如何真正利用 AI 进行设计
文章探讨了如何正确利用 AI 辅助设计,强调核心在于人类的创意、方向和审美,而 AI 仅仅是执行工具。作者提出了三种具体方法:使用现成的设计技能(Skills)、逐个组件构建(Component-by-Component)以及利用灵感板。文章详细阐述了从定义意图、收集参考到结构映射和资产生成的完整设计工作流,并推荐了如 Mobbin、Cursor、Codex 等实用工具。
文章探讨了如何正确利用 AI 辅助设计,强调核心在于人类的创意、方向和审美,而 AI 仅仅是执行工具。作者提出了三种具体方法:使用现成的设计技能(Skills)、逐个组件构建(Component-by-Component)以及利用灵感板。文章详细阐述了从定义意图、收集参考到结构映射和资产生成的完整设计工作流,并推荐了如 Mobbin、Cursor、Codex 等实用工具。
文章介绍了 Andrej Karpathy 推广的“循环工程”概念,即通过 AI 自动化循环(目标设定、规划、执行、验证)替代传统的单次 Prompt 交互。文章阐述了循环的核心要素,分析了适用场景,并以 AutoResearch 为例展示了其在模型训练中的成效。此外,文章还讨论了构建循环的五大组件,并提出了“双层循环”等进阶优化方法。
本文介绍了如何利用 AI 将一篇长文自动转化为适配小红书和公众号的“内容发布包”。作者详细阐述了从 Brief 撰写、图文卡片拆解、图片生成到公众号文章改写的全流程,并提供了封装好的开源 Skill 和具体 Prompt,旨在帮助创作者实现跨平台内容的高效生产与分发。
作者记录了利用 Codex、Tikhub 和飞书 CLI 从零起号的实战过程。通过技术手段自动抓取并拆解爆款视频的标题、文案及数据,归档创作者 Profile,建立对标素材库。文章分享了利用工具提升运营效率的思路,并计划将项目开源为 Skill。
本文分享了如何从零开始设计一个商用级AI Skill的一手实践经验。文章将Skill比作给新同事的工作说明书,详细介绍了两种设计方法(先沉淀后生成、直接调用Skill-Creator),并提出了善用GitHub寻找工具和内容分层两个迭代核心技巧。最后,作者以自动化剪辑Skill为例,拆解了视频拆解、素材匹配、配音生成和导入草稿等环节中的具体卡点与解决方案。
作者记录了将一篇热门的 Codex AI 入门教程改编成互动小游戏的全过程。通过 7 天时间与 Fable5 进行 150 轮对话,利用 Flappy Bird、超级玛丽、打砖块、逆转裁判等 13 种经典玩法,将枯燥的权限管理、插件安装、需求提示和事实核查等知识点融入游戏关卡,旨在探索“玩着玩着就学会”的新型教程形式。
文章详细解析了 OpenAI Codex 的史诗级更新,重点介绍了新增的“Work”区域与 Codex 的区别,以及 sites、Template Creator 等新插件的实测效果。此外,还涵盖了内置浏览器功能升级、前端设计能力的提升、支持多 Agent 并行执行的 Ultra 模式,以及如何将 GPT 网页端聊天接入 Codex 进行头脑风暴的实用技巧。
作者发现并体验了开源项目 Tutti,一个被称为 Agent OS 的统一管理工作台。它整合了 Codex、Claude Code 等多个 Agent,支持实时共享上下文、文件和任务。Tutti 提供 BYO Subscriptions 机制,利用现有订阅无需额外付费,并具备 Goal to Tasks 自动拆解和多 Agent 协作功能,极大提升了使用 Agent 进行创作和开发的效率。
作者介绍了一套自研的视频动效系统,旨在利用AI技术辅助视频制作。该系统通过GitHub开源,用户只需三步即可生成专业视频动效:安装系统、修改文案数字、渲染下载。此外,该系统可与Codex结合,甚至喂给本地Agent(如Cola)进行动效管理。
文章介绍了 GitHub 上的开源项目 OpenMontage,该项目利用 Codex、Claude Code 等 AI 编程助手构建了一个自动化的视频生产流水线。它能够从选题、脚本、分镜到素材准备、字幕生成、音视频合成及渲染,全流程自动化视频制作,非常适合内容创作者和短视频团队。
文章精选了7个适用于 Codex 中文环境的实用 Skills,旨在帮助 X 创作者提升效率。涵盖了文本润色、去 AI 味、账号涨粉策略、情报调研、全流程写作以及配图和多平台分发工具,全方位覆盖了内容创作、包装与推广的需求。
本文详细拆解了使用 Codex、HyperFrames、VoxCPM 及 fast-whisper 等开源工具,全自动生成图书号短视频的完整技术链路。流程涵盖资料收集、文案生成、语音克隆、音频后期处理及字幕对齐等关键环节,旨在构建一套可复用的 AI 自媒体生产工作流。
文章对比了 OpenAI Codex 和腾讯 WorkBuddy 在视频号博主群体中的使用差异。指出虽然 Codex 功能强大,但 WorkBuddy 凭借微信生态的深度集成、低门槛的自然语言交互、移动端的高效协同、针对运营琐事的自动化功能以及国内网络的稳定性,成为了更适合中国内容创作者的生产力工具。
本文介绍了一款开源的产品经理原型生成 Skill。作者为了解决现有 AI 原型工具“修改即重绘”的痛点,消耗约 1 亿 Token 开发了该 Skill。它遵循专业的产品流程(IA推导、设计规划、Figma 输出),通过硬性约束规则确保设计的可控性与去 AI 味,支持 Codex、Cursor 等环境。
文章指出传统第二大脑仅作为资料仓库存在局限性,提出构建“本地 AI 决策系统”的思路。作者通过 Obsidian 将笔记分层(原始资料、知识库、决策、日志),并编写 AGENTS.md 规范 AI 读取和回写规则。核心在于让 AI 接手上下文,沉淀协作过程,实现从临时聊天到持续积累能力的转变,而非简单的自动化。
作者通过一年的 AI Agent 开发实践,发现 90% 的时间浪费在手动测试上。受芯片“验证不对称”理念启发,作者提出构建可验证的架构:通过前后端分离(ACI)使系统对 AI 友好,并引入“确定性断言”和“LLM 裁判”两级回归测试体系。最终实现了由 Coding Agent 自动运行的闭环开发,将开发者从繁琐的手工验证中解放出来,重塑了 AI 时代的开发效率。
本文详细介绍了一套使用 Codex 生成 PPT 的标准化六步流程。作者结合实战案例,演示了如何从准备项目文件夹、盘点资料、确认大纲与限制,到调用 Skill 生成网页版提案并最终导出 PPTX 的全过程。文章明确了人与 AI 的分工边界,提供了可直接复用的提示词,适合需要快速制作商业提案或汇报的职场人士参考。
文章推荐了 Codex 中 8 个具有商业变现潜力的 Skill,涵盖了小红书代运营、金融分析、企业法务、跨境电商、文档处理、虚拟主播及选题监控等领域。作者强调了这些工具不仅是插件,更应被包装为具体的交付物,适合从事接单、代运营及 AI 工作流搭建的人群使用。
文章介绍了 Claude 官方提出的 Loop Engineer 概念,该概念将现有的 Agent 工作流程进行了系统化梳理。文中详细讲解了四种 Loop 类型:回合制循环、基于目标的循环(GOAL 模式)、基于时间的循环以及主动循环。此外,作者还分享了关于代码库质量维护和 Token 消耗管理的优化建议,并提及了 Codex、Skills 和 Hooks 等相关工具。
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”。
文章介绍了作者使用 Codex 配合 Remotion 实现视频自动化生成的实战经验。通过产品发布、女装带货、AI 工具榜单、公众号文章口播四个具体案例,展示了如何利用代码将图文内容转化为视频。作者指出,该方案目前最适合结构稳定、可模板化的批量视频生产,能够帮助创作者建立视频模板资产,大幅提升效率。
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。
文章指出使用 AI 直接编写网页往往导致设计模板化、缺乏质感,并介绍了 5 个用于提升网页设计水平的 Skills(taste-design, web-design, emilkowalski, magicslide, Design MD Collection)。文章提供了一个完整的工作流:从确定设计规范和参考,到生成代码及 UI 抛光,帮助独立开发者消除“AI 味”,打造高保真的产品页面。
文章指出,使用 Codex Skills 不应像逛插件商店一样盲目安装,而应围绕核心工作流进行选择。作者推荐了三个安装阶段:第一阶段优先安装前端设计类(如 frontend-design)和浏览器验收类 Skill,以实现从“写页面”到“审页面”的闭环;第二阶段安装研究类(如 last30days)和内容类 Skill,用于产出高质量长文;第三阶段按需补全 Figma 和销售类 Skill。此外,作者建议通过自定义 AGENTS.md 来固化工作流程,提升 Agent 的执行稳定性。
文章指出AI对话每次从零开始的核心问题在于缺乏有效的记忆系统。作者主张区分聊天记录与有效记忆,提出建立包含身份、项目和判断三层记忆的系统。通过构建简单的目录结构(如AGENTS.md、projects.md等),并利用Codex等工具读取和维护这些文件,可以降低维护成本,让AI获得上下文理解能力,从而提供更精准、个性化的建议。
文章提出了“万物皆可 Skill”的理念,指出高阶的 AI 使用方式应从临时性的提示词升级为可复用的 Skill(能力包)。文章详细阐述了 Skill 的本质(任务边界、流程、标准及失败处理)、与 Prompt 及 Workflow 的区别,并介绍了基于 Codex 构建 Skill 的标准结构、设计原则(如渐进披露)以及通过“元编程”视角实现 Skill 递归进化的方法。
本文详细介绍了基于Codex的自动化视频剪辑工作流,作者通过拆解参考视频、视觉匹配素材、自动生成配音与字幕,最终输出剪映草稿。该流程主要适用于电商带货和营销混剪,能将视频剪辑效率提升五倍,实现日产30条视频。文章提供了完整的环境配置、文件结构、核心提示词及AGENTS.md配置模板,帮助读者复现这一自动化技术。
作者利用 Codex 对腾讯 AI 影响力榜单上的 23 个创作者账号进行了结构化拆解,总结出五类爆款内容模型:降低行动成本、工具工作流串联、解释失败原因、高频办公场景及情绪破圈。文章详细介绍了如何利用 AI 将“找对标”从感性判断转化为可复用的结构化资产,并强调 Codex 在内容生产前期的筛选、清洗与架构能力。
文章介绍了 GitHub 上的 claude-video 工具,该工具赋予了 Claude / Codex 这类 AI Agent 视觉能力,使其能够看懂视频内容。该工具应用场景广泛,包括拆解爆款视频的 Hook、分析广告素材、复盘脚本、定位 Bug 录屏以及整理课程笔记等。
本文详细介绍了利用 Codex 和 Hyperframes 拆解并复刻抖音爆款视频的完整工作流。内容涵盖从工具准备、视频规格定义、旁白脚本生成、TTS 音频处理(使用剪映/Codex 优化磁性人声),到利用 Hyperframes 进行代码化视频生成及字幕对齐的全过程。作者强调通过 AI Agent 实现自动化批量生产,降低自媒体创作门槛,帮助普通人利用 AI 技术在视频领域获取收益。