作者分享用 AI Agent 工具 Muse 做内容爆款分析的实战流程。仅用五句话指令，Muse 自主浏览 YouTube、TikTok、抖音，拆解 40 条 Codex 教程爆款视频，产出 9 个创作方向和 30 个选题，并生成可筛选的可视化报告页。文章总结了 Muse 的四大优势：自主翻页调研、无需登录平台账号、直接输出报告页、数据口径诚实标注。作者指出长短视频玩法截然相反：YouTube 适合完整教程，短视频应聚焦最出效果的 60 秒。同时提醒 Muse 会犯错，数字和选题需人工核验。最后指出该能力可用于内容号定位和选题策划服务变现。
作者开源了一个名为 Story Studio 的 AI Agent Skill，用于自动化生产历史/人物故事类短视频，涵盖选题策划、黄金钩子文案、豆包大模型配音、毫秒级字音对齐、三套画风分镜生图、自动生成剪映草稿等全链路。作者靠该流水线在视频号实现单条爆款播放100W+、单日带货4000+的战绩。文章详细拆解了各环节实操方法，并分享图书带货、银发健康产品、创作者分成计划、私域导流等四条变现路径，强调工具完全免费开源。
作者开源了一套用 Codex Skill 自动化生产抖音读书带货视频的完整流水线。文章详细拆解了八步流程：选书（真实可核验书籍）、定情绪（单一情绪+两字毛笔字遮罩）、写七段式256字逐字稿、火山引擎TTS配音（固定语速4.56字/秒）、AI生图（侧脸+自然山水构图）、图生视频轻动态、四拍片头制作、FFmpeg渲染并生成剪映草稿。该流水线不露脸、物料成本约两元一条，可批量产出情绪读书视频，实现读书号起号变现。
作者深度使用 grok bot 和 Muse 数周后进行对比测评。grok bot 的核心优势是多端登录与跨平台操作，作者用它实现自媒体全自动起号：选题、视频生成、发布、评论一条龙，并通过 ADB 控制安卓手机降低封号风险。Muse 胜在免费（含 KVM 机器和每周十亿 token），但工程和代码能力较弱，远程操控体验不如 grok bot。作者分享了 cf tunnel 常驻进程等实践，并总结最佳组合为 paseo+grok bot+claude cli+codex cli，认为涉及高权限、跨平台协作时 grok bot 最强，投资交易策略则仍需人工决策。
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。
文章介绍了一套基于 Muse 的每日内容选题流水线，将“今天写什么”从灵感问题转化为可重复的输入问题。系统分五环：盯（哨兵自动监控案例矿场、赛道热帖和账号数据）、选（三张输入表打分定选题）、研（深度研究并标注证据等级）、跑（在 Muse 上实际执行并记录成败）、交（按教程、投研报告、实际案例三种成品交付）。文章提供了可直接复制的哨兵指令和每日提示词，强调失败记录同样是内容，并给出一周排期示例，帮助创作者建立可持续的内容生产流程。
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。
本文是一篇从零到一开发抖音整蛊类弹幕游戏的完整教程。作者以原创玩法"嘴硬小怪兽"为例，讲解如何用 Codex 辅助开发 Unity 游戏，并接入抖音直播 LiveOpenSDK。内容涵盖：开发者注册认证与资质准备（软著、授权材料）、创建弹幕玩法获取 AppID、提交玩法提案、设计弹幕/点赞/礼物互动规则、用 Codex 生成场景和整蛊动作（挨锤、喷嚏、头套）、本地模拟互动测试、安装官方 SDK 并实现消息推送与礼物履约上报等完整流程，目标是让主播直播自己的游戏，实现从播客到游戏厂商的转型。
作者使用 AI 工具 NewMax，仅通过一段自然语言指令，自动抓取并分析了小红书「软件分享」关键词下点赞最高的 20 条爆款笔记，生成了一份拆解报告。分析发现：爆款内容多为生活场景而非纯效率工具；开发者自述类笔记评论互动率是品牌官方号的 6 倍左右；标题高频句式带身份词和情绪标点；图片多用真实截图加手写批注。文章详细展示了 AI 自主搜索、补全正文、下载素材、看图分析、计算收藏/评论比值的完整执行过程，并提供了可复用的指令模板，帮助独立开发者在自己的赛道复制这套方法做内容营销。
文章介绍了用 Codex 作为总导演指挥 AI 视频工具 Muse，将一张古堡场景图制作成 50 秒雄鹰穿越短片的完整流程。作者分五步讲解：准备场景图与飞行参考视频；让 Codex 制定分镜与制作方案；用清晰语言描述飞行路线（贴地、穿拱、盘旋等）；由 Muse 参考前段末帧逐段生成视频，保持方向、速度与主体连贯；最后由 Codex 统筹配乐、成片检查与导出。成片为 1216×672、24fps。文中提供了可直接复用的提示词模板，建议新手先尝试 10 秒短片练手，是一份可照做的 AI 视频创作 SOP。
文章介绍七套可直接用于 Claude Code、Cursor、Codex 等 Agent 的视频制作 Skills。OpenMontage 提供从选题到渲染的全流程视频工厂能力；HyperFrames 用 HTML 加 Puppeteer 和 FFmpeg 做代码驱动渲染；Hypit 擅长拆解爆款视频并批量生成变体；video-use 把视频转成文字和关键帧，让模型对话式完成粗剪；Claude Code Video Toolkit 用云 GPU 跑开源模型串起配音、生图、数字人到成片；MoneyPrinterTurbo 面向短视频批量生产；Remotion Skills 用 React 代码做可批量化修改的视频。作者建议从最繁琐的环节入手逐步搭建视频自动化流程。
文章实测了新加坡 AIPOCH 团队开源的科研 AI 工作台 Open-Science，它以 Claude Code、Codex 等为可替换引擎，外覆科研专用壳层。针对科研三大痛点——文献易被 AI 编造、敏感数据不能出本地、图表无法溯源——该项目提供 36 个科学数据库连接器、本地数据存储、不可篡改的执行记录与血缘图，并支持通过 .science 文件包（基于 RO-Crate 开放标准）导出完整研究过程供他人复现。作者以复现一篇基因表达分析论文为例，验证了差异表达分析与火山图生成，并用独立 AI 审查员完成交叉核验，展示了可复现、可交接的开源科研工作流。
作者分享用 Claude 制作两条一分钟左右 AI 知识短片《马走日》和《十二平均律》的全流程复盘，两条均在抖音突破 13 万播放。文章拆解了四个关键方法：选题公式'家喻户晓的东西×反直觉的答案'、第 1 秒抛出问题降低 2 秒跳出率、60 秒节拍表结构（抛问题-失败-诀窍-成功-落地）、以及涨粉与播放的关系。所有画面由代码绘制、音频由代码合成，数据由程序真实计算，并附完整提示词可直接复制。
