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Mac image compression tool: ImgZilla Most compressors create new files — which means you have to recheck every reference in your website or code project. ImgZilla does it differently: • Compress in place (same filename & folder structure) • Fully local on macOS — no uploads • Batch optimize PNG / JPEG / WebP / AVIF Perfect for Mac users who maintain websites and project assets long-term. 👉 #MacApps# #DevTools# #WebDev#

Mac 图片压缩工具：ImgZilla 很多图片压缩工具会生成新文件，但对于网站和代码项目来说，文件名变化意味着还要重新检查引用。 ImgZilla 支持： • 原地压缩，不改文件名和目录结构 • macOS 本地处理，不上传图片 • 批量优化 PNG / JPEG / WebP / AVIF 适合长期维护网站和项目资源的 Mac 用户。 👉 #MacApps# #DevTools# #WebDev#

Grok Build is becoming a complete environment for building, deploying and managing real-world applications Its plugin marketplace brings the entire development stack into one connected workflow: • Vercel for deployment • Sentry for monitoring • Chrome DevTools for debugging • Cloudflare for infrastructure • Supabase, MongoDB and Neon for databases • Firecrawl for web data • Figma for design • Railway for hosting • Stripe for payments You are not just asking Grok to write code You can build, test, debug, connect infrastructure, deploy and manage production without constantly switching between tools Grok Build combines a frontier model, a powerful agentic harness and all the tools needed to go from an idea to a shipped product

再次推荐 Google Engineering & DevRel Leader @addyosmani 重磅开源的 Agent Skills (69.7✨)，把资深工程师的生产级工程纪律，固化为 AI Agent 可机械执行、强制验证、跨工具复用的工作流 Agent Skills: Production-grade engineering skills for AI coding agents. 它要解决什么问题？ AI Coding Agent 的默认行为是"走最短路径"——跳过规格、跳过测试、跳过安全评审，给出能跑但不可靠的代码。Agent Skills 的立论是：质量不靠提醒出来的，要靠强制流程托底的。它把"什么时候写规格、测什么、怎么评审、何时发布"这类隐性工程判断，固化成 Agent 必须遵循的步骤。 顶层架构：六阶段生命周期 DEFINE → PLAN → BUILD → VERIFY → REVIEW → SHIP /spec /plan /build /test /review /ship 8 个 slash 命令作为入口，分别对应一个阶段，自动激活对应 Skills。Skills 也会按上下文自动触发（写 API → api-and-interface-design，写 UI → frontend-ui-engineering）。/build auto 在一次批准后自动跑完计划与实现，但每个任务仍独立测试、独立提交、遇险即停。 24 个 Skills 的分布 1. Meta - 1 个 using-agent-skills（路由，决定该用哪个技能） 2. Define - 3 个 interview-me、idea-refine、spec-driven-development 3. Plan - 1 个 planning-and-task-breakdown 4. Build - 7 个 incremental-implementation、test-driven-development、context-engineering、source-driven-development、doubt-driven-development、frontend-ui-engineering、api-and-interface-design 5. Verify - 2 个 browser-testing-with-devtools、debugging-and-error-recovery 6. Review - 4 个 code-review-and-quality、code-simplification、security-and-hardening、performance-optimization 7. Ship - 6 个 git-workflow-and-versioning、ci-cd-and-automation、deprecation-and-migration、documentation-and-adrs、observability-and-instrumentation、shipping-and-launch 几个值得点名的设计取向 · doubt-driven-development：对抗性"新上下文复盘"，CLAIM → EXTRACT → DOUBT → RECONCILE → STOP，可选跨模型升级。这是该仓库比较有原创性的一项，针对高代价/不可逆决策。 · source-driven-development：框架决策必须挂在官方文档上，要引源、要标注未验证项。直接对治 LLM 编造 API。 · deprecation-and-migration 把"代码即负债"单列为技能，配套强制 vs 建议性弃用模式与僵尸代码清除——很少见但有工程味。 · Google 工程文化底蕴：Hyrum's Law（API）、Beyonce Rule 与测试金字塔（测试）、变更尺寸约 100 行 + 评审速度规范（评审）、Chesterton's Fence（简化）、主干开发（git）、Shift Left 与 feature flag（CI/CD）。来源明确标注自《Software Engineering at Google》与 Google 工程实践指南。

兄弟们，推荐一个真香工具：Chrome DevTools MCP🔥 我最近搞 AI Agent 的时候发现这个官方项目，直接爽到飞起。 它能让 Claude、Cursor 这些 AI 直接操控真实的 Chrome 浏览器，调试、自动化、看性能全都能干。 具体好在哪： - 实时看网络请求、Console 日志，还带 Source Map - 录制性能 Trace，结合真实用户数据分析瓶颈 - 自动化操作稳得很（点、输、截图、跳转） - 还有 Heap 快照对比，调内存问题超实用 用 npx 就能跑，支持主流 AI 客户端，一配就行。 以前 AI 写代码老是猜，现在直接进浏览器实战，效率高太多了。做网页、SaaS、自动化脚本的都值得试试。 Star 已经 4w+ 了，官方出的，更新也勤。 链接放评论了 👇 有玩 Agent 的快去看看，欢迎评论区交流玩法！ #AI工具# #ChromeDevTools# #Cursor# #独立开发者#

今天学了一招，现在 Codex 可以开启内置浏览器的完整 CDP 访问权限，位置在 设置 -> 浏览器的最下面。 我的理解是，开启完全 CDP 以后，类似你手动打开 DevTools 访问权限，原来只能靠截图和点击，现在可以直接调用 CDP，可以更深入的分析问题, Network , Conosle Performance 等等，都可见了。 想让 Codex 更强大的调试浏览器中的应用的时候，可以开启一下这个开关.

Here’s everything you need to know about Grok Build’s changelog since release Grok Build is moving fast from a coding CLI into a full terminal-native agent workspace Since launch, it has added or improved plan/review/approve workflows, clean diffs, project-aware context through AGENTS.md, skills, hooks, plugins, MCP servers, parallel subagents, headless mode, ACP support, web/X search, image and video tools, compaction, memory handling, and long-running sessions The biggest upgrade people should not miss is the rendering layer Grok Build can now keep more technical output directly inside the terminal: math, formulas, LaTeX, Mermaid diagrams, ER diagrams, UML/class diagrams, state diagrams, sequence diagrams, tables, media outputs, and richer terminal views That matters a lot for research, ML, simulations, algorithms, database design, infra diagrams, paper implementation, and serious code review The terminal is no longer just where you run commands. It is becoming the place where you understand the work, inspect the logic, review diagrams, and keep moving without constantly copying output into another app The workspace layer is also got much more serious upgrades Agent Dashboard lets you manage multiple coding sessions from one screen, see what is working, idle, blocked, or waiting for input, peek at the latest output, reply inline, and dispatch new work without jumping between sessions The Plugin Marketplace turns Grok Build into an extensible developer environment Plugins can bundle skills, slash commands, agents, hooks, MCP servers, and LSPs. Launch partners include MongoDB, Vercel, Sentry, Chrome DevTools, Cloudflare, and Superpowers. Plugin installs can now resolve directly from registered marketplaces instead of only local paths The latest releases are mostly about making all of this reliable during real work Long responses can resume after network blips. MCP servers recover better after drops or noisy output. Compaction no longer hangs forever. Notifications only fire when user attention is actually needed. Linux clipboard support is stronger. Windows and iTerm rendering are cleaner. Very long sessions can scroll, resume, and quit without falling apart Grok Build is becoming a full terminal-native agent workspace: multi-session, plugin-driven, MCP-connected, diagram-aware, math-capable, media-capable, long-context, and built for developers who actually live in the terminal

Claude Code 之父自己的 CLAUDE.md 现在就两行... Claude Code 团队聊"少即是多"分享随着模型能力增加该如何和模型交流： “别跟模型较劲做加法，因为模型每代都在变强，你今天费劲搭的东西很快就白搭了。” 为什么 Claude Code 坚持做命令行不做 GUI？ 因为模型进步太快，半年后可能界面就过时了... 具体落在四件事上： 1. CLAUDE.md 越短越好，定期清空重来 他自己的 CLAUDE.md 就两行，提 PR 自动合并、提 PR 发审批频道，其余规则全写进提交到代码库、全队每周共建的那份里。看到队友犯可避免的错，就直接在 PR 上 Claude 让它把规则加进去。 当系统提示"你的 CLAUDE.md 已经几千 token"时，他的建议是直接删掉重写：用最少的东西把模型拉回正轨，模型跑偏了再一点点加回来。而且你会发现，每换一代模型，要加的越来越少。 很多人的毛病是过度工程化。 2. 为什么坚持做命令行（CLI）而不做图形界面 因为模型进步太快，做不出一个半年后还不过时的 UI。 而且 CLI 反而降低门槛，用 Claude Code 不需要懂 Vim、Tmux、SSH，打开就有它带着走。团队里也有 Vim 死忠，"除非我死否则别想夺走我的 Vim"，但他自己就用 VS Code，觉得自己是个普通工程师。 3. 终端输出"详细 vs 简洁"的拉锯 他个人喜欢啰嗦，能扫一眼发现模型跑飞，按 Esc 当场摁住。 半年前他想砍掉冗长的 bash 输出，结果 Anthropic 员工全员造反。最近把"读文件/搜文件"折叠成一行摘要（这放半年前发不出来，因为那时模型还常读错），GitHub 上又有人不干。于是加了 verbose 模式两边兼顾。 这套打磨方式就是：发布 → 自己用一个月 → 听用户骂 → 迭代。他说最爱的就是听用户到底想怎么用。 4. 用 AI 修 bug 的体验已经"离谱" 做好日志后，随口说"这个对象出错了"，它就翻日志、自己搞清楚，甚至能开生产通道看线上数据库。 最戳他的一个例子：他自己查一个内存泄漏，做 heap dump、开 DevTools、翻代码翻半天没搞定。队友 Chris 直接把问题丢给 Claude Code，它自己写了个小工具分析 heap dump，比他更快找到了泄漏。 收尾的反思 他说"Agent 能做什么"这件事每换一代模型就变，新人往往比他这个老人用得还溜，"这事我得反复重新适应，因为我的脑子还停在过去。" 一句话总结：模型在飞涨，人的最优策略不是堆配置、堆脚手架、堆工具，而是做减法、保持轻、把判断让给越来越强的模型，并不断推翻自己过时的使用习惯。

The Grok Build Plugin Marketplace is now in beta. Build with MongoDB, Vercel, Sentry, Cloudflare, and Chrome DevTools plugins from your terminal. Read more