Codex 接入飞书详细教程
文章介绍了如何将 Codex 接入飞书，使其成为飞书中的一个联系人，方便用户在文档、聊天等场景中直接 @ Codex 进行交互。文章详细阐述了接入过程、使用场景（如文档批注、群聊管理）以及这种集成对工作流的提升。
技术
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如何用一个 Prompt 运行 300 个 AI 智能体：10 个常被忽视的工作流
文章探讨了从单一顺序处理转向并行 AI 智能体“蜂群”模式的重要性。通过对比 Kimi K2.6、Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5，作者指出 K2.6 在低成本下实现了大规模智能体协调。文中列举了文献综述、简历自动生成、落地页批量制作等 10 个实际工作流，展示了单人在极低成本下完成团队级工作的可能，标志着 AI Agent 领域的效率新范式。
小耳抓视频开源：支持1800+网站的浏览器视频下载插件
作者开源了其自用的浏览器视频下载插件“小耳抓视频”。该插件支持一键下载 YouTube、B站、X、TikTok 等 1800+ 个网站的视频，旨在帮助用户将教学内容保存到本地，构建个人知识库。此外，作者还配套开源了本地视频转字幕的工具，完善了“下载-转文字-进知识库”的工作流。
翻译：李飞飞关于世界模型的分类
本文基于李飞飞的观点，深入探讨了“世界模型”这一AI术语在当前语境下的定义与功能。文章通过强化学习中的POMDP框架，将世界模型系统分为三类：输出视觉观察的“渲染器”、输出物理状态的“模拟器”以及输出行动指令的“规划器”。作者指出，尽管渲染器目前商业应用最成熟，但模拟器作为连接视觉与行动的桥梁，是实现空间智能和通用机器人的关键。文章最后预测，这三类功能的边界将逐渐坍缩，最终融合为一个统一的、能够理解并交互物理世界的基础模型。
如何靠 Claude Skills 做被动收入
文章指出 Claude Skills 市场是一个类似早期 App Store 的蓝海，无需编码即可将行业经验打包为可售卖的 AI 工作流。作者详细拆解了从选题、定义产品、编写 SKILL.md 到测试发布的完整变现路径，强调了垂直领域经验在 AI 时代的变现价值。
Anthropic 如何通过 Claude 实现自动化商业分析
Anthropic 分享了如何利用 Claude 将数据分析准确率从 21% 提升至 95%，并自动完成 95% 的业务查询。文章详细介绍了其构建的四层智能体分析栈：数据基础、权威来源、技能（Skills）和验证机制。通过规范数据集、强制语义层使用、编写 Markdown 技能文件以及严格的离线与线上评估，Anthropic 解决了概念歧义、数据过时和信息检索困难三大问题，成功将重复性分析工作交给 AI，让数据科学家专注于高价值建模。
装完 Codex 不知道干什么？6个视频制作 Skills 教你搞钱
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。
个人 Agent 搭建完整合集：从 Vibe Coding 到每天都在用的个人工作系统
这是一篇关于从零搭建个人 AI Agent 的完整指南。作者分享了如何利用 Claude Code 和 Codex 进行 Vibe Coding，从选择基座、编写清晰 Spec、配置 TDD 测试到实现双模型互审的完整流程。文章强调掌握数据主权和通过“偷”设计来迭代系统，适合希望构建专属 AI 工作系统的非专业开发者阅读。
Claude Code 动态工作流解析与实战指南
文章详细介绍了 Claude Code 的动态工作流功能，通过编写编排脚本运行数十到数百个并行 subagents，解决智能体偷懒、自我偏好和目标漂移问题。内容涵盖原理、与静态工作流的区别、分类执行、对抗验证等六种实用模式，以及在迁移重构、深度研究、代码审查等九类场景的落地应用。
开发者在写代码前必须理解的 10 个 AI 核心概念
本文阐述了 AI 开发者在编写代码前必须掌握的 10 个核心概念，而非急于动手写代码。文章解释了 Tokens（计费基础）、Embeddings（语义理解）、Attention（上下文机制）以及 Transformers（模型引擎）等原理，深入剖析了 LLM 的本质、幻觉产生的原因、Temperature 对输出的控制作用以及上下文窗口的重要性。理解这些心智模型，能帮助开发者避免盲目调试，构建出更稳定、高效的 AI 应用。
如何设置 Claude 以避免重复编写提示词（完整教程）
文章介绍了通过利用 Claude 的 Projects（项目）和 Skills（技能）功能，解决使用 AI 时重复编写提示词和背景设定的低效问题。Projects 用于存储一次性上下文（如品牌指南、背景知识），Skills 用于封装可复用的工作流（如会议纪要、邮件起草）。结合两者可将 Claude 从临时工具转变为高效的专业系统，显著减少重复工作时间，实现 2 分钟完成 45 分钟工作的效率飞跃。
Claude 动态工作流终极指南
本文深入介绍了 Anthropic 在 Claude Code 中推出的“动态工作流”功能。该功能通过编写 JavaScript 脚本，编排数十到数百个子智能体并行处理任务，实现了自动化的步骤拆解、执行与结果验证。文章详细解析了其工作原理、与 Skills 的区别、三种使用方式（自定义关键词、内置 /deep-research 及 UltraCode 模式），并展示了内容生产、市场调研等实际应用场景。
开源微信群聊分析工具：100% 本地解密，零封号风险
本文介绍了一款开源的微信群聊分析工具。为解决微信官方不支持群活跃度统计且群聊机器人存在封号风险的问题，作者采用逆向思维，通过提取本地进程内存密钥解密 SQLCipher 数据库，实现了完全离线的群聊数据分析。文章详细阐述了从技术解密到数据可视化（Dashboard）的全过程，并展示了如何利用该工具进行成员分层、死号清理及词频分析，最后分享了作者如何利用 AI 流水线自动生成该文章的幕后经验。
这应该是目前最接近正解的 Agent 记忆方案
文章探讨了现有 Agent 记忆方案的局限性，即仅是“搜旧聊天”而非真正的学习。作者介绍了 MemOS Local Plugin，它通过 Reflect2Evolve 机制，从对话中自动提炼策略和技能。实测显示，它能跨 Session 应用写作偏好并积累经验，代表了从“存规则”到“学策略”的进步。
GPT Image 2从参数到出图，新手一次看懂
文章深入浅出地介绍了如何使用 GPT Image 2 进行生图。作者将提示词模板比作点餐系统，强调参数填写需“准确”而非“越多越好”，提出了确定单一主风格的重要性。文章详细列出了从选择模板、填写参数、AI 扩写到最终出图的四步流程，并针对出图不满意提供了具体的参数修改建议，最后给出了新手通用的参数填写公式，帮助用户稳定掌控 AI 生图效果。
OfficeCLI：让终端和AI操控Office文件的神器
文章介绍了OfficeCLI这款轻量级开源工具，它允许用户在无需安装Office的情况下，通过终端命令行直接操作Word、Excel和PPT文件。文章重点强调了该工具与Claude Code、Cursor等AI编程工具结合的潜力，使得AI能够直接读写和处理Office文档，极大地提升了自动化办公和批量处理的效率。
如何掌握 Claude Code 动态工作流：Anthropic 工程师实战指南
本文介绍了 Claude Code 的动态工作流功能，这是 Anthropic 工程师用于处理复杂任务的利器。文章详细阐述了该功能的心智模型、核心 API（agent, parallel, pipeline）以及 5 种关键设计模式（如分类执行、并行分发与合成、对抗性验证等）。动态工作流通过让 AI 自定义编写 JavaScript 代码来编排子智能体，有效解决了单一上下文窗口中的懒惰性、自我偏好偏差和目标漂移等三大问题。
世界模型的功能分类法：渲染、模拟与规划
本文由李飞飞撰写，旨在厘清当下 AI 领域中“世界模型”这一概念的混淆。文章基于强化学习中的智能体循环框架，将现有的世界模型划分为三类：侧重视觉保真度的“渲染器”、侧重物理与几何结构准确的“模拟器”，以及侧重决策输出的“规划器”。作者强调，模拟器虽然公众关注度较低，但连接了视觉与行动，是实现物理世界精准交互的关键，也是空间智能的核心所在。
Claude Code 全网爬取指南：五款核心工具配置
本文介绍了如何通过配置五个关键开源项目和官方插件，赋予 Claude Code 强大的全网数据采集能力。内容涵盖社媒平台API对接、反爬虫对抗、浏览器自动化、人工辅助监工以及全自动联网接管等场景。作者提出了“从轻到重，够用就停”的配置原则，并展示了自动扒取课程、翻译字幕并归档的实战工作流。
Codex 重大更新：捆绑 62 个应用与 110 个自动化技能，全面进军白领办公
OpenAI 发布 Codex 重大更新，推出六个面向职业角色（如数据分析、销售、投行等）的专属插件，捆绑 62 个应用和 110 个自动化技能。同时上线 Sites 功能，可直接生成交互式网页应用，并新增 Annotations 精准编辑功能。Codex 非开发者用户占比已达 20%，正试图从单一编码工具转型为全能办公调度层，直接威胁依靠“界面好用”作为护城河的中间层 SaaS 工具。
如何构建 AI 就绪的第二大脑
文章指出大多数人的第二大脑只是信息的存储库，甚至遗忘80%的内容。真正的第二大脑应帮助记忆、连接、决策和重用思考。AI的加入使这一点更加重要，因为它能通过你的上下文而不仅仅是单一提示词来变得更好。文章提供了一个简单的文件夹结构、笔记格式和每周工作流程，指导如何构建一个能为AI提供上下文的记忆系统。
Codex进化：写代码只是第一块拼图，下一块是什么？
OpenAI 对 Codex 进行了重大更新，将其从单纯的开发助手向通用工作系统推进。通过推出面向分析师、销售等角色的插件、支持协作交互的 Sites 功能以及精准修改的批注功能，Codex 正在深入企业非技术岗位的真实工作流。这标志着 AI 工具正从聊天窗口进化为懂组织分工的工作系统。
成为 AI 原生工程师的实践指南
本文探讨了尽管 AI 生成了大量代码，为何工程团队仍面临更多 Bug 和技术债的问题。作者 Shah Rahman 提出，工程师需从单纯的代码编写者转变为编排者，并介绍了成为 AI 原生工程师的四大核心实践：同步上下文工程、规范驱动开发、关键验证以及问题分解，旨在帮助工程师在 AI 时代实现真正的生产力跃升。
Skill 工程化指南：解决不稳定与高 Token 消耗
文章指出 AI Skill 在应用中常因大模型的不确定性导致运行不稳定和 Token 消耗过高。作者提出应将确定性流程（如固定代码、参数）沉淀为脚本，仅让大模型负责逻辑判断与调度。通过视频字幕处理案例，详细演示了四步工程化法，并提供了可直接复制的工程化提示词，帮助用户实现流程稳定化与成本优化。
让你的Agent从pi上长出来
文章指出构建 Agent 不能仅依靠大模型，还需要依赖 harness 底座来实现稳定性。作者介绍了 pi-docs-playbook 这一文档整理项目，旨在帮助开发者或 Coding Agent（如 Codex、Claude）高效、准确地阅读和理解 pi 框架文档。通过提供结构化的文档目录、任务阅读矩阵及专用 Prompt，解决了 AI 阅读文档时的幻觉问题，从而快速构建可靠的业务 Agent。
宫崎骏风格封面提示词
本文介绍了一套用于生成宫崎骏吉卜力风格封面图的 AI 提示词。该提示词通过将抽象主题实体化为世界元素、构建真实运转的动画场景以及自然融入文字，创造出具有强故事感和传播力的封面作品，非常适合社交媒体使用。
我所知道的所有 Agentic Engineering 技巧
作者 Matt Van Horn 分享了他在“代理工程”（Agentic Engineering）领域的实战经验，这是一种利用 LLM 和自动化流程（如 Claude Code + Compound Engineering）来完成软件开发的新模式。核心技巧包括：立即生成计划、不要细读计划、将计划流程应用于非工程类深度工作、利用语音输入提升效率，以及通过多标签页并行处理任务。文章强调将工作重心从编码转移到规划，利用智能代理自动化执行。
利用 Codex 提升效率的10个日常应用场景
本文详细介绍了作者在日常工作中利用 Codex 的十个高频场景，涵盖了从产品需求分析、竞品拆解、开发、营销文案到内容创作管理的全流程。文章强调了利用 AI 进行自动化处理和需求判断的重要性，以实现高效的“一人公司”运营模式。
Claude Code 动态工作流解析与实战
本文介绍了 Claude Code 推出的“动态工作流”功能，允许 Claude 针对不同任务实时编写定制的执行脚手架。文章详细阐述了工作流的运行机制、解决“智能体懒惰”和“目标漂移”等问题的原理，以及分类行动、发散聚合、对抗验证等常见应用模式，并展示了在代码重构、深度研究及非技术领域的实战案例。
Claude Code + NotebookLM + Obsidian：一套越用越懂你的 AI 研究机器
本文介绍了一套基于 Claude Code、NotebookLM 和 Obsidian 的自动化研究系统。文章详细阐述了如何利用 Skill Creator 为 Claude Code 安装 YouTube 搜索和 NotebookLM 技能，构建完整的研究流水线。该系统能自动抓取数据、生成分析并存储至本地知识库，随着时间推移，Obsidian 积累的数据能让 AI 更精准地理解用户思维。
