级水平，还可以通过CLAUDE.md高度自定义工作方式，适合对开发环境有掌控力的人群。
Codex是OpenAI推出的云端编程代理，拥有独立的网页界面。
这套技能适配Claude Code、Cursor等工具，可规范AI编程流程，解决常见错误问题
Google首席工程师整理了24个AI编程技能，可覆盖从开发想法到项目上线的完整开发生命周期。
这套内容包含7个斜杠命令和24个技能，将完整开发流程拆分为定义、规划、构建、验证、审查、发布6个阶段。每个阶段配置一到两个斜杠命令，每个命令对应一组技能。
其中/build auto命令支持自动驾驶模式，在规划方案审核通过后，AI即可自动完成所有开发任务，无需开发者逐步确认。
从24个技能中选出的三个针对性技能，可以解决AI编程的常见痛点。比如需求驱动开发技能，要求先明确需求规范再编写代码，避免AI自行脑补需求导致错误。
这套工具跨AI编程工具兼容，Claude Code用户仅需一行命令即可完成安装，Cursor等其他工具也完成了适配。
AI编程近年发展很快，能力从运行几行代码提升到可以支撑完整模块开发，但项目开发的底层逻辑没有改变，依然需要先理清需求再动手，小步开发更稳定，测试比提交代码更重要。
分享者是前Python程序员，目前从事AI编程出海方向创业。
分享CodeX非编程功能的用法，实测诊断内存效果好，推荐开启审批模式保障安全
CodeX不只是编程工具，它的功能十分强大。从理论上来说，它可以解决你电脑的任何问题，包括检查网速、检查内存等。
实测显示，用CodeX检查电脑运行内存的效果很好。由于每台电脑的情况各不相同，建议使用审批模式完成操作。
开启审批模式后，CodeX会全面诊断电脑，给出具体内存数据、占用进程列表和对应的优化建议。所有关闭、删除、禁用类的关键操作，都需要用户确认后才会执行，安全有效。
测试显示该场景下实际成本高于Claude Opus，推测问题源于Anthropic对Claude Code的逻辑修改
Jiaxi_Cui在𝕏发布提醒，通过Claude Code调用GLM 5.2时，缓存命中率非常低，测试数值仅8%左右。这种情况下，GLM 5.2的实际使用价格比Claude Opus还要高。Jiaxi_Cui推测，问题出在Anthropic某个版本对Claude Code的逻辑修改。
修改后，所有非Claude模型在Claude Code中的缓存命中率都很低。Jiaxi_Cui建议，用户使用GLM这类非Claude模型时，选择其他Agent工具。
Ghast AI是0G生态的个人AI Agent项目，聊天记忆会全部上链存储
分享一个零成本的机会，可以同时免费用顶级大模型，还能累计空投奖励。本次介绍的项目是Ghast AI，它是0G生态中专注做个人AI Agent（智能代理）的项目。它和普通AI工具最大的区别在于，用户和它聊天产生的所有记忆都会被记录上链。
和普通会随时清空记忆的AI工具不同，用户可以拥有一个完全属于自己、会永久保存记忆的AI。
资深剪辑师分享新手入门路径，涵盖软件学习与四项核心能力
如果我是一名视频剪辑初学者，我会按照以下方式开启学习。
首先掌握Premiere Pro，重点学习剪辑、节奏把控和基础视觉效果制作。
接着学习After Effects，理解动态效果和动画的基础原理。
然后学习排版知识，重点提升字体选择、间距设置和内容可读性。
最后学习对齐方法，用对齐引导观众的注意力。
该功能解决大模型API二选一痛点，允许用户自主选择不同服务商
用户@leonZR1394在X平台测试了BAI_AGI新推出的「自选服务商」功能，给出整体评价为顺手。
此前调用大模型API，用户总要在官方服务商“稳定但价格高”和第三方服务商“价格低但不稳定”之间做选择，需要反复调整折腾。
这个功能没有冗余包装，直接解决原有使用痛点，将选择权完全交给用户。
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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。