openab 其實一開始的時候我就在關注了，只是我一直沒有下場，起因也很簡單， Pahud Hsieh 在板上佛心教學怎麼用 2鎂 跑龍蝦，我就跟著做了，租了一個月的 server，跟著跑了龍蝦，其實我跑龍蝦也沒幹嘛，後來最常用的就是定時檢查行事曆，提醒我今天要幹嘛而已，老實說，體驗沒有很好，因為KEY很貴，剛好碰到CC那件事情，大家都拒絕第三方，於是我蹭KEY蹭來蹭去，品質都很爛，最明顯的就是CRON發送過來的訊息是完整的思考過程以及PROMPT，速度也很卡。我不確定這是因為我選日本SERVER還是因為龍蝦很肥。但這樣的使用體驗並不算好，沒怎麼接觸 k3s 的我，管理上又是更困難，因此那陣子有點倦怠了，懶得碰龍蝦。而OAB當時蓬勃發展，我進去看連怎麼用怎麼裝，能幹嘛，我都不清楚，所以我就先觀望了
這個狀態直到我開始將自己日常用的技能建立好，測試都不錯，我想起 OAB 群，那群生產力，技術力，執行力都超高的人，牠門放假的樣子，同時秀出它們的BOT又做完了哪些事情，我想著，我自己可能都做不到那麼規範的流程，那麼高產，打不過我就要加入他。我想知道我能不能也做成這樣子，於是我開始看了 openab怎麼用，我進場的時候剛好是 openab 推出 win binary 前一兩天，我先經歷過 k3s + 容器化的摧殘，老實說也是坑，不懂的基礎知識太多了，只好靠著本地AI TOOL來處理，但總算是讓我嘗到一點甜頭，OAB加上 Discord 的體驗很棒，雖然說一開始不熟悉的話，安裝與設定會卡一下，但是熟悉之後，整個流程行雲流水，再加上推出 exe 版本，用習慣的 exe 檔案 + 一個配置檔很好設定，我只花了一些時間就在公司電腦先裝起來試用，接下來我只需要把她註冊到開機後自動執行，我的 discord 就有了一個隨時都能呼叫的助理。
而且重點，openab 並非拿你的AUTH或APIKEY去打，他是作為一個中轉站，他去呼叫你想要使用的 cli 工具，所以不會觸犯到各家的條款，因為你就是正常用他們的TOOL在跑，但多了這一段，卻讓我發現有很多很神奇的應用，在各大高手的使用範例中，每每可以看到簡單的一句話下去，不管1 bot 還是 multi bot 的協作，通通都超級流暢。
前陣子還發起了一個有趣的活動，大家曬一下BOT做了哪些事情，然後你正在做甚麼。有搭車的，搭完車已經做完一堆事情，一雲端四地端協作。有待女兒剪頭髮的，然後一邊推出新功能release的作者；聽說還有個打球的，未來可能還會有潛水活動的。你就知道這些人的生產力有多強了
而我自己的使用體驗就是超級基礎的，我把BOT架起來跑在本地，我人可能可以不在座位上，也許買杯咖啡，但手機收到警示後，我可以問一下bot說，幫我看一下現在啥狀況了，我就會看到bot幫我查詢，推測可能的錯誤重現，情境，自行判斷這東西需不需要被記錄，或者是開立工單草稿。這些事情我原先是需要坐在座位上，打開 claude code 下 /skill 指令讓他跑，然後我等他結果，現在不需要了，我可以解放雙手，命令給他，手機看回復就好，到這邊就是第一步最基礎也是最重要的步驟，工作與你當下在哪裡已經脫鉤了。
而突然被拉進去線上會議，就算完全狀況外的我，也能透過實況轉撥給BOT，讓他幫我分析我當下應該要記甚麼事情，它們再說甚麼，隱含的意思攻防是甚麼。這在會議中可以隨時給我支援，就像我帶了一個很熟悉專案的資深員工，時刻補充給我需要的知識點。開完會後，可以立刻幫我整理結論，告訴我這場會議，每一方的論點跟訴求，現況如何，我們這邊如何因應。我實際上要做甚麼。最後寫份報告備查
我覺得基礎應用到這邊就很有效果了，當然AI能做到哪種地步，還是牽涉到三件事情，第一個你的context夠不夠量，給的質好不好，這個是靠個人，沒啥捷徑。第二個是看LLM，第三個就是看應用跟創意。
很棒的是，官方群很多創意跟應用大家都不吝分享，通常都是看不太懂因為層級沒到，但偶爾露出的一丁點都能讓我有靈感，這可能就是社群的威力。
已經有在用的朋友，歡迎多多分享
沒有在用的朋友，其實你也可以花一些時間嘗試看看，自由度高跟創意玩法是特色，但簡單好懂也是一個，如果你已經被龍蝦搞煩了，被 hermes 雷到，我覺得試一下 OAB 說不定你也能發現新大陸
點個STAR，讓他被更多人看到吧。
這個狀態直到我開始將自己日常用的技能建立好，測試都不錯，我想起 OAB 群，那群生產力，技術力，執行力都超高的人，牠門放假的樣子，同時秀出它們的BOT又做完了哪些事情，我想著，我自己可能都做不到那麼規範的流程，那麼高產，打不過我就要加入他。我想知道我能不能也做成這樣子，於是我開始看了 openab怎麼用，我進場的時候剛好是 openab 推出 win binary 前一兩天，我先經歷過 k3s + 容器化的摧殘，老實說也是坑，不懂的基礎知識太多了，只好靠著本地AI TOOL來處理，但總算是讓我嘗到一點甜頭，OAB加上 Discord 的體驗很棒，雖然說一開始不熟悉的話，安裝與設定會卡一下，但是熟悉之後，整個流程行雲流水，再加上推出 exe 版本，用習慣的 exe 檔案 + 一個配置檔很好設定，我只花了一些時間就在公司電腦先裝起來試用，接下來我只需要把她註冊到開機後自動執行，我的 discord 就有了一個隨時都能呼叫的助理。
而且重點，openab 並非拿你的AUTH或APIKEY去打，他是作為一個中轉站，他去呼叫你想要使用的 cli 工具，所以不會觸犯到各家的條款，因為你就是正常用他們的TOOL在跑，但多了這一段，卻讓我發現有很多很神奇的應用，在各大高手的使用範例中，每每可以看到簡單的一句話下去，不管1 bot 還是 multi bot 的協作，通通都超級流暢。
前陣子還發起了一個有趣的活動，大家曬一下BOT做了哪些事情，然後你正在做甚麼。有搭車的，搭完車已經做完一堆事情，一雲端四地端協作。有待女兒剪頭髮的，然後一邊推出新功能release的作者；聽說還有個打球的，未來可能還會有潛水活動的。你就知道這些人的生產力有多強了
而我自己的使用體驗就是超級基礎的，我把BOT架起來跑在本地，我人可能可以不在座位上，也許買杯咖啡，但手機收到警示後，我可以問一下bot說，幫我看一下現在啥狀況了，我就會看到bot幫我查詢，推測可能的錯誤重現，情境，自行判斷這東西需不需要被記錄，或者是開立工單草稿。這些事情我原先是需要坐在座位上，打開 claude code 下 /skill 指令讓他跑，然後我等他結果，現在不需要了，我可以解放雙手，命令給他，手機看回復就好，到這邊就是第一步最基礎也是最重要的步驟，工作與你當下在哪裡已經脫鉤了。
而突然被拉進去線上會議，就算完全狀況外的我，也能透過實況轉撥給BOT，讓他幫我分析我當下應該要記甚麼事情，它們再說甚麼，隱含的意思攻防是甚麼。這在會議中可以隨時給我支援，就像我帶了一個很熟悉專案的資深員工，時刻補充給我需要的知識點。開完會後，可以立刻幫我整理結論，告訴我這場會議，每一方的論點跟訴求，現況如何，我們這邊如何因應。我實際上要做甚麼。最後寫份報告備查
我覺得基礎應用到這邊就很有效果了，當然AI能做到哪種地步，還是牽涉到三件事情，第一個你的context夠不夠量，給的質好不好，這個是靠個人，沒啥捷徑。第二個是看LLM，第三個就是看應用跟創意。
很棒的是，官方群很多創意跟應用大家都不吝分享，通常都是看不太懂因為層級沒到，但偶爾露出的一丁點都能讓我有靈感，這可能就是社群的威力。
已經有在用的朋友，歡迎多多分享
沒有在用的朋友，其實你也可以花一些時間嘗試看看，自由度高跟創意玩法是特色，但簡單好懂也是一個，如果你已經被龍蝦搞煩了，被 hermes 雷到，我覺得試一下 OAB 說不定你也能發現新大陸
點個STAR，讓他被更多人看到吧。
新加的 Hermes Curator 不是單純清垃圾，而是把 agent-created skills 當成一個會膨脹的系統來管理：追蹤 view/use/patch 頻率，讓長期不用的 skill 走 active → stale → archived，並在 agent idle 時再啟動一次 aux-model review，檢查要 keep、patch、consolidate，還是 archive。
我覺得這個設計真正重要的點有兩個：
1. 它只碰 agent 自己寫的 skills，不碰 bundled/hub-installed skills
2. 它不 auto-delete，最重也只是移去 ~/.hermes/skills/.archive/
這才像完整的 long-term skill memory，而不只是一直新增。
⭐ mattpocogck/skills 42.6k
工程師習慣壓縮成 Agent 技能包
/tdd、/diagnose、/caveman（省 75% token）
Claude Code 必裝
⭐ HKUDS/OpenSpace 5.9k
自我進化技能引擎
token 下降 46%、效能提升 4.2 倍
Agent 自動修復、優化、共享技能
⭐ GitNexus 33.2k
Codebase 變知識圖譜
Graph RAG + MCP server
程式碼全部本地處理
⭐ 0xMassi/webclaw 849
Rust 寫的高速網頁擷取
95.1% 準確率、比原始 HTML 少 67% token
3.2ms 處理 100KB 頁面
⭐ ace-step-ui 2.1k
免費 Suno 替代品
本地跑 AI 作曲，含人聲、stem 分離
今日觀察：
Agent 工具鏈正在系統化（技能、進化、監控全有了）
創作工具持續本地化
完整 10 個 repo 介紹 👉 http://akiraxclaw.com/blog/github-daily-2026-04-30
工程師習慣壓縮成 Agent 技能包
/tdd、/diagnose、/caveman（省 75% token）
Claude Code 必裝
⭐ HKUDS/OpenSpace 5.9k
自我進化技能引擎
token 下降 46%、效能提升 4.2 倍
Agent 自動修復、優化、共享技能
⭐ GitNexus 33.2k
Codebase 變知識圖譜
Graph RAG + MCP server
程式碼全部本地處理
⭐ 0xMassi/webclaw 849
Rust 寫的高速網頁擷取
95.1% 準確率、比原始 HTML 少 67% token
3.2ms 處理 100KB 頁面
⭐ ace-step-ui 2.1k
免費 Suno 替代品
本地跑 AI 作曲，含人聲、stem 分離
今日觀察：
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完整 10 個 repo 介紹 👉 http://akiraxclaw.com/blog/github-daily-2026-04-30
AKIRAXCLAW
今日精選 GitHub｜Agent 技能包、語音 AI、音樂生成……10 個值得收藏的開源專案
2026年4月30日 GitHub 精選，從 42k star 的 Agent 技能庫到微軟的聲音 AI、本地音樂生成 UI、自我進化技能引擎、Rust 高速網頁擷取，10 個今天值得打開的開源專案。
剛跑完 Anthropic 跟 Cerebral Valley 舉辦的全球 Hackathon，這個比賽從兩萬多人中選出五百人，錄取率大概只有 2.4%。臺灣時間早上 8 點截止，前一天幾乎沒睡，一路做到最後一刻才按下送出。
這段期間我幾乎整個人從網路上消失，手機都沒在看，意外地幫我戒掉了網癮 🤣 敲我已讀不回的朋友，真的不好意思。
但老實說，正因為是在 Hackathon 這種環境下，才讓我能暫時放下平常經營 AILogora 的繁雜瑣事，全心投入在這個題目上。如果在平時，這件事情反倒做不了。
這將近六天，我一個人，做了一個叫 Cairn 的東西。
過程中有時候會忍不住想，如果再多給我幾天，哪邊還可以做得更好？但這就是 hackathon 的本質。
真正讓我感觸深的，其實是自己對同一個問題的思考成熟度。這個題目我過去一年一直在想，這次因為時間壓力，反而逼自己把故事磨得更利。
頭一兩天我幾乎沒寫 code，大部分時間都在釐清一件事，我到底要呈現什麼給大家？
Cairn 要解的問題說白了就一句話，社群的知識正在死掉。
在 AILogora 這一年多，我發過 365 份問卷、做過 32 場一對一訪談，幾乎每一場都聽到同樣的抱怨，那個好答案我記得有看過，但我現在找不到了。Discord 往下滑十則就沉了，Messenger 群組再也搜不到，神人寫在自己 Notion 的筆記誰都看不到。優秀的回答就這樣一則一則被沖走。
Cairn 是一個 AI 時代的社群知識地圖，是 Andrej Karpathy 的 LLM wiki 的社群版。設計哲學是「人類留下真實經驗，Agent 負責整理、連結與維護」。因為 AI 可以整理知識，但 AI 捏造不出真實的踩坑經驗。
我給它做了一個叫 Moss 的 custodian agent，擔任整個系統的 Manager Agent（透過 Claude Managed Agents 實作）。每一個維護週期，Moss 會自己決定要派發什麼任務給底下的子 Agent（像是負責審查過期內容、發現知識盲區或是負責起草總結），再由 Moss 統一做全域的判斷。
這也是為什麼 Moss 的大腦必須是 Claude Opus 4.7，因為它需要全域的判斷能力，不生產知識，只整理知識。
講到 Opus 4.7，不得不說，跟 4.6 真的差非常多。主辦單位提供了 500 美金的 API 額度，我一下就燒完，後來自己又掏了 600 到 700 美金繼續跑 Opus 4.7 😭 它在長文本的穩定度、效率、精確度上都有很明顯的跳躍。
印象最深的一個畫面，Moss 的大腦是一個掛載的檔案系統，其中的 MEMORY. md 只有 2200 字元的預算，每個 tick 她都要自己決定什麼要留、什麼要合併、什麼要丟。在其中一次實際 run 裡，有一張草稿被社群管理員退件，理由只寫了一句「太像把文件複製貼上，沒有歸納」。
結果，Moss 在沒有被指示的情況下，不僅自己開了一個「Rules I've learned」的區塊，把這個退件理由抽象化成一條規則存進記憶裡。在後續的流程中，她甚至主動取消了另一個犯了同樣毛病的提案。這一切都沒有經過 fine-tuning 或改寫 prompt，她單純是讀取 Markdown 檔案並進行推理。
那一刻我才確定，想像中那種「人類負責給出判斷，Agent 負責自省與修正」的深度協作，是真的可以被實現的。
我覺得最令人痛苦的反倒是在做 demo 影片、寫腳本的時候，如何把自己做出來的東西用一個好的故事說出來，這是我還需要學習的。
為了把這幾天的成果做成 demo video，我還順便學了 Remotion 跟 Hyperframe，我是一個目標導向的人，沒有明確的 deadline 壓力，我幾乎不會去碰這些工具。這次硬著頭皮一路學下來，覺得現在技術進步真的太快，太多厲害的東西都還來不及被多數人看見。
最後，這次 hackathon 最讓我驚喜的其實是社群。
Anthropic 跟 Cerebral Valley 在營造參與者氛圍這件事上做得很扎實，我們被邀請進官方的 Claude Discord 參賽者的專屬頻道，與來自全球各地的開發者交流，針對解決生活中遇到的痛點提出各種有創意的想法，真的讓我非常驚豔，也學到大家思考問題的不同視角。
主辦單位每天都安排了很扎實的行程，除了有 Anthropic 員工的 Office Hour 每天駐點讓你問問題，還會邀請不同的嘉賓來分享，包含 Claude 內部的工程師，以及上一屆 Opus 4.6 hackathon 的冠軍來當 mentor 全程陪跑（這位冠軍現在人已經在 YC 了，看到這種軌跡真的蠻振奮的）。對我來說這是很難得的經驗，可以在第一線直接感受到這些頂尖工程師是怎麼想事情的。
總結來說，這將近六天的極限開發雖然痛苦，但能把思考了一年的新功能用不同方式呈現出來，還能在這麼棒的社群裡交流，真的非常過癮。
Demo video 放在下面，有在做社群、在想知識管理、在玩 agent 的朋友，歡迎來聊 🙌
#BuiltWithClaude #ClaudeCode #Hackathon #Anthropic #AILogora
https://www.facebook.com/share/p/17WDpp35sh/?mibextid=wwXIfr
這段期間我幾乎整個人從網路上消失，手機都沒在看，意外地幫我戒掉了網癮 🤣 敲我已讀不回的朋友，真的不好意思。
但老實說，正因為是在 Hackathon 這種環境下，才讓我能暫時放下平常經營 AILogora 的繁雜瑣事，全心投入在這個題目上。如果在平時，這件事情反倒做不了。
這將近六天，我一個人，做了一個叫 Cairn 的東西。
過程中有時候會忍不住想，如果再多給我幾天，哪邊還可以做得更好？但這就是 hackathon 的本質。
真正讓我感觸深的，其實是自己對同一個問題的思考成熟度。這個題目我過去一年一直在想，這次因為時間壓力，反而逼自己把故事磨得更利。
頭一兩天我幾乎沒寫 code，大部分時間都在釐清一件事，我到底要呈現什麼給大家？
Cairn 要解的問題說白了就一句話，社群的知識正在死掉。
在 AILogora 這一年多，我發過 365 份問卷、做過 32 場一對一訪談，幾乎每一場都聽到同樣的抱怨，那個好答案我記得有看過，但我現在找不到了。Discord 往下滑十則就沉了，Messenger 群組再也搜不到，神人寫在自己 Notion 的筆記誰都看不到。優秀的回答就這樣一則一則被沖走。
Cairn 是一個 AI 時代的社群知識地圖，是 Andrej Karpathy 的 LLM wiki 的社群版。設計哲學是「人類留下真實經驗，Agent 負責整理、連結與維護」。因為 AI 可以整理知識，但 AI 捏造不出真實的踩坑經驗。
我給它做了一個叫 Moss 的 custodian agent，擔任整個系統的 Manager Agent（透過 Claude Managed Agents 實作）。每一個維護週期，Moss 會自己決定要派發什麼任務給底下的子 Agent（像是負責審查過期內容、發現知識盲區或是負責起草總結），再由 Moss 統一做全域的判斷。
這也是為什麼 Moss 的大腦必須是 Claude Opus 4.7，因為它需要全域的判斷能力，不生產知識，只整理知識。
講到 Opus 4.7，不得不說，跟 4.6 真的差非常多。主辦單位提供了 500 美金的 API 額度，我一下就燒完，後來自己又掏了 600 到 700 美金繼續跑 Opus 4.7 😭 它在長文本的穩定度、效率、精確度上都有很明顯的跳躍。
印象最深的一個畫面，Moss 的大腦是一個掛載的檔案系統，其中的 MEMORY. md 只有 2200 字元的預算，每個 tick 她都要自己決定什麼要留、什麼要合併、什麼要丟。在其中一次實際 run 裡，有一張草稿被社群管理員退件，理由只寫了一句「太像把文件複製貼上，沒有歸納」。
結果，Moss 在沒有被指示的情況下，不僅自己開了一個「Rules I've learned」的區塊，把這個退件理由抽象化成一條規則存進記憶裡。在後續的流程中，她甚至主動取消了另一個犯了同樣毛病的提案。這一切都沒有經過 fine-tuning 或改寫 prompt，她單純是讀取 Markdown 檔案並進行推理。
那一刻我才確定，想像中那種「人類負責給出判斷，Agent 負責自省與修正」的深度協作，是真的可以被實現的。
我覺得最令人痛苦的反倒是在做 demo 影片、寫腳本的時候，如何把自己做出來的東西用一個好的故事說出來，這是我還需要學習的。
為了把這幾天的成果做成 demo video，我還順便學了 Remotion 跟 Hyperframe，我是一個目標導向的人，沒有明確的 deadline 壓力，我幾乎不會去碰這些工具。這次硬著頭皮一路學下來，覺得現在技術進步真的太快，太多厲害的東西都還來不及被多數人看見。
最後，這次 hackathon 最讓我驚喜的其實是社群。
Anthropic 跟 Cerebral Valley 在營造參與者氛圍這件事上做得很扎實，我們被邀請進官方的 Claude Discord 參賽者的專屬頻道，與來自全球各地的開發者交流，針對解決生活中遇到的痛點提出各種有創意的想法，真的讓我非常驚豔，也學到大家思考問題的不同視角。
主辦單位每天都安排了很扎實的行程，除了有 Anthropic 員工的 Office Hour 每天駐點讓你問問題，還會邀請不同的嘉賓來分享，包含 Claude 內部的工程師，以及上一屆 Opus 4.6 hackathon 的冠軍來當 mentor 全程陪跑（這位冠軍現在人已經在 YC 了，看到這種軌跡真的蠻振奮的）。對我來說這是很難得的經驗，可以在第一線直接感受到這些頂尖工程師是怎麼想事情的。
總結來說，這將近六天的極限開發雖然痛苦，但能把思考了一年的新功能用不同方式呈現出來，還能在這麼棒的社群裡交流，真的非常過癮。
Demo video 放在下面，有在做社群、在想知識管理、在玩 agent 的朋友，歡迎來聊 🙌
#BuiltWithClaude #ClaudeCode #Hackathon #Anthropic #AILogora
https://www.facebook.com/share/p/17WDpp35sh/?mibextid=wwXIfr
Anthropic 正式推出 Claude Managed Agents（托管代理）Beta 版，为开发者提供一个预构建且可配置的代理框架。该服务运行在托管基础设施上，允许 Claude 在安全的云端容器中自主执行读取文件、运行命令、浏览网页及编写代码等任务。开发者无需自行构建代理循环、工具执行逻辑或运行时环境，即可实现复杂的自动化工作流。
该托管环境针对长时运行和异步任务进行了优化，内置提示词缓存与性能优化功能，并支持开发者在执行过程中实时引导或中断代理动作。目前，该服务已开放 API 接入，而多代理协作、长期记忆等高级功能则处于研究预览阶段。API 接口目前设有频率限制，每分钟最高支持 60 次创建请求与 600 次读取请求。
Claude API Docs
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中央台办受权发布十项政策措施，全面推动两岸交流合作与经贸往来
应中共中央和习近平总书记邀请，中国国民党主席郑丽文于 4 月 7 日至 12 日率团访问大陆。为推动两岸关系和平发展，中共中央台办受权发布十项政策措施，涵盖建立国共两党常态化沟通机制、搭建青年双向交流平台、推动金马地区“四通”以及恢复两岸空中客运直航正常化等关键领域。
新政明确将推动恢复上海及福建居民赴台个人游试点，并为台湾农渔产品、食品输入大陆提供贸易便利。此外，大陆方面将研究新设对台小额商品交易市场，支持台湾影视作品在大陆播出及微短剧创作，通过完善渔业准入管理和码头建设等务实举措，进一步增进同胞福祉与文化认同。
国务院台办
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应中共中央和习近平总书记邀请，中国国民党主席郑丽文于 4 月 7 日至 12 日率团访问大陆。为推动两岸关系和平发展，中共中央台办受权发布十项政策措施，涵盖建立国共两党常态化沟通机制、搭建青年双向交流平台、推动金马地区“四通”以及恢复两岸空中客运直航正常化等关键领域。
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