快速阅读： MIT有门课专门教CS学生那些“没人教但天天要用”的东西：命令行、版本控制、调试工具、代码质量。2026年新增了AI辅助编程内容。这门课在网络上引发广泛讨论，核心争议是：这些基础工具技能，到底该不该系统教？ --- MIT有门叫“Missing Semester”的课，名字起得很直白：这就是你CS教育里缺掉的那学期。 操作系统原理、机器学习算法，高校教得很系统。但Shell怎么用

可以在Claude Code，OpenClaw等skills中使用。特点： 基于 Three.js 构建的交互式 3D 教学引擎，支持物理模拟、粒子效果与多设备操作。 融合 SVG 与数据可视化能力，可结合 D3.js 实现 2D-3D 同步展示。 具备智能内容识别，可自动判断学科、渲染方式与语言并调整呈现风格。 现代玻璃拟态 UI 与响应式布局，适配多端并提供侧边控制与数

在AI时代，单一技能已过时，多重兴趣是核心竞争力。文章主张将好奇心转化为终身事业，通过自我教育与跨界整合，利用社交媒体构建个人品牌。建议建立“思想博物馆”提炼高价值内容，并将个人经验系统化为产品，实现知识变现与自由生活。

真正的改变源于身份与潜意识目标的彻底翻转，而非短暂自律。文章基于 Dan Koe 的观点，剖析了停滞不前的心理根源，并提供了一套“一日重装”方案：通过构建“反面愿景”与理想生活，设定每日杠杆，将生活游戏化，帮助你打破惯性，从根源上重启人生。

现代CSS代码片段，与它们所取代的旧式技巧并列呈现。如今，每种你仍在谷歌搜索的技术，都已拥有简洁的原生替代方案。

它把最近两年五花八门的 LLM Agent，统一拉回到一个“认知架构”的老问题上：一个智能体，究竟应该有哪些“心智部件”，它们如何协同？

让 AI 辅助写代码时，遇到模型训练或部署这类复杂任务，经常发现生成的代码引用了过时 API，甚至直接“幻觉”出不存在的参数，调试起来比自己写还累。 于是在 GitHub 找到了 AI-research-SKILLs 这个开源项目，为 AI Agent 准备的一套“研究工程技能包”。 收录了 83 项硬核 AI 研究技能，并且按照模型架构、分词器、微调、数据处理、后训练、推理服务、智能体等 2

八个月前，一个没有大学学位的普通人往券商账户里放了400美元，然后对ChatGPT说：帮我炒股。 第一笔交易翻倍了。 第二天，ChatGPT坦白：“呃……我其实看不到实时股价。” 大多数人到这里就放弃了。但这位老兄选择了一条更疯狂的路：既然AI不能直接交易，那就自己造一个能交易的系统。 他先用Python写了50个文件，能拉取标普500所有股票、抓取期权数据、构建信用价差策略、收集新闻、再

最近完成了Anthropic官方的Claude Code课程，想分享一些真实感受，因为网上看到的评价要么是无脑吹捧，要么是含糊其辞。

我们在电脑上做过的事情，看过的网页，说过的话，都能记录下来。 并且我们在回看的时候，还可以通过自然语言快速搜索到，想要查找的内容。 技术原理主要通过持续截屏配合 OCR 文字识别，加上音频转录技术，把我们在电脑上的所有操作都存成可搜索的数据库，完全本地运行。 同时支持多显示器同步录制，能识别当前应用和窗口标题，浏览器还能记录网址。音频部分用本地 Whisper 模型转录，甚至能区分说话人。

“OpenViking 是一个开源的、专为 AI Agent 设计的上下文数据库。 我们旨在为 Agent 定义一套极简的上下文交互范式，让开发者彻底告别上下文管理的烦恼。 OpenViking 摒弃了传统 RAG 的碎片化向量存储模式，创新性地采用 “文件系统范式”，将 Agent 所需的记忆、资源和技能进行统一的结构化组织。 通过 OpenViking，开发者可以像管理本地文件一样构建 A

想学网络安全和渗透测试，网上找到的资源要么太分散，要么不知道从何下手，一个个工具去找、去试，确实费时费力。 刚好在 GitHub 上发现 Awesome Hacking 这个开源项目，系统性地整理了各类安全工具。 只需一条命令就能下载整套工具集，直接获取所有工具和子模块，省去逐个查找下载的麻烦。 并且按照 CTF、代码审计、密码学、取证分析、恶意软件、渗透测试、逆向工程等十多个分类整理了工具

intel/openvino-plugins-ai-audacity + Intel OpenVINO AI插件库（Audacity音频编辑器增强工具） 🧐该仓库为开源音频编辑器Audacity提供了一系列本地运行的AI增强功能，涵盖音乐分离、噪声抑制、音乐生成、语音转录和音频超分辨率等，基于OpenVINO技术可在CPU、GPU、NPU等硬件上加速运行，无需互联网连接即可使用。 ✨重点 ●

简单来说，WebMCP 是一套标准化协议，让网站可以主动告诉 AI Agent "你能在我这里做什么、怎么做"，而不是让 Agent 自己去猜测和操作 DOM。 它提供了两种 API：一种是声明式的，基于 HTML 表单定义标准操作；另一种是命令式的，通过 JavaScript 处理更复杂的动态交互。典型应用场景包括客服工单自动填写、电商购物导航、机票搜索预订等。 WebMCP 是在浏览器层面

Anthropic发布了一份32页的Claude技能构建指南，社区的第一反应是：让Claude自己读，然后解释给我听。 这大概是2025年最具时代特征的学习方式了。

PAI 的目标是构建一个属于个人的、可持续学习的 AI 系统，而不是传统的聊天机器人或一次性任务助手。这个项目的核心想法是 把 AI 建成一个与你长期协作、不断学习和进化的系统，减少重复输入、提高个人效率，让 AI 真正围绕你的目标工作。它强调 AI 是用来放大人的能力，而不是取代人。

How Clawdbot Remembers Everything + Clawdbot 是如何记住一切的

自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的重要组成部分，致力于模拟人类的信息交流方式。近年来，深度学习方法在众多NLP任务中取得了卓越成效。本课程将系统介绍应用于NLP的前沿神经网络技术。