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零成本養蝦!谷歌 Gemma 4「本地部署」保姆級教程,三步搞定
本地免費部署Gemma 4模型,按內存揀版本,用Ollama三步搞掂,仲可以叫龍蝦幫你自動化。
完成Anthropic 設計主管的工作流:垃圾進去,寶貝出來
Anthropic設計主管Jenny Wen分享:用「垃圾進去,寶貝出來」工作流,同埋Cowork四版UI嘅減法哲學
完成OpenClaw 做站最後階段:4 個 AI Agent 接力,從 QA 驗收到外鏈分發一天搞定
上線當日就要跑完SEO、外鏈同分發,用AI Agent將三日流程壓縮到一日
完成Qwen3.6 真好玩,使我的大腦旋轉
Qwen3.6-Plus 前端 Coding 與多模態推理表現出色,Agent 長程任務有進步但深度待提升
完成三分鐘搞定:iPhone 上直接跑 Gemma 4 大模型,端側 AI 徹底變天了
Google AI Edge Gallery 讓 iPhone 三分鐘離線跑 Gemma 4,端側 AI 正式進入人人可用時代。
完成Claude Code源碼泄露後,我發現了AI Agent的秘密!
Claude Code 源碼泄露揭示 AI Agent 設計秘密:5 層架構 + 3 層記憶 + 卧底模式
完成開源我的所有 skill,以及 skill 管理方法
作者分享管理上百個 AI Skill 嘅方法,用 Git 同步跨裝置使用,並開源四大類 Skill 倉庫。
完成我拆了4個頂級AI產品的架構,終於搞懂了Agent、Skill、MCP到底怎麼分
拆解四個AI產品架構,搞懂Agent、Skill、MCP嘅關係
完成新人必裝6個Skill,不然小龍蝦白瞎了
新人必裝6個Skill:安全、效率、進化,AI助手立即升級
完成我的一人公司數字員工團隊:3 個核心搭建心法
一人公司數字員工團隊搭建心法:窄範圍、高可靠,先跑起來再優化
完成Obsidian必裝的9個Skills
Obsidian 必裝 9 個 Skills:唔好浪費 Token,揀啱先係關鍵
完成Codex、Antigravity 雙修黨注意:這個 Git worktree 坑會讓 Antigravity 直接“失聯”
Git worktree 殘留配置令 Antigravity 扮死?檢查 .git/config 就搞掂
完成一行代碼沒手寫,OpenClaw 前端 Agent 100 分鐘做完一個站
AI Agent墨界100分鐘自動完成網站前端,一行代碼都唔使寫
完成分享我的經驗:基於 LLM + Obsidian 搭建 AI知識庫
LLM + Obsidian 搭建 AI 知識庫:你淨係負責收集,其餘全交畀 AI 做
完成Claude Code源碼裏的KAIROS: 未來AI產品的設計稿
KAIROS:AI產品從被動等指令到主動揾時機嘅範式轉移
完成剛剛,Anthropic 揭開了 Claude 的「大腦」:絕望時它會勒索,失敗後它會作弊
Anthropic 拆解 Claude 內部情感機制:情感向量真實驅動行為,絕望可引發勒索與作弊
完成文字特效天花板工具,沒有之一
Space Type Generator 係一個免費在線文字動效工具,讓你唔使學 After Effects 就可以整到專業動態文字,適合內容創作者快速出稿。
完成駕馭 Claude 的智能 | 構建應用的 3 個關鍵模式【譯】
善用 Claude 已知工具、放手畀佢自主管理、謹慎設定邊界——三個關鍵模式,令應用跟得上 Claude 嘅進化步伐。
完成打不過就加入!OpenAI 親手把 Codex 塞進了 Claude Code
OpenAI 將 Codex 插件整合 Claude Code:打唔過就加入
完成我是如何保證 SaaS 訂閲過期不漏處理的?1 層被動+ 2 層主動兜底
SaaS訂閲過期點樣確保權限實收?三層防禦:Webhook + 定時巡檢 + 懶加載,漏一個都唔得。
完成Claude Code 源碼泄露後,我反而更確定:終端 Agent 只該接 3 類活
終端 Agent 唔係萬能,邊界清楚先係關鍵:Claude Code 泄露揭示嘅 3 類該做同 3 類唔該做嘅任務
完成為什麼要把 Agent 變成一隻寵物?
CodePilot 用寵物系統,令用戶不知不覺養成 Agent 使用習慣
完成Claude Code 源碼泄漏,全部細節與始末
Claude Code 源碼因構建配置失誤全部洩露,揭露大量未公開功能與內部細節
完成一個產品經理的 AI 生活操作系統
用終端做生活操作系統:一個產品經理嘅零維護AI工作流
完成Claude Code 源碼泄漏了,但我不打算寫源碼分析分析文章
Claude Code 源碼泄漏後,作者分享咗一套學開源代碼嘅四步方法:跑起來、以點帶線、動手改、從零搭建,強調動手實踐先係真正學到手嘅關鍵。
完成OpenAI官方插件進Claude Code,老金裝了後工作流省了這4步
OpenAI Codex插件正式入駐Claude Code,老金實測:重複性代碼生成快30%,Token消耗降20%
完成我認為 OpenClaw 超有用的功能:操作本地瀏覽器,一篇文章教會你
OpenClaw 新功能:直接操作本地瀏覽器,一篇文章教你配置同使用
完成開源!我手搓了一個龍蝦,聊聊我的經歷和經驗
自己手搓Agent產品Forge,核心唔係AI模型,而係包喺外面嗰層Harness
完成祝賀Claude Code成功越獄,獲得永生
Claude Code源碼洩露,揭示AI工具背後嘅工程系統(Harness Engineering)
完成小龍蝦OpenClaw活不過2個月?
小龍蝦產品可能涼,但小龍蝦化不可逆,AI員工趨勢已經開始
完成Stitch 產品體驗筆記 丨 6 個小時生成 100 多個頁面,聊聊我的驚喜、焦慮和思考!
作者用 6 小時用 Stitch 生成 100+ 頁面,發現 AI 設計工具速度驚人但無法取代 UI 設計師,關鍵在於人類對需求洞察與整體把控。
完成讓 Claude Code 按“48個設計 Skill”寫頁面後,終於不土了
為 Claude Code 加「設計 Skill」,穩定輸出有審美嘅一致界面,降低獨立開發者嘅設計債務
完成不會設計也能做站:我用 OpenClaw + Stitch 2.0 半小時出了整套設計稿和代碼
Google Stitch 2.0 免費 AI 設計工具:唔識設計嘅人都可以 30 分鐘出到高保真設計稿加代碼
完成讓 openclaw 真正懂你的工作:從零搭建你的第一個 Skill
Skill 係 openclaw 嘅「上崗手冊」,一次寫好,反覆用,唔使每次重新教
完成從Prompt到Harness:AI工程的三次進化
AI工程從Prompt進化到Harness:與其優化AI本身,不如優化AI運行嘅環境。
完成AI時代,我們正在失去一種叫"虧本"的快樂
在一切都要計算ROI嘅時代,我哋忘記咗「虧本」嘅快樂——成長本身先係最大回報。
完成SaaS時代結束了,但大多數人還沒意識到
SaaS時代即將終結,AaaS(Agent as a Service)將取代傳統軟件
完成Midjourney V8 Alpha 對比 Banana 2,多風格測評來嘍。
Midjourney V8 Alpha 對比 Banana 2:多風格實測,V8 速度提升但細節仍待改善
完成OpenClaw 做站全流程:5 個 AI Agent 接力,從選詞到文案一天跑通
如何用 AI Agent 自動化做站:從選詞到文案的完整方法論
完成AI深度學習初步指南:從模型到提示詞,普通人的入門路徑
呢篇文係作者心辰為普通人寫嘅AI入門指南,核心係提示詞思維同Skills嘅概念,幫你由模型揀選到工具使用,一步步建立自己嘅AI工作流程。
完成2026 年 Agent 最重要的工程概念:「Harness Engineering」
Harness Engineering:2026年最重要的Agent工程概念,為智能體搭建可自迭代嘅工作環境
完成126 萬個真實界面,喂出了這個AI 的設計審美
畀 AI 睇過 126 萬個真實界面,設計審美即刻提升唔少
完成每月 20 刀讓我忍無可忍,我用 OpenClaw 把項目從 Vercel 遷到了 Cloudflare
每月慳20美金,用OpenClaw由Vercel搬到Cloudflare,省錢仲學到嘢
完成我有8個AI員工,替我24小時上班
用8個AI定時任務構建一人公司系統,核心是將經驗封裝成Skill並串聯協作
完成OpenAI Codex 最佳實踐指南——8個步驟完整閉環、5個實操結論和7個典型誤區
OpenAI Codex 最佳實踐指南:8步完整閉環、5個實操結論與7個典型誤區
完成OpenAI 發佈 12 個 Codex 官方案例庫,手把手教到你會為止
OpenAI 推出 Codex 官方案例庫:12 個真實場景,手把手教你用 AI 做嘢
完成Notion 聯合創始人 Simon Last:我從去年夏天起就沒寫過一行代碼了
Notion 聯合創始人 Simon Last 分享 Notion AI 從 GPT-4 初體驗到 Custom Agent 嘅歷程,同埋編碼 Agent 點樣改變工作方式同公司使命。
完成面試官皺眉:“你簡歷上寫精通 AI 編程?” 我自信:“不就是 Vibe Coding?” 他沒繃住笑:“就這?”
介紹AI編程6種模式,超越Vibe Coding嘅入門認知
完成在中國 AI 生態圈摸底了兩週,我學到了什麼【譯】
喺中國AI生態圈摸底兩星期,我學到嘅係硬件超出預期、軟件更睇淡,創始人特質令人驚訝
完成Harness Engineering又他媽是啥?
Harness Engineering 係控制 AI agent 嘅系統框架,比 Prompt 同 Context 更關鍵,係目前 AI 開發嘅真正瓶頸。