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劲爆, 我给刚发布的 Apodex 1.1 出了个极其变态的实战难题, 它真的跑通了! 我直接打包了120万条日志, 里面包含真实的提权攻击的 Web Server 日志(用的是 Zenodo Dataset). 然后让他帮我把黑客的攻击方式抓出来, 还要给我写防火墙规则拦截攻击. 结果它真的做到了, 从分析到写规则一气呵成, 具体过程在这里: #Apodex# #AgentOS# #网络安全# #SystemScaling# #大模型实战#

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AI加玄学最近热度确实猛，但真正能落地跑通的硬核项目没几个。翻了几天GitHub，扒了8个实战开源的狠货，直接干货甩脸上。 提醒：别以为这是算命，这是你人生的K线图、Agent智能体、硬核算法排盘、玄学SaaS出海一条龙。直接Star收藏，不然后悔。 1 人生K线 创意满分，把八字命理和股票K线结合，AI大模型跑出你一生的牛市和熊市。让你直观看到自己到底什么时候能翻身，什么时候该躺平。支持自托管部署，趣味性拉满，不信你试试。 2 西方占卜AI模型 西方神秘学加NLP组合拳，用Reddit占星板块和纽约时报真实数据训练，做AI塔罗、占星文本分析的绝佳参考。想做蹭热度玄学内容？直接抄作业。 3 古代三式硬核算法 这个链接打不开，可能仓库被删或改名了。建议用“奇门遁甲”“大六壬”直接在GitHub搜，这类排盘库Python有不少，硬核到肝疼。 4 四柱编程 老天当程序员系列。用编程思维、面向对象彻底解构八字五行和天干地支。极客精神炸裂，教科书级别干货，保证让你看傻。 5 命运解读智能体 统一玄学Agent技能库。Python写，支持八字、紫微、占星等六种算命方法。专为接入Claude、Codex等大模型设计。想做AI算命机器人？直接抄。 6 神秘学Web应用 UI神秘感拉满的AI算命Web完整项目。React加Node.js搭建，底层接Llama 3大模型。前端动效和视觉直接参考，做产品抄这个就对了。 7 八字计算引擎与WebUI 八字五行计算神器。C++和Python算法扎实，自带Flask Web界面。开发者套壳二次开发，省时省力，直接起飞。 8 算命出海API服务 独立开发者出海搞玄学必看。AI命运解读API接口，爱情、事业、财富全涵盖，多语言SDK。产品价值提炼得牛逼，快速集成变现。想做跨境玄学老板？学它。 总结：AI玄学不是噱头，是真能赚钱。这几个仓库，研究透一个，你就赢了。

去年 8-10 月在图灵讲的《AI Agent 实战营》课程，终于整理成书啦，在 GitHub 开源发布了。《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》欢迎大家下载传播 PDF，欢迎大家提意见、提 issue！ 全书围绕核心公式 Agent = LLM + 上下文 + 工具 展开，十章内容如下： - 第 1 章 · Agent 基础知识：从"模型即 Agent"的新范式出发，建立 Agent = LLM + 上下文 + 工具 的核心公式，并引入 Harness 工程——模型之外的一切工程能力，才是真正的竞争力所在。 - 第 2 章 · 上下文工程：上下文决定 Agent 的能力上限。深入大模型 API 的上下文结构、KV Cache 友好设计、提示工程、动态提示词与 Agent Skills、状态栏元信息，以及上下文压缩策略。 - 第 3 章 · 用户记忆和知识库：让 Agent 跨会话记住用户、并接入外部知识。涵盖用户记忆系统、RAG 基础管道，以及超越扁平文本的知识组织与检索（结构化索引、知识图谱等）。 - 第 4 章 · 工具：工具是 Agent 的双手。讲工具分类与通用设计原则、MCP 协议与工具选择的挑战、感知/执行/协作三类工具，以及事件驱动的异步 Agent。 - 第 5 章 · Coding Agent 与代码生成：代码是"能创造新工具的工具"，是通用 Agent 的元能力。以生产级 Coding Agent 为例，展示这一最强通用工具的完整实现。 - 第 6 章 · Agent 的评估：把 Agent 的表现变成可比较的信号。从评估环境、数据集设计、指标体系，到统计显著性、可观测性、评估驱动选型，直至生产级内部评估与仿真环境。 - 第 7 章 · 模型后训练：预训练、SFT、RL 三阶段全景。何时选 SFT、何时选 RL，RLHF、算法比较、数据与环境，以及让模型学会工具调用、提升样本效率的前沿探索。 - 第 8 章 · Agent 的自我进化：不改权重也能成长。三种学习范式，从经验中学习、主动工具发现，到"从工具使用者到工具创造者"，让 Agent 从"聪明"走向"熟练"。 - 第 9 章 · 多模态与实时交互：把感知与行动从文本扩展到语音、GUI 与物理世界。语音三范式（级联/端到端全模态/全双工）、流式语音感知与合成、Computer Use 与机器人操作。 - 第 10 章 · 多 Agent 协作：群体的智能可以高于个体。多 Agent 分类框架、何时真正优于单 Agent、共享与不共享上下文的协作、失败模式，以及涌现的"Agent 社会"。 Repo:

刷 GitHub 看到硬核老哥把白毛股神的那套美股投资方法论和产业链拆解逻辑，整理成了一个开源的 skill，叫 Serenity。 它那套推演范式挺有意思的：热点---系统变化--- 拆产业链 —找最难扩产的稀缺环节 —回到公司证据。强迫你少看情绪，多看结构。 正好拿这套 skill 顺手拆了一下下半年的物理板块。说实话，上半年大家都在炒纯硬件和身体侧的身体故事（丝杠、减速器什么的）。 但下半年整个板块的大逻辑已经完全变了：纯硬件的故事基本讲完，真正的瓶颈和阿尔法，正在向软硬交界处的物理世界数据卡位切换。 再按老一套去跟风硬件概念股，下半年很容易被证伪的订单直接砸穿。 不过这种产业链验证，最尴尬的就是普通人根本拿不到硬核的动态数据源，跑出来的全是 AI 大模型那种正确的纯文字废话，完全没法实战。 我折腾了一圈，把这个开源的 Serenity.skill 塞进了 EasyClaw 里跑。 用了几天发现这个工具里有两个隐藏的甜点位，用来跑这套流简直是绝配： 一个是数据源。去验证下半年这些全球龙头的真实订单和盘面异动，看延迟 15 分钟的免费行情就是进去送。 这玩意儿最近直接把业内原本要花大价钱订阅的 iTick 全球实时行情收费接口 给内置开放了。 现在跑 Serenity 去查全球盘口深度、主力资金流，全无延迟，直接把单独订阅行情费的钱给省了。 另一个是个股深度研究。以前大模型吐出来的分析都是密密麻麻的文本块，看两行眼睛就瞎了。 现在它吐出的深度研究，直接是一个 HTML 渲染的网页报告，最爽的是里面全带高清的分析图表。 资金哪天异动、技术面阻力位、机构多空博弈全部被可视化了，排版干净得像券商发给 VIP 客户的内部内参。 下半年谁在蹭概念，谁在悄悄拿订单，看一眼图表里的资金线和业绩前瞻一目了然。 不需要懂任何代码和命令行，一键就能接 TG 或者飞书。每天收盘，Agent 就会雷打不动地把这份带着精美图表的 HTML 内参推送到你手机上。 白毛股神skill地址：

3小时从零构建LLM实录！ LLM入门→Transformer架构→训练全流程→模型现代化改造→扩展实战 边讲边敲代码，全程可见 想搞懂ChatGPT/Claude底层原理看👀🔥 #AI# #LLM# #大模型#

想用三个月拿下年薪20万美金的AI工程师Offer？ 现实点说，你根本不需要回炉重造拿学位，把下面这10个GitHub仓库彻底嚼碎吞下去，比什么都管用。 如今的AI工程岗，拼的根本不是一纸文凭，而是你对生产级工具的掌控力到底到了哪个段位。这份清单就是一条从零基础到具备实战能力的完整路径，各个环节都给你安排得明明白白。 ① awesome-llm-apps 起点就选这个，绝对不踩坑。RAG、智能体、多模态应用，一水的生产级真实代码，跟那些只能跑着玩的玩具项目完全是两码事。11.2万+ stars，这是目前市面上最系统的LLM落地实战地图。 ② LangChain 到了2026年，简历上要是没出现LangChain，很可能第一轮就被筛掉了。Klarna、Replit、Elastic这些一线公司都在用，绝大多数AI创业公司的生产环境跑的就是它。 ③ LangGraph 光会LangChain只是入门，LangGraph才是现在高级AI工程师岗位描述里的高频硬指标。它是生产级智能体的核心编排层，不懂这个，你只能打打下手做基础工作。 ④ CrewAI 多智能体协作早就不是概念了，它正在当下发生。财富500强团队已经拿它在生产环境落地，框架非常成熟，面试时聊到多智能体架构，你随口就能抛出实战经验。 ⑤ Ollama 想搞懂大模型底层到底在干嘛，最快的办法就是让它在你自己的机器上跑起来。Ollama让你一键运行任何开源LLM，这是绕过抽象概念、直击原理的最短路径。 ⑥ awesome-mcp-servers MCP已经是2026年主流AI实验室的统一标准协议了。现在懂MCP的工程师还是稀缺资源，你学完立刻就能拉开身位，但这个红利窗口不会一直开着。 ⑦ Qdrant 做RAG就绕不开向量数据库，Qdrant是大规模生产环境里公认的主流选项。嵌入和语义搜索已经是AI岗位的默认技能项了，没得商量。 ⑧ AI-Agents-for-Beginners 微软官方出品的免费12节实操课，手把手教你构建智能体。全是真实代码、真实练习，面试前刷一遍，直接就有拿得出手的项目经验可以讲。 ⑨ system-design-primer 很多人会忽视这一点，但生产级AI骨子里拼的就是系统设计能力。FAANG的工程师面试前都在刷这个仓库，想拿高薪Offer，系统设计这道关你必须得迈过去。 ⑩ awesome-claude-code Claude Code已经是FAANG、OpenAI、Anthropic以及绝大多数YC系创业公司内部的主流工具。这个仓库就是它的完整使用手册，用得溜的人，生产效率直接拉开同事实力差距。 三个月能不能拿下Offer，不取决于你背了多少理论，只取决于你有没有亲自把代码跑起来、把坑踩一遍。把上面10个仓库啃透，做出几个能直接展示的实战项目，比任何证书都更有说服力。

简中圈AI博主Top10推荐（只能关注10个就选这10个） 一键关注，信息闭环直接拉满！ @dotey（宝玉） Prompt之神+论文第一手拆解，中文圈最强学习导师。 @vista8（向阳乔木） 全球AI动态深度解读，产品经理视角挖商业逻辑。 @op7418（归藏） AIGC实战天花板，图像/视频/工作流Prompt干货拉满。 @oran_ge（Orange AI） Agent矩阵+自动化流架构师，效率党和创业者必关注。 @lxfater（铁锤人） 独立开发+变现实战派，代码能跑还能赚到钱。 @xiaohu（小互） 新奇AI工具发现速度最快，灵感永不断。 @khazix0918（数字生命卡兹克） 国产大模型冷血实测，帮你避坑不踩雷。 @AdrianPunk115 （Punk） Prompt审美拉满，把AI用出极致设计感。 @ai_xiaomu （小木） 百万年薪程序员转型，AI实战干货密度拉满 @jinchenma_ai （金尘马） 最会说人话的，只写小白用得上的AI教程 @JackQi82772 （我川野） 每天精选AI资讯和AI干货扫盲，帮你寻找搞钱新路线

2026 年学习 AI 最值得关注的 YouTube 频道，拒绝废话版。 收藏起来，按这个顺序学： 1. 3Blue1Brown AI / 数学基础。用可视化方式讲清楚线性代数、神经网络和底层数学直觉。 2. Andrej Karpathy 深度学习 / LLM。前 OpenAI、Tesla AI 核心人物，讲课硬核但非常清晰。 3. Yannic Kilcher AI 研究。适合跟进论文、模型架构和前沿研究动态。 3. AssemblyAI 实用 AI。大量语音识别、LLM、AI 工程化和 API 实战内容。 4. AI Explained LLM / AI 趋势。适合理解大模型能力边界、行业变化和最新进展。 5. StatQuest 机器学习理论。把统计学、机器学习算法讲得非常通俗。 6. Two Minute Papers 论文简明讲解。用短视频快速了解 AI、图形学和科研新成果。 7. Matthew Berman 生成式 AI。关注 AI 工具、开源模型、LLM 应用和最新产品。 8. Nicholas Renotte AI Agents / 实战项目。适合想动手做项目、Agent、自动化和计算机视觉的人。 9. Krish Naik 应用机器学习。数据科学、机器学习、MLOps 和实战项目内容很多。 10. Aladdin Persson PyTorch / 深度学习代码。适合系统学习 PyTorch、CNN、GAN、Transformer 等实现。 11. Serrano Academy 机器学习数学。适合补机器学习背后的数学、概率和算法直觉。 12. Lex Fridman 行业洞察。通过长访谈理解 AI、科技、创业、机器人和社会影响。 13. DeepLearningAI 真实世界 AI。Andrew Ng 团队出品，适合系统学习 AI 工程和应用落地。 我的建议： 新手先看 3Blue1Brown + StatQuest + DeepLearningAI。 想做工程项目，看 Karpathy + Nicholas Renotte + Krish Naik。 想跟前沿趋势，看 Yannic Kilcher + AI Explained + Matthew Berman。 别只收藏。 真正的学习路径是： 看一集，记一页笔记，复现一个小项目。 你也可以把最后一句改成更有传播感的一版： AI 学习最怕的不是资源不够，而是收藏太多、动手太少。

LLM 每一轮迭代，都会让一批创业者丢掉生意。今天跟一位朋友聊，他说模型越强，他却越兴奋。 他是做硬件集成解决方案的，前十年在工厂摸爬滚打，2023 年 AI 爆发后开始跟着 waytoagi 社区沉浸式学习，将 AI 能力转换成生产力，然后将经验复制到工厂生产场景，写 prompt，建 workflow，也捏 agent，认识了很多工厂老板。 两年下来，最大的感受是，再好用的提示词和工作流，都会随着大模型能力的提升成为历史的遗迹。这也一度让他产生焦虑。 今年年初，他把投入的方向做了一些调整。Coding agent 的能力跃迁，让 AI 可以做好大量繁琐工作的拆解了，例如可以把工厂的需求拆解成更具体的电路问题和软件设计问题，将复杂的电路集成问题拆解成可单元化合成的简单问题。凭借着对硬件领域的认知和人脉关系，他开始从咨询顾问转型为硬件集成方，除了做方案供给，也把软硬件实现环节给承接了下来。 在能力打磨阶段，一方面承接市场各类个性化定制需求，一对一客服，另一方面线下跑工厂，帮助工厂完成 AI 转型和升级。过程中，把对 AI 的理解附加到硬件产品上，又把对硬件的理解融入到AI 的交互体验中，逐步积累了深厚的技术壁垒和认知壁垒。 过去半年，他几乎每天只睡四个小时。为了解决某个硬件集成或设计问题，会去了解每个元件的工作原理，做好参数调试，以及供应商对比，在实战中沉淀和优化了丰富的元件知识库，也与大量硬件供应商建立信任关系，很快就逐渐形成了自己的集成方案优势、价格优势和服务体验优势。 他说这些都是脏活苦活累活，很多人不愿意下场，愿意下场的人又不懂 AI，也就没办法将沉淀的知识转换成有效生产力。 在做生意方面，也是务实的风格。遇到了好的硬件想法和创意，他并没有直接下场实现，而是把利润让给合适工厂，跟工厂一起打磨更顺畅的合作模式，同时也为自己建设更全面的硬件调试能力，以此来构建更持久、更健康的生态合作环境。 跟这个朋友的沟通，让我感受到，1）无论是数字时代还是智能时代，都需要下苦功夫，没有捷径可走；2）行业 know-how 就是最强护城河，充分发挥自己的领域优势，结合 AI 把人解决起来最难、最痛苦的问题搞定，前面就是曙光；3）做生意，三分利七分情，生态好了，自己才会更好。