开源 AI 营销兵器库:6 个新技能与 32K 行生产级代码
作者分享了其开源的 AI 营销技能库,新增了 6 个实战技能(长视频切片、短视频生成、站点克隆、内容评估、线索档案、字幕生成)。这些工具均为经过真实商业环境验证的生产级代码,旨在通过开源建立信任和商业漏斗,而非提供简单的 Demo。
作者分享了其开源的 AI 营销技能库,新增了 6 个实战技能(长视频切片、短视频生成、站点克隆、内容评估、线索档案、字幕生成)。这些工具均为经过真实商业环境验证的生产级代码,旨在通过开源建立信任和商业漏斗,而非提供简单的 Demo。
文章详尽分享了6个可直接落地的开源AI营销Agent技能及架构逻辑,开源真实生产代码具有很高的新颖性与实用价值,且内容处于2026年极具时效性。
本文介绍了如何通过17个具体的Prompt配置,将Nous Research的开源Agent框架Hermes转化为强大的“夜间劳动力”。文章强调了Hermes作为持久化、可调度Agent的核心理念,即通过后台守护进程接管重复性工作(如通知摘要、代码审查、竞品监控、Inbox分流等),从而在用户离线时自动完成任务。作者分享了实战中的具体Prompt案例及其解决的实际痛点,并提供了关于模型选择、服务器配置及持久化运行的关键建议。
程序员鱼皮分享了让 Claude Opus 5.5 通过写代码自动制作产品宣传视频的方法:AI 基于 Remotion 框架把每个画面做成动效网页,再逐帧截图拼合成视频,文字和产品界面精确可控。作者开源了《AI 产品宣传视频制作器》,包含写给 AI 的工作规范、Remotion 模板和辅助脚本。使用时只需一句话描述需求,AI 会自动调研产品、确认需求、生成多种风格小样,完成写脚本、截图、配乐、配音到剪辑的全流程,几十块钱即可产出 4K 宣传片,附带 80 多条踩坑记录。
作者分享了用 Claude Opus 5.5 通过代码逐帧渲染制作视频的经验,并开源了包含 39 种风格视频样片的 Lemo-opuscar 库。库内包含导演方法(DIRECTOR.md)、技术方法(TECHNIQUE.md)和 39 份风格文档。文章阐述了如何稳定出片的关键:agent 手里要有成熟的方法论,用户需求要说到点上。作者详细讲解了需求表述的六个要点(主题、故事、节奏、导演能力、素材、审阅检验),并提供了万能提示词模板,还针对非 Opus 5.5 用户给出了降低难度、拆分步骤、强弱模型协作等替代方案。
作者因忍受不了微信小程序去水印工具需看 30 秒广告的烦恼,开发并开源了一个 Codex Skill——ah-douyin-clean-downloader。用户只需将抖音视频链接或口令发送给 Codex,它便会自动识别视频和博主,获取无水印播放源,保留原画质与原声(H.264 + AAC,不重新转码),下载到桌面并按博主自动建立文件夹分类存放。整套流程无需调用付费解析 API、语音识别或视觉模型,仅消耗 Codex Token 与本地网络存储,将原本繁琐的复制链接、解析、下载、改名、建文件夹等步骤简化为一个动作。
文章介绍了如何使用 Agent-Native 框架构建 Agent First 应用。通过统一的前端动作与 Agent 工具,实现 UI 与 Agent 的双向同步。应用支持通过聊天交互、集成外部 Agent、A2A 通信及自动化任务,且完全开源。
本文深入介绍了 Anthropic 在 Claude Code 中推出的“动态工作流”功能。该功能通过编写 JavaScript 脚本,编排数十到数百个子智能体并行处理任务,实现了自动化的步骤拆解、执行与结果验证。文章详细解析了其工作原理、与 Skills 的区别、三种使用方式(自定义关键词、内置 /deep-research 及 UltraCode 模式),并展示了内容生产、市场调研等实际应用场景。