团队将 Claude Code 源码放进了 WebAssembly 运行环境，将 Node.js 和 Python 环境也打包了进去，现在可以愉快地在网页上直接使用 Claude Code 了😄 基于 Claude Code 源码做了四层工作，包括：1）浏览器宿主，让网页中具备 Claude Code 的终端界面、会话状态和交互体验；2）WebContainer/WASI 运行时，实现在浏览器里提供类本地的隔离执行环境，真正跑起 Node.js、Shell 和 Python；3）Node 兼容层，为文件系统、进程、模块加载等补齐浏览器侧适配；4）HostBridge，在网页宿主与运行时之间桥接搜索、抓取、代理、文件同步等外部能力。整体工作量还是蛮大的。

🚀 10门全球顶尖大学公司免费AI课程 1.哈佛大学 – Python人工智能导论 2.微软 – AI初学者指南 – 生成式AI导论 – 人人可学的生成式AI 5.领英 – 生成式AI课程 6.范德堡大学 – ChatGPT提示工程 7.OpenAI – 开发者版ChatGPT提示工程 8.edX – AI应用与提示工程 – 提示工程基础 10.加州大学戴维斯分校 – 大数据、AI与伦理

利用 AI 技术实现高效视频创作的自动化工作流， 以 Claude 为核心负责策划与脚本撰写，并利用 Python 脚本自动处理配音和图像生成等繁琐任务。 在后期制作方面，使用 Premiere Pro 的 AI 工具进行快速剪辑与音质增强，从而显著提升视频质量。 通过结合长视频与短视频的同步增长策略，创作者可以有效积累粉丝并扩大受众覆盖面。 通过 SEO 优化与联盟营销实现多渠道变现的具体方案，构建起一个完整的“内容工厂”。

普通人学AI，99%的时间都在学没用的技术 你根本不用啃Python、算法、大模型原理。 AI是给你用的工具，不是让你去造工具。 大厂迭代比你看书快100倍， 今天学的明天就废。 会提问、会用、会改结果， 比懂技术值钱100倍。

量化交易的门槛，这次被 QuantDinger 彻底拆掉了。 你不再需要精通 Python、不用手动拉数据、不用自己搭回测框架，更不用担心代码调试。 只需要用大白话说一句策略想法，AI 就帮你完成剩下所有事。 QuantDinger 核心亮点： · 支持加密货币、美股、外汇 全部打通 · AI 多智能体协作（策略师 + 风控 + 回测专家内部辩论） · 自然语言生成 Python 策略 + 一键回测 + 可视化 + 自动交易 · Docker 两分钟部署，数据全在本地，隐私拉满 实际操作有多简单？ 输入：“帮我用突破策略回测 BTC 过去 30 天” → 系统自动调度 AI 团队：拉取数据、生成策略代码、跑完整回测、输出图表和绩效报告。 进阶亮点⭐️： 预测市场分析：支持 Polymarket 等预测市场作为研究工作流。 输入市场链接或关键词，AI 可自动拉取赔率、做概率分歧分析、打机会分、给出 YES/NO/HOLD 建议（目前主要用于辅助研究和决策）。 GitHub： 感兴趣的可以直接跑起来试试，DYOR。

周一大家又开始上班了，我却开始 EMO 了 接下来要下一周的雨，我讨厌下雨天！ 今天图书馆闭馆，只能闲坐在家，写点什么吧 最近一个月我都是徘徊在家里和图书馆之间 报了一个线上 python 自动化测试班学着（最近没学了） 尽量不让自己闲坐在家，避免被嫌弃或者叭叭～ 在他们看来不进厂打个螺丝就不叫上班，干其他的都不叫正经工作。我也很无奈，沟通过没啥用，坚持做自己的事吧！ 群友开导说让我先找个闲班上，然后继续 Web3 和 运营 说实在话，我不知道现在这个行情，没人脉和资源是否能找到一个web2的闲班，如果有请各位大佬给我点建议 我的学习自制力和关注力太差了 python到现在还没入门，总是会被其他的事吸引离开 BOSS上我也一直坚持投递简历，上周面了一家聊的不错后面也是没有后续～不知道是否还要继续投递简历？ 或许是迷茫，或许又不甘，或许有焦虑 但是都写下来吧，或许会有所转机！ 谢谢群友帮我做的头像图案，他们说很哇塞！ 我感觉头像建模复杂导致生成出来效果很一般😂

LLM 不只在污染我们读到的文字，也在重塑我们写的文字，进而腐蚀人和人之间的信任。 最近读 Armin Ronacher 的一篇 blog，他是 Flask 的作者，python 圈很老的人了。 Armin 这篇 blog 叫《Content for Content's Sake》，大概意思是：LLM 不只是在污染我们读到的东西，它正在改写我们自己怎么写、怎么说话，最终腐蚀掉人和人之间最底层的信任。 他扒了自己过去 90 天的 AI 会话记录，把中频词的使用频率跟 wordfreq（一个历史词频基准）对了一下。结果capability、substrate 这种词在 AI 给他的回复里出现的频率，远远高于历史正常水平。 也就是说，AI 已经有一套自己独特的语言指纹。 这只是第一层。 第二层是这些指纹正在渗透回人类。Armin 说，他上推特、刷 HN 的时候发现，越来越多回复读起来像 LLM，但发帖人不少是他认识的真人。他自己也察觉到了，读了太多机器生成的文本之后，人会无意识地吸收那种腔调。 不是 AI 模仿他，是他在变成 AI。 这个我也有同感，很多时候，即使是我自己写的东西，我看着也像 AI 写的东西…… 然后是第三层。信任被腐蚀。 系统层面已经在崩：欧盟的投诉系统被 AI 批量投诉搞到接近瘫痪；开源项目的 GitHub issue 区被 AI 生成的伪 bug 报告冲烂；已经有公司专做“自动化发送 LLM 内容”的服务。 但最贴身的崩坏不是这些，比如他的一个朋友，现在跟陌生人聊几句就会强制对方打电话过来，只为了确认对面是个活人。 结尾更有意思 Armin 承认，这篇文章里的表，是他让 AI agent 帮他做的，爬 Google Trends 数据的代码也是 AI 写的。 他用来论证“AI 在污染我们”的图表和数据，本身就是 AI 帮他生成的。 整篇博客就是在说：我们已经被卷进这个漩涡里了，保持清醒已经很难，保持干净几乎不可能。 感觉是时候写一篇论文了：人与 AI 如何和谐共生😂

散户和机构的差距，就差这一个工具 QuantDinger，开源量化交易平台 能干什么： - AI 自动研究市场，帮你选币/选股/选外汇 - Python 写策略，直接白嫖社区策略 - 历史数据回测，验证策略是否靠谱 - 实盘自动交易，币安/IBKR股票/MT5外汇全部支持 - 多 Agent 并行工作，策略研究/风险控制/交易执行同时跑 有什么功能： - Docker 一键部署，自己掌控数据 - MCP Server，AI Agent 直接调用 - Web UI，预构建好直接用 - 手机 App，独立仓库 把对冲基金级别的量化系统，做成了免费开源的个人工具 GitHub：

Avarok Cybersecurity 开源了 Atlas，一个用 Rust + CUDA 从零写的大模型推理引擎。它不依赖 Python 和 PyTorch，项目方称 Docker 镜像约 2.5GB，冷启动不到 2 分钟，目前主要面向 NVIDIA DGX Spark 的 GB10 平台优化。 官网模型矩阵显示，Atlas 在单台 DGX Spark 上跑 Qwen3.5-35B-A3B 可到约 130 tok/s，跑 Qwen3.6-35B-A3B 约 71 tok/s。Atlas 官网和 Hugging Face 页面称，在同硬件下，Qwen3.5-35B 平均约 111 tok/s、峰值 130 tok/s，vLLM 约 37 至 38 tok/s。 这组「3 倍 vLLM」数据来自项目方公开基准。GitHub README 写明，测试使用的是「法国首都是哪」这类短 prompt，生成上限不超过 30 个 token，temperature 为 0.1。这个口径更接近短请求、低并发、快速响应场景，也正好对应 Atlas 想打的卖点：用更小镜像、更少依赖和更快冷启动，把本地大模型服务变得更轻。 Atlas 现在仍是早期项目，真实生产场景还要看后续长文本、高并发和复杂工具调用测试。GitHub 上已有用户反馈输出质量和工具调用稳定性问题，相关 Issue 截至 2026 年 5 月 11 日仍处于 Open 状态。对开发者来说，它更像一个值得关注的新推理底座，而不是已经能全面替代 vLLM 的成熟方案。