说真的，GitHub上藏着一堆宝贝，大多数人根本不知道。 我整理了35个仓库，分四类给你，建议截图收藏，以后用得上。 一、学习类（打基础用的） 1️⃣ public-apis — 免费API大合集，做项目直接拿来用，不用自己造轮子 2️⃣ build-your-own-x — 边做边学，比看书强十倍 3️⃣ developer-roadmap — 不知道学什么方向？进去看一眼，路线图全给你画好了 4️⃣ free-programming-books — 免费编程书，能省不少钱 5️⃣ coding-interview-university — 自学计算机科班内容，有人靠这个进了大厂 6️⃣ the-art-of-command-line — 终端用得溜，效率直接翻倍 7️⃣ project-based-learning — 项目驱动学习，学完就能上手 8️⃣ you-dont-know-js — 你以为你懂JavaScript？进去看看再说 9️⃣ freeCodeCamp — 免费编程课，从零开始也能跟上 二、工具类（干活用的） 1️⃣ system-design-primer — 系统设计必读，面试聊架构全靠它 2️⃣ tech-interview-handbook — 面试准备手册，刷完通过率肉眼可见地高 3️⃣ javascript-algorithms — 算法可视化，看得懂，记得住 4️⃣ 30-seconds-of-code — 实用代码片段，复制粘贴直接用 5️⃣ gitignore — 各语言.gitignore模板，别再手写了 6️⃣ the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源合集，懂的人懂 7️⃣ awesome-selfhosted — 想自建应用？这里全是开源替代品 8️⃣ markitdown — 各种文件一键转Markdown，省事 9️⃣ maigret — 3000多个网站OSINT查询，信息收集神器 三、AI基础设施类（现在最值钱的方向） 1️⃣ ollama — 本地跑AI模型，不花一分钱API费 2️⃣ langchain — 构建AI应用的基础框架，绕不开 3️⃣ n8n — AI自动化工作流，能替你干很多重复活 4️⃣ dify — 可视化创建AI代理，不会代码也能玩 5️⃣ langflow — 拖拽式搭AI管道，门槛极低 6️⃣ mem0 — 给AI代理加记忆层，让它记住你说过的话 7️⃣ open-webui — 自建ChatGPT界面，数据留在本地 8️⃣ aider — 终端里的AI编程助手，写代码快很多 9️⃣ huggingface-transformers — 现代AI的地基，绕不开这个 四、多代理AI类（下一波红利在这） 1️⃣ browser-use — AI直接控制浏览器帮你干活 2️⃣ crewai — 多个AI代理组团协作，像个虚拟团队 3️⃣ autogen — 微软出的多代理框架，稳 4️⃣ metagpt — AI代理模拟整个软件公司，细思极恐 5️⃣ tradingagents — 交易多代理框架，量化方向的人注意了 6️⃣ lobe-hub — 可视化多代理平台，管理起来方便 7️⃣ cocoindex — 长文本代理引擎，处理大文档用得上 8️⃣ agency-agents — 完整AI代理机构框架，直接拿来二开 这35个仓库，光是AI这块就够你研究半年。 现在不收藏，等你想用的时候根本找不到。

兄弟们，40个有用的GitHub仓库，强烈建议收藏起来！ 1. public-apis — 免费API合集 2. build-your-own-x — 边做边学 3. developer-roadmap — 学任何技术 4. free-programming-books — 免费书籍 5. system-design-primer — 掌握系统设计 6. coding-interview-university — 自学计算机 7. the-art-of-command-line — 精通终端 8. project-based-learning — 项目式学习 9. you-dont-know-js — 深入学JavaScript 10. the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源 11. tech-interview-handbook — 面试通关 12. awesome-selfhosted — 自建应用 13. javascript-algorithms — 可视化算法 14. 30-seconds-of-code — 实用代码片段 15. gitignore — 各语言模板 16. ollama — 本地运行AI模型 17. langchain — 快速构建AI应用 18. n8n — AI自动化工作流 19. openclaw — 本地AI助手 20. dify — 可视化创建AI代理 21. langflow — 拖拽式AI管道 22. mem0 — AI代理记忆层 23. browser-use — AI控制浏览器 24. ruflo — Claude代理编排 25. crewai — 多代理AI团队 26. hermes-agent — 开源AI代理 27. markitdown — 文件转Markdown 28. maigret — 3000+网站OSINT 29. open-webui — 自建ChatGPT界面 30. aider — 终端AI编程助手 31. agency-agents — 完整AI代理机构 32. tradingagents — 交易多代理框架 33. browserbase-skills — Claude网页SDK 34. autogen — 微软多代理框架 35. metagpt — AI代理软件公司 36. lobe-hub — 可视化多代理平台 37. huggingface-transformers — 现代AI基础 38. cocoindex — 长文本代理引擎 39. freeCodeCamp — 免费编程学习 40. stable-diffusion-webui — 本地AI画图

给大家实操一下Codex新功能Appshots：按下左右两个 Command 键，可以把当前最前面的 App 窗口截图和可读取文字一起发给 Codex，省得你手动截图、复制、描述。 目前我试了一下总结推特文章，非常好用，主要是快捷好多！以前看见好文章就收藏，一收藏就吃灰，现在是看见有意思的文章就直接按两下按钮丢给codex帮我及时整理要点信息，如果再配合obsidian收录就能快速的捕捉灵感信息，大家赶紧试试吧！

美军非洲司令部（U.S. Africa Command）@USAfricaCommand 18日在社交媒体X发布了一段视频，显示美军与尼日利亚政府协作，17日袭击了藏身在尼日利亚东北部的ISIS伊斯兰国武装分子。 更多：

OpenAI 给 Codex 加了一个新的功能，叫 Appshots。 将任意窗口上下文传输给 Codex： 你在 Mac 上开发、设计、写文档、看网页时，可以直接把“当前正在操作的窗口上下文”发给 Codex。 操作方式： 在 Mac 上按两次 Command 键（⌘⌘），就能把当前应用窗口附加到 Codex 对话线程里。 重点不是单纯截图。 Codex 会同时获取： • 当前窗口的截图 • 窗口里的文本内容 • 甚至包括屏幕上没显示出来的部分内容 比如： 你现在在 VS Code 里写代码。 虽然屏幕只显示前 50 行，但整个文件其实有几百行。 Appshots 不只是拍一张图片，它还能读取编辑器里的文本上下文，所以 Codex 能理解完整代码结构。 再比如： 你在 Figma、Notion、浏览器、终端里工作。 按 ⌘⌘ 后，Codex 可以直接看到： • 当前 UI 长什么样 • 页面文字内容 • 控制台报错 • 文档说明 • 设计稿结构 这样你就不用： “复制粘贴代码 + 截图 + 手动解释半天”。 它更像： 把你的当前工作界面“共享”给 AI。

別再一個個複製 skill 到其他 AI 工具理了，本貓發現了個好工具 "skillshare" 就讓他來管理吧 自從 skill 這概念火了之後幾乎所有 AI Agent 都支援，但是每個工具又有自己的路徑，總不能把已有的 skill 再複製堆疊上去吧? 所以 skillshare 做的事很簡單： 把你的skill、agent、rules、commands存在一個源頭，然後用一條命令 skillshare sync 同步到 claude、codex、openClaw ....等所有平台。不用手動複製，也不用擔心版本差異，更不會遺漏任何工具。 比如你設計了個 skill 或 code 審查框架，skillshare 會自動推送到其他已安裝的 AI Agent —瞬間同步，無需手動操作。 使用起來也很簡單，安裝完後指定一個資料夾路徑。把要同步的檔案放進去，然後執行: skillshare sync 搞定! 完全離線可用，還有Web 儀表板，視覺化控制所有資源分發簡直不要太爽。很適合有資源管理強迫症的我😌 當然這還有其他功能，只等小夥伴自行挖掘了 地址：

Anthropic 今天正式上线了一个叫做「Claude for Legal」的仓库，一口气放出了 12 个针对具体法律岗位的插件，以及超过 20 个连接行业常用软件的 MCP 连接器。 无论你是公司法务、打并购战的律所、专注隐私和 AI 治理的法律顾问，还是每天苦熬到半夜的诉讼律师，甚至是法学院里摸爬滚打的学生，这个仓库都给你准备好了对应的 AI 工具，直接在 GitHub 上开源了： 这些插件用之前不是即插即用，你得花 10 到 20 分钟，带着 Claude 做个简单的“冷启动访谈”，把你团队的 playbook、模板和风格习惯都塞进一个叫 CLAUDE.md 的本地文件。这样，以后每个插件干活儿的时候，都自动按照你自家的风格和标准来。 Anthropic 这么搞，是为了彻底解决 AI 法律工具最常见的槽点：输出内容太通用，看起来不像哪家律所自己的东西。 Anthropic 还是挺懂律所的痛点的。 比如 Vendor Agreement Reviewer 插件，它能自动对照你家合同模板改供应商协议，还贴心地输出一份 redline 备忘录； 又比如 NDA Triager，帮你自动把涌进来的 NDA 文件按绿黄红分级，绿灯放行、红灯直接推律师处理； Claim Chart Builder 插件可以一键生成专利侵权对比表； Privilege Log Reviewer 自动帮你跑第一轮特权日志审查； 而 Docket Watcher 插件则不知疲倦地盯着法院动静，帮你把最新动态实时扫进来。 简单讲，就是把律所里最烦、最机械、最浪费人力的活，变成了一个个简单的 slash command。 如果说插件解决的是律所内部效率问题，那么对行业系统的深度接入才真正体现 Anthropic 的野心。 现在，Thomson Reuters 的 CoCounsel、Harvey，还有 iManage、NetDocuments、Ironclad、DocuSign、Everlaw、Relativity、Box、Datasite 等几乎所有你能叫得上名字的平台，全都接入了官方 MCP 连接器。日常办公的 Word、Excel、Outlook、PPT 也全线打通。合同改完后，Claude 甚至会直接输出成 Word 修订模式，律师一条条接受或拒绝就行。 Anthropic 不只是把目光停留在高端律所。他们还特意做了些更「接地气」的事儿，联合 Free Law Project 和 Justice Technology Association，给法律援助机构、公设辩护人、非营利法律组织推出特别折扣，连给普通当事人设计的 Courtroom5 工具也接进来了。这点挺让人感触的，因为美国大约八成民事诉讼里的原被告，根本请不起律师。 Claude for Legal 背后的大脑是刚升级的 Claude Opus 4.7 模型。Anthropic 很谨慎地强调：所有插件输出都是“仅供律师审阅的草稿”，绝对不能替代律师的专业判断。 README 文件里反复提醒：引用必须追踪来源，涉及特权和主观法律判断时，要默认保守处理。毕竟法律这件事，AI 还是不能完全代替专业律师。 官方博客：

和Quant Alex @StochAlex07 讨论： SABR Theta与Spot Theta+Vol Theta+Cross Theta的异同与应用，以及SABR模型自洽性分析。 **English Summary of the Chat** **SABR Theta vs Spot Theta + Vol Theta + Cross Theta** The conversation between **Alex Wu** (white bubbles) and **Jeff Liang** (green bubbles) is a technical discussion focused on **SABR Theta versus Total Theta** (i.e., Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta), model self-consistency, PDE residual, and the correct definition of SABR Greeks. ### Key Points Discussed: 1. **SABR Gamma = Spot Gamma** (first major question, raised by Jeff) Jeff asked whether SABR Gamma (\(\partial^2 P / \partial F^2\)) is identical to Spot Gamma and whether it includes the dependence of \(\sigma_B\) on \(F\). He also provided the full chain-rule expansion of SABR Gamma in terms of Black-76 Greeks. Alex confirmed the understanding and **later affirmed in code** that this is exactly how SABR Gamma is implemented in their system. 2. **SABR Theta vs Total Theta and Model Self-Consistency** (main topic, led by Jeff) Jeff shared a clear 3-point understanding: - SABR Theta is computed directly via the SABR approximation formula to obtain \(\sigma_B\), then applying the Black-76 chain rule: \(\partial P/\partial t =\) BS_Theta(\(\sigma_B\)) + BS_Vega \(\cdot \partial\sigma_B/\partial t\). - Total Theta is the exact decomposition from the SABR PDE (Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta). - When the model is **fully self-consistent** (Residual = \(\partial P/\partial t + \mathcal{L}P = 0\)), SABR Theta = Total Theta; otherwise the difference is the unexplained PnL caused by the approximation error in the Hagan formula (especially pronounced in long-dated, high vol-of-vol, or high-skew options). 3. **Practical Implication – Theta Decomposition Decision** (comment by Alex) Alex noted that whether to perform Theta decomposition depends on the risk-management approach: - Without decomposition → use SABR Gamma vs. dP/dt. - With decomposition → SABR Gamma maps to Spot Theta, Vanna to Cross Theta, and Volga to Vol Theta. **Overall Tone**: The discussion is highly technical and collaborative. Jeff drives the conversation by asking clarifying questions and presenting a well-structured 3-point summary of his recent study. Alex provides confirmations, practical insights, and code-level validation. Both participants demonstrate a strong command of SABR model nuances, particularly the relationship between approximation error, PDE residual, and real-world risk management.