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兄弟们！🍌这个太顶了！ Github 上的 Edit Banana这个开源项目太顶了！！！ 今日登上热榜，直接斩获2800Star！ 把AI生成的死图、流程图、架构图、PDF统计图、公式图，一键秒变完全可编辑的 DrawIO / SVG / PPTX！ 使用SAM3精准分割 + 本地OCR + 多模态LLM，颜色、箭头、层级、LaTeX公式全1:1还原，随便拖拽改样式！ 再也不用对着截图重做了，生产力直接起飞～ 兄弟们，地址见评论区！ 快去试试，谁用谁香！

珍惜每一位依然願意發自內心做分享的博主 在這邊不用 KOL 這詞是因為 AI 時代下, KOL 能夠帶來的市場效應絕對會越來越低, 尤其是實作 AI 所得到的經驗大可不必分享出來 獨自升級不是更好？ 不管是分享欲也好，讓自己影響力提升也好，甚至是影響產業的同好一起前行 多一點這樣的人總是好的 不怕被取代的核心點在於 持續積極摸索, 找到更多可能性, 自驅力是最難被取代的 在同一垂直領域的認知、連結有著一定的程度深耕 ＝＝＝＝ 從搬運工到透過 Ai agent 強化個人生產力的核心邏輯在於 個人有好的「邏輯框架」做出你的數位分身 / agent 團隊 解放過去我們花費最多時間的 研究 / 處理流程 最重要的就是一開始的框架建立和最終結果前的 review 框架、know how 取決於我們對各個垂直領域的了解 當然這是 AI 無法取代的 一個大學生, 新鮮人有的垂直領域認知絕對不會比老鳥還多 但 AI 卻可以讓中間距離越來越短 ＝＝＝ 另外蔣老師 @xingpt 還有一點特別有意思, 就是 AI 加速時代下的「算法槓桿」 以前是賣軟體服務, 現在是賣 Skills 這種架構式的想法, 結構以及垂直應用場景的設計 當人人都能輕鬆透過既有的架構設計出自己想要的 agent team 那麼到時候人類是透過什麼來競爭個高下呢？

一名用户提出：Claude Code 的上下文压缩，有个设计盲区。 你给它 8000 字符的代码，压缩后变成一句话："用户提供了代码"。 原始代码呢？删了吗？还在磁盘上，Claude 不知道。 Github 上有 8 个 issues 反馈同样的问题。 根本原因是：压缩是单向的，没有回头路。 但压缩后的文件就躺在那里。 如果在摘要里加一行： [transcript:lines 847-1023] 需要时精准恢复，不浪费 token，不 hallucinate。 零额外存储，零架构复杂度，只是加个指针。 也许正确的上下文管理不是"压缩后假装记得"，而是"压缩后知道去哪找"。 Link: github.com/anthropics/cla…

Claude Code Skills 开源生态杀疯了 GitHub 上相关项目加起来 4 万+ Star 但我折腾了十几个 Skill 包,真正每天在用的就 3 个 帮你省掉踩坑时间,直接上结论: 1️⃣ 营销全家桶 — marketingskills(7.5k Star) • 26 个营销相关 Skill • SEO 审计、落地页优化、广告投放全覆盖 • 主要用 seo-audit 和 copywriting 以前写个落地页文案要折腾半天,现在 Claude 直接按转化率框架给你出 💡 体感:独立开发者做出海,营销才是短板,这个直接补上了 2️⃣ 自媒体内容工具 — baoyu-skills(宝玉老师出品) • 发推自动化、信息图生成、封面图、小红书卡片 • 一套全有 我自己的推特内容系统就接了这个: • post-to-x 直接从命令行发推 • infographic 生成信息图 • 省了一堆手动操作 3️⃣ 文档处理大合集 — awesome-claude-skills(34.9k Star) • PDF 提取、Word 编辑、Excel 公式、PPT 生成 • 处理文档不用再开一堆软件了 这三个项目全部开源免费,链接我放评论区 👇

𝗖𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲 𝟰.𝟲 + 𝗙𝗶𝗴𝗺𝗮 = 𝗔 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘁𝗲 𝘄𝗲𝗯𝘀𝗶𝘁𝗲 𝗶𝗻 𝟮 𝗵𝗼𝘂𝗿𝘀 (𝗳𝗼𝗿 𝗳𝗿𝗲𝗲). Here are 9 insane prompts that create website in 2 hours 👇

🚨 @AnthropicAI just released their 2026 Agentic Coding Trends Verdict → Everyone has become a developer. We moved from single assistants to autonomous agent swarms. They now form teams, work days on full systems, and let non-techies ship full apps 💥 18-page report in 🧵↓

@BensonTWN 找到真的能提升問題維度方法的人，減少錯誤嘗試

看到最近很多人把 Claude Max 的 session token 拿去接 OpenClaw 跑 agent。 畢竟$200 吃到飽比 API 划算太多，但這不是透過 Claude Code 發起的 session，Anthropic 要查太容易了。 如果哪天封號，跟 Claude 累積的幾百幾千條對話紀錄全部消失，這才是真正的代價。 最近也在想怎麼省token，大家有什麼建議嗎？

刷帖子的时候刷到的几个 Skill，别说，以前我们更多是在教 AI“怎么想”，现在是直接把专家经验、工具文档、工程套路，打包成 Skill，插到 AI 的大脑里，让它按专业流程干活。 1.Remotion Skills 它本质是「用 React 写视频」——灵活是灵活，但门槛也真不低。 Remotion Skills 做了一件特别聪明的事：把官方文档、API 约束、最佳实践，全部结构化成 AI 能直接理解的上下文。 结果就是不用再手把手教 AI 怎么写 Remotion，直接告诉 Claude Code：帮我生成一个什么风格、什么结构的视频，它写出来的代码是“懂行的”。 我倒是看到过不少用它生成的视频，这种 Skill，本质是在把一整个技术框架的学习成本，压缩成一次 npx 安装。 2.skill-from-masters 这个不是让 AI 凭空写 Skill，而是先去找这个领域最顶级的专家是怎么思考、怎么做事的，包括正面范式和反面教材。 更有意思的是，它还能直接从优秀 GitHub 项目里“抽取智慧”——让 AI 读源码、看文档、总结设计模式，然后生成一个可复用的 Skill。 我自己的感受是：这东西的价值不在“生成 Skill”，而在于它在做一件事——把隐性的工程经验，显性化、标准化、可复用。这对技术人来说太重要了。 3.YouTube Clipper Skill 它不是那种“按时间切片”的傻剪辑，而是先做语义理解：分析字幕、判断哪些片段有信息密度、有情绪、有传播价值，然后再去下载、剪辑、加字幕、翻译，一条链路全自动。 更狠的是，它对字幕和翻译做了工程级优化，减少 API 调用、保证术语一致性，最后还能顺手帮你生成适合小红书、抖音、微信的视频摘要。 这已经不是“剪视频工具”了，而是内容再分发 Agent 的一个完整能力模块。 4.NotebookLM Skill 很多人已经在用 NotebookLM 做知识库，但痛点很明显：浏览器、复制粘贴、来回切。这个 Skill 直接让 Claude Code 通过浏览器自动化操作 NotebookLM，你在命令行里问问题，它帮你去知识库里查、整合、再给你答案。 AI 不应该逼着人去适应工具，而是工具应该被 Skill 化，嵌进你的工作流里。

Claude Code 的 /insights 命令到底做了什么？一文拆解完整分析流水线 你有没有好奇过，自己用 Claude Code 的习惯到底怎么样？哪些工作流顺畅高效，哪些地方反复踩坑？ `/insights` 一条命令，生成一份完整的 HTML 报告，告诉你： - 你用 Claude Code 都在干嘛 - 哪里用得好，哪里有摩擦 - 怎么改进你的工作流 本地运行，数据不出你的电脑。 来，我带你拆解一下它到底做了什么 🧵

AI界的拼杀已经到了丧心病狂的地步 Claude砸了几千万美元做了这四条广告，要在超级碗决赛上放，讽刺OpenAI给ChatGPT加广告，把山姆凹凸曼给整破防了🤣 我用Claude Code批处理翻译制作了一下，第一个就把我笑崩了，畜生啊～～～🤣

Claude的Opus 4.6这次更新，又上了很多功能，我最喜的就是Team功能，体验了下，太丝滑了。 1. 模型核心能力提升： 规划与持久性：模型规划更仔细，能够维持更长时间的代理（agentic）任务。 代码能力：在大型代码库中的操作更加可靠，具备主动捕捉并纠正自身错误的能力。 超长上下文：首次推出了 1M (100万) token 的上下文窗口（Beta版）。 2.Agent Teams 是此次 Claude Code 更新中的一项重磅实验性功能。 允许你启动多个Agent，像一个团队一样自主协调、并行工作。 2.1 团队架构：Team Lead (组长)：主要的 Claude 会话，负责创建团队、生成组员 (Teammates)、分配任务以及统筹结果。 Teammates (组员)：独立的 Claude Code 实例，拥有自己独立的上下文窗口，负责执行具体任务。 共享设施：团队拥有共享的“任务列表”（Task List）和用于沟通的“信箱”（Mailbox）。 2.2 Agent Teams 与 Subagents (子代理) 的区别 这是很多用户容易混淆的点，两者的主要区别在于独立性和沟通方式： Subagents：在同一个会话中运行，只能向主代理汇报结果，适合不仅需要结果的聚焦型任务。 Agent Teams：沟通：组员之间可以直接发消息沟通，甚至互相质疑和辩论，不需要经过组长中转。 上下文：每个组员完全独立，拥有自己的上下文窗口。 适用场景：适合需要讨论、协作和多角度探索的复杂工作。 2.3 如何使用与控制 启用方法：该功能默认关闭，需要在环境或 settings.json 中设置 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS 为 1。 PS：不知道怎么开启，直接把链接丢给AI。 code.claude.com/docs/en/agent-… 启动团队：你可以用自然语言描述任务和团队结构（例如：“创建一个团队，一个负责UX，一个负责架构，一个负责反驳”）。 显示模式：In-process (同进程)：所有组员在一个终端内运行，通过 Shift+Up/Down 切换查看。 Split panes (分屏)：每个组员拥有独立的窗格（需要 tmux 或 iTerm2 支持），可以同时看到所有人的输出。 任务管理：组长可以明确指派任务，组员也可以在完成当前工作后“自助领取”（Self-claim）被锁定的任务。 2.4 最佳应用场景 Agent Teams 最适合那些并行探索能带来实际价值的任务，而不是简单的线性任务： 相互竞争的假设验证 (Debugging)：例如系统出现 Bug，可以生成 5 个组员，分别调查不同的假设，并像科学辩论一样试图反驳对方的理论，从而更快找到根因。 并行代码审查 (Code Review)：可以让不同的组员分别戴上“安全”、“性能”和“测试覆盖率”的帽子同时审查同一个 PR。 跨层协作：例如前端、后端和测试代码需要同时修改，每个组员负责一层，互不干扰。

UI設計 github.com/nextlevelbuild…

体验了一下clawdbot后，发表点不成熟的感想： 1.安装不难但设置好复杂，简直不敢看，所幸过了初始化就能用起来，但不确定有没有发挥它全部的能力。 2.很多人都说它权限要得太高了，不能跟个人数据电脑混用，确实是这样的，所以很多人专门是拿一台mac mini来跑。 3.它还是给了我特别大的ai震撼，之前claude的cowork模式我已经觉得特别好用了。一开始我还是提问回答，但后来觉得这跟chatgpt有什么不同呢？太没想象力了吧～ 于是我就让它帮我打开邮箱回gmail邮件（有一些设置）没想到还真的可以，这真的有点酷，但我还是担心它乱发什么内容，不敢多试。然后又试了一下发推，也可以！ 但是到了这一步，我还是觉得始终差点意思～ 正巧家人又发消息说看不到youtube了，被昨天的大新闻打得脸肿也不敢多说什么。其实就是流量看完了要从配置A文件切到B文件。于是我就问clawdbot，你能不能远程连家里的软路由帮我改openclash配置呢？ clawdbot：当然可以～ 我的表情：🙀🙀🙀 然后给它账号密码后，它真的就帮忙调好了。关键是全程我们都是在聊天对话！！ 于是我就又问，我不想充ifttt会员了，你可以帮我装一个免费的同步服务，以及弄一个短链接服务吗？我有一个网站服务器。 clawdbot：给我账号密码吧！ 我的表情：🙀🙀🙀 然后现在所有的都设置通了！ 接着我又想到它本质就是claude和gemini，那假如我把之前做网站的那个文件夹放桌面上，那它是不是直接就可以聊天改呢？这样出去拿个手机就可以督促AI员工做事了。 结果clawdbot当然也能做到。这点我之前有看到大神分享过，说要什么tmux、mosh、ipv6什么的才行，看得我一愣一愣的，而这不就简单实现了吗？ 我知道很多人会觉得给一台设备那么大的权限始终是个问题，尤其是设备密码，一旦提供就等于把它公开了，谁能保证不会出问题的？ 其实我也做过高危操作，就是直接在nas上运行了claude code，主要是想让它帮我装docker服务，很多问题一旦碰到真的解决不了，但AI就真的可以解决，至少知道朝哪个方向去努力。 结合我以前的产品测评经验，我反而觉得用户是绝对需要AI来深度帮忙解决技术问题的，因为不是每个人都是大神，如果什么事情真的能这样对话就解决了，我会觉得它的前景是革命性的。 至于与隐私问题的平衡，我倒想出了一种新的产品或者服务形态，比如就叫锁门AI。它运行在nas上或者就是一个独立设备上，甚至就是家里网络最上一层？ 当clawdbot进行所有敏感操作时都需要锁门AI授权，锁门AI都会进行询问，比如密码要不要给，邮件能不能发，消息能不能删，图片能不能用。就算是服务器密码，给clawdbot的也是有时效的密码，这样就能减少它的安全风险。 所以锁门AI很像1password的实体版，为什么我愿意把密码存这个服务呢，本质上还是信任他人的安全/存储技术，以及对自己不信任（真怕没备份好掉了） 只要这种锁门AI能保证是本地运行并且能把核心资料锁住，每一次需要faceid之类的授权，那我真的很愿意把更多事儿交给clawdbot来做，就比如做那些学习/时间成本极高的事儿 😎

Excited to launch Pencil INFINITE DESIGN CANVAS for Claude Code > Superfast WebGL canvas, fully editable, running parallel design agents > Runs locally with Claude Code → turn designs into code > Design files live in your git repo → Open json-based .pen format

目前 GitHub 上最热门的 Claude Skills 相关开源项目（按 Stars 数降序排列，数据基于 2026 年 1 月最新公开信息，实际数字以 GitHub 实时为准），官方项目放在首位： 1. 官方 Anthropic 出品 anthropics/skills （官方 Agent Skills 公共仓库，包含大量高质量示例技能，如文档处理、web artifacts、MCP builder 等，是最权威的起点） ⭐ 约 39.4k github.com/anthropics/ski… 2. obra/superpowers Claude Code 超强核心技能库，内置 20+ 实战技能（TDD、debug、协作模式等），社区公认最强之一 ⭐ 约 21.1k github.com/obra/superpowe… 3. ComposioHQ/awesome-claude-skills 最受欢迎的 Awesome 列表之一，汇集大量官方+社区技能，覆盖开发、数据分析、商业等领域 ⭐ 约 18.9k github.com/ComposioHQ/awe… 4. travisvn/awesome-claude-skills 优质精选列表，专注 Claude Code 工作流定制，资源丰富，适合快速发现新技能 ⭐ 约 4.8k+（部分 Awesome 列表星数波动较大） github.com/travisvn/aweso… 5. K-Dense-AI/claude-scientific-skills 专为科学研究打造，140+ 科学领域技能（生物、化学、数据分析、数据库整合等），研究人员必备 ⭐ 约 5.8k github.com/K-Dense-AI/cla… 这些都是目前收藏数最高的实用项目！官方的 anthropics/skills 质量最稳定，适合作为入门起点；Awesome 列表则是快速探索海量新技能的最佳入口。 使用方法超简单：把技能文件夹复制到 `~/.claude/skills/`（个人全局）或项目内的 `.claude/skills/`，Claude 就会自动发现并按需加载～ 推荐先从官方仓库开始试用！

安装superpowers 这个牛逼的Claude 插件。 然后跟Claude 说，调用skill帮我把下面文章变成Skill。 一个思考框架Skill就写好了。 1.5w Star的Claude 插件安装地址。 github.com/obra/superpowe…

I'm Boris and I created Claude Code. Lots of people have asked how I use Claude Code, so I wanted to show off my setup a bit. My setup might be surprisingly vanilla! Claude Code works great out of the box, so I personally don't customize it much. There is no one correct way to use Claude Code: we intentionally build it in a way that you can use it, customize it, and hack it however you like. Each person on the Claude Code team uses it very differently. So, here goes.

🚨 Prompt engineering is quietly dying. And this paper explains why. For years, we’ve treated AI like a stubborn machine that only works if you phrase things just right. Rewrite the prompt. Add constraints. Stack instructions. Hope it behaves. This research paper flips that entire mindset. “Prompt Less, Smile More” argues that the real bottleneck isn’t prompts at all. It’s meaning. The paper introduces MTP (Meaning–Task–Process) and Semantic Engineering as a replacement for traditional prompt engineering. The idea is uncomfortable but simple: Instead of telling models how to respond, we should help them understand what the task actually is. Here’s the core insight. Most prompts fail not because they’re badly written, but because they mix three different things into one messy instruction: • What the user actually means • What task needs to be performed • How the model should execute it LLMs then guess. Sometimes correctly. Often confidently wrong. MTP separates these layers. First, the system infers meaning: The user’s intent, assumptions, and latent goals. Then it maps that meaning to a task abstraction: Classify, compare, plan, generate, evaluate. Only after that does it choose a process to execute the task. No clever wording required. The paper shows that when models operate on semantic representations instead of raw prompts, performance becomes: • More stable across rephrasings • Less sensitive to verbosity or tone • Easier to scale across domains This explains why two users can ask the “same” question today and get wildly different answers. The model isn’t optimizing for intent. It’s optimizing tokens. Semantic Engineering fixes this by moving intelligence before generation. One example from the paper is especially revealing: Prompt-heavy systems collapse when instructions conflict or grow long. Semantic systems don’t, because they resolve meaning first, then act. The implication is massive. The future isn’t better prompts. It’s systems that don’t need prompts at all. Instead of prompt libraries, we’ll build semantic layers. Instead of prompt engineers, we’ll need meaning engineers. Instead of arguing over wording, AI will finally meet users halfway. Prompt less. Smile more. This paper isn’t hype. It’s a warning shot.

Stop using vector search everywhere. A 30-year-old algorithm with zero training, zero embeddings, and zero fine-tuning still powers Elasticsearch, OpenSearch, and most production search systems today. It's called BM25. Let me explain what makes it so powerful: Imagine you're searching for "transformer attention mechanism" in a library of ML papers. BM25 asks three simple questions: "How rare is this word?" Every paper contains "the" and "is", which makes it useless. But "transformer" is specific and informative. BM25 boosts rare words and ignores the noise. → This is IDF(qᵢ) in the formula "How many times does it appear?" If "attention" appears 10 times in a paper, that's a good sign. But 10 vs 100 occurrences won't make much difference. BM25 applies diminishing returns. → This is f(qᵢ, D) combined with k₁ that controls saturation "Is this document unusually long?" A 50-page paper will naturally contain more keywords than a 5-page paper. BM25 levels the playing field so longer documents don't cheat their way to the top. → This is |D|/avgdl controlled by parameter b Three questions. No neural networks. No training data. Just elegant math (refer to the image below) The best part: BM25 excels at exact keyword matching - something embeddings often struggle with. If your user searches for "error code 5012," embeddings might return semantically similar results. BM25 will find the exact match. This is why hybrid search exists. Top RAG systems today combine BM25 with vector search. You get the best of both worlds: semantic understanding AND precise keyword matching. So before you throw GPUs at every search problem, consider BM25. It might already solve your problem, or make your semantic search even better when combined.