AI PM OS 2.6: Kill Your Darlings
本文介绍了AI PM OS 2.6版本的更新内容，重点包括对240多个技能的重构，以适应当前模型能力的提升，并探讨了技能作为工作单元的未来。此外，新增了'好PM/坏PM'技能，通过识别用户行为模式并提供引导，帮助产品经理自我改进。作者强调技能不会消失，但其形态和组合方式正在演变。
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产品项目初始化Prompt：让Agent参与产品全流程
作者分享了《产品经理 AI 实践手册》中的项目初始化 Prompt 完整版，可交给 Codex、Claude Code 等 Coding Agent 在空项目中执行，构建一个'项目脚手架'。内容包括：按编号前缀建立 00-rules 到 99-archive 的目录结构；创建 .gitignore；编写核心规则文件，涵盖目录职责与命名约定、唯一事实源原则、需求状态流转（candidate 到 closed）与阶段门槛、产品工作流纪律；以及入口文件如 README.md、AGENTS.md（AI 协作规则与硬性边界）、各子目录 README、输入来源登记表和需求池表。初始化完成后，市场分析、需求调研、原型、PRD、评审、研发、测试、验收和复盘可在同一项目上下文中持续进行。
/eng-shape: a simple skill to engineer better products
本文介绍了一个名为 eng-shape 的技能，旨在帮助产品团队在开发前确定产品的形态（如机器人、仪表盘、扩展等）。作者指出，需求并不能决定产品形态，而大多数 AI 代理对此缺乏创意。该技能通过七步流程，包括定义核心三元组（谁触发、谁使用、在哪里运行）、进行 GitHub 调研、归类原型、评分选择等，最终生成一份约 120 字的构建简报。文章还讨论了在规模化场景下该技能的局限性，并推广了包含此技能的 AI PM OS 产品套件。
Compound Engineering v3 发布：统一命名空间与增强可追溯性
文章介绍了 Compound Engineering v3.0.0 的主要更新，包括使用 'ce-' 前缀统一命名空间以避免冲突，通过结构化文档实现从头脑风暴到代码提交的全流程可追溯性，以及对 Codex、Pi 和 Copilot 等 IDE 的全面原生支持。此外，v3 优化了代码审查流程以防止橡皮图章，改进了调试方法论以减少猜测，并增加了对 Swift/iOS 的审查支持和本地保存功能。
用 Manus 改造 Manus，AI Native 组织改造的实践和思考
文章记录了 Manus 团队在研发 AI Agent 产品的过程中，用自家产品改造自身组织运作的实践。研发团队通过 Manus-mono 统一入口和给 AI 的说明书，让一个工程师能同时处理十几个需求，一人写完前后端和移动端；产品团队实现了端到端上线，所有产品经理都提交过代码，甚至用视频代替传统 PRD 表达需求；市场团队则引入'数字同事'参与工作流，自动跟踪发布、复盘数据、跨团队对齐。整体上，组织从 Human in the loop 走向 Human on the loop，减少人与人之间的打断损耗，人更多承担监督、判断和决策的角色。
用完 12 个 Personal Agent 后，我找到了决定好用上限的五个标准
作者实测 12 个 Personal Agent，基于 1505 条覆盖 11 类的用例，总结出评判 Personal Agent 好用程度的五个维度：记忆能力、信息获取、Computer Use、主动性和多端联动。文章通过记账、海鲜市场自动回复、自动剪辑视频、跨设备调度 Codex/Claude Code/Grok 等 9 个真实案例展开分析，指出 Agent 与个人已有账号和应用生态的重叠度决定其上限，并对比了 Today、Grok Bot、OpenAI Dots、千问等产品的差异，最终分享了以手机远程调度多台电脑多 Agent 协同的工作流。
Motion Engineering: 一个 Agent 打造五个部门的动画工作室
文章介绍如何将 Claude Opus 5.5 变成一个完整的动画制作团队，通过设立导演、艺术总监、动画师、渲染工程师和评审五个“部门”，让一个 agent 依次完成故事策划、视觉设计、动画编码、渲染和质检的全流程。作者强调关键不在模型本身，而是围绕模型构建的生产系统：使用 Claude Code 作为 agent、Remotion 作为视频框架、FFmpeg 处理媒体。模型不直接生成像素，而是编写产生帧的代码，使首个视频成为后续的基础。真正的“一次成型”背后往往是详尽的提示词、参考资料和生产环境，工作室化流程才是可复现视频创作的核心。
Grok Bot 两周实测：把 6 个 Bot 拉进群，我给自己搭了协同小队（附模版）
作者高强度实测 Grok Bot 两周后的经验分享。Grok Bot 自带 24 小时云端主机，持久化硬盘、多 Bot 共享同一台电脑，还可远程桌面操作。文章介绍了 Connect Apps 连接 GitHub、X、Gmail、Notion 等生态的用法，以及信息雷达、仓库盯梢、邮件分拣等自动化场景。重点分享了群聊多 Bot 协作的踩坑经验：上下文易乱、需要反复协调，核心是必须设立统一的协调者角色。作者据此搭建了'研发小队 Build Lab'（产品、设计、开发、测试、项目经理、增长六个角色）和'视频工作室 Video Studio'（导演、编剧、素材、配音四个角色）两套协同流水线，并公开了配置模版和社区资源链接。
基于 Claude Code 的视频自动化剪辑指南
本文介绍如何用 Claude Code（Opus 5.5）实现视频自动化剪辑：将原始 MP4 或文章丢入本地文件夹，让 AI 一次性完成去水词、加字幕、绘制解说动效并合成导出 MP4。与传统扩散模型 AI 视频工具不同，该方法采用可编程视频渲染路线，通过 HTML Canvas + Playwright + FFmpeg + F5-TTS 用代码逐帧画出视频。作者分享了三个实操诀窍：用交付清单代替复杂提示词、截图投喂视觉参考、丢案例库网址进行逆向工程并沉淀为 SOP。文中还拆解了完整的工程级渲染管线，包括分镜对齐、本地语音克隆、字级音画同步与自动化视觉 QA，并附上可直接复用的完整 Prompt 模板及适用场景边界建议。
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。
我让 Opus 5.5 当导演，一个人 2 小时跑通 AI 短剧制作全流程
作者分享了用 Opus 5.5 作为 AI 导演，从剧本到成片全自动制作 AI 短剧《神文觉醒》的完整流程。人只参与三件事：提供剧本、回答问题、看片提意见，其余写提示词、出图、生成视频、挑片、剪辑、配乐全部由模型完成。文章提炼了 16 个技巧，包括分段生成、连戏表锁定细节、角色三视图、首尾帧生成画面文字、表演状态控制台词语气、抽帧审核等，并介绍分镜师 4.0 九环节工作流和 Studio 看片插件，展示了 AI 从操作员工具进化为导演的实践路径。
Loop Engineering 实践：yetone 用 Claude Code 三循环自动化维护 Magpie
文章介绍开源开发者 yetone 使用 Claude Code 和 Opus 5.5 模型，通过三个 /loop 循环任务自动化维护 Magpie 项目的工作流。三个循环分别处理 GitHub issue/PR 与 Discord 反馈、推特用户反馈、代码清理与经验总结。作者强调需搭建真实多端验证环境、在提示词中明确边界情况、用便宜模型过滤无关信息、让 AI 总结教训，并在项目早期与 AI 讨论设计偏好。
10 条必备经验，让你的 Grok Bot 变得更好用
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。
