Agent Process, Meet Design Process
文章用通俗语言解释了AI编程代理的核心概念，并将其映射到设计师熟悉的“双钻”设计流程中。作者指出标准Agent设置缺乏批判、客户访谈、交接和验证等关键环节，并介绍了通过Foundry工具实现的改进流程，强调在编写代码前先通过“理解与决策”阶段来确保方向的正确性。
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入职大厂两个月，我的 AI 开发心得
作者分享入职大厂两个月从事 Agent 开发与后端维护的 AI 编程工作流。介绍了常用 Skill（grill、implement、ponytail、handoff 等）与简短 Prompt（第一性原理、对抗性审查、消融实验、奥卡姆剃刀、高内聚低耦合），指出随着模型能力增强，过重的 Workflow 反而成为噪声，应使用方法论式思维快捷键。同时分享了日常开发流程：grill 需求对齐、沉淀 Spec、任务拆分并行开发、交叉审查；重点讲解如何构建 Agent 友好的端到端测试环境（CLI、MCP、浏览器自动化），以及 Review AI 代码的实践。最后总结当前瓶颈在 Review 速度，Harness 需随模型迭代做减法。
半年后的今天，我怎么用 AI 写代码
作者回顾了半年间 AI Coding 实践的演进：三月通过 Harness Engineering 给模型加约束，八月换成更轻量的 Pi 减少上下文注入，如今实践进入稳定态。文章介绍了当前工具栈，包括 matt skills（需求对齐、spec 拆解、TDD 实现）、ponytail（消除 AI Slop）、subagent 加 worktree 并发开发等。作者提出完整的日常 Coding SOP，从脑暴对齐到垂直切片再到 subagent 实现和人工 Review，并指出人工 Review 已成为新的瓶颈，介绍 Ensemble Review 多模型交叉审查方案。最后强调软件工程基本功与工程直觉在 AI 时代愈发重要。
效率提升100%！分享我的 AI Coding 大杀器：SDD 工作流
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。
我评估了 369 个 Claude/CodeX AI 视频与自动化剪辑开源项目
作者系统整理了 369 个开源仓库清单，聚焦于能让 Claude Code、Codex 等编程 Agent 实现视频生成、自动化剪辑与代码动效渲染的工具、Skill 和提示词库。文章收录规则强调视频/动效产出、专供 Agent 调用、完整文档三大标准，并打破高星滤镜。重点介绍了四大现象级框架：lemo-opuscar（59 种风格引擎）、huashu-art-motion（艺术动画）、huashu-motion（商业发布片）、sweety-handdraw-video（手绘口播流水线），以及自动化剪辑、代码直出成片、数字人与音乐 MV 等垂直领域的硬核项目，最后给出 2026 年 AI 视频生产工具选型决策表。
AI 视频情报站开放 MCP，接上 Claude、Codex 每天替你找新选题
作者宣布其 AI 视频情报站正式开放 MCP 接口，支持 Claude Code、Codex 等 Agent 直接接入查询。文章介绍了接入方法（一条命令即可），并展示了几种典型用法：每天早上让 Agent 查询新起和升温的视频题材、查询某个题材的来源和时间线、追踪特定 AI 模型的动态，以及将情报站接入自己的工作流（如自动生成选题卡、晨会材料等）。情报站每天早上更新一期，提供题材归类、X 热议、开源项目、题材溯源等数据，同时说明了查询范围限制。不接 MCP 也可通过网页或开源版自行部署使用。
Claude Code 团队如何进行代码评审
本文介绍了 Claude Code 团队在 AI 生成约 90% 代码的情况下如何重构代码评审流程。团队将代码评审从人工逐行阅读转变为分层自动化体系：包括 PR 前的 Claude 自验证、子代理 diff 审查、内部 skill（bug 猎捕、diff 缩减等）、以及每个 PR 的 AI 评审，仅将人类注意力保留给高风险决策。通过 CLAUDE.md 和 REVIEW.md 等文件向评审者注入项目上下文，并快速回滚机制兜底。6 月至 9 月间合并 PR 数量翻倍，回滚率下降超 40%，实现了用最少人工环节保障代码质量的目标。
每个人都有 AI 助手之后，团队还需要一个团队助理
文章探讨个人 AI 助手普及后团队协作面临的新问题：每人拥有 AI 不等于团队更聪明，因为各自 AI 上下文分散。作者引入 Team OS（团队操作系统）概念，将其抽象为 Context、Instructions、Skills、Connections、Governance 五类能力，并以 DoorDash 等团队实践为例，说明如何用共享 Repo、PR 审核机制建设团队助理。文章强调团队知识不再必须经由 PM 中转，AI 能力正在从个人资产转变为团队资产，建议从真实场景小范围起步，让团队助理从实际工作中生长出来。
真是不给传统 SEO 外包和天价工具留活路了
文章介绍了一个 GitHub 上 20.1k Stars 的开源项目 claude-seo，它将 Claude Code 变成由 19 个专家 Agent 和 26 个子技能组成的全自动 SEO 工具。相比每月几百美元的 Ahrefs/SEMrush 或数千美元的 Agency 服务，该项目可在 15 分钟内零成本完成全站 SEO 审计，涵盖爬虫抓取、死链、Core Web Vitals 性能、E-E-A-T 评估，并支持 GEO（AI 搜索优化），检测网站被 ChatGPT、Perplexity 等引用的概率，还能生成按优先级排序的整改方案。作者新站靠此工具 12 周获得 10.8K 自然点击。项目 MIT 开源、数据本地化，适合独立开发和 SaaS 出海人群。
用 Manus 改造 Manus，AI Native 组织改造的实践和思考
文章记录了 Manus 团队在研发 AI Agent 产品的过程中，用自家产品改造自身组织运作的实践。研发团队通过 Manus-mono 统一入口和给 AI 的说明书，让一个工程师能同时处理十几个需求，一人写完前后端和移动端；产品团队实现了端到端上线，所有产品经理都提交过代码，甚至用视频代替传统 PRD 表达需求；市场团队则引入'数字同事'参与工作流，自动跟踪发布、复盘数据、跨团队对齐。整体上，组织从 Human in the loop 走向 Human on the loop，减少人与人之间的打断损耗，人更多承担监督、判断和决策的角色。
手把手教你用AI逆向现实世界，把一切改成自己喜欢的样子
文章介绍了用AI Agent（如Claude Code、Codex）逆向和改造现实电子设备的新玩法。作者通过实例展示了如何让AI清理公司会议室电视的开机广告并重做简洁桌面、逆向补光灯蓝牙协议开发统一灯光控制台、以及打造多机位相机控制台。只需把需求和设备信息交给Agent，跟着提示一步步操作，小白也能完成硬件改造。作者引用《设计心理学》理念，指出AI正在降低个性化改造设备的门槛，让普通人从产品使用者变成参与设计者，哪里不爽改哪里。
My AI Board of Advisors Make My Decisions
作者在 Claude Code 中构建了一个'Roast Room'，用基于 Jeff Bezos、Warren Buffett、Alex Hormozi 等知名企业家公开资料塑造的 AI 顾问委员会来辅助商业决策。每位顾问拥有独立的 agent 文件和'大脑'资料库（包含决策规则、框架、立场和故事），各有不同的审视视角。用户给出决策、备选方案和背景，顾问们相互辩论并输出可下载的结论 PDF。作者还开发了 New Roaster 技能来快速添加新顾问（如 Elon Musk），会话记录保留在本地文件中便于事后审查。最终决策仍由作者本人做出。
My chief of SEO, claude code opus 5.5
作者分享了如何用 Claude Code 配合 Opus 5.5 将整个 SEO 部门自动化运营的实践经验。通过 ChatSEO MCP 提供数据智能层（Search Console、关键词量、实时 SERP、竞品分析），Claude Code 充当 SEO 总监负责规划与执行，人工只审批涉及线上页面的改动。文章给出了 6 个可直接安装的 Skill 文件，涵盖：聚焦商业意图的关键词模式挖掘、一关键词一页面避免自相蚕食、对标 SERP 前三名构建页面等内容，并强调了防止 AI 编造数据等实操细节。
