作者分享使用 Opus 5.5 从一段文字生成完整视频的教程，并开源了包含 16 种视频风格的 Skill（chengfeng-video-styles）。流程包括：安装 Skill、输入内容、设定参考风格、先生成 17 个 3 秒样片供筛选、选定后生成全片、导出 MP4，最后用代码合成音效和添加字幕。整个过程通过 Agent 自动化完成，视频生产从围绕时间线的传统剪辑转向围绕工作流的自动化流程，作者对效果非常满意。
本文拆解了一个14.5万粉的AI道家号，指出其成功关键在于将内容生产做成自动化生产线，而非仅靠画风。作者亲自实践，用Codex、Imagegen、VoxCPM等工具搭建了从选题、文案、分镜、配音到成片验收的完整流程，并强调人工在关键节点的确认作用。文章还分析了该账号的三层商业模式（橱窗带货、私域承接、服务入口），指出自动化与人工判断结合的重要性。
作者分享了创立一人 AI 公司的经验，仅靠自身与 AI Agents 协作，在两个月内谈下超过 400 万台币的医疗影像与链上开发合约。文章探讨了 AI 在执行层面的优势，以及在处理复杂商业需求时的局限，指出现阶段核心在于“人机协作”而非“零人类参与”。作者利用自研的 TermHive 平台优化自动化流程，并强调人际沟通在建立客户信任中的不可替代性。
本文介绍了由 Hermes 创始人开发的 self-evolution 增强版工具，旨在通过工程化闭环自动优化 Agent 的技能提示词、工具描述及代码。文章详细解析了该工具的工作流，包括构建评测集、基于 DSPy 和 GEPA 的优化算法、PR 审核机制等。作者分析了 synthetic、sessiondb 和 golden 三种评测模式的适用场景，指出该项目虽处于早期阶段，但其从历史会话中挖掘数据并进行系统化反馈的思路，为 Agent 的持续迭代提供了极具想象力的方向。
