短剧剧本创作 Skill 正式发布:支持出海模式与全流程自动化
作者发布了专为微短剧剧本打造的 Claude Skill,包含选题、创作、角色开发到分集导出的 7 步工作流。该工具内置了爆款短剧方法论,支持好莱坞标准格式的出海模式,并能通过合规审核清单,帮助创作者高效产出专业级剧本。
作者发布了专为微短剧剧本打造的 Claude Skill,包含选题、创作、角色开发到分集导出的 7 步工作流。该工具内置了爆款短剧方法论,支持好莱坞标准格式的出海模式,并能通过合规审核清单,帮助创作者高效产出专业级剧本。
文章详细拆解了短剧剧本AI工作流Skill的七步操作流程,提供了包括出海模式和合规清单在内的高密度实用信息,结合2026年的最新行业数据,对创作者极具落地指导价值。
作者分享了其小红书账号月入约 2 万商单收入的经验,并开源了一套共 10 个 Skill 的小红书运营工具链。文章将运营拆解为定位、选题、写作、视觉、复盘五个环节,每个环节配备一两个 Skill,再加一个路由总控串联。涵盖账号定位咨询、热门选题搜索、标题批量生成、正文写作、封面与图文生成、账号诊断和笔记数据分析等功能,并提供从零起号、日常产出、诊断改进三条标准工作流,可在 Claude Code / Codex 等 Agent 中安装使用。
本文讲述了作者利用 Claude Code 等工具构建自动化工作流,在4个月内实现副业收入超10万的实战经历。内容涵盖抖音接单、SEO出海站群建设、半自动化外链系统开发以及 Skill 包产品化变现。作者分享了从工程化交付到建立长期资产的心得,强调了工具放大个人交付上限的重要性。
文章指出很多用户安装 Claude Code 后未进行有效配置,导致生产力未被释放。作者提出了两个关键步骤:首先通过初始化引导建立 CC 对用户的记忆(MEMORY.md),使其了解用户身份和工作偏好;其次配置专属工作流(Skill),将重复任务标准化。文中提供了初始化提示词模板及 GitHub 上的 cc-starter-kit 仓库,帮助用户快速搭建个性化的 AI 辅助系统。
作者分享了使用 EverOS Cloud 为 AI Agent 构建记忆层的实测体验。他通过自动生成 X 引用帖配图的工作流,总结了生图提示词敏感词、图片压缩、后台任务管理等踩坑经验。EverOS Cloud 能将 Agent 的任务过程存为 Case,自动提炼出可复用的 Skill(如「生成合规图像并添加水印」SOP),支持中英文混合检索(不到100毫秒)、业务资料接入、API 轻量集成、可视化管理记忆,并提供云端与开源自托管两种部署方式。作者认为,Agent 没有记忆就像每天重新带的实习生,能把经验攒下来才能成为靠谱的老员工,对一人公司尤其有价值。
文章介绍了红鸦 AI 图文创作工具,帮助一人公司批量制作小红书图文。用户输入主题或已有内容链接(图文、视频、文章),工具可生成大纲、标题、正文、逐页图片大纲和生图提示词,并批量产出封面和内容页。文章详细讲解了三种模式:普通图文(可挂知识库)、商品图文(绑定商品档案)、爆款复刻(逐页参考小红书笔记),并强调复刻不等于照搬他人内容。工具支持在网页端使用,也可通过 Skill 被 Codex、Claude Code 等 Agent 调用,同时提醒用户注意 AI 生成内容的平台合规标识要求。
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。
作者总结了半年高强度使用 AI 和 Agent 的实践经验:通过沉淀确定性知识库、将高频任务封装为 Skill、用 Plugin 弥补能力不足、多 Agent 分工协作以及构建外部记忆层来搭建可靠的 Harness 工作环境。同时强调 AI 是工具而非决策者,切勿把思考让渡给 AI;AI 并没有创造新需求,重塑的是服务边界;瓶颈在于人的认知与判断力。作者认为 Agent 已能交付生产级成果,真正的护城河是个人的业务理解与持续学习,建议以明确目标驱动闭环,先动手试用再说。
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。
作者总结了 10 条 Grok Bot 使用经验:Bot 适合长期反复的非编程任务,编程任务仍用 Codex、Claude Code、Cursor;摸清 Bots 的上下文机制,善用共用记忆和 Skill;不要一开始就把 Bot 拆得太细,像管理初创公司一样逐步扩展;优化重叠任务职责;成熟的标准化流程交给 CLI Agent 执行以节省额度;通过 Wake on Done Skill 实现 webhook 通知让长任务无人值守;用 Web Access Skill 补足浏览器自动化能力;关闭 App Nap 解决息屏问题;推荐用 Notion 做长期数据看板;最后分享了收件箱、产品反馈、订阅管理、商务财务、社媒数据等多个实用 Bot 搭建案例。
作者开发了第二个B-roll类Skill——eian-riso-broll,用于解决口播视频配画面繁琐的问题。该工具是一套孔版双色印刷风格的信息动画工作流:AI Agent自动从逐字稿中挑出值得配画面的句子,生成9:16竖屏信息动画视频。它内置10个模板对应10种信息形状(数字冲击、前后对比、流程步骤、金句等),采用三道确认闸门(分镜表、样帧、成片)确保质量,严格禁止AI编造内容。技术上使用HTML/CSS排版、GSAP动画、Chrome逐帧截图加ffmpeg合成,零npm依赖、无需联网和图片生成模型,专为竖屏短视频版面设计,跨平台渲染效果一致。
作者提出在 AI 时代执行成本越来越低,eval(评估)才是一等公民。他建立了 repo-evals 项目,系统测评各类工具和 skill,并详细介绍了完整的评估方法论:先看真实产出而非介绍;将工具分为原子、分子、复合物三个层级并采用不同检查标准;打分四档且分数拆开可解释;明确 who/when/how 使用场景;绘制工作流并与同类工具对比;标注部署成本和 license;把 README 承诺拆成一条条 claim 逐条核对实测证据;最后按层级使用不同检查清单(确定性、幂等性、工作流正确性、错误传播等)。文章以 guizang social card 为例演示了完整评估页面结构。
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。