Now vibe coding, so learning hammer FE ?
《开源健身数据集:1324条多语言结构化运动数据与开发者脚手架》
标签:#数据科学 #健身 #开源数据集 #多语言 #开发者工具
总结:
这是一个面向开发者的健身运动结构化数据集,收录1324条运动记录,涵盖部位、器械、目标肌群等元数据,并提供英语、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语和中文六种语言的步骤说明。仓库还附带开箱即用的交互式浏览器和开发者配置向导(含SQL建表、API代码模板、LLM提示词),可快速搭建健身类应用后端。运动媒体文件(图片/GIF)因版权争议未包含,仅保留原始媒体ID引用。
文章要点:
1. 数据规模很扎实:一共1324条运动记录,覆盖从手臂、腿部到背部、核心等10个身体部位,器械类型也多达12种,其中约25%是自重训练,居家健身App也能直接用
2. 多语言支持很贴心:每条运动都配了英、西、意、土、俄、中六种语言的步骤说明,做国际化健身产品不用自己翻译了
3. 开发者体验拉满:仓库里塞了一个纯前端的运动浏览器(index.html)和一个配置向导(setup.html),能直接生成SQL建表语句、多语言API调用代码,还能一键复制LLM提示词让AI帮你搭后端
4. 版权处理很谨慎:图片和GIF动画因为存在多方权属争议,仓库里故意没打包,只留了media_id,需要的话可以通过原始CDN地址自行获取,避免法律风险
5. 数据结构很规范:JSON格式,字段包含ID、名称、部位、器械、目标肌群、协同肌群、六语说明、媒体引用等,还提供了TypeScript类型定义,类型安全直接拿捏
URL:https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset
标签:#数据科学 #健身 #开源数据集 #多语言 #开发者工具
总结:
这是一个面向开发者的健身运动结构化数据集,收录1324条运动记录,涵盖部位、器械、目标肌群等元数据,并提供英语、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语和中文六种语言的步骤说明。仓库还附带开箱即用的交互式浏览器和开发者配置向导(含SQL建表、API代码模板、LLM提示词),可快速搭建健身类应用后端。运动媒体文件(图片/GIF)因版权争议未包含,仅保留原始媒体ID引用。
文章要点:
1. 数据规模很扎实:一共1324条运动记录,覆盖从手臂、腿部到背部、核心等10个身体部位,器械类型也多达12种,其中约25%是自重训练,居家健身App也能直接用
2. 多语言支持很贴心:每条运动都配了英、西、意、土、俄、中六种语言的步骤说明,做国际化健身产品不用自己翻译了
3. 开发者体验拉满:仓库里塞了一个纯前端的运动浏览器(index.html)和一个配置向导(setup.html),能直接生成SQL建表语句、多语言API调用代码,还能一键复制LLM提示词让AI帮你搭后端
4. 版权处理很谨慎:图片和GIF动画因为存在多方权属争议,仓库里故意没打包,只留了media_id,需要的话可以通过原始CDN地址自行获取,避免法律风险
5. 数据结构很规范:JSON格式,字段包含ID、名称、部位、器械、目标肌群、协同肌群、六语说明、媒体引用等,还提供了TypeScript类型定义,类型安全直接拿捏
URL:https://github.com/hasaneyldrm/exercises-dataset
《cc-connect:本地AI编程助手连接消息平台桥梁》
标签:#开发工具 #AI编程助手 #ClaudeCode #CursorAgent #GeminiCLI #Codex #Telegram #飞书 #钉钉 #Slack #Discord #WeChatWork #LINE #QQ #Weibo
总结:
cc-connect 是一个开源的本地AI编程代理桥接工具,让你可以在飞书、钉钉、Telegram、Slack、Discord、企业微信、LINE、QQ、微博甚至个人微信等11个平台上,随时随地"聊天式"操控 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex 等10+种AI编程助手。无需公网IP,手机发消息就能让AI写代码、改Bug、做数据分析,真正实现" anywhere, anytime "的AI开发体验。
文章要点:
• 超全平台覆盖:支持飞书、钉钉、Telegram、Slack、Discord、企业微信、LINE、QQ、微博、个人微信等11个主流聊天平台,大部分平台无需公网IP即可直连,手机/平板随时操控
• 10+AI助手全家桶:完美桥接 Claude Code、Codex、Cursor Agent、Gemini CLI、Kimi CLI、Qoder CLI、OpenCode、iFlow CLI、Pi、Devin 等,还支持 ACP 协议兼容的任何新代理
• 聊天里掌控一切:通过 /model 切换模型、/mode 调整权限模式、/dir 切换工作目录、/new 管理会话、/cron 设置定时任务,所有操作都在聊天窗口完成
• 多Agent协同作战:支持在一个群聊里绑定多个AI机器人,让Claude和Gemini互相配合、接力完成任务,实现"AI团队"协作
• 多模态与记忆:支持语音消息(STT/TTS)、图片截图、文件收发;Agent记忆持久化,/memory 指令随时读写,避免重复交代背景
• Web管理后台:内置完整的Web Admin UI,支持项目CRUD、会话监控、定时任务编辑、Provider管理,5种语言界面,零配置上手
• 安全隔离:支持 Linux/macOS 下的 OS-User 隔离运行,不同项目可用不同Unix用户启动Agent,配合 cc-connect doctor 做安全审计
• 生命周期钩子:支持7种事件类型(消息收发、会话启停、定时触发、权限请求、错误)触发Shell命令或HTTP Webhook,方便集成CI/CD
URL:https://github.com/chenhg5/cc-connect
标签:#开发工具 #AI编程助手 #ClaudeCode #CursorAgent #GeminiCLI #Codex #Telegram #飞书 #钉钉 #Slack #Discord #WeChatWork #LINE #QQ #Weibo
总结:
cc-connect 是一个开源的本地AI编程代理桥接工具,让你可以在飞书、钉钉、Telegram、Slack、Discord、企业微信、LINE、QQ、微博甚至个人微信等11个平台上,随时随地"聊天式"操控 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex 等10+种AI编程助手。无需公网IP,手机发消息就能让AI写代码、改Bug、做数据分析,真正实现" anywhere, anytime "的AI开发体验。
文章要点:
• 超全平台覆盖:支持飞书、钉钉、Telegram、Slack、Discord、企业微信、LINE、QQ、微博、个人微信等11个主流聊天平台,大部分平台无需公网IP即可直连,手机/平板随时操控
• 10+AI助手全家桶:完美桥接 Claude Code、Codex、Cursor Agent、Gemini CLI、Kimi CLI、Qoder CLI、OpenCode、iFlow CLI、Pi、Devin 等,还支持 ACP 协议兼容的任何新代理
• 聊天里掌控一切:通过 /model 切换模型、/mode 调整权限模式、/dir 切换工作目录、/new 管理会话、/cron 设置定时任务,所有操作都在聊天窗口完成
• 多Agent协同作战:支持在一个群聊里绑定多个AI机器人,让Claude和Gemini互相配合、接力完成任务,实现"AI团队"协作
• 多模态与记忆:支持语音消息(STT/TTS)、图片截图、文件收发;Agent记忆持久化,/memory 指令随时读写,避免重复交代背景
• Web管理后台:内置完整的Web Admin UI,支持项目CRUD、会话监控、定时任务编辑、Provider管理,5种语言界面,零配置上手
• 安全隔离:支持 Linux/macOS 下的 OS-User 隔离运行,不同项目可用不同Unix用户启动Agent,配合 cc-connect doctor 做安全审计
• 生命周期钩子:支持7种事件类型(消息收发、会话启停、定时触发、权限请求、错误)触发Shell命令或HTTP Webhook,方便集成CI/CD
URL:https://github.com/chenhg5/cc-connect
《OpenHarness:开源智能体基础设施框架》
标签:#AI #Agent #智能体 #开源 #Python #工具调用
总结:
OpenHarness是港大数据智能实验室(HKUDS)推出的轻量级开源智能体基础设施框架,仅用Python实现,代码量比Claude Code轻44倍(1.1万行vs 51万行),提供完整的工具调用、技能加载、记忆管理和多智能体协调功能,让开发者快速构建安全可靠的AI Agent应用。
文章要点:
- 极简架构设计:相比Claude Code的51万行TypeScript代码,OpenHarness仅用1.1万行Python实现,去除了企业级复杂依赖如遥测和OAuth,专注于核心Harness架构
- 五大核心模块:包含Agent循环(支持流式工具调用、并行执行、成本追踪)、工具套件(43种工具覆盖文件/Shell/搜索/Web/MCP)、上下文记忆(CLAUDE.md自动注入、MEMORY.md持久化)、权限治理(多级权限模式、交互式审批)、Swarm多智能体协调(子智能体委派、任务管理)
- 生态兼容性:完全兼容anthropics/skills技能格式和claude-code/plugins插件生态,支持OpenClaw、nanobot、Cursor等CLI工具集成
- 开箱即用:一条命令
文章URL:
https://github.com/HKUDS/OpenHarness
标签:#AI #Agent #智能体 #开源 #Python #工具调用
总结:
OpenHarness是港大数据智能实验室(HKUDS)推出的轻量级开源智能体基础设施框架,仅用Python实现,代码量比Claude Code轻44倍(1.1万行vs 51万行),提供完整的工具调用、技能加载、记忆管理和多智能体协调功能,让开发者快速构建安全可靠的AI Agent应用。
文章要点:
- 极简架构设计:相比Claude Code的51万行TypeScript代码,OpenHarness仅用1.1万行Python实现,去除了企业级复杂依赖如遥测和OAuth,专注于核心Harness架构
- 五大核心模块:包含Agent循环(支持流式工具调用、并行执行、成本追踪)、工具套件(43种工具覆盖文件/Shell/搜索/Web/MCP)、上下文记忆(CLAUDE.md自动注入、MEMORY.md持久化)、权限治理(多级权限模式、交互式审批)、Swarm多智能体协调(子智能体委派、任务管理)
- 生态兼容性:完全兼容anthropics/skills技能格式和claude-code/plugins插件生态,支持OpenClaw、nanobot、Cursor等CLI工具集成
- 开箱即用:一条命令
oh即可启动,内置114个单元测试和6个E2E测试套件,提供稳定可靠的基础能力文章URL:
https://github.com/HKUDS/OpenHarness
《Claude技能构建完整指南》
标签:#AI #Claude #MCP #Agent_Skills #Workflow_Automation #开发工具 #Anthropic
总结:Anthropic官方发布的Claude技能构建指南,系统介绍了如何通过SKILL.md文件创建可复用的AI工作流。技能采用渐进式披露架构(YAML前置元数据+Markdown指令+引用资源),可与MCP工具集成实现多步骤自动化。文档涵盖规划、测试、分发全流程,提供5种设计模式(顺序工作流、多MCP协调、迭代优化等),并给出量化评估指标(90%触发准确率、零API失败率),目标帮助开发者在15-30分钟内构建生产级AI技能。
文章要点:
- 技能定义:包含SKILL.md(必需)、scripts/、references/、assets/的文件夹结构,采用kebab-case命名规范,支持Claude.ai、Claude Code和API三端通用
- 渐进式披露设计:三级加载机制(YAML元数据→SKILL.md正文→链接资源),最小化token消耗同时保持专业性
- 三大应用场景:文档/资源创建(如前端设计)、工作流自动化(如项目管理)、MCP增强(如Sentry代码审查),后者将工具访问转化为可靠工作流
- 成功指标:技能应在90%相关查询中自动触发,单次工作流工具调用次数明确,零失败API调用,用户无需提示下一步操作
- 核心设计模式:顺序工作流编排、多MCP协调(跨Figma/Linear/Slack等)、迭代优化循环、上下文感知工具选择、领域特定智能(如合规检查)
- 测试策略:触发测试( obvious/paraphrased/negative cases)、功能测试、性能对比(有无技能时的token消耗和交互轮次差异)
- 分发方式:GitHub托管+Claude.ai设置上传,支持组织级部署和API程序化调用,定位为MCP的"知识层"(厨房类比:MCP是厨房设备,技能是食谱)
- 常见陷阱:描述字段过于模糊导致触发失败、包含XML标签的安全限制、README.md与SKILL.md混淆、指令过于冗长导致模型"懒惰"
https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf
标签:#AI #Claude #MCP #Agent_Skills #Workflow_Automation #开发工具 #Anthropic
总结:Anthropic官方发布的Claude技能构建指南,系统介绍了如何通过SKILL.md文件创建可复用的AI工作流。技能采用渐进式披露架构(YAML前置元数据+Markdown指令+引用资源),可与MCP工具集成实现多步骤自动化。文档涵盖规划、测试、分发全流程,提供5种设计模式(顺序工作流、多MCP协调、迭代优化等),并给出量化评估指标(90%触发准确率、零API失败率),目标帮助开发者在15-30分钟内构建生产级AI技能。
文章要点:
- 技能定义:包含SKILL.md(必需)、scripts/、references/、assets/的文件夹结构,采用kebab-case命名规范,支持Claude.ai、Claude Code和API三端通用
- 渐进式披露设计:三级加载机制(YAML元数据→SKILL.md正文→链接资源),最小化token消耗同时保持专业性
- 三大应用场景:文档/资源创建(如前端设计)、工作流自动化(如项目管理)、MCP增强(如Sentry代码审查),后者将工具访问转化为可靠工作流
- 成功指标:技能应在90%相关查询中自动触发,单次工作流工具调用次数明确,零失败API调用,用户无需提示下一步操作
- 核心设计模式:顺序工作流编排、多MCP协调(跨Figma/Linear/Slack等)、迭代优化循环、上下文感知工具选择、领域特定智能(如合规检查)
- 测试策略:触发测试( obvious/paraphrased/negative cases)、功能测试、性能对比(有无技能时的token消耗和交互轮次差异)
- 分发方式:GitHub托管+Claude.ai设置上传,支持组织级部署和API程序化调用,定位为MCP的"知识层"(厨房类比:MCP是厨房设备,技能是食谱)
- 常见陷阱:描述字段过于模糊导致触发失败、包含XML标签的安全限制、README.md与SKILL.md混淆、指令过于冗长导致模型"懒惰"
https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf
#AI #开发工具 自然语言交互、数据提取、断言验证、Chrome 插件、YAML 脚本、Puppeteer 集成、Playwright 集成、自定义模型、开源模型、通用模型、可视化报告、调试 Playground、数据安全、开源免费、JavaScript 集成
https://midscenejs.com/zh/index.html
https://midscenejs.com/zh/index.html