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教程实践

拿来就能用的实操内容:提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。

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8月6日8月6日周四

星期四 · 5 条
21:11
OpenBMB@OpenBMB精选
AI 评分 65/100
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
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 70/100
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。
09:30
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 80/100
OpenAI 开源 Codex Security:Vibe Coding 产品必备的安全扫描插件

OpenAI 将安全插件 Codex Security 开源,外部 Agent 均可调用,并已支持通过 OpenRouter 和 Fireworks 接入第三方模型。


推荐理由:在非专业开发者大量借助 AI 构建产品的趋势下,这款插件把过去需安全专家执行的漏洞扫描转化为上线前的例行检查,让安全不再成为追速时的盲区。
06:09
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 71/100
用 Google Meridian 构建端到端贝叶斯营销组合模型:媒体测量、ROI 分析与预算优化

本教程使用 Google Meridian 构建完整的贝叶斯营销组合建模工作流,涵盖数据加载、ROI 先验配置、NUTS 采样拟合及收敛性评估。通过 Analyzer API 提取渠道贡献、ROI、边际 ROI、adstock 与饱和曲线等后验指标,并计算渠道间 ROI 比较概率。最后用 BudgetOptimizer 优化固定与灵活预算,生成可分享的 HTML 报告并保存模型复用。


推荐理由:完整工作流把先验设定、后验采样、诊断和预算优化串联为可执行步骤,让营销分析团队能自行量化渠道贡献与 ROI 不确定性。
03:55
Simon Willison 博客精选
AI 评分 70/100
用 Claude Fable 5 一次性生成完整《Raccoon Heist》游戏

Simon Willison 将 2022 年 GPT-3 和 DALL-E 生成的游戏概念与截图输入 Claude Fable 5(运行于 Claude Code for web),成功构建出可玩的 3D 浏览器游戏。


推荐理由:给出从旧推文到可运行游戏的完整闭环:用 GitHub Pages 实时预览、Playwright 自动抓屏修复,使 agent 能在无人类干预下迭代出可用产物,适合探索 agent 编码游戏的开发者直接复用该流程。

8月5日8月5日周三

星期三 · 3 条
18:01
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 74/100
烧了5亿token后,我给Codex和Claude Code做Skill上下文瘦身的新技巧

作者为Codex和Claude Code中300多个Skill做上下文瘦身,发现每次新会话仅Skill列表就占约9.9k token,按7月使用强度粗算,多余Skill列表约吃掉4到5亿token的上下文空间。


推荐理由:把低频 Skill 从全局暴露转为触发词动态加载,提供了工具多而上下文有限时的一种治理思路,量化了 token 节省,方法可迁移到其他 Agent 管理。
03:54
Simon Willison 博客精选
AI 评分 74/100
MiniMax-H3 通过 MLX 移植可在 Apple Silicon 上运行

MiniMax 发布 MiniMax-H3,一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX,支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测,下载约 115 GB 模型文件,视频生成耗时不到 45 分钟。


推荐理由:在 M5 Max 上生成本地视频的 45 分钟耗时,为判断这类模型何时能进入日常工作流提供了具体的参照。
00:52
GitHub Blog精选
AI 评分 67/100
GitHub 如何用堆叠式 Pull Request 拆解 AI 生成的巨型代码

GitHub 介绍用堆叠式 Pull Request(stacked PR)解决 AI 编码智能体生成巨型代码难以审查的问题。通过将 1,000+ 行的大 diff 按数据、API、接线、UI 拆成 L1-L4 四个独立分层,每层可分配不同审查者。


推荐理由:详细演示了用 GitHub 堆叠 PR 将 AI 生成的大 PR 拆分为逻辑层,配合 gh-stack CLI 和技能,提供可立即采用的审查优化方案。

8月4日8月4日周二

星期二 · 2 条
16:35
MarkTechPost(RSS)精选
AI 评分 74/100
用 NVIDIA SkillSpector、LangGraph、YARA 规则、SARIF 与 CI 策略门构建高级 AI 技能安全审计流水线

本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势,构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场,并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。


推荐理由:将安全审计从单次检查升级为包含基线抑制、回归检测和 CI 策略门的可治理管道,适合批量管理 AI 技能的组织。
08:10
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 63/100
从零开始,教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件

作者以零基础身份,全程通过与Codex对话,从需求讨论、电路搭建、代码烧录到3D打印组装,5天内做出一个能提醒久坐的猫爪硬件。文中还介绍了用Agent调试宏键盘、以及OpenAI与Work Louder联名发布的Codex Micro键盘(13个机械按键,售价230美元)等案例,强调“干中学”的AI开发方式。


推荐理由:价值不在成品,而在把开发顺序从先学后做翻转为先做后学,每一步都留了可跟踪的提示词与物料清单。

8月3日8月3日周一

星期一 · 2 条
23:30
Google AI:DEV 作者专属(RSS)精选
AI 评分 63/100
Google Agent Skills 幕后:如何构建、测试与规模化

Google Agent Skills 团队详解其开源技能库的构建与治理流程:项目始于 Google Cloud Next 2026 前的“swarm”冲刺,发布后 GitHub 星标超 15,000。为保证规模化下的质量,每个技能须通过标准化目录结构、CI/CD 流水线(含 linter、链接检查、AI 辅助清单)及提交时与每周的持续评估,并优先引用远程 MCP 工具。


推荐理由:标准化目录、自动化链接检查和持续评估的完整流程,可帮助团队避免技能库随规模扩大而失控。

8月2日8月2日周日

星期日 · 2 条
21:26
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 72/100
实测MiniMax H3做后期和动效:视频届的审美王来了

MiniMax H3视频模型实测覆盖广告TVC、短剧、创意片头、动态海报、UI动效和游戏实机六类场景,可生成5-15秒视频、原生双声道、直出2K,一次最多放9张图、3段视频和3段音频,提示语最高支持7000字符。


推荐理由:多个场景测试显示 H3 在动态文字稳定性和动效克制上表现突出,提供的提示语结构可直接用于 UI、游戏宣传片等需要文字控制的视频生成。
19:00
AYi@AYi_AInotes精选
AI 评分 75/100
Codex 用 Sol 指挥 Luna Max 省额度翻倍产出刚发的Codex Luna Max省钱tip,现在有进阶版了——而且是让Sol自己帮你配好,现在Codex圈中高阶玩家都在用。思路很简单:别让Sol什么都自己干,Sol很贵,额度烧得快,但它规划和审核确实强。Luna Max便宜,写代码改文件跑测试这些有明确边界的体力活,它干得跟Sol差不了太多。所以最佳模式是:Sol当包工头,Luna Max当工人。具体怎么搞,让Sol自己帮你弄,你就跟它说:在~/.codex/agents/下创建一个luna-worker.toml,模型设gpt-5.6-luna,reasoning effort设max,写好描述和指令,专门用来处理有明确边界的委托任务。创建完验证配置,给我看diff。Sol会自己把这个子代理配好 之后你干活的时候,Sol负责拆任务、做架构决策、审代码,具体的实现、改bug、跑测试、重构,它会自动delegate给luna_worker去跑。主线程的Sol额度省下来只花在刀刃上,体力活全让便宜的Luna Max扛,同一个订阅,产出量直接翻倍。还有个更懒的办法:不建配置文件,直接告诉Sol,遇到需要批量执行的子任务,自己spawn独立的Luna Max对话线程去跑,跑完把结果汇总回来。效果差不多,就是没那么结构化。去看DeepSWE那个榜就懂了,gpt-5.6-luna max的分数跟Sol Medium咬得很近,但成本差了一个数量级。Sol指挥+Luna Max干活,等于用一个Sol的钱,同时跑好几个工人。别再拿Sol当苦力使了,让它当老板才是正确的打开方式:#Codex #OpenAI #AI编程Codex 高阶玩法:让 Sol 在 ~/.codex/agents/ 下创建 luna-worker.toml 子代理,模型设 gpt-5.6-luna、reasoning effort 设 max,Sol 负责拆任务与审代码,具体实现自动委托给 Luna Max。

AYi: 刚发现一个OpenAI订阅的隐藏用法,感觉像白捡的。 GPT-5.6不是分三档吗——Sol最强最贵,Terra中间,Luna最便宜最快。大部分人默认选Sol,觉得贵的就是好的。 但现在一堆重度用户测出来一个组合:Luna + Max rea...


推荐理由:把 Sol 定位为「包工头」而非全栈苦力,用配置实现任务委托,给出了一个可复用的省额度方案,但长期可靠性待真实验证。

8月1日8月1日周六

星期六 · 1 条
00:59
AYi@AYi_AInotes精选
AI 评分 75/100
animated-voiceover 开源:一人干翻动画工作室这个Skill真的让我看到了一个人干翻一个动画工作室的可能性,我用它做了个DeepSeek V4-Flash的视频,一个人,一条指令,40块钱,2分钟电影感动画科普视频。不是那种一眼AI的垃圾。是角色不崩、声音一致、镜头有语言、旁白有节奏的正经片子。这东西叫animated-voiceover,刚开源,MIT协议。作者是前字节产品经理@s1dashu,他自己已经用这套东西在小红书起号了。它不是软件,不是App,是一套喂给Codex/Claude Code的完整制片流程。你就跟它说一句:"用animated-voiceover做一条两分钟关于确认偏误的动画科普",剩下的Agent按流程给你跑:先研究,写完整旁白, 锁视觉风格参考图,锁角色参考图。 每15秒拆成5个镜头,每个镜头写清主体、变化、镜头运动。先生成第1段,把人声提出来,48kHz立体声WAV锁死。后面所有片段全部挂这同一个人声参考——声音飘的问题,工程化解决了。逐段QC,旁白完整性、角色一致性、构图、运动,不合格重来。 最后拼成片,做封面。最狠的是它解决问题的方式,全是工程思维,不是玄学。AI视频最大的痛点是什么?声音每段都不一样,角色脸走着走着就变了,镜头之间没有逻辑。他怎么干的?先做第一段,把人声锚定,后面全挂这个参考。一张风格图贯穿全片,每个角色独立参考图+角色表管理。旁白写完再切,中文卡到每15秒60个字,多一个少一个都不行,信息密度均匀,不机械。这不是"帮我生成个视频",这是把一个专业动画导演脑子里的制片流程,变成了Agent可以执行的Skill。一条2分钟的片子,LibTV跑下来大概40块钱。一个人,一个下午,从选题到成片。以前这活儿得一个团队干一周。作者反复强调一句话:90%自动化,但那10%人的判断决定上限。你定选题、定风格、卡审批,剩下重复的、容易出错的、熬人的,全交给Agent。这才是Agent Skill该有的样子,不是跟你聊天,不是帮你写个Prompt,是把一整条专业生产管线——从研究到脚本到分镜到渲染到QC到成片——封装成一个你随时可以调用的能力。知识博主、超级个体、想做深度内容但不会动画的人,这个东西的价值怎么强调都不过分。B站、小红书那些电影感科普号,以前得团队作战,现在一个人就能干。GitHub搜s1dashu/animated-voiceover,SKILL.md和references目录里全是干货,旁白怎么写、分镜怎么拆、声音怎么锁、Seedance的提示词怎么用,全给你摊开了。别再问AI能不能替代内容创作者了,会用这种工具的创作者,正在替代不会用的。前字节产品经理 @s1dashu 开源 animated-voiceover,一套喂给 Codex/Claude Code 的完整动画科普视频制片流程,MIT 协议,可实现 90% 自动化。

sida: 最近我在用 Codex 配合 LibTV CLI 制作动画科普视频(Animated Voiceover Video),同时运营一个小红书账号。目前小红书账号正在稳步起步,数据看起来相当健康。 现在我把这个 Skill 开源出来了: htt...


推荐理由:这个 Skill 把专业动画导演的制片流程封装成了 Agent 可执行的管道,首段锚定人声、风格图贯穿全片,工程化地解决了角色崩和声音飘的问题,个人创作者 40 块钱就能产出 2 分钟电影感科普视频,值得马上动手试。

7月31日7月31日周五

星期五 · 1 条
22:28
Google AI:DEV 作者专属(RSS)精选
AI 评分 68/100
教程:用 Antigravity SDK 与 Google Cloud 构建自主财务审计智能体团队

本教程演示如何用 Google Antigravity SDK 与 Google Cloud 构建多智能体财务对账系统,将供应商交易与 PDF 发票核对。系统由审计编排器、数据研究员、发票分析器和对账引擎四个智能体组成,并设有人工合规门控,将超过 $1,000 的差异升级人工审核。


推荐理由:这是一篇完整的多智能体财务审计实战,从零搭建到部署全链路,代码和架构图齐全。想做企业级 Agent 的开发者能直接复用其中最小权限、安全护栏和可观测性模式。

7月30日7月30日周四

星期四 · 2 条
18:04
公众号:卡尔的AI沃茨精选
AI 评分 71/100
实测 ego lite:给 Codex 浏览器自动化加到 2.5 倍速

开源浏览器自动化项目 ego lite(5.9k star)实测:基于 Chromium 内核定制的独立浏览器,让人和 Agent 共享同一浏览器但各自独立 Space 工作,支持迁移 Chrome 登录态。


推荐理由:作者实测发现,从内核提取结构化信息再批量执行脚本,可大幅降低自动化任务的Token消耗和操作轮次,尤其在多账号场景下比外挂式方案更稳定。
03:56
OpenAI:官网动态(RSS · 排除企业/客户案例)精选
AI 评分 70/100
GPT-5.6 如何融合前沿智能与效率

OpenAI 推出 GPT-5.6 模型家族,旗舰版 GPT-5.6 Sol 在开启最大推理时以不到一半的成本超越 Claude Fable 5 的 Artificial Analysis Coding Agent Index 得分。


推荐理由:GPT‑5.6 不光是新模型,它自己参与了推理栈优化,20% 成本降幅是实打实的工程突破,做 AI 应用的该重新算一下每次调用的成本了。

7月29日7月29日周三

星期三 · 1 条
08:56
OpenRouter:Announcements(RSS)精选
AI 评分 66/100
OpenRouter 推出专用 LangChain 集成包,支持 400+ 模型与自动故障切换

OpenRouter 发布了 langchain-openrouter(Python)和 @langchain/openrouter(TypeScript)专用包,让 LangChain 应用无需改造即可调用 400+ 模型和 70+ 提供商。ChatOpenRouter 自动处理负载均衡与故障切换,切换模型只需修改 provider/model 格式的字符串。


推荐理由:OpenRouter官方的LangChain专用包,替换掉了用ChatOpenAI加base_url的老路子,但从零折腾一次安装配置的必要性,只对已绑定OpenRouter的团队成立。

7月28日7月28日周二

星期二 · 1 条
21:27
Google Blog:AI(RSS)精选
AI 评分 71/100
Google Search 的 AI Mode 推出 5 项新功能,帮你规划线下生活

Google Search 的 AI Mode 新增 5 项工具,帮助用户规划线下活动。功能包括:通过 Personal Intelligence 连接 Google Calendar 推荐本地课程;在 AI Mode 内直接购物并查询附近库存;利用 Canvas 生成桌游策略指南并模拟对弈;根据预算和人数筛选并预订演唱会等门票;连接 Canva 生成邀请函设计。


推荐理由:Google搜索的AI Mode把线下生活场景串起来了,从找课到订票都是实用教程,对普通用户比单纯benchmark更有体感,看完就能照着做。