我把 Loop Engineering 做成了一个 Skill
作者将 Loop Engineering 架构封装成了一个开源 Skill,旨在帮助用户通过回答业务问题快速定制化搭建持续运行的 AI 系统。该 Skill 强调先锁定目标、防漂移检查及人工审批权,适合需要长期自动化工作流的用户。
作者将 Loop Engineering 架构封装成了一个开源 Skill,旨在帮助用户通过回答业务问题快速定制化搭建持续运行的 AI 系统。该 Skill 强调先锁定目标、防漂移检查及人工审批权,适合需要长期自动化工作流的用户。
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。
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。
花叔开源了Huashu-Report,一个用于让Agent产出高质量报告的Claude Code Skill,比之前的橙皮书skill更强大。文章指出AI写报告的瓶颈不在文笔,而在编造数字、重复叙述、口径不一致。解决方案分三层:先建数据表锁定数字来源,编译器检查正文引用;将可机器判定的规则全部写成函数而非留在手册中;脚本自动检查排版后仍需人工逐页目检。Skill支持六种报告原型:咨询deck、研报、学术综述、论文、调查、科普,并通过对74份顶级机构AI报告的解剖学习最佳设计品味。项目采用MIT协议开源。
本文介绍了规范驱动开发(SDD)工作流,旨在解决 AI 编程中常见的“左右脑互搏”问题。作者分析了问题根源,包括上下文注意力衰减、历史决策丢失和缺乏统一规则,并提出了 SDD 的解决方案。文章详细阐述了 SDD 的核心概念、最简开发流程、规范分类与管理方法,并推荐了开源的 agents-spec Skill 工具,帮助开发者自动化规范审计和目录治理,提升 AI 编码效率。
作者开源了一个名为 douyin-image-post-scheduler 的 Codex Skill,实现 AI 操纵浏览器自动发抖音的完整流水线:图文素材批量验证、自动起标题、选话题标签、按时间窗排期、发布前逐条核验。全程在用户自己登录的 Chrome 中运行(Computer Use)。细节上采用固定随机种子保证排期可复现、支持断点续传避免重复发布、能区分「审核中」和「已排期」状态。作者提醒这是非官方工具,仅用于发布自己的内容。
作者将自己在 AI 创业中反复跑通的工作流整理成开源免费的 CS Skills 库,包含 11 个 active skills,覆盖产品设计、前端实现、PRD 执行、深度调研、竞品分析、内容创作、电商短视频分镜、代码清理与部署收尾等全流程。核心逻辑是一句话说目标,cs-run 自动定位工作流并推进到可验证结果,解决 AI 工具多但不知道下一步让 AI 做什么的痛点。适合一边做产品、一边做内容的 AI 创业者使用。
本文深入解析Agent工程中常被混淆的三个架构层级:Harness工程构建模型运行环境与基础能力;Loop工程设计工作反馈循环,通过验证与迭代提升质量;Graph工程则显式定义工作流拓扑,控制节点分支与状态转换。文章强调理清环境、反馈与流的关系对构建生产级Agent至关重要。
本文是 Claude Skills 掌握指南的第二模块,重点讲述如何从单一使用的技能进阶构建可扩展的智能自动化系统架构。文章详细介绍了引入 Scripts(脚本)层来处理计算、文件操作等纯指令无法完成的任务,并通过“单一职责”、“动态参数”等最佳实践优化脚本。同时,针对多技能环境下的冲突问题,提供了定义清晰领地、设立负向边界和独特触发词的解决方案,并探讨了大型参考资料的高效加载策略,旨在帮助用户设计模块化的智能工作流。