Fellou Agents 把 Google Sheet 账单数据变成可多维筛选的分析网站
Fellou Agents 接下一句指令，就基于一份 Google Sheet 账单表格搭建出带多维筛选的账单分析网站，把静态表格数据转成可交互分析。用户只给出“以这份 Google Sheet 为数据源、构建账单分析网站”的任务，其余由 Fellou Agents 完成。
#MCP/工具调用
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今日 35 条Fellou(@FellouAI)AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 20/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Fellou(@FellouAI)AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Fellou 演示 AI 自动生成对冲基金级投资报告并邮件发送
Fellou 展示了一套 AI 工作流：给出"生成机构级 VIP 投资报告（含宏观洞察、板块拆解、策略与实时数据图表）并邮件投递"的提示词后，AI 可自动完成报告撰写与发送，官方称其"远不止文本生成"。该演示由 xgo.ing 提供支持。
Fellou(@FellouAI)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Fellou 与其他 AI 浏览器相比表现如何？SlashGear 发布详细评测
SlashGear 对 Fellou 进行了详细评测，重点考察其与其他 AI 浏览器相比的表现。评测提到 Fellou 能逐步拆解任务、集成常用工具，且资源占用保持轻量。
Next.js BlogAI 评估 · 52/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 52/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Next.js 16 发布：Turbopack 成为默认打包工具，新增 Devtools MCP 与 Cache Components
Next.js 16 正式发布，Turbopack 成为所有应用的默认打包工具，官方称生产构建快 2-5 倍、Fast Refresh 快至 10 倍。新版本加入基于 PPR 和 use cache 的 Cache Components、面向 AI 辅助调试的 Next.js Devtools MCP，以及取代 middleware.ts 的 proxy.ts。
FlowiseAI(@FlowiseAI)AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Flowise OpenAPI Toolkit 升级：把任意 OpenAPI 规范转成 LLM 可用的工具集
Flowise 升级 OpenAPI Toolkit，可将任意 OpenAPI（Swagger/JSON）规范转成一组面向 LLM 的工具，效果类似 MCP。使用时只需填入一个 OpenAPI 规范链接（如 api.apis.guru/v2/specs/groun…）即可完成转换。
FlowiseAI(@FlowiseAI)AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 FlowiseAI 发布 v3.0.8：新增 TTS、Gemini/Anthropic 内置联网搜索
FlowiseAI 发布 v3.0.8，新增 TTS 功能，支持 OpenAI 与 ElevenLabs 两家服务。该版本还为 Gemini 和 Anthropic 加入内置网页搜索与抓取，并新增 Teradata MCP、Oxylabs 爬虫以及 OpenAPI Toolkit 升级。
MongoDB BlogAI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 24/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 MongoDB Atlas 加入 MCP Toolbox，打通 AI 智能体与企业数据源
MongoDB Atlas 现已加入 MCP Toolbox for Databases 的支持数据库生态，这一开源 Model Context Protocol（MCP）服务器由 Anthropic 提出，可实现生成式 AI 智能体与企业数据源的无缝集成。
Eugene YanAI 评估 · 48/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 48/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 用 MCP、Amazon Q 和 tmux 构建每日新闻摘要智能体
作者基于 Amazon Q CLI 与 MCP 构建了一个 news-agents，用于生成每日新闻摘要，并用 tmux 为每个子智能体单独开窗展示其工作过程。
DeepSeek(@deepseek_ai)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V3-0324 发布：推理能力提升，改用 MIT 许可开源
DeepSeek 发布 DeepSeek-V3-0324，在推理性能、前端开发能力和工具调用能力上均有提升。官方建议非复杂推理任务直接使用 V3 并关闭 DeepThink，API 用法保持不变。该版本模型已在 Hugging Face 开源，采用与 DeepSeek-R1 相同的 MIT License。
为什么值得看
官方一次给出推理、前端开发与工具调用三项能力变化，并说明 API 不变、改用 MIT 许可，读者可据此判断接入成本。
Eugene YanAI 评估 · 28/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 28/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 AI Reading Club：Dewey 伴读功能与幕后设计
Eugene Yan 受 Andrej Karpathy 与 Patrick Collison 讨论启发，用 Claude 辅助开发了 AI 阅读应用 AI Reading Club，其核心是 AI 阅读伴侣 Dewey。
OnBoard!AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 25/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 深度对谈顶尖 AI 开源项目：通义千问 Qwen、vLLM、OpenDevin 与中国开源力量
阿里发布通义千问 Qwen2-72B，表现全面超过 SOTA 的 Llama 3。OnBoard! 播客请到 Huggingface 工程师 Tiezhen Wang、通义千问开源负责人林俊旸、vLLM 主导人李卓翰，畅聊大模型开源生态、Agent 框架与推理基础设施。
Eugene YanAI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 提示词基础与有效应用方法
Eugene Yan 总结提示词工程的基础做法，指出做大规模提示词优化前需要可靠的评估，并给出“标注约100条评估样本、写初版提示词、跑评估并迭代、上线前在留出测试集上验证”的流程。
Lilian Weng — Lil’LogAI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 58/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 LLM 驱动的自主智能体：规划、记忆与工具调用
Lilian Weng 在这篇 Lil'Log 长文中梳理了 LLM 驱动的自主智能体系统的三大组件：规划、记忆与工具调用。
Lilian Weng — Lil’LogAI 评估 · 63/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 63/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Lilian Weng 长文梳理 Prompt Engineering：从少样本提示到 CoT 与工具调用
Lilian Weng 在 Lil'Log 发布 Prompt Engineering 综述，将提示工程定义为在不更新模型权重的前提下通过 In-Context Prompting 引导 LLM 行为，并指出其效果因模型差异很大、需要大量实验。