本文是一篇面向零基础用户的 Pi Agent 终端实操教程。作者在独立练习目录中，用一份虚构会议记录作为输入，引导 Pi 生成行动清单，并回到命令行独立验收原文件、输出文件、负责人和日期。文章涵盖 Pi 的能力边界与本地 Agent 概念、安装登录、界面四大区域解读、可验收提示词的写法（材料、动作、限制、验收四要素）、SHA-256 校验与独立验收方法，以及 Skill、Extension、Pi Package、Project Trust 与沙箱等扩展与安全知识，最后给出适合新手的安全升级路线。
文章借 Karpathy 的漏斗模型，指出大众对 AI 能力的认知错位：60亿人没碰过大模型，十几亿人只用免费版聊天，仅约2000万人专业使用前沿模型。作者提出小白用好 AI 的三步法：一是换档，分清聊天与派活，按需选择档位而非盲目付费；二是派活，从可检查、重复性的真实任务入手，让 AI 先复述目标再动手；三是验收，把做完写成可执行的动作，要求 AI 交证据，涉及钱、删除、权限必须亲自确认。文末附派活单和七天上手清单，帮助读者用一件真实任务体验 AI 的实际价值。
作者分享了不用背电脑、仅用手机远程控制Claude Code、Codex等Agent的工作流。通过UU远程低延迟连接，解决了SSH不稳定、切换慢的问题。新功能包括手机端终端与TUI完整支持、多终端并行会话、跨端接管、小窗口挂机看进度、文件传输和CLI脚本化管理多台设备，配合Herdr插件可视化管理Agent状态。作者认为电脑应是工具而非负重，远程桌面、终端、CLI各司其职，极大延伸了AI使用的场景。
文章介绍了 Pi Agent 的作者 Mario Zechner（@badlogicgames）。他是奥地利人，曾是游戏框架 libGDX 的开发者，也做过 RoboVM。2025 年底他用两晚时间写出极简 coding agent Pi，默认只有 read、write、edit、bash 四个工具，系统提示词极短，强调可自由定制。后来被 Flask 作者 Armin Ronacher 的公司 Earendil 收购，Mario 入股加入团队但保持技术方向主导权和开源。他反对 Agent 越做越重，认为 CLI 比 MCP 更省更稳，Pi 的干净、可改、不绑模型的风格正源于他的个人理念。
本文介绍了如何利用拥有独立电脑的 Grok Bot 全自动运营多个小型业务来赚钱。作者设计了四个系统：向本地商家销售实体产品（50-300 美元）、自主化的获客线索系统、根据真实需求编写的信息产品，以及先建站后销售的网站服务。通过 Whop CLI 完成产品创建、定价、收款链接和数据读取。文章详细讲解了机器人设置、指令提示词、客户筛选与评分方法，并强调前几次运行需人工监督，社交账号操作应手动进行，涉及删除和转账等危险操作需二次确认。
文章介绍了提升 Codex 使用效率的五个实用技巧：开启 Memory 功能以记住个人工作习惯；编写 AGENTS.md 固化项目规则；使用 CLI 模式替代 MCP 以节省资源；采用“四段式提示词”先计划再执行；以及任务完成后让 Codex 进行自审。这些方法旨在优化代码生成流程，减少错误并提高团队协作效率。
文章介绍了用 AI 写代码制作短片的完整流程。作者整理了 8 个免费素材入口，包括 Pexels、Pixabay、Internet Archive、Wikimedia Commons、美国国会图书馆、British Council Film Archive、Open Beelden 和 Europeana，并说明各平台的许可注意事项。文章强调先列镜头清单、再按需求搜索素材的方法，讲解了版权核对的四个要点（下载、改编、发布、署名）及常见 CC 许可含义。最后详细展示了在 Claude Opus 和 Codex 中操作的具体步骤，并提供了两段可直接使用的提示词，涵盖找素材、生成小样、修改反馈和素材归档等环节。
本文是作者于 2026-10-25 在 Muse 中真实跑通后整理的实战教程，介绍如何用提示词把 Muse 组建成「主管 + 专员」的 AI 团队。文章讲解主管（主聊）与专员（子代理或旁聊）的区别与协作方式，提供主管提示词、派活模板、编码/审查/文档等专员提示词，并给出 5 分钟上手的 4 个步骤。作者通过「今日待办」实测发现专员自检不可靠，强调重要交付需加审查专员复核，并总结了路径写法、上下文记忆、安全红线等 6 个常见误区，最后给出日常使用流程和常见问题解答。
作者记录了在天津职业大学为职业本科教师开展两天智能体工作坊的过程，讲解如何用 WorkBuddy（Agent 类工具）将两门专科旧课合并开发出一门职业本科新课《包装材料应用和检测技术》。文章首先厘清三个底层认知：Agent 不同于 Chatbot，具备工具、状态、循环三大能力；上下文是 AI 不知道但对任务至关重要的信息，应让 Agent 自行从本地文件获取；工作空间是房子、上下文窗口是桌面，文件夹须分类清晰。实操部分演示了用 SGP 提示词让 Agent 先盘点 37 份材料、找出 27 处矛盾，再通过建立 CODEBUDDY.md 系统提示词和 00_项目总览.md 项目分身文件，实现文件夹分区管理、原始材料只读、事实区分已确认与待核实等协作规范。
本文总结了 Claude Code 的 12 个实用技巧，帮助用户节省额度、提高效率。内容包括：按任务难度分配思考强度（effort）、提前压缩上下文避免撑满、用 /doctor prompt-audit 清理旧指令、通过分析出错会话改进工作环境、使用 claude-mem 实现跨会话记忆、用 Statusline 展示用量信息、用 /run 和 /verify 实际验证功能、写代码与审代码分离、复杂任务先用 Plan Mode、重要限制交给 Hooks 强制执行、用 Git Worktree 并行工作等。所有命令和提示词可直接复制使用。
文章介绍了如何搭配使用 Anatomy 和 OpenMAIC 两个开源项目的教学 Skill 来制作交互式教学演示。Anatomy 擅长制作可交互的等距结构插画（SVG/HTML），OpenMAIC 是多智能体互动课堂项目，提供 23 项教学 Skill。作者以电磁继电器控制风扇为例，给出四套提示词模板：课堂讲解（先预测再演示）、复习自测（费曼学习法）、科普讲解（配合事实核查）、口播配图（无声拆解视频），并按用途整理了课程规划、教学方法、授课形式等 Skill 分类表，建议从一个能打开的简单演示开始逐步上手。
作者对比了 Pi Agent 和 DeepSeek Harness 两款 Agent 工具的选择问题。Pi Agent 核心精简，适合喜欢自己掌控工作流、DIY 工具和 Context 的用户，但插件装多易冲突；DeepSeek Harness 采用 Everything is a Plugin 思路，配有桌面 App，适合想快速上手、不喜欢终端的用户，但仍处测试版且有破坏性升级风险。作者指出省 Token 的关键不在初始 Context，而在工具加载方式、历史内容携带、任务重复执行及 Prompt Cache 复用率。最后建议：熟悉终端的写码者选 Pi，偏好图形界面者选 DSH。
作者 Tibo 详解如何用 AI Agent（如 Claude Code）运营多个 AI 虚拟 UGC 创作者账号来推广产品。传统 UGC 存在运营繁琐、按条计费、速度慢、账号不归品牌所有四大痛点。随着 AI 人脸一致性、爆款视频搜索工具（Revid）和 Agent 自动化能力的成熟，品牌可以自建多个有独立人设的虚拟创作者，覆盖不同买家群体。文章按九个步骤讲解完整搭建流程，包含 12 个可直接复制的提示词，涵盖创作者设计、人脸一致性、爆款调研、脚本生成、定时发布和每周数据复盘。
