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共 1940 篇文章

這個神級Skill，讓Codex學會任何大廠設計，任意網頁秒變完整設計系統！

hue Skill 讓任意網頁秒變設計系統，Codex 生成可重複使用設計語言

你的 Chrome 偷偷塞了一個 4GB AI 模型！附徹底刪除教程

Chrome 瀏覽器幹了這麼一件事。它在你不知道的時候，偷偷往你電腦裏塞了一個 4GB 大小的 AI 模型。沒有通知，沒有彈窗，也沒問你要不要。文件名叫 weights.bin，隱藏在 Chrome 配置目錄深處一個叫 OptGuideOnDeviceModel 的文件夾裏。更離譜的是，你就算找到了這個文件，手動刪掉，Chrome 會重新下載一份，放回去。這件事最早由隱私研究員 Alexander Hanff 曝光。他在博客上發佈了一篇文章，「谷歌 Chrome 在你的設備上悄悄安裝了一個 4GB 的 AI 模型，沒有徵得同意。」標題本身就足以說明一切了。為了證明這不是個例，Hanff 專門做了一次控制實驗。他在一台 Mac 上建了一個全新的 Chrome 用戶配置文件，然後什麼都不動，只看系統日誌。14 分 28 秒。Chrome 自己創建了 OptGuideOnDeviceModel 目錄，啓動了多個解壓縮進程，把 weights.bin 寫進去。全程沒有任何手動操作，也沒有打開過任何 AI 相關的頁面。事實核查網站 Snopes 隨後核實了這件事，結論是「基本屬實」。他們在兩台 Mac 和一台 Windows 電腦上都找到了這個文件。這個 4GB 文件是谷歌的 Gemini Nano，一個跑在本地設備上的輕量 AI 模型。Chrome 用它來支持文本輔助、詐騙網站檢測、網頁摘要這幾個功能。功能本身沒問題。問題出在谷歌是怎麼安裝的。Chrome 會自動判斷你的電腦配置是否夠用（16GB 內存、4GB 顯存、22GB 可用磁盤空間），滿足條件就直接下載。而真正用到這個本地模型的功能，藏在 Chrome 右鍵菜單裏，絕大部分用戶根本發現不了。也就是，你付出了 4GB 硬盤空間和下載帶寬，換來的是幾個你可能永遠不會用到的右鍵菜單功能。這一發現迅速引發熱議。有開發者反饋，GitHub Codespaces 和 GitPod 有存儲配額限制，Chrome 這個自動下載直接把開發環境的配額撐爆了，項目莫名其妙跑不起來。還有人關心環境成本。Chrome 全球有超過 35 億用戶。即使只推送給其中 5 億台設備，這一輪下載產生的碳排放大約是 3 萬噸 CO2，相當於 6500 輛汽車跑一整年。谷歌怎麼回應的？「我們從 2024 年起就在 Chrome 裏提供 Gemini Nano 了。它是一個輕量級的本地模型，支持詐騙檢測等安全功能，不需要把數據發送到雲端。」谷歌還補充說，如果設備資源不足，模型會自動卸載。2026 年 2 月，他們開始推出讓用戶在設置裏關閉和刪除模型的功能。那麼，怎麼檢查你有沒有中招？Mac 用戶，打開終端（Terminal），粘貼這行命令回車就行了。find ~/Library/Application\ Support/Google/Chrome -name "weights.bin" -ls 2>/dev/null如果輸出了一行帶文件大小和路徑的結果，那麼很遺憾，你中招了。Windows 用戶，打開文件管理器，在地址欄粘貼這個路徑回車。%LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\在裏面搜索 weights.bin，看看有沒有這個文件。確認中招之後，怎麼徹底刪掉它，釋放你的電腦空間？直接刪除這個文件沒用。Chrome 會重新下載。必須先禁用，再刪除。第一步，禁用 AI 模型下載。打開 Chrome，在地址欄輸入 chrome://flags，回車。在搜索框裏搜 optimization-guide-on-device-model，把它設置成 Disabled。再搜 prompt-api-for-gemini-nano，也設置成 Disabled。點底部的 Relaunch 重啓 Chrome。第二步，刪除模型文件。先徹底關掉 Chrome 瀏覽器。注意不是最小化，是退出。Mac 用戶，在終端運行這行命令。rm -rf ~/Library/Application\ Support/Google/Chrome/OptGuideOnDeviceModelWindows 用戶，打開 %LOCALAPPDATA%\Google\Chrome\User Data\，找到 OptGuideOnDeviceModel 文件夾，整個刪掉。4GB 空間，瞬間釋放。還有一種方法更簡單，但可能不是所有版本都有。打開 Chrome 設置，左側點 System，找到「On-device AI」開關，關掉它。Chrome 就不會再下載本地 AI 模型了。據說微軟 Edge 瀏覽器也有類似的行為，也會下載本地 AI 模型。所以如果你為了這個想換到 Edge，意義不大。Firefox 目前沒有這個問題。我是木易，Top2 + 美國 Top10 CS 碩，現在是 AI 產品經理。關注「AI信息Gap」，讓 AI 成為你的外掛。

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GPT Image 2 實踐 - 我做了個 fluxgen，30 個 looks 直接生成你想要的圖

呢篇文章介紹咗 fluxgen 圖像生成站嘅 30 個預設 looks，每個係一個完整視覺系統，揀完填幾個空就出得圖，唔使你對住空白 prompt 發呆。

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絕!一個 skill,讓 AI 替你刷小紅書、搶票、扒數據

agent-browser 係 Claude Skills 生態首個爆款，以極低 token 成本實現瀏覽器自動化，仲可以接管 Electron 桌面應用。

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一折買 Claude，川普、孫宇晨集體殺入！AI「中轉站」水有多深？

AI中轉站灰色產業鏈揭秘：低價API背後隱藏模型替換、數據竊取風險；孫宇晨、傅盛、川普家族相繼入場，但便宜代價不容忽視。

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我也讓Codex學會了在“睡覺”的時候學習

讓AI喺你休息嗰陣自動分析對話，生成洞察同優化工作流程

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我把 skill 和 agent 全裝進了 HTML，再沒碰過飛書

用HTML建立可視化工作流鏡像，讓自己看見skill與agent的關係、進度與協同，從而保留決策主導權

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這個Claude Code輸出HTML的技巧絕了，我願稱之為年度最香

用Claude Code直接輸出HTML，比Markdown更強大、更實用——呢個技巧值得開發者即時採用。

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可能是一份最詳細的保姆級Codex教程，看完你就知道它為什麼最近這麼火

Codex 保姆級指南：平價自主 AI 智能體，從安裝到進階功能一次搞掂

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RAG 的最後一塊拼圖：為什麼找到了還不夠，還要「重新評分」？

RAG 最後一塊拼圖：檢索之後一定要做重排序，否則模型容易答非所問。

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AI 化知識管理怎麼做？Obsidian x GAP 管理法

AI化知識管理嘅核心：人機協作，唔係全自動

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從人設板到故事板：如何設計一套有效視頻生成AI提示詞體系

資源富足唔浪費，Token 算力激發創造力

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openspec 最佳實戰：不改 OpenSpec 源碼，只改一段配置，代碼質量從不可控到 80 分

任務粒度控制係提升AI生成代碼質量最有效嘅20%改動

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壓進我十年設計經驗的 PPT Skills，迎來大波更新

呢篇文章介紹 guizang-ppt-skill 嘅大更新，新增瑞士風風格、配圖生成同多平台封面功能，閉合咗「做大綱→做PPT→配圖→發佈」嘅成個鏈條。

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產品經理出海：你的PRD能力值多少錢？

出海工具站唔靠PRD，靠需求嗅覺同SEO思維；產品經理要將核心能力遷移到關鍵詞挖掘同搜索意圖分析。

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第一次做AI課程，我終於確認：世界就是一個巨大的草台班子

世界係一個巨大嘅草台班子：程序員做AI課程嘅反思與實戰指南

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Codex 側邊欄突然空了？這個工具能救回來

Codex切API後側邊欄歷史消失？開源工具codex-history-share幫你同步返

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你寫的 Agent Harness 代碼，正在變成技術債

Agent Harness 正被模型迭代清空，精簡 harness 並將精力放喺 skills 先係長遠之計

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Day 8｜用免費工具找到你的第一個關鍵詞：我花了3個月才摸清的門道，今天5分鐘教給你

用免費工具5分鐘篩出第一個關鍵詞｜三個篩選維度加實戰流程

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決定做 Agent 前，先回答這4個問題！

做 Agent 前先回答4個問題：複雜度、價值、瓶頸、出錯代價，避免項目爛尾

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Cloudflare的Worker在國內總抽風,分享一個2步搞定的優選配置

透過 CNAME 到 Shopify 域名，解決 Cloudflare Worker 喺國內訪問不穩嘅問題

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用戶故事 vs 功能說明書，AI更愛哪種？評測標準

呢篇文介紹一個評測框架，比較用戶故事同功能說明書邊種輸入方式更適合PM用AI編程。

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終於找到解決手機消息轟炸的 AI 神器，有點離譜...

YoooClaw C·ONE 呢張 AI 記憶卡片，幫你擺脱消息轟炸，實現資訊自由。

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翻完X上這位GPT Image 2大佬的50篇帖子，我拆出了他寫提示詞的底層方法論

拆解GPT Image 2高手提示詞嘅底層方法論：寫設計規範，唔係寫提示詞

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一文看懂AI 時代賺錢全鏈路，普通人最適的AI賺錢方式！

AI時代賺錢關鍵：做接口翻譯，唔係學技巧

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OpenAI Codex 更新了 Chrome 插件，AI 現在能直接操控你登錄過的瀏覽器

Codex Chrome插件突破登錄牆，直接以用戶已登錄瀏覽器執行任務，簡化信息抓取流程。

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Codex App 新手入門：普通人第一次打開該怎麼用

Codex App 新手入門：由界面到權限，逐步理解呢個 AI 工作台點樣安全上手

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用了Spec-kit才知道，原先的AI編程白玩了..

Spec Kit 為 AI 編程注入清晰思維：先理清需求，再寫代碼

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15 分鐘上手輕量 OpenSpec，項目一次過，質量不錯

15 分鐘上手輕量 OpenSpec大家好，我是 Asher 同學，今天分享 openspec 這個規格驅動編程（Spec-Driven）的 AI 工具。可工作的知識這個概念是真的迷人，社區現在還有很多類似的方案，比如 spec-kit 。目前發現朋友圈裏玩 AI 的都在玩 openspec，理由就是輕量快速。玩過 spec-kit 的都知道，token 一燒就沒了，而且還慢。最近體驗了一下openspec，快多了。大綱其中主流程是 Step 1，4， 5。Step 0 安裝 (bash)Step 0 初始化項目 (bash)Step 1 陳述需求 (slash command)Step 2 驗證需求格式 (bash)【可選】Step 3 補充和調整需求（對話）Step 4 實現 (slash command)Step 5 存檔修改 (slash command)Step 0 安裝 (bash)一條命令安裝npm install -g @fission-ai/openspec@latestStep 0 初始化項目 (bash)在項目文件夾下面執行：openspec init這個命令主要就是選擇 OpenSpec 配套的 AI 工具，我的 Claude Code 周限了，就選擇codex 了初始化之後會創建下面幾個文件（核心是@/openspec/AGENTS.md 這個文件）Step 1 陳述需求 (slash command)使用如下的斜槓命令告訴他你要幹什麼：/openspec:proposal Add profile search filters他會把需求分為如下幾類：• ## ADDED Requirements - New capabilities （新增需求）• ## MODIFIED Requirements - Changed behavior（修改需求）• ## REMOVED Requirements - Deprecated features （廢棄需求）這步他主要創建了 3 個文件：1. proposal.md 需求描述文件2. spec.md 規格和驗收條件3. tasks.md 任務列表proposal.md 需求描述文件這個文件描述需求的動機，修改的內容以及影響的範圍。spec.md 規格和驗收條件可以看到這個演示的例子術語新增需求類型（ADDED Requirements）tasks.md 任務列表（後續會動態調整）實現是按照依賴鏈逐次遞進的：1. 後端2. API3. 測試4. UIStep 2 驗證需求格式正確性 (bash)首先是查看，然後拿到名稱進行校驗，最後查看需求openspec listopenspec validate add-profile-search-filtersopenspec show add-profile-search-filters【可選】Step 3 需求校正（直接對話）如果有新的驗收條件需要補充，直接告訴他Can you add acceptance criteria for the role and team filters?Step 4 實現 (slash command)使用如下的斜槓命令實現需求：/openspec:apply add-profile-search-filters首先實現後端和測試然後實現暴露 API然後實現 UI然後 UI 和 API 綁定然後優化是一個迭代的過程Step 5 存檔修改 (slash command)使用如下的斜槓命令進行歸檔：/openspec:archive 他會幫剛才所有的change 都放到 archive 文件夾下面查看當前完成的規格 (bash)openspec view效果基本的功能都正確，一次過。內容小結本文主要介紹了 OpenSpec 工作的主要流程，目前的感受就是 OpenSpec 很輕量，token 沒有像 spec-kit 那樣直接燒爆。社區目前的聲音是 spec-kit 適合做從 0 到 1 的項目， openspec 更適合從 1到 n。是否正確還有待考證。

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用AI寫代碼,需求改10次錯9次?這個方法讓我返工率降75%

OpenSpec 幫你鎖死需求，AI 編程返工率即降 75%

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拯救老項目！比Cursor更細、比spec-kit更輕：OpenSpec如何顛覆AI編程工作流？

OpenSpec：輕量規範驅動開發工具，專為已有項目嘅AI編程提升精確度與可追溯性

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別讓AI瞎猜了！這個配置讓返工從4次降到1次

OpenSpec：一份畀AI睇嘅項目說明書，令開發效率提升3倍

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Claude Code 開發新範式：結合 OpenSpec，從0到1構建自動化工作流

OpenSpec + Claude Code 為 AI 輔助開發提供結構化工作流，實現文檔與程式碼自動同步

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Zeabur 做了一個重要決定：不再提供共享集羣

Zeabur 決定停用共享集羣，專注做你嘅 AI DevOps Engineer

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Z人物｜24歲浙大畢業，用畢業論文獲得200萬美元融資！他的秘訣只有四個字

24歲浙大畢業生用畢業設計做出起雲部署平台Zeabur，攞到200萬美元融資，秘訣係「快速行動」

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受夠了複雜的應用？我動手做了一款絲滑、無廣告的極簡待辦 Web App（含詳細教程）

作者自建絲滑無廣告嘅極簡待辦 Web App，仲有完整 AI 開發教程

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利用 Gemini + Zeabur 做一個公司官網（一人AI公司日記Day4）

一人公司用 Gemini + Zeabur 快速搭建官網，分享提示詞同部署流程

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npx skills : 最佳 Skills 管理工具完整指南

npx skills 係 Vercel Labs 開發嘅 Skill 管理工具，類似 npm，安裝、更新、刪除一條命令搞掂。

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用 Zeabur 節省你的國內服務器運維時間

嗨，大家好。我是創造者 Jackie。今天分享一個我最近用的感覺還不錯工具——Zeabur.com。（本文沒有收取推廣費用，純自來水，它的確幫我省了不少時間）一個讓你在使用國內雲服務器的時候，還能感受像 Vercel 那樣的部署體驗的工具。如果你是國內的開發者，相信你一定遇到過這樣的麻煩事：在國外部署網站，我們有 Vercel、Railway、CloudFlare 這樣的神器，Git Push 一下代碼就自動上線了，非常優雅。但在國內，情況就變得很尷尬。😫 我們之前的痛點為了追求低延遲和穩定性，主要是為了通過備案[Doge]，我們往往會選擇購買國內的服務器。但是！買服務器容易，運維真的很麻煩。以前我的流程是這樣的：1. SSH 連上服務器。2. 手動裝環境（Node, Python, Go...）。3. 手寫 Nginx 或 Caddy 配置文件做反向代理。4. 本地構建，把構建好的代碼 SCP 上去，或者在服務器上拉取 Docker 鏡像。5. 用 PM2 或者 Docker 跑起來。每一個新項目都要重複一遍這個流程，還要管理多個服務器太麻煩了。雖然也試過寶塔面板，但說實話，對於習慣了現代開發流的人來說，還是顯得不夠直觀。直到我遇到了 Zeabur，它完美解決了“便宜的國內服務器”與“極致的部署體驗”不可兼得的問題。🚀 為什麼我選擇 Zeabur？簡單來說，Zeabur 就是一個能接管你自己服務器的 Vercel。我的推薦理由主要有三點：1. 極致的性價比你可以直接綁定你自己購買的廉價雲服務器（不管你大促購買的那種，還是直接在 Zeabur 上買到的國內外打折服務器）。你出硬件資源，Zeabur 做管理面板。這樣既享受了國內服務器的低價，又享受了頂級 SaaS 的體驗。2. 真正的“零運維”體驗他的部署方式很像 Vercel，直接連接 GitHub 倉庫就可以部署。它的原理其實很有趣：它會在你的這台 2核2G 的小機器上，自動安裝一套輕量級的 K8s (Kubernetes) 環境。哪怕你不懂 K8s 也沒關係，你可以把它想象成一個全自動的 Docker 容器管家。你不需要管環境配置，不需要管端口衝突，不需要管 Nginx 轉發，它全幫你搞定了。3. 免費且強大的 CI/CD（這點相當省心）在國內服務器上構建鏡像，經常會因為網絡問題拉不到依賴（比如 npm install 卡死，或者無法訪問 Github）。Zeabur 的完美之處在於：它的構建過程是在海外服務器完成的。當你推送代碼到 GitHub，Zeabur 會在自動幫你把 Docker 鏡像打好，然後再自動同步回你的國內服務器運行。這就完美避開了國內網絡環境的坑！🛠️ 手把手教你：如何打造最高性價比部署方案接下來，我整理了一個簡單的流程，大家照着做就行。第一步：註冊與體驗歡迎使用我的邀請連結註冊（https://zeabur.com/referral?referralCode=Jackiexiao），如果後續你成為付費會員，我們可以互領 5 美元的額度（Win-Win！）。註冊進去後，不要急着買服務器。Zeabur 提供了一個免費的共享集羣。你可以先試着部署一個小 Demo 網站（比如隨便一個 nextjs 站點），感受一下這種“Git 推送即上線”的絲滑流程。第二步：準備“物理資產”如果你覺得體驗不錯，就可以入手服務器了。推薦方案：騰訊雲輕量應用服務器，新用戶大概 99 元/年（2核 2G 4M 配置）。這個配置跑幾個個人的全棧項目綽綽有餘。（平時可以留意各種騰訊雲大促活動，有更便宜的服務器哦）。但要注意⚠️，如果你使用阿里雲備案的域名，需要購買的是阿里雲的服務器！你也可以直接選擇 Zeabur 的集羣服務器，或者在它上面打折購買國內外的雲服務器。選擇很多，AWS、騰訊雲、火山、阿里、華為等等創建的時候，配置一般選擇 Ubuntu22-Docker26 鏡像然後購買成功之後在網址右上角的消息按鈕中找到新購服務器的信息，記下用戶名、密碼、和公網 IP 地址接下來很重要的步驟是開放對應的防火牆端口如圖（開放4222, 6443, 30000-32767，另外兩個端口80，443一般默認是開放的不用設置）第三步：一鍵“接管”服務器在 Zeabur 控制枱選擇“連接服務器”。你只需要填入你服務器的 IP、Ubuntu 賬號和密碼。注意第一次使用 Zeabur 連結服務器需要綁定手機或者信用卡點擊確定後，Zeabur 會花一點時間在你的服務器上安裝 K8s 環境。這時候你可以去喝杯咖啡，等它裝好，你的服務器就變身成為一個自動化的部署平台了。第四步：部署項目這一步最簡單：1. 在 Zeabur 新建 Project。2. 連結你的 GitHub 倉庫。3. 它會自動識別你的框架（Next.js, Vue, Python, Go 等），自動構建，自動部署。4. 你甚至可以在裏面一鍵起一個 PostgreSQL 或 MySQL 數據庫，連 Docker Compose 都不用寫。部署服務的時候選擇你自己的服務器就好啦（為了方便，我自己會備註服務器的到期時間哈哈）第五步：關於域名與備案（必讀！）這裏有個國內環境特有的坑，大家注意一下：如果你用海外服務器：直接綁定域名，或者用 Zeabur 提供的免費子域名，無門檻。如果你用國內服務器：Zeabur 無法提供默認子域名。必須綁定已備案的域名。劃重點：如果你買的是騰訊雲服務器，你的域名必須在騰訊雲備案；如果是阿里雲，就得在阿里雲備案。不能跨雲綁定（比如騰訊雲備案的域名解析到阿里雲服務器），這是國內雲廠商的硬性限制。綁定方式很簡單，到你的服務→網絡→自定義域名，按它的提示修改 DNS 即可。另外它會自動幫你配置 https！（首次需要稍等 10 分鐘左右才生效）一個服務器可以部署多個項目，也不用管端口 / Nginx 之類的設置了，Zeabur 會幫你通通搞定！💡 總結這套方案是我目前測試下來，運維國內雲服務器金錢成本和時間成本最低的組合。如果你也厭倦了 SSH 連來連去，厭倦了半夜在服務器上修 Nginx 配置，建議你試試 Zeabur。把繁瑣的運維交給工具，把寶貴的時間留給創造。

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