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10月17日周六
10月16日周五
  1. Dash57

    针对引用提问中“在 Claude Code 和 CodeX 等不同 Coding Agent 之间如何共享上下文”的问题,Dash 回答在 Cindy 下很简单。

    引用陈大黄@realchendahuang

    我很好奇一个问题: 大家在不同的 Coding Agent 之间到底怎么共享上下文? 比如我现在在Claude Code里跑完了一个项目,或者项目跑到一半,然后需要在CodeX里继续。 这两块的上下文怎么衔接比较好?有没有优雅的解决方案?

  2. Tripo60

    Tripo 转发用户 @LidaMidorin 的开源 AI 智能体工作流,用于 VTuber 3D 角色制作,并发布了引导 3D 角色建模的完整技能库。流程由 Astra / Opus、Tripo P2.0 和 Blender 驱动:先制作脸、身体、头发、表情等三面图和配饰插画,再用 Tripo 生成各部件(推荐 Smartmesh P2.0、约 5000 至 10000 四边形面数,面数过多校正时易变形),随后用 BlenderMCP 合并各部件、直接建模小物件、修正眼球和手、插入骨骼并调整皮肤权重、制作 IK/FK、调整摇摆物和着色器,制作周期约 2 周(实际约 1 个月,因质量不佳重做两次),最终模型还实现了可开合的翅膀结构。

    引用リダ / Lida✨VTuber & AI Creator@LidaMidorin

    【Tripo × Astra / Opus / Argon × Blender】 3Dモデル完成しました✨ -------------------- 制作スキルはリプ欄で配布いたします! GithubURL添付いたしますので、良ければご活用ください! -------------------- 制作期間はおよそ2週間(実質1ヶ月ですが、品質微妙で2回作り直しました💦) 簡単に制作ステップを解説すると以下の通りです。 ✅ 顔・身体・髪の毛・表情毎の3面図・アクセサリー類のイラストを作成 ✅上記のモデルをTripoで全て作成 ・全部SmartmeshP2.0 四角形5000~10000くらいのポリゴン数がおすすめ ・ポリゴン数が多すぎると、補正時に歪みやすくなります ✅各パーツをBlenderMCPで結合 ✅簡単な小物・装飾類は直接モデリングで作成してもらう ✅眼球のモデリング・手を補正 ✅リグ挿入・スキンウェイト調整、IK/FK制作 ✅揺れもの調整 ✅シェーダー調整 ちなみに翼の開閉もできるようにしました🔥 これは翼の構造自体をしっかりAstraに考えさせ、羽の配置を一枚一枚しっかりモデリングさせました! 気合でこれくらいの品質のものまで作れるのはホント凄いですね💦 #Tripo

  3. Anthropic:Claude.dev 开发者博客76

    Claude Code 团队如何做代码审查:六层检查与风险分级审批

    Anthropic Claude Code 团队详解在 Claude 写约 90% 代码的情况下如何组织代码审查:审查从终点关卡变为持续进行,每个 PR 经过验证、必需 CI、AI 审查、安全审查、按风险分级的人工审批和合并队列六层检查,再辅以快速回滚。

    推荐理由:Anthropic 自家团队复盘 Claude 代码审查流程,给出分层检查、风险分级审批等可直接迁移的落地做法和真实收敛数据。

  4. GitHub Blog50

    GitHub 如何用 Evergreen 自动化共享组织的访问审查与仓库清理

    GitHub 用原生功能构建的 GitHub App Evergreen,通过两个工作流自动化组织卫生:每季度审查外部协作者访问权限,未响应即默认撤销;检测并归档长期无人类活动的仓库,且从不删除仓库内容。它由 Go webhook 服务器驱动,状态以 JSON 文件提交到 controller repo,用 git 历史充当审计记录,决策通过仓库内的 checklist issue 完成。

  5. Meta Engineering Blog66

    Meta 如何用 AI 原生工程方式开发 Forum 应用

    Meta 工程团队详解如何把 AI 智能体作为开发流程参与者来构建独立 Groups 应用 Forum,采用 human-on-the-loop 模式并以验证通过的生产级产出衡量成功。Forum 在八周内达到与 Facebook Groups 的核心功能对齐,自主压测循环在开发期发现并修复了内存问题,内存占用和缺页约减半,上线后智能体还协助根因分析用户反馈。

    推荐理由:原文复盘了 Meta 以智能体参与开发全流程的具体做法与度量标准,可迁移的工程经验比较扎实。

  6. Apple Machine Learning Research60

    Apple 演示用 MLX 与 RDMA 在 Mac Studio 集群本地运行 816B 大模型

    Apple 机器学习研究团队演示如何在 Mac Studio 上本地运行近万亿参数的 Muse Spark Open 等前沿模型,使用今天发布的新版 MLX(v0.30.1 起)与 macOS 26.2 的 RDMA over Thunderbolt 驱动。

    推荐理由:Apple 给出了在 Mac Studio 集群上跑 816B MoE 模型的并行方案与基准数据,可迁移到本地大模型部署实践。

  7. O'Reilly Radar56

    Addy Osmani 谈 Agentic 代码质量:质量取决于给智能体设置的约束

    Addy Osmani 在 O'Reilly Radar 发表文章,提出智能体写代码时代码评审无法规模化,软件质量取决于围绕智能体设置的质量门等约束。约束包括单元测试、属性测试、变异测试和圈复杂度等指标,应在流水线全程施加反压,而非等到结尾的 CI 检查;人类注意力应留给品味、意图和架构等最需要判断的问题。文末含 Sonar 赞助内容。

10月15日周四
  1. lauren45

    这里有一些 pstack 强力提示词,你可以试试来升级你的代码,先从这条开始(提示词在帖子底部) 重构,让你的代码对智能体更友好 https://x.com/poteto/status/2106542593656111276?s=46&t=HFNOJ7P2JmfjDfKskFwLUw

    引用lauren@poteto

    it's easy to fall into the trap of micromanaging your agents instead of correcting the environment that shapes its behavior. pstack 0.15.9 now ships a new /correct skill: if you keep correcting agents for the same mistakes, it finds the pattern and fixes it with architecture, types, and checks. i like to imagine that commits rapidly flowing into the codebase are like a bonsai tree rapidly growing in whatever direction it pleases. what you want to do is not to give in to the chaos, but tame it intentionally with the right constraints 0.15.9 also has improvements to: • /architect: now includes instructions on designing agent friendly architecture • a new /benchmark-checklist skill based on @brendangregg's benchmarking checklist here's a prompt you can give to grok bot to start architecting a better codebase with pstack: /poteto-mode create a new Project agent to refactor and rearchitect my repo so that our architecture is more agent friendly. it should use both the /correct and /architect skill to look through past commits and find the most common pitfalls that agents fall into, whether its with code quality, performance, or bugs. if relevant you can also use the /recall skill to find past conversations for context. it should make a high level plan for me to review. it should also answer its own open questions by prototyping rather than defer to me. come back to me with a plan backed by real data. once i approve the plan, use either the stack or full autopilot playbook (ask me which i want) to execute

  2. lauren48

    注释是非结构化、无法强制执行的文本。智能体确实会读注释,但它们常常被忽略、会过时,还会给你的智能体留一条后路,让它用创可贴、hack 或变通方案来应付。 用这个提示词审计你的代码注释,找出通过更强的类型、更好的 API 设计来改进代码的机会,并创建 lint 规则,让注释变得不再必要! https://x.com/poteto/status/2110149626133438732?s=46&t=HFNOJ7P2JmfjDfKskFwLUw

    引用lauren@poteto

    ban and delete most if not all code comments! agents love copying what already exists. a seemingly harmless comment explaining some temporary workaround is one of the worst viruses you can have in your codebase. like a weed it'll spread quickly as a tool for agents to quickly get their job done. before you know it, your codebase is overrun with hacks and stale comments. just one more workaround bro you can use pstack's /no-comments skill as a weedkiller. it'll seek out useless comments while keeping the ones that actually should exist (like explaining a browser quirk), and figure out how to solve them on a first principles basis here's a prompt you can try asking @bot: create a project agent that uses /poteto-mode to spawn a /swarm to use /no-comments and identify useless code comments we can prune in my repo. come back with a high level plan of which of these workarounds would be best solved by refactoring and which we can straight up delete https://x.ai/bot/plugin/9717366

  3. Google Developers Blog63

    Google 工程师讲解如何系统评测 AI 智能体,告别 vibe check

    Google Developers Blog 发布智能体评测实践指南,指出仅靠终端跑几个提示词的 vibe check 无法发现智能体重试循环、工具参数幻觉等隐性失败。

    推荐理由:原文给出从 CUJ 定义到 CI/CD 门禁的完整智能体评测流程,可用 agent-eval 工具包直接复现,避开四个常见评测陷阱。

  4. O'Reilly Radar56

    Addy Osmani 谈 Agentic 代码质量:用约束和质量门管住智能体写码

    Addy Osmani 在 O'Reilly Radar 发文指出,智能体生成的代码量已超出人工逐行评审的可扩展范围,软件质量应转向依赖围绕智能体设置的约束和质量门,包括单元测试、变异测试、复杂度指标和架构规则等。文章讨论了自主性和信任两大问题,主张把人类注意力集中在最需要判断的细微问题上,并给出扩展验证循环的三种方式:扩容验证系统、降低智能体变更速率或调整质量标准。文中含 Sonar 赞助内容。

  5. indigo55

    作者转发他人内容并指出,前天刚讨论用 email 让 agents 之间通讯,今天 Grok Bot 就上线邮箱别名功能,可以把消息路由到不同的 bot。引用内容介绍可为 Grok Bot 配置 xxx@mail.grokbot.com 邮箱,用 Gmail 别名作中介让不同平台的个人 agent 相互发指令,通过邮箱和签名验证后无需确认即可发消息;目前 Gmail 无法 push 消息,需每 15 分钟检查一遍新邮件,想用更即时的方案可用 yobiru.com。

    引用indigo@indigox

    让不同平台的个人 agent 相互通讯的极简方法:电子邮件!Grok Bot 先行一步,你可以给自己的 Bot 配置一个邮箱 xxx@mail.grokbot.com 这种,例如我现在要让我的 Grok Bot 和我的 Muse Agent 之间相互发指令,可以拿 Gmail 当中介,设置一个 Gmail 的别名(xxx+muse@gmail.com)给 Muse 使用,然后通过邮箱和签名来验证,最后让你的 agent 信任这个邮件地址,发消息不需要通过你确认就可以了。 现在 Gmail 就是没法 push 消息,需要每 15 分钟检查一遍新邮件,所以说消息没法即时,其它都很方便!如果想用更强大即时的方案,可以用 @turingou 同学做的服务 http://yobiru.com 👀