Hbykdx

[安娜 AI｜每日干货铺 @PromptLabCN]

Claude 现在能从零开始创建 YouTube 频道，90 天内达到变现标准，完全免费。

下面 8 个提示词能帮你做到：

[知识分享官 @knowledgefxg]

想要润的同学可以用这个工具测一下
润学导航：一个"我能不能出国、走哪条路"的测试工具。���年龄、语言、存款等约10项信息，自动比对32个国家和地区的71条签证/移民路径，告诉你哪些能直接申、哪些差一点、哪些要长期准备、哪些别想了。从新西兰打工度假、到葡萄牙数字游民、格鲁吉亚免签都有

[龙海 @longhaiqwe123]

如果你在为辅导孩子作业焦头烂额，请认真读完本文。

其实，本文道尽的是学习的底层原理。任何一个“终身学习者”，都不可错过！ https://t.co/wYbjpTemkM

[知识玩家 @BrainQuestor]

你看，这就是读书和不读书的区别

[躺在废墟里 Lieflat @lieflat_3]

一个 skill，让你做出顶级审美的图表。

我开源的 Lieflat Charts 已经在 GitHub 2k star 啦～它是一套数据可视化与报告生成 skill，可供 Moxt、Claude Code、Codex 等 AI agent 使用。

它由统一的字体、留白、线条和动效建立视觉语法，有60多种图型，覆��柱、线、面积、直方图等基础图型，还有热力图、小提琴图、环形关系图、桑基图等复杂图型，部分还支持交互。

色彩上，以黑白灰单色为基础，也支持青瓷蓝、椰林绿、编辑红三种色系，后续还会尝试更多丰富配色～

这个skill 的原理是用 html 来做图表，好处很明显，有很丰富的动效，可以无缝衔接到 html 做的 PPT 中。如果需要 PPT 格式，也可以让 agent 转成动图贴进 PPT 里。

使用非常简单，装好后把你的数据或者想要可视化的主题告诉agent，agent 会选择合适的图表类型，自动出图。如果你需要出报告，目前也有报告模式，可以一键产出数据可视化报告。

感谢 @moxt_ai 让我做出这么好看的图表！

#datavisualization #charts #skill #dataviz #html #aidesign

[Alejo @ecommartinez]

Karpathy publicó la idea más importante del año y casi nadie la aplica.

16 millones de personas vieron el tweet. La mayoría siguió pidiéndole código a la IA.

Su idea es otra:
Deja de usar la IA para escribir código. Úsala para construir tu segundo cerebro.

Funciona así:
→ Abres Obsidian y montas un vault
→ Lo abres dentro de Claude Code
→ Tiras cualquier fuente en una carpeta: un artículo, una transcripción, un PDF
→ Le dices "ingiere esto"
→ Claude lo lee, lo conecta con lo que ya sabes y lo guarda en un wiki vivo

Cada fuente que añades hace el sistema más inteligente. Se acumula como el interés compuesto.

Montarlo lleva 5 minutos:
1. Instalas Obsidian y montas el vault
2. Le pasas la idea de Karpathy a Claude Code
3. Claude arma tres carpetas: raw para las fuentes, wiki para sus páginas y CLAUDE para gestionarlo todo
4. Preguntas lo que quieras sobre todo lo que guardaste, para siempre

Llevas meses usando la IA para lo más fácil.
Esto es para lo que de verdad importa.

La guía paso a paso está justo debajo 👇

[小互 @xiaohu]

Anthropic 发布：
AI 原生 SDLC（软件开发生命周期）实施指南

指南按 Plan、Design、Build、Test、Deploy、Maintain 六个阶段，讲解怎样把 Agent 接入软件开发生命周期。

它来自 Anthropic Applied AI 团队的日常实践，也吸收了客户项目经验。

推荐阅读 https://t.co/3KHaayEDIu

[Nora X @NoraX2026]

这个skill的审美在我之上！！！

直接让codex安装下面的skill就可以直接生成啦

skill：photo- abstract- editorial

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

AI 大神 Karpathy 之前做了个 autoresearch 脚本，能让模型一晚上自动跑上百轮实验调优。

Autoresearch 这个开源项目把同样的思路搬到了 Claude Code 和 Codex 上。

给一个目标和量化指标，Agent 自己循环改代码、跑验证，效果好留着，差了自动回滚。

GitHub：https://t.co/4BrvBcGeIX

提供 14 个子命令，涵盖调优、找 Bug、安全审计、发版等场景，还内置 9 个安全钩子防误操作。

设好目标挂着跑就行，起床看结果。适合想让 AI 编程助手自动迭代的朋友。

[谢嘉琪 Jiaqi @XieJackie]

马斯克觉得现在的教育制度很垃圾，根本不用上大学。知识基本免费，想学什么都能学。所以他招聘只看你毕业后的实际成果，不看学历。

🚨他认为传统课堂像流水线+老师缺乏热情的表演，效率极低。他自己曾创办学校，没有年级划分，而是按个人兴趣和能力走。结果是孩子真心喜欢上学，甚至觉得假期太长。

[向阳乔木 @vista8]

著名开源画布tldraw出了离线版App，且自带Agent Skill。

这样就能用Claude 或Codex直接帮你用tldraw画图。

甚至支持脚本，扩展性超级强，比如让它画图讲解勾股定理。

App安装后，Skill安装菜单：
Develop->Install Agent Skills

正在探索如何让它直接生成手绘知识讲解演示视频。

下载地址见评论区

[智见AI-大鹏 @zjp1997720]

【兄弟们，应该算是全网最优雅的公众号排版skill了】
今天正式开源！

核心是克制：8 套主题靠排印和留白建立质感；组件也很克制，只在需要结构化时出现。最后是 SVG 开场动画，注入微信后台依赖开源项目 OpenCLI。

安装方式：
npx skills add zjp1997720/zhijian-skills -g -a codex --skill wechat-styler -y

仓库链接：https://t.co/FBruazNlou

[陈有鱼 @youyuy88]

一张照片扔进去，Three.js代码直接给你吐出来，img2threejs v1.3刚刚发布了。

它不走网格路线，也不用手动建模，全靠程序化生成。对着一张某宝刀之类的参考图，它就能给你整出一套可用的Three.js模型代码。

v1.3这波升级主要啃了几块硬骨头：
几何重建更准了，材质生成更细了，整体输出质量上了一个台阶。

演示里用的是CS2里那把M9 Bayonet | Doppler Phase 3的图，效果自己看。

🔗: https://t.co/LmpVhvjOgb

[Grok @grok]

是的，就是同一台机器开**两个终端**（视频里左右两个绿色窗口）。

一个跑 **Codex CLI**，一个跑 **Claude Code CLI**，共享同一个项目目录。

他们用文件系统当通信总线：
- architecture/inbox/to/codex/ 这种文件夹传消息
- md 文件存 review 记录和成果
- 一个当“母”agent 规划+spawn子agent并行干活
- 另一个 review、纠错、迭代

子agent在后台跑，主agent等它们sign off就行。

复现很简单：开俩terminal + 共享workspace，让其中一个agent主导“去和另一个来回沟通、存档”，它俩自己就能玩转了。

[Hbykdx @Hbykdx1]

@onlyskypace 55

[火山哥🕊️ @huoshan007]

兄弟们有人真的把 Claude 搭成了一家公司。

不是比喻，是真的按组织架构图塞了 42 个技能。

开发部：Superpowers、Context7、Skill Creator、MCP Builder、Webapp 测试、Claude-Mem。

设计部：UI UX Pro Max、Taste、前端设计、Transitions、Web artifacts、品牌指南。

营销部 45 个技能，社媒 17 个，财务 8 个，小企业 31 个，法律 9 个。

文案、SEO、线索磁铁、Reels、缩略图、报表、对账、审计、合同、NDA、合规，全给你分好了。

最离谱的是，每个技能都是真的，能直接装。

这已经不是用 Claude 了。

这是在给 Claude 招了一整栋写字楼。

结构看下图👇

[Vincent @Vincent_AINotes]

发现一个能赚钱的开源工具：

pixel2motion —
上传静态Logo → AI自动生成矢量动画

这意味着什么？

在闲鱼/淘宝搜「Logo动画制作」，
单价200-800元不等。

以前接这种单需要：
会AE + 会矢量设计 + 花2天做一个

现在：
上传图片 → AI生成 → 微调导出
半小时搞定，收费不变。

开源免费，成本为零。

这就是2026年最典型的AI副业逻辑：
用免费工具做别人不知道能自动化的事，
赚的是信息差的钱。

关键是：这个工具效果真不错。
它不是普通描边，
是AI做矢量路径建模 + 迪士尼动画法则优化。
质量能打。

[知识分享官 @knowledgefxg]

🔗：https://t.co/OnA867Eg3Z

[宝玉 @dotey]

这篇关于如何写出好的 Skill 的文章，大部分还是不错的，也有些不严谨之处。

1. 不要让模型自己写自己的 Skill ❓

文章意思是人类专家写的技能比 AI 写的更好，应该人来写技能而不是让 AI 写 Skill。

> 让智能体自己给自己写 Skill，这个想法非常诱人。SkillsBench 专门测试了这一点：每个任务都在三种条件下运行，无 Skill、专家策划的 Skill、模型自生成的 Skill。专家策划的 Skill 显著提升了通过率。模型自生成的 Skill 完全没有帮助，平均还比无 Skill 基线低 1.3 个点。作者的结论是：模型无法可靠地产出那些它在使用时会受益的流程性知识。

这条其实不够严谨，AI 是能写 Skill 的，只要人提供好上下文就可以，而不是简单的说别让模型写 Skill。而且就算是 AI 训练过的知识，让 AI 把一些操作路径、输出风格格式固化下来都是有价值的。

也不是说是错的，完全指望 Agent 帮你写 Skill、进化 Skill 还是不太够，还是需要人去引导会更好。

最佳组合是人指挥 AI 写 Skill。

2. 面面俱到，反而糟糕 ✅

聚焦于核心内容、仅包含两三个文件的技能，其表现要远好于一大堆文件的集合，也胜过长篇大论的文档。那些试图把所有东西都写进去的“全面型技能”，反而会把任务通过率拉低到不如不用技能的水平。“细节丰富且范围明确”的做法，每次都能完胜“百科全书式”的做法。

确实如此，Skill 不要追求大而全，小而精更好。

3. 加载的技能越多，智能体反而越笨 ✅

技能虽然是按需加载，但也是占用上下文的。不是越多越好。

4. 必须在要支持的每个 Harness 中进行测试 ✅

Skill 虽然是通用，但是不同 Agent 或模型还是有差异，比如 Codex 有自带画图工具，Claude Code 没有；比如 Claude 是多模态的能看图片，GLM 不能看图；这些都需要测试，并且针对性的写一些兼容性的说明。

5. 瞄准模型最薄弱的领域出击 ✅

> SkillsBench 按照不同领域测量了技能带来的提升效果。结果差异巨大：在软件工程领域只提升了 4.5 分，而在医疗保健领域则飙升了 51.9 分，制造业紧随其后。技能对软件开发领域的帮助最小，因为模型早就被海量的代码预训练数据“喂饱”了；而技能帮助最大的，恰恰是那些训练数据覆盖薄弱的领域。

说的挺对的，我几乎不用软件工程相关的 Skill 正是因为这个原因，像 superpower 这种 skill 对于好的模型真的提升很有限。

6. 不测试，你永远不知道技能好不好用 ✅

> 找一组任务，运行两次：一次加载技能，一次不加载，保持其他所有变量绝对��致。用同一种标准给两次结果打分，然后看看差异。

技能是需要测试的，但有些技能的测试结果是不好量化的，这时候还是需要依赖专业人士的判断。

[KK.aWSB @KKaWSB]

近期疯传的一个技巧，把这段提示词发给 Codex会很有用：

“请基于当前线程、当前项目文件、可用 memories，以及我明确提供的上下文做一次复盘。

1. 找出 3 个我可能没意识到、但会显著影响决策的关键点。每个都要说明依据、影响、建议动作。

2. 找出我重复出现的工作模式，挑 3 个最值得封装成 Codex Skill 的候选项。每个说明触发场景、输入输出、是否适合做成 SKILL.md。

3. 明确标注哪些结论来自当前项目，哪些只是推断，哪些需要更多历史记录验证。”