开源发布灵剪 lingjian-video
作者开源了灵剪(lingjian-video)项目,这是一种可以逐关审核的AI短视频生成工具。它将脚本、分镜、配音等流程自动化,但允许用户在每个环节对候选内容进行审核和决策。项目支持4种首发风格,基于Apache-2.0协议开源,并可用作Agent Skill。
作者开源了灵剪(lingjian-video)项目,这是一种可以逐关审核的AI短视频生成工具。它将脚本、分镜、配音等流程自动化,但允许用户在每个环节对候选内容进行审核和决策。项目支持4种首发风格,基于Apache-2.0协议开源,并可用作Agent Skill。
本文针对 Claude Code、Codex 等工具支持的多 Agent 并行工作流,指出小白容易陷入的误区(如同时多 Agent 乱改文件导致冲突)。文章提出了一套安全的分工方法:利用“1 个总控 + N 个工人”的结构,坚持“先并行读,再隔离改,最后逐个合并”的原则。通过只读任务并行、Worktree 隔离文件、明确边界提示词及逐个审查合并,将并行变为效率,避免项目混乱。
本文是一份 Codex 使用指南,重点阐述如何通过提供清晰上下文、合理计划及可靠验证流程来提升 AI 编程助手的效果。文章详细介绍了 Prompt 结构化、AGENTS.md 配置、MCP 外部系统集成以及将重复工作固化为 Skill 和 Automation 的最佳实践,帮助用户将 Codex 从临时问答工具转变为长期可靠的编程队友。
文章介绍了一种利用 Obsidian 本地仓库结合 Claude Code 构建自进化知识库的方法。通过编写 CLAUDE.md 规则文件,让 AI 自动执行资料导入、Wiki 编译、交叉引用更新及定期维护(如 Lint 检查),解决了传统 AI 对话无记忆的问题。作者分享了具体的目录结构设计、五步操作流程(导入、查询、检查、存档、缓存)以及避免手动编辑 Wiki 等避坑指南,展示了如何利用低成本 Token 消耗管理超过 1000 个文件的系统。
本文详细介绍了如何利用AI进行辅助写作的完整流程。作者提出“选题→匹配公式→搭骨架→AI填肉→去AI味→格式化发布”的六步法,重点分享了如何使用PAS、SCAR等文案公式构建结构,以及在Obsidian中通过约束提示词避免AI产生机械感的具体技巧(如禁用破折号、打破对称句式),最后利用AI检测结构性问题并配合人工修正以消除“AI味”,实现高效且高质量的内容产出。
本文分享了如何利用 AI 构建自动化的内容选题系统。作者提出“选题是信息处理问题而非灵感问题”,通过确立“四层水源”(快、深、慢、反)、撒下“关键词渔网”、AI 初筛信息、人工做四维判断以及入库排期这五个步骤,实现每天自动生成 10 个带数据和角度的选题,从而告别创作焦虑,提升内容生产效率。