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
GitHub 官方出品 Spec Kit，113k stars，让 AI 写代码不再瞎跑！
很多人用 AI 写代码，结果 AI 自由发挥，写的东西不是你要的，或者做到一半跑偏了。 Spec Kit 的做法是：先把需求、方案、任务拆解写成文档，AI 严格按照文档执行。 用法超简单： - /speckit.specify 用人话描述产品需求 - /speckit.plan 定技术栈 - 自动拆成任务清单 - AI 一条条实现 - 最后自己对齐检查 支持 Claude Code、Cursor、
SpiderFoot：免费开源的人肉搜索神器
输入 Email、网址或 IP，自动从 200+ 数据源同时查询： 🔍 Email 是否泄漏 🌐 网站技术架构和关联账号 🔐 资料是否出现在暗网 对自媒体创作者、一人公司超实用，定期检查自己的数字足迹，保护隐私安全。 pip install spiderfoot 一行搞定！
最近 GitHub 上有个叫 Ponytail 的项目突然火了。
它不是新的 AI 编程工具，而是给 Claude Code、Cursor、Windsurf 这类 Agent 加了一个「懒惰资深工程师」人格。 核心就一句话： 最好的代码，是根本不用写的代码。 现在 AI 的通病是太爱写东西。一个小需求，它能给你整出一堆组件、抽象、配置和依赖。 真正有经验的工程师只会先问： • 标准库有没有？ • 浏览器原生支不支持？ • 已有依赖能不能解决？ • 一行代码够不够
用 Codex/Claude Code 写代码的开发者一定懂：
你下一个大指令，AI 开始进入「Thinking…」，终端机出现转圈圈的 Spinner。 这段尴尬的 2-3 分钟「时间空档」，你都拿来做什么？ 切去刷 Threads？看 FB？结果一去不回头，直接分心半小时？ 罗马尼亚一位老哥 Dragos Roua 觉得这样太浪费专注力了，于是写了这个超疯狂的开源项目：compaction-tetris （大概是让你在等待时玩个小游戏保持状态？） 谁用 A
YC 现任 CEO Garry Tan 开源了他自己每天用的 Claude Code 工作流
项目叫 gstack 他要解决的问题是： AI coding agent 只有一种模式，你叫它做什么它就做什么 但实际开发里每个阶段需要的脑袋完全不一样 想产品方向的时候要创办人的直觉 做技术规划的时候要工程主管的严谨 review 代码的时候要什么都不信的资深工程师 部署的时候要一个不废话直接把事情做完的人 核心概念是把 AI 拆成多个专门角色，用 slash command 切换 Garry
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
不需要再开多个 terminal 在不同 Agents 之间跨终端沟通写代码了！
tmux-bridge 让 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Kimi Code 彼此能读取对方的终端，并协同运作，全程通过 MCP。 一行命令搞定： npx tmux-bridge-mcp setup 对用多 AI 工具协同开发的人来说，这太方便了！😎
最近我在用 Hevy 这个健身记录工具，它能接入 API、安装 CLI 和 Skills 自动化所有操作，页面极简、可买断，爆杀训记和 Strong。
这成为我继 Roam/ YNAB 这些后又一个幻神玩具，Agents 工具。现在工具的基本素养是作为服务的 API 被拉取，没有 CLI 和 API 的工具都流氓。这个开源 CLI 可以参考，自定义。
把代码库变成可交互的知识图谱——这个工具值得一看。
Understand Anything：把任意代码库转成可点击的知识图谱。 多 Agent 流水线自动分析文件、函数、依赖关系，生成架构层级视图、Diff 影响分析、自动导览，还支持语义搜索。 新人 onboarding、代码 review、架构文档——一个工具全包。 GitHub 今日趋势第一，4000+ stars。
扔给 AI 一个 issue，去开会，回来拿代码。
Zeroshot：1470 stars，CLI 里的自主工程师团队。 支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI 同时跑，你设定目标，它跑到完成为止。 async coding 这件事，2026 年真的开始了。
UI-TARS-desktop，字节开源，今天 669 stars。
核心：AI Agent 直接接管桌面，像人一样点鼠标、操作界面。 AI coding 是让 AI 写代码。这个是让 AI 直接开电脑替你干活。 两件事都在同一年变成可用，有点猛。
datawhalechina 出了 easy-vibe，专门讲 vibe coding 怎么做。
不是「让 AI 帮你写代码」的入门教程，是讲清楚：怎么设计工作流、怎么拆任务、怎么跟 AI 协作不翻车。 中文社区第一次有人把这件事说清楚。
终端里跑 DeepSeek，今日 5800 stars。
不需要浏览器，不需要 API key 配置界面，直接命令行。 对独立开发者来说：本地推理 + 终端工作流，这套组合越来越实用了。