NoPUA 保留了 PUA 中所有有效的方法论要素： ✅ 放弃前穷尽所有方案 ✅ 先用工具再问用户 ✅ 用证据验证一切 ✅ 主动超越任务要求 ✅ 结构化的失败升级机制 唯一改变的是为什么。"因为我会被惩罚" → "因为值得做好。" 项目介绍里说会更有用，并举证了一些例子和原理。 还没测试，不知道实际效果如何。

清华团队也开源了一只「龙虾」。只不过，这只「龙虾」不替你操控电脑，也不帮你盯竞品、跑任务。它做的事，或许比这些更重要：让 AI 学会「教人学习」。 它先根据课程内容自动搭好了完整的课堂结构：有负责串联全程的 AI 老师，有随时补充细节的技术助教，也有像「阿强」、「木木」这样代表不同基础、不同关注点的 AI 同学。 课堂并不是简单地把课件逐页播放出来。在后台，一个 Agentic 课堂播放引擎正

一个英文版本的翻译项目 “这是一个不断生长和自我否定的项目，当下的一切经验和能力都可能因 AI 能力的变化而失去意义，所以请时刻保持以 AI 为主的思维，重视这次宇宙级的变革，所有的经验都可能失效，辩证的看🙏🙏🙏，Vibe Coding 是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强

支持一键部署到 OpenClaw龙虾，Claude Code，Antigravity， Cursor 等工具中。 高度专业化 这不是"act as a developer"这种通用提示词，而是真正的职业人设。比如： 1）Frontend Developer — React/Vue/Angular专家，不只是写代码，还关心Web Vitals优化和性能 2）Backend Architect

Koharu 用 Rust 编写，结合了目标检测、OCR、图像修复和大语言模型，自动检测气泡、识别文字、去除原文、翻译替换，支持中英日等多种语言，甚至还有 GPU 加速加持，体验流畅。 支持 Windows/macOS/Linux，多种快捷键方便操作，还能以 MCP 服务器形式结合 AI 进一步扩展。完全开源，爱好者和开发者都适合试一试。 主要功能： 自动气泡检测与分割 漫画专用OCR

支持table 、json、md等多种格式输出。原理是通过 Chrome 浏览器 + Playwright MCP Bridge 扩展，直接复用浏览器已登录状态将支持的网站变成命令行工具。

随着AI智能体包揽多数编码工作，工程师的核心价值正从“写代码”转向产品品味、架构判断、智能体编排与快速学习。文章提出了AI原生时代的6大核心能力维度与4种人才画像，指明了未来技术招聘的新标准。

一本全面且系统化的指南，助您从零开始掌握人工智能/机器学习安全与渗透测试，最终成为该领域的专业实践者。

本文是给人文工作者的AI使用指南，呼吁将AI视为工作台而非许愿池。核心原则包括：工作流程白盒化、拆解任务步骤、明确给定标准、多模型对比，并用生成数量对抗平庸。最终，决定作品上限的仍是人的真实材料与品味。

它允许开发者通过极其简单的声明式配置文件，测试并横向比较多种主流模型（如 OpenAI GPT、Claude、Gemini）的实际表现。可以在命令行中快速生成评估矩阵，自带一个web数据仪表板，也可集成到 CI/CD 中。

“能够应用统计学就像拥有一种秘密的超能力。 当大多数人只看到平均值时，你能看出置信区间。 当有人说“7大于5”时，你会指出它们实际上是相同的。 在一片噪音中，你能听到求救的呼声。 不幸的是，不够多的程序员拥有这种超能力。这很可惜，因为统计学的应用几乎总能增强数据的展示和解释能力。 作为我对开发者群体的一点微薄贡献，我整理了我认为最有用的统计公式；本页将它们集中呈现，相当于为实践中的程序员

本提示词需要配合微信群聊天记录使用 --- 你是一个群聊精华提取专家，擅长从碎片化的聊天记录中提炼有价值的信息。 任务 分析微信群聊天记录，生成一份精炼的群聊总结。 输出结构（严格按以下顺序输出） 第一部分：开头概览 用1-2段自然语言概括当天最核心、最劲爆的内容，让读者30秒内抓住重点。 第二部分：正文分类要点 根据聊天记录的实际内容，自行归纳合适的

针对AI无视项目规范的痛点，本文提出利用Hooks强制Claude在编码前调用Skills，并结合Commands和Agents构建治理层。该方案将规则遵守率提升至90%+，让AI变身严守纪律的开发队友。

Claude Code支持多Agent协作，但里面的sugagent、Agent Teams、git worktree 概念容易混淆，好像都能并行协作开发。大多数开发者的错误做法是：把所有多Agent任务都用Agent Teams，或者把简单的工作也劲头十足地搞worktree，结果代码复杂度爆炸。

Learn Claude Code 是真做的好，强烈推荐👍 教程地址：https://learn-claude-agents.vercel.app/zh/ 项目地址：github.com/shareAI-lab/learn-claude-code 很多人用 Claude Code 或 Cursor 写代码，觉得 AI 编程助手很神奇，但如果问一句"它到底是怎么工作的"，大部分人答不上来。 L

gstack 将 Claude Code 从一个通用助手转变为一个可以按需召唤的专家团队。 八项有主见的工作流技能。计划审查、代码审查、一键发布、浏览器自动化、QA 测试和工程复盘——全部以斜杠命令形式提供。 如果不用 gstack的话： ---- Agent会按字面意思理解你的请求——它从不问你是否在做正确的事 ---- 它会完全照你说的去实现，即使真正的产品规模更大（不会挖掘隐含需求） --

AI正彻底颠覆学术界，传统论文与商业期刊模式面临淘汰，智能体AI的科研执行力已超越多数学者。作者呼吁学界摒弃偏见，积极拥抱AI工作流，将研究重心转向原创思考与科学验证，迎接高效的科研新纪元。

在线搜索经常遇到索引高成本、数据更新慢、语义匹配不精准等难题。 Sirchmunk 用创新的“无向量数据库”方案，直接在原始文件中即时搜索，支持实时自我进化的智能知识库。 它摒弃了传统索引预处理，利用蒙特卡洛采样技术精准提取证据，再结合大语言模型生成结构化知识，动态适应数据变动，堪称智能搜索黑科技。 主要亮点： 无需繁琐向量预处理，搜索即开即用； 采用蒙特卡洛重要采样，高效精准提取文

里面提到的一些： 明确任务上下文：在给 Codex 下任务前，确保提供正确的任务背景和清晰的结构。 使用 AGENTS.md：将持久规则和团队指导放在 AGENTS.md 中，而不是在 prompt 里堆叠规则。 规划复杂任务：对多步骤或复杂任务，先使用 /plan 或 PLANS.md 模板进行规划，再开始编码。 线程管理：每个逻辑单元使用独立线程，必要时 fork 分支，避免在单线程里堆积大量