JoeW00

[Movez @0xMovez]

Andrew Ng just dropped a 3-hour course on how to become an AI Engineer in 2026:

• 00:00 - How to build agentic AI systems
• 04:25 - Future of AI engineering
• 23:38 - AI Prompting full course
• 2:52:17 - Creating an app with AI in 30 minutes

This 3-hour watch could replace 10 AI engineering courses on the internet.

Watch it today, then read how to run a self-improving system in the article below.

[Codez @0xCodez]

Anthropic just dropped 5 workshops, revealing the latest capabilities of Fable 5:

• 00:00 - deep look into Fable 5
• 11:22 - Fable 5 and the capability curve
• 30:54 - building managed agents with Fable 5
• 44:29 - real use cases of Fable 5 by teams
• 57:43 - how to deploy agents with Fable 5

These 1-hour of sessions will replace 100 articles on how to actually use Fable 5.

Watch them today, then read the best practices from the sessions in the article below.

[Thariq @trq212]

https://t.co/hPiZr1kG7r

[Easycompany @Easycompany333]

Google 出品，8分钟手把手带你做一个最小的Agent loop，可能是对于Loop最快捷的理解。

其实我个人写的文章也好，实际使用也好，真正从理解角度来说，不复杂，就像理解Skill一样，需求的就是对于文档和文档内容的管理，而不再是提示词的管理

但是Skill能写好，也不容易

同理，loop能使用好，也不是理解的那么容易

最重要的还是要先用起来

实践是检验真理的唯一标准

[Cander @Cander_zhu]

这两天 @AnatoliKopadze 连着发了两个重磅内容，我都认真看了：

1. 他那篇超详细的《Loops explained: Claude, GPT, Mira and what actually works》长文（目前已经破 890 万浏览）
2. Peter Steinberger（OpenClaw 作者）在 AI Engineer Europe 的 19 分钟分享

把 @addyosmani 的《Loop Engineering》文章 + AnatoliKopadze的两个内容 结合起来看，收获特别大。

Anatoli 的文章把 Loop 的底层逻辑讲得非常清楚：
- Prompt 是「你一步步指挥」，Loop 是「你给目标 + 验收规则，让 Agent 自己跑出结果」
- 一个靠谱的 Loop 通常需要这 5 个部分：Automation（触发）、Skill（可复用指令）、Sub-agents（写代码的和检查代码的分开）、Connectors（真正执行动作）、Verifier（硬核验���）

而 Peter 作为 OpenClaw 的作者，在视频里分享了他真实的工作流：
> “Each loop is so much faster now that I ship more than ever with way less effort.”

他强调的核心是：
- 重点不是写出完美的 Prompt，而是能够设计出自动验证的闭环
- 验收标准（Judge）决定 Loop 的成败，最好用测试、类型检查、diff 等确定性规则
- 项目结构要为 Agent 优化，而不是跟 Agent 较劲

也希望大家去读这三篇文章，最好结合起来看（Addy 的 Loop Engineering + Anatoli 长文 + Peter 视频），理论 + 实战 + 框架，三者互补，效果会好很多。

我自己最近也在把「Obsidian 新笔记结构化」做成小 Loop，目前还在早期阶段，但已经明显感觉到从手动整理到系统自动跑的转变。

对 Loop Engineering 感兴趣的朋友，强烈建议把这三篇一起看。理论 + 真实案例 + 系统思考，效果最好。

你目前更倾向于先从理论框架学起，还是更想直接看实战工作流？
#LoopEngineering

[Khairallah AL-Awady @eng_khairallah1]

Anthropic engineer:

"You're not supposed to type every command yourself. You're supposed to build agents that do it for you."

this is one of the best workflows I've seen in a long time

in this video he breaks down exactly how manual work becomes automated work:

- the memory and context features that turn Claude into a second brain
- the 5 agents that replace daily manual work permanently
- the setup most Claude users have never considered building
- why the real skill isn't prompting. it's designing systems that think for you

if you've been using Claude for months and never built anything that works without you, you're chatting with a system that was designed to work for you

instead of another show tonight, watch this

make sure to bookmark it before it gets lost in your feed

full guide in the article below

[Khairallah AL-Awady @eng_khairallah1]

Boris Cherny, the creator of Claude Code at Anthropic, just explained how he runs thousands of agents from his phone while he sleeps

in this talk he breaks down exactly how he manages thousands of agents from his phone:

- the 14% you lose to CLAUDE.md before typing a word
- the architecture behind running a few thousand agents overnight
- why the system matters more than the tool
- the knowledge structure that makes everything findable, connected, and useful

if you've been using Claude for months and every conversation still starts from scratch with zero memory and zero context, you don't have a system. you have a chat history

instead of another show tonight, watch this

make sure to bookmark it before it gets lost in your feed

the guide is in the article below

[Xudong Han @Xudong07452910]

📘 开源高质量Agent教程推荐：《Harness Engineering 从0到1》

这是一门项目驱动的实战教程，专门讲解如何为AI Coding Agent（Claude Code、Codex等）构建可靠的工作环境（Harness），让Agent能够多轮、长时间稳定完成真实工程任务。

教程包含：
1. 12节系统性理论���（覆盖环境构建、状态管理、验证机制、会话连续性、范围控制等核心问题）
2. 6个递进式实战项目（以一个Electron个人知识库App为例，从纯Prompt逐步迭代到完整Harness）
3. 可直接复用的资源模板和harness-creator技能

特别适合正在使用Claude Code、Cursor等工具的开发者、AI Agent从业者和科研工作者，帮助Agent从“偶尔能用”走向“可生产级可靠”。

目前已获得 6.8k+ stars，是非常高质量的AI Agent工程实践教程之一。

https://t.co/RLod6ZAynu
#AIAgent #ClaudeCode #HarnessEngineering #harnessagent #Codex

[Jason Zhu @GoSailGlobal]

🌟值得关注的Codex 团队技术人员名单

一键关注 OpenAI Codex 团队

🎯 领导层 / 产品方向 (Leadership & Product Direction)
@romainhuet 发布、案例、开发者如何使用
@thsottiaux产品方向、重大版本发布

🛠️ API & 发布 (APIs & Launches)
@charlierguo API 发布、Realtime demo

🔌 插件 & 生态 (Plugins & Ecosystem)
@coreyching Codex 周边插件与集成

⚙️ 工作流 / 使用方法 (Workflows & How-to)
@Dimillian工作流实战
@dkundel工作流实战
@nickbaumann_工作流实战
@derrickcchoi工作流实战
@pvncher工作流实战

📚 社区 & 教育 (Community & Education)
@gabrielchua社区 / 教育内容
@reach_vb社区 / 教育内容
@kagigz社区 / 教育内容

🔐 安全 (Cyber & Security)
@fouadmatin Codex Cyber & 安全相关

[Amto @XAMTO_AI]

开源 TTS 卷成这样，某些群体怕是要高兴坏了。

清华 OpenBMB 刚放出一个叫 VoxCPM2 的东西，我看完确实沉默了。

参数 2B，训练数据 200 万小时多语言音频，输出 48kHz 录音棚级音质。这几个数字摆出来，传统 TTS 基本可以退场了。

但最让人警觉的不是这个。

它不用 Tokenizer。

传统方案是把音频切成离散 token 再生成，这个过程信息损失很严重，声音听起来总差一点意思。VoxCPM2 直接在连续潜空间做扩散自回归，音色、情绪、呼吸节奏，全给你保留下来。

指标给你列一下：

① 支持 30 种语言�� 9 种中文方言，普通话、粤语、闽南语随便切
② RTX 4090 跑下来实时率 0.13，流式输出几乎感觉不到延迟
③ 不需要参考音频，用自然语言描述就能直接生成声音
④ 声音克隆可以调情绪、语速、口癖，想让它说话磕巴都行
⑤ 终极克隆模式：给一段参考音频加文本，连呼吸节奏都能复刻出来

协议是 Apache 2.0，商用友好，GitHub 已经破万星，连续霸榜 Trending。

播客、有声书、游戏配音、短视频旁白，开源方案现在完全够用，甚至比很多付费方案更强。

说实话这东西是双刃剑。一边是创作者门槛彻底拉平，另一边是诈骗工具又多了一把更锋利的刀。

声音这东西，以后真的不能随便信了。

🔗 https://t.co/fqvO78bhf1

[0x_Miko @Mikocrypto11]

Anthropic 一位 AI engineer，刚演示了如何让 AI agents 拥有真正的 memory
28 分钟
完全免费

但这个点可能会改变很多人理解 agent 的方式
大多数人现在还在每次新开 chat 时，反复 copy-paste context
但真正的 agent，不应该每次都从零开始
它应该能记住过去发生过什么

这次 workshop 讲了 4 个关键点：
为什么 agents 会在 sessions 之间忘掉一切
memory stores 如何让 agents 跨 session read / write
dreaming：让 agents 自己改进自己的 memory
95% cache hit rate，保证成本不会失控

真正有意思的是：
agent memory 不是简单“多塞一点上下文”
而是让系统形成持续状态

今天执行过什么
哪些信息有用
哪些判断错了
下次应该怎么改

如果 agent 每晚都能整理记忆、更新经验、压缩上下文，那它就不是一个临时工具
而更像一个会持续变强的工作系统
很多人还在手动��上下文
但已经有人开始搭能跨 session 记忆、复盘、优化自己的 agents

[实践哥MinLi @MinLiBuilds]

Anthropic的工程师Kevin的一个分享。
价值$1000 刀，关于agent memory的workshop。
这将是 AI memory的主流，提前一年了解它，成为记忆专家。

非常值得看的一个短视频，以下是视频中的实操：

03:31 证明 AI 多个对话间没记忆（对照实验）
06:20 介绍 memory store，可以作为 AI 的记忆外挂
08:44 将 Memory Store 挂载给会话，实现跨对话记忆
15:36 执行 Dream，让 AI 在后台整理记忆并扩��简陋笔记
19:45 展示 dream，记忆变成了结构化

看完这个视频，接着阅读下面的这篇文章。
你将充分了解与 AI agent 一问一答背后，记忆的原理，以及最强省 token 的心法。

[Movez @0xMovez]

Anthropic AI engineer just showed how to give AI agents real memory in 4 steps - and it changes everything

in 28 minutes he shows exactly how agents can remember across sessions, completely free

worth more than any $500 AI engineering course

here's what he covers:

• why agents forget everything between sessions
• memory stores - agents read, write across sessions
• dreaming - agents that improve their own memory
• 95% cache hit rate, so it stays cheap

most people are still copy-pasting context into every new chat - while the people who figured this out are building agents that get smarter every single night

watch full video then read article below

[Rahul @sairahul1]

🚨 CEO of Nvidia: "I'd hire the graduate who's expert in AI over the one who isn't. Every time"

he's not talking about people who use AI

everyone uses AI.

he's talking about people who know the stack.

agents. frameworks. tools. workflows. skills. automations

Bookmark it.

[Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze]

A Google Cloud engineer just showed how to build a full app with Claude from scratch

he spent 26 minutes showing exactly what one person with Claude can do, completely free

worth more than any $500 vibe-coding course

here's what he covers:
> raw idea to deployed app in a single session
> using Claude as the entire engineering team
> the exact workflow they use at Google
> no big team, no prior experience needed

the people who figure out what Claude can actually do are building things everyone else thinks requires a team

that's exactly why I put together a guide on Claude features most people have no idea exist

the guide is in the article below

[Kirill @kirillk_web3]

instead of watching 2 hours of Netflix tonight, watch this 40-minute masterclass from the founder of a $20B China AI company

it's the clearest explanation I've seen of how Agent Swarms and AI systems actually work at scale

useful whether you've never built an agent in your life or have been using Claude every day for the past year

I took the key ideas and turned them into a practical guide on how to actually build with Kimi

find it below

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

刚接手一个新项目，面对几十万行代码，光是理清文件之间的调用关系和整体架构，就得花上好几天，效率很低。

于是找到 Understand Anything 这个开源项目，把整个代码库生成一张可交互的知识图谱，直观地看清每个模块之间的关系。

通过多智能体流水线自动扫描项目，提取所有文件、函数、类和依赖关系，最终生成一个可视化的图谱面板，点哪看哪。

GitHub：https://t.co/zoxYP9psqM

除了代码结构图谱，还能切换到业务视图，看代码如何对应实际业务流程。

选中任意节点会显示通俗易懂的功能说明，还能自动生成架构导览，按依赖顺序带你从头了解整个项目。

支持模糊搜索和语义搜索，还能在提交前分析改动的影响范围，看看改一处会牵动哪些模块。

兼容 Claude Code、Cursor、Codex 等主流 AI 编程工具，需要快速熟悉新项目或做代码审查的朋友，可以装个试试。

[Movez @0xMovez]

Microsoft Senior AI developer just showed how they build AI agents with Claude at Microsoft.

34-minutes. free. By Microsoft team

Opus 4.7 + 1,400+ pre-built MCP tools

plug Claude into agent → give it tools → ship to production

worth more than any $500 vibe-coding course.

[Tom Huang @tuturetom]

正式开源 html-anything 🚀 1:1 让你感受全网爆火 Claude code 作者提的 HTML 效果！

你的 Agent 现在可以将任何数据转为世界级设计水准的 HTML 🔥

历时 3 天，1万五千行代码！支持 75 套 Skills，9 种导出格式，支持所有的 code agent，包括 claude code、codex、openclaw、hermes 等💥地址见评论区