别再让 AI 硬写网页了！这 5 个设计 Skills 让页面质感直接升级
文章指出使用 AI 直接编写网页往往导致设计模板化、缺乏质感，并介绍了 5 个用于提升网页设计水平的 Skills（taste-design, web-design, emilkowalski, magicslide, Design MD Collection）。文章提供了一个完整的工作流：从确定设计规范和参考，到生成代码及 UI 抛光，帮助独立开发者消除“AI 味”，打造高保真的产品页面。
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分享 10 条优化界面 UI 的提示词
作者分享了 10 条可直接发送给 Codex 或 Claude Code 的 UI 优化提示词，用于提升界面视觉设计。内容涵盖：移除中点分隔符与冗余解释文本、优化文案表达、采用 Radix UI Colors 颜色规范、光学对齐与同心圆圆角、使用 0.5px 边框、精简动画（ease-out 250ms）、限制字号不超过 4 种（最小 12px）、减少用户判断类交互、谨慎使用圆角阴影等。作者还补充回复网友：0.5px 边框在老旧或低分屏设备上可能不适用，提示偏个人经验；另有网友补充了减少冗余 Eyebrow/Overline 眉题的第 11 条建议。
Codex 软件开发完整工作流，1:1 复刻任何软件（REA+PentAGI+ReverseSkill）
文章介绍了一套用 Codex 串起三个开源工具的完整软件复刻工作流：REA（Reverse Engineer Anything）用于逆向分析目标软件功能的实现原理；Reverse-skill 作为技能路由包，帮 AI 自动选择工具、按需搭建环境并积累经验；PentAGI 则是一支 AI 渗透测试团队，对复刻结果做安全体检。作者给出五步操作流程：安装三件套、让 REA 读懂目标功能、核对有出处的分析证据、用 Codex 重写自己的版本、用 PentAGI 做安全测试，并提供了面向不懂编程的用户的提示词模板和排错方法。
如何用 Claude 制作游戏并实现被动收入
作者拥有6年游戏开发经验，制作过120多个游戏原型，但前100个几乎没有赚钱，转折点在于理解了分发的重要性。文章分享了作者如何借助 CrazyGames、Coolmath Games 等已有海量用户的网页游戏平台发布游戏，而非盲目自行推广。开发上，作者大量使用 AI 工具（Claude Code、Codex、AgentsGuild）进行 vibe coding，主要制作2D休闲益智类游戏。文章还讲解了游戏提交平台的流程、激励式广告变现方式、留存与参与度对收入的影响，以及如何通过数据分析持续迭代游戏。核心观点是：好的游戏只是起点，分发与用户参与度才是真正赚钱的关键。
发现一个很有意思的开源项目 M3E Canvas
作者分享了一个开源项目 M3E Canvas：可在浏览器中拖拽 Material 3 Expressive UI 组件，设计多个页面和交互流程，然后一键生成 Prompt，交给 Claude Code、Codex、Gemini CLI 或 Cursor 直接生成 App 代码。它支持 Android / Web 平台、多页面跳转、主题、动画和组件编排，实现了从“画 UI”到“AI 写代码”的高效衔接。针对“低代码编排”的质疑，作者认为借助 AI 能力，这一方式比以往更强大。
如何打造高级感 Landing Page（blume.codes 实战）
设计工程师 Olav 分享了 blume.codes 落地页的构建经验，阐述核心设计理念：注意力是零和的，想脱颖而出必须提升标准。文章详解四大独特元素：视差 Hero 效果（用 Codex 生成分层图像并合成滚动视差）、完全可交互的产品演示（通过 Turborepo monorepo 复用 UI 包，使落地页与 Electron 应用共享组件并自动更新）、花朵主题的旅程矢量线，以及主题切换器。作者强调 AI 编码工具（Codex、Claude Code）让高质量建站变得触手可及，并分享了借助提示词工程实现视觉效果的完整流程与迭代经验。
我怎么用 AI 编程 2026.08：并发化工作流
作者分享了两个月来 AI 编程实践的核心变化：并发。设计打磨从串行问多遍改为并发问多个 agent，review 并行跑多个模型，项目用 Herdr 管理一排。主工具为 Qoder CLI 和 Claude Code，用 Codex、Agy、Grok Build 做对抗性 Review。研发流程包括 Brainstorm、Save Design、Improve Design、Impl、Review 五个原子节点，作者倾向花 90% 时间打磨 design。此外还介绍了基于 skill 的定时任务编排、Robobun 复刻尝试以及 Hunk、Moeka 等轻量周边工具。
别再乱装 Codex Skills 了，真正值得先装的是这几类
文章指出，使用 Codex Skills 不应像逛插件商店一样盲目安装，而应围绕核心工作流进行选择。作者推荐了三个安装阶段：第一阶段优先安装前端设计类（如 frontend-design）和浏览器验收类 Skill，以实现从“写页面”到“审页面”的闭环；第二阶段安装研究类（如 last30days）和内容类 Skill，用于产出高质量长文；第三阶段按需补全 Figma 和销售类 Skill。此外，作者建议通过自定义 AGENTS.md 来固化工作流程，提升 Agent 的执行稳定性。
Claude Code / Codex 新手 50 问
这是一份面向新手的 Claude Code 与 Codex 使用路线图，涵盖了从概念辨析、环境搭建到工作流优化的核心问题。文章重点讲解了 Claude Code 的安装配置、斜杠命令（如 /init、/memory、/permissions）的使用方法，以及 CLAUDE.md 的编写技巧，旨在帮助用户建立稳定的编码代理工作流。
我给 Codex / Claude 做了一个有网页审美能力的 Skill
作者指出 AI 生成网页常缺乏品牌感，单纯“美化”往往无效。作者开发了 Skill “Visual Taste Lab”，通过强制 AI 先进行 VI 审计、判断站点类型和提炼设计语言，再生成代码，从而解决页面风格割裂的问题。
Codex 实测：7 个并行 25 分钟干完 3 天活
文章对比了作者每月 $600 的 AI 编程工具开销，重点评测了 OpenAI 的 Codex。结论显示，Codex 在资源消耗上远低于 Claude Code，且支持多路并行，大幅提升效率。作者详细介绍了安装配置、权限管理、任务分配策略及 Superpowers 等实用工具，指出除了爬虫逆向外，Codex 已完全具备平替 CC 的能力。
Codex 实测一个月：替代 Claude Code 的高性价比工作流
作者经过一个月实测，发现 Codex 在常规自动化任务上仅需 Claude Code (CC) 十分之一的花费（$15 vs $155），且通过并行工作流效率提升显著。文章对比了两者优劣：Codex 依托 GPT-5.5 速度快、生态开源、中转稳定，但安全审核严格；CC 擅长复杂重构和逆向工程。作者还分享了权限配置、Superpowers 技能安装及多任务并行等实战技巧。
Codex 调用 Claude Code：搭建双 Agent 工作流实战
本文介绍了一种双 Agent 工作流方案，让 Codex 担任项目经理（主控），通过 CC Switch 代理调度 Claude Code（执行者）与 Ant Ling 的 Ling-2.6-flash 模型协作。文章详细讲解了三层架构原理、本地部署步骤及实战场景，实现了扬长避短的 AI 编程自动化，并具备成本统计和故障转移能力。
