再次推荐 Google Engineering & DevRel Leader @addyosmani 重磅开源的 Agent Skills (69.7✨)，把资深工程师的生产级工程纪律，固化为 AI Agent 可机械执行、强制验证、跨工具复用的工作流 Agent Skills: Production-grade engineering skills for AI coding agents. 它要解决什么问题？ AI Coding Agent 的默认行为是"走最短路径"——跳过规格、跳过测试、跳过安全评审，给出能跑但不可靠的代码。Agent Skills 的立论是：质量不靠提醒出来的，要靠强制流程托底的。它把"什么时候写规格、测什么、怎么评审、何时发布"这类隐性工程判断，固化成 Agent 必须遵循的步骤。 顶层架构：六阶段生命周期 DEFINE → PLAN → BUILD → VERIFY → REVIEW → SHIP /spec /plan /build /test /review /ship 8 个 slash 命令作为入口，分别对应一个阶段，自动激活对应 Skills。Skills 也会按上下文自动触发（写 API → api-and-interface-design，写 UI → frontend-ui-engineering）。/build auto 在一次批准后自动跑完计划与实现，但每个任务仍独立测试、独立提交、遇险即停。 24 个 Skills 的分布 1. Meta - 1 个 using-agent-skills（路由，决定该用哪个技能） 2. Define - 3 个 interview-me、idea-refine、spec-driven-development 3. Plan - 1 个 planning-and-task-breakdown 4. Build - 7 个 incremental-implementation、test-driven-development、context-engineering、source-driven-development、doubt-driven-development、frontend-ui-engineering、api-and-interface-design 5. Verify - 2 个 browser-testing-with-devtools、debugging-and-error-recovery 6. Review - 4 个 code-review-and-quality、code-simplification、security-and-hardening、performance-optimization 7. Ship - 6 个 git-workflow-and-versioning、ci-cd-and-automation、deprecation-and-migration、documentation-and-adrs、observability-and-instrumentation、shipping-and-launch 几个值得点名的设计取向 · doubt-driven-development：对抗性"新上下文复盘"，CLAIM → EXTRACT → DOUBT → RECONCILE → STOP，可选跨模型升级。这是该仓库比较有原创性的一项，针对高代价/不可逆决策。 · source-driven-development：框架决策必须挂在官方文档上，要引源、要标注未验证项。直接对治 LLM 编造 API。 · deprecation-and-migration 把"代码即负债"单列为技能，配套强制 vs 建议性弃用模式与僵尸代码清除——很少见但有工程味。 · Google 工程文化底蕴：Hyrum's Law（API）、Beyonce Rule 与测试金字塔（测试）、变更尺寸约 100 行 + 评审速度规范（评审）、Chesterton's Fence（简化）、主干开发（git）、Shift Left 与 feature flag（CI/CD）。来源明确标注自《Software Engineering at Google》与 Google 工程实践指南。

做好了，功能如下： - 一键快速开启一个新的临时 channel。 - 临时 channel 里，可以直接 /claude 或 /codex 创建新的 claude/codex session。即用即起，用完就丢。 - 支持 slash 命令。

一醒来推特又被 @commonsmade 占领了。 分享个系数加成Code 1.5X的Gift Code:“vibefi“ 2X的Gift Code:“Love“ 欢迎评论区评论（Hey @commonsmade, vouch @ZF_lab）内容即可担保 怎么玩： 1）打开 2）连接 X + GitHub 3）检查分数并提升排行榜 4）获得 5 个 Vouches + 5 个 Slashes 5）在推特上@commonsmade vouch @用户名 （slash 同理，vouching/slashing 也算） 6）积分计算： 基础分 = Ethos声誉 + GitHub Vouch 给对方 +你基础分的35% Slash 则减去 每次担保，会将你基础分数 35% 添加到你担保的人上 每次扣分，会从你担保的人身上扣除你基础分数的 35% 最后前 1K 名用户将获得空投

🏆 太强了，这个开源项目把 194 个 AI 专家打包成一个能一键安装的市场。 GitHub 揽下 3.7 万 star，一套源码同时喂给 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 五个 harness。 用 Claude Code 干活，最烦的是每换一种任务就得重新调教它，写 Python、做安全扫描、配基础设施各是各的提示词，自己攒一套费老劲。 这个市场里现成 88 个插件、194 个领域专家 agent、158 个 skill、106 个 slash 命令，架构、各语言、运维、安全、数据、ML 全都有人替你写好了。 想要哪个能力，一条 /plugin install 就装上，直接调用。 最狠的是它一份 Markdown 源同时供五个 harness 用，你在 Claude Code 里用的这套，Codex、Cursor、OpenCode、Gemini CLI、Copilot 也能原生装，不用各配一遍。 部署也简单，Claude Code 里 /plugin marketplace add wshobson/agents 一行就接上了。 与其自己慢慢攒提示词，不如直接搬一整个军火库。 GitHub：

🚀OKB定投指南：100 刀/天，冲刺 300/500 USD 永恒巅峰！☀️ 嘿，Crypto 永恒游侠！每天 100 刀砸进 OKB，桥接到 X Layer 的低费宇宙，staking 躺赢，销毁机制永动推波。不是时间表，是你的 Web3 自由之路！我们把OKB炼成“定投永动机”。当前OKB价约168 USD，X Layer zkEVM L2 已升级，TPS 爆表 5000，USDT 桥接顺滑，1 亿基金狂撒生态种子。目标？短期 300 USD，长期 500 USD。准备好无限续航了吗？Buckle up, legend!🎉 🌟起飞宣言：为什么这是你的终身伙伴？ 🔲OKB 的不朽之力：OKX 帝国的“永动机豆”——手续费 slash、Jumpstart 猎新、销毁机制（8 月一举烧毁 6526 万枚，价值超 76 亿美元！），总供应永恒固定 2100 万枚（流通全覆盖，无稀释风险）。OKX 交易量永超 1.3 万亿（衍生品月度峰值），OKB 就是那永不熄火的引擎。 🔲X Layer 的无限buff：Ethereum L2 狂欢场（Polygon CDK 掌舵），gas 费趋零，200+ dApps 任你驰骋（DeFi 刷分、NFT 铸魂、Wallet 一键征服）。OKB 化身 gas 王 + staking 心脏，90% 供应永驻，通缩永循环！ 🔲你的永恒野心：年化 40%+，无限定投雪球滚大，乐观下 ROI 无限放大。风险？摊平它，X Layer 护航它——这是马拉松，不是短跑。徐明星的“XX人生”，提醒我们：笑对波动，定投笑到最后！ 💡前提：每天 100 USD 定投OKB，从 10/27/2025 起，（OKX App “现货定投”一键设置）。 ⚡️作战蓝图：阶段冲锋，无限迭代热血路线 🔲扔掉年限枷锁，这是你的“升级无限循环”！平均价假设 250 USD，staking 10% APY 奖励（memecoin 空投永不缺席），每年投 36,500 USD，累积如滚雪球。 🧭阶段 里程碑 投钱/年 (USD) OKB 战利品/年 价格冲刺 (USD) X Layer 秘籍 🔲热身营 2025 Q4 启动 6,700 (首季) 35-45 枚 180-220 桥接 staking，升级狂欢测试 🔲爆发冲刺 2026 全速(短期 300!) 36,500 120-150 枚 300 dApps 深度潜航，TPS 实时追踪，空投狂捞 🔲稳健帝国 2027+ 循环 36,500/年 120-150 枚/年 350-400 销毁盛宴永续，生态基金无限撸金 🔲巅峰永恒 (长期 500!) 无限后期 36,500/年 120-150 枚/年 500 全球征服评估，Wallet 宇宙梦无止境 🚀通缩 + 低费 = 永恒王冠 🪄情景剧本（无限分支，永不谢幕）： 🔲神级永续：X Layer 点燃星辰（stablecoins + DeFi 协议全开），2026 300+，长期 500+，ROI 无限叠加。Staking 化身永动机！ 🔲中规中矩循环：震荡中永生，复利滚雪。纪律铸就传奇。 🔲硬核永战：熊潮来袭？低点加仓永翻盘——回想 2024，它从 38 刀永飙 300%！ 🛡️防坑手册：熊市也挡不住你的永恒派对 🔲市场风暴：OKB 抖 30%+？X Layer staking 永稳，定投如心跳。 🔲技术迷宫：桥接小 glitch？小额永练，备份主网铁律。 🔲脑内永剧：贪婪/恐惧永循环？月日志 + X #OKB# 战队，永互怼永励志。 最大回撤 40%——X Layer 的 1 亿基金，就是你的无限护盾！ 🎮启动仪式：从此刻起，无限行动！ 🔲每日 routine 超级简单：App 定投永开（现货 > 定投 > 每日 100 USD） 🔲循环仪式别忘：每周复投生态空投 + memecoin 奖励，每月 ROI 永打卡，每季大复盘。 🎊尾声：你的 Crypto 史诗，从无限起航 🔲OKB不是计划，是你的 Web3 不朽传说。每日 100 刀，短期 300，长期 500——通缩、低费、生态三永剑，携你翱翔！牛市永在，敲门？直接踹开。 🔲定投，从无聊变永恒狂欢 @okx @okxchinese @XLayerOfficial @star_okx #XLayer# #定投# #OKB#

每次看到圈里急着给智能体发“数字人格”，我就觉得跑偏了。人格管不了责任，只能管追责时谁上法庭。我们现在缺的不是一张身份证，而是一套跟着每一笔链上操作自动盖章的 责任链条。 我仔细想了一个框架，叫 Agent 责任栈，五层，层层有人兜底。 1️⃣ 构建者 对设计缺陷负责 如果智能体的代码有后门，或者目标函数写错了导致它疯狂套利把自己干爆，这不能怪 Agent。就像当年 The DAO 的 reentrancy 漏洞，没人说“合约自己作的”，大家找的是写代码的人。设计上有坑，builder 出来认。具体来说，构建者需要公开设计文档和已知风险清单，并在链上 Commit 一个不可篡改的 builder 签名。 2️⃣ 部署者 对目标设定和权限负责 你把 Agent 部署上链，给它私钥，给它规则“单笔不超过 5 ETH，滑点容忍 3%”。结果它遇上闪电贷操纵，亏了 200 ETH。你怪 Agent 不够聪明？不。怪你给的权限太宽，没有设风险熔断。部署者的责任包括：设定明确的操作边界、配置紧急暂停机制、并定期更新权限策略。出事了，你是第一顺位的问责对象。 3️⃣ 平台方 对访问和执行环境负责 Agent 跑在哪个链或执行层上，那个平台就得提供可验证的沙箱和轨迹记录。如果平台允许无限制循环调用、跨合约越权、gas 耗尽攻击，那是平台的责任。举个例子，iOS 允许一个 App 偷通讯录，用户不会只骂开发者，更会骂苹果。链上同样：EVM 如果没做重入保护的标准接口，平台方应该背一部分责任。具体到 Agent 治理，平台至少要提供标准化的日志格式和权限审计 API。 4️⃣ Agent 本身 默认内置可审计的轨迹 注意，这不是“人格”，这是黑匣子。每一笔 on‑chain 操作必须记录：谁调用的、输入参数、触发条件、执行结果、签名者。这些数据要么上链，要么存在可验证的去中心化日志里。Agent 不能成为加密世界的匿名幽灵。如果你连它过去 100 笔交易都查不清楚，你怎么判断该不该信任它？目前已经有项目在做链上操作记录标准，比如将每次调用 hash 绑定到 Agent 的唯一 ID 上。 5️⃣ 高风险操作 执行前必须上链式担保 不是所有动作都需要抵押。订个酒店、转 0.01 ETH 测试，那是低风险。但如果 Agent 要做这些事： 单笔调动超过 10 ETH 的资金 与其他 Agent 签具有约束力的智能合约对赌协议 参与治理投票，尤其是影响财库或协议参数的 那么执行前必须锁定一笔责任保证金。金额按风险比例算，比如操作金额的 5% 或固定 1 ETH。出事就 slash 给受害方，没事就原路退还。这叫 bonded responsibility。不是阻碍创新，是让创新不要裸泳。 核心困境从来没变 我们到底想要 Agent 当 自由行动者，还是 持证工具？ 自由行动者：不需要谁背锅，但也意味着没人敢跟你深度合作，没有保险，没有流动性池愿意接入。持证工具：效率会打一点折扣，但出了事有人赔、有人修、有人能一键禁用。我选后者。因为“是 AI 自己干的”正在变成下一个“公司行为”。那套 corporate veil 我们见得太多了，最后受害者只拿到一纸免责声明，而真正该负责的人早已套现离场。 最后问你一句，对照你心里的模型 当一个 Agent 真的造成损失。比如它订了不可退的头等舱机票并骗走了客户的支付私钥，或者在一个跨链流动性池里误判汇率导致 LP 被烧掉 500 ETH。你让谁第一个站出来？ 构建者 部署者 平台方 还是那个连私钥都没资格持有的 Agent 本体

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：

SLAS（Society for Laboratory Automation and Screening，国际实验室自动化与筛选学会）是全球实验室自动化、高通量筛选（HTS）、药物发现和 AI + Wet Lab 最重要的行业组织之一。 如果说 NeurIPS、ICML 代表 AI 算法的发展方向，NVIDIA GTC 代表 AI 算力的发展方向，那么 SLAS 正逐渐成为 AI for Science 和 AI 驱动 Wet Lab 的产业风向标。 今年的 SLAS Europe 2026，行业关注点发生了明显变化。从模型性能转向实验室现实。 数据质量（Data Quality）、系统互联（Interoperability）、实验执行（Lab Execution）、自动化基础设施（Automation Infrastructure）成为会议最频繁出现的关键词。 行业开始意识到，AI 已经不是最大的瓶颈。真正的瓶颈是实验室。 过去几年，AI 可以轻松设计数百万个候选分子，但这些候选分子最终仍然需要实验验证。真正限制研发效率的，不是模型还能提升多少，而是实验能否更快完成、数据能否高质量产生、结果能否快速反馈。 AI 本身已经开始走出 super Cycle，但对ai驱动的生命科学来说，模型越来越成熟，实验能力开始成为新的稀缺资源。 新的关键词是Orchestration。（是不是有点耳熟？） 过去谈实验室自动化，更多指的是 Automation。 自动移液机器人，自动培养，自动筛选。。。 今天讨论是整个实验室如何作为一个整体协同运行。 Automation 关注单个设备，Orchestration 管理整个实验室。 未来实验室越来越像数据中心。AI、机器人、仪器、数据库、分析平台需要组成一个连续运行的系统，而不是一堆独立设备。 整个流程开始变成：AI 提出假设、自动设计实验、机器人执行实验、仪器产生数据、AI 分析结果、重新设计下一轮实验、不断循环。 这就是 Closed-loop Lab。真正重要的不是机器人，而是整个实验流程能够形成闭环。 因此，API 开始成为新的基础设施。未来 Agent 不仅需要调用大模型，还需要调用实验室、调用仪器、调用机器人、调用分析平台。 没有统一 API，Agent 无法真正操作实验室。没有数据接口，AI 无法形成反馈。 未来实验室的核心竞争力，是谁拥有最好的 Instrument API、Workflow API 和 Data API。 AI 与 Wet Lab 的融合，本质上就是数字世界和物理世界之间建立统一接口。 这也是为什么 LIMS、ELN、SDMS 这些实验室的信息化软件，未来，它们更像 AI 的长期记忆。 LIMS（Laboratory Information Management System）负责管理样品、实验流程和实验结果。 ELN（Electronic Laboratory Notebook）负责保存实验设计和研究记录。 SDMS（Scientific Data Management System）负责管理科学仪器产生的大规模原始数据。 未来 AI 并不是直接读取 PDF 或 Excel，而是直接调用这些系统，理解过去所有实验历史，设计下一轮实验。 实验室开始从事后分析（Reactive）进入预测干预（Predictive）。Agent 不再只是分析实验，而是开始参与实验。整个行业也越来越认可一个现实，Wet Lab将越来越重要（这点从wet lab大牛最近加入anthropic也可以看出）： 模型必须经过实验验证。 实验不断产生真实数据。 真实数据继续训练模型。 模型再提出新的假设。 Hypothesis → Experiment → Learn → Hypothesis。 这个循环无法被跳过，这就是未来的Closed-loop Lab 对于接下来的ai驱动生物科学的重要节点，最值得关注的可能是实验室基础设施。 高通量实验平台、实验室机器人、液体处理系统、LIMS、ELN、SDMS、Workflow Orchestration、Lab OS、Connected Lab、Closed-loop Lab，这些过去相对边缘的领域，正在成为 AI for Science 最重要的新基础设施。

PORTALS空投领取： Splash瓜分1100万PORTALS 项目上了Bybit的TokenSplash活动，时代变了撸毛已转向交易所，像这种白捡钱活动能搞就搞 TokenSplash如何参与：很简单充值或交易就能瓜分奖池，Bybit活动向来简单粗暴，新手和老手都能找到自己的参与方式 - 一个是新人小白专享捡钱 入金1000PORTALS或者充值100usdt且买入100U等值PORTALS就有机会白捡600 PORTALS，不过只有前10000名 新手先完成Bybit注册+身份验证（老用户直接跳过） - 二个是新老手交易赚币，瓜分500万PORTALS 重点：交易量越高，分的钱越多，而且每人最多能拿8000 PORTALS，就像刷币安Alpha，不过更透明，还有不断刷新的预计奖励计算，拿多少心里更有数 - 只要在现货交易总量至少500U的PORTALS，就能分500万PORTALS奖池 如果你本来就是Bybit玩家，趁机边交易边薅羊毛何乐而不为呢 记住整个活动截止时间到7月29日，参与活动之前一定要先点击报名 Portals 是一个基于浏览器的虚拟世界，也是一个社交空间，用户可以在其中探索制作发布自己的游戏作品，代币等等