开发者用 Claude 和 MCP 自动剪辑 DaVinci Resolve 视频,并开源 runbook 与脚本
一位开发者利用 DaVinci Resolve 21.1 的 MCP 连接让 Claude 自动剪辑自己的 YouTube 视频,三支视频的成片时长分别为 7:00、9:58 和 10:35,其中一支 57 分钟的素材只用了约 57 分钟完成初剪。
一位开发者利用 DaVinci Resolve 21.1 的 MCP 连接让 Claude 自动剪辑自己的 YouTube 视频,三支视频的成片时长分别为 7:00、9:58 和 10:35,其中一支 57 分钟的素材只用了约 57 分钟完成初剪。
一位开发者分享了自己为测试 Gemini 3.8 开发效果而做的 AI 开发规范 skill,并说明该规范按个人需求定制、并不适合所有人。他用这套规范在不到 5 天内开发出一个二手回收系统测试项目,但项目只符合其中 20 多条规范,后续很多条目是采纳他人建议后优化新增的。
Cua 在 GitHub 开源了一套让 AI Agent 操作电脑的工具集,包含 Cua Spaces 桌面应用、Cua Driver 桌面自动化、Lume 本地 VM、Cua SDK 与 CLI、CUA-S1 决策模型和 Cua Bench 评测工具。
一个团队把几个 coding agent 接进 Slack 和 GitHub 后,用 TypeSafe 的 Jev 做「要不要回复」的判断:定义问题和判定标准,返回带概率的类型化结果,路由逻辑写在自己的代码里,调严格程度只需改阈值而非改 prompt。
Anthropic 发布 Claude Code v2.1.294,修复了以指令形式编写的 prompt 和 agent hooks(如“Block commands that...”)会放行本应拦截内容的问题。
独立开发者推出 Deveggs,用于持续构建一份可移植的偏好、技能与脚本集合,可带入任意 agent harness 试用。作者认为 garry's gstack、poteto's pstack、claude superpowers 等 agent stack 提炼自作者本人的日常习惯,并不个性化,而 Deveggs 通过与 agent 的每次交互试错学习,让习惯无需反复手动提示。
agentc 是一个用 freestanding C23 编写的极简可扩展编码 agent,零 libc、静态二进制,发布版 stripped 后约 760 KiB,启动不到 1 ms,启动时空闲 RSS 约 0.7 MB。
基于 LAYA 本地开源决策模型的决策模型训练工作台更新,新增决策模型训练和目标检测训练两项功能。决策模型训练(开源版 JEV)支持用任意 Hugging Face 编码器新建 Laya 格式模型或在官方 Laya 权重上微调,训练结果由项目自有服务端提供,接口仍为 /v1/systemone,4 GB 显存即可训练小模型,无显卡可用 CPU 训练。
作者开源了 free-llm-intel,一个每天自动巡检 OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral、xAI 以及通义、Kimi、DeepSeek 等国内外 30+ 家 LLM 厂商官方页面的聚合站,为没有 RSS 的厂商生成自建源并合成总订阅流,导入一个 OPML 即可订阅全部更新。
WorkSkill 上线 552 条用 Claude Opus 5.5 与 Fable 5.5 制作的爆款视频,每条均署名原作者并附原帖链接。用户可在 WorkSkill 阅读完整提示词、左右对照原片与实时复刻,并一键安装能在自己 Agent 里做出同款视频的技能。该库还提供 400+ Agent 技能(大量免费),并附 GitHub skill 库与视频画廊库。
pingdotgg 发布 tsc-rs(ts-rust),一个用 LLM 把微软原生 TypeScript 编译器、检查器和 lsp 移植到 Rust 的开源项目,可通过 npm install -D tsc-rs 安装。
Anthropic 最新的轻量模型 Claude Haiku 5.5 已在 GitHub Copilot 全面可用,面向 Copilot Pro、Pro+、Max、Business 和 Enterprise 用户,可在 VS Code、Visual Studio、Copilot CLI、GitHub Mobile 等入口的模型选择器中选用。
作者把 Grok Bot 通过 Upstash MCP server 接入 Upstash Box,只用在对话里说一句“设置 Upstash MCP server”,再走一遍 OAuth 就完成配置。
OpenComputerUse 是一个以 MCP 服务器形式运行的开源项目,让 Agent 在后台驱动应用,用户的鼠标、键盘焦点和最前台应用不受影响。它通过 start_session 启动应用并返回 session id,支持截图、UI 树、点击、输入等工具,并可用 run_recipe 执行固定步骤。
一位开发者用 Claude Code 和 Codex 一个月记录约 3.73 亿 token,其中 90% 以上是缓存读取,按已发表研究估算耗水约 47.8 升,误差范围上下各 5 倍。发电用水约占中位估算的 88%,现场冷却只占小部分;模型选择比提示长度更影响足迹,且没有厂商公布每 token 能耗。作者开源了免费 CLI 供他人核算自身用量。
Luke 是一款面向编码 agent 的语音规划工具,用户口述功能需求时它会同步阅读代码,并生成可直接粘贴进 Claude Code 或 Codex 的计划。该工具支持 macOS 14+ 与 Apple silicon,提供 macOS 下载并已在 GitHub 开源。
开发者在 Hacker News 发布 Show HN 项目,用 800M 参数的 AI harness 挑战 7B 模型,并附有视频演示。该帖获得 2 分、1 条评论。
开发者开源了一个周末趣味项目,抓取互联网上 Top 10 科技新闻,用 AI 把它们吐槽并分类为 COOKING 或 COOKED,而不是给干巴巴的摘要。架构成本为 $0:GitHub Actions 每天跑一次 Python 脚本,抽取后生成 news.json,再由 GitHub Action 更新前端页面。作者称目前吐槽时好时坏、偶尔会抓到几个月前的旧闻,希望社区帮忙让它更好笑。
Hacker News 的 Ask HN 出现一则讨论,发帖人称在网上浏览时发现了一个 Claude Mythos 5.1 System Prompt 相关的 repo,并询问大家对这个仓库的看法。该帖获得 3 分,暂无评论。
一位开发者在学习推理语言模型课程时,用 Opus 5.5 做了一个交互式演示,逐步展示一个玩具版 GPT-2 类模型的每个数字。所有矩阵都能放进屏幕,每个数值都在浏览器中实时计算,悬停任意单元格即可看到该步的精确数学过程。内容覆盖推理(从分词到采样的单个 token 生成)、预训练的一个训练步,以及后训练中 RLHF 的一次 PPO 迭代。
Cockpit 是一个 Claude Code 插件,在会话旁显示上下文占用、5 小时与 7 天限额、花费、子代理、工具调用、改动文件和测试运行情况,并可在 rm -rf、git push --force、改 .env 等操作前弹出确认。
VeriQuote 是一个 MIT 许可的 TypeScript 开源库和 CLI,无依赖,通过给每条引用附加原文逐字引文并做两次校验来检测 LLM 幻觉。确定性匹配器在源文本中查找引文,LLM 裁判则对照引文判断其是否支持该论断,两者都通过引用才算合格。
CloudGrip 是一个用 Node.js、Express 和 SQLite 构建的自托管 AI 代理网关与仪表盘,用于管理 LLM API 预算并控制执行循环。
GitHub 项目 ayghri/i-have-adhd 提供一个让编码助手不再把答案埋在铺垫里的技能,规则共 10 条,写在 SKILL.md 中:先给下一步动作、多步任务编号、结尾只留一个具体下一步、禁止寒暄和总结。它通过 CLI 安装为 skill/plugin,可 fork 后修改 SKILL.md 再替换自己的副本,采用 MIT 许可。
作者发布开源工具 Truth Firewall,在 Codex 声称 DONE 后独立校验任务要求,只有全部强制检查通过才给出 VERIFIED_DONE,否则返回 REJECT_DONE 并让 Codex 继续工作,最多三次尝试。
KORA Doctor 是一个开源 CLI,可分析 AUDR JSON/JSONL 追踪文件,标记出可删除、缓存、改用确定性逻辑或换更便宜模型的 LLM 调用,无需 dashboard、账号或托管服务。
中国独立开发者项目列表更新了 onomeo 条目:这个兼容 OpenAI 的 AI 接口聚合站取消了积分和签到,免费模型从 35 个改为约 30 个,改为按次数计费,每个账号每 5 小时 30 次。Claude、GPT 等大模型按量付费,美元余额 5 美元起充,目前仍处公测阶段。
Strands 发布 Strands Decider 2B,一个 20 亿参数的开源决策模型,可在本地 CPU 或 GPU 运行,适合快速实验与本地开发。
Reika 是一个面向本地与托管模型的编码 Agent CLI,优先适配 8B–35B、Q2–Q4 量化、16–32k 上下文的小模型。
作者发布 GridCore,一个用 Go 编写、位于应用与 GPU 之间的调度器,通过 OpenAI API 接收请求,按 interactive、background、batch 三类优先级决定谁先占用显卡,底层仍由 llama.cpp 的 llama-server 逐模型推理。
开发者 Cuauhtémoc Pacheco 发布 kcc,一个完全用 ARM64 汇编编写、以文学化编程形式呈现的 C17 编译器,与 AI 协作者 Claude 共同完成,每月成本约 100 美元。
agent-squad 是一个 MIT 许可的开源项目,让人类扮演 CEO,由 CTO、DEV、QA 三个 Claude Code 会话组成团队协作开发。CTO 负责规划并把工作拆成 GitHub issues,DEV 写代码和测试并提交 pull request,QA 在合并前审查每个 PR;每个智能体在独立 git worktree 中工作,规则由脚本强制执行。
RigMark 是一个面向 OpenAI 兼容本地 AI 设备的独立可复现服务基准,用代理形态的散文、代码、结构化输出上限和缓存击穿/即时重放 prefill 来测真实负载,兼容 Qwen、GLM、DeepSeek、vLLM、SGLang 与 DGX Spark。
作者对 9 个最受关注的编码 agent skill 做了安慰剂对照测试,用等长的中性文本作为对照,结果只有 2 个 skill 优于安慰剂(Holm 校正后 p = 0.049),1 个比安慰剂更差,6 个没有差别。
作者发布开源项目 Langgraph-harness,一个基于 LangGraph 构建、面向 GitLab 的自托管 AI 编码代理平台,可自动审查合并请求、处理工作项与任务,并支持带项目上下文的对话。
作者发布开源项目 Pawl,用一组确定性钩子拦截编码 Agent 的危险操作,支持 Claude Code、OpenAI Codex 和 Antigravity,纯 Python 3.11+ 标准库、无模型调用,常驻提示仅 144 token。
开发者 boisy 开源了 ecommerce-video-skills(MIT),把一张商品图变成带配音字幕的 15 秒竖屏视频。做法是让 agent 输出 storyboard.json,再用纯 Python + ffmpeg 脚本本地渲染,剪辑环节不需要 API Key,edge-tts 配音需联网。
推荐理由:作者开源了 12 个电商短视频 Agent Skills,把商品图到成片的流程拆成可单独安装的模块,并附本地渲染脚本。
Codebase-guide 是一个 Claude 插件,指向一个代码库就能生成一份单文件 HTML 上手文档,讲清项目做什么、由哪些部分组成、一次真实请求如何穿过代码,以及改任何功能该打开哪个文件。
Vev 是一个兼容 TypeSafe Jev API 的开源决策模型,对文本、JSON 或截图提出是/否、多选或分级问题,约 40 ms 返回每个允许答案的概率,答案必定是你定义的选项之一。
一款名为 make-it-click 的 Agent Skill 发布,灵感来自 Andrej Karpathy 关于让 LLM 输出更易理解的公开笔记,把回答格式当作可选阶梯:从 ASD-STE100 简化技术英语写作,到流程图、交互式 HTML 页面、Manim + ElevenLabs 或本地 TTS 的讲解视频,并含审查 agent 改动的 oversight 模式。