Carl Luo

Cofounder of @_voltade (AI Agency 🇸🇬 新加坡搞创业). Building the all-in-one Supabase alternative (MIT license) 给星星,请

[Carl Luo @mdluo]

@anuraggoel @render Adding Render deployment instructions to my open source Supabase alternative https://t.co/ls0rmsJKKK

[Zecheng Zhang @zechengzh]

Introducing Mirage, a unified virtual filesystem for AI agents!

6 weeks. 1.1M+ lines of code. We rewrote bash from the ground up so cat, grep, head, and pipes work across heterogeneous services. S3, Google Drive, Slack, Gmail, GitHub, Linear, Notion, Postgres, MongoDB, SSH, and more, all mounted side-by-side as one filesystem.

Bash that AI agents already know works on every format! cat, grep, head, and wc parse .parquet, .csv, .json, .h5, even .wav! One pipe can stitch S3, Drive, GitHub, Slack, and Linear together, same Unix semantics throughout.

Workspaces are versioned too. Snapshot, clone, and roll back the whole thing with one API call. A two-layer cache turns repeated reads into local lookups, so agent loops stay fast and cheap.

Drop a Workspace into FastAPI, Express, or a browser app. Wire it into OpenAI Agents SDK, Vercel AI SDK, LangChain, Mastra, or Pi. Run it alongside Claude Code and Codex.

Site: https://t.co/zo1orc2wA9
GitHub: https://t.co/zeRAKri7I9

#AIAgents #OpenSource #AgenticAI #Strukto #Filesystem #VFS

[Cormac @cormachayden_]

software engineers before vs after agents

[fks @FredKSchott]

Introducing Flue — The First Agent Harness Framework

Flue is a TypeScript framework for building the next generation of agents, designed around a built-in agent harness.

Flue is like Claude Code, but 100% headless and programmable. There's no baked in assumption like requiring a human operator to function. No TUI. No GUI. Just TypeScript.

But using Flue feels like using Claude Code. The agents you build act autonomously to solve problems and complete tasks. They require very little code to run. Most of the "logic" lives in Markdown: skills and context and AGENTS.md.

Flue is like Astro or Next.js for agents (not surprising, given my background 🙃). It's not another AI SDK. It's a proper runtime-agnostic framework. Write once, build, and deploy your agents anywhere (Node.js, Cloudflare, GitHub Actions, GitLab CI/CD, etc).

We originally built Flue to power AI workflows inside of the Astro GitHub repo. But then @_bgiori got his hands on it, and we realized that every agent needs a framework like Flue, not just us.

Check it out! It's early, but I'm curious to hear what people think. Are agents ready for their library -> framework moment?

[Viking @vikingmute]

最近刷到一个看起来没用但是很喜欢的项目：claude-receipts
https://t.co/fpN8bbE9g0
每次和 AI 聊完以后，就可以生成一张消费小票，可以打印出来，贴到墙上，看看当贴满的时候，你的项目到底做的怎么样？

有种怪异的浪漫，如果不想纸质的，用 html 的电子版也行，但是感觉差点事。

[Bun @bunjavascript]

In the next version of Bun

`Bun.Image` - fast builtin multi-format image processing library

[Drizzle ORM @DrizzleORM]

Drizzle v1.0.0-rc.1 is out 🚀

▪︎ Effect v4 native support
▪︎ JIT row mappers to reduce ORM overhead to ~0
▪︎ Reworked casing API (breaking change)
▪︎ Drizzle for LLM agents (preview)

Drizzle is now as fast as using raw driver and mapping(or not mapping) results by hand 🙃

[Jacob @fat]

For earth day, Pierre Computer Company is excited to announce the first public preview of…

TREES[DOT]SOFTWARE

A new, feature rich trees library – tuned for machines.

Demo of AOSP fixture (1.5 MILLION files with fixed dirs - no blanking)

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

兄弟们，Headless Chrome 该退休了！

有人用 Rust 搓了个专给 AI Agent 和爬虫用的无头浏览器引擎——Obscura，性能直接把 Chrome 按地上摩擦：

① 内存只吃 30MB（Chrome 吃你几个G）
② 启动只要 85ms，快得离谱
③ 整包才 70MB，Chrome 装完硬盘哭了

还支持 CDP 协议，Puppeteer、Playwright 无缝接，你原来的脚本不用改一行。

最绝的是 stealth 模���——随机化指纹、主动拦截追踪器，爬站被封概率直接拉低一个档次。

CLI 一条命令搞定单页抓取，想并行跑多个 URL 也行，起个 WebSocket 服务给自动化脚本挂着用也没��题。

Rust 写的性能怪物，爬虫党和 AI Agent 开发者必须看一眼。

🔗 https://t.co/2Wbj5U4ZNO

[Geek @geekbb]

有点意思，让 Web 应用有原生应用那样的交互音效，但不用加载音频文件。tiks 是个 Web 音效库，用 Web Audio API 在运行时合成声音，不需要音频文件，gzip 才 2KB。

https://t.co/x81ZJdppRX

[Gregor Zunic @gregpr07]

Introducing: Browser Harness. A self-healing harness that can complete virtually any browser task. ♞

We got tired of browser frameworks restricting the LLM. So we removed the framework.

> Self-healing — edits helpers. py on the fly
> Direct CDP — one websocket to Chrome
> No framework, no rails, complete freedom
> Drop-in for Claude Code and Codex

I challenge anyone to find a task that DOESN'T work. I couldn't yet.🔥

100% open source ↓

[Chris Tate @ctatedev]

Terminal automation + e2e testing solved

Now as simple as snapshot, click, type:

– wterm renders terminal-in-html, every cell in the a11y tree
– agent-browser automates pages via the a11y tree

Here's opencode in one browser driving Claude Code in another

[Shen Huang @ShenHuang]

上周花了好几亿 token debug 一个 race condition，全失败。

后来受 Karpathy auto-research 启发，只加了一句话："把所有假设和证据写到 DEBUG.md。"

AI 列了 5 个假设。其中第 3 个没有任何反对证据。

3 行实验 → 根因确认 → 5 分钟修完。

之前蛮干浪费的 token 比最后修 bug 多了 1000 倍。

血泪教训总结的 4 条 debug 规则：
1. 改代码之前必须先列假设
2. 每次实验最多改 5 行
3. 所有证据写文件 — 防上下文压缩丢掉推理链
4. 同一方向失败 2 次 → 强制换假设

已经写成 Claude Code / Gemini Cli skill 开源了更新在我的 Github：https://t.co/PTw0FdefXL

[BruceBlue 🌊 @BruceBlue]

🚀 被 Hermes Agent 干出人生级 AHA 时刻！

前两天我只是随口说了一句：帮我搜一下 @karpathy 的 The LLM Wiki。

结果 Hermes 不光搜完，直接把整个 LLM Wiki 的完整构建计划给我弄好了！ 从整体框架、知识架构、内容��辑，到详细执行步骤，全安排得明明白白。

更离谱的是，���一键帮我打通了 Obsidian + GitHub 全流程，笔记、版本控制、协作，一气呵成且以后自动同步！

那一瞬间，我直接穿越回 2009 年：手里还握着诺基亚手机，突然第一次摸到 iPhone 3GS 的感觉📱

“卧槽，这 TMD 才是未来啊！” 那种灵魂被科技狠狠击穿的极致快感，这辈子都忘不了。🔥

AI Agent 玩到这个程度，游戏规则真的要变了。

你最近被哪个 Agent 狠狠惊艳到过？

#HermesAgent #Obsidian

[Geek Lite @QingQ77]

这个好，以后这种无头浏览器只会越来越多。

面向 Bun 的无头浏览器自动化命令行工具，由 Bun.WebView 驱动。跨平台支持：macOS 上的 WebKit（默认，零依赖），以及 macOS、Linux 和 Windows 上的 Chrome。

https://t.co/NIKWkvdSBt

[KK.aWSB @KKaWSB]

Nous Research开源了hermes-agent-self-evolution——一个让AI agent自己进化自己prompt的代码库，

背后引擎叫GEPA，ICLR 2026 Oral，比强化学习少用35倍数据，效果还高出20个百分点。

别再手调system prompt了。prompt工程这件事，正在被prompt自己取代。

https://t.co/zNOOqeP4Lg

[Malte Ubl @cramforce]

I've been working on integrating @RhysSullivan's excellent `executor` package into just-bash.

It's still WIP but it is very exciting because it immediately turns just-bash into being a fully viable platform for almost any business agent (i.e. deep research, "do my taxes", "Update google doc based on slack data and call transcripts").

(and, yeah, I know that it isn't just bash if it also runs Python and TypeScript but it's still a good name)

[Evan Long @evanlong_me]

发现一个很爽的工具 Paseo，做的事很简单：把 Claude Code、Codex、OpenCode 这些 coding agent 统一跑在一个地方，然后你手机、iPad、任何设备都能连上来用

我之前的痛点就是 agent 只能在跑它的那台机器上操作，现在开个 daemon 就行了，走端到端加密，在外面也能随时接着干活。

免费开源，agent 还是本地跑，你的 config 和 MCP servers 全都在。试了几天感觉完成度很高，推荐折腾 coding agent 的朋友看看。

https://t.co/sPbq2afTza

[Bill The Investor @billtheinvestor]

ElevenLabs 的 AI 声音克隆费用每月 5 美元到 99 美元不等，其商业计划每月高达 1,320 美元。有人开源了一款语音 AI，只需一段短音频即可克隆任何声音。支持 30 种语言，录音室级品质，且完全免费。它叫 VoxCPM2。只需提供一段任何人的声音短片，它就能克隆其口音、情感、音色和语速，然后用该精确的声音生成你想要的任何语音。48kHz 录音室级品质。输入“一位年轻女性，温柔甜美的声音”，它就能从零开始创建该声音。
无需参考音频，无需配音演员，无需录音。你只需用文字描述声音，它便能构建出来。拥有 20 亿参数，基于 200 万小时语音训练。支持 3 种语言。一键安装命令：`pip install voxcpm`

以下是 VoxCPM2 的功能：

→ 声音设计：用文字描述任何声音。性别、年龄、音色、情感、语速。AI 从无到有进行创作，无需参考音频。
→ 声音克隆：上传一段短音频。AI 能完美克隆音色、口音、节奏和语速。→ 可控克隆：克隆声音的同时还能控制情感。“语速稍快，语气欢快。”搞定。→ 终极克隆：提供音频 + 转录文本。每一个声音细节都能被忠实还原。
→ 30 种语言。包括阿拉伯语、中文、英语、法语、德语、印地语、日语、韩语、西班牙语等 21 种语言。无需语言标签。→ 上下文感知。它能阅读文本并自动调整情感和节奏。新闻听起来像新闻，故事听起来像故事。→ 实时流式传输。
在 RTX 4090 上，RTF（实时率）低至 0.13。比播放速度还快。→ 仅需 8GB 显存即可运行。→ 使用 LoRA 技术，利用 5 到 10 分钟的自有音频进行微调，构建自定义声音模型。→ 48kHz 输出。录音室级品质，无需外部上采样器。最令人惊叹的部分在于：

在 Minimax-MLS 语音相似度基准测试中：

→ 英语：VoxCPM2 得分为 85.4%。
ElevenLabs 得分为 61.3%。→ 中文：VoxCPM2 得分为 82.5%。ElevenLabs 得分为 67.7%。→ 阿拉伯语：VoxCPM2 得分为 79.1%。ElevenLabs 得分为 70.6%。一款免费的开源模型，其生成的语音克隆效果竟然比每月收费高达 1,320 美元的商业服务还要逼真。专业配音演员每个项目的收费在 250 美元到 1,000 美元以上。
AI 语音平台每月收费 5 到 100 美元。录音棚每小时收费 200 美元。而这款模型运行在你的 GPU 上。本地运行。没有 API 费用。没有按字符计费。没有订阅费。
永久免费。它已登顶 GitHub Trending 榜单第一名。由 OpenBMB 和清华大学开发。20 亿参数。采用 Apache 2.0 协议。可免���用于商业用���。100% 开源。

[Max Katz @maxktz]

Inspired by the brilliant DX of those libraries:👀

> Better Auth @better_auth
> Autumn @autumnpricing
> SST @SST_dev
> Payload @payloadcms
> DrizzleORM @DrizzleORM
> Tanstack @tan_stack
> tRPC @trpcio
> Effect @EffectTS_

[Lance Martin @RLanceMartin]

i co-wrote the Anthropic engineering blog on Claude Managed Agents, and wanted to share some thoughts on agent harnesses + infrastructure for long-horizon tasks ... 🧵
https://t.co/nEHnNyQS9p