Zed 又推出神奇的 DeltaDB！ 它是专为 AI Agent 时代打造的新型版本控制系统。 不同于 Git 以 commit 为单位抓取快照，DeltaDB 将每一次操作记录为带稳定 ID 的细粒度 delta，并把「对话」与「代码编辑」永久绑定在一起。 通过内置的 CRDT 工作目录，多人与多个 Agent 可同时编辑同一份文件，让协作不必再等到 commit 与 PR 之后才开始，彻底改变软件开发的协作模式！ #Zed #DeltaDB #AI #版本控制

兄弟们，Fable 5 这是“复活”了？🤯 大佬用一行提示词，把Opus 4.8 硬生生“变成”了 Fable 5！ 指令如下： claude --dangerously-skip-permissions --system-prompt-file CLAUDE-FABLE-5.md 原来是将Fable 5的“灵魂”注入到 Opus 4.8 里，这样Opus 4.8 就能表现出Fable 5独有的审美、文案、产品嗅觉。 原来系统提示词才是AI的“世界观开关”。 具体的系统提示词文档链接如下： github.com/elder-plinius/CL4…

终于有人把 A 股 美港股 免费数据源彻底打通了！ 两个极其硬核的GitHub开源项目，把原本散落在几十个源头的原始数据源，全部整合成一套 AI 直接能用的完整数据仓库。 从此，彻底告别繁琐的接口对接、反爬虫折磨和昂贵的数据费。封装成 Skill，直接让你的 Claude / GPT等agent 觉醒，瞬间变成你的专业量化分析师！ ✅A 股版（a-stock-data） · 7 层架构 27 个端点 13 个数据源 · 覆盖：实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向、融资融券、大宗、解禁…… · 重点优化：东财统一限流防封 数据源优先级 github.com/simonlin1212/a-st… ✅美港股版（global-stock-data） · 8 层架构 18 个端点 5 个数据源 · 亮点：美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL（503 个 GAAP 指标）、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表（中英文）、全市场列表…… github.com/simonlin1212/glob… 直接省下几万块的专业数据费。感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor

既然 agent 计算机已经进化到了 loop，那我来大胆预测接下来的发展。 为了更好解决 loop 时的复杂性，我认为下一阶段必然会发明 state agent。 为了让状态状态转换更表义发明了 config agent。 再下来就是 flow agent，structured agent，Object-Oriented agent。。。。 最后人们发明了 agent agent。

这下知道美国人认可的中国股票了。美国一家专注发行杠杆 ETF、反向 ETF的资产管理公司ProShares申请发行9只中国核心资产单票2倍做多杠杆ETF。这家ProShares发行的著名产品有TQQQ，SQQQ，QLD等。这9只中国股票是： 1/中际旭创(Zhongji Innolight) 2/新易盛(Eoptolink) 3/天孚通信(TFC Communication) 4/工业富联(FoxconnIndustrial Internet) 5/立讯精密(LuxsharePrecision) 6/宁德时代(CATL) 7/兆易创新(GigaDevice) 8/海光信息(Hygon Information) 9/寒武纪(Cambricon)

21岁中国开发者硬核手搓！信用卡大小的MacBook性能监视器，直接干翻订阅制！ Mac监控软件越来越离谱： 要么一次性收你$30-80，要么逼你开订阅，还要一直开着浏览器窗口。 一位21岁中国开发者 直接用硬件把这事干了！ 他把 M5Stack Cardputer（信用卡大小的自带键盘 彩屏设备）改造成了口袋里的Mac性能监视器： -通过 BLE 蓝牙低功耗秒连 MacBook -后台跑 Python服务器，把CPU核心占用、内存压力、运行时间、电池数据实时流式推送到小屏幕 -最变态的是：他从零手写了BLE 协议栈，调试了异步事件循环，自建监控服务器 真正离谱的点来了： ✅完全离线，无需网络 ✅永久买断，无订阅 ✅甚至不用打开 MacBook盖子，不用开任何软件，就能随时看状态 在「万物皆订阅」的时代，一个一次性买断的硬件设备，突然就显得特别珍贵。 “所有权链正从软件转向硬件。”

震惊了，抖音上祁博士一天卖 50w 的数字人 agent，我2 分钟就开发完成了。 用的就是Pixelle-Video这个项目，已经22k stars。包括数字人口播、动作迁移、图生视频全支持。 支持ComfyUI，输入主题，从写脚本到加 BGM 到出片，一条龙自动跑视频。 老王部署到本地，做了个简短的视频，属于插图式的视频，如果你需要更复杂的视频，需要自己配置云端模型比如 seedance2，kling 等等。 Pixelle-Video 最厉害的地方，是它把视频生产完全做成了可配置，支持本地部署模型和云端大模型。 文案、画面、配音、剪辑，它拆成四个可替换的模块，每块后面都能换模型，可以自由切换模型，使用非常方便 >文案层：LLM 读主题，吐出带时间戳的结构化脚本，每>句对应一段画面。 >画面层：脚本每句转生图提示词，扔给 ComfyUI 或直连 DashScope 出图，图生视频和数字人口播也走这一层。 >语音层：脚本原文走 TTS 合成，多语言加音色克隆，不用自己录音。 >合成层：画面对齐语音时间轴，叠上 BGM，输出 MP4。 仓库：github.com/AIDC-AI/Pixelle-V… P.S. 想到了就能出片，懂一点 AI 编程，这个项目就能自己做成适合各行业的数字人 agent。

傻瓜教程，一个技能，让你拥有全球苹果Apple ID账号，从此再也不愁没有土区账号了 不用国外手机号 只要你有大陆Apple ID 先看视频 按着视频一步步操作 下面是两个多国地址生成器 duoguodizhi.com mockaddress.com

非常认同的观点：Agent 不是简单抹平能力差距，而是在放大能力差距。" 头部用户已经在搭系统（文档、规则、memory、loop、MCP、CLI、工具调用、权限、安全沙箱），普通用户还在问聊天框。 目标清晰、品味强的人被 Agent 放大。 目标混乱、没有文档的人被 Agent 放大混乱。 之前我和朋友分享的观点就是AI时代不一定是完全平权的时代，而是会将“善于使用AI工具”的人能力放大数万倍，原本没有AI Agent的时代你和他的差距可能只是几倍而已。 但，如今可能真的差距就会变成数百倍不止。 好文，值得大家阅读~

孤陋寡闻，才知道Bark，它是不是现在实现 iOS 推送最简单的方式了？github.com/Finb/Bark 试了一下，确实好用，非常适合现在 AI agent 任务完成的推送。 我之前都是用钉钉/飞书/telegram 机器人来着

Claude 将整理知识库的门槛从“手动清理”降至 20 分钟。很多人有大量如 Karpathy 式的高价值笔记，却因孤儿节点和死数据烂在 Obsidian 里。我用这套 Claude Prompt 系统，20 分钟复活了 5000 条废弃笔记。拉开差距的不是信息量，而是清洗信息的自动化程度。

Google DeepMind 的大佬用 $12 和 AI，一个人肝了一个周末，把整个纽约城做成了《模拟城市 2000》风格的像素地图。 叫 isometric.nyc，完全免费，打开就能玩。 细节恐怖到离谱： -时代广场 H&M 的红色招牌是像素字 -美国银行大厦的尖顶单独渲染 -每栋楼的屋顶空调机组都画出来了 -连酒店车道环线、屋顶花园都没落下 -整个地图估计用了 4 万多个 tile， zoom in 能看到拉瓜迪亚机场的每架飞机。 技术栈更骚👇

Google Earth的飞行模拟器✈️ 现已在网页端全球向所有用户开放 你可以打开Google 地球选择任意的地方，然后开启飞行模式，可以模拟驾驶飞机在空中飞行的感受 探索全球任意地点

卧槽兄弟们，GitHub 上真的有一堆免费到离谱的项目。 很多能力已经能直接干掉你正在月付的软件。 1. TradingAgents AI 多 Agent 量化交易框架 github.com/TauricResearch… 2. LibreChat 一个界面接入 ChatGPT、Claude、Gemini 等多个模型 github.com/danny-avila/Li… 3. HyperFrames HeyGen 开源的视频生成引擎 github.com/heygen-com/hyp… 4. Fincept Terminal 开源版彭博终端 github.com/Fincept-Corpor… 5. MoneyPrinterTurbo AI 一键生成短视频 github.com/harry0703/Mone… 6. Agentic Inbox Cloudflare 开源 AI 邮件助手 github.com/cloudflare/age… 7. VoxCPM AI 声音克隆工具 github.com/OpenBMB/VoxCPM 8. Flowsint 开源 OSINT 情报分析工具 github.com/reconurge/flow… 9. agent-skills Claude Code 技能库 github.com/addyosmani/age… 10. Nango 开源 API 集成平台 github.com/NangoHQ/nango 兄弟们，这些真不是玩具项目。 很多你还在交月费的软件，GitHub 上已经有人做出开源平替了。 一句话： 别只会收藏 AI 工具网站了。 真正狠的东西，很多都藏在 GitHub 里。

魔改了一下，真的是很棒的提示词！！ 东老师对于图片的排版设计方面确实很厉害。

NVIDIA 刚推出了一个 0.6B 的语音辨识模型 叫 Nemotron-3.5-ASR 支持 40 种以上语言、实时串流输出——不需要 GPU，纯 CPU 就能跑 速度是官方 Nemo runtime 的 2.5 倍，辨识结果完全一致 离线环境也能用，直接整进你的 agent pipeline

Kalau lu merasa perkembangan AI berjalan terlalu cepat untuk diikuti... GitHub minggu ini membuktikan bahwa perasaan itu valid. 🤯 Berikut 10 repository AI yang lagi viral dan menurut gue layak masuk bookmark: 1. Understand-Anything 🗺️ Mengubah codebase menjadi knowledge graph interaktif. Bisa memahami struktur, dependency, dan logika kode seperti melihat peta. 2. Codegraph ⚡ Mengindeks seluruh codebase di awal sehingga agent nggak perlu mencari file berulang kali. Klaimnya bisa mengurangi token dan tool calls secara signifikan. 3. MoneyPrinterTurbo 🎥 Bikin video pendek hanya dari beberapa keyword. Script, subtitle, visual, dan musik dibuat otomatis. 4. ECC 🤖 Paket enhancement untuk Claude Code, Cursor, dan Codex. Sudah dilengkapi memory, security, 63 agents, dan ratusan skills. 5. Taste-skill 🎨 Skill yang membantu AI menghasilkan desain UI yang lebih profesional. Fokus pada layout, tipografi, dan white space. 6. knowledge-work-plugins 📚 Koleksi plugin resmi dari Anthropic untuk berbagai bidang seperti sales, marketing, legal, support, dan finance. 7. Anthropic-Cybersecurity-Skills 🔐 754 skill cybersecurity untuk AI agents. Menarik buat yang fokus di bidang keamanan. 8. academic-research-skills 📖 Membantu workflow riset akademik dari pencarian paper sampai verifikasi sitasi. 9. pi 🛠️ Toolkit lengkap untuk membangun AI agents. Mulai dari CLI, API, execution infrastructure, sampai terminal UI. 10. skills 📦 Repository resmi Anthropic untuk membuat dan mengelola Agent Skills yang bisa digunakan ulang di berbagai proyek. Kalau gue harus merangkum tren minggu ini dalam satu kalimat: AI mulai membaca code seperti peta, dan menggunakan skill yang berbeda sesuai konteks pekerjaan yang sedang dihadapi. Dulu kita fokus membuat model yang lebih pintar. Sekarang fokusnya mulai bergeser ke memory, skills, tools, dan kemampuan agent untuk memahami lingkungan kerjanya sendiri. Dan menurut gue, itu jauh lebih menarik daripada sekadar model yang lebih besar. 🚀 Simpan daftar ini. Besar kemungkinan beberapa project di atas bakal sering muncul dalam beberapa bulan ke depan. 🔖

各大媒体都在宣传一人公司，却没有人教怎么去运作一人公司，github上的这个一人公司项目，适合自媒体团队、MCN及跨境电商。 POLO懂做内容生意的人，时间都死在发布上 做自媒体的人都懂，内容写完了，真正的体力活在发布。抖音、小红书、B 站、视频号、TikTok 来回切，标题、标签、封面每个平台改一遍，账号登出登入，来回倒腾。⏱️ 19,500 多颗星 ⭐，这个项目把内容生意流水线打通了，从创作、分发、互动、变现，一个人就能跑完整套。 做矩阵号的、做一人公司的、做品牌内容投放的，过去三年都在找同一个东西，一个工具把内容从想出来到赚到钱全包了。AiToEarn 把这件事做成了产品。 一句话：把内容生意拆成 4 个 Agent，Monetize 赚钱、Publish 发布、Engage 互动、Create 创作，互相接力，串成流水线。 Publish Agent 是最直接的痛点。13 个平台一键分发，抖音、小红书、快手、B 站、视频号、公众号、TikTok、YouTube、Facebook、Instagram、Threads、X、Pinterest、LinkedIn 都在清单里。标题、标签、封面按平台规则自动适配，不用你来回切账号。日历排期把全平台发文时间统一规划，到点自动发。 Create Agent 把内容生产也收编了。视频走 Grok、Veo、Seedance 这类生成模型，图文接 Nano Banana 这类图像模型，Agent 自己从创意跑到成品。批量任务并行下发，适合矩阵号大规模铺量。Engage Agent 跑互动，自动点赞、收藏、关注，AI 智能回复评论，识别求链接、怎么购买这种高转化信号主动响应 🎨 Monetize 是这项目区别于其他分发工具的关键 💰。平台内置了内容交易市场，创作者接商单，CPS 按成交额、CPE 按互动量、CPM 按播放量三种模式结算。商单和分发是同一条管道，不用再跳到第三方平台去接活。 上手路径给了 5 条。最简单的是直接开网站，aitoearn.cn 中国版或 aitoearn.ai 国际版，注册就用。接 OpenClaw 龙虾也行，一条 npx 命令装上，赚钱任务直接推到龙虾里跑。想把 AiToEarn 接到 Claude、Cursor 里也行，它原生支持 MCP 协议，配上 API Key 就是个新工具。团队要私有化就 Docker 一键起，本地或低配云服务器都能跑。开发者直接看源码，pnpm 拉起来改。 仓库2,600 多次 commit、27 个 release 标签，最新 v2.4 是 2026 年 5 月。第一个可用的开源版本是 2025 年 11 月，半年时间从单纯分发工具进化到内容交易平台。MIT 协议，OPC（One Person Company）这个定位在 README 标题里就写明了，不是 AI 自媒体工具那种宽泛说法。 Polo 💡 1、OPC 这个定位比 AI 自媒体工具准得多，不是教你做爆款，是把一人公司这个商业模型的开店、进货、上架、客服、结账全流程塞到一个系统里。 2、4 个 Agent 分工明确，Monetize 把分发和赚钱串在同一条管道，Publish 接 13 个平台覆盖国内国际，Engage 不只是自动回复还接商单挖掘，Create 借力多模态生成模型。 3、依赖官方 Relay 服务登录各平台账号是双刃剑。自己不用去各平台申请开发者凭据，门槛低，却意味着账号授权走的是别人服务器，规模化运营有合规风险。 github.com/yikart/AiToEarn