他们的核心结构其实很简单，就四层： 第一层是 AGENTS.md 文件，这个文件的作用是强制触发规则。说白了就是用 if/then 的逻辑写清楚，什么情况下必须调用哪个 workflow，不给模型留猜测的空间。 第二层是 .agents/skills/ 目录，里面封装了具体的工作流。每个 skill 只干一件事，有一个明确的触发条件，产生一个确定的输出。这样做的好处是职责清晰，不会乱。 第三

不是简单的联网获取网页，而是支持搜索、读取各类社、交媒体网站（如图，国内外都可）、提取视频网站字幕等操作。 当然这是个脚手架项目，实际能力依赖于背后的执行插件，该项目主要就是帮你把这些选型和配置的活儿做完了。

涵盖临床医学、基因组学、药物发现、生物信息学、医疗器械等 用上，你的OpenClaw就可以变成专业的医学科研助手，能进行PubMed查询、临床试验检索、药物相互作用分析、基因变异解读、生成SOAP病历、出院小结等等 每个技能就是一个SKILL.md 文件，包含专业知识、连接API指令、结构化输出 实时数据连接PubMed、ClinicalTrials.gov、FDA、ChEMBL等等40+个

Nicholas Carlini 的论文获得了 欧洲密码学会议 2025 年最佳论文奖。本文分享了做高影响力研究的经验：培养学术品味挑选重要问题，发挥优势投入超常努力执行，并撰写专注且通俗易懂的论文。作者强调获奖有运气成分，学者不应盲目追逐奖项，而应追求真实的学术影响力。

最近，上海交通大学的一项研究表明，被广泛应用于生活用品的“永久化合物”会加速中年男性的衰老，其中50至64岁的男性风险最高，而女性在这方面的效果不明显。其中95%的参与者血液中都含有两种常用于不粘锅和防污涂层的永久化合物，分别为PFNA和PFOSA。85%的参与者中发现常用于地毯和织物保护涂层的永久

在线创作需要图片、视频和丰富图形表达，切换多个工具效率低。 开源项目 Opentu (aitu)，集成 AI 图片生成、多模型视频创作，内置白板支持思维导图、流程图和自由绘画，Markdown/Mermaid 快速转图形，批量任务队列管理，还支持多种格式导出。 核心亮点： AI 图片和视频生成，支持多种高质量模型； 多功能白板，含自由画笔、图片插入、思维导图与流程图； Markdo

在线文档智能检索新利器——OpenRAG 是一款集成Langflow、Docling和OpenSearch的Retrieval-Augmented Generation平台，专为实现智能问答和文档搜索设计。 OpenRAG核心优势： 一键安装即用，所有核心组件无缝对接，开箱即用体验。 支持多文档快速索引，能处理复杂的真实世界数据，实现精准语义检索。 集成Langflow的可视化拖拽流

在线开发时，查找 API 文档、管理知识、避免代码错误是大问题。开源项目 Context Hub 通过为 AI 编码助手提供版本化、结构化的 API 文档（以 Markdown 形式维护）解决了这些难题。 它支持智能按需获取文档片段，能本地添加注释并在后续会话中记忆，反馈还能帮助文档持续完善。只需用命令行工具 chub，AI 代理就能随时快速调取最新、最准确的接口说明，避免“编程时记忆丢失”和错

主要是从五个维度评估 A. 开源生态健康 权重25% B. 团队与全球化 权重20% C. 技术护城河与定位 权重20% ，细分L1-L4 技术阶梯； D. 商业化与产品市场匹配 权重20% E. 资本退出路径 权重15% 有自己的项目想找投资的可以先试试。

在线使用专业软件常常受限于繁复的图形界面和缺乏自动化接口，AI智能代理难以直接操控这些工具完成任务。开源项目 CLI-Anything，可以让任何有源码的软件一键生成命令行交互界面，实现真正的“Agent-Native”！ CLI-Anything 的亮点： 通过自动化七阶段流水线，从代码分析到测试再到安装，全自动生成完整专业CLI，支持交互REPL和脚本模式。 融合真实软件后端（Ble

在线数据爬取工具常常需要手动应对网页结构变化和反爬措施，流程繁杂且效率低。 Scrapling 这个开源Python爬虫框架，将单请求抓取到大规模爬取全部覆盖，而且具备自适应网页结构变动的能力，能够智能定位元素，节省维护成本。 它内置多种抓取器，支持绕过Cloudflare Turnstile防护，支持并发多会话爬取，支持断点续爬和代理轮换，构建大型爬虫也轻松。 主要功能： 自适应元素

在线管理众多AI代理常常让人头疼，不同工具穿插切换，任务追踪混乱，成本难控，协作效率低下。 Paperclip 这个开源项目，提供了零人工公司级别的代理编排方案，把团队管理、目标追踪、预算监控、治理控制全整合进了一个仪表盘。 你可以定义公司目标，招募各种AI代理（OpenClaw、Claude、Codex等），分配任务，实时监控预算花销，所有任务和对话有迹可循，层级管理清晰，代理24/7自动工

探索互联网上高质量的内容 | Exploring High-Quality Content on the Internet 网站导航 | Website Navigation Kadaza - 国外网址导航站，方便你快速浏览各大主流网站。 / A foreign website directory that helps you

感觉有点像之前介绍过的Simile项目（斯坦福小镇作者搞出来的）。MiroFish 是一款基于多智能体技术的新一代 AI 预测引擎。通过提取现实世界的种子信息（如突发新闻、政策草案、金融信号），自动构建出高保真的平行数字世界。在此空间内，成千上万个具备独立人格、长期记忆与行为逻辑的智能体进行自由交互与社会演化。你可透过「上帝视角」动态注入变量，精准推演未来走向——让未来在数字沙盘中预演，助决策在百

Agency Agents：号称能一键搭建一个“AI公司”，配备55个高度专业化的AI员工，涵盖了工程、设计、营销、产品、项目管理、测试、支持、空间计算等多个部门，非常像现实中的公司架构。 项目亮点： 明确分工，每个AI都是某个领域的大咖，比如前端工程师、品牌守护者、增长黑客、Sprint优先级规划师、质量验证专家等； 强调协作和流程，模拟真实团队工作，解决单一大模型扛全的性能瓶颈和职责

在线制作或编辑统计图表、流程图，老是要各种格式间转换，操作复杂又费时间。 BIT-DataLab 开源项目 Edit Banana 打造了一个“万用格式重编辑器”，能把各种静态图表和PDF迅速转换成可编辑的DrawIO (XML) 或PPTX格式，极大提升图表编辑自由度。 项目亮点： 采用最新SAM 3分割模型，精准识别图形元素； 集成本地OCR（Tesseract）+ Pix2Tex

pdf下载：readwise-assets.s3.amazonaws.com/media/wisereads/articles/how-to-remember-everything-you/1031.pdf 该记忆方法的核心在于将被动阅读转化为主动编码与提取的认知过程： 🌟首先通过分层阅读（预览-略读-精读）和20%高亮规则筛选高价值信息，配合提问驱动和即时笔记建立初始记忆锚点； 🌟利用间隔

8个模块，覆盖PM的完整生命周期： 发现阶段 → 一条命令，自动执行：想法生成 → 假设映射 → 优先级排序 → 实验设计； 战略阶段 → 生成9段式产品战略画布； 一键出定价模型+竞争分析； 执行阶段 → 写需求文档； 复盘； 映射利益相关者 研究阶段 → 构建用户画像+分段+旅程地图 数据阶段 → 生成SQL； A/B测试分析 GTM阶段 → 完整上市战略 营销阶段 → 定义北极星指标 工具阶

这是一个用 Python 编写的“行为艺术”性质的算术库，它完全基于古希腊的尺规作图原理来实现任意精度的算术和逻辑运算。 该项目将数字表示为平面上的点，通过模拟画圆、画线、找交点等几何步骤来完成加减乘除，甚至被集成到了一个 Game Boy 模拟器中，实现了仅靠几何作图逻辑来运行《宝可梦红》等游戏。

autoresearch 是 Andrej Karpathy 开发的一个实验性框架，项目让 AI Agent（如 Claude 或 GPT-4）自主进行机器学习研究。该项目建立了一个闭环系统，允许 Agent 直接修改核心训练代码（train.py），然后在单 GPU 上运行固定时间（如 5 分钟）的训练实验，并根据验证集性能（val_bpb）决定是否保留修改；通过这种方式，Agent 可以在无人