如何有效使用Agent的/goal功能进行自动化任务
本文介绍了如何高效利用Agent的/goal功能让其长时间运行直至完成目标。作者指出，设定目标时需明确目标、验证方式及停止条件。以视频转录性能优化为例，建议先建立基准，让Agent自主分析瓶颈并迭代优化，将停止条件设为“无优化空间”而非具体指标，以避免任务过早结束或走向极端。此外，为节省昂贵的顶级模型额度，建议主Agent仅负责分析与编排，具体执行交由subagent处理。
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用 Agent 养一支自有 AI UGC 队伍：Tibo 的 9 步 12 提示词全流程
文章介绍如何用 Agent 搭建自有 AI UGC 创作者队伍，替代传统按条租用真人 UGC 的模式。核心做法：按买家分段设计 3–4 个有固定脸、有人设的 AI 创作者，用 Agent 每日搜索爆款短视频、改写成角色口吻、同脸渲染并提前 24 小时排期，人工只审队列和周更话题。产品只占视频一个节拍，多数内容是人生而非广告。文中详述 9 步流程与 12 条提示词，包括接 Revid MCP、写角色 bible、建固定 character、话题设计、爆款拆解、每日跑批等，并强调 bio 标明 AI、禁止假评测等硬规则。
Human-in-the-Loop 持续 AI 开发工作流分享
作者受 yetone 分发的 AI 持续开发工作流启发，分享自己基于 Claude Code + Codex CLI 的开发实践。核心思路是：主 Agent 用 Claude Opus 负责需求分析、任务拆解、调度与审查，Codex 负责具体编码，低成本 Claude Subagent 监测 GitHub Issues/PR，并结合 Git Worktree 隔离任务。开发前强调明确需求、复用成熟开源组件（yt-dlp、Whisper、FFmpeg）、不断质疑想法；开发中通过 Human-in-the-Loop 让人负责体验与最终决策，AI 处理重复任务。文末附完整的可复用提示词。
如何用一组AI智能体实现工作自动化（完整配置+提示词）
作者介绍了使用Teamily AI平台将多个AI智能体组织成一个团队来自动化工作的完整流程。作者以构建一个免费提示词库网站为例，搭建了包含趋势研究员、内容创作者、网页开发者和验证编辑四个智能体的群组，通过明确的群组规则定义各智能体的职责和交接流程。智能体之间能读取彼此的输出、互相质疑，验证编辑器还两次拦截发布，发现引用错误等问题。最终作者将整个流程保存为Loop，实现每周自动重复运行，展示了人机协作群组替代多聊天窗口粘合工作的方式。
如何用 AI Agent 运营营销团队实战手册
作者基于与多家顶级 AI 公司合作的观察，分享了用 AI Agent 提速营销团队工作的实战方法论。核心流程：1）从客户已有的真实问题出发（销售通话、支持消息等）寻找内容选题；2）为写作 Agent 配置产品文档、客户问题和团队偏好，并创建自定义 Skill 将用例转为演示脚本、问题解答文章等，每天通过 Slack 给每个成员推送相关选题；3）将 Devin 接入 Slack 营销频道，自动起草初版并汇报进度，衡量标准是好想法变成已批准工作的速度；4）用 Remotion、InVideo 等工具将一个好的演示制作成多个视频。
AI Agent 自动化网盘拉新副业，闲鱼 MCP、资源站一网打尽
文章介绍了用 AI Agent 自动化网盘拉新副业的完整链路，分为四段：网盘拉新（现金流入口）、夸克 MCP（自动管理网盘文件、批量改名、转存分享）、闲鱼 MCP（自动上架、改价、发布商品）、资源站（承接流量与复购）。作者详细讲解了网盘拉新的运作机制、结算归因规则、行情价格与注册流程，并给出夸克 MCP 和闲鱼 MCP 的安装配置方法、密钥管理与风控注意事项，最后分享了自己的项目实操，用智能体一句话完成 MCP 安装、闲鱼上架和 WordPress 资源站发布，实现人只负责选品和检查的全自动化流程。
Muse 完全使用指南：9 个实战用法，附可直接复制的提示词
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Muse 终极玩法：全自动撸 Claude 账号完整教程
本文是 Meta 新发布的个人 AI Agent「Muse」的新手实操教程，演示如何让 Muse 全自动完成 Claude 账号注册。作者介绍了 Muse 的能力（自带文件系统、终端和浏览器，可自主浏览网页、填表提交、生成文档、后台多任务处理），并详细讲解四步流程：登录 Muse、一句话下任务、回答它提出的问题（邮箱、验证码、人机验证、套餐选择等）、最后验证注册成功。文中还包含常见问题解答、升级 Pro/Max 的充值方法，以及账号安全提醒，强调不要批量注册以免触发风控。
AI Agents 完全指南：部署你的第一个 Agent 集群
这是一篇面向初学者的 AI Agent 完全指南，介绍如何部署实用的 agent 集群（swarm）。文章首先区分了 AI 聊天机器人与 AI Agent：前者只与你对话，后者能代你执行桌面操作。随后系统讲解了构建高效 Agent 的四大要素：1）Context（上下文），建议通过 Claude Cowork 用语音提问生成 context.md 文件；2）Memory（记忆），让 Agent 通过 memory.md 持续学习你的偏好；3）Skills（技能），类似 SOP 的分步任务文档，可通过手动讲解或屏幕录制自动生成；4）Tools（工具）。文章还介绍了 Harness（如 ChatGPT agent、Claude Code subagents）和 Loops（持续运行的工作流），帮助读者打造 24/7 全天候工作的迷你 AI 员工团队。
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一个人，也能配齐一家公司：我用 Grok Bot 搭了 6 个岗位
本文是译者想风对一篇爆文的中文翻译，介绍了 xAI 推出的 Grok Bot——一种拥有专属云计算机、可像真人一样操作 LinkedIn、Gmail、Slack、Notion 等真实工具的自动化机器人。文章详细讲解了从获取访问权限、创建第一个机器人、连接工具、教授任务、设置定时或事件触发器，到将多个机器人加入群聊协同工作的完整六步流程，并提供了一个'参谋长'机器人及首席助理、侦察员、内容、工程、客户、财务等 6 个即用型机器人提示词模板。作者强调从'下达指令'到'授权委托'的转变，同时坦诚指出产品处于早期测试阶段，涉及金钱、法律等敏感任务需设置防护措施。
万字长文｜从 Skill 到工作流：复制三段提示词，做出你的第一条 AI 工作流
这是一篇面向零基础读者的实战教程，教读者通过复制三段提示词，让具备本地文件读写能力的 AI（以 Codex 为例）依次创建内容分析、写作、审校三个 Skill，完成一篇文章的素材分析、大纲初稿和审校验收全流程。文章强调'先做出东西，再弄懂原理'，每段提示词后设有操作后检查清单，帮助读者验证 AI 是否真实创建文件、守住事实边界（如虚构案例性质、不把相关性写成因果）。教程把重复性的提示、纠错动作固化为可复用的工作流，实现长期复用，无需手写代码或安装软件。
用机器人自动化你的生活
作者分享了一套通过 AI Agent 自动化个人生活的实用方案。文章提供了一份可直接复制使用的 Markdown 提示词，角色为「AI Agent 架构师」，用于对用户的生活和工作做全面审计与访谈。核心原则是最小化有用的 Agent 编制（通常 1-3 个即可），遵循从手动任务到一次性 AI 任务、技能、例行程序、命名专家 Agent、多 Agent 协作再到定时自动化的渐进升级层级。文章详细给出工作流决策漏斗、Agent 拆分测试的六个维度（所有权、上下文、工具、工作风格、审批边界、触发节奏）、Agent ROI 评估方法，以及 Grok Bot 与 Hermes 两个运行时平台的选型指导。
