面条实验室
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折腾些什么玩意。

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Agili 的 AIGC 周刊(Y26W14)

本周的 AIGC 讨论继续从“能做什么”转向“如何落地”。Cognition 的 SWE 1.6 把优化重心放在模型交互体验,MegaTrain 尝试降低超大模型训练门槛;资讯侧则既有对 vibe coding 的反思,也有企业与个人对 AI Agent 的真实使用复盘。工具实践方面,MCP UI、Slack 收件箱和子代理协作等文章,比单纯的产品发布更能反映当前开发者的工作流变化。

https://link.agi.li/6348
Agili 的 AIGC 周刊(Y26W15)

Anthropic 连发 Claude Opus 4.7 与 Claude Design,OpenAI Codex 进化为全栈开发智能体,Qwen3.6 开源搅动本地部署格局,Google 推出 Gemini 3.1 Flash TTS 和机器人推理模型——AI 正在同时重写代码、设计和语音三条生产线。

https://link.agi.li/2c32
最近工作一直使用 Kimi-K2.6 还不错,但是需要一个模型来做 Review ,GLM 官方 Plan 抢不到

看到火山引擎 Coding Plan 有 GLM-5.1 和 Kimi-K2.6 ,开了一个 40 的来做 Review

希望别学阿里云 Coding Plan 改套路

https://404.li/ark
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Filco 停产了, 下一把键盘会是什么呢?

品牌会卖给中国公司吗?
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Agili 的 AIGC 周刊(Y26W16)

GPT-5.5 和 DeepSeek V4 同日登场,Kimi K2.6 在多个 Agent 基准上刷新开源模型成绩;围绕 MCP、记忆、凭据安全和云端编码 Agent 的基础设施也在本周集中更新。

https://link.agi.li/20d1
Agili 的 AIGC 周刊(Y26W17)

本期关注 AI Agent 的工程边界、模型平台的产品化推进,以及 AI 编程工具在权限、计费和协作流程里的新问题。

https://link.agi.li/4262
OpenCode 的 oh-my-opencode-slim 有个 Council Agent 模式,可以让多个 Agent 开会

不知道三个臭皮匠能不能抵得上一个诸葛亮
Agili 的 AIGC 周刊(Y26W18)

本周聚焦 Agent 基础设施建设,从 Claude 的平台级更新到各领域专用的 Agent 工具;同时 OpenAI 发布了新一代实时语音模型,多模态交互迈入新阶段。

https://link.agi.li/ab86
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Agili 的 AIGC 周刊(Y26W19)

本周前沿模型生态密集发布,Thinking Machines 提出将多模态实时协作内化的 Interaction Models。AI 编程加速落地,Claude Code、WorkOS 等给出了企业级 Agent 系统架构的最佳实践,而 AI 自动化的可维护性与治理风险也引发强烈讨论。硬件层,Cerebras 高额 IPO 标志着推理侧成本正在重塑整个 AI 商业格局。

https://link.agi.li/a607
太酷了! 居然可以看到 Win98 的 OpenWRT 主题

https://github.com/fffonion/openwrt-win98-theme
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Agili 的 AIGC 周刊(Y26W20)

Andrej Karpathy 加入 Anthropic,OpenAI 冲刺 IPO,Google I/O 2026 全面拥抱 AI Agent。AI 编程工具密集升级,漏洞发现速度首次超过人类修补速度。

https://link.agi.li/4b45
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Agili 的 AIGC 周刊(Y26W21)

Anthropic 完成 650 亿美元 H 轮融资,估值 9650 亿超越 OpenAI,同步发布 Opus 4.8 与 Claude Code 动态工作流。Cognition 以 260 亿估值完成超 10 亿美元 D 轮,推理基础设施赛道密集诞生百亿估值公司。与此同时,企业 AI 回报危机、AI 疲劳宣言和教宗首道 AI 通谕,共同指向一个拐点:行业正在从「能做什么」转向「该做什么」。

https://link.agi.li/dea2
Agili 的 AIGC 周刊(Y26W22)

本周是 AI 操作系统之战的开篇:三大 Agent 桌面同日发布,NVIDIA 开源模型包圆社区,Anthropic 秘密递表 IPO。Alphabet 800 亿美元融资与 Google/SpaceX 每月 9.2 亿算力合同背后,是代码 Agent 推动的 AI 军备竞赛正在重塑每一个行业。

https://link.agi.li/c140
Forwarded from 面条的草稿箱
聪明人的分工:让昂贵模型做规划,便宜模型去执行

知名开源开发者 shadcn 刚刚开源了一个全新项目——improve

这是一个非常巧妙的 Agent Skill,它的核心理念是:用你最聪明(也最昂贵)的 AI 模型来做高杠杆的脑力劳动(审计代码、写技术方案),然后把脏活累活(编写代码、跑测试)交给更便宜的 AI 模型去执行。

这个工具本身绝对不会直接修改你的一行代码,它的产出就是一份清晰、可执行的 Markdown 格式实施方案

💡 它是如何工作的?

1. 项目审计 (/improve):高阶模型会深度扫描并分析你的代码库,指出潜在的 Bug、性能瓶颈、安全隐患或技术债,并产出一份按“投入产出比”排序的发现清单。
2. 制定方案 (plans/):当你挑选出需要解决的问题后,高阶模型会针对每个问题输出一份极其详尽的方案(Plan)。这些方案是“自包含”的,带有明确的验证命令、执行边界和异常中止条件(STOP conditions)。
3. 分发执行 (/improve execute <plan>):你可以把这些高可读性的方案直接扔给任何便宜的轻量级 AI Agent。轻量级模型只需像个机械的执行者一样,按照步骤修改代码、运行测试,最后向你提交 Pull Request。

🚀 核心指令一览

/improve:全局审计并输出优化点。
/improve quick:快速扫描重点。
/improve deep:对每个包、每个分类进行详尽审计。
/improve plan <description>:跳过审计,直接为指定任务编写执行方案。
/improve execute <plan>:派发给便宜的执行器模型并审核其成果。

安装方式

项目支持 Agent Skills 规范:

npx skills add shadcn/improve


https://github.com/shadcn/improve

#AI开发 #智能代理 #软件工程 #GitHub开源 #shadcn
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