财报分析Skill保姆级教程:5分钟装好
文章介绍了GitHub上热门的开源美股分析项目Day1Global-Skills,包含科技股财报深度分析、价值评估等5个工具。作者详细讲解了在Claude、Claude Code和Codex中的安装步骤,提供了实战提示词模板,并分享了在财报季的高效使用流程及注意事项。
文章介绍了GitHub上热门的开源美股分析项目Day1Global-Skills,包含科技股财报深度分析、价值评估等5个工具。作者详细讲解了在Claude、Claude Code和Codex中的安装步骤,提供了实战提示词模板,并分享了在财报季的高效使用流程及注意事项。
作者分享了对 REA(Reverse Engineer Anything)工具的实测体验。REA 为 Claude、Codex 等 AI 接入了一整套逆向工程工具,能够分析没有源码的软件,从模块、路由、IPC 通信追踪功能实现逻辑,并在自己的项目中复现。它还可以拆解不开放接口的 Electron 桌面应用,甚至调用 Ghidra、Hopper 读取伪代码和汇编,精准还原老游戏和老旧库中的算法。作者以剪映等项目为例验证了其强大能力,并引发讨论:AI 时代,软件逆向如此容易,是否意味着一切都要开源了?
作者用 AI 工具 Jev 逐个阅读 README,整理出 180 个能让 Claude Code、Codex 等编程 agent 直接制作、剪辑视频和动效的开源 skill 仓库,分为剪辑与后期、讲解科普、框架工具包等 10 个类别,每个都附安全评级(178 个 SAFE)。文章指出代码化出片(Remotion、HyperFrames)是主流路线,占四成;镜头配方卡正在成为通用资产;107 个不到 50 星的小仓库信息密度被严重低估,按星数排序会漏掉它们。仓库与在线筛选页面均已开源,每 8 小时刷新。
作者宣布近期将完全开源一系列自用的自动化Skill和工具,以解决X平台创作者面临的大部分问题。这些工具涵盖四大核心功能:一是微信CLI及个人情报库,实现聊天记录检索与群聊信息自动总结;二是X增长系统,一键拆解爆款帖子找对标;三是X爆款内容系统,实现从构思、撰写、配图到利用Codex自动排版发布的全流程自动化;四是每日AI简报,自动追踪全网热点提供创作素材。此外,全平台发布、数字人工厂等更多工具也在开发筹备开源中。
本文是一篇从零到一开发抖音整蛊类弹幕游戏的完整教程。作者以原创玩法"嘴硬小怪兽"为例,讲解如何用 Codex 辅助开发 Unity 游戏,并接入抖音直播 LiveOpenSDK。内容涵盖:开发者注册认证与资质准备(软著、授权材料)、创建弹幕玩法获取 AppID、提交玩法提案、设计弹幕/点赞/礼物互动规则、用 Codex 生成场景和整蛊动作(挨锤、喷嚏、头套)、本地模拟互动测试、安装官方 SDK 并实现消息推送与礼物履约上报等完整流程,目标是让主播直播自己的游戏,实现从播客到游戏厂商的转型。
本文是一篇面向小白的 DeepSeek Harness(DSH)完整上手教程。作者介绍了 DSH 的核心特点:门槛低(DeepSeek 账号登录即用)、一切皆插件(连 Agent 循环都可替换,社区插件超 6000 个)、过程可回放(轨迹功能)。文章详细讲解了下载安装、登录方式(账号与 API Key 两种)、界面各功能入口(模式、权限、模型、推理强度等)的含义,并分析了计费方式与省钱技巧,同时提醒它仍是预览版,未经过安全审计,需注意数据安全。后续还将涵盖插件市场、原理拆解、实战练习及与 Pi、Claude Code、Codex 的对比。
燃气行业财务人员Lucky在卡兹克开源AIHOT当天,借助AI将源码改造成燃气行业资讯站GasHot。零代码基础的他像包工头一样指挥多个AI协作:Claude Code主力开发,Codex负责代码审查和可靠性,DeepSeek做日常资讯AI把关。三周内完成部署、公网上线、接入37个信源、SEO改造和监控机制,并解决了信息准确性、界面简化、数据合规、搜索引擎收录等难题。GasHot提供气价盯盘、业务视角要点、政策倒计时和一页日报,大幅节省了翻找政策资讯的时间。作者证明:懂行业的人,即使不会写代码,也能借助AI亲手造工具。
本文是 Codex-OpenPencil 插件的快速上手教程,以设计一个服装购物 APP 为例,完整演示从安装、打开画布、确认风格、扩展页面、选中元素口喷修改,到图片生成与搜索、保存设计资产,再到设计稿转代码的全流程。插件免费开源,提供支持平移缩放的无限画布,Codex 负责理解需求并调用工具,OpenPencil 负责设计展示与编辑,可 100% 还原生成 HTML、Vue、React、SwiftUI 等框架代码。文章还介绍了看板、教程图、对比图、PPT 等其他应用场景及常见问题处理方法。
Latent Space 首期「High Taste Testers」栏目中,五位 AI 重度用户在 OpenAI DevDay 2026 后畅谈产品真相。核心观点:模型前沿没有让人失望,产品执行让人失望;Dots 等功能藏得太深、远程执行与状态迁移未解决;Codex 桌面端更新频遭差评;行业应从 agent 转向 assistant,助手胜负在减负;Jev 决策模型改变的是成本曲线而非能力边界;信任是这一代模型的真正分水岭;分发与深度的矛盾注定产品分裂,各自占据生态位。
作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式,并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式,该赛道仍有空白。针对论文小白,作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science:内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告;支持灵活接入 Codex、Claude 等模型;研究过程可回溯审核;支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识,项目已开源。