把自己的 Agent 接进开源「AI记忆大总管」
作者体验了开源 AI 记忆工具 Memmy，它能记住用户的本地项目、Skills 和业务流程，打通不同 AI 工具间的记忆壁垒，实现跨 Agent 的知识共享与协同。
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DS Bot开源了，那Grok Bot 和 DS Bot，到底该选哪个？
文章对比了社区开源的 DS Bot（DeepSeek-Bot）与 Grok Bot 两款多角色 AI 助手。核心差异在于'动手能力'：Grok Bot 提供托管云电脑，可操作浏览器、跨网站执行任务且合盖继续运行；DS Bot 内置浏览器仅能读网页，但支持自选模型、MCP/Skills 扩展和可检查的 Markdown 记忆。文章从网页操作、模型控制权、数据与权限、成本等维度给出选购建议：不想维护、需要网页自动化选 Grok Bot；已有 API、重视控制权选 DS Bot。作者建议先用一个每周固定任务实测，再决定是否扩展。
用 Codex 剪视频：剪映两天的活，我动嘴不到一小时（附开源 Skill）
作者分享用 Codex 结合 ChatCut 浏览器/桌面剪辑器自动剪口播视频的工作流：将原本在剪映需要一两天的剪辑工作压缩到一小时内。文章介绍了通过托管 MCP 插件让 Codex 或 Claude Code 直接操作剪辑时间线的安装方式，给出了四条核心指令（只读分析、按语义删减、插入内容并自查、最后刷字幕）和五道验收方法（重读项目状态、核对总时长、逐轨道检查、实际试听、复查字幕），并以片尾卡未跟随移动导致时长短两秒的实例说明：AI 报告'完成'不等于真正完成，验收环节必须由人掌握，这一原则适用于所有 Agent 交付的工作。
Memmy：给 DeepSeek Harness、Hermes、OpenClaw 等 Agent 做记忆底座的开源项目
MemOS 团队开源了 Memmy，一个面向终端用户的本地 AI Agent 记忆中枢。它可授权读取 Cursor、Claude Code、Codex 等各 Agent 的本地历史日志，自动整理成结构化分层记忆，再通过 Skill、Hook、MCP 按需注入到任意 Agent，解决换工具就要重新解释项目背景的痛点。项目 local-first，数据存储在本地 SQLite，支持桌面端 GUI、CLI/TUI、OpenAI 兼容 API 和 MCP 协议，MIT 开源且全平台支持。作者认为其与 Mem0、Zep 等开发者 SDK 不同赛道，但提醒项目仍在早期，兼容性、记忆纠错与跨项目隔离机制尚待完善。
终于！！AI Agent 也能开口说话了：这个开源工具把语音克隆、听写、MCP 全打通
文章介绍了一款名为 Voicebox 的开源 AI 语音工作室工具。它不仅支持语音克隆、生成和全局听写，更关键的是通过内置 MCP Server，让 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 能够调用本地语音层，实现“能听、能说”的交互闭环，弥补了 Agent 只能文字交互的短板。
构建每日晨间简报的 Claude 研究助手
本文介绍了一个完整的构建方案，利用 Claude Desktop、N8N、Filesystem MCP 和 Brave Search 创建一个自动化研究助手。该助手每天早晨自动读取互联网信息，过滤噪音，并将结构化的 5 分钟简报存入 Obsidian，帮助用户节省时间并获取关键信息。
AI 视频情报站开放 MCP，接上 Claude、Codex 每天替你找新选题
作者宣布其 AI 视频情报站正式开放 MCP 接口，支持 Claude Code、Codex 等 Agent 直接接入查询。文章介绍了接入方法（一条命令即可），并展示了几种典型用法：每天早上让 Agent 查询新起和升温的视频题材、查询某个题材的来源和时间线、追踪特定 AI 模型的动态，以及将情报站接入自己的工作流（如自动生成选题卡、晨会材料等）。情报站每天早上更新一期，提供题材归类、X 热议、开源项目、题材溯源等数据，同时说明了查询范围限制。不接 MCP 也可通过网页或开源版自行部署使用。
商单内耗终结者：开源「商单 Skill」+ EverOS，经验永久复用
作者针对商单博主接单时反复从零开始的内耗问题，开源了一套「商单 Skill」工作流，配合 EverOS 记忆工具使用。方案分三步：将过往 Brief、交付稿件、踩坑复盘入库转为可检索记忆；自动沉淀 SOP 与可复用流程；新单先由 AI 拆解需求、调取历史爆款套路，再动笔成稿。改稿经验也会永久存档，帮助提前规避品牌禁词、法务审核等雷区。所有经验本地或云端存储，工具负责记忆，人负责决策。附赠动笔核对清单，实现「记录→提炼→检索→回存」的经验复用闭环。
全世界包括清北的编程课程都应该向斯坦福的CS146S Fall 2026看齐
作者对比斯坦福CS146S课程2025与2026两版课纲，指出新版砍掉了85%旧内容，反映编程领域AI化进展迅猛。课程转向Agent Skills、CLAUDE.md、MCP、模型路由、后台并行agent和软件工厂等内容，期末项目占比降至50%，新增30%分数来自向真实开源项目提PR。Claude Code之父Boris Cherny等业界嘉宾分享，其同时运行数千个Claude agent。课程材料公开，非斯坦福学生也可跟学，作者认为编程教育应紧跟AI Agent时代变革。
用 EverOS Cloud 解决 AI 项目方案跨电脑跨窗口无缝续接的问题
作者分享了一个长期痛点：与 AI 多轮讨论敲定的项目方案往往锁在某台电脑的聊天窗口里，换设备或同事接手时需重新投喂上下文。作者接入 EverOS Cloud（GitHub 1.3w 星开源 Agent 记忆系统 EverOS 的云端托管版），将公司电脑和家里电脑的 Codex 挂到同一云端记忆空间。AI 讨论过程中的方案与约束自动沉淀为云端记忆，跨设备、跨团队无缝续接工作，无需手动整理 Markdown。网页端 Memory Bank 可查看阶段摘要和事实卡片，支持记忆的增删改。该方案也适合团队协作，共享记忆成为项目知识资产，降低人员交接风险。
How to Turn Opus 5.5 Into a Reverse Engineering Machine with 8 Steps (full course)
文章介绍了开源项目 REA（Reverse Engineer Anything），一个可将 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI Agent 接入 Ghidra、Hopper 等真实反汇编引擎的 MCP 服务器与 CLI 工具。REA 发布三个月即获得超过 10 万 GitHub Star，支持原生应用、Electron、APK、固件、智能合约字节码等多种目标的逆向分析。文中列举了多个实战成果，如用 Rust 重写 Adobe 系列应用、Super Mario Sunshine 原生 PC 移植等，并给出八步完整教程：从目标路由判断、五分钟安装配置、侦察定位，到最终完成通过一致性测试的代码重建，所有结论均标注为观察、推断或未知并附证据地址。
人大开源 EvoOntology：让 Claude Code / Codex 中的 Agent 查数据越用越准
中国人民大学开源了 EvoOntology，登顶 Hugging Face Daily Papers。传统做法是把数据字典塞进 prompt，但实验显示这反而使 Claude-Sonnet-5 得分下降 15 分。EvoOntology 让 Agent 自主维护数据本体：从问题出发整理指标定义与表关系，经真实数据验证后入库；通过 MCP 按需检索而非硬塞上下文；每次任务后分析出错点，只增量修改对应部分，新版需跑赢旧版才上线。该方法使 Claude-Sonnet-5 提升 8.8 分，GPT-5.5 在 DDR-Bench 上提升 26.7 分。已提供 Claude Code 和 Codex 插件，模型权重不变，变强的是 Agent 的数据说明书。
让 AI 帮你做事，但希望你仍然可以不断学习
作者总结了半年高强度使用 AI 和 Agent 的实践经验：通过沉淀确定性知识库、将高频任务封装为 Skill、用 Plugin 弥补能力不足、多 Agent 分工协作以及构建外部记忆层来搭建可靠的 Harness 工作环境。同时强调 AI 是工具而非决策者，切勿把思考让渡给 AI；AI 并没有创造新需求，重塑的是服务边界；瓶颈在于人的认知与判断力。作者认为 Agent 已能交付生产级成果，真正的护城河是个人的业务理解与持续学习，建议以明确目标驱动闭环，先动手试用再说。
