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说句不夸张的，这可能是目前最全面的 Claude Code 零基础教程了。 整整40分钟，从打开界面开始，纯用自然语言带你跑通网页、小游戏、Chrome插件、自动化工作流、AI识图应用，连MCP接入、API key处理、Vercel部署这些新手最容易卡壳的地方都讲透了。 非技术人想靠AI做点自己的东西，看这一个视频就够了。 建议先收藏，周末跟着实操一遍 👇

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Vincent | 信号＞噪音

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这可能是目前最全的 Codex 入门教程了，80分钟，已加中文字幕，建议收藏慢慢看 Codex 是 OpenAI 的 AI 编程代理，跟 Claude Code 是直接竞品。很多人听说了但一直没上手，要么不知道从哪开始，要么看了官方文档还是一头雾水 这个教程从零开始讲，适合完全没用过的人。80分钟很长，但看完基本就能上手了 为什么值得现在学 Codex： 之前发过 openai/skills 技能目录（22k Star）、Codex 黑客松上有人用 MCP 打通 ChatGPT 实现额度翻倍、还有人用它做赛博朋克动画网站。Codex 的生态正在快速成型 Claude Code 和 Codex 现在是 AI 编程工具的两极。只会用一个不够，两个都会才能在不同场景选最合适的 80分钟一次性讲透，比你自己零散摸索省很多时间 先收藏，周末找个整块时间跟着做一遍，比看十篇碎片文章都有用
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Vincent | 信号＞噪音

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这个Claude Code完整教程讲得太细了！ 从0基础到真正上手，新手听完就能直接落地操作，毫无门槛。 这套东西要是放在国内卖，398元？598元？ 现在免费就能学到…… 静下心把整套教程刷完 你会发现自己彻底开窍了： 用AI搭建属于自己的工作流 实现各种自动化操作 处理以前觉得复杂的任务 真正的降维打击从此开始-提早布局未来👇
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Huan

92,847 просмотров • 2 месяцев назад

兄弟们 这个创意牛P啊 Google推出一个实验性应用：Disco 它可以把你打开的网页 + 你的意图 → 转化成一个专属AI工具 比如 在Chrome里同时打开了： 一篇旅游攻略 Google Map 酒店预订网站 天气查询页 Disco自动识别到你可能正在做旅游攻略，它会根据你打开的网页帮你自动生成一个旅游规划应用。 你告诉 Disco：“我想规划一次去京都的旅行。” 这时，它就会用 AI 自动帮你生成一个： ✨“京都旅行规划应用”✨ 这个应用会把你打开的网页信息整合在一起 例如行程路线、酒店比较、天气信息、预算表，全都放在一个交互界面里。 你不用自己来回切页面，AI 帮你组合好了。 Disco 的目标就是： 让 AI 自动理解你开着的这些网页，知道你在干什么、想做什么 然后帮你把这些网页整合成一个专属工具或应用。
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小互

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普通人如何也能玩上 MCP ？ 最近MCP可谓异常的火爆，但是绝大部分人都只闻其声不见其“人”，目前只在开发者和技术圈流行，普通人无法真正的能体验到这个东西。 主要对普通人上手还是有点难度的！ 由于使用MCP还是需要有一定的技术基础，所以目前MCP基本都是开发者在使用，上手难度还是有点高。 不过最近纳米AI推出了一个新的MCP工具箱功能，将一些主流的MCP工具内置到了纳米AI中，甚至已经完全帮你配置好了。 你只需要在创建智能体的时候选择使用它就行，这更加简化了MCP的使用，使得普通人也能体验到MCP的魅力。 下面我就手把手教大家如何使用MCP工具创建一个自己的AI智能体，打造自己的AI助手或者赛博牛马帮你干活处理各种任务。👇🏻
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小互

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还不知道小龙虾（OpenClaw）能干嘛的兄弟盟，建议直接去 fork 这个 GitHub！ 作者整理了 30+ 个真实可落地案例，不是讲概念，是拿来就能跑的模板，普通人照着填内容都能用。 有哪些实用案例？ - 自动汇总你最爱的 Reddit 板块精华 - 抓取 YouTube 频道最新视频并生成摘要 - 聚合 RSS / X / GitHub / 全网科技资讯 - 帮你做市场调研 - 甚至跑完整个游戏开发流程 最厉害的这个：Polymarket 自动驾驶仪 —— 在 Polymarket 上进行自动模拟交易，支持回测、策略分析、每日业绩报告。 跑完这些case，你就是龙虾大王了 🦞
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开发者Hailey

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如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会
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Suu

439,997 просмотров • 6 дней назад

这是目前让你最快上手的 Codex 教学视频！ 仅仅38分钟，手把手教你从零到精通Codex 各种版本安装、语音交互、GitHub拉代码、插件注入、MCP连接、自动化测试、工作流搭建…… 还是最新版本 + 全中文讲解，一看就会
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梭哈.AI

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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

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Claude Desktop 接管了我的 Chrome🐙 总算打通了！通过 MCP 协议，AI 现在可以直接操控浏览器 打开网页、填表单、点按钮 全部自动化 上次用的是插件方案，这次直接走 Claude Desktop，放在浏览器旁边就行 不用再多个窗口来回切 很多自动化场景在浏览器上，这一步打通，后面的事就顺了 一直在调的OpenClaw 小龙虾🦞就先放回池子里吧😂
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老张来了

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手把手教你搭建 AI 视频汉化工作流：从下载到配音，全程自动化。用这个开源脚本自动下载+翻译+配音，批量做号太爽了！建议收藏！
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Vincent | 信号＞噪音

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以前做个带视频背景的网页，前端要调3天CSS，现在AI 5分钟搞定。 我跑通了这套工作流： Pinterest找灵感 → Gemini洗掉文字并扩图 → Kling让植物微动效 → Mux生成稳定外链 → 丢给AI建站平台。 不用写一行代码，一个会呼吸的官网首页就出来了。 最爽的是，这套流程完全可复制。你换张图、改句提示词，就能接不同行业的单。 目前企业落地页外包报价，这种带动态视觉的至少 2000 起步。 你是想自己跑通流程接私单，还是先收藏等以后用到？
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Vincent | 信号＞噪音

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【Codex 保姆级 小白入门】带你从0到1创建你的第一个项目 很多人下载完 Codex 打开界面就懵了，不知道第一步该干嘛～ 这期零基础小白教程，我手把手从安装开始，带你一步步搞懂 Codex 的工作逻辑、正确打开方式、权限设置，最后和你一起做出第一个项目～ 看完你就能彻底摆脱界面恐惧，把 Codex 用到自己的日常开发里！
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爱丽丝呀！

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✅ 推荐一个宝玉老师开源的 Skill：用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X，带图片的那种。 👉 这个工具其实开源挺久了，但好像用的人不多？可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便，就录了个视频教程，把原理和用法都讲了一遍。 有兴趣的朋友可以试试，真的能省不少事儿 ，如果遇到什么问题你直接让AI帮你分析这个skill的逻辑和流程然后帮你解决，其实很简单，来尝试下吧👇
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阿蔺A-Lin

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Stanford 这堂 2 小时 AI 系统构建课，直接把 Claude 所有教程和 Prompting Thread 秒了！ 强烈推荐： “比你刷过的所有 Claude 教程都实用 10 倍” 里面讲的不是 prompt 技巧，而是 Stanford 真正教工程师如何从零构建可靠 AI 系统的完整方法论。 周末就刷这一个，绝对是你这周最有生产力的事！ 我已经将其翻译为中英 文双语视频直接戳这里👇
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Berryxia.AI

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如果你正在做 X、小红书或者视频号，这个内容真的值得看一下 做账号还在手动研究、传统方式写内容的话，效率已经完全跟不上了 这个视频会教你用 AI 提示词把整个内容引擎重新搭一遍，整体操作下来，真的比之前手动肝帖的方式强太多 视频长达50分钟，整套流程干货很足，建议先收藏，后面可以慢慢看
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Suu

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Vercel 把 Marketplace 直接向 AI Agent 开放了。 什么意思？一句话——以后基础设施这块，真的可以全自动了。 以前我们用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具，写代码已经很猛了，但真正上线一个项目，最麻烦的从来不是代码本身，而是那一堆“杂事”： 数据库要去注册，Redis 要单独开，认证服务要配，日志监控要接，邮箱服务要申请 API Key…… 这些步骤过去基本都得人肉操作。AI 能写业务逻辑，却卡在基础设施这一步。 这次 Vercel 干了一件很关键的事： 不用搞 MCP Server，不用接新协议，直接把自家 CLI 包成一个 AI Skill。 一行命令： npx skills add vercel/vercel --skill vercel-cli 装完之后，Agent 就可以像人一样“逛 Marketplace”了。 它能做什么？ ·自动 discover 有哪些数据库、认证、日志服务 ·自动 add 安装 Neon、Upstash 这种服务 ·自动注入环境变量 ·自动读取接入文档 ·自己把集成代码写好 最后部署上线 你只需要说一句：“帮我做个带登录系统的待办 App，部署到 Vercel。” 剩下的流程，理论上 Agent 全跑完。 我觉得这件事的意义，不只是“方便”。也是在说：基础设施正在从“人操作”变成“Agent 可操作”。 以前：API 是给程序用的；文档是给人看的；CLI 是给人敲的 现在必须：返回结构化数据；支持无交互模式；提供机器可读文档；默认假设：调用者可能是 Agent 这其实是 SaaS 形态的一次升级。 未来能不能被 Agent 调用，可能会成为一个产品的生死线。 如果你的服务不能被自动发现、自动安装、自动配置，那在 AI 自动化流程里，它就会被绕开。 目前来说：项目搭建的“时间成本曲线”正在被压平。 过去从 0 到 1 搭一套完整基础设施，可能要 2～3 小时。 未来可能只是一句 prompt。 当部署成本无限接近 0，真正有价值的东西只剩两件： 1.你想解决什么问题 2.你是否有持续迭代能力 代码门槛在下降，基础设施门槛在消失。AI + 可编排基础设施，正在把“做产品”这件事，压缩到极致。
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sitin

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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）
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sitin

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试了一下昨天这个海外产品 MuleRun，发现很牛啊。 从理念和效果上看都很厉害，感觉 Agent 产品要有新品类了。 我眼睁睁看这个 AI 帮我打完了星穹铁道的每日任务。 这个最强的核心能力是，每个用户都会有一个完整的虚拟机可以运行 Agent 帮你操作里面的软件，不只是浏览器。 Agent 创建者可以把完成任务的环境建好，用户就能直接用这些自动化的 Agent。 不是 Manus 那种你只能看到有限文件和界面的，你甚至可以自己操作里面的 Windows 电脑，这样想象力就丰富超级多了，Agent 终于拜托了 Office 三件套和网页生成。 他可以帮你自动做游戏的日常，能帮你用 Blender 建模。里面甚至还有帮你自动打崩坏星穹铁道的每日任务的 Agent 。 我亲眼看着他找到游戏的图标启动引导我登录之后开始自己操作角色和界面打对应的日常任务，太省心了，而且这个不死板，你可以指定任务完成的顺序和轮数以及完成哪些任务。 我还用里面的 Blender Agent 让他创建了一个灯塔模型。 里面还有帮你做视频的以及刷评论作图的 Agent，要是有邀请可以试试，很好玩。
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歸藏(guizang.ai)

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Anthropic官方最新的演讲，直接给火了一年的Agent时代浇了一盆冷水。 他们说别再造Agents了，赶紧去造Skills。 这句话也不是啥小众观点，是Claude核心团队的工程师Barry Zhang 和Mahesh Murag站在台上对着全世界喊出来的。 最反直觉的地方在这里，大部分人都以为Agent的未来，是做出一个更聪明的大脑，让它自己思考，自己规划，自己解决所有问题。 但Anthropic说，这条路走不通， 通用Agent确实聪明，但它没有领域知识，一碰真实世界就碎。 难维护，不可靠，出了问题你都不知道为什么。 绝大多数你见过的Agent，都只能停留在演示视频里。 真正能落地的，是Skills。 不是什么复杂的新东西， 就是一个个文件夹，里面放着代码、脚本、提示词和流程知识。 用文件系统、bash、Python这些最朴素的东西做接口。 它没有Agent那么酷，但它可组合，可版本控制，可分享。 需要的时候才加载进上下文，永远不会爆token。 甚至连财务、HR、法务这些非程序员，都能自己造技能。 这其实是一次非常务实的倒退， 我们不再要求AI自己学会怎么干活，而是把人类已经验证过的干活方法，打包成一个个技能包，让AI去调用，去执行。 把AI从一个需要你手把手教的实习生，变成一个能熟练使用所有专业工具的得力助手。 现在终于明白，为什么Claude一直在死磕MCP，死磕文件系统，死磕终端集成，它根本就不想做一个聊天机器人，它想做的是所有技能的运行时。 未来的竞争，不看谁的Agent更聪明，主要看谁的技能库更丰富更专业更可靠。 最后两位老哥呼吁别再纠结怎么让AI自己思考了，先把你手里的工作打包成第一个技能。
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AYi

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YouTube上这个博主真的狠！ 直接公开给网友讲透： 中共封锁VPN的最新技术原理 从流量特征识别到AI大数据分析，全程拆解 是目前网上讲解封网这件事最透彻的博主了 来源YouTube：一个狠人
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Huan

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