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共 1245 篇文章
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推薦 3 個 GitHub 畫圖 Skill,一句話生成流程圖、架構圖。

推薦三個GitHub畫圖Skill,一句話生成流程圖、架構圖,各有特色

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Graphify :給你的 AI Coding 助手先建一張“項目地圖”

Graphify 幫 AI coding 助手先建項目地圖,避免模型迷路

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這個開源skill畫的圖,吊打mermaid和draw.io

這個開源skill畫的圖,吊打mermaid和draw.ioMermaid 寫代碼,draw.io 點點鼠標。但說實話,都不夠爽。Mermaid 要寫語法,draw.io 要手動排版。fireworks-tech-graph 乾的事很簡單——你描述,它畫圖。怎麼用?就說一句話:"畫一個 RAG 架構圖,深色風格"完事。SVG + PNG 直接給你。支持 7 種視覺風格:深色終端風、藍圖風、毛玻璃風、Notion 乾淨風、Claude 官方風……它懂 AI 的語言Agent = 六邊形,LLM = 雙邊框圓角矩形,向量庫 = 環形圓柱。RAG、Mem0、Multi-Agent、Tool Call 流程……這些 AI 工程師才用的圖案,它全認識。比 Mermaid 強在哪?Mermaiddraw.iofireworks自然語言輸入✗✗✅AI 領域圖案✗✗✅品牌風格✗手動✅ 7種內置高清 PNG✗手動✅ 自動 1920px安裝一行:npx skills add yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graphmacOS 裝一下 librsvg:brew install librsvg說句話就能畫專業架構圖,程序員值得一試。GitHub:https://github.com/yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph#AI工具 #開源 #架構圖 #Mermaid #ClaudeCode

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我是如何教 Hermes 在雲端自動發推特的?(內含翻車經歷)

部署 Hermes 到雲端:從翻車到穩定發推嘅實戰指南

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AI時代,只要你學得足夠慢,就不用學習了?恰恰相反,說這句話的人是學得最狠的。

AI時代唔係學得慢就唔使學,真正攞到結果嘅人係學得最狠嘅

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結構是命運的河牀

改變命運嘅關鍵係改變內在結構,從逃避轉向創造,而驅動變革嘅力量係愛。

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寫了上百個Skill效率起飛後,我總結了一套Skill實操教程

作者分享點樣將經驗SOP化,通過先跑通再封裝嘅流程寫出高質量Skill

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Cursor 把最值錢的能力開放出來了

Cursor SDK 公測:將智能體底座開放,開發者可以整合落自身系統,改變編程智能體角色

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寫給設計師的 Vibe Coding 零基礎指南(一):基礎、框架、工具

設計師用 Vibe Coding 做網站,先搞懂基礎概念、寫好 PRD,再讓 AI 幫你生成

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GPT Image 2 全面開放!2000+提示詞免費分享,設計師必看

GPT Image 2 全面開放!文字渲染準確度近100%,附2000+免費提示詞

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Claude Design 大戰 GPT Image-2:誰代表着下個時代的設計範式?

Claude Design 同 GPT Image-2 分別代表 Coding Agent 同多模態圖像生成兩種設計範式,前者適合產品開發流程,後者擅長創意探索,未來兩者必然融合。

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告別生圖 API,我用 Hermes Skill 免費出圖無限次

用 HTML 模板 + 瀏覽器截圖代替生圖 API,免費生成結構化信息圖

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ChatGPT Plus vs Pro 深度拆解:$20 和 $100 到底差在哪?

Plus 同 Pro 嘅核心差距唔係用量,而係模型檔次:Pro 嘅 GPT-5.5 Pro 同 Deep Research 先係真正值錢嘅嘢

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最新!Karpathy:Vibe Coding只是抬高了地板,真正的戰場在這裏

Karpathy 講清 Vibe Coding 同 Agentic Engineering 嘅分別,仲話 LLM 係鬼魂唔係動物

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OpenClaw龍蝦 4 月更新了啥? 一條時間線 + 我幫你標風險

OpenClaw 四月更新重點:模型通路擴展、記憶優化、插件冷註冊表上線,同埋安全風險提醒

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一條提示詞,讓你的 AI 記憶隨身攜帶

用一條提示詞提取AI記憶,跨平台遷移無縫銜接

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寫 Claude Skill 最大的盲區,Anthropic 終於幫你補上了

寫Claude Skill最大盲區係無法驗證效果,Anthropic更新skill-creator引入測試框架幫你補返呢個窿。

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OpenClaw 必備 Skill 清單:裝完這些再開始幹活

OpenClaw 新裝機必裝呢幾款 Skill,先用好自學習同安全掃描,再打通聯網同社交媒體,最後按需加輔助工具,整體效率大提升

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寫好一個 Skill 有多難?Anthropic 踩了幾百個坑之後的答案

寫好 Claude Code Skill 嘅核心:善用文件系統、Gotchas 同避免寫 Claude 已知嘅嘢

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多 Agent 協調的五種模式:從最簡單的開始,按需演進

題記:本文編譯自 Anthropic 博客《Multi-agent coordination patterns: Five approaches and when to use them[1]》,由 Cara Phillips 撰寫。用一個 Agent 搞不定複雜任務?上多 Agent 吧。這個判斷現在大家基本都認了。但上多 Agent 之後緊跟着一個更具體的問題:這些 Agent 之間怎麼配合?我之前寫過 Anthropic 的 Harness 設計和 Managed Agents 架構,都涉及到多 Agent 的分工協作。但那兩篇偏重怎麼搭基礎設施,沒有系統聊過協調模式本身該怎麼選。網上能找到的多 Agent 教程大多也停留在“拆任務 + 合結果”這個層面,對模式之間的取捨和演進路徑講得不多。Anthropic 剛發的這篇博客正好補了這個缺口,把多 Agent 協調歸納成五種模式,從最簡單到最複雜,還給出了什麼時候該從一種演進到另一種的判斷標準。讀完最大的感受是:大部分團隊的問題不是不知道多 Agent 的好處,而是上來就挑了一個聽起來最酷的模式,結果被協調開銷拖死了。Anthropic 的建議是,從最簡單的能跑通的模式開始,看它哪裏撐不住了,再往上演進。模式一:生成-驗證這是最簡單的多 Agent 模式,也是部署最廣的。Generator-Verifier 模式邏輯很簡單。一個 Agent 負責生成輸出,另一個負責評估。評估通過就結束,不通過就把反饋打回給生成方,重新來一輪。循環下去直到通過或者達到最大迭代次數。最典型的應用是代碼生成:一個 Agent 寫代碼,另一個寫測試、跑測試。客服場景也適用,生成方起草郵件回覆,驗證方檢查是否準確引用了產品文檔、是否回應了用戶提到的每個問題。這個模式看着簡單,但踩坑的地方也很集中。最常見的失敗是驗證標準太模糊。如果你只告訴驗證方檢查輸出是否足夠好,它大概率會糊弄人,放行所有東西。驗證方的價值完全取決於你能不能把“好”拆成具體的、可檢查的標準。這一點在我之前寫 Harness 設計那篇裏也提過。Anthropic 的工程師 Prithvi 花了很多精力調教 Evaluator,反覆看日誌、找判斷偏差、改 Prompt,來回迭代了好幾輪才讓它的評分標準達到合理水平。另一個問題是迭代循環可能卡死。生成方解決不了驗證方提的問題,兩邊來回震盪不收斂。所以必須設最大迭代次數,加一個兜底策略,比如升級給人處理,或者返回當前最好的版本並標註問題。模式二:編排-子Agent這是層級式的分工。一個 Agent 當 Team Lead,負責規劃任務、分配工作、彙總結果。子 Agent 接到具體任務後執行完就彙報。Orchestrator-Subagent 模式Claude Code 用的就是這個模式。主 Agent 自己寫代碼、編輯文件、跑命令,需要搜索大型代碼庫或者調查獨立問題時,就在後台派 subagent 去做,自己繼續手頭的活。每個 subagent 在自己的上下文窗口裏工作,完成後把精煉過的結果返回給主 Agent。這個模式適合任務拆分清晰、子任務之間依賴少的場景。比如自動化代碼審查:一個 PR 進來,需要查安全漏洞、檢查測試覆蓋率、評估代碼風格、驗證架構一致性。每個檢查維度獨立、上下文不同、輸出格式明確。編排 Agent 把每個檢查派給專門的子 Agent,收集結果後合成一份統一的 Review。問題出在信息瓶頸上。當子 Agent 發現了對其他子 Agent 有用的信息時,這條信息必須經過編排 Agent 中轉。安全子 Agent 發現了一個認證漏洞,這個發現影響架構子 Agent 的分析。編排 Agent 需要識別這種依賴關係並正確路由信息。經過幾輪中轉之後,關鍵細節經常被丟失或者在摘要中被省略掉。我在用 Claude Code 的 subagent 時也有類似體感。subagent 搜完代碼庫回來的結果有時候會把關鍵上下文壓縮掉,主 Agent 拿到的是一個乾淨但不夠完整的摘要。對於簡單查詢這不是問題,但對於需要子 Agent 之間共享發現的複雜任務,編排模式就開始吃力了。模式三:Agent 團隊編排模式裏的子 Agent 是用完即棄的。接到任務,幹完活,交結果,走人。但如果任務需要 worker 在多輪中積累經驗呢?Agent 團隊模式的區別就在這裏:worker 是持久的。Agent Teams 模式一個協調者啓動多個 worker Agent 作為獨立進程。領任務,幹活,交結果。不重置,不遺忘。每個 worker 在多輪迭代中積累對自己負責領域的熟悉度。最直觀的例子是大規模代碼遷移。每個 worker 分管一個服務,在反覆處理這個服務的依賴、測試、部署配置的過程中,逐漸摸清它的脾氣。一次性 subagent 每次接手都要重新理解服務的配置約定和依賴關係,持久 worker 第一次弄明白之後後續迭代直接複用,省掉重複的上下文加載。但獨立性是硬前提。團隊模式裏的 worker 沒有中間人幫忙傳話。一個 worker 的改動影響了另一個,誰都不知道,產出可能衝突。多個 worker 操作同一個代碼庫時尤其明顯,常見的應對方式是文件級別的分區或者合併前跑衝突檢測,但這增加了協調者的複雜度。完成時間的參差也是個問題,一個 worker 兩分鐘搞定,另一個要二十分鐘,協調者得有耐心等。模式四:消息總線前面三種模式都有明確的協調者在指揮交通。但如果 Agent 數量繼續增加、交互模式變得不可預測呢?Message Bus 模式消息總線引入了一個共享通信層。核心操作就兩個:發佈和訂閲。Agent 訂閲自己關心的 topic,路由器負責分發。新 Agent 上線不需要改已有的連接,訂閲相關 topic 就能開始接收工作。搞過微服務事件驅動架構的應該不陌生,本質上就是 Kafka 那套思路,只不過參與者從服務變成了 Agent。Anthropic 舉的例子是安全運維自動化。告警從多個來源進來,分診 Agent 分類後路由給對應的調查 Agent,調查結果再流向響應協調 Agent。事件一個階段接一個階段地流下去,新出了什麼威脅類型就加個新 Agent,各個 Agent 還能獨立開發部署。代價是可追溯性變差了。一個告警觸發五個 Agent 之間的事件級聯,要搞清楚到底發生了什麼,調試難度比編排模式那種順序決策鏈高了不少。路由器分錯類或者丟了事件更麻煩,系統會靜默失敗,什麼都不處理但也不崩潰。模式五:共享狀態前四種模式裏都有一箇中心角色在管理信息流。共享狀態模式把這個中間人去掉了。Shared State 模式沒有中央協調者。Agent 自主運行,讀寫一個共享的數據庫、文件系統或文檔。工作一般從往存儲裏丟一個問題或數據集開始。停下來的條件有幾種:時間到了、結果收斂了,或者有個專門的 Agent 判斷存儲裏的東西已經夠用了。研究綜合場景是這個模式的主場。多個 Agent 分頭調查一個複雜問題的不同方面,學術 Agent 發現了一個關鍵研究者,這條信息對行業 Agent 調查這個研究者的公司立刻就有用。不用等協調者來路由,發現直接寫進存儲,其他 Agent 馬上就能看到。附帶好處是沒有單點故障,任何一個 Agent 停了,其他 Agent 繼續讀寫。代價也很明顯。Agent 可能重複工作或者走互相矛盾的方向。更棘手的是反應式循環:Agent A 寫了一個發現,Agent B 讀到後寫了跟進,Agent A 看到跟進後又回應。系統持續燒 token 但不收斂。重複工作和併發寫入有成熟的工程方案,加鎖、版本控制、分區都行。但反應式循環是行為層面的問題,必須認真設計終止條件:時間預算、收斂閾值,或者專門的 Agent 來判斷何時該停。這個模式讓我想到分佈式系統裏的最終一致性。沒有強協調者的好處是吞吐量高、沒有瓶頸,但你需要在應用層面處理衝突和收斂問題。Agent 領域也是同樣的取捨。怎麼選,怎麼演進五種模式擺在面前,選哪個?Anthropic 給了幾組對比的決策邏輯,我覺得最實用的是前兩組。編排-子Agent vs Agent 團隊編排-子Agent vs Agent 團隊兩者都有協調者分派工作,區別在於 worker 需要維持上下文多久。子任務短小、輸出明確的,用編排模式。子任務需要多步驟持續工作、會從積累的上下文中受益的,用團隊模式。判斷標準是:當子 Agent 需要跨調用保留狀態時,團隊模式更合適。我自己的經驗也驗證了這一點。Claude Code 日常的代碼搜索、文件查閲用編排模式完全夠用,subagent 幹完就走。但之前寫複雜 feature 的時候,需要多個 Agent 持續處理不同模塊的開發和測試,編排模式的一次性 subagent 就不夠用了,每次都要重新理解模塊上下文。編排-子Agent vs 消息總線編排-子Agent vs 消息總線兩者都能處理多步驟工作流,區別在於工作流結構是否可預測。步驟順序事先已知的,用編排模式。工作流由事件驅動、可能隨發現變化的,用消息總線。有個經驗法則:當編排 Agent 裏的條件分支越來越多、需要處理越來越多的特殊情況時,就該考慮換消息總線了。Agent 團隊 vs 共享狀態Agent 團隊 vs 共享狀態各管各的互不交叉,用團隊模式。發現需要實時流通,用共享狀態。一旦 worker 之間需要互相溝通而不只是最後彙總結果,共享狀態更自然。消息總線 vs 共享狀態消息總線 vs 共享狀態事件從一個階段觸發到下一個階段然後完成的,用消息總線。Agent 在持續積累的知識基礎上反覆迭代的,用共享狀態。還有一個值得留意的信號:如果消息總線裏的 Agent 發佈事件是為了分享發現而不是觸發動作,那你可能需要的是共享狀態。寫在最後實際生產系統往往會混用多種模式。常見的組合是外層用編排-子Agent 管整體工作流,內層某個協作密集的子任務用共享狀態。或者外層用消息總線做事件路由,每種事件類型由一個 Agent 團隊來處理。這五種模式是積木,不是互斥的選項。Anthropic 的建議是從編排-子Agent 開始。它能覆蓋最廣的問題範圍,協調開銷也最低。等它在特定場景下撐不住了,再根據具體瓶頸演進到其他模式。Claude Code 就是編排-子Agent 模式的典型實現,對大多數日常任務來說完全夠用。只有當任務複雜到需要多個 Agent 持續協作、共享中間發現的時候,才值得引入更復雜的模式。有意思的是,不同框架對協調模式的抽象思路差異很大。Anthropic 這套分類偏描述性,告訴你有哪些模式、怎麼選。LangGraph 走的是 graph-based 的路子,用狀態圖來定義 Agent 之間的流轉邏輯,更偏編程範式。CrewAI 則是角色分工優先,先定義 Agent 的角色和目標,協調模式隱含在角色關係裏。三種抽象各有適用場景,但底層要解決的問題是一樣的:誰跟誰通信、信息怎麼流、什麼時候該停。相關資源:• 原文連結:https://claude.com/blog/multi-agent-coordination-patterns• 構建多 Agent 系統:https://claude.com/blog/building-multi-agent-systems-when-and-how-to-use-them• Harness 設計:https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps• Managed Agents:https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents• 構建有效 Agent:https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents好了,今天就聊到這兒。如果你也在探索多 Agent 架構和 AI 編程,歡迎關注 Feisky 公眾號,我會定期分享實踐中的發現和踩坑經驗。

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用 Claude Code 處理視頻太麻煩,我順手寫了個 Skill

用 Claude Code Skill 自動處理 YouTube 影片下載、轉文字同配音,一條指令搞掂。

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Harness 不只是腳手架:從 Claude Code、Hermes 和 OpenClaw 看 Agent 架構的三條路

Claude Code、Hermes Agent 與 OpenClaw 對 Harness 嘅三種設計哲學:輕量腳手架、經驗積累系統同基礎設施平台

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MCP 不只是開發工具:生產級 Agent 集成的三條路

MCP係生產環境Agent集成最務實嘅選擇:三條路、服務器設計與認證標準化

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OpenClaw 的正確打開方式:從也就那樣到離不開

OpenClaw 要「養」先寫好 SOUL、USER、AGENTS 三個檔案,再配記憶同 Skills,先至會從「也就咁樣」變成「離唔開」

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# Codex CLI 也能用 Skills 了:把 Claude Code 的“技能包”遷了過來

Codex CLI 加入 Skills 功能,用家可以將 Claude Code 嘅技能包搬過來用

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GPT Image 2 的騷玩法簡直層出不窮

GPT Image 2 玩法大集合:從換裝到海報,創意無極限

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今天,給這個image2提示詞大佬出篇個人專輯

小小東示範GPT Image 2專業提示詞:六步模板由角色到變量,人人可做出高質感圖

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我決定免費分享:如何讓 Gemini 像素級復刻任意寫作風格!

作者分享如何用第一性原理思維,迭代提示詞讓Gemini像素級復刻任何寫作風格,並免費公開方法。

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服了,真是什麼都能 Skill

AI 技能包只能複製顯性知識,人類獨特的經歷與判斷才是真正無可取代

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分享幾個我在用的 AI Skill

作者分享四個自用 AI Skill,強調 Skill 門檻低但槓桿高,最好從自身需求出發。

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Claude悄悄更新了Skills生成器,這絕對是一次史詩級升級。

Claude Skill-creator史詩級更新,引入評估體系與多代理測試,所有Skills值得重新優化

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02 如何判斷一個創業 idea 值不值得做——YC合夥人揭秘:那些價值百億美元的創業點子是怎麼來的

YC合夥人Jared Friedman分享:七成百億美元公司嘅點子係自然產生,唔係刻意諗出嚟;提供一套框架幫創業者避開陷阱,揾到真正有價值嘅方向。

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55,000 個開源 Skill 的分發困局:Skill 商業化三角少了一條邊

開源 Skill 分發困局:55,000 個 Skill 面臨被看見難題,AgentSkillsHub 想用分發層補齊商業化三角

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每週 5 小時到每天 10 分鐘:我用 CREAO Agent 把競品情報做成自動化流水線

用 CREAO AI 將競品監控自動化,每日 10 分鐘睇報告

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£148 搞定英國公司年審,淘寶報 ¥2000 還不含税款

DIY 英國公司年審:£148 比淘寶平 ¥594,仲避開零申報風險

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38k 星,Matt Pocock 把工程師級 Skill 全開源了,專治 Claude Code "vibe coding"

Matt Pocock 開源咗 16 個工程師級 Skill,專治 Claude Code 嘅「vibe coding」問題,核心係「小、可改、可組合」嘅實用工具集。

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一個自媒體博主做了17個開源Skills拿到9000 Star,他總結的四條設計哲學

寶玉老師分享開源17個Agent Skills嘅經驗,核心係要原子化、不斷迭代、企喺Agent角度設計

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版本管理名字瞎寫:三個 refine, 和一堆 .DS_Store

Vibe Coding 要搞好 Git:四條基本功幫你避開 2.7GB 倉庫同三個 refine 嘅混亂

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Vibe Coding數據分析時代,不要再用Excel做數據中轉了

改用數據合約同自動化腳本,告別Excel中轉,將數據流從手動搬運變為一行命令

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Vibe Coding多個對話框如何承接的小技巧,以及其它

Vibe Coding多對話框承接:用交接備忘錄與持久化文件解決AI失憶

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Week #6|我花1小時寫了一個YouTube轉PDF逐字稿的Skill

我花1小時用Vibe Coding寫咗個YouTube轉PDF逐字稿嘅Skill,順便反思OpenClaw炒作背後嘅安全問題

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2026 年,最需要掌握的一個AI使用習慣

記錄自己親手解決問題嘅過程,形成可複用經驗手冊,係AI時代回報率最高嘅習慣

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1000一年的輸入法,用上之後真的再也不想打字了

Typeless AI輸入法消除想法到文字嘅摩擦,令輸出變得更流暢自然

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YouTube 視頻也能存進 Obsidian?這個插件我低估它太久了

Obsidian Web Clipper 插件升級,可直接擷取 YouTube 字幕,仲可以接入 AI 自動整理筆記

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全網都在抄 Karpathy 的知識庫,但大多數人只學到了皮毛

Karpathy 知識庫方法嘅精髓係人機分工,唔係俾 AI 由頭做到尾

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NotebookLM × Gemini 徹底打通,我找到了 AI 時代知識庫的最優解

NotebookLM同Gemini雙向打通,用Obsidian加NotebookLM+Gemini組合,先係AI時代知識庫嘅最優解。

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卸掉一堆 App 之後,我的 Mac 真正離不開的就這 6 個

好工具唔在多,而係每日都用:6個Mac必裝工具串起一條完整工作流

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GPT-5.5 發佈,讓我重新認識了 Codex

GPT-5.5 發佈後,Codex 先係真正主角:由問答式變成自主執行長任務嘅工作方式,仲可以操控你部電腦同瀏覽器

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用了兩個月,我從 N 個 Obsidian Skills 裏篩出了這 7 個

從N個Obsidian Skills中篩出7個:操作、可視化、學習三類,提升AI協作效率

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拒絕算法投餵,我用 Openclaw+Notion 搭了一套 YouTube自動化信息流

用 OpenClaw + Notion 自主搭建 YouTube 資訊流,擺脱算法投餵