我把 TikTok 运营塞进了 Codex:选品、拆账号、找达人,一句话跑完整个流程
作者将 TikTok 运营工作流封装成 Codex Agent Skill,结合达人精灵 MCP 数据,实现选品、账号诊断、类目研究和增长规划的自动化。文章详细介绍了四个核心技能的安装、配置及具体 Prompt 使用方法,解决了 AI 运营中的幻觉与流程混乱问题。
作者将 TikTok 运营工作流封装成 Codex Agent Skill,结合达人精灵 MCP 数据,实现选品、账号诊断、类目研究和增长规划的自动化。文章详细介绍了四个核心技能的安装、配置及具体 Prompt 使用方法,解决了 AI 运营中的幻觉与流程混乱问题。
文章通过三个真实任务评测了 WorkBuddy 的实际应用:视频 Skill 管理工具开发、电商数据清洗分析及竞品监控自动化流程。作者指出 WorkBuddy 不仅是聊天工具,更是集专家判断、专业 Skill 和自动化执行于一体的 AI 工作台,能有效提升处理固定流程任务的效率。
文章评测了九个用于科研的 Codex Skills,按功能分为引用验证、文献管理、数据分析、英文润色等。作者将它们按质量分级,推荐了如 Academic Research Skills、Claude Scholar、Auto Empirical 等顶级工具,并认为这些由科研人员开发的工具能大幅提升效率。
本文总结了作者 4 个月使用 Hermes AI 作为分析师的经验,精选了 12 篇文章。内容涵盖从环境搭建、工作流设计到工具配置的全过程,特别是数据分析和投资研究场景的实践,适合新手定制 AI Agent。
文章指出小红书运营的核心不是勤奋,而是建立可复制的内容系统。作者分享了7个关键经验:以用户需求为中心、优化标题与封面、直接切入痛点、聚焦单一问题、深度分析多维数据、拆解爆款结构以及持续复盘优化,帮助运营者摆脱对爆款的依赖,实现稳定增长。
RW Research Skill 是一套包含18个独立AI技能的科研工具,通过路由器智能判断科研阶段,协助完成从研究问题界定、文献检索、数据分析到论文投稿的全流程。它能帮助研究者在24小时内启动并跑通第一个科研项目,解决科研流程中的顺序与效率问题。
文章作者抓取并分析了 TRAE AI 创造力大赛的 3.7 万条报名数据,发现虽然项目数量爆炸,但创新空间出现坍缩,大量集中在教育和游戏领域。文章指出项目复杂度普遍不高,大赛旨在验证“人人可创造”而非商业变现,并分析硬件交互赛道稀缺背后的原因。
本文详细介绍了如何利用 Fable5(Claude Opus 级别模型)对销售团队的周报、会议纪要等几十份杂乱文档进行深度复盘。作者分享了从数据喂料、Prompt 设计到结果验证的全流程技巧,强调了设置角色、分步诊断、数据脱敏及反向逼问证据的重要性,指出长上下文模型可作为团队军师提供具体可落地的改进行动方案。
文章详细介绍了NotebookLM在2026年的重大更新,重点新增了Fast Research和Deep Research联网搜索功能、基于Gemini 3.5的代码执行与数据分析能力,以及Agent聊天和多格式文件生成功能。作者同时指出了这些高级功能目前主要面向付费用户,并强调了在使用AI进行搜索、代码运行和PPT生成时,必须进行人工核验和事实校对。
基于对1438个GitHub量化开源项目的深度分析,本文揭示了量化交易中最致命的八大陷阱:包括过拟合、前视偏差、零滑点假设、幸存者偏差等。文章通过真实案例拆解了回测与实盘断层的原因,指出70%的开源项目代码质量不达标,且鲜有项目防范核心风险。文末附带了30项上线前的严审检查清单与黄金法则,强调风控前置、样本外验证及对开源代码的理性批判,警示入门者敬畏风险,避免将“玩具代码”投入真金白银的实战。
文章基于 agentskillshub.top 上线 16 周的实战经验,将 SEO 和 GEO 基础设施所需的工具栈分为站长后台、行为分析、转化埋点、自动化、发布及体检六大类。作者详细介绍了 GSC、GA4、Plausible、Stripe、Ahrefs 等 20 多种工具的安装配置与 API 用法,并总结了 15 条极具价值的避坑指南,覆盖了从数据误读、转化设置到自动化排程等常见痛点。
本文介绍了 WorkBuddy 工具在办公、创作、自动化和数据分析领域的 43 个实战提示词场景。作者提供了从文件管理、数据分析、内容创作到自动化任务部署的具体指令模板,用户只需复制并替换括号内容即可使用。文章旨在降低 AI 使用门槛,帮助普通用户和职场人士通过简单的提示词实现高效的办公自动化,涵盖了周报生成、会议纪要、多平台文案、数据清洗等高频需求。
本篇是WorkBuddy实战教程的完结篇,旨在帮助用户掌握该工具的全场景应用。文章详细介绍了实战前的必要设置(如系统设置、记忆功能、个性化指令),并深入讲解了六大核心场景:日常办公(腾讯文档协作)、代码开发(网站构建)、设计创意(PPT与画布)、远程控制(微信小程序集成)、自动化任务以及数据分析。无论职场人士还是开发者,均可通过此教程提升工作流效率。
本文介绍了利用AI(以Codex为例)高效处理Excel表格的5种实用方法:制作专业模版与数据录入、批量清洗异常数据、编写公式或VBA宏进行复杂计算、挖掘数据价值生成可视化报表、以及制作交互式HTML看板。通过具体的提示词示例,展示了如何将繁琐的表格工作自动化。
文章引用了 Nature 期刊的一项重磅研究,该研究由哈佛、斯坦福和 Meta 联合进行,分析了 Facebook 上 7220 万人的数据。研究发现,决定一个人能否打破阶层固化的核心指标是 '经济连接度(EC)',即跨阶层朋友圈的大小。如果普通孩子在富人比例高的社区长大,成年后平均收入可暴涨 20%。文章建议普通人打破社交舒适圈,通过提升自身价值(如专业技术、独特见解)去主动连接高净值人群。
文章探讨了 Codex 这类 Coding Agent 在电商行业的应用潜力,指出电商中的选品、上架、投流等大量重复性工作本质上是数据处理和脚本任务。作者详细列举了 Codex 能胜任的 8 类工作:选品调研、商品上架、素材生产、竞品监控、投流分析、库存发货、客服售后及财务核算,并提供了具体的实操提示词。文章强调 Codex 应作为提效工具辅助人工决策,而非全权代理。
本文是一份详尽的飞书多维表 AI 使用指南。作者通过对比 Excel 和 Notion,突出了飞书 AI 在搭建系统、数据处理和自动化执行方面的优势。文章通过记账分析、内容选题拆解、社群资源匹配及职场项目跟进四个具体场景,演示了如何利用 AI 提升效率、降低错误率及挖掘商业价值,适合希望降低技术门槛以优化数据管理的普通用户和职场人士。
作者分析了 Anthropic 现有的 1680 名工程师简历,发现其极度偏好资深工程师(中位经验 12.2 年),且主要来源并非其他 AI 实验室,而是 Google 等重视工程基建的大厂。团队学历以本科/硕士为主(博士仅 13.7%),技能栈集中在基础设施而非纯模型研究。唯一的初级入口通常具备顶级竞赛或实习背景。对于想加入 Anthropic 的工程师,建议展现实际构建大规模系统的能力。
Codex 最新更新将生产力工具升级为闭环工作流,通过新增的角色插件、交互式网站和智能批注功能,覆盖了从投研、创作到开发的多种场景。文章详细介绍了插件体系的使用步骤,并针对创作、投研、开发、办公四大场景提供了具体的选择建议与实操提示词案例。
本文介绍了一款开源的微信群聊分析工具。为解决微信官方不支持群活跃度统计且群聊机器人存在封号风险的问题,作者采用逆向思维,通过提取本地进程内存密钥解密 SQLCipher 数据库,实现了完全离线的群聊数据分析。文章详细阐述了从技术解密到数据可视化(Dashboard)的全过程,并展示了如何利用该工具进行成员分层、死号清理及词频分析,最后分享了作者如何利用 AI 流水线自动生成该文章的幕后经验。
GEOFlow 2.0 正式发布,基于 Laravel 框架重构。版本核心升级包括多站点多 Agent 管理能力、强化的 AI 知识库与向量化检索、完善的多站点分发闭环以及新增的数据分析看板。系统旨在支持企业沉淀可信内容资产,实现中心化管控与多端分发,Docker 部署及安全性亦得到增强。
这是一份面向普通人及编程新手的 Codex 使用指南。文章详细介绍了 Codex 作为一个不仅能对话还能直接操作文件、执行任务的“数字助手”的强大功能。内容涵盖了三种使用形态(App、CLI、插件)的区别与安装、主界面功能解析、设置页配置细节(如权限、MCP、Skill),以及“普通对话”与“项目对话”的使用场景。作者通过“生成贪吃蛇游戏”和“CSV数据分析”两个实战案例,演示了如何与 Codex 进行高效的协作交互,并分享了需求描述、报错处理、四文档法则及进阶使用路线等宝贵经验,旨在帮助零基础用户快速上手 AI 辅助开发与办公。
本文作者分享了其小红书账号遭遇限流后,通过逆向工程思维进行排查与修复的经历。作者将限流视为系统故障,经过14天的调整,成功将首页推荐占比恢复至56.5%。文章提出了5条反共识观点:精准诊断降权类型、停发优于改内容、隐藏优于删除、重视CES互动权重以及将账号视为可维护系统,并附带了详细的14天恢复SOP清单。
文章讲述如何利用一套AI复盘系统帮助抖音主播突破流量瓶颈,实现GMV增长。该系统包含四个核心动作:用AI生成结构化直播讲稿、计算最佳开播时间、设计留人钩子节奏以及进行数据化复盘。通过7天的逐一击破卡点(如优化话术、纠正人群标签、调整时间策略),实现了从千人在线到万人在线的跨越,并将出单率提升了10倍。
本文作者分享了其在AI领域三年的内容创作经验,总结了一套包含“获取信息、找角度、创作”三步走的实战方法论。文章强调内容的本质是“讲故事”而非简单的“信息搬运”,提倡跨领域的信息摄入(美第奇效应),并详细阐述了如何通过“反差”和“陌生化”寻找独特视角,以及如何利用喜剧和电影的节奏理论优化内容结构。文末还分享了公众号运营的四个核心数据指标,强调正向价值观的重要性。
作者分享了一个免费工具,可以批量抓取公众号博主的正文、互动量和评论区。提供了GitHub项目和在线网站链接,并提到可以结合Agent一键下载。作者自用该工具研究卡兹克和花生老师的文章,分析文章生命周期和质变节点,以提升写作能力。
文章讲述了作者如何利用 AI Agent 辅助管理母亲的高血压。面对三甲医院仅 2 分钟的问诊无法处理的 8 年血压数据,作者利用 Claude 进行数据分析发现了“晨峰”规律,检查了药物相互作用,并通过自动化工具生成月报。文章强调了 AI 并非替代医生,而是填补了医疗系统中因时长限制而缺失的连续性管理和个性化分析空白。
本文详细介绍了字节旗下 AI Agent 工具 TRAE SOLO 移动端的发布与使用方法。该工具实现了 App、Web 和桌面端的三端互通,无需邀请码即可使用。文章重点展示了移动端的配置流程,以及如何通过安装 Skill、接入飞书、配置第三方模型等方式,实现数据分析、信息整理、自动化任务和学习辅助等多种场景,将 AI Agent 的使用场景从桌面扩展到了口袋。
本文详细介绍了作者基于 Claude Code 工作流改良的一套 AI 内容生产系统。该系统通过建立包含语料库、素材库、内容管线和方法论的四层知识库,实现了从选题、写作、配图到数据复盘的全流程自动化执行。文章重点分享了如何通过“去 AI 味”检测保持个人风格,以及如何利用数据反馈优化标题策略,最终实现单人日更长文并获得高曝光和高涨粉率。
本文介绍了吴恩达发布的新课程《AI Prompting for Everyone》,文章深入拆解了 AI 新手与高手在使用方式上的核心差异,包括如何利用上下文、避免 AI 谄媚以及使用深度调研等技巧。作者总结了课程中关于信息获取、思维搭档及多媒体应用三个模块的精华内容,并推荐该课程适合零基础人群构建对 AI 的完整认知。
文章总结了吴恩达 AI 提示词工程课程第三模块的核心内容,聚焦于如何利用 AI 进行多模态任务。文章提炼了 6 节课程的精髓,包括:多模态成本意识、AI 看图与文字提取技巧、AI 绘画的视觉语言、用 Prompt 快速开发 App、以及利用 AI 写代码进行数据分析。文章提供了多个可直接复用的 Prompt 模板,如 GIO 三件套和数据提取四步法,旨在帮助用户找到让 AI 落地的最低成本路径。
作者分享了使用 Hermes 一个月的经验总结。文章指出,Hermes 具备持久记忆和自学习循环能力,非常适合作为“Operator”执行持续性的自动化数据分析和报告任务;但在构建界面或产品方面,它不如 Claude 高效。作者提出了“Claude + Hermes”的协作工作流,并展示了这一模式在构建预测市场看板 PolyBond 及周末活动指南中的实际应用。
文章基于吴恩达 2026 年的新课《AI Prompting for Everyone》,总结了 AI 用法范式的四大迁移:处理复杂问题、提供海量上下文、避免盲目附和、采用渐进式工作流。内容涵盖 reasoning 时代的高阶提示技巧、利用 desktop app 的上下文管理、反 sycophancy 策略以及渐进式大纲写作法,旨在帮助用户掌握在推理时代驾驭 AI 的核心心法。
文章介绍了如何利用 xCrawl 爬虫工具解决数据采集中的反爬、清洗和工具链碎片化问题。通过抓取亚马逊、Google Trends 等公开数据,作者展示了 SEO 分析、海外资料检索、亚马逊竞品监控等五个具体的商业化搞钱案例,旨在帮助读者利用信息差变现。
文章分析了预测市场(如 Polymarket)相比华尔街分析师的结构性优势,即资金激励、信息聚合和实时更新。数据显示,虽然市场整体预测准确,但绝大多数个人交易者处于亏损状态,只有极少数人获利。文章介绍了利用 Parity 等链上数据分析工具追踪聪明钱、识别错误定价的实战方法,并总结了预测、速度、流动性提供等五种盈利策略。
作者分享了使用 Hermes 一个月的经验,纠正了对其用途的误解。Hermes 擅长作为 Operator 进行周期性的数据分析和报告,但在构建 UI 界面方面不如 Claude。最佳实践是利用 Claude 构建 Dashboard,由 Hermes 负责持续的数据监控与分析,作者通过 PolyBond 和 Bangkok This Weekend 两个项目验证了这一工作流。
文章介绍了AI工具Alpha Thesis,它能将专业量化团队一周的工作量压缩至3分钟。用户只需在聊天软件中用自然语言输入交易直觉,AI即可自动进行数据获取、统计分析、因子回归及回测,直接生成可执行的交易策略。该工具旨在帮助主观交易员低成本验证想法,实现个人能力的机构化。
文章指出利用AI分析爆款文案的关键在于挖掘情绪词、隐形结构和细节,而非单纯模仿表面框架。通过AI量化“冲突”占比、分析关键词密度及情绪浓度,可以显著提升文案完读率和互动率,揭示了数据驱动的内容优化方法。
Google 发布了 Deep Research 和 Deep Research Max 两种新的自主研究 Agent,旨在通过 Interactions API 为开发者提供企业级的研究能力。这些 Agent 集成了 Gemini 3.1 Pro,支持混合网络与专有数据,具备原生图表生成、MCP 协议支持及多模态研究功能,致力于为金融和生命科学等领域提供高性价比的专业级分析报告。
本文针对内容创作者“拆解100篇爆文却依然不火”的痛点,指出大多数人只停留在模仿标题等第一层,而忽视了策略定位和认知框架等深层逻辑。作者提出“差异化拆解”需保留逻辑框架并替换真实素材,强调数据反差与闭环分析的重要性,并提醒AI辅助创作时观点需原创,以及避免垂直度过高带来的用户圈层固化问题。
基于 Stanford HAI 刚发布的《2026 AI Index Report》,文章提炼了10条关于全球AI市场的反直觉发现。核心观点包括:美国AI渗透率并非最高且呈“窄而深”特征;北美在数据流通上最宽松,但合规复杂度正向州级下沉;G2B市场应主攻欧洲而非美国;东南亚和新兴市场(如印度、印尼)的高信任度与高使用率意味着巨大机遇,需采用差异化的定价与产品策略。文章建议AI产品全球化决策应基于真实数据而非传统刻板印象。
本文基于大量链上交易数据和学术研究,深度剖析了预测市场平台 Polymarket 的盈利真相。文章指出绝大多数散户处于亏损状态,并详细揭示了买低价长单、做市、AI 自动交易、跟单等七大常见陷阱。同时分析了顶级盈利者的操作逻辑与执行优势,最后提出了可行的交易路径与心态红线,旨在为投资者提供一份客观理性的市场避雷手册。
文章系统阐述了内容营销的核心方法论——五步循环法:内容嗅探(找信号与Pattern)、内容分析(验证假设与价值)、内容生产(策略先行,工具辅助)、内容分发(扩量验证)及数据回采(优化策略)。作者强调AI时代的重点在于前两步的策略洞察,而非单纯的生产工具堆砌。
文章详细规划了一套利用多 Agent 架构自动化创作教育领域爆款文章的解决方案。该体系包含总指挥 Orchestrator 及爆款雷达、深度分析、选题策略、素材猎手、初稿写手五个子 Agent,涵盖从数据爬取、规律分析、选题打分到素材收集和文案生成的全流程。
本文基于 TrueUp 平台数据,分析了 2026 年初科技行业的招聘趋势。尽管裁员新闻和 AI 焦虑盛行,但数据显示 PM 和工程师职位大幅增长,AI 岗位呈爆发式上升,而设计岗位停滞。湾区重要性持续上升,远程办公机会缩水。行业正在经历人员洗牌而非单纯裁减,整体岗位数量仍在增长,招聘势头强劲。
本文整理了查询宏观经济数据的一手信息源,旨在帮助读者养成查阅一手数据的习惯,避免被二手信息误导。文章上半部分详细列举了中国国家级核心数据发布平台(如国家统计局、央行、海关等)以及全球主要的国际组织数据库(如IMF、世界银行、OECD等),涵盖了从GDP、通胀到能源、贸易等各类关键数据的官方获取渠道。
本文介绍了在OpenClaw中安装Tushare Skill的应用价值。通过将复杂的A股量化交易流程(如编程、清洗、回测)转化为简单的对话指令,用户可快速获取行情、筛选潜力股、追踪主力资金并生成可视化图表,极大地降低了量化分析的技术门槛。
文章介绍了一款名为“公众号蓝海选题雷达”的自定义SKILL工具。该工具通过三轮漏斗机制(全网数据扫描、深度筛选、全案输出),利用Playwright抓取多平台数据,结合AI分析,帮助自媒体人解决选题难问题。文章详细阐述了开发思路、Prompt示例、避坑指南及低成本优势,旨在用AI替代人工分析师,实现数据驱动的内容决策。