neeboo
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卧槽，有大神直接用Claude Code，复刻出一整套完整游戏开发工作室。 GitHub 1.8万stars，免费开源，项目名叫Claude Code Game Studios， 48个AI智能体1:1还原线下工作室全岗位，从创意总监到关卡设计师全覆盖。 36条斜杠指令一键启动全流程，适配Godot Unity Unreal三大游戏引擎。 自带自动化校验钩子、分路径编码规则、28套行业标准文档模板，架构拉满。 所有AI只做梳理方案不擅自操作，决策权全程握在自己手里。 克隆仓库一键启动，MIT开源可商用，凭空拥有一支专业游戏开发团队。 老规矩GitHub地址评论区自取！
i can spot a grifter from miles away. so i digged into the code to figure out if this is legit or not. guess i was right. ben is a crypto founder who runs some weird bitcoin lending platform, i was pretty sure he knows absolutely nothing about ai and memory so i tracked down the repo myself since i was curious. his website says he likes to build ai powered products and train local ai models? sure man, 80% of your github repo's are bitcoin related stuff. only one ai related project came up you forked in 2024. mempalace has 10k github stars, more than 1k forks but only.. 7 commits ? apparently the best memory layer to date? no git author history, no account connected to whoever wrote the code of this codebase. it doesn't add up.. the account who pushed the original repo, named: aya-thekeeper, under aya-thekeeper/mempal got deleted right after the repo got published. you paid a random guy named lu to build this shit out for you. ( "Written by Lu (DTL) — March 24, 2026. For: Ben." ) - benchmark md file. lu wrote the code. lu wrote the benchmarks. lu is nowhere in the readme. or mentioned in the github history? the git history then got squashed to one commit and published under milla jovovich? seriously? a actress? you say she is a great friend of yours, she has been building this project with you. she does this at night. yet she has.. 7 commits and only 2 active days in her entire github history? you paid an actress and a random guy to promote a product you know absolutely nothing about.
Milla Jovovich (actress from The Fifth Element) created a world-beating Claude memory system with @bensig?! - 100% on LongMemEval — first perfect score ever recorded. Free and 100% open source. Github link in the quoted post from Ben. I'm keen to hear how it works for you.
生化危机女主角 Milla Jovovich 刚在 GitHub 开源了一个 AI 记忆系统，在行业标准 benchmark 上拿了有史以来第一个满分 没错，就是那个爱丽丝🤯 她用 AI 对话几个月后，积累了大量的决策和思考结果全丢了，她觉得现有的记忆系统让 AI 决定什么值得记，不是她想要的 于是她和朋友用 Claude Code 花几个月做了 MemPalace，借鉴古希腊记忆宫殿术，把记忆组织成可导航的空间结构 结果行业 benchmark 首个满分，MIT开源，纯本地运行 一个好莱坞演员做出了超过所有 AI 公司 memory 产品的东西 真是充满想象力的时代
Excited to announce a new open-source, free-to-use memory tool I have been developing with my good friend @MillaJovovich. The project is called MemPalace and it is an agentic memory tool that scored 100% on LongMemEval - the industry standard benchmark for memory… this is higher on than any other published results - free or paid - and it is available now on GitHub. You can check out Milla’s video about it on her Instagram. I’ll also put some links in the comments below - please try it out, critique it, fork it, contribute to it - and join our discord.
Addy Osmani（Google Chrome 工程负责人）开源了一套 Agent Skills，可能是目前最系统的 AI 编码代理技能库。 核心问题：AI 代理默认走捷径——跳规范、跳测试、跳安全审查。这套技能库把高级工程师的工程纪律编码成 19 个强制工作流，覆盖从创意到上线的完整生命周期： 定义阶段：idea-refine 用结构化的发散-收敛思维把模糊想法转化为具体提案，输出包含问题陈述、推荐方向、关键假设和 MVP 范围的一页纸文档。spec-driven-development 要求编码前先写规范，覆盖目标、命令、项目结构、代码风格、测试策略、边界条件六个区域，规范是活文档，决策变化时同步更新。 规划阶段：核心概念是垂直切片——不是先做完所有数据库再做 API 再做 UI，而是每个任务贯穿完整特性路径，DB+API+UI 一起交付。任务大小有硬指标：XS 1 文件、S 1-2 文件、M 3-5 文件、L 5-8 文件，超过 8 个文件必须拆分，没有例外。 构建阶段：增量实现循环——写代码 → 测试 → 验证 → 提交 → 下一块。每 100 行代码必须跑测试，每次增量后系统必须可构建且测试通过，用功能标志隐藏未完成的特性。上下文工程防止幻觉：定义五层上下文从持久到临时（规则文件 → 规范 → 源码 → 错误输出 → 对话历史），信息冲突时必须停下来，绝不猜测。前端工程明确反对"AI 默认美学"——禁止紫色靛青配色、过度渐变、全圆角这些一眼 AI 味的设计。 验证阶段：TDD 红绿重构循环，测试金字塔 80% 单元 / 15% 集成 / 5% E2E，引用 Google 的 Beyoncé 规则——"如果你喜欢它，就该给它写个测试"。通过 Chrome DevTools MCP 给代理装"眼睛"直接看浏览器，截图复现 → DOM 检查 → 诊断 → 修复 → 截图验证。调试有停止线规则：错误发生立即停止、保留证据、诊断根因、修复、写回归测试、端到端验证，六步必须依序完成。 审查阶段：五轴代码审查（正确性、可读性、架构、安全、性能），变更大小约束 100 行好、300 行可接受、~1000 行必须拆分。安全加固三层边界：总是做（参数化查询、HTTPS、密码哈希）、先问再做（新认证流、CORS、文件上传）、永不做（提交密钥、eval 用户数据、localStorage 存认证）。性能优化测量优先，无数据的优化等于猜测，Core Web Vitals 硬指标 LCP ≤ 2.5s、INP ≤ 200ms、CLS ≤ 0.1。 发布阶段：推荐 Trunk-based 开发，功能标志渐进发布 OFF → 团队启用 → Canary 5% → 25% → 50% → 100%，每个标志有 owner 和过期日期，完整发布后两周内清理。回滚阈值明确量化：错误率超基线 2 倍或 P95 延迟超 50% 立即回滚，不讨论。 最独到的设计：每个技能都有一张「反理性化表」——列出 AI 用来跳过步骤的常见借口（"这个改动太小不需要测试"、"时间不够先跳过规范"），然后逐条反驳。这不是写给人看的，是写给 AI 看的，直接对抗大模型在推理中自我说服偷懒的倾向。 思想来源清晰可辨：Google《Software Engineering at Google》（Hyrum 定律、Beyoncé 规则、变更大小规范）、DORA 研究（Trunk-based 开发、Shift Left、小批量快速发布）、作者在 Chrome 团队的生产经验。 本质上，这是一套写给 AI 的工程手册。价值不在于告诉 AI 什么是好代码——大模型已经"知道"了——而在于强制它不走捷径，每个环节都做到位。 github.com/nicepkg/agent-…