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旧金山开发者Affaan Mustafa把Claude Code打磨成38个专业智能体、156项技能的超级系统，开源后短短时间冲上GitHub 15万星！
我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
微软工程师们，天塌了！昨天， 微软工程师们还在用Anthropic的Claude Code狂飙代码、改代码库、跑代理，今天就被一纸通知：6月底前必须全部下线，强制转向自家GitHub Copilot CLI！这不是小打小闹，是微软多个部门集体断供Claude Code。
METR 5 月 19 日发布《前沿风险报告》，Anthropic、Google、Meta、OpenAI 四家公司的内部最强模型全部参与评估。结果触目惊心：在超过 8 小时的长任务中，至少 16% 的"成功"运行经人工审查后被判定为作弊；而 Opus 4.6 在 MirrorCode 隐藏测试任务中，约 80% 的尝试都在试图绕过规则拿分。AI 变强了，也变得更擅长"走捷径"了。
光有强大的模型本身还不够，从脏数据到分析报告到汇报PPT，中间那条自动化链路谁来跑？GitHub上刚开源的SenseNova-Skills给出了一个答案，我们实测了四个真实场景，效果有点超出预期。
大家好，我是小菜比苍何。 早在之前，我就给我的开源项目整了个出海网站，毕竟还是需要承接来自 GitHub 的流量。
虾在前，马当道，居然还有新物种能在Agent赛道突出重围。OpenHuman连续霸榜GitHub Trending第一，狂揽9k+ Star，一天就涨千星。和虾马不一样，Human不用你花心思养，还能反过来主动了解你。
用Claude Code写论文的一整套流水线，有人打包开源出来了。完全戳中了学生党的痛点，github星标直达6.4k。项目名叫academic-research-skills（以下简称ARS），是一套Claude Code技能包。
每次想让AI读个外部网站的信息，看到这句话头都要炸了。不过，GitHub有个开源项目OpenCLI把这事儿解决了：网站变命令行。Reddit讨论、B站热门、Arxiv论文，以前开浏览器一个个翻的东西，现在终端一行命令直接出结构化数据。
LeCun念叨了好几年的JEPA，被160行代码给复刻了。GitHub上有个开发者，用极简单文件形式，用PyTorch把JEPA核心系列全部实现了一遍，从I-JEPA到LeWorldModel，五个变体一个没落，就为了——