浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill
作者分享了一个名为Leader.skill的开源工具，旨在解决Agent交互中目标定义模糊的问题。该工具基于“目标七问”方法论，将模糊需求转化为清晰的目标任务书，支持多模型组合（如Claude规划、GPT执行），显著提升长程任务的完成率与Token利用率。
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22 篇用 GPT Live + Obsidian 搭建口语学习系统
文章介绍了一套结合 GPT Live 和 Obsidian 的口语学习系统。通过特定提示词进行 15 分钟对话，利用 Obsidian 模板将复盘结果结构化记录，实现了 0 成本、可追踪、可视化的口语进步。
分享一套生成英语单词卡提示词
本文分享了一套适用于GPT-image2和Gemini的英语单词卡生成提示词，提示词要求AI自动完成音标、释义、例句等内容，并设计成现代剑桥或牛津风格的英语学习卡。
GPT-Live + Anki：让你更加系统的进行口语练习
文章介绍了如何结合 GPT-Live 和 Anki 进行系统的英语口语练习。通过 Prompt 让 GPT-Live 记录练习中的卡壳和停顿，生成包含中文意思和英文表达的清单，再将其导入 Anki 制成间隔重复卡片。这种方法解决了“开口难”到“有进步”的转化问题，确保昨天的难点在明天得到复习。
Vibe Coding 16小时：Fable 5与GPT-5.6时代最佳AI开发流程
作者分享了在Claude Fable 5和GPT-5.6时代的AI开发流程，通过优化测试流程和Agent协同，实现高效自动化的开发模式。核心流程包括用Claude出方案、GPT纠错、Codex目标模式执行，极大提升了开发效率和创造力。
今年高考，我让12个顶级AI一起考了语文和数学
文章记录了一次关于12个顶级AI模型的高考模拟测评。测试选取了Claude、GPT-5.5、DeepSeek等国内外主流模型，针对高考语文和数学试卷进行考核，并邀请真人老师进行盲审阅卷。结果显示，头部模型之间的分差极小，部分模型存在“偏科”现象（如DeepSeek数学强但作文弱）。文章详细回顾了测试的公平性设计、评分过程及最终排名，并回顾了过去几年AI模型在考试能力上的巨大进步。
史上最强 PPT Skill：图片 PPT 转可编辑 PPTX
作者发布了一套名为 GordenSuperPPTSkills 的技能包，旨在解决 AI PPT 制作难题。该工具利用 GPT 的生图与视觉解析能力，能先生成图片格式 PPT，随后将其转换为完全可编辑的 PPTX 文档。方案包含三个子技能，分别负责生成、转换及全流程编排，实现了从图片到可编辑文档的完美还原。
GPT Image 2从参数到出图，新手一次看懂
文章深入浅出地介绍了如何使用 GPT Image 2 进行生图。作者将提示词模板比作点餐系统，强调参数填写需“准确”而非“越多越好”，提出了确定单一主风格的重要性。文章详细列出了从选择模板、填写参数、AI 扩写到最终出图的四步流程，并针对出图不满意提供了具体的参数修改建议，最后给出了新手通用的参数填写公式，帮助用户稳定掌控 AI 生图效果。
GPT2 信息图生成提示词
文章介绍了一个用于生成高密度信息图的“仙品”提示词。该提示词旨在让 AI 生成的画面兼具建筑方案板的秩序与奢华产品手册的质感，强调冷静、精密与可信的视觉风格。提示词详细描述了版面布局、色彩逻辑、光影处理及排版要求，适用于将各类主题转化为具有博物馆级说明牌秩序的视觉作品，如 PPT 关键页、研究报告或海报。
GPT2: PPT制作新突破，告别HTML复杂流程
文章探讨了利用GPT生成PPT的新方法，指出无需依赖HTML转换即可直接生成高质量页面。作者通过实测展示了单次生成10页PPT的能力，并分享了“东方编辑感”风格的设计提示词。该方案不仅适用于PPT，还能适配邀请函、海报等多种场景，大幅降低了视觉内容的生产门槛。
文章的封面还是喜欢好看点的
作者分享了自己制作文章封面的心得，并提供了多套封面模板供读者使用。他建议可以直接保存图片，利用 AI 抠图工具进行处理，或者通过截图并让 AI（如 GPT）模仿或反推生成。文章强调了视觉美感在内容展示中的重要性。
GPT2创作极简线条城市海报：高级收藏感与人民币美学
作者受国外大神启发，利用ChatGPT调查具体地点的逻辑，开发了具有“人民币插画味道”的极简线条城市海报风格。文章分享了针对任意图片和特定地址的同款风格生成优化方案，并附带了详细的提示词，强调真实空间关系、在地性特征及单色印刷美学，旨在打造具有收藏级质感的城市切面视觉作品。
Build Your First Agent
文章旨在通过简洁易懂的语言，帮助初学者在一下午的时间内构建第一个 AI Agent。作者指出 Agent 本质上是一个包含模型、工具集和循环的简单程序，并提出了“四步构建法”：定义目标、列出工具、选择运行时、编写系统提示。此外，文章还分享了五条实用规则（如展示工作过程、使用计划模式等）以避免常见陷阱，并列举了适合初学者的实践项目，强调构建 Agent 的核心在于理解其循环逻辑。
GPT2 自媒体封面设计灵感与提示词指南
本文介绍了如何利用 GPT-Image2 快速生成高质量自媒体封面的方法论。作者通过“汤头+佐料”的逻辑，提供了10组涵盖建筑图纸、科技美学、东方文人、电影片头等不同风格的可复用提示词。文章强调固定风格基础上的巧思创作，并给出了生成推荐卡片的海报通用底模，旨在简化设计流程并提升审美质感。
GPT2 印象派美学：信息图海报提示词分享
作者分享了使用 GPT-Image2 调制的具有“印象派美学”风格的信息图海报提示词。该提示词能够生成具有艺术气质、呼吸感和特定排版逻辑的编辑型海报，文字分布层级分明，不仅展示了多张示例作品，还提供了详细的提示词模板供读者使用。
GPT2 中式窗景美学提示词：婉约与豪放版
文章分享了作者受苏州园林启发的“中式窗景美学”GPT提示词，包含婉约派和豪放派两个版本。提示词旨在通过留白、框景与排版设计，将诗词意境转译为具有东方美学的海报，强调克制的视觉张力和高级的质感。
模型选对效率翻倍：一张表看懂AI最优用法
本文针对不同使用场景提供了AI模型的选择指南，指出效率低下的原因常是“用错了地方”。文章将场景分为九大类，包括日常交互、空间推理、代码开发、金融分析及视觉生成等，并分别推荐了适配的最佳模型（如 GPT-5.1、Gemini 3.0、Claude Sonnet 4.5 等）。总结提出了按任务性质匹配模型的三条原则，强调在正确场景使用合适模型的重要性。
Claude Opus 4.7 vs GPT-5.5：亲测三天后的真实心得
本文分享了作者通过十亿Token的消耗量，在三天内深度对比Claude Opus 4.7与GPT-5.5的真实心得。测试涵盖大型代码重构、Agent搭建及前端生成等场景。结论显示，GPT-5.5在推理效率、执行力和成本控制上表现卓越，已成为作者的主力工具；而Opus 4.7虽在规划与视觉分析上仍有优势，但存在Token消耗激增、上下文检索变差等“倒退”问题。文章还总结了Reddit社区的声音，提出了“Opus规划、GPT执行”的Handoff最佳工作流。
GPT Images 2.0 完全指南：从新手到专业的视觉生产系统
文章深入剖析了 GPT Images 2.0 的核心优势与应用场景，指出其不仅是绘图工具，更是视觉生产系统。作者详细介绍了其在视觉叙事、角色一致性系统、营销活动生成等方面的五大应用场景，并提供了通用提示词模板、角色防漂移策略及编辑协议等实战技巧，强调建立工作流思维的重要性。
LLM 工程师必读的 12 篇研究论文
文章列出了每位 LLM 工程师必须阅读的 12 篇核心论文清单，涵盖了从 Transformer 架构、BERT、GPT-3 等基础模型，到扩展定律、Chinchilla 训练法则、RLHF 对齐技术，以及 LoRA 高效微调和 FlashAttention 等工程优化技术。这些论文构成了现代大模型理解、训练和部署的理论基石。
纯 C 语言从零开始构建 GPT
本文是一篇硬核技术教程，详细记录了如何不依赖任何外部库，仅使用纯 C 语言从零构建一个可用的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型。文章涵盖了从随机数生成、数据分词、模型架构定义，到手动实现反向传播、Adam 优化器及推理采样的全过程。通过手写矩阵乘法、注意力机制和神经网络层，帮助读者深入理解 LLM 的底层原理。
为什么你一定要用OpenCode
文章详细介绍了 Claude Code 的开源替代品 OpenCode 的优势。作者建议开发者使用 OpenCode 以避免 Anthropic 公司的封号风险，并利用其支持多模型（GPT、Gemini、Claude）的特性来提高开发效率。文章还对比了两者的生态差异，认为 OpenCode 像“安卓”一样更具开放性和可定制性。