基于 Hermes 构建自进化 AI 潜在客户开发代理指南
文章详细介绍了如何构建一个能够自动生成内容、开发客户、预订会议并自我迭代的 AI 系统。该系统采用类似于 Wikipedia 的图形化记忆结构，而非传统的文件夹结构，从而实现更深层次的上下文关联。它整合了信号监测、内部上下文（如销售录音、Slack 消息）以及一个基于数据的“自学习循环”，根据实际表现不断优化策略。作者通过 Trigify.io 创始人的实战案例，展示了该架构如何在两周内将视频触达率提升 26 倍。
全部文档
2 篇
如何利用 Claude Code 为 24 人构建 LinkedIn 内容自动化引擎
本文详细介绍了作者如何利用 Claude Code 构建一套包含 27 个技能的高度自动化 LinkedIn 内容生产系统。该系统分为五层架构：个性化基础层（通过语音分析锁定人设）、并行研究层（聚合多平台数据）、生产流水线（从钩子生成到自动评分）、跨平台改写层以及系统维护层。通过这套工程化流程，团队在 87 天内实现了 15.1 万美元的 MRR 增长，同时保证了每位成员内容的真实个性化与高质量。