mathVideoMaker 是一套专为数学教学打造的 Cursor Agent Skill，能同时生成高质量讲解视频和交互式网页。它把 Manim 动画渲染与自包含 HTML 结合，让数学概念的推导过程既能“看明白”，又能“玩明白”。 通过结构化检查与文字化验证，即使模型视觉能力有限，也能稳定输出准确、生动的数学内容。视频强制展示推导过程，网页提供参数拖拽交互，二者共享设计语言，互为补充。内置

传统智能体框架将功能过度捆绑，致使团队后期扩展极其困难。本文提出基于 iii 引擎的破局之道：将路由、策略等核心任务彻底解耦，拆分为独立可替换的 Worker 节点。开发者只需像“搭积木”般按需组合或自研，即可告别魔

一本使黑箱模型可解释的指南。 作者Christoph Molnar — 机器学习作家 机器学习已融入我们的产品、流程及研究体系。然而计算机通常不会解释其预测结果，这可能引发诸多问题，包括信任危机和潜在漏洞的滋生。本书旨在探讨如何让机器学习模型及其决策过程变得可解释。 在了解可解释性的相关概念后，您将学习决策树、线性回归等简单且可解释的模型。本书的核心内容是模型无关的黑盒模型解释方法：诸如 LI

Terax 是一款轻量级的终端优先 AI 原生开发工作空间，它将多功能终端、代码编辑器、版本控制和 AI 代理集成于一体，专为追求极致效率的开发者打造。 仅 7MB 的体积却拥有原生 PTY 后端和 WebGL 渲染，支持多标签终端、行内 AI 自动补全、AI 差异编辑、Git 提交图、文件资源管理器及本地开发服务器预览。完全本地运行、无遥测、无需账号，即可通过自带密钥或本地模型调用各类大模型。

本文作者用GPT-5-Codex完成了100%的代码编写。他痛批各种套壳工具、RAG和子智能体等“过度工程”，指出最高效的AI开发只需化繁为简。抛弃花哨框架，像管理高级工程师一样，用截图和直接对话引导模型即可。别浪费时间折腾工具，

本文批判了科技富豪热衷表演睡办公室的病态现象。这种“内卷表演”无关产出，而是精英为掩盖特权、证明财富合理性的造神运动。真正的财富应致力于创造美好，而非把吃苦当美德，这是对人类自由的极大浪费。

基于千万营收实战经验，拆解2026年AI变现三大路径： 1.内容流量：深耕AI技能并公开分享，靠社群/课程变现，门槛最低。 2.企业咨询：为中小企业搭建自动化工作流，赚方案费，见效最快。 3.AI产品化：开发垂直工具或服务，上限极高，但需

用AI盲目建了大量无用项目后发现，AI的“零阻力”正摧毁人的专注力。它让人陷入看似忙碌实则无价值的“伪生产力”陷阱。高质量产出离不开思考的阻力，为了夺回有意义的时间，最好的办法或许就是克制滥用，取消AI订阅。

AI编程能力已高度商品化，真正的护城河是Harness（运行环境）。它不是提示词，而是包含工具、上下文记忆、反馈闭环与安全护栏的AI专属工作台。用不好AI并非模型太笨，而是系统没建好。未来属于系统工程，请把精

文章探讨了AI在“持续学习”上与人类的差距。大模型的规模和预训练虽缓解了“灾难性遗忘”等旧痛点，但AI仍缺乏举一反三的“累积学习”能力。未来AI必须打破短期上下文与长期记忆的生硬边界，让学习机制跨时间尺度协同，才能真正实现像人类一样的终身学习。

录播视频：www.youtube.com/watch?v=JuoVZkPBiKk&list=PLoROMvodv4rMqXOcazWaTUHhq-yembLCV 课程作业github库：github.com/stanford-cs336 这个作业库里还特别提供了一个CLAUDE.md来指导agent如何帮学生学习： AI 智能体应该做什么 在学生感到困惑时解释概念，通过引导他们朝正确方向思考，

现在有自动铅、签字笔、打火机和自动糖果盒几种。通过交互式的动画来展示他们的构造。很好玩 “我绘制了日常产品的拆解插图，这些产品可能是你早已习以为常的。让我们一起看看它们的内部结构，理解它们是如何工作的。随意点击，玩得开心，也许还能学到新东西！”

GDM Science Skills 是一套专为科研任务打造的 Agent 技能集合，覆盖基因组学、结构生物学、化学信息学、文献检索等多个领域，把 30 多个常用数据库和工具的能力集成在一起。 它能让 AI 代理更好地理解科学上下文、减少 token 消耗，同时保持更高的执行准确度。每个技能都包含结构化的指令、辅助脚本和参考资料，方便快速嵌入科研工作流。 主要功能： 集成 AlphaGen

内置 17 套精修模板和非破坏性文本编辑能力，让模型直接输出高品质、可直接使用的 .pptx 文件。 工具基于 python-pptx 实现模板布局保留，只需准备 edits.json 即可完成从内容到排版的完整构建，支持信息密集、复杂排版与商务简约等多种风格，兼容 DeepSeek、Claude、GPT 等国内外主流模型。 主要功能： 17 套原生中文模板，覆盖国企、互联网大厂常用风格；

专为追求隐私和可控性的用户打造。无需账号、无遥测数据，所有配置均存储在本地 TOML 文件中，支持通过 HID++ 协议直接对按键、DPI 和 SmartShift 进行重映射。 目前已支持 macOS，GUI 提供交互式鼠标图示、按键动作选择器、DPI 预设以及按应用自动切换的配置覆盖；CLI 则便于快速列出设备与诊断。Linux 与 Windows 版本正在开发中。 主要功能： 本地优

Awesome AI Second Brain 是一套面向 AI 代理的「第二大脑」解决方案，专注于把个人与团队的碎片化上下文，转化为可长期演进的结构化知识。 它覆盖从采集到治理的完整生命周期：支持从聊天、文档、日历、邮件等多源自动采集上下文；通过实体、事实、图谱与 Wiki 页面实现结构化组织；内置演化机制让记忆随新信息持续更新；并在 AI 工作流中提供精准检索与写回能力，同时保留用户对数据的

book-to-skill 能把任意一本技术书籍的 PDF 或 EPUB 转换成 Claude Code 技能，让你在工作中随时调用书中内容。 它会为每本书生成一套结构化文件，包括核心心智模型、按章节拆分的详细内容、术语表、设计模式和速查表。调用时只需输入 /技能名称 章节号或问题描述，Claude 就会直接读取对应章节进行回答，避免幻觉和反复翻阅 PDF 的麻烦。 工具支持 PDF、EPUB

本文会从实践角度广泛介绍虚拟内存是什么、它如何工作，以及它如何影响数据密集型系统的性能。读完本文后，你会对以下核心概念建立清晰理解： 🌟虚拟内存为什么存在：进程隔离、内存保护，以及“内存很充足”的抽象。 🌟虚拟地址空间：一个进程的内存如何被组织成不同区域，例如 code、data、heap、stack 和 memory-mapped regions。 🌟地址转换：虚拟地址如何通过分层页表转换

大概就是做这个的 “大模型遇到科研问题 → 该用哪个专用科研数据库/工具 → 怎么查询 → 结果怎么处理” 目前主要包含一批生命科学相关 skill，例如： 基因组/变异分析：AlphaGenome、ClinVar、dbSNP、gnomAD、Ensembl、ENCODE、GTEx、UCSC conservation 等； 蛋白和结构生物学：AlphaFold Database、PDB、UniP

journal-adapt-writing-skill 是一套学术写作技能框架，它把静态写作规则与动态期刊适配能力结合在一起，帮你把稿件逐节改写成目标期刊的风格。 框架先提供可复用的静态技能，再根据你给定的目标期刊论文生成动态写作技能，让 revision 过程有据可查、可编辑，而不是一次性黑箱改写。 主要功能： 静态技能可选：经济学、机器学习、计算机系统、哲学等现成规则，也可自带或不使