面向编程小白 Claude Code 入门教程。作者结合 Opus 5.5 更新后的日常使用经验，从 Chat 与 Code 的区别讲起，介绍桌面 App 的下载安装、界面布局、权限模式（Manual/Accept edits/Plan/Auto）的选择，并通过文件整理案例演示第一个任务的完整流程。随后讲解改动撤回与安全保险机制、项目文件夹的组织方法，重点解析 CLAUDE.md（规矩）、项目文档（进度）、资料与记忆四个易混淆概念，给出 CLAUDE.md 的写作原则与两份可直接套用的模板，并分享了开发 Obsidian 插件、制作宣传视频等实战案例。
作者分享通过小红书为线下AI分享活动获客的实战经验。包括：失败的薯条投放教训；向专业获客者请教后的方法论：选择周一早上、周三中午、周六中午等流量高峰发布；笔记不放二维码和价格、标注上海相关话题和定位；用小号引流到微信私域；用5个账号矩阵发布相同内容占领搜索流量；以及100粉即可开通个人售卖功能挂小黄车变现。最终活动爆满，方法均为亲身实践总结。
这是一篇面向新手的 AI 视频制作万字教程。作者系统介绍了 AI 视频的基础概念，包括文生图、文生视频、图生视频的区别与选择方法，对比了 Seedance 2.5、MiniMax H3、可灵、Wan 3.0、Veo 3.1 等主流视频模型的特点与费用，并汇总了 LibTV、TapNow、Flova、即梦等聚合平台的特色。教程详细讲解了图生视频的完整制作流程（写故事、定角色、列分镜、生成分镜图、图生视频、剪辑配声），并以《江边告别》为例示范了人物、分镜和视频提示词的写法，帮助读者制作出第一条文生视频和动作迁移视频。
本文是腾讯 AI 工作台 WorkBuddy 的万字入门教程，面向新用户图文并茂地讲解如何从零上手。作者从 WorkBuddy 的定位（能替你干活的 AI 工作台）讲起，逐一拆解界面三大区域：左侧导航、中间对话区、右侧结果区。随后分步指导下载安装、场景选择、输入框各按钮用法，并跑通第一个任务。文章还详细介绍了三种对话控制方式（直接执行、先列计划、纯咨询）、连接器接入外部服务（腾讯文档、QQ 邮箱、Canva 等）、100+ 领域专家智能体、技能市场插件安装、定时自动化任务以及模型选择建议，最后总结五条新手避坑指南。
本文是一篇面向小白的 Codex 保姆级教程，通过图文详细拆解了 Codex 的安装登录、界面布局、Quick Chat/Project/Codex 的选择、插件安装、输入框使用、权限与模型选择、Project 创建、任务管理、Prompt 编写、Luna Max 开启、设置优化以及首次任务执行等关键环节。作者结合自身实践，提供了大量实用建议和操作示例，帮助新手快速上手并高效使用 Codex 进行内容创作和工作提效。
本文介绍了AI博主录制屏幕视频的常用工具，重点推荐了Screen Studio和FocuSee，并详细列举了5个开源替代项目：Recordly、OpenScreen、Cap、Screenity和ScreenArc。这些工具支持屏幕录制、摄像头画中画、鼠标平滑与点击效果、自动缩放、背景样式、时间线编辑、字幕及MP4/GIF导出等功能。文章还提醒用户注意开源项目的稳定性差异及Cap云端服务的费用问题。
本文详细介绍了如何使用 Google Flow 快速制作 Vox 风格视频。文章首先说明了利用 ChatGPT 生成首尾帧图片的准备步骤，接着演示了在 Google Flow 中使用或不使用 Agent 模式，结合 Veo 模型和特定提示词生成 4 秒钟的纸质立体地图变换动画。作者还分享了相关 GitHub 仓库，并指出该工具成本低、效果好，具有较高的商业潜力和被低估的价值。
文章介绍了 GitHub 上的开源项目 OpenMontage，该项目利用 Codex、Claude Code 等 AI 编程助手构建了一个自动化的视频生产流水线。它能够从选题、脚本、分镜到素材准备、字幕生成、音视频合成及渲染，全流程自动化视频制作，非常适合内容创作者和短视频团队。
文章介绍了 GitHub 上的 claude-video 工具，该工具赋予了 Claude / Codex 这类 AI Agent 视觉能力，使其能够看懂视频内容。该工具应用场景广泛，包括拆解爆款视频的 Hook、分析广告素材、复盘脚本、定位 Bug 录屏以及整理课程笔记等。
本文详细介绍了利用 Codex 和 Hyperframes 拆解并复刻抖音爆款视频的完整工作流。内容涵盖从工具准备、视频规格定义、旁白脚本生成、TTS 音频处理（使用剪映/Codex 优化磁性人声），到利用 Hyperframes 进行代码化视频生成及字幕对齐的全过程。作者强调通过 AI Agent 实现自动化批量生产，降低自媒体创作门槛，帮助普通人利用 AI 技术在视频领域获取收益。
本文介绍了一种名为 Loop Engineering 的 AI 工作流设计方法。通过设定目标、检查标准、反馈方式和停止条件，让 AI 能够自我修正并执行复杂任务。文章提供了最小 Loop 模板、KOL 寻找案例、文章写作及周报整理等实际应用场景，并探讨了如何利用 State、Agent 和分层反馈来优化 AI 工作流。
本文介绍了 Codex 的入门全景图，将其定位为 AI 工作台，而非简单的对话工具。文章通过 6 层能力地图，系统讲解了工作区划分、规则设定、执行模式选择、资料入口配置及流程自动化，帮助普通用户建立高效的工作流。
本文介绍了如何利用 6 个 GitHub Skills 将 Codex 转化为强大的视频生产工具。这些工具涵盖了从文字生成动效（HyperFrames）、视频剪辑（video-use）、代码批量制作（Remotion）到 AI 提示词生成（seedance2）的全流程。作者还针对口播、数据栏目和短剧等不同场景提供了组合方案，展示了 Codex 在自动化视频工作流中的应用潜力。
本文介绍了如何利用 lark-cli 工具将 Codex 与飞书集成，实现会议纪要自动生成任务、文档批注自动处理、周报自动生成及素材整理等办公自动化场景，从而大幅提升工作效率。
文章指出使用 AI 不应陷入反复解释需求的低效循环。作者分享了 5 个提升 Codex 效率的方法：利用插件连接外部工具、使用 Goal Mode 自主规划任务、配置自动化定时执行、通过 MCP 接入 Obsidian 知识库，以及将常用流程固化为 Skills。
