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linux.do最新话题和热议话题
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看到一个收藏优秀的GitHub开源项目网站
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今天闲逛,看到了一个网站,好像是专注于收藏优秀的GitHub开源项目。

随便看了下,还可以,分享下。

地址:https://ghubstar.com



26 个帖子 - 25 位参与者

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没人觉得读大学在 china 是人生中能享受到的最好的福利吗?
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1: 一年学费几千块,住宿费两千,环境治安远超社会上。想躺平也能合法合理的躺。

2: 在最好的年纪没去当牛马,有自己的空闲时间,穷游精力也旺盛,开黑有伙伴,想学习有免费空调的图书馆和知识水平远超社会的免费顾问。

3: 大家一定要好好学习考个普通大学也行,不然你一辈子都没有这四年来享受了,即使毕业找不到工作,也比你不读大学要爽很多的。大家一定要争取到这难得的福利

50 个帖子 - 42 位参与者

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Claude-Code-Multi-Agent 开源发布,强大的claude code Subagent工作流
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开源了一套强大的Claude Code工作流,通过简单的指令以及协作即可完成难以完成的史诗级任务,个人一直在使用,分享出来给各位佬友

部分subagent有待优化,可以根据自己的独立场景去自定义Subagent的提示词

仓库地址: Prorise-cool/Claude-Code-Multi-Agent: Context Engineering 驱动的新一代AI编程助手生态系统,基于Claude Code构建的智能代理协调平台,实现从需求到交付的全流程自动化开发

多层智能代理协调系统

Context Engineering 驱动的新一代AI编程助手生态系统

基于Claude Code构建的智能代理协调平台,实现从需求到交付的全流程自动化开发








项目概述
这是一个基于ContextEngineering理念构建的多层智能代理协调系统,通过100+个专业AI代理(全汉化)的协作,实现从项目需求分析到最终交付的全自动化开发流程。系统采用三层架构设计,结合Hook驱动的自动化机制,能够智能地选择和协调不同专业领域的代理,确保高质量的软件交付。

为什么需要它?
你是否厌倦了反复编写和调试 prompt,却只能让AI完成零散的任务?Claude-Code-Multi-Agent 将这一切自动化!你只需提出需求,系统就能像一个全能的技术团队,协调100多位不同领域的AI专家(代理),自主完成需求分析、架构设计、编码、测试和交付。

Before: claude "请用 express 写一个返回 'hello world' 的服务器" (得到一堆代码)
After: claude /agent-workflow "创建一个返回 'hello world' 的 Express 服务器" (AI自主创建文件、写入代码、安装依赖、完成任务)


在这期间一切都是可控的,每一个任务的节点都会提供及时反馈!


什么是上下文工程?
它代表了从传统“提示工程”到“系统化AI指导”的范式转变。

维度
提示工程 (Prompt Engineering)
上下文工程 (Context Engineering)

范围
专注于巧妙的措辞和短语
提供包含背景信息的 完整系统

内容
通常是单次任务的指令
包括文档、示例、规则、模式和验证

比喻
像是给AI一张 便利贴
像是给AI一本包含所有细节的 完整剧本

效果
AI容易出错或偏离轨道
AI能够自我纠正,实现复杂、可靠的端到端任务

一言蔽之:与其绞尽脑汁想一个完美的“提示”,不如为AI提供一个完美的“上下文环境”。这正是本项目正在做的事情。

快速上手 (5分钟入门)
只需四步,即可体验AI自动化编程的强大之处。

1. 环境准备
请确保你的电脑上已安装以下软件:

Claude Code (核心平台)
Git
Node.js (LTS)

2. 下载并进入项目
打开终端,克隆本项目到本地。

git clone https://github.com/your-repo/Claude-Code-Multi-Agent.git
cd Claude-Code-Multi-Agent

3. 核心配置 (MCP)

这是什么? MCP让AI代理拥有与外部世界交互的能力(如控制浏览器、长期记忆等)。这是实现真正自动化的关键。


请针对于您自己的系统,安装对应的MCP(除mcp-feedback-enhanced)其他非必需,MCP安装方法由于各系统各不相同,这里不过多赘述

核心MCP服务解析

MCP服务器
主要功能

playwright-mcp
浏览器自动化: 授权代理通过Playwright控制浏览器,执行网页交互、端到端测试和数据抓取。

memory
长期记忆: 提供一个持久化存储,让代理能够跨会话记住关键信息、上下文和用户偏好。

sequential-thinking
顺序思维增强: 引导代理进行更结构化、逻辑化的思考,将复杂问题分解为有序步骤。

mcp-feedback-enhanced(交互核心)
增强反馈循环: 建立一个交互式反馈机制,允许用户在任务执行过程中进行干预和指导。

browsermcp
通用浏览器控制: 提供一个轻量级的浏览器交互接口。

shrimp-task-manager
任务管理: 一个专用的任务管理服务,用于更精细地跟踪和控制自动化任务的执行状态。


注意

— 启用这些MCP服务可能需要在您的本地环境中安装相应的依赖,例如 Node.js (用于 npx)Python
— 部分服务如 playwright-mcp 在首次运行时会自动下载浏览器驱动,请确保您的网络连接正常。


4. 运行你的第一个自动化工作流!
现在,在 Claude Code 中打开本项目,并执行你的第一个指令:

/agent-workflow "创建一个名为 app.js 的文件,并写入一个简单的 Express 服务器代码,监听3000端口,返回 'Hello, Multi-Agent!'"

恭喜!你已经成功启动了第一个AI工作流。观察AI如何像真人一样分析你的需求、创建文件、编写代码并报告任务完成


注意:/agent-workflow还不是最强的命令执行流程,下方,我还会介绍更强的工作流命令


重要成本提醒
Token消耗极快:构建一个完整的项目从文档到成品,大约要使用$10美元的token

这个系统在处理复杂项目时会消耗大量的Claude API token,特别是在以下场景:

— 多代理并行协作时的上下文传递
— 大型代码库的分析和重构
— 复杂架构设计的迭代优化
— 全面的测试套件生成和验证

建议在使用前:

— 设置合理的token使用限制
— 优先处理关键功能模块
— 合理根据自身需求使用不同复杂度的工作流

核心使用场景

第一步:我该选择哪个工作流?(项目复杂度评估)

面对不同任务,选择合适的工作流至关重要。如果你不确定任务的复杂度,可以让AI帮你分析!

调用“总协调器” @spec-orchestrator 来获取建议

@spec-orchestrator 请帮我分析一下以下需求的复杂度,并推荐最合适的工作流。
我的需求是:“为我现有的Vue项目中添加一个带数据筛选和分页功能的表格组件。”

AI会分析你的需求,给出一个复杂度评分,并明确告诉你应该使用 /agent-workflow 还是 /kiro/spec 等指令。

场景一:在已有项目中添加新功能

这是最常见的需求。流程如下:

将个人的项目移动至本仓库的根目录

提出想法,生成规格:使用 /kiro/spec 让AI为你规划

/kiro:spec "在我现有的CRM系统中,增加一个客户跟进记录模块。"

AI会生成需求、设计、任务列表等 spec 文件。

(可选)微调规格:你可以打开 kiro/specs/ 目录下的文档,对AI的规划进行微调,确保它完全符合你的想法。

启动开发:让AI根据规划好的蓝图开始工作。

/agent-workflow "根据 kiro/specs/customer-follow-up-module.md 的规划,开始实现该功能。"

场景二:从零开始一个新项目

当你只有一个模糊的想法时,这个流程最适合。

/kiro/spec "我想做一个在线的Markdown笔记应用"

执行蓝图:

/multi-agent-workflow [/kiro/spec/markdown_app] <- 直接粘贴文件路径或@文件

系统架构
三层代理架构...

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25了,是躺平还是搏一把
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个人经历
初入职场
本人算是00后吧,17年高中毕业后去了北大青鸟学Java,一年多的时间花了家里七八万,熬到了18年毕业,18年在长沙找了一份工作,工资4k,没什么事做,基本每天从上班睡到下班,也没学到什么东西,看着同期毕业的同学在上海那边能拿到8k,于是在19年过完年后果断选择了裸辞,这时由于亲哥在东莞,想着有个照应,于是踏上了东莞的求职之路


PS:在长沙期间由于都是自己做菜,开销也不是很大,每个月也能剩下个两千多,这时已经感觉很开心了,毕竟是自己的第一笔工资




求职之路
19年6月份的东莞,天气特别炎热,由于东莞公共交通并不发达,面试的地点都相隔很远,于是每天都只接下午一个面试,在东莞做Java的实在太少了,基本都被中软和软通包揽了,但此时由于本人的学历不行,并且对于外包没有太多兴趣,也就没有考虑。

19年8月,收到了来自上海同学邀请,说要不要去上海尝试一下,现在上海的面试机会很多,并且对学历这块看的也不严,于是踏上了上海之旅,此时也并未意识到和东莞的缘分还未尽。

8月的天依旧是那么炎热,坐了11个小时的火车硬座终于来到了上海这个大都市,来到上海的第一感觉就是节奏太快,注定自己只是一个外来客,无法融入这个大都市

在上海找了差不多一个月,面试了十来家,顺利收到了一个8k的offer,做saas系统的,刚进去是在一个架构师手下干活,让做支付业务,主要是php商城分销还有pos机的支付,在这里接触到了Android和PHP的技术,之前没做过这种业务,基本上也是照猫画虎完成了需求,这也算是本人接触的第一家做技术的公司


PS:此时本人并未意识到自身的技术原来已经落后太多了,同时也没想到疫情来得这么突然,附上一张本人在上海期间做的菜




危机与发展
19年底,疫情 突如其来令人措不及防,过年回家时高铁站已经人人都戴上口罩了 ,那时也未想到影响这么大。

20年到岗前一天,收到了技术总监的电话,告知我说疫情原因公司现金流收到影响,我被裁员了,这时还没转正,并且本人也知道可能是技术不过关的原因,此时正在上海,于是准备重新投递简历,在面试了一周后,收到了奶奶去世的消息...

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packycode:小而美,拼车版本预热贴,先占个位置
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经过和 a 社的斗智斗勇,我们准备开展第二套方案,我称之为:小而美~

怎么解释呢,公交车变成了滴滴专送,稳定性增加,维护成本降低,速度优化~

经过技术选项,两三天的时间把这个玩意儿写好了,目前已经在测试了~

同样的 packycode 目前的版本依然会继续维护和更新,从月初到现在,基本每天都忙到凌晨三四点,一直在处理风控行为。不过胜在找到了一点点小特征。

同时也向各位佬友说个抱歉,我们曾一度准备开启退款程序,好在有佬友们的鼓励和支持,让我们有动力继续维护 packycode,万分感谢各位群友~

最快这两天我们就会将小而美版本的 packycode 端上桌~

蹭个活跃,继续处理代码了~

79 个帖子 - 78 位参与者

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IDEA 2025.2 Maven 中文乱码解决方案
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IntelliJ IDEA 2025.2 中 Maven 控制台中文乱码终极解决方案
升级到 IntelliJ IDEA 2025.2 后,发现:Maven 构建日志中的中文变成了乱码

问题原因
2025.2 开始,Maven 的执行方式发生了变化:


不再直接调用 java.exe,而是通过 cmd.exe /c 来启动 Maven,可以从第一行看出来。


在中文版 Windows 系统中,cmd.exe 默认使用 GBK 编码(代码页 936),而项目和源码通常是 UTF-8 编码,这就导致了编码不一致,从而出现中文乱码。

即使你在项目中设置了:

— File Encoding 为 UTF-8
— Properties 中指定 -Dfile.encoding=UTF-8

可能无效,已经把网上的帖子试了个遍,因为 Maven 是通过 cmd 启动的,JVM 仍未强制使用 UTF-8。

解决方案:通过环境变量强制 UTF-8
我们可以通过设置 JAVA_TOOL_OPTIONS 环境变量,让 JVM 无论在哪种环境下都使用 UTF-8 编码

— 打开设置:Ctrl + Alt + S 或菜单 → File > Settings
— 进入路径:Build, Execution, Deployment > Build Tools > Maven > Runner
— 设置环境变量:Environment variables,Name 为 JAVA_TOOL_OPTIONS,Value 为 -Dfile.encoding=UTF-8
— 保存并重启项目或 IDE

20 个帖子 - 14 位参与者

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Cherry Studio v1.5.4 版本正式发布
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Cherry Studio v1.5.4 版本正式发布。这是一个重要的版本更新,共合并了 125 个拉取请求(Pull Requests),由核心团队及社区贡献者共同完成。

为了帮助用户清晰了解本次更新的具体内容,我们将其分类梳理如下。

一、核心功能与平台集成

v1.5.4 在平台能力上进行了重要拓展,集成了多个新的服务与功能。

集成 AWS Bedrock API (#8383):新增对 Amazon Bedrock 的支持,用户可直接调用其提供的模型服务。

支持 Vertex AI (Claude) (#7564):新增对 Google Cloud Vertex AI 及其 Claude 模型系列的支持。

引入 Cherry Studio as a Service (CSaaS) (#8098):为未来的服务化部署提供了基础框架。

上线 Cherry Store (#8683):新增内置的应用商店(插件市场)功能。

二、新增模型支持

我们跟进了业界主流模型的发展,新增了对以下供应商和模型的支持。

新增供应商:

Poe (#8758)

新增模型:

OpenAI: o3 (Omni) 系列模型 (#8253)。

Grok: Grok 4 模型 (#8545)。

阿里通义千问: Qwen 3-235B 等新模型,并优化了 thinking 状态的判断逻辑 (#8537, #8641, #8854)。

智谱 AI: Zhipu 新模型 (#8609)。

本次更新包含 超过 10 项 与模型直接相关的改动。

三、用户体验与功能优化

我们对用户界面和现有功能进行了多项改进,旨在提升日常使用效率和便利性。

UI/UX 改进 (超过 15 项):

拖拽上传: 支持将文本文件拖拽至输入框 (#8579)。

消息多选: 对话中的消息支持多选模式 (#8653)。

界面优化: 改进了模型列表、弹窗等组件的加载速度和交互动画 (#8667, #8797)。

参数调整: 新增 Top-P 参数的设置开关 (#8137)。

Markdown 增强: 支持 GitHub 风格的 Alert 语法 (#8842)。

核心功能增强:

后台翻译:...

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抽奖2个kilo code 100(突然发现之前领的人没用)
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这次就抽奖啦,上次弄成领取结果30s不到就没啦。有vscode的佬友可以赶紧薅。
时间就定在晚上9点啦,中奖结果我会公布加私信。(不好意思,发现一个被封啦 )

奖品详情:

[奖品]:[kilo code 100] *2

活动时间:

开始时间:现在

截止时间:[2025 年 8 月 6 日 21:00]

参与方式:

只需在本帖 回复任意内容 即可参与抽奖!

点个赞也是鼓励

抽奖规则:

每位用户仅允许参与一次。

使用官方抽奖工具进行抽取,公平公正。

注意事项:

本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。

中奖者将在活动结束后 2 小时内在本帖公布,并通过论坛私信通知领奖方式。

所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。

期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。

155 个帖子 - 152 位参与者

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无限免费高并发 GPT OSS
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好久没发无权限区了。

base url: https://cycle-deputy-481.be-a.dev/v1/

new api: https://cycle-deputy-481.be-a.dev

models:

openai/gpt-oss-120b,openai/gpt-oss-20b

key: sk-hanlinwenyuan520

可高并发,可沉浸式翻译。

点个star吧?GitHub - Veloera/Veloera

至是,工程已毕,言尽于此。

这 3.4 我是一秒也待不下去了

60 个帖子 - 49 位参与者

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你有被校园霸凌过吗?
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上小学、初中的时候也被霸凌过,在农村,混混很多,我学习好,他们看不惯我。

被同年级的女生以及高年级的男生欺负。自己不够勇敢,又怕惹事,被打了也不敢还手。

没办法原谅,一想到这些人,还是会心里很难受。好在自己一步步离开了那个环境,后面遇到的人越来越好,自己也有了保护自己的能力。

72 个帖子 - 59 位参与者

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Google edu 免费一年活动 又有了
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Google 免费edu 一年活动

美国、巴西、韩国、日本和印度尼西亚的学生请在 10 月 6 日前注册。





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22 个帖子 - 17 位参与者

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5899元100个coze工作流合集 收录市面热卖的100+款COZE(扣子)工作流模板
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17 个帖子 - 17 位参与者

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ccr已经破10k star了
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用了两个月的时间ccr从100 star涨到了10000 star,翻了100倍,感谢大家的支持。

Star涨了一百倍,issue也同步涨了一百倍,现在每天要花大量时间在回答问题上,有点维护不动了

还有人心安理得的不给任何回报的催我做新功能

ε=(´ο`*)))唉

58 个帖子 - 55 位参与者

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教大家如何开启欧洲跨境之路,哈哈
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整理了一份《开启欧洲跨境之路》的知识库,面向正在考虑做欧洲市场的跨境卖家。资料覆盖了几十个欧洲平台,30 多个国家的入驻要求、运营思路、对比分析,按国家、平台、选品、投流等模块结构化整理。 不带广告、不卖服务,只希望帮更多人少走弯路。内容每天更新,目前已开放免费查阅。

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