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11 万 Star 的开源项目，给 AI 编码代理补流程，这套 Superpowers 值得装

110多K Star的开源项目Superpowers，是完整软件开发工作流程，基于17个可组合“技能”。它采用Pull模式，用苏格拉底式追问澄清需求，工作流覆盖多领域，支持多平台，一行命令即可安装。

面对Anthropic的竞争和内部资源分散问题，OpenAI计划将ChatGPT、Codex和浏览器整合为超级桌面应用，以实现All - in - One。转型有“Agentic”能力亮点，但面临组织、商业、安全挑战，还收购Astral等公司助力。

作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。

陶哲轩迷上形式化数学证明，开设YouTube账号分享用Lean形式化证明的视频，还发布开源项目，将经典教材《Analysis I》定义、定理和习题「翻译」成Lean代码，项目可作学习资料，部分内容已完成翻译。

做自媒体和内容运营重复工作多、效率低。开源项目`AiToEarn`用AI+自动化整合内容创作、发布等环节，支持多平台，有11.5k+ star，还介绍了安装使用方法。

Agno 创始人 Ashpreet Bedi 认为造 Agent 简单，让其在生产环境稳定运行才是挑战。他提出 Agentic 软件六大支柱，给出 AgentOS Docker 模板代码实践，指出多数 Agent 产品卡壳是基础设施跟不上。

论文一作李放等为解决传统方法在动态场景预测相机参数的难题，提出 ROS - Cam 方法，涵盖补丁式跟踪滤波器、异常值感知联合优化、双阶段训练策略，代码即将开源。

Docker 发文警告，基于 MCP 构建的 AI 开发工具存在安全漏洞，如凭证泄露、代码执行等。MCP 协议发展快但部分实现有隐患，Docker 分析发现诸多漏洞，还提出强化方法应对。

作者王华杰将个人项目 StreamPark 捐给 Apache 成顶级项目，现又踏上创业路。他讲述项目成长历程，还推出基于此的 Awestream 平台，有提升开发效率等特性，助力企业实时计算。

91岁从未碰过代码的John Blackman，在孙子介绍下，用Claude和Replit的AI agents，仅两天就搭建出教会志愿者管理系统，还分享开发到生产的挑战及使用反馈。