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共 1456 篇文章

從選題到發佈全鏈路，花叔的20個AI創作Skills全拆解（附教程）

花叔開源20個AI內容創作Skills，覆蓋選題、寫作、配圖到發佈全流程，工程完成度極高，大部分零配置即可喺WorkBuddy中使用。

完成

GPT-Image2提示詞引擎使用指南：將散文式描述轉化為結構化協議

開源項目 awesome-gpt-image-2 提供 13 套工業級模板同 350+ 案例，教你將散文式提示詞壓縮成結構化協議，實現批量、可控、可複用嘅 AI 畫圖。

完成

本文彙總了 Claude Code 環境下全棧逆向工程工具鏈的安裝與配置，涵蓋 8 個 MCP 服務器和 4 組 Skill 套裝，覆蓋 Java/Android、Native/SO、JS/Web 三層逆向場景，包含來源、安裝命令、核心能力和全局配置文件。1. 概述本文檔記錄在 Claude Code 中全局安裝的 12 個逆向工程工具（8 個 MCP 服務器 + 4 組 Skill 套裝）的完整配置。覆蓋 Java 層、Native 層、JS/Web 層全棧逆向分析場景。安裝環境：Windows 11，Git Bash (MINGW64)Python 3.11.9 + uv 0.7.12 + pip 24.0Node.js v22.20.0 + npm2. 安裝清單2.1 Java/Android 逆向 — jadx-mcp-server來源：https://github.com/zinja-coder/jadx-mcp-server安裝路徑：C:\Users\wangs\.claude\mcp-servers\jadx-mcp-server安裝命令：git clone https://github.com/zinja-coder/jadx-mcp-server "$HOME/.claude/mcp-servers/jadx-mcp-server"cd "$HOME/.claude/mcp-servers/jadx-mcp-server"uv sync主要能力（約 25 種工具）：代碼檢索：獲取所有類、搜索類/方法、獲取源碼、SMALI 代碼Android 資源：獲取 AndroidManifest、字符串、資源文件交叉引用：類/方法/字段的 xrefs 分析重命名：類、方法、字段、包、變量重命名調試：棧幀、線程、變量檢查MCP 通信架構：Claude Code ←→ MCP Server (stdio) ←→ JADX GUI Plugin (HTTP :8650) JADXGUI端監聽 127.0.0.1:8650操作時序：2.2 Native/SO 逆向 — ida-pro-mcp來源：https://github.com/mrexodia/ida-pro-mcp安裝命令：pip install https://github.com/mrexodia/ida-pro-mcp/archive/refs/heads/main.zipida-pro-mcp --install主要能力：反編譯、反彙編、交叉引用、控制流分析函數/字符串/導入/導出列表註釋、重命名（函數、局部變量、全局變量）、類型聲明調試器控制（斷點、寄存器，需 --unsafe 標誌）在 IDA 上下文中執行任意 Python 代碼支持 IDA Pro 9.0+ 的無頭模式（idalib）MCP 通信架構：Claude Code ←→ Python MCP Server (stdio) ←→ IDA JSON-RPC Plugin (127.0.0.1:13337) ←→ IDA Pro操作時序：2.3 JS/Web 逆向 — js-reverse-mcp來源：https://github.com/nicecaesar/js-reverse-mcp安裝命令：npm install -g js-reverse-mcp主要能力：頁面觀察與腳本定位：列出腳本、獲取/保存源碼、搜索定位Hook 與運行時採樣：Hook 全局函數、追蹤 webpack 內部函數、Hook 數據採樣斷點與執行控制：按行號/代碼文本設斷點、暫停/恢復/單步執行、獲取調用棧和作用域變量網絡分析：XHR/Fetch 斷點、請求列表與調用棧追溯、WebSocket 消息反混淆與復現：反混淆代碼、導出本地復現工程反檢測架構：基於 Patchright（Playwright 反檢測 fork），60+ Stealth 參數，自動移除 navigator.webdriver 等特徵。操作時序：2.4 動態 Hook — frida-mcp來源：https://github.com/dnakov/frida-mcp安裝命令：git clone https://github.com/dnakov/frida-mcp.git "$HOME/.claude/mcp-servers/frida-mcp"pip install "$HOME/.claude/mcp-servers/frida-mcp"pip install frida-tools主要能力：交互式 JavaScript REPL：實時執行 Frida 腳本，捕獲 console.log 輸出腳本注入與進度追蹤：注入自定義 Frida 腳本並追蹤注入進度進程/設備監控：實時監控目標進程狀態和內存原生函數 Hook：通過 REPL 直接 Hook 目標函數並獲取回調消息操作時序：2.5 瀏覽器自動化 — playwright-mcp來源：https://www.npmjs.com/package/@playwright/mcp（Microsoft 官方）安裝命令：npm install -g @playwright/mcp@latestnpm install -g @playwright/testnpx playwright install chromium主要能力（34 種工具）：導航：browser_navigate交互：browser_click、browser_type、browser_fill、browser_hover截圖：browser_take_screenshot（全頁面或元素級）數據提取：browser_snapshot（無障礙樹）、browser_evaluate（JS 執行）會話管理：導出/導入登錄態操作時序：2.6 文件系統訪問 — filesystem-mcp來源：https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem（Anthropic 官方）安裝方式：通過 npx 按需加載，無需手動安裝主要能力：讀寫文件、創建目錄、移動文件搜索文件、查看目錄樹結構路徑遍歷防護：安全範圍限定在 F:/ 目錄操作時序：2.7 API 請求驗證 — curl-mcp來源：https://www.npmjs.com/package/@247arjun/mcp-curl安裝命令：npm install -g @247arjun/mcp-curl主要能力：curl_get、curl_post、curl_put、curl_delete、curl_download、curl_advanced操作時序：2.8 JS/Web 逆向 MCP — JSReverser-MCP來源：https://github.com/NoOne-hub/JSReverser-MCP安裝路徑：C:\Users\wangs\.claude\mcp-servers\JSReverser-MCP安裝命令：cd "$HOME/.claude/mcp-servers"git clone https://github.com/NoOne-hub/JSReverser-MCP.git JSReverser-MCPcd JSReverser-MCPnpm installnpm run build主要能力（約 30+ 種工具）：頁面觀察與腳本定位：列出腳本、獲取/搜索源碼Hook 與運行時採樣：Hook 全局函數/方法、追蹤調用鏈、數據採樣斷點與調試控制：按行號/代碼文本設斷點、單步執行、調用棧/作用域變量請求鏈與網絡分析：XHR/Fetch 攔截、請求調用棧追溯、WebSocket 消息監控頁面自動化：導航、DOM 查詢、點擊、輸入、截圖本地復現與證據：導出復現工程、記錄逆向證據、會話狀態保存/恢復深度分析：代碼收集、AI 理解代碼、反混淆、風險面板工作方法論："先觀察 → 優先 Hook → 最後斷點 → 面向復現 → 證據優先 → 純算後置"技術棧：TypeScript (96.4%)，Apache-2.0 協議。內置 h5st、falcon、a-bogus 等案例參數。可選：配置 .env 文件的 DEFAULT_LLM_PROVIDER（openai/anthropic/gemini）和對應 API Key 以啓用 AI 增強分析（如 understand_code 工具）。操作時序：2.9 JS/Web 逆向 Skill — jshook-skill來源：https://github.com/wuji66dde/jshook-skill安裝路徑：C:\Users\wangs\.claude\skills\jshook-skill安裝命令：cd "$HOME/.claude/skills"git clone https://github.com/wuji66dde/jshook-skill.git jshook-skillcd jshook-skillnpm installnpm run build可選：複製 .env.example 為 .env，配置 OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY 以啓用 AI 反混淆。主要能力：代碼收集：智能模式（summary/priority/incremental），Token 溢出防護AI 反混淆：20+ 混淆類型識別，Babel AST 分析，JSVMP/Packer 解包加密檢測：識別 AES/RSA/MD5/SHA 及自定義算法，安全評分CDP 調試器：條件斷點、URL/腳本定向斷點、單步執行、變量檢查、Watch 表達式Hook 注入：攔截函數、XHR/fetch、WebSocket、Cookie、eval、定時器、屬性訪問反檢測：16 項隱身特性（WebDriver 隱藏、Canvas/Audio 指紋噪聲、WebGL 覆蓋、5 平台預設）瀏覽器自動化：自動啓動 Chrome/Edge、頁面導航、點擊、輸入、截圖技術棧：TypeScript (99.7%)，GPL-3.0 協議。需要 Node.js ≥ 18。操作時序：2.10 JS/Web 逆向 Skill — jsr-reverse（reverse-skill）來源：https://github.com/715494637/reverse-skill安裝路徑：C:\Users\wangs\.claude\skills\jsr-reverse安裝命令：git clone https://github.com/715494637/reverse-skill.git /tmp/reverse-skill-tmpcp -r /tmp/reverse-skill-tmp/jsr-reverse "$HOME/.claude/skills/jsr-reverse"rm -rf /tmp/reverse-skill-tmp主要能力：請求鏈證據：建立"目標請求 → 觸發動作 → 上游依賴 → 狀態消費 → 正常/風控分支"的可驗證證據鏈寫入邊界證明：定位動態字段、請求頭、Cookie、消息對象的真實 writer/builder/sink殼恢復：解包 JSVMP、AST、Worker、WASM、webpack/runtime、協議封裝/橋接層運行時對齊：識別對象、狀態、時序、生命週期、指紋、風控分支導致的執行偏差檢查點驗證：固定樣本，對齊輸入/輸出/中間狀態/依賴，產生可交付結論分析進度記錄在 reverse-records/請求鏈路.md。涵蓋請求塊、運行時補充、恢復補充、驗證補充四個維度。操作時序：2.11 JS 補環境 Skill — js-env-patcher來源：https://github.com/zhizhuodemao/js-env-patcher安裝路徑：C:\Users\wangs\.claude\skills\js-env-patcher安裝命令：cd "$HOME/.claude/skills"git clone https://github.com/zhizhuodemao/js-env-patcher.git js-env-patcher主要能力：自動補環境閉環：執行混淆 JS → 診斷缺失環境 → 自動補環境 → 循環直到跑通內置多種環境模板（env/ 目錄）環境監控（scripts/ 目錄）參考文檔（references/ 目錄）觸發場景：給定混淆 JS 文件要求補環境、逆向分析、沙箱執行，或提到 a_bogus/JSVMP/指紋/反檢測。操作時序：2.12 JS 逆向 Skill 套裝 — xbsReverseSkill來源：https://github.com/lwjjike/xbsReverseSkill安裝路徑：C:\Users\wangs\.claude\skills\（三個子目錄）安裝命令：git clone https://github.com/lwjjike/xbsReverseSkill.git /tmp/xbsReverseSkill-tmpcp -r /tmp/xbsReverseSkill-tmp/ast-deobfuscation "$HOME/.claude/skills/ast-deobfuscation"cp -r /tmp/xbsReverseSkill-tmp/web-reverse-algorithm "$HOME/.claude/skills/web-reverse-algorithm"cp -r /tmp/xbsReverseSkill-tmp/web-reverse-env "$HOME/.claude/skills/web-reverse-env"rm -rf /tmp/xbsReverseSkill-tmp包含三個獨立 Skill 模塊：ast-deobfuscation — AST 反混淆使用 Babel AST 做分層、可回退的定向反混淆。處理 _0x 標識符、字符串表、自執行解碼包裝、dispatcher 對象、虛假常量分支、控制流平坦化（while/for + switch）、if (literal === opcode) 分發鏈。內置 Reese84、頂象、極驗4、同花順、網易易盾、小紅書、OB 變種等專用腳本。web-reverse-algorithm — 純算/協議逆向面向複雜 header/cookie 簽名、混合加密、JSVMP/VMP、Wasm、PoW、響應解密、驗證碼參數還原。從最終請求/cookie/verify/WebSocket 幀倒推 writer → builder → entry → source，設計瀏覽器與本地對齊驗證方案。web-reverse-env — 瀏覽器補環境覆蓋 Proxy 吐環境、原型鏈修復、native toString 保護、描述符保護，以及 navigator/document/storage/canvas/WebGL/crypto/performance/WebRTC/Worker 等模塊化補環境構建。技術棧：JavaScript (95.3%) + Python (4.7%)，MIT 協議。操作時序：3. 全局配置文件配置文件路徑：C:\Users\wangs\.claude\settings.json{ "mcpServers": { "jadx-mcp-server": { "command": "D:\\Python311\\Scripts\\uv.exe", "args": ["--directory", "C:\\Users\\wangs\\.claude\\mcp-servers\\jadx-mcp-server", "run", "jadx_mcp_server.py"] }, "ida-pro-mcp": { "command": "D:\\Python311\\python.exe", "args": ["D:\\Python311\\Lib\\site-packages\\ida_pro_mcp\\server.py"] }, "js-reverse": { "command": "npx", "args": ["js-reverse-mcp"] }, "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "F:/"] }, "frida": { "command": "D:\\Python311\\Scripts\\frida-mcp.exe" }, "playwright": { "command": "npx", "args": ["@playwright/mcp@latest"] }, "curl": { "command": "npx", "args": ["@247arjun/mcp-curl"] }, "js-reverser": { "command": "node", "args": ["C:\\Users\\wangs\\.claude\\mcp-servers\\JSReverser-MCP\\build\\src\\index.js"] } }, "permissions": { "allow": [ "mcp__pencil", "mcp__jadx_mcp_server", "mcp__ida_pro_mcp", "mcp__js_reverse", "mcp__filesystem", "mcp__frida_mcp", "mcp__playwright", "mcp__curl", "mcp__js_reverser" ], "defaultMode": "auto" }}4. 使用前置條件工具名稱使用前需滿足的條件jadx-mcp-serverJADX GUI 運行中 + jadx-ai-mcp 插件[1] 已安裝（插件端口 8650）ida-pro-mcpIDA Pro 8.3+（推薦 9.0）+ 已加載目標二進制文件（端口 13337）；IDA Free 不支持js-reverseChrome 啓動命令：chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome-debugfridaUSB 連接設備，或本地已運行待分析的進程playwright已執行 npx playwright install chromium 安裝瀏覽器filesystem無需額外條件，首次執行時 npx 自動下載curl無需額外條件js-reverserChrome 啓動命令：chrome --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir=/tmp/chrome-debugjshook-skillChrome/Edge 瀏覽器 + 可選：配置 .env 的 AI API Key 以啓用 AI 反混淆jsr-reverse需要 js-reverse-mcp 配合使用以獲取頁面運行時數據js-env-patcherNode.js 運行環境，用於沙箱執行混淆 JSxbsReverseSkillNode.js 運行環境（ast-deobfuscation 需要 Babel）參考文獻[1] jadx-mcp-server：https://github.com/zinja-coder/jadx-mcp-server[2] jadx-ai-mcp 插件：https://github.com/zinja-coder/jadx-ai-mcp[3] ida-pro-mcp：https://github.com/mrexodia/ida-pro-mcp[4] js-reverse-mcp：https://github.com/nicecaesar/js-reverse-mcp[5] frida-mcp：https://github.com/dnakov/frida-mcp[6] Playwright MCP：https://www.npmjs.com/package/@playwright/mcp[7] Filesystem MCP：https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem[8] Curl MCP：https://www.npmjs.com/package/@247arjun/mcp-curl[9] JSReverser-MCP：https://github.com/NoOne-hub/JSReverser-MCP[10] jshook-skill：https://github.com/wuji66dde/jshook-skill[11] reverse-skill：https://github.com/715494637/reverse-skill[12] js-env-patcher：https://github.com/zhizhuodemao/js-env-patcher[13] xbsReverseSkill：https://github.com/lwjjike/xbsReverseSkill

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Playwright測試Agent三劍客：Planner_Generator_Healer操作指南_v1

Playwright v1.56 引入 Planner、Generator、Healer 三大 AI 測試 Agent，將測試工程師由「寫代碼」變為「審查代碼」，實測效率提升約 90%。

完成

Open Design開源AI設計平台操作指南

Open Design 開源 AI 設計平台操作指南——本地優先、多 Agent 兼容，內置 19 個 Skills 同 71 套 Design Systems

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逆向Claude Design：huashu-design-深度解析

huashu-design：一個讓AI Agent一句話生成高質量HTML設計嘅Skill

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我逆向了Claude Design！免費開源！

逆向 Claude Design 並開源「huashu-design」：一個 agent-first 嘅設計 skill，喺 terminal 一句話生成 PPT、App 原型同動畫

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實用AI產研工具：AI設計生成、靜態博客、多模型原型、產品分析

五個實用AI產研工具推介：涵蓋設計生成、靜態博客、多模型原型、AI編程規範同產品分析，全部開源有GitHub。

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GitHub 6300 星！huashu-design：在終端打一句話，拿回一份大廠級設計稿

用一句話喺終端生成大廠級設計稿——huashu-design 係一個畀 AI Agent 用嘅設計 Skill，支援原型、PPT、動畫等，上線一週攞 6300 星。

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當AI出圖引爆設計圈，huashu-design直接掀翻了設計交付鏈

huashu-design 將設計結果直接推進交付物，補齊 AI 設計工作流最長嘅一段距離

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很多人問我的 AI UI 工作流，被我完整拆成一條完整鏈路：先講需求和目標，再落 UI Spec，再做視覺探索，再進入組件化實現，最後再修復

MaxKing寶藏全棧開發者 × 量化交易 × AI 重度用戶。這裏記錄我用 AI 提升效率、解決問題、優化流程的真實實踐，也分享工具背後的判斷、踩坑和可複用方法。上次發了一個文章：別再只讓 Codex 寫代碼了，它更適合接管整條 UI 生產線本意是想着能少用一個工具就少用一個，codex能一手包，何必多用一個呢？但很多人發了留言關於 AI 生成圖片，再生成代碼的工作流。我從留言中，發現最常見的誤區其實不是工具選錯了，而是順序一開始就亂了。如果只是生成一張圖，很多工具都能做到。根據圖片生成一段代碼，現在也有不少工具可以試。但真實項目裏的頁面，不是一張靜態圖。它有業務目標，有模塊優先級，有數據狀態，有響應式適配，有組件複用，也有後續維護成本。所以我更願意把 AI UI 落地工作流拆成一條完整鏈路：先講需求和目標，再落 UI Spec，再做視覺探索，再進入組件化實現，接着用截圖對比把偏差一輪一輪收回來。這篇就按這個順序拆。我把這套鏈路叫做 AI UI 工作流。它不是“先出一張圖，再把圖轉成代碼”這麼簡單，而是把頁面從想法推進到可運行、可維護狀態的一組步驟。這條鏈路大致分成六步：1. 需求與目標：先講清楚頁面服務誰，解決什麼問題，用戶核心動作是什麼。 2. UI Spec：把頁面拆成結構化說明，包括模塊、組件、狀態、響應式和驗收標準。 3. 視覺探索：基於 UI Spec 生成視覺參考圖，看信息層級、模塊關係和視覺風格。 4. 組件化實現：用 Codex / Cursor 根據 UI Spec + 參考圖落 React 頁面，優先複用組件庫。 5. 截圖對比與修正：用瀏覽器截圖和參考圖對比（script可以自動生成截圖），逐項修正佈局、間距、密度和狀態。 6. 交付與沉澱：把 Prompt、UI Spec、組件結構、mock 數據和修正清單沉澱成模板。AI UI 落地不是圖直接轉代碼。最容易踩坑的地方，是圖看起來沒問題，真到實現階段才發現結構和狀態都不對。01-MaxKing.cc-為什麼一定要有工作流？很多人做 AI 頁面，會直接跳到工具層。用哪個工具生成圖？用哪個工具把圖轉代碼？要不要進 Figma？要不要直接丟截圖？ Codex、Cursor、Claude Code 該怎麼搭？這些問題當然重要，但如果沒有工作流，工具越多，反而越亂。因為出圖、寫代碼、修頁面，本質上是三個不同問題。出圖解決的是視覺方向。它回答的是：這個頁面大概應該長什麼樣。寫代碼解決的是工程實現。它回答的是：這個頁面怎麼拆組件、怎麼接數據、怎麼維護。修頁面解決的是落地偏差。它回答的是：生成結果和預期之間差在哪裏，怎麼一步步收斂。一開始讓 AI 生成圖，圖很好看；然後拿圖去轉代碼，發現結構不對；再讓 AI 改代碼，它開始亂改；到頭來還是自己手動調。這類問題通常不是某個工具不行，而是前後步驟沒有對齊。所以我的判斷很直接：AI UI 落地不能只靠單點工具，必須靠一套輸入輸出明確的工作流。每一步都要知道：這一環輸入什麼？輸出什麼？由誰判斷？進入下一步的標準是什麼？只有這樣，AI 才不是“隨機幫你生成一下”，而是能真正進入開發流程。02-MaxKing.cc-第一步：先拆需求與目標我現在做 AI 頁面，第一步不是打開圖片生成工具，也不是打開代碼編輯器。第一步是先問清楚：這個頁面到底要解決什麼問題？比如一個交易儀表盤頁面，不能只說：我要一個高級一點的交易後台。這個需求太空了。更好的拆法，是先把人和目標說清楚：這個頁面給誰用？用戶打開頁面後最重要的事情是什麼？頁面最重要的信息是什麼？用戶有沒有關鍵操作？頁面做到哪一步，才算滿足需求？比如交易儀表盤，它不是單純“做一個好看的後台”。更準確的描述應該是：這是一個給個人交易者 / 專業交易員使用的賬户首頁，目標是讓用戶登錄後快速查看賬户風險、當前持倉、交易信號和最近活動。頁面優先級是：風險預警 > 賬户概覽 > 持倉表格 > 信號面板 > 最近活動。這段話看起來普通，但它會決定後面所有結果。如果這一步不清楚，AI 會自己補腦。它可能會把頁面做得很炫，但風險模塊不突出。它可能會加很多圖表，但真正關鍵的持倉信息不清楚。它可能會做得像展示頁，但不像一個真實可用的業務頁面。先把目標、用戶、主路徑和信息優先級講清楚，後面的工作才有座標系。03-MaxKing.cc-第二步：把需求變成 UI Spec需求說清楚以後，我不會馬上讓 AI 畫圖。我會先整理一份 UI Spec。UI Spec 就是寫給 AI 和工程實現看的結構化頁面說明書。它關心的不是“好不好看”，而是頁面目的、模塊、組件、狀態和佈局。也就是說，它要把一個還比較模糊的頁面想法，拆成後面可以直接執行的結構。比如一個頁面至少要講清楚：頁面目的是什麼？目標用戶是誰？核心動作是什麼？頁面有哪些模塊？每個模塊是什麼組件類型？有哪些狀態？桌面端和移動端怎麼適配？頁面怎麼驗收？還是以交易儀表盤舉例，可以先寫成這樣：YAMLMaxKing.ccpage: name: 交易儀表盤 purpose: 幫助用戶快速查看賬户風險、持倉和交易信號 target_user: 個人交易者 / 專業交易員 primary_action: 查看當前賬户風險 layout_type: dashboardsections: - name: 賬户概覽 component_type: Metric Cards priority: high - name: 風險預警 component_type: Alert Card priority: high - name: 持倉表格 component_type: Data Table priority: medium - name: 信號面板 component_type: Signal Cards priority: mediumstates: - loading - empty - error - normal這份東西的價值很大。因為後面的視覺生成、代碼實現、截圖修正，都可以圍繞它展開。沒有 UI Spec，AI 只能根據一句話或一張圖猜結構。有了 UI Spec，AI 至少知道這個頁面應該怎麼組織。UI Spec 是這套工作流裏最關鍵的中間層。它解決的是：從“模糊想法”到“可執行頁面結構”的問題。04-MaxKing.cc-第三步：再做視覺探索有了 UI Spec 以後，我才會進入視覺探索。這裏可以用 gpt-image-2 或其他圖片生成工具。但這一步的目標，不是讓 AI 隨便畫一個“高級頁面”。我會明確告訴它：這張圖只是視覺參考，不是最終設計稿。優先保證頁面結構、信息層級和模塊關係清楚。頁面要像真實 SaaS 產品界面，不要像概念海報。不要過度科幻，不要複雜 3D，不要無意義裝飾。後續要能落到 React + Tailwind + 組件庫裏。也就是說，視覺探索階段主要看四件事。第一，信息層級是否清楚。用戶第一眼能不能看到最重要的信息？第二，模塊關係是否合理。賬户概覽、風險預警、持倉表格、信號面板之間的關係是否清楚？第三，視覺密度是否合適。交易儀表盤不能太空，也不能亂成一團。第四，是否適合組件化實現。卡片、表格、按鈕、徽章、狀態提示能不能拆成真實組件？這裏有一個很重要的判斷：視覺圖不是源頭，UI Spec 才是源頭。圖片只是幫助我們確認視覺方向。它不能決定產品結構，也不能替代工程約束。如果生成圖有些細節很好，可以吸收。如果生成圖和 UI Spec 衝突，我會優先相信 UI Spec。05-MaxKing.cc-第四步：組件化實現視覺方向確認後，才進入代碼實現。這一步我通常會用 Codex / Cursor 這類 coding agent。但我不會只丟一張圖給它。我會同時給它：* UI Spec * 視覺參考圖 * 技術棧 * 組件庫約束 * 頁面狀態 * mock 數據要求 * 驗收標準比如技術棧可以先約束為：TEXTMaxKing.ccReact TypeScript Tailwind CSS shadcn/ui同時要求它：優先複用 Card、Table、Badge、Button、Tabs、Alert 這類基礎組件。不要為了還原視覺效果寫一堆不可維護的代碼。不要把所有東西寫在一個大組件裏。 mock 數據集中放在 mockData.ts。頁面必須支持 loading、empty、error、normal 四種狀態。響應式至少支持桌面端和移動端。代碼實現階段的目標，是根據 UI Spec 做組件化實現，並儘量貼近視覺參考。這裏要接受一個現實：第一版代碼通常不會完美。它可能佈局基本對了，但間距不夠好。它可能組件結構對了，但視覺密度還要調。它可能桌面端能看，移動端還要優化。沒關係。第一版最重要的是：能跑起來。結構是對的。組件邊界是清楚的。狀態沒有漏掉。後續可以截圖修正。06-MaxKing.cc-第五步：截圖對比與修正很多人對 AI 頁面失望，是因為他們期待一次生成完美結果。我現在不這麼期待。我更關注它能不能進入一個穩定的修正閉環。這個閉環是：TEXTMaxKing.cc參考圖 ↓ 代碼實現 ↓ 瀏覽器截圖 ↓ 對比差異 ↓ 局部修正 ↓ 再次截圖這一步非常重要。因為瀏覽器裏的真實頁面，和靜態視覺圖一定會有差異。真實頁面要處理寬度，要處理數據長度，要處理字體渲染，要處理不同屏幕，要處理 loading、empty、error 狀態。所以我會讓 AI 或自己對比：佈局結構是否一致？模塊順序是否正確？主次信息是否清楚？卡片間距是否過鬆或過緊？表格密度是否合適？風險預警是否突出？移動端是否跑版？然後一次只修 3 到 5 個問題。我不建議直接說：這個頁面不像，重新寫。這樣 AI 很容易把已經正確的部分也改壞。更好的方式是：請不要重寫整個頁面，只修正以下 3 個問題：風險預警權重不夠、持倉表格信息過擠、移動端卡片間距過大。修改後說明涉及哪些組件和樣式。AI 頁面不是一次生成出來的，而是一輪一輪收斂出來的。07-MaxKing.cc-第六步：交付與沉澱很多人做到頁面能用就結束了。但我現在更關注收尾一步：沉澱。因為真正有價值的不是這一次頁面生成成功，而是下一次能不能更快。一個頁面做完以後，我會盡量沉澱這些東西：頁面需求拆解。 UI Spec。視覺生成 Prompt。代碼實現 Prompt。組件拆分方式。 mock 數據。截圖修正清單。驗收標準。比如交易儀表盤這次做完以後，後面它就可以複用到：賬户首頁。數據看板。風控頁面。策略監控頁面。後台管理首頁。只需要替換業務字段、模塊優先級和視覺風格，就可以快速生成下一版。不是每次從零開始問 AI，而是把每次成功經驗變成模板。這就是 AI 工作流真正的複利。我把這套流程整理成了一份《AI UI 落地工作流資料包》。下一步可以這樣做收藏這篇，後面你做 AI 頁面時，先對照工作流順序再開工具。如果你也在做頁面落地，評論區說出你最卡的一步：需求、UI Spec、視覺、代碼還是修正。想看下一篇就關注，我會繼續把 AI 頁面前置判斷拆開。- END -關於 MaxKing寶藏我是 MaxKing，全棧開發者、量化交易實踐者，也是 AI 重度用戶。這裏分享的不是遙遠概念，而是我在真實使用、搭建和踩坑後留下的判斷。如果這篇文章對你有啓發，歡迎點贊、在看、轉發，也歡迎加我好友交流 AI 工具和自動化實踐。

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Manus未解之謎：退回20億美金

Manus被Meta收購因國安審查告吹，20億美元要退回，揭示AI跨境併購灰色地帶消失

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Codex 現在能自己幹完一個任務了

Codex CLI 新增 /goal 功能，讓 AI 自主完成任務，你只需定好目標，等佢交報告就得

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最值得推薦的20個寶藏Skills，小眾但真香

大家好，我是小栗子。冷逸上篇《最值得安裝的20個Skills》發佈之後，很多朋友跑來問：還有沒有更小眾、更接地氣、專門給國內創作者用的Skill？有沒有按場景直接拿來就能用的？我花了一週時間，把GitHub上跟中文創作相關的Skills翻了個遍。按照場景挑出這20個，全部親測好用，並且跟上一篇文章零重複。這些Skills全部來自於國內的寶藏博主們以及社區中的精選。有的是博主做的超級合集，有的是解決單一問題的利器。先給大家一張速查表，按你的場景對號入座：一、博主精選合集四位頂流AI大佬，把自己的全套方法論打包成了Skills倉庫。每個倉庫都是一個領域的解決方案集合，不是單個工具。1. 李繼剛 · ljg-skills — 寫作·思考·認知工具箱🔗 https://github.com/lijigang/ljg-skills安裝命令：npx skills add lijigang/ljg-skills李繼剛的底層邏輯是四個字：精準壓縮——把複雜的東西壓進高密度核心，讓AI自己展開細節。推薦以下五個核心skill覆蓋從閲讀到表達的完整認知鏈。ljg-plain（逼AI說人話）：把複雜內容改寫成12歲小孩也能看懂的樣子，剝掉所有虛的、模糊的、繞來繞去的東西。ljg-learn（概念解剖器）：一層一層往裏拆一個概念。讀論文卡住了、看技術文檔暈了，扔給它就行。ljg-read（伴讀教練）：陪你讀長文，自動檢測語言、英文翻譯成中文、標註結構、追問深層問題。ljg-card（認知可視化）：把文字變成可分享的信息圖。ljg-think（追本之箭）：給一個觀點一路向下鑽到本質。寫深度文章前用它把核心觀點想透。2. 花叔 · huashu-skills — 內容創作21合1工廠🔗 https://github.com/alchaincyf/huashu-skills安裝命令：npx skills add alchaincyf/huashu-skills花叔，30萬粉AI博主，代表作「小貓補光燈」。他把從選題到數據分析的整條內容生產線做成了21個Skill。這裏列舉幾個我常用的：huashu-slides（PPT製作）：一句話出標準PPTX，18種設計風格，三種協作模式。huashu-topic-gen（選題生成）：輸入方向輸出3-4個選題方案，含標題、大綱、優劣分析和工作量評估。huashu-proofreading（三遍審校）：系統化降AI味——事實核查→AI腔識別改寫→節奏打磨。huashu-article-to-x（長文轉社交媒體）：3000字公眾號文章濃縮成微博/小紅書版。huashu-wechat-image（公眾號配圖）：封面圖、正文插圖、信息圖，AI生成和HTML渲染兩條路徑。huashu-research（結構化調研）：每搜一輪保存一輪，不怕會話截斷。huashu-data-pro（數據分析報告）：Excel到專業報告，5種報告風格。huashu-material-search（個人素材庫）：從你的筆記中檢索素材，讓AI寫的內容有你的"人味"。3. 蒼何 · canghe-skills — 配圖·發佈·格式全鏈路🔗 https://github.com/freestylefly/canghe-skills安裝命令：npx skills add freestylefly/canghe-skills蒼何的倉庫，是內容創作者的瑞士軍刀——從下載素材到生成配圖到發佈公眾號，全流程覆蓋。douyin-downloader（抖音下載+分析）：一條連結，視頻+文字全搞定，文本層面拆解爆款結構。xhs-images（小紅書配圖系列）：9種視覺風格×6種排版密度，從封面到知識卡片全覆蓋。article-illustrator（文章插圖）：自動識別文章中需要配圖的位置，6種信息圖類型×8種視覺風格。cover-image（封面圖）：五維封面系統——類型×配色×渲染×文字×情緒，54種組合。post-to-wechat（發佈到公眾號）：API和瀏覽器兩種模式，圖文、長文、HTML都能發。wechat-article-extractor（公眾號文章提取）：公眾號連結一鍵轉Markdown，素材收集神器。url-to-markdown（網頁轉Markdown）：任何網頁轉Markdown，支持需登錄的頁面。format-markdown（MD格式化）：自動排版——YAML頭信息、標題層級、列表、代碼塊，一鍵搞定。4. 袋鼠帝 · kangarooking-skills — 起號·配圖·自動化🔗 https://github.com/kangarooking/kangarooking-skills安裝命令：npx skills add kangarooking/kangarooking-skills袋鼠帝的倉庫雖小但實用，圍繞內容創作者的日常需求做了7個Skill。以這四個我常用的為例：ai-article-daily（起號SOP）：選題→蒐集資料→切入角度→初稿和標題→配圖→排版→發佈草稿箱，全流程內置Prompt模板。可以設成定時任務每天自動跑。book-illustration-workflow（書稿配圖流程）：梳理章節需要的截圖和配圖，統一圖號→文件名→原文位置，回填到Markdown正確位置，同步到飛書文檔。寫書或做長教程的人能省大量時間。multi-agent-image（多Agent圖片生成）：基於gpt-image-2的異步生成+輪詢+下載流程，支持批量生成和系列套圖。適合需要大量一致性配圖的場景。twitter-monitor（X/Twitter監控）：按博主抓取最新推文，輸出JSON/CSV，可選同步到飛書多維表格。做海外資訊追蹤的利器。二、寫作與深度調研以下四個Skill各解決一個具體問題：怎麼寫、怎麼自動寫、怎麼研究、怎麼理解人。5. 冷逸 · Auto-WeChat-Writing — 一句話出公眾號全文🔗 https://github.com/lengyi2030/Auto-wechat-writing安裝步驟：git clone 後 npm start（本地Web應用）冷逸用GLM-5.1搓出來的寫作神器。輸入主題+創作要求→自動生成正文、標題、摘要和封面圖，一條龍。支持自由接入各種模型（GPT、Qwen、DeepSeek、GLM），內置styles寫作風格系統。不是demo——冷逸老師燒掉1300萬tokens、30多次對話、近10個版本迭代出來的生產工具。完全開源。感興趣的可以看看之前這篇文章：《我用2天搓了一個寫作神器，可以自動寫文章，已免費開源》6. 卡茲克 · khazix-writer — 不像AI寫的公眾號長文🔗 https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills安裝命令：npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill khazix-writer卡茲克把自己寫公眾號長文的完整方法論封裝成了Skill。四層自檢體系：事實核查→邏輯鏈排查→AI腔識別與改寫→節奏打磨。不是套模板，是把一個人寫了好幾年爆款文章才積累下來的判斷力變成了一套可執行的規則。Skill不能替代你的思想和觀點，它更像一個"比你更挑剔的編輯"。7. 卡茲克 · hv-analysis — 橫縱分析法深度研究🔗 https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills安裝命令：npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill hv-analysis這個skills做深度研究非常好用。縱向沿時間線還原完整故事，橫向跟同賽道競品逐一對比——技術路線、用戶口碑、生態位。丟一個研究對象進去——產品、公司、技術概念——自動聯網搜索、調arxiv查論文，半小時出一份萬字PDF報告。比如研究雷軍：8. 廢墟里 · soul.skill — 靈魂提取術🔗 https://github.com/larashero3-dotcom/soul.skill安裝命令：npx skills add larashero3-dotcom/soul.skill --skill soul.skillMoxt團隊的小夥伴做了一個瘋狂實驗：把老闆Ryan的583份輸出素材餵給AI，用"雙軌蒸餾"方法——一條軌道提取人格信號，另一條軌道提取知識體系——產出AI Ryan。一位同事試了後沉默十秒："它比我理解的Ryan還Ryan。"用來深度理解一個人（包括你自己）的思維模式。如果要復刻別人，務必先徵得同意。這個Skill也是冷逸的心頭大愛，前兩天剛用它蒸餾了一個「AI冷逸」。詳情在這裏：這次，我可能真的把自己蒸餾出來了三、配圖·設計·PPT四個工具，覆蓋了從信息圖到PPT到設計規範的全部視覺需求。9. 半大熊貓 · any2html — 復古風HTML信息卡片🔗 https://github.com/blockpanda/any2html安裝命令：npx skills add blockpanda/any2html --skill any2html半大熊貓做的這個skill，專治"文章寫好了不知道怎麼配圖"，分成兩步走：AI深度提煉你的內容→你審核大綱→自動生成Tailwind CSS純靜態HTML卡片，直接截圖就能用。三種尺寸適配不同場景：小紅書輪播圖、長信息圖、公眾號封面圖。復古羊皮紙風默認配色，留白和行高控制得很講究。數據型內容自動觸發ECharts圖表，對比數據超過3個就給你畫出來。做知識卡片和信息圖的人，用了就不用再開Canva了。10. 向陽喬木 · info-card-designer — 文字一鍵變雜誌風卡片🔗 https://github.com/joeseesun/qiaomu-info-card-designer安裝命令：npx skills add joeseesun/qiaomu-info-card-designer向陽喬木出品，跟any2html互為補充——any2html走手繪復古風，info-card-designer走雜誌排版路線。任意文本或網頁連結丟進去，自動生成雜誌質感的HTML信息卡片然後截圖輸出。內置字體和版式規則，不需要描述"我要什麼風格"，AI會根據內容自動匹配排版方案。適合做小紅書封面、公眾號配圖、長圖信息圖。用的是純靜態HTML，截圖後導出PNG，發到哪都高清。如果你覺得any2html的復古風太"糙"，選這個更精緻。11. 歸藏 · guizang-ppt-skill — 電子雜誌風網頁PPT🔗 https://github.com/op7418/guizang-ppt-skill安裝命令：npx skills add op7418/guizang-ppt-skill --skill guizang-ppt-skill歸藏出品，剛上線一週，在Github上已經4.5k star了。走的是"電子雜誌×電子墨水"路線——生成單文件HTML，瀏覽器打開橫向翻頁，像在讀一本精緻的設計雜誌。十種頁面佈局可選（封面頁、要點頁、對比頁、時間線頁等等），五套主題色預設一鍵切換。跟花叔的PPTX比，這個更偏視覺衝擊力和氛圍感——適合線下分享、產品發佈、私享會這種"需要讓台下的人抬頭看屏幕"的場合。如果你要的是裝進U盤帶去客戶那講方案的正式PPTX，用花叔的；如果你要的是屏幕上看起來"哇"的那一下，用歸藏的。12. pbakaus · impeccable — 防止AI生成"辣眼睛"設計🔗 https://github.com/pbakaus/impeccable安裝步驟：手動 git clone 或從 impeccable.style 下載23.7k星的設計反模式詞典——它不告訴AI"你要做什麼好設計"，而是告訴AI"絕對不能犯哪些低級錯誤"。禁用Purple漸變、別嵌套圓角卡片套圓角卡片、別用Inter字體、別加過度的box-shadow、別在深色背景上用純白文字……這些規則來自pbakaus多年做前端和設計的血淚教訓。裝了之後AI生成的設計至少不會再"一眼AI"。23.7k stars說明一件事：被AI辣眼睛設計折磨過的人比想象中多得多。不會幫你做出完美的設計，但能幫你避免犯下最蠢的那些。四、效率工具讓日常瑣事變快的四個利器。13. 小互 · tacit-mining — 隱性知識挖掘🔗 https://github.com/xiaohuailabs/tacit-mining安裝命令：npx skills add xiaohuailabs/tacit-mining小互做這個skill的出發點很有意思：你的AI不懂你，因為你最重要的判斷標準——你自己也說不清楚。比如你為什麼覺得這篇寫得好那篇不行，為什麼選這個選題不選那個？這些判斷在你腦子裏是直覺，從來沒有被寫下來過。基於Polanyi隱性知識理論，用結構化對話從你的行為中反推你的判斷標準。覆蓋五個維度：寫作品味、選題直覺、產品判斷、視覺審美、讀者感知。挖出來的結果可以保存成你的"創作DNA"，以後讓AI按你的標準幹活。做內容的越做越久，越需要這種東西——不然你攢的都是文章，不是方法論。14. kepano · obsidian-skills — 讓AI懂你的Obsidian知識庫🔗 https://github.com/kepano/obsidian-skills安裝命令：npx skills add kepano/obsidian-skills如果你用Obsidian做知識管理，這個skill是必裝的。Obsidian CEO kepano親自做的，教AI正確處理Obsidian特有的格式——wiki連結[筆記名]不會被當成錯誤、frontmatter元數據正確讀寫、Bases數據庫結構和視圖、Canvas畫布節點和連線。裝之前AI會把你的[連結]當成死連結，裝之後能直接在你的知識庫裏讀寫筆記、搜索關聯、批量整理。對於把Obsidian當第二大腦的人來說，這相當於給AI裝上了你知識庫的驅動程序。一個細節：支持Obsidian Flavored Markdown的全部語法，包括callout、標籤嵌套、嵌入塊。15. coffee · csv-data-summarizer — 一行命令分析CSV🔗 https://github.com/coffeefuelbump/csv-data-summarizer-claude-skill安裝命令：npx skills add coffeefuelbump/csv-data-summarizer-claude-skill做內容的人經常要跟數據打交道——後台導出的用戶數據、公眾號後台的閲讀量表格、廣告投放的轉化率CSV。以前得開Excel做透視表、手動算均值和增長率。這個技能一行命令搞定：自動識別每一列的類型（數值、日期、文本），計算均值/中位數/標準差/分佈區間，抓出異常值和缺失值，生成可視化圖表。對數字頭疼的文科生尤其友好——你只需要把文件路徑給它，剩下的它包了。分析完直接告訴你"這組數據的核心問題是……"，省掉你在Excel裏暈頭轉向的半小時。16. deusyu · translate-book — 整本書翻譯🔗 https://github.com/deusyu/translate-book安裝命令：npx skills add deusyu/translate-book做內容的人常常需要啃英文書、外網論文、海外行業報告。一句一句貼進翻譯工具太慢，扔給通用AI又容易丟上下文——翻到第三章忘了第一章的術語怎麼譯的。translate-book專門解決這個問題。支持PDF、DOCX、EPUB三種格式，用並行子代理（默認8個併發）分工處理不同章節，每個子代理有獨立上下文窗口，不會因為整本書太長而丟失信息。翻譯前自動從書中抽取關鍵術語構建glossary.json，確保專有名詞、人名、品牌名在全書翻譯中保持一致。最終輸出可選PDF、DOCX或EPUB，拿到的就是一本完整翻譯好的書。五、開發與創業從創業方法論到編碼工作流，四套不同維度的工具箱。17. Sahil Lavingia · 極簡創業十件套🔗 https://github.com/slavingia/skills 《小而美：持續盈利的經營法則》的作者，把創業方法論做成了10個Skills：Find Community — 找種子用戶Validate Idea — 驗證想法Processize — 先手工交付再寫代碼MVP — 構建最小可行產品First Customers — 前100個付費客戶Pricing — 定價策略Marketing Plan — 內容營銷Grow Sustainably — 可持續增長Company Values — 公司文化Minimalist Review — 極簡決策檢查從找社區→驗證→構建→銷售→定價→營銷→增長，完整創業路徑。"Processize（先手工再代碼）"這個理念對想做SaaS但卡在開發上的人是醍醐灌頂。18. ReScienceLab · opc-skills — 獨立開發者創業十件套🔗 https://github.com/ReScienceLab/opc-skills安裝命令：npx skills add ReScienceLab/opc-skills Sahil Lavingia親自教創業思維，10個Skill專為獨立開發者設計。requesthunt（需求挖掘）：從Reddit、X、GitHub發掘用戶真實需求。seo-geo（AI搜索優化）：針對ChatGPT、Perplexity等AI搜索引擎做內容優化。domain-hunter（域名獵手）：搜索域名、比價、找優惠碼，一站式搞定。logo-creator / banner-creator：Logo和橫幅一鍵生成，基於nanobanana引擎。nanobanana（AI生圖）：Gemini 3 Pro Image驅動。reddit / twitter：直接從Reddit和X搜索、抓取內容，做競品調研和趨勢跟蹤。producthunt（產品發現）：搜索Product Hunt帖子、話題、用戶，競品分析和靈感獲取。archive（知識存檔）：對話學習自動歸檔，構建可檢索的知識庫。包含從需求驗證→域名→Logo→橫幅→SEO→知識管理，獨立開發者從零到一的工具鏈。19. Matt Pocock · mattpocock-skills — 工程化編碼工作流🔗 https://github.com/mattpocock/skills安裝命令：npx skills@latest add mattpocock/skillsMatt Pocock是TypeScript領域最有名的教育者之一，Total TypeScript作者。他的20多個Skill核心哲學是"Process over Prompt"——不讓AI上來就直接寫代碼，而是先確認需求、拆解任務、設計方案、寫測試，再動手實現。覆蓋從需求分析→架構設計→代碼生成→測試→代碼審查→文檔生成的完整鏈路。跟直接讓AI寫代碼的區別在於：你拿到的不只是一段能跑的代碼，而是一套可維護、可復現的工程化產出。即使你不是專業程序員，偶爾讓AI幫你寫個腳本、搭個小工具，這套流程也能讓你少踩很多坑。20. jnMetaCode · superpowers-zh — AI編程超能力中文版🔗 https://github.com/jnMetaCode/superpowers-zh安裝命令：npx superpowers-zhsuperpowers是GitHub上最火的AI編程提示詞集之一。jnMetaCode做了中文增強版——不僅是全文漢化，還專門為國內開發者加了6個專屬Skill：中文代碼審查規範（按國內團隊習慣來）、Gitee和Coding.net平台支持、中文註釋和文檔生成規範、中文排版適配、國內雲服務API適配。自動識別你當前用的是Claude Code、Cursor、Windsurf還是其他14款AI編程工具，20個Skill全配好。對英文不太熟的開發者來說，比啃原版superpowers的效率高太多了。即使你是編程老手，裏面那些經過社區驗證的中文Prompt模板也能讓你少打很多字。最後，再貼一次速查表方便回看：寫在最後推薦了那麼多Skills，最後想說幾句真心話。別貪多。如果一口氣裝完所有的，大概率一個都用不起來。挑2-3個跟你現在最相關、最能解決眼前問題的，先用起來，用順了再加。裝一堆不用的Skills不僅佔空間，還會讓你的Agent在每次對話裏翻一遍所有Skill描述，反而拖慢響應速度。看一眼源碼再裝。Skills本質上是別人寫的代碼和指令集，理論上可以做任何事。大部分創作者開源都是真心分享，但基本的警惕要有——先點進GitHub倉庫看看README、看看文件結構、看看Issues裏有沒有人報問題。花叔、卡茲克、歸藏這些有粉絲基礎的Skills安全性更有保障，但哪怕是你信任的人，也值得花兩分鐘掃一眼。保持更新。Skills圈發展極快，很多倉庫一週能更新好幾次。裝了之後偶爾關注一下原倉庫的Release，看看有沒有新功能、修了什麼bug。也可以定期讓Agent幫你git pull更新。別把工具當枴杖。好朋友袋鼠帝這句話我很認同——"AI只是輔助創作，它並不能替代你的審美、你的價值判斷、你的網感。核心還是賬號背後的我們。"Skills幫你省時間、幫你避坑、幫你把想法落地，但它不能替你想選題、不能替你感受讀者情緒、不能替你判斷"這句話對不對味"。最好的Skill是你自己做的那一個。別人的Skill再好，也是按別人的習慣設計的。用了一段時間後，你一定會發現有些地方不順手、有些流程不適應。這時候不要去抱怨，自己馬上去改。哪怕只是改一個Prompt、加一個步驟——你改過的那版，就是最適合你的版本。裝起來，用起來，改起來。

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