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）：
📱 微信本地解析：聊天/通讯录/收藏/朋友圈 🏢 企微聊天记录解析 ✍️ Markdown → X 长文章（表格段落丝滑） 🧠 Codex/Claude 共用记忆（可编辑 MD） 🎬 抖音视频抓取（免登录） 📕 小红书视频/图文 → 飞书多维表 仓库：https://github.com/mcncarl/yichen-skills 微信本地：https://github.com/mcnc
断网也能跑的 AI，GitHub 三万多星。
Project N.O.M.A.D.：本地下载装好就能用，文字/识图/文件，不用月费、不用把客户数据丢上云。 一人公司只看两件事：数据不出门，网挂了还能干活。 离线工具，才是你真正拥有的工具。
百度开源 Unlimited-OCR：3B 参数，本机可跑，一次处理数十页。
关键是 R-SWA：保留图文，只看最近输出，KV Cache 不随字数爆炸。 测到 40+ 页、OmniDocBench 93.92%，6k tokens 比 DeepSeek OCR 快约 35%。 MIT，HF 下载破 200 万，GitHub ~1.5 万星。 「Unlimited」别字面信——官方实测 40+ 页，32K context 仍会卡页数。 方向对：论文合约扫描，敏感数据可留本机
openship：在自己服务器上跑一套部署平台，少给 Vercel/Heroku 交托管费。
4k 星，日涨 1.7k。 git push 自动部署，预览、回滚、SSL、CDN、监控都有；Node/Python/Go/Rust/Docker 都能跑。 账单不再跟着流量一起涨。
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。
一个 Skill，让设计秒变苹果味。
设计工程师把 WWDC 演讲压成 17 条原则，打成 AI Skill，GitHub 破万星。 塞进 Agent：字体层次、间距比例、色彩对比，按苹果语言审稿。 同一个按钮，调前后差三档。差的不是素材，是原则。 免费开源。
用 Agent 在 LinkedIn 帮你找工作。
开源 linkedin-mcp-server：Chrome 扩展拿 session，Agent 直接搜岗位，还能改 headline 提高曝光。 自己架在本机，权限在你手里。 Headline 怎么写 LinkedIn 风，网上有 skill 可抄。
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-
或许 superpowers 在最新模型上没那么合适了。
但我还是很吃里面的 brainstorming。 最近换成更轻的：Matt 的 grill-me、grill-with-docs。 先讨论再动手，会准很多。 模型越强，越要在动手前把假设问清楚——不是一上来就写。
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，