新词雷达/赚钱雷达优化版发布
作者 Jason Zhu 介绍了开源项目「新词雷达/赚钱雷达」的优化版本。主要改进包括：新词表整合名字与通用词，新增「类型」「来自」「近7天比前7天」等列；带品牌词保留并标记警告；每个通用词需有推文或 README 原话作依据；引入模型筛选，低于0.6分丢弃；接入 Google Trends 相关查询以补充通用词来源、生成名字长尾、发现其他上升新名字；月搜1000以上的词改用美国30天日数据。项目开源不到一天已获609星。
全部文档 / 作者: Jason Zhu
58 篇
27 个 PPT Skill 实测横评：看谁做得能直接用
作者用同一份 8-10 页需求，让 27 个 PPT 生成 skill 各做一套，并使用 Claude Code + Opus 5.5 运行、gpt-6-astra 逐页打分。结果显示：数字虽准但 8 套添加了需求外的说法；2 套需大改且全是不可编辑的图片；设计最佳的 ppt-agent-skills 仅 904 星；5.8 万星的 ppt-master 微调即可交付；转换器可将全图片 PPT 转回可编辑文本（0 到 2224 字）。最后给出选型建议：需协作修改选原生 PPTX，自己演示选网页，发社媒选图片，兼要 pptx 和美观可选网页/图片加转换器。全部幻灯片与评分已公开。
2026 年一个人做 iOS 出海：从升级电脑到收到第一笔美元，7 步走完
作者面向中国大陆个人开发者，梳理了 2026 年 iOS 独立开发出海的完整流程。涵盖七步：升级电脑与 Xcode 26/27 工具链、先用大陆个人账号启动（¥688 年费）而不急于注册海外公司、税务与收款（填 W-8BEN 免预扣、国内需申报境外所得）、变现策略（年收入百万美元以下全球只用 IAP）、技术栈选择（SwiftUI + SwiftData + CloudKit 零后端、设备端 AI）、两周探针验证产品、上线后按 7/30/90 天看数据决定升级主体。文末列出 9 条已过时的旧认知，强调所有数字需回 Apple 官方原文核验。
adu-motion-video：用模板化 Skill 让 AI 高效生成动画视频
文章介绍了 adu-motion-video，一个 MIT 协议的模板级动画 Skill。作者阿杜改变了让 AI 从零写动画的低效做法，先将场景、动作、转场、音效做成模板，AI 只负责按用户口播、文案和录屏填充内容，报模板编号即可产出 MP4 成片和可编辑工程。目前包含两大类模板、7 种风格、17 个镜头组，并附带 11,028 个精选 Lottie 动画的公开素材接口。模板复用带来 token 消耗低、系列视频质量更稳的优势，支持 Codex 和 Claude Code，限 macOS 横屏 1080p60。
107 个不到 50 星的宝藏：能让 Claude 做视频的 180 个开源 Skill 全分类
作者使用 AI 助手 Jev 逐个阅读 README，将 180 个能让 Claude Code、Codex 等 agent 直接做视频、剪辑、动效的开源 skill 和工具包分为 10 个类别并做安全评级，以约 200 美元成本产出开源仓库和在线筛选页面，每 8 小时刷新。文章介绍了各分类分布：剪辑与后期 35 个、讲解科普 32 个、框架 29 个等，重点分析 OpenMontage、HyperFrames 和 Remotion 两大技术路线，并指出代码化出片、配方卡资产化、小仓库信息密度被低估三个观察。
107 个不到 50 星的宝藏：能让 Claude 做视频的 180 个开源 Skill 全分类
作者用 AI 工具 Jev 逐个阅读 README，整理出 180 个能让 Claude Code、Codex 等编程 agent 直接制作、剪辑视频和动效的开源 skill 仓库，分为剪辑与后期、讲解科普、框架工具包等 10 个类别，每个都附安全评级（178 个 SAFE）。文章指出代码化出片（Remotion、HyperFrames）是主流路线，占四成；镜头配方卡正在成为通用资产；107 个不到 50 星的小仓库信息密度被严重低估，按星数排序会漏掉它们。仓库与在线筛选页面均已开源，每 8 小时刷新。
别人看发布会我跑数据：六组实验五个开源仓库，Jev 的真实边界全在这
作者通过六组实验和五个开源仓库实测 TypeSafe 发布的 Jev 模型的真实能力边界。Jev 是只回答封闭问题、一次前向返回概率分布的模型。核心结论：Jev 适用于信号在语义中的场景（如泰坦尼克 0.83 AUC），对纯统计信号数据（如哈希 CTR 数据）无效；零样本表现相当于 150-500 条标注数据；最佳用法是作为特征融入已有模型而非单独使用，五个项目均获显著提升。作者还总结了问法即超参数、汇总预警取决于时间尺度、情绪分析无用等六条经验，以及评审循环偏差、真值精度等评测教训。
SaaS 不会死，会隐身：Lovable 主动押注 UI 的消亡
本文基于 Latent Space 对 Lovable CTO Fabian Hedin 的专访，分析这家年化营收 5 亿美元、估值 133 亿的公司为何主动转型。Lovable 将把平台上 6000 万个应用的功能通过 MCP 服务器暴露给 ChatGPT、Claude 等 agent 直接调用，从'造应用'转向提供 capability。作者结合麦肯锡数据与 agent 框架爆发趋势指出：传统 SaaS 的界面价值将归零，商业模式需从卖界面转向卖能力。文章还给 SaaS 从业者、独立开发者和普通用户提出了三条启示：软件不会死，但会隐身。
80% 的人说 AI 提效了，只有 6% 的公司真赚到钱：麦肯锡 1719 家企业调研解析
本文结合麦肯锡《The State of AI in 2026》报告与 TechCrunch 对 OpenAI 的深度探访，揭示 AI 个体红利与企业盈利之间的鸿沟：80% 员工称 AI 提升生产力，但仅 37% 企业 EBIT 有正贡献，高绩效者仅占 6%。32% 的企业因 coding agent 自建功能而放弃采购软件，SaaS 行业面临重新定价。成本墙、裁员预期落空等现象并存。核心结论是：高绩效者的共性不在预算，而在围绕 AI 从根本上重构工作流，组织消化变革的能力才是瓶颈。
DeepMind研究员离职长文：五个月孤军阻止军方合同，AI伦理大佬集体沉默
AI安全研究员Alex Turner（TurnTrout）发布离职长文《我为什么离开Google DeepMind》，讲述自己花五个月试图阻止Google与五角大楼签署'任何合法用途'军事合同的经过。他找遍Jeff Dean、Hassabis、Bengio、Stuart Russell等业内权威人士，组织250人联名请愿、撰写25页军事AI红线框架、直接私信CEO，但除Jeff Dean签署法庭之友书外几乎无人行动。最终Google签约，条款比OpenAI更弱且无约束力。文章是对AI伦理承诺的一次真实压力测试，也记录了普通研究员在大公司内部行动的极限。
低档推理干过高档、成本 1 18 精度保 98%：GPT-5.6 开发者指南里的五步抄作业清单
OpenAI 发布 GPT-5.6 开发者指南，通过多个案例展示 agent 成本优化的巨大潜力。指南指出，通过降低推理档位、分层使用模型、利用推理持久化与压缩、Programmatic Tool Calling 及缓存优化等策略，可在保持甚至提升性能的同时大幅降低成本。文章提供了五步实操清单，帮助开发者有效控制 API 成本，并强调架构优化比单纯追求更强模型更具经济价值。
AI三巨头罕见同台：Hinton承认开放已输，李飞飞怒斥末日论有经济动机
在拉斯维加斯Ai4大会上，Geoffrey Hinton、李飞飞和吴恩达罕见同台，就AI开放与安全展开讨论。Hinton提出AI公司应通过agent向创作者支付数据使用费，并承认开放权重模型已成事实；吴恩达认为AI不会自动抹平技能差距，鼓励学习工具；李飞飞则指出末日论背后存在经济动机，呼吁将科学带回AI辩论，并强调共享繁荣。三人一致认为监管必要，但分歧在具体方式。这场对话对创作者、从业者和公众均有启示。
OpenAI CFO 亲述：两年搭出 AI 原生财务团队，投资人尽调从通宵干到几秒出稿
OpenAI CFO Sarah Friar 复盘两年内从零搭建 AI 原生财务团队的经验，提出五条核心方法论：先开放 AI 权限并举办黑客松激发使用；围绕决策而非旧流程重构工作流，实现零日关账和持续预测；财务人员转型为工具构建者；速度需匹配问责机制；按单位智能价值而非 token 数量评估 AI 投入。文章强调 AI 改变工作最小单元，财务团队通过 AI 实现效率飞跃，同时保持人类判断与责任。
手把手教你申请清迈大学语言班
作者分享了申请清迈大学语言学院半年制英语班的完整指南。该项目学费 42,000 泰铢，含 210 课时，可获学生签证合法居留 180 天。文章详细介绍了开课时间、报名材料准备、英语分班测试、缴费流程及签证申请步骤，适合数字游民和 Gap 期人群。
大部分人用 skill还停留在下载别人写好的
文章指出当前大部分人对 Skill 的使用仅停留在下载现成工具层面，而更先进的项目已开始将方法论、思维方式及商业经验转化为可运行、可复用的 Skill。文中列举了女娲、dbskill、ljg-skills 等典型案例，并分析了中英文社区在 Skill 生态上的不同侧重，强调“造 Skill 的 Skill”才是生产力杠杆。
吴恩达官宣新公司 LearnVector
吴恩达宣布成立新公司 LearnVector，获 Coursera 1 亿美金投资。公司旨在利用 AI 技术将教育从“一对多”转变为“一对一”的个性化学习模式，强调通过专属学习向导提升学习效果，而非简单替代学生完成任务。
微软开源 Resource2Skill 项目
微软开源了 Resource2Skill 项目，并发表了相关 arXiv 论文。该项目通过自动将教程视频、文章、代码等人类资源蒸馏成 Agent 可直接执行的技能，解决了技能来源问题。Agent 能够浏览、组合和运行这些技能，生成网页、PPT、Excel、Blender 场景甚至音频作品，标志着技能生成从手写进入自动提炼阶段。
做 AI 工具站要装哪些 SEO 工具？完整清单与避坑指南
文章基于 agentskillshub.top 上线 16 周的实战经验，将 SEO 和 GEO 基础设施所需的工具栈分为站长后台、行为分析、转化埋点、自动化、发布及体检六大类。作者详细介绍了 GSC、GA4、Plausible、Stripe、Ahrefs 等 20 多种工具的安装配置与 API 用法，并总结了 15 条极具价值的避坑指南，覆盖了从数据误读、转化设置到自动化排程等常见痛点。
10年支付工程师自述：LLM正在拆掉职业护城河
文章描述了一位拥有10年经验的金融支付后端工程师，如何目睹自己多年积累的专业壁垒（领域知识、调试能力、代码品味）被 LLM 一一瓦解。从最初将 AI 视为“随机鹦鹉”，到后来承认 Claude Code 等工具在重构和排障上的统治力，作者深刻意识到：当经验变成可提示的数据，资深工程师的稀缺性正在消失，行业竞争正回归通才赛道。
Anthropic 开源 22 个知识工作者插件，为 Claude 装上岗位技能包
Anthropic 官方开源了一套包含 22 个插件的 Claude 库，覆盖销售、产品、工程、财务等所有知识工作者角色。该插件库通过 MCP 连接器对接 Jira、Slack、HubSpot 等主流工具，将岗位技能打包为 Markdown 和 JSON，无需构建即可安装，旨在解决 Claude 缺乏具体业务领域上下文的问题。
LlamaIndex 用 Rust 重写文档解析器 LiteParse
LlamaIndex 推出完全用 Rust 重写的文档解析器 LiteParse。相比旧版，新版本在处理大文档时速度提升 3 倍，小文档提升可达 100 倍，实测 457 页 PDF 解析仅需 0.777 秒。该工具支持 Python、Node.js、Rust 及浏览器环境，覆盖 PDF、Office 等主流格式，具备原生 OCR 能力，且可作为 Agent Skill 直接集成。
20 张手绘图讲透 AI 核心概念
本文翻译整理了一组在 X 上广为流传的 AI 科普手绘图，涵盖从神经网络、Transformer 架构到大语言模型（LLM）的 20 个核心概念。作者不仅解释了 AI 底层运作原理（如分词、注意力机制），还介绍了模型优化手段（如微调、RLHF）及前沿应用架构（如 RAG、Agent、思维链），是一份简洁全面的 AI 技术入门指南。
OpenAI 最新报告：企业 AI 落地差距 3.5x 与 16x 说明了什么
OpenAI 发布 B2B Signals 报告，揭示前沿企业与普通企业在 AI 应用上的核心差距已从访问量转向使用深度。数据显示，前沿企业每员工 token 消耗量是普通企业的 3.5 倍，Codex 等 agentic 工具的使用量更高达 16 倍。这表明领先企业已将 AI 从聊天助手转变为干活的“Agent同事”，文章还分析了 Cisco 和 Travelers 的落地案例及前沿企业的五大共性。
Cloudflare 联手 Stripe 让 AI Agent 自主开通服务与支付
Cloudflare 与 Stripe 合作推出新协议，允许 AI Agent 自助完成开通账号、注册域名、支付订阅等全流程。该协议基于 Discovery、Authorization 和 Payment 三件套，通过 OAuth 和 Payment Token 保障安全，解决了 Agent 调用工具时的商业层闭环问题，为 Agent 经济的标准化奠定了基础。
Andrew Ng 对 AI 编码代理在不同领域加速效应的洞见
Andrew Ng 在 The Batch 第 350 期中分享了 AI 编码代理对软件开发各环节的加速效应排序：前端>后端>基础设施>研究。前端因闭环反馈和模型熟悉的语言框架加速最快；后端因边界情况处理和数据迁移风险次之；基础设施因依赖工程经验和大规模测试加速有限；研究则因核心在于创意而非代码，几乎未受影响。
解决 Claude Codex 高 Token 消耗的 Memory 方案调研
文章指出 Claude/Codex 月费高昂的根源在于缺乏持久化记忆，导致大量 Token 浪费在重复上下文上。作者调研了 Agent Memory 层的 4 大派系（协议、框架、协处理器、特定工具），整理了 18 个开源项目，并针对不同使用场景提供了具体的选型建议，旨在通过引入记忆层将 Token 成本降低 50%。
郭宇：Agent 时代人最后的优势是不按常理的想象力
郭宇分享了关于 AI 与人类关系的思考。他提出逼近智慧的两条路：靠算力跑实验的 Agent loop，和靠直觉抓答案的洞察力。随着 Agent 将执行成本降至接近零，人类的护城河从行动力回归到了想象力，尤其是那种不按常理出牌、打破概率预测的独特洞察。文章还通过扫地机器人、自动育种等案例，展示了 Agent 的应用边界，并探讨了在科技加速背景下选择何种生活方式。
2026年AI高手心法：吴恩达21节课深度笔记
文章总结了吴恩达2026年新课《AI Prompting for Everyone》，指出当前AI已从简单的聊天机器人进化为具备深度推理和多模态能力的工具。核心观点包括区分新手与高手的4大维度（问题难度、上下文、引导方式、写作流程）、利用3层信息架构解决知识局限、通过'渐进式大纲'避免AI废话，以及在推理时代如何运用评分卡和上下文工程来提升产出质量。
吴恩达 21 节课讲透 2026 年 AI 高手心法
文章基于吴恩达 2026 年的新课《AI Prompting for Everyone》，总结了 AI 用法范式的四大迁移：处理复杂问题、提供海量上下文、避免盲目附和、采用渐进式工作流。内容涵盖 reasoning 时代的高阶提示技巧、利用 desktop app 的上下文管理、反 sycophancy 策略以及渐进式大纲写作法，旨在帮助用户掌握在推理时代驾驭 AI 的核心心法。
退休程序员郭宇：把AI当员工，一人公司如何3个月做15个产品
本文记录了前字节跳动员工郭宇在东京的分享。他提出的“Harness Engineering”理念主张将AI视为员工而非工具，通过OneMan系统实现AI自主拆解任务、虚拟团队协作及自动执行。文章详细展示了40分钟生成商业计划的案例，并探讨了AI时代下的信任建立、一人公司的可行性以及对未来科技权力的思考。