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。
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。
每个新 session，Agent 都像失忆：项目背景、你的偏好、上次约定，全得重讲一遍。Token 就这么烧掉。
Obsidian Mind 是个开源小工具：给 Claude Code / Gemini 一类 Agent 加跨会话持久记忆。不用注册。 思路简单——记忆落在本地/你可控的结构里，而不是每次冷启动从零解释。 冷启动痛的人值得看一眼。
英文写作还在把全文扔给 Grammarly？有人嫌贵，有人嫌数据上云。
Harper：开源、Rust 写的本地语法检查。整篇文档毫秒级扫完，内存大概只有 LanguageTool 的 1/50，一个字不发出去。 能接 VS Code、Neovim、Zed、Obsidian，也有 CLI / LSP / JS 库。GitHub 1.1 万星量级，涨得很快。 限制也说清楚：目前主要英文。中文别指望。
AI 做网站，最烦的不是「做不出来」，是一打开全是紫色渐变 + Inter。
Anthropic 给 Claude Code 放了官方 skill：Frontend Design。硬规则是先定风格——brutalist、editorial、retro-futurist、luxury、maximalist——再吐 production-ready 的 HTML/CSS/JS。 思路对：先审美约束，再写代码。装一次，跨 session 还能用。 至少，比默认紫渐变有救。
很多 AI 很聪明，但每开一个新对话，就像要重新认识你一次。
开源 Rowboat 想补这块：把 Email、会议、Slack、AI 对话整理成类似 Obsidian 的知识图谱，本机 Markdown 可改可备份。 还能：回信草稿、后台 Agent、Claude Code/Codex 写代码、MCP 接 Slack/GitHub/Linear。 更像数字同事，不是一次性聊天机器人。
AI 写中文，经常像没空格键。
pangu.skill 挂上后，Claude Code、Codex、Cursor 等 agent 吐出的回复、文档、commit message，会自动补中英文、数字、符号之间的空格。 盘古之白那一套，专治中英混排强迫症，少改十几次手调。
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 写中文，经常像没空格键。
pangu.skill 挂上后，Claude Code、Codex 的回复、文档、commit message 会自动补中英文和数字之间的空格。 盘古之白那一套，专治中文排版强迫症，每天能少改十几次手调。
Claude Code 还在每次从零硬写 prompt？
skill 涨太快，很多人不知道有啥。 find-skills 让你直接问「有没有适合做 X 的 skill」，它去翻生态并安装。 npx skills add vercel-labs/skills --skill find-skills 注意：装的是 skills（CLI），不是 agent-skills 内容集。
内容工厂卡点经常不在文案，在剪辑。
capcut-mate 这类 skill 把剪映接进自动流程：草稿、剪、字幕。 你已有素材管线、缺后期带宽时，很对症。从素材到成片能少点很多重复操作。
opencodex 三步：
1 安装 2 配其他模型 key 3 启动后在列表里切换 额度紧了换模型顶上。 github.com/lidge-jun/opencodex 这事不复杂，但值得你自己点进去看一眼再判断。
OpenSpace（6.8k★）：自进化 AI agent 引擎。
不是又一个聊天壳。关心 agent 如何在任务中变强，值得点开看。 github.com/HKUDS/OpenSpace
Skills 一多，最贵的不是找不到，是筛选。
这份合集适合当入口，不适合当终点。 装之前仍要判断适不适合你的工作流。 这事不复杂，但值得你自己点进去看一眼再判断。 这事不复杂，但值得你自己点进去看一眼再判断。
想去一点 UI 的 AI 味？试试 emil 的 skill。
npx skills add emilkowalski/skill 动效比很多默认组件自然。你装了吗？ 这事不复杂，但值得你自己点进去看一眼再判断。
清华开源 StaffDeck：把骨干经验做成数字员工——岗位、工作记录、能力可迭代。
不是套壳聊天机器人，是想让「会做事」沉淀成可运行资产。 github.com/OpenBMB/StaffDeck
工程圈流行：对 Claude 说「我有 ADHD」，回复反而更利落，有人直接写进全局。
ayghri 做成 Claude Code skill，两月破万星。 重点不是装病，是先给答案，别把结论埋进长文。 github.com/ayghri/i-have-adhd
终端 all-in-one agent：opencrabs
Rust / MIT / 842★ 落地页、移动端、后端能写；文件、调研、排程也能管。 想研究 AI 工作流怎么落地，别只收藏概念——去拆它的能力边界。 github.com/adolfousier/opencrabs
官方 Codex 不只能用 OpenAI 模型。
用 OpenCodex 做路由，把 ChatGPT、Kimi K3、Grok、Cursor 模型放进同一菜单： 例如 K3 做界面，再切回 Codex 写与检查。 再叠浏览器远程界面 + Tailscale：家里电脑当算力，手机安全连回——请求仍在原机账户上跑，不必裸奔公网。
Codex 前端一般、又只能绑 OpenAI？开源 OpenCodex 在补这两块。
可切换 Kimi K3 / Grok 4.5 / GLM 等：K3 做前端，再切别的做后端，需要时换检索向模型。 闭源旗舰 vs 开源多模型路由——灵活度和成本结构不一样。
一个 $16 账单，逼出了 6 万星开源爬虫。
Unclecode 被「付费开源」工具激怒，几天写出 Crawl4AI：免费、无限次、本机跑，比 Firecrawl 快约 6 倍。 适合谁： · RAG：爬文档喂模型 · 竞品监控：自动抓价格 · 学术：爬论文转结构化数据 月费 0 元 vs Firecrawl $19–500。你付钱，还是花几天自己 build？
一个话题，自动变成 Vox 风格纸拼贴解说/广告视频。
vox-director：端到端 agent skill，Atlas Cloud + ffmpeg。选题丢进去，走完剪辑管线。 适合批量做解释型短视频的人。
把 Kimi K3 接进 Codex，和 Cursor 模型放在同一套工作流里。
做法不玄：让 agent 按文档装 OpenCodex，用 Kimi Code 订阅接 K3。 一个界面切换模型——前端用 K3、逻辑再用别的，比锁死单一供应商舒服。
Code review 最烦的，常常不是模型不会写。
是你只改一个 function，它仍把半个 monorepo 重读一遍——token 烧掉，判断还飘。 code-review-graph 先把函数、class、import、调用建成图，再摘出 blast radius。 README 例子：大 monorepo 可少读 2.7 万+ 文件，只留约 15 个必要文件；2900 文件增量重建可在约 2 秒内。 接在 agent 前面，省的是上下文噪
还在一次只用一个 AI 写代码？有人同时放 5 个。
YC 创业公司开源 Orca：一个指挥舱同时放出 Claude Code、Codex、Cursor 等多代理，各自独立 worktree 解同一题，比完挑强的合并。手机 App 还能远程监工。 MIT，约 2.3 万星。
很多 AI 很聪明，但每开一个新对话，就像要重新认识你一次。
开源 Rowboat 想补这块：把 Email、会议、Slack、AI 对话整理成类似 Obsidian 的知识图谱，本机 Markdown 可改可备份。 还能：回信草稿、后台 Agent、Claude Code/Codex 写代码、MCP 接 Slack/GitHub/Linear。 更像数字同事，不是一次性聊天机器人。
一个 $16 账单，逼出了 6 万星开源爬虫。
Unclecode 被「付费开源」工具激怒，几天写出 Crawl4AI：免费、无限次、本机跑，比 Firecrawl 快约 6 倍。 适合谁： · RAG：爬文档喂模型 · 竞品监控：自动抓价格 · 学术：爬论文转结构化数据 月费 0 元 vs Firecrawl $19–500。你付钱，还是花几天自己 build？
开源 Skills 精选 6 个（可直接装）：
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