今日份草台班子

Chrome 新上线的 AI 辅助编写功能里的「润色」(polish) 被翻译成了「波兰语」(Polish)

是什么

Look-Tongji-Notes是由我开发的用于处理同济大学智慧录课平台中的课程录像的Agent Skill套件（根本作用是为了期末补天的时候方便一点），功能如下：

• 使用 Playwright 完成同济统一认证登录

• 列出课程（最近课程 / 全量搜索）

• 转写指定课程节次，输出字幕 SRT 与纯文本 TXT

• 根据字幕 SRT 由当前 Agent 生成"时间轴大纲"（*_timeline.txt，简体中文）

• 下载指定课程节次的 slide 截图

• 由当前 Agent 基于转写文本 + slide 图片生成 Markdown 笔记

下面是这个Skill包含的9个原子化命令的列表

怎么用

使用该Agent Skill，首先的前提条件是你要使用一个原生支持Skills协议的Coding Agent

如Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot (VS Code)、Trae、CodeBuddy、Pi、GA等，此处不再赘述部署方法，互联网上有大量相关教程和广告，可以自行挑选使用；

• 建议Agent选型：由于需要执行利于文本阅读、整理和汇总等操作的任务，不必选用太重思考的Agent（如Codex），产出速度会比较慢且笔记内容冗长不适于突击复习，使用ClaudeCode、Pi等适用于快速迭代且有高效的上下文管理机制的Agent会有不错的效果；

• 建议Harness选型：如果你使用自己搭建的Harness来使用此Skill，请特别注意重试机制以及可观测性的设计，必要时要做一些上下文隔离，因为该Skill在执行长线任务（如一次性转写一门课的全部节次）的过程中，难免会遇到各种阶段（下载、转写、元数据编辑等）任务失败的现象，处理这些问题是必要的，否则会极大地降低使用体验；

• 建议LLM选型：使用自带上下文支持1M的、低幻觉的、工具调用能力强的还有最好支持视觉的长上下文大模型（如Kimi 2.6，Qwen 3.7 Max， Mimo， DeepSeek V4 Flash）（当然Claude系列也是很好了，只不过想必用来干这种活我不是很用得起吧）

  PS：对于不支持视觉的模型，在配置阶段提供了vision-support这一选项，可以实现外挂一个视觉模型来为如DeepSeek V4 Flash等本身便宜且好用的模型辅助视觉的效果（强烈建议外挂Gemini系列模型作为视觉辅助，单论视觉能力，Gemini还是比较有性价比的选择）。

安装

推荐通过npx skills方法来安装此Skill，会被安装到~/.agents/skills目录中，支持软链接到多个Agent的Skills目录使用，比较方便快捷，如果需要更新，再复制执行一次安装即可。

 npx skills install https://github.com/walkerkiller/look-tongji-notes

你也可以通过Codex/Claudecode的Skill Market安装：

/plugin marketplace add https://github.com/walkerkiller/look-tongji-notes\
 /plugin install look-tongji-notes

后续的更新以及状态管理需要自己手动执行，对应的目录也在相应Agent的配置文件目录中；

配置项目

在使用setup配置你的工作环境时，会在本地存储用.env你的学号、密码、工作目录以及外挂的视觉模型的相关信息（建议选一个单独的文件夹，后续的转写文件都会被按固定格式组织在该文件夹中，方便查询使用），还有可选的Github仓库，用于上传你的课程知识库生成Github Pages来供你阅览。

此外，wiki的前端还可设置 owner_name和site_name，会影响你的前端自定义显示的内容。（XXX的课程知识库）

配置好的工作目录下大概有这些内容：

• raw/：课程原始数据与 llmwiki 源会话输入。

• wiki/：可编辑的知识库页面与课程配置。

• site/：python -m llmwiki build 生成的静态站点。

• llmwiki/：从 skill 同步进来的前端与构建包。

使用流程

推荐使用下面的使用流程：

本项目借鉴了Karpathy的LLM Wiki设计思想，大概使用过程为

1. 基础层：/setup配置，准备环境\rightarrow/list让Agent通过登录验证配置、了解的课程情况

2. 索引层：/trans转写课程和/add添加材料来把课程录像以及课件等外部资料来源变成语料\rightarrow/note通过阅读原始的语料整理为结构化的笔记（产出一份总结的笔记和一个对于课程录像的结构化时间轴总结方便快速定位）

3. 应用层：/wiki和/page分别在本地和云端把结构化的笔记呈现为一个易于人类阅读的前端网站知识库\rightarrow/cheatsheet通过课程的原始语料和结构化语料，整理用于开卷考试/背诵的独立清单。

ps：/ralphtrans采用hook的方式管理一次性多节课程的转录，但是由于我没有做过大批量的测试，并不清楚效果如何，你也可以直接采用对Agent描述的方式让它采用/trans一次性转写多节，一般是没有问题的。

一些个人使用经验

1. “一次性”的长线任务在弱的约束下容易引起Agent偷懒的现象，如一次转写20节课然后写笔记，可能前几节还写的比较认真，后几节就写了一百多个字，建议采用你喜欢的状态管理方式（如使用Hook在每轮开始前注意强调的Prompt、开Subagent隔离上下文等等），再不济可以自己亲力亲为多轮“鞭策”Agent，确保把笔记准备为高质量的内容。

2. 笔记的内容是“可迭代”的，你可以在后续丰富材料的过程中，指挥Agent更新笔记，必要时还可以做版本管理。需要注意的是前端建站采用的是raw/sessions/ 里的 session markdown文件，而/note命令默认更新的是raw/<课程名>*/原始数据/*_notes.md 笔记文件，它们是两套独立数据。/note 命令更新了笔记文件，但 build 时只读了session文件，所以笔记更新会没有反映到 wiki 页面上。如果你的更新没有反映到前端上，可以告诉Agent这一点，使其更新session里的索引。

3. 一切修复任务可以由Agent代劳：所有遇到的格式不标准引起的渲染错误、课程视频链接解析失败、课程对应名称错误、课程视频的字幕没有外挂到前端视频播放器等等，或者是你想自定义知识库的页面什么的（比如换个背景色，给前端加个密码，把图片传上图床），这些都是小Case，都可以由Agent代劳，告诉它出现的现象或者是想要达成的效果，通过简单的排查，Agent就可以帮你达成很好的效果。

4. AI会出错：如果笔记中出现了不符合你的专业常识或者很离谱的内容，请务必核查，大模型出错是正常的，甚至强烈建议你做交叉验证来保证笔记内容的正确性。

5. 有关字幕识别服务：当前字幕识别没有采用本地模型，本工具中使用的是必剪Bcut的接口，默认可以识别中英双语，个人使用下来精准程度还不错，如果接口暴毙，或者你有识别其他语言的需求，请考虑部署本地的ASR语音模型，或者换用更好的云端接口（魔搭上就有不少可以选用），告诉Agent你采用的方式，让它帮你替换。

6. Windows：Windows系统在重启前没有良好的临时文件回收机制，如果一次性转写多节课程，会下载大量的临时课程视频资源，请主动清理临时文件避免你的存储空间告急。

7. 使用成品Agent的定时任务，你可以轻易的开发出一些定时监控课程录像并为你产生最新笔记发送到你的邮箱或者自更新知识库的功能，总之，在万能的Agent的大手笔之下，一切使用效果由你的想象力定夺了。

个人课程Wiki页面预览

• 首页

• 日志页

• 课程页

• 具体节次页

ps：视频播放器使用了artplayer，支持倍速、字幕样式调节、帧截图等操作

• 图谱页

这个连接关系是需要让Agent处理的，此设计还在初期阶段，如果需求不大不建议现在使用

后记

设计并使用该Skill借鉴了不少开源项目，在项目README中我也标注了来源，在此再次致敬。也感谢其他几位同学的共建，这应该算是第一个由我从头做起后有其他人来贡献代码的仓库了。后续也欢迎更多同学在批判性使用的前提下来参与共建，使这个工具变得更好。如果还有什么使用方面的问题，完全可以丢给Agent这个仓库的链接，让它帮你分析问题如何产生又如何解决，亦或是让Agent教你从头开始使用这个Skill。

燃烧Token就能轻易获取到知识的年代，我们是何其幸运又何其不幸呢。

（真希望LLM、Agent什么的从未存在过，这是违心的话吗，这可以是违心的话吗）

还是在白日梦下期待不存在的未来吧

也许起床第二天就已经实现了呢（

应该还有两节左右的选修课穿插，目前疑似1系统有问题，还没放课👀️

来来来，填个学院就行（不卡），是人文学院的那算人文，人文大类的也是人文，喜欢人文的也算人文，会说中文，那也算人文！

😄

去年同样的帖子在以前的舟济社区也有发过，然而舟济社区暴毙。希望这个新的社区可以吸取过去的失败经验。

lemonade

“Find someone 😃who can give you everything🤨💰🤏”

And I said,“Mom🌚, l already have everything😍🤓🌟”

I am a Rich Man.💰💸💸💸

I am a Rich Man.🤑💵

感谢你济发来的月饼，蓝粉盒子好看，味道差强人意，总之希望福利摩多摩多OvO

调休是不可饶恕的，放假是必须享受的！

大家上两周课辛苦了！请趁着中秋好好休息，无论是旅游回家还是宅宿舍都要过得开心！

图片因为未知bug发不出来（

哦对了，你怎么知道我在2026年09月30日15:19的明日方舟定向甄选卡池中，选取贝洛内，Mon3ter，真言，并在第一个十连就出了恐怖老奶和小猫？其实我觉得抽卡只是一个很小的事情，真的没有必要炫耀我在2026年09月30日15:19的明日方舟定向甄选卡池中，选取贝洛内，Mon3ter，真言，并在第一个十连就出了恐怖老奶和小猫，很没必要，这只是一个小事情。

呃我刚刚随便截的图想发在这里 结果发现原来这篇xhs笔记已经消失了？

2026 年 9 月 29 日 · 星期二

早上好。今天的科技新闻依然围绕 AI 展开：AMD 出手收购 World Labs，英伟达开始认真解决 AI Agent 的“失控”问题，AI 算力和硬件投资继续升温。

本期主要整理 9 月 28 日至 9 月 29 日刚刚发生或公布的消息，最后再放一点轻松内容。☕

🌦️ 上海天气

杨浦今天多云、潮湿，目前约 22℃，最高约** 25℃**，上午局部可能出现雷雨。

嘉定整体同样以阴到多云天气为主，局部可能出现阵雨。

🌂 今天依然建议随身带伞。上海终于开始有一点“秋天正在加载”的感觉了。

📰 今日科技新闻

01｜AMD 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs

AMD 9 月 28 日宣布，将收购 AI 创业公司 World Labs，交易价值约 82 亿美元。

World Labs 由著名 AI 学者李飞飞创办，主要研究方向是 空间智能（Spatial Intelligence）：让 AI 不只是理解文字和二维图片，还能够理解并生成三维世界。

World Labs 此前推出的模型已经能够根据图片或文字生成可交互的 3D 环境。

如果交易顺利完成，AMD 的 AI 布局也将不再局限于芯片，而进一步延伸到：

• 世界模型
• 机器人
• AR / VR
• 具身智能
• Physical AI

简单来说：

NVIDIA 在造更强的“大脑”，AMD 也开始认真考虑 AI 怎么拥有“空间感”了。

02｜英伟达开始给 AI Agent 装“安全围栏”

9 月 28 日，英伟达公布了 Open Agent Safety Platform。

这套系统的目标很直接：

防止拥有工具调用能力的 AI Agent 做出超出权限范围的事情。

平台可以限制 Agent：

• 能访问哪些数据
• 可以调用哪些工具
• 能执行哪些操作
• 在异常行为出现时及时阻断

包括 Microsoft、Cisco、Oracle、Intel 等公司参与了相关生态合作。

这其实是 AI 行业一个很明显的变化。

以前大家担心：

“AI 会不会胡说八道？”

现在的问题逐渐变成：

“如果 AI 不只是说错了，而是真的点了按钮怎么办？”

随着 Agent 开始操作浏览器、代码、文件甚至支付系统，Agent 安全可能会成为新的基础设施赛道。

03｜AI 基础设施投资继续升温

9 月 28 日，Seligman Investments 宣布进一步扩大 AI 相关投资规模，将旗下风险投资部门可部署资金提高到 10 亿美元。

资金重点并不是继续寻找下一个聊天机器人，而是集中关注 AI 基础设施。

主要包括：

• 半导体
• 数据中心
• 高速网络
• 电力
• 散热
• 存储

这个趋势越来越明显：

AI 行业最值钱的生意，不一定只有模型本身。

“卖铲子”的公司正在重新成为投资者重点关注的对象。

04｜AI 数据中心开始用“电厂级”单位计算

AI 芯片公司 Cerebras 近期获得新的算力系统订单，为云计算公司提供 AI 基础设施。

更值得注意的是，相关项目直接开始使用 **兆瓦（MW）**来描述规模。

现在讨论大型 AI 数据中心，已经越来越不像讨论普通服务器机房。

一个 AI 集群需要同时解决：

芯片 + 网络 + 存储 + 冷却 + 电力。

因此，AI 算力竞争的下一阶段可能很大程度上取决于一个听起来并不“互联网”的问题：

电从哪里来？

05｜制药公司开始尝试“AI 自己做实验”

制药巨头 **Roche（罗氏）**正在推动自主 AI 实验室。

目标是让 AI 不只负责分析数据，而进一步进入实验循环，例如：

1. 提出实验方案
2. 控制实验设备
3. 收集数据
4. 分析实验结果
5. 自动设计下一轮实验

这种思路有时被称为：

Self-driving Lab（自动驾驶实验室）

如果真正成熟，科研人员未来可能不需要逐个运行大量重复实验，而是负责提出目标和审查结果，让 AI 与自动化设备完成其中的大量探索过程。

这可能是 AI 除了编程之外，另一个非常值得关注的“Agent 化”方向。

06｜AI 新闻里越来越频繁出现一个词：Physical AI

AMD 收购 World Labs，其实并不是孤立事件。

最近 AI 公司越来越频繁讨论：

Physical AI

传统大模型主要解决：

语言 → 推理 → 生成

Physical AI 则进一步加入：

环境 → 空间 → 动作

也就是说，让 AI 理解：

• 这个杯子放在哪里
• 机器人伸手会不会撞到桌子
• 一个物体移动以后其他东西会发生什么
• 怎么在真实三维环境中规划路径

最终目标并不是让 AI 更会聊天，而是：

让 AI 真正进入现实世界。

所以机器人、自动驾驶和世界模型，很可能是接下来几年 AI 新闻里越来越常见的关键词。

07｜AI 行业正在从“谁模型最大”变成系统战争

把昨天和今天的几条新闻放在一起看，会发现一个很明显的趋势。

几年前 AI 公司主要比较：

参数多少？Benchmark 多高？

现在需要同时解决：

• 模型
• GPU
• 内存
• 数据中心
• Agent
• 安全
• 电力
• 机器人

因此未来的大模型竞争，可能越来越不像单纯的软件竞争，而更像：

一整套计算系统之间的竞争。

模型依然重要，但只拥有模型已经远远不够。

🎮 轻松一下

科技新闻看得差不多了，最后放一点不那么严肃的。

🐺 《巫师 3：狂猎 — 重制版》今天上线

CD PROJEKT RED 昨天公布了《巫师 3：狂猎 — 重制版》的完整更新内容，并确认游戏在 9 月 29 日，也就是今天正式推出。

登陆平台包括：

• PC
• PlayStation 5
• Xbox Series X|S
• Nintendo Switch 2

已经拥有原版游戏的玩家，可以在同一平台生态内免费升级。

新版将改善模型、贴图、植被光影和画面渲染，同时还调整了部分玩法和角色成长系统。

而且还有一个相当良心的变化：

已经拥有本体的玩家，将免费获得《石之心》和《血与酒》两部资料片。

十年前：

“来一局昆特牌吗？”

十年后：

“高清一点，再来一局昆特牌吗？”

🎤 VMA 的余温还没散

今年 MTV Video Music Awards 在 9 月 27 日举行，昨天依然是欧美娱乐版面的热门话题。

Taylor Swift 获得了包括 Video of the Year 在内的重要奖项，同时成为 MTV 新设立的 Artist-Director Honors 首位获奖者。

LISA 也凭借《Dream》获得了 Best Pop 奖项。

不过相比奖项本身，互联网显然还是更关心：

谁穿了什么、谁和谁坐一起，以及红毯上又出现了什么奇怪衣服。

某种意义上，这才是颁奖典礼真正稳定的传统项目。

☕ 今日一句

九月只剩两天。 新闻可以慢慢刷，DDL 不会自己消失。

早上好，祝今天顺利。

正文正文正文

标题怎么必须5个字

+3，不小于5个字

也是十分平淡

开学这几周，你可能已经踩过这些坑：教务系统在手机上打开是一片错位的表格，课程挤在格子里看不清；课表截图存进相册，过两周翻都翻不到；好不容易想换个课表 App，先要注册账号、绑定学号，再忍受开屏广告。

还在担心课表需要联网、需要登录、隐私数据被上传吗？由同济新生手搓产生的 TJ Class Schedule 离线课程表二代目正式登陆yourtj，专为日常学习打造的安卓课程管理提醒工具！

TJ Class Schedule 是冲着这些具体的小事写的。

它是懂同济的

• 直接读同济 1 系统：在 App 里登录一次，课表自己进来，不用截图、不用手抄。
• 专门做了桌面网页模式：绕开手机浏览器把课表压扁、显示不全的老毛病。
• 只认真正的课程卡片：网页上的通知栏、空白格、广告位一律不碰，读错的行不会混进你的课表。
• 调休补班不抓瞎：到了国家调休上班日，直接选「要补哪一天」的课，教学周和星期自动算好，这一天的课表、桌面小组件和上课提醒会一起换成被补那天的安排。
• 国产手机的后台设置也有教程：荣耀、华为、小米、OPPO、vivo 逐家写清楚，闹钟提醒不容易被系统压掉。
• **可自己改学期信息：**轻松兼容不同学期

数据不离开你的手机

这是它和大多数课表软件最不一样的地方：

• 没有账号，不用注册，也不把学号密码交给任何第三方。
• 课表、学期、设置、备忘录，全部存在你自己手机里。
• 没有广告 SDK，没有统计 SDK，没有云同步。
• 全程只在两件事上联网：你主动点开同济 1 系统读课表，你主动检查国家法定节假日。
• MIT 协议开源，做了什么、没做什么，都能自己翻代码看。

想换过来，成本很低

不用一节课一节课地录：支持 Excel / CSV 导入，也能直接识别课表截图——把旧 App 的课表截个图丢进去就行。导入前会先给你看差异对比，可以合并、可以替换，导错了还能一键撤销。

日常用起来是这样

• 桌面小组件显示下一节课的时间、地点、教师和实时倒计时，可以单独配色，刷新频率分省电、正常、精确三档。
• 上课提醒可以自定提前几分钟，支持锁屏显示，声音和震动分三档。
• 备忘录：开会、交作业这种非课程安排也能进课表、能提醒、能上小组件。
• 整周课表：整个学期铺在一张网格上，能缩放拖动，重叠的课并排显示。
• 单双周、不连续周次、多地点、一门课多个时间段都支持；临时停课、课程冲突检测、长按改课都有。
• 当天课上完，再打开 App 自动跳到第二天。

轻量纯粹、专注实用，没有广告、推送干净…TJ Class Schedule 只为帮同济同学清晰规划每一堂课。成为最可靠、最安心的个人课程学习助手！课表这件事，本来就不该那么麻烦。

欢迎加入测试群体验与反馈~：1103397369

所以作业如何评分，查不查 AI，以及该完成到什么程度

有没有懂哥说一下

主包头像和昵称都出自八方旅人一代。

有点摸不到头脑，不知道需要干一些什么。。。

这是给人吃的🥮吗😰😰😰😰😰

这种问题该找谁反馈啊🤔班主任还是辅导员😰

【二编】已恢复格调身份😕

此条尝试汇集一下红黑榜…

欢迎广大同胞跟帖更新..

为什么一小碗饭只添一半😄

辣椒炒肉偏咸，不过鲈鱼还行

最好能是四平的在校学生叭，这样排练能方便一点

如果是少女乐队同好就更好了

以后有机会，我们也会争取爬台，在各种各样的活动中展现我们的排练成果与羁绊

欢迎感兴趣的同学dd

happy birthday to me

（）贴一张恋恋