作者发现微信新增了"转发到其他应用"功能，可一键将群聊记录转给腾讯WorkBuddy，基于此更新了工作流并开源两个Skill：一是wechat-group-digest，将群聊整理成日报长图，包含今日要点、"可以动手的事"（从群聊中挖掘工具需求和选题信号）、活跃榜等模块，实测93条消息12分钟出图；二是选题库Skill，将对标公众号文章拆解为五层信息（基础信息、选题、标题公式、结构、提示词及空白角度），通过飞书连接器存入多维表格，还支持选题簇去重提醒。作者强调此方式为官方认可路径，相比自动抓取微信更安全，并提供了详细配置说明和开源地址。
作者介绍如何将 Obsidian 笔记库作为 AI 代理的上下文来源，构建一个名为 /todays-focus 的每日专注技能。文章指出工作工具（如 Linear、Gmail、Slack、日历）只能告诉 AI 发生了什么，而个人笔记库能补充'什么对自己最重要'的背景。作者展示了四个步骤：连接工作工具、授权代理读取 Obsidian 库、创建原则（Principles）文档、创建'心头事'（Top of Mind）文档。该技能每天早晨生成三个焦点领域、反思检查和三个日记问题，成为一种有用的每日仪式，也是检验笔记库组织是否利于代理理解的方法。
作者精心整理了一份 AI 视觉与影视领域的 59 篇精选文章合集，涵盖 AI 视频生成、AI 生图、数字人、动画制作、ComfyUI 工作流等多个方向。内容包括 Cursor + Remotion 动画制作、Seedance 视频模型玩法、Gemini 3 Flash Image 生图探索、Suno AI 音乐生成、Claude Skill 开发、GPT Image 实测、数字人口播教程、3D 预演台实操等。文章以保姆级教程为主，兼有开源项目与经验分享，适合 AI 视觉与影视创作爱好者系统学习参考。
本文整理了 Poteto（pstack 作者）与 Matt Pocock 关于 AI Skills 的对谈。Poteto 一个月合入 2,500 个 PR 的关键不在于产量，而在于工作方式：从反复纠正 AI 的地方提炼 Skills；为 Agent 补上验证能力，让它能自我迭代；将机械操作固化为工具；把 Agent 常犯的错转化为 lint 规则和代码库约束；连接内外两层循环，让外层 Agent 收集 Slack、Linear 等外部反馈，协调 Agent 管理任务分发。她还通过严格抽查和修正工作环境来审查大量产出，并建议从聊天记录中提炼个人 Skills。文章强调领域经验、可靠验证和持续环境优化是自动化协作的核心。
作者用 Claude 制作 3D 历史纪录短片，通过将制作经验封装成开源 skill（code-doc-film），把《郑和下西洋》片子的制作时间从 116 分钟压缩到 55 分钟，只需两句指令。skill 本质是一个包含说明文档和脚本的文件夹，核心是一张「翻车表」：记录镜头钻山、音画不同步、史实错误、渲染纯色等 7 类踩坑问题及自动化校验方案。文章同时坦承 skill 的局限：人物建模粗糙、未做过的题材仍慢、事实核对只保证有出处不保证正确。
本文是 DeepSeek Harness 的实战教程。Harness 是一个可扩展的智能体运行环境，基于 Cordis 构建，一切皆插件。文章介绍了准备工作（Node.js、API 密钥、测试目录）、启动方式（npx 或源码运行 Web UI）、模型配置与工作区选择，并以生成可审核的小说推广文案为例，演示了素材分析、结构化任务指令、执行检查、人工审核到文件保存的完整闭环。还扩展了团队内容初稿、资料整理、插件接入等方向，给出批量处理的分阶段建议和常见问题排查，并强调最小权限、独立环境等安全边界。
文章介绍了 AI PM OS——一套面向产品经理的 Agent Skill 体系。作者强调：与其信任模型凭提示词自由发挥，不如为 Agent 配备结构化技能，确保输出质量稳定。核心方法论是'监督比你更聪明的人'：通过间接提示让 Agent 自己复述问题、避免被先入为主的假设带偏，并用 /first-principles、/mckinsey-issue-tree、/causal-tree、/jtbd-forces 等技能栈按'定义问题、选择赌注、理解用户、定义成功、塑造构建、写作、推动组织'分阶段组织工作。同时利用记忆和历史会话，让 Agent 继承过往决策背景，提升产品判断力。
作者分享了用 Codex 从零制作知识科普视频的完整流程：先让 Codex 建立项目结构并撰写知识底稿，再改写为口语化口播稿并用 humanizer-zh 去 AI 味，接着用 edge-tts 生成配音和 SRT 字幕时间轴，让 Codex 根据真实时间轴设计分镜，最后用 HyperFrames 以 HTML/CSS/SVG 制作动画画面并渲染 MP4。作者以相对论科普视频为测试案例，产出 65 秒竖屏成片，含 16 个分镜和 17 条字幕，全程未碰剪辑软件，还介绍了 imagegen、video-use 等可扩展工具链。
本文是 AI 术语科普系列的第一期，面向小白读者，用通俗易懂的语言讲解 11 个常见 AI 概念：大语言模型（LLM）、多模态、提示词（Prompt）、Token（词元）、上下文、记忆、知识库、Agent（智能体）、Skills（技能）、工作流和 AI 幻觉。作者金尘马解释了模型与应用的区别、Token 与计费和上下文窗口的关系、记忆与上下文的差异，并对比了工作流的固定流程与 Agent 的自主决策，帮助读者扫清学习 AI 路上的术语障碍。
文章介绍了 AI 员工 Viktor，它驻留在 Slack 或 Teams 中，可连接 3200+ 工具，交付真实工作成果而非建议。作者列举了十项可交给 Viktor 的任务：销售线索挖掘、内容与社交媒体运营、每周数据报告、客服处理、财务开票、项目任务管理、竞品研究、招聘筛选、代码与产品开发、广告投放优化。借助 Viktor，一人公司突破了个人时间与精力的天花板，无需招聘即可扩大执行能力，将增长瓶颈从'人手'转移到'任务分配'。
本文介绍 Atomic 团队提出的编码 agent 工作流概念：将软件开发流程定义为可执行的显式路径，用 TypeScript 表达，包含输入与成功标准、有边界的阶段与工具、可检视的移交、相关检查、审查批准点、停止与恢复条件六大要素。文章对比了一次性提示与结构化工作流的适用场景，说明 agentic coding 与 agentic engineering 的区别，并介绍工作流如何在运行时物化为可检视的 DAG，以及功能交付、缺陷排查、迁移、发布准备等常见工作流形态，强调可验证性与人工控制的重要性。
作者分享一年来的海外内容创作经验：欧美读者偏好有深度的长文，图文内容长尾效应明显，用户PC使用时间长。建议新手先做繁体内容再尝试英文。英文创作要点包括开头重要、结构化写作、长标题更佳、重权威考究；建议从200-300字短文起步，独立站采用可扫描结构（列表、表格），先定位选题再创作，用故事+方法+行动的写作方式。复盘流程为：研究对标20个同赛道博主、搭建工作流、测试发布、每周数据复盘迭代，最后放大创作规模。
作者分享了在WorkBuddy中使用美图设计室发布的PPT美化skill的实测体验。通过简单的提示词即可对旧PPT进行风格美化，如按中国风改造旧商场改造汇报PPT，保持文字和数据不变。文章介绍了skill的入口位置，并通过四个案例演示：一句话换风格、写入使用场合调整调性、图表数据报告美化且数值不动、从零生成PPT设计。作者总结了可直接套用的四段式提示词模板（动作、素材、风格来源、零碎要求），并公开了自己用outline-researcher、luobo-voice、title-matrix等skill串联的内容创作工作流，实现一稿多吃，从文章到PPT的全链路AI辅助。
作者介绍了 Meta 旗下 Muse 模型家族（含视频生成模型 Muse Video），并分享用其制作 3 分钟漫剧的完整方法论。Muse 每次仅生成约 10 秒视频，长剧需拆分 18 个分镜逐段生成再拼接。作者结合漫剧创作六步工作流（剧本→分镜→资产→锁定→逐镜生成→拼接），并从 Seedance 2.5 官方文档和 Higgsfield 开源长片方法论中提炼关键技巧：资产先行、英文描述+中文台词、肯定式画面约束、一镜一种运镜等。文中还记录了中文配音、口型转头等踩坑教训，最终形成'一镜一确认'、平均 50-70 次生成完成一集的可控流程，并给出三层进阶学习路径。
作者分享了一套 AI 生成 2D 游戏角色动画的高成功率工作流。相比直接用 AI 生成 Sprite 常遇到的武器变形、动作不稳定等问题，该方案让各工具各司其职：先准备角色原图，用 Seedance 2.0 Mini 参考图生成包含 Idle/Walk/Run/Attack 四个动作的视频（成本不到 1 美金），再用 Codex + FFmpeg 拆帧，人工筛选每个动作最佳的 12 帧，最后通过 generate2dsprite Skill 自动合成游戏可用的 Sprite Sheet，导入 Godot/Unity 使用。视频模型对连续人体动作的理解明显比直接生成 Sprite 稳定，尤其适合带武器的复杂角色。
文章介绍了如何将决策模型Jev嵌入现有Agent工作流：将任务拆分为四部分——开放式生成交给LLM，决策判断交给Jev，确定性规则用代码处理，有后果的授权交由人工。作者讲解了Jev的三种问题类型（Choice、Score、Noul）及适用场景，并以晨间简报为例演示如何构建一个保存交接任务的路由器，从Demo逐步演进为可长期运行的完整工作流，还总结了模型路由、工具调用审查、上下文筛选等11类决策层可接入的位置。
作者实测 LibTV 1.5 的五大新功能：剧本原创及改编、角色造型室、导演执导、3D-BOX 和创意片头，并以古装短剧为例完整走了一遍从剧本创作到成片输出的 AI 短剧工作流。文章详细演示了 TV Director 如何统筹剧集规划、角色捏脸设计、分镜优化、3D 场景预演和片头包装，突出各环节既能自动生成又可手动介入修改的灵活性。作者认为这大幅降低了没有专业编剧、导演知识的普通人创作高质量短剧的门槛。
作者分享了一套用 AI 创作长视频脚本的四步工作流，核心理念是'别让 AI 写，跟 AI 聊'。第一步在 YouMind 建项目，倒出观点和收集素材；第二步站在白板前用 Codex 语音对话共创'钩子—论证—升华'三段式大纲；第三步通过 Codex 实时语音把逐字稿'聊'出来，保证口语化；第四步用 YouMind 文字转语音倍速听稿、边听边改并精准控制时长。这套方法使作者 B 站视频从几千播放提升到期期破万，脚本创作时间从一整天缩短到两三小时。文章强调先把自己的观点喂给 AI，再通过对话输出，成稿才能保留个人风格而非 AI 腔调。
作者实测 AI 视频平台 LibTV 1.5，通过制作一段 1 分钟都市悬疑短剧，拆解了其五大核心能力：角色造型、原创编剧、导演分身、3D-BOX 虚拟影棚和成片精修。文章详细演示了从导入参考图创建可复用的角色卡、局部修改剧本并预览对故事钩子的影响，到 AI 自动拆分分镜并批量生成视频节点的完整工作流。复盘显示传统方式需半天的工作压缩至约 2 小时。作者指出角色资产沉淀、剧本可控修改是主要优势，但仍需人工把控创意与镜头情绪，适合短剧团队和独立创作者使用。
作者分享了使用 AI 工具 WorkBuddy 制作企业汇报 PPT 的经验。文章首先分析了为什么不用 HTML 做演示文稿：固定模板留白过多、修改不便、企业协作接受度低，可编辑的 PPT 更适合汇报、演讲和文件交接。随后作者以上海线下分享为例，讲述了完整制作流程：先让 AI 整理大纲（对比 ChatGPT 和 WorkBuddy 的输出），再交给 WorkBuddy 生成，并回答配图、风格等设计问题。文章给出了详细的操作步骤和可直接复用的提示词，涵盖大纲整理、设计确认、按页修改、导出检查等环节。WorkBuddy 除生成可编辑 PPT 外，还附带 DESIGN.md 设计规范、逐页文稿和演讲稿。
作者分享了自己搭建个人远程工作流的经验：通过 Telegram 连接本地 Eagle 资产库和电脑开发工具，实现手机发指令、家里电脑自动执行任务的闭环。作者认为通用 Agent 不适合有固定规矩的本地环境，转而采用任务分流架构：图片归档直接调用 Eagle API，轻量任务用轻量模型，复杂工程交给 CLI 无头模式执行。文章还解决了 Telegram 相册消息拆分、远程唤醒阻塞前台等实际问题，用标准输入传任务、保存会话 ID、文件夹记录状态等细节保证流程稳定，强调 Agent 应安静接入工作流，而非做万能的电子宠物。
文章介绍如何利用豆包工作（Doubao Work）搭建AI视频创意生产线，解决收藏了大量AI视频却做不出来的问题。作者通过四个步骤演示完整流程：先用目标模式建立AI视频素材库，自动下载并拆解视频到飞书多维表格；再用计划模式拆解参考视频的创意机制（如敦煌飞天Demo的'正常—意外—补救—破绽—装没事'结构）；然后修改计划换成原创方向（冰箱小精灵偷吃饼干）；最后确认后用Seedream和Seedance模型生成成片。文章总结了目标模式与计划模式的区别、减少动作复杂度等实用技巧，并指出该方法同样适用于报告、PPT、数据表等场景。
文章系统梳理了20多个常用ChatGPT插件，强调不要在多个软件间来回切换，而应让ChatGPT直接连接常用工具。作者按使用场景将插件分为六类：自媒体与设计（Canva、Figma）、日常办公（Gmail、Google Calendar）、资料与知识库（Google Drive、Notion）、数据分析（数据分析、Amplitude）、开发与做产品（GitHub、Firebase、Netlify、Lovable）、商业与销售（Stripe、Salesforce）。每个插件介绍了用途、典型指令和适用人群，并给出了按职业场景选择插件组合的建议，如写作加设计选Canva+Figma，开发选GitHub+Firebase+Netlify等。
作者因Claude账号被封，将全部历史对话数据导出，利用豆包工作新推出的计划模式和目标模式，对数年积累的对话“遗产”进行系统化整理。文章详细拆解了三步工作流：先用Plan模式只读调研并生成Markdown实施计划，直接在文档中修改对齐需求；再用Goal模式将“完成”标准拆成硬性验收指标，逐项校验交付成果。最终产出可检索的历史索引、验证过的工作流、风格偏好文档和可直接复用的Skills。文末总结了Plan与Goal模式的适用场景对比，强调复杂长任务应先定方案再锁交付标准，让AI经验得以持续复用。
作者整理了 54 条来自 X 平台的 AI 实操干货合集，涵盖 X 起号与运营、Agent 变现与搞钱、AI 理财、闲鱼副业、Web 出海获客、小程序落地、AI 产品与 PM、Codex/Claude Code 入门、Skill 与工作流搭建、AI 生图与生视频、小红书运营等方向。文章强调与其收藏百条干货，不如挑一条符合自己需求的路动手走通，通过实操把概念转化为真正会用的技能，并附上每条内容的原文链接方便读者按领域查找。
作者借鉴 Vibe Coding 的理念，展示了如何用 AI 视频工具 Pexo 以'聊天式'方式制作特斯拉 Q2 2026 财报短视频。工作流包括：上传参考图与文案、先定视觉风格（黑底+Tesla 红）、先做 3-5 秒开场测试跑通节奏，再逐轮沟通调整配音、文字动效与分镜层次，最后批量生成完整 30 秒成片。作者认为 AI 视频工具正变成可持续沟通的剪辑师/动效设计师，'先做几秒再铺全片'比一次性生成更高效，这种导演式沟通是未来视频创作的方向。
本文是一份面向非程序员自媒体创作者的 Codex 实操教程，基于 @miles_mazy 的《Codex 入门指南》改写。文章以“把 30 份网页、PDF、截图和旧笔记整理成公众号深度稿”为贯穿案例，详细讲解了如何用 Codex 完成内容生产全流程：包括区分 Chat/Project/Task 三层概念、设置本地执行模式与权限沙盒、建立规范的项目目录结构、撰写六项编辑任务书、进行研究与来源台账管理、从材料推导观点与大纲、分段写作并保留个人语气、三轮审校（事实/结构/语言）、生成配图，以及多平台改写与发布检查。核心方法是：材料进入项目，任务拆成阶段，每步留下文件，最后逐项验收。
本文介绍了如何用 AI Agent 工具 WorkBuddy 结合 HyperFrames 制作 HTML 动画讲解视频的完整工作流。流程分四步：撰写适合可视化的口播稿、录制并剪辑配音、用剪映生成并校对 SRT 字幕、将配音/SRT/视觉参考图交给 WorkBuddy 生成 HTML 画面并渲染成 MP4。核心技巧在于利用 SRT 字幕的时间戳为画面精确"排期"，避免 AI 猜测页面节奏导致的音画不同步。生成满意后可将 HTML 作为模板复用，后续只需替换音频和字幕即可持续产出风格统一的视频，适合知识讲解、产品介绍等不露脸口播场景。
本文是 WorkBuddy「项目」功能的实操教程，讲解如何搭建可持续使用的内容运营工作台。作者区分了项目、任务、工作空间和项目资产四个概念：项目管长期目标，任务管一次执行，工作空间承载执行，项目资产保存可复用资料。教程从准备账号定位、代表作、选题库等五类资料开始，依次演示创建项目、写入长期规则（内容定位、写作原则、交付要求等）、配置 Skill/专家/连接器、上传项目资产、发起选题任务、再创建写作与多平台改编任务的完整流程，并附有常见问题解答，强调先手动跑通流程再考虑自动化。
作者介绍了开源视频制作工具 Hypit，一个为 Codex、Claude Code 等 AI Agent 打造的视频开源语言和系统，上线不到3天获得 GitHub 7.4k star。Hypit 能将脚本、素材、配音、字幕、B-roll 和动效组织成可执行工作流，创作者只需描述需求即可让 Agent 编写、修改结构，并在 Hypit Studio 中查看时间轴。作者演示了 Clone → Edit → Reuse 实验：先复刻唐代纸片拼贴风格视频，再用同一工作流生成中国瓷器历史宣传片，并追加流程动效。一次实践留下的脚本结构、样式和动效组件可复用于后续创作，适合需要持续制作产品介绍、知识视频的创作者。
