我做了一个 AI 版的人脉管理系统
作者因记不住人脉信息,开发了一个 AI native 的人脉管理系统,集成在 Loci 记忆系统中。系统支持自然语言添加人脉、标签分类、搜索、人物关系图谱、位置信息管理,并可跳转导航。用户可通过 GitHub 安装,支持 AI Agent 接入或直接使用 Dashboard。作者鼓励反馈和 Star 支持。
作者因记不住人脉信息,开发了一个 AI native 的人脉管理系统,集成在 Loci 记忆系统中。系统支持自然语言添加人脉、标签分类、搜索、人物关系图谱、位置信息管理,并可跳转导航。用户可通过 GitHub 安装,支持 AI Agent 接入或直接使用 Dashboard。作者鼓励反馈和 Star 支持。
文章介绍了一个AI人脉管理系统的功能与使用方式,信息量中等,深度较浅,但提供了GitHub链接和安装步骤,实用性较强,观点有一定新意,时效性极高,行文流畅易读。
作者因市面上的备忘录、Todo List 和日历软件难以满足需求,打造了一个 AI native 的日程任务管理工具,集成在 Loci 中。左边是任务(分逾期、今天、待办、已完成四种状态,支持拖拽),右边是日程(任务可直接拖入变为日程事件)。支持自然语言让 AI 增删改任务,也支持手动添加字段。还提供截止时间提醒、提前提醒和周期性长期提醒功能,通过 HTTPS 和 Tailscale 实现手机推送。项目已开源在 GitHub,可接入任意 Agent 使用,也可独立使用 Dashboard。
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。
作者从插件市场6254个插件中筛选整理出50+实用插件,覆盖DeepSeek Harness(DSH)生态。文章按功能分为三大类:上下文与记忆(如billion-context压缩、hindsight长期记忆)、界面与主题(Codex风格UI、桌宠、皮肤主题)、任务与开发(子代理、任务看板、Git图、代码审查、多智能体协作等),每个插件附下载量、一句话简介和GitHub仓库链接,方便读者按需查找安装。
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式,并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式,该赛道仍有空白。针对论文小白,作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science:内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告;支持灵活接入 Codex、Claude 等模型;研究过程可回溯审核;支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识,项目已开源。
Google 开源完整雄性果蝇大脑图谱(16.6 万神经元)后,X 上掀起「the fly can」热潮:果蝇大脑被接入 Minecraft、逃生游戏、比特币交易、YMCA 舞蹈、Figma 设计、Doom、Beat Saber、发币、发布视频等场景,甚至小鼠视觉皮层也被用来炒股。文章梳理了这些荒诞又硬核的案例,并指出其爆火源于数据开源、Agent 工具高效与荒诞感传播,同时引出关于意识与伦理的严肃讨论。
作者分享了其搭建的AI跨境电商指挥中心系统的完整架构与实践。系统涵盖客户发现、调研、SEO、客服、报价、订单分析等模块,通过统一的AI网关接入多个AI项目,实现成本、Token、延迟、错误率的统一监控,并提供预算预警、Prompt版本管理和API Key安全等能力。文章还讲解了电商财务模型(毛利、获客成本、复购)和业务流程拆解方法,强调把AI项目从黑盒变成可管理、可复盘的经营数据,最终形成一套每天自动运转的电商业务机器。
作者开源了 Agent 记忆系统 Loci,解决各家 AI Agent 记忆黑盒、不互通、拿不出来的问题。Loci 将用户偏好、决策、任务、人脉等信息蒸馏为结构化的本地 Markdown 文件,形成跨 agent 共用的“大脑”,一次告知即可在 Claude Code、Codex、WorkBuddy 等工具间生效。记忆完全私有、透明可改可删,支持分层加载避免撑爆上下文,并内置本地 Dashboard 提供任务、人脉、大脑记录等可视化管理。项目 MIT 协议开源免费,可通过让 AI 自行安装或一行命令 npx create-loci 快速部署。
花叔开源了名为huashu-excel的AI数据处理分析skill,用户丢入Excel或CSV即可用自然语言完成体检、清洗、对齐、分析、对账、交付、验图、质控八步流程,输出HTML/Excel/Word等格式报告。该skill针对大模型算错不报错的缺陷设计了合计对账、外部基准校验、独立agent复核等机制,并借鉴Anthropic角色激发研究提升分析质量。经十份真实公开数据(106万行电商明细、纽约市政预算等)压测,能独立拆解辛普森悖论、识别脏数据并给出可审计的业务结论。兼容Claude Code、Codex等多种agent,MIT协议开源。
本文介绍了开源项目ponytail,该项目在GitHub上拥有91.6k star,其核心哲学是让AI模仿资深工程师的“懒人思维”,优先寻找现成方案或修改配置,避免不必要的代码编写。作者实测发现,ponytail能让AI先思考再动手,自动拆分复杂需求为最小改动,重构老模块时代码量减少近一半。此外,它强制AI编写“为什么这么改”的注释,相当于免费代码审计,对维护老项目尤其有用。作者认为该项目思路独特,不追求跑分,专治AI写码落地难的问题,并推荐给AI方向的开发者。
OpenMontage 是一款开源的 Agentic 视频制作系统,集成了 100+ 工具和 10+ 流水线。它将研究、脚本、配音、合成等环节交由 Agent 执行,并提供全程可审计的生产看板 Backlot,适合追求成本可控与流程透明的专业视频创作。