不要再对 Codex 和 Claude 说“帮我写个程序”
很多人不是不会用 AI，而是一直用一句模糊指令驱动一个高级工程师。这里整理 9 个可直接复制的任务模式，让 Codex 和 Claude 先思考、再拆解、再执行。
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AI工作流
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我把全网 Codex Skill 扒了一遍，真正最该先装的是这几类
技能卡真正改变的，不是 Codex 会不会写代码，而是它会不会先规划、会不会查资料、会不会排 CI、会不会按稳定流程交付。把 Skill 装对以后，Codex 才开始更像工程团队，而不是聊天框。
跑了几个月 Hermes Agent 之后，我发现 99% 的人根本没用对 AI Agent
基于一篇关于 Hermes Agent 的长文整理：真正拉开差距的不是“会不会执行任务”，而是 Agent 能不能记住你、沉淀经验，并长期替你主动推进工作。
别再伺候 AI 了：5 个方法把 Codex 真正用成助手
基于一篇关于 Codex 工作流的长文整理：真正省时间的不是多聊几句，而是让插件、Goal Mode、自动化、MCP 和 Skills 接管那些你总在重复解释的事。
Claude Code 进阶：把那些人类不想盯着看的脏活累活交给 AI
基于一篇 Claude Code 高级技巧长文整理：真正高强度的 AI 工作流，不是让它多写代码，而是让它接手上下文管理、长任务等待、审查、验证和 DevOps 脏活。
Markdown还是HTML？这根本不是一个值得吵的问题
基于一篇关于 Markdown 与 HTML 争论的长文整理：真正的问题不是二选一，而是让 Markdown 负责生产，让 HTML 负责消费。
Hermes + Notion + GBrain：把任务系统接入你的个人 AI 助手
基于 Hermes、Notion 与 GBrain 集成教程整理：如何让 AI 助手既能执行任务，又能理解项目上下文，并持续沉淀知识。
让 Obsidian 知识库每天自己变聪明，而不是越存越死
基于一篇 Obsidian 知识库系统搭建文章整理：核心不是保存更多信息，而是让采集、连接、输出和复盘自动形成反馈回路。
Claude Cowork 插件：把 AI 从文件助手变成你的数字员工
基于 Claude Cowork 插件教程整理：如何把一个具体岗位的流程、标准、模板和质量检查封装成可复用的 AI 员工。
Codex + HyperFrame 正在吃掉视频剪辑的很多工作
基于一条关于 Codex、HyperFrame 和 Remotion 的推文，整理成适合中文读者理解的版本：视频生产正在从时间线剪辑，转向代码化生成。
如果 Hermes Agent 不能帮你赚钱，它就还只是一个聊天框
把一篇关于 Hermes Agent 变现的英文文章，整理成适合中文读者理解的版本：不要从自动化开始，而要从有人愿意付费的结果开始。
我把 Hermes Agent 真正用起来之后，最有价值的不是“写代码”
很多人装了 Agent 工具，却不知道该拿它做什么。与其从模型、显卡和参数开始，不如先从你每天的工作、生活和摩擦点开始。
40 个 Claude Cowork 命令、工作流与自动化思路
基于一篇关于 Claude Cowork 的英文清单文章，整理成更适合公众号阅读的中文版导读：不是机械列命令，而是按工作流场景拆成真正值得用的 40 个思路。
建议大家花 3 分钟搞懂 Agent、Skills、Harness
把一张关于现代 AI 应用架构的长图，整理成适合公众号阅读的解释版文章。
我用 Cloudflare 免费搭了一套 AI 内容流水线，真的能跑起来
真正卡住个人创作者的，从来不是没有内容，而是没有一套能持续运转的自动化工作流。用 Cloudflare 的免费服务，把抓取、摘要、分类、存储和发布串起来，一个人也能搭出自己的 AI 周刊工厂。
我现在怎么用 Codex App + GPT-5.5 做 App：写代码之外，更重要的是研究、定位和转化
真正改变独立开发效率的，不只是模型更聪明了，而是 AI 开始同时接手写代码、验证、竞品研究、App Store 定位和文案打磨。
真正危险的不是 AI 答错，而是它太容易看起来“都对”
很多复杂决策真正的风险，不是模型给出错误答案，而是单一视角把最关键的代价和盲区包装成了“看起来很平衡”的正确结论。
别再问“Claude 还是 ChatGPT”了，真正有用的是这套分工
这轮变化最值得注意的，不是 ChatGPT 又赢了，或者 Claude 失势了，而是“一个 AI 干所有事”的时代，可能真的开始结束了。
软件，正在开始为 Agent 而设计
当越来越多软件不再先被人类点击，而是先被 Agent 调用，产品设计、交互逻辑和系统架构都会被重新定义。
开源 AI 这件事上，Garry Tan 可能是当下最能打的科技 CEO
当大多数科技 CEO 还在讲 AI 叙事时，Garry Tan 已经用两个 MIT 开源仓库、九万多 GitHub Star、连续 30 天高强度提交，把“亲自下场做 AI”这件事拉到了一个新量级。
40 个 Claude Cowork 命令、工作流与自动化思路
基于一篇关于 Claude Cowork 的英文清单文章，整理成更适合中文读者理解的版本：不是机械罗列命令，而是按工作流场景拆成真正值得上手的 40 个思路。
Obsidian + AI：8 个自动化工作流，哪些真的值得做？
从一篇 X Article 出发，拆解 8 个 Obsidian + AI 工作流的真实价值与落地难度，并结合我当前这套工具环境判断哪些能马上做、哪些仍然有接线成本。