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11月14日，谷歌 Chrome 团队开源 Modern Web Guidance：一套把网页平台最佳实践注入编码智能体的技能包与命令行工具，让 Claude Code、Codex 等智能体告别过时写法、优先采用现代浏览器 API。 项目登上当日 GitHub 热榜第二，单日新增约 1900 星，总星数约 5600，距仓库创建仅数日。 谷歌 11月8日 的评测显示，接入该指南后，Codex 任务通过率从 54% 提升到 82%，Claude Code 从 57% 提升到 88%。 评测样本覆盖表单、绘图、媒体等真实前端场景，智能体输出与现代 Web 平台的契合度明显改善。 官方把资深前端工程师的经验直接固化成开源标准件，等于从源头矫正智能体的写码习惯。 对正被智能体代码质量困扰的开发者来说，这类喂给智能体的官方指南，正在成为新的标配。

GitHub 狂揽 10.7 万星的「本地版 Claude Design」完整实战指南来了 内置 151 套大厂品牌系统与 277 个插件，连上 Claude Code 就能一口气产出原型、PPT 与宣传片 6 步实操流程、防返工提示词与 MCP 跨仓交接命令请看下文👇

Claude Code 的脑子，被人整个拷出来了 Fable 5.2 是 11 月 9 号发布的，11 月 10 号，完整的系统提示词就挂上了 GitHub。7832 行，95 万个字符，128 个工具，44 个技能，一个字没漏。动手的是 Pliny，这人专门扒各家的提示词，ChatGPT，Gemini，Grok 的全收在一个仓库里，五万多星，跟个提示词博物馆似的 里面最损的还不是规矩写得多细。是连模型怎么装傻都有人扒出来了，给它塞了隐藏输入，它能一本正经地说自己什么都没看见。连否认的姿势，都是提示词提前教好的 所谓 agent 的智能，一大半不是模型自己悟出来的，是人一条一条写出来的规矩。什么时候能自己动手，什么时候必须停下来问人，删个文件要过几道关，全是白纸黑字 Anthropic 花几十亿训出来的东西，最后守着它的就是一个 txt 文件，这个文件现在谁都能下 所以别再说提示词不重要了。模型是发动机，这份文件是驾驶手册，车开得稳不稳全看手册。现在最好的那本，免费了 仓库名 CL4R1T4S

🔥🔥历史时刻：11/14/26 在太空绕了将近一整天后，SpaceX星舰(Starship)的上段太空船14日从天而降，稳稳落进发射塔的两支“筷子”之间。这是人类第一次用机械臂，在半空中接住一艘从轨道返回的太空船。 这是星舰第15次试飞。太空船13日美东时间下午5时47分从德州星舰基地(Starbase)升空，在轨道上送出26颗第三代星链卫星，飞行约22.5小时后，14日下午3时23分点燃单具引擎约10秒、脱离轨道，穿越大气层一路返航，下午4时20分左右被发射塔俗称“筷子”的机械臂接住。 能把太空船也接回来重复使用，星舰就离“完全可重复使用”更近一步。 这意味着发射成本可望大幅下降，也让SpaceX的登月和火星计划更有机会成真。

这周 GitHub 上涨星最猛的 AI 仓库，前十都在这了👇： 1. security-audit-skill 可以把代码安全排查分几步交给 AI agent。查出的问题都会先核实，再交给你。 2. astryx 把界面设计组件整合在一起的开源基础库，能按自己的想法改，AI agent 也能直接用。 3. Agent Skills（anthropics） 一套公开的组件，用来让 AI agent 学会新的操作步骤，需要的能力可以往后加。 4. agent-browser 把浏览器操作交给 AI agent 来做的工具，打开页面、输入、点击都能替你完成。 5. graphify 程序和资料会变成一张能顺着关系查的地图，AI agent 可以问哪里有什么。 6. claude-mem 能把和 AI agent 的交流记下来，带到下一次对话里，接着上次记住的内容继续聊。 7. Claude-Code-Game-Studios 能把 Claude Code 整套变成一个游戏开发团队，不同分工的 agent 一起往下做。 8. herdr 给写代码的 AI agent 用的运行环境。连接断了，正在干活的终端也不会消失，再连回去还是原来的布局。 9. gstack 可以直接用上 Garry Tan 那套 Claude Code 配置。从经营到质检，各角色要用的工具都齐了。 10. claude-quickstarts 用 Claude 做应用时能马上上手的示例合集，从能跑的模板开始试，再慢慢改成自己的。

6万+星开源项目，用Claude代码模型免费编程，支持本地语音输入 free-claude-code能做什么 多模型一键切换，无需重复登录 支持终端/IDE/手机/浏览器使用 本地运行，隐私安全有保障 语音输入通过Discord/Telegram实现 自动故障转移，服务更稳定 节省90%token消耗 昨天+415、今天+787，总星数7.0万，连续在榜3天。 写代码又不想被厂商绑定的程序员，先收藏 关注我，每天带你看GitHub上涨得最快的项目！

世界上前20的Skill必装榜！ 1、superpowers（by obra），当时星标 30.2 万 它把开发拆成四步：头脑风暴、写计划、测试驱动、代码审查，串成一套开发流程。做中大型功能之前装上，AI 不会一上来就乱写代码。 2、skills（by mattpocock），当时星标 29.8 万 需求说不清的时候，它会反过来追问你，再帮你理清架构。排查 bug、重构老项目，用它最顺手。 3、andrej-karpathy-skills（by multica-ai），当时星标 22.1 万 一份项目规则：AI 先想清楚再动手，只改该改的地方。放进项目根目录，写代码时就生效。 4、skills（by anthropics），当时星标 18.2 万 官方技能库，Word、PPT、表格和 PDF 都能直接做。想自己写 Skill，照着它的模板改就行。 5、ponytail（by DietrichGebert），当时星标 16.8 万 让 AI 像最懒的资深工程师一样思考：能不加的抽象就不加。代码写完让它过一遍，把过度设计和技术债挑出来。 6、ui-ux-pro-max-skill（by nextlevelbuilder），当时星标 13.8 万 整套配色、字体搭配和交互规范都在里面。做落地页、后台和 APP 界面之前装上，页面更像设计师做的。 7、graphify（by Graphify-Labs），当时星标 12.9 万 把代码、文档和数据库结构转成一张知识图谱。接手陌生项目时先建图，再问"这个函数被谁调用"，一查就清楚。 8、caveman（by JuliusBrussee），当时星标 11.4 万 让 AI 用最少的字回答，啰嗦的铺垫全删掉。长时间跑 agent 的时候装上，能省下一大截 token。 9、agent-skills（by addyosmani），当时星标 10.9 万 谷歌工程师整理的工程规范，覆盖接口设计、上下文管理和质量检查。团队一起写项目，用它统一写法。 10、taste-skill（by LeonxLnx），当时星标 9.9 万 给 AI 补上审美：排版、参考图和动效都有讲究。做官网首页和作品集的时候用，页面不再像套模板。 11、Understand-Anything（by Egonex-AI），当时星标 8.7 万 把代码变成能点开的交互图谱，还会讲清楚业务流程。新人上手项目、读开源代码，最省时间。 12、impeccable（by pbakaus），当时星标 8.3 万 专门提升 AI 的设计能力，会检查间距、层级和细节。页面做完先让它审一遍，再按建议打磨。 13、awesome-claude-skills（by ComposioHQ），当时星标 7.7 万 一份技能合集，按场景收录了八百多个 Skill。不知道该装什么，先来这里挑。 14、last30days-skill（by mvanhorn），当时星标 6.5 万 它会去 Reddit、X 和 YouTube，汇总最近 30 天的讨论。 做选题、追热点、调研同类产品的时候用。 15、humanizer（by blader），当时星标 5.9 万 专门去掉文字里的 AI 痕迹，比如套话和固定句式。公众号、口播稿和邮件写完，都可以让它过一遍。 16、diagram-design（by cathrynlavery），当时星标 5.8 万 支持四十多种图表，直接输出成网页文件。写技术文档、做方案汇报，用它画架构图和流程图。 17、i-have-adhd（by ayghri），当时星标 5.8 万 让 AI 先说结论和下一步，再给细节，不把答案埋在长段落里。问技术问题、想马上拿到结果，就装它。 18、marketingskills（by coreyhaines31），当时星标 5.6 万 覆盖文案、SEO 和数据分析这些营销技能。写推广文案、提升网站搜索排名的时候用。 19、academic-research-skills（by Imbad0202），当时星标 5.3 万 从查文献、写论文到模拟审稿，一条流程串起来。写毕业论文、投期刊之前都能用。 20、scientific-agent-skills（by K-Dense-AI），当时星标 5.3 万 让 AI 变成科研助手，接入生物、化学这些领域的数据库和工具。做实验分析、查专业资料的时候用。

让 Claude Code 跑一会儿额度就见底，翻回去一看，大头根本不是你说的话，是它自己 grep 出来的几百行结果、一整坨日志、重复的 JSON，每一轮都原样塞回给模型。 Headroom 管的就是这块。它在本地把工具输出、日志、文件、RAG 片段先压一遍，再发给模型。 现在 7.9 万多星，今天在 GitHub Python 日榜上，10 号刚发 v0.44.0。 README 里我觉得比较有用的： 1. 不用改代码，headroom wrap claude 一条命令就把 Claude Code 套上，Codex、Aider、OpenCode、Kimi CLI 也能这么接，不想用了 headroom unwrap 撤掉 2. 官方实测四个 agent 场景省了 21% 到 57% 的输入 token，重复的 JSON 和日志能压掉九成以上 3. 压掉的原文都缓存在本机，模型需要细节时自己调 headroom_retrieve 取回来 4. 还能压输出：开 HEADROOM_OUTPUT_SHAPER=1，让模型少说"好的，我来……"这类开场白，默认是关的 压缩在本机跑，内容不会发出去。uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]" 就能装，Apache-2.0，Cursor 得手动配。 大段正文、本来就很密的输出基本压不动，省多少看你的流量有多啰嗦，跑一下 headroom savings 就知道了。