🍿 AI 拍片的宝藏技能包 cinecode，装进 Claude Code 或 Cursor，它直接用代码给你渲出一条 MP4 短片。
cinecode 11 月 3 日才建仓，5 天冲到 1300 多 star，fork 已经 245 个，正挂在 Trendshift 日榜上。作者 Sarp Yıldız 是伊斯坦布尔的导演，GitHub 主页写着专做 AI 电影。
想给产品做条广告片，以前要么找人拍，要么自己开剪辑软件一帧帧对，光是横版、竖版、方版各出一份就够折腾半天。
cinecode 的思路是让 AI 写代码出画面：在无头 Chrome 里用 three.js 逐帧渲染，再交给 ffmpeg 合成。广告模式一次给你 9:16、1:1、16:9 三个版本，连安全区都留好了；三分钟以内的走单文件的快速模式，长片走带确认步骤的电影模式。
最后的音轨统一做到 −14 LUFS，还会顺手生成一份署名文件，用到的开源素材只收公有领域和 CC 协议的，每一样都记着许可。
拍片这件事，现在也能让 AI 敲代码完成了。
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🤳 RSSHub 作者 DIYgod 刚开源了 Pinky，让 Claude Code、Codex 这些 AI agent 直接上手操作你手里的真 iPhone 和安卓手机。
Pinky 仓库 11 月 6 日才建，今天一天就连发了好几个版本，作者 DIYgod 之前还做过 Folo、xLog 和 DPlayer。
想让 AI 帮你在手机上点点按按，以前基本只能在模拟器里折腾，真机上一来权限吓人，二来谁也不放心它乱点。
Pinky 通过 MCP 接进 agent，风险操作要你在 Pinky 里点 Allow 才执行，60 秒没人理就当拒绝；银行、钱包、密码管理器这类 App 默认对 agent 不可见，密码框和验证码框它也输不进去。安卓 13 以上还能让 agent 在一块隐藏的第二屏上干活，不抢你正在用的屏幕。
桌面端没用 Electron，下载包只有 16 到 22 MB，Mac、Windows、Linux 都有。
不过项目自己标的是 pre-alpha，现在更适合愿意尝鲜的人先玩起来。
手机以前是给人点的，现在 agent 也能上手了。
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💹 K 线分析技能包 stock-skill，让 Claude Code、Codex 帮你算 A 股、港股、美股的 K 线结构、止损位和回测，每个点位都从真实行情算出来。
stock-skill 走的是开放的 Agent Skills 规范，Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 都能装。
让 AI 分析股票，最怕它对着截图编一个价位出来，说得头头是道，数字却是猜的。
stock-skill 把算数这件事交给了 Python：从新浪、Yahoo、腾讯的公开接口拉真实行情，拐点、轨道、浪型、背离都由代码算好写进 JSON，AI 只负责转述，不用看图猜价。拿不到行情就直接报错退出，不硬编。
给它一只票，出来的是一份带入场区、止损、两档止盈的风控计划，外加未来 15 日的正常波动区间，只讲幅度不猜方向。回测每个历史日只用当天及以前的数据，胜率还附置信区间和样本量。
项目明确写了只供研究学习，不构成投资建议，也不会替你下单。
AI 帮你算账可以，替你拍板不行。
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📘 五位社区作者合写的《豆包工作蓝皮书》开源了，49 篇指南和案例，把豆包工作从上手到真干活的用法理成了一套体系。
豆包工作蓝皮书（DoubaoWork Guide）由甲木未来派、摸鱼小李、袋鼠帝AI客栈、苍何、刘聪NLP 五位作者署名，MIT 协议，已经有三十个 fork，直接做成了能在线翻的网站。
用 AI 干活最常见的卡点不是不会提问，而是不知道它能接哪些活：教程东一篇西一篇，看完还是不知道自己的场景该怎么下手。
这本蓝皮书按场景拆好了：个人提效、自媒体、知识管理、电商、金融研究五类，一共 31 个具体任务，照着自己的行当找过去就行。前面还有使用篇和入门篇打底，刚接触的人也不会看懵。
网站支持全文搜索、记住阅读进度，手机上也能看。项目自己说明了是社区维护的非官方指南。
每天都在用豆包干活的，收藏这一本比刷十篇零散教程省事。
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🖼️ 惊喜，Awesome GPT Image 2.5 Prompts 把 X 上 110 位创作者的 150 条生图提示词收到了一起，海报、信息图、UI 稿拿来改改就能用。
Awesome GPT Image 2.5 Prompts 每条都保留原文，标好原作者和原帖链接，按海报、图中文字、信息图、UI mockup、产品图、广告创意、角色设计、人像、插画九类分好。
自己写生图提示词，最难的是不知道好提示词长什么样：写一句「做张科技感海报」，出来的图往往没法直接用。
这个库里的提示词中位数两千五百多字，差不多一半写明了画幅比例、结尾带排除条款，人像类大多会交代镜头、光圈和景深。照着这些写法看几条，就知道一张能直接用的图要把哪些细节说清楚。还有 56 条留着花括号占位符，换上自己的内容就是现成的模板。
项目也说明了：这些提示词大多是 GPT Image 2 时期写的，因为是自然语言，2.5 可以原样用，但没有在 2.5 上逐条跑过。提示词版权归原作者。
想让 GPT Image 出图少翻车，先把这 150 条抄作业看一遍。
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🎇 做 3D 动效网站的开挂套装 Open 3D Skills，让 Claude Code、Codex 帮你搭出滚动电影、透明视频和跟着光标动的角色。
Open 3D Skills 一共 8 个技能，10 月 31 日才建仓，一周就有了三十多个 fork，MIT 协议。
让 AI 写 3D 网页，常见的结局是：场景能跑但掉帧，透明视频换个浏览器就不透明了，上线前还得自己挨个浏览器去看效果。
这套技能把这几步各配了一个帮手：threejs-scene 直接给一个 60 帧的起始场景，全用代码搭，不用下模型和贴图；alpha-cutout 把抠好的视频同时导出成几种格式，Safari 也能正常透明；site-check 在 Chromium 和 WebKit 里按三种尺寸检查页面、出报告；frame-capture 按虚拟时钟逐帧录下 60 帧的演示视频。
Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor 都有对应的装法。要注意滚动电影、透明视频这几个技能需要接图像和视频生成服务，纯代码那几个不需要。
想做那种一滚动就像在看片的官网，Open 3D Skills 值得先收藏。
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💫 震撼，vork 让 AI agent 写几行代码或一段 JSON，就能直接渲染出 3D 场景和特效画面。
vork 是 Voyager 11 月 5 日才放出来的研究预览版，免费、源码公开，不到两天就有了近四十个 fork。
做 3D 内容以前绕不开 Blender 这类带界面的软件：开窗口、摆相机、调灯光，一步步点出来，agent 根本插不上手。
vork 干脆没有界面，场景就是代码或 JSON，Python 和 TypeScript SDK 都能生成，agent 写完场景直接交给它出图。底层用 Rust 和 Slang 写，走 Vulkan 和 Metal 的 GPU 渲染，默认用硬件光线追踪打光，另配了路径追踪。
vork 自己在 NVIDIA L4 上测过：1080p 成片质量的静帧 2 秒左右一张，比 Blender 的 EEVEE 快 1.38 到 1.66 倍；不过路径追踪比 Cycles 慢，文档也写明了对比脚本目前没法独立复现。
还是研究预览阶段，Linux 和 Windows 要带硬件光追的较新 NVIDIA 显卡，Mac 得是 Apple Silicon 加 macOS 26。
渲染以前是给人点的，现在是给 Agent 写的。
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📮 微信聊天记录的搬家神器 Moect，在 Windows 上把好友、群聊、朋友圈和表情包导出成 HTML、Excel、Markdown 等七种格式，全程在本机完成。
Moect 10 月 31 日才建仓，一周内从 v1.1.5 更到 v1.2.7，今天一天就发了两版，fork 已经九十多个。
换电脑、想把某段重要对话留个底，以前只能靠微信自带的迁移，或者一屏一屏截图，回头翻找全靠手划。
Moect 导出的 HTML 可以离线打开，按发送者、按正文搜，按时间筛，合并转发的消息也能展开看；想交给别的工具分析，就导成 JSON、CSV 或 Excel。导出包还能加 ZIP 压缩和 AES-256 加密。
数据库读取和解析都在你自己的电脑上做，项目没有接收聊天记录的服务器；朋友圈只读本机已经缓存过的内容，不会替你操作微信。Moect 是独立社区项目，跟微信、腾讯没有官方关系，面向 Windows 微信 4.x，但不保证每个版本都能用。
工具本身是中立的，导自己的记录没问题，别人的聊天记录就别打主意了。
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🏠 终于等到了，LocalThings 让三星家电不用登三星账号、不走云端，也能直接接进 Home Assistant。
LocalThings 已经进了 HACS 默认列表，6 月底才建的仓库，fork 已经一百多个，最近一个月连发了五个版本。
以前想在 Home Assistant 里看洗衣机还剩几分钟、出门后关掉空调，只能走 SmartThings 云：先登账号授权，再等状态在云端绕一圈回来，三星服务器一抽风，家里的自动化跟着失灵。
LocalThings 换了条路，直接在局域网里跟家电对话。洗衣机、烘干机、冰箱、空调、烤箱、洗碗机都能接，支持推送的设备状态一变就同步过来，其他的每 30 秒问一次。
只有添加第一台家电时会联系三星服务器一次，读个公开标识，不用账号；之后 LocalThings 不再往三星发任何数据。2022 年以后的三星家电大多能用。
家里一屋子三星电器的，终于能把控制权握在自己手里了。
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🛸 有人把 macOS 塞进了 iPhone：Henge 让 iPhone 直接跑起完整的 macOS，Safari、Discord 都能打开。
Henge 11 月 2 日才建仓，6 号刚发第一个版本 0.1，几天就有了四十个 fork。
手机上想临时用一下只有 Mac 版的软件，以前要么远程连回家里那台 Mac，要么干脆放弃。
Henge 没用 QEMU，也没走苹果的虚拟化框架，而是自己写了一套 JIT，把 Mac 的 arm64 代码直接跑在手机上。它在设备上下载苹果官方的还原镜像，像真 Mac 一样恢复，不需要另一台 Mac，也不解密、不修改镜像。屏幕当触控板用，键盘上方补了 Esc、Command 这些键，复制粘贴和共享文件夹也打通了。
不过 Henge 还很早期：目前只在 iPhone 17 Pro 上测过，iPad 还没在真机上跑通，速度比真 Mac 慢，装 Sequoia 要腾出约 43GB 空间，还得先给设备弄到 JIT 权限（StikDebug、TrollStore 或越狱）。
手机里装一台 Mac，这事以前只敢想想。
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📈 压箱底的干货来了，llm-inference-capacity-handbook 帮你算清楚一件事：手里这些 GPU，到底扛得住多少 QPS。
llm-inference-capacity-handbook 是一本讲大模型推理容量规划的中文手册，开源的是 v8.0 节选，从第 0 章总纲一路讲到第 9 章集群与基础设施。
很多团队估容量，是压测跑满吞吐，或者拿 Decode 吞吐除以输出长度算 QPS。手册直接点破这两个坑：闭环压测的吞吐相当于把利用率顶到 100%，排队时间趋于无穷，不能当容量；忽略 Prefill 开销，在 2048/512 负载下大约会高估 4 倍。
它把问题拆成三层：物理层看 Roofline，系统层在算力墙、TPOT-SLA 墙和 KV 槽位墙里取最小，排队层再用排队论算延迟。第 7 章还有一个 500 万 DAU 客服的完整算例，249 台机器逐行推演，连自建和上云的回本点都算了。
注意开源版只是节选，常数来源、MoE 完整算例和附录都不在里面，许可是 CC BY-NC-SA 4.0。
买卡之前先翻一遍，可能比多压测一周更省钱。
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✂️ 剪视频的朋友注意了，AIEV 让 Claude 当导演，转写、剪辑规划、字幕、音效到导出 MP4 一条龙搞定。
AIEV 是 开源的项目，基于 Claude Agent SDK，内置 50 种剪辑风格和 125 个品牌 logo，网页仪表盘上就能操作。
以前剪一条口播视频，要先听写字幕、再挑片段、再配音效，最后进剪辑软件一点点对时间线。AIEV 把规划交给 Claude，再用 HyperFrames 做动态图形、Remotion 合成时间线，直接出片。
想自己精修也行，内置的浏览器编辑器能导出 Premiere Pro 和 DaVinci Resolve 的 XML，接着在熟悉的软件里改。配音有 30 种 Gemini 预设声音，也能用离线免费的 VieNeu-TTS，拿一小段录音克隆你自己的声音。
提醒一句：AIEV 内置的 86 个音效来源不明，做商业视频别直接用；图像网关那部分是 AGPL 许可，不在 MIT 范围内。
Claude 当导演、你当制片，剪片的分工终于对了。
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📜 笔杆子的公文神器 dyz-gongwen-skills，让 AI 帮机关和国企的同志写材料，还能按国标直接排出红头文件。
dyz-gongwen-skills 一共 22 个 skill，除了 17 个核心 skill，还有乡镇街道、公立医院、高校、中小学、国企 5 个行业包，Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 都能装。
写公文最怕两件事：AI 张口就编数据，排版又对不上 GB/T 9704。以前生成完还得一段段核事实、一处处调格式。
它先定了六条写作红线，比如保密先于生成、事实只来自用户、正文不加免责声明；排版 skill 按国标直接出红头、信函、纪要等六种版式的 Word 文档。用不了 skill 的内网模型或网页大模型，也有现成的提示词版。
作者自测装了 skill 后检查通过率 98.6%，不装是 54.1%，不过评审是 Claude 和 DeepSeek 两个模型，不是人工。另外它是非商业许可，单位商用要先取得授权。
熬夜改格式的日子，可以少几天了。
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🔎 太能打了，RustXNG 让你自己搭一个聚合几十个搜索源的元搜索引擎，还能直接给 AI agent 当联网搜索用。
RustXNG 是基于 SearXNG 的 Rust 版本，默认配置就有 34 个不用密钥的搜索源，Linux、macOS、Windows 都有现成的二进制。
给 agent 接联网搜索，以前要么买搜索 API 按次付费，要么自己写爬虫对付各种网页。RustXNG 内置 MCP 服务器，只开放 search 和 read_page 两个只读工具：一个负责搜，一个把网页正文抽成文字，长文还能分段续读。
抓页面时它会先检查目标是不是内网地址，并且遵守 robots.txt，agent 不会被一个跳转引去乱访问。想更快的话可以只搜本地预建索引，SealQA 测试里中位耗时 42.7 毫秒，维基百科转储也能单独导进来。
搜索这一环交回自己手里，agent 联网也能全套自托管了。
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🛠️ 开眼了，sand3d 让 AI 写几行 Python 就能搭出带关节的 3D 零件，直接导出给机器人仿真用。
sand3d 11 月 3 日才建仓，已经上了 Trendshift 日榜，fork 也有 70 多个，作者 Thibault Neveu 和 Andréa Loy 还在 Hugging Face 放了五个配套数据集。
以前让大模型写 Blender 脚本建模，孔开在哪、两块板怎么对齐，坐标往往要一个个算，脚本又长又费 token。
sand3d 在 Blender 的 bpy 之上包了一层更短的建模语言，零件、边和面都按名字引用，不用再手算坐标。项目自称同一个零件比 Blender Python、CadQuery 少用 2 到 6 倍 token，整套 API 文档才 3600 个 token 左右，塞进上下文毫无压力。
同一段程序每次生成的网格逐位一致，导出也只要一行，GLB、STL、OBJ 都行；导成 URDF 时，每个运动部件会自动带上关节和限位。
让 AI 建模从「画个大概」变成「按图纸施工」。
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💃 VTuber 新人有福了，LivLiv Player 能让网页里的 2.5D 角色跟着你的声音对口型、跟着你的脸做表情。
LivLiv Player 11 月 4 日才建仓，没几天就上了 Trendshift 日榜，fork 也有 80 多个。
以前想当个虚拟主播，光是装面捕软件、调模型就能劝退一半人。LivLiv Player 直接跑在浏览器里：打开摄像头，MediaPipe 在本地追踪面部；开麦克风或者放一段音频、视频，嘴型自动跟上。
摄像头画面全程留在本机，播放器本身不调用任何 AI 服务。核心压缩后只有约 30 KB、零依赖，VRM 和 PNGTuber 角色也能用同一套接口播放。
仓库还送了 21 个精选角色开箱即用，不过它们不在 Apache 许可范围内：只能个人非商用、要署名，禁止商用，也不能拿去训练 AI。
开个网页就能当虚拟主播，门槛直接降到地板。
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🕵️ 逆向圈的百科全书来了，Awesome-REA 把网站、游戏、App、二进制、固件、协议六大方向的逆向资源一口气收齐了。
Awesome-REA 10 月 16 日才建仓，三周 GitHub 已经 1000 多 star，fork 也有 244 个。
以前想入门逆向，最痛苦的是不知道从哪下手：找个 JS 混淆还原工具要翻半天博客，想看游戏反编译的真实案例，又散在各个论坛里。
现在按领域翻这份清单就行：1196 项精选资源、424 个案例、207 篇论文。光游戏这一块就有 232 个案例，还按匹配反编译、静态重编译、引擎重实现这些方法分好了类。
用 AI 辅助逆向的也有专区，像 JADX-AI-MCP、apktool-mcp-server 这种把反编译工具接进 AI agent 的 MCP 集成，代理与 MCP 分区一共收了 79 项。整份目录还提供 llms.txt 和 JSON 接口，直接喂给 AI 当资料库也行。
逆向这门手艺，终于有了一张像样的地图。
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🦀 Rust 圈的新宝藏 Rune，一套代码就能做出 macOS、Windows、Linux 和 Web 四端通用的原生界面。
Rune 由 Anomaly 团队出品，10 月 22 日才建仓，两周 GitHub 就 1600+ star，已经上了 Trendshift 日榜。
用 Rust 写界面，以前常常要在一堆框架里纠结，渲染、文字排版、动画还得拼好几个库。Rune 把 GPU 渲染器、文本、布局和弹簧动画全都自己做了，界面用 col()、el()、text() 这几个函数一层层搭出来就行。
最实用的一点是每个 Rune 应用都能无头运行：直接渲染成 PNG、导出元素树、用脚本模拟输入。界面改了一处，不用再手动点一遍，跑个脚本截图就能验。
提醒一句：Rune 还在预发布阶段，项目不接受 PR，有想法只能提 issue，上生产前先掂量一下。
界面也能像单元测试一样跑，写 UI 终于不用全靠肉眼了。
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🖊️ 服了，lieflat-less-ai-tone 这个 skill 能把文章里的 AI 味一条条揪出来，再帮你改得像人写的。
lieflat-less-ai-tone 在 GitHub 上已经 6200+ star，还上过 Trendshift 日榜。
市面上很多「去 AI 味」教程，都是凭感觉列几条禁用词。这个项目反过来先做实验：五个模型各写 60 篇，和 329 篇人类文章对照；第二轮再做 270 对同题复测。前后一共 1169 篇、约 520 万字、50 万次语义判断。
所以它挑出来的毛病都有数据撑着，比如「不是 A 而是 B」的欧化句式、句长节奏太均匀、衔接过度顺滑。最有意思的是破折号：在 GPT-5.6 和 Claude Opus 4.6 上的统计方向完全相反，一刀切删破折号反而是错的。
用的时候它也不直接动手，先出一份分级检测报告，你回复确认后再改写、再复测。实测证明不算 AI 味的特征会标成 X 级，永远不碰。
去 AI 味这件事，终于有人拿数据说话了。
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📅 兄弟们，Moodle-MCP 能让 AI 直接帮你盯着 Moodle 上的作业和截止日期，再也不怕 ddl 偷偷溜走。
Moodle-MCP 是个单文件、零第三方依赖的服务，只用 Python 标准库就能跑，接上 Claude Desktop、Cursor 这些工具就能用。
在 Moodle 上找作业有多烦，用过的学生都懂：一门门课点进去翻，截止时间散落在各个角落，一不留神就错过提交。它把 Moodle 的数据只读地接出来，你直接问 AI「我这周有哪些作业还没交」「哪门测验还开着」，它就替你列清楚，连课程文件都能按周下载到本地。
全程只读、不往 Moodle 里写任何东西，令牌也只显示前四位，调用之间还特意隔 150 毫秒免得被学校的防火墙拦下来，分寸拿捏得挺稳。
查 ddl 这种事，本来就该交给机器去操心。
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