🏷️ workflow

Wu-Tang Forever: My Hermes Multi-Agent Setup Ain’t Nuthin’ to F*ck With

作者分享了重构 Hermes 多代理系统的经验，批评了当前将角色扮演误认为真正多代理系统的现象。文章提出了三种架构模式：一次性子代理、永久专家配置和群体，并强调了编排者的重要性。作者以 Wu-Tang Clan 成员命名不同职责的代理，展示了严格的权限边界和清晰的职责分配。

How to Run Your Entire Outbound From One Claude Code Command

本文介绍了如何利用 Claude Code 的 Hooks 机制，构建一个全自动化的 B2B 外呼营销管道。该系统通过串联信号抓取、线索评分、客户画像、文案生成和序列构建五个阶段，实现从公司列表到邮件序列的端到端自动化，极大提升销售效率。

How to master graph engineering

本课程教授如何构建 AI 智能体图，涵盖图的基本概念、关键模式（如菱形模式）、停止规则及人工审批环节。包含三个实战案例：深度研究台、SEO 内容生成器和市场推广套件，旨在提升业务效率并控制成本。

Graph Engineering: 在一个窗口构建 1000+ Agent 循环的完整指南

本文介绍了 Graph Engineering 的概念，即从线性的 Agent 循环转向图结构的工作流。文章详细讲解了如何利用 Claude Code 的动态工作流功能，通过五个步骤构建并行处理任务的 Agent 图，以解决上下文限制和执行效率问题，并探讨了在扩展到 1000+ Agent 时可能遇到的挑战及解决方案。

我用 Codex 自动化帮我剪了三条视频

作者分享了使用 Codex 结合 ChatCut 插件自动化剪辑视频的全过程。从零素材生成，到提供素材后通过反馈调整，最终实现了具备“网感”的视频制作。这套工作流极大降低了剪辑门槛，证明了不会剪辑软件也能通过自然语言指令完成高质量视频创作。

我本来只想把两个视频拼在一起：ChatCut 与 Codex 的使用体验

作者在尝试使用 ChatCut 和 Codex 进行视频剪辑时，意外发现其强大的智能化功能。工具不仅能自动识别循环画面并精准对齐，还能准确识别带有湘潭口音的方言并生成中英字幕。文章详细记录了对话式剪辑如何解决素材循环匹配、方言转写及字幕修正等痛点，展现了 AI 在视频编辑领域的应用潜力。

Loop Engineering: The Karpathy Method - and the workflow that just made it 5x better

文章介绍了 Andrej Karpathy 推广的“循环工程”概念，即通过 AI 自动化循环（目标设定、规划、执行、验证）替代传统的单次 Prompt 交互。文章阐述了循环的核心要素，分析了适用场景，并以 AutoResearch 为例展示了其在模型训练中的成效。此外，文章还讨论了构建循环的五大组件，并提出了“双层循环”等进阶优化方法。

开源 RW Research Skill：构建带来源约束与人工确认的科研辅助工具集

作者 Roland.W 开源了一套用于科研的 RW Research Skill 工具集。该套件包含 12 个独立技能（如路由、问题定义、文献发现、论文提取、证据图谱等），旨在解决 AI 在科研中“证据不足仍生成”的问题。它强调来源要求、明确停止条件和人工确认，将科研流程任务模块化，适用于从本科生到教授的广泛人群，特别适合医学、社科等领域，希望能作为科研自动化的流程层。

用Claude Code跑通跨境电商的5大场景，顶10个人的团队

本文详细介绍了如何使用 Claude Code 构建跨境电商自动化体系。作者认为 Claude Code 在干活能力上优于 Openclaw，通过“引擎 + MCP（数据管道） + Skill（业务逻辑）”的三层架构，实现了选品调研、Listing与广告优化、独立站管理、SEO/GEO流量获取及运营自动化五大核心场景。文章提供了具体的 Skill 代码模板和实施步骤，帮助卖家通过技术手段替代重复劳动，实现降本增效。

Loop 的三层楼：从 Anthropic 到纳德拉的进化论

文章通过解读 Anthropic、吴恩达和微软 CEO 纳德拉关于“Loop（循环）”的不同视角，构建了一个三层模型：一楼关注技术执行效率，二楼关注人机分工与方向，三楼关注“Token 资本”与组织复利。作者指出，完整的 AI 工作流应融合这三层，并针对独立开发者提出了具体建议，强调沉淀判断力而非工具用法，以构建可跨模型迁移的专属资产。

从盲区扫描到测验合并：重写 AI Coding 工作流

文章基于 Anthropic 员工 Thariq 的理念，探讨了 AI 编程中的核心痛点：通过“未知项管理”替代单纯的“Prompt 优化”。作者将未知项分为四类，并提出了相应的解决策略：用“盲区扫描”发现隐性问题，用“多版原型”明确模糊标准，用“实现笔记”记录代码逻辑，最后通过“反向测验”确保开发者理解变更。这套流程旨在将未知项在低成本阶段暴露，避免后期返工，实现高质量的 AI 辅助编程。

5分钟教你组建和 AI 共同的知识库

本文介绍了如何利用 Obsidian、Markdown、GitHub 和 AI（Codex）快速搭建一个同步的知识库。文章建议新手先不要追求复杂的 RAG 和向量数据库，而是使用 Obsidian 结合 Git 插件进行本地与云端（GitHub）的免费同步。文中还提供了小红书及网页内容剪藏插件的推荐，实现内容的快速收集与 AI 辅助整理。

用 WorkBuddy + ima 搭建个人知识库教程

文章介绍了如何使用 WorkBuddy 和 ima 搭建适合国内用户的个人知识库。作者指出 Obsidian 等工具有一定门槛，普通人常因资料太散、缺乏整理而难以坚持。建议利用 WorkBuddy 负责读取、整理和摘要，ima 负责资料存储，形成 AI 预处理、人工确认的闭环。文章详细说明了从连接授权、建立三个基础知识库（资料、项目、输出）到具体 Prompt 指令的实操步骤，并强调了资料复用和隐私安全的重要性。

Fable 循环库：25 个全自动工作流实战指南

本文介绍了一套包含 25 个工作流的“Fable 循环库”，旨在教读者如何利用 Claude Code 的 /loop 和 /goal 命令实现 AI 自动化。文章详细阐述了基于目标、边界和结果的 Agent 核心逻辑，区分了循环和目标的区别，并按营销内容和产品两个维度，展示了如何利用 MCP 和 API 自动执行 SEO 监控、内容挖掘、竞品分析及用户体验优化等任务。

用 Codex 做自媒体：先别写稿，建立内容判断校准系统

文章指出自媒体新手缺乏网感的原因在于缺乏反馈系统，因此不应仅将 Codex 视为文案工具，而应利用它建立一套可校准的判断系统。核心流程包括选题对标、发布前盲预测和 T+3 复盘，通过 Codex 记录预测与结果的偏差，将偶然的爆款转化为可复制的规律，从而训练创作者的内容直觉。

如何精通 Fable（基础指南）

本文是一份关于 Claude Fable 的综合使用指南。作者详细介绍了 Fable 与此前模型的主要区别，重点讲解了 Loop Engineering（循环工程）的概念及其在实现 AI 自动化工作流中的应用。文章还深入探讨了如何利用 Fable 的 Skills 功能构建自定义技能，强调了其强大的视觉能力在数据提取、UI 审查和逆向工程等场景的潜力，并提出了模型选择的“杠铃策略”以平衡性能与成本。

baoyu-design skill 更新：新增 AI 生图技能支持，辅助 PPT 与视频制作

作者介绍了 baoyu-design skill 的重大更新，新增了调用 AI 生图技能的功能。用户现在可以在制作 PPT、动画视频或网站时自动配图，支持 Claude Code 与 Codex 本地工具集成。该工具能自动为 PPT 插入图片并导出为可二次编辑的 PPTX 文件，显著提升设计效率。

构建 Agent 技能的自我改进循环

本文介绍了如何通过“自我改进循环”提升 Agent 的技能质量。作者以 Issue 分类为例，展示了如何构建双层循环架构：内层循环负责执行具体的分类任务，外层循环则根据人工反馈自动调整技能代码。利用 GitHub Actions 和云代理平台，系统能持续从历史交互中学习并优化自身。

从提示词工程师到循环设计师：14 步进化路线图

本文提出了“循环工程”概念，阐述了开发者的杠杆点已从手动编写提示词转移到设计自动化系统。文章详细介绍了从 Prompter 进化为 Loop Designer 的 14 步路线图，包括适用性测试、经济性分析及自动化构建的五大核心模块，旨在帮助开发者通过构建自驱动的编码循环来提升效率。

我所知道的所有 Agentic Engineering 技巧

作者 Matt Van Horn 分享了他在“代理工程”（Agentic Engineering）领域的实战经验，这是一种利用 LLM 和自动化流程（如 Claude Code + Compound Engineering）来完成软件开发的新模式。核心技巧包括：立即生成计划、不要细读计划、将计划流程应用于非工程类深度工作、利用语音输入提升效率，以及通过多标签页并行处理任务。文章强调将工作重心从编码转移到规划，利用智能代理自动化执行。

一个指令，把垃圾素材做成高级 HTML 展示页吊打 PPT

本文指出直接使用 AI 根据 UI 设计稿生成 HTML 往往效果不佳，核心原因在于未能正确拆分任务。作者提出将 UI 还原分为结构、样式和资产三层，并通过 Prompt 指令将复杂的视觉资产（如插画、Logo）与代码逻辑分离。文章详细介绍了从视觉拆解、资产分离、骨架搭建、生成替换到浏览器截图对比修正的六步完整工作流，并分享了通过 Skill 自动化流程及 Codex 内置工具提升效率的技巧。

如何构建多 Agent 工作流：完全指南

本文是关于在 2026 年构建多 Agent 工作流的深度指南。文章对比了单 Agent 与多 Agent 系统的区别，详细解析了 Claude Code 的三种编排原语（子代理、团队、动态工作流）及六大核心拓扑结构（顺序流水线、协调者-工作者、并行发散、生成器-验证器、共享状态、辩论模式）。同时探讨了如何设计 Agent 间的通信、避免上下文污染以及处理系统失败模式。

如何用 Claude 和 Obsidian 构建 AI 第二大脑 (完整教程)

本文详细介绍了如何将 Claude 与 Obsidian 结合，构建一个真正可用的“第二大脑”知识库。文章对比了 Obsidian 与 Notion 等工具在 AI 集成上的优劣（基于 Markdown 文件的开放性），并提供了从建立 PARA 笔记结构、编写笔记习惯，到通过 Claude Code 或 MCP 服务器连接知识库，再到实施周报总结等 AI 工作流的完整步骤。

我的个人生活自动化 Agent 技术栈

作者详细介绍了如何利用 Codex (GPT-5.5) 构建个人 Agent 来管理邮件、WhatsApp、Telegram 等日常事务。文章强调了以 Google Drive 为单一事实来源的重要性，优先使用 API 和 CLI 以保证稳定性，并通过两个实际案例（邮件介绍、车牌更新）展示了 Agent 在跨应用工作流中的巨大效率优势。

构建2026年五层AI技术栈：Claude、Obsidian与Hermes Agent的深度集成实践

作者反对2026年依赖单一AI工具的趋势，提出了一套分层协作的AI技术栈。文章详细介绍了三个核心层：1. Claude作为推理层，利用200K上下文处理复杂任务；2. Obsidian作为记忆层，通过MCP连接为Claude提供持久化知识库；3. Hermes Agent作为本地自动化层。这种架构将单纯的对话界面转化为具备记忆、推理和执行能力的智能系统，大幅提升AI的实际杠杆率。

Agent 工作流构建：Skills + Interpreters 实践

本文介绍了“解释器技能”的概念，这是对 Agent 技能的扩展，允许在技能中包含 TypeScript 模块。Agent 可以在行为适用时导入并运行这些代码，就像执行工作流一样。这种机制结合了 SKILL.md 的指令逻辑和解释器的代码执行能力，使 Agent 能够处理更复杂的任务，如生成子代理、调用工具，并确保关键流程的确定性和可复用性。

Builder's Guide: How to Ship your First Product using AI in 2026

本文是一份面向开发者的 AI 产品构建实战指南。作者指出，仅将 AI 作为自动补全工具在复杂项目中会失效，真正的变革在于构建一套可复用的 'Harness' 系统。文章详细介绍了如何通过 .agent 目录结构（包含 AGENTS.md、SKILLS 等）将任务规格转化为可执行的软件，涵盖从规划、实现到验证的核心循环，并提供了适用于 SaaS、MCP 服务及 iOS 应用的通用工作流模板。

迁移至 AGS 的云端开发工作流

作者分享了如何使用 AGS（Agent Git Service）替代 GitHub 作为主要开发环境的实践。通过将开发环境完全迁移至云服务器，结合 dev agent 和双驱动的交互模式，实现了无需本地依赖的高效开发工作流，并介绍了正在开发的 VAS（虚拟代理服务器）项目，旨在将该工作流整合到语音交互界面中。

Codex 新玩法：从写代码到数字同事

文章深入分析了 Codex 的最新演变，指出其定位已从单纯的代码编写工具转变为具备跨 App 协作能力的“数字同事”。作者详细探讨了 Computer Use、评论式交互、Automations 自动化任务及移动端管理等新功能，并对比了 Codex 与 Claude Code 的差异化分工。文章认为，AI 工具的竞争维度正从“代码质量”扩展到“真实工作流的完成能力”，强调透明度与可控性是未来数字同事的核心。

从裸奔到全副武装：Claude Code 10 个精选仓库

文章从海量资源中精选出 10 个最具实用价值的 Claude Code 仓库。内容涵盖多 Agent 管理工具 cc-switch、联网能力增强 web-access、官方 Skills 库及课程推荐、工作流框架 superpowers 以及代码知识图谱生成工具 graphify 等。作者详细介绍了每个工具的核心功能、适用场景及安装顺序，旨在帮助开发者从零开始构建高效的 AI 编程工作流。

10万 Star开源库 agency-agents 详解：给AI装上专家团队

文章深入解读了 GitHub 上的热门开源库 agency-agents。它并非独立的 AI 应用或平台，而是一套“AI 专家角色模板库”（Prompt 模板）。其核心价值在于将 AI 的角色标准化，通过定义前端、后端、产品经理等不同“工牌”，解决通用 AI 角色不稳定的问题。该库支持 Claude Code、Cursor 等多种工具，将 AI 从“泛泛聊天”转变为“专业干活”，是理解 Agent 工作流设计的优秀案例。

Pi Coding Agent 最全面指南（完美支持/goal）

文章是一份针对 Claude Code 用户的 Pi Coding Agent 迁移与使用指南。作者对比了 Pi 与 Claude Code 的设计理念，指出 Pi 是一个更透明、可控且高度可配置的 Agent 底座。文章详细介绍了如何配置开源模型 Ring-2.6-1T，推荐了最小可用组件栈，列出了常见的配置陷阱，并通过构建现货-永续监控台的真实案例，阐述了在 Pi 环境下实施 plan-first + skill 工作流的重要性。

利用 YouTube 最大化信息差与 AI 副业挖掘

作者指出 YouTube 是获取信息差的最佳途径，其内容干货远超国内付费课程。他通过分析海外视频（如 AI 拉片）挖掘内容营销模式和 AI 副业机会，认为这些工作流可被 Agent 化。他提及自己整理了 752 种 AI 副业玩法，并强调中文内容未来将在全球崛起。

如何用 Claude 搭建一个真正懂你的个人 AI 系统

本文介绍了如何花费约 60 分钟，通过 7 个步骤搭建一个深度定制化的 Claude 个人 AI 系统。方法涵盖设置个人偏好、建立专属项目、开启记忆功能、训练写作风格、上传知识库、连接外部工具以及设置定时任务。通过这套系统，AI 能无缝融入工作流，极大提升效率。

全奖 PhD，硅谷十一年，startup 上市了。AI 来了，我失眠了。

文章讲述了作者作为拥有全奖 PhD 背景的硅谷工程师，在 AI 时代下的职业焦虑与转型。虽然曾参与上市 Startup 并拥有十余年技术积累，但面对 Claude 等 AI 工具的强大生产力，作者一度感到迷茫。随后，作者利用 AI 实现了个人生产力的飞跃，独立开发了 6 款产品，并深入探讨了 AI 对硅谷工作流、初级工程师生存空间以及职业断层的深刻影响。

GPT Image 2 与 Seedance 2 跑酷/舞蹈视频制作实操

本文介绍了一种利用 AI 工具快速制作人物动态视频的 workflow。只需两步即可在 3 分钟内生成高质量的舞蹈或跑酷视频：首先使用 GPT Image 2 生成高细节的角色参考图（包含多角度和姿势），然后将图片导入 Seedance 2，配合特定的提示词生成 cinematic 风格的视频。文中提供了详细的 Prompt 和效果展示。

The Long Becoming

本文探讨了企业如何从“AI赋能”向“AI原生”转型。作者指出，真正的价值在于从底层对产品、流程和组织进行彻底重塑。文章详细分析了AI转型过程中的五个主要瓶颈：工具采用、工程速度、产品速度、构建内部操作系统以及团队组织形式。文章强调，AI原生公司需要具备不断拆解、重组并快速迭代的能力。

如何编写工业级 Agent Skill 指南

文章深入探讨了如何编写高质量的工业级 Skill（AI 技能/工作流）。文章指出 Skill 不同于简单的 Prompt，它需要具备按需加载、限制工具边界、配置适配模型、分层管理内容（SKILL.md 与 references/scripts 分离）以及建立评估测试闭环等特性。通过遵循最小权限原则、渐进式披露和迭代验证，可以将经验固化为稳定、可维护的自动化工作流。

OnlyFans + Claude Code：4个文件实现30天$43,000的AI虚拟网红

文章详细拆解了一位21岁学生如何利用Claude Code、Flux和ElevenLabs构建AI虚拟网红“Maya”，在OnlyFans上首月获利$43,000的完整流程。核心是通过persona、voice、flux和brain四个Markdown文件管理人设、声音、视觉记忆和用户关系，实现全自动运营。文章对比了Aitana和Emily等案例，指出技术栈成熟已将构建周期从18个月缩短至4周，揭示了AI虚拟代理在变现效率上的巨大突破。

如何将 Claude Code 打造成 24/7 开发团队（完整指南）

本文是一份详细的实操指南，介绍如何超越 Claude Code 的基础聊天功能，通过配置 CLAUDE.md、构建持久化记忆库（Obsidian + claude-mem）、安装特定 Skills 以及构建 Subagents 系统，将其升级为一个能够记住上下文、遵守规范且并行工作的全天候开发团队。

利用 Claude Co-work 与 GPT Image 2 自动化 TikTok 幻灯片以实现病毒式传播

本文详细介绍了作者在 2026 年利用 Claude Co-work 和 GPT Image 2 自动化生产 TikTok 幻灯片内容的策略。文章指出，TikTok 算法目前正大力扶持幻灯片格式，因其能带来更高的互动率和停留时间。作者团队通过自动化工作流，实现了每天生产 30-50 个高质量幻灯片，涵盖了个人故事、排行榜等五种高转化格式，并利用 AI 生成脚本和图像提示词，极大地降低了制作成本并提高了产出效率。

李笑来为什么不发 X，而是在 GitHub 上火了？

文章探讨了李笑来在 GitHub 上通过大量仓库建立影响力的独特路径。区别于传统社交媒体追逐“流量”，李笑来利用 GitHub 将知识产品化、资产化，强调长期主义、内容主权及 AI 工程化。文章深入分析了“流量”与“资产”的差异，并总结了将 AI 对话沉淀为生产资料、构建个人 Agent Stack 的未来趋势。

Moxt 实测：把你的组织，折叠进一堆文件夹

本文是对 AI 产品 Moxt 的深度评测。作者指出当前 AI 工作存在“上下文散”和“格式脏”两大痛点，而 Moxt 通过构建基于本地文件系统和 Markdown 格式的工作空间有效解决了这些问题。文章详细介绍了 Moxt 的核心功能：包括基于 AGENTS.md 的个人 AI 分身、支持 Skill 自动化的工作流、以及生成可视化的 HTML 报告。作者认为 Moxt 将 AI 从单纯的对话工具转变为具备记忆和执行能力的“同事”，非常适合处理复杂的组织协作任务。

Skills For Real Engineering

本文介绍了 Matt Pocock 开源的一个包含 21 个技能的集合，该库旨在为 Claude Code 等编码代理提供一套经过实战检验的工程化工作流，而非简单的代码提示。文章详细解析了其核心的 5 个日常技能链（如 /grill-me, /to-prd, /tdd），阐述了通过编码“过程”而非“知识”、严格控制作用域及手动调用来优化 AI 行为的设计理念，并说明了如何通过 CLI 将这些技能集成到项目中，以实现从构思到架构迭代的完整开发闭环。

麦肯锡无法让你实现 AI 原生转型，Agent 可以

文章指出，大多数公司混淆了 AI 采纳与 AI 转型。传统的咨询模式（如麦肯锡）依赖小样本人工调研，无法覆盖 AI 转型所需的全部工作流程。真正的转型需要像重新设计工厂一样重新设计公司。作者提出一种新模式：利用 AI Agents 并行访谈全员以构建“运营图谱”（软件层），再结合人类专家的判断（服务层），实现持续、全域且个性化的企业变革。

如何利用 Claude Code 为 24 人构建 LinkedIn 内容自动化引擎

本文详细介绍了作者如何利用 Claude Code 构建一套包含 27 个技能的高度自动化 LinkedIn 内容生产系统。该系统分为五层架构：个性化基础层（通过语音分析锁定人设）、并行研究层（聚合多平台数据）、生产流水线（从钩子生成到自动评分）、跨平台改写层以及系统维护层。通过这套工程化流程，团队在 87 天内实现了 15.1 万美元的 MRR 增长，同时保证了每位成员内容的真实个性化与高质量。

在 Obsidian 中利用 Claude Code 构建 JARVIS 第二大脑

文章详细介绍了如何结合 Obsidian 和 Claude Code 构建一个类似 JARVIS 的智能系统。该系统通过特定的文件夹架构、Templater/Dataview 插件以及自定义的 CLAUDE.md 配置文件，实现对笔记的自动归档、灵感关联、内容大纲生成及代写，从而打造一个能够预测用户需求的自动化第二大脑与内容生产流水线。

用 Claude Code 在飞书搭任务系统实战

作者分享了使用 Claude Code 在飞书中搭建个人任务管理系统的经验。通过自然语言指令，快速完成了包含 11 个字段、3 个自动化流程及数据看板的任务表搭建。文章重点强调了“降低录入摩擦”的重要性，指出通过精简字段（从 14 个砍到 11 个）和利用 AI 生成配置，能够有效提升工具的持久使用率。文末附带了完整的 Prompt 模板，方便读者复用。

How to Give Hermes Agent a Persistent Browser Identity with Camofox

文章介绍了如何通过配置 Camofox 反检测浏览器后端，为 Hermes Agent 赋持久的浏览器身份。通过开启持久化会话，Agent 能够跨任务保留 Cookie 和登录状态，从而将浏览器自动化从“无状态演示”转变为可复用的基础设施工作流。文章详细讲解了配置步骤、状态存储机制及验证方法。

3 Highly Useful Hermes Skills

本文介绍了 AI Agent Hermes 的三个核心应用场景：获取并分析 X (Twitter) 洞察、自动化整理 X 书签以及基于外部记忆的自我反思。作者分享了使用 Hermes 提升学习与生产力的实践经验，包括利用 X API、Browser Harness 及 Hindsight 等工具的具体配置，同时也提及了关于 Token 成本管理、模型选择及安全隐私（如 API 权限）的踩坑记录与实用建议。