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實體卡終於到手了
這張 Bitget Wallet Card 主打的就是一件事：把加密資產帶回日常生活裡，不只是放在錢包裡看漲跌，而是真的能拿來消費、付款、跨境使用

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LiteParse GitHub：
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今天GitHub又瘋了

這次看到 LlamaIndex 團隊開源的一個新專案：LiteParse。你可以把它想成一個「輕量版文件解析器」，專門幫 AI 讀懂 PDF、文件、簡報、表格和圖片，把原本亂七八糟的文件內容整理成 AI 比較好使用的資料。

很多人做 RAG 或知識庫時，最痛苦的不是 AI 不會回答，而是文件根本讀不好。PDF 裡有表格、欄位、掃描圖、圖片、段落位置，丟進去常常變成一團亂。LiteParse 想解決的就是這件事：用本機工具快速把文件解析出文字、位置資訊、JSON，甚至產生截圖給 AI Agent 看。

它最適合的場景是：你想自己架知識庫、做文件搜尋、整理報告、解析大量 PDF，又不想一開始就全部丟到雲端服務。簡單講，LiteParse 不是讓 AI 變聰明，而是先把文件整理乾淨，讓 AI 不要從垃圾資料裡硬猜答案。

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今天GitHub又瘋了

這次是 Anthropic 官方的 Claude Code 外掛目錄：claude-plugins-official。你可以把它想成 Claude Code 的「外掛商店」，裡面整理了各種可以裝進 Claude Code 的插件，讓它多出新的技能、指令、Agent 或工具能力。

以前 Claude Code 比較像一個很強的 AI 程式助手，但有了 plugins 之後，它就更像手機可以裝 App 一樣。你想讓它會寫文件、跑流程、接工具、做特定任務，都有機會透過外掛補上。

不過外掛不是看到就全部裝。因為有些 plugin 可能會連 MCP server、讀檔案或執行其他工具，所以一定要先看清楚來源和說明。重點不是裝很多外掛，而是裝對你真的有幫助的外掛。

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今天GitHub又瘋了

這次看到一個很適合重度使用 NotebookLM 的開源專案：notebooklm-py。你可以把它想成 NotebookLM 的「自動化遙控器」，原本你要在網頁上手動上傳資料、生成摘要、做 podcast，現在可以用 Python、CLI，甚至讓 Claude Code、Codex 這類 AI Agent 幫你操作。

它最有趣的地方是，可以把很多重複工作變成流程。像是批量匯入網址、PDF、YouTube、Google Drive 資料，再自動生成 podcast、影片、簡報、測驗、單字卡、心智圖、表格，最後還能把 MP3、MP4、PDF、PPTX、CSV、JSON 這些成果下載回來。

不過它不是 Google 官方工具，而是社群做的非官方 API，所以不適合拿來跑很重要、不能壞的正式流程。比較適合研究、自動化測試、個人專案或內容工作流。簡單講，它不是讓 NotebookLM 變聰明，而是讓 NotebookLM 開始可以被自動操作。

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今天GitHub又瘋了

這次看到一個很適合 AI Agent 開發者的專案：forge。你可以把它想成一個「AI 工具使用安全帶」，專門幫本機模型或自架模型，在調用工具時不要亂掉。

很多小模型不是不會回答，而是用工具時容易出錯。比如格式亂掉、叫錯工具、參數寫錯，或本來應該一步一步做，結果跳過中間步驟。forge 的功能就是幫 AI 加上一層檢查和修正，讓它比較穩定地完成多步驟任務。

簡單講，forge 不是另一個聊天機器人，也不是大型 Agent 平台。它比較像是幫 AI Agent 裝上方向盤和煞車，讓你用 Ollama、llama.cpp、Llamafile 這類本機模型時，也能做出更可靠的工具調用流程。

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CodeGraph GitHub：
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今天GitHub又瘋了

這次看到一個很適合寫程式的人收藏的專案：CodeGraph。你可以把它想成一張「程式碼地圖」，先幫 AI 把整個專案整理好，讓 AI 不用每次都自己慢慢翻資料夾、搜尋檔案、猜哪段程式在哪裡。

很多 AI coding 工具最大的問題，不是它不會寫，而是它常常不知道你的專案長什麼樣子。就像你叫一個新同事幫忙改房子，結果他連廚房、浴室、電箱在哪裡都不知道，只能每次重新找。CodeGraph 做的事，就是先把地圖畫好，讓 AI 更快找到正確位置。

這樣的好處很直覺：比較省 token、比較少亂查檔案、回答也比較快。它不是幫 AI 變魔法，而是讓 AI 先看懂你的程式碼世界。對常用 Claude Code、Cursor、Codex 這類工具的人來說，這會是很實用的底層助手。

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@wolfyxbt 生日快樂

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今天GitHub又瘋了

有人開始不只做「一個 AI」。

而是直接做：
一整間 AI 公司。

這個開源專案叫 Agency Agents。

它想做的事情很狂：

讓多個 AI 角色互相分工、開會、協作，
像真正團隊一樣運作。

⸻

不是單一 AI

以前大家都在玩：

「一個 AI 幫你做事」

現在開始變成：

產品經理 AI
工程師 AI
研究員 AI
測試 AI
行銷 AI

一起合作。

你只要給目標，
剩下讓 AI 團隊自己拆解。

⸻

AI 開始像公司

這個專案裡，

不同 AI 會有自己的：

* 身份
* 任務
* 工具
* 記憶
* 工作流程

甚至可以互相討論、回報進度、分配工作。

很像你在 Slack 開了一整排員工。

⸻

真正可怕的不是聊天

而是：

AI 開始有「組織能力」。

以前 AI 比較像超強工具。

現在開始像：
會自己運轉的小型數位公司。

這也是為什麼最近越來越多人在講：

未來很多小團隊，
可能會因為 AI，
擁有以前大公司的產能。

⸻

AI Agent 時代真的開始了

現在很多開源專案，
都開始往這方向衝。

因為大家慢慢發現：

真正強大的，
不是一個超級 AI。

而是一群能協作的 AI。

未來你看到的，
可能不是 AI 助理。

而是 AI 組織。

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今天GitHub又瘋了

最近很多人在傳：

「讓 Claude Code 變成資深工程師的 9 個外掛」

但這裡有一個很容易誤會的地方。

不是所有東西都叫外掛。

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Claude Code 本來就有內建能力

像終端機、讀寫專案檔案、記憶、搜尋程式碼這些功能，

很多其實本來就是 Claude Code 內建的。

不一定需要另外安裝。

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真正要外接的通常是 MCP

例如：

Context7：接最新技術文件
GitHub MCP：讀 repo、PR、issue
Playwright MCP：操作瀏覽器測試
Database MCP：查資料庫、看 schema、跑 SQL

這些才比較像是幫 Claude Code 接上新的工具手腳。

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Skills 和 Plugins 又是另一回事

Skills 比較像是任務包。

你可以把某種工作流程、規則、文件、範例整理成一包，

讓 Claude 之後遇到類似任務時照著做。

Plugins 則更像是把某些功能做成可重複使用的擴充。

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重點不是裝越多越強

很多人以為自己在升級 AI，

其實只是把內建功能又重新包裝了一次。

真正會用 Claude Code 的人，

不是亂裝一堆外掛。

而是先分清楚：

哪些不用裝，哪些真的值得接上去。

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今天AI圈又瘋了

OpenAI 最新公布：

他們的一個 AI 模型，
推翻了一個離散幾何裡的重要猜想。

這個問題已經被數學家研究將近 80 年。

---

這不是一般聊天機器人

這次不是 AI 幫忙整理資料，

也不是幫人寫程式。

而是 AI 自己找出一個數學反例，

推翻了長期以來很多數學家相信的方向。

簡單講：

AI 不只是會回答問題，
它開始會「發現問題原本想錯了」。

---

它解的是什麼問題？

這個問題叫做「平面單位距離問題」。

大意是：

如果你在平面上放很多點，
最多可以有多少組點，
剛好距離是 1？

聽起來像小學生數學題，

但其實是組合幾何裡非常經典、非常難的問題。

---

為什麼這很重要？

過去大家普遍認為，

某種像方格排列的方式，
可能已經接近最佳解。

但 OpenAI 的模型找出新的構造，

證明原本的猜想不成立。

而且這個證明已經由外部數學家檢查過。(OpenAI)

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真正可怕的是這件事

這代表 AI 可能不只是研究助理。

它可能開始成為：

能提出新想法、
連接不同領域、
甚至推動科學突破的研究夥伴。

OpenAI 也提到，
這次方法用到了代數數論，
把很深的數學工具拿來解幾何問題。(OpenAI)

未來 AI 最可怕的地方，
可能不是幫我們更快完成工作。

而是它開始幫人類看到：
我們以前沒想到的路。

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今天GitHub又瘋了

這次這個專案很有名：llama.cpp。你可以把它想成一個「讓 AI 模型在自己電腦裡跑起來的工具」。以前很多大型 AI 模型都要靠雲端伺服器，但 llama.cpp 讓更多人可以在自己的電腦、筆電，甚至一些比較小的設備上玩本機 AI。

它最厲害的地方是，可以把模型變得更省空間、更省記憶體。就像原本一個很大的行李箱，經過壓縮整理後，變成比較容易帶出門的背包。這樣你的電腦就不用那麼吃力，也比較有機會跑得動各種開源模型。

簡單講，llama.cpp 不是一個聊天機器人，而是很多本機 AI 工具背後的重要引擎。未來如果大家越來越重視隱私、離線使用、省錢和自己掌控 AI，那這類工具就會越來越重要。

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今天GitHub又瘋了

這次看到一個很適合股票觀察者的開源專案：daily_stock_analysis。你可以把它想成一個 AI 股票小助理，每天幫你整理 A 股、港股、美股和 ETF 的重點。

很多人看股票最累的，不是看不懂一張圖，而是資料太多。行情要看、新聞要看、技術指標要看，還要判斷今天到底該觀望、注意風險，還是重新檢查策略。

這個專案的做法很簡單：你把想追蹤的股票放進去，它就會每天自動分析，整理成一份「決策儀表盤」。有點像幫你把滿桌資料，整理成一張比較好懂的小抄。

它還可以把分析結果推送到 Telegram、飛書、Slack、Discord、Email 這些地方。也就是不用每天自己開一堆網站找資料，時間到就收到整理好的重點。

但要記得，這不是保證賺錢神器。它比較像是幫你省時間、整理資訊、提醒風險的工具。真正的投資決定，還是要自己判斷。AI 可以幫你看得更快，但不能替你承擔風險。

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@lihuaizhi 關注了

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@Crypto77qi 來了