逆向工程：如何用最危险的仓库和Opus 5.5免费获取任何东西（完整课程）
本文介绍逆向工程工具REA（Reverse Engineer Anything），它能通过AI代理分析任何应用，从二进制层面理解功能实现。文章涵盖REA的安装、使用、可分析的应用类型（桌面、网站、游戏、APK等），并探讨了逆向工程的合法性，通过清洁室设计和历史案例说明其合规性。REA开源且免费，已获10万+星标。
全部文档 / 作者: codila
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如何用 Opus 5.5 & Fable 5.5 做动效设计从零赚钱
本文介绍如何利用 Opus 5.5 与 Claude Code 结合 Remotion 制作 SaaS 产品动效视频并变现。作者详细讲解了从选择客户需求（如 Upwork 上预算 $300 的 15 秒产品演示视频）开始，搭建开发环境、撰写故事板与视觉风格指南、用 Claude Code 生成 Remotion 代码渲染视频的完整流程。文章强调先确定交付目标再做效果，保持界面原创并标注'概念演示'，通过帧驱动动画便于修改，并引用多个真实案例说明 AI 动效制作已将成本从 $1000 降至 30 分钟完成。
OpenAI 新时代：10步设置并使用 Dots 智能体、Sol 6.1 等新功能（从零开始）
文章介绍了 OpenAI 在 DevDay 上发布的重大更新，重点讲解了 Dots——一个拥有独立云电脑、可执行后台任务的个人智能体。作者以产品发布协调为例，分10步详细讲解如何从零开始设置和使用 Dots：创建 Dot 并赋予明确职责、连接所需的应用和云电脑、委派任务并保留上下文、设置定时任务和自定义规则以保持控制权等。文章还提及新模型 Sol 6.1、GPT-6 Astra 驱动的 Dots、Codex Cloud 编码环境等新功能，并强调核实智能体输出来源、区分建议与决策的重要性。
Jev Engineering: 从零搭建 AI 系统 1 决策模型的 10 步完整路线图
本文介绍 TypeSafe AI 推出的 System One 决策模型 Jev，其理念源自杰文斯悖论——通过分离 Agent 中的小型判断决策，降低成本并提升效率。文章以 10 步路线图讲解如何从零搭建和使用 Jev：识别 Agent 中可交由 Jev 接管的决策点、在 Playground 中测试单一决策、配置 API 与 Python SDK、编写 chief.py 脚本将请求转化为带置信度的任务分发文件（handoff），并存入本地任务队列供后续 Worker 消费。文中还展示了 Browser Use 结合 Jev 后 7 秒、$0.0039 完成机票搜索的案例。
Graph Engineering: 在一个窗口构建 1000+ Agent 循环的完整指南
本文介绍了 Graph Engineering 的概念，即从线性的 Agent 循环转向图结构的工作流。文章详细讲解了如何利用 Claude Code 的动态工作流功能，通过五个步骤构建并行处理任务的 Agent 图，以解决上下文限制和执行效率问题，并探讨了在扩展到 1000+ Agent 时可能遇到的挑战及解决方案。
5步构建低Token消耗的自治Agent系统
文章介绍了构建消耗Token减少90%的自管理Agent系统的五个步骤：将上下文移出窗口、使用子代理处理脏活、利用自管理内存、避免破坏缓存以及手动管理上下文。强调了通过优化上下文管理和缓存机制来降低成本和提升效率的重要性。
Loop Engineering: The Karpathy Method - and the workflow that just made it 5x better
文章介绍了 Andrej Karpathy 推广的“循环工程”概念，即通过 AI 自动化循环（目标设定、规划、执行、验证）替代传统的单次 Prompt 交互。文章阐述了循环的核心要素，分析了适用场景，并以 AutoResearch 为例展示了其在模型训练中的成效。此外，文章还讨论了构建循环的五大组件，并提出了“双层循环”等进阶优化方法。