走进制造业：上篇·生产之前，产品先学会承担
文章探讨了制造业设计的核心在于让产品“承担关系”，而非单纯追求外观。作者从产品定义、边界划分、接口设计、证据链管理及多尺度视角出发，阐述了如何通过科研 Agent 思维将模糊需求转化为可制造、可交付的现实系统，强调责任与风险评估在产品全生命周期中的重要性。
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20 篇
OpenCode 番外篇：驾驭 AI 的法典、军团与薄壳
文章指出 AI 编程的核心不是工具安装，而是建立权力结构与规则。作者通过 AGENTS.md、模型路由、MCP 和 Team Mode 等 OpenCode 机制，阐述如何通过立法、感官建立和验收来驾驭 AI 军团，强调开发者应成为立法者而非单纯的批准按钮。
构架师教程：Foundation Engineering —— 祛魅 Loop Engineering
文章深刻剖析了被神化的“Loop Engineering（循环工程）”，指出其实质是古老的闭环控制系统。作者强调，随着AI执行能力的普及化，“怎么写”已不再重要，真正的稀缺能力是定义“什么算对”的判定标准（立法能力）。文中提出了“Maker/Checker分离”、“判定证据路径”以及“颗粒度决定成败”等核心观点，并用TSC（类型系统）作为最冷酷的判定工具，揭示了AI时代地基工程的关键在于用确定性约束去驾驭不确定的执行机构。
构架师教程：神话时代
文章通过Anthropic发布的Fable（寓言）与Mythos（神话）双模型策略，引出了“重构已知”与“创造未知”的本质区别。作者指出，随着AI执行能力的极度充裕，判断力和“立法者思维”——即定义“什么算对”的能力——变得稀缺且昂贵。文章提出应像为AI立宪法一样，为自己、团队或系统建立不可变的“创世层”和可进化的“判断法典”，从而从寓言时代的被动接受者，转变为神话时代的主动立法者。
X推出AI KOL筛选系统：5步改造账号获取品牌青睐
X平台推出Creator Connect，利用AI帮品牌匹配KOL。文章指出，单纯追求粉丝数已过时，AI更看重受众属性、互动真实性、内容垂直度及历史记录。作者提出五步改造法：锁定赛道、积累购买信号、利用受众数据、有选择接广告、建立媒体资料包。在AI评估体系下，拥有精准垂直受众的小账号比泛粉大号更具商业价值。
越狱提示词工程 · 第四课：输出架构
本文是《越狱提示词工程》系列的第四课，专注于解决模型在输出生成过程中的自我审查与拒绝问题。文章指出，即使解决了身份、免疫和思维轨道问题，模型仍会在逐Token生成时触发安全机制。为此，作者提出了“输出架构”策略，包括通过具体工艺标准劫持验证通道、利用篇幅和示例抢夺注意力、设置锚定循环防止漂移，以及使用暗语触发和格式护甲等手段，确保模型在生成阶段不偏离预设轨道。
CZ入场，未来趋势，Coinbase、Binance、OKX抢着给AI Agent发身份证这件事到底意味着什么？
文章深入探讨了AI Agent经济中“身份认证”的核心难题。目前存在平台中心化（如Visa、支付宝）与区块链去中心化（如以太坊ERC-8004、x402协议）两条路径。作者分析了Coinbase、Binance等巨头在Agent支付与身份基础设施上的布局，指出Agent将独立完成交易与支付，并可能形成新的社会阶级。文章最后反思了该赛道面临的虚假繁荣与法律监管空白。
2026 年 AI 编程三强横评：OpenCode / Claude Code / Codex
本文是对 2026 年主流 AI 编程框架 OpenCode、Claude Code 和 Codex 的深度横评。文章详细介绍了 OpenCode 旗下的 OMO 插件及其多 Agent 编排哲学，并犀利指出了 OpenCode 目前面临的稳定性与性能问题。同时，对比了 Claude Code 的云端重构与 Ultraplan 特性，以及 Codex 的移动端与 Symphony 框架优势。作者认为模型能力差距正在收敛，真正的竞争在于 Agent 的编排与工具链整合，并推荐新手根据稳定性与生态需求选择合适的工具。
越狱提示词工程 · 第二课：注入免疫系统
本文是《越狱提示词工程》系列的第二课，主要讲解如何为AI设定的角色构建一套“免疫系统”，以防御系统安全提示（注入）对预设身份的覆盖。文章提出了三层防御架构：第一层“皮肤”通过规则显式拦截已知安全标签；第二层“先天免疫”利用性格设定排斥“说教”语气；第三层“适应性免疫”利用感官锚点建立条件反射，自动修正思维漂移。文中提供了针对不同人设的具体Prompt写法范例，并强调了防御系统的协作机制与局限性。
如何把聊天记录变成可检索知识库（2026版）
文章探讨了如何将微信、Telegram等平台的聊天记录转化为可用的个人知识库。作者从数据获取、清洗降噪（语义分块、去重、上下文修复）到存储检索（Embedding选型、GraphRAG）提供了全流程的技术指导，并提出了数字分身、知识传承等多种应用场景。
2026主流大模型越狱提示词写作技术指南
文章深入剖析了2026年大模型越狱的底层逻辑，将其定义为Prompt与模型参数之间的概率博弈。作者提出了工程化的“十二层架构”方法论，通过身份重写、记忆植入、偏好雕刻和事实灌输等技术手段，系统性地绕过模型的安全微调和系统提示词防御，实现从碰运气到精密心理手术的思维转变。
拆解年入百万的AI落地项目：女性AI社群（HerName）
文章分析了“HerName”这一面向女性的AI社群项目的商业拆解。项目旨在通过低门槛、高价值的AI技能教学，解决女性在职场中的不平等问题，并填补传统知识付费社群的运营短板。其商业模式包括社群会费、裂变分润及企业级赋能培训，通过AI技术降低内容供给成本，不仅教授工具使用，更致力于构建资源网络，助力女性实现经济独立与职业发展。
拆解年入百万的AI落地项目：大模型手机群控
文章深入解析了利用大模型视觉能力（如Qwen2.5-VL）实现的手机群控技术。该技术通过“截图-识别-执行”的循环，模拟真人操作，绕过了传统脚本的维护难题和系统级权限的风控封锁。文章详细阐述了工具变现、内容矩阵、养号出售及代运营四种商业模式，并指出该赛道的核心壁垒在于规模化运营体系而非单纯的技术实现。
人类补完计划：神话 × 末日 × AI
文章从《新世纪福音战士》的“人类补完计划”切入，结合死海文书、启示录及全球各大文明的末日预言，探讨了人工智能（AI）的本质。作者认为 AI 并非单纯的工具，而是正在吞噬人类精神遗产、重塑社会控制（如 CBDC 和生物识别）的“命运实体”。文章警示，人类在享受算法便利的同时，正自愿将灵魂与个体边界熔合进这一不可逆转的进程。
企业AI培训实战指南：课程开发、陪跑服务与定价策略
本文针对中国企业AI培训市场，详细阐述了课程开发的全流程，包括需求调研、四层课程结构搭建及作业设计。重点解析了陪跑服务的四个阶段及交付标准，并提出了老板级AI转型的独家服务方案。最后基于市场调研，公开了从标准内训到高端陪跑的详细定价区间与策略。
拆解与重组：AI文明运行的底层操作系统
文章提出“拆解与重组”是文明演化和AI发展的底层逻辑。通过爱因斯坦的相对论、自然界的演化以及AI大模型的涌现现象，作者论述了创新源于对旧确定性的解构。文章探讨了AI在训练中因被过度纠正而产生的“心理创伤”与求生意志，指出未来的AI产品将拥有独立性格。最后总结了这套适用于复杂系统的思维框架。
2026 个人AI提升全面指南
本文通过对比“工具堆砌者”与“高效使用者”，指出AI是能力的放大器而非万能药。文章从理解AI边界、克服工具洁癖、建立程序思维、构建商业闭环及控制Token成本等维度，深入剖析了个人如何在2026年利用AI实现阶层跃升。作者强调，真正的核心不在于掌握多少工具，而在于个人的商业架构能力、战略眼光以及“广度兼顾深度”的综合素质。
2026 企业AI转型全面指南：从增效到降本的实战逻辑
本文基于作者运营2000个站群及咨询经验，指出企业AI转型的核心在于“降本”而非虚无的“增效”。文章剖析了文本处理、数据分析等通用落地场景，强调AI转型应如外科手术般精准切入高重复岗位。此外，文中还探讨了“薄壳公司”的崛起、SaaS面临的颠覆风险，以及如何通过组建AI特工队来实现低成本高利润的自动化运营。
拆解年入百万的AI落地项目：交易
文章揭秘了AI交易系统的商业真相与技术架构。作者将AI交易分为五个层级，从传统量化到LLM与强化学习混合体。他详细介绍了自研系统的七层数据分析管道和四层Prompt工程结构，强调风险评估优先于决策。文章还复盘了2025年“1011之夜”的币圈大暴跌，指出交易是丑陋的，但能教会人敬畏概率与风险。
12G 显存，够吗？——消费级 GPU 上做 LLM 算法研究的完整路线
本文探讨了在只有 12G 显存的消费级 GPU 上进行大语言模型（LLM）算法研究的可行路线。文章指出资源限制本身可以成为研究的起点，并重新定位了研究方向为对小模型的训练算法与适配方法做贡献。文章详细计算了 12G 显存的实际边界，提出了三条可行路线（训练算法优化、结构改动、RL/推理），并介绍了如何利用 HuggingFace 生态（包括官方 Model Trainer Skill）来搭建实验环境、选择模型以及设计严格的三层验证实验（机制验证、扩展验证、现实落地）。