微软官方出的AI入门课程，完全免费开源，60000+星标。
12周，24课，从零基础到能看懂主流AI概念。 配套Jupyter Notebook，边看边跑代码，不是纯看PPT那种。 想系统学AI又不知道从哪开始的，这个可以当第一站。
别再让 Agent 死等 OCR。
Firecrawl 开源 pdf-inspector： - 20ms 级分类 - 直接抽 Markdown - 200 份约 2.8 秒 - Rust，表格图表友好 Agent 读文档，终于不那么卡。
别急着给 AI avatar 交月费。
开源已经能做到： 一张照片 + 一段音频 = 会说话的视频。 免费，自己架。 平台卖的，本质就是这个。 仓库链接在 reply。
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。
YouTube Premium 真正值钱的，很多人只是「去广告 + 后台播放」。
开源前端 Invidious 把这两点（以及免登录、少追踪）做了，还去掉自动播放和算法投喂。浏览器直接开，公共实例能用，也支持自己架。 不是完美替代全家桶，但对「只想安静看完一支片」够用了。链接在下一条。
别先慌「被黑了」——先搞清楚：你的常用昵称，公开暴露在哪些平台。
Sherlock 就是干这个的：输入一个 username，批量扫社交网络是否存在同名号。GitHub 星很多，本质是 OSINT 枚举，不是攻击工具。 想查自己的数字足迹，从这里开始够了。
不想给 Burp Suite Pro 付订阅，又想正经拦流量改包？
试试 Hetty：开源 MITM 代理，专给安全研究和漏洞赏金。拦截落盘、实时改响应、Sender 手改请求、项目库管 Scope，Web UI 开箱即用。 跨平台 Go 二进制，本地跑完事。链接在下一条。
很多人职业焦虑不是懒，是不知道自己到底强在哪。
有人把「踩过风口」的思路收成 Agent Skill：不是聊一次就下结论，而是可持续更新的 HTML/飞书文档；挖能力护城河；搜岗位价值时尽量躲开二手软文；再给 90 天行动清单。彩蛋叫「大师透镜」——找处境相近的优秀样本。 你更缺兴趣地图，还是 90 天执行表？
不连 Wi-Fi、不配蓝牙，两部手机靠「屏幕闪瞎」互传文件。
开发者 Alstroph 做了 DECIMEN：发送端 60 FPS 狂闪 QR 码，每帧大约 2953 bytes；对面拿相机对着拍，边拍边解。纯光，air-gapped。 手持大概 120 KB/s，架稳能到约 186 KB/s。底下用 Fountain Codes：帧可以乱序、可以漏，攒够碎片就能拼回整文件。 不指望它替代 AirDrop。但「光当网线」这思路很干净。
Claude Code 最阴的一笔账：
5 小时额度烧完，新会话把旧对话整段重读一遍——token 费用可能比你想的狠。 claude-cache-guard 的做法简单：会话收尾写好 next_session.md，下次直接接着干，少付「重读税」。
范冰把一本二十多万字的新书免费开源了：
《前置部署工程师：人工智能时代的客户价值交付秘籍》 FDE：驻扎客户现场，把「产品能做的」和「客户需要的」接起来。 Palantir 当年在保密室里做出来的工种，如今 OpenAI 为它单独立了部署公司。 他的说法：这是 AI 时代前置位的「增长黑客」。 全书在线读，不收一分钱。
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。
Kimi K3 被严重低估了。大家盯跑分，真正值钱的是工作流打包：
1. Agent swarm：一次开多 agent 并行 2. Kimi Code：终端直接写代码 3. Deep research：深度研究很能打 4. Websites：约 60 秒出全端站 5. Scheduled tasks：重复任务直接排程 还有 Sheets/Docs 管理、接 OpenClaw 一类能力。一人公司要的基础设施，它在往「一条龙」凑。 我的判断：模型竞争下一段不是谁更聪明
自学 AI 最浪费时间的一步，不是读不懂，是找不到「能合法免费看」的正版教材入口。
Awesome Free AI Books 把约 30 本授权教材按主题收好：DL、RL、NLP/LLM、CV、因果推断等。 怎么用更有效： 1. 先定位缺口（数学/架构/应用），别从头硬啃 2. 优先合法免费版本，学校/公司引用不心慌 3. 深度学习入门可从 Goodfellow 那本开 收藏链接，比再囤十个「学习路线图」有用。
Buzz：在自己服务器上跑一套「Slack + GitHub」，AI agent 直接当正式成员。
13.5K ⭐，当日暴涨约 1.7K，Trending 前列。 Slack 按人头收费，免费版还限消息。Buzz 把聊天、代码、工作流搬到你自己的 relay： - 频道/私信/串聊/画布，全文可搜 - agent 独立密钥 + 审计链，权限可收口 - Git 集成，patch 以签名事件流转 - 自托管，不交席位费 想让 agent 和人共用同一频道协作，这个方向值得盯。
大多数 Prompt 资料库死在同一个地方：
文件夹里很漂亮，一碰上缺字段、脏输入、边缘 case，就跑不动。 AI-Gist 有意思的点，是把 prompt 当可复用工具：变量、Jinja 模板、版本历史、AI 辅助调优，还偏 local-first / 隐私优先。 我的验收很无聊：拿一条真实客服脏流程砸进去。字段缺失、格式混乱时它还能不能稳定产出——能，才叫工具；不能，就还是收藏夹。
从 macOS 换 Linux，我最舍不得的不是壁纸，是 Raycast。
有人做了高度复刻，还兼容插件思路：命令面板、扩展、快速动作一条龙。 桌面效率工具决定你愿不愿意长期待在某个系统上。这类项目比再来一个主题包实在。
bitchat：没网也能聊天。
手机之间靠蓝牙组网传消息，附近设备互相中继，一条消息最多跳 7 次到对面。 不用注册，不填手机号，没有中心服务器。 有网时自动走 Nostr 中继，全球也能聊。 - 蓝牙 mesh 离线直连 - Noise 协议端到端加密 - 有网可切大量中继，还能按地理位置进频道 - 三连点一键抹掉本机数据 31K+ 星，涨得很快。灾难、集会、信号差场景，这种东西突然就不「极客玩具」了。
GitHub 上又一个值得 AI 开发者收藏的项目：aisuite。
Andrew Ng 团队做的轻量层，你可以把它想成「模型万用转接头」： OpenAI、Claude、Gemini……尽量同一套代码切换。 真实痛点很土：今天接 GPT，明天换 Claude，后天测 Gemini，每家 API 细节不同，项目很快变成一堆 if-else。 aisuite 解决的不是「让模型更聪明」，是让你换模型时少重写系统。模型会一直变，架构不该每次跟着崩。
没了 giffgaff，你需要 ENC - 在家搞一个长期可用美国手机号 （2026新版）
注册 ChatGPT Plus、PayPal,或者随便一个美区 App,填手机号那一步经常卡住——它就是不认国内号码,非要一个美国号发验证码。 人在国内,不用找人代注册,自己就能搞到一个真的能收验证码的美国号。今天说的是 ENC 迎客移动这张卡:是什么、怎么买、怎么用,以及怎么让这个号长期活着又不多花钱。 先把最容易搞混的一点讲清楚:这张卡挂靠的是 T-Mobile 的网络,拿到手的是一个真实的美
你的 AI 产品，loading 画面是认真设计过，还是直接套了系统默认的转圈。
说实话大部分团队都会把这个细节跳过，可用户盯着 loading 的时间，可能占了整个使用时长的一半。 刚好看到有人把这事解决了：一个叫 Thinking Orbs 的开源库，专门做“AI 思考中”的球体动画。6 种效果、Light/Dark 双模式都支持，还有 playground 能先试效果，零依赖一行 npm 就装完。 Jakub Antalik 和 a_brinza 一起做的，视频看一眼比读
如果电脑上的操作都能交给AI代劳，你会先让它干哪件事。
微软最近给了个却意外的答案：Fara，一个专门干“操作电脑”这事的开源模型，刚更新到 1.5。 它不靠聊天工作，而是直接看屏幕截图，跟人一样去点鼠标、敲键盘，自己去填表、比价、订票、搜资料。 更打动我的一点是它能完全本地跑：LMStudio、Ollama、vLLM 直接载入 Fara-7B，MacBook M4 Pro 上跑量化版都没问题，数据不用传上云。 免费，开源，架构也换成了 Qwen3.5
多数股票分析工具只接一个模型，这个直接接入四个：Gemini、ChatGPT、DeepSeek、Claude。
Daily Stock Analysis 是个近 6 万 Star 的开源项目，自动整合行情、新闻、技术指标和基本面，让多个模型交叉分析同一支股票，生成结构化报告。 用长鑫科技举例，报告会拆解出国产替代、技术差距、IPO 估值、行业周期、潜在风险五个维度，外加乐观/中性/悲观三种情景。 支持 A 股港股美股，带 WebUI、大盘复盘、自选股、历史报告，Docker 一键本地部署。
用 Claude Code / OpenClaw 攒了一堆 skill 之后，最烦的是不知道哪个 skill 引用了哪个，改一个怕连锁炸。
刚看到一个 Obsidian 插件叫 Agent Skill Graph，把这堆 skill 关系画成图谱：自动读 SKILL.md 的 frontmatter 认节点、画引用边、按类型上色。 一眼就能看出谁依赖谁，谁是孤儿 skill。 管理 skill 从"背下来"变成"看得见"，skill 数量一多这个真的有用。
想跑语音/音频类 AI，这 4 个开源项目今天就能直接用：
1. Whisper——OpenAI 的语音识别，把语音转成文字 2. F5-TTS——文本转语音，效果自然 3. Coqui TTS——另一个成熟的文本转语音方案 4. RVC——变声/音色转换，把一个人的声音换成另一个人的音色 都是开源，本地能跑，链接放在评论区。 1. Whisper: https://github.com/openai/whisper 2. F5-TTS: https://
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
处理长播客最亏的时间不是听，是转录——同一段音频，为了换个总结角度就要重新跑一遍语音转文字。
有个工具叫 audio-tldr 专治这个浪费：本地转录一次，文字稿直接缓存，之后想怎么换角度总结都不用再碰转录环节。 支持 Claude Code 和 Codex 直接装。还没亲自跑过，但这个只转录一次、反复复用的思路本身就值得先收藏。
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。
如果你的 MacBook 电池莫名掉得很快，先查查是不是装了罗技的 Logi Options。
这软件会让 CPU 长期空转、电池持续发烫，很多人根本没意识到问题出在这，我就是这么把电池干废的。 好消息是有个开源替代方案叫 Mouser，能还原大部分官方功能还不占资源，配图是我调好的 MX Master 3 按键方案，可以直接参考。