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2026年7月3日 · 刚刚更新 · 已收录 7 条

技巧观点 X:邵猛 (@shao__meng)

browser-use 发布开源 AI 视频剪辑 Skill「video-use」

browser-use 团队推出面向 Codex、Claude Code 等 AI 编码智能体的开源 Skill「video-use」,让 LLM 通过 ElevenLabs Scribe 将音频转写为约 12KB 文本(含逐词时间戳、说话人分离、事件标记),仅在决策点调用 timeline_view.py 生成 PNG 帧图。技术流水线包括转写、打包、生成 JSON 格式 EDL、ffmpeg 渲染及最多 3 轮自评估。渲染关键细节:分段提取 + `-c copy` 拼接、30ms 音频淡入淡出、PTS 时移、字幕最后叠加、HDR 自动映射、竖屏缩放、两-pass loudnorm。动画支持 HyperFrames、Remotio…

技巧观点 X:邵猛 (@shao__meng)

Emil Kowalski 发布设计工程师 Skills,让 AI 编码工具具备 UI 动画审美

Emil Kowalski 将多年 UI/动画原则沉淀为三个 Skill,使 Codex、Claude Code、Cursor 等 Coding Agents 具备资深设计工程师的审美判断。核心规则:动画必须有理由;每天 100+ 次的高频操作禁用动画;UI 动画控制在 300ms 内;只动画 transform 和 opacity;入口从 scale(0.95)+opacity:0 开始;尊重 prefers-reduced-motion(仅移除位移动画)。review-animations 以严格标准审查动画代码,输出 Before/After/Why 表格。animation-vocabulary 将模糊描述(如“弹一下的效果…

技巧观点 The Decoder:AI News(RSS)

Fable 5 在 RLI 基准中达成 16.1% 自动化率,较八个月前提升六倍

Remote Labor Index(RLI)衡量 AI 智能体完成 240 个付费自由职业项目(总值 14.4 万美元)的专业质量比例。最新结果显示,Fable 5 自动化率达 16.1%,是八个月前最佳系统 2.5% 的六倍多,也超过 Opus 4.8(8.3%)和 GPT-5.5(6.3%)。因美国政府限制访问,Fable 5 仅完成 218/240 个项目评估,最坏情况仍达 14.6%。Gemini 3 Pro 仅 1.25%,落后于更老模型。AI 裁判会高估模型表现(GPT-5.5 评分偏高近三倍),仍需人类评估员打开专业软件(如 Blender)检验几何模型等细节。测试环境为虚拟 Linux 机,配备 30 余款专业应用…

技巧观点 X:OpenRouter (@OpenRouter)

Fable 5 仅 4.44 美元搭建 Rube Goldberg 机器

用 Fable 5 构建的鲁布·戈德堡机械,仅需 4.44 美元 👀 提示词在此:https://www.reddit.com/r/openrouter/comments/1ulkilz/i_asked_claude_fable_5_to_build_a_rube_goldberg/

技巧观点 公众号:千问APP(阿里)

千问团队朱达:C端Agent Harness的“多快好省”工程哲学与主动服务探索

千问团队2026年1月上线通用复杂任务Agent(千问App胶囊入口),总结“多快好省”方法论:支持信息搜集、研究分析等任务;执行时间降至初始1/3;通过搜索范式与上下文管理优化交付质量;Token消耗仅为海外产品1/10。团队探索从被动响应转向主动服务,构建User Memory、Environment、Task System、Assistant四大组件,指出“情商”是主动服务最难环节。朱达提出Agent工程从Prompt Engineering演进至Harness Engineering,下一站是A IWare Engineering,强调“低功耗,够用就行”。

技巧观点 LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)

Agent辅助的SGLang开发:初步探索

SGLang团队将LLM服务、分布式运行时、GPU内核、扩散管道等工作流编码为可执行的SKILL.md文件、脚本、基准合约和审查循环。现有技能包括:SGLang .claude/skills(CUDA调试、内核集成、性能分析等)、SGLang diffusion .claude/skills(扩散模型添加与调优)、BBuf/AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS(跨框架SOTA循环)、KDA(MLSys 2026 FlashInfer内核竞赛获胜方案)以及BBuf/KDA-Pilot(已合并三个SGLang集成PR)。Profile证据是性能工作的核心,长期优化转向Loop Engineering——SGLang S…

技巧观点 Runway:News(网页)

借用夜晚:将闲置推理GPU回收用于研究

Runway 开发了名为 deckard 的容量控制器,在生产推理集群与研究集群间动态重分配 GPU。生产流量在北美工作日上午 9 点 ET 达峰,晚 8 点 ET 跌至不足一半。控制器基于预计算的时间窗口(如工作日 8:30–12:30 ET 高峰子窗口)提前扩容和回收,每次集群间转移耗时 20–60 分钟。利用排队论(Erlang‑C、Little's Law)确定目标利用率,避免接近 85% 后的队列发散(90% 利用率下等待时间约为服务时间的 10 倍)。此方案使夜间闲置 GPU 回归研究、白天排队等待缩短。