我写了个 Skill，让 Agent 自动给文章配图
文章介绍了作者开发的一款 Agent Skill，旨在解决长文配图繁琐的问题。该 Skill 能自动分析文章结构，在合适位置插入匹配风格的插图。作者详细阐述了 Skill 的“渐进式加载”机制、设计思路（如风格库匹配、提示词模板）及工作流程，并分享了如何将通用业务流程转化为 Agent 技能的思考。
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从 0 开始构建专属 Agent Team ：tmux 安装与基础入门
作为构建专属 Agent Team 系列的预告篇，本文介绍了 tmux 这一终端复用工具。文章解释了 tmux 如何实现在一个窗口运行多个终端，以配合 Claude Code 和 Codex 同时工作。作者重点展示了如何利用 Claude 辅助完成 tmux 的自动检测、安装及配置（如鼠标支持、状态栏优化等），旨在为后续的多 Agent 协作开发铺平道路。
揭秘 Claude Code 核心：.claude 文件夹完全指南
本文深入解析了 Claude Code 中 .claude 文件夹的结构与功能。作为 Claude 运行的控制中心，该文件夹存储了指令、自定义命令、权限规则及会话记忆。文章详细介绍了项目级与全局配置的区别，阐述了 CLAUDE.md、rules/、commands/、skills/、agents/ 及 settings.json 的具体用法与最佳实践，帮助开发者配置专属的 AI 编程助手，提升团队协作效率。
Anthropic Agent Skills 完整教程与排错指南
Anthropic 官方发布了 Agent Skills 教程。本文详细梳理了 Skills 的设计哲学、配置方法、与 claude.md/Sub Agents/Hooks/MCP 的区别、企业级分享策略及排错技巧。核心在于理解 Skills 是按需加载的知识包，通过 description 语义匹配激活，旨在消除重复性指令，提升 Claude 工作流效率。
从构建克劳德代码中汲取的经验教训：我们如何运用技能
本文分享了 Anthropic 团队使用 Claude Code 中“技能”功能的实战经验。文章将技能归纳为九大类（如 API 参考、产品验证、业务流程等），并总结了编写高质量技能的最佳实践：如利用文件系统结构、建立“陷阱”提示区、渐进式披露以及使用配置文件管理上下文。作者强调了技能不仅是文本，而是包含脚本和资源的文件夹，并探讨了如何通过内部市场分享和评估技能。
扫了1000+个仓库，测了200+个技能，终于找到这90个真正能用的AI神器！
作者经过数周实测，从1000多个GitHub仓库和200多个Claude技能中筛选出90个真正实用的AI工具。文章详细介绍了22个Claude Skills（涵盖办公、设计、开发、SEO等领域）、3个改变工作流的MCP服务器（Tavily、Context7、Task Master），以及25个核心开源Agent项目（如OpenClaw、AutoGPT、Dify）。此外还列出了40个值得关注的新鲜仓库，涉及Agent编排、基础设施、记忆系统及开发工具。
省下千元录音笔+每年1700订阅费：我用 OpenClaw 让语音备忘录自动变笔记
本文介绍了作者利用 OpenClaw 搭建的一套自动化语音笔记流程。通过手机自带的语音备忘录配合本地 AI 处理，实现了从录音到结构化笔记的全自动转化。该方案不仅省去了昂贵的录音笔硬件和订阅费用，更重要的是通过 AI 智能识别会议、讲座、面试等 7 种不同场景，自动应用对应模板生成内容，且数据 100% 本地化，保障了隐私安全。
YC CEO Garry Tan 开源 gstack：打造每日万行代码的虚拟工程团队
文章详细介绍了 Y Combinator CEO Garry Tan 开源的人工智能技能框架 gstack。该框架通过结构化的角色分工（CEO、设计师、QA 等）和审查关卡，将 Claude Code 转变为高效的虚拟工程团队。Garry Tan 声称利用该系统在 60 天内产出了超过 60 万行代码。文章分析了其核心工作流程、并行冲刺机制以及多模型交叉验证等特性，并指出该工具适合技术型创始人和技术负责人学习借鉴。
你搭的 Claude Skills，还能提升10倍效果——使用Karpathy 的 autoresearch 方法
本文介绍了基于 Andrej Karpathy 的 autoresearch 方法，通过建立评估 Checklist 和自动迭代循环，让 AI Agent 自动优化 Claude Skills。作者分享了将落地页文案 skill 通过率从 56% 提升至 92% 的实战案例，该方法同样适用于网站优化、邮件撰写等任何可量化的工作流。
半个月试了200多个skills，最刚需的就这8个
作者经过半个月测试200多个技能，筛选出8个解决实际痛点的刚需工具。这些工具涵盖了自动化网页操作、免登录、CLI命令行接口、安全审计、自我复盘、长记忆管理、监控面板及数据备份，旨在提升AI Agent的实用性与稳定性。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
Anthropic 工程师分享 Claude Code 的 Skills 功能实战经验。文章总结了内部常用的九类 Skills（如库参考、产品验证、业务自动化等），并提供了编写 Skills 的最佳实践，包括利用文件系统结构、明确触发条件以及通过脚本增强模型能力，旨在帮助团队系统化构建和分发 Skills 以加速开发。
构建 Claude Code 的经验：如何使用 Skills
本文分享了 Anthropic 团队在使用 Claude Code Skills 方面的经验。文章首先澄清了 Skills 不仅是 Markdown 文件，而是包含脚本和资产的文件夹。接着详细介绍了 9 种核心的 Skill 类型，涵盖了从 API 参考、产品验证、数据分析到业务流程自动化和运维手册等多个场景。最后，作者还提供了编写有效 Skills 的最佳实践，强调了不要陈述显而易见的事实，并指出了利用配置选项和文件夹结构的重要性。
实测腾讯版 OpenClaw，这就是目前最适合小白的养虾版本
文章介绍了腾讯推出的 WorkBuddy Claw（“鹅版”OpenClaw），内置大模型并支持飞书、企微、QQ 等接入。作者实测了五种组合玩法：技能安装审查、长视频学习、个人知识库构建、想法验证以及自我迭代复盘，强调了其在降低配置门槛和整合多 Agent 方面的优势，适合 AI 新手。
玩 OpenClaw 的别错过！一句话让你的 Agent 学会控制浏览器，Token 省 13 倍
文章介绍了如何通过 PinchTab 工具优化 OpenClaw Agent 的浏览器控制能力。OpenClaw 默认使用截图方式分析网页，导致 Token 消耗巨大，而 PinchTab 利用无障碍树（Accessibility Tree）提取结构化文本数据，能将 Token 消耗降低 13 倍。文章详细演示了在 OpenClaw 对话框中安装 PinchTab、配置 Skill、抓取页面信息及多账号并行的步骤，并提供了相关安全建议。
我用 PaddleOCR + OpenClaw 搭了一套发票自动管理系统
文章介绍了如何利用 PaddleOCR 的文档解析能力和 OpenClaw 的 Agent 编排能力，搭建一套自动化发票管理系统。通过简单的配置，实现了发票 PDF 的自动解析、飞书云空间存储及多维表格的结构化录入，全过程仅需 30 秒，极大提升了报销效率。
手把手教会你用小龙虾自动收集全网资讯整理发公众号
本文是一篇实战教程，介绍了如何利用“小龙虾”（OpenClaw）AI 工具自动抓取全网资讯、生成文章并自动发布到微信公众号。作者分享了真实运营半个月的数据，展示了低成本（每篇约1元+8角配图费）获取高流量（10w+阅读）的可能性。教程详细涵盖了微信开发者平台配置、资讯源获取、AI 生图接口对接以及自动化发文流程的搭建，适合想要通过 AI 进行自媒体自动化运营的用户。
量化虾来了：利用Tushare Skill实现A股量化分析平民化
本文介绍了在OpenClaw中安装Tushare Skill的应用价值。通过将复杂的A股量化交易流程（如编程、清洗、回测）转化为简单的对话指令，用户可快速获取行情、筛选潜力股、追踪主力资金并生成可视化图表，极大地降低了量化分析的技术门槛。
Claude Cowork 完整使用指南：从设置到实战拆解
这是一篇关于 Claude Cowork 的深度使用教程。文章详细介绍了这款 Anthropic 推出的桌面端 AI Agent 的五个核心功能：直接操作本地文件、对模糊指令的判断、插件系统、全局指令及连接器。作者分享了 Nav Toor 的“Context 文件夹”策略，通过构建上下文实现工作流自动化，将原本数小时的工作缩短至 20 分钟，并提供了从安装、配置到实战操作的具体步骤与注意事项。
17 项最佳实践让 Claude Cowork 的效能提升 100 倍
本文作者分享了使用 Claude Cowork 七周并运行 400 场会话后总结的 17 项最佳实践。这些实践涉及情境架构、任务设计、自动化调度及插件使用，旨在通过优化设置与管理，将 Cowork 从简单的工具转变为高效的自主工作系统。
让 Claude Cowork 效率百倍的 17 个最佳实践
作者基于 400 多次 Claude Cowork 使用经验，总结了从“尝鲜”到“生产力工具”的关键差异。文章详细介绍了上下文架构（如 _MANIFEST.md、全局指令）、任务设计及上下文控制等 17 个具体实践，旨在通过结构化设置解决 AI 输出不稳定的问题，实现高质量、自动化的工作流。
简单快速地用 Claude Code 创建 PPT 生成 Skills
本文介绍了如何利用 Claude Code 的 Skills 功能创建一个 PPT 生成助手。作者以“Nano Banana PPT”为例，详细演示了从环境准备、资料梳理、需求规划到利用 Plan 模式自动构建 Skills 的全过程。此外，文章还涵盖了如何使用 Git 进行版本控制以及编写 README 的技巧，强调了将复杂流程拆解为独立工具的重要性。
OpenClaw还没配置好？其实你不必了，Claude零门槛替代方案全攻略
文章指出 OpenClaw 虽然强大但技术门槛过高，阻挡了 90% 的用户。作者提出以 Claude 为核心的低门槛替代方案，详细对比了两者在个性化 Skills、定时任务、文件管理、知识库集成及记忆系统等方面的功能。通过结合 Claude 的 Skills、Cowork、Projects 以及 MCP 和 Obsidian，用户无需复杂配置即可搭建高效的个人 AI 助理系统。文章最后强调，决定 AI 效率上限的是人而非工具，建议读者将精力放在深度思考上。
龙虾养成日记：14天从零养成AI Agent团队
本文详细记录了作者春节期间花费14天，通过与AI对话（22万字），从零开始构建并养成一支由8个Agent组成的自动化团队“龙虾”的全过程。文章阐述了工具类AGI的理念，分析了记忆、Skill积累、自动化调度等核心技术设计，并通过春节拜年、自动写稿等实战案例，验证了Agent在替代人工、提升效率方面的巨大潜力。
给Agent连上全网爬虫：这才是真正的降维打击
文章详细介绍了如何通过集成Apify爬虫工具与AI Agent（如Claude Code），解决大模型幻觉问题。通过将确定性的网页抓取与AI分析能力结合，构建自动化的数据流水线，实现精准的竞品分析和线索挖掘，从而将AI从简单的聊天工具转变为生产力怪兽。
把Youtube 上优秀博主上百小时精华内容，一键加入知识库！（实操方法）
本文介绍了一种利用 Chrome 插件 'YouTube to NotebookLM'，将 YouTube 博主的所有视频一键批量导入 NotebookLM 的方法。作者以 Dan Koe 为例，演示了如何构建专属知识库，通过针对性提问（如制定 SOP）获取定制化答案，并生成思维导图和 PPT。这解决了以往视频学习碎片化、手动整理繁琐的痛点，实现了深度内容的系统化处理与再利用。
OpenClaw 从新手到中级完整教程
这是一份关于开源 AI Agent 项目 OpenClaw 的完整使用教程。文章详细介绍了 OpenClaw 相比传统聊天机器人的核心优势，即具备本地执行、真实操作、持久记忆等能力。教程涵盖了从环境准备、初始化配置、基础对话，到进阶的 Skills 插件开发、Google Workspace 集成、多 Agent 管理、Docker 沙盒安全配置及浏览器自动化等实战技能，旨在帮助用户构建真正能“做事”的个人 AI 助理。
Claude Code创始人：程序员，2026年开始消失
本文基于Claude Code创始人Boris Cherny的访谈，深入探讨了AI编程对软件工程领域的颠覆性影响。Boris预言“软件工程师”这一头衔将逐渐消失，编程将从专业技能转变为像读写一样的通用基础能力。Anthropic内部数据显示，AI已承担70%-90%的代码编写，人均工程产出提升了150%。文章指出，代码的“保质期”缩短至数月，传统的经验积累不再有效，未来的核心竞争力将是与AI协作的能力及第一性原理思考。
Kimi 版 OpenClaw 实测来了（附实用玩法）
本文介绍了 Kimi 新上线的 OpenClaw（小龙虾）功能，支持一键云端部署及自动配置 Kimi 2.5 Thinking 模型。作者实测了独立沙箱环境、ClawHub 技能库安装（如小红书封面生成）、浏览器截图监控及构建第二大脑等实用玩法，并详细演示了如何将 KimiClaw 接入飞书机器人进行群聊交互。
年薪150万的工作，我用500美金的AI完成：个人业务Agent升级指南
作者分享了如何利用 AI 将个人投研和内容生产业务 Agent 化的经验。通过构建包含知识库、决策框架和自动化执行的三层架构，他将每天工作时间从 6 小时降至 2 小时，同时提升了 300% 的产出。文章详细拆解了投研 Agent 的构建流程、内容生产的人机协作模式，以及从个人能力到服务的商业化路径。
新蓝人计划（1）｜别抄作业，先搭好你的AI 写作闭环
文章记录了作者从盲目模仿大佬工作流失败，到顿悟后构建个人最小可用 AI 写作闭环的过程。作者强调新手不应照搬复杂流程，而应基于自身写作习惯（如草稿、优化、配图、发布），利用 Codex 等 AI 工具搭建简单可跑通的系统，并主张通过“先完成再迭代”的方式持续优化。