AI 尝鲜

最新尝鲜

看得见效果、自己就能试的 AI 新做法。分 Agent 用法、新工具、新玩法三类,每条先给效果,再写清怎么尝试、要花多少时间和钱。

本周精选
排序依据:有来源依据的实践出现或实质变化时间,最近 30 天。不使用综合评分。

10 月 12 日 · 2026 · 1 条

出现
GitHub · zhuyansen/new-term-radar

用 new-term-radar 每天抓出刚出现的 AI 新名词

下载 new-term-radar,复制示例配置,运行一次日报,得到一份 Markdown 报告,列出近 14 天在 GitHub 上突然走红的新项目名和工具目录里新出现的词。

新在哪里 以前追新 AI 名词靠刷 X、Hugging Face 和 GitHub 趋势页,人工判断哪些是新名字;现在这个项目把 GitHub 新仓库爆发、AI 工具目录 sitemap 等免费信号合成一份每日报告,配了 AIsa 密钥后还会让模型判断哪些是真正的新名称。

适合谁
需要追踪 AI 新名词、新项目的内容或产品运营
准备门槛
低 · 免费(免费信号)、Python 3.10+ 与 Git、约 15 分钟
主要价值
每天一份可复现的新名词候选清单
新工具 首次约 15 分钟 免费
已核对来源 本站已验证最小尝试(Linux)

10 月 9 日 · 2026 · 2 条

出现
GitHub · hujjun/mcd-saver-strategist

用麦门精算师 Skill 让 Agent 算出麦当劳最省的用券组合

在 Claude Code 里装上 mcd-saver-strategist,说出想吃什么,Skill 用确定性优化脚本算出最省的点餐与用券组合;没有麦当劳 Token 时可以先用自带样例数据试。

新在哪里 以前凑麦当劳优惠券要自己对着券一张张算,或看别人的攻略;现在这个 Skill 让 Agent 接麦当劳 MCP 拉取菜单和账户里的券,再交给确定性脚本穷举组合,给出到手价和省了多少。

适合谁
常点麦当劳、想少花钱的人;想学 Skill 写法的开发者
准备门槛
低 · 免费(模型调用另计)、Claude Code + Python 3.8+、约 10 分钟(样例数据)
主要价值
把凑券变成可复现的计算
Agent 用法 首次约 10 分钟 免费(模型调用另计) 需要 Claude、麦当劳 MCP 开放平台(真实数据时) 账号
已核对来源 本站已验证最小尝试(Windows)
出现
GitHub · YeonwooSung/my-claude-code-mods

用 Claude Code Mods 给会话加上环境体检命令(env-doctor)

下载 my-claude-code-mods,用 --plugin-dir 临时加载其中的 env-doctor,在一个有 package.json 的项目里运行 /env-doctor check,得到 Node 与包管理器版本是否满足项目要求的报告。

新在哪里 以前给 Claude Code 加功能主要靠 Skill、MCP 或钩子脚本;Claude Code 2.1.287 起默认开启 Mods,扩展可以直接给会话加面板、提示栏和命令。这个仓库在 2026-10-09 起公开了 17 个 Mod,env-doctor 是其中不调用模型、只读环境的一个。

适合谁
常用 Claude Code、想试 Mods 扩展的开发者
准备门槛
低 · 免费、Claude Code 2.1.287+、约 10 分钟
主要价值
不耗模型额度的环境自检命令
新工具 首次约 10 分钟 免费 需要 Claude 账号 老工具新用法
已核对来源 本站未验证

10 月 7 日 · 2026 · 1 条

出现
GitHub · Jakeschincariol/founder-skill

用 founder-cfo Skill 让 Claude Code 算出一家店的利润与回本时间

在 Claude Code 项目里装上 founder-cfo Skill,把经营数字写成一个 JSON,让它运行自带的计算脚本,得到每单贡献、每天盈亏平衡销量、首年逐月利润和回本月份。

新在哪里 以前让 AI 估算一门生意赚不赚钱,多半是聊天模型直接报数字,算没算对很难查;现在 founder-cfo 把计算交给随 Skill 附带的脚本,每个数字都能追溯到输入文件,模型只负责整理输入和解读结果。

适合谁
想在花钱之前粗算一门生意的人
准备门槛
低 · 免费(模型调用另计)、Claude Code + Python 3.8+、约 15 分钟
主要价值
利润与回本测算有据可查,改一个数字就能看影响
Agent 用法 首次约 15 分钟 免费(模型调用另计) 需要 Claude 账号 老工具新用法
已核对来源 本站已验证最小尝试(Windows)

9 月 29 日 · 2026 · 1 条

出现
Ollama 官方博客 · ollama.com/blog

用 Ollama 决策模型在本机一次请求得到多个有类型的判断

装好 Ollama 0.35 或更高版本,下载 0.8B 的决策模型,向本机 /v1/systemone 接口发一条工单,同时拿到“该派给哪个团队”等多个判断及各选项的概率。

新在哪里 以前在本机做工单分流、内容审核这类判断,通常要让通用聊天模型输出 JSON 再自己解析,或调用云端的 Jev 接口;现在 Ollama 0.35 起提供 /v1/systemone 接口和专门的决策模型,在本机一次请求返回多个有类型、带概率的判断,不按调用付费。

适合谁
想在本机给应用加分类、路由或审核判断的开发者
准备门槛
低 · 免费、Linux(或 macOS/Windows)终端、约 30 分钟(含约 2.3 GB 下载)
主要价值
一次请求得到多个结构化判断,本机运行、无调用费
新工具 首次约 30 分钟 免费
已核对来源 本站已验证最小尝试(Linux)

已有做法的新教程会补充到原实践,不在这里重复出现。关键步骤失效的实践暂停推荐。想系统学习,可以去全部资源。