我们如何将 Playbook 审查重建为多智能体系统
Harvey 团队将合同 Playbook 审查引擎从基于固定提示词流水线的旧系统重构为多智能体系统。文章分析了合同审查的难点：复杂的条件逻辑、规则间的交叉依赖、交易情境影响判断、最小编辑原则以及需人工升级的决策。旧流水线架构存在上下文丢失、按条款孤立编辑、建议互相冲突等问题。团队与内部法律团队共建了评估基准，将法律判断量化，并据此设计了新的多智能体架构，以分析文档、标记风险并提出律师可信赖的精准修订建议。
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295 篇
这个skill，可以复刻任意写作风格
前文字记者作者介绍了自己开发的「写作蒸馏器.skill」，一个可以复刻任意写作风格的 Claude Skill。该工具基于语言学研究方法，将写作风格拆解为六层：词汇统计、文章结构、选题逻辑、视角、认知世界观以及配图排版，通过量化统计和逐篇标注的方式蒸馏出可复用的风格规则档案。使用流程分三步：准备至少20-30篇同体裁完整文章作为素材、让agent自动蒸馏生成Writing-DNA等风格文档、写作时让agent重读风格文件并参考原材料来复现风格。作者对比了蒸馏与微调两种方案，认为小样本场景下蒸馏通过锚定模型注意力更有效。该skill已开源并被超6759人使用，作者也分享了基于它的新写作工作流。
H3 的“1:1”视频复刻与换人换背景：社区实践全景
文章系统调研了截至 2026 年 9 月社区对 MiniMax H3 视频编辑模型（Ref2VA）的实践情况，评估其“1:1 复刻”宣传的真实能力边界。作者按证据可信度分级，指出 H3 是整帧重生成而非像素级复制：换人玩法最热但身份稳定性最弱（约半数会丢身份），社区分化出遮罩合成路线保留背景；换背景最稳定；动作迁移最容易翻车。文章还详解官方六段式提示词规范、可直接套用的换人提示词骨架，并汇总身份、画质、音频、工程规格四类失败模式与硬限制，最后指出社区普遍缺乏 SSIM/MAE 量化验证这一空白。
AI 视频自动生产线：用 Codex 接管图片路由、Midjourney 关键帧、生视频和 Hyper 剪辑
作者分享一套跑了两个月、已开源的 Codex AI 视频自动化工作流。核心思路是让脚本、人物资产、关键帧、视频生成和剪辑共享同一时间线，而非依赖更强的模型。流程包括五步：先做图片路由分工（预览、母帧、关键帧、精修分而治之）；用 Midjourney V8.2 建立人物、场景、道具、风格四类母版资产保证一致性；Codex 生成可观察的动作提示词并驱动视频生成与质检；最后用 HyperFrames 以旁白为时钟完成程序化剪辑和信息层。流程保留人工确认门和可复跑记录，实现可复用的 AI 视频生产线。
如何使用 Dance Director Skill，生成丰富的 H3 舞蹈视频
本文介绍了 Dance Director Skill 的使用方法，该 Skill 能将 AI 从简单的 Prompt 生成器转变为'舞蹈导演'。用户只需提供一张角色图片，AI 即可按照导演规则自动设计编舞、镜头运动和 H3 I2VA 提示词，无需手动编写复杂的舞蹈指令。Skill 支持无音乐时共同创作音乐与编舞，也支持有音乐时根据节拍进行音乐驱动编舞。文章附带了完整的 Skill 内容，涵盖角色设定、动作短语思维、参考图视觉权威、编舞匹配角色、身体力学、动作幅度、音乐性等编舞设计原则。
设计师AI工作流：用 DESIGN.md + CSS，管住 Agent 的版式
文章介绍 Vercel 如何用 design.md 文件、CSS 样式表和评测闭环，解决 AI Agent 生成页面总「差一点」、需要反复人工修整的问题。核心方法是把工作拆成三层：design.md 写设计判断（读者、信息层级、拒绝的套路），CSS 承接字号、间距、表格等机械性版式约束且不占模型上下文，评测闭环把每次返工转化为可复查的规则。作者强调规则要从模糊感觉翻译成可观察动作，如「别丑」改为「表格全宽」。测试显示公开场景下机械故障从 91 次降到 39 次，约少 57%。建议从一类高频产物入手，把高频修改沉淀为规则，逐步减少返工。
万能GPT Image 2超美AI角色图提示词框架
作者分享了研究多年的万能AI角色图提示词框架，解决AI绘图中提示词匮乏和参数繁琐的痛点。用户只需输入一句话人物描述，框架即可自动提取关键信息、推断缺失参数、生成配色方案、套用固定模块，输出包含渲染标签、光影系统、画面结构、角色设定、服化道细节、负面提示词的完整生图提示词。框架内置性别与身份服饰适配表和多种风格映射表（3D次世代、2D日系、水墨国风等），支持豆包、即梦等工具使用。
蒸馏万物，再创作万物：我的底层 Skill 三板斧，全部公开
作者分享了在 YouMind 平台累计获得约 601.94 美元的成果，并完整公开其 Skill 创作三板斧方法论：Content-to-Skill 用于从文章、课程等材料中蒸馏出可复用机制；元提示词架构师将机制重构为可执行、可测试的指令系统，强调先写失败清单再写提示词；道 Skill 借鉴道家思想，对 Skill 进行归根、结构化封装与验证。作者推荐按蒸馏→写指令→封装验证的顺序生产，并指出真正值得复制的不是提示词本身，而是从真实问题出发、手工跑通流程、持续迭代验证的路径。
MJ V8 提示词怎么写？别再堆相机参数了
文章讲解了 Midjourney V8 摄影类提示词的正确写法，指出堆砌相机参数（如机身型号、光圈、快门）并非最优解，应遵循“主体与动作→景别与角度→镜头感觉→光线→胶片质感→参数”的顺序结构化描述。作者详细解释了景别与机位选择、各类镜头词的画面倾向、光线要写可见结果而非数字参数、质感词的作用，以及 --ar、--raw 等参数的正确用法。还提供了中文+英文混合写作的实用方案，以及细节丢失时的排查顺序，帮助写出结构清晰、可控可改的 Prompt。
Harness Engineering: Build a Reliable AI Agent in 6 Layers
文章提出构建可靠 AI Agent 的关键不在于更好的提示词，而在于模型周围的 Harness（工程脚手架）。作者借鉴 OpenAI 用 Codex 零手写代码构建产品的经验，提出六层最小可行 Harness：1) 将请求转化为明确的任务契约，定义目标、约束与完成条件；2) 用上下文编译器按需提供高信号信息而非堆料；3) 在模型与工具之间设置网关，做权限校验与结构化观察结果；4) 将记忆外化为持久状态，区分事实、决策、状态与教训；5) 以证据门控完成判定，用测试与验证结果决定接受、重试或上报；6) 建立追踪与恢复循环。
Skill 持续升级指南：让 AI 从记住方法走向自动驾驶
文章讨论 Skill 写完后的持续维护问题，指出 Skill 会随时间腐烂：重复规则、过时参数、失败补丁不断堆积。作者在 Matt Pocock 六种失效模式基础上，扩展为八项检查：过早完成、重复、沉积、蔓延、空操作、否定式引导、样本过拟合和分支串线。针对每种问题，文章给出症状、成因和修复方法，强调先给失败命名再修改，修复后做回归测试。最后提供一份十项体检清单和可直接使用的审计提示词，帮助诊断和优化正在使用的 Skill，让 AI 在正确时间稳定执行正确过程。
从零开始用 ComfyUI 跑 MiniMax H3（2）：官方skill分析与简易示例
本文是 MiniMax H3 视频生成系列第二篇，作者在 4080 12G 显存笔电上用 ComfyUI 本地运行 H3。文章首先分析官方公开的九套 Skills，涵盖产品广告、品牌宣传、纸拼贴、纸艺定格、歌词贴字 MV、3D 动画、手绘实拍融合和双人游戏开场，并附自制案例视频。随后详解 H3 提示词写作规范：先确定任务模式（T2VA/I2VA/FL2VA/L2VA/Ref2VA），为参考素材分工，定义视觉系统，单独列出屏幕文字的进入、可读与退出状态，按时间线写主体动作与运镜，将声音分为剧情内音景与非剧情配乐，规定转场继承方式，并明确结尾定格，最后给出一份可直接复用的 Prompt Spec 模板。
AIGC 冷知识：更长的提示词，准确率反而更低
文章探讨了提示词工程中的一个常见误区：提示词越长，生成结果不一定越准确。当提示词同时包含过多人物属性、颜色、物体数量和空间关系时，模型可能生成看起来不错却悄悄偏离关键要求的图片。文中通过长提示词与精简提示词加分步编辑的对比实验说明，约束越多，属性串位、关系混乱和细节遗漏的概率越高。DetailMaster 研究证实，随提示词长度增加，文生图模型在人物属性、位置和实体关系上的准确率一致下降。作者建议不要把提示词写成一次性需求文档，而应先用短提示词锁定主体和构图，再通过局部编辑逐层增加细节，每轮只修改一类变量。
本地部署MiniMax H3生成视频全流程揭秘：硬件配置、工作流与提示词
作者分享了在RTX 4070 16G显存电脑上本地部署MiniMax H3视频生成模型的完整经验：使用精简版ComfyUI和turbo lora模型（6步生成480P，超分至1080P），并让AI工具搭建了手机可远程调用的自动化系统，支持文生视频、图生视频、首尾帧等功能。文章详细说明不同分辨率下的时长与耗时数据，总结了低分辨率视频的美学要点（适合风景、特写、慢镜头），并附上完整的30秒电影复刻级英文对白短片提示词，涵盖镜头设计、人物一致性、声音设计与避坑指南。
万字实战教程｜我是如何用WorkBuddy搭建AI培训知识库的
作者分享了用WorkBuddy搭建AI培训知识库的完整实战经验。文章指出收藏夹和搜索无法让AI真正理解业务，核心问题在于保存不等于复用、搜索无法判断内容责任、一次性对话不会积累经验。作者从8份散乱材料复建了一个最小Wiki，设计了原始材料、来源卡、知识页、入口地图和交付物五个核心层，并通过设计一门两小时企业AI入门课来验证知识库的实际价值。文章还总结了AI建库初犯的错误（如未审核就标记live）、课程经验回写机制、定期Lint体检以及自动化来源雷达采集等持续运营方法，强调知识库的复利来自每次取舍都有理由。
Claude Code vs Codex 网站设计对比实测
作者用相同的提示词、品牌素材和数据让 Claude Code（Opus 5）和 Codex（GPT-5.6 Sol）各构建八个网站，从设计质量、Agent 数量、耗时、输出 token 和 API 成本多维度对比。结果是 Codex 在开放式设计环节赢得六轮中的五轮，效率优势显著：Codex 仅用 9 个 agent、约 5 小时、55 万 token、约 100 美元，而 Claude Code 用了 25 个 agent、14 小时、近 300 万 token、约 444 美元。实验还发现当提示词足够具体时，两者产出几乎一致。
苍何开源项目 awesome-gpt-image-2 登顶 GitHub 趋势榜
森叔推荐苍何的开源项目 awesome-gpt-image-2，该项目登顶 GitHub 趋势榜第一，堪称 GPT Image 2 的应用百科全书。项目包含 532 个覆盖 UI、信息图、海报、电商等 13 个方向的图片案例，以及 22 套结构化提示词模板。还提供 gpt-image-2-style-library Skill，可安装到 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 中，自动匹配模板和风格生成可用提示词。项目采用 Prompt as Code 思路，适合批量生成与 Agent 自动调用，对经常制作海报、课程封面、信息图的用户极具收藏价值。
我做了一支skills军队：56 位士兵，一个将军
作者介绍了其 XXD Panel 系统：56 个各自独立、各守一套审美的“士兵”Skill，配合负责推荐、点将、试稿和批量派发的“将军”Skill（xxd-panel-all），解决风格多样后如何选择、批量制作如何提效的问题。每位士兵保留独立原始提示词，互不混血，支持上下、左右、纯设计、壁纸包四种交付模式和批量目录处理。文章详述了 56 位士兵的风格特长分组、适用人群、质量控制逻辑及入门方式。
AI视频多人站位：提示词越细画面越乱的解法
文章探讨了AI生成多人视频时角色站位混乱的问题：提示词写得越详细，混入多套参照系（世界坐标、镜头画面坐标、人物互动关系），模型反而越乱。作者提出三层方法：用俯视图锁定房间空间关系，用编号映射锁定角色身份，用逐秒时间码描述当前镜头画面。并建议先做3-5秒无对白测试，定位错误层级后只修对应层，而非重写整段提示词。跨空间移动时应重建新的站位图。
10分钟学会CLAUDE.md：从入门到精通
本文系统讲解如何编写和维护 Claude Code 的 CLAUDE.md 与 Codex 的 AGENTS.md 等长期指令文件。核心观点是：规则越多 Agent 反而越容易跑偏，指令文件应只保存 Agent 无法从代码推断的隐性知识。作者提出先做减法（三问：能否从项目找到、是否多数任务都用、是否长期成立），再做加法（五个问题提取业务规则、固定入口、联动关系、完成标准和权威资料），并给出内容分流表、最小模板、双工具共用一份文件的方案、加载验证方法、修剪维护节奏，以及一段可直接使用的审计提示词。
说一句收到，我花了20341个token——Agent成本的过路费与省钱三刀
作者发现验证Agent成员是否存活时，一句简单的「收到」竟消耗两万个token，原因是每次对话都要重新装配成员的身份、记忆、技能清单等。文章剖析了Agent成本的三层「过路费」结构：身份装配、上下文搬运和格式开销，指出七成token花在空驶而非思考上。作者提出三刀止损法：利用前缀缓存把不变内容前置、健康探针直连绕过人格装配、协作转手只传摘要。实施后成本降了一半以上，但同时也暴露出便宜诱发滥用、缓存惩罚变动等新问题，并引出本地化部署的机会成本与主权优势思考。
语义工程蒸馏方法论
本文提出一套系统性的Agent语义工程蒸馏方法论：从模型API请求终点出发，通过逆向溯源、注入源穷举、工具三层分析（引导、行为包装、结果封装）、多agent协作语义、记忆定义、时间轴动态策略、语言表达分析等维度，深入提取Agent框架的上下文组装与语义设计模式。文章还涵盖框架强相关与通用指导的区分、基于提交历史等证据的开发者意图推断，以及以世界观塑造为首要标准的评价体系，为学习和迭代Agent harness提供全局认知框架。
告别提示词抽卡！Seedance 2.5精准控制生成
文章指出使用Seedance 2.5时堆砌超长提示词的误区，提出AI视频控制的新思路：图片、视频、音频、白模等多素材各司其职，Prompt只需回答素材职责、禁止复制项、不可退让条件、保留与改变项、冲突优先级五个问题。作者分享了完整Prompt模板、分层控制方法（固定项/方向项/放手项）以及“一轮只改一个变量”的迭代技巧，强调从写咒语猜结果转向提供正确答案让模型执行。
沉睡的巨人：Grok Bot为何将吞噬整个AI Agent市场
作者认为Grok Bot被严重低估，它正从被动聊天AI转变为持久在线的自主执行引擎。其核心优势包括：专属云运行环境（带真实浏览器、文件系统和持久登录）、实时网络与X平台数据接入、无需API即可视觉操控各类网站工具、以及多Agent并行深度搜索。文章提供了四个高杠杆提示词框架（趋势预测、竞品审计、自主内容架构、多Agent代码审计），并展望其在VC尽调、销售GTM和软件工程等领域的变革潜力，称xAI正在构建现实世界执行的操作系统。
开源「儿童折纸定格生日祝福视频」工作流：小红书虚拟商品变现30w+
作者发现小红书和海外平台上「儿童个性化生日定制视频」这一暴利虚拟商品赛道，单条售价29-49元，已有单品卖出近10万元。作者开源了一套基于AI视频生成的折纸定格动画工作流，包含视觉风格锚点设计（纸张质感、柔和布光、马卡龙色调）、30秒黄金三段式分镜架构（创意出场、生日祝福、暖心叮嘱）、提示词工程技巧（风格锁后缀、参考图生成专属折纸小人）。单条30秒高清短片算力成本不到5毛钱。文章还提供了四大变现出口：国内定制服务、海外短视频出海、早教机构合作、不露脸自媒体起号，并将全套代码开源在GitHub，支持五种语言。
System Design for Agent Systems (Part 1)
本文深入探讨了代理系统设计的基础与核心组件。作者指出，将前沿模型放入设计糟糕的代理系统只会得到更清晰的失败，因此工程重点应放在模型之外的代理框架（harness）上。文章首先对比了代理工作负载与传统Web请求的差异，强调代理任务耗时、I/O密集、非确定性和高边际成本，并由此推导出架构设计原则。随后，文章详细介绍了代理框架的四个关键组件：工具（Tools）的设计契约与最佳实践、提示词工程（Prompt Engineering）的结构化方法与版本管理、记忆（Memory）的短期与长期区分及上下文管理，以及多代理编排（Orchestration）的并行与顺序模式。所有内容均基于一个真实的五代理系统DevVoice，提供了实用的设计决策与代码示例。
BLACKGLASS ASCENDANT：图像生成提示词系统
本文介绍了一套名为“BLACKGLASS ASCENDANT”的图像生成提示词系统，用于GPT Image Gen V2或Nano Banana Pro。该系统通过三个子系统（Ascendant Frame、Blackglass Lattice、Silverfall Halo）来构建具有视觉冲击力的图像，强调主体支配、材质细节和光影控制。文章详细规定了提示词的生成规则，包括主题确定、表面处理、光照逻辑、色彩方案等，并针对GPT和Nano分别给出了输出格式要求。
如何用AI制作高质量广告：Midjourney v8.2与Seedance 2.5实战流程
作者分享了使用Midjourney v8.2和Seedance 2.5等AI工具为一款产品制作广告的完整流程。文章详细介绍了从角色设计、环境构建到视频生成的每一步，包括角色参考表、环境静态图、视频生成提示词结构以及后期制作方法。作者强调高质量静态图对视频质量的重要性，并提供了具体的提示词示例和生成数量等数据，旨在为读者提供可复制的AI视频制作方法论。
施工图 vs 创意简报：跨模型图片生成迁移时提示词的正确改法
文章针对在 Google Nano Banana 与 OpenAI GPT Image 2 之间迁移图片生成提示词时的常见误区进行辨析。作者指出长提示词翻车的根源不在长短，而在于信息冲突、约束缺乏优先级、参考图职责不清以及一次性要求过多。文章提出'创意简报'与'结构化施工图'两种提示模式应按偏差成本选择而非按模型选择，并给出重做任务定义、约束优先级、参考图职责与迭代方式的四层迁移框架，最后强调模型差异需通过严格的对照实测验证。
双向钢人论证：一个帮你挖出最本质答案的深度思考Prompt
作者从推特上一条让AI先深度思考再回答的Prompt出发，追溯其Reddit原帖，学习了"钢人论证"（steelman）这一源自"稻草人谬误"反义的逻辑方法：先替对方把论点补到最强再判断。为克服AI谄媚、结论含糊的问题，作者设计了"双向钢人Prompt"，让AI重述真实问题、强化正反双方论证、找出关键变量，并逼出明确判断与行动。作者以公司选择司庆日为例，成功用它找到了内心最真实的答案。
