GPT Image 2 自动化生图副业实战指南
文章探讨了如何利用 GPT Image 2 开展副业，分享了老照片修复、教育素材、电商图和 API 倒卖等 6 个真实赚钱案例。作者重点介绍了使用 MaxHermes（Hermes Agent 的云端版）将生图流程自动化，包括环境部署、提示词提取、Skill 进化和微信远程控制，实现 24 小时无人值守赚钱。
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8 个可能爆火并赚钱的 GitHub 仓库
文章介绍了 8 个免费或开源的 GitHub 工具与 AI Skill，帮助用户借助 AI 构建、销售并运营业务，涵盖宣传视频制作（Brag）、客户痛点研究（Agent Reach）、本地语音克隆与配音（Voice Studio）、可编辑 PPT 生成（PPT Master）、多智能体协作编程（OpenRig）、引流免费工具制作、创意验证访谈（Grill Me）以及设计优化等场景。每个工具都附带了具体的变现思路，核心模式是为企业完成有价值的工作并主动送上门开启对话，多数工具免费下载，仅需支付底层模型费用。
当语言说不清审美，我给 Agent 搭了一套“视觉记忆系统”
作者作为设计师，探索让 Agent 理解个人审美偏好的方法。通过让 Agent 读取 Eagle 素材库，将收藏整理成可复用的“偏好证据”并生成个人审美档案。测试对比 Codex、Hermes、WorkBuddy 的 PPT 视觉提案，发现参考图比抽象形容词更能传递审美，但 Agent 能否学习取决于其识别与迁移规律的能力。针对海量素材检索问题，作者本地部署 SigLIP2 建立视觉索引，充当“视觉图书管理员”帮助 Agent 找图，最终形成收集、索引、检索、分析、确认、存档、反馈的完整流程，并封装为个人 Skill。
一个文科生，怎么让AI每天自动替我找选题
作者作为AI博主，分享了自己搭建「选题雷达」系统的完整流程。系统包含两个AI编辑：一个负责AI大新闻选题，通过AIHOT热点榜、精选流和Follow Builders追踪正在爆的事件；另一个负责实战心法选题，通过best-skills排行榜和GitHub Trending筛选值得亲测的工具。每条选题需经过48小时时效、目标用户相关度、一小时内可执行动作等多重过滤，并由Agent打分排序。作者强调AI只决定「值得看」，最终「值得写」的判断仍靠人的体感。整个系统跑在HermesAgent和GrokBot上，让作者把重复性工作交给AI，只保留判断、体验和表达。
How we built Hermes to support our entire team
Artie 团队（17人）分享了如何将 Hermes——NousResearch 的开源 AI agent harness——部署为全团队共享的 AI 助手。文章讲述了从工程师个人 WhatsApp 使用的起步，到选择 Hermes 而非 OpenClaw 并加入护栏的决策；用每年 60 美元的 Hetzner 物理服务器承载全部运行。团队为每个部门设计了独立 profile：工程（Plan 分派任务、Code 执行开 PR）、销售、设计、BizOps 等，并强调人类始终在环节中审核。Skills 以代码形式版本化进 Git 仓库，严控数量以省 token。受人类 REM 睡眠启发，Hermes 每晚'做梦'复盘当日工作，将有价值内容晋升到长期记忆。
高级 Skill 不是更长的提示词，而是一套组合技
文章探讨了高级 AI Skill 的本质：不是把更多指令塞进一份文件，而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库，总结出五种组合模式：路由（判断调用哪个 Skill）、顺序（强制工作流程）、选择（按需分诊组合）、流水线（专业能力交接）和分层（Skill 与系统能力分工）。文章提出组合 Skill 的五个核心零件：路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈，并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点：Prompt 让 AI 听懂一次需求，Skill 固化一类做法，而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
10000字故事｜Grok Bot 从 0 开始，月入 5000 美金
作者以创建“AI情报员”为例，从零详解 Grok Bot 的完整使用流程：区分 Grok、Grok Build 与 Grok Bot 的定位，说明其核心在于持久云端电脑而非聊天框；梳理账号资格、登录授权、多平台安装与首次启动的常见坑；讲解如何用狭窄岗位定义创建专岗 Bot，并给出“结果+资料入口+限制+交付物+审批点”的任务公式；强调按证据而非排版验收 AI 产出。最后介绍如何将周报服务从小单验证扩展为面向海外客户的三档定价，最终实现月入 5000 美金。
万字长文｜从 Skill 到工作流：复制三段提示词，做出你的第一条 AI 工作流
这是一篇面向零基础读者的实战教程，教读者通过复制三段提示词，让具备本地文件读写能力的 AI（以 Codex 为例）依次创建内容分析、写作、审校三个 Skill，完成一篇文章的素材分析、大纲初稿和审校验收全流程。文章强调'先做出东西，再弄懂原理'，每段提示词后设有操作后检查清单，帮助读者验证 AI 是否真实创建文件、守住事实边界（如虚构案例性质、不把相关性写成因果）。教程把重复性的提示、纠错动作固化为可复用的工作流，实现长期复用，无需手写代码或安装软件。
我把每天找选题、写初稿的活完全交给AI：整套飞书配置+专属Skill全部开源
作者分享了一套基于「豆包工作」的全自动内容创作流水线搭建教程：通过飞书连接器建「选题作战库」多维表格收集素材，利用AI自动快判打分筛选选题，并借助云电脑+定时任务实现关机挂机巡检。文章详细公开了建表提示词、快判Prompt、以及将个人文风萃取为知识库并封装成自定义写作Skill的完整协议，包括事实分层打标和人工确认闸门等关键设计，防止AI写作失控和文风漂移，实现从灵感到成稿的端到端闭环。
Images 2.5 发布：六个值得收藏的生图提示词 GitHub 项目
Images 2.5 刚发布，作者推荐了六个 GitHub 项目帮助快速掌握生图提示词：awesome-gpt-image-2 提供 530+ 工业级案例与模板；GPT-Image2-Skill 支持将提示词库接入 Agent 与 CLI 工作流；另有收录 2000+ 提示词的大图库、中文结构化提示词仓库 gpt4o-image-prompts、可搜索的万条提示词 Agent Skill，以及跨模型（GPT Image、Nano Banana、豆包、FLUX 等）中文提示词对照清单。建议以这些仓库为参考图库，替换主体、场景、文字和比例，比堆抽象形容词更容易得到稳定结果。
微信聊天框还能这么用？发段文字，自动存进 Obsidian 笔记
作者金尘马分享了一个实用方案：通过 Hermes 为微信单独配置一个专用 Agent，在微信聊天框发送文字即可自动保存到 Obsidian 笔记库，并同步到 GitHub。文章详细介绍了准备工作、Agent 规则配置、微信 ClawBot 连接步骤，并提供了一套完整的一键配置提示词，可交给 Codex 或 WorkBuddy 自动完成配置。整个方案成本低、操作简单，大幅降低了随手记录的摩擦。
机器人界的 Android 开源了：Autonomous OS
Autonomous OS 是一个开源机器人操作系统，被称为机器人界的 Android。它接入 Hermes、Claude Code 等推理引擎，让机器人能自主感知与决策，而非仅执行脚本。系统提供 Skill Store 技能包（看家护院、人脸识别、Gmail/GitHub/Mac 控制等），内置自我进化学习循环，且硬件通用——只需编写 ROBOT.md、SOUL.md、SAFETY.md、SKILL.md 四个文件即可接入任意设备。文章还介绍了技术接单、场景解决方案、内容变现、硬件极客等落地赚钱场景。
用机器人自动化你的生活
作者分享了一套通过 AI Agent 自动化个人生活的实用方案。文章提供了一份可直接复制使用的 Markdown 提示词，角色为「AI Agent 架构师」，用于对用户的生活和工作做全面审计与访谈。核心原则是最小化有用的 Agent 编制（通常 1-3 个即可），遵循从手动任务到一次性 AI 任务、技能、例行程序、命名专家 Agent、多 Agent 协作再到定时自动化的渐进升级层级。文章详细给出工作流决策漏斗、Agent 拆分测试的六个维度（所有权、上下文、工具、工作风格、审批边界、触发节奏）、Agent ROI 评估方法，以及 Grok Bot 与 Hermes 两个运行时平台的选型指导。
