Lina

[Lina @RyanYuan1996]

@qihang_zeng6688 测试一下有没有可以继续使用的

[Lucas @lksmlabc]

Codex 别再裸着用了！！

同一个模型，别人已经让它自己规划、联网、排错、修 CI，你还在一句一句问代码

真正拉开差距的，不是提示词，而是 Skill

下面这8 个，建议 Codex 新手直接装

planning-with-files
https://t.co/lu5VzGNKZS
把计划、进度和任务写进 Markdown，减少跨会话失忆和任务跑偏

agent-reach
https://t.co/6dOxEiehDX

给 Codex 补上联网搜索，能查文档、Issues、报错和技术资料
frontend-design
https://t.co/6QZdHKYZGV

提升 UI、布局和视觉规范，减少一眼 AI 的廉价感。

ECC
https://t.co/0r9IOVkVL9
内置 249 个技能，覆盖开发、测试、调试、重构和文档

Trail of Bits Security Skills
https://t.co/dFhsIBmzow

专门做代码安全审计，辅助发现漏洞、危险依赖和安全隐患
gh-fix-ci
https://t.co/AfV11BuzqI

自动读取 GitHub Actions 日志，定位并修复 CI 失败

second-brain-skills
https://t.co/1gxPSdlhgv
沉淀项目规范、知识库和 SOP，让 Codex 越用越懂你的项目

stop-slop
https://t.co/o5xKW9WTmQ

清理 AI 味、模板话和废话，适合 README、注释和文档
别再只研究提示词了

Codex 的下限由模型决定，上限由 Skill 决定

把这8个装上，它才真正从“聊天工具”变成“干活的 Agent”

[Lina @RyanYuan1996]

@kaidkeji ？？？

[Lina @RyanYuan1996]

@Pluvio9yte 太快了，我只能不停的去fork

[雪踏乌云 @Pluvio9yte]

最近Jev爆火，拿到 Jev API 还不知道怎么玩的，可以按这个清单抄。

1. jev-ultrafast
Browser Use 做的高速浏览器 Agent。Jev 每一步只判断「做什么、点哪个元素」，要打字才叫小模型。Google Flights 搜一次航班大约 7 秒。
https://t.co/IBPb4LBRQh

2. fast-jev-compaction
给 Claude Code 做上下文压缩。每次工具调用先让 Jev 判断还有没有用，没用的删掉，留下来的原文不重写。
https://t.co/qbPTr3TFTB

3. json-render
Vercel Labs 的生成式 UI 框架。实验里 Jev 不逐 token 写 JSON，只负责选组件、属性和布局。
https://t.co/iK0x89svV1

4. typesafe-mcp
最适合刚拿到 API 的人。把 Jev 接进 Claude Code、Claude Desktop、Codex 和 Pi，随时做 Choice / Score / Noul。
https://t.co/XU16Z4xTNb

5. jev-mcp
现成的 Agent 判断工具箱：事实核验、内容筛查、语义排序、分类和信息提取。
https://t.co/Ns9tNWB4st

6. SemDecide
把 Jev 做成命令行。Shell 里直接分类、打分、过滤，适合接爬虫、CI 和数据流水线。
https://t.co/KvNFnjINNj

7. jev-codex-router
先让 Jev 判断这一轮编程任务有多难，再决定模型档位、推理深度和速度模式。
https://t.co/XJWyrbzusf

8. Winnow
给 Claude Code 做上下文垃圾回收。Read / Bash / Grep 吐一大堆时，Jev 先判断哪些真和当前任务有关。
https://t.co/cs8CtPcXq8

9. jev-review
代码审查前先过一遍 Jev，把高风险改动挑出来，再交给更贵的大模型或人。带本地看板。
https://t.co/dW0nySEIp2

10. Blink
把 Jev 当代码库导航器。每走到一层目录，就判断哪些文件和当前问题最相关，再继续往下找。
https://t.co/ZuOt4Yvpds

11. agent-desktop
桌面自动化。读系统无障碍树，判断下一步该点哪个按钮、菜单或输入框。
https://t.co/uctY97plME

12. typesafe-mario
让 Jev 玩《超级马里奥》。不看截图，直接读模拟器 RAM 里的结构化状态，再决定跑、跳、躲。
https://t.co/tzAGfK9BBE

13. jev-drone
拿 Jev 控无人机。底层飞控继续负责稳定和安全，Jev 只做爬升、刹车、穿越障碍这类上层判断。
https://t.co/lRZ9LuWc3i

14. OneVOneJev
浏览器里的 1v1 FPS。每个决策 tick 都要判断走位、视角、瞄准、开火和跳跃。
https://t.co/l4iHbyH9uU

15. jev-trader
Monad 测试网上做高频做市。Jev 根据价差和成交方向判断下一步买还是卖，模型延迟大约 81ms。
https://t.co/tGAVNWR98u

16. Prism
不直接让 Jev 下单。它判断 toxic flow、市场压力、均值回归之类的状态，再交给原来的策略。
https://t.co/LP0T9rDAWi

17. neo4jev
把 Jev 塞进知识图谱。每走到一个节点，判断下一条最值得走的边，再一路找下去。
https://t.co/Qy1RUgi8oS

18. jev-curate
拿 Jev 筛训练数据。JSONL / Parquet 先做质量、相关性和风险判断，再决定哪些进后面的训练。
https://t.co/ez9fXeTtEu

19. Canny
防 Coding Agent 嘴硬说自己做完了。看工具输出、代码 diff 和测试结果，再判断完成声明靠不靠谱。
https://t.co/O3OQZ4NZ6Q

20. killmyidea
输入一个创业点子，Jev 从多个维度打分，最后给你 KILL、FIX 或 SHIP。
https://t.co/pR4VkDrz54

[知识猫AI实验室 @GeekCatX]

我真是想不明白，这个世界信息差居然能有这么大，还有兄弟花费巨额（9.9人民币）去咸鱼买这个体验号！

下面给大家整理了 4 个可以免费体验 TypeSafe AI「Jev」的渠道，还没用上Jev的兄弟赶紧去试试吧。

1️⃣ Jev Playground
免注册，打开网页就能试，有使用量限制。第三方体验站。
https://t.co/gR8tRKSTZe

2️⃣ Vercel AI Gateway
目前输入、输出均免费，限免到 9 月 25 日。适合接 API，模型名：typesafe-ai/jev。
https://t.co/qxB2xmQxhG

3️⃣ OpenCode Zen
官方已列出「Jev 1.13 Free」，限时免费，暂未公布结束日期。需要登录获取 Key。
https://t.co/wOHbmOOzGa

4️⃣ Venice API
新账户提供每日免费额度和 500 welcome credits，无需信用卡。Jev 仅支持 API，属于额度内体验。
https://t.co/agv8xjiSCt

[SuSu_酥酥👅 @NFT_Chen]

🔥速码！谁的 Codex 还没装上 Jev 批量必杀技？这波真能起飞 ！

Jev 不写长文、不瞎规划，专门干一件事：选择、分类、打分。Agent 给上下文、自己干活。大规模数据清洗、自循环分类、长程任务里替你拍板，比把 Codex / Claude 当 judge 更便宜、更快、更能并发。

亮点先看：
🔹开源 9 个技能 + 90 个场景，MIT
🔹适合 inbox、文档、代码审查、浏览器动作、工具路由、上下文压缩
🔹社区已经做出：自己选下一步的浏览器、概率版 Tetris、鲸鱼上的城市、MIDI 作曲

关键操作：
1️⃣打开 Codex / Claude Code / OpenCode

2️⃣把这段话丢给 Agent：
「帮我给当前 Agent 安装 Jev Skills，包括通用技能和全部场景技能。请读取并按照这份安装指南操作，完成后验证安装是否成功：https://t.co/L386zXfl4v」

3️⃣Agent 会按宿主复制到对应目录：
Codex → .agents/skills/
Claude Code → .claude/skills/
OpenCode → .opencode/skills/

4️⃣装好后直接点名技能，例如：分类用 jev-triage，路由用 jev-route，审查用 jev-code-review，长程检查点用 jev

5️⃣先小样本核对判断质量，再放开批量和预算

别再让大模型一遍遍当昂贵评委了。

给 Agent 装上 Jev，放手让它自己判、自己跑。

GitHub：https://t.co/LzJ58e0pmx

#Jev #AgentSkills #Codex #ClaudeCode #开源 #AIAgent #TypeSafe #OpenCode

[codila @0xCodila]

Jev is "Internet" moment for AI: up to 193x faster and 444x cheaper in tests with Claude Fable 5.1 and GPT-6 Astra

Whar is Jev, how to use and unlock its real 100х advantage in my 10-page research:

step 1 → meet Jev: LLM writes, agents act, Jev chooses the next move - split intelligence from execution

step 2 → turn every agent fork into three primitives: Choice selects one route, Score measures a defined scale, Noul returns the probability of yes

step 3 → build before getting access: use TypeSafe’s official adapter with OpenAI, Anthropic or xAI, then swap in Jev without rebuilding the graph

step 4 → setup first Jev: one state, three parallel decisions, risk-based thresholds and a real queue your agents can execute

step 5 → batch decisions instead of serializing them: 13 questions in one call ran 10x faster and 12.2x cheaper than 13 sequential calls

step 6 → place Jev at every bounded fork: choose the agent, model, tool, browser action or human escalation, then read fresh state

step 7 → benchmark the entire loop: Browser Use hit Google Flights in 7.1s, Every ran 777 checks in under 0.7s, Mobile Jev completed 9 actions in 21s

step 8 → rank wide, read narrow: Jev cut wrong Hermes skill loads from 16.8% to 7.3% and pushed legal Top-10 retrieval from 38% to 62%

step 9 → steal a system, not a prompt: Chief of Staff, model router, inbox firewall, research feed, browser controller and safety gate all use State → Questions → Action → Verify

step 10 → keep Jev out of math, writing and irreversible execution: code computes, LLMs create, Jev decides, fresh state proves the result

the result: one slow, expensive agent becomes an always-on decision machine that routes, scores and escalates in milliseconds

Copy the complete 10-page Jev blueprint - then read full 10-step roadmap below ↓

[Geek @geekbb]

好样的，开源平替越来越强了。

https://t.co/o25zwpzszz

[Michael @michael_chomsky]

https://t.co/mcel85kUB7 now outperforms jev and is free

go nuts guys

[超级峰 @Mileson07]

这几天超级火的 Jev，我发现很多人只是看热闹，不知道怎么参与进去，包括我自己。

所以，我给自己写了一份学习教程，也分享给更多像我一样小白学 Jev 的你，希望你能喜欢 (｡･ω･｡)ﾉ♡ https://t.co/1IFt8lW5Tc

[Lina @RyanYuan1996]

@lksmlabc 牛啊

[思维怪怪 @0xLogicrw]

Jev 这个 waitlist 还是很给力的，昨天申请，今天就能用上。

给已经拿到 API、但还不知道怎么玩的人整理了一份 Awesome Jev，目前我能确认到的 Jev 项目基本都在这里：

1. jev-ultrafast
Browser Use 做的高速浏览器 Agent。Jev 负责每一步判断「做什么、点哪个元素」，需要输入文字时才调用小模型。Google Flights 搜航班完整跑完约 7.1 秒。
https://t.co/nqCVyAufKj

2. typesafe-mcp
把 Jev 直接接进 Claude Code、Claude Desktop 和 Codex。Agent 可以随时调用 Jev 做 Choice / Score / Noul 这类结构化判断。
https://t.co/yoZMJOVVvO

3. jev-mcp
另一个更偏实用工具的 MCP，已经封装好事实核验、Prompt Injection 检测和语义排序。
https://t.co/f9Udew7tmI

4. SemDecide
把 Jev 做成 Unix 命令行工具，可以直接拿来做语义判断、分类、打分、过滤和 Guard。很适合塞进脚本、CI 和数据流水线。
https://t.co/yE4cx3qumZ

5. Jev Codex Router
先让 Jev 判断每一轮编程任务有多难，再自动决定交给便宜模型还是更强模型。作者用 237 个真实 turn 回放，自测成本降低约 60%。
https://t.co/gO4MxjJE1Y

6. Winnow
给 Claude Code 做「上下文垃圾回收」。Read、Bash、Grep 输出太长时，先让 Jev 判断哪些内容真的跟当前任务有关，再决定哪些需要进上下文。
https://t.co/hRKYTNaEYG

7. Jev Review
用 Jev 做代码审查前置筛选，先判断 correctness、security、reliability、兼容性和测试风险，再把重点问题交给更重的模型处理。
https://t.co/nD0aVcx4cS

8. Blink
用 Jev 在代码库里做语义寻路。每到一层目录，就判断哪些文件或文件夹最可能和问题有关，再把更多 walker 分配过去。
https://t.co/FqF5XO23d7

9. neo4jev
把同样的思路用到知识图谱。Jev 给每条候选边打概率，再用 beam search 一步步找到最可能的路径。
https://t.co/2iVJd983QA

10. jev-desktop
把 Jev 接到桌面自动化里。它读取 Accessibility Tree，判断该操作哪个控件、执行什么动作，再交给本地执行器。
https://t.co/mLGTp4BwXz

11. TypeSafe AI Playground
一个专门拿 Jev 做实验的 Rust CLI，已经做了 PHI 检测、代码注释审查、实时语气分析、职业和行业分类等玩法。
https://t.co/ELLsEZAGMR

12. Prism
目前我看到最接近量化/交易场景的项目。它让 Jev 判断流动性池的 toxic flow、市场压力、均值回归可能性和流动性分布方式，目前默认还是 shadow/advisory，不直接驱动交易。
https://t.co/WqFdwpZilz

13. 1v1 Jev
直接做了一个 FPS，让 Jev 大约 9Hz 判断移动、瞄准、ADS、开枪和跳跃。属于最直观展示 Jev 低延迟决策能力的项目之一。
https://t.co/RpBCFScEey

14. TypeSafe on Neon
拿 Jev 做模型 Router。请求先由 Jev 判断属于哪种任务，再转给 Grok 4.6 或 GPT-6 Astra 等模型执行。
https://t.co/ArCsOwexTM

看完这些项目，你大概也知道 Jev 可以怎么玩了，就是拿它反复做「要不要、选哪个、打几分、下一步干什么」。

真正需要生成代码、写文章和复杂推理时，再把任务交给传统大模型。

[凯迪（Starlight） @kaidkeji]

群里做 #剪映PC版拉新 的兄弟们已经陆续开单了。

[娜美知识库 @fhwofjow51260]

作者算是把人生“活明白”之后，顺手写成了一本开源说明书。

有点像一本写给普通人的《人生避坑手册》：能不交的学费，尽量别亲自交。

内容跨度也是真的大：长寿防病、急救、省钱理财、失业兜底、防骗、法律红线、创业风险、做网站和平台、账号安全、恋爱结婚、出国……甚至连「创业怎么避免把家底赔进去」「结婚到底划不划算」都单独拆出来算账。

https://t.co/nkEMIDblRN

[Fang @FLMdongtianfudi]

WPS Office 2026 终身高级会员，全平台一步到位！
安卓、Win、Mac、iOS 通吃，一个激活码全设备畅用——永不过期，永久白嫖，彻底告别订阅焦虑。
外面按年收费的版本，这里一次性解锁到底。

https://t.co/xBY54rLJEP

[Lina @RyanYuan1996]

可以試試測試

[WquGuru @wquguru]

所有公司的网络安全人员都应该去本地部署 Huggingface 越狱模型！现在的网络安全战争，已经不是几次渗透测试就能解决的问题了，而是越狱大模型对抗内部的活靶子。

过去几个月，我真实感受到安全事件比以往多了非常多，很多项目和公司损失惨重，甚至到了威胁生存线的地步，这里我整理了一批预算10万内机器可以部署的HuggingFace越狱模型：

友情提示：

越狱在这里不是万能钥匙，它只是把拒答方向从权重里削掉的衍生模型，解决的问题是官方模型拒接回答钓鱼页、恶意样本、对抗样本、红队剧本相关问题。它不能解决能力上限，复杂漏洞链、利用可行性、补丁是否真的修干净，这些仍然依赖人的经验和专业能力。

一、单卡主力

无审查：https://t.co/bMq6mOCymJ
无审查 GGUF：https://t.co/jo7YWSKjeU（下载量已经到百万级）
其他推荐：https://t.co/1T6bouXbyf 及其 GGUF / FP8 / MLX

二、如果要求快、筛选批量日志，选择同代小激活 MoE

https://t.co/sOIHu9T41r

只激活约 3B，24GB 卡上吞吐很好，适合告警分桶、工单预筛、蜜罐流量粗分类。

https://t.co/GvM7Wo5JtU 适合更大文本吞吐，但体积和许可都更重，10 万机器上优先用量化版本。

三、安全微调模型（通用性受限但值得一试）

官方版本：https://t.co/ZePBT5Onag
消融版本：hhttps://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-CyberStrike-OffSec-35B-abliterated-GGUF

如果有 128–256GB 统一内存或者现存，可以上更高级的 GLM-5.3-Flash（约 320B/18B 激活，MIT，1M 上下文，原生多模态）：

官方：https://t.co/BfnKHGTPHL
无审查：https://t.co/MXRhXTibBz

最后值得注意的是，模型本身也可能被投毒，第三方 GGUF 就有投毒先例，尽可能选择相对能信的第三方，如 orcarouter、huihui、unsloth。

[Lina @RyanYuan1996]

好的，開始工作

[动物园园长 @weiyux2021]

果然赚钱最快的方法就是当二道贩子

1、有人专门盯TikTok Shop、Amazon上的热门商品，看到国外突然火起来的东西，就去1688、拼多多找同款货源，再拿到闲鱼、小红书上卖。

2、有人天天逛Etsy、Gumroad，看最近什么数字产品卖得好。Notion模板、Canva模板、简历模板、旅行计划表，研究完国内需求以后重新做个中文版，挂到闲鱼、小红书卖。

3、有人每天蹲Product Hunt、GitHub、Reddit，上面一旦出现好用的AI工具、AI工作流，就马上做成中文教程、提示词包、工作流模板，再去小红书、闲鱼变现。

4、有人在Fiverr、Upwork上接Logo、PPT、短视频剪辑、翻译的单子，接到以后再找国内的自由职业者做，或者直接用AI完成大部分工作，自己负责对接客户赚差价。

5、有人专门刷YouTube和Reddit上的冷门教程，比如AI、宠物、摄影、旅行、健身，国外已经验证过的内容，整理成中文以后发到抖音、小红书，再通过广告、带货、课程赚钱。

6、有人在拼多多、1688上找一些很冷门但利润高的产品，自己根本不囤货，直接挂到闲鱼。有人下单以后再去上家下单，一件商品甚至都没见过，差价已经赚到了。

7、还有人用AI做壁纸、海报、贴纸、婚礼邀请函、PPT素材，整理成一套数字产品，再放到Etsy、Gumroad这些平台卖。甚至一份东西做好以后，可以重复卖几百几千次。

8、有人专门研究国外已经跑通的小生意。国外有人卖AI代运营，他就在国内给餐饮店、美容店、民宿做；国外有人卖旅行攻略，他就在小红书接定制攻略；国外有人卖各种模板，他就把模板重新本土化。

你会发现，很多生意根本没有那么神秘。

无非就是：

这里的信息，那里的人不知道。
这里卖得便宜，那里有人愿意高价买。
这里已经验证过，换个平台再做一遍。

普通人想赚钱，很多时候甚至不需要发明一个新东西。

先学会做一个聪明的二道贩子。

[美酱AI @meijiangAI]

别把用AI赚钱想得那么复杂。

我的方法每天只需60分钟，月入8000美元。

如果你会用ChatGPT和Claude，你也能做到。

[大卫｜AI DVD @AI_DVD6]

刚刚，日文社区一个开源项目突然火了。网上的说法是：

“GPT-6 Astra额度，白嫖100倍。”

不用切到Codex，ChatGPT也能在电脑上连续干活了。

这个爆火的开源项目Chat On Steroids，相当于给ChatGPT装上“手脚和一支Agent小队”。

连接后，它能在授权范围内读写项目文件、运行终端、测试代码、操作浏览器和桌面，还能把任务拆给多个Agent并行处理。

对话太长，它可以Compact后接着做；任务没完成，Goal和Loop继续推进；任务和Agent状态也能保留。

它把ChatGPT接进了真实工作流：写程序、改文件、跑测试、做自动化，都能在一次对话里持续完成。

项目完全开源，GitHub约2700 Stars。想用AI编程或自动化办公，这个项目很值得研究。

https://t.co/cgRnTKKRqJ