与「GitHub」相关的搜索结果

有人用开源做了个 CapCut 的平替，完全免费还没水印 GitHub 已经 5.5 万星了 CapCut 那边动不动就加水印、锁功能、还要你掏钱订阅，有个开发者团队实在受不了，干脆自己写了一个 核心优势就是： • 全功能视频编辑 • 零水印 • 不用付费 • 完全开源免费 • 5.5万人星标，靠谱

Multi-Agent CAD：AI生成可打印的CAD模型 清华IEI实验室开源，4个Agent接力把文字变成可打印3D模型。把CAD生成拆成规划、设计、编码、质检四步，各阶段只传递结构化数据不带完整对话记录。 相比CAD Skill，token消耗降到1/116，成本降到1/13，通过率从97.9%升到99.3%。 Github：

Vercel 与 OpenAI 等多家公司联合推出 Agent Plugins 开放标准 Agent Plugins 是一个跨平台、中立的AI Agent插件标准，旨在解决 Agent Skills和 MCP 服务器在不同客户端间格式不统一、难以复用的问题。 规范非常轻量，插件根目录下只需包含一个包含基本元数据的 plugin.json 文件，并使用固定目录存放组件（如存放 Skill 的 skills/ 目录和配置 MCP 的 mcp.json） 由 Vercel 发起，并与 AWS、Anysphere、GitHub、Microsoft 及 OpenAI 等公司联合制定。支持包括 ChatGPT、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Kiro 以及 VS Code 在内的主流平台与工具。 没有Anthropic参与，首发也不支持Claude Code。Skill和MCP标准都是Anthropic推出的，这些公司联合有对抗Anthropic的意思。 详细介绍：

Agent Plugins 是由 OpenAI、AWS、Cursor、GitHub、VS Code 和 Vercel 等厂商共同推动的开放标准，把 Agent Skills 和 MCP 服务器配置打包成一次构建、多个 AI Agent 客户端间通用的可移植插件。

📣 Kimi K3 is now available in GitHub Copilot for @code! Try Kimi Moonshot's latest open-weight model for agentic coding, now hosted by @FireworksAI_HQ. 📖 Learn more:

📣 @Kimi_Moonshot's Kimi K3, an open-weight model, is now generally available and rolling out in GitHub Copilot. The model shows frontier-level abilities on agentic coding with highly cost-effective pricing. It is hosted by @FireworksAI_HQ. Learn more. 👇

任何人想要优质的流量，看到这条帖子，请立即把 GitHub 前 3650 个高星项目，用 Codex / Claude Code 拉出来，整理好，接下来每天发 10 条 最好和 Skill 相关，或者和 PPT, 写作，去 AI 味强相关，多了不说，1个月 3,5000 的粉丝可涨 每个时代都有自己的鸡蛋要领，这话，含金量天天涨

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.

最近比较闲，一边学日语，一边重新研究以前感兴趣的开源项目。 但现在已经很难静下心从头读代码了，毕竟 AI 读得比我快。 于是换了个方法：让 AI 读一个历史悠久项目的 GitHub 提交记录，再结合 release、issue、论坛讨论、RSS、新闻和当时的时间背景，整理成一部项目编年史。让它像写小说一样地，讲这个项目如何从 0 到 1 被实现出来的，没事就打开看看，老有意思了。

兄弟们刷到一个 GPT-Image2 提示词库，我第一反应是： 这玩意涨 Star 是不是开挂了。 刚开源没几天，GitHub 直接干到 9000 Star。 在 GitHub 上见过不少项目起飞，但这种速度，真不多见。 它其实就干两件事。 但这两件事，刚好把我之前出图最痛苦的部分给拆了。 第一，一套工业级提示词引擎。 不是那种“高清、电影感、细节丰富”硬堆词的 prompt。 是真有结构、有逻辑、能复用的一套系统。 第二，一个一直在更新的模板库。 你今天刚想做某个风格，可能明天里面就多了一套现成模板。 这就很离谱。 以前出图最烦的是什么？ 反复试参数。 反复改词。 反复生成。 然后盯着结果骂一句：怎么还是这鸟样。 用这种现成结构去套，稳定性真的会高很多。 我自己翻了几天，感觉至少把以前浪费在瞎试上的时间，省回来一大截。 更狠的是，后面还跟了一套 GPT images 2 提示词合集。 这批提示词跑出来的图，质感和细节确实有点东西。 光影、材质、构图，全都不是随便糊弄的那种。 很多玩法你自己硬想，真不一定想得到。 整包 3.9GB。 基本都是市面上热度很高的那批，打开就能直接用，不用再到处东拼西凑。 提示词引擎本体在这： 3.9GB 爆款素材包在这： 说白了，做 AI 图的人已经分层了。 一种还在苦哈哈炼丹，试错，熬夜调 prompt。 另一种已经把提示词引擎和模板库当外挂用了。 效率不是差一点。 是别人还在搓木棍，你已经掏电钻了。 很多人看到的是“又一个开源项目”。 我看完只觉得，后面还靠纯手搓 prompt 出图的人，真的要被卷麻了。