我用Codex做了一个东方仙界Skill,附详细教程
本文作者李岳分享了使用Codex制作东方仙侠视觉导演Skill(xianxia-visual-director)的完整教程。文章详细介绍了如何从定义问题、搭建最小骨架、编写触发条件、将审美经验转化为可检查规则、设计规则路由、建立参数锁定、固定工作流、测试失败案例到发布GitHub的全过程。作者强调,一个可复用的Skill应保存一套稳定的判断流程,而非简单的提示词堆砌。该项目已在GitHub获得260+ Star。
本文作者李岳分享了使用Codex制作东方仙侠视觉导演Skill(xianxia-visual-director)的完整教程。文章详细介绍了如何从定义问题、搭建最小骨架、编写触发条件、将审美经验转化为可检查规则、设计规则路由、建立参数锁定、固定工作流、测试失败案例到发布GitHub的全过程。作者强调,一个可复用的Skill应保存一套稳定的判断流程,而非简单的提示词堆砌。该项目已在GitHub获得260+ Star。
本文是 168X 对 AI Builder Sukie 的访谈摘要。Sukie 从 Crypto 转战 AI,经营 RelayRouter 和 RelayDance 两个中转站平台。她分享了中转站行业的三个阶段、获客渠道、产业链分层,指出真正赚钱的是服务 B 端与大客户的那 10%。她认为 C 端利润薄、流失高,投放需结合 SEO、GEO 和垂直社区。她还讨论了中转站的护城河与风险,以及 AI 时代个人品牌和分发能力的重要性。
本文是一份完整的指南,介绍如何利用AI工具(如Claude、Apify、Gemini)自动化销售信息产品的全过程。内容包括:信息产品的定义与优势、如何研究利基市场、验证产品需求、构建产品与落地页、建立内容创意库、为不同平台定制内容、以及如何利用AI代理实现全流程自动化。文章提供了详细的提示词示例和工具推荐,旨在帮助读者从零开始建立一套自动化的信息产品销售系统。
本文作者路飞分享了一套利用 AI 工具搭建动画内容自动化生产流水线的方法,声称月成本仅 124 美元,却能带来每月超过 1 万美元的收入。文章详细拆解了系统架构,包括工具选择(Higgsfield Supercomputer 等)、4 区块提示词架构、角色与场景参考表创建、声音设计、镜头语法公式、自动化定时任务、配乐制作以及多种变现途径(如 YouTube 广告分成、Patreon 订阅、品牌广告等),并提供了具体的时间线和操作步骤,旨在帮助读者复制这一套“睡后收入”系统。
本文介绍了在多智能体流水线中,通过引入确定性Reducer层来优化成本与延迟的实践。作者以40个Claude Haiku worker并行处理、Claude Sonnet汇总的架构为例,指出原始输出包含大量重复、格式错误和冗余信息,导致昂贵的合成模型浪费在数据清洗上。通过代码实现去重、过滤和分组,成本降低86%,延迟降低78%,并意外发现23处矛盾。文章强调结构化归约不仅是成本优化,更是质量保障,并提供了代码示例、防护措施和操作指南。
本文介绍了在AI时代如何有机地推销和销售产品的完整流程。核心步骤包括:首先,摒弃宽泛的市场定位,为极度具体的“单一目标用户”建立详细的心理和日常画像;其次,利用Claude和Apify MCP等AI工具抓取Reddit、YouTube等社区的真实评论,提取用户原话作为营销语言并验证产品需求;最后,根据目标群体特征选择合适的社交平台进行精准分发。文章提供了完整的操作思路和AI提示词,帮助创作者实现零广告成本的有效销售。
作者介绍了一个能让AI(如Claude)摆脱生硬“AI味”、输出更清晰直接的写作技巧:使用提示词“Use ASD-STE100”。ASD-STE100是航天领域的简化英语标准,能大幅提升AI文本的简洁性。此外,作者还分享了一款基于该标准的定制化Claude Skill插件,但也指出该技巧不适用于创意写作(如诗歌或社交贴),因为它会显得过于冷硬。最后,作者提供了他的专属研究与写作Prompt思路,帮助创作者彻底避免AI感。
本文摒弃了夸大其词的流量神话,务实地拆解了如何利用Claude、Python和AI剪辑工具,将编程类YouTube频道打造成月入4.5万美元的系统。作者详细介绍了三大系统层级与五个标准化阶段:从内容规划、自动化生产到销售漏斗的建立。文章强调,工具仅能消除重复劳动,真正的变现前提是积累百万级月播放量和有效受众。最后结合六种收入来源,真实还原了高收益频道背后的数据逻辑与运营本质。
本文盘点并测评了5个GitHub上热门的AI编程套件(如obra/superpowers、mattpocock/skills等)。这些套件通过硬编码工作流、需求文档化、强制诊断流程及工程护栏等方式,将工程规范编译成AI能理解的规则,有效解决了AI编程中的“跑偏”、需求飘移和瞎猜等问题。作者指出,开发者应基于自身习惯搭建专属的自生长AI编程套件,以大幅提升编程效率。
本文作者分享了如何利用 Reddit 社区和 AI 智能体实现日入千美元的变现策略。核心思路是“需求导向”:先通过 Reddit 挖掘用户反复提及且具有急迫性的真实痛点,而不是盲目开发产品。作者建议使用特定的提示词让大模型挖掘个人经验,并结合 Apify MCP 将抓取的 Reddit 数据喂给 Claude 进行深度需求分析。最后,利用 AI 根据用户真实用语编写 PDF 指南或付费新闻通讯,仅向急需解决问题的受众提供真正有价值的方案。
本文介绍了10个优秀的GitHub开源项目,旨在利用Obsidian作为存储层,让Claude真正记住用户的个性化知识,从而打造真实的“第二大脑”。文章首先剖析了项目背后的三大核心架构:Karpathy LLM Wiki模式(大幅节省Token)、Anthropic的Skills架构(按需加载技能)以及MCP桥接(支持实时读写)。随后,作者详细盘点并测评了这10个开源库,逐一分析了它们的核心功能、安装难度、适用人群及局限性,为想要构建个人AI知识库的用户提供了极具价值的实践指南。
本文介绍了如何高效利用Agent的/goal功能让其长时间运行直至完成目标。作者指出,设定目标时需明确目标、验证方式及停止条件。以视频转录性能优化为例,建议先建立基准,让Agent自主分析瓶颈并迭代优化,将停止条件设为“无优化空间”而非具体指标,以避免任务过早结束或走向极端。此外,为节省昂贵的顶级模型额度,建议主Agent仅负责分析与编排,具体执行交由subagent处理。
作者宣布近期将完全开源一系列自用的自动化Skill和工具,以解决X平台创作者面临的大部分问题。这些工具涵盖四大核心功能:一是微信CLI及个人情报库,实现聊天记录检索与群聊信息自动总结;二是X增长系统,一键拆解爆款帖子找对标;三是X爆款内容系统,实现从构思、撰写、配图到利用Codex自动排版发布的全流程自动化;四是每日AI简报,自动追踪全网热点提供创作素材。此外,全平台发布、数字人工厂等更多工具也在开发筹备开源中。
本文详细介绍了如何为企业客户构建一套本地化、注重隐私的私有RAG(检索增强生成)文档搜索系统,以解决律所、诊所等敏感行业的数据合规问题。系统利用客户端本地的Nvidia GPU通过Ollama运行大语言模型,结合Obsidian作为交互界面,实现内部文档的高效检索。文章按步骤指导如何配置环境、使用MarkItDown转换档案为Markdown格式,并巧妙利用Claude辅助编写脚本。这是一项极具商业价值的本地部署服务模式。
文章详细介绍了如何利用 Kimi K3 模型开发 3D WebGL 应用。相较于 Claude 和 GPT-5.6,K3 在 Three.js、WebGPU 等复杂 3D 场景和着色器代码生成上表现优异。作者分享了在开发工具中接入 K3 的步骤、构建 3D 场景的提示词公式,以及视觉循环测试流程。并建议开发者采用混合策略:用 Claude 处理快速逻辑,用 K3 应对复杂的 3D 空间计算,从而发挥两者最大优势。
作者分享了如何利用Claude构建个人与业务自动化系统,解决传统第二大脑工具需人工频繁维护的痛点。文章详细拆解了从工作流审查、设计标准化技能、搭建可视化文件夹的实操步骤。通过让AI采访并评估日常任务,用户可将视频创作、商务拓展等流程转化为Claude可复用的Skill,从而实现生活与工作的全面自动化。
文章详细介绍了70种将AI融入产品管理流程的进阶实践,涵盖了从上下文管理、PRD撰写、原型设计到用户反馈与团队工作流的方方面面。作者指出,使用先进的AI工具(如Cursor、Claude和MCP)不仅能提升效率,其背后的核心逻辑在于:模块化加载上下文、预先定义成功标准、将倾听用户与产品迭代闭环、将设计决策转化为文件与测试,并像监控产品一样监控系统。
本文介绍了如何将循环、图谱、上下文和测试工具等工程概念应用于营销领域,使营销人员成为自主代理工程师。重点解析了循环工程的核心机制,详细阐述了代理循环、验证循环、事件驱动和自我改进四种循环类型,并结合营销场景(如内容、SEO、活动运营等)提供了具体的构建方法。文章强调了通过评估循环有效防止AI生成低质内容,从而实现高效自动化营销。
作者提出“软件工厂”本质上是一种自动化工作流而非单一产品。文章拆解了从获取任务到提交代码的软件开发全流程,并指出通过Agent、MCP、CI等工具组合即可轻松构建该工作流。相比于依赖容易失效的PRD和文档,作者主张记录真实的开发执行轨迹。将软件工厂视为自动化模式而非100%包办代码的万能产品,能有效解决现实开发中的复杂跨库等痛点,显著提升研发效率。
文章介绍了如何利用 Obsidian 和 Claude 构建一个“第二大脑”。通过 Obsidian 作为本地存储,Claude 作为上层智能,建立连接并让 AI 读取和整理知识库。文中详细说明了配置 API、创建项目文件夹、设定规则文件以及构建技能和工作流的方法,旨在避免重复劳动,让 AI 记住用户偏好并辅助日常工作。
文章介绍了如何在每周仅投入5小时的情况下,利用Claude建立月入1500美元的副业。关键在于采用分阶段执行模式而非并行处理,选择边界清晰的单一交付成果,并通过限制客户数量来保证服务质量。
文章介绍了30个利用Claude Opus 4.8构建的实用赚钱智能体,涵盖内容创作、销售线索挖掘和数字产品开发等领域。这些智能体能够实现半自动化运行,在人类最少监督下处理多步骤任务,显著提升工作效率,被视为高杠杆助手而非完全自动化的收入机器。
文章介绍了 Claude 的三大核心能力:Agents(代理)、Loops(循环)和 Graphs(图)。文章详细解释了如何通过工具、记忆和循环机制构建从 Level 1 到 Level 4 的自主代理,提供了研究、数据分析和代码编写三种代理的 System Prompt 模板,并探讨了如何解决长任务中的记忆丢失问题。
文章介绍了Anthropic工程师采用的“图工程”方法,通过将Agent控制从模型内部转移到图结构节点,解决了长任务中的状态丢失和漂移问题。文章详细阐述了如何构建评判器、编写规则书、测试规则及将状态存储在磁盘而非上下文窗口中,从而实现大规模代码迁移和自动化审查。
本文介绍了如何利用 Claude 构建四人智能体系统(研究员、写手、成交员、运营员),通过建立“Company OS”统一上下文,实现低成本高效运营单人公司,替代传统高薪团队。
文章介绍了图工程在多代理系统中的应用,指出线性流程的效率低下问题。通过识别伪依赖、应用扇出-归约-合成模式,以及使用Claude Code构建图结构,可大幅提升系统并行处理能力和整体性能。
文章介绍了图工程的概念及其相对于循环工程的优势。循环工程在复杂任务中受限于线性执行,无法并行处理。图工程通过构建节点和路径的网络结构,实现任务的并行执行和分支管理,显著提高效率。文章提供了构建图的四步法:审计现有循环、识别可并行任务、绘制图结构、使用提示词在Claude中部署图。
本文介绍了如何编写高效的 CLAUDE.md 文件,基于 Anthropic 工程团队的最佳实践。文章强调了保持文件简洁、内容通用的重要性,并提供了具体的结构和编写技巧,如使用强调标记和分层组织内容。
文章介绍了两种AI营销代理的构建方法。第一种利用LinkedIn互动信号进行冷启动,通过抓取数据、分层补全和自动化触达实现高转化获客;第二种从真实对话中挖掘素材,利用LLM批量生成内容并进行循环优化,实现内容营销的自动化。
Ruben Hassid 分享了如何利用 Claude 和 ChatGPT 制作高质量信息图表的详细步骤。通过上传参考图片、提取设计系统、生成 HTML 代码,用户可以快速创建精确且易于编辑的视觉内容,适合提升社交媒体互动效果。