全网安装量前 3 的神级 Skill，竟然只有几句话？！
本文介绍了名为 grill-me 的热门 Skill，该技能通过反复追问用户需求细节，辅助 AI 编程。文章展示了其实战效果，解析了其背后的设计逻辑和决策树原理，并探讨了其在提升开发效率和逻辑思维方面的价值。
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用 Claude Code 重构百万行代码：官方六步迁移法深度解读
本文深度解读了 Anthropic 官方如何利用 Claude Code 完成百万行代码的大规模迁移。文章介绍了 Bun 从 Zig 迁移到 Rust 及 Python 项目转 TypeScript 的惊人案例，并提炼出包括制定规则、小范围试跑、对抗性审查等在内的“六步迁移法”，为开发者提供了高效的 AI 编程与代码重构实战指南。
吴恩达新课解读：AI 新手与高手的思维差异
本文介绍了吴恩达发布的新课程《AI Prompting for Everyone》，文章深入拆解了 AI 新手与高手在使用方式上的核心差异，包括如何利用上下文、避免 AI 谄媚以及使用深度调研等技巧。作者总结了课程中关于信息获取、思维搭档及多媒体应用三个模块的精华内容，并推荐该课程适合零基础人群构建对 AI 的完整认知。
Codex 桌面宠物功能测评：从开启到自定义全指南
文章详细介绍了 OpenAI 旗下 Codex 工具推出的全新「桌面宠物」功能。该功能通过像素风宠物实时反映 AI 编程状态，不仅比 Claude Code 的虚拟宠物更具实用性和交互性，还支持用户自定义生成（如 QQ 企鹅）及社区分享。作者认为，这种设计在提升效率的同时，为枯燥的编程工作增添了陪伴感和人情味。
狂烧 40 亿 tokens，公开我的 7 套 AI 工作流
作者分享了其个人在一年内消耗 40 亿 tokens 积累出的 7 套高效 AI 工作流，涵盖热点获取、图文创作、编程开发、问题处理、公司管理、数据分析及视频创作等场景。通过将重复性工作封装为 Agent 技能包，作者实现了全方位的提效自动化，并强调了在使用过程中不断迭代优化和注入个人思考的重要性。
DeepSeek V4 + GPT-5.5 一手实战，结果很意外！附 Codex 保姆级项目教程
文章详细记录了使用 GPT-5.5 和 Codex 开发“项目学习助手”全栈应用的全过程，包括后端（FastAPI+LangChain）、前端（Vue）及 DeepSeek V4 API 的接入。文中对比了 Codex 的优缺点，实测了新模型的代码生成能力，并提供了 AI 自主测试与调试的实战技巧。
傻子可懂的 Harness Engineering 入门教程 + 项目实战
本文深入浅出地讲解了 AI 编程领域热门的 Harness Engineering 概念。文章将其定义为围绕 AI 模型搭建的一整套工作环境与流程，对比了提示词工程、上下文工程的演进关系，并详细拆解了上下文架构、执行能力、任务编排、反馈机制和架构护栏五大核心模块。作者结合“万能视频下载总结器”的全栈项目实战，展示了如何利用 Plan Mode、MCP 工具、Browser Use 及文档沉淀等技巧，让 AI 持续、靠谱地完成复杂工程任务。
我开源了个新项目，让 AI 帮你盯全网热点！
文章介绍了作者“程序员鱼皮”开源的一个 AI 热点监控工具项目。该项目基于 Express 5、React 19 和 OpenRouter，支持从 Twitter、B 站等 8+ 个信息源自动抓取并分析热点内容，具备 WebSocket 实时推送和 Agent Skills 封装功能。作者旨在通过这套教程，帮助零基础学员掌握 AI 编程全流程，提升开发实战能力与求职竞争力。
别再说 AI 编程就是 Vibe Coding 了！6 种主流模式一次讲清
文章指出 AI 编程不等于 Vibe Coding，并详细讲解了 2026 年主流的 6 种 AI 编程模式：Vibe Coding（氛围编程）、Agentic Engineering（智能体工程）、Harness Engineering（驾驭工程）、Ralph Wiggum Loop、BMAD 敏捷 AI 开发方法以及 SDD 规范驱动开发。作者分析了每种模式的核心理念、工作流程及适用场景，帮助开发者建立完整的 AI 编程知识体系。
67个AI编程必会知识，1.6w字一次讲透！
本文是程序员鱼皮撰写的 AI 编程术语词典，旨在用通俗易懂的语言解释 Vibe Coding 和 Agentic Engineering 中的核心概念。文章详细涵盖了 AI 基础（如大语言模型、Token、上下文窗口）、提示词工程（如系统提示词、思维链）、以及前沿的智能体编程模式（如 Agent Teams、Subagents）。这是一份帮助开发者理解 AI 编程逻辑、掌握新范式的必读指南。
我用 GLM-5 + OpenClaw 做了个全能 AI 女友
文章详细记录了作者利用智谱新发布的开源模型 GLM-5 结合 OpenClaw 框架，从零搭建并定制化一个全能型 AI 女友的全过程。该项目不仅实现了基础的多模态情感陪伴（如发送基于生成的自拍、TTS 语音、看懂图片、主动提醒），更核心的是利用 GLM-5 强大的 Agent 规划与工具调用能力，赋予了 AI 女友操作服务器、执行任务和协作工作的“身体”与实战能力。