我今天想构建一个人工智能代理(完整课程)
本文是一篇关于从零开始构建AI智能体的完整指南。作者基于Anthropic和OpenAI的最佳实践,整理了一套适合初学者的课程。文章详细介绍了代理的核心工作循环、五种核心工作流模式(如提示链、路由、并行化等),以及如何通过定义角色、目标、工具和规则来打造第一个代理。此外,还深入探讨了工具的高效使用、短期与长期记忆的赋予方法,并对比了使用Claude与OpenAI SDK构建代理的不同路径,强调了从简单工作流入手,逐步迭代至复杂代理的重要性。
本文是一篇关于从零开始构建AI智能体的完整指南。作者基于Anthropic和OpenAI的最佳实践,整理了一套适合初学者的课程。文章详细介绍了代理的核心工作循环、五种核心工作流模式(如提示链、路由、并行化等),以及如何通过定义角色、目标、工具和规则来打造第一个代理。此外,还深入探讨了工具的高效使用、短期与长期记忆的赋予方法,并对比了使用Claude与OpenAI SDK构建代理的不同路径,强调了从简单工作流入手,逐步迭代至复杂代理的重要性。
文章介绍了飞书开源CLI工具这一重要事件,作者认为其意义深远,标志着产品形态从GUI向CLI的转变。通过Claude Code结合飞书CLI,AI Agent可以直接通过命令行操控飞书,完成群发消息、多维表格数据检查、自动生成日报等复杂自动化任务。作者不仅详细讲解了安装配置流程,还展望了未来所有软件都将具备CLI接口以适应AI操作的趋势。
本文详细介绍了开源工具 OpenCLI 的原理与应用。OpenCLI 通过 Chrome 扩展和守护进程,利用 CDP 协议将各类网站(如B站、推特)和桌面应用(如 ChatGPT、Notion)转化为命令行工具。文章对比了其与 Browser-Use、Puppeteer 的区别,指出其核心优势在于零配置、复用登录态及对 AI Agent 的友好支持。
文章作者分享了其比专业财经媒体更快速获取经济金融数据的秘诀。核心在于建立一个年度数据发布时间表,将CPI、PPI、央行报告等数据源按发布确定性分为四类:精确到分钟、指定日期、日期区间及年度预告。通过提前规划并在发布时间定点蹲守,利用个人发布的零时延优势,实现信息的极速获取与传播。
文章推荐了一款名为Superpowers的Github插件(11万Star),旨在解决Agent开发中缺乏标准流程的问题。该插件通过包含头脑风暴、苏格拉底式提问、任务拆解、子Agent开发和代码审查等在内的14个Skills,强制构建结构化的工作流(规划-拆解-执行-审查),从而显著提升任务产出质量和AI开发效率,适用于Claude Code、Cursor等多种环境。
本文作者分享了其作为非名校毕业生如何通过AI实现能力跃迁的方法论。文章详细拆解了一套基于IPO模型(输入、处理、输出)的研究工作流:利用工具打破信息壁垒进行多源数据采集,结合NotebookLM与Claude Code进行深度问答与知识沉淀,最后坚持人工主导的内容表达。通过这套流程,作者成功实现了快速掌握新领域及知识变现。
作者为了训练自己的 AI 管家“贾维斯”掌握 Web3 投资技能,利用 XCrawl 爬虫工具批量抓取了投资大佬 Chris Dixon 的 42 万字博客文章,并将其转化为干净的 Markdown 数据喂给 AI。文章详细介绍了从数据采集、清洗到 AI 学习框架构建的全过程,展示了如何利用 AI Agent 吸收专家知识并进行投资策略分析。
文章整理了国内主流大模型平台的免费 API Token 渠道,包括智谱 AI、Moonshot、MiniMax、讯飞星火、腾讯云、阿里云百炼、硅基流动等。作者详细列出了各平台的新用户注册赠送额度、有效期内包含的模型种类(如 GLM、Kimi、DeepSeek 等),并针对开发者提供了接入 OpenClaw 等工具的建议。文末还提醒用户注意实名认证要求及额度有效期,避免超额扣费。
本文介绍了一套专为公众号内容创作设计的 AI Skill 工具,旨在解决选题难、切入角度差等问题。该工具不仅具备基础的写作功能,更重要的是扮演“会思考的编辑”角色,通过 `~选题`、`~标题`、`~改稿` 等指令,辅助用户梳理逻辑、提炼爆款角度、模仿特定风格并生成分析报告,从而实现低成本、高效率的原创内容产出。
文章介绍了 Markdown 这种轻量级标记语言,指出它是 AI 时代的通用语言。作者阐述了 Markdown 的历史、优势(如纯文本、结构化、版本控制友好)以及如何通过简单的语法提高写作和与 AI 协作的效率,并鼓励读者在 10 分钟内掌握它以提升工作流。
文章详细规划了一套利用多 Agent 架构自动化创作教育领域爆款文章的解决方案。该体系包含总指挥 Orchestrator 及爆款雷达、深度分析、选题策略、素材猎手、初稿写手五个子 Agent,涵盖从数据爬取、规律分析、选题打分到素材收集和文案生成的全流程。
文章介绍了“复利工程”的理念,即利用 Claude Code 等 AI Agent 审计个人技术笔记,自动提取出可复用的 Agent Skills。作者通过实战演示,将 200 多篇零散笔记转化为 4 个高优先级的自动化技能,从而将一次性解决问题的经验固化为系统永久能力,实现知识的指数级复利积累。
本文介绍了作者利用 OpenClaw(小龙虾)、Obsidian 和 ima 构建的一套全自动知识管理工作流。该系统通过设定监控任务,实现了微信读书笔记、本地文章、微信收藏夹及灵感的实时自动同步。作者强调将采集整理交给 Agent,人类只需负责决策,从而在本地存储与云端同步之间构建了高效的知识闭环。
作者分享了使用 Git Worktree 的经验,指出这一功能虽然被低估,却能极大提升开发效率。传统的开发模式需要在多个分支间反复切换,导致代码冲突、环境不一致和思路被打断。而 Git Worktree 允许在同一个仓库中创建多个独立的工作目录,分别对应不同分支,实现上下文零干扰。文章详细介绍了 Worktree 的原理、实用场景(如同时修复 bug 和开发新功能)以及常用命令,强调将上下文从时间切换转变为空间并行。
文章详细介绍了纽约大学、斯坦福等顶尖学府的教授如何利用Google NotebookLM完成从课程构建到学术研究的全流程革新。通过上传整个阅读清单、利用深度研究功能和音频生成,教授们将原本需要数周的课程准备和文献综述工作缩短至数小时。这一工具不仅极大提升了教学效率,也改变了学生的学习体验,被视为学术研究20年来最大的转变。
文章介绍了Claude Code生态中9个值得关注的开源项目,涵盖Agent技能框架、记忆系统、UI设计、RAG应用及工作流自动化等方向,并提供了安装建议与避坑指南,旨在帮助开发者打造懂项目、懂规范的开发伙伴。
本文探讨了如何通过改进编排框架来解决 Claude 在长时间运行任务(如前端设计和全栈开发)中的局限性。作者受 GAN 启发,设计了包含规划器、生成器和评估器的多智能体架构。通过引入上下文重置机制、制定明确评分标准以及分离生成与评估环节,该框架成功实现了自主构建高质量全栈应用的能力,显著优于单智能体模式。
Claude 推出重磅更新,通过纯视觉方案 Computer Use 结合 Dispatch 远程控制,实现了对电脑微信等本地软件的直接操控。文章详细对比了该方案与传统代码驱动方案的区别,演示了如何利用手机远程操控电脑发送文件、总结群聊及自动发朋友圈,并强调了 Anthropic 作为模型厂商在权限管控与安全防护上的优势。
本文基于 Anthropic 工程师的实战指南,探讨了如何通过多智能体系统(Multi-Agent System)解决单一 AI 模型在处理长时复杂任务时的上下文退化和自我评估偏差问题。文章通过对比单智能体($9/20分钟)与三智能体系统($200/6小时)在游戏开发中的表现,引入了类似 GAN 的“生成-评估”协作机制。详细介绍了包含规划者、实现者和评估者的全栈开发架构,并提出了系统设计应随任务复杂度和模型能力演化的核心原则。
文章介绍了宝玉老师开源的17个Agent Skills项目,该项目在GitHub获得9000星。文章详细拆解了其设计的四条核心哲学:从提示词起步、功能原子化拆分、持续迭代优化以及站在Agent视角设计。通过具体案例展示了如何利用Claude和Gemini构建高效的AI写作工作流。
文章深入探讨了 Claude Code 的 Skills 系统,将其比作 AI 时代的 App Store。文中详细解析了 Skill 的技术机制(渐进式加载、文件结构)与开发原则(自由度匹配),并通过实战案例展示了开发流程。更重要的是,文章提出了六条商业变现路径,从开源引流、行业订阅到企业定制,论证了 Skills 如何成为低门槛、高复利的数字资产,为独立开发者提供了生态位占位指南。
作者分享了在订阅 Claude Code 过程中遭遇多次封号的经验总结。文章从注册环境、订阅支付和使用行为三个关键环节详细分析了触发风控的原因及解决方案。建议使用纯净住宅 IP、AdsPower 指纹浏览器进行注册;通过 App Store 支付替代虚拟信用卡以规避风控;并保持固定 IP、避免将账号转为 API 使用。
本文是一份详尽的 Claude Code 配置教程,深入解析了 .claude 文件夹的结构与功能。文章详细介绍了如何通过 CLAUDE.md 设定项目规则、利用 rules/ 文件夹管理模块化指令、定义 commands/ 和 skills/ 创建自动化工作流、配置 agents/ 处理复杂后台任务,以及通过 settings.json 精确控制权限。掌握这些配置,能让 Claude Code 完全遵循你的编码习惯和团队规范工作。
文章深入对比了 AI 编程领域的两个框架:Superpowers 侧重于 TDD 和系统化开发流程,像严格的导师;而 Gstack 源于 YC 经验,侧重于角色分工和挑战假设,像创业合伙人。作者指出,这两大工具的核心价值并非单纯提升编码速度,而是通过强制性的头脑风暴环节,防止开发者在“Vibe Coding”的便利中迷失方向,确保在动手前先想清楚问题的价值。
文章作者为解决“一人公司”及相关创业趋势信息分散、追踪难的问题,利用 XCrawl 和 OpenClaw 自建了一套自动化信息监控方案。该方法通过 Search 监控新闻动态,利用 Map 摸清站点结构,结合 Crawl 批量采集政策与案例内容,最终实现信息的结构化整理与持续追踪。
文章介绍了 md2wechat 2.0.0 版本的重大更新,该工具从单纯的排版工具升级为面向 AI Agent 生态的完整公众号创作工具链。新版本集成了图片生成能力、打通了多平台安装(如 Claude Code、Obsidian)、重构了 CLI 架构,并已上架至 OpenClaw 官方技能库 ClawHub。作者还分享了上架过程中遇到的“安全红线”问题及解决方案,并演示了如何利用 Claude Code 实现从写作到发布的自动化工作流。
本文探讨了企业在落地 Agent(“养虾”)时面临的困境,指出问题核心不在于模型能力不足,而在于缺乏完善的业务数据环境。文章提出了包含数据、数据关系、操作和技能四层的企业知识体系框架,并强调企业应关注数据积累和流程显性化,而非单纯依赖模型。文中以飞书为例,分析了其作为工作空间在数据连通性和安全性方面的优势。
本文介绍了让AI助手“三万”高效工作的15个核心Skill,分为内容创作、信息获取、出行生活、开发技术和效率工具五大类。文章详细说明了每个Skill的功能、使用场景及适用人群,并提供了EasyClaw技能商店的一键安装方法,旨在帮助普通人和技术团队通过AI工具大幅提升工作与生活效率。
本文深入解析了 Claude Code 中 .claude/ 文件夹的配置体系,阐明了项目级、用户级和本地覆盖三层作用域的区别。文章详细介绍了 CLAUDE.md、rules、skills、subagents 及 settings.json 的最佳实践,重点解答了配置优先级、Git 提交策略及安全边界设置等常见问题,旨在帮助团队建立高效的 AI 编程协作规范。
文章介绍了作者开发的一款 Agent Skill,旨在解决长文配图繁琐的问题。该 Skill 能自动分析文章结构,在合适位置插入匹配风格的插图。作者详细阐述了 Skill 的“渐进式加载”机制、设计思路(如风格库匹配、提示词模板)及工作流程,并分享了如何将通用业务流程转化为 Agent 技能的思考。