如何构建你的第一个 AI 智能体团队
文章介绍了如何利用 Claude Code、Codex 和 Hermes 三个引擎,在 Raft 共享工作空间中构建一个包含获客、内容、销售、交付和财务五个职能的 AI 智能体团队。通过赋予智能体持久身份、累积记忆和互评机制,解决单点助理的瓶颈,实现自我改进的自动化工作流。
文章介绍了如何利用 Claude Code、Codex 和 Hermes 三个引擎,在 Raft 共享工作空间中构建一个包含获客、内容、销售、交付和财务五个职能的 AI 智能体团队。通过赋予智能体持久身份、累积记忆和互评机制,解决单点助理的瓶颈,实现自我改进的自动化工作流。
本文深入浅出地解析了 Claude Skills 的概念与价值,构建了从「编程函数」到「函数调用」再到「Skills」的三层认知框架。文章指出,Skills 不仅是工具的集合,更是包含指令、脚本和资源的完整解决方案,使 AI 能处理复杂工作流。通过实战案例(如自动排版发布)展示了其如何提升生产力,并介绍了如何使用和创建 Skills,强调非程序员也能通过定义工作流将专业知识转化为 AI 能力。
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。
作者 Tibo 详解如何用 AI Agent(如 Claude Code)运营多个 AI 虚拟 UGC 创作者账号来推广产品。传统 UGC 存在运营繁琐、按条计费、速度慢、账号不归品牌所有四大痛点。随着 AI 人脸一致性、爆款视频搜索工具(Revid)和 Agent 自动化能力的成熟,品牌可以自建多个有独立人设的虚拟创作者,覆盖不同买家群体。文章按九个步骤讲解完整搭建流程,包含 12 个可直接复制的提示词,涵盖创作者设计、人脸一致性、爆款调研、脚本生成、定时发布和每周数据复盘。
文章介绍如何将 Claude Opus 5.5 变成一个完整的动画制作团队,通过设立导演、艺术总监、动画师、渲染工程师和评审五个“部门”,让一个 agent 依次完成故事策划、视觉设计、动画编码、渲染和质检的全流程。作者强调关键不在模型本身,而是围绕模型构建的生产系统:使用 Claude Code 作为 agent、Remotion 作为视频框架、FFmpeg 处理媒体。模型不直接生成像素,而是编写产生帧的代码,使首个视频成为后续的基础。真正的“一次成型”背后往往是详尽的提示词、参考资料和生产环境,工作室化流程才是可复现视频创作的核心。
文章介绍七套可直接用于 Claude Code、Cursor、Codex 等 Agent 的视频制作 Skills。OpenMontage 提供从选题到渲染的全流程视频工厂能力;HyperFrames 用 HTML 加 Puppeteer 和 FFmpeg 做代码驱动渲染;Hypit 擅长拆解爆款视频并批量生成变体;video-use 把视频转成文字和关键帧,让模型对话式完成粗剪;Claude Code Video Toolkit 用云 GPU 跑开源模型串起配音、生图、数字人到成片;MoneyPrinterTurbo 面向短视频批量生产;Remotion Skills 用 React 代码做可批量化修改的视频。作者建议从最繁琐的环节入手逐步搭建视频自动化流程。
文章指出,过去两年提升 AI 效果的关键在于写更好的提示词,但这一方法正逐渐失效,取而代之的是自主循环(loop)。文章以 Karpathy 的 autoresearch 系统为例:该系统两天内自动运行约 700 次实验,发现约 20 项改进。作者阐述了真正循环的五个阶段(发现、规划、执行、验证、迭代),强调验证、记忆和停止条件三大关键组件,并介绍了自愈式 GitHub 仓库的实践案例。最后,文章给出用 AGENTS.md、loop.py、verify.sh 三个文件构建第一个 AI 循环的入门方法,指出外部验证比增加另一个模型更重要。
文章提出企业AI落地的核心卡点不是提示词,而是大模型无法进入本地业务流。作者以FDE(前线部署工程师)视角,提出'数字员工管理思维',总结本地交付四大支柱(工位、规则、原料、连接器),并以WorkBuddy为载体,手把手演示搭建公众号自动内容交付流水线的完整SOP:安装绑定本地文件夹、采访式制作账号定位卡、选题灵感细化与竞对爆款监控入库、技能挂载与MCP连接器配置、工业化成稿与质检、微信草稿箱定时推送,最终走向企业级FDE交付与商业变现闭环。
作者高强度实测 Grok Bot 两周后的经验分享。Grok Bot 自带 24 小时云端主机,持久化硬盘、多 Bot 共享同一台电脑,还可远程桌面操作。文章介绍了 Connect Apps 连接 GitHub、X、Gmail、Notion 等生态的用法,以及信息雷达、仓库盯梢、邮件分拣等自动化场景。重点分享了群聊多 Bot 协作的踩坑经验:上下文易乱、需要反复协调,核心是必须设立统一的协调者角色。作者据此搭建了'研发小队 Build Lab'(产品、设计、开发、测试、项目经理、增长六个角色)和'视频工作室 Video Studio'(导演、编剧、素材、配音四个角色)两套协同流水线,并公开了配置模版和社区资源链接。
文章介绍了开源项目agency-agents-zh(GitHub 15.8k Stars),它为AI装上266个专业角色人格,覆盖工程、设计、市场、法务等20个部门。每个Agent以YAML文件定义身份、职责、风格和可用工具,适配Claude Code、Cursor、Copilot等18种AI工具。项目还提供orchestrator多智能体协调器,可将任务自动拆分并分配给对应Agent并行协作,输出完整方案。文章还展示了安装、自定义创建Agent及实际调用的代码示例。
作者将散落在 X 平台不同作者时间线上的 24 篇 Grok Bot 相关文章整理成合集,按主题分为九大类:额度与订阅、入门与认知、微信和飞书等 IM 接入、云端服务器与 SSH 连接、AI 工具集成(如 Claude Code)、多 Bot 角色分工协作、自媒体内容流水线、编码工程与备份维护,以及跨工具组合自动化玩法。合集覆盖从零基础入门创建 Bot、Skill 配置、订阅套餐比较,到多 Bot 团队搭建与内容生产等进阶用法,并附原文链接,方便读者按需查找学习。
本文介绍如何将 Claude Code、Grok Bot 和 Cursor cloud agent 串成一条自动化开发流水线。分工为:用户提需求拍板,Claude Code 负责读代码、拆任务、审 PR 和合并,Grok Bot 作为调度员派发 cloud agent 并跟进进度,Cursor cloud agent 负责写代码、跑测试、开 PR。这种架构省 Token 额度、支持并行开发、实现写审分离。搭建只需三步:在 Grok Bot 中创建专用调度 Bot 并粘贴协作提示词;在 Claude Code 中安装 cg-link 工具;登录 Cursor 完成授权。配置完成后即可通过 /cg-link 命令开始使用。
本文是零基础 Grok Bot 全流程教学。作者介绍了 Grok Bot 与 Codex、Claude Code 等项目型 Agent 的区别:每个 Bot 像有独立身份、职责和 Skill 的个人助手。文章讲解了 Grok Bot 的核心特性——每个账号配备一台云电脑,Bot 之间可互相传话、拉群协作;并给出四类 Bot 搭建方向:固定任务型(定时任务)、专业领域型(安装 Skill)、工具型(接入 Codex、飞书等 CLI)、连接器型(打通推特、密码管理器、邮箱等)。文中还包含安全提醒和额度消耗技巧,是一份实用的 personal AI 入门指南。