Grok bot 实测分享：如何打造云端小红书、公众号工作流
作者分享深度训练 Grok Bot 搭建自媒体内容生产工作流的实战经验。核心方法是只与总助（马斯克角色）对话，由其协调情报、运营两个岗位，通过六步流程完成重训：继承登录态等可用资产、明确岗位职责分工、基于旧稿分析风格后进行每日选题、预先训练多套文风档案并以短码调用、外挂云端模型处理长读任务并建立使用规则，最终跑通从选题到成品文案的完整自动化流水线，验证了像管理真实团队一样训练 AI 岗位的可行路径。
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我让 Codex 自己开发、自己 Eval、自己修：一次真实 AI 工作流实验
作者以真实 GEO 视频工作流中的语义素材检索模块为实验对象，构建了 24 个 Case 的测试集，让 Codex 遵循「Baseline 考试 → 失败分析 → 最小修改 → 重新考试 → Release Gate 判定」的闭环流程自主工作。Baseline 通过率 79.17%，通过分析 5 个失败案例的共同点，Codex 仅增加一层确定性的 Query Rewrite，通过率提升至 91.67%，且无回归案例，但高风险 Case 未改善。最终 Release Gate 判定 FAIL，作者强调 Eval 让 AI Coding 从「生成代码」走向「对结果负责」，人类应聚焦于定义目标、边界和质量标准。
DeepSeek Harness 从 0 到 1 全攻略｜一文读懂
文章系统介绍了 DeepSeek Harness，强调它不是单纯的模型聊天界面，而是把模型、工具、会话、沙箱、工作流、调度和 UI 都插件化的 Agent 运行框架。内容涵盖安装启动、Web UI 与远程访问的安全风险、4 种 Agent 模式的权限取舍、Trajectory 执行轨迹带来的可调试性、多模型接入降低供应商锁定、'一切皆插件'的架构理念、会话分支用于并行验证假设，以及 Dynamic Workflow 和 Agent Teams 实现多 Agent 协作的任务拆分与汇总。作者认为其价值在于让 Agent 成为可配置、可观察、可复用的执行系统，但仍处 developer preview 阶段，需谨慎对待权限与数据安全。
我把 Eval 装进 Codex 后，AI Coding 的工作方式变了
作者分享了将 Eval（评估体系）融入 Codex 工作流后的实践心得。核心观点是：AI Coding 越强，Eval 越重要，因为 Build 变便宜了，但'什么叫完成'并未变简单。文章指出 Tests Passed 不等于任务正确，Testing 是底线，Eval 是交付线。作者重构了工作流程：Baseline → Build → Test → Eval → Analyze → Fix → Re-Eval → Release，强调先跑 Baseline 而非上来就改 Prompt，利用失败分类找出瓶颈，通过 Release Gate 定义验收标准。同时提出 Ground Truth 必须由人工确认，AI 不能既出题又评分。最终结论：人应从让 AI 写代码，转向给 AI 定义验收标准。
WorkBuddy 进阶使用指南：关于WorkBuddy的一切
本文是 WorkBuddy 的进阶使用教程，系统介绍五大进阶功能：专家（确定专业角色与判断方法）、技能（把重复流程固化为可复用工作流）、连接器（接入飞书、腾讯会议、QQ邮箱等外部平台资料）、自动化（让周期性任务按时执行）和助理（跨设备持续跟进任务）。文章结合合同审阅、商品数据复盘、跨平台内容策划、月度经营简报等具体场景讲解各功能的适用情形与使用方法，最后以开发一个项目管理微信小程序的完整案例，演示如何将五种能力组合运用，帮助用户让 WorkBuddy 更懂自己、更高效地完成复杂工作。
让 AI 真正懂你的工作：小白 Skill 制作指南
文章面向新手讲解如何为 Claude Code 和 Codex 制作个人 Skill，解决每天重复向 Agent 解释工作流程的问题。作者介绍 Skill 的本质是一个包含 SKILL.md 的目录，依赖渐进式披露机制；提出判断任务是否值得封装为 Skill 的三个信号（重复出现、依赖专有知识、错误成本高）；建议从成功协作会话中逆向工程提取 Skill，或先跑无 Skill 基线记录失败点再写规则；并详细分析三大坑：description 模糊导致不触发、把任务写成死板 SOP、SKILL.md 过长，给出 SKILL.md、references、scripts、assets 的合理拆分方式及三层验证与维护方法。
一次很有意思的《把 AI 用起来》的分享
作者分享了一次公司内部《把 AI 用起来》的主题分享。分享并未直接演示 ChatGPT、Gemini 等工具，而是先让大家用纸笔画出自己的工作流程，拆解节点并用红蓝笔标注角色与工具，从而发现重复录入、人工粘贴、等待耗时等问题。随后逐一讨论每个节点能否自动化、工具能否连接、AI 能否生成内容。结果显示参与度很高，大家通过梳理流程自己找到了 AI 的切入点，作者只需补充工具使用与交互技巧。文章核心观点：先看清流程，再改造流程，AI 才能真正进入日常工作。
AI 时代最残酷的，不是机器变强了
文章指出 AI 时代最残酷的不是 AI 取代人，而是会用 AI 的普通人做出三倍的产出，重新定义了“正常工作量”。作者通过一个市场策划朋友的案例，说明只会普通交付的职场人正被“初稿化”贬值，并提出转策略、做个人 IP、服务高端客户、转管理等 7 个出路。文章强调 AI 会让判断力、问题定义能力、审美、信任和真实经验变得昂贵，普通人应把 AI 当团队而非工具，重构工作流程、沉淀提示词和案例库，将经验产品化。AI 是放大器，诚实面对自己工作的真实含金量才是应对之道。
本地大模型当导演，从此看片不求人
这是一篇面向小白的 ComfyUI 本地 AI 出图与生视频完整教程。文章介绍了 ComfyUI 的节点连线原理与硬件要求（显存 8GB 起步），详解安装方法（推荐秋叶整合包）、模型文件的正确存放目录、跑通第一张文生图流程；随后推荐了可商用的 Z-Image Turbo 模型并给出完整配置，再讲解用 Wan 2.2 做文生视频、图生视频和首尾帧过渡的玩法，提示词要描述动作与镜头运动。最后介绍如何使用官方模板库和社区工作流，以及通过替换越狱编码器实现未审查模型生成短剧视频的方法。
麦肯锡最新 AI 报告最扎心：AI 已经让个人变强，但还没让公司变富
文章基于麦肯锡 2026 年 8 月《The state of AI in 2026》报告指出：80% 受访者称 AI 提升了个人生产力，但仅 37% 认为 AI 对组织 EBIT 有正向贡献，高绩效组织仅占约 6%。作者通过职场故事说明，把 AI 当润色器与把 AI 当隐形团队的人差距会滚雪球式扩大。文章提出个人应在组织变革前主动重构工作流、沉淀模板与经验、学会管理 AI 成本、成为责任节点；同时分析中层管理者的尴尬处境、岗位任务被重新切分的趋势，强调未来值钱的是敢为 AI 参与后的结果负责的人，而非只会操作工具的人。
我所知道的每个 Grok Bot 技巧（2026年8月）
作者总结了使用 Grok Bot 的实用技巧：全局安装 Compound Engineering 插件并让机器人先制定计划再执行；通过 AgentMail 给每个机器人独立邮箱，避免共用 Gmail 导致发送信誉受损，并可实现邮件转发、儿童日程摘要等自动化；接入 Twilio 电话号码让机器人代打电话，语言切换流畅但真人接听者可能拒绝。文章强调让机器人自己完成安装配置，并提供可粘贴的提示词。
我怎么用 AI 编程 2026.08：并发化工作流
作者分享了两个月来 AI 编程实践的核心变化：并发。设计打磨从串行问多遍改为并发问多个 agent，review 并行跑多个模型，项目用 Herdr 管理一排。主工具为 Qoder CLI 和 Claude Code，用 Codex、Agy、Grok Build 做对抗性 Review。研发流程包括 Brainstorm、Save Design、Improve Design、Impl、Review 五个原子节点，作者倾向花 90% 时间打磨 design。此外还介绍了基于 skill 的定时任务编排、Robobun 复刻尝试以及 Hunk、Moeka 等轻量周边工具。
分享一个适合小团队的Agent协作方案：Tutti·VM
作者分享了小团队多Agent协作中版本不一致、上下文不同步的痛点，并介绍了工具 Tutti·VM。它将本地Agent（如Codex、Claude Code）虚拟化进云端协作空间Room，实时同步Agent的工作过程、文件变化和对话，让多个Agent和成员站在同一项目现场协作，避免反复传文件和版本混乱，还支持共享Agent额度与对外演示分享。目前仅支持Mac M芯片设备，仍在小范围测试。
DeThink：用数据插件自动筛选社媒热点话题
作者介绍了 DeThink 这款类 Codex 的 Agent 助手，其核心价值在于覆盖 X、抖音、小红书、YouTube 等 30+ 数据源的数据插件（基于 MCP）。通过插件查询平台真实数据而非依赖模型推测，大幅减少热点分析中的幻觉。作者展示了跨平台追踪 AI 话题的工作流：固定关键词、平台和时间范围做可复核的分时追踪，比较不同平台的讨论侧重；并利用模型切换功能（先用快速模型整理信息，再切 Claude 写文案）在同一条工作流内完成选题到成稿。定价每月 20 美元起，支持国内支付。
开源 Codex Skill：douyin-image-post-scheduler 自动发抖音工作流
作者开源了一个名为 douyin-image-post-scheduler 的 Codex Skill，实现 AI 操纵浏览器自动发抖音的完整流水线：图文素材批量验证、自动起标题、选话题标签、按时间窗排期、发布前逐条核验。全程在用户自己登录的 Chrome 中运行（Computer Use）。细节上采用固定随机种子保证排期可复现、支持断点续传避免重复发布、能区分「审核中」和「已排期」状态。作者提醒这是非官方工具，仅用于发布自己的内容。
用 Grok Bot 自动化 SEO 实现 $27k MRR 的完整指南
作者分享了如何让 Grok Bot 作为自动化 SEO 操盘手，帮助其处于隐身模式的软件公司在 90 天内实现 $27k MRR。Grok Bot 连接 Search Console、GA、关键词研究和 WordPress，自主发现有真实需求的页面、拒绝虚荣流量、准备最小化改动并跟踪 7 天和 28 天效果。核心方法是把 Bot 当作拥有明确职责边界的员工，从收入倒推 SEO 决策，而非追求泛流量，将 SEO 变成一条可解释的决策链。
如何构建每周都在变聪明的公司大脑
文章探讨了企业中AI智能散落在私人对话中的问题，提出构建“公司大脑”的方法：将团队对AI的每一次纠正、决策和有效工作流转化为全员共享的资产。核心做法包括发现团队AI工作中隐藏的智能、给每个Agent提供统一的公司地图、把纠正转化为共享学习，并在总部构建第一版。文章还提供了可直接使用的文件夹结构、地图文件模板和纠正循环等实操方案，强调“学一次，惠及所有人”。
用7个开源Agent Skills搭建自媒体工作流
作者指出许多自媒体人仍停留在人肉生产阶段，并整理了7个GitHub开源Agent Skills，可以串联成完整的自媒体工作流：DBS做选题诊断与Hook拆解，小红书标题Skill优化标题，Blogger Distiller拆解对标博主，小黑配图和归藏插画Skill解决配图问题，关键词Skill做内容SEO，飞书官方Skills实现工作流统一管理。作者认为Agent Skills的价值在于让AI从帮写内容升级到管理整个工作流，人只负责判断和审核。
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。
公众号和小红书情感自媒体创作工作流与大纲Skills经验分享
作者分享了做情感赛道半年总结出的AI辅助内容创作工作流，包括四个核心模块：情绪锚定选题、风格执行手册、三层覆写（信息覆盖、观点注入、语气校准）和结构设计，并强调AI产出仅为初稿，需人工三遍处理和AI率、同质化等检测。文中附上核心提示词和Skill.md代码，详细展示情感文章大纲生成工具，涵盖选题诊断、人群锚定、四阶段情绪路径设计、结构模板和钩子设计等完整流程。
能推动企业 AI 转型的，恰恰可能不是最懂技术的那个人
文章探讨传统企业 AI 转型的路径。作者认为外聘 FDE（前线部署工程师）并非银弹，因为核心业务判断藏在一线员工的经验中，外部团队难以获取。同时全员培训也不现实，员工缺乏动力。建议先从“离钱近”的岗位（如销售、获客人员）切入，让他们从 AI 带来的业务结果中直接获益，再由外部技术团队与内部业务骨干协作跑通第一个小场景，逐步将日常优化移交内部，最终培养出企业自己的 AI 业务骨干。
用 Grok Bot 打造赚钱工作流：AI UGC 广告与代理团队实战指南
作者介绍了 xAI 的 Grok Bot：一种运行在持久云虚拟机上的 AI 队友，可登录工具、操作浏览器并交付成品。文章以 AI UGC 广告制作为首个工作流示例，结合 Higgsfield 生成图像和视频素材，涵盖素材调研、脚本、角色设定、剪辑到最终合成的完整流程。作者主张每个工作流配备一个专门 Bot，而非一个万能代理，并展示了如何将 Obsidian 知识库接入团队，实现多 Bot 共享同一信息源，持续 24/7 创造收入。
我给Codex找了6个写作Skill，终于不用一条提示词硬写到底了
作者认为用单一提示词或Skill让AI写文章效果不佳，提出应让多个Skill分工协作。文章介绍了6个开源写作Skill：Content Research Writer负责查资料搭大纲、Doc Co-Authoring做协作写作与读者测试、Ghostwriter建立个人风格档案、Copywriting写产品文案、Docs Writing处理技术文档、Humanizer去除AI痕迹。不同写作场景可组合不同Skill流水线，作者建议从自身痛点入手，先做一个环节的Skill即可有效提升写作效率。
4 大技巧，教你打造高效的 AI Agent 团队！
文章解读了 Anthropic 官方发布的《打造高效的人机协作团队》，总结了让 AI 高效融入团队的 4 条经验：一是写清楚协作信息，通过会议纪要、聊天记录总结、企业知识库、项目配置文件给 AI 提供背景；二是给 AI 和人类分好工，用 Skills 文件定义 Agent 角色，实现多 Agent 协作；三是设定'北极星'目标，让 AI 主动提出建议；四是循序渐进地与 AI 建立信任。作者结合知乎回答工作流等实例，指出 AI 不会拯救混乱的团队，只会放大团队原本的样子。
AI 跨境商品页本地化服务实战指南
文章介绍如何用 AI 为跨境卖家做商品页英文本地化服务。核心是把服务缩成可验收的交付物：1 个商品页的英文卖点、FAQ 和客服回复基础包。作者强调交付前先收齐材料、用固定需求表和提示词减少返工、人工质检关键事实（参数、认证、退款规则等），并给出 99/399/799 元的分档定价参考。获客靠行业样品换对话而非群发，7 天只验证是否有客户愿意给真实材料并进入流程。最后强调归档复用、边界清楚，靠稳定交付而非工具复杂度实现提价。
Codex到底能做什么？各职业场景实战指南
本文从不同职业角度介绍OpenAI Codex的实际应用，涵盖财务、教师、运营、咨询、法律、科研和程序员七大场景。案例包括Excel数据处理、SQL取数分析、PPT生成、海报图片制作、合同审查、文献综述、数据分析等，并介绍以Codex为大脑搭建自定义工作流的进阶玩法。作者强调Codex与聊天AI的区别：它交付的是做完的活，而非文字建议。
CS Skills：一套覆盖 AI 创业全流程的 Skill 库
作者将自己在 AI 创业中反复跑通的工作流整理成开源免费的 CS Skills 库，包含 11 个 active skills，覆盖产品设计、前端实现、PRD 执行、深度调研、竞品分析、内容创作、电商短视频分镜、代码清理与部署收尾等全流程。核心逻辑是一句话说目标，cs-run 自动定位工作流并推进到可验证结果，解决 AI 工具多但不知道下一步让 AI 做什么的痛点。适合一边做产品、一边做内容的 AI 创业者使用。
头条分发小助理：用 AI 自动化完成文章从定稿到发布前的全流程
本文介绍一套基于 AI 的今日头条文章自动分发方案：通过锁定的 JSON 发布包、本地富文本 HTML 适配层、Computer Use 可见浏览器操作、Record & Replay 录制等组合，让 AI 接手排版、插图、设置、手机预览等机械工作，最终停在确认页由人点击发布。文章详细给出可直接使用的架构提示词、图片与文字分离上传的取舍、验收标准与状态回执设计，并说明如何迁移到其他平台，同时提醒小红书等风控严格平台应保留手动发布。
我用8个Grok机器人替代了整个团队
作者分享了如何用8个xAI的Grok Bot管理5项业务的完整实践。核心方法论是：每个机器人只负责一个狭窄明确的角色、设定固定日程，并强制'先草稿后人工审批'。具体包括内容侦察、产品测评、移动应用测试、社区运营、赞助素材准备、发票催收等机器人，并给出了可直接复用的提示词。作者认为多数人失败的原因是把机器人当通用助手，而正确做法是像雇用一名合同工一样为其设定单一职责。
用 Telegram Desktop 管理 4 个 Hermes 并发任务的实践方案
作者分享了使用 Telegram Desktop 作为 Hermes 交互界面、同时管理多个并发任务的实践经验：优先使用功能更完整的 Telegram Desktop 而非 macOS 定制版，利用多窗口功能让每个窗口对应一个任务；从 channel 或 topic 上右键打开新窗口以避免焦点定位问题；借助 Rectangle 快捷键将窗口一屏平铺四列。作者认为一屏四个并发任务是注意力管理的舒适上限，并指出当前无法跨 group 切换 channel 的痛点。
