用仓颉Skill免费蒸馏任何书的保姆级教程
本文手把手教你使用开源项目“仓颉Skill”及WorkBuddy工具，将书籍等资料免费蒸馏成AI技能（Skill）。教程详细介绍了资料准备、工具安装、模型选择及具体操作步骤。作者通过蒸馏《王川宝典》的实例，演示了如何低成本生成实用技能，并对比了使用专属技能与通用大模型在获取确定性和建设性建议方面的显著差异。
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DeepSeek 又更新了，我用 workbuddy 做了两个能上手的实验室
作者基于最新更新的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型，搭配 workbuddy 平台和 Anatomy 这个 Skill，用一句话需求分别制作了电动车工作原理和火箭原理两个中文交互式动画实验台，并部署到 Cloudflare。文章详细展示了制作过程：包括能量回收的负号读数、推力计算的模型假设等物理细节，也坦诚记录了脚本变量重复、部件遮挡冲突、满电回收测试失败等问题的排查与修复。作者强调「一句话开工」背后更需要制作、报错、修正和检查，并分享了从具体小需求出发使用 AI 工具的实践经验，主张通过动手交互验证 AI 产出是否可用。
震惊瘫坐：用 DeepSeek-V4.1-Flash 生成 10 秒逐帧手绘 MG 短片《墨戏》
作者使用 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 模型，仅用 37 分钟生成了一段 10 秒的 MG 逐帧手绘风格短片《墨戏》，效果接近 Opus 5.5 水准，并盛赞 DeepSeek 是国产大模型的未来。文章完整分享了视频生成的提示词工程方案：以 HTML Canvas2D 实现可变宽度笔刷渲染器，通过每 2 帧循环 3-4 个微差线稿变体伪造 line boil 效果，采用 24fps 一拍二节奏、smear 拖影帧、cel FX 点缀等手绘动画关键技法，配合水墨配色（墨黑、朱砂红、藤黄、宣纸米色）与帧同步音效，最终输出符合专业规格的 H.264 视频文件。
一条命令没敲，一分钱模型费没花，我用 DSH 把 128 元的 ESP32-S3 刷成了 AI 音箱
作者购买了一块 128 元的立创实战派 ESP32-S3 开发板，全程未手动输入命令、未花模型费用，通过 DSH（DeepSeek Harness）搭配 WorkBuddy 免费额度的 DeepSeek V4.1 Flash 模型，将开发板刷成小智 AI 音箱。DSH 自主完成了查固件、校验 SHA256、烧录、读串口日志、定位唤醒词等操作，作者仅负责插线、配网和语音交互。文章记录了从配置免费模型、排除充电线问题、烧录固件到激活配网及后台调优的完整过程，展现了 Agent 驱动硬件开发的高效体验。
用 WorkBuddy 做老板爱看的PPT
作者分享了使用 AI 工具 WorkBuddy 制作企业汇报 PPT 的经验。文章首先分析了为什么不用 HTML 做演示文稿：固定模板留白过多、修改不便、企业协作接受度低，可编辑的 PPT 更适合汇报、演讲和文件交接。随后作者以上海线下分享为例，讲述了完整制作流程：先让 AI 整理大纲（对比 ChatGPT 和 WorkBuddy 的输出），再交给 WorkBuddy 生成，并回答配图、风格等设计问题。文章给出了详细的操作步骤和可直接复用的提示词，涵盖大纲整理、设计确认、按页修改、导出检查等环节。WorkBuddy 除生成可编辑 PPT 外，还附带 DESIGN.md 设计规范、逐页文稿和演讲稿。
一句话生成AI多智能体互动课堂
文章介绍了清华大学MAIC团队开源的多智能体互动课堂平台OpenMAIC（GitHub 36.7K Star）。用户只需输入学习主题或上传教材、论文、音视频等资料，系统即可自动规划课程结构，生成包含知识讲解、测验、互动模拟和项目任务的完整课程，并配有AI老师和AI同学。作者详细演示了使用WorkBuddy Agent在本地部署OpenMAIC的全过程，包括配置大模型API、安装OpenMAIC Skill、排查白屏问题和接入TTS/ASR语音模型，并说明了导出MP4所需的前置依赖。该项目适合个人自学、教师备课、企业培训和编程实验教学等场景。
每次WorkBuddy培训我都会讲的Agent底层认知——构建项目分身
文章介绍了用AI推进真实项目时面临的两大痛点：材料多且杂导致AI抓错文件，以及新开对话后进度全丢失。作者提出「项目分身」方法：一是将项目文件夹规范为四区（01原始材料只读、02过程草稿、03内容底稿、04交付成果）；二是在根目录建立两份核心文件——CODEBUDDY.md写长期规则、00_项目总览.md记录动态进度，实现规则与进度物理分离。文章还讲解了用户提示词与系统提示词的区别、AGENTS.md跨生态通用标准及全局与项目规则分层，附上开箱即用的初始化提示词，并以「换对话不换文件夹，AI 10秒无缝接手」作为硬验收标准。
如何用 WorkBuddy 和手头资料，做成交互式智能问答网页？
本文详细记录了作者在广州某高校图书馆 AI 工作坊上，带领学员使用腾讯 WorkBuddy 将手头资料（如数据表、规章文件）制作为交互式智能问答网站的完整过程。文章涵盖：让 WorkBuddy 生成可视化网站、接入 DeepSeek API 实现自由问答、通过中转函数保护 API key 安全、用 Codex 操控 Chrome 自动完成腾讯云部署等环节。作者还分享了 API key 三道安全防线、部署踩坑经验（教程过时、云函数超时、日期偏差排查）以及成本控制（全班提问仅花两毛二），并强调数据授权与隐私边界的重要性。
万字实战教程｜我是如何用WorkBuddy搭建AI培训知识库的
作者分享了用WorkBuddy搭建AI培训知识库的完整实战经验。文章指出收藏夹和搜索无法让AI真正理解业务，核心问题在于保存不等于复用、搜索无法判断内容责任、一次性对话不会积累经验。作者从8份散乱材料复建了一个最小Wiki，设计了原始材料、来源卡、知识页、入口地图和交付物五个核心层，并通过设计一门两小时企业AI入门课来验证知识库的实际价值。文章还总结了AI建库初犯的错误（如未审核就标记live）、课程经验回写机制、定期Lint体检以及自动化来源雷达采集等持续运营方法，强调知识库的复利来自每次取舍都有理由。
同个任务，我用WorkBuddy&千问办公&TraeWork都跑了一遍
作者用三个真实自媒体任务（对标账号调研、内容写作、选题库搭建）实测对比WorkBuddy、千问办公和TRAE三款Agent工具。结果显示WorkBuddy三轮全胜，产出最全面可直接使用；千问办公擅长文档场景且最懂产品定位；TRAE颜值最高但排队严重、数据偏旧。核心发现是WorkBuddy和TRAE使用同一模型DeepSeek V4 Flash却结果天差地别，说明差距不在模型而在工具如何用模型。结论：工具没有高低，只有合不合适，先想清楚需求再选工具。
DeepSeek Harness 从 0 到 1详细拆解
本文详细拆解了DeepSeek Harness，一个开源的Agent执行框架。作者通过本地测试验证了其文件写入、Shell执行、权限拦截和会话轨迹功能，并指出当前版本更适合Agent开发者而非普通用户。文章对比了DeepSeek Harness与WorkBuddy、Codex的差异，分析了其插件化设计、权限控制和在企业落地中的不足，最后给出了适用人群建议。
WorkBuddy 实战教程 01｜从一个文件开始，完成第一份可检查结果
本文是 WorkBuddy 的实战教程，通过读取两份虚构资料生成一份新人速览文档，指导新手如何完成第一个可验证的 AI 任务。文章强调了在使用 Agent 时设定“任务边界”（控制读取、写入和执行范围）的重要性。通过提供一张包含目标、输入、输出和验收标准的“任务卡”，确保 AI 只读该读的文件、只写指定位置且不编造事实。最终总结了将复杂工作拆解为最小可检查闭环的方法论。
Seedance 2.5 提示词高阶指南
本文是一篇关于AI视频生成模型Seedance 2.5的进阶提示词指南。作者指出用户常犯的“一次性生成全片”错误，提出应通过生成多个蒙太奇片段来提取和汇总最佳镜头。文章详细拆解了从宏观到微观的标准化提示词结构（包含镜头、参考图、角色、环境、相机、序列和风格），并总结了通过动作体现情绪、注重物理轨迹、以及内嵌现场音效的核心技巧，旨在帮助创作者在控制高昂成本的同时，产出高质量且逼真的视频内容。
