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AI 早报

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2026/09/03

Agent

#26

32k+ Star 的 oh-my-codex,到底强在哪?

32k+ Star 的 oh-my-codex,到底强在哪? 一开始我以为又是一个给 Codex 套壳的工具,结果发现它更像是给 Codex 加了一套工作流和多 Agent 协作层。 需求不清楚?先用 $deep-interview 梳理。 确定方案后,用 $ralplan 做计划。 复杂任务还能直接 $team,让多个 Agent 并行干活;或者用 $ralph 让一个 Agent 持续推进。 更关键的是,项目会把计划、日志

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#27

看了下评论区发现,很多人现在对 Skill 还是有很严重的误解,认为 Skill 无非就是一堆 prompt 的组合,其实不是这样的,纯 prompt 只是 Skill 用法之一,更大的价值是在重塑 AI 和外部环境交互的方式,从 MCP

看了下评论区发现,很多人现在对 Skill 还是有很严重的误解,认为 Skill 无非就是一堆 prompt 的组合,其实不是这样的,纯 prompt 只是 Skill 用法之一,更大的价值是在重塑 AI 和外部环境交互的方式,从 MCP 这样常驻上下文改为渐进式披露,减少上下文的开销,可以参考之前写的一篇博客 https://shens.blog/posts/202603/mcp-skill-cli/

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#28

桌面 UI 统一管理编码 agent:Claude Code、Codex、Cursor 等装好登录后都能在一个窗口里跑,会话当标签页、一个输入框指挥所有。

桌面 UI 统一管理编码 agent:Claude Code、Codex、Cursor 等装好登录后都能在一个窗口里跑,会话当标签页、一个输入框指挥所有。 https://github.com/hardbeat920/monocode

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#30

用 GPT Image 2 出图,总在反复试 Prompt?这个开源项目可以收藏。

用 GPT Image 2 出图,总在反复试 Prompt?这个开源项目可以收藏。 GPT-Image2-Skill 把一套实战 Prompt 库、Agent Skill 和 CLI 全塞进了一个仓库。 里面整理了海报、UI、游戏、动漫、科研配图等不同场景的案例,基本可以直接参考,不用每次从空白 Prompt 开始。 更方便的是,它还能直接在命令行生成和编辑图片,也可以接入 Claude Code、Codex 等 Agent。

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#31

同一个模型、同一批任务,换不同 harness 跑,账单能差 17 倍。

同一个模型、同一批任务,换不同 harness 跑,账单能差 17 倍。 Runta 发了个 FrontierHarness 评测:模型固定用 Kimi K3,让 Claude Code、Codex、Kimi Code 这些 harness 跑同一批 30 个开发任务,9 个 harness、12 种配置、360 次评测,专门测 harness 这层外壳对成本和效果的影响。 让你想不到的几个点是: 1. 质量榜第一是 Codex。

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#34

Muse Spark 1.3 发布!

Muse Spark 1.3 发布! Meta AI Research 基于 Muse Code 和 Meta Model API 大规模使用反馈,对模型在智能体任务和编码任务上做了针对性打磨。Muse Spark 1.3 在工程化、面向落地方面有很大提升。 https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3 # Agentic 能力:五个具体改进点 1. 长程任务与多

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#38

Anthropic开源了他的commerce-agents,这是 Anthropic 提供的一套商业智能体参考架构、可运行示例和开发脚手架,

Anthropic开源了他的commerce-agents,这是 Anthropic 提供的一套商业智能体参考架构、可运行示例和开发脚手架, 企业可以基于 Claude 构建两类 AI: 面向消费者的“购物助手” 面向企业员工的“商家运营助手” 开源地址: https://github.com/anthropics/commerce-agents

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