Hermes 跑通了，然后呢？7 天把它变成工作台
本文分享了作者在本地跑通 Hermes 后，如何通过 7 天的实战将其从单纯的聊天工具转化为高效的工作台。文章详细记录了从冷启动检查、编写记忆规则、封装 Skill、接入信息源、建立看板流程、配置多 Profile 到最终复盘沉淀的全过程。作者强调，工具的价值不在于安装成功，而在于能否接住真实工作、保留会话状态以及形成可复用的生产资产。
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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。
构建超越单一模型的持久 AI 系统
文章指出，模型只是可随时替换的引擎，真正的价值在于构建围绕模型的系统。作者介绍了利用 Hermes 工具从简单的问答、一次性任务，进化到生成可共享的产物、封装可复用的技能，最终形成自动化运行的循环系统，以实现 AI 效用的复利增长。
Hermes Agent工作流：用顶级AI Newsletter构建第二大脑
本文介绍了如何利用 Hermes Agent 结合网易 ClawEmail 邮箱，构建一套高效的 AI 学习与输出工作流。作者分享了从筛选高质量海外 Newsletter 信息源、配置 Agent 专属邮箱、使用 LLM Wiki 技术将信息编译成知识图谱，到最终倒逼高质量文章产出的全流程。该方案旨在解决信息过载问题，通过构建“第二大脑”实现知识的有效积累与应用。
Hermes Agent工作流：利用顶级Newsletter构建AI第二大脑
文章介绍了一套完整的Hermes Agent工作流，旨在解决AI学习中的信息过载问题。作者提倡摒弃低质的二手信息，转而订阅The Rundown、TLDR AI等高质量Newsletter作为信息源。通过配置网易ClawEmail专属邮箱和mail-cli工具，让Agent自动接收、筛选并编译Newsletter内容。核心在于利用LLM Wiki技术将信息转化为互相关联的知识图谱，并通过Agent辅助进行深度思考和文章输出，从而构建个人专属的AI第二大脑。
How /background turns Hermes Agent into a runtime
文章探讨了 Hermes Agent 的 /background 功能，解决了传统 AI 工具阻塞会话的痛点。通过创建独立的后台会话，该功能允许用户在执行耗时任务（如日志分析、代码审查）时，继续保持前台交互，从而将 Hermes 从单一的聊天工具转变为真正的并行工作运行时。
让 AI 帮你做事，但希望你仍然可以不断学习
作者总结了半年高强度使用 AI 和 Agent 的实践经验：通过沉淀确定性知识库、将高频任务封装为 Skill、用 Plugin 弥补能力不足、多 Agent 分工协作以及构建外部记忆层来搭建可靠的 Harness 工作环境。同时强调 AI 是工具而非决策者，切勿把思考让渡给 AI；AI 并没有创造新需求，重塑的是服务边界；瓶颈在于人的认知与判断力。作者认为 Agent 已能交付生产级成果，真正的护城河是个人的业务理解与持续学习，建议以明确目标驱动闭环，先动手试用再说。
把微信消息一键转给WorkBuddy之后，我的工作流更丝滑了
作者发现微信新增了"转发到其他应用"功能，可一键将群聊记录转给腾讯WorkBuddy，基于此更新了工作流并开源两个Skill：一是wechat-group-digest，将群聊整理成日报长图，包含今日要点、"可以动手的事"（从群聊中挖掘工具需求和选题信号）、活跃榜等模块，实测93条消息12分钟出图；二是选题库Skill，将对标公众号文章拆解为五层信息（基础信息、选题、标题公式、结构、提示词及空白角度），通过飞书连接器存入多维表格，还支持选题簇去重提醒。作者强调此方式为官方认可路径，相比自动抓取微信更安全，并提供了详细配置说明和开源地址。
用 WorkBuddy 做老板爱看的PPT
作者分享了使用 AI 工具 WorkBuddy 制作企业汇报 PPT 的经验。文章首先分析了为什么不用 HTML 做演示文稿：固定模板留白过多、修改不便、企业协作接受度低，可编辑的 PPT 更适合汇报、演讲和文件交接。随后作者以上海线下分享为例，讲述了完整制作流程：先让 AI 整理大纲（对比 ChatGPT 和 WorkBuddy 的输出），再交给 WorkBuddy 生成，并回答配图、风格等设计问题。文章给出了详细的操作步骤和可直接复用的提示词，涵盖大纲整理、设计确认、按页修改、导出检查等环节。WorkBuddy 除生成可编辑 PPT 外，还附带 DESIGN.md 设计规范、逐页文稿和演讲稿。
知识库越建越乱？先让 AI 学会回答：这句话从哪来
文章针对个人知识库越建越乱的问题，提出一套面向普通用户的起步方案：先选一个具体主题、整理十份资料，将原始资料与整理结果分开存放，统一知识卡格式（含来源、核对日期、未确认项等），用真实问题验收，并设定更新规则。核心是让 AI 整理的知识有出处、可复查、知边界，避免无来源的推断被当作事实。
How to Become a Marketing Engineer
文章介绍如何成为一名营销工程师（Marketing Engineer），即用 Agent、连接的数据和业务上下文构建自动化营销系统的人。作者分享了在 Agent 开发环境（ADE，如 Orca）中完成约 70% 营销工作的经验，包括市场研究、活动策划、内容生产和落地页搭建。文章讲解了模型、harness、ADE 等核心概念，提出按营销垂直领域组织工作区的目录结构（知识、工作流、技能、产出、结果），并建议从自己熟悉的一个任务或领域入手，逐步连接研究、简报、生产与结果反馈，形成可持续迭代的营销工作流系统。
GPT-6 实测一整天：用了两年半 GPT，这是我第一次觉得 AI 真换代了
作者陈硕实测 GPT-6 Astra 一整天，通过 30-45 分钟制作可跑的 3D 游戏 Demo，验证了其核心能力。文章总结了 GPT-6 的四大升级：Computer Use 真正执行操作、异步工具调用、任务中追加指令、推理强度按阶段切换。还筛选了 X 上三个典型案例：重建火车图为 3295 个可编辑对象、自动跑模拟器测试、核对 41 份财务文件。作者强调应将 AI 整合进工作流，拆分输入、工具调用、验收和人工确认环节，而非神化模型能力，敏感操作仍需人工把关。
Codex 6 入门指南：16个必备技巧，节省90%的Token
作者结合实际使用经验，总结了 Codex 6 的 16 个实用技巧，帮助用户把任务交代清楚、获得可直接使用的结果。内容涵盖：先更新版本、确认工作目录、明确目标材料限制与完成标准、使用 Plan 规划、发截图圈出修改区域、运行中及时补充指令、用 Goal 写清终点、关键决定写入文件、通过 AGENTS.md 沉淀重复要求、按需选用 Skill、确认工具权限、分清并行任务范围、验收时查看 Diff 改动范围，以及从手动跑通开始逐步自动化。核心思想是把模糊需求转化为可执行、可验收的指令，减少返工与 Token 浪费。
