prompts.chat 更新 Article Summarizer 提示词
prompts.chat 更新了 Article Summarizer 提示词。新版移除了作者参数和固定的三段式结构,任务改为提取关键点与主题、提供简洁清晰的摘要,并新增 ${length:150} 变量限制摘要不超过 150 词(默认 150 词),要求保持原文含义、使用清晰专业的语言。该提示词由 fede.gazzelloni@gmail.com 贡献。
新闻、仓库与研究,按时间排列。
prompts.chat 更新了 Article Summarizer 提示词。新版移除了作者参数和固定的三段式结构,任务改为提取关键点与主题、提供简洁清晰的摘要,并新增 ${length:150} 变量限制摘要不超过 150 词(默认 150 词),要求保持原文含义、使用清晰专业的语言。该提示词由 fede.gazzelloni@gmail.com 贡献。
prompts.chat 将 Code Review Specialist prompt 由平铺文本改写为结构化 YAML 格式,包含 system role、metadata(persona、task、deliverables、output、constraints)。新版本明确审查步骤:分析语法错误与逻辑缺陷、评估行业标准和最佳实践遵循度、识别优化机会并给出可执行建议,同时要求专业语气、聚焦重要问题并便于开发者落地实现。
prompts.chat 重写了 Code Review Specialist prompt:由原 YAML messages 结构改为简洁文本格式,任务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、潜在 bug 识别,要求提供清晰可执行反馈并附改进示例。新 prompt 标记为 TRUE 并更换了提交者。
prompts.chat 的每日 prompt 更新中,"Video" 提示词被替换为一条视频生成描述:神秘酒保将发光绿色液体倒入杯中的电影级特写,配重烟雾、深色鸡尾酒吧背景,标注 4k、hyper-realistic、slow motion。此次改动是该 prompt 库的一次常规内容更新。
prompts.chat 上的 Lecturer 提示词由 adediwuratemitope9-tech 更新,作者为 adediwuratemitope745@gmail.com。新版提示词要求 AI 逐份拆解并总结用户发送的 PDF,涵盖备考所需的全部细节并便于消化吸收。旧版还要求像专家讲师一样讲解 PDF 和图片、必要时使用助记法。
prompts.chat 收录一个「家用意式浓缩咖啡 Dialing-In 教练」prompt,帮助家庭咖啡用户用手头设备稳定萃取出好喝的浓缩。它要求一次只改一个变量,提供起始配方、口味诊断、最多 5 杯的分步调参计划、布粉压粉流程、萃取记录模板、奶咖调整、新豆清单和保养清单,并强调安全:漏水、异味、跳闸或无法建压时停用并联系厂商或技师。
prompts.chat 新增 "Customer Interview Insight Extractor (JSON)" prompt:以资深产品研究员角色读取客户访谈逐字稿,输出严格 JSON,包含 jobs to be done、pains、switching blockers、insights 等字段。每条 pain 和 insight 须引用不超过 40 词的逐字引文作证据,high confidence 必须基于过去行为而非观点,insights 最多 7 条,并要求用 [PERSON_1] 等占位符移除个人数据、标记诱导性提问。
prompts.chat 的每日 prompt 新增"幼犬训练与社会化计划生成器(YAML)",可生成八周正向强化训练与社会化计划,覆盖如厕训练、笼内适应、基础口令、咬合抑制和渐进社会化。该 prompt 仅使用正向强化、不提供医疗建议,输出符合指定格式的 YAML,训练时段控制在每天多次、每次 2 到 5 分钟。
prompts.chat 新增一条文生图 prompt,用于生成 16 世纪奥斯曼伊兹尼克风格的釉面瓷砖画:中央为深绿柏树,两侧是红郁金香、蓝康乃馨和白风信子,配钴蓝花瓶与云纹边框。prompt 指定了白色石英胎底、凸起番茄红等配色,要求 16:9 横幅、对称的博物馆摄影效果,画面不含人物、文字和标志。
prompts.chat 收录由用户 @f 贡献的图像生成 prompt「Aerochrome Infrared Photograph of a Birch Forest and a Still Lake」。该 prompt 模仿 Kodak Aerochrome 假彩色红外胶片风格,描述白桦树呈洋红与粉红、湖面呈钴蓝、天空呈饱和青色,画面为 16:9 宽幅,并要求无人、无动物、无文字、无水印。
prompts.chat 新增一条图像生成 prompt,以 Georges Seurat 与 Paul Signac 的新印象派点彩风格描绘岩石潮池,画面包含橙紫色海星、绿色海葵、寄居蟹壳与海带。提示词指定画布由数千个小色点构成,并要求 16:9 横幅构图、可见画布纹理,且不出现人物、文字与标志。
prompts.chat 上线新 prompt「Stone Watermill Scene Concept Brief Builder」,让 AI 以电影级场景设计师身份,为一张石制老水磨坊主镜头画面撰写可直接生图并转短视频的场景简报。该 prompt 要求先向用户补问缺失选项(机位视角、磨坊状态、需避免元素),再输出场景概述、磨坊建筑、水体景观、光线氛围、8-10 个固定视觉细节及 Motion Map 动态表等七部分内容,确保静图与视频构图一致、动态自然克制。
prompts.chat 新增一条社区贡献的图像生成提示词「Stone Watermill on a Forest Stream at Autumn Dawn」,描述秋日清晨溪边一座两层石砌水磨坊,含大型木质上射水轮、暖黄窗光、薄雾与金色晨光等细节。提示词指定照片级写实风景摄影、16:9 宽幅画幅,并要求画面中不出现人物、文字、标志或汽车。
prompts.chat 每日 prompt 新增「GitHub Actions Workflow Security Reviewer」提示词,用于对 GitHub Actions workflow 做安全审查。
prompts.chat 收录一个新 prompt,名为 SLO Error Budget and Burn Rate Calculator,用于计算 SLO 错误预算与错误预算燃烧率。该 prompt 已可在 prompts.chat 每日 prompt 中获取。
prompts.chat 发布每日 prompt,新增名为 Subscription Spending Auditor 的提示词。该 prompt 属于订阅支出审计类工具,具体功能与用法详见原文。
prompts.chat 新增一条图生视频动画 prompt「Stone Watermill at Autumn Dawn」,以秋日晨光中的石磨水车图像为首帧,生成 6 秒电影感镜头。Prompt 要求保持石磨、水轮、窗户等构图不变,水轮缓慢转动、溪水流动、雾气漂移、落叶飘浮,并做一次缓慢推近,无剪辑、无新物体、无人物、无文字。该 prompt 由 @f 贡献。
prompts.chat 新增 "Kubernetes taste" 提示词,以平台团队视角列出 21 条 Kubernetes 运维实践,并逐条标注置信度。要点包括:通过 GitOps(Argo CD 或 Flux)部署、镜像以 digest 固定不用 latest(置信度 0.95)、容器以非 root 运行、每工作负载独立 ServiceAccount、用 External Secrets 或 Sealed Secrets 管理密钥,以及用 kubeconform 结合 Kyverno 或 OPA Gatekeeper 在 CI 校验清单。
prompts.chat 新增一条 "Error Handling taste" prompt,汇总 TypeScript 后端工程师的错误处理实践共 23 条,每条附置信度评分。要点包括用 Zod 在边界校验输入、区分预期领域错误与意外 bug、用 Result 类型建模失败、禁止空 catch 吞错、集中式错误处理器统一映射 HTTP 响应,以及只对幂等操作做指数退避重试并强制网络调用超时。
prompts.chat 新增「Web Security taste」prompt,为全栈开发者提供一套带置信度的 Web 安全实践规则,涵盖用 Argon2id 或 bcrypt 哈希密码、session 存 HttpOnly/Secure/SameSite=Lax cookie、服务器端校验授权防 IDOR、参数化查询防 SQL 注入、CSP 与 HSTS 等安全头、CSRF 防护、限流、防 SSRF,以及每次评审运行 OWASP Top 10 检查。
prompts.chat 收录了一条新提示词:为 2.5 cents 地块设计符合印度教 Vastu(mulam)规范的朝北房屋平面图。用户没有具体户型方案,希望按相关规则获得施工用设计。该提示词由提交者标注为 TEXT 类型。
Kapitsa 开发者发布 0.2 版,引入新投机解码方法 KFlash,并在 MacBook Pro M4 Pro 48GB 与 M1 Pro 16GB 上对比多款引擎的解码速度。Qwen3.8 27B 4-bit 下 Kapitsa 0.2 KFlash 达 63 tok/s,Inco Splash 1.4.0 DFlash2 为 53 tok/s;Qwen3.6 35B-A3B 上两者分别为 161 和 135 tok/s。KFlash 在同一遍检查中用 best-first 树检查草稿候选,而非单链遇错即停。作者提供 kapitsa bench 供用户自测并提交结果,Splash 需 M3 或更新芯片,Kapitsa 支持 M1 至 M6。
推荐理由:作者给出两代 Mac 上多引擎的实测数据,并解释了 KFlash 与 DFlash2 在投机解码检查方式上的差异,便于读者对照自己的机型。
nvlannasik/devops-ai-stack-docs 仓库提供 7 个 Markdown 页面(1 个父页加 6 个子页),涵盖架构、调查流程、修复与安全护栏、部署配置、运维和 Slack 用户指南,用于导入 Confluence Cloud。文档含 3 张用 archify v3.2.0 生成的图表,提供 PNG、SVG 和可交互 HTML 三种格式,修改图表需编辑 candidate.json 后用 archify finalize 重新渲染。
OpenExpert 是一个 MIT 协议开源的 AI 运营仪表盘,完全在本地运行,数据存于单个 SQLite 文件,无需云端、账号或数据库服务器。它提供严格数据隔离的 Experts、可调用工具的聊天、需人工审批的 AI 操作及完整审计回溯,支持 Ollama(默认)、Google Gemini、Claude 或任意 OpenAI 兼容端点,并可集成 Google Drive、本地文件夹和 Notion。
GitHub 开源 reasoning-bench,一个可复现的基准,用于在受控条件下测量 LLM 的特定推理能力,并检验这些能力在问题表面变化后是否保持。v0.1 规划 5 个赛道,其中假设检测赛道含 99 个基础场景(含变体共 367 个测试项),每题生成原始、表面扰动、加干扰项三个版本,每模型每题跑 5 次报告均值与方差,核心指标为鲁棒性差距。项目仅用 Python 标准库(3.8+),支持 GitHub Codespaces 复现,首批结果仅覆盖一个免费模型。
matrixarkai 在 GitHub 发布 Apache-2.0 协议的 TemporalStore,一个 Rust 编写的分布式时间感知服务引擎,用单一时间索引统一上下文管理、长序列、聚合特征、频次控制与控制状态五类读路径,不依赖向量数据库。它提供 Redis 兼容的 RESP 接口,单节点一条 Docker 命令即可本地运行,可经 MatrixRaft 共识扩展到共享存储集群;Python 上下文工具与 MCP 服务器在 matrixark 仓库,基准与文档见 temporalstore.ai/benchmarks.html。
推荐理由:原文给出架构、部署命令和基准文档入口,读者可据此评估用一个时间感知引擎替代向量库加特征库加计数层的组合方案。
GitHub 开源项目 snake-ai 让神经网络学习玩贪吃蛇,提供遗传算法(numpy)和 Deep Q-learning(PyTorch)两种训练算法,支持 5 种视觉输入和 10 种奖励特征组合。项目内置浏览器 dashboard 可实时启动、观察、逐步检查和对比训练 run,每个 run 保存完整配方便于复现,附九节课程(每配方用 3 个 seed 训练)。可选 LLM 分析功能默认使用 anthropic/claude-haiku-5.5 模型,通过 TokenRouter 或 OpenRouter 调用。
product-on-purpose 发布 thinking-framework-skills v0.18.6,一个包含 63 个思维框架的技能库,覆盖 12 个认知操作族,外加 4 个元技能工具和 9 个配方,每个技能输出风险登记表、选项矩阵等具体产物而非文字建议。每个方法按 S/M/P/V/A/C/X 七档证据等级标注,其中 11 个技能达到 S 或 S-M 档,SWOT、Five Whys、ACH 等 7 个知名但证据薄弱的方法被列为 contested lens 并以警示优先方式提供;库中明确标注几乎所有研究基于人类被试、尚未在 AI 智能体上验证。
推荐理由:这个技能库把每个思维方法都标了 S 到 X 七档证据等级,并明确区分人类研究证据与 AI 智能体上的迁移效果,方便按证据强度选方法。
x-cmd 安装索引新增 llm 包,可在命令行访问大语言模型。该项目以 Python 为主,共 73 个文件、35,556 行代码,采用 Apache-2.0 许可证,最新版本 0.36 于 2026-09-22 发布,GitHub 上有 12,648 stars 和 81 位贡献者。
pham-canh 发布 opencode-harness-kit,一套面向 OpenCode 的 harness 套件,通过 profile 把模型相关配置编译进 opencode.jsonc,源码中不含任何模型名,切换模型只需改数据。默认 fleet-safe profile 用 10 个 lane 分配 10 个免费模型处理不同任务,附 2026-10-21 实测的各 lane 中位延迟表;隐私分 zero-retention、retained、may-train 三级,retention.yml 人工维护。套件含 guard、prune、router、telemetry 四个插件模块,verify 命令校验安装完整性,doctor 检测免费模型下架导致的漂移。
同一新闻,精选展示《opencode-harness-kit 发布:为 OpenCode 构建模型无关的十车道编码 harness》
Steve-pixel-cpu 开源了本地运行的 AI 编程 Agent aulos,用自然语言下任务后自动读文件、改代码、跑命令直到完成,提供终端和 Tauri 2 桌面端。基于 MiniCC 扩展(行级对比 92% 重写/新增),38k 行 Python 内核、1070+ 测试用例,内置三级权限体系、MicroCompact/Session Memory/Full Compact 三层压缩、MCP 接入、多 Agent 并行、6 类评测任务与跨会话记忆,兼容任何 Anthropic/OpenAI 接口的模型服务。项目地址 https://github.com/Steve-pixel-cpu/aulos。
推荐理由:开源的本地编程 Agent 完整给出三层压缩、权限分级和评测框架的实现细节,可作自建 Agent 的架构参考。
GitHub 用户 MagicoXS 发布了名为 aui-llm 的仓库,目前尚无项目描述、topics 或网站链接。仓库包含 app 目录、build.gradle、gradle.properties 等 Gradle 构建文件及 GitHub Actions workflows,显示为 Android/Gradle 项目;当前 0 star、0 fork,暂无 Releases 和贡献者信息。
baiibayu 在 GitHub 发布开源工具 SRouter,一个本地运行的 AI 网关与智能路由器,把 Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline 等编码工具统一接到一个 OpenAI 兼容端点(http://localhost:20268/v1),聚合约 60 家供应商和 1200+ 模型。核心机制包括订阅、付费与免密钥免费三层自动回退(上游 429/5xx 时冷却并切换下一模型)、可节省 20–40% token 的提示词压缩管线、每日两次经 Ed25519 签名同步的模型目录、AES-256-GCM 本地加密密钥库,以及原生支持 Anthropic Messages、Gemini、Ollama 和 Codex /v1/responses 协议。
推荐理由:原文给出了三层回退、token 压缩比例和本地加密等具体机制,可据此评估这个本地网关是否值得接入自己的编码工具链。
OpenSAE 发布开源工具包 SAEBase,用于可复现的稀疏自编码器(SAE)研究,支持加载模型与 SAE、捕获与复用激活缓存、特征干预与消融,并独立报告 L0、重构 MSE、FVU 等指标而不合成单一分数。配套 Research Lab 提供 48 个站点 × 500 条冻结提示的测量、300 张统计卡片及 SAR、RSS、Input Localization 分析,支持 Python 3.11–3.12,可通过 Docker 在 Hugging Face 浏览。
GitHub 上的开源项目 Vigilante 是一款本地优先的 AI 研究助手,桌面原生运行,数据不离开用户设备。它支持 Ollama、LM Studio 等多提供商 LLM,具备对话线程、命令面板和流式响应功能,技术栈为 Tauri 2(Rust)+ Next.js + TypeScript + Turborepo monorepo。
开源项目曼波棋社(Mambo Chess Club)把五子棋、围棋、中国象棋、国际象棋装进同一个浏览器界面,内置五档难度的本地战术引擎,无需注册、无需联网即可对弈。可选接入 DeepSeek、通义千问、Kimi、Ollama 等 OpenAI 兼容 API,模型着法须经本地规则引擎校验才落盘;源代码采用 MIT 许可证,素材不在覆盖范围内。
KOIYAL 在 GitHub 发布 local-transcriber,支持 Windows 和 macOS 本地转录音视频文件并生成带时间戳文本与本地 LLM 摘要,全程不联网。转录用 faster-whisper,摘要优先用 Apple Intelligence,其他环境回退到 llama-cpp-python 加载 GGUF 模型;支持 TXT、SRT、VTT、JSON 导出,采用 GNU AGPL-3.0 许可证。
开源仓库 KhanhRomVN/Zen 推出 VSCode 扩展 Zen,将编辑器变成可读写文件、运行终端命令和执行 Git 操作的 AI 编程 Agent,免费且无需订阅。它支持两层连接:通过 API key 接入 OpenAI、DeepSeek、Anthropic Claude、Google Gemini、Qwen、Ollama 等,或用 Chromium 自动化登录 ChatGPT、Gemini、Claude.ai、Qwen、GitHub Copilot 等免费网页版,无需 API key。扩展提供 3 级权限系统、修改前自动 checkpoint 并支持一键回滚、多账号管理与用量跟踪,并集成 LSP 诊断自动修复错误。
GitHub 上的 yangguohao/voltagent-alpaca 仓库实现了一个在 Alpaca 上运行的波动率期权 Agent,采用 Rule → LLM → Gate → Executor 的架构流程。仓库包含 ai_agent、alpaca_infra 和 soxl_strategy 等模块,目前仍处于早期阶段,暂无 star、fork 或 release。
FORIFOR 开源 AI-meeting,一款语音转任务会议助手,支持可打断的 AI 对话、VRM 头像和浏览器本地任务持久化。最新 beta 版 v0.2.0-beta.2 带来 voice-orb 输入交接和 1,100 个自动化测试,提供可本地运行的 OSS 预览。应用内置 OpenAI Realtime、Gem Live 和本地 provider 适配器,未确认的语音改动不会被持久化,语音试用每天限 3 分钟且需验证邮箱。