搜索
今天， Anthropic 的 Claude Code 团队工程师 Thariq Shihipar 在 X 上发布了一篇Skills的深度经验分享，帖子在AI/科技圈迅速引发热议。
随着生成式 AI 迈入万亿参数时代，大语言模型（LLM）的推理与部署面临着前所未有的“显存墙”挑战。如何在超节点（SuperNode）复杂的异构存储架构下，实现海量张量的高效管理和调度，已成为大模型落地的胜负手。
我们用 Codex 改变了维护 OpenAI Agents SDK[1] 仓库的方式。仓库本地的技能（skills）、AGENTS.md 文件和 GitHub Actions，让我们把反复出现的工程工作——验证、发布准备、示例集成测试、PR 审查，变成了可重复执行的工作流。
所以今天我就去闲鱼上找了找，看看有没有更便宜一点、能继续顶上来的方案，最后顺手买了一个 9.9 元的 bussiness 拼车。买完之后，我就顺手把它折腾了一下，最终成功接到了 Claude Code 里面。
Datasette创始人Simon Willison公开了一套指南，专门教专业开发者如何用Claude Code等AI编程工具提效。他总结了8大实战模式，从测试驱动到交互式解释，每一条都在重构程序员的工作方式。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
ListenHub ASR 语音识别 API 全新上线，无限免费。 API 特点： 本地离线转录，无需 API Key，安装即可使用。专为 Agent 设计，方便你的 Claude Code 和龙虾🦞直接接入自动化工作流。
今天这篇，就想给大家安利一个我觉得在你使用任何Agent，无论是小龙虾OpenClaw、还是Claude code、Codex等等，都必装的一个我觉得最有用的Skills。 叫Skill Vetter。
获投近亿元、两周开发“中国版小龙虾”，前阿里腾讯大厂人二次创业。
刚刚，全球AI圈地震了：Anthropic的一个新功能，直接干掉了价值500亿美元的传统代码审计行业！年费5万美元的传统安全厂商，现在直接被一锅端掉，新工具最低只要15美金。