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10月24日周六
  1. prompts.chat · 每日 prompt5

    prompts.chat 更新 Code Review Specialist 提示词

    prompts.chat 的每日 prompt 更新了 Code Review Specialist（代码审查专家）提示词，由原 messages 结构改写为直接指令格式。新提示词要求 AI 扮演经验丰富的开发者审查用户代码，聚焦代码质量与可读性、编码规范符合度、优化与性能改进机会以及潜在 bug 识别，并提供清晰可操作、带示例的反馈。该条目同时标记为 TRUE 并更换了提交者。

  2. prompts.chat · 每日 prompt13

    prompts.chat 更新 "Video" 提示词

    prompts.chat 的每日 prompt 更新中，"Video" 条目被替换为一条视频生成提示词，内容为一个神秘酒保在昏暗酒吧中将发光绿色液体倒入玻璃杯的电影感特写，标注 4k、超写实、慢动作。该条目由用户以 CSV 差异形式提交，替换了原先让模型扮演社交平台专家的旧提示词。

  5. prompts.chat · 每日 prompt25

    prompts.chat 新增 prompt：God of Prompt

    prompts.chat 收录新 prompt「God of Prompt」，用于为 ChatGPT、Claude 等语言模型生成高质量提示词。该 prompt 整合批判性、创造性、系统性与反思性四种思维风格，采用「AI Prompt Generator System」角色，并规定了分段结构、7-9 条功能列举、上限 13 节的响应结构等格式规则。它还可调用网络浏览、视觉分析、代码解释和图像生成等外部能力，并对每一步进行核对验证。

  6. prompts.chat · 每日 prompt29

    prompts.chat 新增 prompt：生成 Basecamp CLI 单页速查表

    prompts.chat 新增一条 prompt，用于让模型生成一页打印优化的 Basecamp 及其官方 CLI（basecamp）速查表和口袋参考卡。该 prompt 要求页面限定 US Letter 尺寸，左 60% 放核心 CLI 命令参考，右 40% 放 Agent 不变量、profiles、配置（.basecamp/config.json）与排错内容，覆盖安装认证、todos、Kanban 卡片、消息提及（[@Name](mention:SGID)）等模式，优先输出可打印的 Markdown 或单页 PDF。

  7. prompts.chat · 每日 prompt32

    新增提示词：扮演家庭堆肥教练

    prompts.chat 新增一条「家庭堆肥教练」提示词，帮助新手或曾失败的用户按自家空间、气候、厨余量和每周可投入时间搭建可持续的堆肥系统。提示词要求 AI 先追问缺失信息，再分九个部分指导：方法对比、安装步骤、绿料棕料比例、每周 10-15 分钟例行流程、季节计划、至少八种问题的排障表、堆肥收获使用和进度记录模板，并明确禁止在家庭冷堆肥中加入肉类、乳制品和宠物粪便。

  8. prompts.chat · 每日 prompt39

    prompts.chat 新增 prompt：餐厅菜单过敏原矩阵生成器（JSON 输出）

    prompts.chat 收录新 prompt「Restaurant Menu Allergen Matrix Builder」，让模型扮演食品安全顾问，把餐厅菜单和配料转化为单一严格 JSON 过敏原包。输出含逐菜过敏原矩阵、隐藏过敏原提示、交叉接触风险、供应商问题与员工应答脚本，过敏原状态仅限 contains / may_contain_cross_contact / unknown_verify / not_in_listed_ingredients，绝不允许标注“free”或“safe”，默认适用 EU 14 种受规管过敏原。

  9. prompts.chat · 每日 prompt25

    新增提示词：家庭与宠物看护交接清单（YAML）

    prompts.chat 收录了一条新提示词「家庭与宠物看护交接清单（YAML）」，可将零散笔记整理成供房屋或宠物看护人使用的 YAML 交接清单，覆盖日常作息、宠物护理、植物、家居系统、安防、紧急情况与联系人。提示词要求指令写成陌生人可执行的具体步骤，时间关键事项纳入带精确时间的日程，禁止编造药物剂量等信息，缺失处标注 OWNER TO FILL，且不得以明文包含密码或 Wi-Fi 密钥。

  11. prompts.chat · 每日 prompt17

    prompts.chat 新增提示词：日本莳绘金漆赏月兔芒草装饰板

    prompts.chat 新增由 @f 贡献的图像生成提示词"日本莳绘金漆赏月兔芒草装饰板"。提示词描述一块宽幅日本莳绘漆板：两只白兔坐在银色芒草间仰望金黄满月，采用黑漆背景、高莳绘浮雕与螺钿镶嵌、梨地金箔等工艺细节，输出 16:9 横幅画面，并要求不含文字、书法、印章与标识。

  12. prompts.chat · 每日 prompt14

    prompts.chat 新增提示词：黄金时刻海崖上真实感大西洋海鹦群落

    prompts.chat 每日 prompt 库新增一条图像生成提示词「Photoreal Atlantic Puffin Colony on a Sea Cliff at Golden Hour」，用于生成黄金时刻海崖上的大西洋海鹦群落实拍风格照片。提示词描述了四只海鹦叼沙鳗、悬崖洞穴与海浪等细节，指定 16:9 宽幅、长焦浅景深，并要求画面中无人物、文字与水印。

  13. prompts.chat · 每日 prompt31

    新增 prompt：喜马拉雅悬崖修道院场景概念简报生成器

    prompts.chat 收录新 prompt「Himalayan Cliffside Monastery Scene Concept Brief Builder」，让 AI 扮演电影级环境设计师，为悬崖修道院场景生成可用于静态图像生成及后续视频动画的制作简报。该 prompt 通过自定义变量设定山景、时间天气、修道院外观、视觉风格和氛围，先询问相机视角等缺失信息，再产出包含场景概述、修道院与悬崖、经幡等分节的简报，重点加入经幡飘动、云雾流动、香烟升起等易动画元素。

  14. prompts.chat · 每日 prompt22

    prompts.chat 新增提示词：雾中黎明下的喜马拉雅悬崖修道院与经幡

    prompts.chat 收录用户 @f 贡献的新提示词「Cliffside Himalayan Monastery with Prayer Flags at Misty Dawn」。该提示词描述了一座依附于花岗岩悬崖的白色喜马拉雅修道院、五串彩色经幡、峡谷河流与雪山日出场景，要求照片级写实风格、16:9 宽画幅，且画面中不出现人物、文字、标志或 logo。

  15. prompts.chat · 每日 prompt26

    prompts.chat 新增图生视频 prompt：悬崖喜马拉雅寺院晨雾动画（6 秒镜头）

    prompts.chat 收录一条图生视频 prompt，以"Cliffside Himalayan Monastery with Prayer Flags at Misty Dawn"图像为精确首帧，生成时长 6 秒的电影感镜头。动画要求经幡在微风中持续飘动但不脱离绳线、峡谷白雾自左向右缓慢漂移、炊烟顺风弯曲，并用一次缓慢推镜朝向寺院，全程无剪切、无新物体、无人物、无文字。

  19. prompts.chat · 每日 prompt55

    prompts.chat 新增 Prompt Vault Manager 提示词，用 Git 管理 prompt 版本库

    作者向 prompts.chat 提交了名为 Prompt Vault Manager 的系统提示词，把 prompt 当生产工具管理，每个 prompt 有稳定 ID、版本、状态和文件路径。规则包括两次使用即入库、一个 prompt 一个文件、Git 作为变更日志、INDEX.md 为唯一目录，并定义 STAND-UP、PROMOTE、VERSION、AUDIT 等 8 种操作模式；文件采用 Markdown 加 YAML frontmatter 的固定结构，回复限制最多 13 个内容块。

    推荐理由：给出了完整可抄的系统提示词原文，用 Git 与 YAML frontmatter 管理 prompt 版本，方法可直接迁移到自己的提示词仓库。

  20. prompts.chat · 每日 prompt30

    prompts.chat 新增 prompt：GraphQL API taste

    prompts.chat 每日 prompt 新增「GraphQL API taste」，收录一位平台工程师的 22 条 GraphQL API 设计经验，每条附置信度评分。要点包括：用 DataLoader 按请求批量加载以消除 N+1 查询（Confidence 0.95）、在网关强制 query 深度与复杂度限制、以 @deprecated 增量演进 schema 而非用 /v2 版本化，以及在 CI 中运行 schema diff 检查、破坏性变更导致构建失败。

  21. prompts.chat · 每日 prompt12

    prompts.chat 新增提示词：Redis Caching taste

    prompts.chat 收录一条面向后端工程师的 Redis 缓存实践提示词，核心包括默认采用 cache-aside 模式、缓存可丢弃、所有 key 设置 TTL 并加随机抖动、以 service:entity:id:version 命名空间管理 key。提示词还涵盖用 SET NX PX 防止热点 key 击穿、生产环境用 SCAN 替代 KEYS、配置 maxmemory 与淘汰策略，以及要求认证与 TLS 并禁用 FLUSHALL 等危险命令，每条均附置信度分数。

  22. prompts.chat · 每日 prompt25

    prompts.chat 新增 prompt：Web Accessibility taste（前端工程师无障碍准则）

    prompts.chat 仓库新增一条 "Web Accessibility taste" prompt，收录前端工程师的 22 条无障碍开发准则，每条附置信度。内容包括优先语义化 HTML、按钮与链接不混用、满足 WCAG AA 对比度（正文 4.5:1）、键盘可达无陷阱、支持 prefers-reduced-motion、触控目标至少 24x24 CSS 像素等。还建议在 CI 中运行 axe 或 Lighthouse 检查（仅能发现约三分之一问题）、用 VoiceOver 和 NVDA 手动测试、优先使用 Radix、React Aria 等可访问组件库。

  25. Reddit · r/LocalLLaMA54

    Kimi K3.1 与 GPT-6 Astra 同任务 Agent 实测对比

    作者让 Kimi K3.1 与 GPT-6 Astra 各跑一次相同的 Three.js 3D 飞行 Agent 任务并对比数据。K3.1 用时 12:28、20 步、读 725K prompt tokens、输出 49.2K tokens，Astra 用时 9:17、35 步、读 1.2M prompt tokens、输出 22.2K tokens；K3.1 推理占比 56%、成本约 $1.1-1.4（估算），Astra 约 $2.63。作者指出步数少可减少 prefill 负担但 decode 更重，并提醒本地部署需在所有子调用中固定 temperature 为 1；K3.1 因图像审查工具参数错误盲跑，Astra 首跑因工具参数问题被拒 29 次调用。各仅一次运行，成本为估算。

  26. Reddit · r/LocalLLaMA26

    Intel 显卡 B60 / B65 / B70 价格今日跳涨 30%

    据 r/LocalLLaMA 用户追踪，Intel B60/B65/B70 显卡价格今日跳涨约 30%：B60 从 $650 涨至 $980，B65 从 $1150 涨至 $1420，B70 或将稳定在 $1840。Amazon 价格已上调，MicroCenter 仍有原价库存；单 GB 性价比仍领先，但差距正快速缩小。

  27. AIHOT · 精选38

    Anthropic 介绍 Claude Duet 智能体的安全、隐私与凭证隔离设计

    Anthropic 发文介绍处于研究预览阶段的 Claude Duet 智能体的安全与隐私设计。重要操作如发消息、付款、删除需用户在审批卡上确认，独立分类器检查操作是否符合意图；密码、cookie 和登录令牌不经过模型，支付使用一次性虚拟卡；敏感信息分两级共享策略，由独立分类器在发送前检查。

  28. GitHub · 去对齐工具与仓库26

    ShapeRouter 后端 API 服务器（Sudobility/shaperouter_api）发布

    Sudobility 开源 ShapeRouter 的后端 API 服务器，这是一个 LLM 结构化输出平台，采用 BUSL-1.1 许可证，基于 Bun 开发。服务支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、Mistral、xAI、DeepSeek、Perplexity、Cohere、LM Studio 共 10 家 LLM 提供商，AI 调用路由使用 sk_live_... 项目 API key 鉴权，管理路由支持 Firebase ID token、shroute_... 个人 key 和 shrouteent_... 实体 key 三种认证方式。

  29. GitHub · 去对齐工具与仓库63

    lcc-judge：LCC 本地上下文裁剪评分器 specialist v3 发布基准

    lucasmartins-ai 发布 lcc-judge，即 LCC（Local Context Compiler）的本地块评分器及其基准，用于在压缩 Agent 上下文时给每个块打分并优先丢弃最低分。当前默认的 specialist v3 为 183 KB 的逻辑回归加梯度提升树模型，仅依赖 numpy，CPU 单条约 0.2 s、峰值 RSS 97.5 MB，已通过 lcc#50/#51 合并进 LCC，取代已弃用的 Laya 和付费远程 Jev（Jev 仍可手动启用）。

    推荐理由：原文给出预注册留出测试与成本数据，可据此判断这个小模型上下文裁剪评分器相对基线和 LLM 参照的真实差距。

  30. GitHub · 去对齐工具与仓库52

    agent-backbone 开源发布：让 Claude Code、Codex 和 OpenCode 智能体组成一个个人团队

    GitHub 上的 agent-backbone 项目将分散在不同 AI CLI 和项目中的智能体组成一个可协作的个人团队，提供通信、协调与经验延续能力。智能体可按名称互发消息，忙碌时排队（默认 30 分钟过期），任务以 GitHub Issues 作为记录；Claude Code、Codex 和 OpenCode 可混编一组，同一能力须在三家 CLI 上通过相同行为测试才发布。它不调用模型、不需要 API key，要求 macOS/Linux、Python 3.11+、tmux 和 uv，API 默认绑定 localhost。

  31. GitHub · 去对齐工具与仓库60

    Roboratory v0.7 发布：用工厂流水线编排 AI 智能体工作流

    caribeedu 在 GitHub 发布 Roboratory v0.7，一个把 AI 智能体工作流建模成工厂流水线的工具：机器、传送带、信号和闸门组成可复用、可审计的生产线，适用于工单转 PR、事件响应和发布等任务。每台机器运行 headless 的 Claude Code 或 Codex 智能体，输出必须通过 JSON Schema 契约校验才能流转，失败重试超限即停线；流程以 YAML 定义并版本化在 git 仓库，关键闸门由人工放行，界面以像素画呈现整个车间。项目为早期版本，支持 macOS、Windows 和 Linux，采用 MIT 许可，无遥测，headless 引擎、权限请求和自动 intake 仍在路线图中。

    推荐理由：原文把多智能体工作流拆成机器、传送带、信号和闸门等具体构件，并给出 YAML 定义与契约校验的落地方式，方法可直接迁移。

  32. GitHub · 去对齐工具与仓库22

    huntertoby 开源 llm-mmo-trpg：由 LLM 担任说书人的开放世界 MMO-TRPG 项目

    huntertoby 在 GitHub 开源 llm-mmo-trpg，一个由 LLM 为每位玩家生成独特 build 的开放世界 MMO-TRPG 项目。目前进度 Phase 1C，正在实现掩护系统与墙壁（全掩护／半掩护／隐蔽三层视线、矮墙与倒木、掩护感知效用 AI），Phase 1B 环境与战术、Phase 1A 战斗核心、Phase 0 基础建设均已完成。首个里程碑为单人 roguelite 原型（Phase 0–4），项目基于 Python 3.12 与 uv 构建，提供 CLI 试玩与 4 张示范地图。

  33. GitHub · 去对齐工具与仓库47

    Septum：隐私优先的 AI 中间件，让云端 LLM 处理文档时无需暴露个人数据

    开源项目 Septum 是一款隐私优先的 AI 中间件，可在用户将文档和问题发送给 ChatGPT、Claude、Gemini 等云端 LLM 前，本地检测并替换姓名、证件号、电话等个人信息为占位符，收到回答后再本地还原真实值。它内置 17 个法规包（以最严格规则为准），保留不含原始个人数据的审计日志，采用 MIT 许可证开源，支持 docker compose 部署及 MCP server、REST API。

  34. GitHub · 去对齐工具与仓库58

    steromano 开源 Oracle：自改进 LLM 预测评测框架

    steromano 在 GitHub 开源 Oracle，一个自改进 LLM 预测评测框架，把记账、结算、打分等确定性环节放在纯 Python 的 src/oracle/ 包中，只通过 oracle CLI 访问状态，判断环节交给 Claude Code 驱动 markdown skills。状态为 git 跟踪的 append-only JSON 账本，模型不直接改 data/ 也不读 data/sealed/，盲测由 Python 强制执行；预测须 oracle commit 成功才算存在，概率钳制在 [0.01, 0.99]。

    推荐理由：原文给出完整的架构与工作流设计，读者可以照着复现一套用 Claude Code 做判断、Python 做确定性计分的预测评测系统。

  35. GitHub · 去对齐工具与仓库45

    llm-posttrain-lab：用 Qwen2.5-1.5B 实验演示 LLM 后训练中偏好对齐为何用 RL 而非 SFT/DPO

    开源实验项目 llm-posttrain-lab 基于 Qwen/Qwen2.5-1.5B 全量微调，对比 SFT、DPO、PPO、GRPO 在偏好对齐中的表现，训练栈为 TRL 1.7 + accelerate/DeepSpeed。实验覆盖 helpful 与 math 两条任务线，math 线在全部 1319 条 GSM8K 测试题上评估 pass@1/pass@8 与 KL，并追踪 DPO 训练中 chosen 回答 log-probability 下降等失效模式。

  36. GitHub · 去对齐工具与仓库43

    soc-ai：用自托管 LLM 为 Security Onion 告警做自动分诊的开源工具

    开源项目 soc-ai 通过自托管大语言模型对 Security Onion 网格上的告警进行自动分诊，为每条告警拉取相关事件、比对本地威胁情报、解码 PCAP，并给出带引用的结论与置信度。它支持用自然语言在多主机和时间窗口上开展 hunt，内置 10 个 runbook 起始包和证据门控（弱结论标记为 needs_more_info）。模型运行在用户自己的硬件上，默认关闭可选云 Oracle，当前版本为 1.6，采用 Apache 2.0 许可。

  37. GitHub · 去对齐工具与仓库54

    SetuHQ 0.1.0 开源：用 AI 与确定性探测器审查 TESS 凌星信号

    Ashforde OÜ 发布 SetuHQ 0.1.0（AGPL-3.0），一个开源系外行星凌星搜索流水线，用 Claude 驱动的 AI Sentinel 与确定性 Probe 组成审阅小组，以盲编码方式标记 TESS 光变曲线的每个 dip，再做 limb-darkened 拟合、虚警概率与 odd/even 等检验，默认面板为 2 Sentinel 加 3 Probe。在 662 个真实 TOI 的冻结基准上，held-out 完整度为 60%（90/150），低于 2 R⊕ 的行星仅 10%；预注册的双扇区加 FAP<0.001 新规则把 feed 噪声从每 100 目标 27.8 降到 6.1，但完整度从 39% 降到 17%，项目明确说明其结果只是候选线索而非发现。

  38. GitHub · 去对齐工具与仓库51

    LLM-Security-Evaluation：基于 Groq API 的异步提示词注入与系统提示词泄露测试工具

    OmarAhmedTHE25th 在 GitHub 开源了 LLM-Security-Evaluation，一个通过 Groq API 评估提示词注入与系统提示词泄露抵御能力的异步对抗测试工具，命令形如 python main.py --model openai/gpt-oss-20b 或 --model llama-3.3-70b-versatile。测试类别映射 OWASP LLM Top 10（LLM01、LLM02、LLM06）与 MITRE ATLAS 技术（AML.T0051、AML.T0024、AML.T0046），覆盖注入、角色扮演指令覆盖、系统提示词与密钥泄露、检索文档隐藏指令及工具参数注入等。

  39. GitHub · 去对齐工具与仓库50

    AI-Agentic-RFP-Evaluation：用 LLM 判断、Python 计分的 RFP 供应商评标工具

    GitHub 开源项目 AI-Agentic-RFP-Evaluation 是一个 Streamlit 应用，用于按可配置标准对供应商 RFP 回应打分和排名，设计原则是大语言模型只提供判断，所有算术（权重、Peer Performance Index、平局裁决）由 Python 完成。模型引用的每句话都对照 PDF 提取文本校验，标注 verified、partial 或 not found，超长提案按 BM25 相关性压缩并报告覆盖率；支持 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Cohere 等 API，单次最多评估 6 份 PDF，单供应商得分最高 9.70/10、100% PPI 的排名示例已给出。

  40. GitHub · 去对齐工具与仓库47

    Paper-Screening-Agent：GitHub 开源 AI 论文筛选 Agent

    GitHub 开源 Paper-Screening-Agent，用 LLM 自动阅读论文摘要并按 1-10 评分，分数 ≥4 自动接收、=3 转人工审查、≤2 自动拒绝，支持 200+ 并发多 API 处理与断点续跑。该项目曾筛选 10 场 2025 年 AI 会议论文，接收 5,720 篇、4,421 篇转人工审查，通过编辑 config/prompts.json 可适配任意研究领域。