作者宣布将其月活百万的AI热点资讯网站AIHOT正式开源。AIHOT最初是公司内部监控热点找选题的飞书机器人，经过七八个月迭代发展成百万月活产品。作者一直想开源但因旧架构质量差而不敢。利用中秋假期，作者借助Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra等AI工具，采用'将旧代码蒸馏为功能文档再重写'的第一性原理方法，用3天完成项目重构，上线AIHOT 2.0并开源，包括采集流程、评分流程及所有Prompt，希望各行各业都能基于此框架打造自己的行业热点监控产品。
燃气行业财务人员Lucky在卡兹克开源AIHOT当天，借助AI将源码改造成燃气行业资讯站GasHot。零代码基础的他像包工头一样指挥多个AI协作：Claude Code主力开发，Codex负责代码审查和可靠性，DeepSeek做日常资讯AI把关。三周内完成部署、公网上线、接入37个信源、SEO改造和监控机制，并解决了信息准确性、界面简化、数据合规、搜索引擎收录等难题。GasHot提供气价盯盘、业务视角要点、政策倒计时和一页日报，大幅节省了翻找政策资讯的时间。作者证明：懂行业的人，即使不会写代码，也能借助AI亲手造工具。
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。
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。
程序员鱼皮分享了让 Claude Opus 5.5 通过写代码自动制作产品宣传视频的方法：AI 基于 Remotion 框架把每个画面做成动效网页，再逐帧截图拼合成视频，文字和产品界面精确可控。作者开源了《AI 产品宣传视频制作器》，包含写给 AI 的工作规范、Remotion 模板和辅助脚本。使用时只需一句话描述需求，AI 会自动调研产品、确认需求、生成多种风格小样，完成写脚本、截图、配乐、配音到剪辑的全流程，几十块钱即可产出 4K 宣传片，附带 80 多条踩坑记录。
作者分享了对 REA（Reverse Engineer Anything）工具的实测体验。REA 为 Claude、Codex 等 AI 接入了一整套逆向工程工具，能够分析没有源码的软件，从模块、路由、IPC 通信追踪功能实现逻辑，并在自己的项目中复现。它还可以拆解不开放接口的 Electron 桌面应用，甚至调用 Ghidra、Hopper 读取伪代码和汇编，精准还原老游戏和老旧库中的算法。作者以剪映等项目为例验证了其强大能力，并引发讨论：AI 时代，软件逆向如此容易，是否意味着一切都要开源了？
作者整理了16个面向电商运营的 Agent Skill，按开店流程分类推荐：选品（TikTok Shop、跨境选品工具LinkFox）、建站与后台（Anthropic官方Claude Commerce Agents、Shopify与WooCommerce官方agent-skills）、商品页与视觉（服装出图、详情页策划）、素材与广告（视频克隆Hypit、带货视频工具）、承接与增长（营销skill库、SEO工具、178个skill索引库）。作者强调优先安装官方skill和平台插件，因为它们会随平台更新维护，而个人开发的skill可能因API变更而失效。每个skill附GitHub地址、功能说明、安装要求及注意事项。
作者分享了其开源AI画布项目BeefTV在一周内获得800 stars的经验。项目源于对闭源无限画布产品体验的不满，定位为轻量化、用户体验优先的开源AI画布工作台。落地过程中，作者借助CodeX等AI工具完成100%代码编写，通过借鉴成熟开源方案、用Playwright拆解优秀产品交互、配置专门Agent自动化测试等方式提效，并沉淀出skill。推广方面，作者利用'开源版LibTV'的概念作为社交货币引发传播，通过开源积累用户反馈，构建社群连接，并探索算力商业闭环，目标是打造开源AIGC平台。
本文是一份Twitter/X上值得关注的AI领域博主合集，共收录上百位博主，按定位分类介绍，包括开发者视角（深耕AI编程与开发工具、Codex、Claude实战）、Agent与自动化专家、工具教程博主、AI思考者、AI投资观察者、本地部署极客、AI搞钱实战派、自媒体运营老手等类型。每位博主附有账号、内容方向和发文数量，涵盖AI编程、Agent工作流、Prompt工程、本地模型部署、AI副业变现、行业资讯等多个方向，为读者按需关注提供参考。
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。
作者商科出身，曾做投资和猫粮创业，2026年1月才开始借助AI写代码。因业务需求接触爬虫工具OpenCLI并参与开源，后开发团队AI工作台PawWork，并参与Apache孵化项目Maka。Maka在Terminal-Bench 2.1测试中通过率77.5%，排名第二。作者认为LLM+Harness=Agent，强调Harness需要benchmark，并分享了对Vibe Coding、开源协作和知识原理的思考，最后给想参与开源的朋友提出建议。
