群友总来找我优化封面工具
作者发现即使 GPT image2 很强，但可编辑、可控的封面工具仍是刚需。因此借鉴 Canva 的编辑体验，开发了开源的封面工具 Coverly。该工具支持免费使用模板、拖拽编辑，并提供在线使用和开源仓库。未来计划结合 codex 出图与 Coverly 微调的工作流。
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商单内耗终结者：开源「商单 Skill」+ EverOS，经验永久复用
作者针对商单博主接单时反复从零开始的内耗问题，开源了一套「商单 Skill」工作流，配合 EverOS 记忆工具使用。方案分三步：将过往 Brief、交付稿件、踩坑复盘入库转为可检索记忆；自动沉淀 SOP 与可复用流程；新单先由 AI 拆解需求、调取历史爆款套路，再动笔成稿。改稿经验也会永久存档，帮助提前规避品牌禁词、法务审核等雷区。所有经验本地或云端存储，工具负责记忆，人负责决策。附赠动笔核对清单，实现「记录→提炼→检索→回存」的经验复用闭环。
用 Codex 剪视频：剪映两天的活，我动嘴不到一小时（附开源 Skill）
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。
把微信消息一键转给WorkBuddy之后，我的工作流更丝滑了
作者发现微信新增了"转发到其他应用"功能，可一键将群聊记录转给腾讯WorkBuddy，基于此更新了工作流并开源两个Skill：一是wechat-group-digest，将群聊整理成日报长图，包含今日要点、"可以动手的事"（从群聊中挖掘工具需求和选题信号）、活跃榜等模块，实测93条消息12分钟出图；二是选题库Skill，将对标公众号文章拆解为五层信息（基础信息、选题、标题公式、结构、提示词及空白角度），通过飞书连接器存入多维表格，还支持选题簇去重提醒。作者强调此方式为官方认可路径，相比自动抓取微信更安全，并提供了详细配置说明和开源地址。
两句话，55 分钟，一条 3D 纪录片：我把它做成了一个 skill（已开源）
作者用 Claude 制作 3D 历史纪录短片，通过将制作经验封装成开源 skill（code-doc-film），把《郑和下西洋》片子的制作时间从 116 分钟压缩到 55 分钟，只需两句指令。skill 本质是一个包含说明文档和脚本的文件夹，核心是一张「翻车表」：记录镜头钻山、音画不同步、史实错误、渲染纯色等 7 类踩坑问题及自动化校验方案。文章同时坦承 skill 的局限：人物建模粗糙、未做过的题材仍慢、事实核对只保证有出处不保证正确。
ChatGPT插件全指南：这20+个插件才是它真正的生产力
文章系统梳理了20多个常用ChatGPT插件，强调不要在多个软件间来回切换，而应让ChatGPT直接连接常用工具。作者按使用场景将插件分为六类：自媒体与设计（Canva、Figma）、日常办公（Gmail、Google Calendar）、资料与知识库（Google Drive、Notion）、数据分析（数据分析、Amplitude）、开发与做产品（GitHub、Firebase、Netlify、Lovable）、商业与销售（Stripe、Salesforce）。每个插件介绍了用途、典型指令和适用人群，并给出了按职业场景选择插件组合的建议，如写作加设计选Canva+Figma，开发选GitHub+Firebase+Netlify等。
Agent 时代复刻一条爆款视频从而沉淀出自己的工作流到底有多简单
作者尝试用 Codex 结合开源工具 Hypit 复刻千万粉博主'小Lin说'的口播视频，发现 AI 生成的不仅是一条成片，而是一套可修改、可复用的视频 Workflow。Hypit 是面向 Claude Code、Codex 等 Agent 的开源视频语言和系统，人物、台词、字幕、B-roll 和特效跟随文字与叙事事件组织，而非固定在时间线上。修改主持人、图表或背景时只需重新生成相关组件，还能批量生成不同人物、内容、语言版本。作者认为这大大降低了复刻爆款视频、沉淀个人工作流的门槛。
正式开源！比橙皮书skill更强10倍的Huashu-Report来了！
花叔开源了Huashu-Report，一个用于让Agent产出高质量报告的Claude Code Skill，比之前的橙皮书skill更强大。文章指出AI写报告的瓶颈不在文笔，而在编造数字、重复叙述、口径不一致。解决方案分三层：先建数据表锁定数字来源，编译器检查正文引用；将可机器判定的规则全部写成函数而非留在手册中；脚本自动检查排版后仍需人工逐页目检。Skill支持六种报告原型：咨询deck、研报、学术综述、论文、调查、科普，并通过对74份顶级机构AI报告的解剖学习最佳设计品味。项目采用MIT协议开源。
我开源了一个Codex Skill｜把角色图片变成游戏帧动画
作者开源了一个Codex Skill，实现从一张角色图片自动生成游戏帧动画的完整流程：角色图 → 动作描述 → AI生成短视频 → 自动抽帧 → 角色对齐 → 输出PNG帧动画或Sprite Sheet。Skill支持有角色图或仅凭文字描述两种方式，通过SKILL.md让Codex理解整个工作流，并抽象出video_provider层以支持Seedance、Veo等不同视频模型的灵活切换。当前为V1版本，链路已跑通，未来计划优化关键帧挑选、动作循环质量判断及输出Unity/Godot等引擎格式。作者认为视频模型将改变游戏美术素材的生产方式。
GPT 6+Blender+Seedance 2.5 组合，提高AI视频可控性，附多种案例提示词
本文介绍了一套AI视频生成工作流：使用Codex（GPT 6）进行分镜设计和空间推理，操作Blender完成白模预演，再结合Seedance 2.5进行视频渲染。该方法可提前预演视频骨架，节省视频生成积分，并通过自然语言多轮修改分镜。文章提供了复杂运镜控制和人物对话正反打两个案例的详细提示词，涵盖角色资产锚点、场景描述、镜头节奏、音效设计和负面提示词，实现高可控性的AI视频生成。
用AI四天做一款完整3D游戏：PaperRoute开发教程
国外开发者用 GPT 5.6 Astra 四天消耗15.6亿 token 做出完整可玩的3D游戏 PaperRoute。文章介绍其核心方法论：先让游戏能玩再做好看；将项目拆成游戏机制与美术资产两条独立工作流，一个问题对应一个 Prompt、一次测试和一次提交；3D 资产用 Blender 脚本后台生成；角色则结合 ChatGPT 概念图与 Astra 减面绑骨。核心启示是：AI 时代关键能力是任务拆分、建立测试、选择合适工具并反复迭代，而非迷信单一模型。
一周吸粉2000+的开源AI视频工作流BoomEarth部署指南
作者开源了一套AI视频自动化生产工作流BoomEarth，一周内在多个平台涨粉2000多。该工作流从定稿到出片仅需20-30分钟，内置九套视频风格，支持自定义IP形象。文章详细介绍了部署步骤：安装Git、Node.js、FFmpeg等基础环境，接入本地IndexTTS2配音，配置生图与ASR字幕服务，并通过Agent编排内容理解、画面生成、配音字幕、视频合成与质检归档的完整流程。文章强调先跑通30秒短验证片再扩展，按阶段恢复失败任务，避免重复扣费，实现部署一次、重复使用的低门槛视频生产线。
这个skill，可以复刻任意写作风格
前文字记者作者介绍了自己开发的「写作蒸馏器.skill」，一个可以复刻任意写作风格的 Claude Skill。该工具基于语言学研究方法，将写作风格拆解为六层：词汇统计、文章结构、选题逻辑、视角、认知世界观以及配图排版，通过量化统计和逐篇标注的方式蒸馏出可复用的风格规则档案。使用流程分三步：准备至少20-30篇同体裁完整文章作为素材、让agent自动蒸馏生成Writing-DNA等风格文档、写作时让agent重读风格文件并参考原材料来复现风格。作者对比了蒸馏与微调两种方案，认为小样本场景下蒸馏通过锚定模型注意力更有效。该skill已开源并被超6759人使用，作者也分享了基于它的新写作工作流。
