手把手教你把推特文章保存为 Markdown 格式
本文介绍了一套在 macOS 上将推特(X)长文批量保存为本地 Markdown 文件的完整方案。通过结合 gallery-dl 抓取工具、Python 脚本及 Cloudflare R2 图床,用户可以自动下载文章内容,并将图片上传至图床,最终生成排版整洁的 MD 文件存档于 Obsidian 中。文中提供了从安装依赖、导出 Cookies 到编写转换脚本的详细步骤。
本文介绍了一套在 macOS 上将推特(X)长文批量保存为本地 Markdown 文件的完整方案。通过结合 gallery-dl 抓取工具、Python 脚本及 Cloudflare R2 图床,用户可以自动下载文章内容,并将图片上传至图床,最终生成排版整洁的 MD 文件存档于 Obsidian 中。文中提供了从安装依赖、导出 Cookies 到编写转换脚本的详细步骤。
文章提供了一套完整、高可操作性的自动化抓取推特文章并转为Markdown的代码与部署指南,结合了前沿的AI Agent与图床技术,步骤详实且极具落地价值。
文章介绍如何用 Opus 5.5 和 Claude Code 打造个人第二大脑知识管理系统。作者指出传统笔记应用失败的原因在于整理、回顾和使用三个环节需要判断力而人们缺乏时间。方案架构分四层:用户负责捕捉、Obsidian 库存储纯 Markdown 文件、CLAUDE.md 作为操作手册定义规则、Opus 5.5 充当大脑负责阅读、分类、链接和写作。文章详细讲解了 15 分钟安装设置、基于 PARA 方法改进的文件夹结构(inbox、项目、领域、资源、归档、日记、输出),以及如何编写 CLAUDE.md 操作手册来规范笔记规则和文件命名。最终目标是让收件箱自动清空、笔记自动互链、每周生成回顾报告,并能基于自己的笔记回答问题、产出文章。
作者启航详细讲解了如何为自己创建一个X(Twitter)创作Skill的完整流程:先从X设置中下载个人数据存档,解压后放入Obsidian知识库,再交给Codex分析整理,通过一段详细的提示词生成专属的SKILL.md文件。文章还展示了个人创作Skill的具体组成,包括账号定位、七种内容类型(工具帖、资源帖、热点帖、观点帖、线程帖、清单帖、复盘帖)、选题判断标准、写作结构、语言习惯、事实核查与风险合规规则,以及发布前的检查清单,帮助AI按个人风格直接产出可发布的帖子。
本文是一篇面向 Obsidian 新手的详细教程,旨在帮助用户从零开始搭建一个可用的本地知识库。文章从理解 Obsidian 的核心概念(仓库、Markdown、内部链接)入手,逐步讲解下载安装、创建仓库、建立目录结构、调整设置、创建 Home 首页、使用双向链接等关键步骤,并提供了具体的操作截图和验收方法。通过一个自媒体工作者的实例,展示了如何设计文件夹结构,最终形成一套完整的知识管理流程。
本文详细介绍了如何利用本地笔记工具Obsidian与AI编程助手Claude Code搭建个人AI知识库。文章阐述了该组合在数据主权、AI原生体验及插件生态方面的三大优势,并提供了从基础环境安装、Claude.md规则配置到进阶插件推荐的全流程实操指南,助用户实现高效的本地化知识管理。
本文是一篇完整教程,讲解如何为 Obsidian 笔记库编写 CLAUDE.md 文件,让 Claude Code 在管理个人知识库时表现稳定可控。作者指出用户直接让 Claude 整理笔记常导致文件被重命名、日志被改写等问题,根源在于 Claude 不了解用户的组织方式。教程逐模块介绍了 CLAUDE.md 的 7 个必备部分:个人身份与库的用途、文件夹结构说明、笔记写作规范、安全规则(禁止删除、批量操作需确认、重命名时更新链接)、回答偏好及当前工作重点,并提供了完整模板,适用于写作者、创业者、学生和研究者。
本文是Obsidian进阶教程,接续入门篇,系统讲解了让笔记库真正好用的高级玩法。内容涵盖:块引用的链接与嵌入用法、Callout彩色提示块的语法与折叠技巧、按属性和路径的搜索进阶、Templater动态模板(日期变量、文件名、文件夹自动套模板)、Dataview将笔记库当数据库查询(LIST/TABLE/TASK三种查询)、Canvas白板理清笔记关系、MOC内容地图的构建方法,以及Linter批量维护等。作者强调规范frontmatter是发挥这些功能的前提,并提供了速查表与常见坑集锦,帮助读者构建可持续维护的AI知识工作流。
本文系统介绍 MCP(模型上下文协议)的概念、架构与应用场景,并以 ESP32 小智 AI 为载体提供 MCP 接入实战教程。文章首先将 MCP 比作 AI 的 USB-C 接口,讲解客户端-服务器架构及个人助理、自动编码、智能家居控制等应用;随后分别说明开源版小智服务端(xiaozhi-esp32-server)和官网版接入 MCP 的前置条件与配置步骤;最后手把手演示如何基于 FastMCP 开发自定义 MCP 工具(如天气查询),涵盖项目结构、通信管道、工具注册与配置管理等完整流程,帮助开发者拓展 AI 的能力边界。
作者受亦仁一条推文启发,开发了一款 Chrome 插件 x-follower-lens,用于在 X 上更真实地判断账号质量。插件不调 API、不发网络请求,仅读取页面已有数据,为账号添加七个标签:大 V、互关、疑似互粉号、新号老号、高互动低活跃等,通过粉丝关注比、互动率等指标识别互粉刷量账号。插件支持自定义显示样式和阈值,按粉丝量分五档颜色,并提供详情卡。从想法到可用插件仅用一个下午,作者借助 AI 完成开发,感慨技术门槛正在快速下降。插件已开源。
本文是 Agent 开发入门系列的实操篇,教读者用 88 行 Python 代码实现一个最小化的 Supervisor(主管)智能体。Supervisor 本身不干活,只负责拆任务、派活给手下 worker(coder 和 tester)、并验收汇报。文章对比了子智能体、智能体团队与 Supervisor 三种模式的差异,详细讲解了 agent_loop 循环、工具定义、delegate 派活机制、上下文隔离等核心概念,并给出完整可运行的代码、环境配置步骤、运行示例及常见坑点说明,最后引导读者扩展更多 worker 角色。