文章介绍如何利用 GPT-6 Astra 与 Minara 两个 AI 工具，零成本系统学习金融知识，避免被'喊单'和付费课程割韭菜。作者提出'核对链'方法：Minara 负责行情与公司数据，GPT-6 Astra 负责把财报和策略翻译成白话，关键数字须回到原始来源核对。内容涵盖金融知识地图（资产、成交、数据、仓位、成本、绩效）、工具安装配置、多角色研究分工（协调员、研究员、执行设计员、风险审查员）、团队章程模板，以及用假想交易演示仓位计算、费用与止损的完整教学流程，强调只读研究、不连接交易账户、每个数字都要有时间和来源。
文章介绍了 Google 将 NotebookLM 更名为 Gemini Notebook 后的全面功能。作者通过创建包含 40 多万字、4 份来源的测试笔记本，详细演示了其三大模块：Sources 管理多类型资料来源、Chat 提供带引用可溯源的问答、Studio 将同一批资料转化为播客、视频、PPT、信息图、闪卡等多种输出形式。文中还讲解了 Deep Research 联网研究的正确用法、手机端新功能、以及自媒体选题研究的进阶工作流，强调其核心价值在于把可信资料变成可持续追问和复用的第二大脑，而非简单的一键生成。
本文是一篇豆包工作（豆包面向生产力场景的AI产品）保姆级教程。第一部分系统介绍其核心功能组件：内容生成与文件处理、电脑和浏览器操作、技能（Skill）体系、连接器、工作伙伴与小队、云盘与项目管理、手机遥控电脑、模型选择与推理强度、定时任务以及本地/云电脑执行环境和权限控制。第二部分以'根据简历找岗位'为实战案例，演示从上传简历、联网搜岗、匹配度分析到生成可视化求职看板的完整流程，并附详细提示词模板与常见问题解答。第三部分分享高效提示词编写公式、多文件协同处理、结果校验等进阶技巧。
文章以一条20秒江边日落竖屏短片为例，讲解普通人如何用 GPT-6 Astra 完成视频制作准备工作。作者强调把模糊需求转成明确任务单，分清模型能力与产品工具边界，做好素材盘点（已有、缺少、暂不使用），通过小动作表达情绪，撰写自然的旁白，编写可交接的镜头表，必要时用生成工具补缺镜头，并最后交付包含任务单、素材清单、镜头表等文件的制作包给 Codex 接续工作。核心观点是 AI 使用的价值在于把活往前推进，而非收藏漂亮的回答。
作者详细分享了 ima 知识库与 WorkBuddy 结合的完整使用方法。文章首先讲解如何将 ima 接入 WorkBuddy 并对现有 17 个知识库做体检，提出'按用途而非主题'建库的理念，将知识库重构为收件箱、素材库、对标库、文稿库、资产库、复盘库等。随后以一篇 AI 短剧成本选题为例，完整演示了清收件箱、定角度、调素材搭提纲、写后挑毛病、发布后复盘的五步工作流。还介绍了如何用定时任务消化订阅库、7 天上手新工具的学习计划法，以及副业测试中记录数据的实践方法，并强调在提示词中加入'拿不准的单独列出来''不要估算'等约束来避免 AI 出错。
文章从AI对话缺乏长期记忆的痛点切入，系统讲解了个人知识库的作用、分类与搭建方法。作者介绍了两大主流方案：以检索为中心的RAG知识库和以持续维护页面为中心的LLM Wiki知识库。RAG部分通过Dify演示了从资料上传、切片、混合检索索引建立到Agent接入的完整流程；LLM Wiki部分则介绍了Karpathy提出的三层结构（raw sources、wiki、schema），强调Markdown页面对AI友好且透明可查。最后作者分享了自己结合两者优势的混合方案，帮助读者根据实际需求选择合适的知识库路线。
作者认为做自媒体不需要安装大量花哨的 Skill，装得越多越容易迷失方向。在试用全网工具后，作者精选出 8 个最实用的内容流水线 Skill：全局军师（统筹内容生产全流程）、热点雷达（追踪爆款与痛点）、对标粉碎机（拆解头部博主套路）、排版印钞机（宝玉同款，自动配图与多平台排版）、卡片神器（归藏出品，长文转爆款组图）、小红书操盘手（小红书文案与运营）、长视频解剖刀（视频转字幕与摘要）、AI 视频分镜师（自动生成视频脚本与分镜）。文章旨在帮助自媒体创作者精简工具、搭建高效内容生产线。
万象AI实验室开源了一个手绘白板风格视频生成Skill，可在Codex中把长文自动转为讲解视频。基于HyperFrames插件，工作流程包括：自动拆分文章为2-6个镜头、生成白底黑线手绘稿、通过HTML叠加渲染文字标注、使用Mac内置语音配音、虚拟马克笔逐步揭示画面并渲染成视频。整个过程无需额外API，十几分钟即可完成，适合信息密度高的技术科普和分析文章，不适合叙事性强的内容。已在GitHub开源，安装简单，配音可替换为个人音色定制专属Skill。
本文介绍 TypeSafe 推出的决策模型 Jev 的实操接入方法。Jev 不生成代码，而是通过输入材料（state）和问题（questions）返回选项、分数或概率，用于判断 AI 编码 Agent 的工作质量。文章依次讲解：如何设计清晰的判断问题、跑通首次 API 调用、用 Python SDK 一次发起选择题/评分题/判断题、通过社区插件 jev-review 给 Claude Code 或 Codex 接入代码评审流程，以及安装官方 Skill 和编写 PreToolUse hook 对 Bash 命令做风险检查。文章强调 Jev 只提供质量信号，正确性仍需测试和人工审查保障，并提醒注意阈值校准、模型标识记录和敏感信息安全。
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。
本文介绍在 Mac 上同时运行两套 Codex 的双开配置方案，适合一个 Plus 账号额度不够用或需要多场景任务隔离的用户。作者提供了一个完整的提示词，用户只需复制给 AI，由 AI 自动完成环境检查、创建独立的 ~/.codex-second 目录、独立的 CODEX_HOME 和数据目录、制作蓝色 Codex B 启动图标，以及更新和回滚流程。核心原则是不修改或破坏现有 Codex A 的配置，保留官方 App 的代码签名和公证。用户仅需手动完成账号登录、验证码输入和 macOS 权限确认。最终实现 A、B 两个 Codex 独立运行、互不影响。
作者作为AI博主，分享了自己搭建「选题雷达」系统的完整流程。系统包含两个AI编辑：一个负责AI大新闻选题，通过AIHOT热点榜、精选流和Follow Builders追踪正在爆的事件；另一个负责实战心法选题，通过best-skills排行榜和GitHub Trending筛选值得亲测的工具。每条选题需经过48小时时效、目标用户相关度、一小时内可执行动作等多重过滤，并由Agent打分排序。作者强调AI只决定「值得看」，最终「值得写」的判断仍靠人的体感。整个系统跑在HermesAgent和GrokBot上，让作者把重复性工作交给AI，只保留判断、体验和表达。
作者认为赚不到钱是因为太爱学习，赚钱的关键在于'抄'——抄别人的思路、方案、步骤和项目。他把做项目比作考试：市场没有监考，会抄、抄得快、抄得好的人才能拿分赚钱。作者举例教女友用AI制作教师板书PPT在开学季电商销售，两个月卖出两百多单。他指出把握开学时机、锁定教师客群、满足PPT需求、逆推爆款、上架挂单、AI出文保证更新，每一步都是得分点，凑够60分就能及格拿钱。文章强调赚钱靠执行和模仿，而非苦学。
文章介绍了开源排版 Skill「Kami」（已获11.5k星标），它内置精确的排版引擎，解决AI排版中常见的留白过多或内容溢出问题。Kami提供八种文档模板（一页纸、长文档、简历、研报、幻灯片等），风格统一，米黄纸面配深蓝点缀，支持中英日韩四语。作者将其安装到 WorkBuddy 实测，用于制作财报排版、自媒体配图、PPT 及小红书海报，效果惊艳，代码和模板全部免费开源。
作者分享大学期间利用校园需求实现月入两万的赚钱方法。核心思路是：找到校内高频刚需（如实验课作业、代写代做），先自己用 Codex 完成以掌握流程，然后进入新生群和校园群接单辅导同学完成作业并收费；再通过招募同专业同学兼职进行裂变获客和分成，最后用 Codex 编写自动化流程实现规模化运营。文中以会计金融类竞赛'网中网'代打为例：普通同学需三四天完成，用 Codex 自动化后仅需一个多小时，收二三百元，几乎零成本。文章同时附带推广其 Codex 会员充值网站的内容。
微信自研AI产品小微仍处于灰度测试阶段，不少用户尚无使用权限。作者介绍了三种非灰度用户也能立即启用小微的入口：一是通过扫一扫的拍照AI识别功能；二是朋友圈发布时的AI帮写功能；三是部分公众号文章自带的AI摘要功能。启用后可在会话中发送提示词执行其他任务，如分析文档、修改图片、微信群自动发消息等微信自动化操作。作者同时提醒，小微基于微信自研的WeLM大模型，目前功能尚不成熟，体验不如混元4，但其优势在于深度接入微信生态，入口遍布微信各处。
作者潜伏于西门聪明蛋和小晚老师的付费 AI 社群，从 5 个群聊的 1265 个链接中去重筛选，整理出一份按问题分类的 AI 工具资源地图。内容涵盖五大板块：内容创作与个人 IP（赛博小晚、小红书内容导演、Humanizer 中文等）、AI 编程与模型工具（CC Switch、Codex 系列、DeepSeek Harness 等）、Skill 工作流与知识库（微信本地知识库、Obsidian 导入等）、PPT 与视觉创作（PPT Master、frontend-slides 等），以及视频与部署生产力工具。每个工具都说明是什么、适合谁、第一步怎么用，帮助读者少走弯路，解决收藏多、用得少的问题。
作者分享作为 Claude Pro 用户利用 Claude 求职的三种方法：一是通过 Chrome 扩展在 LinkedIn 上按自身经验、地点和远程要求筛选 48 小时内发布的岗位，甚至让 Claude 自动完成 Easy Apply 并整理申请清单；二是让 Claude 搜索全网招聘信息，验证岗位是否真正支持从尼日利亚远程工作，并将结果汇总到 Google Sheet；三是通过 Claude Dispatch 在手机上远程指挥笔记本执行搜索任务。文末附有完整的求职研究员提示词模板，帮助读者定制自己的自动化求职流程。
作者分享了用GPT-6 Astra、群核科技的Aholo Lux3D和Blender设计拍摄间的完整流程。先与GPT对话生成比例平面图和家具尺寸推荐，再用Aholo Lux3D根据商品尺寸图生成精细PBR材质的3D家具模型，然后在Blender中组装完整场景，可切换白天夜晚光照、尝试不同家具布局，还能通过BlendMotion插件用手机沉浸式浏览。此外GPT还顺带给出了吸音方案。作者认为这套AI工作流让空间设计从脑补变成可视验证，还可延伸到游戏场景、线上展厅、3D打印等领域。
文章指出用 AI 赚钱的核心原则是卖结果而非卖工具使用能力。作者总结了普通人可行的 10 种路径：内容代做、短视频制作、视觉设计、翻译本地化、数据分析、客服搭建、流程自动化、网站小工具开发、培训咨询以及数字产品与垂直 SaaS。每种路径配有具体案例、起步建议、交付标准与收费模式。文章强调先做服务积累客户，再沉淀为模板和产品，避免一开始就追求被动收入，实用性强。
文章推荐了 GitHub 上 5 个高 Star 的写作 Skill，覆盖公众号写作全流程：内容调研与写作（7.5万星）、营销文案技能库（5万星）、去 AI 味写作（4.8万星）、宝玉技能合集（2.6万星，含配图排版）和写作套话清理（1.7万星）。作者指出公众号运营最耗时的是找资料、搭结构、写开头、改标题、去 AI 味和转化等环节，建议将通用写作 Skill 与公众号工具组合使用，实现从研究、写作、修改到配图和最终检查的完整工作流。
文章介绍了 Tripo 官方发布的三维角色模型制作教程，采用 Astra + Tripo 3D + Blender 组合，从参考图生成 3D 模型、组装、绑定、表情到动画全流程。关键技巧是将角色拆分为身体、头部和头发分别生成，避免一次成型导致的脸崩、粘连等问题。作者还分享了国外开发者用 Astra 四天花费 15.6 亿 token 制作完整 3D 游戏 PaperRoute 的教程，强调先把游戏做能玩再做好看，将游戏机制与美术资产拆成两条独立工作流。文章核心观点：AI 时代最重要的能力是任务拆分、选择合适工具、建立测试并迭代打磨作品。
作者介绍了如何用免费的 GitHub 组织为企业搭建 AI 可读的知识库。核心做法：以企业名义创建 GitHub 组织，在私有仓库中按领域（销售、运营、财务等）分层存放 SOP、决策日志和参考数据；同时排除密码、客户个人信息和银行流水。知识库归企业所有，人员变动不影响知识沉淀。作者以自己的亚马逊品牌业务为例，通过 ChatGPT/Codex 拉取仓库并提问理想客户画像，AI 准确引用 icp.md 文件作答。建议本周先建组织、放一份真实文档、问一个问题上手验证。
本文介绍了如何在 WorkBuddy 中接入按量付费的 OpenAI 最新模型 GPT-6 Astra。作者推荐一个支持按量付费的 API 中转站，优点是无需订阅、国内网络直连、不消耗官方积分，还支持 Claude、Gemini、Grok、DeepSeek 等热门模型，价格约为官网六折。文章分四步演示：创建 API Key、通过闲鱼下单购买额度并兑换、在 WorkBuddy 中配置自定义模型（endpoint、API Key、模型名称）、最后切换模型开始使用。适合想低成本尝鲜新模型的用户。
作者分享了自己花150元代充ChatGPT Plus的经历，指出代充市场存在账号安全、支付来源不透明和售后无保障等风险。文章分析了代充、合租、成品号、团队席位和中转站等不同交付方式的本质区别，强调用户应明确账号归属和付款链路。随后，作者推荐使用Starryblu虚拟卡服务，并提供了从注册、认证、开卡、入金到在ChatGPT官方页面完成订阅的保姆级iPhone操作指南，帮助用户实现安全、自主的AI产品订阅。
作者定居香港后通过每周线下活动发现，许多新移民在基础手机操作上存在大量盲区：如 iPhone 钱包添加八达通、eSIM 开通、ChatGPT/Claude 等 AI 工具的注册付款等。作者指出这不是能力问题，而是这些操作类知识无人教授，且每个人系统版本不同导致文字教程难以奏效，当面演示一对一操作才是最高效的解决方式。文章强调每个人的“常识”都是有门槛的，生活半径不同盲区也不同，因此作者在活动中专门设置自由提问时间，帮助大家现场解决手机、电脑、AI 工具及香港生活技巧方面的困惑。
Relate Studio 联合创始人 Alex 分享了一套完整的 AI 品牌吉祥物设计流程：先在 Figma 收集参考并定义角色个性与比例；再用 Krea 快速生成粗略概念，挑选轮廓、性格和比例最好的方案；随后在 Nano Banana 2 中逐步清理细节、修正纹理与背景；接着保持角色一致性生成新姿态和角度；最后制作海报等设计构图，形成可向客户展示的完整视觉系统。作者强调无需插画或 3D 技能，AI 生成结果足以作为 3D 和动效设计师的制作参考，并可通过持续扩展姿态、表情与场景实现品牌层面的规模化应用。
本文介绍如何用 AI 制作节日祝福视频并变现。作者建议新手从 9.9 元模板版起步，只做竖屏 15-20 秒固定模板，客户提供称呼、照片和场景，用豆包或 ChatGPT 写祝福文案，剪映或 Canva 套模板导出。文章详细说明了产品范围、客户表单、制作三步、交付检查清单和 7 天验证计划，强调卖的是有名字、无错字、能按时收到的小心意，而非 AI 特效。
作者从0开始运营抖音，积累3.5万粉丝，并总结出一套账号复盘流程。为了提升效率，作者利用豆包的浏览器录制与回放功能，将后台取数操作转化为可复用的Skill，只需提供日期参数即可自动导出数据。接着，通过豆包本地Office功能，直接在Excel中完成数据清洗、指标计算和可视化看板生成。整个流程将机械性工作自动化，让作者能更专注于内容判断和策略调整。
文章系统介绍 ChatGPT Pro 模型的完整用法。首先说明 Pro 是带独立沙箱的对话模型，仅 100/200 美金订阅用户可用，适合复杂规划、高风险分析、难代码题等场景。进阶技巧包括：连接 GitHub 让 Pro 分析仓库并出方案、在 Codex 客户端内带项目上下文调用 Pro 对话、通过 MCP 项目（codex-chatgpt-web）将 Pro 接入 Codex 实现本地工具调用协同，以及反向桥项目 codexpro 让 Pro 反向操作本地文件。作者推荐最实用的是 Codex 内带上下文使用 Pro，可用于调研、出方案、review 代码等，并提醒应对降智路由的方法。
