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最近刷 GitHub刷到几个眼熟的开源项目
1.PageLM
它本质就是一个 NotebookLM 的开源平替,但我反而觉得它比官方版本更对开发者胃口。你把一堆资料、文档、课程丢进去,它不只是帮你总结,而是能反向生成学习内容:测验、Flashcards、甚至类似播客对那种形式。
NotebookLM 火就火在“把死资料变成活的学习过程”,PageLM 把这个思路完整抄过来,而且能私有部署。这一点对我来说加分非常大——不被平台锁数据,也方便按自己需求魔改,尤其适合做知识库、学习工具或者企业内训系统。
2.Awesome Web Agents
http://Steel.dev 自己就是做 AI 浏览器 / Web Agent 基础设施的,他们把自己踩过的坑、看过的工具、靠谱的论文,全都整理成了一个清单。
从底层的 Puppeteer、Playwright,到上层 Agent 框架,再到学术界的新进展,基本把 Web Agent 这个方向的家底翻了一遍。
这种列表最大的价值不是“新”,而是帮你避免浪费时间。现在 Agent 领域更新太快,很容易被噪音带着跑,有一个行业内玩家帮你筛过一轮,直接 Star 就完事了。
3.PDFCraft
这是一个完全本地运行的 PDF 工具箱,所有操作都在浏览器里完成,文件不出本地,对隐私极其友好。
功能也不是做做样子那种,而是实打实的 90+ 工具:合并、拆分、OCR、格式转换、水印、元数据编辑,甚至还能拖拽节点搞工作流。
我特别喜欢它的一点是:它不是“给你用一下就走”的在线工具,而是可以部署成你自己的 PDF 服务。
支持 Docker、支持静态导出,丢到 Vercel / Netlify 就能跑。对不想装巨型桌面软件、又不信任在线 PDF 网站的人来说,这种方案真的很香。
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最近刷帖子,刷到一个叫learn-claude-code 的教学型项目,感觉有点意思。
想真正掌握 Claude Code 的精髓,最好的方式不是多提需求,而是亲手复刻一遍它的核心逻辑。learn-claude-code 就是干这个的——它不追求做一个生产级替代品,而是把很多工程细节故意“删掉”,只保留最关键的 Agent 心智模型:
循环怎么跑、工具怎么接、计划怎么显式化、上下文怎么不爆、任务怎么落盘、团队怎么协作、并行怎么隔离……就会发现,Claude Code 的“神秘感”其实主要来自工程组织方式,而不是某个黑魔法 prompt。
它最让我喜欢的一点是:整个学习路径是 s01 到 s12 递进式的,每一节只引入一个核心机制。比如最开始就一句:one tool + one loop = an agent(一个 bash 工具 + 一个循环,就已经是 Agent 了)。
然后逐步加多工具、加 Todo 计划、加子 Agent 做隔离、加技能按需加载(而不是把一堆说明塞 system prompt)、加上下文压缩“战略性遗忘”、加文件级任务状态、加后台任务、加多 Agent 邮箱队列、加协议/FSM、
最后再走到 worktree 级别的任务隔离。这条路线特别像在拆一台发动机:你不是背概念,而是每拧一颗螺丝就知道它负责什么。
我自己的感受是:今天做 Agent 的分水岭,已经不是“模型聪不聪明”,而是“你有没有把它当一个可长期维护的系统来设计”。prompt 只能让它一时聪明,真正让它长期稳定的是:状态怎么存、上下文怎么控、任务怎么追踪、失败怎么回滚、协作怎么对齐、并发怎么隔离。
learn-claude-code 这种项目的价值就在于:它把这些“工程化的骨架”用最小成本摊开给你看——你自己撸一遍,收获绝对比让 Claude Code 帮你写一百个需求更大。
如果想试试看,可以先从最小 agent loop 开始,再一路加机制。就会发现:所谓“数字生命”,其实就是 工具 + 状态 + 协议 + 迭代循环。
当把这套骨架掌握了,不止 Claude Code,你看任何 Agent 框架都会突然变得“透明”。
@https1024
想真正掌握 Claude Code 的精髓,最好的方式不是多提需求,而是亲手复刻一遍它的核心逻辑。learn-claude-code 就是干这个的——它不追求做一个生产级替代品,而是把很多工程细节故意“删掉”,只保留最关键的 Agent 心智模型:
循环怎么跑、工具怎么接、计划怎么显式化、上下文怎么不爆、任务怎么落盘、团队怎么协作、并行怎么隔离……就会发现,Claude Code 的“神秘感”其实主要来自工程组织方式,而不是某个黑魔法 prompt。
它最让我喜欢的一点是:整个学习路径是 s01 到 s12 递进式的,每一节只引入一个核心机制。比如最开始就一句:one tool + one loop = an agent(一个 bash 工具 + 一个循环,就已经是 Agent 了)。
然后逐步加多工具、加 Todo 计划、加子 Agent 做隔离、加技能按需加载(而不是把一堆说明塞 system prompt)、加上下文压缩“战略性遗忘”、加文件级任务状态、加后台任务、加多 Agent 邮箱队列、加协议/FSM、
最后再走到 worktree 级别的任务隔离。这条路线特别像在拆一台发动机:你不是背概念,而是每拧一颗螺丝就知道它负责什么。
我自己的感受是:今天做 Agent 的分水岭,已经不是“模型聪不聪明”,而是“你有没有把它当一个可长期维护的系统来设计”。prompt 只能让它一时聪明,真正让它长期稳定的是:状态怎么存、上下文怎么控、任务怎么追踪、失败怎么回滚、协作怎么对齐、并发怎么隔离。
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如果想试试看,可以先从最小 agent loop 开始,再一路加机制。就会发现:所谓“数字生命”,其实就是 工具 + 状态 + 协议 + 迭代循环。
当把这套骨架掌握了,不止 Claude Code,你看任何 Agent 框架都会突然变得“透明”。
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阿里:“刚才我也讲到了,首先我们今年在即时零售侧有个非常大的投入,这是我们看到的确定性的一个机会。我们会在未来两年以实现即时零售规模破万亿的目标持续的投入,我们也相信在两年后,整个即时零售的投入会给我们整个电商板块带来正向的经济收益。”
美团:😭
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懂技术的产品人必然是能吃上现在这波时代红利的,就看想还是不想
看得进原理,搞得懂调试,又熟悉各种业务流程商业策略,同时擅长推销自己——面试和需求宣讲带来的基本功
别人不知道,我是觉得如鱼得水
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