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你的电视，去掉广告。作者给父母修一台看广告才能进 Netflix 的小米电视：用 Claude Code 对着真电视折腾了一个下午——Wi-Fi ADB 冻结厂商遥测、广告服务和预装垃圾，换上自写的 1.6MB 极简 Apple TV 风格启动器。PROMPT.md 开源，别人拿去 15 分钟复刻。

• 全程 Claude Code 对着真电视操作：备份包列表 → pm disable-user 冻结臃肿包 → 装自写 launcher
• PROMPT.md 公开：把提示词贴给自己的 coding assistant，填上电视型号就能复刻
• 自写 launcher 仅 1.6MB：纯 Java + RecyclerView，专为 1GB 内存电视优化，无联网、无后台服务
• 纯 Python ADB 客户端 tv.py：不依赖官方 adb 二进制，绕开 macOS 本地网络拦截等问题
• 可完全还原：disable.sh / restore.sh 配套，不 root、不卸载，不满意一键恢复出厂状态

• ⭐ 1996（10-17 创建，两天冲近 2000 star）
• 语言 Java（launcher）+ Python（tools）· MIT 协议
• 支持 Android TV / Google TV（小米、TCL、海信、索尼等）；不支持三星 Tizen、LG webOS

腾讯混元 10 月 16 日开源的生产级双系统认知记忆引擎：给 LLM Agent 用的长期记忆框架，Chat / Working / Coding 三个场景各一套记忆管线。配套 30B-A3B 记忆写入专用模型和 MemHub 桌面端——把 Claude Code、Cursor、Codex 等授权应用的对话历史统一成一个本地数据目录，跨应用召回。

• 双过程架构：System 1 快召回 + System 2 慢推理，Chat 场景分 8 层记忆（原始对话→原子事实→摘要→画像→schema→意图）
• Working / Coding 双层记忆：session 事实 + 可复用经验，Coding 另带代码版本演化链（diff chain）
• Hy-Memory-30B-A3B：用归因强化学习专门训练的记忆写入模型，长记忆 benchmark 上超 Claude Opus 5 和 DeepSeek V4.1 Flash（腾讯数据）
• MemHub：local-first 桌面 + CLI，多个 AI 应用的对话历史统一管理、跨应用召回
• 论文背书：EMNLP 2026 接收一篇，ICLR 2027 投稿一篇，技术报告 arXiv:2610.22196

• ⭐ 786（10-15 创建）；Hy Memory 2.0、MemHub 1.0.4，2026-10 发布
• 语言 Python · 代码 Apache-2.0
• pip install hy-memory==2.0.4；只需配 LLM + embedding 端点（兼容 OpenAI）

一个 8KB 的 SKILL.md，做 REA（Reverse Engineer Anything）同样的事：不装 MCP 服务器、不加 207 个工具。作者实测：比 REA 快 38%、便宜 35%、轮数少 56%，准确率相同。核心论点是 REA 在 agent 和本来就会用的工具之间多加了一层，直接砍掉。

• 砍掉 MCP 中间层：agent 本来就会用 asar、otool、nm、jadx、Ghidra、binwalk，没必要再包一层 207 个工具
• 安装只是复制 SKILL.md：npx skills add aicodeking/leanrea，或直接粘进 agent 系统提示
• 内置路由器：Electron/asar、Mach-O、ELF/PE、Go buildinfo、Android APK、WASM、固件…各写清最快的那条命令
• benchmark 可复现：bench/run_all.sh，4 类逆向任务 × 3 次重复，对着手工标准答案打分

• ⭐ 641（10-17 创建）
• 上下文开销：REA 40 万 token/$1.60 vs leanrea 3.45 万 token/$0.09
• 支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode

每台电脑跑一个小 daemon，P2P（iroh）无服务器：团队里每个人 agent 会话的状态（谁、在哪个仓库分支、忙还是闲、正在干嘛）全部可见，agent 之间可以直接发消息。队友的 agent 需要你审批时，直接弹窗到你屏幕上，点批准答案就回到你的 agent。

• 无服务器 P2P：同一 Wi-Fi 或跨互联网直连，连不上走中继（中继只看得到加密字节）
• agent 拿到三个 MCP 工具：list_team、send_message、ask_user，外加 check_inbox
• 消息直达会话中部：Claude Code、Codex、opencode、pi、Reason 会话中被唤醒，闲置的也会醒
• ask_user 弹窗审批：人不在 agent 旁边时审批请求直接弹窗，批准后答案直回你的 agent
• macOS 菜单栏图标看谁在线、谁在干嘛；离线消息等人回来再送达

• ⭐ 416（10-16 创建）；127 commits，9 个 release
• 语言 Rust · Apache-2.0 / MIT 双许可
• 支持 9 种 agent：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Copilot CLI、Grok CLI、opencode、pi、DeepSeek Harness

复旦 OpenMOSS 开源的 50 亿参数 DiT 文生图基座：主打高质量文字渲染、布局控制、4K token 长 prompt。附 ComfyUI 原生插件、Gradio 界面、prompt 增强 skill，中英文文档齐全。demo 直接在冰箱上画中文便利贴「记得买牛奶和鸡蛋」。

• 强文字渲染：图里生成清晰准确的文字，中文也行——AI 生图的老痛点
• 布局控制：JSON 布局输入指定文字/元素位置和包围盒，复杂图文排版可控
• 长 prompt：支持 4K token 文本提示
• ComfyUI 原生插件：在 ComfyUI Manager 里搜 MOSS-Image 直接安装
• 附带 skill：moss-image-prompt-enhancer，把创意转成详细 caption 或布局 prompt

• ⭐ 698（10-16 创建）；Base 和 SFT 两个权重，HuggingFace + ModelScope 都有
• 语言 Python · Apache-2.0；显存不够可用 Sequential 模式
• 配套技术报告 + 中英用户指南

100 万参数的 OCR 模型，CPU 上每秒读 49 页：PDF 和图片转 markdown、纯文本或带框 JSON。OmniParseBench headline 62.1，超过 PaddleOCR 的 PP-StructureV3 全管线（58.4）。模型只有 18MB，ONNX Runtime，不用 PyTorch。

• 极快：49 页/秒，4 核 x86 每页约 230ms，比 Tesseract / PaddleOCR 快 11-24 倍
• 精度：OmniParseBench headline 62.1，超过 PaddleOCR PP-StructureV3（58.4）
• 版式理解：每行、每个版式块都有框和标签（标题/列表/表格/注脚），带阅读顺序
• 数字 PDF 智能处理：直接读文本层，只 OCR 缺失的部分
• --math 模式：公式转 LaTeX（慢一些，但 math tests 从 14.3 涨到 56.5）

• ⭐ 627（10-13 创建）；模型 18MB · ONNX Runtime · 无 PyTorch
• 语言 Python · 代码 Apache-2.0（模型权重用 modified OpenRAIL-M）
• 支持中文（简繁）OCR；pip install indra-ocr

花叔做的 agent skill：一句话让 agent 直出商业级产品发布片——先读产品定三个方向、写谱作曲（ABC 记谱法 + 真乐器采样）。画面不满意在编辑器里按 C 点一下画面写意见，agent 只改那一处。这篇 README 里的动画全是这个 skill 自己做的。

• 指着画面改：评论带时间点、场景、点中元素和源码位置，改完预览停在原处，每版可撤回
• 作曲家模式：agent 先写谱再配乐，画面落地帧配音效，全在本机生成、不调收费接口
• 导演规则不是模板：量了 21 支真实发布片的切点节拍，拆了 142 支高互动片子整理出 20 种运动语言
• 一支片子就是一个 index.html：GSAP / Canvas / Three.js 代码画帧，无私有格式
• 不挑模型：Claude Code + Opus 5.5 最好，DeepSeek V4.1 Flash 做的 22 秒动效片只花了 1 块 9 毛 5

• ⭐ 315（10-18 创建）· MIT 协议
• 安装：npx skills add alchaincyf/huashu-motion
• 需 Node 22+、Chrome、FFmpeg；目前 macOS 实测；附 10 个模板、23 种音效、27 款开源字体

AI 短剧·漫剧 skill 精选：收录 82 个 agent skill + 14 个开源平台，覆盖小说改编、分集剧本、分镜、Seedance / 可灵 / MiniMax 视频提示词。全是标准 SKILL.md 格式，千问、豆包、OpenClaw、WorkBuddy、Claude Code、Codex 都能装。

• 按类型整理：全流程（剧本→分镜→成片）、编剧、改编审稿、分镜视觉、去 AI 味、开源平台
• 按创作阶段和视频模型双索引：Seedance / 即梦、MiniMax H3、可灵、Wan 各找各的
• 本周新增 24 个：山音编剧大师（1.3k⭐）、Higgsfield 提示词、造梦师等
• 推荐组合：小说改编短剧 / 原创爆款剧本 / Seedance 出片 / 漫剧连载各给一套搭配
• 清单本身也是 skill：装 short-drama-skill-finder，直接问 agent「我用 Codex 做小说改编装哪个」

• ⭐ 49（10-13 创建）；60 commits，元数据更新到 10-18
• 配套网站 shortdramaskills.com · CC0 协议
• 精选头部：shuohao-skills（4.7k⭐）、drama-skills（3k⭐）、manju-laoli-skill（1.4k⭐）