🏷️ 自动化工作流

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。

Loop Engineering 实战指南：美股投资者如何把 AI 从聊天工具变成投研助理

文章介绍了 Loop Engineering 的概念，旨在将 AI 从“一问一答”的聊天工具转变为能够持续执行并自我验证的“投研助理”。作者详细阐述了 Loop Engineering 的核心机制（目标、执行规则、验证标准、状态记忆），并结合美股投资场景，提供了一个具体的实战案例：每日美股市场研究 Loop。通过定义明确的 Prompt、引入独立的 Reviewer Skill 进行验证、以及利用 LOOP-STATE.md 保持记忆，投资者可以构建一个自动化且可靠的信息处理工作流，从而提升投研效率。

Codex 小白入门系列——【六】AI 作图实战全教程

本文是 Codex 小白入门系列的第六篇，专注于 AI 作图实操。文章介绍了 Codex 作图的优势、新手必守的尺寸与风格规则，并提供了极简作图的万能公式和三大高频场景（推文封面、知识海报、头像）的直接可抄提示词。此外，还讲解了微调技巧、通过 Skills 固化流程实现一键生成，以及常见报错的解决方法，旨在帮助零基础用户利用 Codex 快速产出高质量的自媒体配图。

Codex 为什么叫超级 Agent：本篇教你学会它的12 个进阶玩法

文章介绍了 AI 开发工具 Codex 的 12 个进阶功能，包括沙箱机制、权限管理、Steer 引导、Plan 模式、Git Worktree 并行开发、代码回滚、云端运行、双层记忆系统、Plugin 自动化、Skill 工作流封装以及 MCP 数据库连接，旨在通过 Harness Engineering（缰绳工程）理念最大化 AI 生产力。

Claude Code 全栈集成大师课：利用 MCP 实现端到端自主开发

本文详细介绍了如何通过 MCP (Model Context Protocol) 将 Claude Code 从单纯的代码助手转变为全栈工程合作伙伴。文章阐述了 MCP 在解决上下文盲区、操作断连和会话遗忘方面的优势，并提供了文件系统、Git、数据库（PostgreSQL/Supabase）及终端执行层的具体配置与验证指南，展示了构建端到端自主开发工作流的完整架构。

拆解56w浏览英语单词图爆款：从调研到自动化的流水线实战

本文拆解了一张获得56万浏览的英语单词图爆款背后的制作逻辑。作者提出了一套可复用的流水线方法论：第一步调研，模仿销量高的真需求而非假爆款；第二步生产，利用元提示词实现批量定制；第三步自动化，使用 CREAO Agent 定时自动产出内容。文章强调用创业思维做社媒，将重复劳动转化为数字资产，实现一人公司的效率最大化。