黎子｜用 AI 把事做好

Making AI actually useful at work
AI use cases · prompts · real examples
Learning and building with AI
用 AI 提升工作效率，而不是炫技
分享：AI 应用｜提示词｜真实案例
记录一个普通人如何把 AI 用顺 ✍️

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@mixailab @QiHan46514 @welqqnc 已经用上会员啦

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@mixailab @QiHan46514 @welqqnc 哇，中奖了，感谢

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@mixailab 也参加了之前万相AI视频大赛，百度秒哒黑松客大赛

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@mixailab 加入万象AI实验室好几年了，这是唯一续费这么久的，费用是真便宜，但是大国组织的活动干货满满，之前参加了很��线上实操训练营，随便一个拿出来都是好几百的价格甚至过千都可能，但是实验室交押金就能学��卡完成还退款，🟰不花钱免费学，扣子工作流，ai视频，workbuddy，codex训练营等

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@mixailab 训练营参加了很多，也确实是学到了不少，很适合我这种平时懒得学或者没有毅力的，还能看到其他人做的案例，另外万象这里还提供一些赚钱机会，之前ai自媒体有一千多粉丝，但是变现0，因为万象赚到了第一桶金，其他地方都没遇到这个待遇，哈哈哈

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@mixailab 上次上海台风天，线下活动还是照常开办，这是第一次参加线下活动氛围很好，几位老师分享了自己目前ai应用的场景，大大开拓了视野，原来ai还可以这么玩，一个人的agent天团到ai自���获客系统；另外线下还有实操体验，线下用千问免费额度做了小agent，遇到问题老师及时给解决太棒了

[火山哥🕊️ @huoshan007]

今天刷到这个，真有点离谱。

有人把一整套 Claude 课程直接免费放出来了，整整 1 小时，讲的不是那种空话，而是怎么用 Claude 构建东西、自动化流程，甚至拿它去赚钱。

说白了。

你少看一集电视剧，把这 1 小时啃完，明天醒来可能就多了一门能变现的手艺。

关键是，他居然不卖课。

免费教你怎么玩，爽吧！

[宝玉 @dotey]

分享一下我管理 Skills 的方式，偏极客风格，不一定适合所有人，但可以给大家提供一��思路。

一、Skills 只装在项目里，不装全局

Agent 的 Skills 可以装在全局（所有项目共享）或者项目内（只有当前项目能用）。我选择只装在项目内，最主要的原因是节约上下文空间。

Agent 在工作时有一个上下文窗口，你可以把它想象成 Claude 的工作台——台面大小是有限的。虽然 Skill 默认只会加载名称、描述等摘要信息（不会把完整内容全部摊开），但��少成多——全局装了几十个 Skill，光是这些摘要加在一起也会占掉不少工作台空间。而且一旦 Claude 判断某个 Skill 跟当前任务相关，就会把它的完整内容加载进来，全局 Skill 越多，被误触发的概率也越大，白白浪费空间。

只在项目内安装真正需要的 Skills，工作台上就只摆当前用得到的资料，把宝贵的空间留给更重要的内容，Claude 干活也更高效。

二、用软链接来安装 Skills

这是我管理方式的核心，先解释一下什么是软链接。

你可以把软链接理解成 Windows 的快捷方式——文件本体只有一份，但你可以在很多地方创建快捷方式指向它。改了本体，所有快捷方式指向的内容都会同步变化。

我的具体做法分三步：

第一步：把开源 Skills 项目下载到统一的目录

我在电脑上有一个专门存放 GitHub 项目的��件夹 ~/GitHub，所有下载的开源项目都放在这里面，比如：

~/GitHub/baoyu-skills ← 存放各种 Skills 的开源项目
~/GitHub/baoyu-design ← 另一个开源项目

这个文件夹就像一个仓库，所有 Skills 的原件都保存在这里。

第二步：在自己的项目中创建软链接

假设我有一个写作项目 ~/GitHub/baoyu-writing，里面需要用到好几个 Skills。我不会把 Skills 复制进来，而是创建软链接，让项目指向仓库里的原件：

项目内的路径 → 实际指向的位置（原件）
.agents/skills/baoyu-comic → ~/GitHub/baoyu-skills/skills/baoyu-comic
.agents/skills/baoyu-design → ~/GitHub/baoyu-design/skills/baoyu-design

第三步：给 Claude Code 建一个入口

最后再创建一个软链接，让 Claude Code 能找到这些 Skills：

.claude/skills → .agents/skills

这样 Claude Code 就能顺着这条链找到所有需要的 Skills 了。

三、不用记命令，让 Agent 帮你干

看到这里你可能会想：软链接的命令我记不住怎么办？

完全不用记。直接用自然语言告诉 Codex/Claude Code 你要做什么就行了，比如：

> 帮我把 ~/GitHub/baoyu-skills/skills/baoyu-comic 软链接到 .agents/skills/baoyu-comic

甚至更简单：

帮我把 baoyu-skills 项目里的 baoyu-comic 这个 skill 链接到当前项目

Agent 会自动帮你创建软链接，后续的维护、添加、删除也都可以交给它。你只需要说清楚要把哪个 Skill 链到哪，剩下的脏活累活让 Agent 干就好。

四、为什么值得这么折腾？

初次设置确实比直接复制粘贴多花几分钟，但后续维护特别省心，主要有两个好处：

好处一：更新只需一次。因为所有项目都是通过软链接指向同一份原件的，所以当开源项目有更新时，我只需要去 ~/GitHub/baoyu-skills 拉取最新代码，所有用到这个 Skill 的项目就自动变成最新版了。

好处二：修了 bug 可以直接反哺。比如我在写作项目里用漫画 Skill 画漫画时发现了一个问题，直接让 Agent 修复就好。因为是软链接，Agent 修改的其实是仓库里的原件（~/GitHub/baoyu-skills/skills/baoyu-comic），我���以直接把修复提交到开源项目，相当于顺手给开源社区做了贡献。

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

运营必备“海报二维码添加神奇”
1：支持粘贴海报，链接自动转换成二维码，贴到海报上，最���版海报支持复制直接使用（需要下载也可以下载）
2：二维码支持自定义logo，后续会新增美化功能

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@Daguo94 大国老师社区分享的内容都非常实在，感谢大国老师的组织

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

@derek_wall90176 没毛病，不开始干永远没有开��

[宝玉 @dotey]

Learn Claude Code 是真做的好，强烈推荐👍
项目作者：@baicai003

很多人用 Claude Code 或 Cursor 写代码，觉得 AI 编程助手很神奇，但如果问一句"它到底是怎么工作的"，大部分人答不上来。

Learn Claude Code 这个开源项目做的事情很简单：用 12 节课，从零开始搭一个类似 Claude Code 的 AI Agent，每节课只加一个机制，每个机制都有可运行的 Python 代码。

这个项目的核心洞察是：所有 AI 编程 Agent 的底层都是同一个循环。用户发消息给模型，模型决定要不要调用工具，调用了就执行，把结果喂回去，继续循环，直到模型觉得任务完成了。

整个 Agent 的最小实现不到 30 行代码。剩下的一切，规划、子任务拆分、上下文压缩、多 Agent 协作、工作目录隔离，都是在这个循环上面一层一层叠加的。12 节课就是这 12 层。

学习路径设计得很讲究。

前两节搞定核心循环和工具调用

第三节加入计划能力（没有计划的 Agent 会跑偏）

第四到六节处理子 Agent、技能加载和上下文压缩（上下文窗口是有限的，不压缩大项目根本跑不动）

第七八节做任务持久化和后台执行，最后四节进入多 Agent 协作：组队、通信协议、自主领取任务、工作目录隔离。从一个人干活，到一个团队协作，复杂度是渐进的。

项目配了一个交互式 Web 平台（https://t.co/ZyubKItvQK），有步骤图解、源码查看器和文档，支持英文、中文、日文三种语言。

文档风格是"心智模型优先"：先讲问题是什么，再讲解决方案，配 ASCII 图，最后是最小可运行代码。

对想搞懂 AI Agent 内部原理的开发者来说，这可能是目前最好的从零到一的学习路径。不需要什么前置知识，有 Python 基础就能跟。

学完之后再去看 Claude Code 或者任何 Agent 框架的源码，会发现都���这个教程介绍的差不多。

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

非常实用的分享，最近刚开始学着用obsidian做知识库，直接加上ai插件实用claude方便很多，另外分享的用网页插件实现自动剪存信息到obsidian太方便了，之前都不知道可以这样做

[向阳乔木 @vista8]

Obsidian + AI = ？ 只需3个插件，重新爱上本地笔记

几年前很痴迷安装各种Obsidian插件，后来弃坑。

发现还是iOS备忘录方便。

现在有了Code Code，发现Obsidian这种本地Markdown，太适合与AI整合了。

如何不想过于折腾，分享个极简Obsidian配置方案。

1. 主题安装Baseline，简洁优雅。

2. 中文字体参考tw93兄开发的妙言，用TsangerJinKai02，代码字体用 JetBrains Mono

3. 插件安装Claudian，把CC整合到侧边栏，能读取当前Markdown对话。

4. 公众号写作，可安装NoteToMP插件，一键发草稿箱。

另外推荐官方的剪藏插件，能把任意内容转Markdown存本地，方便AI处理省token。

所有插件、字体我会放评论区。

[向阳乔木 @vista8]

Obsidian + AI = ？ 只需3个插件，重新爱上本地笔记

几年前很痴迷安装各种Obsidian插件，后来弃坑。

发现还是iOS备忘录方便。

现在有了Code Code，发现Obsidian这种本地Markdown，太适合与AI整合了。

如何不想过于折腾，分享个极简Obsidian配置方案。

1. 主题安装Baseline，简洁优雅。

2. 中文字体参考tw93兄开发的妙言，用TsangerJinKai02，代码字体用 JetBrains Mono

3. 插件安装Claudian，把CC整合到侧边栏，能读取当前Markdown对话。

4. 公众号写作，可安装NoteToMP插件，一键发草稿箱。

另外推荐官方的剪藏插件，能把任意内容转Markdown存本地，方便AI处理省token。

所有插件、字体我会放评论区。

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

M2.1 抓速度、GLM‑4.7 抓设计。
Qwen3‑VL‑30B‑A3B ，以支持“草图/截图到应用”的闭环与私域部署。
从演示级转向“多文件、复杂依赖、规则密集”的端到端评测，加入过程迭代与合规环节，真实验证模型在生产场景的稳定性。接受“速度与质量”的双目标，围��任务类型与阶段进行模型职责分工，发挥到最大

[Ivan Fioravanti @ivanfioravanti]

MiniMax M2.1 vs Opus 4.5 vs GLM-4.7 built an interactive 3D solar system from scratch.
Running on 3 Claude Code in parallel.

The winner is: 🥇 GLM-4.7!
🥈 Opus 4.5 (slowest)
🥉 M2.1 (fastest)

GLM-4.7 design capabilities are another level vs 4.6!

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

大厂提示词值得好好学习，先存下

[Alex Veremeyenko @alex_verem]

OpenAI, Anthropic, and Google AI engineers use 10 internal prompting techniques that guarantee near-perfect accuracy…and nobody outside the labs is supposed to know them.

Here are 10 of them (Save this for later):

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

公众号文章爬取工具分享，太刚需了，年底了真的很需要

[Michelle @Michell81147285]

年底大家都在写总结。
我直接把自己公众号的文章爬了一遍😌，快速做了年度复盘。
顺便分享一个免费的公众号文章爬取工具，亲测可用https://t.co/7ItWiYHfwa

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

国内模型的能力是越来越强了，trae写一些简单的插件或者小 项目还是不错的，进化真快，年初用的时候还觉得哪哪都不行，一年了翻天覆地的变化，不得不再次感慨ai发展的迅速，怎么才能在ai时代找到适合自己的位置呢？

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

TRAE 月活破160万！借着数据聊 AI 编程生态

Trae 发布了他们的年度开发者报告。

也可以看作 AI Coding 的一次生态调研，仔细看了一下，找到了一���有意思的数据。

TRAE 现在总用户数已经 600 万了，月活 160 万，作为一个相对专业的编程工具，已经相当不错，可能国内第一了。

周活跃用户在 TRAE 几乎是工作日全勤的，粘性相当高。

这几年他们的迭代还是挺快的，从刚开始的 Agent 1.0 然后是 SOLO Beta 最后是 SOLO 的正式版，基本上每一个版本我都有测试，进度真的是肉眼可见地，好用了很多。

之前经常存在的网络延迟问题，以及很多人反映过的内存占用问题，现在都已经得到了大幅改善。

根据他们官方报告的数据：补全延迟降低了 60%，内存占用降低了 43%。

在大家的使用场景上，相关数据的分布如下：
1. 代码生成：占了 30% 左右
2. 修复 Bug：占了 40% 左右

这两个种类基本上是大家最常用的任务，也是 AI 模型做得比较好的任务。
至��大家用的比较少的几个场景，仓库管理、环境管理、代码优化，这几个功能确实是大家目前不太信任的。

在编程语言方面，我们可以看看大家对于 AI 现在能解决的编程语言的排序。排名最靠前的是 Vue，之后依次是：Python、JS（JavaScript）、HTML、Java、TypeScript，可能还是主要集中在前端的网页上。

TRAE 对于各种 AI 编程生态工具的支持也相当不错，目前支持了超过 1.1 万个 MCP。

大家用的最多的 AI 编程模式是 Builder 模式占 80%，之后是 SOLO Coder 占了 40%，超过 80% 的人是多种智能体混用的，说明这几个模式的长处和短板大家都比较了解了。

随着国内模型的编程能力越来越强，同时在搭配上 TRAE 丰富且高效的基建，感觉 2026 年在编程领域还是会有非常大的进步的。

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

别怕不完美，先动起来：自信与高频执行，已赢过80%的人；世界真的是个巨大的草台班子，通过���目标-快迭代-复盘，用频次赢质量。

[加密小侦探 @3JA4TUbqGE72628]

其实大部分人都很水，真的，如果你自信点儿你就赢了80%的人。

你放心，大部分人比你还自卑，你别觉得自己不行，那些人更不行，只不过他们不行，没有让你知道而已。

所以我们就是要在不行中行动起来，行着行着，你就行了。

这个世界本来就是一个草台班子，你不断的行动，不断的祛魅，不断的发现，哇，原来我这么厉害。

[黎子｜用 AI 把事做好 @XIELI888]

谷歌这个���诞福利给力，直接半价给到aipro功能

[Google Gemini @GeminiApp]

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