从0到1制作可上传微信的动态表情包全流程
作者分享了一套用 AI 工具从零制作可上传微信的动态表情包的完整流程：先用 ChatGPT 分析爆款潮玩形象并提炼提示词，固定原创毛绒潮玩 IP 骨架；再生成 4×3 十二宫格表情图板；用 Grok Imagine 将图板动画化生成循环动作视频；最后用 Codex 切图、去背景并导出透明 Animated WebP 和符合微信表情平台规范的 GIF。文章附有各环节详细提示词及避坑经验。
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AI还有多久会取代我的工作？研究29个被技术冲击的职业后，我发现……
作者针对“程序员还能干多久”的热议，使用深度研究模型 Apodex 调研了历史上29个被技术显著改变的职业，按被消灭、萎缩、转型、增长四种结局归纳规律。结论显示外包交付最危险、运维和算法相对安全，后端/全栈约还有6年窗口。文章总结了职业存亡的关键因素、从业者自测表，并附上可复用的四步职业咨询提示词，帮助读者推演自身职业的未来走向并制定行动方案。
AI时代为什么每个人都需要自建系统
文章借罗纳德·科斯的交易成本理论，类比指出调用 AI Agent 同样存在协调成本，因此个人需要自建 AI 系统来解决秩序问题。作者认为个人 AI 系统不是简单的“第二大脑”，而应包含常驻层、规则层、按需层和项目层四层结构，让信息按自身节奏更新，并通过版本化测试流程实现自我更新。系统负责执行与协调，人负责目标、事实、原则、验收标准和最终决定权。自建系统不要求会写代码，起点是讲清自己的需求与判断标准。
如何用AI UGC视频销售产品完全指南
本文介绍如何用AI制作逼真的UGC（用户生成内容）视频来销售产品。作者以Arcads平台为例，讲解完整流程：先用TikTok创意中心和Apify找到市场上表现最好的UGC视频，用Gemini分析其共同模式；再抽取首帧作为构图参考，用图像模型重建包含自己产品的画面；然后构建一个Claude Skill来沉淀脚本写作规则，生成符合市场风格的产品脚本；最后用Seedance动画化并剪辑完成。核心思路是研究成功视频的共性而非直接抄袭。
用'不可能三角'理解增长
文章借用经济学'蒙代尔不可能三角'思维工具，分析增长领域的多个不可能三角：增长（增速、CAC、用户质量）、SEO（上量、质量、抗风险）、爆款内容（时效、深度、产量）、社群（规模、氛围、变现）、创作者（表达自由、流量规模、商业回报）。作者指出三者互斥的底层机制是资源竞争、反馈互斥和时间尺度错配，并给出各场景的实操策略。最后指出红利期本质是技术或平台打破旧三角的机会窗口，如抖音重画内容分发、AI 正在重画内容生产三角。
Huashu-Excel正式发布：也许是最好用的Excel数据处理和分析skill
花叔开源了名为huashu-excel的AI数据处理分析skill，用户丢入Excel或CSV即可用自然语言完成体检、清洗、对齐、分析、对账、交付、验图、质控八步流程，输出HTML/Excel/Word等格式报告。该skill针对大模型算错不报错的缺陷设计了合计对账、外部基准校验、独立agent复核等机制，并借鉴Anthropic角色激发研究提升分析质量。经十份真实公开数据（106万行电商明细、纽约市政预算等）压测，能独立拆解辛普森悖论、识别脏数据并给出可审计的业务结论。兼容Claude Code、Codex等多种agent，MIT协议开源。
Kapso 融资 140 万美元：打造 WhatsApp 开发者基础设施
Kapso 创始人 Andrés Matte 宣布完成 140 万美元融资。Kapso 致力于解决 WhatsApp 开发集成的痛点，服务超过 28000 名开发者。作者回顾了创业初期收入为零但坚持信任指数增长的历程，并阐述了对 WhatsApp 的判断：它是全球最大的通讯平台，也是 AI 时代智能体与用户沟通的自然界面。本轮投资方包括 Norte、Latitud、Newtopia 等，其中许多投资人先成为客户再投资。Kapso 已成为 Meta 解决方案合作伙伴，未来将推出托管计费等新功能，并计划构建面向智能体时代的通讯基础设施。
AI究竟让我们停止学习，还是重新学会学习？
文章从《经济学人》报道的一项针对26811名中国中学生的研究切入：使用生成式AI后作业成绩提升18%、用时缩短30%，但六个月后闭卷考试成绩下降约20%。作者结合自身经历——从不会写代码到借助AI开发出上架App Store的应用——提出“句号型AI”与“冒号型AI”的区分。AI既可以替人完成任务让思考终止，也可以成为进入陌生领域的门票，引发持续追问。作者认为能力外包与能力扩张可以同时发生，真正危险的是认知地图停止生长，关键在于我们如何使用AI。
AI下一个类Coding的大场景在哪？聊聊AI发展中的四个时间差
文章分析了为什么Coding成为AI第一个杀手级应用，指出其成功源于数据数字化、结果可验证、流程可拆解等条件。作者认为下一个大场景不会是单一的“第二个Coding”，而是客服、财务、IT运维、医疗、法律、供应链等数百条业务流程同时Agent化的总和。通过微软Foundry、M365 Copilot和Agent 365三组数据，文章判断企业AI正处于从第二阶段向第三阶段扩散的过程中，呈现“广而不深”的特点。最后展望了个人行动Agent和AI科学发现两大长期机会。
AI 把 YouTube 变成了一门全球生意
文章探讨 AI 如何降低个人出海创业的技术、资金和团队门槛，使普通人能一人搭建全球内容生意。作者提出把视频作为入口而非终点，通过 AI 完成建站、剪辑、选题调研和支付部署等执行环节，人则专注于“卖什么、卖给谁、怎么卖”的商业判断。核心观点是 AI 是能力补齐器而非自动赚钱机器，认知升级比技巧升级更值钱，个人能力的全球化才是出海生意的本质。
扯白：普通人怎么理财致富
作者从资产管理行业从业者的视角，探讨普通人投资致富的可能性。文章指出，与专业机构和AI加持的团队博弈，个人短期投机无异于以卵击石；普通人理财应坚持三条原则：做时间的朋友（长期主义）、投资于具备完善股权文化的市场、做被动的宽基指数定投。文章还分析了机构在AI时代追逐超额收益的悖论：当所有机构使用相似的模型与数据源时，能力被拉平，超额收益难以存在。作者认为过度勤快反而交学费，普通人应在投资上做一个“懒惰的人”，靠时间积累财富。
AI驱动的智能书籍知识图谱工具DeepRead
文章介绍了开源工具DeepRead，它能将书籍转化为智能知识图谱。通过AI自动提取书中的人物、事件、概念和地点，并挖掘深层关联，以可视化立体网络呈现，支持多维度探索和一键跳转。用户可在线体验《三体》《红楼梦》《西游记》等经典示例，也可自建部署，将任何书籍转换为交互式知识库，帮助读者突破线性阅读局限，构建立体知识体系，真正提高阅读效率。
WorkBuddy 从0到1：客服咨询记录变标准话术库实操指南
文章介绍如何用 WorkBuddy 将脱敏后的客服咨询记录整理成带版本号的标准话术库，解决重复问题人工现编、口径不一的痛点。内容涵盖 AI 与人工分工边界、独立文件夹准备与脱敏、两轮式执行（先检查后生成 TOP10 FAQ 表）、六项人工验收要点，以及团队使用规则与版本更新机制，最后提到七陌会话洞察等进阶玩法。
Rick：AI 没泡沫！这轮 Crypto 押美股上链和 Agent 经济
168X 战情室对话投资人 Rick，阐述 AI 与 Crypto 的多头逻辑。Rick 认为范式转移每天都在发生：码农用 AI 开发出抗癌疫苗说明 token 成本无关紧要，AI 带动生命科学、材料、机器人等一连串产业革命，GDP 增速将轻松跑赢 40 万亿美债，宏观已死，唯一宏观是 AI 产业的资金需求。他还看好存储与光通信板块，认为 Crypto 有两台发动机——美股上链与 Agent 经济驱动的稳定币，并认为 Anthropic 估值 2 万亿不贵。
本周 X 平台 AI 与科技行业招聘信息汇总
这是 Bella 整理的每周招聘信息汇总（2026年8月14日当周），汇集了 X 平台上科技与 AI 领域的招聘动态。包括 Nous Research 招聘软件工程师和 UI/UX 设计师，Pylon 招聘营销负责人，Viktor 招聘 Agent 平台工程师，以及 OpenRouter、Mintlify、Ramp、Base 等多家公司的工程师、设计师、产品经理等岗位，涵盖前端、增长、研究和创意方向等多种职位机会。
Skydive：让 AI Agent 端到端自主完成工作的平台
本文介绍 Skydive 平台的发布，其目标是构建能够端到端负责真实工作的持久化、主动式 AI Agent。与传统交互式 Copilot 不同，Skydive 为每个 Agent 提供独立的云端计算机、跨渠道存在（Slack、Email、iMessage、CLI、API）、可自我更新的记忆与 harness，并支持任意模型。Agent 可接入数百种服务完成跨工具任务。文中以客服 Agent Emma 为例，说明完全通过提示词构建的 Agent 能自主处理大量客户问题并自我改进。
Howard Marks 对 AI 的判断：浪费的 25 年与「这次不一样」
本文整理 Howard Marks 在 My First Million 的访谈及其备忘录《AI Hurtles Ahead》。Marks 坦承自己前 25 年职业生涯多靠运气而非自觉决策，并解释为何重写 AI 备忘录：AI 具备前所未有的自主性与不可预测性，Level 2 到 Level 3 的跨越意味着从生产力工具到劳动力替代的转变。他对技术为真保持信心，但认为 AI 可能取代大量结构化工作，结论是「温和部位、审慎参与」。作者指出 Marks 的论述在结构上近似「这次不一样」，但他将兴奋留在分析而非仓位，这种校准正是其专业所在。
Grokbot 隐藏技巧：7个快捷键与15个进阶功能指南
作者通读 xAI 官方文档，总结出大多数 Grokbot 用户错过的 7 个键盘快捷键和 15 个进阶技巧，包括新建 bot 快捷键、斜杠技能引用、@提及与 @everyone、命令面板、硬中断指令，以及通过演示教学创建技能、2-6 个 bot 群聊协作、利用 bot 描述字段作为持久记忆等方法。文章强调 Grokbot 是完整的 agent 产品，具备真实文件系统、浏览器、审批系统和多 bot 协调层，掌握这些技巧能把聊天工具变成真正协作团队。
数字时代如何成为全球前1%收入者
作者Jay Yang分享了自己从屡次创业失败到20岁跻身全球收入前1%的经历。核心观点：生意只是载体，关键在于积累技能。价值创造取决于规模（帮助多少人）和程度（帮多少），方式是省时、赚钱、降风险。要实现财富积累需将时间与收入解耦，构建四类资产：金钱、团队、软件和内容，其中软件和内容是普通人可用的无许可资产。具体路径为：精通一项技能（如文案写作）、学会销售、学会学习、用AI提效并借内容扩大影响力。文末推广其30天写作挑战Publish30。
Agent时代我最常用的12个Prompt
作者整理了多年来真实帮助过自己的12个常用Prompt，覆盖五大场景：问清问题（苏格拉底式提问）、学习（双层解释法、反向拆解、横纵分析法、事实核查）、解决问题（专家会诊、第一性原理、跨领域借解）、决策（双向钢人论证、最小实验替代空想）以及认识自己（挖掘隐藏天赋等）。所有Prompt均可直接复制使用，无需安装Skill，适配当下各类AI模型，作者建议配合原始材料一起使用以获得更好效果。
实测GLM5.3：1/3参数量+后训练逼平GPT-5.6
本文实测了智谱最新发布的GLM-5.3模型，该模型基于GLM-5.2的750B参数基础模型，仅通过后训练提升性能，在AA榜上以60分进入前十，成为同分段参数最小的模型。作者通过多个编码与安全案例测试，包括修复Ice菜单栏工具漏洞、开发2D跑酷游戏、3D愤怒的小鸟及音乐工作台等，展示了GLM-5.3在复杂编码、长程Agent任务和防御性网络安全方面的出色表现，并对比了DeepSeek、Grok等模型，认为后训练Scaling是提升模型能力的重要路径。
AI界天花板ponytail：让AI学懒人工程师思维，代码量砍半
本文介绍了开源项目ponytail，该项目在GitHub上拥有91.6k star，其核心哲学是让AI模仿资深工程师的“懒人思维”，优先寻找现成方案或修改配置，避免不必要的代码编写。作者实测发现，ponytail能让AI先思考再动手，自动拆分复杂需求为最小改动，重构老模块时代码量减少近一半。此外，它强制AI编写“为什么这么改”的注释，相当于免费代码审计，对维护老项目尤其有用。作者认为该项目思路独特，不追求跑分，专治AI写码落地难的问题，并推荐给AI方向的开发者。
从科技互联网、区块链到AI，我的这十年
作者回顾了从事科技互联网媒体近十年的经历，从区块链、币圈到元宇宙再到AI，见证了行业的风口变迁。他分享了自己在职场中的成长与困惑，包括作为内容写手的坚持与局限，以及为何决定在X上创建个人账号，寻求新的可能性。文章表达了对内容创作的热爱和对未来的期待。
Bypassing Figma & Building a Knowledge Product
本文介绍了Little Plains团队如何将多年积累的工作室资料转化为可搜索的知识中心，并在此基础上构建了首个产品。文章详细阐述了知识层的构建过程，包括归档、索引、检索系统的设计，以及如何通过视觉搜索、动态聊天和语音三种方式提供公共访问。作者强调了组织知识的重要性，并分享了从传统设计转向代码驱动设计的经验，以及如何区分快速知识与深度知识以优化检索效率。
多花 10-20% 心思在 UI 上就是在这个 AI slop 满天飞的时代最大的竞争优势
本文分享了在 AI 生成内容泛滥的时代，通过多花 10-20% 的心思在 UI 设计上，可以成为最大的竞争优势。作者介绍了 Together AI 大神哈桑的 /Hallmark design skill，该技能通过将 AI 生成的常见设计套路列为负面规则，有效提升了 AI 生成 UI 的质量。文章还总结了几个关键心得：摸清 AI 套路、给 agent 喂参考图、使用更具体的长提示词，以及利用便宜小模型进行快速迭代。
30个开源仓库，助力AI业务自动化
本文介绍了30个开源仓库，用于构建自动化AI业务的各个层面，包括市场研究、潜在客户生成、内容创作、销售、支持、自动化、分析和安全。作者强调，没有单一工具能完全自动化业务，而是需要组合多个工具形成系统。文章按功能分类列出每个仓库的GitHub星标、用途和典型应用场景，并提醒读者开源不等于免费，且需注意合规性。
AI 股票分析系统 — 技术方案仅供交流
本文介绍了基于 ChatGPT Codex 搭建的 AI 股票分析系统的技术方案，该系统定位为 AI 投资研究与信息处理系统，非自动交易或涨跌预测。文章详细阐述了系统的整体架构（6层）、技术选型（数据源、AI模型、调度、推送）、核心数据流、评分体系、配置说明、运行部署、安全边界及关键风险。作者强调工程上先单模型跑通更稳，评分不等于涨跌概率，并提供了与主线项目（Codex 式 Agent 桌面应用）的关联建议。
AI辅助设计个性化mRNA癌症疗法首次III期临床成功
Moderna和默沙东宣布，其个性化mRNA癌症疗法intismeran autogene在超过1000名高风险黑色素瘤患者参与的III期临床中，同时达到无复发生存期和无远处转移生存期两个关键终点。该疗法由AI辅助设计，通过肿瘤测序、AI预测新抗原、个性化mRNA生产等流程，训练免疫系统攻击癌细胞。这是全球首个取得阳性III期结果的个体化新抗原疗法，也是首个III期成功的mRNA癌症疗法。消息公布后，Moderna股价暴涨超150%，带动整个生物科技板块上涨。
RAG架构详解：检索、增强与生成
本文深入解析了生产级RAG（检索增强生成）系统的完整架构。文章首先指出LLM的局限性——无法访问私有数据，而RAG通过外部知识检索来弥补这一缺陷。然后详细介绍了系统的两大核心平面：知识平面（离线索引）和运行时平面（在线问答）。知识平面涵盖数据源、解析-分块-嵌入流水线以及向量索引；运行时平面则描述了用户查询、检索重排、LLM生成和答案引用的完整流程。文章还逐步拆解了查询生命周期，包括查询嵌入、Top-K检索、重排增强和生成，并强调了监控指标的重要性。
Bio 接棒 AI？Moderna 暴涨背后的资金轮动信号
本文从 Moderna 因个性化 mRNA 癌症疫苗三期成功而股价暴涨近 100% 的事件切入，探讨生物科技板块是否将接棒 AI 成为下一轮资金轮动的主线。作者引用知名投资人 Druckenmiller 的观点，指出其已提前布局生物科技，并认为 AI 的价值正从硬件向医疗等下游应用扩散。文章分析了生物科技板块估值低、AI 交易拥挤的现状，认为资金轮动至生物科技的可能性正在增加。
