本文是一篇面向新手的 Gemini 保姆级教程。作者指出多数用户仅用 Gemini 做基础问答，浪费了其八成能力。教程从零基础入门讲起，介绍网页端模型切换、超大 PDF 阅读、无字幕视频理解、Gems 专属分身等基础功能；拆解 Google AI Pro 会员的核心隐藏权益，包括 NotebookLM Plus、2TB 云盘等；对比 Chrome 实时语音看屏与 Codex/Claude Computer Use 的差异；详细讲解 Antigravity 桌面端的上手方法、定时任务、@ / 指令用法及 ParaGravity 多开方案；最后介绍如何通过 GitHub Skills 技能包将 B站、YouTube、播客等变成私人知识库，并附上实测案例与可复用的三段式提示词。
作者分享了一个名为 tweet-buffer-workflow 的 Skill，实现从原始素材到 X 推文的全自动化流程：素材输入后由 AI 完成润色、翻译、模型选择、配图和排期，但最终发布决定保留给人。文章详细介绍了 Skill 的安装方法、Telegram Bot 与 Buffer 的连接配置（Token、Owner ID、Channel ID 等）、五个可选模型的特点，以及润色与翻译两种处理方式。核心设计原则是：原意和事实不能改坏、外部发布需明确动作、不确定结果先核对。作者强调自动化的价值在于把重复劳动交给 AI，把发布责任和决策权留给人。
作者通过同一 Hermes Agent、同一数据目录和任务，对 DeepSeek V4 Flash、GLM-5.3-Flash、Gemini 3.7 Flash 和 GPT-5.6 Sol 四个模型进行单页计算与画图任务的基准测试。结果显示，Flash 模型已能胜任此类任务，其中 DeepSeek V4 Flash 用时最短且成本最低，GPT-5.6 Sol 虽稳定但价格高一个数量级。作者建议默认使用 Flash，将 Sol 作为备选，并强调测试的局限性与诚实声明。
本文专为缺乏技术背景的AI初学者撰写，旨在理清AI领域的常见名词。作者将AI系统划分为七个层级，详细拆解了从大模型、产品、Token、RAG、MCP到Agent、Workflow、Loop和Graph等核心概念。文章指出新手常犯的认知混淆，并通过具体的任务案例展示AI系统的工作流程。最后，为初学者提供了从分清对象到理解工具执行的实用学习路径，帮助读者建立完整的AI概念地图。
本文介绍了如何利用一张 IP 设定图，在 Codex 中快速生成动态桌宠。文章详细讲解了从角色准备、生成包含多种状态和视角的动画图集，到最终打包安装的全流程，探讨了将 AI 工具个人化、使其成为工作伙伴的意义。
作者分享使用 Codex 制作《悉达多》图书号视频的经验，指出核心在于流程而非工具。文章详细拆解了从找参考、拆解声音节奏、定稿旁白、生成音频到画面合成与字幕对齐的完整工作流，并对比了不同声音生成路线，强调先定旁白后做画面、字幕需按最终音频对齐等关键原则。
