GPT 6+Blender+Seedance 2.5 组合，提高AI视频可控性，附多种案例提示词
本文介绍了一套AI视频生成工作流：使用Codex（GPT 6）进行分镜设计和空间推理，操作Blender完成白模预演，再结合Seedance 2.5进行视频渲染。该方法可提前预演视频骨架，节省视频生成积分，并通过自然语言多轮修改分镜。文章提供了复杂运镜控制和人物对话正反打两个案例的详细提示词，涵盖角色资产锚点、场景描述、镜头节奏、音效设计和负面提示词，实现高可控性的AI视频生成。
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931 篇
越改越烂！为什么 AI 自动修改 UI 总是翻车？「附终极解法」
作者分享用 AI 复刻页面时踩过的坑，搭建了渲染、截图、逐像素比对、模型诊断再修改的自动工作流。实测发现模型并非每轮都变好，有时越改越烂，最终保留历史最佳。作者总结三个关键坑：尺寸不一致、动画未播完、在坏版本上叠补丁，并给出三条规则：统一尺寸、固定渲染环境、每轮从历史最佳继续。
知识库越建越乱？先让 AI 学会回答：这句话从哪来
文章针对个人知识库越建越乱的问题，提出一套面向普通用户的起步方案：先选一个具体主题、整理十份资料，将原始资料与整理结果分开存放，统一知识卡格式（含来源、核对日期、未确认项等），用真实问题验收，并设定更新规则。核心是让 AI 整理的知识有出处、可复查、知边界，避免无来源的推断被当作事实。
Agent 能做的、与写代码无关的有用之事
本文由 Automattic 工程师 Elijah Potter 撰写，探讨 AI coding agent 在写代码之外的实际用途。作者分享了三个工作流用例：修复 PR 的 merge conflict、查找与分支相关的 issue、诊断并修复 GitHub Actions 失败，并附上其在 pi 中使用的 prompt 模板。作者强调这些 prompt 仅作灵感，鼓励读者根据自身工作流灵活调整，将重复性、低认知负荷的任务交给 agent 处理。
写作指南：让 AI 写作无限接近你的真实文风
文章介绍了一套让AI写作更贴近个人真实文风的工作流：利用ChatGPT的Writing Style功能，以Google Drive作为个人写作样本库，自动提取并持续更新写作风格。通过连接Google Drive插件，实现从风格学习、写作应用到定稿归档的完整闭环。作者强调，与其反复写提示词去AI味，不如直接以真实写作样本为参考，写得越多，AI越懂你。
用AI四天做一款完整3D游戏：PaperRoute开发教程
国外开发者用 GPT 5.6 Astra 四天消耗15.6亿 token 做出完整可玩的3D游戏 PaperRoute。文章介绍其核心方法论：先让游戏能玩再做好看；将项目拆成游戏机制与美术资产两条独立工作流，一个问题对应一个 Prompt、一次测试和一次提交；3D 资产用 Blender 脚本后台生成；角色则结合 ChatGPT 概念图与 Astra 减面绑骨。核心启示是：AI 时代关键能力是任务拆分、建立测试、选择合适工具并反复迭代，而非迷信单一模型。
Astra + Tripo 3D + Blender：保姆级三维模型与 AI 游戏制作工作流
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。
Easel：用 AI Agent 自动化自媒体运营全流程
做自媒体最累的不是创作，而是每天重复找热点、想选题、写文案、做封面、剪视频、发平台、看数据等流程。文章推荐开源项目 Easel，由浙大和北大实验室开发，运行在 OpenClaw 上的社媒运营 Agent。它将热点发现、内容策划、图文/视频制作、多平台发布和数据复盘串成完整工作流，并为每个账号建立长期画像，记住定位、受众、风格、平台限制和历史表现，通过数据反馈持续优化内容生成，相当于为个人自媒体配了一支会自我复盘的 AI 内容团队。
Brand as Software（品牌即软件）
作者结合在 Ramp 的品牌团队经验，指出企业内部创意团队长期沦为'服务台'：大量设计请求让优秀设计师重复执行已被决策的内容。文章回顾了从 1941 年 Bernbach 与 Paul Rand 的创意革命到科技公司品牌设计的演变，说明旧运营模式如何在新工具时代失效。作者提出'品牌即软件'的理念：与其用 AI 加速排队处理请求，不如将公司观点转化为活的系统，让最好的创意人才专注于系统无法预测和生成的创造性工作，构建让旧模式过时的新体系。
腾讯云推出 FDE 认证，我用 AI 做了一个 1200 道题的备考网站
作者介绍腾讯云新推出的 ADP 前沿部署工程师（FDE）认证，并分享自己利用 AI 制作备考网站的经历。官方课程免费但练习题仅 15 道，无法充分检验学习效果。作者将官方课程整理到本地，用 AI 编写模拟题，搭建了一个包含 20 套模拟卷、共 1200 道题的备考网站。题库覆盖 AI 基础、ADP 产品能力、场景方案设计、交付运维、安全合规等七类知识，提供整卷考试、评分、错题解析等功能，题目附有课程依据便于查证。作者强调这是个人制作的非官方题库，并分享了看课、做题、整理错题、动手搭建应用的学习方法。
区分有效 Skill 与空谈文章的 9 条原则
作者提出九条原则，帮助判断 Agent Skill 是否真正有效，覆盖 Skill 生命周期三个阶段：被选中、可靠执行、经受现实检验。核心观点包括：元数据描述是触发与否的关键入口；上下文是共享预算，需渐进式加载；流程与检查点优于长篇散文；规则应解释原因以应对边缘情况；预先记录并反驳模型常见的跳过理由；确定性逻辑写成脚本代码而非依赖推理；严格限定修改范围；Skill 会随库更新和约定变化而腐化，需版本化管理；上线前必须用真实用例运行验证，从观察到的行为而非想象中调试。
保姆级教程：0代码，我把爆火的小黑 Skill 改成自己风格的配图系统
本文是一篇面向内容创作者的保姆级教程，介绍如何在不写代码的情况下，借助 Codex 将爆火的小黑配图 Skill 改造成符合自己风格的配图系统。作者详细拆解了七个步骤：从让 Codex 分析原 Skill、复制新版本、提供个人角色与视觉规则，到正式修改、生成测试图、根据反馈迭代，最后安装使用。核心思路是保留原 Skill 成熟的工作流，替换角色、配色、提示词和检查标准，并通过“生成—反馈—修改—重测”的循环不断优化，最终形成真正适合自己的个人配图系统。
How to Become a Marketing Engineer
文章介绍如何成为一名营销工程师（Marketing Engineer），即用 Agent、连接的数据和业务上下文构建自动化营销系统的人。作者分享了在 Agent 开发环境（ADE，如 Orca）中完成约 70% 营销工作的经验，包括市场研究、活动策划、内容生产和落地页搭建。文章讲解了模型、harness、ADE 等核心概念，提出按营销垂直领域组织工作区的目录结构（知识、工作流、技能、产出、结果），并建议从自己熟悉的一个任务或领域入手，逐步连接研究、简报、生产与结果反馈，形成可持续迭代的营销工作流系统。
我把每天找选题、写初稿的活完全交给AI：整套飞书配置+专属Skill全部开源
作者分享了一套基于「豆包工作」的全自动内容创作流水线搭建教程：通过飞书连接器建「选题作战库」多维表格收集素材，利用AI自动快判打分筛选选题，并借助云电脑+定时任务实现关机挂机巡检。文章详细公开了建表提示词、快判Prompt、以及将个人文风萃取为知识库并封装成自定义写作Skill的完整协议，包括事实分层打标和人工确认闸门等关键设计，防止AI写作失控和文风漂移，实现从灵感到成稿的端到端闭环。
我承认我之前真的太太太小看豆包工作了
作者体验字节跳动的豆包工作后，认为其远超预期。文章详细介绍了豆包工作的几大亮点：覆盖金融、法律、电商等行业的内置Skill生态与连接器（企业微信、钉钉、腾讯会议等）；全局划词翻译与解释功能；本地Office集成，可直接在PPT、Excel中与AI协作编辑；浏览器录制与回放功能可将企业重复工作流沉淀为专属技能；以及手机、电脑、云电脑之间的多端切换能力。作者认为字节太懂国内用户，国内下一波AI赚钱风口在于帮企业搭建工作流、做培训和落地服务。
保姆级实操教程：一篇讲透如何用 Grok Bot 打造一人公司
本文是一篇实操教程，作者详细讲解了如何用 Grok Bot 搭建一人公司的 Bot 团队。通过个人网站从想法到上线的完整案例，阐述了 Bot 的配置方法：先为一个 Bot 设定长期系统简介和职责边界，安排第一个任务进行设计探索；当出现值得长期单独负责的工作岗位时再新增 Bot（如专职动效的 Motion God、负责工程上线的 Devbot、负责 Figma 生产的 Figma Bro）；当多个 Bot 需协作时建立群聊，做好交接资料整理和分工规范。文章总结了 Bot 简介写长期职责、任务放聊天里、重复工作流沉淀为 skill 等核心心法，帮助读者按自己的工作流搭建 Bot 团队。
The Complete Guide to pstack Pt. 2
本文是 pstack 指南的第二部分，探讨如何利用 pstack 进行调研、规划、原型设计和架构。作者强调验证是基础，但之后需明确构建目标。文章介绍了间接提示、/teach、/how、/why、/recall 等技巧，帮助代理理解意图和上下文，并指出历史记录是丰富上下文的金矿。最后讨论如何指定解决方案，避免过度指定实现细节。
我再也不想用第三方软件了
作者Julie Zhuo分享了她从依赖第三方软件到自建个性化工具的心路历程。她因不满现有AI代理管理工具的局限，利用AI在半小时内构建了移动端应用Mog Squad，随后又开发了桌面版，实现了同时管理Claude和Codex等多个代理、高度定制化的工作流。她还为孩子打造了融入个人生活故事的Duolingo风格学习应用。文章指出，AI时代让超个性化软件成为可能，人们将更偏爱自己组装的工具，第三方通用软件的主导地位可能被颠覆。
抖音从0起号到3.5w粉，然后我用豆包把账号复盘流程自动化了
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。
近半年录屏剪辑软件深度体验：从踩坑到真香，这份实战推荐请收好
作者基于半年的在线课程和产品演示视频制作经验，深度评测了多款录屏与剪辑工具。剪辑方面对比了必剪（弃用）和剪映（主力，会员后体验更佳）；录屏方面介绍了Screenflow、CleanShot X、Recordly、OpenScreen和OBS Studio的优缺点，重点推荐免费开源的OBS作为专业录屏直播工具，并给出OBS+剪映的组合工作流。文章最后针对不同用户场景（纯免费、macOS高效、专业教学、游戏直播）提供了四套方案，总结出录剪分离、按需组合选工具的心得。
用一本莫干山相册，看懂 AI 圈的“技术黑话”
作者以制作一本莫干山网页电子相册的真实过程为例，通俗讲解 AI 领域常见术语的区别与实际含义。文章将 Agent 比作能动手的小助理，依次拆解提示词、上下文、工作区、工具调用、Skill、MCP、插件、Computer Use 等概念，并强调权限、沙箱、审批等安全机制的重要性，说明“干多大的活，给多大的权限”。最后介绍日志、SHA-256 校验、验收测试、HITL 人在回路等结果检查方法，以及定时任务、状态与记忆，帮助零编程读者看懂 AI 工具的工作方式，并附中英术语对照表。
GPT-6 + Rhino：把概念图变成能检查、能修改的产品模型
本文通过台式即热饮水机和镜面体测仪两个本地项目，讲解如何用 GPT-6 配合 Rhino 建模软件，把 AI 生成的概念图转化为可检查、可修改的三维产品外观模型。文章区分了外观效果图、三维外观模型和可生产工程设计三个层次，介绍了 MCP 和 Computer Use 两种操作通道的分工与验证方法，并给出环境配置、提示词编写、尺寸约束管理和规格冲突识别的实操建议。作者强调模型能打开、能渲染不代表工程验证已完成，AI 建模的关键能力在于把使用需求转化为可检查的几何关系，并主动发现要求之间的矛盾。
我做 AI 自媒体，一条知识视频到底是怎么做出来的？
作者分享制作 AI 知识视频的完整流程：选题查证、口播稿撰写、演示页面设计、录屏与剪辑。他以《为什么 AI 越用越蠢》为例，讲解如何将上下文窗口等抽象概念拆成 11 个演示页面，并选取其中最难的一段 33.8 秒机制动画，测试 Fotor Video Agent 能否直接生成可编辑的 MG 动画。结果显示该工具能根据口播稿自动生成分镜、旁白、字幕与音乐，并支持局部修改而不重做整条视频，适合放在知识点可视化环节。
一周吸粉2000+的开源AI视频工作流BoomEarth部署指南
作者开源了一套AI视频自动化生产工作流BoomEarth，一周内在多个平台涨粉2000多。该工作流从定稿到出片仅需20-30分钟，内置九套视频风格，支持自定义IP形象。文章详细介绍了部署步骤：安装Git、Node.js、FFmpeg等基础环境，接入本地IndexTTS2配音，配置生图与ASR字幕服务，并通过Agent编排内容理解、画面生成、配音字幕、视频合成与质检归档的完整流程。文章强调先跑通30秒短验证片再扩展，按阶段恢复失败任务，避免重复扣费，实现部署一次、重复使用的低门槛视频生产线。
GPT-6 Astra实测拆解：4种高频落地工作流，附提示词与完整配置
作者对GPT-6 Astra进行高强度实测，拆解了4种高频落地工作流：角色设定四视图生成、可分层可编辑的商业海报设计、PPT从草稿到商业级汇报的迭代，以及基于Three.js和Blender的3D城市场景搭建。文章详细给出每个案例的提示词模板、交付标准和注意事项，并评估了电脑桌面操作的实用边界与成本账。作者还分享了精简后的系统指令配置、Codex客户端新机制、额度规则梳理，以及对个人创作者如何把握工具升级机会的思考。
Codex 能替你做 SEO 调研到哪一步？我把人和 AI 的分工重新拆了一遍
文章以一次 SEO 关键词调研为例，探讨 Codex 在实际业务中的人机分工边界。作者将调研拆为采集、整理、判断、规划四段，Codex 适合前两段及候选输出，但业务取舍必须由人来拍板。文中分享了实用工作流：先用只读沙箱生成研究计划、分离原始证据与工作判断、用 --json 结构化输出便于脚本接手、聚类候选需人工审核页面树。强调 AI 能查词搬数据，但不知道交付能力、不为错误页面负责，应固定 schema、来源 URL 和查询时间，让流程可复查、可追溯。
用机器人自动化你的生活
作者分享了一套通过 AI Agent 自动化个人生活的实用方案。文章提供了一份可直接复制使用的 Markdown 提示词，角色为「AI Agent 架构师」，用于对用户的生活和工作做全面审计与访谈。核心原则是最小化有用的 Agent 编制（通常 1-3 个即可），遵循从手动任务到一次性 AI 任务、技能、例行程序、命名专家 Agent、多 Agent 协作再到定时自动化的渐进升级层级。文章详细给出工作流决策漏斗、Agent 拆分测试的六个维度（所有权、上下文、工具、工作风格、审批边界、触发节奏）、Agent ROI 评估方法，以及 Grok Bot 与 Hermes 两个运行时平台的选型指导。
几个月心血搭好的 AI 元技能，我为什么全拆掉？
作者几个月前搭建了一套名为「刚柔」的元 Skill，用图 IR、契约闸和检查机制防止模型偷懒、打折扣执行任务。随着 GPT-6 Astra 发布，模型遵循指令和多步执行能力大幅提升，OpenAI 官方建议检查 AGENTS.md 和 Skills 中可能影响模型行为的指令。作者由此意识到，许多为弥补旧模型短板而设的约束如今反而妨碍任务完成，于是委托 Codex + GPT-6 在秘书 Grok Bot 协调下彻底拆除该元技能。文章详细记录了清理的难度、推理档位选择、具体执行过程（如取消从零重跑、自动三路候选）及打包脚本隐私问题的修复，最终指出：该留的是把工作可靠完成的目标，而不是特定的脚手架，技术条件变了就该果断调整。
GPT-6 实测一整天：用了两年半 GPT，这是我第一次觉得 AI 真换代了
作者陈硕实测 GPT-6 Astra 一整天，通过 30-45 分钟制作可跑的 3D 游戏 Demo，验证了其核心能力。文章总结了 GPT-6 的四大升级：Computer Use 真正执行操作、异步工具调用、任务中追加指令、推理强度按阶段切换。还筛选了 X 上三个典型案例：重建火车图为 3295 个可编辑对象、自动跑模拟器测试、核对 41 份财务文件。作者强调应将 AI 整合进工作流，拆分输入、工具调用、验收和人工确认环节，而非神化模型能力，敏感操作仍需人工把关。
Codex Skill 装机清单之通用必备 10 个 Skill
文章提出三个核心判断：装了 skill 不等于会被调用（Vercel 测试显示默认配置下 56% 的用例中 skill 未被触发，需显式指令）；Codex 兼容性不能靠猜，官方插件市场、npx skills CLI、git clone 三条安装路径可靠性递减；装多了会互相冲突。随后详细推荐 10 个通用 skill：superpowers、mattpocock/skills、addyosmani/agent-skills、ok-skills、graphify、archify、last30days、taste-skill、Anthropic-Cybersecurity-Skills 和用于环境校验的 agnix，并给出安装路径取舍建议与避坑清单，强调效率提升在于正确的工具链配置而非盲目堆砌插件。
