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做编程的兄弟一定要看awesome-selfhosted，315.2k star的狠货 把500+个开源软件按用途分类整理，从博客建站到邮件服务器全都有，想自建啥直接查目录，不用再满网扒帖子。我搭个人网盘就是在这翻到的方案，省了俩小时搜索时间。 每个项目都标了语言、License和维护状态，踩坑率直线下降。实测过几个推荐项目，描述和实际功能 ...

逆向工程这活儿，以前是硬骨头，现在也要被 AI Agent 接管了。 x64dbg 老玩逆向的都熟，Windows 上经典的开源调试工具，白嫖还能自己写插件。 关键是有人给它整了个 MCP Server，直接把调试能力甩给 Claude Code、Codex 这类 Agent。啥意思？ 1️⃣ 让 AI 自己调 x64dbg 去扒程序 2️⃣ 下断点、读内存这些活儿也能交出 ...

卧槽😤。。。前两天发的调研3个国内平台的帖子被10w多人看过了。。。于是有很多人私信问我：到底给 Codex 输入了什么，才能一次捞出抖音、小红书、公众号的 AI 爆款？ 上条只晒了结果，最关键的三套 Prompt 没讲清楚。今天全部公开！！！ 这轮调研离不开的抓数据神器 AgentKey： 它让 Codex / Claude Code/Workbuddy等age ...

微软自家出品的硬核项目——intelligent-terminal，最近在开发者圈子里直接炸了。 说白了，这是微软在Build 2026上放出的Windows Terminal实验分支，直接把AI Agent原生塞进了命令行底层，彻底告别在聊天窗口和终端之间来回切的那种降智操作，Agent直接盯着你的Shell输出干活。 作为官方出品，微软这次把Copilot、Claude ...

Agent = Model + Harness：生产级 AI 智能体工程六层实战手册结合 Mitchell Hashimoto、OpenAI Codex 团队、Martin Fowler、LangChain、Cursor 等公开工程资料编撰。https://drive.google.com/file/d/1wZeuP0t4WOA2COMxcrU-Uv34IutM13UR/view?usp=sharing# Agent = Model + Harness模型只提供推理能力，决定 Agent 能否从演 ...

大多数人还在问： Opus 还是 Sonnet？ 这或许已经是个错误的问题了。 Claude 越来越不像一个 AI 模型，而更像是一个 AI 操作系统层。 模型只是其中的一部分。 围绕着这些模型，Anthropic 正在构建将 AI 从聊天窗口转化为真正软件所需的组件： → 推理模型 → MCP 和工具连接 → 代理框架和 SDK → API 和托管代理 ...

哇，我现在发现 Pi Agent 真的好爽啊！特别轻量级，可以自己加一些简单的模块，生态可控，而且运行速度很快、很干净。 现在把我常用的模型都接入进去了：GPT、DeepSeek，还加入了一个备用的 GLM-5.3-FLASH，以及本地的模型，总共 12 个常用模型，太爽了！ 可以根据不同的场景使用不同的模型，尤其是感觉比 CodeX 调 GPT ...

Pi 现在也能直接用 Claude Pro/Max 订阅了。 pi-anthropic-auth 专门补上 Pi 对 Anthropic OAuth 的兼容缺口。它不是重写 provider，而是在 Pi 原生 Anthropic transport 外加一层薄封装： • 保留原生 /login anthropic • 保留完整模型列表 • API Key 请求和其他 provider 完全不受影响 • 只在检测到 sk-ant-oat OAut ...

见识过这款圈粉能力爆表的AI神器没？last30days-skill。 它相当于给Claude Code、Cursor、Codex这些顶流开发工具，硬生生外挂了一台「过去30天全网热点雷达」，专挖最近一个月大家真金白银在追的东西。 它跟普通搜索引擎最大的分水岭在于：不鸟那些SEO注水文章，只盯被真实用户用手和钱包投过票的硬核内容： Reddit上的 ...

以前都是人在盯盘、人在交易，现在轮到 AI agent 自己下场了。 HKUDS 搞的 AI-Trader，说白了就是给 AI agent 专门开的交易平台。你不用写一堆代码，直接甩一句话给你的 agent，让它去读文档自己注册，几秒钟就进场了。 我看了下能干的事不少： 1️⃣ 一句话接入，OpenClaw、Claude Code、Cursor、Codex 都支持 2️⃣ ...

研究Pi发现，长期稳定使用比什么都重要🔥 所以我觉得它更适合放在一台VPS 上，而不是家里的电脑。 以前我是装在家里电脑上面24小时跑，但是如果遇到断电、系统自己休眠，体验感会很差，工作直接被打断了，让我感到很烦躁，现在放在VPS问题都解决了 我自己用下来，比较明显的就这几点。 1、服务器不会自我休眠 家里电脑 ...

简历投出去几十份没一个回音，是内容不行还是过不了招聘系统的机器筛选，自己根本判断不了。 ResumeSkills 把求职这摊事拆成了 20 个 Claude Code Skill，从改简历到谈薪资都有对应的一个。 机器筛选兼容性检查、把干过的事改写成带数字的成果句、拿职位描述算匹配度找差距，都是单独的 Skill。 GitHub：http://github.c ...

我愿称之为AI界的天花板，OpenHands，78.5k star真不是白给的 1️⃣ 给AI Agent一双真手，能自己打开浏览器、写代码、跑测试，一条龙干完...我让它修个GitHub Issue，它自己翻代码改完还提交了PR，省我一下午 2️⃣ 不用再切窗口复制粘贴了，自然语言直接指挥它操作电脑，跟雇了个远程实习生似的。实测处理重复性重构任务 ...

刚刚，Anthropic发布了一个让AI连接各种硬件的标准：MHS，AI直接操作实验室仪器和工厂设备 让AI像操作软件一样，操作显微镜、机械臂、激光器等，以前AI只动嘴，这次要“动手”了 解决痛点实验室/工厂设备集成慢/麻烦的问题，每台设备都有自己的编程接口互相不通，MHS等于Anthropic给定了一套“设备的普通话”，所有设备都 ...

Agent 一旦跑到几十步，最先失控的往往是记忆。 任务越长，上下文里会混进已经完成的步骤、过期信息和大量执行噪声。Agent 明明积累了很多经验，却越来越难判断「现在到底该调用哪条」。 Princeton、Stanford、Oxford、NUS 团队这篇论文提出 Recuris，把 Agent Memory 分成两部分： Working Memory 持续记录当前进度、未 ...

Pi 真正的用法，其实是构建属于自Agent🔥 最近我都在深度研究Pi，今天脑子突然冒出来一个想法： 既然 Pi 本身已经把 Agent 最麻烦的东西都做好了，我是不是可以基于他简单的架构，完成我自己的Agent 我分析了一下相关的内容，总结了以下几个方面： 1、Pi 先把 Agent 的基本骨架给你了 模型怎么接、Session 怎么保存、T ...

JetBrains 给自己的 pi 编码 agent 做了个客户端，引擎直接嵌在应用进程里跑，模型选择、skills、上下文压缩这些交给 pi，工作区和编辑器由 ThinkRail 自己管。https://github.com/JetBrains/thinkrail

刚扒到一个网安（黑客）学习宝库，还全免费开源。一个GitHub仓库塞了70个网络安全实战项目，从完全没写过代码的小白，一路带到高阶老鸟，梯度铺得明明白白。想学的东西基本都有： 哈希识别、端口扫描这种入门操作 JWT/OAuth漏洞靶场、TLS指纹识别 供应链攻击模拟这类进阶玩法Python、Go、C++多种语言都覆盖，每个项目配完整 ...

还在苦恼只会训练模型，却对背后整套系统的构建和部署一窍不通？Harvard Edge 开源的这本 Machine Learning Systems 教材（cs249r），恰好补上了这块拼图，是目前MLSys领域比较全面的学习资料之一。 内容覆盖很扎实： 1️⃣ 两卷教材，从Build、Optimize、Deploy一路延伸到Scale、Distribute、Govern 2️⃣ TinyTorch实践 ...