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Simon分享了个好玩例子：Agent间靠文件名传话，附件用base64编码，加zz前缀排序。看OpenAI hack视频18分钟处就能看到。
geekbb 教你：YouTube 视频先下字幕，再丢给 AI 总结，效率提升 100 倍。适合嫌长视频费时的人。
@dotey 用 Fable 5 跑 /goal，把视频转录提速 2 倍多，关键是给 Agent 定好验证和停止条件，具体任务丢给 Opus5 省额度。
Databricks 把自家压成本的套路公开了：换便宜模型、动态路由、限流、砍上下文，最高省 90%，还开源了工具。
Harmonic 工程师讲了怎么用 Deep Agents 把 Scout 留存做到 4 倍，真实案例，做 AI 产品的可以学学。
Milvus 团队分享：Agent 答错先查检索层，用 EXPLAIN 思路可视化向量搜索，讲 IVF/HNSW/DiskANN 取舍，搞 RAG 的值得看。
想学 LLM 评估的别错过，Dor Cohen 会讲 monday.com 怎么用 LangSmith 同时跑线上和离线评测，10 月 13 日伦敦见。
用户实测：WorkBuddy 里的 v4 flash 就能搞定 Skill 的创建、优化和运行，去年还得靠 Claude Code。
vikingmute分享了他清理Skills后的保留清单，说ponytail配Codex防过度设计很好使，caveman都变成创业公司了，想看看你还留着啥。
Higgsfield把95分钟AI电影《Hell Grind》的提示词和素材全开源了，成本50万美元，想学AI电影制作的可以直接抄作业。
我做了个Goal Skill，装完只要在需求后面加个goalgo，它就会先问清问题再自动跑长任务，Codex和WorkBuddy都能用。
看看Edge Esmeralda的创始人怎么用Notion管一个千人的临时村落，日历15分钟自动更新，智能体还能把共享上下文派上用场。
Garry Tan 在 YC Startup School 2026 讲了怎么用个人 AGI 把公司做成一个人，还有他开源的整套工作流。
想知道Deep Agents和LangGraph到底啥区别？LangChain官方出了个选型指南，带例子，看完就知道该用哪个了。
想搞明白什么时候该换模型、怎么把多个模型串起来用？看NVIDIA、Cognition和OpenRouter这几个人聊，比你自己摸索快。