失业一周写出 573 星 Skill，他用 Claude Code 写网文养家
文章介绍了 GitHub 上一个名为 oh-story-claudecode 的开源项目。作者 worldwonderer 在失业期间开发了一套基于 Claude Code 的网文写作工具，包含扫榜、拆文、写作及去 AI 味等 8 个 Skill。该项目凭借解决网文作者痛点、精准的垂直定位以及真实场景打磨，8 天内获得 573 星。文章拆解了其文件系统管理、知识库设计等技术亮点，并指出其模式可复用于其他长内容创作。
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我评估了 369 个 Claude/CodeX AI 视频与自动化剪辑开源项目
作者系统整理了 369 个开源仓库清单，聚焦于能让 Claude Code、Codex 等编程 Agent 实现视频生成、自动化剪辑与代码动效渲染的工具、Skill 和提示词库。文章收录规则强调视频/动效产出、专供 Agent 调用、完整文档三大标准，并打破高星滤镜。重点介绍了四大现象级框架：lemo-opuscar（59 种风格引擎）、huashu-art-motion（艺术动画）、huashu-motion（商业发布片）、sweety-handdraw-video（手绘口播流水线），以及自动化剪辑、代码直出成片、数字人与音乐 MV 等垂直领域的硬核项目，最后给出 2026 年 AI 视频生产工具选型决策表。
真是不给传统 SEO 外包和天价工具留活路了
文章介绍了一个 GitHub 上 20.1k Stars 的开源项目 claude-seo，它将 Claude Code 变成由 19 个专家 Agent 和 26 个子技能组成的全自动 SEO 工具。相比每月几百美元的 Ahrefs/SEMrush 或数千美元的 Agency 服务，该项目可在 15 分钟内零成本完成全站 SEO 审计，涵盖爬虫抓取、死链、Core Web Vitals 性能、E-E-A-T 评估，并支持 GEO（AI 搜索优化），检测网站被 ChatGPT、Perplexity 等引用的概率，还能生成按优先级排序的整改方案。作者新站靠此工具 12 周获得 10.8K 自然点击。项目 MIT 开源、数据本地化，适合独立开发和 SaaS 出海人群。
Agent 做视频：7 套现成 Skills 直接抄作业
文章介绍七套可直接用于 Claude Code、Cursor、Codex 等 Agent 的视频制作 Skills。OpenMontage 提供从选题到渲染的全流程视频工厂能力；HyperFrames 用 HTML 加 Puppeteer 和 FFmpeg 做代码驱动渲染；Hypit 擅长拆解爆款视频并批量生成变体；video-use 把视频转成文字和关键帧，让模型对话式完成粗剪；Claude Code Video Toolkit 用云 GPU 跑开源模型串起配音、生图、数字人到成片；MoneyPrinterTurbo 面向短视频批量生产；Remotion Skills 用 React 代码做可批量化修改的视频。作者建议从最繁琐的环节入手逐步搭建视频自动化流程。
这周 GitHub 涨得最猛的十个 AI 开源项目
文章盘点了本周 GitHub 上增长最快的十个 AI 开源项目：REA 可用 AI 逆向分析任意应用；Matt Pocock 的 skills 提供工程化 AI 编程技能；diagram-design 教 AI 画出专业图解；OpenMontage 把编程助手变成 AI 视频工作室；claude-mem 为 AI 增加长期记忆并节省 token；free-claude-code 汇聚免费模型额度让 AI 编程工具零成本使用；Anthropic 官方 knowledge-work-plugins 面向非程序员岗位；AirLLM 让小显存跑超大模型；text-to-cad 一句话生成可加工的 3D 零件；OpenSRE 让 AI 承担线上运维值班工作。
AI 长篇小说长期记忆方案盘点：5 个开源项目解决剧情失忆吃书问题
作者分享了在番茄小说用 AI 写长篇的实践经验，指出大上下文窗口并不等于剧情逻辑连续性，核心在于状态锁、角色知识边界和改稿后的级联更新。文章深入分析了 5 个 GitHub 开源方案：oh-story（Codex 深度写手，追踪提交协议）、MuMuAINovel（中文 Web 工作台，可视化记忆管理）、Ani Book Skill（本地 YAML 工程化方案）、ainovel-cli（Go 语言多 Agent 引擎）、Webnovel Writer v6（Claude Code 插件），各自说明核心机制与实操避坑点。最后给出三个测试标准：道具连续性、角色知识隔离、改稿级联冲突检测。
amontlabs/lcu：让任意 Agent 调用 Codex 的 Computer Use 能力
作者介绍了 amontlabs/lcu 项目，它将 Codex 的 Computer Use 能力（让 AI 看屏幕、点鼠标、敲键盘操作电脑）拆分出来，通过 MCP 接口供 Claude Code、Codex CLI、Pi 等其他 AI Agent 工具调用。该项目并非重新实现，而是直接调用本机 ChatGPT 桌面版内置的 OpenAI 原版 Computer Use 运行时。它只提供 js 和 js_reset 两个工具，模型通过预置的 cua 对象编写 JavaScript 代码完成点击、输入、截图等操作，环境保留状态，并支持读取无障碍信息按元素点击。已适配 Pi、Codex CLI、Claude Code，支持 Apple Silicon Mac 和 X11 Linux，Windows 11 处于候选阶段。
LoopX 1.2：会话会结束，工作不该结束
LoopX 1.2 正式发布，重点打磨个人工作区、长程状态与恢复能力，并推进多 Agent 团队的实验功能。新版本引入管家模式，可统一管理运行在 Codex、Claude Code 等执行器上的多个 LoopX Agent，提供独立设置入口和预览式配置。状态内核方面，Todo、lease、quota 等收敛到共享类型化边界，支持 Goal 验收合同、跨 Agent 任务接续与恢复。实验性能力包括团队计划与分工、受控 CLI/MCP 委派、产物复核与版本追溯。LHTB 基准测试显示平均 reward 提升 10.6%。文章最后致谢 40 位社区贡献者的 264 个已合并 PR。
Jev 火了：我整理了 20 个真正适合国内用户的用法
文章介绍了近期海外开发者圈爆火的 AI 工具 Jev。它不是生成型模型，而是专注于毫秒级、极低成本的大量小判断，核心能力包括 Choice（选择）、Score（评分）和 Noul（概率判断）。作者整理了 20 个适合国内用户的应用案例：内容创作领域包括小红书标题爆款体检、检测文章 AI 味、筛选海量新闻素材、个性化信息流过滤；企业场景包括客服工单自动分类、销售线索分级、表单自动填写；开发者场景包括代码审查、AI 代码质检、编码 Agent 监工、MCP 集成、Agent 执行前的安全检查、长期运行 Agent 的记忆清理，以及智能家居和浏览器 Agent 操作等。
Jev WeChat 微信群聊助手开源项目分享
作者分享了一个开源的 Jev WeChat 微信群聊助手项目，可用 AI 自动分析群聊意图并生成候选回复，解决不懂人情世故、微信客服和群助手自动化等场景。项目发布后引发热议，网友讨论了封号风险（建议用小号测试安卓设备）、适用场景（私域运营、客服、销售、情侣群聊）、技术实现（使用 DeepSeek 生成回复）等。文中还附带分享了 Agent Space 订阅管理产品和 6 个大模型写 Space Invaders 的横向评测 benchmark，以及出海增长工作坊推荐等内容。
Awesome Jev：Jev 低延迟判断模型项目合集
作者分享了自己获批使用 TypeSafe AI 推出的 Jev 模型后的体验，并整理了一份 Awesome Jev 项目清单。Jev 是一个不生成文本、只返回选项、分数和概率的低延迟判断模型，可并行输出结果。文中介绍了 14 个基于 Jev 的项目，包括高速浏览器 Agent、MCP 集成工具、命令行语义判断工具、模型路由器、上下文垃圾回收、代码审查前置筛选、语义寻路、知识图谱、桌面自动化、交易流动性分析以及 FPS 游戏等应用场景。核心思路是：用 Jev 反复做'要不要、选哪个、打几分、下一步干什么'的判断，复杂推理和生成任务仍交给传统大模型，从而降低成本、提升速度。
OpenMontage：一句话让AI Agent接管整个视频制作流程
文章介绍GitHub上57.3K Stars的开源项目OpenMontage。它并非简单的文生视频工具，而是将Claude Code、Codex、Cursor等AI Coding Agent改造成完整视频制作团队。用户只需一句话，Agent即可自主完成从资料研究、脚本、分镜、素材生成、配音、字幕、音乐到剪辑渲染的全流程，甚至能分析参考视频的节奏和视觉语言来规划制作方案。项目包含12套制作Pipeline、100+工具、700+ Agent Skill，接入Remotion、FFmpeg及多种AI模型。作者认为这代表了AI从'帮你做素材'到'替你完成工作'的转变，未来将是管理Agent而非操作工具的时代。
给 Pi 加能力可以先看这 6 个开源项目
文章介绍了 6 个为 Pi（Agent 工作台）扩展能力的开源项目：pi-subagents 支持多 AI 分工协作；pi-interactive-shell 让 AI 管理可见终端并随时人工接管；pi-model-switch 按任务难度自动切换模型；pi-autoresearch 让 AI 持续迭代优化代码；pi-code 适合已有 Claude Code 规则和工具积累的用户；monopi 则是一体化方案，包含任务管理、后台任务和子 Agent 系统，适合从零开始的用户。
