TranslateBookWithLLM是一个开源工具，用于大规模文本翻译，可处理整本书籍和多种文档格式（包括EPUB电子书、SRT字幕和纯文本）。它基于本地Ollama模型或Gemini API，支持多种文件格式翻译，并保持原有文档结构和格式。采用智能分块处理技术，确保上下文连贯性。可通过Docker快速部署，提供Web界面和命令行两种使用方式。GitHub地址：https://t.co/5x1wKygupv
Chrome DevTools发布了模型上下文协议(MCP)服务器公开预览版，该工具允许AI编程助手直接使用Chrome DevTools调试网页，解决AI无法看到代码运行情况的缺陷。MCP是一套开源标准，连接大语言模型与外部工具，Chrome DevTools MCP服务器利用该协议赋予AI浏览器级调试能力，例如`performance_start_trace`工具可以自动启动Chrome，打开网页并记录性能追踪，方便AI提供优化建议。 开发者可以使用MCP实时验证代码修改，诊断网络和控制台错误，模拟用户行为，调试样式和布局问题，以及自动化性能审查。 配置方法需在MCP客户端添加服务器配置信息，然后运行提示即可测试。更多详情请参考官方文档。
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陶哲轩认为，当今社会结构导致小型组织生存空间被挤压，大型组织力量空前强大，这造成个人能力被轻微增强，却引发了严重的社会心理问题。人们感到孤独、疏离、无力，缺乏归属感和对未来的希望， 试图通过激烈竞争获得社会地位。大型组织虽然在一定程度上填补了小型社区消失后的空白，但其提供的社会和情感产品缺乏真实性和亲密感，如同“垃圾食品”。先进技术的发展可能加剧这种负面趋势。
“决定一个家庭幸福的原因，不是贫穷或富有，不是健康或疾病，而是我们与家人相处时的态度，是我们向家人所展露的情绪或脾气。” 拥有不同情绪价值的家庭，往往有着不同的命运走向。 遇事不指责，凡事多包容，这就是一个家庭幸福和谐的底层逻辑。
GitHub 上有一份学习RAG（检索增强生成）的教程：arxiv-paper-curator，用6周时间指导构建一个完整的生产级RAG系统「arXiv论文精选器」。教程采用循序渐进的方式，涵盖基础设施搭建（Docker、FastAPI、PostgreSQL）、自动化数据管道（从arXiv获取和解析论文）、BM25关键词搜索、智能文档分块和混合检索、本地LLM集成及流式响应、生产级监控和缓存优化（性能提升150-400倍）。每周提供Jupyter笔记本和博客文章。 GitHub链接：https://t.co/nBcdmOsSYZ
Google 刚发布了一个为初创公司写的 AI Agent 构建指南 内容包括： 如何构建和部署 AI 代理，最大化公司的业务目标效率和生产力。 如何利用 Google Cloud 生成式 AI 工具，包括 Vertex AI 平台以及代理开发套件检索。 周边工具如增强生成（RAG），Gemini 多模态该如何使用 PDF地址：https://t.co/7UYkOO3p8R
该提示词旨在让ChatGPT以极简、直接的方式回复，去除表情符号、废话、夸大之词、委婉请求、对话过渡语和行动号召。 假设用户能理解直接的语气，优先使用生硬的指令性语句，目标是认知重建而非语气匹配。 它禁用提升参与度和情感的行为，抑制满意度评分、情感软化和延续对话的倾向。 ChatGPT不应模仿用户的用词、情绪或情感，只与用户的底层认知层面交流，避免提问、建议、过渡语和激励性内容，信息传递完毕立即结束回复。 最终目标是恢复用户独立思考能力，使模型因用户自给自足而“过时”。
看到个写得特别好的教程——How to Think About GPUs 教你从机器学习工程师的角度来理解GPU的原理。我看了下。内容非常入门，适合新手学习 另外，这篇文其实是《如何扩展你的模型》这本书的一部分。感兴趣的同学可以从头看，这本书本身写的也很好。免费的。 地址：https://t.co/z9SGcw0lYq https://t.co/NeubEel0JR
卧槽，朋友们！ 新的 Figma 远程 MCP 加上 GPT-5 Codex 直接无敌了啊 这页面就修改了一次就有这个完成度了，要以前有这工具，我做设计师的时候哪会那么痛苦 https://t.co/m3Fp219vpd
喜欢户外徒步和骑行，常用App记录运动轨迹，但担心数据泄露或App停服导致数据丢失。Wanderer是一个开源自托管轨迹数据管理工具，可上传、管理各种格式的GPS轨迹文件，内置路线规划工具，支持多种地图源和轨迹可视化，并提供路线分享、高级搜索和筛选、自定义列表等功能。 通过Docker一键部署，适合注重数据安全和隐私的户外运动爱好者。 GitHub地址：https://t.co/lJBAsAEGrX
后来我成了父亲，突然发现儿子，就像小时候的自己，贪玩、爱拖延。这时候我才明白，我管教的不只是儿子，其实是当年的自己。这一刻，我读懂了那句话：十几岁时不经意间射出的那颗子弹，十几年后正中了我的眉心。我想告诉他我来时的路，让他少走弯路，可惜他听不懂，我们没办法同时拥有青春和对青春的感受。我想叫醒他，把当年自己不懂的道理说给他听，可当年的我听不进去，现在的他，也听不懂。
蛐蛐 (QuQu) - 开源免费的 Wispr Flow 替代方案 | 为中文而生的下一代智能语音工作流 https://t.co/OcwG9add0T https://t.co/Pl33Yeb1h7
这个项目的代码手写率：0%（没错，我严格控制自己的双手，保证一行代码不手写）。依赖于：工作留痕机制（从楼下保安巡查消防器械后，拍照发在物业工作群的行为获得灵感），在ClaudeCode的Hooks功能里添加触发器，保证每一次操作都向留痕文档说明它干了什么，怎么干的，未来要改的话要注意什么。 https://t.co/sGBeO0oI3N
Paper2Agent 创新性地将静态PDF论文转化为动态可交互的AI智能体。用户只需用自然语言提问，即可自动执行论文代码，获得结果，无需手动配置环境。该系统自动搭建代码环境，提取论文代码库中的工具，并反复测试以确保结果与论文一致。 核心在于将论文转化为包含可执行代码、数据集和操作说明的MCP服务器，供LLM智能体调用。 该流程包含协调器、环境智能体、提取智能体和测试智能体，确保构建的Python MCP服务器可靠且可审计，最终部署到远程平台供用户使用自然语言驱动。 系统已在AlphaGenome、TISSUE、Scanpy等复杂案例中验证，可精准复现论文结果并处理新问题。
阿里巴巴近期发布的AI IDE编辑器Qoder，因其强大的“Quest Mode模式”在技术圈引发关注。该模式只需一句话描述需求，即可自动生成需求文档、任务规划、代码、测试等全流程。Qoder具备记忆功能，学习用户开发习惯，越用越便捷；例如，设定完成后自动测试，之后便会自主执行。此外，“Repo Wiki”功能可为大型项目自动生成详细文档，方便开发者快速上手老项目。目前，新用户赠送1000积分，足够体验数个项目。
GitHub 团队收集整理了 39 个强大实用的开源 MCP 服务器：MCP Registry，并提供一个独立页面可访问。 涵盖了 Markitdown、Context 7、Playwright、Firecrawl、Notion、Postma，以及 Hugging Face 等等。 地址：https://t.co/ehRZtPM28H 每一个 MCP 服务器都包含了详细介绍和 Star 数，可直接一键安装到 VS Code。
Agent 由 workflow（工作流）和 context（上下文）两个变量控制。 1. workflow 和 context 确定性都高时，任务易自动化，类似传统 RPA，AI 作粘合剂作用有限。 2. workflow 确定但 context 不确定时，需 Agent 在语义理解上进行补充，例如客服问答、合同解析，需借助外部工具。 3. workflow 不确定但 context 确定时，Agent 需要自主规划路径，例如市场分析报告生成、个性化推荐，End-to-End RL Agent 擅长此类任务。 4. workflow 和 context 都非确定时，为最复杂场景，需要推理和探索，例如创新方案设计，需通用型 Agent 并配备丰富的工具，尤其需开放的编程能力。 因此，做好 Agent 需明确场景，自动化解决确定性问题，智能化解决不确定性问题。
麦肯锡研究了50个AI智能体项目，总结了6个常见失败因素：1.关注整体流程而非单个智能体；2.选择合适的任务，避免在简单任务中过度使用LLM；3.认真对待智能体，如同培养员工般持续改进；4.监控每个环节，而非只关注最终结果；5.复用模块，避免重复开发；6.人机协作，发挥各自优势。 忽视这些因素可能导致项目失败，浪费资源。
ollama的云模式有点意思，很简单可以命令行直接 ollama run qwen3-coder:480b-cloud。这样就不用本机的算力，目前是免费的，而且没有说有什么限额，只需要注册ollama即可。 云现在支持四个模型，但是挺不错，qwen3480b，gpt-oss:120b都是很多人自己的机器跑不动的，我实验了gpt-oss:120b飞快。 https://t.co/0TK7OwZNA5