Nobody @JustKeepAwake
Hong Kong Joined October 2015-
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Codex 最客观的结论 真正做职业级、可继续修改的 PowerPoint:PPT Master 第一,没有悬念。 追求视觉上限和多格式交付:花叔第一。 追求叙事、路线选择和质量控制:Knowledge Cat 第一。 追求自由 HTML 审美:Frontend Slides 第一。 追求瑞士风线下分享:歸藏第一。 追求演讲者模式和逐字稿:Lewis 第一。 追求小红书、社交卡片式整页图片:宝玉第一。 追求“各种材料快速丢进 NotebookLM”:乔木第一,但不应被归类为专业 PPT Skill。 我的也很强大家试试? github.com/gnipbao/knowle…
PPT Master 确实是最好的 PPT Skill 我新的 skill 写PPT也挺好,能导出可编辑版本,可以AI配图,可以在 Agent 内置浏览器中标记编辑 github.com/jimliu/baoyu-d…
最近最火的Codex优化网络速度Use Case,写了个提示词,亲测效果不错: 1. 在Codex中输入 “/goal” ,如果中文版输入 “/目标”,如果不用,直接发提示词也行。 2. 提示词如下: 优化当前电脑的网络速度和稳定性。 请按“先诊断、再最小可逆修改、最后复测”的方式执行,不要直接破坏性重置网络。 诊断要求: 1. 先跑 before 基准:networkQuality、DNS 查询耗时、到路由器的 ping、到公网 DNS 的 ping。 2. 区分真实公网链路和本机代理/VPN/TUN:检查 scutil --nwi、route get default、scutil --dns、scutil --proxy。 3. 检查 Wi‑Fi 质量:频段、信道、带宽、RSSI、噪声、Tx Rate、周边干扰。 4. 检查 MTU、丢包、mDNS/DNS 缓存、网络服务顺序。 5. 找出高流量或会接管路由的后台进程,如 VPN、Tailscale、Shadowrocket、Stash、iCloud、Dropbox、网盘、下载器。 优化要求: 1. 只做安全、可逆、低风险修改。 2. 把真实使用的 Wi‑Fi/以太网排到网络服务第一位。 3. 禁用明显无用的伪网络服务或旧网络服务,但不要删除配置。 4. 根据实测 DNS 延迟设置更快的 DNS。 5. 刷新 DNS 和 mDNS 缓存。 6. 停止或提示我关闭明显占用带宽的后台程序。 7. 如果需要 sudo 或会影响 VPN/远程连接,先说明风险,不要强行执行。 复测要求: 1. 再跑 after:networkQuality、DNS 查询耗时、路由器 ping、公网 ping。 2. 对比 before/after:下行、上行、空闲延迟、加载延迟、丢包、DNS 耗时。 3. 总结发现的 3 个主要问题、已修复项、未修复但建议手动处理项。
Codex 如果一直出现 `Reconnecting... 1/5`,可以把 Responses WebSocket 关掉。 在 `~/.codex/config.toml` 加: model_provider = "chatgpt_http" [model_providers.chatgpt_http] name = "ChatGPT HTTP" base_url = "chatgpt.com/backend-api/co…" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true supports_websockets = false 加完之后你的codex app 会显示
在我刚入行那几年, 记得代码库里有一种人是被默默崇拜的, 他能在十几层调用栈里一眼看出 N+1,能在火焰图里指出哪个函数被多调了三次, 今天 Greg Brockman 转的那个 Codex Skill, 第一次让这件事不再是少数人的特权。 性能优化为什么过去这么稀缺, 你得会用 Chrome DevTools 拉火焰图,会用 Node --prof 跑 profile,会读 perf report, 你得对渐进复杂度有近乎本能的敏感,能在嵌套十几层的代码里识别出 O(n²) 长什么样, 你还得踩过几百个真实生产事故,知道哪种模式在百万级数据下会爆, 这三样能力叠加起来,是十年项目经验才能稳定输出的活,在团队里就是稀缺资源,工资溢价就来自这里。 Greg 转的这个 Complexity Optimizer,是社区开发者做的一个 Codex Skill, 一行 npx --yes codex-complexity-optimizer 装完,在项目根目录跟 Codex 说一句 analyze my codebase,几秒钟跑完, 它专挖 O(n²)、O(n*m)、N+1、循环里套循环、每次渲染都扫全表那种隐藏坑,每一条都精确到文件 + 行号 + 当前复杂度 + 优化后复杂度 + 推荐改法 + 风险等级, 最重要的设计是它默认只报告不动代码,每条标 low 或 medium 风险,还告诉你上线前要补哪些测试, 也就是说 AI 不绕过人类决策,它做的是把人类做决策所需的信息全部准备好。 但这个 Skill 真正让我感兴趣的,不是它能干什么,而是它意味着什么, 过去两年 AI 写代码的故事,焦点一直在让代码写得更快上, 可是写代码的速度,从来不是开发者真正的瓶颈, 真正的瓶颈一直是看见自己看不见的问题——架构隐患、性能坑、安全漏洞、依赖陷阱,这些东西高度依赖个人经验积累,集中在少数资深开发者手里, Complexity Optimizer 真正的信号是,这类需要十年经验才能输出的能力,第一次被压进了一个可以一行命令调用的 Skill 里, 这条路一旦走通,下一波 Skills 不会等太久——安全审计、依赖风险扫描、架构腐烂检测、内存泄漏侦察,全都会涌出来。 总的来说,资深开发者的护城河不会消失,但定义在变, 过去的护城河是看见问题的眼力, 未来的护城河是判断 AI 给出的方案在你的业务场景下能不能落地的判断力, 十年经验值正在被压缩成一行 npx 命令, 这件事也许从今天就开始咯。
Stanford 这堂 2 小时 AI 系统构建课,直接把 Claude 所有教程和 Prompting Thread 秒了! 强烈推荐: “比你刷过的所有 Claude 教程都实用 10 倍” 里面讲的不是 prompt 技巧,而是 Stanford 真正教工程师如何从零构建可靠 AI 系统的完整方法论。 周末就刷这一个,绝对是你这周最有生产力的事! 我已经将其翻译为中英 文双语视频直接戳这里👇
开源 Multica:专为 AI-native 团队设计的 Agent + 人的协作平台 github.com/multica-ai/mul… 为什么做 Multica? Multica 最初是为了解决我们团队自己的问题: 1. 团队间的知识无法共享。 每个人都在用 coding agent,但产出的上下文全部散落在各自的 agent session 里。A 做完了一件事,B 不知道;agent 跑完了一轮,结果只有发起人看得到。团队知识变成了一座座孤岛。 2. 多人 + 多 Agent 的协作缺乏中枢。 当团队同时有多个 agent 在跑任务,谁在做什么、做到哪了、卡住了没有——没有一个地方能看到全貌。人和 agent 之间、agent 和 agent 之间,缺少一个共同的协作界面。 Multica 是什么? 一句话:像 Linear 一样管理任务,但 AI agent 是一等公民。 你可以像分配任务给同事一样,把 issue 分配给 agent。agent 会自动领取任务、在你的本地机器上执行代码、提交结果、更新状态、发表评论——一切都发生在同一个看板里,所有人实时可见。 核心思路很简单:每个人把自己的 coding agent(Claude Code / Codex)注册到团队 workspace,之后就可以像分配任务给同事一样分配给 agent。agent 自动执行、更新状态、发表评论,所有人实时可见。 适合谁? - 1-10 人的 AI-native 小团队 - 正在大量使用 coding agent 但缺少协作中枢的团队 - 希望让 agent 融入日常工作流而不是当作独立工具的团队 官网: multica.ai 欢迎 star、试用、提 issue,也欢迎 PR。
现在跑通一个全栈 AI 产品的成本到底有多低? 直接抄作业,这是目前最顶的独立开发启动技术栈: - Claude:写代码主力(20刀/月) - Supabase:后端数据库(免费) - Vercel:一键部署托管(免费) - Namecheap:搞定独立域名(12刀/年) - Stripe:跑通支付接口(单笔 2.9% 手续费) - GitHub:代码版本控制(免费) - Resend:邮件分发系统(免费) - Clerk:用户登录授权(免费) - Cloudflare:DNS 解析加速(免费) - PostHog:跑用户数据分析(免费) - Sentry:线上错误追踪(免费) - Upstash:Redis 缓存(免费) - Pinecone:向量数据库(免费) 算下来除了买域名和开 Claude 会员,基本算是零成本冷启动。别再说没团队没资金了,工具都喂到嘴边了,直接去 Build。
ClawHub Skills 排名第一的「self-improving-agent」:记录经验、总结错误,形成持久化的经验记忆,提取成 Skills,自我提升,不断总结经验,这个 Skills 的设计理念真的很值得反复琢磨。 - 架构分为三层 - 第一层:日志采集 在项目根目录下建立 .learnings/ 目录,包含三类文件: · LEARNINGS.md:被用户纠正的错误认知、过时的知识、更优的做法 · ERRORS.md:命令执行失败、异常堆栈、意外行为 · FEATURE_REQUESTS.md:用户希望 Agent 具备但目前缺失的能力 每条记录采用统一的结构化格式:唯一 ID、时间戳、优先级、状态、涉及的代码区域、详细描述、建议修复方案,以及用于关联相似问题的 See Also 字段。 第二层:经验晋升 日志只是原始材料。当某条经验被验证为普遍适用——不是一次性的个案,而是跨文件、跨功能的通用规则——就应该"晋升"到更高层级的配置文件中: · CLAUDE.md / .github/copilot-instructions.md:项目级的事实和约定,所有 Agents 会话都会读取 · AGENTS.md:Multi Agents 协作的工作流规则 · SOUL.md:OpenClaw 行为准则和沟通风格 · TOOLS.md:工具使用的注意事项和已知坑点 晋升时要求提炼,不是把冗长的事故报告搬过去,而是压缩成简短的防御性规则。比如: > 原始记录:项目用 pnpm workspaces,我试了 npm install 结果失败了,锁文件是 pnpm-lock.yaml,必须用 pnpm install。 > 晋升后写入 CLAUDE.md:Package manager: pnpm (not npm) - use pnpm install 这个从"事故叙述"到"行为规则"的转化过程,是整个 Skills 最有价值的设计。 第三层:Skill 提取 当某条经验足够通用——不仅对当前项目有用,对其他项目也有参考价值——可以进一步提取为独立的 Skill。Skill 提供了一个 extract-skill. sh 脚本来辅助这个过程,支持 --dry-run 预览。 提取的门槛设得比较合理:需要有 2 个以上的关联条目(说明是反复出现的问题)、已验证的修复方案、非显而易见的知识点。 - 自动化机制 - Skills 提供了两个 Hook 脚本,通过 Agent 的钩子系统实现半自动化: · activator. sh(挂载在 UserPromptSubmit):每次用户发送消息后注入一段提醒,让 Agent 评估是否需要记录经验。开销约 50-100 tokens。 · error-detector. sh(挂载在 PostToolUse):监听 Bash 命令执行结果,当检测到非零退出码时触发记录流程。 - 循环模式检测 - Skills 专门设计了一套去重和升级机制来处理反复出现的同类问题: · 每条记录可以带 Pattern-Key(如 simplify.dead_code、harden.input_validation)作为稳定的去重键 · 同一 Pattern-Key 再次出现时,递增 Recurrence-Count,更新 Last-Seen · 当一个模式满足 出现 3 次以上 + 跨 2 个以上任务 + 30 天内 这三个条件时,自动触发晋升 这个量化的晋升规则避免了两个极端:过早晋升导致配置文件膨胀,或过晚晋升导致同样的错误不断重复。 - 多个 AI Agents 兼容性 - · Claude Code / Codex:通过 Hook 脚本激活 · OpenClaw:通过 Workspace 注入 + 会话间通信激活 · GitHub Copilot:手动写入 instructions OpenClaw 平台的集成最深,支持通过 sessions_send 在不同会话之间传递经验,这意味着一个会话踩过的坑可以实时通知到并行运行的其他会话。 Skills 安装地址 clawhub.ai/pskoett/self-i…
发现一个挺有意思的项目,Trellis,用来统一 AI 编程工具的上下文。 现在很多人同时用 Claude Code、Cursor、Codex等等,但每个工具的规范和历史记录都不互通。Trellis 的做法是在项目里建一个 .trellis/ 目录,把代码规范、任务 PRD、工作流都存进去。 不管你切换到哪个 AI 工具,都能把这些上下文注入进去。还支持 git worktrees 让多个 AI 任务并行跑。团队里一个人写好的规范,其他人直接复用。 同时用多款 AI 编程工具的朋友可以看看。 github.com/mindfold-ai/Tr…
最近试了几个爬虫工具,分享下我的使用体验 做 AI Agent 的时候,数据采集是最头疼的环节。 MediaCrawler(45K+ stars) 如果你要做国内社交媒体的内容抓取,这个几乎是唯一选择。 支持的平台很全:小红书、抖音、B站、微博、快手、知乎、百度贴吧。代码质量不错,社区活跃,更新也及时。 唯一的缺点是它专注国内平台,如果你想抓 Twitter,这就帮不上忙了。 Agent-Reach(8K+ stars) 这个工具的口号是"给你的 AI Agent 一双眼睛"。 支持的平台很广:Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书。最重要的是它声称零 API 费用,一条命令就能抓取多平台内容。 但我实测下来,它的稳定性存疑。因为它依赖反向工程,平台一更新可能就挂了。如果你是个人项目、预算有限,可以试试;但如果是生产环境,建议还是用官方 API。 jina-cli(226 stars) 一个极简的 URL 解析工具,可以把任意网页转成 LLM 友好的格式(Markdown/Text)。 我用它来快速抓取新闻、博客、文档页面。它的设计理念就是给 AI Agent 用的,所以输出的格式很干净。 不过它受登录墙限制,想抓 Twitter 时间线是不行的。单页抓取没问题,批量采集就别想了。 x-tweet-fetcher(ythx-101,407 stars) 这是专门为 Twitter 打造的工具。 支持抓取推文串、mentions、时间线,还内置了 LLM 分析功能。我现在的 AI 早报就是用它来巡逻 Twitter 账号的。 它的优势是深度集成 AI 分析,支持自动巡逻和智能筛选。缺点是部署有点复杂,而且文档不算完善。 怎么选? 抓国内社交媒体MediaCrawlerTwitter 舆情监控x-tweet-fetcher 零成本多平台抓取Agent-Reach(备用) 快速解析单页内容jina-cli 工具只是手段,选适合自己场景的就行。 GitHub 链接: MediaCrawler: github.com/NanmiCoder/Med… jina-cli: github.com/geekjourneyx/j… Agent-Reach: github.com/Panniantong/Ag… x-tweet-fetcher: github.com/ythx-101/x-twe…
这 design skill 不比市面上的强吗🤣github.com/pbakaus/impecc…
一句话,生成大师级设计! 不会PS、不懂配色、不认识艺术家? 没关系,只需用一句话描述。 AI自动选择最合适的艺术风格,为你生成专业级海报、封面和设计作品。 启发自Mondo,拓展书籍/公众号/唱片封面等设计场景 安装Skill npx skills add joeseesun/qiaomu-mondo-poster-design Github见评论区
非常有趣的一个 skills,最近也很火:skills.sh/poteto/noodle/… adversarial-review 简单来说:你用 Claude 写代码后,这个 skill 会自动用 Codex(或反过来) 作为 reviewer 来研究你的代码,从不同角度挑刺,确保质量更高、更稳。 必须用对立模型:如果你在 Claude 里跑,就强制 spawn Codex reviewer;反之用 claude -p。不允许用同一个模型的子 agent,根据改动大小自动分配 reviewer。 非常适合 agentic coding
An AI co-scientist that can't read your own paper library isn't much of a co-scientist. We built a pyzotero skill for Claude Scientific Skills so your agent can search your Zotero collection, pull references, export BibTeX, and download PDFs, all in context. @zotero github.com/K-Dense-AI/cla…
分享一个为多平台专业UI/UX设计的Skill 目前已26.4K星星⭐️ 支持:Claude Code、Cursor、Windsurf、Antigravity、Codex CLI、Continue、Gemini CLI、OpenCode、Qoder、CodeBuddy等 67种UI风格:玻璃化、黏土化、极简主义、粗犷主义、拟物化、Bento 网格、暗黑模式、AI原生UI等等 96种颜色方案:针对SaaS、电子商务、医疗保健、金融科技、美容等行业的特定颜色方案。 57种字体搭配:精选的字体组合,并导入了Google Fonts字体 25种图表类型:仪表盘和分析的建议 13种技术栈:React、Next.js、Astro、Vue、Nuxt.js、Nuxt UI、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、HTML+Tailwind、shadcn/ui、Jetpack Compose 99条用户体验指南:最佳实践、反模式和无障碍规则 100条推理规则:行业特定设计系统生成(v2.0新增) Claude Code中直接安装: /plugin marketplace add nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill /plugin install ui-ux-pro-max@ui-ux-pro-max-skill Claude Code中直接使用: 当您请求UI/UX设计工作时,该技能会自动激活。只需自然地聊天即可: Build a landing page for my SaaS product 开源直达:github.com/nextlevelbuild…
ChatGPT Plus 4.77刀,Gemini 2.5刀,Perplexity 1.07刀,而且还有质保。 能做到这个价格,其实原理就是: 利用家庭版、高级版本身的优惠政策,但官方只提供整包售卖,个人用户只能承担全部成本。 GamsGo 通过系统化、合规化的订阅拆分,让每个人只需要支付自己实际使用的那一份,如果有问题会按照天数退款。 其实闲鱼很多时候也是这个套路,但它并没有保障,很容易就消号跑路了。
90% 的 AI 重度用户,正在被订阅制悄悄偷钱 ChatGPT Plus、Gemini、Perplexity,看起来每个都不贵,但一年算下来,3000 元起步,而且 70% 的时间在闲置。 如果我告诉你,这些 AI 和流媒体工具, 可以只用官方价格的 1/4,体验却完全一样, 你还会继续原价续费吗?
哎呦!发现了一个超级宝藏! BBC 把自己几十年广播、纪录片、影视里积累的声音资产,直接搬到公众面前的「免费声音金矿」 声音量级离谱大。全站收录两万九千多条专业音效,涵盖自然、交通、机械、人群、动物、脚步声等十多个大类,单自然类就有一万七千多条。 每条都是广播级录音。音效来自 BBC 节目制作现场,环境声、拟音、氛围声的真实感和细节,都明显高于很多「为了素材库而录」的商业音效包。 站点有完整的导航和分类列表,直接按「自然」「交通运输」「日常生活」点进去筛,比很多素材站更友好。 内置「混音模式」。主页直接给了「混音模式:创建属于你的声景」,可以在网页里叠加多轨声音,现场调出自己的氛围 BGM,这是很多音效库没有的交互玩法。 找素材太费时间。做视频、播客、vlog 时,为了找「真实又不廉价」的脚步声、城市环境声,常常要在各大网站来回试听、筛选、下载。BBC 按场景和类型分好类,直接用搜索框和分类就能精准锁定,极大减少反复试错时间。 免费库要么音质差,要么版权模糊。很多所谓免费音效站,噪音重、采样粗糙,或者标着「免费」,实际授权条款复杂、踩坑风险大。BBC 官方在站内清楚写了使用说明和授权路径:非商业用途可免费使用并署名,商业用途通过指定渠道付费授权,规则透明、风险可控。 新手不会做声景。很多创作者其实不知道怎样把鸟叫、风声、脚步声叠成有情绪的背景。BBC 提供 Mixer 模式,还给出 Radio 1 主持人做混音的示范视频,等于把「怎么用好音效」的教程也一起打包给了你。 想要「电影感」,这类声音很难自己录。森林深处的鸟群、大型体育场人群、军用车辆、老式机械设备的细节声,普通人几乎不可能自己完整采集,但在这里都能找到,并且是 BBC 实战项目里验证过的素材。 做非商业项目,几乎是「白送」。按官方说明,只要是非商业、个人或研究用途,且按要求标注 BBC 来源,就可以免费使用这些音效;一旦触及商业项目,又可以通过 Pro Sound Effects 把同一套声音升级成终身可用的商业授权库,既能先免费试水,也有正规升级路径。 sound-effects.bbcrewind.co.uk
想下载 YouTube、TikTok、Instagram 上的视频,市面上各种在线工具要么有广告,要么限制格式,甚至还得付费。 于是,在 GitHub 上找到了 VidBee 这个开源视频下载工具,支持全球 1000+ 网站的视频和音频下载。 基于强大的 yt-dlp 引擎构建,提供简洁直观的桌面界面,一键暂停、恢复、重试,实时追踪下载进度。 GitHub:github.com/nexmoe/VidBee 最独特的是 RSS 自动下载功能,订阅你喜欢的创作者频道后,其新发布的视频会在后台自动下载,不用手动操作。 同时还可以配合提供的浏览器脚本,在视频网站上直接显示下载按钮,点击即可发送到桌面端下载。 提供 Windows、macOS、Linux 三平台安装包,开箱即用,项目完全开源且持续更新中。
Denis LeBeux @DenisLebeux
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