barneybook.eth edge🦭

I'm a Web developer for HTML5,JavaScript,CSS,PHP,jQuery,MySQL. Only interest in Web Technology. #天安門事件

[Intl Econ Observe @IEObserve]

Spacex上市前拼了，大股東之一的Google也和Musk也買了算力，每個月要支付9.2億給SpaceX，這樣加上Anthropic的每月12.5億，年化收入突然就變成260億

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

GitHub 看不下去了，亲自下场给 AI 编程立规矩！🔥

Spec Kit，GitHub 出品，短短几天已经 109k+ Star。
如果你经常用 Claude Code、Cursor 或 Copilot 写项目，大概率遇到过这种情况：

第一版看着挺对。
第二版开始偏。
改了十几轮后发现，AI 理解的根本不是你想做的东西。

Spec Kit 想解决的就是这个问题。
先把需求定义清楚。
再让 AI 干活。
需求 → 计划 → 任务 → 代码。
整个过程都有据可依，而不是一路靠 Prompt 猜。

核心亮点：

- 一句话需求自动生成 Spec，验收标准、边界条件一起补全。

- Spec 自动转开发计划，任务拆分、技术方案、测试清单直接生成。

- Claude Code、Copilot、Gemini、Codex 等 30+ AI Coding Agent 全兼容。

- 支持 Preset 和 Extension，团队规范、行业模板直接复用。

- 新项目、功能迭代、遗留系统改造，一套流程全覆盖。

我最喜欢的一点是：

它不是教 AI 写更多代码。
而是尽量避免 AI 从第一步就写错代码。

如果你已经开始用 AI 做开发，这个项目值得放进收藏夹。

[爱丽丝呀！ @BTCqzy1]

终于有一套 Skill 能让 AI 的前端审美有灵魂了！

爆款开源项目 Taste-Skill （ GitHub 33.3k🌟），直接给 Cursor、Claude、Codex 等 AI 工具装上了【审美大脑】！

下面视频我做了很多页面，这些极简、轻奢风的页面，全靠这套skill做的～质感拉满了

以前 AI 生成的页面总带着一股塑料感：
布局僵硬、字体廉价、留白像 PPT、颜色土到炸……

现在，AI 终于能写出大厂高级感了：
审美基因注入：内置极简、高端轻奢、粗野主义、Minimalist 等多种高级调性，直接拉高 AI 的设计天花板

UI 视觉整容：自带审计+重构能力，老旧丑页面一键诊断升级

参数化控场：创意度、动效强度、信息密度随便调，再也不用死板一套模板

最佳搭配：先用 Taste-Skill 注入灵魂定调，再丢给 Claude/Cursor/codex 落地代码，质感直接起飞！

感兴趣的朋友们，可以去看看哦～
地址：https://t.co/RQpxDuOZC8

[阿台BlueBird🕊️ @QT9277]

《不是，这AI声音合成已经变态到这种程度了？？？》

阿台我今天刷GitHub直接懵了。

VoxCPM2，趋势榜第一，星标干到2万+，海外彻底炸了。我本来以为是又一个PPT开源项目，结果仔细看了眼Demo——我耳朵真的分不清哪个是真人了。

给你们说说这玩意儿有多离谱：

🔥 打字就能出声音
你输入「沉稳的30代女声」，它啪的一下就给你生成出来。不用录、不用调，一句话搞定。

🔥 丢一段录音，连口癖都给你复刻
不是那种僵硬的机器音，是你说话的语气、断句、甚至口头禅，它全给你学去了。这哪是合成？这是克隆啊！

🔥 48kHz录音棚级音质
听起来跟专业录音棚出来的没差，我戴耳机听了三遍，愣是没找出破绽。

🔥 最离谱的是——完全免费商用
Apache 2.0协议，随便用、随便改、随便拿去赚钱，不花一分钱。对阿台我这种负债翻身党来说，这就是天降神兵好吧？

做短视频不想出镜露脸的、做播客没设备的、做项目需要配音的——零成本直接上车，还要啥自行车？

阿台我已经Star了，回头研究研究怎么结合到我的内容 workflow 里。有已经玩上的兄弟吗？评论区交流下！

⚠️ 纯个人分享，不是广告，我也是刚刷到。

最骚的是，全部免费👇

🔗https://t.co/8l7PsSUYHm

[Ren @FakeMaidenMaker]

📚 awesome-harness-engineering，这个项目收录的知识含金量远超这个数字——OpenAI、Anthropic、微软、Meta 的一线工程实践全在里头。

GitHub：https://t.co/2XerPWr1SF

决定 agent 好不好用的，不是模型，是包在模型外面的 herness。
上下文怎么喂、工具接口怎么设计、验证回路怎么跑、记忆系统怎么管——这些加在一起叫 harness engineering，这个项目里的资料让你学到一手工程实践。

LangChain 把一个 coding agent 从 Terminal Bench 第 30 名拉到前 5，靠的就是改了 harness 设计。
微软的 Azure SRE agent 自主处理了 35000+ 起生产事故，复盘文章就在里头。
Anthropic 的长时任务 harness 设计指南、上下文工程指南、Claude Code 内部架构的逆向分析论文，全部收录。

还有 Martin Fowler 写的 harness engineering 综述、
OpenAI 的 Codex agent loop 拆解，覆盖了规划与任务分解、上下文压缩、权限沙箱、可观测、human-in-the-loop 的整条链路。

[0x_Miko @Mikocrypto11]

Claude Code 的创造者 Boris 讲了一个很关键的转变：

“我现在不再给 Claude 写 prompts。
我写 loops
然后让 loops 去完成工作
我的工作，就是写 loops。”
这其实也是很多人用 Claude Code 卡住的地方

他们还在把它当聊天工具用：
输入一个需求
等一次回答
然后手动继续改

但 Boris 在 30 分钟里展示的是他真实的 daily setup：
Claude Code
loops
dynamic workflow
核心不是让 Claude 一次性给出完美答案

而是把任务拆进一个可以反复执行、检查、修正的循环里
模型不只是回答你
它会在 workflow 里持续推进任务
这类内容，可能比很多 $500 的 vibe-coding 课程更有价值
因为它讲的不是“怎么写一句更好的 prompt”
而是怎么把 Claude Code 变成一个能持续工作的系统

AI coding 的关键，是 prompt 写得更漂亮，还是你能不能设计出让模型自己推进的 loop？

[Amto @XAMTO_AI]

Hermes 这波直接把 Agent 天花板给掀了！

全网程序员已经开始用它搭桌面神器、跑创意流水线、省 token 省到飞起——你还没跟上？

1️⃣ 先说 hermes-desktop，CLI 小玩具直接进化成 Mac 和 Windows 原生桌面 App，一键装好就能聊，多平台消息加自进化循环，这才叫真正的桌面伴侣。
🔗 https://t.co/gsEKLsD8Eo

2️⃣ hermes-agent-idea-workflow 是给创意党准备的，脑子里一个粗糙想法，丢进去直接给你吐出 PRD、设计文档、任务拆解，脑暴效率直接起飞。
🔗 https://t.co/yDiXBK50zr

3️⃣ plur 解决了一个老大难问题——多个 Agent 实例之间记忆不互通。它用 open engram YAML 做共享记忆层，知识跨实例永不丢，Agent 终于有集体大脑了。
🔗 https://t.co/8anbjgLOeS

4️⃣ rtk-hermes 是省钱黑科技，shell 输出自动压缩 60% 到 90% 的 token，实战跑了 1100 多万 token 验证过的，上下文爆炸？不存在的。
🔗 https://t.co/I3QJhWYoOe

5️⃣ hermesd 给运维党看，实时只读 TUI 仪表盘，10 大面板一眼监控 Gateway、Sessions、Tokens、Cron、Memory，Agent 在干啥一目了然。
🔗 https://t.co/FZQotBLFV5

五个方向，五个开源项目，把 Hermes 玩成了下一代 Agent 的完整生态。现在不上车，等啥呢？

[barneybook.eth edge🦭 @barneybook]

@GuoShenCN7 BTC

[Alvaro Cintas @dr_cintas]

Google's new algorithm just shrunk 31GB of memory down to 4GB 🤯

TurboVec is a new open-source tool that stores the data your AI app searches through, using 16x less memory.

It runs on Google's TurboQuant, which skips the slow setup step every other tool needs.

→ Faster search than the popular alternative (FAISS)
→ Works on both Mac and standard servers
→ Narrow results to exactly what you want
→ Plugs straight into LangChain and LlamaIndex

Your data never leaves your machine. Runs fully offline, works with Python out of the box.

100% Open Source.

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

最近看到一个开源项目 Flipbook Canvas，挺有意思，能把每张 AI 生成的图变成一棵可以无限点击探索的知识树。

长按图片任意位置，系统会自动识别你点的内容，联网搜索相关资料，然后生成一张全新的详细图解，层层递进。

GitHub：https://t.co/50zmnnDshS

每张图都带有百科风格的文字标注和说明，图上的文字还能直接框选复制。

生成过程实时可见，甚至可以分享链接让别人同步观看画面逐步呈现。

还能导出成离线静态网站，带语音朗读，不依赖服务器就能浏览。

把静态的 AI 生图变成了动态的探索游戏，适合喜欢用视觉化方式整理知识点或做演示的朋友。

[Unclestocknotes @Unclestocknotes]

這兩天很多朋友來找大叔。安口救我!!
「大叔，我的股票是不是壞掉了？」
「大叔，AI 故事是不是講完了？」
「大叔，我是不是又買在山頂了？」

最近市場發生了一件很有趣的故事。
Google 說：「各位，我要募資 845 億美元。」
市場說：「拿去。」
SpaceX 說：「不好意思，我也要募資 750 億美元。」
市場說：「拿去，順便幫我多配一點。」
結果兩家公司都 Oversubscribe。

瞬間進入很熟悉的狀態，錢不夠用了。很多人聽到這裡就說「原來如此！Google 跟 SpaceX 把市場資金抽乾了！」
倒也沒那麼戲劇化，這些錢沒有消失。Google 不會拿去燒掉。SpaceX 也不會拿去買珍珠奶茶。這些資金最後還是會變成資料中心、TPU、伺服器、網路設備、電力基礎設施、衛星、火箭、以及更多 AI 算力。
這些錢最後大概率還是會流進 NVIDIA、Broadcom、Vertiv、GE Vernova、Arista、Marvell、Celestica 這些人的口袋。
但在錢真正花出去之前，很多人要先把現金湊出來。最容易賣的是那些漲了 100%、200%、300% 的明星股。於是最近你看到AI 跌、電力跌、光通訊跌、ASIC 跌、資料中心跌。

之前每天新聞打開不是創新高，就是準備創新高。很多資金自然就想先套利再換個地方賺一波。結果整個市場像大型搬家公司一樣，每天都在搬錢。大叔也要提醒不要把所有事情都推給 Google、SpaceX ，因為真正的問題其實是AI 股票漲太多了。
當一家公司用 40 倍、50 倍、甚至 80 倍未來獲利在交易時，市場就開始要求它不能低於預期。
最好每天都超預期，這才是最近市場波動放大的真正原因。(看看AVGO)

最後送大家一句話，股價下跌不一定是公司出問題。有時候只是隔壁老王要參加 Google 增資、隔壁大叔要參加慈善賭王大賽認購 SpaceX，結果大家一起把你的持股賣了換現金。

企業價值是在未來幾年才會開獎。所以與其一直盯著今天跌了幾%，

不如問自己：半年後，兩年後，五年後，
AI 算力會比今天少嗎？
資料中心會比今天少嗎？
電力需求會比今天少嗎？
如果你不相信，這種回檔只是市場情緒在洗澡，該洗掉的通常是情緒。

圖來自富途牛牛

[陈成 @chenchengpro]

Dynamic Workflows 别只当成程序员玩具。把 Claude Code 当生活脚手架的人，真正的解锁点是它能现场写一段 JS spawn 一群隔离 context 的子 agent，去处理你存量的 50 个会话、30 天 daily notes、整个 NotebookLM 笔记本，把第二大脑从"存着"变成"反复可挖"。

三个老毛病一次性收掉：agent laziness（50 项跑一半停了，workflow 是确定性程序，每个 item 都被显式 spawn）、self-preferential bias（同一个 agent 给自己的 draft 打分会偏袒，子 agent 隔离 context 后这就不成立）、goal drift（长会话忘初衷，子 agent 每次都是干净 context 带显式目标启动）。

作者跑过的三个真实用例：① 10 个并行 agent 扫最近 50 个会话挖"我反复在纠正什么"，49 sessions / 86 corrections，HTML 报告 + CLAUDE.md diff 建议；② 31 个 daily notes 每个派一个 Haiku 抽要点，Opus 跨笔记聚类找出"我反复在拖什么"，每条 pattern 自带原始 daily note 日期作证据；③ 让 Claude 从 NotebookLM 抓视频转录，fan-out 出可落地的想法，每个想法附"可直接粘贴回 Claude 跑"的实施 prompt。

关键洞察两条：重复 corrections 不该塞进 CLAUDE.md，该打包成 skill 让 skill 本身就规避错误——把提示工程升级成工具工程；workflow 不要做成独立实体，作为 JS 文件内嵌进 skill 目录，对外只暴露 skill 一个入口。

可复用范式：classify-and-act、fan-out-and-synthesize、tournament（成对比较替代千级绝对评分）、loop-until-done（搭配 schedule 做每日 digest）、claim-by-claim deep verification。任意输入 → 结构化输出 + 可执行 prompt，是这套用法的真正杠杆。

[ちいかわグッズ公式 @chiikawa_kouhou]

＼新商品／

『GPSBOX ハチワレだらけフィギュア』
（全6種ランダム）

📝6月19日発売
・ちいかわマーケット（オンラインストア） （https://t.co/oJGfp3NWAr）
・ちいかわらんど （原宿、大阪梅田、福岡パルコ、京都四条河原町、TOKYO Station、東京スカイツリータウン・ソラマチ、名古屋パルコ、仙台パルコ、札幌パルコ、マルイシティ横浜、広島パルコ、心斎橋パルコ、新宿、金沢フォーラス、池袋パルコ、越谷レイクタウン）
・ちいかわPOP UP STORE
（キャナルシティオーパ、ピオレ姫路、新千歳空港、０％OKINAWA、おのだサンパーク、イオンモール富士宮、イオンモール名取、イオンモール常滑、遠鉄百貨店、京成百貨店）
📝6月19日以降入荷次第発売
・CHIIKAWA SHOP in TAIPEI
📝6月26日発売
・ちいかわPOP UP STORE＠近鉄百貨店和歌山店
・LINE FRIENDS SQUARE SHIBUYA
・全国の一部ファンシーショップ・量販店

#ちいかわ

[水樹奈々オフィシャル @NM_NANAPARTY]

#水樹奈々 ライブ映像公開中📺

🎶「Destiny's Prelude」
（LIVE GATE 2018）
https://t.co/OZweBaXOtm

みなさんからのコメント💭ハイプ✨お待ちしています！

✦「魔法少女リリカルなのは」新シリーズ✦
2026年7月より放送スタート！
@exgv_official
#なのはEXGV

[Elon Musk @elonmusk]

Starlink V3 satellites have >10X bandwidth of V2 and there’ll be >10X launched, which means >100X more bandwidth.

Also, altitude will be 350km vs 550km, so min latency can be cut in half.

Light travels 300km/ms in space, so physics round trip min latency drops to <5ms.

[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

30 分钟掌握 Claude Code！

Claude Code 创始人 Boris Cherny 亲自教你，从安装到CLAUDE. md 文件、记忆快捷指令、并行会话、提示词模式等。

全部浓缩在这一个视频中，而且完全免费，建议观看收藏。

[Elon Musk @elonmusk]

This provides some sense of scale

[小互 @xiaohu]

Google 发布 Gemma 4 12B 开源模型

16GB 笔记本跑全模态 AI

Gemma 4 12B 采用了一种叫"Unified"的无编码器架构，让文字、图像、音频、视频四种输入直接进入同一个 Transformer 主干网络处理。

模型可直接处理原始的图像和声音

用一个类比讲清楚

传统多模态模型处理图片和音频的方式，类似于一个只会中文的老板配了两个翻译：一个英文翻译（视觉编码器），一个日文翻译（音频编码器）。

每次有英文或日文材料进来，必须先让翻译转成中文，老板才能看懂。翻译本身占工位（显存），翻译过程要排队等（延迟），而且老板拿到的是翻译加工过的版本，不是原文。

Gemma 4 12B 做的事情是：把两个翻译都裁了，让老板自己学会了直接看英文和日文。

几个关键数字：

16GB 显存或统一内存能跑，4-bit 量化低到 8GB，目标就是在普通笔记本上本地运行

256K Token 上下文窗口，支持 140+ 种语言

内置 Thinking 模式（逐步推理）和原生 Function Calling

[孤独のくりまん @kurimanist]

さかなクンさん！ちいかわ水族館監修してくれ！

[🅂🄾🄽🄸🄲 @sonic1274319]

🐰🐰🐰♾️
#ちいかわ #うさぎ