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Claude Tag 如何担任 Anthropic CI/CD 故障的一线响应者Anthropic 的 CI 工程师用 Claude Tag 构建了值班智能体,作为 CI/CD 故障的一线响应者。Claude 在事故发生后中位 14 分钟发布首份基于证据的分析,最快案例中 3 分钟内验证修复并确认错误率恢复基线。该方案通过 Slack 频道、Datadog 或 Grafana 工具访问及 GitHub 技能文件实现,Anthropic 已发布通用设置套件供其他团队部署。
推荐理由:文章把 AI on-call 从概念落成可复制的工程架构,用 markdown 技能文件和 lessons.md 实现自我迭代,并给出 14 分钟首报、最快 4 分钟定位等实测数据。
15:36
Google AI:DEV 作者专属(RSS)精选
设计 AI 评测:先求清晰,再谈可视化本文演示如何用开源评测框架 Inspect AI 和 Harbor 评估 agent 技能,并借助 Google Sheets 和 Data Studio 进行可视化分析。
推荐理由:把技能评估拆成模型基线、技能条件与多维事实打分,让团队用同一套脚本量化技能增量,而不是凭单次演示做判断。
08:01
一个实用的深度思考Prompt:用"双向钢人论证"让AI帮你挖出最本质的答案作者基于Reddit上“让Claude真正开始思考”的帖子,引入逻辑学中的“钢人论证”(steelman)概念,并自创了一个“双向钢人Prompt”。该Prompt通过重述真实问题、强化正反双方观点、找出关键变量、逼AI给出明确判断四步,旨在避免模型谄媚,帮助用户找到问题最本质的答案。作者以自己选择公司司庆日的真实案例演示了使用效果。
推荐理由:这个 Prompt 把钢人论证做成可复制步骤,先重述问题、强化正反观点、再定位决定结论的变量,比直接要建议更能绕过模型顺意回答。
02:23
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)精选
如何禁用或避免侵入式 AI:一份覆盖 Windows、Chrome、Edge、Firefox 及主流应用的实用指南一份面向希望减少技术环境中侵入式 AI 的用户的操作指南,涵盖 Adobe Acrobat、Android/Gemini、Apple Intelligence、Chrome、Edge、Firefox、DuckDuckGo、Google Workspace、Slack、WhatsApp 及 Windows 11/Copilot 等平台。
推荐理由:把分散在 Adobe、浏览器、办公套件里的 AI 关闭项整理成按产品分类的操作清单,省去逐个菜单查找的成本,适合需要主动控制 AI 暴露面的普通用户。
12:01
蚂蚁百灵与 ASystem 团队打通单机 Agentic RL 后训练闭环蚂蚁百灵与 ASystem 团队合作,用 Ling-3.0-tiny 和 AReno 在 DGX Spark 上跑通单机 Agentic RL 后训练闭环。以井字棋为最小验证任务,用 GSPO 算法训练 400 步后,rollout/rewards_mean 从约 -0.5 升至 0.4,response_len 降至约 850 tokens,工具调用与动作选择趋于稳定。
推荐理由:真正可复用的不是井字棋,而是把可复现错误、可验证反馈、本地训练和同环境复测串成的轻量后训练闭环,适合为本地小模型稳定工具调用和格式约束。
08:01
从0到1速通DeepSeek Harness:一切皆插件的Agent基建DeepSeek发布Agent产品DeepSeek Harness,核心理念“一切皆插件”,基于名为Cordis的内核,支持在Agent运行中随时更换插件并保持状态不崩,官方预设100多个一方插件。产品提供标准、PTC、极简、创造四种模式,其中创造模式可让Agent现场创造并挂载新插件实现自改造。目前为开发者预览版,GitHub已获3.7万Star。
推荐理由:文章把Harness定位为插件化基建而非单一Agent,Cordis内核的时间与空间可组合性解释了Agent如何在运行中插拔能力,这比模板本身更值得理解。
05:52
Boris Cherny@bcherny精选 Claude 接管应用日常维护:388 个 PR 的实践A weird experiment I've been trying the last few weeks is having Claude take over day-to-day maintenance of our apps. Seeing early signs of life that this might be possible.The setup is straightforward: we have a Slack channel called proj-claude-maintains-apps. In it, Claude Tag runs a bunch of daily routines across iOS, Android, Desktop, web, CLI, and Agent SDK:• Crash fuzzer: open the app in a simulator and tap around to find ways to crash it, then root cause and fix the crashes
• Dup unifier: scans the codebase for similar-yet-slightly-divergent abstractions, and puts up PRs to unify them
• Dead-code remover: removes statically unreachable code, and adds logging to suspected dead code to check if it's really dead and if so, remove it the next day
• Abstraction police: fixes leaky abstractions
• a bunch more..Results have been surprisingly positive. Over the last few weeks, these routines have opened 388 PRs across our repos, 180 of which we merged after Claude Code Review + human review. We're now thinking about how to streamline this to make merging these kinds of mechanical changes easier.Claude generally gets these PRs right on the first shot, and if it doesn't, we ask Claude to tune its routines so it's better the next day. Sometimes it takes a few days of tuning.To try a similar workflow, ask Claude Code or Tag, or create some routines directly at https://claude.ai/code/routines. A few of the actual prompts I used below.Has anyone experimented with similar workflows?译Boris Cherny 尝试让 Claude 接管其应用的日常维护,通过 Slack 频道运行崩溃模糊测试、重复代码统一、死代码移除等日常任务。数周内自动开出 388 个 PR,其中 180 个经 Claude Code Review 和人工审核后合并。Claude 通常一次就能改对,出错时可通过调整例程次日改进。
推荐理由:这套做法的增量在于把日常维护拆成可复用的定时例程,并通过当日 PR 反馈迭代提示词,使机械性代码改动从逐条审查转向批量合并。
02:19
OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)精选
GPT-5.6 构建者指南:如何以更低成本实现前沿智能体性能GPT-5.6 模型家族以更低成本实现前沿级智能体性能,并新增推理持久化、原生多智能体编排和程序化工具调用等 API 能力。在 ARC-AGI-3 上,启用保留推理和压缩后,Sol 得分从 13.3% 跃升至 38.3%,且输出 token 减少约 6 倍。Luna 在 BrowseComp 上以 84.04% 的得分追平 GPT-5.5(84.36%),成本从 $33.27 降至 $1.33。
推荐理由:最实际的改变在 API 原语,让同一模型在 ARC-AGI-3 上用约六分之一输出 token 拿到近三倍分数,影响开发者对推理成本和上下文架构的判断。
02:59
AutoGPT 如何用 AGENTS.md 和技能门控管理 AI 生成的拉取请求AutoGPT 维护者发现,AI 智能体不会主动阅读文档,因此将指令放在 AGENTS.md 和技能文件中,并置于代码目录旁。他们通过强制 PR 模板、测试计划、CI 覆盖率门槛和 CLA 签名等门控机制,将智能体提交的 PR 从“不可用”转变为“可用但不符合路线图”。其中 CLA 签名因需浏览器和 OAuth 流程,被用作区分人类与智能体的“人类探测器”。
推荐理由:AutoGPT 的经验指出发现机制比文档完善度关键,agent 只读当前目录层级的指令,所以把 AGENTS.md 放在代码旁比继续写 wiki 更有效。
12:00
跨会话传消息后,Codex 和 Claude 如何重构 vibe coding 工作流Codex 和 Claude 新增跨 Session 传消息功能后,新对话可从之前所有对话中选择可用消息,省去交接文档和 git 备份。作者据此重构工作流:主对话守住目标与决策,分支对话独立探索新想法,完成后由主对话读取完整记录。Codex 通过复制会话 ID 精确寻址,Claude Code 则用内置 session management 搜索对话历史,但桌面端只能搜索当前可访问的会话记录。
推荐理由:将跨会话消息转化为多分支探索的工作流,并对比了Codex精确寻址与Claude搜索式检索的实现差异和踩坑记录,可直接复用其指令来管理复杂的探索任务。
08:11
零基础用户半天上手AI的12步实操流程文章给出一套零基础用户半天上手AI的12步实操流程:准备内存不低于16G的电脑,订阅ChatGPT并安装Codex或使用WorkBuddy,用语音输入法以【背景、痛点、需求】框架向AI交代任务,经苏格拉底提问澄清需求后投喂文件让AI直接完成,最后沉淀为可复用Skill。文中建议Codex选GPT-5.6 Sol最高模型,WorkBuddy选Kimi K3。
推荐理由:将语音输入、苏格拉底提问与沉淀 Skill 串联成一套从零到交付的闭环,直接缓解了新手不敢开始的心理卡点。
13:47
用 ComfyUI API 实现 MiniMax-H3 多模态视频与音频生成流水线本教程演示如何以 ComfyUI 为无头推理后端,构建端到端的 MiniMax-H3 视频生成工作流。通过 Python 直接构建执行图,支持文生视频、首尾帧条件生成和参考图像条件生成,并自动根据 GPU 显存选择 quality、balanced、squeeze 三种权重配置。流水线涵盖模型自动下载、节点模式校验、音视频联合解码与进度监控,无需图形界面即可复现实验。
推荐理由:用 Python 编程替代 ComfyUI 图形界面,在 Colab 上搭建 MiniMax-H3 视频生成管道,并自动适配不同 GPU 显存方案,教程提供的全流程代码可直接复用。
18:01
Seedance 2.5 上线一周新增六种创意玩法Seedance 2.5 上线一周后,国内外社区涌现出时间静止、超级英雄变身、创意广告、K-pop MV、电商广告、拉片复刻等六类热门玩法。经实测,该版本人物面部告别“AI 油腻感”,动作自然度与镜头切换较 2.0 更合理,单次生成超长视频时长拉至 300 秒,并支持片段重拍与智能续写。通过 LibTV 年费会员,生成成本最低可至 0.4 元/秒。
推荐理由:把时间静止、口香糖广告等创意拆成可复用的镜头语言和提示词,直接降低同类效果的试错成本。
15:44
用DistilBERT LoRA与TF-IDF基线做IMDb情感分析:校准、可解释性与半监督学习本教程基于Stanford IMDb数据集构建端到端情感分析流程,对比TF-IDF逻辑回归基线与LoRA微调的DistilBERT。模型评估涵盖准确率、macro-F1、ROC-AUC及期望校准误差,并分析置信错误、长度影响与词级遮挡显著性。最后利用未标注IMDb数据做置信度伪标注,比较半监督模型与基线,保存合并后的Transformer用于推理。
推荐理由:从 TF-IDF 基线到校准和截断分析,教程展示了评估情感模型短板的方法,可用于自己的分类项目。
14:51
独立开发者用 VoxCPM 克隆网红声音,让 AI 终于"会聊天"了独立开发者叶小叔用面壁智能开源的 VoxCPM 克隆千万粉丝网红声音,搭建 STT → LLM → VoxCPM(TTS)三段式实时对话管道,TTS 首包延迟不到 1 秒,端到端体感 2 到 3 秒。
推荐理由:案例的实践价值在于澄清了实时对话 TTS 环节的选择逻辑:中文原生支持与默认参数平衡往往优于盲目追求极致克隆,这一取舍对同类项目具直接参考。
08:00
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
在 OpenRouter 上设置团队 AI 支出控制OpenRouter 推出五项团队 AI 支出控制功能:组织共享信用池、预设模型范围、每密钥限额、护栏(成员预算和模型白名单)及活动仪表盘。本指南按顺序介绍设置流程,包括创建组织、配置预设、通过 Management API 密钥设置每日/每周/每月限额。组织默认支持最多 10 名成员,标准按需付费账户购买信用时收取 5.5% 平台费。
推荐理由:这份教程把团队支出控制拆解为可操作的五个步骤,并对限额、护栏的叠加逻辑给出了清晰定义,可缓解团队协作中支出归属与模型权限的常见混乱。
03:53
GitHub Copilot 应用中的斜杠命令使用指南GitHub Copilot 应用中的斜杠命令可帮助管理会话、导航项目和自定义 Copilot 工作流。与 CLI 版不同,应用版命令更侧重工作流,如 /plan 用于编码前规划、/spar 用于挑战方案假设、/autopilot 用于自动执行实现。/clear 和 /model 在 CLI 和应用中均可用。
推荐理由:文章不是罗列命令,而是提供了可复用的场景模板,为 /plan、/spar 等命令配好了规划、评审和实现的具体提示词,省去从零组织任务描述的时间。
21:11
OpenBMB@OpenBMB精选 面壁智能 AMNESIAC:反向图灵测试 AI 审讯游戏AMNESIAC — A Reverse Turing Test AI Interrogation Game 🪞Created by developer @HetanshWaghela during the #BuildSmall Hackathon, AMNESIAC flips the Turing Test: can you convince AI that you’re human?In this interactive experience, users face A.M.N., an AI interrogator that analyzes facial expressions, pulse signals, and response timing through the camera and microphone, continuously adapting its questions based on human reactions.Powered by MiniCPM-o and VoxCPM, AMNESIAC can:
🧠 Understand user responses and generate real-time interrogation dialogues with MiniCPM-o 4.5
🎙️ Create a unique AI interrogator personality through VoxCPM voice generation
👁️ Combine on-device facial analysis and biometric signals to build a more immersive interaction
✨ Use LoRA fine-tuning on a custom voice dataset to shape a cold, clinical AI voice styleAMNESIAC showcases how multimodal and speech models can combine perception, reasoning, and voice to create more expressive AI characters.Explore it:
🤗 https://huggingface.co/spaces/build-small-hackathon/amnesiacModels:
🔗 MiniCPM-o 4.5: http://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-4_5
🔗 VoxCPM: http://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2译面壁智能 OpenBMB 在 #BuildSmall 黑客松推出 AMNESIAC,一款反向图灵测试交互游戏:玩家需说服 AI 审讯官 A.M.N. 自己是人类。该游戏由 MiniCPM-o 4.5 驱动实时对话与推理,VoxCPM 生成审讯官语音,并结合摄像头面部表情、脉搏信号与响应计时进行多模态审讯。项目已开源至 HuggingFace。
推荐理由:将摄像头面部信号、语音对话和LoRA角色塑形组合进一个可玩演示,为交互式AI角色提供了比常见聊天机器人更丰富的多模态模板。
12:01
分享10个能大幅提升vibe coding幸福感的开源App作者整理了10个提升vibe coding体验的开源App,涵盖Mac刘海屏改造(Atoll)、窗口预览(DockDoor)、极速启动器(Raycast)、彻底卸载(Pearcleaner)、菜单栏折叠(Thaw)等工具。这些工具均为免费开源,可将重复操作压缩为快捷指令,降低试错成本。作者还提到可用Codex随时为这些开源App添加自定义功能。
推荐理由:十个工具分别针对刘海利用、窗口预览、快捷启动等细分痛点,组合后可将编程前的准备步骤压缩为几次按键或悬停。