02:43GitHub@githubGitHub官方博客发布教程,讲解如何将一个巨大的AI生成pull request拆分成干净、可审查的提交栈。教程针对AI编码工作流中常见的大PR问题,演示如何在反馈落地时保持各层同步。读者可以学到把单一巨型PR转化为多个逻辑提交的具体步骤。技巧GitHub代码审查PR推荐理由:GitHub 官方出的教程,教你怎么把 AI 写的一大坨 PR 拆成一串能逐个看的提交,反馈来了还能同步更新,很实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GitHub
02:34官方一手Hugging Face: Blog(博客/媒体)精选Hugging Face联合亚马逊推出Strands Agents,结合LeRobot与Hugging Face Storage Buckets,为机器人数据循环提供统一工作流。该方案支持从数据记录、模型训练到部署的全流程管理。用户可在同一环境中完成机器人操作数据的采集与存储。LeRobot负责训练行为克隆等策略。Strands Agents则用于部署和推理。技巧LeRobotStrands AgentsHugging Face1 个信源在谈事件专题推荐理由:想搞机器人数据闭环的可以看看,Hugging Face和亚马逊把记录、训练、部署全串在一起了,不用再东拼西凑工具。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LeRobot
18:11AI Will@FinanceYF5Garry Tan在视频中表示,AI能让创始人成为400倍的自己。他认为小团队可以借助AI完成过去只有大公司才能做的事。他建议将每项工作沉淀为Markdown文件,让Agent不断复用。他还劝创始人少听共识,多用今天的工具,提前活在2028年。技巧Garry Tan智能体Markdown1 个信源在谈事件专题推荐理由:YC老板Garry Tan支招:用AI把效率放大400倍,关键是把工作写成Markdown让Agent反复用,还说要少听共识多自己试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Garry Tan
18:11AI Will@FinanceYF5Alex Finn分享的Grok Bot配置方法分5步:先把你的背景、目标和热情完整写入初始代理,再让它根据这些信息推荐最适合的代理架构。接着让Grok Bot自动创建工作区并生成各代理的角色描述,然后询问每个代理可以设置哪些周期执行的任务(cron jobs)。最后直接让代理实现这些例程,你就能拥有一队自动工作的智能体。技巧Grok Bot智能体cron jobs推荐理由:照这篇5步弄Grok Bot,不用自己琢磨,它会根据你的情况自动搭好一队干活儿的智能体,还能设定时任务。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok Bot
18:08Harrison Chase@hwchase17该教程演示如何用Managed Deep Agent构建社媒智能体。智能体可扫描Hacker News和可选X平台,自动草拟三篇帖子。内容会保存到持久化内存,并发送到Slack。视频展示了Slack频道集成、自定义工具和记忆功能。技巧Managed Deep AgentHacker NewsSlack6 个信源在谈事件专题推荐理由:想省手动发帖时间?看这个视频,学会让Agent自动扫HN、写三篇草稿丢Slack。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Managed Deep Agent
18:07AI Will@FinanceYF5Garry Tan认为,AI让小团队创始人变成'400倍的自己'。过去需要大公司才能完成的工作,现在小团队用AI就能做到。他建议把每项工作沉淀成Markdown文件,让Agent持续复用这些流程。他还提示创始人少听共识,多相信亲手验证的结果,用今天的工具提前活在2028年。技巧Garry Tan智能体Markdown1 个信源在谈事件专题推荐理由:Garry Tan说,把每个工作写成Markdown让Agent复用,亲手验证别听共识,提前活到2028。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Garry Tan
17:10AI Will@FinanceYF5Grok Bot 为每个机器人配备独立电脑,能学习用户工作流并使用现有应用。该机器人可自主执行任务,在用户睡眠时持续工作,相当于 24/7 的 AI 员工。此功能可能冲击依赖人工操作的初创企业,引发行业关注。AI产品GrokBot智能体推荐理由:Grok Bot 给每个机器人配了台电脑,能学你干活、用你的应用,睡觉时还在工作,像多了个 24 小时员工。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok
05:28官方一手GitHub Blog@Natalie GuevaraGitHub 博客文章指出,AI 智能体正在将开发者的角色从单纯编写代码转变为编排整个交付系统。开发者现在需要管理智能体、审查其输出,并确保代码质量与业务目标一致。文章建议开发者学习如何与智能体协作,利用 GitHub Universe 等社区活动提升相关技能。这一转变要求开发者掌握新的工作流和工具,以适应 AI 驱动的开发环境。技巧GitHub智能体开发者角色推荐理由:GitHub 官方博客聊开发者角色变化,从写代码变成管智能体,想跟上趋势的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GitHub
04:08eric zakariasson@ericzakariassonEric Zakariasson 发布了一份包含 76 个 AI Bot 自动化工作流的清单,覆盖从 Datadog 火焰图分析、tldraw 动画图表到 Slack 频道管理、邮件分诊等场景。清单中包括用 Bot 监控数据库迁移、运行模型评估套件、整理发票和报销、以及从照片库恢复胶片拍摄日期等具体任务。每个工作流都强调在数分钟到数小时内完成原本需要数小时的工作,例如在 10-15 分钟内重建笔记系统或整理混乱的云盘文件夹。该清单展示了 AI 智能体在个人生产力、开发运维和日常生活中的广泛应用。技巧AI Bot自动化工作流5 个信源在谈事件专题推荐理由:这份清单有 76 个具体可抄的 Bot 自动化点子,从看火焰图到报销发票都有,照着搭能省不少时间。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI Bot
04:00官方一手@OpenAIDevs@OpenAIDevsOpenAI 在 X 平台发布 Codex 新功能,用户可通过几次点击导入现有工作流。该功能支持导入设置、插件、智能体和项目配置,减少迁移到 Codex 时的中断。官方视频演示了导入流程,强调“你的工作流,你的方式”。目前该推文获得 55 个点赞和 11647 次浏览。AI产品CodexOpenAI工作流10 个信源在谈事件专题推荐理由:OpenAI 让 Codex 能一键搬进你现有的插件和配置,不用从头折腾,适合想换工具又怕麻烦的人。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
03:37eric zakariasson@ericzakariassonGrok Bot 已进入公测阶段,用户 Eric Zakariasson 分享了 100 个实际用例。这些用例覆盖销售、招聘、社区运营等多个场景,例如将 90 分钟到 2 小时的销售流程自动化约 95%,以及用 Bot 团队在一天半内重建大部分自定义 CRM。其他用例包括筛选 1000+ 活动申请者、审查约 200 份招聘申请、将一周的 Gong 通话转化为胜负备忘录等。这些用例展示了 Grok Bot 在自动化工作流和提升效率方面的广泛潜力。AI产品Grok Bot自动化销售推荐理由:Grok Bot 公测了,有人整理了 100 个真实用法,从自动约会议到建 CRM 都有,看完就知道它能帮你省多少时间。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok Bot
02:58bolt.new@boltdotnewBolt发布了全新的技能使用方式,用户可以通过一个提示词同时触发多个技能,无需手动逐个调用。官方提供了详细教程,帮助用户掌握这一新功能。技能可以叠加使用,保存一次配置后,Bolt会在相关任务出现时自动加载。该功能旨在简化工作流程,提升效率。技巧Bolt技能提示词工程推荐理由:Bolt 出了新技能玩法,一个提示词就能触发一串技能,不用手动挨个调,保存一次后面自动加载,挺省事的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Bolt
01:29Y Combinator@ycombinatorYC播客Full Stack采访了Circleback联合创始人Ali Haghani,他展示了如何用AI管理公司。他使用编码代理和自动化运营,并将Circleback作为公司大脑。他分享了硬件配置、Telegram中构建的不同代理、终端使用时间等细节。他还讨论了不会让代理处理的事项以及软件工程的未来方向。技巧CirclebackYC智能体推荐理由:想看看创始人怎么用AI管公司吗?Ali Haghani在YC播客里讲了他用Circleback当公司大脑、用代理干活的真实工作流,挺具体的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Circleback
06:44官方一手OpenAI Blog(博客/媒体)Zapier企业营销团队采用ChatGPT Work优化营销流程。该团队利用ChatGPT Work减少潜在客户漏斗中的流失,提升线索转化效率。同时,ChatGPT Work被用于构建活动素材和自动化报告生成。这一实践展示了ChatGPT Work在企业营销场景中的实际应用效果。技巧ChatGPT WorkZapier营销自动化推荐理由:OpenAI分享了Zapier的实战案例,看看人家怎么用ChatGPT Work减少营销流失、自动做报告,挺有借鉴意义。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ChatGPT Work
06:34Google AI Developers@googleaidevsGoogle AI开发者团队在真实赛道测试了边缘架构,证明智能体工作流能在要求稳定性能的环境中正常运行。团队在开发者博客发布了更多细节,指导开发者从零开始构建类似方案。技巧Google AI边缘计算智能体推荐理由:Google AI官方在赛道上实测了边缘架构,证明智能体跑关键任务不掉链子,还有博客能照着搭。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Google AI
02:59Jerry Liu@jerryjliu0精选LlamaIndex创始人Jerry Liu在X上发文,强调评估和hillclimbing在文档处理中的重要性。他认为未来FDE(领域专家)的工作将转向定义业务问题、编码评估标准,并利用自动化优化流程。他提到可以使用Claude Code或Codex来优化工作流,而FDE则专注于确保目标和评估的正确性。该推文还邀请有复杂文档处理需求的团队联系他们。技巧LlamaIndex文档处理评估推荐理由:LlamaIndex创始人聊文档处理的新思路,把评估和自动化优化结合起来,适合做复杂文档抽取的人看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LlamaIndex
15:30Geek@geekbb这套'视觉导演'流程将AI图像生成拆解为四步:定用途、拆画面语言、选版面风格、写提示词。作者把完整流程文档发布在GitHub账号Yu-0312下,仓库名以editor开头。与直接输入提示词相比,该方法多了一层版面风格选择环节,适合需要精确控制画面构图的人。技巧AI图像生成提示词工程视觉导演推荐理由:geekbb分享了一个AI图像生成流程,先计划再写提示词,比硬试更靠谱。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI图像生成
21:28Geek@geekbb@geekbb 在 X 上分享了一个看 YouTube 的技巧:先把视频字幕下载下来,再交给 AI 总结。他表示这样做效率提升 100 倍。这条推文目前有 4 条回复、2 次转发和 7 个赞。技巧YouTube视频总结字幕推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 YouTube
17:46Viking@vikingmute作者vikingmute清理全局Skills,只保留自己的工作流、matt的若干和ponytail。ponytail配合Codex使用能有效减少过度设计。作者觉得caveman已没什么用,而其官网已从Skills扩展成创业公司。作者在问大家还在保留哪些Skill。技巧Codexponytailcaveman推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
09:32官方账号arXiv cs.AI@Bo Wang, Yuqian Yao, Enxi Wang, Luozhijie Jin, Yang Liu, Yiran Suo, Yuxuan Cai, Enyu Zhou, Yufei Gao, Honglin Guo, Tianyu Huai, Li Ji, Zhikai Lei, Bufan Li, Lizhi Lin, Jinxiu Liu, Jie Yang, Jiazheng Zhou, Maosen Zhou, Pengfang Qian, Shichun Liu, Guanshan Liu, Hao Zheng, Yunhao Yu, Hang Yan, Jihua Kang, Xinchi Chen, Xipeng QiuContextWeave 是一项评估语言智能体长期记忆的新基准,基于14名参与者的多月经脱敏工作流,构建了1005个可执行任务,其中568个为核心评测任务。固定模型下,最强记忆配置将 Workspace Score 从68.08提升至78.20,Preference Score 从41.50提升至70.60。固定记忆组件时,召回记忆改善了全部5个测试基础模型的结果。分析还发现,可操作且经验丰富的记忆比紧凑摘要更能支持工作流延续,但也更容易受误导性召回影响。论文ContextWeave语言智能体工作流推荐理由:搞 agent 记忆的人该看看:ContextWeave 拿真实办公流做了1005个任务,能看出召回记忆到底帮不帮得上忙。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ContextWeave
09:29官方账号arXiv cs.LG@Brendan Smith, Susana Lopez-Moreno, Eric Dolores-Cuenca, Sangil Kim, Jose L. Mendoza-Cortes, Nijamudheen AbdulrahimanCheMLFlow 是一个开源平台,用于构建和执行端到端、高通量及智能体驱动的科学工作流。它提供模块化组件、可运行参考管线、标准化产物和评估输出,降低多步骤机器学习管线的编排成本。该平台支持可插拔表示与模型、确定性数据划分、批处理执行和报告生成,并面向智能体辅助实验设计提供了配置驱动接口。论文展示了在量子力学、物理化学和生物活性性质预测基准上达到文献水平的结果,并给出时间序列数据集上超越分子化学的应用案例。论文CheMLFlow化学信息学材料信息学推荐理由:做科学 ML 的人可以看看这个,它把数据、训练、筛选、报告都串成现成管线,省去自己拼装的麻烦,还自带基准结果。原文稍后读已读值得跟进有用关注 CheMLFlow
21:43官方一手Cloudflare Blog@Sam RheaCloudflare 内部构建了 Cloudflare OS 平台,将 Compute 原语与 Zero Trust 套件整合,为团队提供安全的 AI 工具环境。该平台旨在让员工在受控条件下重新设计工作流程。Cloudflare OS 结合了公司自身的技术栈,帮助团队在日常任务中应用 AI。技巧CloudflareCloudflare OSZero Trust推荐理由:想知道 Cloudflare 内部怎么把 AI 安全地用进工作流?这篇是他们的第一手实践。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cloudflare
05:46官方一手GitHub Blog@Julia MuiruriGitHub官方博客介绍如何让编程智能体将一次生成的大量代码拆分成有序的堆叠式Pull Request。文章以GitHub Stacked Pull Requests功能为基础,说明通过拆分可避免单个PR过大导致无法审查。作者给出了具体的操作流程和配置方法,帮助开发者在AI辅助编码时保持代码审查质量。技巧GitHubPull Request编程助手推荐理由:GitHub官方出的教程,教你让AI写代码别一次性塞个大PR,拆成小堆栈,审查起来不头大。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GitHub
09:09宝玉@dotey在一个session里,主agent可以开启subagent来执行任务,并为subagent指定不同的模型。这样主agent和subagent就能在同一会话中分别使用不同模型。这个技巧省去了切换session的麻烦,适合多模型分工协作的场景。技巧subagent智能体工作流推荐理由:想在同一会话里换模型?让主agent开个subagent,给它指定模型就行,不用来回开新对话。原文稍后读已读值得跟进有用关注 subagent
08:29宝玉@dotey宝玉分享跨Agent session的协作技巧:在Claude Code中用Fable 5写技术方案并反复Review,再交给Codex配合/goal执行。他建议用/compact压缩上下文代替新开Session,只在关系不大的任务才新开。旧迁移任务因未设验收标准而交付质量差;加上“UI像素与原版完全一致”的标准后,Codex每一步都会截图对比像素差异,直到达标。技巧Claude CodeCodex智能体推荐理由:看看宝玉怎么让Codex干活:先写文档再给目标,卡死验收标准,它就会老老实实逐像素核对。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
04:38宝玉@dotey精选博主分享了一套复杂任务的分工流程:先用 Fable 5 产出技术方案文档,方便批注和让其他 Agent 快速上手。确认方案后立即 /compact 一次,利用 Prompt Caching 降低压缩成本。接着把文档交给 Codex(GPT-5.6 Sol xhigh)执行,复杂任务加 /goal 减少中断。完成后让 Fable 5 验证遗漏或偏离,再把反馈发回同一 Codex 会话继续完善。博主实测 Opus 5 不如 GPT-5.6 Sol 稳定,也不如 GPT-5.6 Token 耐用。技巧Fable 5CodexGPT-5.65 个信源在谈事件专题推荐理由:这个流程很适合复杂任务:Fable 5 出方案、Codex 干活、Fable 5 把关,还讲了 /compact 省钱和省上下文的细节,挺实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Fable 5
23:10小互@imxiaohuSeedance 2.5 官方用户手册发布,面向即梦视频创作者。手册明确了上传素材的参数上限,并介绍了界面上的四个新入口。内容覆盖七类场景的提示词公式,每个公式都附有可直接复制的案例。官方还演示了 16 个亮点功能,按步骤操作即可生成电影级成片。技巧Seedance即梦视频生成推荐理由:即梦官方出了 Seedance 2.5 手册,七类场景的提示词公式都能直接抄,附带 16 个功能演示,做视频照着弄就行。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Seedance
20:40官方账号快手可灵 Kling@Kling_AIKling MCP 提供了一套面向美食品牌的完整视频制作流程,涵盖创意风格分析、故事板构建和最终视频生成。教程演示了如何利用 AI 批量产出促销视频,提升内容生产效率。该流程适用于社交媒体短视频场景,帮助餐饮商家快速建立视觉内容。技巧Kling MCP视频生成工作流推荐理由:Kling MCP 出了个新教程,手把手教你从分析风格到生成视频,批量做美食促销宣传片,餐饮号运营可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kling MCP
13:38Rowan Cheung@rowancheung这套项目记忆系统由一份权威文档、版本化文件、决策日志和交接提示词组成,为长周期AI项目保留上下文。每次进入新聊天,交接提示词会把项目背景、历史决策和当前进度全部导入。系统来自Christian Denton在The Rundown社区的分享,适合多轮对话容易偏离主题的场景。技巧提示词工程工作流上下文管理推荐理由:长项目老跑偏?试试这套记忆系统,一个文档加决策日志,新聊天也能无缝接上上下文。原文稍后读已读值得跟进有用关注 提示词工程
02:46Rowan Cheung@rowancheung这个Claude Skill将Google Business Profile的垃圾信息追踪变成自动化流程。它用Claude逐项调查可疑商家,收集证据。然后生成一份可直接提交给Google的投诉报告。该Skill由Mike Blumenthal编写,经Rowan Cheung在X上分享。技巧Claude SkillGoogle Business Profile垃圾信息推荐理由:Mike Blumenthal把Google商家垃圾信息追踪做成了Claude Skill,自动调查生成投诉报告,省得你手动整理证据。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Skill
02:41Rowan Cheung@rowancheung一位开发者用 Siri 打造了语音健康追踪器,通过说话就能记录情绪、精力、用药和活动。每天醒来时,他会得到一份整理好的健康仪表盘,全部基于免费套餐搭建。该项目由 Alex Smirnov 分享,发布在 The Rundown 社区。原推文已有 1164 次查看。技巧Siri健康追踪语音记录推荐理由:Alex Smirnov 用 Siri 做了个语音健康追踪器,说话就能记录,早上自动生成仪表盘,而且全靠免费套餐,可以参考着搭一个。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Siri
02:40Rowan Cheung@rowancheungJonathan Sharp把与老板的每次一对一会议记录变成了可搜索的知识库。现在他可以直接问AI,老板会对任何问题作何反应。这个工作流来自Ther Rundown社区分享,核心是让会议历史成为AI的参考上下文。技巧The RundownRAG知识库推荐理由:Jonathan Sharp把跟老板的会议记录变成AI知识库,随时能问“老板会怎么回答”,相当于给自己配了个老板模拟器。原文稍后读已读值得跟进有用关注 The Rundown
19:09Yangyi@Yangyixxxx博主@yangyi分享,用好AI最快的方式是'拿来主义':直接跑专家蒸馏好的skill。比如获取@aleabitoreddit的skill,让它研究Reddit上的美股股票,效果比普通AI的分析强不少。整体来看,专家skill与AI结合的效果,高于仅用AI或普通人平均水平。技巧skillaleabitoredditReddit推荐理由:不想自己调prompt?去拿专家做好的skill直接跑,比如用@aleabitoreddit的skill分析Reddit美股,比普通AI强不少。原文稍后读已读值得跟进有用关注 skill
07:27orange.ai@oran_geX 平台用户 @oran_ge 发帖提出,DeepSeek Harness 出现后,用户是否还会继续使用 Workbuddy。该帖目前有 246 次浏览和 2 条评论,互动量不高。帖子将 DeepSeek Harness 与 Workbuddy 并置比较,暗示两者可能存在功能重叠。发帖人只写了这一句话,没有展开论证。行业DeepSeek HarnessWorkbuddy智能体1 个信源在谈事件专题推荐理由:X 用户 @oran_ge 在问大家,DeepSeek Harness 出来后还用不用 Workbuddy,想看看你怎么推演,帖子才几百次浏览,但问题挺实在。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepSeek Harness
01:40Yangyi@YangyixxxxAI博主@yangyi发帖吐槽,现在的AI工作流被过度包装:Codex处理完接飞书CLI,再做多维表单,最后导出Excel,七八步下来只是完成一句话能搞定的事。他认为这种繁琐设计带有营销动机,末尾还要挂一个付费在线课程。该帖在X上已获9个赞、1714次浏览。技巧Codex飞书CLI飞书多维表单推荐理由:杨沂吐槽那些博主的工作流:Codex、飞书CLI、多维表格、Excel全走一遍,纯属绕路。一句话能办的事,别学这套。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
23:02官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418MiniMax H3能根据分镜图或特效层参考生成复杂动态特效,支持全模态参考。用户用九宫格图片输入,总分辨率约1K,输出清晰度依然很高。文字和UI排版细节表现突出,适合广告片、MV、游戏宣传等场景。MiniMax官方确认该模型即将开源。技巧MiniMax H3视频生成特效5 个信源在谈事件专题推荐理由:MiniMax H3能根据分镜图和参考图直接生成复杂动效,文字细节很清晰,做广告片MV都合适,而且快开源了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MiniMax H3
16:11AI Will@FinanceYF5开发者 Anshu 用 Claude Opus 5 连续运行 24 小时,完成了一款完整游戏。游戏没有借助任何外部素材,所有像素和音效均由 Claude Opus 5 生成。Anshu 公开了 Claude Opus 5 会话中使用的提示词、工作流和代码链接。技巧Claude Opus 5提示词工程游戏开发推荐理由:有人用Claude Opus 5 24小时搞出个完整游戏,像素和声音全是AI生成的,还公开了提示词和代码。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Opus 5
15:58AI Will@FinanceYF571°开发者使用Claude Opus 5连续运行24小时,从零生成了一款完整游戏。画面、音效等全部素材均由Claude独立生成,没有调用任何外部资源或现成代码。完整的提示词、工作流和代码已经公开,可供复现。这个案例展示了Claude Opus 5在长时间自主运行下完成复杂创意任务的能力。技巧Claude Opus 5游戏开发提示词工程推荐理由:有人用Claude Opus 5连干24小时,从零做出完整游戏,画面音效全是AI生成的,提示词和代码都公开了,你可以直接抄作业。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Opus 5
12:48官方一手marktechpost@Sana Hassan精选本教程演示如何在Google Colab中用Omnigent搭建多智能体金融研究工作流。流程集成了实时汇率数据,用于金融文本审计。采用层级智能体委托,将任务分派给子智能体执行。可设置成本预算和工具调用上限等治理策略,限制研究管线开销。整个流程运行在隔离Python环境中,保证执行安全。技巧OmnigentGoogle Colab智能体推荐理由:想用Omnigent搭金融研究流程?教程里教你在Colab接实时汇率、设成本上限,还能自动分任务给子智能体,挺实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Omnigent
10:34AI Will@FinanceYF5开发者Anshu让Claude Opus 5连续运行24小时,做出一款完整游戏。游戏0外部素材、0外部代码,所有像素和音效都由Claude生成。Anshu在推特发布了24小时内的提示词、工作流、代码和游戏链接。Claude Opus 5在连续24小时的会话中完成了全部素材生成,没有中断。技巧Claude Opus 5游戏开发提示词工程推荐理由:Anshu让Claude Opus 5连跑24小时做出款游戏,像素音效全AI生成,还公开了提示词和代码。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Opus 5