01 开源的 AI 新闻摘要工具

ClawFeed 是一个开源的 AI 新闻摘要工具，口号是 Stop scrolling, Start knowing，挺形象的。

现在每天刷各种信息源花好多时间，但真正有价值的内容并不多。

这个工具能从 Twitter、RSS、HackerNews、Reddit、GitHub Trending 这些地方抓取内容，然后用 AI 帮你提炼出重点。

支持 4 小时、每日、每周、每月四种摘要频率，你可以根据自己的阅读习惯来选。

比较有意思的是 Source Packs 功能，可以把精选的信息源打包分享给别人，社区成员一键安装就行。

还有个 Mark & Deep Dive 功能，看到感兴趣的内容标记一下，AI 会深度分析给你更详细的解读。

输出支持 RSS、JSON Feed、HTML 多种格式。

部署方式挺灵活的，可以当 OpenClaw 技能装，也可以当 Zylos 技能用，独立部署也行。

数据存在 SQLite 里，零配置。

开源地址：https://github.com/kevinho/clawfeed

02 菜单栏里监控你的 AI 用量

CodexBar 是一个 macOS 菜单栏小工具，目前有 7100 多个 Star。

它可以帮你监控 OpenAI Codex、Claude Code、Gemini、Copilot 等 AI 服务的使用量。

不用登录后台，直接在菜单栏就能看到你的 session 和 weekly 配额还剩多少，以及什么时候重置。

用过这些 AI 编程工具的都知道，监控用量有多重要。

一不小心超了限额，关键时刻掉链子就很尴尬。

安装也很简单，Homebrew 一行命令就能装：

brew install --cask steipete/tap/codexbar

有了这个小工具，随时知道还剩多少额度，心里有数。

开源地址：https://github.com/steipete/CodexBar

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03 系统化调试的 Debugging Skill

这个 Skill 是给 AI 用的调试方法论，核心原则就一句话：

没有找到根本原因之前，禁止尝试任何修复。

它把调试过程分成四个阶段：

阶段一：

根因调查

仔细读错误信息，可靠地复现问题，检查最近的改动。

如果是多组件系统，还要在每个组件边界加诊断日志，搞清楚数据在哪儿断的。

阶段二：

模式分析

找类似的工作代码，对比差异，理解依赖关系。

不要想当然地觉得某些差异不相关。

阶段三：

假设和测试

提出单一假设，用最小改动去测试。

一次只改一个变量，不要一次性修多个问题。

如果不对，回到阶段一重新分析。

阶段四：

实现

先写失败的测试用例，然后修复根因，最后验证修复有效。

如果连续 3 次修复都失败，停下来质疑架构设计。

这个方法论的好处是避免乱猜乱试，减少改出一个 Bug 引出两个新 Bug 的情况。

据统计，系统化调试 15-30 分钟搞定，随机修复可能要折腾 2-3 小时。

开源地址：https://github.com/obra/superpowers

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04 Hugging Face 官方出品的 AI 技能包

Hugging Face 也推出了自己的 Skills 项目，为 AI Agent 打造了一整套技能包。

目前这个项目已经有 6000 多个 Star，是 Hugging Face 官方维护的。

它提供了一系列自包含的技能文件夹，用于定义各种 AI/ML 任务，比如数据集创建、模型训练、评估、论文发布等。

最关键的是，这些技能可以在多个 Agent 平台上通用，包括 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等。

看了一下它包含的技能：

• huggingface-datasets：

处理 HF Hub 上的数据集

• huggingface-evaluation：

模型评估，支持从 Artificial Analysis API 导入分数

• huggingface-jobs：

在 HF 基础设施上跑计算任务

• huggingface-trackio：

训练实验追踪和可视化

• huggingface-paper-publisher：

论文发布和管理

• huggingface-tool-builder：

构建可复用的 API 操作脚本

每个技能文件夹里有 SKILL.

md 文件，包含前置元数据和使用指南，Agent 读取后就知道该怎么执行任务。

如果你的工作流里有 Hugging Face 的产品，这套技能包能让 Agent 更好地帮你处理相关任务。

开源地址：https://github.com/huggingface/skills

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