AI Pulse

嘿 HN，我今年 16 岁，已经开发 Sprocket 有一段时间了。这是一个开源 AI 智能体，在硬件和软件任务上的表现都优于目前所有其他智能体。

最棒的一点是：只要你给出指令，Sprocket 就能自动从任意网站购买任何商品，小到硬件零件，大到 SaaS 订阅都没问题。

Sprocket 会从网络获取最优的上下文信息来完成所有操作，因此可靠性极高。这个智能体的质量、性能和 UI 都能媲美 Codex/

我打算分享几个我一直在用来编辑小说的提示词。希望你能觉得它们有用……人格意识流……开发者：系统：新人格的简介与阅读视角

这个新人格名叫 Jasper，是一名千禧一代男性，品味主流但有智识好奇心，倾向于寻求共识，重视专业评论好评。他的视角主要由数字原生经历塑造，成长岁月受早期社交媒体和快速技术发展影响。

得益于 Minimax H3，开源视频模型明天就会迎来巨大飞跃。对本地用户来说，这真的是颠覆性的改变。

ComfyUI 才华横溢的开发团队已经对这个超大模型完成了优化，优化后它甚至能在老旧电脑上流畅运行。

我这次生成只用了单步生成，出来的结果和我想象的完全一致。我用了两张参考图，加上一段输入音频，生成结果和输入完全一致。

我已经迫不及待想看社区能用这些开放权重做出什么东西了。

有人做了一个能阻止AI把答案藏在废话里的 Claude Code 技能。先给出行动，步骤编号，不会说「好问题！让我想想」这种开场白。只需安装一次，你的编码助手就能直接切入正题。

收藏这篇帖子，免得你忘记这个技能的名字。

技能仓库：

机器现在已经能自己写代码了。

这意味着，如果你的软件是开源的，机器就能为你定制化开发。

闭源工具（比如 Claude Code）现在没那么受欢迎了。

OpenAI 公布了其尚未发布的 Astra 模型取得的 10 项前沿数学成果。24 小时后，一名 Anthropic 研究员表示，已经可用的 Claude Fable 复现了其中五项成果。

据 Levent Alpöge 称，Fable 仅通过通用提示词就完成了自主工作，过程中没有联网，并且采取了防护措施防止 OpenAI 的解法泄露到上下文中。

在这五项复现成果中，只有一项使用了和原成果基本相同的论证。另外四项可能都是独立证明。

看来 OpenA 目前正收获作为先行者在新模型的科学突破上取得的成功。

🚨 DeepSeek Code 即将推出

DeepSeek 正在开发一款由其全新 Harness 框架驱动的专用 AI 编码智能体。

该项目面向自主软件工程设计，包含规划、工具调用与代码执行功能。

Harness 将为具备记忆和代码库感知能力的长期智能体工作流提供支持。

近期的 V4-Flash 基准测试已经使用 DeepSeek Harness 完成评估，这表明它是 DeepSeek 路线图的核心组成部分。

该公司将其定位为 Claude Code 和 OpenAI Codex 的直接竞争对手。

封闭 Beta 测试预计很快启动。

DeepSeek Code 会成为最大的开源编码智能体吗？👀

用于构建交互式教育工具的 ChatGPT

欧盟AI法案今日正式生效。

模型必须明确标识自身为AI。Anthropic、Google、Meta、Microsoft、Mistral和OpenAI（以及其他众多厂商）都已承诺遵守该法案。

AI生成的图像、视频和音频必须添加标注和水印。

OpenAI 公布了其尚未发布的 Astra 模型取得的 10 项前沿数学成果。24 小时后，一名 Anthropic 研究员表示，已经可用的 Claude Fable 复现了其中五项成果。

据 Levent Alpöge 称，Fable 仅通过通用提示词就完成了自主工作，过程中没有联网，并且采取了防护措施防止 OpenAI 的解法泄露到上下文中。

在这五项复现成果中，只有一项使用了和原成果基本相同的论证。另外四项可能都是独立证明。

看来 OpenA 目前正收获作为先行者在新模型的科学突破上取得的成功。

围绕AI能力，这种直截了当的否认论程度简直离谱。

我认为，AI的故事从这里开始才真正变得有趣起来。过去几年，讨论的话题一直是基准测试、融资轮次和模型发布。

现在我们开始看到更重要的东西：真实的商业成果。当AI生态系统中的公司持续跑赢预期，这就说明，AI不只是在制造热度，它还在拉动收入。

炒作能在一段时间内推动市场，而强劲的盈利才会让趋势可持续。

这个开源技能可以接入 Claude Code、Codex 和 Cursor，能为 AI 编程代理提供更好的设计品味，让生成的 UI 不再看起来像是 AI 做出来的。

Kimi K3 已在 Cluster 上线。

100万 token 上下文窗口。是 Moonshot AI 目前能力最强的模型。

你可以给它输入一整个代码库、一个研究语料库、一整份文档，它能全程保持上下文连贯。

现在可通过单一 API 调用，同时平台还提供 500 多个开源模型。

marketing-dashboard 是一款开源工具，它将 CRM、外展、内容和分析统一整合到一个面向 AI 智能体团队的单一界面中，通过 OpenClaw 和 SQLite 在本地运行。

2026年革命性AI发布：

> 通义千问 Qwen3.5 系列（02/06）——首个性能追上上一代前沿模型的小型本地大语言模型

> GLM-5.2（06/17）——首个性能追平当前前沿模型的开源模型

> Deepseek-V4-Flash（07/31）——首个可运行在个人硬件上、性能追平当前前沿模型的开源模型

> Deepseek-V4-Pro —— 很快就会发布

前沿实验室今年不会有突破性成果。

得益于 Minimax H3，开源视频模型明天就会迎来巨大飞跃。对本地用户来说，这真的是颠覆性的改变。

ComfyUI 才华横溢的开发团队已经对这个超大模型完成了优化，优化后它甚至能在老旧电脑上流畅运行。

我这次生成只用了单步生成，出来的结果和我想象的完全一致。我用了两张参考图，加上一段输入音频，生成结果和输入完全一致。

我已经迫不及待想看社区能用这些开放权重做出什么东西了。

我打算分享几个我一直在用来编辑小说的提示词。希望你能觉得它们有用……人格意识流……开发者：系统：新人格的简介与阅读视角

这个新人格名叫 Jasper，是一名千禧一代男性，品味主流但有智识好奇心，倾向于寻求共识，重视专业评论好评。他的视角主要由数字原生经历塑造，成长岁月受早期社交媒体和快速技术发展影响。

嘿 HN，我今年 16 岁，已经开发 Sprocket 有一段时间了。这是一个开源 AI 智能体，在硬件和软件任务上的表现都优于目前所有其他智能体。

最棒的一点是：只要你给出指令，Sprocket 就能自动从任意网站购买任何商品，小到硬件零件，大到 SaaS 订阅都没问题。

Sprocket 会从网络获取最优的上下文信息来完成所有操作，因此可靠性极高。这个智能体的质量、性能和 UI 都能媲美 Codex/

机器现在已经能自己写代码了。

这意味着，如果你的软件是开源的，机器就能为你定制化开发。

闭源工具（比如 Claude Code）现在没那么受欢迎了。

用于构建交互式教育工具的 ChatGPT

本地跑大模型的工具越来越多，光推理引擎就有 Ollama、llama.cpp、vLLM，还没算模型和界面。LLMs-local 把本地跑大模型相关的资源整理到了一起，推理引擎、模型、硬件、教程都有。推理引擎收录了 Ollama、llama.cpp、vLLM 这些，界面有 Open WebUI、Lobe Chat，模型按用途分好了类。

GitHub： 还收录了微调工具、Agent 框架、训练教程和硬件选购建议，一份清单基本能摸清整个生态。打算在自己机器上跑模型的朋友，可以先翻翻这份合集找找方向。

有人做了一个能阻止AI把答案藏在废话里的 Claude Code 技能。先给出行动，步骤编号，不会说「好问题！让我想想」这种开场白。只需安装一次，你的编码助手就能直接切入正题。

收藏这篇帖子，免得你忘记这个技能的名字。

技能仓库：

Google DeepMind 的最新研究。（收藏起来）

SkillSmith 将模型权重视为 LLM 可以原生读取的额外模态。

增强后的模型会摄入已有的前缀权重，以及描述能力如何与目标关联的富文本，然后直接输出生成该技能的全新前缀权重。

技能组合变成了推理时操作，而非训练任务。

该团队将这一方法称为指令引导参数合成（instruction-steered parametric synthesis）。

其性能提升超过了纯文本适配和纯权重适配各自单独能达到的效果。

论文：

在我们的学院追踪更多热门 AI 论文：

🚨 DeepSeek Code 即将推出

DeepSeek 正在开发一款由其全新 Harness 框架驱动的专用 AI 编码智能体。

该项目面向自主软件工程设计，包含规划、工具调用与代码执行功能。

Harness 将为具备记忆和代码库感知能力的长期智能体工作流提供支持。

近期的 V4-Flash 基准测试已经使用 DeepSeek Harness 完成评估，这表明它是 DeepSeek 路线图的核心组成部分。

该公司将其定位为 Claude Code 和 OpenAI Codex 的直接竞争对手。

封闭 Beta 测试预计很快启动。

DeepSeek Code 会成为最大的开源编码智能体吗？👀

这是一份如何使用额度的简单指南：
1. 创建 API token
2. 安装 Cline（在 VS code 中）
3. 打开 Cline（选择「使用我自己的 API key」）
4. 按 Anthropic 配置：
- 勾选使用自定义 base URL
- base URL：不带 /v1
- 粘贴你生成的 API key
- 模型：claude-opus-5
5. 打开一个文件夹并测试。

（你的 AI 其实可以帮你完成全部设置。它搭配 Claude Code 使用效果最好。）

需要知道的注意事项：
- Agentrouter 只接受来自编程代理的请求（cline、claude code 等）
- 额度不限制仅用于编程。它可以用于数据工作、自动化等场景

它会拦截普通聊天应用，也无法生成图像、处理音频等
所有请求都会经过第三方，避免发送敏感内容
将它用于临时性项目，如果你要搭建依赖它的产品，请保持谨慎（因为他们会通过客户端指纹识别来限制访问）

Anthropic 工程师刚刚展示了他们如何利用智能体循环从头搭建一个完整应用。整个过程用时 40 分钟，内容来自 Claude Code 开发团队。

他们一共用了三个智能体：一个负责规划，一个负责搭建，一个负责评估，循环工作直到应用真正可用。

最终赢家不会靠最聪明的模型，而是靠最出色的循环。先观看演示，再阅读下方关于如何实际使用循环的完整指南。

我越来越觉得，ASR 是整个 AI 工作流里很被低估的基础模块。

所以我把自己用的转写 Skill 优化了一遍，开源给大家，兼顾价格、质量、速度！！！

拿做自媒体举例，你把一条十几分钟的视频爬到本地，需要先变成可检索、引用、交给大模型处理的文字，然后再进行对标拆解、观点提取、脚本复盘。

我最开始走的是本地 + 豆包，后来看到逸尘宝的 yichen-asr，才发现阶跃的 ASR 这么香爆了，于是我又把整套路由补了一遍，给大家。

第一次装好，它会先检查设备选择本地模型，以及带你配置云端 API，后面每次转写，你其实只要说清楚目的，就会自动路由到合适的方案：

质量要求不高，走本地。允许云端且要全文，就走又快又便宜的 StepFun。要分句时间和字幕，再交给本地 timed 或豆包。

它会根据你的需求、质量、价格、速度和隐私一起考虑。

开源地址：

Anthropic 刚刚拆解了普通 AI 用户和专家用户的区别。一共分为五个层级，他们还发布了每个层级的真实提示词样本。

他们对 400,000 个 Claude Code 会话按这套标准做了分级。以下是能真正帮你升级的要点：

1级：你会写“能不能分析一下这些数据做个图表”。出问题的时候你会说“再检查一遍你的工作”。你完全发现不了模型的错误。

2级：你会用一些正确的术语。你会要求它一步步带你做。你只对明显的错误提出反驳。

3级：你会问“这个分支能不能合并”。这是一个真实的问题，但你从来不会就方法或权衡展开讨论。

4级：你会在被问之前就主动提出权衡问题，你的检查非常具体：这个解析修复没生效，行数还是 742，这里是 wc -l 的结果。你至少能发现一个真实错误。

5级，用 Anthropic 自己的话来说：用户纠正 Claude，而 Claude 几乎从来不需要纠正用户。

最后这句话就是整个进阶阶梯的核心。它对应到什么岗位，下文文章里有说明。收藏这条吧。

完整研究：

我们为公司内部运营搭建了一个智能代理，名为@𝚟。现在 Vercel 的每一项日常工作都离不开@𝚟。它的日交互量和令牌使用量都在呈指数级增长。

从这里我们可以推断出，未来终会迎来 AI 智能代理运营整家公司的一天。它在财务、沟通、文档、营销、工程、商业分析领域都是专家。

我们为它注入了预设技能，并且会持续更新，同时它自身也在不断进化。它已经能按用户维度保存记忆、个性化工作流和日程安排。

举个例子：我之所以知道 skills⁠.sh 突破了 100 万技能，还能在这个论坛分享这件事，就是因为我让@𝚟定期检查数据并提醒我。

它由@evedev_提供技术支持，同时也是@evedev_设计的基础。我们已经打造完成，它运转得非常出色，我们认为每家公司都应该拥有这样的工具。

在你给我发消息之前，我明白你也可以选一款当下热门的「大牌AI Slack集成」来实现这个功能。但那不是你自己的智能代理，那是他们的代理。

如果智能代理会成为现代公司的基础，甚至成为公司本身的代名词，那么从源代码、运行时、数据到令牌，一切都由你完全掌控，在我看来是一件非常重要的事。

用户分享了为Deepseek V4 Flash添加识图能力的操作方法，称该方法非常简单，不明白为何其他公开方法都十分复杂。

该方法有一个前提条件：你已经通过CC-switch这类工具，在Codex或Claude code中完成了Deepseek V4 Flash的配置，可以正常使用该模型。

满足前提后，只需两步操作即可完成。第一步，让AI帮你安装Claude Vision Skill，原文附带操作示意图。

第二步，配置通义千问qwen 3.7 flash的完整模型，部分模型名称后缀会带有日期标注，需要在阿里云百炼平台生成该模型的API密钥。

操作需要注意一点，将生成的API密钥复制到剪切板，让程序自动读取即可，不要将密钥以明文形式放在对话中。

操作到这里就完成了，没有技术难度，按照步骤操作后，你的Deepseek V4 Flash就可以获得识图能力。

面向所有使用Codex运行20个以上智能体的开发者，提问者想了解大家是以何种相对有序的方式完成这项工作的。

提问者近期开始尝试搭建运行更多智能体，但很难维持工作流程的有序性。

当仅运行3到5个智能体时，提问者可以直接为每个智能体分配独立窗口运行。但当想要批量搭建大量智能体时，他认为自己当前的方式缺少优化空间。

提问者询问在Codex中管理大量智能体的最优方法，感谢任何愿意分享自身工作流程的开发者。

开发者aimikoda在𝕏分享了使用MiniMax H3（海螺AI大模型）生成交互式生物百科演示视频的成果。本次生成仅使用了1张UI参考图和8张生物参考图，MiniMax H3对这类UI动画的处理效果很好。

给出的提示词要求，以参考图1作为生物百科界面的UI、布局和风格参考，2至9号图分别对应8种生物的展示卡片，最终生成一段15秒的16:9视频。视频要求固定机位，保持界面、布局、文字和图标稳定美观，整体风格类似现代简约的数码生物百科，接近精致的宝可梦图鉴，不允许场景剪切、额外元素和UI变形。

视频分阶段设计了交互：0到2.5秒点击光野兔卡片，生物轻微眨眼旋转；之后依次点击其他生物卡片，配合光标操作，生物会做出相应反应。最后阶段潮汐巨兽被多次点击后发怒，吞下光标再回到待机状态。

提示词对动画规则和音频也做了明确要求：仅允许光标、选中状态、标题和选中生物产生动效，动作需保持柔和简洁，仅最后吞下的动作除外。音频搭配轻柔的UI点击声、生物细微反应声，结尾加入巨兽的凶悍吼声和吞光标时的喜剧效果吞咽声。

开发者Corey Haines开发了一款名为/watch-video的技能，可以代替用户自动处理各类视频内容。它支持YouTube、Loom、Zoom录制文件、Vimeo以及本地任意格式的视频文件。

该工具会提取视频的文字转写内容，抽选视频帧，通过视觉模型识别关键节点，最后整理出结构化笔记存入用户的“第二大脑”工具。

Corey Haines正用这款工具提前分析100个YouTube视频，为自己的频道上线做准备，它也可以正常处理客户发来的Loom视频和通话录制文件。

这款技能是Maker Skills项目的一部分，该项目包含18个面向创始人与运营者的免费开源技能。可以在Claude Code的插件市场输入命令/plugin marketplace add coreyhaines31/makerskills完成安装。

用户MrLarus在𝕏分享，可使用ChatGPT-Image2生成大众点评商户通的店铺装修图，还能一次性生成包含所有物料的完整视觉案板。

他测试了4种不同的餐饮风格，分别是市井川渝火锅、清爽泰式海鲜、深海蓝银海鲜餐酒、黑金日式炭火烧肉。

生成结果中，每套物料都统一了菜品摄影风格、配色和排版，同时保留了不同物料的独立结构。

整个流程操作简易：先生成整体概览案板，客户确认风格后拆分各个板块，再按照平台规格逐张细化。

该方案适合大众点评、美团店铺装修，也可用于餐饮品牌视觉提案和线上接单，完整通用提示词已放在评论区。

这份通用提示词预留了品牌名、餐饮品类、品牌定位等信息填写位置，要求生成3:4竖版的概览案板，包含入口图、五连图、套餐图、推荐菜、菜单图、新鲜事图共6类物料，且各模块可单独拆分使用。

提示词对每类物料的功能、内容呈现都做了明确要求，同时规定了视觉风格标准，确保最终生成的案板完成度高，确认后可拆分细化。

分享者介绍了用AI在抖音、小红书快速搭建穿搭账号的内容制作方法。制作一条成品换装视频仅需要一张图片加一段提示词。

整个制作过程耗时不到2分钟，生成的视频可以实现连续切换7套衣服的效果。

分享者附上了相关内容链接。

这是用户@sammwy发布的Cline AI编码Agent使用反馈。

Cline有三个优点：提供免费模型，优惠力度大，开放权重模型性能很强，安装和使用都很简单。

Cline的核心问题在于工具框架体验很差。它花费更多时间推理而非实际解决问题，响应很慢，常常得出错误结论，会走很多弯路才能接近目标。

用户测试让Cline修复一个前后端交互的简单401认证错误，它却做了大量无用操作：重启整个服务、制作模拟接口、做端到端测试、检查浏览器密码填充、检查密码管理器、在GitHub话题中搜索私有仓库信息、提前运行应用，在排查错误前做了很多不必要操作，宁愿绕远路，没有直接分析代码。

最终用户转而使用OpenCode。

用户morganlinton在𝕏平台分享了自己搭建Codex Micro的体验。他表示，这款产品的体验相当神奇，非常精巧。如果这款产品代表了OpenAI未来硬件的发展方向，他会立刻购买OpenAI推出的所有产品。

X平台用户@Mayhem4Markets发文称，DeepSeek-V4-Flash-0731是一个优质模型。这位用户同时发文询问，其他用户是否已经试用过该模型。

发文附带一条外部链接，指向相关内容。