Jason Williams

Bay Area techie 🚀 | PM | Fullstack Dev 💻 | 20+ yrs in the game | Music lover 🎸🎹🎤 | Snowboarder 🏂 | AI enthusiast 🤖 | Multilingual 🇺🇸🇨🇳🇯🇵🇰🇷

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

Karpathy's Agentic Engineering finally has proper tooling!

(built by Google)

Karpathy defined agentic engineering as the discipline that separates production agent work from vibe coding. The core skills he listed were spec design, eval loops, and security oversight.

The problem has been that practicing this still requires a different tool for every phase:

- editor for code
- a terminal for scaffolding
- a browser for testing
- a cloud console for deployment
- and a separate framework for evals.

Every transition is a context switch.

The solution to production-grade Agentic Engineering is now actually implemented in Google’s Agents CLI.

It covers the entire workflow in one place for scaffolding, evaluating, and deploying ADK agents.

One setup command injects 7 ADK-specific skills into a coding agent's context, which lets it handle scaffolding, evals, deployment, and enterprise registration through natural language.

I tested this end-to-end by building a RAG agent from scratch using Claude Code.

It scaffolded the full project from the ADK agentic_rag template, generated 20 eval scenarios with LLM-as-judge scoring, and returned a quantitative scorecard.

Finally, it also deployed everything to Agent Runtime and registered the agent to Gemini Enterprise, so the entire org can discover and use it.

The video below shows this in action, and I worked with the Google Cloud team to put this together.

Agents CLI GitHub repo → https://t.co/oOBGTVLKv8

(don't forget to star it ⭐ )

I wrote up the full build covering all six steps from install to enterprise registration.

It includes the eval scorecard, the instruction loophole the eval caught before deployment, and what the deployment process actually looks like end-to-end.

Read it below.

[luolei @luoleiorg]

强烈推荐网易的 UU 远程，生产力神器，远程控制自己的多个设备，免费，支持 Mac / PC / iOS / 安卓多端， 实测速度不错，跨境也都顺畅。随时随地，联回家里的电脑很方便。

[独立开发者｜欧维Ove @lvloomystery]

独立开发者支付平台深度评测：9大平台全维度对比（2026版）
https://t.co/aSqGaDWtM4

[elvis @omarsar0]

LLM-as-a-Judge explained in ~10 mins.

Knowing how to build AI verifiers and judges is one of the most important emerging AI skills today.

Here is a quick intro on the topic and where to learn how to apply LLM-as-a-Judge.

[GitTrend @GitTrend0x]

中国量化交易开源之光：

vnpy（VeighNa）42k+ stars

在国内量化交易圈，有一个项目被无数交易员和机构反复提起，它就是 https://t.co/rTHJNEiLed（VeighNa）。

这个由交易员为交易员打造的开源框架，已经走过了10年。从最早的事件驱动核心，到如今的完整生态，再到最新v4.0版本加入的 AI模块 vnpy.alpha，它始终站在实用和进化的前沿。

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核心亮点：

• 事件驱动架构：异步、高性能，真正适合实盘
• 全市场支持：国内CTP/Femas等主流接口 + 国际Interactive Brokers，覆盖期货、期权、股票等
• 丰富App生态：CTA策略引擎、回测优化、期权定价、算法交易（TWAP/Iceberg等）、数据管理、风控、Web Trader等一应俱全
• AI加持：vnpy.alpha模块支持因子工程、机器学���模型（LightGBM等）、回测一体化研究流程
• 生产级可用：已被大量私募、券商、期货公司用于实盘系统

它不是玩具框架，而是真正能从策略研究一路走到实盘部署的完整平台。社区活跃（论坛、微信群、QQ群），文档和案例丰富，新手也能快速上手搭建自己的交易系统。

GitHub：https://t.co/KMABwDiuqF （42.2k stars）
官网与社区：https://t.co/20xKPlUl2h

对正在做量化策略、搭建交易系统、或者想把AI技术落地到实盘的开发者来说，vnpy 仍然是国内最成熟、最值得深入的开源选择之一。

[爱丽丝呀！ @BTCqzy1]

终于有人把 A 股 / 美港股 数据源与量化基建彻底打通了！

分享一个开源量化天花板级的项目--LEAN，把数据获取、清洗、回测、实盘接口整合成完整闭环，开箱即用。

✅ 核心能力

告别数据荒：支持上百种数据源和主流券商接口，轻松集成美股、港股、A股等资产的历史 Tick 数据

策略自由度拉满：高性能零延迟撮合，采用事件驱动 + 模块化架构，支持多智能体协作与自定义风险模型。

全链路回测闭环：内置极致精准的本地回测引擎，深度���拟滑点、交易成本和市场冲击，提供专业风险评估、绩效分析和高清可视化看板。

一键封装成skill，直接让你的 Cursor / Claude Code 调用，不仅能帮你生成策略，还能直接跑回测、看绩效，全套量化工作流一气呵成！

感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor

地址：https://t.co/twaetiJvOh

[lele @tan_maty]

这个项目绝了 ，GitHub 6.9k star，对于内容创作者，这个开源的 AI 聚合资讯工具太必要了

帮你从互联网上各个角落（X，Hacker News、Reddit、GitHub等）获取信息，经过 AI 打分、去重、去噪后，每天自动生成一份高质量的中英双语简报，推送到你的飞书 电报等。

https://t.co/gndw1tMyPp

[Jason Williams @swiftsora]

@geekbb 其实 LMStudio 就很好用了

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

苹果用户注意了，免越狱免安装直接跑 iOS 应用，这玩意叫 LiveContainer，开源的。

平时装个东西还得签名、还得各种折腾，它直接给你省了。能不能成大杀器不好说，但思路是真省心。

🔗 https://t.co/J6p1RPCX8Y

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

别再私信问我视频咋下载了，今天一口气全甩给你，自己存好，下次别再来问。

①X/推特视频，直接cobalt
🔗 https://t.co/uBC6ptC7SJ

②抖音/TikTok去水印
🔗 https://t.co/N9jBtt11Xk

③ins/Facebook，savefrom，老牌，稳
🔗 https://t.co/mN2XNl4Fp9

④全平台通用，国内首选
🔗 https://t.co/SmvNm4FUFg

⑤视频去水印magiceraser，很多人不知道它也能搞视频
🔗 https://t.co/lB2OvENJN0

⑥图片去水印，同一家
🔗 https://t.co/2EDn0Pq3sM

⑦YouTube老炮用yt-dlp，开源，4K批量带字幕，命令行，不会的先补课

⑧懒人就用4K Video Downloader，播放列表一键拿，傻瓜式

全免费，没恰饭，我自己在用才发。点赞收藏，下次找不到别赖我。

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

纯网页端就能改 iOS 定位，不用电脑、不用越狱，Safari 打开就能用？听着是有点东西。

反正这思路挺野的，越狱党看了估计要沉默。想试的自己上手扒一扒👇

🔗 https://t.co/qdE6yp8Feo

[santi @santtiagom_]

Les dejo un curso muy bueno de Harness Engineering:

https://t.co/BxevhHQ49D

[陈大黄 @realchendahuang]

https://t.co/qITgnciM8F

[Marc Lou @marclou]

https://t.co/Yju8RrWuOV

[AYi @AYi_AInotes]

关于屌炸天的Claude Fable 5，
这条推文是你必看和必收藏的，
帮大家总结了Anthropic内部用烂了的核心杠杆和方法：我敢说用了这个，你的Agent会越用越聪明，复利效应爆炸。

虽然很多人吐槽Fable 5的费用是Opus 4.8的将近3倍，但我想说他确实值这个价！

Anthropic内部工程师这篇文章大家可以看看，基本说透了，我帮大家总结下核心要点：

1️⃣90%的人都在浪费Fable 5的能力，
很多人还在给它扔单次prompt，
它真正的实力，是当一个能自主干活的长期工程师，

2️⃣Fable 5是第一个能真正自律循环的模型，
所以不要只给它一个指令让它交差，
得给它一个清晰的目标，
一个可量化的打分标准，
一个能自己跑的环境，

然后它会自己做实验、看结果、踩坑、反思、改代码、再跑，直到把事干成。

3️⃣这就是它比Opus强一个档次的真正原因，
任务越长、越复杂、越需要迭代，它的优势就会越夸张：

✅ Parameter Golf工程挑战，效率比Opus高6倍
✅ Slay the Spire加持久记忆后，表现直接翻3倍
✅ 50万行代码库迁移，一次性搞定不用人擦屁股

4️⃣@RLanceMartin 分享了两个Anthropic内部用烂了的核心杠杆：

杠杆❶ 自我纠正循环：不要写prompt，写rubric

不要说帮我优化这个代码，

要说：

• 目标：把这个接口的延迟降到100ms以内

• 评分标准：延迟达标、所有单元测试通过、代码不超过300行

• 给它一个能自己运行代码的沙箱

然后你就可以去喝咖啡了😆
它会自己改、自己跑、自己看日志、自己调，

5️⃣最关键的一步：不要让它自己批评自己，
单独开一个独立上下文的验证代理，客观打分，
这一个改动，准确率直接翻倍！

杠杆2 记忆系统：给它一个能写日记的外脑

不要把所有东西都塞进上下文，
给它一个共享的文件系统，
让它每次干完活，都写工作笔记：

• 今天犯了什么错

• 为什么会错

• 下次应该怎么改

• 提炼成一条通用规则

Fable 5是目前唯一一个能真正走完这个流程的模型：
出错→调查→验证→蒸馏成规则→下次直接用。
Opus只能到第二步，Sonnet连第一步都做不好。

[宝玉 @dotey]

Claude Design 的小贴士很有意思：

### 第一部分：产品设计心法

1. 交互的本质
- EN: A prototype nobody clicks is just a painting.
- CN: 没人点击交互的产品原型，充其量只是一幅画罢了。

2. 设计的最高境界
- EN: The best design system is the one nobody notices.
- CN: 最好的设计系统，是自然到让人察觉不到它的存在。

3. 字体搭配
- EN: You cannot unsee a bad font pairing. Choose carefully.
- CN: 糟糕的字体搭配一旦入眼，就再也忘不掉了。挑选时请务必慎重。

4. 像素级克制
- EN: Every pixel argues for attention. Most should lose.
- CN: 屏幕上的每一个像素都在疯狂争夺用户的注意力，但绝大部分像素都应该学会“让步”。

5. 发布的意义
- EN: The fastest way to finish a design is to ship it.
- CN: 完成一个设计的绝对捷径，就是把它发布上线。

6. 留白的艺术
- EN: Whitespace is not empty. It is the silence between the notes.
- CN: 留白并不代表空洞。它是乐谱上音符之间那迷人的停顿。

7. 色彩法则
- EN: If you need more than three colors, you have zero colors.
- CN: 如果你觉得需要三种以上的颜色才能把控画面，那说明你完全失去了对颜色的掌控。

8. 核心规范
- EN: The user's mental model is the only spec that matters.
- CN: 用户的心理模型 (mental model)，才是唯一真正重要的产品规范。

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### 第二部分：日常实用小妙招 (Info)

9. 去除鞋底口香糖
- EN: Freeze gum with an ice cube for 2 minutes. It peels right off shoes.
- CN: 用冰块冷敷口香糖 2 分钟，就能把它从鞋底轻松撕下来。

10. 清洁微波炉
- EN: Microwave a damp paper towel for 30 seconds. Crud wipes right off the inside.
- CN: 把湿纸巾放进微波炉里加热 30 秒。微波炉内壁的顽固污垢立刻就能一擦就掉。

11. 拧开滑丝的螺丝
- EN: A rubber band over a stripped screw head gives enough grip to turn it.
- CN: 把一���橡皮筋垫在滑丝的螺丝头上，就能增加足够的摩擦力把它拧出来。

12. 修复木家具划痕
- EN: Run walnuts over scratched wood furniture. The oils fill the scratches.
- CN: 拿核桃仁在被划伤的木质家具上摩擦。核桃的天然油脂会完美填补那些划痕。

13. 面包保鲜秘诀
- EN: Store bread in the freezer. Toasting it from frozen tastes better than fresh.
- CN: 把面包存在冷冻室里。冷冻后再拿去烤，口感甚至比新鲜出炉的还要好。

14. 砧板除味
- EN: Rub a wooden cutting board with lemon and salt to deodorize it completely.
- CN: 用柠檬和盐摩擦木质砧板，可以彻底去除难闻的异味。

15. 防止沸水溢出
- EN: Put a wooden spoon across a boiling pot. It won't boil over.
- CN: 在沸腾的锅面上横放一把木勺，汤汁就不会溢出来了。

16. 炒出蓬松鸡蛋
- EN: Adding a splash of water instead of milk makes fluffier eggs. Milk makes them dense.
- CN: 炒鸡蛋时加一点水而不是牛奶，煎出来的鸡蛋会更蓬松。加牛奶反而会让鸡蛋变紧实。

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### 第三部分：Claude 操作与交互技巧

17. 语音控制
- EN: Talk to Claude: tap ⌘G to start voice input, or hold Space in a comment to dictate.
- CN: 语音对话 Claude：按下 ⌘G 即可启动语音输入，或者在写评论时按住空格键直接口述。

18. 智能识图
- EN: Drop images here — they auto-attach to your next message as context.
- CN: 直接把图片拖到这里——它们会自动附加到你的下一条消息中，作为上下文（Context，即帮助 AI 理解你意图的背景信息）使用。

19. 快捷截图
- EN: ⌘V pastes screenshots straight from your clipboard into the chat view.
- CN: 按 ⌘V 可以将剪贴板里的截图直接粘贴到聊天界面中。

20. 代码库读取
- EN: Mount a local folder from the Import menu — Claude reads your codebase live, no copying.
- CN: 从“导入”(Import) 菜单挂载本地文件夹——Claude 能实时读取你的代码库 (codebase)，再也不用你手动来回复制粘贴代码了。

21. 导入专业知识
- EN: Attach skills or reference design systems from the Import menu.
- CN: 从“导入”菜单中添加特定技能，或者引入你需要参考的设计系统。

22. 精准批注
- EN: Click "Comment" in the toolbar, then click any element to annotate it.
- CN: 点击工具栏上的“评论”(Comment)，然后点击界面上的任何元素，就可以给它添加批注了。

23. 批量发送
- EN: Leave multiple comments before sending — they all batch into one message.
- CN: 你可以在发送前留下多条评论——它们会被打���合并成一条消息一起发给 Claude。

24. 原地修改文本
- EN: Text edit mode lets you click text in the preview and rewrite it in-place.
- CN: 开启文本编辑模式后，你只需在预览区域点击文字，就能原地修改它。

25. 输入框管理
- EN: Comments and text edits appear as chips in the composer. Remove any you don't want.
- CN: 你的评论和文本修改会变成输入框里的一块块小标签 (chips)。遇到不满意的，随时点叉删掉就行。

26. 实时 UI 调试
- EN: Knobs mode lets you drag-adjust CSS values live — sizes, colors, spacing. Use a prompt to control the UI.
- CN: 在“旋钮模式”(Knobs mode) 下，你可以像拧收音机旋钮一样，通过拖拽来实时调整 CSS（层叠样式表，网页外观设计的代码语言）数值，比如大小、颜色和间距。你也可以直接用提示词 (prompt) 来控制用户界面 (UI)。

27. 产品原型进��
- EN: "Prototype" starts at wireframes, moves to hi-fi, and ends as a working interactive app.
- CN: “原型”(Prototype) 功能带你走完产品设计的全流程：从简单的线框图开始，进化到高保真设计图，最终变成一个真正能点、能用的交互式应用。

28. 生成演讲稿
- EN: Turn on speaker notes when creating decks to get a full presenter script.
- CN: 让 AI 帮你制作幻灯片 (decks) 时，记得打开“演讲者备注”(speaker notes)，这样你就能直接获得一份完整的演讲稿。

29. 沉淀工作流
- EN: Ask Claude to "save this as a template" — it packages the workflow for reuse.
- CN: 告诉 Claude“把这个保存为模板”——它就会把这套工作流 (workflow) 打包，方便你下次直接复用。

30. 多格式导出
- EN: The Share menu lets you export as PPTX, PDF, or a folder to give to Claude Code.
- CN: 通过“分享”(Share) 菜单，你可以把作品导出为 PPTX、PDF，或者打包成一个文件夹交给 Claude Code（Anthropic 推出的面向开发者的命令行 AI 编程助手）。

31. 无缝对接开发
- EN: "Handoff to Claude Code" creates a dev-ready package with specs and structure. Download it, then tell Claude Code "create this design."
- CN: “移交至 Claude Code”(Handoff to Claude Code) 功能会为你生成一个包含规范和结构的“开发就绪”数据包。下载它，然后直接告诉 Claude Code：“帮我把这个设计写成代码。”

32. 切换模型大脑
- EN: Use the Gear next to the Send button to change model.
- CN: 点击发送按钮旁边的齿轮图标，即可随时切换不同的大语言模型 (LLM)。

33. 原型内嵌 API
- EN: Claude can call the Claude API from inside your prototypes. No backend needed.
- CN: Claude 甚至可以直接在你的产品原型中调用 Claude API（应用程序编程接口，相当于连接 AI 大脑的通道）。完全不���要写任何后端代码！

34. 网页语音交互
- EN: Ask Claude to use the Web Speech API for interactive voice input and output.
- CN: 试试让 Claude 调用 Web Speech API（浏览器内置的语音合成与识别接口），让你的网页直接实现可以对话的语音输入与输出。

35. 手绘草图
- EN: The napkin sketch tool lets you draw freehand — great for rough layouts.
- CN: “餐巾纸草图”(napkin sketch) 工具允许你随心所欲地手绘涂鸦——非常适合用来勾勒粗略的排版布局。

36. 捕获真实网页
- EN: Import → Web Capture lets you copy elements from real web pages and paste them to Claude.
- CN: 使用“导入”→“网页捕获”(Web Capture)，你可以直接从真实的网页上复制元素，然后原封不动地粘贴给 Claude。

[Matt Van Horn @mvanhorn]

https://t.co/DM0CAuyprS

[AYi @AYi_AInotes]

Google的研究找到了一种把 AI记忆大幅压缩的技术，让本地跑大模型 + 自己数据变得更容易了。

也就是说可以把 1000 万个文档 的向量存储，从 31GB 内存 压缩到只剩 4GB，而且搜索速度还比现在最常用的 FAISS 更快。

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

Google just dropped a new LLM!

You can run it locally on just 8GB RAM.

Let's fine-tune this on our own data (100% locally):

[Jason Williams @swiftsora]

@op7418 电信诈骗的那些混蛋也会学会呀