Vision 🚀🌕

数字游民，热爱一切新玩意儿

[向阳乔木 @vista8]

强烈推荐安装这个Skill，比官方的Skill-creator强大很���。

如果不会写skill，用姚老师这个skill可以写出90分的skill

这个skill来源于Anthropic 官方泄露的Claude code源码，还有全网其他模型的skill整合后的元Skill。

经过姚老师长达一个月的打磨，这是我用过的最好的Meta Skill

Github：https://t.co/lEjfbHkjFB

[Smartpig @Smartpigai]

可能是目前最完整的 Codex 入门免费教程：80 分钟，带中文字幕，零基础也能跟着上手。

Codex 和 Claude Code 已经是 AI 编程工具的两大主线。

教程虽长，但系统学一遍，比零散看教程更省时间。

建议先收藏，周末跟着实操一遍。

[Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt]

慎用，会上瘾

一见杨过误终身，
一逢知己蚀骨魂。

[Para Mühendisi @paramuhendisim]

🚨 SpaceX alarak zengin olmayacaksın.

2 trilyon doların üzerindeki bir şirketin 100x yapması neredeyse imkansız.

Asıl büyük fırsat SpaceX'te değil.

SpaceX ekosisteminin büyümesinden en fazla fayda sağlayabilecek 20 küçük şirket:
(KAYDET)

[小樱💞｜实用工具分享 @xiaoying_eth]

有人为Claude Code开发了免费视频编辑工具...太疯狂了。

只需把原始素材和资源放入文件夹。

就这样。

它会处理一切：
- 剪辑片段
- 移除冗余词
- 添加字幕
- 应用色彩分级和滤镜
- 处理动画
- 渲染最终视频

无时间线。无手动编辑。无往复修改。

说实话，这超越了Remotion等工具。

它不仅帮助你制作视频...它替你做编辑。

该项目在GitHub上开源。
https://t.co/0sso2sso2O

[ahhhhfs @abskoop]

C 盘又红了，扫出来一堆大文件夹，但看着名字一个都不敢删😭

Pinkbin ：一款开源 Windows 磁盘清理工具

它先帮你把磁盘里真正占空间的目录找出来，再把看不懂的文件夹交给 AI 解释一下，大概是什么软件留下的、删了可能影响什么。

它不是上来就让你 一键清理
微信缓存、Conda 环境这类有专门适配；其他陌生目录，更多是帮你看懂之后再决定，删除默认进回收站，也会留操作记录，

适合 C 盘爆红、微信占空间、开发环境缓存一堆又不敢乱删的 Windows 用户。

#Windows #开源项目 #AI工具

[Joruno @wsl8297]

录屏不难，难的是把演示视频做得像样。缩放、光标美化、背景框、阴影圆角……后期一套下来，时间全耗在折腾上。

我最近偶然挖到一个开源工具 Recordly：录制 + 剪辑一体化，录完直接进编辑器，几步就能出“成片感”演示视频，算是 ScreenStudio 的开源替代。

它会根据光标移动智能给出缩放建议；画面样式也能一键套用壁纸、渐变、圆角、阴影等框架效果，���掉手工做动效的繁琐。

GitHub：https://t.co/cnwdoitvdU

摄像头画面可做成悬浮气泡叠加在录屏上，位置、圆角、阴影都能自定义，还能跟随缩放自动适配大小。

时间轴编辑器支持拖拽裁剪、变速、标注、加音轨，工程文件可保存，随时接着改，导出支持 MP4 和 GIF。

macOS / Windows / Linux 都能用，经常录产品演示或教程的，建议收藏，省时间也省心。

[独立开发者William @DLKFZWilliam2]

好东西😍而且是开源的！
我看了下，核心是用Gemini和Image 2做图延展，还可以批量做游戏资产！

[淘沙者(TheSandPicker) @Etudecn]

Codex 这几个插件装完，我更加感觉自己是生产队的驴了。
PPT、Excel、视频、UI设计图、科研插图、营销海报…… 全都能自动生成。
这两天我效率拉满，全靠它们。
比如那个 Presentations，输入主题，高质量演示文稿直接出来了，公式、图表、排版都是现成的。
Spreadsheets 更离谱，丢给它一堆数据，带公式和分析结果的电子表格几秒钟就搞定。
想做视频？Hyperframes 能把网页脚本直接变成可渲染的视频，Remotion 还能用代码驱动做动画。
还有做专业科学插图的 BioRender，做海报和社媒图的 Kama，把代码转成 Figma 设计稿的插件……
以前要搞半天的东西，现在点几下就完事了。
这哪是工具啊，根本就是外挂。
感觉马上要没借口摸鱼了。

[爱搞钱的饭团 @fantuantalk]

免费获得 6 个月 ChatGPT Pro的要点来了！

申请地址：https://t.co/QRogUPiDzd

你手里有正在维护的开源项目，不管 Star 数是不是很高，都可以认真填写试试。

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

我去，太牛批了！

我的 Skill 冲到 GitHub 本周新建项目 Star 排名第一了！

就是这个社交媒体卡片 Skill （guizang-social-card-skill）

还是刚才一个群友让他的 Agent 找项目的时候发现的。我自己看了一下，果然是第一！

[Mulight 沐光🌟 @0xMulight]

做短剧最重要的是什么？当然是剧本，今天给大家介绍一款写小说神器。

而且可以解决用AI写小说的都遇到过同一个问题，写着写着角色性格变了，设定前后矛盾，第三章的伏笔到第七章就忘了。

Bragi解决的就是这件事，它是一个开源的架空世界与长篇故事引擎，给一句设定就能生成完整的世界观、历史脉络、地理结构和角色关系网络，后续每次续写都会自动记住之前的设定。

跟普通AI写作工具不同的地方在于，Bragi把世界拆成了时间树和空间树。每个历史阶段、每个地点都用数字路径标注，AI每次写作时只加载当前节点需要的上下文，不会把所有信息一次性塞进有限的token窗口里。写完一段故事后，角色状态、事件记录、人物关系都会自动更新保存，下次续写直接接着用。

一句话生成世界、按需扩展历史，空间节点、自动管理角色网络、支持互动式故事续写、提供CLI和Web可视化界面。

安装三步：

1. 克隆仓库
git clone https://t.co/udHYZzPBrI
cd bragi

2. 创建虚拟环境
macOS/Linux：
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

Windows：
python -m venv .venv && .\.venv\Scripts\Activate.ps1

3. 安装
python -m pip install -e .

然后直接跑本地Demo，不需要任何API key：
PYTHONPATH=src python -m story_world.cli init-demo \
--prompt "一个漂浮群岛上的魔法工业时代" \
--time-id 2,1,3 \
--space-id 1,2,2 \
--protagonist "年轻的飞艇机械师"

Demo跑通后接上DeepSeek就能正经写故事。推荐用deepseek-chat，成本和速度更适合长篇续写。一条命令开始互动写作：
PYTHONPATH=src python -m story_world.cli play \
--agent deepseek \
--model deepseek-chat \
--prompt "一个被月亮潮汐撕裂的海上王国" \
--protagonist "年轻的灯塔学徒"

每生成一段后可以直接输入方向，比如"调查昨夜消失的船队"，故事会接着推进。不想互动就加--once，生成一段即停。

Web可视化界面：
PYTHONPATH=src python3 -m story_world.web --host 127.0.0.1 --port 8765

浏览器打开127.0.0.1:8765，在网页上创建世界、生成故事、查看角色变化。

仓库： https://t.co/RzRtqw8ZEN

[虎小象 @hx831126]

先讲一个你可能从来没听说过的人。

1930年，英国语言学家 C.K. Ogden 做了一件很偏执的事——他把整个英语词汇表研究了一遍，然后问了一个问题：如果只能留下最核心的那些词，英语还能不能用？

他的答案是：850个词，够了。

这850个词，不是随便选的，是他穷尽分析之后筛选出来的"语言骨架"。他把它们分成5类：

100个操作词（Operations）：这、那、是、有、做……就是那些让句子转起来的胶水词

400��普通事物（General Things）：名词里最高频、最基础的那层

200个可描绘事物（Picturable Things）：能画出来的具体东西，比如 door、fire、river

100个性质词（Qualities）：描述世界的形容词，比如 clear、simple、important

50个反义词（Opposites）：成对出现，学一个等于学两个

——————

然后他把这套体系命名为 Basic English，发表出来。

接下来发生的事情更有意思。丘吉尔在二战期间公开赞扬这套体系，认为它是盟国推广英语教育的最佳基础。H.G. 威尔斯把它写进了《世界大战》的续集设定里，作为未来世界通用语言的蓝图。乔治·奥威尔……没有赞扬它，但《1984》里那套压缩语言"新话"（Newspeak）的灵感，正是来自对 Basic English 的深深警惕——他担心语言被缩减之后，人的思想也会跟着被缩减。

这就是这850个词的能量：支持者觉得它是桥梁，批评者觉得它是枷锁，争论了将近一��年。

但我想说的不是那场争论。我想说的是——这850个词，对今天的英语学习者来说意味着什么。

大多数人学英语，是被一本本厚厚的词汇书和无尽的考纲压着学的。CET-4、CET-6、托福、雅思……每一个证书背后都是几千个词的暴力记忆，背了忘，忘了背，从来没有真正"用"过。

Ogden 给出的逻辑完全相反：不是多，而是深。

这850个词，每一个都是高频中的高频，每一个在日常英语表达里都有不可替代的位置。当你真正把这850个词学透——不只知道它的意思，还知道它的用法、它的近义词在什么场景该用哪一个——你对英语的掌握会比背了5000个词却每个只认识中文意思要扎实得多。

这是一种截然不同的语言观：根扎得够深，枝才能生得够远。

——————

于是我做了这个网站：https://t.co/MNteHwzK9m
（��确的说我让 Codex 做的）

原版 Ogden 的资料是一本PDF，黑白的，排版像上个世纪（它确实是上个世纪的）。我想让它变成真正可以用来学习的东西。

花了不少时间（花了不少 Token ）最终做成了这样：

每一个词，都有一张完整的卡片。

卡片上有：这个词的中文释义、英文定义（用简单的英语解释英语，就像 Ogden 本人的风格）、一句真实语境下的例句，以及2到3个同义词。五个类别各有自己的颜色，一眼就知道你在学哪个区域的词汇。

每一个词，都可以听发音。

接的是有道词典的语音接口，默认英式发音，可以切换美式。点单词听一次，点例句听一次，语速比正常稍慢一点，适合跟读。不是那种机械的合成音，真的可以听。

最让我花心思的，是同义词那里。

很多人背单词的时候，同义词只是"差不多的意思"。但真正用英语的���候，difference 和 distinction 不一样，speak 和 talk 不一样，simple 和 easy 不一样。差在哪里？什么场景该用哪个？

———————

网站是免费的，不需要注册，不会收集任何信息。

直接访问就行：https://t.co/MNteHwzK9m

如果你身边有正在学英语的人，或者觉得自己英语"学了很多年但还是用不好"的，可以发给他们看看。

也许这850个词，是一个值得重新开始的起点。
👆

以上的文案也是它写的，我越来越没有用了

[自己装逼的才谷 @realCaigu]

你使用 Codex 的方式一直是错误的！

看看这是不是你： /goal 帮我完成xx任务

正确的用法是：
/goal达成<你希望Codex最终完成的目标>，并通过<具体可验证的证据>来确认结果有效，同时保持<必须遵守的限制条件>不被破坏。只能使用<允许使用的输入、工具、文件范围或操作边界>。在每一轮迭代之间，Codex需要根据<如何判断下一步最优行动>来选择下一步。如果遇到阻塞，或者已经没有有效路径可以继续尝试，Codex必须停止，并报告<已经尝试过的方法、已获得的证据、当前阻塞点，以及还需要什么信息或权限才能继续推进>。

[Sac @Saccc_c]

99% 的人使用 Codex 中的/goal 命令都是错误的

大多数的人使用方式： /goal，帮我完成xx任务

正确的使用方式如下图（&lt;&gt;是你需要撰写的文字）：

[最爱吃兽奶的兔🐰 @0xMilkRabbit]

实测了一个巨省 Token 的秒招

官方声称在开发场景下能节省 60% - 90%，
我测了一周，体感非常明��。

之前每天差不多用 20% 的周额度，
现在每天只需 10%，
节省了一千多万 Token（价值 100$ ）。

此方法对无效内容压缩率能达到 95% 以上。

1️⃣ 原理

GitHub 上 51.1k star 的这个开源项目RTK（Rust Token Killer），思路和上一篇方法不同。

它不是简单粗暴的截断长输出，
而是会在含义不变的前提下，
把 AI 要读到的内容压缩一遍来「节省上下文」。

并且 RTK 不用手写规则，可以命令行一键配置 Claude code、Codex、Cursor、龙虾。

配置完成后，
它会在 AI 执行命令时自动去除大量对 AI Agent 而言「无效 or 重复的段落」，
从而减少无效内容对 Token 的消耗
（比如方便人阅读的空格、ANSI 颜色码、进度条等）。

2️⃣ 举个栗子🌰

比如 AI 要读的日志文件里重复出现 100 行同一个 warning，RTK 就会把它自动压缩成：
[WARN] connection retry failed ×100

这样就可以在含义没变的前提下节省大量 Token 🤤

3️⃣ 安装方式

brew install rtk
下面是几个会用到的命令：
1）rtk init -g：
把 RTK 安装到 Claude Code 中，
Codex 用 rtk init -g --codex
2）rtk gain：看到底省了多少 token
3）rtk discover：扫一遍历史，看看还有哪些命令值得纳入压缩范围

AI 用的越久，🐰兔某越觉得 AI Agent 类产品烧钱，
不仅在「模型贵」
更在于往「上下文里塞的东西太多」。

这两天分享的这两种方案核心都是「让 AI 尽量少阅读无用信息」，
潜在的垃圾信息只要能不进上下文，就别让它进上下文。

如果有小伙伴担心上篇截断文件来省 Token 可能会导致降智，
这次这个 RTK 就可以放心食用啦🙌🏻

Github 地址：https://t.co/WD7SOdlc1x

[老白（每日干货分享✊） @laobaishare]

告别剪映 👋

Gemini 现在可以在几分钟内，把整段视频从脚本到剪辑全部搞定。

不用拖时间轴。不用手动切片段。不用纠结创意。

下面 7 个 prompt，直接用 ↓

[0x鸣人 @LuBtc888]

有声书刺客要失业了！

开源工具Audiblez，把EPUB扔进去，几分钟吐出一本M4B有声书。搭载Kokoro语音模型，仅82M参数，听感自然到难以置信。

① T4 GPU跑完《动物庄园》仅需5分钟
② 中英法日等9国语言随心切换
③ 图形界面友好，不会代码也能轻松上手
④ 一行命令pip install audiblez，快速完成安装

以后谁还花钱买有声书？

🔗 https://t.co/wYzTLOnd8A

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

兄弟们，我今天刷到一个东西，直接给我整不会了。

GitHub上有个叫 agency-agents 的开源角色库，你知道它现在多少星吗？81万。不是8.1万，是81万。这个数字意味着什么？意味着全球有几十万开发者和AI玩家已经在用了，你还不知道？

🔗 链接: https://t.co/X3Tdcb84fE

先说这东西是干嘛的。

简单讲，就是一个超级角色提示词库，里面塞了140多个专家级Agent角色。CEO、律师、程序员、产品经理、增长黑客、财务顾问、市场策略师……你能叫出名字的岗位，基本都在里面。每个角色都是精心调教���的，不是那种随便写两句"你是一个律师"就完事的垃圾提示词，是真的有深度、有专业框架的角色设定。

用法也极其简单，三步走：

1️⃣ 打开这个���，找到你需要的角色
2️⃣ 把角色描述直接喂给Claude Code或者Cursor
3️⃣ 开始对话，你的AI瞬间变成那个领域的专属顾问

就这么简单。你在做一个创业项目，不知道商业模式怎么跑通？调出CEO角色问它。合同条款看不懂？调出律师角色让它帮你拆解。代码写不下去？调出高级程序员角色让它review。

但最骚的玩法不是单个角色，是多Agent组团。

你可以同时开几个对话窗口，一个跑CEO视角，一个跑市场总监视角，一个跑财务视角，让他们对同一个问题给出不同角度的判断。这不就是给自己开了一家虚拟公司吗？而且这帮"员工"7×24小时在线，不要工资，不会摸鱼，不会跟你讲情绪。

我自己测试了几个角色，说实话，质量比我预期高很多。

特别是那些商业类角色，给出的框架和思路真的有点东西，不是那种泛泛而谈的废话，是能直接落地用的建议。当然，AI终究是AI，专业判断还是要自己把关，但作为思路启发和初稿生成，这个库的价值真的被严重低估了。

还有一点我必须说——它是完全免费的。

开源、免费、随便用、随便改。在这个到处收费、动不动就订阅的AI时代，这种东西真的越来越少见了。

现在AI工具的核心竞争力已经不是模型本身了，Claude、GPT、Gemini底层能力差距在缩小，真正拉开差距的是你怎么用、用什么角色、给它什么上下文。这个库本质上是在帮你解决"怎么用"的问题，把最难的提示词工程部分给你做好了，你直接拿来用就行。

81万星不是运气，是实力。

还没收藏的，现在去。