从回测到实盘：开源量化交易工具栈怎么选
系统化交易的难点，常常来自数据、研究、回测、组合构建和交易执行之间的衔接。GitHub 上的 paperswithbacktest/awesome-systematic-trading 把这条链路拆成多个目录，整理了 97 个用于研究和实际交易的库与包、40 多种策略论文、55 本书、23 个视频，以及博客和课程。 这份清单适合当作量化交易工具栈的地图。它不…
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Kaneo 自托管部署：Docker Compose 与实时协作架构
Kaneo 是一个采用 MIT License 的开源、自托管项目管理工具，核心场景是任务列表、看板和项目协作。它最近出现在 GitHub Trending 的第 3 位，仓库记录的日增 star 数为 778。Kaneo 用 pnpm monorepo 组织 API、Web 和文档站，官方 Compose 部署用一个应用容器连接 PostgreSQL，Re…
Flint：AI 生成图表的语义编译器
AI 生成图表时，最容易出问题的部分往往不在数据读取，而在图表配置。字段要按日期解析，连续数值要使用合适的比例尺，分类轴需要控制标签密度，正负值要匹配发散色阶，分面布局还要处理画布尺寸。把这些决定全部交给模型，生成结果容易出现配置冗长、布局溢出和修改困难。 Flint 是 Microsoft Research 发布的可视化中间语言。它让 AI agent 或…
Microsoft AI for Beginners：一套课程如何搭出完整的人工智能知识地图
人工智能入门最难的部分，通常在于判断接下来应该学什么。只看神经网络，容易把人工智能误解成几个模型 API；只看数学，又很难建立从概念到代码的连接。Microsoft 的 AI-For-Beginners 仓库提供了一条相对完整的学习路径：12 周、24 节课，配套可执行 Notebook、实验、测验和多语言翻译，覆盖从符号人工智能到 Transformer、…
reverse-skill：AI Agent 的逆向工程安全路由
reverse-skill：给 AI Agent 加上一层可审计的逆向工程路由 GitHub Trending 最近出现的 zhaoxuya520/reverse-skill，它是一套网络安全技能包，重点解决 AI Agent 做安全任务时经常遇到的流程问题：面对 APK、二进制、前端加密参数、PCAP 或渗透测试目标，Agent 如何选对方法，如何确认工具…
last30days：让 AI Agent 搜索过去 30 天的互联网
AI Agent 的知识更新速度，常常跟不上真实世界的变化。模型知道很多历史事实，却很难直接回答一个工程团队每天都会遇到的问题：某个项目最近发生了什么，用户正在讨论什么，哪些观点获得了真实互动，哪些信息只是在媒体标题里短暂出现。 GitHub Trending 上升很快的开源项目 mvanhorn/last30days-skill，尝试把这个问题交给 Age…
OpenWork：把 AI Agent 的技能和工具变成团队可共享的资产
OpenWork 桌面应用界面 GitHub Trending 日榜上，一个名为 OpenWork 的仓库正以每天 +915 star 的速度攀升，总 star 数已经突破 19000。定位明确：开源版的 Claude Cowork 替代品，让任何 AI Agent 的技能、MCP 连接和配置都能打包成一条链接，在团队成员之间一键共享。 OpenWork 由…
贾扬清再创业 Intent Lab：AI Fleet 把 GLM-5.2 推理提速 6.3 倍
贾扬清离开英伟达一个月后再创业。新公司叫 Intent Lab，核心产品是一套名为 Fleet 的自主 AI 团队系统。2026 年 7 月 28 日，Intent Lab 公布了三项早期成果：把 GLM-5.2 推理速度提升 6.3 倍、从零构建通过 600 万项测试的数据库引擎、打造通过形式化验证的 Agent 文件系统。三项工作均由 Fleet 端到端…
Gemini Robotics 2 全身智能：从脚到指尖的机器人控制
2026 年 7 月 30 日，Google DeepMind 发布了 Gemini Robotics 2，将机器人 AI 的控制范围从上半身桌面操作扩展到了从脚到指尖的全身协调。这是自 2025 年 3 月初代 Gemini Robotics 以来最大幅度的一次架构升级，新增了三个核心能力：全身人形机器人控制、跨本体快速适配（few hours of da…
26 万 Star 的 AI 编程方法论：Superpowers 如何给编码 Agent 装上工程纪律
你打开了 Claude Code，输入一句需求，几秒钟后代码就开始输出了。速度快，代码看起来也不错。但几轮迭代下来，你发现问题：Agent 跳过了测试直接写实现，遇到 Bug 时随机试改而不定位根因，架构决策全靠猜。 这不是模型能力的问题，是工程纪律的问题。Jesse Vincent 看到了这一点，于是他做了 Superpowers。 obra/superp…