电商带货视频生成提示词 Codex 插件发布
作者冰河针对电商商家制作带货视频时缺乏选题创意、脚本写作耗时的问题，发布了一款开源的 Codex 插件「电商视频提示词」。用户只需提供商品介绍和图片，插件会分析目标人群和使用场景，一次生成一至六套差异化的带货方案，并进一步输出口播脚本、视频分镜及 AI 视频提示词，每段内容附创作意图解释，支持局部修改与围绕反馈迭代测试。插件强调基于真实商品资料创作、不虚构卖点，交付内容方案而非成片。文章还提供了详细的安装步骤、网盘及 GitHub 下载地址。
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MatrixMedia：本地运行的多平台视频一键发布工具
作者介绍了一款开源工具 MatrixMedia，解决剪完视频需在抖音、B站、小红书、快手等多个平台挨个登录上传、填写标题封面的繁琐问题。该工具本地运行，支持抖音、快手、B站、百家号、头条、视频号、小红书、番茄视频共8个平台的自动发布，提供 GUI、CLI、HTTP API 和 MCP Server 四种使用方式，可配合 Claude Code 等 AI 工具实现全自动分发，跨 Windows、Linux、macOS 平台，开源免费。作者提醒仅用于发布自有内容，避免批量刷量或搬运，以防被平台封禁。
如何用 AI 逆向工程任何东西（REA 完整指南）
本文介绍了开源工具 REA（Reverse Engineer Anything），一个拥有 33.5 万星标的 GitHub 项目。REA 通过 MCP（模型上下文协议）接入 Claude Code、Codex、Grok Build 等 AI Agent，让 Agent 能够分析网站、桌面应用、移动应用乃至游戏的功能实现原理，并生成规格文档用于构建自己的版本。文章提供了从零开始的完整新手教程，包括安装步骤（npx 命令或自动化 Agent 安装）、健康检查方法，以及五步工作框架：观察架构、深度理解（X-ray）、制定蓝图、构建实现、迭代升级，并附有各阶段的实用提示词模板。核心价值在于可以借鉴喜爱的应用功能，快速打造自己的版本。
我把苹果备忘录逆成了带提词器的自用版
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AI 写得快，却总有机器腔？去 AI 味，按这 3 步来
文章针对 AI 写作常见的空泛、模板化问题，提出三步解决方案：先查清问题、再改表达、最后校准文风。作者整理了 22 个去重后的开源工具清单，包括 humanizer、stop-slop 等编辑规则工具，AI 文本检测研究项目，以及 shuorenhua、qu-ai-wei 等中文改稿 Skill，还有 writing-style-skill 等长期校准个人风格的工具。文中强调改稿时要保留事实、数字和原有语气，不靠编造经历来'显得像人'，并给出了可直接使用的提示词模板。
4K 视频下载、AI 提取台词、导出双语字幕：本地开源工作流
文章介绍了一套完全开源免费的本地工作流，替代收费视频解析网站。核心工具为 yt-dlp + FFmpeg 下载全网主流平台 4K 高清视频，再用 faster-whisper large-v3 模型在本地显卡上约 30 秒即可提取视频台词，生成带时间轴的 SRT 字幕与 TXT 文本，并可导出双语字幕。作者强调无需写代码，只需将准备好的提示词发给 Claude Code 或 Codex 等 AI Agent，即可自动完成安装与运行。该流程适用于视频二创、解说拆解、文案分析和知识库构建，兼具隐私保护和零成本优势。
REA Engineering：10 步在无源码情况下逆向拆解任意应用
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大肥鱼 1017 真是越用越顺手：用 DeepSeek-V4.1-Flash + OpenPencil 打造 UI 设计
作者分享使用 DeepSeek-V4.1-Flash 1017 模型配合开源 AI 原生设计工具 OpenPencil 和生图模型 Qwen-Image-2.1 Turbo 制作电商落地页与模特图的实战体验。文章包含完整的落地页设计提示词和模特生成提示词，展示了生成结果的高审美水准，并提到 OpenPencil 是一款开源免费的 AI Native 设计工具，核心能力是通过 Agent 输出高质量 UI 设计稿、卡片、轮播图、PPT 等，适用于电商页面和海报制作，评论区多人交作业复刻效果。
How to Turn Claude Code Into a Reverse Engineering Team with 7 Steps
文章介绍如何利用开源 MCP 服务器 REA（Reverse Engineer Anything）和 Claude Code 的子代理机制，搭建一个四角色的逆向工程团队。作者指出单一会话在处理大量反编译函数时会积累错误推断并自我审查失效，因此设计了四个分工明确的代理：Analyst 负责 REA 分析并标注证据、Spec Writer 只输出行为规格、Rebuilder 在隔离的 clean 容器中仅凭规格重建代码且无 REA 工具权限、Verifier 对比原始与重建版本的匹配率。文章提供了从安装 REA、环境隔离、到各代理配置文件的完整 7 步搭建指南。
老树开新花：中小团队的 Agent 落地框架
本文从组织视角探讨传统中小团队如何落地 Agent，区别于个人使用视角。作者基于跨境电商团队的一手实践，提出核心判断：个体提效容易，组织提效困难，因为涉及权限、基建和权力划分。文章指出 AI Native 是方向而非目标，Agent 落地是一把手工程，建议优先做大盘子而非降本增效以减少阻力。人员应分三层架构：组织架构师、一线实践者、跟随者，成本随之分层。上下文建设是价值核心，推荐用飞书多维表格作为唯一数据源。落地策略上应追求业务流程的单点替换而非 Token 使用量。最后介绍了 New API、Key Proxy、SkillHub 等开源基础设施工具，用一台服务器支撑整个团队的 Agent 体系。
用 EverOS Cloud 解决 AI 项目方案跨电脑跨窗口无缝续接的问题
作者分享了一个长期痛点：与 AI 多轮讨论敲定的项目方案往往锁在某台电脑的聊天窗口里，换设备或同事接手时需重新投喂上下文。作者接入 EverOS Cloud（GitHub 1.3w 星开源 Agent 记忆系统 EverOS 的云端托管版），将公司电脑和家里电脑的 Codex 挂到同一云端记忆空间。AI 讨论过程中的方案与约束自动沉淀为云端记忆，跨设备、跨团队无缝续接工作，无需手动整理 Markdown。网页端 Memory Bank 可查看阶段摘要和事实卡片，支持记忆的增删改。该方案也适合团队协作，共享记忆成为项目知识资产，降低人员交接风险。
自媒体10个月0到7万粉：我用AI拆解662条推文找出真正涨粉的规律
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Earshot v0.3：代码生成音效，让动画声画合一
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