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值得读的 8

2026 年 7 月 30 日 · 周四 · 第 453 期 · 约 2 分钟

本期头条

AI 学英语|底层逻辑、实操流程与家庭实践手册

B1 成人英语学习者核心交付是 shadowing-web-builder 的完整提示词,可直接把 YouTube 视频转成逐句跟读站。

面向 B1 成人学习者的英语学习路线,附家长工具箱与直播回放;核心交付 shadowing-web-builder,可将 YouTube 视频转成逐句跟读练习网站。

Magnific 发布 38 页全新图像视频提示词手册

领域图像生成

对 Loop Engineering 的思考

想搞懂 Loop 工程的人把 Loop 拆回控制论四公理,再映射到官方五大组件,是这篇最值钱的部分;后半的 TDD 实践是顺带展开。

从 Prompt 到 Loop 再到 Graph 的五代工程演进,Loop 是控制论在 AI 领域的落地;官方方案含 Automations、Worktrees、Maker-Checker、Connectors、Memory 五大组件。

领域开发形态观点署名吕昊俣
find-top-three开源项目

云舒:写了几十个 Skill,我最常用的是这 3 个

想用 AI 做优先级梳理的人完整提示词和工作流程都在正文里,作者还给了 GitHub 链接。

作者从自己写过的几十个 Skill 中挑出 3 个高频使用的,本文详述第一个 find-top-three 的完整提示词与工作流程;该 Skill 通过多轮提问引导用户找出当下最重要的三件事。

领域Agent形态教程

宝玉:从 TL 到 EM:我终于不再盯着 AI 写代码了

从技术岗转管理岗的人最锋利的一句是「人会成为 Agent 的瓶颈」——角色转变后瓶颈从写代码变成想清楚。

从 TL 转为 EM 角色后不再逐行审查 AI 代码,改为制定方案并验收结果;技术选型不再局限于自身技能树,BaoCut 新版本跨平台方案直接选用从未写过的 Rust。

领域开发形态观点署名宝玉

李飞飞:解决机器人领域最难的问题丨 a16z

做机器人训练与评估的人机器人迭代慢的根子不在训练而在评估,这是对谈里最锋利的一句。

World Labs 收购 SceniX 后,李飞飞与 Yunzhu Li 对谈机器人数据与评估难题;Marble 可将图片或文字生成三维世界,SceniX 用 Real-to-Sim-to-Real 流程缩短训练链路。

领域行业动态形态观点署名Capihom

文兄:一段 Prompt 让你的 Kimi K3 花钱更少,出活更快

用 Kimi K3 做任务的人提示词全文可直接复制,核心是「终止契约」约束工具调用;实测数据没给,只有作者自述跑过完整评测集。

给出了一段《工作合同》提示词,通过单一职责、终止契约、验收清单与单问分解约束 K3 收敛;实测可降低 K3 的过度思考与工具调用,从而减少 token 消耗。

近 7 天另有 3 条提到「Kimi K3」,最近的 07-2807-27

领域大模型形态教程署名文兄赞一个

让 Agent 批量采集网页数据,Scrapling 到底好不好用?

想给 Agent 配采集能力的人实测确认 Scrapling 的 MCP 能跑通分页批量抓取,一分半拿 250 条;但「万能反爬」是误读,动态页靠找接口而非渲染。

Scrapling 是 GitHub 7 万 Star 的 Python 采集框架,自带 MCP Server;实测抓取豆瓣 Top 250 分页并落盘 CSV,约一分半钟得到 250 条数据。

领域Agent形态教程署名AI李子

这一期的 8 条,到这儿全了

更新的一期在 07-31