宝玉老师开源Skills设计哲学：从提示词到Agent工程
文章介绍了宝玉老师开源的17个Agent Skills项目，该项目在GitHub获得9000星。文章详细拆解了其设计的四条核心哲学：从提示词起步、功能原子化拆分、持续迭代优化以及站在Agent视角设计。通过具体案例展示了如何利用Claude和Gemini构建高效的AI写作工作流。
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开源了39种风格视频库后，我学会了如何用Opus5.5稳定出片
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。
扫了1000+个仓库，测了200+个技能，终于找到这90个真正能用的AI神器！
作者经过数周实测，从1000多个GitHub仓库和200多个Claude技能中筛选出90个真正实用的AI工具。文章详细介绍了22个Claude Skills（涵盖办公、设计、开发、SEO等领域）、3个改变工作流的MCP服务器（Tavily、Context7、Task Master），以及25个核心开源Agent项目（如OpenClaw、AutoGPT、Dify）。此外还列出了40个值得关注的新鲜仓库，涉及Agent编排、基础设施、记忆系统及开发工具。
用 AI 全自动做视频：开源 AI 视频制作器 + Skill
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。
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。
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。
区分有效 Skill 与空谈文章的 9 条原则
作者提出九条原则，帮助判断 Agent Skill 是否真正有效，覆盖 Skill 生命周期三个阶段：被选中、可靠执行、经受现实检验。核心观点包括：元数据描述是触发与否的关键入口；上下文是共享预算，需渐进式加载；流程与检查点优于长篇散文；规则应解释原因以应对边缘情况；预先记录并反驳模型常见的跳过理由；确定性逻辑写成脚本代码而非依赖推理；严格限定修改范围；Skill 会随库更新和约定变化而腐化，需版本化管理；上线前必须用真实用例运行验证，从观察到的行为而非想象中调试。
You need to be skillsmaxxing
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.
开源自用的 10x 创作神器：能自我进化的 AI 内容操作系统
作者开源了一个自用的 AI 内容操作系统，能够每天自动读取 100 多个高质量信息源，根据个人定位推荐选题并生成推文草稿，并通过分析历史发布数据持续优化下一轮选题与内容，形成“信息发现—选题—创作—发布—反馈”的完整闭环，帮助创作者大幅提升创作效率。
如何使用Claude实现人生全自动化系统
作者分享了如何利用Claude构建个人与业务自动化系统，解决传统第二大脑工具需人工频繁维护的痛点。文章详细拆解了从工作流审查、设计标准化技能、搭建可视化文件夹的实操步骤。通过让AI采访并评估日常任务，用户可将视频创作、商务拓展等流程转化为Claude可复用的Skill，从而实现生活与工作的全面自动化。
Agents, Loops, Graphs. Everything You Need to Know in One Place.
文章介绍了 Claude 的三大核心能力：Agents（代理）、Loops（循环）和 Graphs（图）。文章详细解释了如何通过工具、记忆和循环机制构建从 Level 1 到 Level 4 的自主代理，提供了研究、数据分析和代码编写三种代理的 System Prompt 模板，并探讨了如何解决长任务中的记忆丢失问题。
如何（以及为何）构建 Agent First 应用
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。
浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill
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