自我进化的妖币识别系统 Prompts 分享
本文介绍了一种利用 AI（Codex 或 Claude）构建的自我进化加密货币识别系统。作者分享了具体的 Prompts，展示了如何通过模仿特定博主列表来抓取分析妖币。该系统具备自动评分、逻辑链生成及知识库每日迭代功能，并已成功捕获 SIREN、ORDI 等币种。
🔗 相关文档
Loop Engineering: The Karpathy Method - and the workflow that just made it 5x better
文章介绍了 Andrej Karpathy 推广的“循环工程”概念，即通过 AI 自动化循环（目标设定、规划、执行、验证）替代传统的单次 Prompt 交互。文章阐述了循环的核心要素，分析了适用场景，并以 AutoResearch 为例展示了其在模型训练中的成效。此外，文章还讨论了构建循环的五大组件，并提出了“双层循环”等进阶优化方法。
搭建本地知识库：Obsidian + Claude + Codex 实践
作者分享了周末搭建本地知识库的实战经验。为了解决飞书、微信收藏等信息分散的痛点，采用了 Obsidian 作为存储核心，结合 Claude 和 Codex 两大模型。文章详细介绍了七项具体工作：整理个人传记、萃取写作风格、打通微信同步与浏览器插件归档、训练标题 Skill 以及批量迁移飞书数据。最终实现了 AI 对作者风格的深度理解，强调了私有数据对 AI 效能提升的重要性，以及本地化方案的数据安全性。
只需10分钟，让AI比亲妈都懂你
本文指出AI使用中的痛点：由于AI不认识用户，导致输出内容千篇一律或缺乏针对性。文章提出比学习工作流更优先的事项是构建一份“个人说明书”。作者详细介绍了利用ChatGPT、Claude、豆包等聊天软件的记忆功能和自定义指令，以及Claude Code、Codex等Coding Agent的配置文件（如CLAUDE.md），来让AI“记住”用户身份、偏好和协作规则。通过10分钟的简单配置，AI能写出符合用户风格的文案并提供贴切的生活建议，从而极大提升AI的使用效能。
How Claude can easily sound exactly like you
Ruben Hassid 分享了一套通过 Claude 复制个人写作风格的完整方法论。他主张“人格即文本”，通过构建 100 个问题的深度访谈 Prompt，让 AI 提取用户的信仰、写作机制、审美偏好和结构习惯，生成数万字的原始语料。随后，利用第二个“Voice Compiler” Prompt 将其压缩为 AI 可直接调用的 .md 文件。这套流程能让 Claude 等模型在任何会话中完美复刻用户的语气、口癖和逻辑，甚至比用户自己写得更像。
从0部署 Hermes Agent：AI 自动化部署实战指南
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。
我的首席 SEO 官：如何利用 Claude Cowork 构建自动化审核系统
作者详细介绍了如何将 Claude Cowork 打造成首席 SEO 官。通过构建一个 20 部分的提示系统，在 Claude 中预加载企业背景、竞争对手数据及 Google 商家资料，实现对 Google 表现的全面审核和竞争对手漏洞分析。文章重点分享了建立上下文背景和授权 Claude 访问 SEO 工具的具体提示词与方法，将原本需要数小时的分析工作缩短至几分钟，并提供了按优先级排序的执行计划。
Karpathy 的 LLM Wiki：为何爆火与深度解析
文章深入分析了 Andrej Karpathy 提出的“LLM Knowledge Bases”概念。Karpathy 批评了当前 RAG 模式缺乏知识积累的痛点，提出由 LLM 维护的一组持久化 Markdown Wiki 作为替代方案。文章拆解了该方案的“原始资料、Wiki层、规则层”三层架构，以及“摄入、查询、健康检查”的操作模式。作者结合 EverMind Memory 的产品视角，探讨了这一模式从单次交互向积累能力转变的行业趋势，以及“Idea File”作为新知识传播单位的潜力。