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life is amazing, the turning point of every critical period of life is very much interesting coz it gives you a chance to redefine yourself

[Michael Guo @Michaelzsguo]

很多人问这个是怎么做的， 可以让自己的Agent参考这个开源的Skill：
https://t.co/4IFV1phqN7

[Michael Guo @Michaelzsguo]

也可以跟着这个教程复制这个视频
https://t.co/bCWEvstx6D

[WquGuru @wquguru]

无需显卡，也无需大内存Mac，HuggingFace 上开源的 ASR 和 TTS模型直接能跑！我花了一周时间，把 HuggingFace 上真正值得关注的语音模型全部理了一遍：

先搞清楚一件事

ASR（听）：大模型架构（Encoder-LLM）负责多语种与高精度语义纠错，但端侧声学小模型在 CPU 上同样能打
TTS（说）：目前早就是小模型的天下，几十 MB 的 ONNX 模型在普通 CPU 上就能跑出播放速度 4 倍以上的生成速度

👂 ASR：多语种求准 vs 端侧极速

中文、粤语及多语种霸榜首选
Hojo-ASR-Multi-V1：Open ASR Leaderboard 多语种榜单第一，WER 表现直接对标甚至超过 Azure、ElevenLabs 等闭源 API。底层用 Qwen3-4B 作解码器底座，走标准的 Encoder-Adapter-LLM 路线，普通话和西、法、意、葡等语言几乎逐字全对，粤语正字也极稳👇🔗 https://t.co/NGjev0VCmp

资源受限 / CPU 玩家看这两个

SenseVoiceSmall：约 234M 参数，中文极轻量，普通 CPU 直接起飞，富文本支持（带情绪、声音事件检测），低成本部署利器👇🔗 https://t.co/Ni7qeH40Kg
whisper-large-v3-turbo：809M 参数，支持 99 种语言。相比原版大幅优化了推理速度和显存占用，多语种环境首选平替👇🔗 https://t.co/5E9JrFrpCa

纯英文场景：速度与精简怪兽
想要极速英文识别，看英伟达的 parakeet-tdt-0.6b-v2，仅 0.6B，实时率极其强悍👇🔗 https://t.co/k8ccotyHLa
显存吃紧但要精度，选 distil-large-v3.5（756M），蒸馏版省下大量算力👇🔗 https://t.co/wHRAkHmEtm

🗣 TTS：小而美的世界，CPU 轻松带动
Hojo-TTS-Light-40M：仅 40M 参数，整包 236 MB ONNX 格式。在普通 CPU 上 RTF 约 0.23（合成速度是播放速度的 4 倍多），固定音色极稳，中英文混读表现亮眼👇🔗 https://t.co/dBLkjkX9AR
需要音色克隆？加点参数上 Hojo-TTS-Light（80M），同样能在 CPU 端侧流畅克隆👇🔗 https://t.co/ThPhPvF0eV

高拟真克隆 / 商用级
CosyVoice2-0.5B：0.5B + 100M 架构，零样本克隆能力第一梯队，自然度和情绪极其出色，且开源协议友好（Apache-2.0），生产商用标杆👇🔗 https://t.co/Vs7zfr99r1

极小算力 / 树莓派与英文小钢炮
Kokoro-82M：英文圈近期爆火的 82M 小模型，声音自然度甚至媲美商业 API，资源占用几乎可以忽略👇🔗 https://t.co/Dhzos7aIjb
Piper：15–28M 参数，极致轻量，树莓派、开发板等边缘设备的救星👇🔗 https://t.co/omc1gyjv5N

⚠️ 实测避坑
印象最深的几个坑：
LLM 底座有时候会过度脑补：比如四川话“用手楞个捂上一捂”会被自作聪明改写成“用手能够捂上一捂”
专有名词失手：未见过的冷门人名、剑名、地名是通病，强依赖音素猜测
模型在部分语言下噪音影响比较明显：加了 5 dB 白噪声的环境下，实测一段带噪英文直接被脑补成了西班牙语

[Higgsfield AI 🧩 @higgsfield_ai]

GPT-6 Astra just vibe-coded the Oval Office in 3D.

We described the set design > GPT-6 Astra generated the scene code > Higgsfield built the location model in Blender and rendered it with Cycles.

The whole pipeline ran end-to-end on Higgsfield Supercomputer.

[Thomas Ricouard @Dimillian]

Astra is very good at 3D modeling, and I can't wait for all of you to experience it, for now here is a little walkthrough on how I built the demo house for our launch blog post. From a Blender scene to a Unreal Engine 5 walkable experience. 🧵

[DHH @dhh]

We are moving very, very fast towards a fully streamlined Omarchy installer for Apple M machines. You just download our Omarchy M app, try it first, then pick how much space you dedicate, and we do the rest. Incredible team effort. Full announcement later today! 🚀🍏

[いのり @lnkiai]

早くもGitHubスター⭐️70超えです🎉

UIを組んでコピーしたプロンプトをGemini 3.8 Flashに投げるだけで、デザイン通りのAndroidアプリが作れます！

リポジトリはこちら
https://t.co/N3Ehb5Ojur

#個人開発

[[email protected] @oops073111]

AI FDE 优秀技术文档，仅供学习和交流。Palantir 的文档是扫盲的好东西。很多人对 ToB 技术和解决方案设计没有全局意识，一部分是没有架构设计能力，另一方面是没有实践经验导致。可以多读下 Palantir 的文档。 https://t.co/ISYIf2A2TT

[小互 @xiaohu]

8 大类和 33 个主题：350 套图像排版布局 +知识图鉴

做海报、网页、PPT、出版物或视觉设计直接套用

@xiaoxiaodong01 开源的这个很好

我整理了下全部的以及如何使用的方法，有兴趣的可以看看，真的很实用

由 350 张排版知识卡组成的版式词典，按 8 大类和 33 个主题组织；

可套用的是布局关系，不是 PSD 或 Figma 成品模板

它可以用来做海报、封面、网页、UI、PPT、出版物和视频画面，帮你快速确定主体、标题、正文和留白的关系

[AI Tech Diggest @TheTechDiggest]

[OpenSource - React Admin Dashboards & UI Kits]

Building scalable, production-ready admin panels from scratch usually means wasting hours on boilerplate layouts, routing, and component styling. 🛑

shadcndashboard is a complete, open-source admin dashboard kit built with shadcn/ui, Base UI, Next.js, React, and Tailwind CSS v4.

Here is how this UI kit helps you go from zero to a fully functional admin panel in minutes. 🧵👇

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[Geek @geekbb]

OpenCode Go 的平价 Coding Plan 缺乏直观的用量监控界面，68HUB 用桌面面板把多账户配额、Token 消耗和每日趋势集中展示，数据全部保存在本地。

https://t.co/Y2pwkYIkoZ

[Emil Kowalski @emilkowalski]

New skill: /animate

Build an animation from scratch while choosing the right curve, duration, properties, and so on.

Now you have the whole flow:
/find-animation-opportunities → /animate → /review-animations

https://t.co/jCwhthpi20

[Cloudflare @Cloudflare]

Cloudflare OS is an open-source platform that lets everyone in your company build apps, automate work, and safely access internal systems, shaped around what your organization knows and how it operates. https://t.co/CCeYETILDN

[AIGCLINK @aigclink]

GooseWorks 开源了覆盖GTM增长流程的 200+ 个skill：一个命令即可装进 Claude Code、Cursor、Codex，让你的code agent 直接会投广告、做 SEO、挖客户线索、盯竞品、爬社媒。1078 star。

覆盖了GTM增长栈全流程，利好出海做增长GO TO MARKET的朋友，有了它出海增长有着落了：

1、广告：Meta / Google 的调研、搭建、分析
2、SEO：关键词、内容缺口、SERP 分析、技术审计
3、获客与外联：找线索、补全信息、判定资格，邮件和社媒个性化外发
4、内容：博客、社媒、轮播图、视频脚本、newsletter
5、竞品情报与监控：盯对手的定价、发布、定位、投放，以及全网提及变化
6、社媒爬取分析、品牌声音与视觉资产

以前还发过一个类似的 项目是marketingskills（47 个营销 skill、38k star，是纯提示词、完全免费），更多是方法论；而goose-skills 多了真实的数据管道要付费。一个是教你怎么干，一个是连着水管的工具箱——按你缺方法还是缺数据来选。

备注：这个项目接入的数据管道还是要花钱的，不过已经是覆盖全流程完整能跑下来的生产级gtm项目了。
#AI营销 #增长 #ClaudeCode #agentskills #GTM

[The Bugged Dev @thebuggeddev]

Only if education could be this interactive ❤️‍🔥

I've had a looong wish to build something genuinely useful through vibe coding, and I finally did it.

A 3D human anatomy application built with @threejs using GPT 5.6 Sol.

It all started with a single design image that I created using GPT Image 2.0. I then used it to generate every 3D organ image, one by one.

Next, I converted each of those images into 3D models using @tripoai (and no, they didn't sponsor this 😄).

After that, I opened Codex, wrote a master prompt based on the design, and gave it the prompt, the design image, and all the 3D models.

Codex built the first version beautifully, but there was one big problem.

Every single 3D model was nearly 120-150 MB. That obviously wasn't practical for the web and was giving a performance of 16fps.

After a few iterations, Codex optimized each model down to roughly 2–5.5 MB while preserving the visual quality, reducing the total asset size from ~900 MB to just 28.6 MB. And each model loads on demand.

Along the way, Codex also generated those anatomical illustrations showing where each organ sits in the human body, and even created the interactive hotspot markers that explain different parts of every organ. It handled all of that.

The process wasn't exactly one shot, but it also wasn't difficult. You just have to do it step by step.

It genuinely felt like building something that could make learning anatomy much more engaging.

The inspiration came from @DilumSanjaya's 3D animal plant cell project. I remember seeing it and thinking, "I want to build something like this one day."

And I did it :D

Live: https://t.co/gIFgkj8UVB
Code: https://t.co/nijvyWcyxO

[AIGCLINK @aigclink]

前manus大佬开源的agent team产品codexloom：把 Codex 的 thread 变成长期在岗的数字员工，再组织成一支团队。解决了一个人无法同时高效管理几十个agent的场景，一旦agent多了人就是最大的瓶颈，主要面向手里养着数十以上专职 agent、想让agent各守一个细分场景、还能被同事或用户通过飞书直接调用的高级个人/一人公司。

现在大家用 code agent 都是任务式的：开 thread，交代背景，拿结果，关掉。旧 thread 里积累的约束、决策、工具用法全部作废，每个任务都在重复付冷启动成本。

CodexLoom 反着做：旧的thread 不该随任务废弃，同场景的后续工作回到同一条 thread。

有人担心长 thread 太贵，作者的回应很扎实：

1、新开 thread 重建上下文同样有成本，只是没人算这笔账
2、稳定的历史前缀能吃 prompt cache
3、compaction 压缩旧消息后，工作状态依然在
4、最关键：纠错、术语、偏好、判断习惯这些隐性知识，换 thread 就丢，用 prompt 根本重建不出来

每个 Agent 有个profile，包含三样东西：Identity（是谁）、Domain（长期负责什么）、Scope（边界在哪）。一份数字员工的岗位说明书。

通信规则：信息流向责任，决定流向权限，结果回到发起者，例外向上升级。拿去管人类团队同样成立。

最有想象空间的是对外：养成熟的 Agent 带着受治理的身份进飞书/Slack 群，同事直接跟它协作。你调教半年的能力，别人可以直接复用。一人公司雇数字员工再外派，最小闭环跑通了，也是未来AI数字员工商业化的基础。

这个项目的方法论非常值得学习，别人还在比谁的编排 DAG 花哨，它在回答更根本的问题：Agent 从一次性工具变成长期同事，组织关系该长什么样。工龄，可能才是下一代 Agent 产品真正的护城河。
#CodexLoom #Codex #AIagent #多智能体 #agent治理

[产品经理老王霸 @laowangbabababa]

这玩意太狠了。 1 个开源的 3D 建筑编辑器，在浏览器里就能建模、渲染、出图。我拉下来拖了拖，画墙面、切楼层、塞门窗，十几分钟把一栋带楼梯的房子搭出来了。

真不用给Autodesk 按年交钱了，这东西MIT 协议随便用，而且知道的人还不多的。

能干什么呢？
1、打开网页就能画 3D 建筑了，拖拽砌墙、切楼层、放门窗、搭楼梯，
2、建模渲染都直接在浏览器里搞定，压根不用装任何软件，很轻度

为什么值钱啊？
1、以前得靠 Autodesk 全家桶加专业工作站，现在一个网页全搞定，免费。
2、插件架构，你想加什么类型的建筑构件自己扩，墙体、楼板、屋顶这些内置的跟第三方插件走同一套入口，扩展起来也不费劲。

最后说下怎么用，2 个方法
1、在他的网页上直接使用
2、安装到本地，一句 bun dev，浏览器打开 localhost:3002 就能开始画。

[知识分享官 @knowledgefxg]

GPT-Image测了一套适合生成英语阅读教材系列的提示词。
输入任何主题，生成一段双语阅读教材用于学生学习英语，也可做成各种系列
#英语小知识

提示词如下⬇️

设计一张竖版中英双语英语阅读教材信息图，主题为“【主题】”。整体采用经典英语教材与课外阅读读物的编辑设计风格，参考20世纪出版物的专业排版方式，版面正式、清晰、耐看，具有传统纸质教材的阅读体验。保持固定的教材版式结构，不随主题改变排版逻辑；视觉风格、插画风格、文化元素可根据文章内容自由调整。
页面顶部设置简洁的课程栏目、章节标签或阅读等级信息；中央放置醒目的英文主标题“【英文标题】”，下方配较小的中文标题“【中文标题】”。正文区域以英文阅读文章为核心，分为3至5个短段落，每段语言自然简洁，适合中小学生英语学习。正文中可使用少量强调色突出重点词汇或语法点，但整体保持克制、专业的教材印刷感。
采用经典英语阅读教材的模块化编辑排版：左侧或上半部分为英文阅读正文，右侧安排一幅主要主题插画；页面底部固定设置学习辅助区域，例如“中文翻译”“Key Words 核心词汇”“Did You Know? 文化小知识”“Think and Answer 思考题”等模块。文字区、插图区、练习区边界清晰，阅读路径自然，适合课堂教学和打印使用。
主插画内容根据主题变化，例如人物故事、自然科学、历史事件、城市生活、传统文化、科技探索、动物世界、旅行场景等；同时可加入1至2幅辅助叙事小插画，用于补充背景信息或展示关键情节。插画采用经典出版物手绘插图风格，根据主题选择合适的视觉语言，可表现为水彩、淡彩、钢笔线稿、复古绘本、自然历史插画或写实教材插图风格。人物、动物、物品和环境结构准确，造型自然，不夸张、不幼稚，避免现代3D卡通效果。
整体色彩根据主题调整，但保持低饱和、柔和、具有印刷质感的教材风格。可使用米白、浅灰、旧纸色等作为基础背景，搭配深蓝、墨绿、棕红、陶土色、灰黑等辅助色；避免高饱和撞色。背景可加入非常淡的纹理、环境元素或主题相关装饰，但不能影响文字清晰度。
字体与版式保持经典、理性、专业：英文标题使用厚重清晰的衬线字体或经典教材标题字体，正文使用易读的印刷体；中文标题与辅助文字保持简洁规范。避免花哨艺术字、现代商业海报风格或过度装饰。
整体要求：固定英语教材信息图版式 + 根据主题变化的内容与插画风格。保持丰富的信息层级但不过度拥挤，留白合理，边距整齐，图文比例平衡，具有专业出版物质感，适合作为英语阅读教材单页、课堂讲义、文化科普阅读页。
竖版画幅，3:4比例，高分辨率，完整页面设计，经典英语教材排版风格，清晰视觉层级，规范编辑布局。

[Termius @TermiusHQ]

Termius + Tailscale + tmux

You don't need your laptop to build with Claude Code, Codex, or any other AI coding agent:

→ Run your agent inside tmux to keep the session alive
→ Use @Tailscale for secure access to your laptop
→ Connect with Termius over SSH from iPhone, iPad, or Android

Start coding at your desk. Continue on the go.

[知识分享官 @knowledgefxg]

分享一波GPT-Image生成手绘工程科普信息图的提示词

提示词如下⬇️

创作一张竖版手绘工程科普信息图，主题为《[主题]的组成部分》。

背景是一张暖白色、轻微泛黄的横线笔记本纸，带浅蓝色水平横线，
纸张左侧有一条淡红色竖向页边线，保留细腻纸张纤维和轻微扫描质感。

页面顶部居中写大号蓝色圆珠笔手写标题“[中文标题]”，字体瘦长、
圆润、整洁，标题下方画一条蓝色手绘下划线。

画面中央放置一个尺寸较大的[设备名称]，采用略微俯视的四分之三
透视角度，以局部打开、剖视或拆解形式展示内部结构。结构符合真实
工程逻辑，各部件层次分明且容易辨认。

主体采用精细石墨铅笔工程插画风格：黑灰色细线勾勒，密集排线与
交叉排线塑造体积，金属表面有真实的磨砂、反光和机械纹理。整体以
灰黑色为主，仅在铜线、线路、冷却液、电缆等部位加入少量克制的
黄色、红色、蓝色彩铅点缀。保留自然的手绘线条和轻微不完美感。

在主体四周布置[数量]个编号中文标签，标签全部使用同一种蓝色
圆珠笔手写体，并用纤细的蓝色直线箭头准确指向对应部件。标签不得
遮挡设备，不要让箭头相互交叉，左右布局均衡，留白自然。

标签内容：
1. [部件名称]
2. [部件名称]
……

页面底部用同一种蓝色手写体书写2至3行简短的原理说明：
“[说明文字]”

整体效果像一名工程专业学生精心绘制的课堂笔记：技术准确、细节
丰富、写实而有手作感、版式整洁、信息清晰、自然扫描质感。