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whichllm：本地跑大模型选模型神器
这两年开源模型从 Llama 到 Qwen，再到 Gemma，能力一点点逼近闭源模型。于是不少人开始动心思，想要在自己电脑上本地部署模型，试图解决高昂的 Token 费用。
但在 HuggingFace 上有上百多万个开源模型，参数量从 1…
Codex 视频工作流实战：6 个开源 Skills，让 AI 自动完成剪辑全流程
上周我花了三天时间，剪了一条 3 分钟的产品视频。先是打字幕，再是删停顿，然后调色，然后加片头动画——每一步都像在跟软件打架。
直到我发现 GitHub 上有一批人，正在用 Codex 把这整条流水线，压缩成几句话。…
Karpathy CLAUDE.md 中文版：四条规则让 AI Agent 少自作主张，实测效果惊艳
大佬 Karpathy 在 GitHub 上公开了一份 CLAUDE.md，特别短，就四条规矩，火爆整个 AI 圈。GitHub 上 Star 数量 17 万+，有点离谱。
这东西在 Claude Code 里叫 CLAUDE.md，在 …
Codex CLI 接本地模型实战：填平三个坑，本地推理省钱又安全
Codex CLI 出来之后我一直想拿它接本地模型。原因很简单——不用每次跑都走 API，省钱，数据也不用往外送。
理想很丰满，现实很骨感。折腾了一下午，踩了三个坑才跑通。记录一下，给有同样需求的朋友省点时间。
环境…
MumuSpec CLI 发布 npm：14 份 Spec 模板 + 五轮工作流，规范 AI 编程
在 AI 编程时代，如何让 AI 编码助手更准确地理解需求、生成符合规范的代码？MumuSpec 提供了一套解决方案。它是一个文档体系，最近发布了 CLI 工具（v0.1.0），并已发布到npm。
MumuSpec CLI 的核心价值在于：…
Codex 深度使用指南：烧了 20 亿 Token 总结的 10 条实战经验
Codex 桌面版最近口碑极佳。许多开发者已将大量工作迁移至 Codex 客户端的 Goal 模式配合 GPT-5.5，实际使用中 Token 消耗量巨大。
很多人初次使用 Codex 时，往往将其视为一个更强的 Coding Agent，…
Claude Code Dynamic Workflows：从 Prompt 到 Loop 的 AI 编程范式转变
Claude Code 作者Boris 近期表示："我现在不再给 Claude 写 prompt 了，我有一堆 loop 在跑。我的工作是写 loop。"他通过一次演讲，分享了自己日常使用 Claude Code 的配置和工作方式。
An…
Codex Claude Code /goal 长时间运行指南：解决自动停止问题
Claude Code 和 Codex 的 /goal 功能已经推出一段时间。这个号称能让 AI "长时间自主运行直到目标完成"的功能，实际使用效果却差异巨大：有人能让 AI 连续运行几十小时完成复杂任务，有人却遇到跑一会儿就停止的情况。…
Claude Code Dynamic Workflows 详解：编排复杂任务的工作流引擎
Claude Code 新推出的 Dynamic Workflows 功能，将复杂任务的中间过程从主对话中剥离出去，通过 JS 脚本实现任务编排、结果传递和流程复用。这不是"多开几个 Agent"，而是流程本身可以被执行、保存和复跑。
本文…
Superpowers 深度拆解：用语言级纪律系统解决 AI 假完成问题
Superpowers 不是又一套"最佳实践提示词"，而是目前唯一能真正解决 AI"假完成"问题的语言级纪律系统。它用纯 Markdown 写就，没有一行代码拦截，却能让 AI 从"能偷懒就偷懒"变成"想偷懒都做不到"。
这个由 30 年经…