"三个增强 Claude Code 实用性的开源工具，来自知名 AI 研究者 Yam Peleg 分享推荐\x0a\x0a1. WhatsApp bridge for Claude Code\x0a · 功能：允许用户通过 WhatsApp 直接与 Claude Code 互动，实现更便捷的移动端对话。 \x0a· 开源地址：https://github.com/steipete/clawdis\

"2025 年谷歌 AI 全面崛起，整个 AI 行业也是发展极其迅猛，多模态、智能体、智能硬件更是如此，一起分类看看谷歌官方分享的 AI 应用技巧\x0a\x0a深度研究与智能学习\x0aGemini 3 的发布标志着多模态理解能力的跨越。AI 不仅能读懂复杂的论文，还能将其转化为互动的可视化指南。\x0a· Gemini 3：支持文本、视频、代码等多种输入，可生成交互式模拟\x0a· Noteb

"通过 Anthropic 官方文档「Agent Skills Best Practices」一起看看如何构建 Agent Skills 最佳实践。\x0a\x0a1. 核心原则：上下文经济与弹性约束\x0a· 极简主义：上下文窗口是昂贵的公共资源。默认 Agent 具备通用常识，说明文档应仅聚焦于其不知道的特定领域知识，杜绝基础概念解释。\x0a· 动态自由度：根据任务风险设定指令僵化程度。低风

"项目定位：为 AI 打造的持久化“外挂大脑” 🧠\x0aContinuous Claude 是针对 Claude Code 等 AI 编程助手量身定制的增强系统。它的核心使命是打破 AI 在长对话中的“健忘症”，通过建立一套类似人类工程师的记录与交接机制，让 AI 在处理复杂、跨周期的开发任务时，始终保持清醒的认知和精准的记忆。\x0a\x0a核心痛点：为什么原生 AI 会“变傻”？ 📉\x

"核心成就与背景\x0a· 极速开发：在短短 4 周（10.8~11.5）内，一个小型的 4 人工程团队配合 Codex 完成了从原型到全球发布的开发工作。 \x0a· 高质量交付：App 发布后即登顶 Play Store 榜首，首日生成超百万视频，且保持了 99.9% 的无崩溃率。 \x0a· 资源消耗：整个过程消耗了约 5B token。 \x0a\x0a开发哲学：打破“布鲁克斯定律”\x0

"来自 Ngrok 团队 Sam Rose 关于 Prompt Caching 的技术博客，Sam 从底层原理到厂商实测，非常清晰地揭示了这项技术如何成为 LLM 应用降本增效的“杀手锏”。\x0a\x0a核心原理：缓存的不是“文本”，是“思维状态”\x0a很多人误以为 Prompt Caching 只是简单地存储了输入的文本。实际上，它复用的是模型推理过程中最昂贵的中间产物—— K (Key)

"Agent Skills 是一个简单、开放的标准格式，用于为 AI Agents 提供新的能力和专业知识，上个月 Claude Skills 首次推出，后续快速得到各家 AI Agent 跟进支持，现在 Anthropic 正式发布为开放标准！\x0a\x0a核心概念\x0a· Skill 的结构：一个 Skill 就是一个文件夹，里面必须包含一个 SKILL. md 文件。该文件以 YAML

"OpenRouter 发布 2025 年度 AI 模型统计回顾「2025 OpenRouter COMMUNITYSTATS」 \x0a报告地址：https://openrouter.ai/wrapped/2025/stats?t=2 \x0a \x0a2025 年总路由 Token 136.78T！\x0a如果这个数据还不够直观，看看对比数据： 它相当于 14亿部小说、2400万年不间断演讲、

"核心理念：从“写代码”转向“编排 AI”\x0a编程的重心已从记忆语法转向逻辑治理。开发者的核心价值在于：定义愿景、管控上下文、守住质量底线。\x0a\x0a⚡ 核心范式：高密度规划 + 精准上下文 + 极小步迭代\x0a1. 规格先行 (Spec-First) 📋\x0a· 文档驱动：在编码前编写 spec.md，明确架构、模型与合约。\x0a· 逻辑对齐：先让 AI 审查规格书。在逻辑达成

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"对话式逆向工程剖析 ChatGPT 记忆系统\x0a❌ 完全没有向量数据库和 RAG\x0a✅ 而是一种分层、高效的四级上下文结构\x0a\x0a核心发现：比想象中更简洁\x0aChatGPT 的“记忆”并非在一个巨大的数据库中搜寻你过去说过的每一句话。相反，它通过巧妙地拼接不同层级的信息，在个性化和响应速度/成本之间取得了平衡。\x0a\x0aChatGPT 上下文的四层结构\x0a1. 会话

"知名开发者 Simon Willison 过去两年利用 LLM 构建了超过 150 个“HTML Tools”。他提出的「单文件 HTML + 浏览器原生能力 + AI 编程」模式，正在成为 AI 时代一种极具潜力的软件开发范式。\x0a\x0a1. 什么是“HTML Tools”？\x0a· 单文件架构：HTML、JavaScript、CSS 全部封装在一个 .html 文件中\x0a· 零构

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"AI 写的代码，往往“虚胖” 在用 AI 写代码时常发现一个问题：代码能跑是能跑，但总觉得“味儿不对”——太啰嗦、太刻意，不像是一个经验丰富的资深工程师写的。 \x0a\x0aCursor 的这条指令，就是为了精准切除以下四种“AI 代码赘肉”：\x0a\x0a1. 切除“废话文学” (Extra Comments)\x0a· 症状：AI 特别喜欢解释显而易见的事情。比如代码写了 score +

"核心目标\x0a利用 Cursor 辅助，快速、深入地掌握一个新项目的代码架构、技术栈和业务逻辑，并生成可供反复查阅的文档。 \x0a \x0a详细工作流归纳\x0a1. 安全探索与全局扫描 (准备阶段)\x0a开启“Ask Mode”：\x0a· 操作：将 Cursor 切换至 Ask Mode\x0a· 目的：这是一个只读模式，防止在探索过程中意外修改代码，确保代码库的安全\x0a快速检索：

"很多 AI Agent 之所以让人觉得“笨”，不是因为模型不够聪明，而是因为它们缺乏执行力。为了解决这个问题，制定一个包含四个核心要素的“体检清单”。\x0a\x0a1. 真正“活”的记忆\x0a很多 Agent 只有短暂的“上下文窗口”或简单的对话摘要，这远远不够。\x0a· 核心问题：Agent 经常重蹈覆辙，因为它不记得自己刚才试过什么、错在哪里\x0a· 解决方案：需要建立结构化的记忆库

"再看 Manus 这篇深度好文「Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus」还是很有收获和启发！ Manus 如何在不改变模型参数的前提下，通过极致的“上下文工程”解决 AI Agent 运行慢、逻辑失效及成本高昂的问题。其核心思路在于将 Context 视为一种工程资源进行精细化管理。\x0a\x0a1. 性能优

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