作者认为个人 AI 生产力提升并不重要，因为现代社会是高密度协作网络，多数人只是资源路由节点，岗位看重的是资源流量而非生产力增量。AI 带来的效率提升网络用不上，只能转化为个人闲暇。真正关键的是网络连接关系的变化，它能带来资源和权力的重分配。AI 大 V 通过制造预测获取注意力与连接才是聪明做法。作者还认为 Agent 时代的 AI 能力差异将缓慢转化为网络拓扑变化，并吐槽监管层压住 crypto 而吹捧 AI，但相信 AI 与 crypto 的结合终将到来。
作者基于自己做 AI 生产力培训课的实践经验，开源了 50 个知识管理相关 Skill，分为三个仓库：Read Buddy（阅读整理，将网页、RSS、播客、微信读书划线等转为结构化内容）、Design Buddy（设计与配图，覆盖封面、架构图、公众号排版）、Creator Buddy（创作分析，挖掘热点与竞品数据）。文章还阐述了 AI 生产力系统的理念：通过目录规则、目标计划、工具技能、记忆日志、风格画像五大模块，将文件夹体系与 Skill 结合，让 Agent 自动完成选题、写作、配图与运营分析，实现从输入到输出的完整知识工作链路。
本文介绍了豆包电脑版的办公任务模式，其具备Computer Use能力，可直接操控Windows桌面完成各类任务。作者分享了四个实战案例：用仓颉Skill蒸馏5.5小时编剧课视频、优化《荒野大镖客2》游戏帧率（60帧提升至120帧）、手机遥控电脑扒取电影《牛来》全网影评并生成PPT、打包DeepSeek Harness绿色便携版。文章指出豆包GUI操作能力强大，配合现成技能和连接器可大幅提升效率，作者称效率提升6倍。
本文手把手教你使用开源项目“仓颉Skill”及WorkBuddy工具，将书籍等资料免费蒸馏成AI技能（Skill）。教程详细介绍了资料准备、工具安装、模型选择及具体操作步骤。作者通过蒸馏《王川宝典》的实例，演示了如何低成本生成实用技能，并对比了使用专属技能与通用大模型在获取确定性和建设性建议方面的显著差异。
文章介绍了两项针对开发者的重磅AI工具更新。首先是Unsloth发布了指南，允许使用Gemma 4和Qwen3.6等开源模型，在24GB显存的本地机器上运行Claude Code的Agentic Coding工作流，实现了隐私、成本与交互体验的兼顾。其次是Google推出了Code Wiki，利用Gemini自动扫描GitHub仓库生成实时更新的智能Wiki，支持架构图生成和代码溯源，旨在解决软件开发中“读代码”的昂贵瓶颈。
