hanzohanzhe/Grandet

jouaaaaaa/mcd-self-butler

这是一个 GitHub 仓库，介绍名为 McButler 的麦当劳点单参谋工具，基于麦当劳官方 MCP（mcp.mcd.cn）构建，据描述提供每日推荐、套餐营养成分分析、门店全成本比价、团餐配餐、以信贷评分卡思路计算的“麦险分”以及等餐小剧场等功能。仓库说明其是麦当劳程序员节创意开发大赛 Skill 赛道的参赛作品，并附有在线演示与使用命令。适合对 MCP 应用示例或餐饮点单工具开发感兴趣的读者。

AI 账单太贵了：Token 经济学入门——Eugene Cheah，Featherless AI

The AI Bill Is Too Damn High: Tokenomics 101 — Eugene Cheah, Featherless AI

这是 AI Engineer NYC 2026 上 Eugene Cheah（Featherless AI）的演讲录像，针对 token 支出上升而生产力未同步提升的情况，提出在大规模场景下降低推理成本的四个步骤：度量、按需选型、合理采购算力、检查流程。内容涉及按团队拆分 API key、代理性与流程型工作负载的区分、在特定任务上可比肩前沿模型的开源模型、分类器、微调、速度与成本的权衡以及所谓“slop grenades”，并附时间戳与问答环节。

alchaincyf/huashu-motion

这是一个 GitHub 仓库，提供一套可供编码智能体（如 Claude Code、Codex）使用的技能，用于生成产品宣传片：据描述，智能体会先阅读产品信息并给出三个方向，再撰写整支片子、自行作曲配乐，并在浏览器中打开编辑器，用户可在画面上点击指定要修改的位置。仓库标注 MIT 许可证，并给出 npx 安装命令、效果展示与结构说明。适合使用这类智能体工具制作用于推广的视频内容的用户参考。

【AINews】AI Engineer 纽约站：Gemini 4 Argon、Vals AI 基准测试

[AINews] AI Engineer NYC: Gemini 4 Argon, Vals AI Benchmarks

Latent Space 旗下 AINews 栏目的一期新闻简报，日期范围为 2026 年 10 月 12 日至 13 日。内容涉及 Google 全球发布 Gemini 4 Argon（覆盖 API、Gemini 应用及搜索等入口，并列出每百万 token 2 美元/10 美元的入门价格及后续调价信息），以及 AI Engineer NYC 约两万人参加的大会主旨演讲，包括 Anthropic 的金融服务技术栈、Vals AI 的基准测试原则和 Coatue 的 AI 负责人分享。

AirsupHQ/machine-skill

一个面向 Claude Code 的开源技能（skill）项目：用户用一句话描述任意机械装置，Claude 便生成一个包含逼真、基于物理的交互式 3D 模拟的 HTML 文件，并附带可用于发布的短片。README 称其兼容 Agent Skills，采用 MIT 许可，标签涉及 Three.js、WebGL、工程、物理与剖视图等。

证明 Alpha：一家对冲基金如何衡量 AI 的投资回报——Hari Kumar，Contour Asset Management

Proving Alpha: How a Hedge Fund Measures AI's ROI - Hari Kumar, Contour Asset Management

Contour Asset Management 的 AI 负责人 Hari Kumar 介绍这家约 60 亿美元的基本面多空基金如何衡量 AI 投入的回报。内容包括对分析师研究工作进行有无 AI 工具的实时 A/B 测试、跟踪“每条有用洞察的成本”、用智能体在市场重新变得有趣时调出旧想法，以及把同样的思路延伸到交易、运营和合规环节。材料中附分章节时间线。