本文分享了一种“极客风格”的 Agent Skills 管理策略，旨在解决全局 Skills 占用过多上下文窗口及维护混乱的问题。核心方案包括：仅在项目内安装必要的 Skill 以节省空间；利用软链接（类似快捷方式）将项目内的 Skill 指向统一的 GitHub 仓库原件。这种方法不仅便于统一管理和更新（一次修改，全局生效），还能将 Bug 修复直接反哺开源项目。同时，作者建议利用 Agent（如 Codex）自动执行软链接命令，降低技术门槛。
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.
本文介绍了 Hermes Agent 推出的 Bundle 功能，通过一条命令即可完成 Skills、MCP、Rules 和 Hooks 的配置。文章详细解析了 Bundle 包含的四大核心组件，展示了社区预设的 developer、content-creator 等技能包，并强调了其自进化能力，即 Agent 能在任务后自动生成新的 Skill，极大提升了 AI Agent 的落地效率。
本文介绍了一个完整的构建方案，利用 Claude Desktop、N8N、Filesystem MCP 和 Brave Search 创建一个自动化研究助手。该助手每天早晨自动读取互联网信息，过滤噪音，并将结构化的 5 分钟简报存入 Obsidian，帮助用户节省时间并获取关键信息。
本文指出当前 AI 辅助学术论文写作中普遍存在的“幻觉”和造假问题，并介绍了一个名为 academic-research-skills (ARS) 的开源 Agent 系统。该系统通过多 Agent 协作、引用核验、反谄媚协议及完整性闸门机制，实现了从调研、写作到审稿的防出错流水线，旨在解决 AI 写作不可靠的痛点。
作者针对商单博主接单时反复从零开始的内耗问题，开源了一套「商单 Skill」工作流，配合 EverOS 记忆工具使用。方案分三步：将过往 Brief、交付稿件、踩坑复盘入库转为可检索记忆；自动沉淀 SOP 与可复用流程；新单先由 AI 拆解需求、调取历史爆款套路，再动笔成稿。改稿经验也会永久存档，帮助提前规避品牌禁词、法务审核等雷区。所有经验本地或云端存储，工具负责记忆，人负责决策。附赠动笔核对清单，实现「记录→提炼→检索→回存」的经验复用闭环。
作者继八月 AI Native 实践后，记录从 Stage 7 迈向 Stage 8 的多 Agent 工作方式探索。核心实践包括：用「测试测试」验证测试有效性（借鉴变异测试）；要求 Agent 交代判断依据；采用 1+N 组织方式，由 Captain 统筹调度其他 Agent，并保护其上下文不陷入实现细节；用 logbook Kit（lbkit）串起需求到上线的完整交付流程，通过 Preflight 预演减少中途打断；让 Delivery 与 Verify 两种角色形成对抗，发现分歧。作者强调多 Agent 有成本需按任务规模挑选，目标是保护人的完整注意力与决策密度，认为对抗机制比单纯循环更重要。
作者分享了基于 DeepSeek Harness 构建的持久化 Bot 团队 DeepSeek Bot 的开发经验，重点讲解上下文和记忆系统的设计。文章对比了传统压缩派（cc）和 Codex 的实验性上下文管理（ecm），提出智能路由方式（icm）：由独立的 context manager 决定压缩还是切会话。为确保智能路由真正有效，作者采用爬山算法优化，通过搭建用例、设置训练测试集、逐步迭代提示词来提升效果，并强调屏蔽噪声和成本控制的重要性。记忆系统采用轻量设计并支持外接插件。文章最后感谢社区认可并预告 Computer use、Browser use 等更新。
作者分享用 Codex 结合 ChatCut 浏览器/桌面剪辑器自动剪口播视频的工作流：将原本在剪映需要一两天的剪辑工作压缩到一小时内。文章介绍了通过托管 MCP 插件让 Codex 或 Claude Code 直接操作剪辑时间线的安装方式，给出了四条核心指令（只读分析、按语义删减、插入内容并自查、最后刷字幕）和五道验收方法（重读项目状态、核对总时长、逐轨道检查、实际试听、复查字幕），并以片尾卡未跟随移动导致时长短两秒的实例说明：AI 报告'完成'不等于真正完成，验收环节必须由人掌握，这一原则适用于所有 Agent 交付的工作。
本文深入解读 Pi School 这门免费开源的 15 节课程，教授如何使用 Pi——一个模型无关的极简终端编程智能体。课程采用'用 X 学 X'的设计，学员把提示词粘给 Pi，由 Pi 自己授课并同步进度。内容分四个阶段：环境搭建与配置契约（含 AGENTS.md）、理解模型边界（上下文压缩、会话分支）、以及四层扩展体系（Skills、MCP、Code mode、Extensions）。文章特别分析了 Pi 的 Trust 信任模型——以项目级一次性授权替代逐动作确认，并点评了课程的优势（认知阶梯清晰、诚实度高、押注开放标准）与局限（深度偏入门、生态绑定 Cloudflare 等）。
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。
文章介绍了 AI PM OS——一套面向产品经理的 Agent Skill 体系。作者强调：与其信任模型凭提示词自由发挥，不如为 Agent 配备结构化技能，确保输出质量稳定。核心方法论是'监督比你更聪明的人'：通过间接提示让 Agent 自己复述问题、避免被先入为主的假设带偏，并用 /first-principles、/mckinsey-issue-tree、/causal-tree、/jtbd-forces 等技能栈按'定义问题、选择赌注、理解用户、定义成功、塑造构建、写作、推动组织'分阶段组织工作。同时利用记忆和历史会话，让 Agent 继承过往决策背景，提升产品判断力。
作者尝试用 Codex 结合开源工具 Hypit 复刻千万粉博主'小Lin说'的口播视频，发现 AI 生成的不仅是一条成片，而是一套可修改、可复用的视频 Workflow。Hypit 是面向 Claude Code、Codex 等 Agent 的开源视频语言和系统，人物、台词、字幕、B-roll 和特效跟随文字与叙事事件组织，而非固定在时间线上。修改主持人、图表或背景时只需重新生成相关组件，还能批量生成不同人物、内容、语言版本。作者认为这大大降低了复刻爆款视频、沉淀个人工作流的门槛。
