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Claude Code tip: once Opus 5.5 is your main model, stop letting your Fable 5.1 quota go to waste
put it on call with /advisor
run /advisor fable
Opus 5.5 keeps doing the work
Fable 5.1 sits on the sidelines, reads the whole session, and steps in at three moments:
→ before a plan: is this right?
→ when the same error comes back: am I going the wrong way?
→ before "done": did I miss anything?
Fable 5.1 advises. Opus 5.5 writes the code
the same idea sits under Jev engineering: the expensive model stops weighing in on every step and only gets called at the moments that change the outcome
• the full setup
> Opus 5.5 on high runs the main session
> subagent one reads code
> subagent two edits and runs tests
> subagent three looks up docs
> all three on medium
> Fable 5.1 on call
hand the tree and this prompt to Claude Code 👇
"Set up my Claude Code to match this tree:
1. Reuse fitting subagents from ~/.claude/agents and .claude/agents.
> Propose new ones only for missing roles
> Set each to model: opus, effort: medium
> Leave any that set a different model alone and list them
2. Set main session effort to high via effortLevel in ~/.claude/settings.json
3. Check for env vars that disable the advisor (CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL, DISABLE_TELEMETRY, anything that stops flag fetching) and CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL, which overrides subagent effort. Report them, don't change them
4. Add a rule to ~/.claude/CLAUDE.md: ask the advisor before a big plan, when an error repeats, and before calling a long task done
Show me the changes first. Don't edit files yet."
↳ code.claude.com/docs/en/advi…
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CLAUDE CODE DE CERO A AVANZADO EN UN FIN DE SEMANA, SIN COSTE
claude-howto es una guía completa para dominar claude code en un fin de semana.
10 módulos, de básico a avanzado: slash commands, memory, skills, subagents, mcp, hooks, plugins, checkpoints.
no son snippets de hello world. son plantillas listas para copiar y pegar en un proyecto real: pipelines de code review automatizado, onboarding de equipos, ci/cd, auditorías de seguridad.
trae autoevaluación integrada con /self-assessment para saber por dónde arrancar según el nivel de cada uno.
11 a 13 horas el recorrido completo. valor inmediato en los primeros 15 minutos, con el primer slash command.
mit license. gratis para siempre. se puede clonar, modificar y usar en cualquier equipo.
la documentación oficial dice qué existe. esto enseña cómo combinarlo todo.
repo en comentarios 👇
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碰到几百页的 PDF 书，不想自己一页页啃，可以试试这个开源工具。
它会让 AI 按页分析整本书：
① 自动提取每页知识点
② 按间隔生成阶段性总结
③ 最后输出知识库 JSON + Markdown 总结
④ 自动跳过目录、索引等页面
⑤ 支持断点续读，中断后可以接着处理
主要基于 OpenAI API，模型、分析间隔、测试页数都能自己调整。
比较适合拿来快速梳理非扫描版 PDF 书籍。
🔗 github.com/echohive42/AI-rea…
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🔥别再让 Opus 5.5 全程满血烧钱了！Jev 当裁判、Opus 干硬活，成本和时间直接砍掉约 80%！现在还不搭建，才是真看不懂！
核心亮点
🔹Opus 只负责难推理；Jev 从 harness 预先准备好的选项里做选择并校验
🔹动态调 effort（low→max），用 per-message 声明改力度，不打碎 prompt cache
🔹失败自动升档、通过自动降档，工具挂了先选恢复路径，不全量重跑
🔹先筛项目笔记再灌上下文，简单任务分流给更快 worker
🔹先跑聚焦检查，再上完整测试套件
两条上手路径（选一条就行）
A. 最快：给 Claude Code 加上 Jev 决策层
仓库：github.com/WXK-AI/jev-opus
1️⃣准备 Node ≥ 22.18 + Claude Code 2.1.280+（先 claude auth login）
2️⃣npm install -g jev-opus
3️⃣jev-opus init（填 TypeSafe / OpenRouter 的 Jev key；没有也能用本地启发式）
4️⃣jev-opus doctor 体检
5️⃣jev-opus claude 启动，在 /model 选 Opus 5.5 · Jev
6️⃣开始干活。想无头跑任务：jev-opus "fix the failing tests"
B. 完整 harness：本地工作区 + 决策层
仓库：github.com/codejunkie99/keel
工程说明：github.com/codejunkie99/jev-…
1️⃣Apple Silicon + macOS 15+
2️⃣git clone github.com/codejunkie99/keel… && cd keel
3️⃣bash scripts/build-laya-assets.sh
4️⃣cargo build -p keel --bin keel --release
5️⃣打开 Keel，选 Jev / Local Laya / Normal
6️⃣接上你已有的 Claude Code / Codex / Cursor 等 agent，把决策交给 Jev，推理交给 Opus
原则就一句： harness 准备选项并校验，Jev 做窄决策，Opus 5.5 只在值得烧的地方满血。
#Jev #Opus55 #ClaudeCode #AgentHarness #BuildInPublic #AIEngineering #PromptCache #LLMAgents
💥炸了！斯坦福×英伟达开源 CLM 把 Jev 按在地上摩擦：决策最快快 13 倍，还不写字，只比向量！
Agent 每一步都要从候选动作里挑一个，大模型逐 token 写答案太慢。CLM 换思路：把当前局面和每个候选动作分别编码成向量，谁更近选谁；动作向量还能提前算好缓存，候选越多，优势越大。
跟点对比 3 个实例：
🔹恐龙跑酷：CLM 一次决策 16ms vs Jev 150ms，快约 9 倍，零样本照样过关
🔹Super Mario：CLM 约 4 倍更快（33.5ms vs 132.6ms），两边都能通关
🔹WikiRacing：从「板块构造」点到「生物发光」，CLM 79.8ms vs Jev 225ms；微调当「裁判」后，DeepSWE 挑中方案通过率 81.6%（Jev 71.1%），还快 5.7 倍
代价也很清楚：它只能在给定候选里挑，不会自己发明新动作。
开源、单卡能跑，System One 这条路被彻底打开了。
#CLM #对比学习 #AI智能体 #SystemOne #大模型推理加速 #斯坦福 #英伟达 #向量检索 #Jev #AI论文解读
xitter.cf/nft_chen/status/210370…
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疯了吧！现在连散户都能白嫖一整套 AI 投研系统了？？？
最近在 GitHub 挖到一个宝藏项目：easy-stock，属实有点猛！
行情分析、市场情绪、财经资讯、AI 智能投研，直接打包成一套系统。
以前盯盘、翻新闻、做复盘，恨不得一天有 48 小时，现在有人直接把这些活交给 AI。
最离谱的是，源码直接公开了！
项目地址：github.com/jundizhou/easy-st…
华尔街收你几千美元的投研工具，现在有人直接把平替开源了？？
刚在 GitHub 挖到 HunterCode，有点东西。
平时研究 $NVDA 、 $TSLA 以及 $PLTR，翻财报、追新闻、分析估值，几个小时就没了。
这玩意直接上多 Agent，连不同投资流派的分析都给你安排上了。
支持美股，免费开源，还能本地部署。
GitHub
至于分析水平能不能打，准备拿几只持仓股试试。
做美股的先码住，别光顾着刷推了。
项目地址：github.com/agentpit-io/hunte…
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推荐一个读 PDF 很爽的 Agent Skill：learn-from-materials，直接把几百页资料变成可交互的学习网站。
PDF、EPUB、Word、PPT、网页都能喂给它，它会先完整读取材料、建立知识库，再生成学习页面。
最关键的是：AI 说的每句话都能往回查出处。 PDF 精确到页码、PPT 精确到第几张、EPUB 精确到章节，不用再纠结“这句话到底是书里写的，还是 AI 编的”。
Claude Code、Codex、Copilot CLI 都能装。
AI 总结不可怕，可怕的是总结完你找不到原文。
GitHub：github.com/dmoshehun-prog/le…
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这个开源 A 股复盘神器太省事了！
每天收盘翻涨停池、查龙虎榜、看板块资金，再手动整理复盘，最累的往往不是分析，是找数据。
开源项目 Vibe AStock，基于 OpenAI Codex Harness，把盯盘、复盘、个股研究和交易记录塞进了同一个本地网页。
最实用的几块：
1️⃣ 昨日梯队：固定前一天的涨停样本，谁晋级、谁断板、谁回落，一眼看清，缺行情的票也照样保留
2️⃣ 盘中异动：按行情快照整理急拉急跌、封板开板。是快照轮询不是逐笔成交，别指望一个不漏
3️⃣ AI复盘：情绪、资金、题材、龙虎榜、龙头跟踪五块，能点开“查看依据”核对
4️⃣ 多空辩论：结合行情、估值、财报、研报摆出正反观点，不强选赢家，也不给买卖点
5️⃣ 交易日志：持仓按日志算，买了什么、为什么买、后来怎么走，和研究记录放一起
6️⃣ 回测：输入历史规则，AI整理条件，你确认后再交给程序计算
最让我放心的是：行情和统计全由程序算，AI只负责解读材料，不是对着股票代码自由发挥。
支持 Codex、Claude 订阅，也能配 DeepSeek 等 API。Mac、Windows、Linux 都能跑，需要 Python 3.10+ 和 Node.js 22+。
🔗 github.com/simonlin1212/vibe…
仅做开源工具分享，非投资建议，DYOR。
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Sitios SaaS → saaspo.com
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Apps Móviles y Web → mobbin.com
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Iconos → hugeicons.com
Sistemas de Diseño → component.gallery
Premios de Diseño Web → awwwards.com
Landing Pages Curadas → land-book.com
UI Real de Productos → refero.design
Sitios de Una Página → onepagelove.com
Galería de Landings → lapa.ninja
Diseño Web Filtrable → siteinspire.com
Shots y Componentes UI → dribbble.com
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