從穿牆看人的WiFi黑科技，到給AI裝審美的神操作——本週GitHub Trending簡直是一場神仙打架。
🥇 addyosmi/agent-skills — 71K⭐
一句話：讓AI編程助手從大學生升級爲資深架構師
這是由Google Chrome團隊工程主管 Addy Osmani親自開源的項目。準確地說，它是一套給AI編碼代理（Claude Code、Cursor、Copilot等）用的工程素養訓練手冊。
如果你用過AI幫你寫代碼，大概率經歷過這樣的場景：你跟它說幫我加一個導出功能，它噼裏啪啦一頓輸出，結果是——沒寫測試、改了不該改的代碼、方案看起來能用但根本不適合生產環境。
agent-skills要解決的就是這個問題。它把Google內部的軟件工程最佳實踐，打包成AI可以直接執行的結構化工作流。整個開發流程被劃分爲六個階段：
定義 → 計劃 → 構建 → 驗證 → 審查 → 上線
每個階段都有對應的命令，比如：
/spec 定義需求
/plan 制定技術方案
/test 自動驗證
/review 代碼審查
/ship 發佈上線
不只是「寫代碼」，而是像真正的團隊協作一樣，有流程、有紀律、有質量門禁。
適用場景：
用Claude Code/Cursor/Codex寫代碼但總覺得差點意思的開發者
團隊想統一AI編程規範，避免每個人的Agent風格不同
對代碼質量有要求，不想讓AI寫出能用但不敢上線的代碼
一句話總結： 如果你是認真用AI寫代碼的人，這個項目能讓你從玩升級到用。
🥈 asgeirtj/system_prompts_leaks — 52K⭐
一句話：全網最全的AI「靈魂說明書」大合集
你有沒有想過——當你打開ChatGPT、Claude、Gemini，在對話框敲下第一行字之前，AI其實已經收到了一份隱藏指令？這就是系統提示詞（System Prompt），它決定了AI的性格、能力邊界、行爲守則——可以說是AI的出廠設置。
這個項目幹了一件「不太厚道但極其有用」的事：把主流AI模型的系統提示詞全部扒了出來，整理成了可以公開瀏覽的文檔庫。
目前收錄了：
Anthropic — Claude Opus 4.8、Sonnet 5、Claude Code、Cowork等
OpenAI — GPT-5.5 Thinking、GPT-5.4、Codex等
Google — Gemini 3.5 Flash、3.1 Pro等
xAI — Grok 4.3
以及Perplexity、Meta AI、Copilot、Cursor……幾乎你能想到的所有AI，它都收錄了
核心價值在哪？
以前你調教AI全靠直覺和玄學，現在你可以直接看到官方是怎麼寫提示詞的——比如Claude的要溫暖而誠實、GPT的逐步推理不要跳躍——這些可直接抄作業。
適用場景：
AI提示詞工程師/研究者
想深度定製AI行爲的產品經理
好奇AI腦子裏到底在想什麼的普通人
一句話總結： 如果說每個AI都是一個演員，那這些提示詞就是它們的劇本——現在劇本公開了。
🥉 Leonxlnx/taste-skill — 58K⭐
一句話：別讓AI再給你生成「紫藍漸變+居中排版」的垃圾界面了
如果你讓AI幫你寫過一個前端頁面，大概率你見過這個畫面：Hero區是深色漸變背景、中間一行大字加按鈕、下方三個卡片排一排。不能說醜，但毫無靈魂。
taste-skill就是爲此而生——它給自己的定位是Anti-Slop Frontend Framework，翻譯過來就是反AI模板味的前端框架。
簡單說，它是一套可移植的前端設計技能包，你裝到AI編程工具裏之後，AI生成的界面就不再是千篇一律的工業風，而是能做出Apple風格、Linear風格、Stripe風格、Awwwards獲獎風格的設計。
安裝起來毫無門檻：
bash複製
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill
它還有一個神來之筆——三個可調參數旋鈕：
DESIGN_VARIANCE（設計變化度） — 1到10，值越高越激進
MOTION_INTENSITY（動效強度） — 控制動畫複雜度
VISUAL_DENSITY（視覺密度） — 信息密集程度
這些參數讓人可以像調音臺一樣，精準控制AI的設計輸出，而不是靠運氣。
適用場景：
用Cursor/Claude Code寫前端但嫌UI醜的開發者和設計師
快速原型階段想直接生成能見人的界面
對設計有追求，不想被AI拉低審美下限的人
一句話總結： 如果說AI生成的默認UI是預製菜，那taste-skill就是給了你一套米其林菜譜。
④ Zackriya-Solutions/meetily — 20K⭐
一句話：所有數據不出本機，這纔是會議紀要工具該有的樣子
開會已經夠煩了，會後還要整理紀要，更煩。但如果用雲端AI工具來處理，你的會議錄音就被送上別人的服務器了——簽了NDA的項目誰敢這麼幹？
Meetily的答案很簡單：全部在本地跑。
這個用 Rust + Tauri 構建的桌面應用，把會議錄音、實時轉寫、AI摘要生成全放在你自己的電腦上完成。錄音→轉文字→生成摘要→提取行動項，一條龍服務，一條數據都不往外傳。
硬核能力：
基於Whisper/NVIDIA Parakeet的實時轉寫，速度比標準Whisper快4倍
支持說話人分離（自動區分誰說了什麼，Pro版增強功能）
本地摘要可以接Ollama跑大模型，也可以連Claude/Groq等API
macOS/Windows雙平臺原生支持，GPU加速（Metal/CUDA/Vulkan）
自帶降噪和音量平衡，不需要虛擬聲卡
適用場景：
經常開會的產品經理、項目經理、諮詢顧問
對數據隱私有嚴格要求的法務/金融/醫療行業
需要快速整理會議紀要和Action Item的團隊
一句話總結： 以後開會你可以專心聽，剩下的交給電腦——而且是你的電腦。
⑤ ruvnet/RuView (原名 wifi-densepose) — 41K⭐
一句話：用WiFi信號穿牆看人，不需要攝像頭
這是本週最科幻的一個項目，沒有之一。
RuView（π RuView，原名WiFi DensePose）是一個可以利用普通家用WiFi信號，實現穿牆人體姿態估計、呼吸心率監測、跌倒檢測的邊緣AI感知系統。全程不需要攝像頭、不需要穿戴設備、不需要開燈——你甚至不知道它在看你。
怎麼做到的？
當WiFi信號穿過房間時，人體會對信號的振幅和相位產生微小擾動。RuView通過分析這些信號變化，用一個深度神經網絡將它映射到人體姿態的24個關鍵點座標上。配合Rust語言的極致性能優化，處理速度高達54000 FPS，延遲低於50ms。
從下週開始會添加有關ue的教學與godot教學，讓各位做出心中的遊戲
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