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You're not behind. There's no secret everyone else has.
There's just the harness, and it's mostly all you need.
@burkeholland gives you a simple, repeatable workflow for GitHub Copilot.
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Gmail 终于可以改名了，所有用户都可以改了。
不过，邮箱名字改成啥啊？好像也没什么更适合自己的邮件用户名了……
myaccount.google.com/google-…
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Claude Code 项目做大后，.claude/ 文件夹该怎么组织才不乱？
文章提供了非常清晰的结构方案：CLAUDE.md + rules/ + hooks/ + commands/ + skills/ 的分层逻辑，超级实用。
项目变复杂后必看，帮你 AI Coding 体验从混乱变成工程化。
强烈推荐观看这个视频，一分钟看完。👇
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I genuinely don't understand why everyone isn't using this yet
Andrej Karpathy, a co-founder of OpenAI, posted a simple idea that hit 16 million views: stop using AI to write code, use it to build a second brain.
You point Claude Code at a folder, drop in any source, an article, a transcript, a PDF, and Claude reads it, links it, and files it into a living wiki of everything you know. It compounds like interest, the more you feed it, the smarter it gets.
Here's the whole thing:
> Install Obsidian, create a vault, open it in Claude Code
> Paste Karpathy's wiki idea file and tell Claude to build it
> Claude makes three folders: raw for sources, wiki for its pages, a CLAUDE.md that runs it
> Drop any source into raw and say "ingest this"
> Ask questions across everything, forever
Five minutes to set up, and you never start from a blank chat again.
Full step-by-step guide with Claude and Obsidian, link below.
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Andrej Karpathy spent 2h showing how he actually uses AI day to day
he's a co-founder of OpenAI and led AI at Tesla, so when he shows how he works, it’s worth watching
and the whole session is just him telling the machine what he wants in simple terms, like he's briefing a coworker
watch what's actually happening the entire time:
> he describes the task in normal words
> it goes off and does the work
> he glances at the result and nudges it with one more sentence
that's the whole skill, and you've had it since you learned to talk
the only gap between that and a worker that runs on its own is handing that sentence a schedule and the tools to act
check his work, then build the version that keeps working when you stop
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又发现一个变态开源项目，叫agency-agents
这哥们儿把世界上几乎所有职位都做成了 AI 员工，包括：
前端开发、UI 设计、自媒体运营、销售、市场分析师、数据工程师、法务顾问……
现在已经有 144 个 AI 员工，还在持续加。
GitHub 星标直接冲到 6 万+，完全免费开源。
在小龙虾或者 Claude code 里，几分钟就能跑起来一整个虚拟团队。
你需要哪个工种，直接调哪个 AI 员工，随时开干。
适合「需要某个专项能力，但又不值得专门招人」的情况，比如独立开发者、一人创业者、小团队
卧槽，上周我因为没有及时看消息，错过一笔1w+的订单😂
消息在对话框里躺了两天，等我看到的时候，对方已经找了别人。
我发现聊天记录的管理，无论是对企业还是个人，都是很重要的。
但客户沟通记录、团队讨论的决策、项目推进的细节，全散落在各种对话框里。
大多数时候，这些信息要么被遗忘，要么要花时间手动整理。
这两天我发现有个平台叫 @TankaChat ，是个 AI-native 的团队协作工具，可以把你的对话、文件、决策持续沉淀成 AI 记忆，让 Agent 帮我管理聊天记录，用完我发现 AI 真的可以开始帮我干活了。
比如 Tanka 能帮我自动整理会议纪要，一般我在讨论完事情之后，都需要自己去整理总结，现在 Tanka 能够自动完成。
而且它还可以帮我整理待办事项，有时我会忘记跟别人对话里的todo，它可以帮我避免遗忘事项。
另外，我还发现它可以关联 Telegram 和 WhatsApp 平台，这让我挺惊讶的。
它能读取这些平台里的信息，帮我管理一些重要的联系人并提醒我优先回复。
如果我上个月就有这个工具的话，那笔订单就不会丢了。
顺便说一句，现在还可以免费领 1 个月 Plus Plan，感兴趣可以试试：t.tanka.ai/campaign/59122
官网地址：tanka.ai/slack
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你离精通 Claude Code，只差一篇七哥的文章。
我总结一下七哥推荐的进阶玩法：
1. Token监控：界面实时显示AI用了多少Token，不会突然弹窗说“额度没了”吓到你。
2. 语音输入：直接说话给Claude，比打字快3倍，它还能懂语音转文字的小错误。
3. 任务拆分：把大任务分成很多小步骤，一步步让Claude做，更稳不容易出错。
4. 终端别名：给常用命令起短名字（如cc），以后调用AI就少敲好多键盘。
5. 上下文新鲜：Claude对话像牛奶，放久了效果变差，长了就开新窗口保持新鲜。
6. 一键复制：输入/copy就能立刻复制Claude输出的全部代码，超方便。
7. Git助手：让Claude自动帮你写清晰专业的Git提交信息。
8. 快速喂料：外面代码全选复制，一键粘贴给Claude看就行。
9. Hooks系统：设置自动触发规则，让Claude自己干重复活，不用你一直指挥。
10. 自动格式化：Claude一改代码，就自动帮你格式化好。
11. 文件保护：设置保护Hook，Claude不会乱改.env等重要敏感文件。
12. 桌面通知：Claude需要你输入时，会自动弹出通知告诉你，你可以先忙别的。
13. 自动测试：Claude改完代码后自动跑测试，失败就自己尝试修复。
14. Git记录：所有Git操作自动记日志，随时能查历史。
15. AI监督AI：用Prompt Hook让AI自己检查工作是不是真做好了。
16. 自动验证：设置Agent Hook，让AI自动确认测试通过，真正自己干活。
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兄弟们，这个可以啊！赶紧装起来！
Kevin Lin，牛津大学博士后，前Meta和Microsoft研究员，刚刚把Violin这个开源视频翻译Skill放了出来。
视频已经是互联网绝对主流的内容形式。
可绝大多数高质量讲座、演讲、播客却被单一语言死死锁住，全球观众根本触达不到。
Violin把ASR、LLM翻译、TTS三者无缝串成一条流水线。
「输入一段视频，它就能自动完成语音识别、多语言翻译、自然语音合成。」
最实用的是两个功能：
你可以个性化翻译风格，把学术报告改成孩子也能听懂的版本；
还能直接和视频聊天，任何问题都基于视频内容给出答案。
它同时支持Web应用、CLI命令行和Agent Skill，全部MIT开源。
以后高质量内容不再只属于某一种语言，而是真正走向全球。
Demo、博客和GitHub都在原帖。
如果你在做内容、教育、跨语言传播，或者正在开发多模态Agent，这套Skill值得立刻去试。
你觉得AI下一步最该解决的，是内容创作，还是内容全球化？
项目地址：github.com/shang-zhu/violin
🌟Introducing🎻Violin — an Open-source Video Translation Skill.
📹Video is the dominant medium on the internet, yet most high-quality content (lecture, talk, podcast) is locked behind a single language, leaving global audiences behind.
So we built Violin: a video skill that combines speech recognition, LLM translation, and speech synthesis into one seamless pipeline.
🌐 Demo: violin-ai.com
📝 Blog: together.ai/blog/violin-open…
🔗 GitHub: github.com/shang-zhu/violin
✨Key Features:
🎙️High-quality multilingual ASR & Translation & TTS.
🗣️Personalize translation & voice (turn an academic talk into something children can follow).
💬Chat with the video — ask any questions grounded in the video.
🧩Support Web app, CLI, and Agent skill
🍃Fully open-source under MIT.
❤️Built with the wonderful @ShangZhu18 and advised by @james_y_zou !
All features powered by @togethercompute .
Try it and let us know what you think! 🎻
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开源TTS直接卷疯了！园区诈骗又有新武器？
清华 OpenBMB 刚刚放出 VoxCPM2：
200亿参数 + 200万小时多语言数据训练，48kHz录音棚级音质！
最狠的是——完全不用Tokenizer，直接在连续潜空间做扩散自回归，细节保留拉满！ 30种语言 + 9种中文方言
自然语言描述就能凭空造声
终极克隆模式：呼吸、口癖、情绪全都能复刻
RTX 4090实时率0.13，几乎无延迟
GitHub已破万星，Apache 2.0商用友好！
播客、有声书、短视频党直接起飞👇
github.com/OpenBMB/VoxCPM
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YC CEO Garry的这套知识复利效应就像滚雪球一样！
系统开源免费，逻辑清晰。
强烈按头学习了！
Garry Tan（Y Combinator CEO）深夜 coding 到 2AM 的真实原因来了！
AI 让他重新变回 builder，亲手造了一个 复利效应 的个人 AI 操作系统——GBrain。
他不再把 AI 当聊天窗口，而是当成了真正的“第二大脑 / 神经系统”。
过去 5 个月，他用这个系统完成了 20+ 本书的深度镜像、每次会议的自动预习、实体自动传播更新，以及 100,000 页结构化知识的持续生长。
核心案例拆解：
1. Book Mirror（书读我）：拿 Pema Chödrön 的《When Things Fall Apart》为例，系统把 22 章全部提取出来，每章同时生成作者观点 + 针对 Garry 个人生活（移民家庭背景、YC 工作、治疗师对话、创始人对话）的精准映射。
整个过程 40 分钟完成，输出 3 万字双栏对照。后面每本书都会自动调用之前的镜像，上下文越来越厚。
2. Meeting Prep（会议自预习）：Demis Hassabis 来 YC 聊天前，2 分钟内系统就拉出 Demis 完整脑页、AGI 时间线观点、
最新传记要点、与 Garry 观点的重叠/分歧，以及 3 个演示脚本和对话钩子。
3. Skillify 元技能：遇到重复工作流就说“技能化它”，系统自动把一次手动操作提炼成可复用 skill（含触发器、边缘案例、测试），注册到 resolver。
Book Mirror、Meeting Ingestion、Enrich 等 100+ skills 就是这样迭代出来的。
架构极简清晰：
- Thin Harness：OpenClaw / Hermes Agent，只负责路由，几千行代码。
- Fat Skills：每个 skill 是一个 markdown 文件，专注单一任务，可组合、可迭代。
- Fat Data：100,000 页结构化脑页（人、公司、会议、书、文章全部链接），每天 100+ cron 自动更新。
- 模型可换：Opus 4.7 1M 做 precision，GPT-5.5 做 recall，DeepSeek V4-Pro 做创意，按 skill 自动选择。
Garry 直接把整套栈开源：GBrain + GStack + OpenClaw / Hermes Agent，GitHub 上 87k+ stars 的 coding 框架也包含在内。
他核心观点是：未来属于那些把 AI 建成 复利系统的人，不属于只用大厂聊天工具的人。
区别就像日记 vs. 真正的神经系统。
对所有想把 AI 真正融入工作流、做个人知识管理、或者构建 Agent 系统的 builder 来说，这篇长文 + 开源项目干货拉满，值得立刻去读和 fork。
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已看完，整理一些精华分享给大家：
他在这场分享里主要拆解了一个被90%用户忽略的核心机制，也就是：CLAUDE.md的上下文注入系统
这套系统分三个层级:
企业级:组织强制规则,任何个人设置无法排除
项目级:团队共享的代码规范和工作流
本地级:个人习惯和快捷指令
大多数人只会在对话里@文件，但Boris的玩法是：把团队的CI工具、日志系统、数据库连接规则全部写进这三层配置,让Claude每次启动就自带你的团队记忆
除了CLAUDE.md,他还演示了三个立刻能用的技巧:
1. /loop命令(定时调度)
让Claude按时间间隔自动跑任务
/loop 30m /review # 每30分钟跑一次代码审查
/loop 1h "跑一遍单元测试" # 每小时检查测试
Boris说这是他公开推荐最多的命令,解决了"重复性检查工作"的痛点
2. Plan模式(先规划后执行)
大任务开始前,让一个Claude写计划,再起另一个Claude以高级工程师视角审这个计划,过了才开始写代码
Boris的原话:"先花10分钟在计划上,省下后面2小时的返工"
3. CLAUDE.md保持<200行
太长会导致Claude忽略你的实际指令，Boris建议用/init生成初始版本,然后只保留"删掉会导致Claude犯错"的规则
这场workshop在电脑王阿达、工业智能算网等多个技术社区都有报道,Boris还在GitHub上开源了69条最佳实践(仓库已3.2万星)
说一下我的思考:
工具使用大概分为三层境界：
层级1:把工具当ChatGPT用,每次对话从零开始
层级2:知道@文件和传context,但还是手动操作
层级3:把团队知识固化成配置,让工具自带记忆
Boris这场分享,就是从1跳到3的最短路径
兄弟们！花半小时，一定要看完它!
Claude Code的缔造者Boris Cherny，亲自站上台，用整整30分钟把这个工具的全部高级用法一次性讲透了。
免费、干货真的夯到爆！。
他从最基础的全局安装开始，一路讲到：
- 如何通过CLAUDE.md在企业级、项目级、本地级层层注入上下文，让Claude真正“懂你的团队规矩”
- 怎么把团队内部工具（日志、CI、数据库）无缝插进Agent工作流
- 优化终端设置、权限管理、语音输入、通知提醒等40多个隐藏细节
- 以及Claude Code SDK的完整使用姿势
最狠的是，他反复强调：你给Claude的上下文越多，它就越聪明。
而现实是：大多数人每天都在用Claude Code，却只发挥了它10%的实力，像用ChatGPT一样简单prompt，错过了真正让生产力起飞的工程级用法。
Boris这场30分钟的分享，含金量直接秒杀市面上任何1000美元付费课程。
想把Claude Code玩成生产力基础设施的人，这条视频必须立刻收藏、反复看。
你现在用Claude Code到什么程度了？是还在简单聊天，还是已经把它当成整个工程团队在跑？
欢迎讨论。