8GB 显存，能不能跑 27B？我用 RTX 3060 Ti 实测 Qwen3.8-27B
先说答案：能跑，但不算流畅。 我在一台 Windows 台式机上，用 RTX 3060 Ti 8GB 跑通了 Qwen3.8-27B。命令行生成速度约 1.7 tokens/s，本地 API 测到约 1.9 tokens/s。 这个结果适合技术验证、轻量问答和偶尔写作，不适合拿来做高频编码助手，更别说多人服务。 如果你也是 8GB 显存，最重要的不是照抄我的每个参数，而是先选对路线：**GGUF
AI 写出来的代码
我现在不太敢直接在本机裸跑 Docker 隔离不够硬 它还跟宿主共内核 云沙箱能硬 但按用量一直烧 有个东西叫 microsandbox 本机起一台微虚拟机 宣传是 M1 上平均不到 100 毫秒 硬件虚拟化 不共享内核 OCI 镜像还能接着用 密钥不进 VM 代码跑飞了也难把钥匙带出来 7.5k 星 今天还在涨 适合跑 agent、用户脚本、来路不明的插件
AI 在大仓库改代码，最怕的不是不会写，是猜不清「这个函数到底被谁调用」。
code-graph-rag 把整个 monorepo 用 Tree-sitter 编成知识图谱 你的问题翻成 Cypher 去查图 改代码走 AST，先出 diff 再落盘 不是再 grep 赌运气 是让 Agent 先看清结构，再动手
把电影号剪辑从熬夜手工，压成 Claude Code 一条指令——这是 video-recap-skills 想做的事。
自然语言 → 中文解说成片，面向 Claude Code / Codex 等宿主。 能省重复劳动，但素材版权、配音质量、平台审核仍是你的责任。 链接放评论。
很多人担心 AI 写代码“能跑但不专业”——变量命名乱、没测试、架构随手拍。
Addy Osmani（Google Chrome 团队）把这个问题系统化解决了：agent-skills 是一套面向 Claude Code、Codex、Cursor 的工程规范库，覆盖代码质量、测试策略、架构规范，相当于给 AI 装了一个资深工程师的习惯。 GitHub Trending 第二，83k+星，今天涨593，值得收藏备用。
跨平台还要原生，这两个要求放在数据库工具上通常很难同时满足。
gridex做到了：macOS、Windows、Linux都是原生应用（用Swift+AppKit构建），一个客户端里能连PostgreSQL、MySQL、SQLite、Redis四种数据库。 主打键盘驱动的快速操作，不是那种鼠标点来点去的臃肿IDE。 开源，814星标。
AI 写代码已经很快了。
还烦人的是：App 截图、上架、改商店文案。 做新 App 时，这三个拼起来，基本不用再手点模拟器： 1. mobile-mcp：让 agent 直接操作模拟器截图 2. app-store-screenshots：快速出商店截图 3. asccli.sh（iOS）：命令行管 App Store Connect 开发加速只是一半。 上架流水线自动化，才是另一半。
浏览器里直接盖 3D 建筑。
Pascal Editor：开源 3D 建筑编辑器 React Three Fiber + WebGPU 节点式场景：墙、板、门窗、楼层…… 不是渲染 demo，是能改能存的编辑器。 约 2 万 star。
很多人找 AI 编程工具，最后装了一堆「限制模型别乱来」的壳。
OpenPRD 反着来：强化 AI，而不是把 AI 捆住。 Codex 上到 5.6 以后，这种差别更明显——同一任务里你能直接看到「能飞」和「被卡住」。 适合已经会一点 Vibe Coding、嫌护栏太多的人。
百度网盘 - 闲鱼 MCP 一键发布，让你有价值的资料变成持续赚钱的机器
你网盘里是不是也躺着几十个 G 的资料？真正卡住你上架闲鱼的，往往不是「有没有货」，而是那套重复劳动：翻文件夹找素材、下载到本地、开闲鱼网页填标题图价格、点发布——每一件新货都要重来一遍。 这套重复劳动，够格交给 Agent 做，你只需要最后点头确认。 今天讲的就是这条链路：**百度网盘 + 闲鱼 + Agent（MCP）**。 把网盘接成工具，把闲鱼接成工具，再串成「找资料 → 写介绍 → 打草
学大模型最缺的不是理论，是能跟着敲代码的教程——尤其还得是中文的。
dive-into-llms 刚好补上这个空：上海交大张倬胜团队出的 11 章实战课，每章配讲义 PDF 加可执行 Notebook，从微调、提示工程讲到 RLHF、多模态、GUI agent，连越狱攻击和 agent 安全这种进阶内容都覆盖了。 GitHub 44.9K star，今天单日涨 654，说明真有人在用。 全中文，边学边改代码，不需要去看大量英文论文。
能不能在 Claude Code、Codex、Cursor 这些 coding agent 之间随便换着用还不丢上下文？
有人把这事做成了开源项目，叫 Portable Resume。思路挺干净：不是硬唤醒你原来那个 session，也不启动来源的 CLI，只是离线读一遍本机记录，整理出一份能带走的交接文档，扔给新 agent 接着干。 目前已经做到 8 个来源对 8 个目的端全覆盖。 想试的话，一条命令 pipx install portable-resume 就够了。
把产品做成电影感动画片，以前要手搓 AE。
现在有个 Agent Skill：video-shotcraft。丢进 Claude Code / Codex 就能用。 自带 106 个分镜卡、161 个运动预览，底层 Remotion。你准备产品素材 + 一句话 brief，它帮你选镜、拼时间线、渲染。 不是点一下就出片：Node 和 Remotion 环境还是要装，4K 要等几分钟。但比从零拖关键帧省太多。
别只让模型嘴上教你点哪里。
CLI-Anything（HKUDS）把真实软件变成 Agent 工具：装 hub，再装目标软件，返回结构化 JSON。 官方 demo 已经能把 FreeCAD、Blender 串进设计流程。 助手变操作工，从这一步开始。
AI Agent 开源教科书，GitHub Trending 日榜第一，单日 +1700 星。
《深入理解 AI Agent》：记忆、RAG、MCP、多 Agent、强化学习到 Coding Agent，附 PDF 和每章代码。 Python，学理工程并重。开发者建议收。
open-slide 的 Morph Transition 正式发布了。
以前 Keynote 的 Magic Move 最香：自动认前后页相同元件，做移动缩放转场，演示立刻专业一截。 现在跟 Agent 说一句「我要 Morph Transition」，内置 skill 就会教它怎么生成。 框架不是替代 Agent，是给投影片特效搭脚手架——Codex / Claude Code 照样驱动。 GitHub：https://github.com/1weiho/open-
AI出图总像广告？抄这组极简Zine海报提示词
用 AI 出海报，最常见的翻车是两种： 一是**太满**——主体铺满画面，像电商主图。 二是**太炫**——电影光、霓虹、3D，像宣传片截帧。 最近刷到一个开源 Codex 专用技能包（skill）：[gc-minimal-zine-poster](https://github.com/LiamGvchi/gc-minimal-zine-poster)。它做的事很窄：把一句话、一个物件、一种情绪，
李博杰（华为天才少年）这本 AI Agent 实践书值得系统学一下。
不是空泛讲概念，而是从实际讲学、代码实践里迭代出来的材料；前言里也提到通过 whisper coding 持续打磨。PDF 风格一看就很“实战派”。 t.me/tudouge_ai_notes 进入群免费领取。
OmniDesk v2.4.0：直接对终端说话。
点麦克风（或 Ctrl+Shift+Space），说完 prompt，文字会进 Claude Code / Codex。 本地 Whisper 转写，音频不出机器，没有云、不需要 API Key。发出前你还能先改一改。 终端 + 语音，终于不用边敲边组织长 prompt 了。
Codex 桌面端，一键换上会呼吸的皮肤
用了 Codex 一段时间，界面功能没话说，就是默认长相太素。 前几天刷到一个开源项目 **Codex Dream Skin**，5000 多星，上线才两天。装上以后就是这个效果： 任务页也有自己的样式，不会让背景图抢戏： 原理是通过本地 CDP（可以理解成浏览器调试通道）把壁纸注入到 Codex 的界面底层，**不修改 Codex 本体文件，不动签名，随时可以一键还原**。我用了几天没遇到任何异
一个全是 Markdown 文件的 GitHub repo，累积了16万标星。
作者 Matt Pocock 把 AI 写代码最容易被跳过的一步——需求澳清——做成了一个 Skill。 5个 Skill 的完整开发工作流： /grill-with-docs → 让 AI 反过来追问你，挖出模糊需求 /to-spec → 整理成正式规格 /to-tickets → 拆成可执行的开发票 /implement → 按规格逐步写代码 /code-review → 审查成果与规格落差
GitHub 上来了一个项目：Pixelle-Video。
输入一句话，它自己写文案、AI 生图、自己配音、自己上字幕，最后吴一下吹出一条完整短视频。 就是那种一键全自动的终极形态。 专门为批量做号设计的，支持对接各种开源大模型和免费 API，成本压到极低。 一个人顶一个短视频团队。
一句话生成完整短视频——
Pixelle-Video 全链路闭环：写文案、AI 生图生视频、配音、上字幕，自动吐出成品。 支持开源模型和免费 API，成本极低。 本地部署，批量生产。 一个人顶一个短视频团队。
以前把 YouTube 链接扔给 Claude 分析，它能说得头头是道——
但其实它只读了 metadata，根本没看过画面。 claude-real-video 解决这个： scene-aware 抓关键帧 + transcript 一起塞进去 URL 或本地文件都吃 真的让 LLM「看见」画面，不是猜的。
OfficeCLI 这个方向很对：不是给人用的 Office，而是给 AI agent 用的 Office。
以前 agent 处理 Word/Excel/PPT 很尴尬：要装一整套 Office，改完还看不到渲染效果，排版错了也不知道。 OfficeCLI 把读写、渲染、验证打成一个二进制，还自带 MCP。agent 能改文档，也能看结果再自纠。 这类“给 agent 用的基础工具”，会越来越多。
Figma 好用，但收费、国内网络卡，设计稿和代码对不上更头疼。
开源平替 Penpot（GitHub 54k Star）：设计师和开发者在同一个工具里协作，Inspect 模式直接看 SVG / CSS / HTML 代码，还支持 AI 一句话改图。 可自托管，数据在自己手里，没有人数限制，不锁功能，免费。
video-use — 把粗剪素材丢进去，一句话描述想要什么，直接出 final mp4。11.2K ⭐
browser-use 团队新作。诀窍是 LLM 不逐帧看视频（那要烧 4500 万 token），改读转写文本 + 少量截图，省钱又准。 · 自动剪掉「嗯」「啊」口头禅和空白 · 每段自动调色，剪辑点加淡入淡出 · 自动烧录字幕、生成动画叠层 · 渲染后自我检查，有问题自动重剪 粗剪丢给 coding agent，这个方向值得关注。
Side project 做完，最卡的往往不是产品，是宣传。
写帖子没人看，截图太无聊，剪视频得花半天。 Claude Code 有个 skill：/brag 在项目目录里输入 `/brag this project`，它自动分析项目，生成一支约 20 秒的产品展示视频——动画、转场、背景音乐、音效，连社交文案都一起出。 背后用的是 HeyGen 开源的 HyperFrames（HTML-to-Video 引擎），速度快，画面质感不错。 给独立开发者用的工具
macOS 26 新的 Speech API 效果出乎意料地好。
习惯用嘴写代码的人：系统设置 → Keyboard → Dictation 打开就能用，语音不上云。 作者顺手开源了一个基于 Apple Speech API 的小工具，还附了一只穿西装的猫陪你写代码。
用 MCP 把你的 Codex 额度变两倍？！
OpenAI 把 ChatGPT 和 Codex 的额度分开计算。 有人做了 DevSpace 这个 MCP，一行就能把 ChatGPT 变成 Codex： npm install -g waishnav/devspace 装好后通过网络 tunnel 出去，就能直接用双倍额度。 可以用高阶模型规划，再交给本地 Codex 执行，或者拿来 review 其他 coding agent 写的代码。