这是一篇面向新手的 Telegram 系统性使用教程，覆盖从入门到高阶的完整流程。文章首先厘清 Chat、Group、Channel、Bot、Mini App 等核心概念，随后讲解账号安全设置（两步验证、Passkey、设备管理）、隐私配置、以及用 Folders/Archive/Mute 管理聊天列表的方法。作者还介绍了将 Saved Messages 当收件箱、用私人频道搭建个人资料库的实践，以及找群找频道的评估 SOP、Bot 实用玩法、Premium/Business 适用场景，最后延伸到 AI 与 Web3 结合的高阶玩法，把 Telegram 打造成信息雷达和自动化入口。
本教程手把手教你让 Muse 主动向你的 Telegram 发送消息，实现定时报告、任务完成提醒和重要事项通知。内容涵盖六个章节：通过 BotFather 创建 Telegram Bot、先给 Bot 发消息以建立联系、通过官方安全授权链接提交 Token（强调 Token 只进安全页面，切勿发在聊天框）、由 Muse 完成接线和发送测试消息、日常使用及定时推送设置，以及安全须知与常见问题。文章还提供 Token 格式说明、消息收不到等问题的排查方法、Token 泄露后的重置方案，以及 30 秒速查卡。
本文介绍了一种利用 Hermes、Telegram 和 Obsidian 搭建个人 AI 公用大脑的方法。用户只需将链接发送到 Telegram，Hermes 会自动抓取内容、生成摘要、去重并归档到 Obsidian 中。文章详细部署了从安装 Hermes、配置 Telegram Bot、设置抓取工具到编写 Skill 实现自动化工作流的全过程。
作者介绍了一款名为“推特助理”的自动化工具，用于监控 Twitter (X) 的关注列表和推荐内容。该工具 7×24 小时运行，利用 AI 分析热度项目，并通过 Telegram、Discord 等多渠道通知用户。这帮助作者解放双手，节省了时间并减少了信息焦虑。
本文是一份详细的 Hermes Agent（开源 AI 自动化 Agent）部署指南。作者结合非程序员视角的实践经验，讲解了如何在 VPS 上搭建环境，并利用 Claude Code 辅助开发。文章涵盖了 SSH 密钥配置、VPS 安全加固（防火墙、Fail2ban）、Hermes 安装、AI 模型 API（如 MiniMax）对接以及 Telegram Bot 配置的全流程，旨在帮助读者实现通过手机远程指令驱动 VPS 进行自动化交易和监控。
文章分享了作者利用开源框架 OpenClaw 搭建 8 个专业 AI 助手（如法律顾问、iOS 开发助手等）的实战经验。内容涵盖多模型切换、故障转移、自动化运营、成本控制等 15 个实用技巧，展示了如何通过低成本将独立开发者个人产能提升至团队水平。
作者将 Grok Bot 团队 72 小时直播内容提炼为一篇可操作的配置指南。文章涵盖：一条消息即可完成的安装方法、七条团队总结的提示词习惯、如何用 AGENTS.md 和自定义规则让机器人遵守持久规则、如何让机器人验证自己的工作（构建 verify 工具与检查清单）、自主权分级（investigate → draft → autopilot → full-autopilot）、五套日程例程与连接器规则，以及从市场机器人组装的五个现成团队配置。核心原则包括：写原则而非事故记录、可复现验证、明确真相来源、按爆炸半径设定自主权等。
本文是作者基于一个多月深度使用经验整理的 Grok Bot 实战指南。Grok Bot 是让 AI 长期承担具体任务的产品，运行在云电脑环境中，支持跨应用执行任务、长期记忆和定时调度。文章从产品原理与运行方式讲起，系统介绍了创建第一个 Bot、撰写角色说明、连接应用、制定复杂任务计划、验证交付结果、保存技能、用操作演示教学、安排例行任务、分享模板、团队协作与多 Bot 交接等完整流程，并列举了网站巡检、客服草稿、资料整理、浏览器测试等适用场景，同时说明了权限审批、额度、限制与常见故障处理方法。
文章针对出海团队每天人工盯热搜、找选题效率低、时间滞后的痛点，介绍如何用代码和 AI 搭建一套 24 小时自动巡检的选题流水线。核心思路是抓住搜索量短时间暴增但内容供给空白的上升词红利。流水线分三层：一是围绕种子词库做周期性快照轮询并计算趋势斜率，自动发现飙升关键词；二是通过黑名单过滤、商业意图词性筛选和聚类去重，剔除娱乐八卦等噪音，保留排查解决、选型对比、资源索取类高价值需求，并附完整 AI 过滤提示词；三是接入大模型，把上升词拆解为痛点解决方案、工具选型、成本风险、可交付资源四张选题卡，实现选题自动化裂变。文中提供了两段可直接复用的详细提示词。
作者作为一家30多人AI公司的创始人，用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板，并将其封装为Skill；随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点，将中台包装成MCP，接入飞书登录与权限体系，实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页，并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产，期待AI原生的组织变革。
Meta 推出的 AI Agent 应用 Muse 上线 13 天即获 250 万下载并登顶美区 App Store 免费榜。文章介绍 Muse 与 ChatGPT 的区别：只需说出目标，它能在云端自动执行订票、回邮件、填表、比价等任务。内容涵盖 5 步上手流程（重点提醒关闭模型训练开关、最小化权限）、与 Agent 对话的 3 个原则（说目标不说步骤、给边界、敏感动作需确认），以及晨间简报、邮箱清零、旅行规划、订阅清理等 9 个实战用法与可复制的提示词，最后给出 5 条避坑建议。
作者提出，与其担忧AI夺走工作，不如关注它创造的新职业——自动化工程师。文章指出：工作需求无限，自动化需求也无限；构建自动化从未如此容易，但难点在于判断该自动化什么，并将其嵌入有真实人、流程与政治的企业环境中。以SeatGeek为例，部署AI后IT工单量暴增，通过自动化，三周内自动解决了40%的IT请求，六十天内超过50%，而原团队成员被重新部署到客服、合规和法务等部门构建新自动化，公司还因此增设了五个自动化工程师岗位。作者认为这是AI时代真正的新兴职业，并公开招聘首批百名自动化工程师。
文章全面解读 Manus 2.0 与新推出的独立 App Cue。作者梳理了发布背景：Meta 收购后 Manus 停更九个月，恢复独立后推出 2.0，包含自研 agent 框架 Cascade、Manus Studio 桌面端和 Cue。核心亮点是 Cue 的'身份四件套'——每个 agent 拥有独立邮箱、手机号、钱包和电脑，与 Meta 的分身式 Muse 形成对立定位。文章涵盖保姆级注册教程、邀请码获取、设备与地区限制说明，并基于实测给出使用建议：第一天先给 agent 立规矩，明确职责边界、审批流程和花钱上限。作者还拆解了邮箱、电话、钱包三大能力的实际体验、坑点与适用场景，指出邮件易进推广栏、美国号码不能收短信等局限。
