Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

Book-to-Skill，直接把一本书炼成 AI Agent 的 Skill。 丢进去 PDF、EPUB、DOCX、Markdown，它会自动提炼核心模型、章节、术语、方法和速查表，生成标准 SKILL.md。 之后放进 Claude Code、Copilot CLI、Amp，稍微适配一下也能给 Codex 用。不用每次把整本书塞进上下文，问到哪加载哪一章，官方实测可减少 24×–51× Token。 不只是书，公司文档、论文、技术规范、品牌手册都能这么干。 相当于把「让 AI 读过这本书」，升级成「让 AI 真正会用这本书」。

IndieDevHailey's profile picture

开发者Hailey

23,918 subscribers

20,074 views • 1 month ago •via X (Twitter)

LIVE

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Comments

No comments available

Comments from the original post will appear here

Related Videos

最近玩 NotebookLM 玩疯了：把一整本书丢进去，就能让 Gemini 基于纯原文给你零幻觉回答、生成播客、思维导图……但最烦的是手动下载 PDF + 上传这一步，太折腾人了！我偷偷做了一个 Claude Skill 神器： 1⃣ 直接扔一个 Z-Library 书籍链接（或其他合法来源） 2⃣ 自动下载 PDF/EPUB• 一键新建 NotebookLM 笔记本 + 上传文件 3⃣ 完事后 Claude 就能对话式“读”整本书，问啥答啥，还带引用来源～学术党、自学者、爱读书的大佬们，你们有没有这个痛点？ 经常从 Z-Lib 或其他地方下书，但懒得手动上传NotebookLM，想一键把书变成可聊的 AI 知识库？ 有需求的朋友点个赞/回复“要！”或者“+1”，我看反馈多的话，马上开源仓库 + 写详细教程！（合规提醒：只用于合法免费资源哦～） 给大家看一下效果
1:28

最近玩 NotebookLM 玩疯了：把一整本书丢进去，就能让 Gemini 基于纯原文给你零幻觉回答、生成播客、思维导图……但最烦的是手动下载 PDF + 上传这一步，太折腾人了！我偷偷做了一个 Claude Skill 神器： 1⃣ 直接扔一个 Z-Library 书籍链接（或其他合法来源） 2⃣ 自动下载 PDF/EPUB• 一键新建 NotebookLM 笔记本 + 上传文件 3⃣ 完事后 Claude 就能对话式“读”整本书，问啥答啥，还带引用来源～学术党、自学者、爱读书的大佬们，你们有没有这个痛点？ 经常从 Z-Lib 或其他地方下书，但懒得手动上传NotebookLM，想一键把书变成可聊的 AI 知识库？ 有需求的朋友点个赞/回复“要！”或者“+1”，我看反馈多的话，马上开源仓库 + 写详细教程！（合规提醒：只用于合法免费资源哦～） 给大家看一下效果

AI奶爸

718,136 views • 8 months ago

我在 Obsidian 里装了一个插件，叫 Weread。 它可以把微信读书里的书籍、划线和笔记，同步到 Obsidian 本地。 这样一来，我读过的书就不只是停留在微信读书里。 它会进入我的个人知识库。 后面我可以用 AI 帮我总结、分类、提炼观点、生成选题，甚至把它变成朋友圈、小红书、公众号、X 长文的内容素材。 这期视频，我就带你把微信读书同步到 Obsidian，搭一个属于自己的读书笔记工作流。
4:06

我在 Obsidian 里装了一个插件，叫 Weread。 它可以把微信读书里的书籍、划线和笔记，同步到 Obsidian 本地。 这样一来，我读过的书就不只是停留在微信读书里。 它会进入我的个人知识库。 后面我可以用 AI 帮我总结、分类、提炼观点、生成选题，甚至把它变成朋友圈、小红书、公众号、X 长文的内容素材。 这期视频，我就带你把微信读书同步到 Obsidian，搭一个属于自己的读书笔记工作流。

文子🔆

41,710 views • 4 months ago

飞书+豆包这个组合真的太牛逼了！自从豆包和飞书集成之后，结合抖音的字节生态，可以直接提取某个抖音博主的（don哥、李守洲等人）逐字稿了 如果你觉得一个博主的方法论特别有用，那你就可以和豆包说直接把它提取出来，并分门别类进行多维表格化的整理 你就会发现他变成一组数据进入到你的飞书了 我这次用飞书里的豆包，做了一件原来很烦的事，并最后形成了一套用AI做选题的方法论 我这次抓 20 个“用 AI 做选题”的视频，直接把这些视频的内容转成逐字稿，再放进飞书多维表格里 这件事我一开始是没想到的，因为按原来的做法，你想拆一个视频的方法论，基本就是：用Get笔记复制一下项目链接，再复制再粘贴，最后拿到的东西很散 说豆包和飞书这次结合起来，我就直接把任务派给了豆包，看视频就行了 我把任务丢给豆包「先抓 20 个 AI 找选题相关视频」 再把视频内容转成逐字稿，然后落到飞书多维表格里，继续做分类、提炼、整理 最后出来了 3 个交付物，这些我觉得都很实用： 一张原始素材表：20 条视频记录，带逐字稿、点赞数据和视频链接 一张方法论整理表：32 条方法论，拆成 5 大类，做了 13 个字段 一篇约 6000 字的文章：从工具使用者到系统构建者的五层进阶 这才是我觉得飞书里的豆包最适合内容创作者的地方，这也是它和WorkBuddy等仅仅切入B端市场不同的地方，就是它真的在照顾每一个使用飞书的人，每一个使用字节产品的人，把生态打造成了一个绝对的壁垒 它能把“找素材”和飞书结合起来，往后推进成一个可以继续用的工作台 最有意义的就是它先帮我把别人视频里的有效表达扒出来 再把这些逐字稿变成结构化表格，再从表格里提炼方法论 最后沉淀成一篇可以发出去的文章，甚至可以反过来做成一个“AI 找选题方法论”的 skill 这条链路很像我最近一直在讲的那句话：AI 内容创作不是生成，而是消化 而豆包进入飞书表格之后，飞书多维表格在这里就不是普通表格了 它更像一个内容生产的中控台：原始素材、逐字稿、方法分类、适用场景、后续文章，都能接在一起，还有更多玩法，我后面慢慢来更新 飞书还有各类免费的直播课！想听的直接扫描评论区的二维码及时接收提醒，量大管饱！！！
1:00

飞书+豆包这个组合真的太牛逼了！自从豆包和飞书集成之后，结合抖音的字节生态，可以直接提取某个抖音博主的（don哥、李守洲等人）逐字稿了 如果你觉得一个博主的方法论特别有用，那你就可以和豆包说直接把它提取出来，并分门别类进行多维表格化的整理 你就会发现他变成一组数据进入到你的飞书了 我这次用飞书里的豆包，做了一件原来很烦的事，并最后形成了一套用AI做选题的方法论 我这次抓 20 个“用 AI 做选题”的视频，直接把这些视频的内容转成逐字稿，再放进飞书多维表格里 这件事我一开始是没想到的，因为按原来的做法，你想拆一个视频的方法论，基本就是：用Get笔记复制一下项目链接，再复制再粘贴，最后拿到的东西很散 说豆包和飞书这次结合起来，我就直接把任务派给了豆包，看视频就行了 我把任务丢给豆包「先抓 20 个 AI 找选题相关视频」 再把视频内容转成逐字稿，然后落到飞书多维表格里，继续做分类、提炼、整理 最后出来了 3 个交付物，这些我觉得都很实用： 一张原始素材表：20 条视频记录，带逐字稿、点赞数据和视频链接 一张方法论整理表：32 条方法论，拆成 5 大类，做了 13 个字段 一篇约 6000 字的文章：从工具使用者到系统构建者的五层进阶 这才是我觉得飞书里的豆包最适合内容创作者的地方，这也是它和WorkBuddy等仅仅切入B端市场不同的地方，就是它真的在照顾每一个使用飞书的人，每一个使用字节产品的人，把生态打造成了一个绝对的壁垒 它能把“找素材”和飞书结合起来，往后推进成一个可以继续用的工作台 最有意义的就是它先帮我把别人视频里的有效表达扒出来 再把这些逐字稿变成结构化表格，再从表格里提炼方法论 最后沉淀成一篇可以发出去的文章，甚至可以反过来做成一个“AI 找选题方法论”的 skill 这条链路很像我最近一直在讲的那句话：AI 内容创作不是生成，而是消化 而豆包进入飞书表格之后，飞书多维表格在这里就不是普通表格了 它更像一个内容生产的中控台：原始素材、逐字稿、方法分类、适用场景、后续文章，都能接在一起，还有更多玩法，我后面慢慢来更新 飞书还有各类免费的直播课！想听的直接扫描评论区的二维码及时接收提醒，量大管饱！！！

叫我阿杭

36,623 views • 1 month ago

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。 我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论 我第一时间就上手了。 先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。 然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。 我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。
0:22

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。 我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论 我第一时间就上手了。 先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。 然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。 我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,519 views • 3 months ago

💥阿桑奇很早就提醒我们：保留纸质书，不要完全相信云端！ “数字档案让他们只需轻轻一点，就能抹去历史。今天是：‘页面不存在。’ 明天就变成：‘它从未存在过。’ 他们掌控着你的记忆。” 确实如此。但目前AI公司正大量收购珍本旧书，切断书脊高速扫描后直接销毁原书。 ISBNdb帮他们匿名批量下单（最多百万本），2022年前的书特别抢手——因为没有AI垃圾文本。法官竟裁定这是合理使用。 Anthropic还专门挖人去“收集世界上所有的书”。 书商说：那些只剩几本的珍稀古籍，正被撕碎喂给AI。经历战争火灾几百年的书，就这样消失，只为让模型写更好的广告文案。 ISBNdb自己都承认：“AI公司销毁两百万本书”这种标题不讨好，可他们照样做，还把NDA当卖点，美其名曰“数字保存”。这比爬网、盗种子更糟——不可逆。 网站能重传，书印不回来。 “销毁珍本+签保密协议”成了2026合法生意。这是什么时代？！
1:23

💥阿桑奇很早就提醒我们：保留纸质书，不要完全相信云端！ “数字档案让他们只需轻轻一点，就能抹去历史。今天是：‘页面不存在。’ 明天就变成：‘它从未存在过。’ 他们掌控着你的记忆。” 确实如此。但目前AI公司正大量收购珍本旧书，切断书脊高速扫描后直接销毁原书。 ISBNdb帮他们匿名批量下单（最多百万本），2022年前的书特别抢手——因为没有AI垃圾文本。法官竟裁定这是合理使用。 Anthropic还专门挖人去“收集世界上所有的书”。 书商说：那些只剩几本的珍稀古籍，正被撕碎喂给AI。经历战争火灾几百年的书，就这样消失，只为让模型写更好的广告文案。 ISBNdb自己都承认：“AI公司销毁两百万本书”这种标题不讨好，可他们照样做，还把NDA当卖点，美其名曰“数字保存”。这比爬网、盗种子更糟——不可逆。 网站能重传，书印不回来。 “销毁珍本+签保密协议”成了2026合法生意。这是什么时代？！

AusMini

22,570 views • 1 month ago

👼 神级Prompt多到用不完，我用Claude将它们重构了一遍 Anthropic Anthropic 将自家的提示语生成升级成了提示语优化之后，并把整个过程拆成了五步： 1️⃣ 前三步是了解用户想要什么、生成执行的流程图、从样本里学习生成规则、这时候会生成第一版提示语。我都没有输入样本，Claude 就会主动去分析预期的样本会长什么样。 2️⃣ 后面两步就更有意思了，值得单独讲讲： - 补充执行步骤的细节：这次我优化的是长文摘要的提示语，最终生成的执行步骤从阅读文本、确定信息点、列出要素、确定目标受众、分析原文语气和风格，给出合适的hook以及原因，还限制了句子数量。说实话这比我自己写推文的思路都详细。 - 动态调整输入文本、样本、输出模块在整个提示语的顺序：打个比方，Claude 会主动推测用于总结的文章内容可能会比较长，这一part就会被移动到更前面。 我把优化的过程都录制下来了👇：
0:56

👼 神级Prompt多到用不完，我用Claude将它们重构了一遍 Anthropic Anthropic 将自家的提示语生成升级成了提示语优化之后，并把整个过程拆成了五步： 1️⃣ 前三步是了解用户想要什么、生成执行的流程图、从样本里学习生成规则、这时候会生成第一版提示语。我都没有输入样本，Claude 就会主动去分析预期的样本会长什么样。 2️⃣ 后面两步就更有意思了，值得单独讲讲： - 补充执行步骤的细节：这次我优化的是长文摘要的提示语，最终生成的执行步骤从阅读文本、确定信息点、列出要素、确定目标受众、分析原文语气和风格，给出合适的hook以及原因，还限制了句子数量。说实话这比我自己写推文的思路都详细。 - 动态调整输入文本、样本、输出模块在整个提示语的顺序：打个比方，Claude 会主动推测用于总结的文章内容可能会比较长，这一part就会被移动到更前面。 我把优化的过程都录制下来了👇：

卡尔的AI沃茨

49,422 views • 1 year ago

其实不是每个职场人都必须去学 Claude Code 或 Codex。 如果你的工作主要只是改 PPT、补 Excel、写汇报，那么你真正缺的不是一个超强的 Agent，而是一个知道你工作上下文的 AI助手。 比如 remio，它会持续把你的本地文件、会议、邮件这些资料变成上下文。 让它改 PPT 的时候，不需要每次重新上传十个文件、再把项目背景解释一遍，只需要选取本地相关资料，它会自动读取、分析、提炼、并快速汇总成你需要的交付形式。 它更像一个已经在公司陪你协作了很久、知道项目来龙去脉的 AI 办公秘书。 以后老板一发任务，你就可以直接让remio帮你干。
0:30

其实不是每个职场人都必须去学 Claude Code 或 Codex。 如果你的工作主要只是改 PPT、补 Excel、写汇报，那么你真正缺的不是一个超强的 Agent，而是一个知道你工作上下文的 AI助手。 比如 remio，它会持续把你的本地文件、会议、邮件这些资料变成上下文。 让它改 PPT 的时候，不需要每次重新上传十个文件、再把项目背景解释一遍，只需要选取本地相关资料，它会自动读取、分析、提炼、并快速汇总成你需要的交付形式。 它更像一个已经在公司陪你协作了很久、知道项目来龙去脉的 AI 办公秘书。 以后老板一发任务，你就可以直接让remio帮你干。

木马人

18,540 views • 1 month ago

最近我们在用 Claude Code Skills 做内容发布自动化，体感非常明显： 凡是能整理成 SOP 的重复工作，都应该交给 AI。 我们的流程很简单：内容本地用 Markdown 管理，首发公众号，发布后只给 Claude 一句指令，它就会自动通知飞书、记录发布状态，并同步到博客和其他网站。以前这些步骤不难，但每天重复做，本质就是在消耗人力。 Skills 的核心价值是：把一整套 SOP 固化成 AI 能执行的能力。 不需要点流程、配节点，用自然语言描述需求，Claude 会自己判断是否调用 Skill 并按步骤执行。 相比 Make / n8n 这类自动化工具，我更看好 Skills 的原因是：它既有流程性，又有 AI 的判断能力，而且 Token 成本更可控。 一句话：80% 的日常提效场景，用 Skills 就已经够了。 有一点技术基础的小伙伴，下一步不该只是“用 AI 干活”，而是开始把你每天重复做的事情，直接封装成一个 Skill。 （总结一下这篇文章）
1:27

最近我们在用 Claude Code Skills 做内容发布自动化，体感非常明显： 凡是能整理成 SOP 的重复工作，都应该交给 AI。 我们的流程很简单：内容本地用 Markdown 管理，首发公众号，发布后只给 Claude 一句指令，它就会自动通知飞书、记录发布状态，并同步到博客和其他网站。以前这些步骤不难，但每天重复做，本质就是在消耗人力。 Skills 的核心价值是：把一整套 SOP 固化成 AI 能执行的能力。 不需要点流程、配节点，用自然语言描述需求，Claude 会自己判断是否调用 Skill 并按步骤执行。 相比 Make / n8n 这类自动化工具，我更看好 Skills 的原因是：它既有流程性，又有 AI 的判断能力，而且 Token 成本更可控。 一句话：80% 的日常提效场景，用 Skills 就已经够了。 有一点技术基础的小伙伴，下一步不该只是“用 AI 干活”，而是开始把你每天重复做的事情，直接封装成一个 Skill。 （总结一下这篇文章）

sitin

78,153 views • 8 months ago

Karpathy 说过一句话： 我们现在还处在 AI 的 1960s 这场 40 分钟的 Y Combinator lecture，基本把这个判断讲透了 很多人已经在用 Claude Opus 4.8 但使用方式还停留在： 把它当 search engine 当 chatbot 当更聪明的问答框 而 Karpathy 讲的 Software 3.0，不是这个 它指的是： LLMs as operating systems, not chatbots 也就是模型不只是回答问题，而是开始承接 workflow 读取上下文 调用工具 拆解任务 持续执行 在没人盯着的时候，把一整套流程往前推进。 这也是 autonomous agents 真正有意思的地方。 不是“让 AI 写一段代码” 而是让 agent 跑完整个 workflow 你不需要一直看着它 它自己推进 你回来 review 结果 这篇文章里的 32 个 skills，本质上就是帮你跨过这条线 从“使用 AI”变成“构建 AI workflow” 未来真正的差距，是谁会用 Claude 提问，还是谁能把 Claude 变成自己的 operating system？
37:18

Karpathy 说过一句话： 我们现在还处在 AI 的 1960s 这场 40 分钟的 Y Combinator lecture，基本把这个判断讲透了 很多人已经在用 Claude Opus 4.8 但使用方式还停留在： 把它当 search engine 当 chatbot 当更聪明的问答框 而 Karpathy 讲的 Software 3.0，不是这个 它指的是： LLMs as operating systems, not chatbots 也就是模型不只是回答问题，而是开始承接 workflow 读取上下文 调用工具 拆解任务 持续执行 在没人盯着的时候，把一整套流程往前推进。 这也是 autonomous agents 真正有意思的地方。 不是“让 AI 写一段代码” 而是让 agent 跑完整个 workflow 你不需要一直看着它 它自己推进 你回来 review 结果 这篇文章里的 32 个 skills，本质上就是帮你跨过这条线 从“使用 AI”变成“构建 AI workflow” 未来真正的差距，是谁会用 Claude 提问，还是谁能把 Claude 变成自己的 operating system？

0x_Miko

47,352 views • 3 months ago

AI做PPT又卷出新高度了。 GitHub上这个Dashi PPT Skill，把AI Agent变成真正能用的PPT助手。 丢份文档进去，自动拆结构生成完整PPT，浏览器里直接改：点文字、换图、滑杆调布局配色都行。12套主题、1020版式、8576可调控件，最后一键导出真·可编辑PPTX。 支持Claude Code、Codex等，本地跑，内容不上传。 职场汇报可以直接用，高级感满满～
0:37

AI做PPT又卷出新高度了。 GitHub上这个Dashi PPT Skill，把AI Agent变成真正能用的PPT助手。 丢份文档进去，自动拆结构生成完整PPT，浏览器里直接改：点文字、换图、滑杆调布局配色都行。12套主题、1020版式、8576可调控件，最后一键导出真·可编辑PPTX。 支持Claude Code、Codex等，本地跑，内容不上传。 职场汇报可以直接用，高级感满满～

开发者Hailey

11,616 views • 1 month ago

更新来啦！再次感谢大家的“要！”和“+1”，这次同样是把代码开源了～🚀 之前的 zlibrary-to-notebooklm 截止目前获取了380k的流量，今天再开源一个神器。 📷 Claude Skill 神器正式发布：annas-to-notebooklm 一键解决手动下载+上传的痛点！ 核心功能： 1. 输入 annas 书籍链接（支持 PDF/EPUB 等格式） 2. 自动下载（优先 PDF，失败 fallback EPUB → markdown 转换） 3. 一键新建 NotebookLM 笔记本 + 上传文件 4. 完成后用 Claude / NotebookLM 对话式“读”整本书：问核心观点、人物关系、引用来源，全零幻觉！ 5. 对大文件友好，大文件自动按照notebookLM限制进行拆分 评论区获取skill地址，同时也给大家准备了测试书籍的地址： 有什么问题，评论区反馈，我会尽快修复， 详细教程
0:32

更新来啦！再次感谢大家的“要！”和“+1”，这次同样是把代码开源了～🚀 之前的 zlibrary-to-notebooklm 截止目前获取了380k的流量，今天再开源一个神器。 📷 Claude Skill 神器正式发布：annas-to-notebooklm 一键解决手动下载+上传的痛点！ 核心功能： 1. 输入 annas 书籍链接（支持 PDF/EPUB 等格式） 2. 自动下载（优先 PDF，失败 fallback EPUB → markdown 转换） 3. 一键新建 NotebookLM 笔记本 + 上传文件 4. 完成后用 Claude / NotebookLM 对话式“读”整本书：问核心观点、人物关系、引用来源，全零幻觉！ 5. 对大文件友好，大文件自动按照notebookLM限制进行拆分 评论区获取skill地址，同时也给大家准备了测试书籍的地址： 有什么问题，评论区反馈，我会尽快修复， 详细教程

AI奶爸

22,662 views • 8 months ago

OpenAI 联合创始人 Karpathy 的知识库里塞着 40 万字、上百篇文章，但他自己从来不整理一个字。 前几天他把方法公开在 GitHub 上，一条推文冲上 2000 w 曝光。 很多人收藏夹几百上千条，两周后连放哪儿都忘了。 收藏越多，遗忘越快，这是很多人的通病。 Karpathy 的思路只有一句话：从一开始就不让人整理，全部交给 AI。 他的知识库分为 3 层： - Raw 层：你把资料丢进去 - Wiki 层：AI 自动读、提炼、建立链接 - CLAUDE.md：一份使用手册告诉 AI 怎么工作 丢进一篇新文章，AI 会主动去读、提炼概念、和已有内容串联；每问一个好问题，答案又会沉淀进知识网络。 越用越懂你，这才是真正的知识复利。 我用了 3 分钟把这套方法完整复刻了一遍👇
4:26

OpenAI 联合创始人 Karpathy 的知识库里塞着 40 万字、上百篇文章，但他自己从来不整理一个字。 前几天他把方法公开在 GitHub 上，一条推文冲上 2000 w 曝光。 很多人收藏夹几百上千条，两周后连放哪儿都忘了。 收藏越多，遗忘越快，这是很多人的通病。 Karpathy 的思路只有一句话：从一开始就不让人整理，全部交给 AI。 他的知识库分为 3 层： - Raw 层：你把资料丢进去 - Wiki 层：AI 自动读、提炼、建立链接 - CLAUDE.md：一份使用手册告诉 AI 怎么工作 丢进一篇新文章，AI 会主动去读、提炼概念、和已有内容串联；每问一个好问题，答案又会沉淀进知识网络。 越用越懂你，这才是真正的知识复利。 我用了 3 分钟把这套方法完整复刻了一遍👇

阿西_出海

71,807 views • 5 months ago

官方给出的 Claude Code 在大型代码库中的最佳实践 当然同样的方法论也可以用在 Codex 或任何 Agent 上，AI 会犯错，会糊弄人，项目越大 AI 债越多，文章中是一些基本的防护和优化方式。 本文使用 快速改写并生成封面图和插图。感兴趣的可以使用下。
0:20

官方给出的 Claude Code 在大型代码库中的最佳实践 当然同样的方法论也可以用在 Codex 或任何 Agent 上，AI 会犯错，会糊弄人，项目越大 AI 债越多，文章中是一些基本的防护和优化方式。 本文使用 快速改写并生成封面图和插图。感兴趣的可以使用下。

nash_su - e/acc

57,594 views • 4 months ago

微信读书很棒，但有些书没有，且AI辅助只能用内置模型。 消耗一周时间，开发了个Obsidian电子书阅读器。 ① 支持几乎所有电子书格式，比如 EPUB、PDF、MOBI、AZW3、FB2等。 ② 用你Codex、Claude Code、Zcode、Kimi订阅来辅助读书，不用额外花钱，也支持DeepSeek等API。 ③ 随时划线笔记，自动生成Markdown文件，让你的思考保存下来。 Obsidian官方插件市场搜索：“qiaomu”安装。 代码也已开源到Github，欢迎Star改造。
1:58

微信读书很棒，但有些书没有，且AI辅助只能用内置模型。 消耗一周时间，开发了个Obsidian电子书阅读器。 ① 支持几乎所有电子书格式，比如 EPUB、PDF、MOBI、AZW3、FB2等。 ② 用你Codex、Claude Code、Zcode、Kimi订阅来辅助读书，不用额外花钱，也支持DeepSeek等API。 ③ 随时划线笔记，自动生成Markdown文件，让你的思考保存下来。 Obsidian官方插件市场搜索：“qiaomu”安装。 代码也已开源到Github，欢迎Star改造。

向阳乔木

77,556 views • 8 days ago

🔥花了点时间基于Nano Banana Pro 做了个公众号文章一键转小红书图片的小工具。 输入公众号文章链接或者上传本地文档（支持文本文件（.txt）、Markdown文档（.md）、PDF文件（.pdf）、Word文档（.doc/.docx）），就能生成精美排版的小红书图片（包含封面图和内容图）。 还可以自定义配置生图模型 API，这里我用的香蕉 Pro 生成出的效果好看一些。 当然也可以在个人中心中查看自己的生成记录。不满意的图片也完全支持单张修改，同样支持打包下载。 这一篇推文将主要包括以下内容的分享： * 为什么要做这款产品？ * 怎么从 0-1 开始做（工具选择 & 如何给 AI 提示词） * 未来迭代计划以及如何体验这款产品
1:44

🔥花了点时间基于Nano Banana Pro 做了个公众号文章一键转小红书图片的小工具。 输入公众号文章链接或者上传本地文档（支持文本文件（.txt）、Markdown文档（.md）、PDF文件（.pdf）、Word文档（.doc/.docx）），就能生成精美排版的小红书图片（包含封面图和内容图）。 还可以自定义配置生图模型 API，这里我用的香蕉 Pro 生成出的效果好看一些。 当然也可以在个人中心中查看自己的生成记录。不满意的图片也完全支持单张修改，同样支持打包下载。 这一篇推文将主要包括以下内容的分享： * 为什么要做这款产品？ * 怎么从 0-1 开始做（工具选择 & 如何给 AI 提示词） * 未来迭代计划以及如何体验这款产品

苍何

71,221 views • 9 months ago

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！ 他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。 只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。 之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。 这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式： 你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。 你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。 这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题： 《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》 很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。 模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。 正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。
1:58

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！ 他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。 只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。 之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。 这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式： 你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。 你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。 这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题： 《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》 很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。 模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。 正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。

CodeAlpha

62,172 views • 2 months ago

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex #chatgpt @thsottaux
8:55

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex #chatgpt @thsottaux

Vivi Xiao

104,526 views • 1 month ago

这个开源项目，把我最烦的 PPT 一键搞定了。 据说是目前最好用的 PPT skill - html-ppt-skill 一句话需求，比如： 「做一份 AI 分享，小红书风」 它会自动帮你： 写大纲 → 排版 → 选主题 → 加动效 → 生成整套 PPT 效果是真的能打： 36 套主题 + 31 种布局（基本不用自己设计） 粒子特效 + 动画（接近视频级展示） 支持导出图片，可以直接发图文 关键是这点： 基本不用做 PPT了， 你只需要说需求，剩下交给 AI。 安装只要一行 npx skills add 做分享、做路演、做小红书图文， 这套基本就能搞定。
0:35

这个开源项目，把我最烦的 PPT 一键搞定了。 据说是目前最好用的 PPT skill - html-ppt-skill 一句话需求，比如： 「做一份 AI 分享，小红书风」 它会自动帮你： 写大纲 → 排版 → 选主题 → 加动效 → 生成整套 PPT 效果是真的能打： 36 套主题 + 31 种布局（基本不用自己设计） 粒子特效 + 动画（接近视频级展示） 支持导出图片，可以直接发图文 关键是这点： 基本不用做 PPT了， 你只需要说需求，剩下交给 AI。 安装只要一行 npx skills add 做分享、做路演、做小红书图文， 这套基本就能搞定。

开发者Hailey

69,101 views • 5 months ago

Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。
0:21

Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

爱丽丝呀！

40,648 views • 1 month ago

Codex 最值得装的 10 个 skills，装完后，你的 Codex 直接开挂！ 熬夜肝出来的，废话不多说，有需要的直接看视频 但是真正拉开差距的，是装上 Skill 之后，你愿意花多少时间用起来： 1、follow-builders：给 Codex 配一个 AI 资讯编辑 张咋啦做的资讯技能，把 AI 创作者的动态、博客和播客整理成中文简报，保留来源链接。每天看一份，不用挨个翻信息流。 2、Punk Skill：一句话主题，生成有风格的封面 朋友做的，我的核心配图工具。剪纸风知识库封面、像素风游戏教程，告诉它主题和用途就能做，省去反复描述风格的工夫。 3、cangjie-skill：把学过的课程，变成能调用的方法 把访谈课程交给它，就能生成检查访谈题的技能。比如把“你喜欢自动提醒吗”，改成追问最近一次报销经历，让学过的知识用起来。 4、GordenImage2PPTX：把一张图片，拆成可编辑的 PPT 原本只能整张插入的幻灯片图片，处理后文字能改、图标能单独移动。拿到喜欢的 PPT 图片，就能继续调整；部分对象仍会保留为图片。 5、book-to-skill：解码一本书，留下随时能用的方法 把书整理成章节入口、概念和判断方法。比如解码《孙子兵法》后，再问怎么安排一场 20 分钟分享，它会结合相关篇目帮你取舍内容。 6、show-me：解释看不懂，就让 Codex 画出来 把代码逻辑、调用关系和修改前后的差别，变成流程图或 HTML 图示。比如页面滚动什么时候等待、完成、取消，顺着箭头就能看清。 7、grill-me：开工之前，先把需求问明白 你说想做课程资料站，它会追问：给谁看？哪些资料能公开？第一版要解决什么？把模糊想法问具体，再动手，减少后面的反复修改。 8、last30days：先研究最近的玩法，再给你具体做法 围绕一个主题调研近期讨论，再整理成可用的提示词。比如先研究“宠物变人”，再交给 ChatGPT 生图，把毛色、神态和配饰变成人物特征。 9、Defuddle：把杂乱网页，收成干净的 Markdown 去掉导航和页面装饰，留下正文、标题与列表。比如把月球知识网页提取成笔记，后续整理资料、引用内容都方便得多。 10、skill-creator：把反复交代的要求，做成自己的技能 把任务、规则和输出要求告诉它，就能创建或完善 Skill。比如做一个文章链接检查器，指出失效链接在哪一行，下次不用重新交代检查标准。 如果觉得对你有帮助，点赞、收藏、转发给你身边的朋友，大家一起进步！
4:51

Codex 最值得装的 10 个 skills，装完后，你的 Codex 直接开挂！ 熬夜肝出来的，废话不多说，有需要的直接看视频 但是真正拉开差距的，是装上 Skill 之后，你愿意花多少时间用起来： 1、follow-builders：给 Codex 配一个 AI 资讯编辑 张咋啦做的资讯技能，把 AI 创作者的动态、博客和播客整理成中文简报，保留来源链接。每天看一份，不用挨个翻信息流。 2、Punk Skill：一句话主题，生成有风格的封面 朋友做的，我的核心配图工具。剪纸风知识库封面、像素风游戏教程，告诉它主题和用途就能做，省去反复描述风格的工夫。 3、cangjie-skill：把学过的课程，变成能调用的方法 把访谈课程交给它，就能生成检查访谈题的技能。比如把“你喜欢自动提醒吗”，改成追问最近一次报销经历，让学过的知识用起来。 4、GordenImage2PPTX：把一张图片，拆成可编辑的 PPT 原本只能整张插入的幻灯片图片，处理后文字能改、图标能单独移动。拿到喜欢的 PPT 图片，就能继续调整；部分对象仍会保留为图片。 5、book-to-skill：解码一本书，留下随时能用的方法 把书整理成章节入口、概念和判断方法。比如解码《孙子兵法》后，再问怎么安排一场 20 分钟分享，它会结合相关篇目帮你取舍内容。 6、show-me：解释看不懂，就让 Codex 画出来 把代码逻辑、调用关系和修改前后的差别，变成流程图或 HTML 图示。比如页面滚动什么时候等待、完成、取消，顺着箭头就能看清。 7、grill-me：开工之前，先把需求问明白 你说想做课程资料站，它会追问：给谁看？哪些资料能公开？第一版要解决什么？把模糊想法问具体，再动手，减少后面的反复修改。 8、last30days：先研究最近的玩法，再给你具体做法 围绕一个主题调研近期讨论，再整理成可用的提示词。比如先研究“宠物变人”，再交给 ChatGPT 生图，把毛色、神态和配饰变成人物特征。 9、Defuddle：把杂乱网页，收成干净的 Markdown 去掉导航和页面装饰，留下正文、标题与列表。比如把月球知识网页提取成笔记，后续整理资料、引用内容都方便得多。 10、skill-creator：把反复交代的要求，做成自己的技能 把任务、规则和输出要求告诉它，就能创建或完善 Skill。比如做一个文章链接检查器，指出失效链接在哪一行，下次不用重新交代检查标准。 如果觉得对你有帮助，点赞、收藏、转发给你身边的朋友，大家一起进步！

Miles Ma

63,036 views • 17 days ago