文章介绍了用 AI 写代码制作短片的完整流程。作者整理了 8 个免费素材入口，包括 Pexels、Pixabay、Internet Archive、Wikimedia Commons、美国国会图书馆、British Council Film Archive、Open Beelden 和 Europeana，并说明各平台的许可注意事项。文章强调先列镜头清单、再按需求搜索素材的方法，讲解了版权核对的四个要点（下载、改编、发布、署名）及常见 CC 许可含义。最后详细展示了在 Claude Opus 和 Codex 中操作的具体步骤，并提供了两段可直接使用的提示词，涵盖找素材、生成小样、修改反馈和素材归档等环节。
作者开发了 BLCaptain 调色公式 Skill，将小红书高频调色思路、60 套原始参数和 52 套风格母公式整合为可调用的调色决策系统。上传照片后可先诊断曝光、白平衡、肤色等问题，再按人像、海边、日落等场景推荐调色方向，输出 iPhone、醒图、Lightroom 三套参数，并提供保守/标准/大胆三档强度、局部修正和回退方案，解决固定参数难照搬、效果不稳定、跨 App 难复用的问题。
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。
