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5月26日周二
5月25日周一
  1. MarkTechPost65

    2026年AI智能体与MCP服务器的最佳认证平台

    随着MCP月SDK下载量超过9700万且AI智能体进入生产工作流,认证已成为团队面临的关键基础设施决策。文章评估了八家领先平台——WorkOS、Stytch、Auth0 by Okta、Composio、Nango、Arcade、TrueFoundry和Cloudflare在规范合规性、企业身份深度、集成广度以及2026年部署的现实适用性方面的表现。

  2. MarkTechPost65

    构建完整的 Langfuse 可观测性与评估流水线以实现追踪、提示词管理、评分与实验

    本教程详细演示了如何使用 Langfuse(一个开源大语言模型工程平台)构建一套完整的可观测性与评估流水线。内容覆盖了追踪、提示词管理、评分、数据集与实验等核心功能。教程设计了一个可独立运行的完整工作流,用户既可接入真实的 OpenAI API 密钥,也可使用确定的模拟大语言模型,以便在无需付费模型访问的前提下,理解 Langfuse 的所有主要特性。

  3. Greg Brockman86

    这是一个结构化的提示词,用于指导 Codex 自动分析其历史记录以识别并固化重复工作流。该框架要求 Codex 回顾会话、Memories 等数据,找出重复、耗时且有明确复用价值的任务。筛选标准包括至少出现两次、输入稳定、可提升效率等。最终,Codex 应以“技能”、子智能体或自动化工具等最小实用形式创建或扩展现有资产,避免冗余。流程包括生成候选清单、执行创建,并汇报结果与待验证项。

    引用Vaibhav (VB) Srivastav@reach_vb

    更新:根据反馈,我想出了一个更好的提示词版本 让 Codex 查看你的会话、Memories 和 Chronicle,识别模式,复用已有的内容,只创建最小可用的 skill、subagent 或自动化。 "回顾我最近 30 天的工作,如果可用历史更短则回顾全部可用历史,找出值得打包的重复性手动工作流。 按以下顺序使用可用证据: - 最近的 Codex 会话和任务摘要。 - Codex Memories 和 rollout 摘要,以发现跨会话重复出现的模式。 - Chronicle(如果已启用),以发现 Codex 之外的重复性工作。仅将 Chronicle 用于发现;尽可能在相关源系统中确认重要细节。 - 现有的 skills、自定义 agents 和自动化,以便复用或扩展已有的内容,而不是重复创建。 广泛寻找那些重复、耗时、易出错、上下文繁重或能从一致流程中受益的工作。包括编码、研究、写作、规划、沟通、运营、分析和个人事务方面的工作流。 仅当候选对象满足以下条件时才采取行动: - 至少出现过两次,或明显可能重复出现且重复成本高昂; - 具有稳定的输入、可重复的流程,以及明确的输出或停止条件; - 能实质性提升速度、质量、一致性或可靠性; - 尚未被充分覆盖。 选择最小的合适形式: - Skill:可复用的工作流或操作手册。 - 自定义 subagent:适合委派的有界专家角色或调查任务。 - 自动化:定时或周期性的检查、报告、提醒或监控。 - 跳过:过于一次性、模糊、敏感或证据不足而无法打包的工作。 首先产出一份简洁的候选清单,包含: - 重复的工作流 - 支持性证据和日期 - 频率/置信度 - 推荐形式:skill、subagent、自动化、扩展现有内容或跳过 - 为什么值得或不值得创建 然后只创建高置信度且缺失的项目。保持它们范围狭窄、实用、感知来源且易于验证。不要创建推测性、重叠或过于宽泛的资产。 最后总结: - 你创建或扩展了什么 - 你刻意跳过了什么 - 在打包之前还需要更多证据的内容

    推荐理由:GDB 这个 prompt 把 Codex 从写代码的帮手变成了你的私人效率教练,让它自己找出你过去一个月里哪些重复工作该自动化,深度 Codex 用户直接抄作业就行。

5月24日周日
  1. Boris Cherny78

    人们常问我,用好Claude Code的最大技巧是什么。 如今我的头号技巧是:使用自动模式。 自动模式意味着不再有权限提示。它是实现“多Claude并行”的关键构件:启动一个会话,然后在其运行时,并行处理另一个会话。

    引用ClaudeDevs@ClaudeDevs

    自动模式的两项更新: · 现已在 Pro 套餐中可用 · 除 Opus 4.7 外,现也已支持 Sonnet 4.6 按 Shift+tab,让 Claude 运行。

    推荐理由:Boris 透底 Claude Code 最高效用法,auto mode 免确认弹窗、支持并行 session,把 AI 编程从串行变并行,值得一开。

  2. The Decoder:AI News66

    为何不应在Copilot等AI工具中依赖默认模型选择

    数学家Adam Kucharski的实验表明,当向Microsoft Copilot输入两组仅国家标签不同但数据完全相同的分析请求时,Copilot并未能识别其本质一致,反而虚构并输出了基于国家的刻板印象分析。这暴露了当前许多AI工具在默认配置下存在的系统性偏差风险。尽管具备推理能力的“思维模型”能识别此类数据陷阱,但用户需要主动知晓并选择启用它们。这一现象警示我们,在进行关键数据分析时,不能盲目依赖AI工具的默认模型,而应审慎选择并评估其分析结果。

  3. MarkTechPost67

    构建基于SuperClaude框架的工作流:融合命令、代理、模式与会话记忆

    一篇技术教程详细介绍了如何构建一个高级工作流系统。该系统以SuperClaude框架为核心,作为一层结构化中间件部署在Anthropic API之上。教程核心内容围绕如何整合命令解析、智能代理调度、多种操作模式切换以及跨会话的上下文记忆能力,从而打造出一个功能更全面、上下文连贯性更强的AI应用工作流。文章旨在指导开发者利用这些组件,提升基于大型语言模型构建的应用的复杂任务处理与交互体验。

5月23日周六
  1. The Verge:AI54

    谷歌发布"万能"AI模型:表现惊人

    Google发布了新款Gemini AI模型,其核心特点是能跨模态处理“万物到万物”的生成任务,例如直接从文本生成高质量视频。文章通过作者用该工具为孩子的毛绒玩具鹿生成“度假视频”的实验,展示了当前生成式AI技术的强大与易用性——仅需极低的操作门槛和专业知识,即可创建逼真内容。这一趋势标志着强大的AI创作工具正快速普及,同时也引发了对生成式AI应用边界、内容真实性及潜在影响的深入思考。

  2. MarkTechPost66

    一步步实现GBrain:Y Combinator的Garry Tan为AI代理打造的自连线记忆层编码教程

    针对AI代理每次会话均从零开始、缺乏记忆的问题,Y Combinator的Garry Tan开发了开源记忆层GBrain(v0.38.2.0)。该层以Markdown为核心构建知识图谱,并通过正则表达式推理自动建立连接,无需调用LLM。教程完整展示了从安装GBrain、创建脑库、运行混合搜索,到通过MCP协议连接Claude Code的全流程,耗时约20分钟。

  3. Boris Cherny69

    推文介绍了一个名为“zero2claude”的免费课程,旨在帮助完全没有编程或终端使用经验的用户系统学习并掌握Claude Code。课程内容从零基础逐步深入至高级应用,目前已吸引超过1.7万名学生,并提供7种语言版本。值得注意的是,整个教学平台完全由一人借助Claude Code独立构建和运营,其出色的性能表现(如高访问量与极低错误率)验证了Claude Code开发生产级产品的能力。推广者强调,扩大AI应用的关键在于赋能用户提升技能,而非简化工具本身,因此该课程不设任何付费门槛,完全免费向社区开放。

    引用itay shmool 🇮🇱@IShmool

    I built "zero2claude", a free course that takes people from zero terminal experience to shipping with Claude Code. The curriculum goes from absolute zero → software basics → Claude Code fundamentals → advanced usage. No shortcuts, no assumptions. 17,000+ students. 7 languages. ~500 active hourly. No marketing. No ads. Pure word of mouth. The entire platform? Built and operated by one person with Claude Code. Lighthouse audit: ✅ Performance : 96 ✅ Accessibility : 100 ✅ Best Practices : 100 ✅ SEO : 100 Production stats: ~6.4M requests/day. 74 req/sec sustained. <0.003% error rate. Claude Code doesn't just write code. It builds production-grade, scalable products. The best way to grow Claude Code adoption isn't to simplify the tool. It's to level up the people. Give fishing rods, not fish. Free. No paywall. My contribution to the community. Link in the comments 👇

  4. Claude:Blog52

    Anthropic财务团队的Claude应用实践

    Anthropic公司金融与战略团队的Alice Fong分享了使用Claude优化财务工作的经验。她需要为CFO和董事会维护一套连贯的财务叙事,但过去常因数据频繁更新和协作修改而耗费大量时间核对一致性。现在,她通过Claude Cowork自动校验文档中的数字与叙述是否统一、是否连贯,并利用Claude for Excel直接在财务模型中进行诊断。这帮助她将每月约10-20小时的重复性核对工作,转化为专注于前瞻分析、场景规划等更高价值的判断性工作,确保了公司快速变化背景下财务叙事的准确性与一致性。

5月22日周五
  1. MarkTechPost61

    使用OpenMythos构建支持MLA、GQA、稀疏混合专家及循环缩放推理的循环深度Transformer

    本教程在Google Colab环境中,基于OpenMythos框架实践构建循环深度Transformer工作流。内容涵盖创建MLA(多头潜在注意力)与GQA(分组查询注意力)两种模型,对比其参数规模,并通过计算循环注入矩阵的谱半径来验证模型稳定性。此外,教程还将稀疏混合专家(Sparse MoE)架构与基于循环的推理扩展机制相集成,展示了构建高级深度学习模型的完整流程。

  2. Cursor Blog58

    构建云端智能体的经验总结

    云端智能体已从本地智能体的简单扩展,发展为具备独立环境、可并行无人值守处理长任务的系统。构建的核心经验在于:完整的开发环境是输出质量的关键,这需重建大量基础设施;可靠性方面,团队从自研架构迁移至Temporal平台,将可靠性提升至99.9%以上,该平台每日处理超5000万次操作,支撑超40%的代码拉取请求;同时,实现了智能体循环、机器状态与对话状态的解耦,以适应复杂的跨环境协作。

    推荐理由:Cursor 把这一年踩过的坑全摊开了,从环境构建到持久化执行,基本就是一份 agent 平台内部架构课,搭同类产品的团队值得逐段读。

5月21日周四
  1. The Verge:AI66

    亲身见证Google AI Studio“神速”构建我的首个安卓应用

    编辑Sean Hollister分享了他使用Google AI Studio的震撼体验。在一个下午内,他仅通过输入文字就成功构建了三个安卓应用。其中一次,他向AI输入了148个单词描述后便离开,十分钟后,一个功能完整的应用就已安装到他的手机并可运行。Google的AI工具包揽了从生成代码到编译、部署的所有技术环节,用户只需进行简单的手机调试设置。这一过程生动展示了“vibe coding”如何降低软件开发门槛,预示着普通用户也能借助AI工具快速将创意变为现实,个人软件开发的革命正在到来。

  2. Elon Musk59

    Grok Build 使用技巧 感谢 @skcd24 的提示。现在我可以完全在主 Grok Build 实例中工作,无需为其他集群打开额外标签页。

    引用Yun-Ta Tsai@yunta_tsai

    If you are managing multiple machines across clusters and farms, you could ask Grok Build to spin off a sub-agent SSH tunnel into the machines while interacting with tmux sessions for you. Thanks to @skcd42 for the tips. Now I can fully live inside the main Grok Build instance without additional tabs to other clusters.

  3. MarkTechPost65

    如何使用 kg-gen、NetworkX 分析和交互式可视化工具从文本构建知识图谱生成管道

    该教程演示了如何利用 kg-gen 工具,结合 LLM 与 LiteLLM 配置,从纯文本、对话及多源文档中提取实体、谓词和关系,并生成知识图谱。内容涵盖了从简单文本处理到使用分块与聚类技术应对长文本的进阶步骤,随后通过 NetworkX 进行图谱分析,并最终实现交互式可视化,为构建端到端的知识图谱生成流程提供了实践指南。

  4. Claude:Blog59

    Anthropic销售负责人如何利用Claude Cowork管理4000个客户账户

    Anthropic美国中端市场业务负责人Travis Bryant利用Claude Cowork自动化销售管理工作。该工具帮助他高效完成客户倾向性评分、每日客户简报准备及每周销售预测报告生成,每晚自动处理4000个账户数据,替代了以往跨部门团队需数百小时完成的工作。通过自动化日常任务调度,他每天节省约90分钟,并将数据整合为可交互的销售仪表板,使其能更专注于客户沟通与战略决策。

    推荐理由:Travis 把 4000 个账户的评分一夜跑通,比自动报表更值得关注,中小销售团队照抄就能省掉跨部门数百小时,这是 Claude Cowork 在企业场景最落地的实践之一。

5月20日周三
  1. Anthropic:Claude.dev 开发者博客78

    Claude Code 团队成员分享:为什么用 HTML 替代 Markdown 作为 Agent 输出格式

    Anthropic 工程师 Thariq Shihipar 撰文介绍他为何在 Claude Code 中改用 HTML 而非 Markdown 作为输出格式,理由包括信息密度更高、长文档更易读、便于分享链接、可加入滑块等双向交互,且 Claude Code 能结合文件系统、MCP、浏览器和 git 历史摄入更多上下文。

    推荐理由:作者分享让 Claude Code 用 HTML 替代 Markdown 输出的具体理由、提示词和用例,读者可以迁移到自己的工作流。

  2. PixVerse62

    这条推文展示了一个用于在PixVerse平台生成视频的复杂提示词。核心目标是制作一段在大型体育场内,五位朋友进行超真实智能手机自拍风格的视频。提示词的关键在于,它通过极其详细的设定来确保生成内容的连贯性和真实感:包括对五个角色外貌的严格一致性要求、具体的球场环境、模拟真实手机拍摄的镜头运动(如抖动、失焦)以及一系列自然的动作序列。

    引用madpencil_@madpencil_

    It was fun trying to get this... ideating with AI and and crafting the prompt. Ref images + the Prompt. 🙌😅 { "title":"Soccer Match Selfie Video", "style":"Ultra realistic smartphone selfie footage, documentary realism, authentic human interaction, natural imperfections, NOT polished commercial footage.", "character_consistency":"Use ALL FIVE attached character refs exactly throughout the video. Preserve accurate face, hairstyle, age, skin tone, freckles, glasses, sideburns, ethnicity, smile shape, and clothing style.", "characters":[ "South Asian male, curly dark hair, black round glasses, trimmed beard, oversized dark sweatshirt.", "East Asian female, long straight black hair, freckles, pastel casual outfit.", "White middle-aged businessman, short brown hair, receding hairline, navy casual jacket.", "White rugged male, thick dark hair, dramatic sideburns, black bomber jacket.", "White woman, shoulder-length brown hair, cheerful smile, black casual outfit." ], "environment":"Huge modern soccer stadium at night, bright floodlights, LED scoreboard glow, cheering crowd, green football pitch visible.", "camera":"Front-facing smartphone camera, handheld shaky motion, wide-angle selfie distortion, autofocus hunting, motion blur, exposure changes, cropped faces, imperfect framing.", "actions":[ "calm pre-game selfie", "laughing together", "singing chants", "near-goal anticipation", "dramatic reactions", "goal celebration", "jumping and screaming", "happy exhausted ending selfie" ], "behavior":{ "south_asian_male":"holds phone and reframes constantly", "east_asian_female":"warm natural smile and laughter", "businessman":"calm then emotional", "rugged_male":"intense dramatic reactions", "white_woman":"points excitedly toward field and camera" }, "wardrobe":"hoodies, soccer scarves, oversized sweaters, windbreakers, casual jackets, dark streetwear.", "prompt":"Ultra-realistic handheld selfie video of five friends attending a packed nighttime soccer match. The South Asian man films with a smartphone while all five crowd naturally into frame. They laugh, chant, joke, react to near goals, scream after scoring, wave scarves, bounce with the crowd, and celebrate wildly together. Realistic stadium lighting, social-media-style footage, immersive sports atmosphere, authentic candid energy." }

  3. Claude:Blog73

    Claude Code的HTML输出:非凡的有效性

    Claude Code团队正从Markdown转向HTML作为主要输出格式。Markdown虽简洁,但在信息密度、阅读性、分享和交互方面存在局限。HTML能支持表格、CSS样式、SVG图表和JavaScript交互,提供更清晰的视觉结构和高信息密度。由于HTML文件可通过浏览器直接打开和分享,便于团队协作审阅。Claude Code利用其广泛的上下文获取能力生成实用的HTML制品,适用于项目规划、文档编写和验证等多种场景,显著提升了AI生成内容的可读性与实用性。

    推荐理由:Claude Code 团队的人亲自告诉你为什么用 HTML 而不是 Markdown,从设计原型到可交互报告全在一个文件里搞定。附带的模板和提示词,开发者可以直接抄。

  4. TechCrunch:AI55

    如何使用 Google 的新 AI 代理超越标准搜索

    Google 推出 AI 驱动的信息代理,这些代理能够在后台自动监控指定主题,并主动向用户推送更新和变化通知。此功能旨在帮助用户突破传统搜索的限制,提供更智能、实时的信息追踪体验,实现从被动搜索到主动获取的转变。

  5. Google Gemini72

    使用 Gemini 3.5 Flash 构建你的第一款游戏。 无需复杂的3D建模,即可将日常物品直接转化为互动的数字体验。从一个 Nano Banana 提示开始,在 Canvas 中将你的图像变成游戏,并优化你的愿景以获得最佳游戏体验。

    推荐理由:Google Gemini 官方教你把日常物品照片变成互动游戏,Nano Banana 到 Canvas 的链路很直接,想试 Gemini 多模态能力的人可以当入门案例跑一遍。

  6. ClaudeDevs73

    计算机使用功能使Claude成为能够操作真实用户界面的智能体。 新博客文章探讨如何在生产环境中确保其可靠性:包括提高点击准确性、选择思考努力级别、在长会话中保持上下文,以及记录Claude可重放的演示操作: https://claude.com/blog/best-practices-for-computer-and-browser-use-with-claude

    推荐理由:这篇博客把 Computer use 从“能用”真正推到“生产级”,聚焦点击精度、思考模式选择、长会话上下文保持这些实际卡点,如果你在让 Claude 操作 UI,这是必读的避坑指南。