1分钟,开源模型原生支持移动端
作者分享通过UU远程的最新升级,让本地运行的开源大模型(如Qwen 27B)拥有了手机端入口。相比Codex远程控制只支持自家模型、Claude Code远程有封号风险,本地模型不花钱、不封号且速度快。UU远程基于tmux实现,支持完整TUI渲染、多终端会话、跨端接管和语音输入,且免费。作者还开源了uu-term-bridge工具,让iTerm2中的所有会话自动出现在手机列表,实现桌面与手机双向无缝切换,补齐了与Codex远程体验的差距。
作者分享通过UU远程的最新升级,让本地运行的开源大模型(如Qwen 27B)拥有了手机端入口。相比Codex远程控制只支持自家模型、Claude Code远程有封号风险,本地模型不花钱、不封号且速度快。UU远程基于tmux实现,支持完整TUI渲染、多终端会话、跨端接管和语音输入,且免费。作者还开源了uu-term-bridge工具,让iTerm2中的所有会话自动出现在手机列表,实现桌面与手机双向无缝切换,补齐了与Codex远程体验的差距。
文章时效性极强,介绍了开源模型移动端接入的具体方案和开源工具,实用性好、行文流畅,但深度分析和独立验证有限,带有一定推广色彩。
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。
本文是一篇面向小白的 DeepSeek Harness(DSH)完整上手教程。作者介绍了 DSH 的核心特点:门槛低(DeepSeek 账号登录即用)、一切皆插件(连 Agent 循环都可替换,社区插件超 6000 个)、过程可回放(轨迹功能)。文章详细讲解了下载安装、登录方式(账号与 API Key 两种)、界面各功能入口(模式、权限、模型、推理强度等)的含义,并分析了计费方式与省钱技巧,同时提醒它仍是预览版,未经过安全审计,需注意数据安全。后续还将涵盖插件市场、原理拆解、实战练习及与 Pi、Claude Code、Codex 的对比。
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。
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。
作者开源了 Pi Durable Subagents 扩展包,为 Pi Durable Agent 框架提供类似 Codex 和 Claude Code 的 subagent 能力。每个 subagent 拥有独立的 Conversation、instructions、模型和工具权限,通过 subagent 工具由主 Agent 委派任务。扩展提供两种模式:Foreground subagent 支持并行创建子任务并等待结果返回,适合并行研究和任务拆分;Background subagent 支持命名后台任务,可通过 spawn、send、stop、status 四种操作持续管理,任务结果通过 durable Reporter task 送回主对话,并支持进程重启后恢复。项目基于 Conversation、Task、ownership 等基础部件构建,采用 MIT License 开源。
文章介绍 GitHub 现象级项目 REA(Reverse Engineer Anything),它将专业逆向工程工具接入 Claude Code、Codex 等 AI 编程助手,一周狂揽 17 万星。作者用大白话讲解逆向工程原理及 REA 如何把数百兆的反编译数据浓缩成小目录供 AI 精准取证分析,并通过两个实战展示威力:20 多分钟逆向 1988 年《魂斗罗》并复刻出完成度 80% 的网页版,还挖出 30 条命作弊码;3 小时拆解 Notion 桌面端,摸清其剪贴板与流畅编辑机制,将自己的 Mac 编辑器核心功能升级 70%。最后探讨开发者如何用 REA 破局变现,以及闭源不再是护城河后的真壁垒与合规边界。
作者苍何宣布开源项目 WeChatBridge 推出 Windows 版本。该工具可将微信聊天记录批量转发给 Codex、Claude Code、豆包、千问等主流 Agent,并可将聊天记录沉淀到 Obsidian 作为个人知识库。此前项目仅支持 Mac,GitHub 已获 1.2k star。Windows 版新增技能管理中心支持导入 Skill、群聊场景绑定、以及突破微信单次 100 条勾选限制的分批收集功能。作者强调不模拟点击、不破解微信数据,以保证安全合规、避免封号风险。文中还介绍了安装流程及老版本 Windows 需兼容层等细节,并提醒用户注意隐私保护与合法使用。
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。
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。
作者介绍了基于 TypeSafe 发布的 Jev 模型构建信号驱动外呼机器人的方法。Jev 比通用模型快约百倍且成本极低,可为每个销售线索快速打分。作者团队曾用 Claude 做信号驱动 SDR,两周内约到 19 次会议,回复率 12%。文章详细拆解了开源项目 signal-ranker 的架构:watch.py 通过日期文件对比追踪招聘重发、融资等信号,judge.py 负责调用 Jev 评分,policy.py 用纯代码实现门槛与权重,两者分离以便复用已付费的判断结果。支持用 Claude Code 自行拉取线索或使用 yourmax.ai,可放入 Claude Code 或 Codex 终端复现。
作者尝试用 Codex 结合开源工具 Hypit 复刻千万粉博主'小Lin说'的口播视频,发现 AI 生成的不仅是一条成片,而是一套可修改、可复用的视频 Workflow。Hypit 是面向 Claude Code、Codex 等 Agent 的开源视频语言和系统,人物、台词、字幕、B-roll 和特效跟随文字与叙事事件组织,而非固定在时间线上。修改主持人、图表或背景时只需重新生成相关组件,还能批量生成不同人物、内容、语言版本。作者认为这大大降低了复刻爆款视频、沉淀个人工作流的门槛。
Ars Umbris 是一款可塑的 Agent 原生 IDE,将知识库视为代码库,通过类型引擎为笔记、来源等知识对象定义类型与关系,并像编译器一样对知识结构进行校验。其仓库以本地 Markdown/YAML 文件组织,包含知识、类型、技能、MCP 工具、投影与 Agent 配置,支持跨仓库引用与依赖复用。它通过 MCP 适配器连接 Claude Code、Codex 等 Agent 框架,让多个会话共享同一份持久化状态,形成「元 harness」。项目目前处于早期 Alpha,仅支持 macOS 且需自行编译。