我用AI给海外商家做网站，月入六位数
作者分享了自己利用AI工具（如Claude、GPT、Codex等）为海外小商户（尤其是旅游小镇的餐厅）搭建网站，实现月收入突破3万英镑的创业经历。文章详细介绍了从市场选择、客户获取、工作流优化到交付的全过程，强调了定制化demo和人工审核的重要性，并指出部分客户为情绪价值付费。作者认为AI变现门槛不高但落地不易，无需购买课程。
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从一个 Bot 到一整个组织，Grok Bot 的进阶用法分享
作者分享了国庆期间折腾 Grok Bot 的进阶用法，搭建了两套 AI 组织体系：一套服务跨境电商的 12 岗位亚马逊团队，一套服务个人自媒体 IP。核心玩法包括：将本地电脑托管给云 Bot，把在 Claude、Codex 中打磨好的 Skill 迁移给 AI 员工；按功能拆分岗位并写清职责边界；用 1+N 统筹机器人模式降低 Token 消耗；让 Grok 调用 Codex、Cursor 等外部 Agent 实现模型分层；接入飞书 CLI 落成云文档，以及通过 GBrain 知识库打通手机资料收集与工作流。文中还强调了岗位权限边界与人工把关的重要性。
Claude 封号，记忆归零？我的本地架构：换号也不用重训
作者分享了一套不依赖云端账号的本地 AI 工作流架构，核心思路是把规则、技能、日记等真正有价值的资产沉淀在本地硬盘，而非网页端/App 的记忆功能中。整套体系分为四层：工具层（Claude Code、Codex、Cursor 作为入口）、模型层（可随时更换）、架构层（本地文件结构）、处理层（按本地规则和技能处理任务）。作者通过全局规则文件（CLAUDE.md）、本地 skills 目录、按日短记忆 + 长期偏好文件、AI 日记四层文件体系，实现了账号封禁后快速恢复工作的能力，并提出新人可先从三步最小方案入手搭建。
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。
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。
我再也不想用第三方软件了
作者Julie Zhuo分享了她从依赖第三方软件到自建个性化工具的心路历程。她因不满现有AI代理管理工具的局限，利用AI在半小时内构建了移动端应用Mog Squad，随后又开发了桌面版，实现了同时管理Claude和Codex等多个代理、高度定制化的工作流。她还为孩子打造了融入个人生活故事的Duolingo风格学习应用。文章指出，AI时代让超个性化软件成为可能，人们将更偏爱自己组装的工具，第三方通用软件的主导地位可能被颠覆。
Skills 管理思路：本地管理 + 软连接
作者分享了管理 AI Agent Skills 的经验：不建议在本地一次性安装太多 Skills，因为过多的 Skill 会误触发模型调用并限制模型发挥，同时 Skill 描述会占用上下文窗口的 Token 预算。管理方法分两步：第一步将所有 Skills 统一放在本地目录（分 Github、personal、official 三类），并建立管理文档和定时更新脚本；第二步用软连接（symlink）按项目需要启用 Skill，而不是复制安装，避免全局启用浪费上下文。这些工作都可以交给 Codex/Claude 等 Agent 自动完成。
You need to be skillsmaxxing
Remy, from AI with Remy, shares how he runs his company on agent skills, treating them as SOPs for AI. He explains the concept of skills as markdown files that package workflows, and the problem of AI being single-player. The solution is to store skills in a GitHub repo and distribute them as plugins via Claude Code or Codex, enabling team-wide sharing, version control, and auto-updates. He also discusses designing skill chains, a self-improvement loop for skills, and a web app layer for managing them. The key takeaway is to centralize skills, use plugins for distribution, and continuously improve them.
想让 AI 帮你做完整项目？小白先学会这套工作流
本文介绍了一套利用 AI 开发完整项目的工作流，以 DeepSeek Harness 科普网站为例，演示了从模糊需求到分阶段开发、测试、验收和迭代的完整过程。作者强调了将需求具体化、使用 spec 和 tickets 管理任务、人工验收、以及将新需求和新 bug 记录为 ticket 的重要性。文章还提供了可复用的规则和工具，帮助读者将这套流程应用到自己的项目中。
8款前沿大模型能力横评：10个维度50项测试全解读
本文对8款前沿大模型进行了为期两天的深度横评，通过10个维度、50个细项的两轮测试，对比了模型在一次性复杂任务与拆解任务稳定性上的表现。文章详细解读了测试方法、评分标准及各模型优劣势，最终得出了适用于真实工作流的参考结论。
每天拆解一个创业赚钱案例｜Day 08：3天49单、利润近200元，用AI跑通小红书心理测试变现
本文作者七言分享了自己如何用一天时间，借助AI工具（如Claude Code、Codex）在小红书上跑通一个低门槛、高AI浓度的心理测试数字产品变现项目。文章详细拆解了从发现对标账号、拆解项目（产品、流量、成交路径）、到利用AI生成原创题库、网页、笔记和详情页，最终实现3天49单、利润约200元的过程。作者强调了“干中学”的理念，并提供了保姆级实操指南和商业心法，旨在帮助新手通过实践学习AI和赚钱。
Higgsfield + Codex/Claude MCP 全流程教程
本教程详细介绍了如何通过 Higgsfield MCP 连接 Claude 或 Codex，实现从剧本到成片的自动化视频生成流程。内容涵盖环境配置、基础操作、进阶工作流、8个真实案例解析、工具功能说明及点数管理，旨在帮助用户利用 AI Agent 高效批量产出视频内容。
2026最强 AI 组合之一：Codex + Figma，不会代码也能做产品！
本文介绍了 Codex 与 Figma 结合的 AI 产品开发工作流。通过 Figma MCP 连接两者，实现了从需求梳理、设计生成到代码开发及浏览器验证的闭环。文章详细讲解了如何利用 Codex 进行需求分析和代码编写，以及如何在 Figma 中进行双向协作与设计评审，大幅降低了产品原型开发的门槛。
