拆解宝玉的 21 个 Skills：高手如何构建 AI 工作流
文章深入剖析了开发者宝玉的 baoyu-skills 仓库，认为这不是简单的提示词合集，而是一套工程化的 AI 工作流操作系统。作者将 21 个 Skills 划分为内容生产、视觉表达、平台发布、素材输入五大模块，通过对比“提示词玩家”与“资深工程师”的思维差异，揭示了高手利用 AI 的核心逻辑：将任务拆解为代码与模型的最优组合，注重确定性、复用性与上下文效率，而非单纯依赖模型能力。
技术 / Agent
1848 篇
WorkBuddy保姆级指南（1/N）｜万字教程
本文是一篇WorkBuddy Agent产品的深度实战教程。作者详细介绍了WorkBuddy的核心功能区（助理、项目、专家、自动化），讲解了任务场景选择、三种工作模式、模型匹配策略及Skill的使用方法。文章还通过真实案例演示了如何利用WorkBuddy进行深度调研，并强调了固定工作目录和权限管理的重要性，旨在帮助用户降低Agent上手门槛，提高工作效率。
2026 国产 AI Agent 大乱斗：6 个应用场景怎么选
2026年国产AI Agent竞争白热化，阿里、腾讯、字节等大厂及Dify、MiniMax等创业公司推出了众多Agent工具。文章指出选型不应只看模型参数，而应先明确应用场景，分为代码开发、办公文档、本地操作、搭建平台、企业知识库和通用任务六类。同时，选型还需结合用户现有的飞书、钉钉或微信等工作生态，以确保工具能无缝接入日常工作流。
从零开始玩转循环：AI Agent 的四种循环模式与最佳实践
本文深入探讨了 AI 智能体中的“循环”设计理念。文章将循环定义为重复执行工作周期直至满足停止条件的过程，并详细介绍了四种主要模式：回合制、目标导向、基于时间和主动式循环。文章还提供了控制 Token 消耗、维护代码质量及选择合适场景的实用建议，旨在帮助开发者利用 Claude Code 高效构建自动化工作流。
视频号博主为何弃用 Codex 而选 WorkBuddy
文章探讨了视频号博主偏爱腾讯 WorkBuddy 而非 OpenAI Codex 的五大理由：WorkBuddy 无缝集成微信生态，无需学习复杂提示词，支持移动端远程操作，专门针对运营脏活累活优化，且国内使用更稳定安全。文章指出，对非技术背景的内容创作者而言，WorkBuddy 提供了更符合本土工作流的“顺滑感”。
退伍军人靠AI写作做公众号副业，一年变现40万
本文讲述了退伍军人余小欢利用AI辅助写作做公众号副业的故事。他通过摸索提示词打磨、系统学习写作逻辑、建立分成合作模式等方法，运营400多个账号，一年变现超40万。案例展示了AI作为效率放大器的作用，以及坚持、试错和复制成功路径的重要性。
如何从头构建一个 RL 环境：以 Othello 游戏为例
本文介绍了如何使用 Prime Intellect 的 Verifiers 框架从零开始构建一个用于强化学习（RL）的 Othello（黑白棋）游戏环境。文章解释了 RL 循环的基本组成部分（状态、动作、奖励、环境），并利用 GRPO 算法替代传统的人工偏好模型。文中详细展示了技术栈、游戏循环逻辑以及内置的 Minimax 对手引擎代码，旨在帮助开发者理解并掌握构建模型无关的 RL 环境的核心方法。
Codex + HyperFrames 自动剪辑视频技术解析
本文详细解析了 Codex 与 HyperFrames 结合的 AI 自动剪辑技术。HyperFrames 作为渲染引擎，利用 HTML/CSS/JS 实现确定性视频生成；Codex 作为智能体，负责编排与代码编写。文章涵盖了环境搭建、6步核心工作流、提示词工程、合成契约规范及调试避坑指南，展示了从脚本到 MP4 的全自动化视频生产管线。
Loop Engineering 实战指南：美股投资者如何把 AI 从聊天工具变成投研助理
文章介绍了 Loop Engineering 的概念，旨在将 AI 从“一问一答”的聊天工具转变为能够持续执行并自我验证的“投研助理”。作者详细阐述了 Loop Engineering 的核心机制（目标、执行规则、验证标准、状态记忆），并结合美股投资场景，提供了一个具体的实战案例：每日美股市场研究 Loop。通过定义明确的 Prompt、引入独立的 Reviewer Skill 进行验证、以及利用 LOOP-STATE.md 保持记忆，投资者可以构建一个自动化且可靠的信息处理工作流，从而提升投研效率。
Agent OS 的第一课：会分工，才会用 Agent
本文指出 Agent OS 的核心并非追求万能 AI 或全自动化，而是通过合理的“工位”分工来隔离上下文、责任与风险。作者以整理浏览器标签为例，详细演示了如何将任务拆解为抓取、提炼、核查、确认四个独立工位，并强调了人工确认在防止错误落地中的关键作用。
WorkBuddy 小红书从0到1000粉实操指南
本文是一份详尽的实操手册，旨在帮助新手利用 AI 工具 WorkBuddy 完成小红书账号的冷启动。文章提出了“先定变现、再倒推内容”的核心逻辑，并总结了一套包含七步的完整工作流：变现倒推定位、拆解低粉爆款、建立账号档案、批量生成选题、按排期发布、去除 AI 味以及数据复盘。文中提供了可直接复用的 Prompt 模板和排期表格，强调建立记忆文件和思维体系的重要性。
派往前线的工程师：FDE 为什么是 AI 落地时代最重要的职业
本文探讨了 Forward Deployed Engineer (FDE) 在 AI 时代的核心价值。文章指出 FDE 不仅是工程师，更是将企业 Know-How 转化为 AI 可执行 Context 的翻译者，是连接模型智能与现实世界的最后一公里。通过与 Cresta Head of FDE Jove 的对话，文章分析了 FDE 与外包的本质区别，讨论了“本体论”在构建企业知识模型中的作用，以及 Skills（技能）如何成为下一代软件形态。
Fable 实战指南：如何发现与处理你的盲点
文章探讨了在使用 Claude Fable 5 进行 AI 辅助编程时，“地图”（提示词）与“领土”（实际代码库）之间的差异，即“未知数”。作者提出了将未知数分为已知的已知、已知的未知、未知的已知和未知的未知四个维度。为了解决这些瓶颈，文章详细介绍了在实施前通过“盲点排查”、头脑风暴与原型、访谈和引用参考四种模式来帮助 Claude 更好地理解上下文，从而提升 Agent 编码的质量。
Fable 循环库：25 个全自动工作流实战指南
本文介绍了一套包含 25 个工作流的“Fable 循环库”，旨在教读者如何利用 Claude Code 的 /loop 和 /goal 命令实现 AI 自动化。文章详细阐述了基于目标、边界和结果的 Agent 核心逻辑，区分了循环和目标的区别，并按营销内容和产品两个维度，展示了如何利用 MCP 和 API 自动执行 SEO 监控、内容挖掘、竞品分析及用户体验优化等任务。
腾讯WorkBuddy实测：5个月登顶全国第一的AI桌面智能体
文章详细实测了腾讯推出的AI桌面智能体WorkBuddy。该工具上线5个月即成为中国PC端AI办公市场第一，核心优势在于从“提供建议”转向“直接干活”。作者通过真实工作流（站会、爬取素材、写作）测试了其Ask、Craft、Plan三种模式，并体验了微信远程控制电脑功能。WorkBudy解决了普通用户搬运AI输出的痛点，支持国产大模型，具备免部署、低门槛的特点。
AI Agent 搞钱真相：扒了几十个案例后，我发现大部分人在割韭菜
作者深入调研了数十个 AI Agent 赚钱案例，将其归纳为 8 种模式，包括企业自动化交付、无脸内容工厂、电商自动化及微 SaaS 等。文章指出，许多案例存在夸大成分，且忽略了成本。作者分析认为，真正具备护城河的路径仅限于能沉淀资产的产品或能绑定真实客户关系的业务，其余多为仅依靠平台红利的短期机会。
AI 赚钱全景路径：从零工到系统化变现的 10 种模式
文章介绍了 AI 玩家 Liam Ottley 总结的 10 种 AI 变现路径，按难度与收入排序，涵盖 AI 影视制作、自动化代理、内容创作、教育培训及企业转型等。作者强调从客户问题出发而非工具，指出 AI 商业模式正从单点交付向 AIOS（AI 操作系统）演进，并建议从业者结合 Consultant（诊断）与 Builder（落地）能力，构建高复利的个人商业模式。
AI面试管家系统架构：AI、GitHub、Codex与飞书的四端协同
文章介绍了作者团队研发的「AI面试管家」系统，该系统通过集成AI面试、GitHub资料仓、Codex本地智能和飞书执行层，实现了招聘流程的高度自动化与GitOps化。核心亮点包括将候选人转化为可版本化的数据对象，利用本地Agent保障数据安全边界，以及通过异步任务提升系统的容错与追踪能力。
Agent 自治级别：从单一代理到多代理编排
本文探讨了智能体工程中从单一代理到多代理编排的演变，提出了一个新的双轴模型：代理自治和编排。文章详细介绍了从辅助级别到并行委托级别的六个自治层级，以及 Claude Code 和 Codex 等工具在实现不同级别上的具体应用。
人工智能的工程全景（下）：Agent 全解
本文是《人工智能的工程全景》系列的下篇，深入探讨了2025-2026年AI行业的竞争焦点——Agent工程层。文章从Agent定义的演变出发，区分了Workflow与Agent的本质差异，解析了ReAct架构与关键能力清单。重点介绍了Function Calling的工业化起点、MCP协议带来的工具调用标准化，以及Context Engineering与Harness Engineering在Agent系统构建中的核心地位。
腾讯 Marvis 评测：手机电脑协同，打造“住进电脑里”的 AI 管家
本文深度评测了腾讯推出的 Marvis Agent，并对比了 WorkBuddy 和 CodeX。作者指出 Marvis 定位为“AI 电脑管家”，具备手机远程操控电脑（带键盘鼠标）、系统级文件自检与清理、跨 App 资料收集整理、视觉化 PPT 制作以及基于本地素材的小说续写等能力。文章强调了 Marvis 在打通手机与电脑同步干活、深度调用系统设置方面的独特优势。
WorkBuddy 从 0 到 1：一份让妈妈也能用的 AI 助手教程
本文是一份关于国产 Agent 产品 WorkBuddy 的详细入门教程。作者从下载安装、界面布局、核心功能（专家、技能、连接器）入手，介绍了如何利用其内置的模板和 MCP 连接器处理日常办公与代码开发任务，并展示了通过微信小程序实现远程控制的独特用法。
如何精通 Fable（基础指南）
本文是一份关于 Claude Fable 的综合使用指南。作者详细介绍了 Fable 与此前模型的主要区别，重点讲解了 Loop Engineering（循环工程）的概念及其在实现 AI 自动化工作流中的应用。文章还深入探讨了如何利用 Fable 的 Skills 功能构建自定义技能，强调了其强大的视觉能力在数据提取、UI 审查和逆向工程等场景的潜力，并提出了模型选择的“杠铃策略”以平衡性能与成本。
2026 年，如何成为一名 AI 工程师（不卡学历）
本文提供了 2026 年成为 AI 工程师的 12 个月路线图。作者区分了模型研究员与 AI 工程师，强调后者更看重实战能力而非高学历。路线图涵盖 Python 基础、大模型 API 调用、RAG 系统构建、Agent 开发以及 MLOps 评估与部署。通过完成三个核心项目（RAG 应用、多 Agent 系统、带监控的上线系统），建立能胜任工作的作品集，即使没有 CS 学位也能入行。
我的 AI 热点 Skill 大更新：整合全网自媒体源头
文章介绍了作者对其 AI 新闻聚合 Skill（ai-news-radar）的版本大更新。新版本解决了信息过载问题，通过 Top 推荐、时间轴切换和多维度分类，整合了包括 GitHub、HackerNews 及国内外社媒（如小红书、抖音、X平台）在内的海量信息源。该项目旨在提供去噪后的高质量 AI 资讯，并支持个性化定制与移动端访问。
魔搭每天 2000 次免费 API，我把它接进了 Agent 工作流
文章介绍了如何利用阿里云魔搭 ModelScope 每日 2000 次的免费 API 额度，将其接入 Agent 工作流以降低 AI 创作成本。作者详细讲解了账号注册、API Key 获取、模型筛选与调用的全过程，并开源了一个名为 `tiezhu-modelscope-api-inference` 的 Skill，实现了自动额度管理和多模态任务处理。
WorkBuddy 从入门到榨干：把它养成一个 AI 同事
本文详细介绍了 WorkBuddy 作为 AI 办公 Agent 的使用指南。作者将其定位为桌面工作台而非聊天工具，详细拆解了其文件处理、远程指令、技能调用和自动化四大核心能力。文章提供了新手起步路线图、推荐的 Skill 优先级、25 个高频应用场景（如会议纪要、表格清洗、周报自动化）以及 8 个关键使用习惯，旨在帮助用户将重复性工作沉淀为稳定流程。
穷鬼玩 Agent 的配置
文章分享了低成本搭建 Agent 的技术配置方案。主要利用商汤、硅基流动等平台的免费额度，集成了 DeepSeek V4 作为主模型，Qwen3 系列处理视觉与工具任务，并结合多个免费或薅羊毛的图像、视频及大模型资源（如 GLM5.1, Claude Opus 4.6 等）来应对不同场景，实现了一套零成本或极低成本的复杂 Agent 工作流。
Loop Engineering 实操指南：告别 AI 返工
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。
The Hermes + Obsidian + Claude Code Trinity: 独立公司的完整系统
文章介绍了一套由 Obsidian、Claude Code 和 Hermes Agent 构成的系统，旨在解决独立创业者因工具分散而效率低下的问题。Obsidian 作为统一记忆库存储所有信息，Claude Code 负责读取并处理这些信息以辅助决策和写作，Hermes Agent 则作为后台智能代理持续执行任务并自我进化。三者结合构建了一个无需人工频繁干预的闭环运营系统。
