Guangzheng Li (@iguangzhengli)
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有点理解为什么 pi 的作者说 Claude Code 经常内部修改行为导致他想要做一个自己的 pi agent 了
Claude Code 因为更新了 1M 的上下文，把 clear context 从 Plan mode 的接受按钮中去除了
需要配置 showClearContextOnPlanAccept: true 开启
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codex 终于出 sub agents 了，这功能谁用谁知道，严重怀疑是为了兼容 codex app 页面版本，拖慢了 CLI 的迭代速度。。。
Subagents are now available in Codex.
You can accelerate your workflow by spinning up specialized agents to:
• Keep your main context window clean
• Tackle different parts of a task in parallel
• Steer individual agents as work unfolds
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这个还挺有意思的，OpenMAIC 是清华团队出品的一个多 Agent 编排的互动课堂
可以把你想学习的知识转化为一节课程，除了老师，还有助教和同学，每个 agent 在课堂中发挥不同的作用
有的 Agent 可以帮你补充细节，有的可以帮你从不同的角度问问题，感兴趣的可以围观～
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(1/2) Glad to announce our OpenMAIC! 🎉
Open-sourcing MAIC (Multi-Agent Interactive Classroom) from Tsinghua University — LLM-driven multi-agent classroom for scalable & adaptive online education.
🏗️ Core Architecture:
✅ MAIC-Craft: Read (multimodal extraction) → Plan (course components + agent generation)
✅ Adaptive Engine: Cognitive student modeling + Token-level personalization (RAG + Bloom's/ZPD/UDL)
✅ Multi-Agent Classroom: 1 Student + N Agents (Teacher, Assistant, 4 Peer Archetypes)
✅ Manager Agent: Class state receptor for turn-taking orchestration
🔗 Give it a try 👉🏻 GitHub:
#AI# #EdTech# #MultiAgent# #LLM# #Research# #OpenSource# #Tsinghua#
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6. 最后还有一个非常特别的是：图表里面还有内嵌的 sendPrompt(text) 钩子
当你点击图中的某一个节点时， 可能会触发继续的聊天，例如展开解释 XXX, 比较 A 和 B 等等
这意味着生成的图表也不是最终态，而是一个可视化的导航入口，引导你继续聊天和生成。
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3. 图表里放标签、节点、必要数字，聊天正文里放分析、背景、解释、推导。防止示意图变成海报
4. 渲染出来图表的应该是嵌入到 iframe 或者容器中
5. 最特别的是，这个图表也是流式输出，这和原来等待 HTML 和 SVG 完全生成再渲染有很大的不同
应该是在 prompt 中精确控制了 HTML 的生成过程才能做到
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仔细研究了一下，Claude 把图表融入对话的一些细节是：
本质是 HTML，SVG 和 mermaid，能想做到 Claude 这样自然，有很多的细节优化
1. Seamless：不要有厚重阴影、彩色背景、花哨标题、强烈的品牌风格
2. 明确禁用渐变、阴影、模糊、发光等等，不然流式渲染图表会不停的闪烁
更多细节是 👇
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Claude 开始支持在对话里直接生成交互式页面和图表
实际体验下来效果还挺好的
如视频所示让它生成 git 的基础教学，竟然是可交互式的
感觉 Claude 的产品经理是有点东西的，同时也感慨垂直类产品真是得注意被大厂挤压生态
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Claude 开始支持在对话里直接生成交互式页面和图表
实际体验下来效果还挺好的
如视频所示让它生成 git 的基础教学，竟然是可交互式的
感觉 Claude 的产品经理是有点东西的，同时也感慨垂直类产品真是得注意被大厂挤压生态
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Claude 网页版帮你做 web 应用的技术栈选择的是：
- ✅ React + TypeScript（通过 Vite）
- ✅ Tailwind CSS（含 shadcn/ui 主题系统）
- ✅ 配置路径别名（`@/`）
- ✅ 预装 40+ 个 shadcn/ui 组件
- ✅ 包含所有 Radix UI 依赖
- ✅ 已配置 Parcel 用于打包（通过 .parcelrc）
- ✅ Node 18+ 兼容性（自动检测并锁定 Vite 版本）
最后再打包成单个 HTML 展示出来
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感觉下一步各大厂商的 AI Chat 产品就要往内置 sandbox 环境和 AI Skills 上发力了，OpenClaw 的方向是大势所趋。
#AI康复训练# Day 5 今天研究了一下别人推荐的 tessl，感觉是个方向，但不知道效果怎么样
它主要做三件事：
提供 Tessl Registry：对标 AI 的 npm 或 Docker Hub，你可以在上面找到别人写好的 Skills & Docs
提供 Tessl CLI：一键安装更新 skills 和文档等上下文
自动评估测试：评估 Skills 和新的上下文是否更有效果
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从最开始每次 review AI 的代码都要打开 IDEA，到后来实在是觉得打开 IDEA 太重了，用起了 vscode 插件 git graph
再到后面 vscode/cursor 也懒得打开了，用起了 lazygit 和 diffnav
还有更好用的推荐吗
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这个基于 Ghostty 的 cmux 新终端还挺有趣的
当 Claude Code、OpenCode 需要你介入时，窗格会显示蓝色光环，标签页会高亮
内置浏览器标签，提供 agent-browser 自动化浏览器操作，打造专为 Agents + Vibe Coding 的新终端？
其实 Warp 也还行，就是最近几次更新有点难绷
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#AI康复训练# Day 4 这两天看了不少文章，感觉这篇文章还挺有意思的，如何像 k8s 编排服务一样，管理和编排 AI Agents？
如何抽象和编排 Agents 感觉未来也是一个方向
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cloudflare 用 search + execute 两个 API 替代把 2500 个 cloudflare API 塞进你的 MCP 上下文里
code mode is the shift
@mattzcarey breaks down how our mcp server exposes the entire cloudflare api with ~1k tokens and basically two tools: search + execute
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#AI康复训练# Day 3 今天主要是详细了解了一下 pi-mono 这个仓库的设计
把和 CC 的聊天记录转成了学习 notes，没什么价值，但需要的也可以参考下
里面有 pi-ai 和 pi-agent-core 两个包的设计思路和用法，看完确实挺有收获的
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#AI康复训练# Day 2 今天把之前朋友推荐免费的《Google AI Agents 5 天实战课》看完了
适合新手观看，不过也有挺多干货，类似Agent调用反转和 Session/Memory之类的。
实战部分课程用的是Goole ADK，我感觉用其他 Agent 框架或者手搓重写实战部分会更有印象一点
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最近天天打海克斯大乱斗，有点跟不上 AI 的发展了，打算花几天时间进行 AI 学习康复训练。
Day 1 先把最近大火的 OpenClaw 创始人的播客看了一遍，两个视频 5 个小时，挺值得一看的。
有一个很有意思的观点是，AI 时代新的 Hello World 就是亲手写一个 Agentic 的程序。马上动手！#AI康复训练#
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几年业余时间用AI vibe coding 了 @myinvestpilot 现在把架构思考全开源了
真实规模：28个仓库、53.8万行代码、3k+用户、年云成本低四位数
总共四篇文章： AI 原生系统设计（DSL）、多 Agent 架构、Agent 驱动开发流程、一人公司云原生架构
repo：
欢迎分享你的 solo 经验
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