ai-manju-skills做的不是单个提示词，而是一套面向 21 种题材的漫剧生产模板：你只要给一句故事点子，它就能顺着往下生成企划案、人物与场景等资产图提示词、分集剧本、分镜和视频提示词，最后连封面文案、预告和发布文案也一起补齐。它的价值在于把“会不会写提示词”这件事，尽量变成“会不会提一个清楚的故事想法”。项目本体也很轻，每个题材就是一个 \SKILL.md\，不用装依赖，可直接用

很多人用AI做视频、网页或UI，卡住的并不是没想法，而是“不知道这类运动、镜头、组件到底叫什么”。motion-prompt 解决的正是这个断层：它把动效、运镜、UI组件、落地页特效、摄影风格这些常见表达，整理成一套可检索、可观看、可直接拿去提问AI的名字库。项目目前有8个 pack、共192个条目，每个条目都配了动态示例、一句话释义和提问示例，还提供英日西、简中、繁中多语言列表，降低了跨语种协作

DeepSeek Harness 的 Android 客户端。手机上直接跑，也能遥控你电脑上的 DSH。 内置 Linux 环境，免 Root、免 Termux。电脑上的 DSH，也能一键切过去接着用。 DSH Go 提供聊天界面、本机运行环境和远程连接，是基于 DeepSeek Harness 的第三方项目。运行在手机上的是 DSH 引擎；模型请求仍由你配置的模型提供方处理。

2026年10月6日，OpenAI发布了由其内部GPT模型生成的722篇数学论文。这些论文覆盖了数学的大部分前沿领域，并宣称证明了许多重要成果。尽管这些论文的正确性尚未得到验证，甚至其中相当一部分尚未在Lean中形式化，但这一事件无疑将给数学界带来重大变革。 由于这些论文涉及的主题范围广泛，每位数学研究者只熟悉其中的一小部分。在社交媒体上，我们经常看到有人评论说某篇论文的方法令人惊讶、某

openclaudeui.com/ Open Claude UI（open-claude-ui）是一个开源（MIT）的社区分析手册，研究对象是 Claude 桌面端的界面设计。 拆解分析 Claude 桌面端的界面设计：配色、字体、动效与组件，每个数值都标明出处，并用 React 还原成可以直接使用的组件。 项目借助开源分析工具 REA（Reverse Engineer Anythin

通过 AI Agent 实测了 12 款主流 JS 框架构建同款应用的真实开销。结果显示：Hono+htmx、Astro 等轻量/MPA 方案在 Token 成本、耗时、代码量和页面性能上显著优于 Angular、Next.js 等重型框架。他呼吁开发者在 AI 时代摒弃旧习惯与路径依赖，用客观数据重审技术选型。

多数公文工具卖的是模板和套话，这个项目反过来做了一件更硬的事：它从102万字真实语料里提炼出公文写作的“DNA”，把调研报告、领导讲话、工作意见、经验材料、工作方案、经验总结和党建材料这7类常见文体拆成可统计、可自检的参数，让 Agent 不再只会拼接官样文章，而是尽量复现不同文种各自的节奏、层级和句法特征。它最有意思的地方，不是教你套“根据……为……”这种老套路，而是拿数据去推翻套路：比如很多优

很多人对新 IDE 的期待，往往先落在启动速度和内存占用上，openidea 抓住的也正是这个痛点：它用 Rust 重建一套熟悉的 IntelliJ 工作流，把 IDEA 式快捷键、工具窗口和全局搜索迁进原生桌面应用，同时把编辑器、代码补全、调试、Git、终端、数据库和 HTTP 客户端整合到一起，覆盖 60 多种语言，支持 macOS、Windows 和 Linux。更有意思的是，它没有停在“轻

caru-ini/stack-diagram做的不是又一个画图工具，而是把“描述系统”这件事压缩到足够轻：你只要用一句话写清栈，比如前端、后端、数据库、鉴权、支付、部署链路，它就能生成带官方Logo的架构图，适合Claude Code、Codex、Cursor这类支持skills的Agent直接调用。它的价值不只在省时间，更在于把架构表达从手工排版变成可复用的生成能力：默认产出自包含HTML，也能

FlashRSI 集成 13 种 RSI 算法、30 个 benchmark 和 5 个 harness（MiniAgent、Claude Code、Codex、Pi、Hermes），用于复现、比较和开发 Agent 自我改进方法。一键在不同 Agent 与任务上复现、比较和开发 RSI 方法。

wifit3 是个很少见、也很有野心的项目：它不走 Linux 内核驱动、Windows NDIS 那套老路，而是直接在用户态通过 USB 控制无线网卡，把扫描、注入、抓包、去认证、WPS 利用这些能力做成了一个可在 Linux、macOS、Windows 上基本一致运行的独立工具。它的意义不只是“跨平台”，更是绕开无线驱动兼容地狱：不用依赖 aircrack-ng、reaver 这些外部组件，核

Codync 是个用 Rust 写的开源项目，思路很直接：不再围着某一家模型或一个聊天窗口打转，而是把你电脑上已经装好、也已经登录的 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 等 40 多个 Agent，统一变成可点名、可对话、可长期协作的 bot。你可以在 iPhone、Mac、Windows、Linux 甚至终端里直接派活，bot 做完会通知你，需要审批也会及时弹

Memdoor 是个很克制的项目：不靠 Docker，也不绑 Python，把编码代理、自动化执行和多代理编排收进一个 CLI 二进制里，既能在本机跑，也能通过 SSH 把能力带到远端机器。它的思路不是再造一个花哨平台，而是把“写代码、跑检查、过审批、接 CI、接手机远程看进度”这套链路尽量收拢到同一套终端工作流里。项目里比较有意思的，一是 decision model，会按回合判断该读哪些文件、

memdoor 的 team-solve 展示了一种很克制也很有意思的做法：不用复杂代码，不预设具体模型，而是把一次编程解题拆成规划、双路发散、求解、测试、复盘、修复、验证几步，让多个小模型各自带着“全新上下文”只通过磁盘文件接力协作。核心不在“多智能体”这个热词本身，而在流程约束：谁读什么、写什么、何时并行、何时回收，都被写进 YAML，连依赖关系也是显式 DAG。项目给出的结果也很直白：在作者

NTFSTool 开源版 NTFSTool Mac App Store 免费版的开源版本。 在 Mac 上读写 Windows（NTFS）硬盘，基于苹果 FSKit 文件系统框架和 NTFSTool 自有的 NTFS 引擎（libntfstool-driver），不装内核扩展、不需要 macFUSE、不降低系统安全设置、不要管理员密码。 需要 macOS 15.6+。

这两天在 GitHub 走红的 craft-anything，是个很抓眼的新项目，但它并不是“自动 Hook 系统调用、重建业务拓扑”的那一路传统逆向工具。它更准确的定位，是一个用纯 Rust 写成的开源引擎：先研究网站、桌面应用、手机应用、游戏甚至文件是怎么工作的，再调用编码代理按你的要求重建一个新项目，并通过比对原作持续修正结果。它支持桌面应用、CLI 和 MCP，内置大量分析工具，Deep

（网站需要注册才能浏览） 从机器人、无人机、可穿戴设备、键盘、相机，到物联网、电源系统，以及数以千计令人惊叹的硬件设计。 探索真实的硬件设计，借助 AI 理解其原理，Fork 并自由修改，打造属于你自己的作品。

x64dbg-mcp-server 做的事很直接：把 x64dbg 的核心调试能力通过 MCP 协议和 HTTP 暴露出来，让兼容 MCP 的 AI 助手不只会“看代码”，还能真正下断点、单步、读写内存、查看寄存器、抓调用栈，甚至做模块分析、OEP 检测、字符串提取和模式扫描。它不是套壳，也不是外挂脚本，而是原生跑在 x64dbg 里的插件，直接调用调试器 API，少了一层转发，响应和控制都会更干

atlas-of-physics 是个很克制也很聪明的项目：它不做花哨实验场景，而是把物理学习里最核心的对象单独拎出来——运动物体、矢量、坐标轴、图像——用纸模质感和墨线边缘画成可交互的 3D 教材。滚动不是简单翻页，而是同时驱动页面推进和镜头移动；悬停会高亮对象，点击还能把矢量拆成分量、把图像拆成斜率和面积，这种“把抽象过程直接展开给你看”的设计，很适合 AP Physics 1 和 AP Ph

LunarXuan 开源了一个给 Codex 用的 image-prompt-reverse Skill，核心不是简单“看图写词”，而是按用途、媒介、主体、构图、镜头语言、光影、色彩、材质、空间层次到后期风格逐项分析，再生成可直接投喂 AI 生图工具的高还原度 Prompt。它覆盖摄影、插画、3D、字体海报、Logo、IP 角色和多主体混合画面，适用面很广。这个项目比较聪明的一点，是先抓住最影响相