GitHub MCP 伺服器是一個模型上下文協定 (MCP) 提供與 GitHub API 無縫整合的伺服器，為開發人員和工具提供自動化和互動功能。提供一鍵安裝。完成後，切換代理模式，伺服器將會自動啟動。
Introducing the GitHub MCP Server: AI interaction protocol | GitHub Checkout
GitHub 官方 MCP 伺服器
FramePack 6Gb vRAM 出 60 秒影片
FramePack 是一種新的視頻擴散設計，用壓縮上下文令工作量不會隨著影片的長度而增加，只需一張圖片，就可以令你的 6GB vRAM 的電腦透過 13B 模型生成每秒 30 格影片的 60 秒影片。而用 RTX 4090 的話，最快速度為每格 1.5 秒。
作者 Lvmin Zhang
FramePack Run In Gradio & ComfyUI - Generate Long Length image2Video AI Video - Installation Guide
Firebase Studio – 雲端 Vibe 編程
Google Firebase Studio 的目標是盡量簡化開發流程，就算你是剛剛開始學寫 App 也不用擔心。只要你有基本了解，Firebase Studio 可以透過 AI 助手 Gemini 幫你寫 Code、Debug 同埋改善效能。完成了之後，無論是全方位的應用程式，抑或 API、後台、前端同埋手機 App，佢都可以幫你自動整合發佈。測試期間，你可以擁有 3 個的免費工作空間。
Firebase Studio First Look: 9 Features AI Developers Will Love
HiDream 文生圖模型
VSCode Agent + MCP
影片展示了 Visual Studio 的最新 AI 功能，重點介紹了新的 Agent 智能體代理模式，同時引入了模型上下文協議 MCP Model Context Protocol。影片亦示範了完整的應用程式開發，並通過不同的模式與 AI 進行交互：包括詢問，編輯。亦會根據項目要求自動進行修改。這些進步反映了 AI 技術在增強開發工作流程和提高效率方面的快速成長。
VS Code Agent Mode Just Changed Everything
Llama 4 模型系列
Llama 4 Scout 是一個擁有 170 億個活躍參數和 16 個 MOE 的混合專家模型。它被認為是目前同類型最優秀的多模態模型，比前幾代的 Llama 模型更強大。新模型可以用單張 NVIDIA H100 GPU 運作。佢擁有業介領先的 1000 萬 tokens 上下文窗口，並且在廣泛使用的基準測試表現都優勝過 Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite 和 Mistral 3.1。它在預訓練和後訓練的過程都用了 256K 的上下文長度。
另一個模型 Maverick 同樣是一個擁有 170 億個活躍參數的模型，但它擁有 128 個 MOE 的混合專家模型。基準測試擊敗了 GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash，而在圖像方面亦表現相當出色，能夠將提示詞同埋相關的視覺概念對齊，將模型的回應鎖定到圖像中的特定區域。兩個模型都有獨特的活躍參數模式，能夠節省一半資源。令開發同應用的價格更低。
Llama-4 First Look & Hands On Testing (Code, Vision, Dialogue)
WhatsApp MCP 增強訊息處理功能
WhatsApp MCP WhatsApp MCP 可利用您的個人 WhatsApp 帳戶進行搜索訊息、聯絡人及群組，並能向個人或群組發送訊息。所有訊息會自動儲存到本地的 S Q Lite 資料庫，確保私隱同控制權。用戶只需要掃描 QR code 就可以驗證帳戶並開始使用。WhatsApp MCP 整合了 Claude Desktop，利用語言模型來增強訊息的處理功能，十分適合需要高效管理 WhatsApp 通訊的用戶。
ComfyUI – ComfyUI-Manager Day 1
ComfyUI-Manager 在 3 月 28 日遷移至 ComfyUI 開發團隊所在的 GitHub Repository。因此我相信 ComfyUI 能夠持續提升使用者體驗。提供一鍵安裝、節點管理。如果您經常探索最新的 AI 繪圖技術，抑或需要特定的圖像處理節點，ComfyUI Manager 都能夠令相關操作流程更為簡易及高效。
InfiniteYou 克隆自己
InfiniteYou 的獨特之處在於其強大的身份保留技術！透過核心組件 InfuseNet，即使在生成全新場景或是不同風格的相片，也能精準保留相片中的人物特徵。您可以僅以文字描述，就能讓同一人物出現在不同情境、穿著不同的衫，甚至呈現不同的風格。它亦支援 ControlNet 和 LoRA 的進階控制，令創意揮灑的同時，也能精細調整生成結果，直至符合您需要的獨特內容！(ByteDance)
LHM 體態模型
LHM (Large Animatable Human Reconstruction Model) 是一個高效及高質量的 3D 人體重建方案模型，能夠在幾秒鐘內生成影片。模型利用了多模態的 Transformer 架構，以注意力機制，對人體特徵和影像特徵進行編碼，能夠詳細保存服裝的幾何形狀和紋理。為了進一步增強細節，LHM 提出了一種針對頭部特徵的金字塔型編碼方案，能夠生成頭部區域的多種特徵。（阿里巴巴）
