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开源了，开源了！ 是不是受够了公众号排版？辛苦调好的样式，一粘进编辑器就掉格式？每篇还得手动全选复制、排版还千篇一律？ 我和「摸鱼小李」联名首发一套排版神器 👉 gzh-design-skill 写完 Markdown，它帮你一键排成能直接粘进公众号、且样式不掉的精致 HTML。 四大特色： 1⃣ 6 套精选厚主题：摸鱼绿 / 红白 / 石墨极简 / 留白禅意 / 摸鱼票据 / 橄榄手记 ， 每套都是自成体系的组件库，不是换配色的"皮肤" 2⃣ 主题生成器：现成的不够用？一句话描述或甩张参考图，当场现造一套新主题 3⃣ 一键复制：预览页点「复制到公众号」→ 直接粘贴，样式一点不掉，告别手动全选 4⃣ 双关卡校验：脚本确定性兜住公众号平台的各种限制，换啥模型都不走样 ⚡ 不挑模型：Claude / GPT / Gemini + DeepSeek / Kimi / 通义 / GLM 国产模型都能跑 📦 一行安装： npx skills add isjiamu/gzh-design-skill AGPL-3.0 开源 · 欢迎共创 #AgentSkills# #公众号排版# #开源#

不管你是企业还是个人，用 agent 的时候，有一句话最该先问，但几乎没人问： 你装的这个 skill，安全吗？ 为什么这事要命？ 一个 skill，往往能拿到你的 API key，能读你的文件，能碰你 agent 的记忆 装一个恶意 skill，等于给人开了一道直通你 agent 大脑的门 而它就混在一堆正常结果里，长得跟好人一模一样 所以在 agentskillshub（现在收了 13 万个 skill）上，我们最近上线了一个功能： 把任意一个 GitHub 项目丢进去，它自动帮你审计里面 skill 的安全性 跑完会给你一份结果： 质量评分、完整度、各个维度的分，最后一个总评级 比如一个聚合了营销、写作各类 skill 的仓库，跑出来是「安全」 你就能放心装到自己 agent 上，不用再凭感觉赌一把 方法上分两层： 1️⃣ 一层是基于规则 + 参考学术论文的快速审计，覆盖广，给你一个安全下限 2️⃣ 一层是深度安全审计，真要放进企业，就得深挖它到底会不会偷偷拿走你的密钥 skills 安全，是现在个人和企业都在忽略的一块 装之前，先查一下 👇 🔗 CLI审计： npx @agentskillshub/cli audit owner/repo

Build a plugin once and use it across compatible agent clients. Introducing Agent Plugins, an open standard developed with @awsdevelopers, @cursor_ai, @github, @code, and @vercel that packages Agent Skills and supports MCP server configurations in a shared format.

herdr 真棒，自从之前推友介绍 agent skills 以后， 可以在 harness 之间可以互相召唤 互相指挥以后，很多场景都顺了。 如图是我用我的 review-forge 流程 做 code-review， 可以让 codex 先 review，然后它自动创建两个 agent panel，kimi k3 和 opencode 的 deepseek v4，去 review。然后主 codex 接收到两个 review 结果以后，生成 summary，我汇总 check 以后，再让 kimi 去修 bug，修好以后自动通知让 codex 去 verify， verify 后，kimi 再去读结果来回反复直到所有问题都解决，整个流程除了中间必须让我去 check 哪个 bug 要修之外，其他全都是自动化的，非常非常好用！

95% of agent skills are missing a key instruction. Which one? Few skills include the "use when" directive that tells the agent the right time to activate a skill. Good reminder from @bharath31_:

GitHub上真的有堆免费项目能直接替掉你在用的付费软件 我挑了12个最实用的，都是能直接拿来用或者自己部署赚钱的 1. TradingAgents - AI多Agent量化交易框架 2. LibreChat - 一个界面聚合ChatGPT、Claude、Gemini 3. HyperFrames - HeyGen开源视频生成引擎，一句话生成视频 4. Nango - 开源API集成平台，连接数百个第三方服务 5. Agentic Inbox - Cloudflare的AI邮件助手，自动读邮件提炼要点 6. Fincept Terminal - 开源彭博终端，免费查股票和加密货币数据 7. MoneyPrinterTurbo - AI一键生成短视频，输入主题自动出片 Star 7.4万+，最容易上手的批量制作工具 8. Coolify - 开源自托管PaaS，帮别人省Vercel费用还能收管理费 Star 5.8万+ 9. n8n - 工作流自动化平台，给企业搭流程能收设置费+月维护费 Star 19.4万+，GitHub最火的赚钱项目之一 10. agent-skills - Claude Code技能库，把常用操作封装成可复用指令 11. Ghost - 开源付费通讯工具，创作者自建会员订阅平台不被抽成 自己部署也能帮别人装赚服务费 12. VoxCPM - AI声音克隆工具，几分钟样本就能生成逼真语音 与其每月交各种工具的订阅费，不如挑一两个自己部署 省下的钱能干更多正事 挑一个感兴趣的开始吧

Kimi K3 is looking really impressive. I built a Paper Mario-inspired game with Kimi K3 (with Grok Build as harness) It was able to make use of the agent skills and tool calls to generate both 2D and 3D assets. 2D used Spriterrific / 3D from geometry. But what caught my eye was how it knew to make the top of the tree translucent when the player character was behind it. I didn't prompt for that - it just handled it by itself. It also handled the 'card flip' animation on its own. Will continue more tests - but liking what I'm seeing so far!

BaoCut：是宝玉老师 @dotey 开发的转录+粗剪的Skill，对创作者，省掉的是逐句抠字幕的时间。安装到 Claude Code / Codex 上，即可用自然语言驱动 BaoCut 这个 skill 剪辑 app 的命令行。 适用场景：对于喜欢将国外的演讲搬到国内的朋友来说简直就是福音，用baocut把视频/youtube的url导入即可完成翻译转录，对于搬运侠来说省了不少事。对于做跨境电商的朋友也很有价值，多语言转录也很有价值。 昨天介绍的三家接 agent 都走 MCP——ChatCut 给闭源编辑器外挂 MCP 插件、OpenCut 把 MCP 写进重写路线图、Palmier 原生 MCP。BaoCut 换了个更轻的姿势：把 app 自带的 baocut CLI 包成一个 Agent Skill，agent 直接跑命令cli： · baocut --json auto talk.mp4 --lang zh # 转写 → 润色 → 翻译，一条命令 · baocut export --srt --translated --lang zh BaoCut 解决的问题很垂直很精准：口播视频的转写、加字幕、翻译字幕、说话人复核、清理 talking-head、导出——这些正是知识博主/口播号最费时的机械活。以前逐句对字幕、手动翻译的活，现在跟 Claude Code 说句人话就跑完了。 我测试baocut使用了下，字幕识别转录上，要比剪映的自动字幕识别要好，帮我把相关的语气词拿掉了、很多重复的语句也直接剪掉了，也可以直接将字幕翻译为十几种其他语言。 #BaoCut# #AI剪辑# #字幕翻译# #ClaudeCode# #AgentSkill#

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:

量化交易圈的秘密武器开源了！ 想用机器学习真正跑通从数据采集 → 特征工程 → 模型训练 → 回测 → 实盘部署的全流程 19.7k+ stars 的神作 —— Stefan Jansen《Machine Learning for Trading》第3版配套代码仓库正式开源！ 很实用： 端到端实战 workflow：完整、可复现的交易策略开发闭环（含9个真实案例：股票、ETF、加密货币、期权、期货等）。 最新黑科技全覆盖：Generative AI、自主智能体（Agents）、RAG、知识图谱、强化学习、合成数据（TimeGAN 等）、因果推断。 6个生产级 Python 库：数据获取、特征工程、模型诊断、事件驱动回测、实盘执行全都有，开箱即用。 Docker 一键部署 + 大量 Jupyter Notebook，零基础也能跑起来。 配套官网 ml4trading点io 还有 112 个 Primer 教程 + Agent Skills，学到飞起。 无论你是量化新人、独立交易者，还是想进 hedge fund 的选手，这个仓库都能让你少走几年弯路，直接站在实战前沿。