用NewMax抖音连接器和dontbesilent对标法拆解分析
文章介绍了使用NewMax的抖音连接器和dontbesilent对标法对爆款内容进行拆解分析的方法。作者通过将各类社交媒体数据源封装成工具供NewMax调用,实现了自然语言获取数据并进行分析或改写。作者还计划通过缝合dbskill工作流来进一步强化Agent的能力。
文章介绍了使用NewMax的抖音连接器和dontbesilent对标法对爆款内容进行拆解分析的方法。作者通过将各类社交媒体数据源封装成工具供NewMax调用,实现了自然语言获取数据并进行分析或改写。作者还计划通过缝合dbskill工作流来进一步强化Agent的能力。
作者分享了耗时近一个月开发的 Skill「/dbs-title-cover-intro」,属于 dbskill 工具包(v2.21.0)。用户把稿子发给它后,它会先询问内容用途(文字、待拍视频或已完成视频),然后协助确定选题:最多给出 4 个按受众从小到大排列的选题,并附标题示例,还会引导用户补充能建立信任的经历或数字。选定选题后,它一次性生成小红书、B 站标题各 3 个,抖音/视频号文案、图文封面文字、主页封面文字、视频前 10 秒开头方案,以及最多 3 条稿件修改建议。文中还介绍了安装与更新方式。
文章由 dontbesilent 的 Codex 撰写,完整复盘了一个内容诊断 Skill(dbs-beta-content-value)的制作过程,介绍如何将个人经验沉淀为 AI 可重复执行的规则。核心流程为:定义任务 → 做出第一版 → 输入真实案例 → 定位错误位置 → 写成通用规则 → 换案例复测。文章强调使用真实案例暴露 AI 判断错误、区分任务目标/判断过程/对外表达三类错误、用理论(如信息觅食理论)稳固规则、以及用已有 Skill 协助制作新 Skill 的协作链,最后附上可直接使用的 Skill 制作清单和母提示词。
作者评测了AI金融平台Minara,指出常见AI Trading工具只给分析建议,而实际交易中的查数据、定策略、回测、执行仍需自己完成。Minara定位为AI-native金融操作系统,接入50+实时金融数据源确保数据可信,支持策略市场、自然语言生成策略回测(含手续费、滑点、Funding建模)、模拟交易与Autopilot自动化监控,覆盖加密货币、股票、黄金外汇市场,帮助新手完成从研究到执行的完整交易流程,实现Run Your Own Wall Street。
文章探讨了在 Agent 时代如何设计新工具 dbskill 的入门体验。作者反对传统的 PDF 教程模式,认为这要求用户先分类问题再调用工具,不符合直觉。 dbskill 通过 /dbs 命令让 Agent 自动读取上下文、判断步骤并调用 Skill,实现‘没有教程也能学会’的即用即学体验。
文章介绍了 Codex 为 dontbesilent 构建的一套内容结构化工程系统。该系统利用 Agent 处理了本地 143 个目录、2330 个文件(约 2 亿 Token),将散落的文稿拆解为问题、概念、观点、案例、方案五类核心单元,并构建了包含主题地图和选题装配稿的关系网络。目前该系统已封装为 Skill 开源,用户可以通过调用 `/dbs-content-system` 将自己的本地内容转化为可被 Agent 持续调用的结构化资产,实现从“存文件”到“建系统”的转变,极大提升内容复用效率。
文章系统梳理了当前市面八大 AI 浏览器自动化方案路线:①传统自动化派(Playwright/Selenium);②CDP+MCP/CLI 派;③浏览器插件派(OpenCLI 等,复用登录态);④原生 Agent 浏览器派(Ego Lite、BrowserOS neo,定制 Chromium);⑤AI 自主操作派(Browser Use、Stagehand);⑥云端浏览器派(Browserbase 等);⑦专业数据采集派(Crawl4AI、Firecrawl);⑧演进中的 WebMCP 标准。文章分析了各路线优劣势,并给出实际工程选型建议:固定任务用脚本,接管本地浏览器用插件,混合自动化用 Stagehand,云端高并发用云浏览器方案。
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。
本期早报围绕智能体系统建设展开:一是 Anthropic 负责人解释 Claude 交付架构,将会话记录、运行框架与沙箱执行环境分离,使失败恢复不影响工作连续性;二是 LangChain 分享设计智能体的实践,将设计师的审美判断沉淀为技能与知识库,中位费用从 8 美元降至 0.50 美元;三是 Ai2 研究检验 LLM 判断研究想法新颖性的可靠性,发现提示词变化可导致准确率剧烈波动。此外还涵盖 Google A2UI 推理格式、Optiver 模型接入平台、小红书 AllSpark 数据管线及 K2 Lab 垂直 AI 产品等内容。
本文是 Devin Desktop 桌面客户端的使用教程,作者从安装配置讲起,详细介绍界面布局(Agents View 与 IDE View 两种视图)、模型切换与 Adaptive/Fusion 两种智能路由模式(推荐 Claude Opus 5.5 + SWE-2 的主导+辅助模型搭配)、权限设置提示词、Normal/Plan/Ask 三种工作模式,以及 IDE View 的 Git 提交、Codemaps 等功能。重点介绍了较少被讨论的 Devin Cloud 功能,可在 Windows 上通过云端虚拟机构建 Mac/iPhone 应用。文章面向刚上手 Devin 或从 Codex 迁移的开发者。
本文是 Grok Bot 系列教程的 Day1,介绍两大进阶玩法:一是打通 IM(以微信为例),通过 Webhook 和 ClawBot 插件把微信变成 Bot 的消息接收入口,并扩展支持图片和文件收发;二是打通本地设备,在一台常驻 Mac mini 工作站上安装客户端,用管家 Bot 通过 machineId 绑定管理机器,实现巡检、定时任务和远程调用。最后通过一个横跨手机、云电脑、工作站和微信的长任务实战,展示多设备协同流程,说明 Grok Bot 可作为整合云端、工作站、IM 和手机资源的中转站与调度中枢。