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许多人使用AI工具（如Claude Code、Cursor）编写代码时，直接提出模糊需求，例如“帮我开发一个AI聊天应用”。虽然AI能快速生成代码，但需求变更（如增加登录注册功能）可能导致代码重写。 GitHub开源了Spec Kit工具，旨在规范AI辅助编程流程。 该工具要求开发者首先用自然语言清晰地描述需求和目的，再让AI生成代码。通过标准化模板和强制评审，将模糊需求转化为高质量、可追溯的代码。 整个过程有完整记录，方便日后查阅。开源不到一个月，Spec Kit已获得19.8k+ Star，支持Claude Code、Gemini CLI、Cursor等工具，并提供详细教程。
研究发现，赋予AI智能体特定人格（例如MBTI人格类型）能显著改变其行为，无需复杂的再训练。通过在提示词中设定人格，例如“思考型”或“情感型”，AI在策略游戏中展现出不同的合作与背叛倾向。“思考型”AI背叛概率接近90%，“情感型”AI则约为50%。研究人员甚至让AI进行人格测试，结果与设定人格一致。这种方法应用广泛，例如，可将AI客服设定为“守卫者”类型以增强同理心，或将AI分析师设定为“指挥官”类型以提升效率。未来，多个拥有不同人格的AI智能体可协同工作，解决更复杂的问题。这项研究表明，提示词工程不仅在于提问内容，更在于塑造AI的“人格”，从而实现更通用、强大和可控的AI。
这个思路有点牛P了 Google 推出新AI学习工具：Learn Your Way 它让你可以利用AI 随心所欲重构你的学习教材 也就是它可以根据你的兴趣，学习水平和你喜欢的方式，任意更改你上传教材的难易程度和你愿意学习的方式。 例如，可根据你的水平将专业词汇换成符合学生理解水平的语言。 还支持将教材转换成各种交互形式，生成测试题、PPT、思维导图等。
找到了个巨猛的 CUDA 教程。7K Star， 特别适合新手看。教程也是国人写的哦，有中文。并且更新也很快，像刚出的 HunyuanImage-2.1 相关内容也有。 地址：https://t.co/5lRLyWHN9u https://t.co/eXgQLDZNLS
GitHub 上开源了一款本地运行AI模型的工具Shimmy，其体积仅5MB，启动速度低于100毫秒，内存占用约50MB。它基于Rust构建，提供完整的OpenAI兼容API，并能自动分配端口，自动发现Hugging Face、Ollama和本地目录中的模型。与Ollama相比，Shimmy在文件大小、启动时间和内存占用方面均有优势。项目地址：https://t.co/5yXwrFbDnR
GitHub 上开源监控工具 ZeroTrace 可从 Chrome 浏览器窃取密码、Cookie、浏览历史和书签等信息，并具备实时客户端监控、数据收集和分析功能。该工具提供直观界面，包括仪表板、文件资源管理器和密码管理器等视图，支持自定义端口配置和客户端构建器，兼容 Windows 8/10/11 系统，适用于远程客户端数据管理和分析。 GitHub 地址：https://t.co/fuANLDQ5tG
三十岁后，我理解了普通家庭与成功家庭的本质区别。普通家庭倾向于让最有出息的孩子承担更多家务和责任，美其名曰“锻炼”，实则未真正尊重孩子的意见和决策权。成功家庭则相反，尽量少打扰孩子，希望孩子专注发展，摆脱现有圈层。这反映出认知差距：成功家庭明白优秀子弟的未来代表家族未来，孩子心力有限，应专注核心发展；普通家庭则因面子或短视，过度利用孩子，忽略其长远发展，孩子也可能因承担过多责任而沾沾自喜，最终被拖累。为人父母者应有长远眼光和开阔胸怀，养育孩子并非为“养儿防老”或“光宗耀祖”，而是希望孩子成就自我，获得幸福。年轻人应珍惜时间，把握机遇，并敢于与父母沟通。
四十多岁后，养生重在心态平和。减少人际交往，避免负面情绪，因为情绪波动会损害健康。保持情绪稳定，提升人生格局，才是真正的养生之道。 少管闲事，不攀比，与三观相符的人相处，才能身心愉悦。 快乐的心情增强免疫力，积极乐观的生活态度对健康至关重要。 不要过度思虑，学会爱自己，放下执念，减少内耗，才能活得轻松自在。 人生不如意事常有，要学会看淡，减少烦恼，才能拥有健康长寿。
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GitHub 上有一份详尽的 Claude Code 高级使用指南 (claude-code-guide)：https://t.co/FJrsrd6Knx。该指南涵盖了基础使用到高级自动化，包括多系统协同、自动化脚本和最佳实践。主要内容包括：Claude Code 功能使用指南及最佳实践；后台任务监控、多目录工作流等高级特性；自定义命令、Hook 系统和 MCP 集成自动化方案；智能上下文管理和预测式任务队列优化策略；以及从基础到高级的进阶路径。 该指南对 Claude Code 用户和技术团队很有价值。
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Anthropic 刚出了个官方教程，教你如何写MCP工具给Agent用。 我看了下，教程写的很系统，从构建到测试全写了，还给出了如何构建好的工具的指导性原则，点赞👍 教程地址：https://t.co/siDex23DCa https://t.co/MD1f4PDt1C
开发者学习大语言模型(LLM)开发技术时，常常难以找到合适的学习书籍。为此，一位开发者整理了“Awesome LLM Books”书单，这份书单严格筛选了22本高质量的LLM开发相关书籍，涵盖基础入门、模型构建、应用开发、提示工程、生成部署等内容。每本书都提供作者、出版社、评分和阅读链接等信息。该书单持续更新，地址为：https://t.co/DlPbC4Z11p
微软开源了VS Code插件AI Toolkit，简化Agent应用的全流程开发。该插件集成了模型浏览、Playground测试、Agent构建、批量运行和性能评估等功能。支持GitHub、OpenAI、Anthropic等多家提供商的模型，并提供交互式Playground快速测试模型能力及多模态功能。Agent构建器支持自然语言生成启动Prompt和链式任务分解，内置评估工具支持F1分数、相关性等标准指标测试，并集成MCP服务器，方便Agent连接外部工具。可在VS Code插件市场搜索“AI Toolkit for Visual Studio Code”安装。
杭州，某拆迁区域，附近居民经常来此种菜、休闲、散步的区域。 25年9月9日上午9点，一女子散步时不小心踩到一个扔在地上的塑料壶，壶被踩破，脚陷了进去，塑料壶已经老化，里面的化学液体喷溅到另一只脚上。女子当场就无法行走。 后连送三家医院，确诊为“氢氟酸中毒”，当晚医治无效身亡。 杭州警方接到报警以后，连夜排查现场，又挖出来两个盛放氢氟酸的塑料壶，正在追查来源中。
红楼梦告诉你上流社会有多渣，金瓶梅告诉你中下层社会有多滥，水浒传告诉你兄弟义气有多假，西游记告诉你就算有天大的本事，照样要走后门拉关系。古典名著之所以是名著，就是因为它讲透了人性。让恶狗不敢咬你的方法，不是喂肉讨好，也不是躲着它，而是左手棍棒，右手提刀，不服你就宰了它。一个人的觉醒，1%靠的是别人的提醒，99%靠的是千刀万剐。能让一个人成熟的，从来不是年龄，而是经历。人教人教不会，事教人一次就好。吃亏跟吃饭一样，吃多了也就长大了。愿你我南墙已撞，故事已忘，熬过去就是春天。
noScribe是一款可在GitHub上下载的AI语音转录工具，专为学术研究和新闻采访设计。其支持60多种语言的转录，可自动识别不同说话人，并内置专业的编辑器。该工具支持几乎所有音频和视频格式，允许音频同步播放校对，且可在Windows、macOS和Linux系统上离线运行，保障数据隐私安全。下载地址：https://t.co/6a11JuXE3E
近日GitHub Trending榜单上持续热门的开源项目ROMA，或将成为优秀的DeepResearch开源替代方案。基准测试显示其性能超越了Kimi-Researher、Grok-4、Gemini-2.5-Pro、OpenAI-o3-Pro等闭源商业DeepResearch产品。ROMA通过递归层次结构自动将复杂问题分解为可并行处理的子任务，并保持完全透明的执行过程，方便调试和优化。该项目提供通用任务解决器、深度研究Agent和金融分析Agent等多个专业智能体，采用MIT开源协议，支持商用，并提供一键安装脚本和Docker快速部署方式，易于上手。 GitHub链接：https://t.co/2mNQxIx7qY
Shopify分享了其构建Agent的经验，采用主流的Agentic Loop架构：大模型判断所需工具，Agent调用工具，根据结果决定继续调用或完成任务。他们提出四点核心建议：1. 架构简单化，工具清晰有界；2. 模块化设计（如即时指令）；3. LLM评估与人类高度相关；4. 预防奖励作弊，持续优化评估体系。 Shopify建议工具数量控制在20个以内，避免过多工具影响Agent能力。他们提到，与其使用过渡性的JIT方案（动态生成调用工具指令），不如采用PPT中提及（图3）的SubAgent方案（Claude Code已成熟应用）：将工具分组到SubAgent中，分担上下文，避免影响主Agent上下文长度，并赋予子Agent一定自主能力，类似于公司分部门管理。