如何构建你的第一个 AI 循环系统
随着 GPT-5.6 等模型的发布，AI 工作流的核心已从编写提示词转向设计自动化循环。文章解释了为何人类不应再做循环中的瓶颈，并详细介绍了如何使用 Slate 工具构建具备自主规划、执行和验证能力的 AI Agent 循环系统，包含具体的配置文件与命令实操。
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Loop Engineering 实战指南：美股投资者如何把 AI 从聊天工具变成投研助理
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拆解56w浏览英语单词图爆款：从调研到自动化的流水线实战
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Grok Bot + Claude: 如何构建一个在你睡觉时工作的 AI 团队
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让 Muse 每天给 X 创作者选题：手把手教程
文章介绍了一套基于 Muse 的每日内容选题流水线，将“今天写什么”从灵感问题转化为可重复的输入问题。系统分五环：盯（哨兵自动监控案例矿场、赛道热帖和账号数据）、选（三张输入表打分定选题）、研（深度研究并标注证据等级）、跑（在 Muse 上实际执行并记录成败）、交（按教程、投研报告、实际案例三种成品交付）。文章提供了可直接复制的哨兵指令和每日提示词，强调失败记录同样是内容，并给出一周排期示例，帮助创作者建立可持续的内容生产流程。
如何用 AI Agent 自动化月播放 1000 万+ 的幻灯片内容工厂
作者分享了如何完全不用真人拍摄，仅通过 AI Agent 自动化制作 TikTok 幻灯片内容，实现月播放量超 1000 万。文章剖析了爆款幻灯片的三大要素：强钩子、统一主题/角色、热门音效，并以食谱 App 为案例展示内容复用策略。自动化流程包括：用 ViewTrack 分析同类目头部页面数据、AI 员工 Viktor 通过 Slack 协调、Claude 结合 Higgsfield 一次性生成 120 组幻灯片、最后用 Postiz 自动排期发布。相比传统 UGC 每条 15-25 美元的成本，这种方式几乎零成本，是增长营销的全新范式。
Loop Engineering 实践：yetone 用 Claude Code 三循环自动化维护 Magpie
文章介绍开源开发者 yetone 使用 Claude Code 和 Opus 5.5 模型，通过三个 /loop 循环任务自动化维护 Magpie 项目的工作流。三个循环分别处理 GitHub issue/PR 与 Discord 反馈、推特用户反馈、代码清理与经验总结。作者强调需搭建真实多端验证环境、在提示词中明确边界情况、用便宜模型过滤无关信息、让 AI 总结教训，并在项目早期与 AI 讨论设计偏好。
微信里说一句，就能运营X：我的 5 个 Bot 模板公开了
作者分享了为 X（Twitter）账号运营配置的五个 Grok Bot 专员模板：情报总监（找选题、追热点、拆爆款）、AI新闻雷达（筛选并核对AI新闻）、推文二创（写回复、引用和二创）、短推成稿（撰写短推）和X数据复盘（分析发帖数据）。通过给主 Bot 一段初始化提示词实现自动任务路由，并详细讲解了如何通过 ClawBot 插件将主 Bot 接入微信，实现随时随地用一句话完成找素材、写稿、改稿和数据分析。文章包含完整配置步骤、提示词模板、故障排查经验（如绑定后无回复的处理），以及实际使用场景演示，帮助创作者把重复劳动交给 Bot，把时间留给真正的分享。
AI Agent 实战：像管理员工一样管理你的 Grok Bot 六步法则
文章转述了一篇关于使用 Grok Bot 和 AI Agent 的高信息密度实战指南。核心观点是：使用 AI Agent 不是写提示词，而是雇用一个数字员工，必须像管理新员工一样管理它。作者提炼出六步驭工法则：1）为 Bot 设定岗位职责而非临时任务；2）从无聊但可撤回的任务开始，要求先写计划再执行；3）按可撤回性划分权限，发送、删除、付款等危险操作必须审批；4）严格跑满三轮试用期；5）自主权是运行时特权，凭硬指标升降级；6）每周复盘，敢于删除低效自动化任务。最后强调零成本黄金规则：拿不准就停下来问。
GPT Image 2.5 最强“焚诀”直接拿去用，保姆级拆解教程
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仅 2 小时，我就搭建了一个 AI 模特摄影棚
作者分享了其产品经理 harness 6.0 版本的开发实践：用它在 Claude Code 中仅用两小时从零构建了一个 AI 模特出图工具「视镜」。6.0 针对传统 Vibe Coding 的痛点，重点强化了需求拷问（五层漏斗提问法、Mom Test、魔鬼代言人等）和界面设计（自带视觉组件包）两个环节，精简其余规则，把具体执行交给推理能力日益增强的模型。文章详细展示了九轮需求确认、26 页设计稿生成、十个开发阶段的完整流程，提出主控文件只需规定六件事、以需求清单驱动进度的方法论。
