批量抓取公众号文章的免费工具
作者分享了一个免费工具,可以批量抓取公众号博主的正文、互动量和评论区。提供了GitHub项目和在线网站链接,并提到可以结合Agent一键下载。作者自用该工具研究卡兹克和花生老师的文章,分析文章生命周期和质变节点,以提升写作能力。
作者分享了一个免费工具,可以批量抓取公众号博主的正文、互动量和评论区。提供了GitHub项目和在线网站链接,并提到可以结合Agent一键下载。作者自用该工具研究卡兹克和花生老师的文章,分析文章生命周期和质变节点,以提升写作能力。
文章分享了近期实用的公众号抓取工具和AI处理方法,有一定操作性,但篇幅极短,缺乏深度解析和详细教程。
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。
作者通过六天44项实际任务,实测Muse Agent的能力,回应外界质疑。文章记录了Muse接入Gmail、GitHub、腾讯文档、自建MCP服务等11个真实系统的过程,并产出9篇文档、9支视觉视频(含宣传片与讲解视频)、完成6场深夜排障、建立5项自动化提醒。作者强调HUMAN IN THE LOOP原则:花钱、发布、删除等有后果的操作必须经人确认。核心观点是:Agent的能力上限取决于它能接入多少真实系统,而真正的上限在于用户的想象力与实践力,Agent的价值在于用证据干活、错了就认。
作者被一位985博士安利了ScienceBuddy后,感慨现在的年轻人恰逢其时。ScienceBuddy是PhAILabs推出的免费AI科研工作台,集成了文献检索、数据库查询、组学分析等科研工具。作者重点介绍了两大功能:一是数据分析,上传数据后它会自动规划步骤、检查数据、运行代码,生成图表和分析脚本,全过程在轨迹中可查看可追溯,作者用Apple健康数据验证了效果;二是制定计划,能将模糊的研究或学习目标拆解为详细的落地路线图。文中还提到它与Claude相似,将多个领域的真实科研代码做成供AI Agent练习的环境,目前完全免费且响应速度快。
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。
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。
作者精选了25个GitHub开源项目,展示如何在2026年凭一己之力构建一家AI公司。内容分为五部分:构建AI核心(Dify、Langflow、LlamaIndex、crewAI、browser-use等)、将想法变成产品(open-saas、Supabase、Twenty CRM、Cal.com、Formbricks)、自动化小团队工作(n8n、trigger.dev、Windmill、Firecrawl、Crawl4AI)、获客与留存(PostHog、OpenStatus、Listmonk、Chatwoot)、以及基础设施运维(Ollama、LiteLLM等)。每个项目附功能简介和Star数,是一份实用的一人公司技术栈清单。
本文是一份按使用场景分类的AI工具全景指南,将主流AI工具拆分为核心AI/搜索、AI编程、视频视觉创作、办公效率、自动化集成、音乐音频、智能体平台、数据分析、学习教育以及法律翻译等垂直领域共十大类。每类列出代表性工具及其核心特点,如ChatGPT、Claude Code、Cursor、Suno、Manus、n8n等。作者建议读者从最痛的场景切入,先选该分类首选工具用两周,跑通后再扩展,强调工具是手段、解决问题才是目的。
Remy, from AI with Remy, shares how he runs his company on agent skills, treating them as SOPs for AI. He explains the concept of skills as markdown files that package workflows, and the problem of AI being single-player. The solution is to store skills in a GitHub repo and distribute them as plugins via Claude Code or Codex, enabling team-wide sharing, version control, and auto-updates. He also discusses designing skill chains, a self-improvement loop for skills, and a web app layer for managing them. The key takeaway is to centralize skills, use plugins for distribution, and continuously improve them.