从选题到写作再到发布，我把几十个 skill 串成了一条自动流水线
作者分享了自己如何利用 Hermes、Codex 和 Claude 中的数十个 Skill，搭建了一条从素材抓取、选题分析、风格润色到图文排版的内容自动生成流水线。文章详细介绍了自动化流程的设计思路、遇到的痛点以及如何通过拆分 Prompt 保持文风一致性，同时也反思了人机协作中人工审核与决策的重要性。
🏷️ 人机协作
10 篇2026年剪辑器正在被Agent接管
文章探讨了2026年剪辑器被Agent接管的趋势，通过ChatCut、OpenCut和Palmier Pro三条路径分析了MCP协议在实现人机共编中的应用，指出剪辑器正从GUI操作转向自然语言交互，并预测MCP协议将成为行业标准。
竞品调研新范式：从大半天到 30 分钟的 AI 提效工作流
本文介绍了如何利用 AI 将竞品调研时间从大半天缩短至 30 分钟。作者强调 AI 应承担截图、粘贴等行政工作，而人应专注于竞品选择和商业价值判断。工作流程分为三层：Mobbin 负责取材，Claude 负责综合结构化，人负责决策。文章明确指出这属于二手观察性调研，不能替代真实的用户访谈。
观察了三年，我把所有人用AI的水平分成了10个等级
文章基于对大量AI用户的观察，从可控性、广度、形态和角色四个维度出发，构建了一套AI使用能力的10级金字塔模型（Lv.0旁观者至Lv.10一人军团）。作者详细描绘了每个等级用户的行为特征与心智模式，指出从Lv.3的“驯化师”到Lv.4的“越境者”以及从ChatBot到Agent的跨越是关键分水岭，旨在帮助读者定位自身阶段并指明进阶路径。
2026年Solo Founder生存手册：如何用Claude Code构建AI团队
文章分享了Claude工程师发布的官方指南，探讨了在AI时代一人公司如何突破瓶颈。核心观点是将AI视为“可雇佣员工”，通过构建专业化窄域Agent、共享知识库和自动化工作流，让AI承担80%的工作，从而实现低成本、高效率的创业模式。
Connecting Agents to Decisions: The Palantir Ontology
文章详细介绍了 Palantir 的核心软件架构“Palantir Ontology”，旨在将 AI Agent 与企业实时决策连接。该架构通过整合数据、逻辑、行动和安全四大要素，解决了传统数据架构无法捕捉决策推理和执行上下文的问题。它通过语义化表示企业现实，连接异构逻辑资产，并利用生成式 AI 综合决策数据，从而在灾难响应和能源生产等关键领域实现安全、有效的人机协作决策。
构建长时间运行 AI Agent 的 5 种设计模式
文章探讨了在构建需要持续运行数天甚至数周的 AI Agent 时所面临的挑战，并介绍了 Google Cloud Agent Runtime 支持的五种核心设计模式。这些模式包括：检查点与恢复以确保容错性、委托审批以实现人机协同、分层记忆架构以管理长期上下文、环境处理以应对无监督任务，以及针对多 Agent 协同的舰队编排。文章强调了状态管理、治理策略和基础设施在将 Agent 从演示转化为生产级系统中的重要性。
The AI Native Human —— 为什么你其实只是个办了 AI 包月会员卡的山顶洞人？
文章通过“马车夫与汽车”的比喻，批判了当前仅将 AI 作为加速工具的“伪 AI Native”现象。作者指出，真正的 AI Native 不是在旧工作流中加个对话框，而是基于概率性、语义理解和涌现特性的底层认知重构。文章阐述了人机关系从“执行者”向“意图定义者”的“大倒置”，并提出了适应新时代所需的三次基因突变。同时，作者警示了“悬浮战略家”陷阱，强调判断力与品味必须扎根于具体的执行经验中，否则将无法驾驭 AI 产出。
14天造出一台AI Native计算机：Happycapy 和下一代人机协作的故事
文章讲述了徐明团队如何在14天内开发出“Agent Native Computer”——Happycapy。受Claude Code启发，该产品让AI直接运行在云端计算机中，而非通过API调用工具。文章探讨了AI Native工作方式，即99%代码由AI生成、团队接受代码冗余并基于GitHub协作。同时，对比了Happycapy与开源项目龙虾的区别，阐述了未来从CLI交互到Agent接管计算机的趋势，以及面对高Token成本的应对策略。
AI的记忆困境：当OpenClaw开始“遗忘”你的秘密
文章深入探讨了 2026 年 AI 在企业应用中面临的关键“记忆困境”。分析了 AI 因上下文窗口限制导致的“遗忘”现象、被遗忘数据的隐私流向风险，以及不同模型在处理长期记忆时的偏差。文章还介绍了信任评分机制、AI 记忆的分层架构（短期、长期、情节记忆），并针对 OpenClaw 等系统提出了具体的内存故障解决方案与风险治理策略，强调了在 AI 时代重建数据透明度与信任的重要性。