作者以制作一本莫干山网页电子相册的真实过程为例，通俗讲解 AI 领域常见术语的区别与实际含义。文章将 Agent 比作能动手的小助理，依次拆解提示词、上下文、工作区、工具调用、Skill、MCP、插件、Computer Use 等概念，并强调权限、沙箱、审批等安全机制的重要性，说明“干多大的活，给多大的权限”。最后介绍日志、SHA-256 校验、验收测试、HITL 人在回路等结果检查方法，以及定时任务、状态与记忆，帮助零编程读者看懂 AI 工具的工作方式，并附中英术语对照表。
本文是一篇面向零基础读者的大模型微调实操教程，作者详细演示了如何在云端租用RTX 4090显卡，使用LoRA技术对SDXL图像生成模型进行人物微调。教程涵盖数据集准备（用IP-Adapter生成24张训练图并配描述）、训练环境搭建、20步冒烟测试、1200步正式训练、不同checkpoint的对照评测及成果保存与重新加载等完整流程。整轮实验仅花费2.71元、约78分钟，最终得到可复用的人物LoRA权重，可稳定生成不同造型、场景下的同一人物写真。
作者分享了一个实用教程：让 AI 在本地只读读取微信聊天记录，从而高效处理海量消息。通过 Codex 配合开源工具（wechat-decrypt）提取 key 并解密本地微信数据库，AI 可以总结群消息、提炼待办、复盘合作关系、挖掘群里的潜在商机，甚至学习用户自己的表达风格来代写回复。文章强调使用边界：只读本机数据、不自动发消息、不上传隐私，并建议每次限定读取范围。作者认为微信是巨大的个人资料库，让 AI 先读一遍能省时间、少漏事，但最终判断仍应由人来做。
