OpenAI 发布了一份免费且详细的 GPT Image 2.5 图片生成提示词指南。文章介绍了核心原则：先说清最终想要的用途，再描述画面细节，一条完整提示词应依次交代用途、主体、构图、风格、光线、材质、文字及负面提示词。生成指定文字时应用引号写明内容并要求无多余元素。图片编辑时除说明改什么外，还要明确哪些内容不能动。官方建议复杂图片一次只改一个变量，采用多轮迭代方式修改，以避免细节跑偏。作者认为模型强大后无需大段专业术语，但提示词框架的范式依然重要，推荐收藏学习。
Images 2.5 刚发布，作者推荐了六个 GitHub 项目帮助快速掌握生图提示词：awesome-gpt-image-2 提供 530+ 工业级案例与模板；GPT-Image2-Skill 支持将提示词库接入 Agent 与 CLI 工作流；另有收录 2000+ 提示词的大图库、中文结构化提示词仓库 gpt4o-image-prompts、可搜索的万条提示词 Agent Skill，以及跨模型（GPT Image、Nano Banana、豆包、FLUX 等）中文提示词对照清单。建议以这些仓库为参考图库，替换主体、场景、文字和比例，比堆抽象形容词更容易得到稳定结果。
文章探讨了让AI代理通过编写代码来使用浏览器，而非依赖纯视觉或混合方法。作者团队发现，代码模式能显著提升代理在浏览器任务中的表现，并据此重建了Stagehand v4，一个更高效、token节省80%的浏览器代理SDK。文章还介绍了通过MCP接口暴露run、snapshot和screenshot三个工具，使代理能灵活操作浏览器，同时强调安全边界的重要性。
作者与两位数千Star开源项目作者对谈，分享开源实战经验：从自身痛点出发找需求、零预算冷启动、算清开源回报账本。开源带来信任凭证、成就感和职业选择权，而非直接经济回报。作者也分享技术人做社交媒体的心得，强调Learn in Public、立即行动、经营个人账号的长期复利，以及AI Agent开发与效能实践。
本文是 FDE（前沿部署工程师）系列教程，强调企业上 AI 的前提是做好数据治理。作者以纸质维修单、扫描产品手册和 Excel 配件表为例，讲解完整流程：确认用途、盘点原件、扫描采集、OCR 与解析、清洗核对、验收发布、持续维护。文章介绍了 OCRmyPDF、PaddleOCR、OpenRefine、DuckDB 等开源工具的组合使用，涵盖表格解析、字段口径统一、重复与版本处理、权限管理、人工抽查验收等实操细节，并指出 AI 应先进入待核队列而非直接覆盖正式数据。数据理顺后，再接入知识库和 AI 才能真正落地。
作者认为市面上动辄上万元的 FDE（Forward Deployed Engineer）培训完全没必要报课，只需学习几个开源项目即可：fdeops 定位为 FDE 第二大脑，可接入 Claude Code、Cursor 等 Agent，让访谈纪要和交付清单可直接被引用；fdestack 将工作流拆成可复用 Skills；openfde 提供本地优先工作区，作为可引用的作战记忆；fde-guide 补充方法论和流程。建议做 ToB 交付、驻场、AI 落地的人按 Skills 管流程、仓库管记忆的思路，先装 fdeops 底座，再按团队技术栈补齐。
文章通过三个案例讲述维生素 D3 补充的不同结局：小 Q 经医院营养科检查后遵医嘱每天补 2000 IU，三个月后精神状态明显改善；小 A 未经检查自行每天服用 5000 IU，四个月后指标逼近中毒线；小 B 长期不晒太阳且吃素，重度缺乏导致骨质疏松。作者强调“先查再补”的原则：现代写字楼打工人普遍晒太阳不足，容易缺乏维生素 D，但日常食物含量极少，补充前应先抽血检查并遵医嘱，随餐服用以提升吸收，切勿自行大剂量补充，过量会引发高钙血症。
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，一个交互式基因组学发现平台。该平台将 2025 年发布的 AlphaGenome 模型的预测大规模扩展，涵盖人类基因组中全部 90 亿个单碱基变化对生物学的影响，形成 1PB 的数据集。科学家无需编程，通过网页浏览器即可点选和搜索这一全球最全面的基因变异数据库。平台提供 AlphaGenome Variant Impact（AVI）评分，用一个直观数字揭示变异的影响程度及受干扰的生物过程，帮助科学家即时确定研究优先级、识别罕见遗传病关键变异及与常见性状相关的变异，大幅加速生物医学研究。
本文是执行器商业分析系列的第一篇，探讨人形机器人关节执行器的工程与商业逻辑。执行器可占人形机器人物料清单的70%，核心问题是'机器人在哪里为扭矩付费'。文章解释了关节模块的构成、减速比作为关键架构决策如何影响能量损耗、重量和动态响应，并介绍评估执行器的五大指标（持续/峰值扭矩、扭矩密度、反驱性、间隙、抗冲击性）。不同减速器架构（如谐波减速器）决定了供应链中价值分配，从精密齿轮供应商到稀土磁材市场。
文章从工程视角系统讲解 Agent 概念：首先对比 AI 应用的三种形态——Chatbot（对话驱动）、Workflow（预设流程）与 Agent（ReAct 自主循环），分析各自优缺点及区分方法；随后给出最小 Agent 的循环伪代码，演示思考-决策-行动-感知的闭环机制；再梳理生产级 Agent 所需的八大能力模块，包括上下文管理、任务管理、记忆、连接器、Trace、容灾、编排与安全；最后探讨实际工程中三者混合使用的架构策略，如 Agentic Workflow、Workflow 包装为工具、前置路由分发等。
本文是 Codex 视频制作实战教程，讲解如何用 Codex 实现从文章或主题到成品视频的全流程自动化。作者介绍了完整的制作路线：生成口播稿、TTS 配音（含用 CosyVoice 复刻个人声音）、基于最终音频建立时间轴、拆解分镜、用 HyperFrames 生成成片，以及用 Remotion 制作固定栏目模板。文章还对比了 HyperFrames 与 Remotion 的选择策略，并补充了用 video-use 处理真人口播剪辑的方法。核心原则是先定稿声音再做画面，避免返工。零剪辑基础的新手只需将 GitHub 仓库链接交给 Codex，即可完成工具安装和视频生成。
文章转译自 Nicolas Cole 的《Write with AI》，探讨 AI 时代写作的所有权问题。作者提出语言是开源系统，无人拥有单个词汇或句子，AI 本质上是商品化内容机器，正在让泛泛的、可复制的商品化内容迅速贬值。真正的价值来自人格化内容：由人生事实、观点、洞察、故事和教训累积而成的私人细节，构成独一无二的'个人语言模型'和'数字大脑'。作者建议写作者应让 AI 承担重复性商品化内容的写作，把时间投入到人格化内容上，最终创造出真正原创的想法，从而在 AI 时代建立差异化杠杆。
文章从开学季的家庭支出入手，指出养育孩子的成本远不止学费等显性支出：高频小额消费、被切碎的父母时间、祖辈照护的隐性付出、填补工作与学校时间空白的照护费，以及缓解家长焦虑和攀比心理的教育投入，共同构成了难以察觉的隐形账单。作者主张养育成本没有统一答案，不应成为家庭间的比赛，并提出了'四个抽屉'的教育预算方法和价值排序原则，强调算清养育账不是给爱标价，而是让爱和投入能够长期可持续。
作者根据亲身使用经验，逐一点评中银香港、汇丰、渣打、恒生、招商永隆、工银亚洲和ZA Bank共7家香港银行，从开户难度、最大优势、真实缺点和适合人群四个维度分析。核心观点是“好开、好用、适合你”是三件不同的事：中银网点多适合线下需求，汇丰外币和跨境转账体验顺，招商永隆App对内地用户最熟悉，ZA Bank适合手机端日常周转但无实体网点。作者建议普通人一张日常主卡加一张外币或备用卡即可，并提醒新账户避免频繁大额即进即出，保留资金用途证明。
文章通过深圳跨境电商团队的案例指出，AI正在压低'执行任务'能力的市场溢价，未来真正值钱的是能定义问题、承担结果的人。作者提出工作将分为三层：任务执行者、流程建造者、结果负责人，定价逻辑逐层递升。文章批评了'熟练使用AI'这一即将失效的优势，强调要把AI接进真实业务和损益表；建议普通人通过小规模真实项目承担结果、建立问题库/案例库/失败库/决策库等私人训练数据、构建完整的结果回路，并给出九十天重建计划，同时警示拒绝使用、完全托管、疯狂追新等五种危险反应。
本文介绍如何用 Codex 落地企业 FDE 场景中的第一个任务：自动生成经营报告（日报、周报、月报）。作者提出完整流程：先交旧模板让 Codex 提取长期报告规则，沿用公司原有的 PPT、PDF 或飞书文档交付格式；数据从 Excel/CSV 等文件入手，稳定后再接 CRM、ERP 或数据库；通过知识库区分事实与推测，确保分析有依据；第一份报告用于发现并固化问题，跑通后设置定时任务自动生成与检查。文章附 python-pptx、PyMuPDF、飞书 CLI 与 MCP 等工具链接，强调人只负责真正的业务判断。
作者根据自身多次被封号及与网友交流的经验，系统总结了 Claude 账号安全要点：1）使用稳定干净的住宅 IP，保持 DNS 不被污染，多设备使用同一 VPN 节点；2）可用 DNSLeakTest 检测 DNS 泄漏与污染；3）VPN 断线时应让 Claude 停止联网，避免自动直连导致 IP 不稳定；4）设备时区无需修改；5）被封后需清理 .claude 隐藏文件夹、Keychain 及应用支持目录中的历史文件，避免新账号被标记；6）避免高密度满负荷使用和 sub2api 等行为；7）不要反复诱导模型执行违规操作。最后指出大规模封禁罕见，注意细节即可正常使用。
作者亲测 GPT-6 Astra 操控专业软件（Blender、Audacity），指出 AI 是放大器而非许愿池：它能跨越操作门槛，却无法补上领域知识与审美判断。Blender 建模测试中因缺乏建模知识反复翻车，只能给出'不好看'的模糊反馈；Audacity 测试则展现了 Astra 惊人的跨工具调度能力。文章还探讨了 AI 操作留下的中间产物可能成为新的原创证明，并分析 Astra 常停在'下一步'不执行的行为差异，认为门槛没有消失，只是往里挪了一层。
特斯拉在得州奥斯汀以极低调的方式发布量产版Cybercab无人驾驶出租车，无直播、马斯克未露面，并要求嘉宾签署保密协议。Cybercab是全球首款无方向盘、无踏板、无后视镜的“三无”量产车，单车成本低于3万美元，每英里运营成本控制在0.2美元以内，仅面向企业车队运营商。然而试运营首秀即“翻车”：车辆横在行车道中间接客造成堵塞，NHTSA宣布启动调查其安全认证合规性。受此影响特斯拉股价大跌5.92%，市值一夜蒸发约880亿美元。Cybercab计划9月18日在北京、上海开启静态巡展，但因FSD未在国内落地，短期内无法上路。
作者 Miles 系统整理了在 Codex 中用 AI 制作 PPT 的各类 Skill 与工具。按使用场景分类：自己做分享可选用 Slidev、Marp、guizang-ppt-skill、frontend-slides；汇报答辩与正式交付推荐 ppt-master、slide-skill、deck-dna 以保留可编辑文字与图表；科普课件可用宝玉的 baoyu-slide-deck 整页生图、PPTAgent 从论文生成演示；已有图片稿可用 Image2PPTX、AIPPT 拆字改图；一体化工作台有 codex-slides 和 Presenton。最后作者给出自己的搭配：日常课件用 Marp，正式交付用 ppt-master 配生图工具，并总结了逐页确认、文案清理、交付前检查等实用要点。
文章介绍了 Google AI Pro 会员的获取途径与完整权益清单。作者指出 Gemini Pro 会员是获取成本最低的 AI 订阅之一，可通过学生认证、手机活动或低价渠道以 1-2 位数价格获得一年免费会员。权益涵盖：5TB 云端存储、每月 1000 点视频创作额度（Flow/Whisk/Veo）、10000 点音乐生成额度（Lyria 3）、10 美元 GCP 云端额度；生态订阅包括 YouTube Premium Lite、Google Home Premium、Health Premium；Gemini 支持百万 Token 上下文并集成 Gmail、Docs、Sheets 等 Workspace 工具，开发者还可获得 AI Studio、Antigravity、Jules 等工具额度提升；另支持最多 6 人家庭共享与 Google Store 10% 购物返还。
文章提出投资自己是最不会亏损的投资，并列举10个值得投入的方向：投资健康（睡眠、运动、饮食、体检）；投资读书，用低成本获取他人多年智慧；投资技能，打磨可迁移的硬本事；投资形象，保持整洁得体；投资认知，通过读书、交流、复盘提升看世界的方式；投资表达，练习清晰有逻辑的沟通；投资人脉，以真诚和价值吸引而非追逐；投资财商，学会存钱、理财、开源；投资心态，练就强大内心；投资经历，多见世面、跳出舒适区。作者强调这些投资需要长期坚持，自己才是最值得投资的标的。
作者 Miles 分享了 Codex 中最实用的 10 个 Skills：follow-builders 生成 AI 创作者资讯简报，Punk Skill 生成有辨识度的文章封面，cangjie-skill 把课程方法编成可调用技能，GordenImage2PPTX 将 PPT 图片转为可编辑文件，book-to-skill 把一本书整理成可查询的阅读技能，show-me 用流程图解释代码，grill-me 在开工前追问需求，last30days 调研近期社区玩法，Defuddle 提取网页正文为 Markdown，skill-creator 帮用户创建自己的技能。每个 Skill 附安装地址、使用示例和实际效果。
作者分享作为一人创业者如何用 OpenAI 的 Codex 彻底改变工作方式：每天仅工作数小时，95% 的工作在 Codex 中完成。他用 Codex 替换了昂贵的会计税务服务、测评工具，零开发经验独立重建了 Stateshift 应用（月收入 6 千美元），重构官网、结账页、学员成果页，获得编辑反馈，剪辑播客视频，并搭建 Instagram 轮播自动生成引擎。作者认为 AI 写作尚不完美，仍亲自处理邮件和对外文案，但对小企业主而言这是最好的时代。
文章总结了 Fable 5.1 的使用经验：由于 Fable 额度上限为周总额度的 50%，需通过 /usage 监控两条进度，让 Fable 负责需求判断、任务编排和结果验收，将检索、编码、测试等执行类工作交给 Opus/Sonnet 子代理，实现额度均衡利用。作者分析了子代理的适用场景与成本、High/Medium/Max 推理强度的选择策略、1M 上下文的陷阱与压缩时机、提示词轻量化趋势，并提出团队落地建议：通过 CLAUDE.md、Skill、Subagent、Hook、MCP 等形式沉淀团队经验，先用 explorer、implementer、verifier 三类 Agent 在真实任务中验证，再逐步扩展工程化体系。
作者回顾了二十年来 DHH 及其作品对自己技术品味的影响。从 2005 年看到 Rails 十五分钟建博客的演示开始，作者从 Java 转向 Ruby、开始使用 Mac、接触敏捷开发，并深受 37signals「信号与噪音」「小而美」等理念影响。文章阐述了作者对约定优于配置、设计的本质是拒绝、简单是复杂性的正确放置等观念的理解，并对比 Ruby 与 Rust 的技术审美。最后作者通过深度使用 DHH 的 Omarchy，重新领悟到 Rails 与 Omarchy 是同一种作品——都是替用户做出有品味的判断，从噪音中捕捉信号。
作者分享了用手绘风格 Skill「hand-drawn-styles」的7号「蜡笔实拍」风格制作知识卡片的方法与经验。文章介绍了该 Skill 的安装与特点：它是一套工具无关的手绘画风提示词配方，适用于 Claude Code、Cursor 等任意 AI Agent。文章还详细讲解了知识卡片制作流程：从内容诊断、分卡规划到结构化提示词生成，并提供了一个完整的万能 SOP 提示词，包含30种3:4竖版构图库、拆分规则和文字渲染规则。最后说明如何将画风与知识卡片提示词结合，生成独树一帜的视觉效果。
文章指出传统确定性单元测试无法覆盖 AI Agent 的多轮、非确定性行为，提出将评估视为可自动化、可度量的 CI/CD 测试套件。作者给出 6 种生产级 Eval 实践：1）先做确定性 schema 检查（JSON 有效性、工具调用参数）；2）用 Check Grounding API 等数学化度量事实依据，低于阈值即拒绝输出；3）检查多轮工具调用轨迹的依赖顺序并惩罚循环调用；4）构建带严格评分标准、输出推理过程的 AutoRater 评审模型；5）用 AutoSxS 成对对决和胜率数据安全替换模型；6）在 CI 中建立黄金回归数据集作为硬门禁。文中提到 Firebase 团队借此将复杂多步任务通过率从 31.7% 提升至 78.0%。
文章探讨了AI时代系统记录类传统软件公司（如Salesforce、Docusign、Atlassian）的反击态势。随着Salesforce与Anthropic合作推出Claudeforce，传统巨头正在从存储信息转向自主执行工作，向更高层级的agent演进。作者提出agent四层级框架（检索、流程、政策、决策），指出巨头受限于自身数据记录，而客户的完整工作跨越多个系统和边界。垂直AI创业公司需通过聚焦特定跨系统工作，构建专属数据资产、上下文和学习闭环来建立优势。文章还区分了记忆与学习的差异，强调理解专业与机构知识的重要性。
作者基于十余年加速器编译器经验（曾创建XLA，现任OpenAI硬件团队）探讨AI时代的编译器演进。文章提出将AI视为'随机优化器'的新范式：传统优化编译器依赖固定规则与启发式，而LLM具备类似'optimizin Ollie'专家的程序优化直觉。文章回顾了STOKE随机超优化研究，指出Monte Carlo调整笨拙但快速，LLM智能但较慢，结合二者可智能地在优化空间中探索。虽然无法像传统方法那样保证语义正确性，但AI为自动化程序优化开辟了'编译器2.0'的新方向。
