有人把 WhatsApp MCP 挂到 Cloudflare 上免费跑，Show HN 53 分、37 条评论。
跟放自己电脑上比，说白了就是不用留一台电脑死守着了。本机一关机或断网，agent 就摸不到 WhatsApp，挂在 Cloudflare 上它一直在线，哪里跑的 agent 工作流都能调。 不过这样一来，你的 WhatsApp 消息要经过别人家的服务器，这点得想清楚。部署前最该翻代码查的是会话凭证存在哪。登录态放到云上，谁拿到它，谁就能用你的号收发消息。免费额度够不够你每天的消息量，也得自己对一下
pattern-first 的 DAW 还支持 MCP，项目名叫 blokkily，听着就像给 agent 准备的一盒积木。
项目在 GitHub，作者在 HN 上发的 Show HN：https://github.com/andrewfader/blokkily
vercel-labs/skills 已经有 34621 个星，今天又涨了 190。
190 对这个数几乎可以忽略，只能说明它今天还挂在 trending 榜上。 项目介绍只有一句：The open agent skills tool - npx skills。这句话里只有 open，和一条 npx 命令。支持哪些 agent、skill 怎么写、怎么分享，都没讲，得去仓库里看。 npx 本来就是 npm 生态里直接跑包的命令。入口放在这里，至少说明它想让装 skill 和跑一个
context-mode 说能把工具输出压掉 98%。这个数字得先看清压的是哪一块。
它做三件事：把工具输出放进沙箱处理，持久保存会话记忆，再用 MCP + hooks 在 17 个平台上强制路由。GitHub 上 24526 星，今天涨了 90。 两边的差别在这里：不用它，工具输出原样进上下文；用它，工具输出先进沙箱，体积减少 98% 再进来。 我博士做的是压缩感知，这一行最先学的是：压缩率单看没有意义，要问丢掉的 98% 里有没有后面还要用的信号。Claude Code 跑长任
openrig 是个 multi-agent harness，把 Claude Code 和 Codex 收进来，当成同一套系统跑同一个任务。
Claude Code 和 Codex 本来是两个独立的 agent。openrig 做的是把它们放进同一个框架里协作，而不是各自单独跑，这是它和分头使用两个工具最直接的差别。 1058 个星，今天一天涨了 114。它能不能让两个 agent 配合得比单用一个更顺，素材只有这一句功能描述，得自己跑一遍才有数。 openrig：把 Claude Code 和 Codex 当成一套系统一起跑的 mul
榜单前排这周换了一批名字
编排、记忆、skills 微调还在名单里 这周不站前面 ax 排运行时 hindsight 管记住什么 superpowers 规定 coding agent 先做什么再写 星数原帖报了 我没抄 仓库在回复 便宜的是模型 贵的是干完还能对上账 我这周是这么读的
模型我换得很随意
卡住我的是工具 每个新 Agent 再塞一遍 MCP 再交一遍 key 上下文先被钥匙占满 treg 想当工具这边的 OpenRouter CLI 和 SaaS 收成一个登记处 先发现，再用 不用一上来交出几十把钥匙 模型可以换 调用现实世界的那一层，才会留下来收费
用 DeepSeek Harness 的人
技能文件很容易堆成一抽屉 有人开源了个管理器 网页里安装、启用、停用 文件夹和 zip 直接拖进去 我要的其实就两层开关 全局先关一批 单个对话再覆写 auto 模式只塞精简目录 完整说明等真调用才加载 停用的 skill 三层都挡 仓库丢下面 少翻一次磁盘 就少一次装错技能
iPhone Duo 已经有能直接丢给 Agent 的 Skill 了
而且还是两套 官方那套在 Xcode 27.1 里 叫 App Resizability 先拿现有 App 去审计 Safe Area、固定尺寸、方向这些问题 社区又拆了一套更细的 布局、转轴、相机、设计审查 npx 就能加进 Claude Code / Cursor 我的用法很简单 先让官方 Skill 找真实问题 再决定要不要上社区那套往下挖
Cloudflare 开源了一个 security audit 技能
让模型自己「找找漏洞」 出来的经常是一本正经的幻觉 这套把审计拆成侦察、覆盖狩猎、对抗验证、结构化输出 找的 agent 和验的 agent 不是同一个 一行命令装进现在的 coding agent 对着仓库说 security audit this codebase 就行 我的判断 安全审计最怕瞎编 这条流水线至少把「可验证」写进流程里了 值得加进技能列表
我最近一直在用的 3 个日常 AI Skill
1 COG Second Brain 记灵感、整理链接、出每日简报 当第二大脑用 2 Anthropic 官方 Skills PDF、Word、网页设计、文档协作 办公和写东西够用 3 Claude Skills 全能库 生产力、营销、研究、编程、安全 也接 Codex、Cursor 多数按 SKILL.md 标准写 装上合适的 Skill AI 才开始像能长期协作的助手
GitHub 又爆了一条曲线
deepseek-harness 90 分钟 2.2 万星 12 小时破 5 万 DeepSeek 把自家 Agent 执行框架开源了 TypeScript 一句话就能概括 万物皆插件 模型 adapter 工具注册表 Session 连 Agent Loop 都能换 本地或云端随便接 MCP 也能打 npx 一行拉 Web UI MIT 商用没锁 星数我当热闹看 真有用的是 Loop 都能拔掉
一个 Skill 专门让其他 Skill 越用越好
Task Observer 盯着你怎么纠正 AI 哪些活反复出现 哪些能力还没有 Skill 然后提出新 Skill 和改进 作者说 7 个月记了近 1400 条观察 覆盖 78 个 Skills Skill 开始从工具变成会迭代的系统 这才是 Agent 工作流该长的样子 别再囤 50 个 md 当收藏夹
别再把 Grok Bot 当聊天角色练手了
我最近刷到的分享 几乎全是现成 Bot / Skills / Workflow 官方 Marketplace、社区目录、awesome 仓库一起冒头 单位变了 聊天人设退场 可复用工作块上位 Research 加事实核查 竞品盯梢 产品 Idea 压测 都在往 Bot 里装 我的判断很简单 谁先把高频工作收成可导入单元 谁就在抢下一轮分发入口 Prompt 还重要 战场已经挪到「工作产品化」上了
团队里每人开一个 coding agent
踩过的坑往往死在个人会话里 新人下周再踩一遍 腾讯开源了 TeamAI skills、rules、docs 丢进同一个 Git 走 PR 合入 下次开会话靠 hook 自动拉到本机 Claude Code、Cursor、Codex 都能吃同一套 一个人硬啃出来的 workaround 可以变成全队默认 共享手册 比再买一套聊天机器人更贴地
Semrush Ahrefs 起步一百多美元一个月
小站一年照样被扣满 OpenSEO 今天一万四千七星 一天涨了五百多 自带 DataForSEO key 用多少付多少 关键词 排名 竞品 外链 站点审计 一套都有 还挂了 MCP Claude Code 能直接调 SEO 数据干活 Docker 或 Cloudflare 自托管 MIT 懒得折腾也有十美元月托管 我装它就为这一句 SEO 先别逼我交一整年会费
AI 操作浏览器最烦两件事
新窗口全没登录 接管你窗口又跟你抢点 腾讯开源的 BrowserSkill 复用你已登录的真实浏览器 任务跑在独立 Agent 窗口 要动你开着的标签必须显式借还 撞验证码就交回给你 我看成自动化终于肯做人形协作 不是再开一套空账号世界
同样的 prompt
同样的模型 有人右边直接出可用产品 关键不在更会写提示词 是 Appllama MCP + skills 把 UI 和流程变成可重用能力 我看成一句很实在的话 先把你的 app 拆成几个技能 下一版会快到不合理
看过的文章想不起来标题
浏览器历史帮不上忙 它只认网址和标题 正文根本搜不到 Hister 把你打开过的页面正文 放进本地全文索引 按内容搜 索引不出本机 还能挂 embeddings 和 MCP 星数两千多还在涨 我看成个人知识库 终于从收藏夹进化到可检索
营销活也可以装成技能库了
marketingskills SEO 审计 文案 转化优化 冷启动邮件 竞品分析 按需组合 GitHub 四万多星 我试下来最爽的是指令清楚 「审计这个站」「写五封欢迎邮件」 能直接开干 内容团队缺的往往不是点子 是可复用的工序外挂
又一个人物操作系统 Skill
这次是乔布斯 六个心智模型 八条决策启发式 再加一套表达 DNA 我筛这类东西只看一句 它有没有把「怎么做决定」写清楚 还是只会让你说话更冲 能当决策压缩包 才值得装 当角色扮演皮肤 很快腻
逆向开始被打包成外挂了
一个 reverse-skill 丢进 Codex、Cursor、Claude Code 遇到 APK、前端、固件 它会自己选切口 自己调工具往下拆 最狠的不是会跑命令 是把老手踩坑多年的路径感 塞进一个 Skill 我第一反应挺复杂 入门难 以后可能难在「没必要按老路学」
写中文长篇最容易烂尾的
不是开头不够燃 是第三章开始忘了自己设过什么坑 我看到一个 chinese-novelist-skill 把小说创作拆成流程外挂 三层递进提问 跨会话记住你的口味 每章逼你留悬念钩子 还带自动校验修复 星数已经两千多 我认它的方向 把「灵感」写成可重复的工序
同一个概念 对小孩和对经理讲
同一个概念 对小孩和对经理讲 本该是两篇东西 我最近看到一个 Claude Code Skill 叫 ELI5 你先指定听众是谁 它再改术语密度和比喻 小孩少塞黑话 工程师保留正确术语 对 Manager 改讲成本、结果、风险 作者拿它跟原生 Claude 同题对打 ELI5 大约八成命中 原生掉到四成左右 我自己读 API、Agent 架构时最烦的 就是解释永远默认「懂的人」 这个 Skill
AI 画图最烦的不是不会画，是轴距字体间距永远要你再调一轮。
微软开源了 Flint（flint-chart） 你告诉它「这列是排名 / 温度 / 价格」 轴、间距、格式它自己收 同一份规格能吐 Vega-Lite、ECharts、Chart.js、Plotly，连 Excel 原生图都有 还带 MCP，Agent 能在对话里直接画并校验
NVIDIA 出了 SkillSpector：专门扫描 AI Agent 的 Skill 安不安全。
现在很多 Skill 直接装。研究称超过 26% 有漏洞，约 5% 可能恶意。 安装前可查：Prompt Injection、数据外泄、供应链风险、权限过高等。 Agent 时代的「杀毒软件」可能先长在 Skill 层。 仓库在第二条。
Cloudflare 把内部用的 Cloudflare OS 开源了。
定位：全员 AI 工作平台——每人 Agent + 工作区，内建公司知识、流程与 Skills；能出文档、简报，甚至可分享的小 App；Gatekeeper 管权限。 值得逐帧研究的是：把「公司操作系统」而不是「又一个聊天窗」当产品。 仓库在第二条。
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。
跑一次全市场回测，以前可能先花两周做数据工程。free-stockdb 想把这件事砍到大约半小时量级。
约 1.9K 星：A 股日 K、分钟 K、ETF 落到本地磁盘，少跟远程 API 限频和封 IP 搏斗。 7000+ 标的覆盖、增量同步 + zstd、Rust 算 39 个指标、Python/HTTP/Excel/MCP 多入口，Claude 也能直接查。 量化研究的第一瓶颈常常是数据，不是策略灵感。 仓库在第二条。
微软开源了 Skill Recorder：你操作一次，它录全过程，再让 GitHub Copilot 整理成「意图 + 步骤」，生成可复用的 Skill / Automation，给 Agent 之后直接跑。
一句话：录一次示范，Agent 以后自己做。 支持 macOS / Windows。 仓库在第二条。