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@9CI3t0DSd55yAud @maigomaigoHH 繁体区怎么也懂这个梗

@maigomaigoHH 連個烤肉煙都沒有 一定火候不夠 肯定是少了最耀眼的那一位

路过这几个人非要叫住我坐下一块吃点

兄弟们，个人知识库的天花板来了！ GitHub上这个LLM Wiki项目，2800+ star，不是普通RAG那种"每次都重新检索"的废物模式——它让LLM直接帮你增量构建一个结构化Wiki，知识编译一次，持续进化。 几个让我觉得牛的点： ① 四信号知识图谱，自动建关联，不是乱连，是有算法的 ② Louvain社区检测，自动发现知识簇，找到你没意识到的知识盲区 ③ Chrome一键剪藏，网页直接纳入知识库 ④ 兼容Obsidian，三栏布局，颜值在线 想做研究笔记、个人知识管理的，这个值得玩。 🔗 github.com/nashsu/llm_wiki

周末是最好的学习时间 Weekends are the best time for studying🙇🏻 【对罗福莉的3.5小时访谈：AI范式已然巨变！OpenClaw、智能体框架、Agent范式很吃Post-train、卡的分配比例、巨变下的组织-哔哩哔哩】 b23.tv/fXng54H

Anthropic 官方团队亲自演示了 Claude Code 的正确打开方式，这才是真正的高阶用法。 全程仅需30分钟，而且完全免费，主讲人就是 Claude Code 的核心开发者。 一定要去看这场工作坊，建议直接收藏。 它带来的价值，远比那些标价几百美元的付费课程要高得多。 你平时也在用 Claude，但大概率还不知道它藏着40个实用指令。

开源一个贝叶斯决策Skill 它不是简单帮你算一个贝叶斯公式，而是帮你把一个复杂决策，拆成一个可以持续更新判断的过程 这个Skill，一开始会先基于当前信息形成初始判断，然后AI通过引导用户多轮对话，不断补充变量、更新后验，并记录每一轮判断为什么变化 最后会输出一份Markdown+双语HTML决策报告，包含沟通过程、过程的判断变化和行动建议 适合产品、增长、商业、创业这类判断，也适合旅行、搬家、职业选择这类个人决策 本质上，它解决的是：当信息不完整、风险不确定时，怎么更理性地判断“这件事到底该不该做”，以及如何提升决策的质量 GitHub地址： github.com/yaojingang/yao… 配图为示例报告

太炸裂了，居然有人做了款能直接看懂K线交易的AI， 胜率还高达93%！ 这款AI叫Kronos，靠45家交易所120亿条数据训练，是首个专门为金融市场打造的开源基础大模型，从底层就是为K线和交易逻辑设计，不是通用AI改出来的。 它能做价格预测、波动率预判，支持全资产零样本直接使用，覆盖币安、纽交所、纳斯达克等45家交易所，从400万到4.99亿参数共4个版本，笔记本就能跑。 实测效果很夸张：准确率比主流时序模型高93%，比顶尖非预训练模型高87%，而且不用微调，拿来就用。目前BTC实时走势演示免费开放，每小时更新。 对比之下，对冲基金定制模型要几百万，彭博终端年费2.4万美金，而Kronos完全免费，几行Python就能调用。 由清华团队研发，入选2026 AAAI顶会，现已上架Hugging Face，GitHub斩获1.16万星标、2400复刻，MIT协议，100%开源。 github.com/shiyu-coder/Kr…

国内程序员救星来了！真正0元白嫖 Claude Code 全套工程能力，不用 Anthropic 订阅！ 最近刷到个神级开源项目：free-claude-code（作者 Alishahryar1） 一句话总结： 本地起个代理，把 Claude Code 客户端彻底“骗”成它以为还在跟官方 Anthropic 聊天，但实际底层随便你接免费/超便宜模型！ 最爽的是，它不光能换模型，还把 Claude Code 业界领先的 harness 工程能力（上下文管理、记忆管理、skill 沉淀封装、工具调用、subagent 等）全部保留下来了。 Opus 4.7 虽然搞不到，但 GLM 4.7、Kimi K2 Thinking、DeepSeek R1、Step 3.5 Flash……随便上，一分钱不花，要啥自行车？ 核心黑科技（太香了）： ✅完美伪装 Anthropic API：Claude Code（CLI / VSCode）完全无感，继续用原生体验 ✅思考链正常显示：R1、Kimi 这种会“想一会儿”的模型，thinking blocks 完美对齐，不再糊成一坨 ✅开源模型工具调用强行救活：很多开源模型不会规范输出 tool call？代理内置启发式解析，自动掰成 Claude 能认的格式 ✅免费额度不浪费：自动拦掉 Claude Code 那些生成标题、探测网络的垃圾请求，省下宝贵配额 ✅防限流双保险 + 并发控制 + subagent 强制串行（免费模型慢，并发就是找死） ✅混搭神器：Opus 走高质量模型，Haiku 走本地省钱，一个 config 搞定 支持的 Provider（随便挑）： ✅NVIDIA NIM（最推荐）：免费 40次/分钟，注册即用 ✅OpenRouter：几百个模型随便试（含免费款） ✅DeepSeek 官方：价格低、稳定 ✅LM Studio / llama.cpp：纯本地，不出网，数据敏感党福音 最骚的是手机远程操控： 内置 Discord + Telegram Bot，支持语音消息（本地 Whisper 或 NVIDIA 转写）。 你在外面发条语音 → 家里的电脑直接跑 Claude Code 写代码，会话树形管理，服务重启不丢……这谁顶得住啊！ 对很多中低复杂度项目来说，这方案已经完全够用。 尤其是国内因为各种限制没法正常用官方 Claude Code 的同学，这可能是目前最丝滑的免费方案。 仓库直达（已星标冲）： github.com/Alishahryar1/f… 想白嫖 Claude Code 工程能力的朋友，赶紧冲！ 用完记得回来告诉我你接了哪个模型，体验怎么样～

🚀 DeepSeek-V4 Preview is officially live & open-sourced! Welcome to the era of cost-effective 1M context length. 🔹 DeepSeek-V4-Pro: 1.6T total / 49B active params. Performance rivaling the world's top closed-source models. 🔹 DeepSeek-V4-Flash: 284B total / 13B active params. Your fast, efficient, and economical choice. Try it now at chat.deepseek.com via Expert Mode / Instant Mode. API is updated & available today! 📄 Tech Report: huggingface.co/deepseek-ai/De… 🤗 Open Weights: huggingface.co/collections/de… 1/n

@ErekoRex @IndianGems_ But not all countries can get a nuke as they want.

I can't say for sure what other reasons, I'm sure there are many. But the most vital thing was Chairman Mao made sure they got a nuke, no matter the cost. So no one fucked with them and they could develop in whatever direction they thought was best until they got positive results.

🇨🇳China in 1980 Was poorer than Africa 🇨🇳China in 2026 One of the most developed countries How did they achieve this?

Claude Code 最强配置单，这 12 个 GitHub 上的代码库能把你的项目效率推上新高度： 1. LightRAG - 知识图谱，Claude 秒变专家 github.com/hkuds/lightrag 2. Superpowers - 给 Claude 装上超能力 github.com/obra/superpowe… 3. Obsidian Skills - 让 Claude 真正理解你的上下文 github.com/kepano/obsidia… 4. Everything Claude Code - 你需要的功能都在这 github.com/affaan-m/every… 5. Claude Mem - 给 Claude 装记忆，不用重复描述需求 github.com/thedotmack/cla… 6. n8n-MCP - Claude 接入自动化，一个提示词搞定整个流程 github.com/czlonkowski/n8… 7. Awesome Claude Code - 汇总所有神级用法 github.com/hesreallyhim/a… 8. UI UX Pro Max - 设计审美直接拉满，告别废于界面 github.com/nextlevelbuild… 9. GSD - 让 Claude 真正干活，不是瞎扯 github.com/gsd-build/get-…

别只盯新闻了，这个工具能帮你看到世界真实运行的样子 大多数人看世界的方式是：刷新闻。 今天哪里打仗了，明天哪里降息了，后天哪个大佬发推特了。 问题是，新闻是被编辑筛选过的。你看的是别人想让你看的。 如果你想自己判断局势——不是看结论，而是看原始信号——你需要的是情报工具，不是新闻客户端。 WorldMonitor 是什么 一个开源的全球态势感知系统。 核心能力： 435 个信息源，15 个类别 军事、金融、能源、气候、航空、网络攻击、基础设施……全部聚合在一个界面里。 不是简单的 RSS 聚合。它用本地 AI（Ollama）对信息做合成简报，交叉验证，风险评分。 双地图引擎 + 45 个数据图层 3D 地球 + WebGL 平面地图。 图层包括： • 军事部署和演习 • 灾害位置和影响范围 • 经济数据变化 • 基础设施状态（电网、港口、管道） • 航班实时追踪 跨流关联分析 系统不只是展示数据。它会自动关联： • 军事信号 + 能源价格 • 灾害信号 + 供应链中断 • 经济数据 + 市场异动 每个国家有一个"情报指数"，覆盖 12 个维度的风险评分。 金融雷达 92 个股票交易所、大宗商品、加密货币，7 指标综合分析。 不只是价格，还有市场结构和资金流动信号。 谁适合用 不是所有人。 如果你只是想知道"今天发生了什么"，刷新闻就够了。 但如果你需要： • 做地缘风险研判（咨询、智库） • 管理跨境业务（能源、物流、供应链） • 做宏观投资（需要对冲尾部风险） • 做开源情报研究（OSINT） 这个工具值得看。 特别是它的本地 AI 能力。所有分析都在你自己的机器上跑，数据不上传。 在地缘情报领域，这点很重要。 怎么装 两种方式。 方式一：直接下载桌面客户端 支持 macOS（ARM / Intel）、Windows、Linux AppImage。 下载地址：worldmonitor.app/api/download 方式二：自己部署 git clone github.com/koala73/worldm… cd worldmonitor npm install npm run dev 启动后打开 localhost:5173，不需要任何环境变量。 如果想用本地 AI 分析，需要安装 Ollama。 一个细节 项目用 AGPL-3.0 协议。 个人、研究、教育用途免费。商业用途需要单独授权。 如果你想做 SaaS 或者商业化产品，需要联系作者买许可证。 这不是"免费开源随便用"那种项目。作者很明确：非商用免费，商用付费。 为什么值得试 大多数情报工具是闭源的、收费的、面向企业客户的。 WorldMonitor 是开源的，可以自己部署，支持本地 AI。 它不是给你"结论"的工具。它是给你"信号"的工具。 新闻告诉你"发生了什么"。 这个工具帮你看到"正在发生什么"——以及不同事件之间的关联。 如果你需要独立判断局势，而不是被喂结论，试试看。 项目地址：github.com/koala73/worldm… (github.com/koala73/worldm…) 在线体验：worldmonitor.app 文档：docs.worldmonitor.app

Stop wasting hours trying to learn AI. 📘📚 I have already done it for you. With one list. Zero confusion. And no fluff 📹 Videos: 1. LLM Introduction: t.co/kyDon6qLrb 2. LLMs from Scratch: t.co/2hyMhuKoiI 3. Agentic AI Overview (Stanford): t.co/FXu6cAqITC 4. Building and Evaluating Agents: t.co/ZigR1tdOFL 5. Building Effective Agents: t.co/uYwfwO55mO 6. Building Agents with MCP: t.co/4arFTW1b3i 7. Building an Agent from Scratch: t.co/eOmveyM9Hz 8. Philo Agents: t.co/zLu7x1tx9m 🗂️ Repos 1. GenAI Agents: t.co/eXCl2YaRPv 2. Microsoft's AI Agents for Beginners: t.co/3CSW4zPAwf 3. Prompt Engineering Guide: t.co/GVzvxPYDVO 4. Hands-On Large Language Models: t.co/0rgDvhx3pI 5. AI Agents for Beginners: t.co/3CSW4zPAwf 6. GenAI Agentshttps://lnkd.in/dEt72MEy 7. Made with ML: t.co/9z5KHF9DMe 8. Hands-On AI Engineering:t.co/dldAj5Xkr6 9. Awesome Generative AI Guide: t.co/U2WZhT4ERV 10. Designing Machine Learning Systems: t.co/sYAZX34YdQ 11. Machine Learning for Beginners from Microsoft: t.co/NjFxHbC9jZ 12. LLM Course: t.co/N34YTPu1OK 🗺️ Guides 1. Google's Agent Whitepaper: t.co/bW3Ov3vMW0 2. Google's Agent Companion: t.co/wredwWAbBA 3. Building Effective Agents by Anthropic: t.co/fxtE4alVrJ. 4. Claude Code Best Agentic Coding practices: t.co/lLSwJ9pG7C 5. OpenAI's Practical Guide to Building Agents: t.co/xgkEIogGfh 📚Books: 1. Understanding Deep Learning: t.co/CjcKpTemmV 2. Building an LLM from Scratch: t.co/DaWBxOx8o3 3. The LLM Engineering Handbook: t.co/ZA1n0N41Mf 4. AI Agents: The Definitive Guide - Nicole Koenigstein: t.co/boLkl1VlKb 5. Building Applications with AI Agents - Michael Albada: t.co/H1Xf5EkJLL 6. AI Agents with MCP - Kyle Stratis: t.co/JI3ELQZE6a 7. AI Engineering: t.co/Xk0JzMIf7o 📜 Papers 1. ReAct: t.co/QNqE4UU55w 2. Generative Agents: t.co/CwEpoJgY1U. 3. Toolformer: t.co/5m9xZd5teZ 4. Chain-of-Thought Prompting: t.co/KjVlgdWi77. 🧑🏫 Courses: 1. HuggingFace's Agent Course: t.co/7FSUYKxIdG 2. MCP with Anthropic: t.co/IkZGiWm2yS 3. Building Vector Databases with Pinecone: t.co/2YRoMfLdXd 4. Vector Databases from Embeddings to Apps: t.co/23A50ixbHJ 5. Agent Memory: t.co/uc3L9BrNF7 Repost for your network ♻️

三分钟的信息差，换来一篇二十万加推文。 我用爬虫监测了五所顶级实验室的 GitHub。 港科大、港大、清华、浙大、UNC。 然后发现了一个信号，让我后背发凉： 这些实验室，2026 年 Q1 集体不做模型了。 全在做 Agent 的基础设施。 港大 HKUDS，一个月内开源了 CLI-Anything 同一个实验室 1⃣ClawTeam 4300 star 多 Agent 群体智能。2⃣OpenSpace 3600 star，Agent 自进化框架。 AIMING Lab 1⃣AutoResearchClaw 冲到了 10000 star 从想法到论文，全自动。 2⃣MetaClaw 3400 star，你跟 Agent 聊天，它自己学会新技能。 3⃣SimpleMem 3100 star，Agent 的终身记忆系统。 浙大 NLP 在做 1⃣SkillNet：Agent 技能的创建、评估和连接。 2⃣MemBase，长期对话记忆的基准测试。 记忆、技能、安全、协作，全是Agent Infrastructure 兄弟们，问题来了。 韭二我是怎么发现这些的？ 不是每天手动去翻五个 GitHub 页面。 那得翻到猴年马月。 我用的是 XCrawl。 逻辑很简单： 1⃣ 用 XCrawl 的 Scrape API 抓这五个实验室的 GitHub 仓库页面。 一个 API 调用，一个 URL，返回的直接是干干净净的 Markdown不是原始 HTML，是 LLM 能直接读的格式。 2⃣ 五个实验室，五次调用，总共花了 10 个 credit。跑完不到三分钟。 3⃣ 拿到 Markdown 之后，直接丢给 LLM："分析这五个实验室最近 30 天的新项目，找出跨实验室的共同趋势。" 就这样。趋势就浮出来了。 做法很简单： XCrawl 抓页面 → Markdown 输出 → LLM 分析 → 洞察直接出来。 整个管道跑一次三分钟。而且可以定时跑，每周自动监测，有新项目冒出来就通知我。 这就是工具的差距。 不是我比别人聪明，是我通过Xcrawl比别人早三分钟拿到了结构化的信息。 这套工作流，韭二哥开源给你用！评论区见！ 最后说回那个趋势。 2026 年的 AI 战场已经变了。 是"谁的 Agent Harness 更优秀"。

【一口气看完本周 GitHub 增长 Top 10 开源项目】 不管你是做短视频、搞副业、写代码、搞交易还是每天高效获取信息流，这10 个GitHub开源项目加起来一周涨了 60 K star ，里面至少有 3 个能让你立刻效率翻倍👇 1. 微软/VibeVoice（+11.1K 星） 🔗：github.com/microsoft/Vibe… 开源前沿语音 AI 神器！支持超真实语音克隆，还能一次性转录 60 分钟超长音频（TTS + ASR 都强）。做抖音视频配音、播客、多人对话、AI 语音助手都超级丝滑 2. bytedance/deer-flow（+9.0K 星） 🔗：github.com/bytedance/deer… 字节跳动开源的超级 AI Agent！它能自主研究、写代码、生成内容，搭配记忆、工具和子代理，轻松搞定复杂长任务 3. NousResearch/hermes-agent（+8.8K 星） 🔗：github.com/NousResearch/h… “与你一同成长的智能体”——拥有自我进化记忆的 AI Agent！它会从每次对话里学习、创建新技能、越用越懂你 4. mvanhorn/last30days-skill（+8.6K 星） 🔗：github.com/mvanhorn/last3… AI 代理的“实时情报技能包”！能一键搜索最近 30 天 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 等平台的任何话题，并自动生成总结。追踪热点、做竞品分析、写报告的神器！ 5. hacksider/Deep-Live-Cam（+7.3K 星） 🔗：github.com/hacksider/Deep… 只需一张图片，就能实时换脸 + 一键视频 deepfake！直播、短视频、VTuber、创意内容制作效率拉满（记得合规合法使用..） 6. TauricResearch/TradingAgents（+3.9K 星） 🔗：github.com/TauricResearch… 多智能体 LLM 交易框架——单个 Agent 已经不够看了！多个 Agent 像真实交易公司一样协作决策，量化交易爱好者和金融玩家不错的学习资料 7. hesreallyhim/awesome-claude-code（+3.2K 星） 🔗：github.com/hesreallyhim/a… Claude Code 专属“技能、钩子、插件”宝藏合集！各种实用技巧都收录了，让 Claude 编程效率直接起飞，开发者生产力神器 8. google-research/timesfm（+2.8K 星） 🔗：github.com/google-researc… 谷歌的时间序列基础模型，支持零样本预测！股票走势、销量、天气等时间序列数据直接甩预测，科研和实际业务都好用 9. datalab-to/chandra（+2.4K 星） 🔗：github.com/datalab-to/cha… 专攻复杂表格、表单、手写内容的 OCR 模型！输出结构化 Markdown/HTML/JSON，还能保留原始布局。扫描发票、处理文档、识别手写字，办公效率直接拉满 10. SakanaAI/AI-Scientist-v2（+2.0K 星） 🔗：github.com/SakanaAI/AI-Sc… 通过智能体树搜索实现自动化科学发现！AI 能自动提出假设、设计实验、写出 workshop 级论文，科研党的助手

很多经验丰富的程序员，在面对复杂软件系统时游刃有余，但一碰到机器学习，满屏的数学公式，让人难以建立直观的工程直觉。 最近在 GitHub 上看到 There Is No Spoon 这份开源教程，专为工程师量身定制的机器学习入门指南。 抛弃了枯燥的教科书式说教，巧妙地将抽象的 ML 概念全部转化为我们熟悉的物理和工程类比。 把神经元比作偏振镜，把模型深度比作折纸，用最直白的方式帮我们重塑对算法的底层认知。 GitHub：github.com/dreddnafious/t… 内容覆盖三大部分：基础概念、主流架构（卷积、注意力、循环网络、状态空间模型等），以及门控机制作为控制系统的实践工具箱。 重点不在于死记硬背数学推导，而是教我们面对具体问题时该如何选择工具，以及做出架构决策背后的权衡思考。 整份教程是一个 Markdown 文件，配有 12 张可视化插图，建议搭配 AI 助手一起读，把教程喂给它然后逐节对话探索，效果更好。 如果你有代码编程基础，又想快速掌握机器学习，这份教程值得收藏从头开始学习。

今天 GitHub 被被 Agent 军团彻底屠榜了🚀 5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！ 1. MervinPraison/PraisonAI 
低代码多代理框架，把 LLM 直接变成你的 24/7 AI员工团队，支持规划、研究、编码、交付，还能跨 Telegram/Discord/WhatsApp 无缝交接、带记忆RAG 和 100+模型。 
🔗 直达 github.com/MervinPraison/… 
昨天还在手动敲代码，今天直接组了个AI打工人军团、程序员们看着它自己跑任务只能原地社死！新增1842星，军团已就位！ 
🟢 2. vectorize-io/hindsight 
Agent 专属学习型记忆引擎，彻底解决长任务忘事难题，让自主Agent真正拥有持久上下文和自我进化能力。 
🔗 直达 github.com/vectorize-io/h… 
以前 Agent 跑两小时就失忆，现在直接开终身学习模式，程序员终于不用半夜爬起来喂 prompt 了。新增 1237星，这记忆力比我前女友都强！ 
🟢🟢 3. hsliuping/TradingAgents-CN 
基于多智能体 LLM 的中文金融交易框架，多 Agent 协作实时决策、风控、执行，专治一个人盯盘盯到吐的痛点。 
🔗 直达 github.com/hsliuping/Trad… 
以前交易员 996 盯盘，现在多 Agent 自己组队操盘，程序员看一眼就想辞职去开量化私募。新增 987星，金融圈要集体失业了！ 
🟢🟢🟢 4. microsoft/apm 
Agent Package Manager，一键管理、安装、编排所有 AI Agent工具包，像npm 一样玩转 Agent 生态 
🔗 直达 github.com/microsoft/apm 
以前搭个 Agent 环境要手动装半天，现在直接 apm install agent-army，程序员爽到飞起。新增 756星，微软这是要让 Agent 像 npm 一样无处不在啊！ 
🟢🟢🟢🟢 5. Alishahryar1/free-claude-code 
完全免费开源的 Claude Code 替代，在终端/VSCode/Discord 直接跑顶级编码Agent，像 OpenClaw 一样但零成本 
🔗 直达 github.com/Alishahryar1/f…
 Anthropic 刚想收紧，社区直接把编码Agent全开源了，程序员们狂呼免费午餐来了。新增643星，付费墙直接被炸穿！ ⚠️⚠️ 总结 这五个项目不是零散工具，而是Agent军团的完整闭环。记忆、包装、协作、实战、编码全覆盖，2026年、一个人顶一个团队不再是梦，直接把你的AI打工人军团拉满🚀🦞

别再手动学习 harness 。直接使用 harness skills。 这个harness-creator技能能够帮大家一键生成、评估和优化AI agent的harness系统，自动搭好AGENTS.md、feature list、session连续性和验证流程，也能诊断现有项目的薄弱环节，集中提升agent的可靠性和多轮记忆。 github.com/walkinglabs/le…

提示词原主人是谁来的？ 我生成了一圈图帖子找不到了😥😥😥 这个是真好看啊！！！

We just released Gemma 4 — our most intelligent open models to date. Built from the same world-class research as Gemini 3, Gemma 4 brings breakthrough intelligence directly to your own hardware for advanced reasoning and agentic workflows. Released under a commercially permissive Apache 2.0 license so anyone can build powerful AI tools. 🧵↓