作者分享了一个AI婚礼视频定制项目的完整教程。受全网火爆的AI婚礼视频启发，作者结合家中婚庆资源，半个月接单5单。文章介绍了一个引导式Skill，将婚礼视频制作拆解为14个步骤：通过故事采集卡收集新人信息，用Kimi K3写文案，豆包TTS配音，GPT Image 2生图，OmniFlash生成视频，Suno制作BGM，最终组装成片。整套流程人工介入时间可控制在一小时以内，单条视频成本约15元。作者认为AI视频定制可延伸至老人、宝宝纪念等本地服务场景，是客单价高、有情绪价值的创业方向。
作者将 X 上 R 博的自媒体增长指南交给 AI 助理 Codex 提炼出 6 条方法论和爆款增长公式，并将其沉淀为「内容审核」Skill，后又升级为可评分、定位最大问题、针对性改写并复审的「内容增长 Skill」。作者用该 Skill 审计自己这篇 X 文章，初评 49 分，按建议压缩中后段改写后提升至 52 分，展示了审计→改写→复审的完整闭环。Skill 已开源到 GitHub，未来计划加入热点选题发现能力。作者认为 Skill 就是把一次有效学习变成可反复调用、不断迭代的能力。
这是一篇面向零基础读者的实战教程，教读者通过复制三段提示词，让具备本地文件读写能力的 AI（以 Codex 为例）依次创建内容分析、写作、审校三个 Skill，完成一篇文章的素材分析、大纲初稿和审校验收全流程。文章强调'先做出东西，再弄懂原理'，每段提示词后设有操作后检查清单，帮助读者验证 AI 是否真实创建文件、守住事实边界（如虚构案例性质、不把相关性写成因果）。教程把重复性的提示、纠错动作固化为可复用的工作流，实现长期复用，无需手写代码或安装软件。
文章以微博VibeLab AI创意赛（2500多件作品）为切入点，分析了Vibe Coding兴起的五大原因：一是AI Agent大幅降低了编程门槛，写代码从专业技能变成语言表达能力；二是传统软件无法满足个性化长尾需求，现在普通人可以自己动手实现；三是开发链条缩短，从想法到交付只需几步，甚至无需界面产品，一个脚本或Agent Skill即可；四是模型能力持续升级，从Copilot补全到Claude Code自主探索再到操作电脑；五是做工具心态变化，从宏大目标转向解决具体痛点。最后作者给出实用建议：从写Agent Skill起步，分步骤做原型、MVP再迭代，注意验收与安全，并把作品发布出来获得反馈。
作者分享了一套基于「豆包工作」的全自动内容创作流水线搭建教程：通过飞书连接器建「选题作战库」多维表格收集素材，利用AI自动快判打分筛选选题，并借助云电脑+定时任务实现关机挂机巡检。文章详细公开了建表提示词、快判Prompt、以及将个人文风萃取为知识库并封装成自定义写作Skill的完整协议，包括事实分层打标和人工确认闸门等关键设计，防止AI写作失控和文风漂移，实现从灵感到成稿的端到端闭环。
作者分享了向非技术背景的亲友推荐 AI 工具的经验：Codex 等海外工具门槛高（需翻墙、外币订阅、谷歌搜索），不适合小白用户。经过调研，作者推荐豆包工作作为国内非技术人员的首选 Agent。文章重点介绍了豆包工作的浏览器录制功能：用户只需在浏览器中演示一遍操作流程（如企查查查公司、腾讯文档报表处理），工具即可自动生成可复用、可编辑的 Skill，之后通过对话直接调用，无需写代码或提示词。此外还介绍了任务在云端与本地环境的灵活切换、悬浮窗截图提问、Office 办公友好功能等。作者认为好的 Agent 不应要求律师或财务学 Python，'录制即技能'的设计才是能普及大众的 AI 方向。
作者体验字节跳动的豆包工作后，认为其远超预期。文章详细介绍了豆包工作的几大亮点：覆盖金融、法律、电商等行业的内置Skill生态与连接器（企业微信、钉钉、腾讯会议等）；全局划词翻译与解释功能；本地Office集成，可直接在PPT、Excel中与AI协作编辑；浏览器录制与回放功能可将企业重复工作流沉淀为专属技能；以及手机、电脑、云电脑之间的多端切换能力。作者认为字节太懂国内用户，国内下一波AI赚钱风口在于帮企业搭建工作流、做培训和落地服务。
文章介绍了在WorkBuddy中使用Remotion Skill通过代码生成动画视频的方法。其原理是编写网页代码作为每一帧画面，由无头浏览器逐帧截图，再用ffmpeg合成MP4视频。作者演示了从安装Remotion Skill、输入提示词生成咖啡广告动画、调整画面，到为视频添加BGM和TTS真人感配音的完整流程。配音部分可接入火山引擎豆包语音合成等第三方API服务。文章强调这种方式仅消耗token，适合科普、教育、产品演示等场景，不适用于AI短剧或真人特效视频。
本文是一篇实操教程，作者详细讲解了如何用 Grok Bot 搭建一人公司的 Bot 团队。通过个人网站从想法到上线的完整案例，阐述了 Bot 的配置方法：先为一个 Bot 设定长期系统简介和职责边界，安排第一个任务进行设计探索；当出现值得长期单独负责的工作岗位时再新增 Bot（如专职动效的 Motion God、负责工程上线的 Devbot、负责 Figma 生产的 Figma Bro）；当多个 Bot 需协作时建立群聊，做好交接资料整理和分工规范。文章总结了 Bot 简介写长期职责、任务放聊天里、重复工作流沉淀为 skill 等核心心法，帮助读者按自己的工作流搭建 Bot 团队。
作者分享了开源公文排版 Skill 的经历。最早使用 Claude Code 的 Office 能力生成 Word 文档，但发现原有格式（标题层级、段前段后间距、缩进、页脚等）经常丢失，且 WPS 与 Office 字体命名规则不一致导致排版不稳定。受 Kimi 客户端自动生成标准公文版式的启发，作者将公文格式做成 Skill，并逐项核对 GB/T 9704-2012 国标修正问题。该 Skill 可生成符合标准的页面、字体、标题、正文、文号、署名、日期和页码的可编辑 DOCX 文件，已开源并支持 Codex、Claude Code、OpenCode、Kimi 等多个平台安装使用。
作者在 Mac 上用 Codex 结合 srt-whiteboard-animation skill，将一段社保对比文稿完整制作成 2 分 17 秒、1080p、30 帧的手绘白板动画视频。文章逐步拆解了 14 个制作环节：准备项目并验证 skill、将文字稿转为 SRT 字幕、分幕规划、生成统一风格无字底图、区域标注与绘制顺序安排、预览台检查、渲染连续落笔动画、逐幕具体化修改、合并无声版，以及使用 edge-tts 配音和音乐混音。作者强调分步确认、说清具体要求、区分 skill 与工具能力边界等实践经验，并提供可复用的对话指令。
Images 2.5 刚发布，作者推荐了六个 GitHub 项目帮助快速掌握生图提示词：awesome-gpt-image-2 提供 530+ 工业级案例与模板；GPT-Image2-Skill 支持将提示词库接入 Agent 与 CLI 工作流；另有收录 2000+ 提示词的大图库、中文结构化提示词仓库 gpt4o-image-prompts、可搜索的万条提示词 Agent Skill，以及跨模型（GPT Image、Nano Banana、豆包、FLUX 等）中文提示词对照清单。建议以这些仓库为参考图库，替换主体、场景、文字和比例，比堆抽象形容词更容易得到稳定结果。
文章介绍了开源工具 diagram-design，它为 Claude Code、Codex 等编码 Agent 提供了 39 种出版级专业图表能力，包括架构图、时序图、桑基图、鱼骨图、Wardley Map 和数据库模型等。生成的图表全部为独立纯 HTML + SVG 代码，零外部依赖，无多余阴影和滤镜，支持浅色、深色和编辑模式，浏览器直接打开即用。该工具采用 MIT 协议，可通过插件市场一键安装，还支持将现有 Mermaid 或 draw.io 图源直接重绘成高质量排版，解决了 AI 生成流程图丑陋难用的痛点。
作者以制作一本莫干山网页电子相册的真实过程为例，通俗讲解 AI 领域常见术语的区别与实际含义。文章将 Agent 比作能动手的小助理，依次拆解提示词、上下文、工作区、工具调用、Skill、MCP、插件、Computer Use 等概念，并强调权限、沙箱、审批等安全机制的重要性，说明“干多大的活，给多大的权限”。最后介绍日志、SHA-256 校验、验收测试、HITL 人在回路等结果检查方法，以及定时任务、状态与记忆，帮助零编程读者看懂 AI 工具的工作方式，并附中英术语对照表。
Autonomous OS 是一个开源机器人操作系统，被称为机器人界的 Android。它接入 Hermes、Claude Code 等推理引擎，让机器人能自主感知与决策，而非仅执行脚本。系统提供 Skill Store 技能包（看家护院、人脸识别、Gmail/GitHub/Mac 控制等），内置自我进化学习循环，且硬件通用——只需编写 ROBOT.md、SOUL.md、SAFETY.md、SKILL.md 四个文件即可接入任意设备。文章还介绍了技术接单、场景解决方案、内容变现、硬件极客等落地赚钱场景。
Archify 是一个近期登上 GitHub Trending 榜首、Star 超 5.3 万的开源 Skill，主要功能是将文字内容输出为带动画、可交互、可导出的独立 HTML 文件。作者深度体验两天后总结出两大用法：一是把复杂文字变成有层级、有主线的视觉简图，作为文章配图，并可导入 Figma 或 Illustrator 替换字体配色以统一视觉风格；二是为文章、视频和社交媒体制作动态素材，支持导出 PNG、SVG、WebM，或通过录屏展示交互流程配合口播讲解复杂机制。作者认为这两点对内容创作者非常有用，并欢迎分享更多创意用法。
文章探讨如何让 Coding Agent 从'单点做成'走向'规模运营'，提出个人、团队、组织三个层级的 Harness 关注点：个人需明确任务规范并准备上下文与工具；团队要将有效经验沉淀为 Skill、模板、MCP 与质量规则；组织需建立跨 Agent 任务证据链，治理可复用能力并基于结果决定投入。作者介绍 Better Harness 开源项目及 Dashboard，支持从十余种 Coding Agent 读取本地执行数据，将分散的执行记录转化为可观察的任务反馈，把活动与验收结果连接起来，降低完成合格任务的整体成本，实现可验证、可复制、可治理的 Agent 交付能力。
OpenAI 在 GPT-6 Astra 发布时提供了 11 段官方提示词，帮助用户减少模型中途停顿、跑偏和套话问题。作者将其按场景整理为中文版并附英文原文，涵盖五大类：主动性与持续推进（让模型自主完成任务、先准备成果再请求批准）、指令遵循（用户指令优先于 Skill、冲突时说明规则）、表达与写作风格（先讲重点、按读者调整细节、删除套话与模板表达）、子代理任务分派（并行委派、消息可读性）以及测试与验证（测试范围与改动相称）。涉及文件修改、部署等条目需在 Codex、API 或 Agent 环境中使用。
作者分享用豆包工作版Agent制作AI动画视频的完整教程。相比之前用Codex拼接的高成本方案，豆包工作整合了写稿、拆镜、生图、图生视频、剪辑方案等全流程。教程详细拆解五步流程：写逐字稿配音并提时间码、拆镜头锁IP形象与画风、写提示词出画面、生成静音视频片段、最后用剪映合成。文中附有大量可直接使用的提示词模板，涵盖IP锁定、画风锁定、生图、图生视频等关键环节，并介绍了豆包语音TTS、Skill推荐等实用工具。
作者介绍了开源项目 PSD2Live，只需将一张 PSD 文件丢进去，即可自动完成 Live2D 模型制作，替代过去手动分层、拆图、铺网格、绑骨骼、调物理等需数天到数周的流程。项目支持一键导出可编辑的 .cmo3 工程文件和 .moc3 运行时文件，解压即用且内置 Java 环境。生成的角色可显示在透明桌面窗口中，支持鼠标跟随、摄像头面捕、麦克风口型和录制，还附带 Skill 可供 Codex 等 AI 自动化调用。对于无分层 PSD 的用户，可先用 see-through 插件实现一键图层拆分。项目已在 GitHub 开源。
本文是 Codex 视频制作实战教程，讲解如何用 Codex 实现从文章或主题到成品视频的全流程自动化。作者介绍了完整的制作路线：生成口播稿、TTS 配音（含用 CosyVoice 复刻个人声音）、基于最终音频建立时间轴、拆解分镜、用 HyperFrames 生成成片，以及用 Remotion 制作固定栏目模板。文章还对比了 HyperFrames 与 Remotion 的选择策略，并补充了用 video-use 处理真人口播剪辑的方法。核心原则是先定稿声音再做画面，避免返工。零剪辑基础的新手只需将 GitHub 仓库链接交给 Codex，即可完成工具安装和视频生成。
作者受 GPT 6 Astra 玩 Blender 视频启发，将 AI 生图与 Blender 操作能力结合，开源了一个 3D 镭射卡牌生成 Skill。整套流程封装为 skill 后可一键自动完成拆图、视差、镭射、闪星等步骤，真人照片和动漫立绘均可制作成会闪全息光的卡牌。后续作者因被质疑抄袭而补充说明：实现方式参考了小红书教程并致歉未标注来源，强调自己只是用 codex 将教程流程跑通封装成 skill 分享。
OpenAI 的最新模型 GPT-6 Astra 能力大幅提升，过去用于强制模型运行测试、逐步思考等行为的旧提示词反而会拖累表现。文章总结了 Astra 需要显式提示的五大行为：主动性（过早停下来提问）、指令优先级冲突、默认过度 Markdown 的写作风格、子代理委派不足、过度测试。作者提出一个 8 块提示框架（目标、上下文、优先级、自主性、工具、输出、验证、停止条件），并强调按需选用。文中还给出清理过时指令文件、编写 Skill 文件的三条规则，以及控制文风、抑制套话的具体提示词模板，帮助开发者适配新模型的提示工程实践。
本文系统介绍了 Agent 工具 Pi 的理念与用法。Pi 是一个极简的 Agent Harness（工作台），默认只提供读、写、改文件和运行终端命令四种基础工具，不绑定任何模型，可接入 Codex、Claude、Gemini 或本地模型。作者通过 Databricks 和 Fullscript 的实测说明其轻量设计能显著降低 Token 成本。文章按使用顺序展开：安装并接通模型、跑通第一个任务、利用 /tree 会话树实现多模型同起点分叉比较，最后通过 AGENTS.md、Skill 和 Extension 让 Pi 自我扩展，逐步长成专属 Agent。
作者分享使用AI进行公众号排版的经验，通过调整字号、行间距、段间距、字间距等参数，将文章完读率从28%提升到52%。文章总结了核心排版技巧：正文16px字号、1.75倍行距、全篇不超过3种颜色、用深灰色替代纯黑、开头50字呈现核心信息、每300字设置价值点等。最后附上一份完整的AI排版提示词，涵盖角色定位、排版参数标准、排版原则、流程和禁止事项，可制作成skills复用，大幅节省排版时间。
作者李岳分享了如何用自己开发的开源 Skill「female-outfit-director（女性换装导演）」复刻抖音爆款卡点换装视频。文章详细讲解了换装视频在 AI 生成中的难点，如人物一致性、首帧与视频因果关系断裂、双重身体等问题，并提出以结构母图（九宫格拼贴首帧）为核心的解决方案。Skill 能锁定人物身份、生成 7 套造型的首帧、输出精确到秒的换装时间轴，并内置 12 种换装机制。作者用 Seedance 2.5 实测还原度约 80%，项目已开源至 GitHub 并获 607 Star。作者强调 Skill 的价值在于将复刻爆款的方法论沉淀为可复用的工作流。
作者分享了一个名为 tweet-buffer-workflow 的 Skill，实现从原始素材到 X 推文的全自动化流程：素材输入后由 AI 完成润色、翻译、模型选择、配图和排期，但最终发布决定保留给人。文章详细介绍了 Skill 的安装方法、Telegram Bot 与 Buffer 的连接配置（Token、Owner ID、Channel ID 等）、五个可选模型的特点，以及润色与翻译两种处理方式。核心设计原则是：原意和事实不能改坏、外部发布需明确动作、不确定结果先核对。作者强调自动化的价值在于把重复劳动交给 AI，把发布责任和决策权留给人。
作者基于 Matt Pocock 的《A Complete Guide To AGENTS.md》撰写读后复盘。文章指出 AGENTS.md 是定制 AI 编程 Agent 行为的配置层，常见问题是规则不断累加形成难以维护的泥球，并消耗模型上下文与注意力。原文提出指令预算和渐进披露等治理方法。作者提炼出四条认识：AGENTS.md 是配置不是百科、稀缺的是上下文、好规则需有证据与作用域与长期价值、按需加载有成本。面对原文反对自动生成与其自身开发生成器 AgentsMD-GEN 的表面矛盾，作者主张用纪律约束自动化，介绍了该 Skill 的指令放置、克制、只读检查器和验证等机制，把认真维护配置从自觉变成可执行流程。
本文整理了 OpenAI 官方针对 GPT-6 Astra 模型发布的提示词建议。Astra 比 GPT-5.6 Sol 更爱提问，官方给出提示词让其直接执行任务；针对 Skill 过多导致指令冲突的问题，建议定期检查上下文文件并明确优先级，可让模型指出受哪条规则影响；此外 Astra 在代码任务上容易过度测试，官方建议只在发现新失败或风险时扩大测试范围。作者认为 Astra 是相对完善的模型，但与 fable5.1 相比仍有差距。
作者开源了基于 Codex 构建的本地只读微信个人情报库项目 wechat-intelligence-hub，可将数万条微信聊天记录转化为全自动助理。核心功能包括：总结群聊私聊、追踪待回复事项与承诺、识别商单合作线索、检索历史聊天、生成 Markdown/HTML 报告、持久化机会管道、个性化回复建议和重点联系人管理。系统仅本地只读，不替用户发送消息，不做注入或 Hook。作者还提供了让 Codex 自动配置密钥与解密的傻瓜式安装流程，并回应了关于封号风险的质疑，同时宣布启动个人社群。
