从单兵武器到团队作战：Skill 工程化实战指南（四）
本文作为系列第四篇，聚焦于 Skill 的工程化高阶玩法与团队协作。文章探讨了显式与隐式调用、技能链组合等技巧，并提出将 Skill 视为代码进行版本控制和持续优化。同时，针对团队场景，建议建立统一技能库，引导成员从使用者成长为 AI 工程师，以实现研发效能的质变。
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给朋友的女儿在 AI 时代的建议
Jason Ng 针对高一学生给出了 AI 时代的成长建议，核心观点是“人类自身的能力比工具更重要”。建议包括：多花精力在人际沟通上，以提升指令传达与协作能力；多体验真实生活，培养审美和品味；坚守基础学科，建立认知以辨别 AI 优劣；保持亲手完成事情的习惯，不依赖生成；学会提问；以及坚持锻炼身体。文章强调在 AI 降低执行成本的背景下，判断力、品味和创造力才是核心竞争力。
两万字复盘中国加密交易所江湖史：草莽崛起、离岸迁徙与合规重塑
文章复盘了中国加密货币交易所从 2011 年 BTC China 在上海民宅诞生，到 2013 年三巨头（BTCC、火币、OKCoin）争霸，再到 2014 年接管全球交易量的辉煌历史。同时也揭露了随后爆发的期货杠杆乱象、山寨币 ICO 泡沫以及行业无序内卷的黑暗面，是一部夹杂着技术理想、财富狂热与监管博弈的行业变迁史。
月入 7.7 万美元独立开发者的工作流
文章介绍了独立开发者 Mark Lou 的工作与生活方式，他通过创立 35 个 Startup 实现月入 7.7 万美元。核心方法论包括极致的时间管理（如关闭手机进行深度工作）、重视睡眠、以及高频次的快速发布。他强调不要沉迷于工具，AI 时代最重要的 KPI 依然是“发布了多少东西”，建议持续“掷骰子”验证想法，而非死守单一项目。
小红书卖虚拟资料月入6万：搜索流量与AI结合的变现逻辑
文章分析了小红书上虚拟资料（如简历模板、PPT）销售火爆的现象，指出其本质是利用搜索流量进行信息不对称套利。作者对比了技术人员的思维误区，强调商业逻辑重于技术实现，并给出了利用AI辅助进行选题、内容生产和销售的完整实操路径，同时也警示了版权侵权和平台合规的风险。
IOSG 现场观察｜Trump Crypto 午宴与“年轻的美国”
文章记录了作者在海湖庄园参加 Trump Crypto 午宴的经历。通过与 Tony Robbins、Nikil (Alchemy 创始人) 和木头姐等人的交流，作者捕捉到了美国加密行业与 AI 领域的“年轻”特质：激进的倒计时预言（如 36 个月变革）、对 AI Agents 取代金融体系的笃信，以及通过资源整合进行商业扩张的美式路径。文章将这种“急于证明自己、怕错过”的群体焦虑，描绘为一种属于年轻国家的狂热与活力。
封装3年自媒体经验的AI热点网站AIHOT免费开放
作者正式开放了其内部开发的AI热点监控网站“AIHOT”，旨在通过精选信源和智能评分策略解决AI时代的信息过载问题。文章详细介绍了产品的信源分级、多维度评分机制（迭代了11版）以及利用代码而非AI主导的架构设计思路。该工具能对海量信息进行降噪、聚类和精选，提供AI日报等功能，以保护用户的注意力。
如何精通AI静态广告生成(附7个可复制提示词)
本文介绍了如何利用GPT Image 2.0一键生成高质量的品牌静态广告，替代繁琐的Canva编辑。作者分享了7个实用提示词，涵盖竞品仿制、卖点突出、生活场景、UGC风格、产品展示、信息图解及趣味创意等不同广告类型，并附有具体参数和设计规则，旨在帮助广告主快速提升素材制作效率。
GPT Image 2 濒危动物信息图生成测试
作者在 ChatGPT 应用中测试了 GPT Image 2 模型生成信息图的能力。通过详细的提示词，要求模型查找濒危动物的栖息地、饮食和独特特征，并以注重视觉、图文结合的平面设计风格呈现。生成的图片展示了从写实动物主体到图表、色块和注释元素的混合构图，体现了高密度的专业排版效果。
有趣的交互式科学应用创意 Part 2
文章展示了作者开发的系列交互式科学应用 Demo，包括黑洞时空扭曲可视化、达芬奇扑翼机机制实现以及科幻彗星探测器等。作者结合了 GPT Images、Nano Banana 2 进行设计，并使用 Gemini 3.1 Pro 编写代码。文章还分享了设计灵感和前端控件交互示例，旨在打造儿时向往的科学杂志风格的互动体验。
吴恩达新课解读：AI 新手与高手的思维差异
本文介绍了吴恩达发布的新课程《AI Prompting for Everyone》，文章深入拆解了 AI 新手与高手在使用方式上的核心差异，包括如何利用上下文、避免 AI 谄媚以及使用深度调研等技巧。作者总结了课程中关于信息获取、思维搭档及多媒体应用三个模块的精华内容，并推荐该课程适合零基础人群构建对 AI 的完整认知。
你的下一个联系人，可能不是人 | 实测 Bloome
文章深度评测了新兴的 IM 产品 Bloome，其核心在于打破传统交互假设，将 AI Agent 视为通讯录中的“一等公民”。用户可以像加好友一样添加 Agent，拉人机混合群聊，甚至付费订阅他人的专业 Agent。文章通过实测展示了 Bloome 在创建 Agent、多模型接入（如 Claude Code、Codex）以及群聊交互上的创新细节，探讨了这种新型“人+Agent”关系网对 AI 互联网未来的潜在影响。
新手必装：10 类 Codex Skills 优先推荐与配置指南
本文介绍了 Codex 新手在安装模型后，应优先配置的 10 类关键 Skills。文章指出模型只是下限，合理的 Skill 配置决定了工作效率。推荐优先级包括浏览器交互（playwright-interactive）、视觉验收（screenshot）、文档阅读、Web 搜索、任务拆解、代码审查、测试回归、长会话终端、CI/PR 处理以及自定义 Skill 工具。作者建议按梯队逐步安装，避免上下文污染，并附带了具体的安装命令。
Claude Code 的 Agent 开发工具包：AI 工程化的未来蓝图
文章指出 AI 正从简单的“聊天机器人”演化为复杂的“操作系统”。作者深入剖析了 Claude Code 的 Agent Development Kit 架构，该架构包含五层设计：作为记忆层的 CLAUDE.md、作为知识层的 Skills、作为护栏的 Hooks、用于委派的 Subagents 以及用于分发的 Plugins。这套蓝图将 AI 转变为具备记忆、规则、委派和编排能力的数字组织，标志着开发重点从提示词工程转向了 AI 基础设施工程。
20 条真正能让 Claude 好用起来的提示词规则
文章指出很多人使用 Claude 仍停留在“搜索框思维”，导致输出平庸。作者提出了 20 条通用提示词规则，强调 Claude 更吃上下文、角色、限制和目的。核心建议包括：设定具体角色、明确读者画像、使用反向约束（不想要什么）、提供样本模仿风格、复杂任务分步执行等。这些方法旨在帮助用户通过更精准的指令，让 AI 产出高质量、有针对性且具备“真人感”的内容。
“AI 导致人类失业”是彻底的幻想
文章反驳了“AI 将导致大规模永久性失业”的观点，认为这是一种“劳动力总和谬误”。作者指出，人类的需求是无限的，认知成本的降低将通过杰文斯悖论创造更多需求。通过回顾农业机械化、电气化和 Excel 的历史，文章论证了技术进步总是重塑经济结构并扩大劳动力市场，而非简单地消灭工作。
单智能体与多智能体解决方案的选择指南
文章探讨了在大语言模型时代，如何权衡使用单智能体与多智能体系统。引用斯坦福及Google/MIT的研究指出，多智能体系统并非总是更优，往往伴随着更高的计算成本、延迟和通信开销，且在“思考预算”相当的情况下，优化后的单智能体常能胜出。文章建议将单智能体作为默认起点，仅当任务涉及大量工具、上下文退化严重、存在自然解耦边界或需严格合规验证时，才考虑引入多智能体架构。
2026年AI工程师路线图：成为Agent工程师的实战指南
本文提供了2026年成为AI/Agent工程师的详细路线图。作者指出，核心在于掌握Harness Engineering（上下文工程与工具编排），而非追逐各种框架。文章介绍了LangGraph和Claude Agent SDK两大主流技术栈，并推荐了包括工程博客、免费课程及Newsletter在内的优质学习资源。通过17周的集中学习和实战项目，读者可以掌握构建、评估及部署生产级Agent系统的能力。
我给 Codex / Claude 做了一个有网页审美能力的 Skill
作者指出 AI 生成网页常缺乏品牌感，单纯“美化”往往无效。作者开发了 Skill “Visual Taste Lab”，通过强制 AI 先进行 VI 审计、判断站点类型和提炼设计语言，再生成代码，从而解决页面风格割裂的问题。
打造公司大脑的一年经验总结
本文分享了作者构建“公司大脑”系统的经验。核心观点包括：企业智能将从单纯的知识库转向基于本体的记忆系统；公司记忆应自发于日常工作流而非简单的转录；系统需支持基于角色的多种本体视角，以解决不同部门对同一信息不同理解的问题；最终目标是建立企业的世界模型，通过强化学习机制，降低信息传递延迟，实现上下文实时感知与智能响应。
数学照妖镜：AI 能发现新的数学定理吗？
文章回顾了人工智能与数学证明的深厚渊源，从1950年代的Logic Theorist到哥德尔不完备性定理，探讨了形式化数学的演进。重点介绍了现代AI数学的基础设施LEAN（包括其核心人物Leonardo de Moura、从v3到v4的演进及mathlib库），以及DeepMind、Harmonic、Axiom Math等科技巨头和初创公司在AI自动定理证明领域的布局。文章指出，AI正在通过神经网络与形式化验证的结合，重新回归逻辑推理的起点。
如何利用神经网络在交易中获得优势：量化交易框架指南
文章深入探讨了如何利用神经网络构建量化交易系统。作者解释了对冲基金如何利用机器学习提取交易优势，揭示了神经网络计算条件期望的数学本质，而非直接预测未来。文中分析了为何直接预测价格会失败，并提出了正确的数据处理方法和架构选择，旨在为交易者提供一个从数据准备到信号部署的完整实施框架。
Agent + 豆包 Seed2.0 Lite 重做 Karpathy 的工作流
文章探讨了如何利用豆包 Seed-2.0-lite 多模态大模型和 Agent 技术，将 Andrej Karpathy 两年前提出的“视频转博客”构想变为现实。作者通过将多模态能力封装为 Skill，并设计了一套包含视频切片、结构化素材提取、关键帧智能挑选和 Markdown 生成的四步工作流，成功解决了传统 ASR+LLM 流水线中信息丢失的问题，实现了高质量、图文并茂的技术博客自动化生成。
我用 Claude Code + Luffa 重构《货币金融学》互动学习
作者分享如何利用 Claude Code 在一周内将 800 页的《货币金融学》教材转化为 Luffa SuperBox 互动学习小程序。文章详细介绍了包含学习地图、反预期精选、真实数据接入（如 FRED）及模拟器（如泰勒规则、收益率曲线）的六大模块，探讨了互动式学习在生成效应和测试效应上优于传统阅读的价值，并认为 AI 时代的教育核心是为每个人提供“思维模拟器”。
我在 Gridea 思考箱里记的笔记，变成了 Minttr
文章分享了作者从开发博客客户端 Gridea 中的“思考箱”功能，到孵化出新产品 Minttr 的全过程。作者通过记录零散想法，逐渐明确了产品的核心价值——降低记录门槛，让好奇心有落脚之地。文章探讨了笔记记录如何引导产品方向，以及工具制造者重度使用自身工具的重要性。
真正稀缺的不是AI工具，而是能把AI用进业务的人
文章指出，虽然AI工具层出不穷，但企业面临的核心瓶颈是缺乏将AI有效融入实际业务并推动组织转型的人才。单纯的工具使用与利用AI实现业务降本增效之间存在巨大鸿沟。文章定义了“AI转型人才”的五大核心工作：寻找高价值场景、重构业务流程、打通数据系统、建立评估标准及推动组织变革。随着行业从“模型竞争”转向“落地竞争”，具备“AI×业务×转型”复合能力的个人将成为未来的关键资产。
查理·芒格最喜欢的人类行为学著作及14条核心收获
文章指出查理·芒格最推崇的人类行为学著作是罗伯特·西奥迪尼的《影响力》。作者提炼了书中最重要的14条核心原则，包括互惠、承诺与一致性、社会认同、权威、稀缺等经典心理学概念，并解释了这些“自动行为模式”在日常生活中的运作机制与潜在陷阱。
Cloudflare 联手 Stripe 让 AI Agent 自主开通服务与支付
Cloudflare 与 Stripe 合作推出新协议，允许 AI Agent 自助完成开通账号、注册域名、支付订阅等全流程。该协议基于 Discovery、Authorization 和 Payment 三件套，通过 OAuth 和 Payment Token 保障安全，解决了 Agent 调用工具时的商业层闭环问题，为 Agent 经济的标准化奠定了基础。
提示词不是咒语，是审美决策系统
文章阐述了提示词不仅是风格描述，而是审美决策系统。作者通过一个具体的 X 长文封面生成提示词为例，详细拆解了如何构建具备设计思维的 AI 绘画指令，涵盖主题语义判断、视觉锚点选择、图文关系处理及长标题提炼机制。此外，作者还分享了弥散风、马赛克风、麦肯锡风等 8 种视觉风格的特点与适用场景，强调提示词应将审美判断转化为可执行的设计系统。
