Python 有个开源包 pyJianYingDraft，能直接用代码创建剪映草稿。
配合 WorkBuddy 这类 AI 智能体，就能实现视频自动剪辑。 不用每次手动拉时间线、加字幕、调特效了。 核心是把剪映的操作暴露成可编程的接口，你可以用脚本（甚至让 AI 帮你写）批量生成草稿、混剪、导出。 这其实是在把「视频后期」这个最耗时耗力的环节，逐步代码化和自动化。 对 indie hacker 和需要高频发短视频的人来说，这类「草稿生成器 + AI Agent」的组合，正在把内容生
想搭知识库？GitHub 上这几个开源工具分工很清晰：
FastGPT：基于 LLM 的知识库平台，工作流、问答、数据集管理完整，适合企业快速搭建。 LLM Wiki：桌面端文件整理成互联知识库，适合个人笔记和本地查阅。 llm-wiki-agent：扔资料让 AI 自动读、整理、维护，像会自己更新的 wiki。 OpenKB：轻量开源知识库，适合先跑最小可用版本。 不同需求选不同工具。 项目链接： FastGPT: https://github.co
Warp 创始人 Zach Lloyd（前 Google Docs 首席工程师）写了一篇很实用的文章，讲如何给 AI 的 Skill 建立「自我改进循环」。
1/3 核心思路：让 agent 不仅执行任务，还能根据真实人类反馈，自己改进自己的 Skill 文件。 因为 Skill 就是普通 Markdown 文件，agent 改它就等于打 diff，自我进化变得可落地。 2/3 他把流程拆成两个循环（以 issue triage 为例）： Inner loop（执行）：新 issue 进来 → GitHub Action 触发云 agent → 加载
Andrew Ng 开源了 CLI 工具 Context Hub
一周内破 6000 star，收录超过 1000 个 library 的文档 它解决的问题很直接： AI coding agent 写代码时会乱编 API 你让它接 Stripe，它可能吐出根本不存在的 function name，或者半年前就改掉的旧版接口 因为模型训练数据有截止日期，它不知道 library 最近发生了什么 这听起来很像 context7 在做的事 但我研究之后发现，Conte
23 万行代码、977 个文件，全部摊在 GitHub 给你读。
项目叫 ClawCodex。 最有用的不是代码本身，而是那份 ARCHITECTURE.md。 它把一个 coding agent 切成 query loop、工具系统、任务、状态、记忆、hooks 六个核心组件，每一块都精确标到具体文件和行数。 还画了一条「golden path」，从你打字输入开始，一路到 REPL、async 主循环、模型调用、工具执行，函数接函数全给你串清楚。 想知道 ag
GitHub 今日热榜：addyosmani/agent-skills（+3275 ⭐️）
把 Agent 能力做成模块化技能包——有点像给 AI 装插件，但更底层。每个技能独立、可组合，可以直接 fork 加自己的。 如果你在搭 Agent 工作流或用 Claude Code，这个架构值得参考。
现在很多人说 agent，实际还是 Cursor 式的智能补全。
goose 想做的是另一条路：用任意 LLM 完成 install → execute → edit → test 的完整闭环。 不是建议你怎么改，而是真的能把脏活干完的框架。 indie 或者想认真玩 agentic 开发的人可以重点看。
有人用 DeepSeek 写了个编程 agent，专门绕着 prefix cache 设计架构。
实测数据：435M 输入 tokens，cache 命中率 99.82%，成本从 $61 降到 $12。 不是偶然——它把整个对话结构都设计成"前缀稳定"的，让 DeepSeek 的 cache 一直有效。 大部分 agent 把 cache 当顺带福利。这个把 cache 当第一性原理。
你的 AI 在干嘛，桌上所有屏幕都知道。
AgentDeck 把 Claude Code、Codex、OpenCode 的实时状态推到 13 种设备上：Stream Deck+ 按钮变成 YES/NO/STOP，Kindle 当副屏，ESP32 小圆屏挂在角落，iPad 跑水族馆动画。 Claude Code 要权限？物理按钮直接确认，不用切窗口。 跑飞了？STOP 键发 Ctrl+C，不用找终端。 一个 bridge，同时喂给所有屏幕。
GitHub 上有个 repo，138 个科学研究工具的 Agent Skill，24.7k stars。
覆盖生物信息、药物发现、临床数据库——Scanpy、RDKit、DeepChem、UniProt、AlphaFold 全在里面。 一行装进你的 agent： npx skills add K-Dense-AI/scientific-agent-skills 装完之后 agent 不用靠猜，直接拿到正确的 API 调用方式。 好的 agent 不靠更大的模型，靠更精准的工具知识。
Addy Osmani 整理了一个 agent skills 合集库。
今天 800 stars。 不是教程，是现成的 skill 模式——context management、task decomposition、error recovery，直接拿来用。 对我来说比「怎么用 Claude Code」的文章有用多了。
GitHub 今天最热的 repo：ruflo
Claude 原生多 agent 编排平台，今天涨了 1834 star。 不是随机爆款——它踩在了一个真实的工程痛点上👇 ruflo 是干什么的： 1. 让多个 Claude agent 协作工作（swarm） 2. 内置 RAG 集成 3. 原生支持 Claude Code / Codex 接入 4. 自主工作流协调 简单说：不是一个 agent 帮你干活，是一组 agent 分工配合。 为