从 AI 视频到万星 Skill，我终于找到自己的做项目流程
作者 Ian 复盘了从 AI 视频围观营到万星开源 Skill 的项目历程，总结出一套五步项目流程：选择赛道、拆解对标、打磨产品、放大传播、跑通交易。核心是先选有真实需求且与自身能力匹配的方向，借助已验证的案例减少凭空想象，设计出别人能完成和使用的最小产品，再通过作品、开源、案例和社群放大传播，最终验证商业闭环。其开源项目累计获 10,004 Stars，印证了这套方法的有效性。
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306 篇
一文写清《定位》：先瞄准，后开枪
本文深入探讨了个人IP定位的核心方法论，指出定位难的根本原因在于未挖掘出自己最底层的核心能力。作者提出“第一性原理定位”，强调从过往成功经验中反推天赋，找到可迁移的底层能力，而非停留在表面标签。文章将能力分为产品人、内容人、媒体人三类，并引用亚里士多德、尼采、彼得·蒂尔等理论，论证定位的本质是在用户心智中占据一个感觉。最后给出实操建议：从过往结果中提炼核心能力，再选择能赚钱且热爱的领域，实现兴趣变现。
全网都在教你做 IP，他只教你怎么赚钱
本文采访了账号变现教练周小鸟，他提出普通人做自媒体不应盲目追求流量和IP，而应以变现为目标，通过梳理时间、能力和资源，找到最轻的可执行路径。通过宝妈卖陈皮、厂工剪辑视频等案例，展示了如何利用自身资源实现变现。周小鸟还将方法论沉淀为YouMind Skill，实现知识付费产品的扩展。文章强调，普通人做自媒体最需要的是生意，而非IP。
机器学习的方法论总论
本文提出了一套机器学习方法论的统一框架，将学习算法拆解为十八个节点、四大块，以回答PCA、Transformer等不同方法在方法论上的异同。作者指出传统教科书定义、CRISP-DM流程和Domingos三元组的不足，特别是将“优化”作为第三列命名的问题，并引入闭式解、特征分解、积分等七种参数确定方式。文章详细阐述了定题与构造的前九个节点，包括三层代理（W/M/L）、目标与数据顺序、函数族、归纳偏置、参数化形态等，强调组合视角和归纳偏置的重要性。
飞书豆包这个组合真的太牛逼了
作者分享了飞书与豆包集成后的强大功能，通过提取抖音博主视频的逐字稿，并利用飞书多维表格进行结构化整理，形成了一套用AI做选题的方法论。文章详细描述了从抓取视频、转写逐字稿、分类提炼到最终产出文章和Skill的完整流程，强调了豆包在内容创作中的“消化”作用，以及飞书多维表格作为内容生产“中控台”的价值。
一年级最容易白花的钱：为几道错题报的班
本文通过作者亲身经历，指出一年级孩子测评报告中的“薄弱模块”可能因样本量过小（如仅测一道题）而产生误导，导致家长盲目报班。作者通过增加练习量、分析错题原因，三天内将孩子正确率从17%提升至90%，并建议家长用少量同类题验证“弱点”真伪。文章强调报班买不到判断力，呼吁测评报告应标明题目数量，避免“一道题的证据”被过度解读。
日更博主不会告诉你的选题方法：WorkBuddy + Obsidian搭建永不枯竭的选题库
文章探讨了自媒体人如何摆脱灵感枯竭，通过系统化方法获取选题。作者提出“选题不是想出来的，是流进来的”，并分享了构建选题库的三大管道：追踪热点、倾听用户声音和拆解同行对标。同时强调了利用Obsidian和自动化AI工具沉淀备选题目，并建立过滤标准与数据回流机制，从而打造越用越准的高效内容创作系统。
博弈论视角下的高效努力法则
本文跳出传统的“盲目努力”思维，基于博弈论探讨如何以最小努力获取最大回报。作者提出杠杆与非对称优势才是核心，努力仅是乘数。文章总结了三大法则：一要在赢之前先选对游戏，分析环境与玩家；二要优先建立能自动复利、成为杠杆的非对称优势，而非陷入消耗战；三要掌握信息差。通过前期投资构建好位置，后期即可享受高收益的“高功能性懒惰”。
如何利用约束条件进行产品创新
当常规的产品方案受限于资源、时间等条件时，团队容易陷入思维僵局。本文提出，应将“约束”视为设计的素材而非障碍。通过改变提问方式，利用严格且可核查的约束边界来激发新方案。此外，文章探讨了如何利用AI Agent使该构思过程标准化和可重复，并推广其产品团队协作系统“AI PM OS”，以帮助团队基于自身真实业务约束产出定制化的高效方案。
WorkBuddy 实战教程 01｜从一个文件开始，完成第一份可检查结果
本文是 WorkBuddy 的实战教程，通过读取两份虚构资料生成一份新人速览文档，指导新手如何完成第一个可验证的 AI 任务。文章强调了在使用 Agent 时设定“任务边界”（控制读取、写入和执行范围）的重要性。通过提供一张包含目标、输入、输出和验收标准的“任务卡”，确保 AI 只读该读的文件、只写指定位置且不编造事实。最终总结了将复杂工作拆解为最小可检查闭环的方法论。
战略与战术：如何真正超越99%的人
文章指出，大多数人沉迷于收集“战术”（如具体的实操步骤）而忽略了“战略”，导致陷入无效的努力与低级多巴胺循环中。作者以国际象棋为例，说明战略的核心是通过一步步的行动让自己处于优势位置，当积累到一定程度时，战术便会自然浮现。普通人因缺乏战略思维而陷入无法逃脱的盲目挣扎，只有停下脚步进行深度思考，才能真正改变生活轨迹，超越绝大多数人。
AI for Physics 全景图
文章探讨了AI在物理学领域的应用现状与瓶颈。作者将物理学研究分为解析求解、数值模拟、有效理论构造等五条路线，指出AI在受限于计算能力的领域（如分子模拟、引力波参数估计）取得了显著的“化解”与“新能力”突破；但在依赖概念创新和理论构造的领域，AI仍进展甚微。文章通过重新梳理物理学家的工作方式，提供了一个评估AI实际价值的新视角。
构图是语法，故事是语义：AI生图的双层视觉导演法（上）
文章指出当前AI生图普遍存在“好看但空洞”的问题，原因在于创作者过度追求光影等构图“语法”，却忽略了元素间关系的叙事“语义”。作者强调，要将抽象情绪转化为模型可理解的视觉动作，并在下篇探讨如何写出兼具构图与故事感的提示词。
构图是语法，故事是语义：AI生图的双层视觉导演法（下）
本文深入探讨了如何为AI生图编写具有故事感和叙事性的提示词。作者提出在思考时顺应直觉，而在编写提示词时应按照画面容易出错的风险程度排序：先确立人物身份、位置和动作等硬约束，再将抽象情绪转化为具体的视觉证据（如道具、视线、动作停滞点），接着分配具体的构图任务，最后补充风格与氛围。文章还提供了可以直接套用的静态图与视频分镜提示词模板，帮助读者从“会写生图提示词”进阶到“会做画面叙事”。
AI Skills To Measure Anything - Part 1
本文介绍了作者基于《How To Measure Anything》一书开发的两个实用AI技能，旨在解决产品管理中的量化难题。首先是“费米分解法”，通过将难以测量的未知量拆解为可估算的组件并进行结构化计算，适用于市场规模评估和成本估算。其次是“澄清链”，通过“可探测性、可观察量、可测量性”三个环节，将抽象概念（如质量、风险）转化为具体的量化指标。这两种方法为PM提供了强大的分析框架。
学语言的本质：在大脑中建立第二套表达系统
本文指出学语言的本质是在大脑中建立新的表达系统，应从“听”开始而非死记硬背。作者结合自身经验提出四步法：首先让耳朵熟悉声音规律；其次积累正确表达，让语法内化；然后将外语直接与现实画面连接，摆脱母语翻译；最后通过注重发音的输出让系统稳定运行。文章还推荐利用AI工具辅助进行高效的发音和口语练习。
非码农的 AI Agent 设计教程
本文用通俗语言拆解了 AI Agent 的核心概念。通过将 AI 比作新员工，详细阐述了 Prompt、Context、Harness、Loop、Graph 等 11 个关键术语的含义与作用。文章提供了一套从定义目标到交付结果的完整工作链，帮助初学者理解 Agent 如何从聊天走向实际做事。
X万粉攻略：复盘有效的创作经验
作者复盘了在X平台首月涨粉过万的9条经验，包括主动介绍自己、发布作品与观点、尽早写长文、找到垂直领域、公开学习过程、分享幕后思考、打破信息茧房、复用优质内容以及建立内容飞轮，强调真诚与长期价值的重要性。
Graph engineering, clearly explained
文章介绍了“图工程”这一AI概念，区分了知识图和代理图。它主张通过设计围绕AI的工作流程，而非单一对话，来提升AI输出的质量和可靠性，适用于复杂的多步骤任务。
我给Obsidian文件夹加了九个月编号，最后全删了
作者分享了九个月使用 Obsidian 知识库的实践经历。从最初严格遵循 PARA 和 Johnny Decimal 编号体系，到意识到分类与双向链接的冲突，最终进化出了一套基于“访问频率”和“工作流顺序”的极简单号前缀法。文章探讨了编号系统的摩擦点，并提供了适合个人知识库的构建原则及 AI 提示词。
10000 粉之后：用完整路径代替更用力
作者在粉丝过万后反思自媒体运营，认为不应追求爆粉而应建立完整工具链。通过构建内容系统、视频流程和多平台发布技能，降低创作摩擦，实现稳定持续产出。
AI 七宗罪全网最全审判指南：从入门到榨干
文章总结了 AI 在执行任务时的七大常见毛病：抢答、脑补、独断、加戏、话痨、失忆和报喜。针对每一宗罪，作者提供了具体的提示词和解决策略，旨在通过规范流程让 AI 问清需求、抓住重点、精准执行并凭据交付，最终提升工作效率。
一人公司的非共识机会，藏在“还没有按钮”的那一步
文章通过 Scale AI 的创业故事，探讨了在 AI 时代一人公司如何寻找机会。作者建议从具体工作流程中寻找“缺失按钮”，通过非共识视角解决真实摩擦，先交付结果再产品化，而非盲目追逐热门赛道。
为什么我建议你现在开始搭建自己的 Agent？
文章建议读者搭建个人 Agent，而非仅使用单一 AI 工具。真正的 Agent 应整合个人材料、判断与流程，形成可复用的工作系统。通过从熟悉且反复出现的工作入手，明确输入、步骤与验收标准，逐步积累经验，让 AI 真正融入并提升个人工作流。
9 harsh truths that will make you a better writer
文章分享了九个残酷但真实的写作建议，帮助读者克服写作障碍。核心观点包括：读者只关心写作对他们的价值、完美主义是恐惧反馈的表现、从个人经验出发、不需要完美的笔记系统、现在就是开始的最佳时机等。鼓励立即行动，通过持续练习提升写作技能。
Pragmatic Leverage in the Software Factory
文章探讨了在软件开发中如何通过AI实现杠杆效应。仅用AI写代码只能加速部分流程，而结合规划与对齐才能获得更大效率提升。作者通过“预期痛苦”公式分析前期投入与返工成本的关系，强调在多层次规划中保持实用主义，以最大化减少返工概率。
大部分人用 skill还停留在下载别人写好的
文章指出当前大部分人对 Skill 的使用仅停留在下载现成工具层面，而更先进的项目已开始将方法论、思维方式及商业经验转化为可运行、可复用的 Skill。文中列举了女娲、dbskill、ljg-skills 等典型案例，并分析了中英文社区在 Skill 生态上的不同侧重，强调“造 Skill 的 Skill”才是生产力杠杆。
700 万人下载的 /grill-me，Matt Pocock 到底写了什么？
文章深入解析了 Matt Pocock 的 AI 工具 /grill-me 的核心逻辑。该工具并非让 AI 直接执行任务，而是通过一套追问协议，强迫 AI 先理清需求再行动，解决了 AI 瞎猜和抢跑的问题。文章进一步阐述了完整的 AI 协作五步法：质疑、规格化、拆票、TDD 和架构评审，旨在通过纪律约束防止 AI 失控，提升人机协作质量。
利用麦肯锡问题树解决复杂问题
文章介绍了麦肯锡问题树方法，通过Why（找原因）、What（拆解工作）和How（列路径）三种结构化思维模型来解决产品与业务难题。该方法遵循MECE原则，利用AI辅助检查重复和遗漏，帮助团队理清思路，并提升决策质量。
如何从任何逆境中翻盘（博弈论视角）
文章运用博弈论原理，分析了如何在失败后实现翻盘。核心观点包括：首要目标是存活而非立即回本；落后时应增加变数而非盲目努力；重建速度无法与崩溃速度相提并论。文章强调策略重于模糊哲学，主张通过改变策略而非加大投入来实现逆袭。