作者因市面上的备忘录、Todo List 和日历软件难以满足需求，打造了一个 AI native 的日程任务管理工具，集成在 Loci 中。左边是任务（分逾期、今天、待办、已完成四种状态，支持拖拽），右边是日程（任务可直接拖入变为日程事件）。支持自然语言让 AI 增删改任务，也支持手动添加字段。还提供截止时间提醒、提前提醒和周期性长期提醒功能，通过 HTTPS 和 Tailscale 实现手机推送。项目已开源在 GitHub，可接入任意 Agent 使用，也可独立使用 Dashboard。
作者为第二届GEO大会开发了一套开源大会系统TokEMS，经过140次迭代已初步可用并正式开源。该系统定位为开源、自托管的一体化大会运营平台，覆盖大会官网、报名、票务、订单、发票、通知和现场签到等功能。已实现的能力包括报名交易、支付入口、候补队列、运营后台、模板系统、发票管理、现场运营、平台基建与Agent管理，并配套CLI工具打通飞书机器人，自动同步大会官网数据。系统支持私有化部署和模板复用，GitHub仓库已公开。
作者分享了开源公文排版 Skill 的经历。最早使用 Claude Code 的 Office 能力生成 Word 文档，但发现原有格式（标题层级、段前段后间距、缩进、页脚等）经常丢失，且 WPS 与 Office 字体命名规则不一致导致排版不稳定。受 Kimi 客户端自动生成标准公文版式的启发，作者将公文格式做成 Skill，并逐项核对 GB/T 9704-2012 国标修正问题。该 Skill 可生成符合标准的页面、字体、标题、正文、文号、署名、日期和页码的可编辑 DOCX 文件，已开源并支持 Codex、Claude Code、OpenCode、Kimi 等多个平台安装使用。
本文是对 OpenAI Codex 团队负责人 Tibo Sottiaux 的深度访谈编译。访谈回顾了 Codex 从内部研究项目成长为热门 AI 编码工具的历程，详解三个反直觉决策：用 Rust 编写、全面开源、模型无关。核心洞察包括“harness 永远领先模型一点”的拐杖理论，以及 AI 重写软件开发生命周期：代码评审自动化、维护成本坍塌、意图讨论成为人类评审核心。还介绍了 Codex 与 ChatGPT 合并的架构工程、未来混合执行环境，以及 Tibo 对工程师职业发展的建议。
作者与两位数千Star开源项目作者对谈，分享开源实战经验：从自身痛点出发找需求、零预算冷启动、算清开源回报账本。开源带来信任凭证、成就感和职业选择权，而非直接经济回报。作者也分享技术人做社交媒体的心得，强调Learn in Public、立即行动、经营个人账号的长期复利，以及AI Agent开发与效能实践。
文章介绍了开源工具 diagram-design，它为 Claude Code、Codex 等编码 Agent 提供了 39 种出版级专业图表能力，包括架构图、时序图、桑基图、鱼骨图、Wardley Map 和数据库模型等。生成的图表全部为独立纯 HTML + SVG 代码，零外部依赖，无多余阴影和滤镜，支持浅色、深色和编辑模式，浏览器直接打开即用。该工具采用 MIT 协议，可通过插件市场一键安装，还支持将现有 Mermaid 或 draw.io 图源直接重绘成高质量排版，解决了 AI 生成流程图丑陋难用的痛点。
Archify 是一个近期登上 GitHub Trending 榜首、Star 超 5.3 万的开源 Skill，主要功能是将文字内容输出为带动画、可交互、可导出的独立 HTML 文件。作者深度体验两天后总结出两大用法：一是把复杂文字变成有层级、有主线的视觉简图，作为文章配图，并可导入 Figma 或 Illustrator 替换字体配色以统一视觉风格；二是为文章、视频和社交媒体制作动态素材，支持导出 PNG、SVG、WebM，或通过录屏展示交互流程配合口播讲解复杂机制。作者认为这两点对内容创作者非常有用，并欢迎分享更多创意用法。
作者介绍了一款 DeepSeek Harness 的 Live2D 桌宠插件 dsh-live2d-pets。该插件能在写代码时提供互动陪伴：内置 Hiyori/Haru/Mao 等 5 款模型，支持人设选择（傲娇、元气、三无、病娇等），眼睛跟随鼠标、可拖动摆放，还有 51 段动画包括发呆、打瞌睡、散步、玩魔方等互动效果。作者还将其从原平台迁移到了 Windows，支持桌面闲逛、置顶、开机自启、多实例生成。安装方式非常简单，只需复制一句指令给 Agent，通过 dsh plugin 命令即可完成安装。项目已开源在 GitHub。
作者商科出身，曾做投资和猫粮创业，2026年1月才开始借助AI写代码。因业务需求接触爬虫工具OpenCLI并参与开源，后开发团队AI工作台PawWork，并参与Apache孵化项目Maka。Maka在Terminal-Bench 2.1测试中通过率77.5%，排名第二。作者认为LLM+Harness=Agent，强调Harness需要benchmark，并分享了对Vibe Coding、开源协作和知识原理的思考，最后给想参与开源的朋友提出建议。
作者受 GPT 6 Astra 玩 Blender 视频启发，将 AI 生图与 Blender 操作能力结合，开源了一个 3D 镭射卡牌生成 Skill。整套流程封装为 skill 后可一键自动完成拆图、视差、镭射、闪星等步骤，真人照片和动漫立绘均可制作成会闪全息光的卡牌。后续作者因被质疑抄袭而补充说明：实现方式参考了小红书教程并致歉未标注来源，强调自己只是用 codex 将教程流程跑通封装成 skill 分享。
作者在学习完《玩转 X 回复与互动》视频后，发现原有 Reply Counter 插件功能简陋，于是借助 Codex 和 Claude Code 自制了一个更完善的浏览器插件“互动工作台”。文章记录了完整过程：一是用 AI 深入学习视频内容，包括自制字幕双语翻译插件；二是用提示词让 AI 把视频字幕逐段改写为完整中文文章；三是发现工具缺口后，用 Codex 快速做出原型，并基于 Claude Code 细致优化，实现多列工作台展示、每日待办跟踪、快捷键换列、回复统计等功能，减少对昂贵 X Pro 档位的依赖，并帮助作者坚持每天高质量社交互动。插件已开源在 GitHub 并申请上架 Chrome 商店。
花叔开源了浏览器操控工具huashu-chrome，让Claude Code、Codex、Cursor等Agent直接借用用户当前浏览器的登录态操作网页，无需API和重新登录。文章阐述三大核心设计：一是验证页面真实反应而非轻信工具返回值，解决"说做完但没做"的问题；二是通过批处理减少Agent逐步思考造成的等待，写操作四成走批处理；三是将撞坑经验存入本机经验库供后续复用，第二次任务调用量从281次降至10次以内。安全方面坚持判断不交给模型：提交、支付等危险动作弹确认卡且Agent无法绕过。十四天执行两万余条命令，成功率96%。
作者李岳分享了如何用自己开发的开源 Skill「female-outfit-director（女性换装导演）」复刻抖音爆款卡点换装视频。文章详细讲解了换装视频在 AI 生成中的难点，如人物一致性、首帧与视频因果关系断裂、双重身体等问题，并提出以结构母图（九宫格拼贴首帧）为核心的解决方案。Skill 能锁定人物身份、生成 7 套造型的首帧、输出精确到秒的换装时间轴，并内置 12 种换装机制。作者用 Seedance 2.5 实测还原度约 80%，项目已开源至 GitHub 并获 607 Star。作者强调 Skill 的价值在于将复刻爆款的方法论沉淀为可复用的工作流。
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。
作者开源了基于 Codex 构建的本地只读微信个人情报库项目 wechat-intelligence-hub，可将数万条微信聊天记录转化为全自动助理。核心功能包括：总结群聊私聊、追踪待回复事项与承诺、识别商单合作线索、检索历史聊天、生成 Markdown/HTML 报告、持久化机会管道、个性化回复建议和重点联系人管理。系统仅本地只读，不替用户发送消息，不做注入或 Hook。作者还提供了让 Codex 自动配置密钥与解密的傻瓜式安装流程，并回应了关于封号风险的质疑，同时宣布启动个人社群。
作者花叔开源了huashu-mac-use skill，让Claude Code、Codex、Cursor等agent在Mac上操控无API的原生app。文章展示了用Claude Code操控Blender生成10万吨邮轮参数化模型和巧克力甜甜圈渲染动画的案例。核心原则是：能走脚本接口就不看图、能不点鼠标就不点鼠标，读操作不抢用户焦点，写操作前过四道闸，每步操作需回读验证留下可复现证据。skill按app内核（原生/Chromium/辅助功能树）自动选择操控通道。作者还介绍了以『教训变工具行为』为核心的进化机制，通过评审、重构把踩坑日记压缩成高效接口。
文章面向 FDE（深入客户现场做 AI 落地的工程师），介绍微软开源的长期 Agent 运行框架 Argus 如何与 GPT-6 配合完成 AI 长任务交付。通过一个企业周报工具项目案例，讲解 Argus 规划者、执行者、评审者的角色分工，如何发现并修正跨周退款统计口径错误（差 4000 元问题）、如何用第二周样例验证规则处理而非只修当前样例、客户追加按店铺拆分需求时如何保留进度继续开发，以及项目交接时的信息留存检查。文章强调 Argus 的价值在于跨阶段任务组织、进度保存与按需评审，减少 FDE 传递要求与恢复状态的组织负担，并通过 Flash Linear Attention 的公开 PR 案例佐证其成果。
作者分享了其搭建的AI跨境电商指挥中心系统的完整架构与实践。系统涵盖客户发现、调研、SEO、客服、报价、订单分析等模块，通过统一的AI网关接入多个AI项目，实现成本、Token、延迟、错误率的统一监控，并提供预算预警、Prompt版本管理和API Key安全等能力。文章还讲解了电商财务模型（毛利、获客成本、复购）和业务流程拆解方法，强调把AI项目从黑盒变成可管理、可复盘的经营数据，最终形成一套每天自动运转的电商业务机器。
本文为零基础学习者提供 GitHub 和 Hugging Face 两套可执行的学习路线。GitHub 路线分 3 阶段：第 1 周入门（核心概念与图形化工具操作）、第 2-3 周进阶（Git 命令、团队工作流、Pull Request 与开源参与）、第 4 周实战（搭建个人作品集）。Hugging Face 路线也分 3 阶段：第 1 周平台认知与在线体验、第 2-4 周本地调用 Transformers 库与简单微调、第 5-6 周开发并部署 AI 应用。文章还给出不同基础学习者的时间分配建议，所有推荐资源均免费，每天学习 1-1.5 小时即可从 0 到 1 完成入门。
面向新手的避坑指南，总结了 GitHub 和 Hugging Face 各 5 个常见误区。GitHub 方面包括：只用 ZIP 下载不用 clone、乱建仓库缺 README、只会 Star 不读源码、commit message 混乱、盲目追求 rebase 等高阶命令。Hugging Face 方面包括：盲目下载超出硬件能力的大模型、只会复制示例代码不懂参数、混淆 Models/Datasets/Spaces 用途、环境配置困难、贪多求全不深入。文章针对每个坑给出现象、危害和正确做法，帮助新手少走弯路。
作者受开源社区启发，将散落在 GitHub 各处的 52 个影像类 AI Skills 整理成一个可视化网站「图灵悖论 · Photo Skills 影像技能档案」。这些 Skills 是写给 AI 的专业工作手册，能把普通照片转换为电影镜头、复古海报、水墨画等各种风格。文章介绍了网站的浏览、搜索、安装方式，并借此赞颂互联网精神：无私分享的开源作者们如微光彼此连接，聚成群星闪耀。作者认为由利他而利己是完美的双赢。
作者分享通过UU远程的最新升级，让本地运行的开源大模型（如Qwen 27B）拥有了手机端入口。相比Codex远程控制只支持自家模型、Claude Code远程有封号风险，本地模型不花钱、不封号且速度快。UU远程基于tmux实现，支持完整TUI渲染、多终端会话、跨端接管和语音输入，且免费。作者还开源了uu-term-bridge工具，让iTerm2中的所有会话自动出现在手机列表，实现桌面与手机双向无缝切换，补齐了与Codex远程体验的差距。
本文介绍了跑在 ESP32 上的开源机器人框架 OpenCatESP32，以及配套的 Petoi BiBoard 开发板（板载 12 路舵机输出，支持 Wi-Fi、蓝牙、语音指令和树莓派扩展）。OpenCat 已内置舵机控制、步态、姿态感知和以 Skill 形式组织的动作系统，开发者无需从零编写关节控制即可让四足机器狗站立、坐下、行走。接入语音、触摸、超声波等传感器可实现丰富互动，配合树莓派、摄像头与 ROS2 还能做出人物跟随等 AI 应用。文章适合作为 Physical AI 的入门项目指南。
作者实测了近期火爆的 show-me Skill 五天，其核心作用是将当前讨论话题压缩成最小、最清晰的视觉结构，帮助一眼看懂复杂关系。作者作为内容创作者，主要将其用于四个场景：一是找选题，通过画出事件背景、关键角色和影响路径理顺关系；二是生成适合截图传播的 HTML 信息图或迷你幻灯片素材；三是理解 Agent、RAG、MCP 等复杂 AI 概念的运行流程和数据流；四是学习复杂 AI 工具，画出完整工作流。此外还适合解释复杂机制、梳理系统结构、看懂流程变化和整理知识，开源库已在 GitHub 公开。
作者分享了 10 个适用于 Codex 的小红书创作开源 Skill，覆盖选题、文案、视觉、运营全链路。包括爆款选题雷达 xiaohongshu-mcp、内容规划 content-planning、爆款笔记改写 xhs-writer、高点击率标题生成 title-writing、全自动图文 RedInk、Markdown 转卡片海报、杂志级排版卡片、手绘白板图、自动化运营助手及爆款归因复盘工具，并附上整合后的全链路操盘 Prompt，帮助解决选题难、AI味重、排版模板化等问题。
文章分析了AI新实验室（Neolabs）的投资热潮。OpenAI和Anthropic合计年收入约1250亿美元，估值超3万亿美元，成为史上最快的价值增长。早期投资这两家的反共识押注获得了巨大回报。此后FOMO情绪驱动资本疯狂涌入：三年内102家Neolabs融资700亿美元，总估值约3200亿美元但收入微薄。作者指出这一赌注成立需满足三个条件：前沿实验室不被开源商品化、创新将来自实验室之外、Neolabs需在巨头获得能力前建立差异化分销。按当前估值推算，Neolabs需实现约1460亿美元合计收入才能获得3倍回报，实现10倍回报则需5000-9000亿美元收入，远超OpenAI与Anthropic当前收入之和。
作者冰河发布了免费浏览器插件 PromptLens，这是一款 Chrome/Edge 图片反向提示词扩展，可分析网页图片、本地图片或剪贴板截图，生成可编辑的中文、英文和 JSON 生图提示词，细节还原度可达90%。插件支持右键分析、截图粘贴、场景自适应识别（人物、产品、建筑、插画、UI等）、本地历史记录与收藏功能，需用户自行配置识图大模型 API（如 Kie AI 的 gemini-3.1-pro，单张图片成本不到0.01美元）。文章详细介绍了安装、配置方法和常见问题解答，插件代码开源于 GitHub，供免费使用。
作者开源了用 Rust 和 GPUI 开发的 Skill 管理工具 Kitter，解决 AI Skill 全局安装污染上下文、多项目重复复制难维护的问题。Kitter 在本地维护统一 Skill 仓库，通过软链接将 Skill 安装到指定项目和 Agent（支持 Codex、Claude Code、Cursor、OpenCode 等），并可查看每个项目实际生效的 Skill 及 Token 占用。提供桌面客户端、CLI 和 Skill 三种使用入口，支持 macOS/Windows/Linux，采用 Apache 2.0 协议开源。
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。
作者开源了 RICOUI DESIGN，一个基于 DESIGN.md 的设计系统工作台。DESIGN.md 是一种结构化 Markdown 文档，集中记录品牌的颜色、字体、间距、组件规则与设计约束，人和 AI 都能读取。工作台支持创建、编辑、预览 DESIGN.md，浏览内置品牌设计参考库，可通过 AI 从公开网站生成初稿，并将文档派生为 Design Tokens、CSS 和 ZIP 供前端与 AI 工具使用。文章详细介绍了 DESIGN.md 的结构约定、从品牌参考到自有设计库的使用流程、AI 生成与安全边界、派生检查机制及云端存储方案，强调以 DESIGN.md 作为唯一源文件维护设计规范。
