本文是一篇软件定义无线电（SDR）入门指南，讲解如何从无形的无线电波中提取图片、时间戳或运动测量。内容涵盖无线电信号基础（幅度、频率、相位、带宽）、信号如何被数字化（ADC、下变频、I/Q采样、混叠）、频谱图与瀑布图的解读方法，以及实际项目：从FPV发射器恢复模拟视频、在噪声中提取GPS时间信号、探测旅行者号的深空信号、利用Wi-Fi感知房间中的人体移动、雷达测距测速等。文末还介绍了无需购买硬件即可开始的实验途径。
本文是 Shadowrocket（小火箭）智能分流规则的详细配置教程。作者介绍了智能分流的作用：国内网站直连、国外网站走代理，可减少绕路和订阅流量消耗。教程使用 GitHub 开源项目 Johnshall/Shadowrocket-ADBlock-Rules-Forever 的规则文件，分三步操作：在配置页添加规则地址并下载、选中下载的 sr_cnip.conf 配置文件启用、将全局路由切换为「配置」模式。配置完成后国内 App 访问速度明显提升，海外网站速度取决于节点和本地网络。作者还推荐了自己使用的机场订阅平台糖果云，并提供优惠码。
本文是 Devin Desktop 桌面客户端的使用教程，作者从安装配置讲起，详细介绍界面布局（Agents View 与 IDE View 两种视图）、模型切换与 Adaptive/Fusion 两种智能路由模式（推荐 Claude Opus 5.5 + SWE-2 的主导+辅助模型搭配）、权限设置提示词、Normal/Plan/Ask 三种工作模式，以及 IDE View 的 Git 提交、Codemaps 等功能。重点介绍了较少被讨论的 Devin Cloud 功能，可在 Windows 上通过云端虚拟机构建 Mac/iPhone 应用。文章面向刚上手 Devin 或从 Codex 迁移的开发者。
本文详细介绍了如何用个人 AI 助理（如 Dot）实现小红书账号的全自动化运营。作者以表情包出处账号为实践案例，讲解了从选题补给、内容制作发布、公开核验到数据复盘的完整流程搭建。文章包括准备工作（账号、AI助理、飞书多维表格、生图与发布能力）、撰写可检查的运营标准、建立四张运营表（运营标准、选题与发布、复盘记录、评论处理）、连接飞书进行读写验证、建立选题库存等步骤，并强调区分本机与云端环境、任务拆分与授权安全，帮助读者用 AI 持续托管日常运营工作。
本文以 OpenRouter 模型目录 API 为例，手把手讲解如何将任意公开 API 包装成 Muse 可调用的自定义连接器。连接器由三件套组成：connector.yaml（登记信息）、CONNECTOR.md（给 Muse 的说明书，写死口径）、助手脚本（真正干活的子命令）。方法论为：先看数据形状、建最小脚手架、本地实跑验证。实测 list 返回 467 个模型、search llama 命中 13 个、free 筛出 20 个真免费模型（输入输出单价双零），与独立脚本结果互相印证。文中还解答了鉴权 API 处理、耗时、失效维护等常见问题，并强调验收实跑的重要性。
本文是一篇实操教程，介绍如何在 100 美元免费额度内高效使用 AI 员工工具 Viktor。作者指出大多数团队的堆积工作（报表、跟进、支持、PR 审查）都可以交给生活在 Slack/Teams 中的 Viktor 完成，但错误配置会在一周内烧光额度。核心技巧是：用 0 额度的 Python 脚本任务做例行检查，只在异常发生时唤醒 AI 运行，并结合事件触发与脚本过滤。文章给出了信用额度账目对比（21.1 万 vs 3.58 万 credits）、四份可直接套用的任务提示词（周一营收报告、冷淡商机跟进、发票检查、PR 审查），以及权限审批与纠错教学的最佳实践。
本文介绍 Kimi 推出的 3D Make 功能，用户只需一句话描述即可生成可查看、可编辑的 3D 模型。文章通过三个实战案例（喷气发动机剖面拆解、雨林中庭、哥特式大教堂）演示完整的提示词写法：如何描述物体、关键部件、外观风格与视角；如何通过后续对话逐步细化，如拆分发动机各阶段、增加植物层次、渲染彩色玻璃光线。文章还给出了通用的修改提示模板，强调每次只提出一个具体改动并旋转检查效果。该功能已在 kimi.ai 和 Kimi 应用上线，支持在线预览与编辑模型。
作者拆解了热门的AI视频换人技术，基于机智波玩AI发布的MiniMax H3角色替换工作流（RunningHub画布），讲解如何用现成模板最快做出第一版换人视频。文章指出应先认准真正生效的上方分支，第一步保留原视频只换角色参考图，第二步只修改提示词中换人对象的定位描述（用位置加衣服锁定目标），第三步照抄采样等参数不做凭感觉的调整，第四步通过分帧核查验证新结果并按错误类型逐项排查。最后总结可迁移的控制逻辑：视频给动作环境、图片给角色身份、提示词限定改动范围，建议按风险从小到大逐步修改素材。
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。
本文是一篇实操教程，介绍如何利用 Claude Opus 5.5 构建个人化的市场分析终端。作者指出普通 AI 聊天机器人回答行情问题时数据陈旧、缺乏来源和时间戳，而解决之道在于为模型提供带来源和时间戳的实时数据。文章提供两条路线：一是通过 Minara 应用快速上手，选择 Opus 5.5 模型进行实时行情问答和每日自动化监控；二是使用 Claude Code 从零搭建本地终端，通过 CLAUDE.md、brief.md、state.md、log.md 四个文件建立规则与记忆，配置免费或付费数据源，并设置安全规则确保未经确认不执行任何交易。课程还涵盖持仓晨检、涨跌归因、历史回测、告警推送及四周进阶计划。
文章介绍如何用 Grok Bot 在云端构建一个持续运行的“第二大脑”，解决每次与 AI 对话都从零开始的痛点。作者借鉴 Andrej Karpathy 的知识库理念，通过 7 步课程指导读者：用已发送邮件生成个人档案与写作风格文件、用 /workspace 文件夹而非聊天记忆存储慢事实、设置云端 routine 自动归档 Gmail 新材料、每天早晨生成一页摘要、将笔记转化为成品、通过规则固化纠正，最后提供一键粘贴的完整搭建方案。强调文件优于聊天记忆、云端机器人可 24 小时工作，引用 Kevin Rose 的实例佐证。
本文是 StackChan 桌面 AI 机器人的从零到一上手教程。作者介绍 StackChan（M5Stack 量产的开源桌面机器人）的开箱配网、出厂功能（聊天、遥控、跳舞等），并重点讲解如何通过开源网关 xiaozhi-hub-server 给它'换脑子'：将桌面机器人接入 Mac 上的 Claude Code 和云端 Grok Bot，实现语音指挥 AI 读写电脑文件、生成网页、查询新闻等能力，且无需额外 API 费用。文章附有详细步骤截图与常见踩坑提示，适合 AI 硬件入门玩家。
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。
