如何真正利用 AI 进行设计
文章探讨了如何正确利用 AI 辅助设计，强调核心在于人类的创意、方向和审美，而 AI 仅仅是执行工具。作者提出了三种具体方法：使用现成的设计技能（Skills）、逐个组件构建（Component-by-Component）以及利用灵感板。文章详细阐述了从定义意图、收集参考到结构映射和资产生成的完整设计工作流，并推荐了如 Mobbin、Cursor、Codex 等实用工具。
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15 篇
有了 AI 都去做更炫酷的网页吧
作者分享了利用 Claude 和 Opus 等大模型通过自然语言编程（Shader/Three.js），从零构建“赛博海底”风格产品主页的实战经历。文章展示了从确立主题、技术实现到参数微调的全过程，并提出了人机协作的新原则：AI 负责突破上限，人类负责把控下限。
如何将 Claude Code 打造为投资研究分析师
文章讲述了作者如何利用 Claude Code 这一编程工具，成功转型为个人的投资研究分析师。通过将其与 Obsidian 知识库及浏览器自动化工具集成，作者构建了一个能够自动筛选数据、抓取信息、建模并撰写报告的工作流。文章指出，与普通的聊天机器人不同，Claude Code 能够独立执行复杂的任务链条，极大地提高了金融研究的效率。
HTML 做 PPT 与社交媒体卡片生成器
作者 Leo Xiang 乘着“HTML 做 PPT”的热潮，开发了一款“好看卡片”生成器。该工具支持一键生成小红书、即刻、X 等平台的社交媒体卡片，提供 11 个主题及 8000+ 设计语言组合，并包含信息图效果。
被低估的 Kimi K2.6：300 个子代理并行与免费部署指南
本文深入探讨了 Moonshot AI 的开源模型 Kimi K2.6，强调其独特的“群体智能”架构，能协调 300 个子代理并行处理复杂任务。文章对比了 Kimi 与 Claude 的优劣，展示了 Kimi 在数据抓取、代码优化和网页生成方面的实战能力，并详细介绍了如何利用 Cloudflare Workers AI 和 Open Code 免费部署该模型。
Image-to-Code：构建优质前端的新工作流
文章指出直接让 AI 生成前端代码往往平庸，提出了一种“图生码”的工作流。该方法主张先使用 ChatGPT Images 2.0 等工具分块生成高质量的设计图，确立视觉风格、布局和素材，再交由编码 Agent 逐段还原实现。作者详细阐述了如何通过精准的风格词汇、分区域生成及素材提取来提升网站品质，将设计决策与代码实现解耦，从而获得比直接提示编程更美观、更专业的界面效果。
Lody: 随时随地指挥你的 Agent 团队 - Build 03 讲稿
这是作者 leon7hao 在 Build 03 活动上的演讲稿，介绍了项目 Lody。Lody 是一个基于本地优先理念的多端开发工具，旨在解决开发者在多设备间无缝切换及并行开发的问题。它利用 CRDTs 技术实现数据同步与版本控制，不仅解决了 Code Agent 的隔离与协作难题，还支持异构 Multi-agent 工作流，目标是成为 AI Native 团队的上下文同步层，保障数据隐私与所有权。
一个文件改变 Claude：通过 CLAUDE.md 修复 AI 编程的四大缺陷
文章指出了 Claude Code 默认行为中的“愚蠢”之处，即盲目执行、过度复杂化和缺乏交流，引用了 Andrej Karpathy 对 AI 编码工具的批评。作者介绍了一个名为 `andrej-karpathy-skills` 的解决方案，通过添加一个 `CLAUDE.md` 配置文件，设定“三思后行”、“简单优先”、“手术式修改”和“目标驱动”四大原则，彻底改变了 Claude 的行为模式，使其更像一位资深工程师。
Claude Routines：利用自动化将 Claude 转变为部署型 Worker
Anthropic 推出了 Routines 功能，将 Claude 从对话工具转变为可在云端自动运行的 Worker。文章详解了 Schedule、API 和 GitHub 三种触发器，并提供了 PR 自动审查、告警分类、文档维护等 5 个实战用例。Routines 能自动处理重复性工作，让 AI 真正融入工程流程。
一个人，30 分钟，$5/月：AI 时代你的第一台自建节点
本文介绍了在 AI 时代为何普通人需要一台拥有独立 IP 的 VPS，以及如何低成本（$5/月）快速搭建。文章详细讲解了使用 Vultr 选择服务商、配置 SSH 安全、部署 Node.js 环境、使用 PM2 管理进程以及利用 AI（Claude Code/Cursor）自动化运维的全过程，适合需要稳定网络环境运行 AI 工具和脚本的读者。
Preparing for Radical Transformation
本文探讨了超级智能已至的背景下，AI 发展的加速及其带来的挑战与机遇。作者指出 AI 将重塑高 prestige 的白领行业，同时也面临持续学习、安全和验证等难题。文章建议通过自动化低垂果实、拥抱开源权重模型、利用隐性知识及建立安全基线来应对。
一个人用 AI 做 Polymarket 量化的完整踩坑记录
作者 Leo 记录了作为独立开发者利用 AI 在 Polymarket 进行量化交易的真实经历。文章通过 15 个策略（H 系列）的实战复盘，详细展示了 85% 的策略失败率，并深入剖析了包括回测偏差、部署事故、数据造假、做市困境及策略停止在内的 5 个具体深坑，总结了量化交易本质是证伪假设而非单纯盈利的元认知。
我用半年踩坑验证了 Harness Engineering 的三个维度
作者 Leo 结合半年使用 Claude Code 的实战经验，验证了 OpenAI、Cursor 和 Anthropic 提出的 Harness Engineering 三个核心维度：交互维度（通过 CLAUDE.md 传递知识）、空间维度（利用 worktree 隔离防止 Agent 并行冲突）和时间维度（应对长 session 中的上下文退化）。文章总结了个人构建 AI 工作流的落地经验。
清华老师教我的“暴力拆解”：如何在几小时内掏空一个高手的底层逻辑？
本文作者分享了受清华大学老师启发的“拆解、学习、复制”高效交流模型。文章利用商业模式画布对业务进行宏观骨架拆解，通过 AEIOU 模型进行微观行为观察，并最终通过结构化克隆和 SOP 平移实现模型内化，旨在帮助读者学习高手思维，构建自己的商业闭环。
如何在一天之内拯救你的人生
本文通过深度心理学视角（如目的论、身份认同、心智模型）分析了人们难以改变的根本原因，指出仅靠意志力无法实现长久的转变。作者提出了基于“控制论”的智力定义，并介绍了一套为期一天的深度反思方案，旨在帮助读者挖掘潜意识动机、打破身份锁定，从而重塑生活方式并实现跨越式成长。