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想要追踪最新的开源项目、特定的技术动态，或者仅仅是关注某个商品的价格变动，手动刷新网页实在太浪费时间。如果不盯着，又怕错过关键信息。 刚好在 GitHub 发现 Open Scouts 这个开源项目，简单来说，就是帮我们部署一群 AI 侦察兵，全天候自动在网上搜寻我们需要的信息。 支持自定义监控任务，无论是寻找附近的餐厅还是追踪 AI 行业新闻，都能设置定时自动运行。 利用 AI 智能分析搜索结果，生成一句话简报，并通过邮件及时推送到我们手中。 GitHub：https://t.co/p0PnJzt2w4 基于 Next.js 16 和 Supabase 构建，整合了 Firecrawl 进行网页抓取，支持 Docker 一键部署，数据完全掌握在自己手里。 这种“挂机自动搜”的模式非常实用，适合需要长期关注特定领域动态，又不想被大量无效信息干扰的朋友。
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Vibe Coding 的感悟，第二弹 1. 用英文 prompt 尽量训练自己用英文 prompt。中文博大精深，一词多义，很容易产生偏差，英文相对直白，很多代码相关的名词也更顺手，还能顺带练英文，一箭多雕。 2. 问 AI 的意见 试着主动问 AI 的看法，很多时候效果会超出预期。 「这个功能的实现，我打算这样做，你怎么看，有没有更好的办法？」 「这个设计，你能帮我实现得更有创意一点吗？」 「This what I think, what do you say bro?」 3. 别低估 AI 的设计感和创造性 不要低估模型在设计和创造性上的潜力。Gemini 3 已经证明，不是每个模型都只会给你蓝紫渐变，不同的模型可以写出很酷的动效和极简美学页面。 4. 频繁测试，避免 Regression AI 在完成一个任务时，很容易无意间搞坏其他部分。担心的话，就让它在提交前反复自查一遍，确认没有破坏既有功能，最好再配合 test case 一起上。 5.多开 tasks，少恋上下文 别过度依赖一条长上下文，必要时要果断重开任务。少量多任务，边界清晰，目标明确，这是走向高级程序员的一道坎。 6. 给 AI 完成任务加提示音 可以给「任务完成」配一个提示音。这样一边写代码一边刷推，也不会错过关键进度。 7. 没有最好的模型，只有最好的 prompter 别太迷信模型的跑分和热度，对大多数写应用的场景来说，差异没那么「玄学」。 找一个自己用着顺手的模型，多用，多总结，形成一套属于自己的使用套路。时间久了，自然能驾驭各种模型。所谓「你来了，就是剑」。
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