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[看不懂的SOL @DtDt666]

视频太长，整理了文字版本给大家！

Claude AI全套实操课程：一小时学会从零构建并自动化各类项目

这套课程的核心，是用10个真实可落地的案例，讲透Claude的实操能力，一小时就能帮你打开AI自动化工作流的大门。

覆盖内容创作、技术开发、营销推广、数据管理等多个工作场景，每个案例都是作者亲身验证、日常在用的实用工作流。

十个Claude实操案例，让AI替你干重复活

案例1：30分钟搭建高转化率着陆页

无需懂代码，把产品信息粘贴给Claude，就能生成专业营销页面，实测转化率优于市面多数模板，生成的HTML代码可直接部署到Netlify或WordPress。

案例2：YouTube视频秒变SEO文章

创建专属Claude Project（类似自定义GPT），预设写作风格和关键词规则，后续只需粘贴视频字幕，就能自动生成符合SEO标准的博客文章。作者亲测用此方法，让个人网站流量三个月翻数倍，Google排名稳定首页。

案例3：用Code Agent克隆GitHub项目并自动部署

Claude能理解技术文档、自动执行命令行操作甚至调试代码错误，非技术人员也能借助它部署复杂AI应用，突破技术门槛。

案例4：创建可复用的专属“技能”

利用Claude的Skills功能，将常用对话流程保存为可反复调用的工具，比如“分析YouTube标题并生成10个高点击率标题”，后续一键调用，Claude就会按训练好的逻辑工作。

案例5：截图变表格，自动追踪业务数据

截取业务计划图发给Claude，就能被解析成Google Sheet，还会自动填充公式和日期，是团队管理、KPI追踪的实用工具。

案例6：快速搭建番茄钟等迷你应用

直接在对话框提出需求，比如“创建一个番茄钟计时器”，Claude就能生成可直接使用的网页应用，还能按要求添加动画效果、游戏化元素，零编程基础也能做专属小工具。

案例7：实时网络搜索与内容研究

Claude可自动搜索最新行业新闻、AI工具更新，并整理成结构化报告，大幅缩短内容创作者、自媒体人的选题和资料收集时间。

案例8：自动化社交媒体内容发布

将一篇文章交给Claude，会根据LinkedIn、Twitter、小红书等不同平台特点，自动调整语气和格式，一键生成多平台适配的发布内容。

案例9：连接外部API和工具

通过Zapier或MCP连接器，Claude能直接操作QuickBooks、Google Calendar、Gmail等外部应用，实现跨平台的工作流自动化。

案例10：快速创建限时优惠页面和营销素材

几分钟内就能完成促销宣传页面的生成，Claude会自动设计排版，同时产出适配不同渠道的营销文案。

[Julius Elum @JuliusElum]

We don't need $KOMA this Easter Sunday.

A new Binance crime pump

A doge meme

The son of SHIB and the protector of BNB

If the whales behind KOMA pump are real Binance whales then they might want to pump other related KOMA family like:

$MUBARAK
$BROCCOLI714
$1MBABYDOGE
$DOOD

Still monitoring KOMA. I don't execute short positions, If you've noticed. That's because I spent the last 5 years ofy life in crypto only studying price actions on Long positions ONLY.

That singular focus gave me edge that 99% of crypto traders don't have.

It's called career or skill specialization.

So, if you're good with shorting, maybe you might want to play it on KOMA.

[阿西_出海（2.0版） @imaxichuhai]

卧槽！Claude Code + VS Code 真是世界上最伟大的发明

Claude Code终端版用起来其实挺割裂的，历史对话记录翻不了；切个模型还要去 cc switch，真的很麻烦。

VS Code插件版把这些都解决了。

配置很简单：
VSCode 设置 → 扩展，搜索 Claude Code for VS Code 安装即可

想切换模型就在对话框直接输入 / ，选 Switch model 切换

如果你还在终端里用 Claude Code，建议试试这个组合

[TOP GAINER TODAY @RoccobullboTTom]

$SEI falling wedge already is done 🚀🚀🚀

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

我今年一直在讲，SWE Agent经历了五个时代，短短几年完成了五次工业革命：

初代SWE Agent时代
cursor/windsurf魔改context window时代
claude code初代长任务
claude code的planning等等一堆功能加入
claude code爆改加入plugins、skills、multi agent、memory等等功能

直到这几天， 所有人看到了claude code的代码，才明白这东西小团队普通人没经验的已经不太能理解claude code整个复杂的架构了。

短短两三年，claude code已经成为了一个巨大的chromium，代码给你看，你都有点晕乎，范畴远远超过了普通一个人或者小团队的工程能力。

[TOP GAINER TODAY @RoccobullboTTom]

$SPK buying zone again from here 🚀🚀

I made 350% profit few months ago from $SPK 💰💰💰

[AYi @AYi_AInotes]

喵的太魔幻了，有点 Claude 干翻 Google 的感觉😂

这个程序员老哥 Tom Turney只用7天，就把谷歌砸翻全球内存股的十亿级算法，干成了比官方承诺还快的开源实现，

谷歌只发了颠覆性的KV缓存压缩论文，半行代码都没放出来，

Tom Turney啃完论文里的数学公式，打开终端靠着Claude辅助，

7天就走完了大厂几个月的路，
前三天写完核心算法，
搭好141个测试用例，
跑通Python原型，
中间两天直接移植到llama.cpp，
写完Metal GPU内核，

最后两天疯狂优化，
把推理速度从739 tok/s干到了2747 tok/s，
纯工程优化就实现了3.7倍的提速，
他还在谷歌的方案上，
加了三项自己的研究创新，
长上下文跳过90%的value解压，
非对称K/V压缩保留key精度狠压value，老token自动降低精度，

最终成果是35B大模型，在普通MacBook上就能流畅跑，KV缓存直接压缩4.6倍，开源仓库上线一周就拿到613个星标，而谷歌到现在，

都没放出自己的官方代码，

说实话，这才是2026年最真实的写照，一个普通人加AI，就能把大厂攥在手里的核心技术，直接干成人人能用的开源工具，真的牛逼🤙

github 地址评论区自取👇

[千寻｜AI 分享 🌸 @Crypto_QianXun]

2026年，别再在boss上投简历了。
别再在智联上投简历了。
别再在前程无忧上投简历了。

我朋友在这10个网站上花了2小时。
立即得到5个远程工作机会。

用这10个平台找远程工作：

[TOP GAINER TODAY @RoccobullboTTom]

#PREMIUM_SIGNAL

$ZBT top gainer today after my premium call 🔥🔥🔥

On the way to my first terget 🚀🚀🚀

[TOP GAINER TODAY @RoccobullboTTom]

$ZEC $1000 just matter of time 🚀🚀🚀

[看不懂的SOL @DtDt666]

这会是未来三年最值钱的 5 项技能，99% 的人完全搞错了方向

18 个月后，这些将成为最有价值的技能。

决定你的年薪是否超 100 万

现在，你可以在其他人意识到它们的重要性之前学习它们。

这就是你的机会窗口。

每一次重大的技术变革都会出现一种规律。

一系列技能变得极具价值。但在大多数人意识到这一点之前，存在一个窗口期。

在这个窗口期内，你可以在这些技能还容易接触到的时候去学习。这时竞争还不激烈，资源丰富，也没有人设置门槛。

然后窗口关闭。所有人突然都明白了这些技能的价值，变得充满竞争，学习它们变得更加困难，因为你要和那些已经有经验的人竞争。

我们现在就正处于人工智能和自动化技能的窗口期。

18 个月后，这个窗口将会关闭。

以下是在此之前你需要学习的五个技能。

把 AI 整合进你的工作流

不是把 AI 当作问答工具来使用。

而是将其构建到你的实际工作中，让 AI 处理初稿、研究、分析和生成，而你负责审查、完善和判断。

这就是“我用 AI 帮了点忙”和“AI 已经整合到我工作流的每一个环节，我的生产力因此提高了 5 倍”之间的区别。

现在，大多数专业人士仍然在手动完成所有事情。从头开始写一份方案，从空白页开始创建每一份报告，从零开始做每一项分析。

到 2027 年底，这种做法看起来就像拒绝使用电脑一样过时。

到那时，已经将 AI 整合到工作流中的人，将拥有 18 个月的流程优化经验。而刚刚起步的人将还在摸索基础知识，同时却要与那些已经实践多年的人竞争。

这不是一个小差距。这是一个职业鸿沟。

无代码系统构建

每个组织都有几十个极其耗时的重复性流程。

数据录入、报告生成、邮件分发、状态更新、研究任务、跟进序列。

现在的 AI 工具，类似于 Claude Code，可以让你不用写代码就能为这些工作构建自动化流程。你甚至可以可视化地设计工作流：如果发生这种情况，就执行那个操作，从这里提取数据，发送到那里。

现在，大多数人还不知道这是可行的。他们认为自动化需要开发人员或 IT 部门。

到 2027 年，用 AI 构建简单的自动化流程，将像制作电子表格一样成为基本要求。

那些能够审视一个流程，并说“我来构建一个工作流”的人，将变得不可或缺。而做不到这一点的人，将被困在其他人早已自动化的手动工作中。

AI 语境工程
这是目前几乎没人知道的一个领域，这也意味着它是最大的机遇。

大多数专业人士在每次使用 AI 时，都会向它解释自己的工作背景。

“我在一家向财务团队销售产品的 B2B 公司工作。我们的产品功能是 X，我们的客户面临的痛点是 Y，我们现在的状况是 Z。”

每一次都重复。

然后他们还会纳闷，为什么 AI 给出的建议总是泛泛而谈、不太适用。

语境工程就是对 AI 进行设置，让它已经了解你的工作、你的项目、你的流程、你的语气、你过去的工作。

当你提出问题时，AI 已经具备了为你提供有用答案的背景信息，无需重新解释。

这种差别，就像是搜索引擎和熟悉你工作的同事之间的区别。

现在，几乎没有人在做这件事。到 2027 年，如果你不做，你将被那些做这件事的人远远甩在后面。

现在学习语境架构的专业人士，将拥有远超其他人的生产力优势。

AI 质量评估

各家公司正在使用 AI 生成一切：营销文案、客户邮件、报告、分析、演示文稿、战略建议。

问题在于：AI 经常自信地犯错。

它会产生事实幻觉，它会生成听起来不错但毫无实质内容的套话，它会遗漏关键背景，它会捏造事物并将其作为事实陈述。

需要有人知道 AI 的输出什么时候是真正优秀的，什么时候是不可用的。

这个人就会成为关键的“基础设施”。

现在，大多数使用 AI 的团队都没有人系统地检查质量。他们只是希望它足够好，或者只是随机抽查。

到 2027 年，AI 质量控制将成为一项独立的专业技能。每个团队将特别需要能够评估输出、发现错误并建立审查流程的人员。

现在培养这项技能的人将占据这些职位。而没有这项技能的人，将只会生成需要别人来修改的 AI 内容。

系统思维 vs 任务思维

这是最大的认知转变，也是最难教的。

大多数专业人士以任务为导向思考。

“我需要更新这个电子表格。”

“我需要发送这些跟进信息。”

“我需要提取这份报告。”

而在 2027 年会成功的人将以系统为导向思考

“如果这个电子表格能自动更新会怎样？”

“如果跟进信息能根据条件发送，而不是手动追踪呢？”

“如果这份报告每个星期一能自动生成呢？”

这关乎的不是技术技能，而是你看待工作的方式。

审视任何流程并问自己：“我的工作里，有多少可以在没有我的情况下自动运行？”

现在，这种思维能让你从几乎所有人中脱颖而出。到 2027 年，这将会是基本要求。

战略自动化判断力

知道什么应该自动化是有价值的。

知道什么不应该自动化则更有价值。

有些事情应该保留人类的参与。客户关系、创意策略、需要直觉的判断、需要同理心，或解读微妙语境的情况。

理解这一区别的人，将被信任去做出这些决定。盲目自动化一切的人，将会把事情搞砸并失去信任。

这就是战略思维，它正变得比技术知识更有价值。

为什么 18 个月的窗口期至关重要？

2005 年，Excel（电子表格）从大多数专业职位的“加分项”变成了“必选项”。

这个转变大约花了 5 年时间。

而这一次的转变将在 18 个月内发生。

时间线之所以被压缩，是因为：

AI 正在呈指数级而非线性地进步

其普及速度比以往任何技术都要快

竞争迫使每个人要么前进，要么被淘汰

到 2027 年底，这些技能将不再让你显得与众不同。它们将成为新的基准线，缺乏这些技能将使你错失大多数机会。

现在学习这些技能的人，在它们成为标准配置时，将拥有真正的实战经验。而等待的人在这些技能上将只是入门级水平，却要与已经实践多年的人竞争。

这实际上意味着什么？

大多数人读到这里会想：“我有时间应该去学一下。”

然后他们并没有付诸行动，因为没有迫在眉睫的截止日期，等待也没有明显的后果。

如果你现在学习这些：

3-6 个月的专注学习

到 2027 年底积累超过 18 个月的经验

获得那些等待者无法企及的职位和薪酬

如果你等待：

18 个月后，每个人都意识到这些技能的重要性

你将与拥有多年经验的人竞争

你在高价值技能上只是入门级，而其他人经验丰富

这种差距会形成复利，体现在薪水差异、机会和职业轨迹上

2027 年，50 万年薪职位和 8 万年薪职位之间的差距，将不再是天赋或证书。

而是在于你是在这 18 个月的窗口期内学习了这些技能，还是在窗口关闭之后。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

想要转型或面试 AI 工程师相关岗位，网上找到的学习资料太零散且偏学术，很难找到一份系统性又有实战的题库。

偶然看到 ai-engineering-interview-questions 这个项目，专门整理了 AI 工程师面试的高频问题和参考答案，覆盖面很广。

从大语言模型基础、提示词工程、RAG 检索增强生成，到 AI 智能体、模型微调、向量数据库，基本把主流方向都涵盖了。

GitHub：https://t.co/M3JYGAtWlx

除了理论基础知识外，还收录了大量场景题和系统设计题，并附带详细的解答或视频讲解。

项目还在持续更新中，如果你正在准备 AI 工程师、大模型工程师这类岗位的面试，可以看一下里面的知识点及刷一下题目。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

如果你有一堆非常零碎繁杂的任务，你自己的个人精力大概率会被一个claude code窗口彻底吸走，

你会觉得打开三四个claude code，来回来去切换，监测状态，绝对会让你疯掉，

而如果你有几个非常巨大的idea，你用goal driven设置好了goal，设置好的criteria，每一个任务都是一个相对较长的任务，

https://t.co/mJld9XcBjp

那么你就会非常坦然地把任务assign给一个master agent，让每个master agent去自动管理自己手下的1~10个subagents，以3~30小时的周期去工作，

这时候你就可以心安理得地打开5~7个claude code，享受一个注意力不再被分散、可以相对专注、同时相对并行的工作状态里。

因为你相信5~7个claude code不需要实时监控，goal driven会帮你自动verify、feedback、continue，并且是以3~30小时为周期去工作，

那么你就可以非常心安理得、理直气壮地交给这5~7个claude code窗口，不用非常高频率低监控他们，也就不会有人分散你当下的注意力。

我经常反反复复告诉你们，

openclaw给了你multiple depth的subagents，但是大部分人根本就不会用，

claude code给了你subagent的能力，但是一大堆类似agency-agent把它们错误抽象成一个公司，更是南辕北辙。

你是电，你是光，你是唯一的神话，你必须从你自己的精力和注意力出发，才能设计出goal-driven这种管理模式，

才能把你自己从非常复杂、内耗、混乱、枯燥的context switching中彻底解放出来。

就像金正恩管理朝鲜一样。

[Julius Elum @JuliusElum]

I will be buying more of monthly accumulation.

I will buy more $EAI

I will buy more $WKC

I will buy more $SKR

I'm holding a enough $GTAN but might buy more.

WILL BE BUYING them on the first week of April.

The goal is to keeping accumulating great project for long term.

[看不懂的SOL @DtDt666]

理想汽车创始人李想说：任何一个人，只要花 3 天时间安装好 Claude Code，就会打开一个新世界。

我最近使用 Claude Code Opus4.6 越来越多，对这句话也非常有感受。从我的视角来看，确实打开了一个新世界。

使用 Claude Code 越多，我就越发有一种强烈的感觉：没有什么事情是做不了的。

这是 AI 带给人的一种底气。

因为，从理论上来讲，只要我们问的足够精准，就没有 AI 解决不了的问题。

每一次用 AI，解决一个自己之前觉得，解决不了的问题，就会对这个事情更加坚信。

用的越多，信念越强，就越愿意去用，接受到的正反馈就会越多，信念就变得更强，形成一个正向飞轮。

未来，这个世界上分为 2 类人，使用 AI，和不使用AI。

使用 AI 的人，又分为 2 类，使用 Claude，不使用 Claude。

我最近在日新月异俱乐部里，带小伙伴一起用 AI，给大家布置的第一天的任务，就是不要问任何人，靠自己搜索、研究，安装好 Claude Code，以及用上 Claude Opus4.6 模型 max 版本。

我真心觉得，既然都要用 AI了，就用最好的大模型，否则就是在浪费时间。

因为，同样的一个问题，好的模型，和一般的模型，给出来的答案，天差地别。

于是，我们收到的反馈也天差地别。

有人觉得，AI 太牛了，怎么这么厉害，我要好好用。

有人觉得，AI 太垃圾了，怎么结果和我想的不一样。

当然，结果和自己的提问有关，和提示词有关，和约束条件有关。

但，先把大模型这个影响因素搞定，再说其他的。

否则，就会整天自我怀疑，信心受挫。或者，找托词：是AI不行，不是我不行。

用上了最好的大模型，这下就完全没有外界的理由了。

答案不行，结果不行，代码不行，都是自己的问题。

这个时候才会死心，把注意力放在自己身上，提升自己的逻辑思考、审美、基本功等。

AI 的复利效应，比我们想象中要大的多的多。

越早使用 Claude Code，越能积累出一些，对 AI 的体感、理解、信心，越早达到复利拐点，获得突飞猛进。

[lidang 立党 （劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人） @lidangzzz]

希望每一个对AI感兴趣、对科技感兴趣的高中生：

相信张雪峰的，高考志愿填数学专业，读数学系本科，读数学博士，只要一直学数学，读完博士，就可以闭着眼转行做大模型，成为AI天才，

相信党哥的，高考志愿填计算机专业，买mac mini，买claude code会员，手搓自己第一个版本mini coding agent， 手搓自己openclaw，

对LLM感兴趣的早日上手pytorch，找个google colab上手个cnn，搭一个你自己的gpt模型，对inference极限优化的赶紧上手vllm，扎扎实实用勤劳的双手一点点编程。

相信我，这两种人都有美好的未来和明天。

[摸鱼巨匠🔨 @ChatGptAstra]

最近，字节也开源了超级智能体 DeerFlow 2.0，在 GitHub 上狂揽 50.7k Stars

一、DeerFlow 是什么？
它把 LangGraph 的状态机能力、沙盒安全、记忆管理、IM 接入等基础设施全部打包好，开箱即用
无论是个人开发者、创业团队还是企业内部自动化，都非常适合直接拿来落地复杂 AI 工作流

二、源码链接：
https://t.co/PGajxADX96

三、学习资源整理
以下是由我整理的，我认为一些比较好的学习资源

1. 官方演示站：https://t.co/VOk2ISZutx
里面有多个真实 Case 和视频 Demo（趋势预测、AI 播客生成、Titanic 数据分析、旅行规划等），我看完感觉比较震撼，直接看就知道它能干啥

2. 小白必看：DeerFlow自动化研究工具保姆级使用指南
https://t.co/An6bPs0hix

3. 深度研究 + 播客生成：多 Agent 协作、MCP 扩展、AI 报告编辑、最终生成 MP3 音频播客
https://t.co/b8N2aYwhYi

[TOP GAINER TODAY @RoccobullboTTom]

$TURBO will hit above supply area from demand area 🚀🚀🚀

[Vic TALK @victalk6886]

刚刚过去的一天整个ai行业又有大事发生！

Claude code重磅更新！今天凌晨推出了自动修复功能，现在claude code可以自己完成代码修复，自动持续提交pr以及修改bug等功能，确保代码的审核修改和上交都在自动化的过程中可以完成，这也是自周初推出自动研究功能后，本周推出的第二个自动化功能。
AI自动化写代码改代码提交代码，本周也是上升到了一个新的维度。

同时谷歌也是在今天凌晨发布了gemini3.1 flash live版本，这是一个语音输入的大模型，现在用户可以通过语音输入的方式，指导用户写代码。我觉得这种语音输入的大模型后续可以方便残疾人使用ai，这也是ai技术进步对于人类温情的体现。
谷歌也发布了一个音乐生成模型 lyria，这是一个可以帮助用户更方便的制作音乐的模型，也可以通过图片文字和视频更好的生产新的音乐，目前在谷歌ai studio已经可以使用。

Openai宣布其广告收入的年化收入也已经超过了1亿美金，他们从今年1月开始为部分美国用户提供了广告，并且和600多家公司签订了合同。如果这条路径能走通，也将为openai获得一个新的收入渠道，不过之前anthropic也已经多次嘲讽过openai的广告太多，希望不要成为下一个百度。

更多具体内容请看视频！感谢大家点赞关注支持！谢谢！

[Sac @Saccc_c]

都2026年了，还在让你的Agent单兵作战，独自完成任务？

下面是我整理的近期爆火的开源Multi-Agent编排项目，让你的工作效率直接拉满：

1. oh-my-claudecode（12.9k⭐）
专为 Claude Code 打造的多智能体编排工具。
内置 32 个专业 Agent，支持自动拆解任务并行分发、执行直到验证完成。

2. DeerFlow（48.9k⭐）
字节出品的长任务 Agent 框架，主 Agent 动态派生多个子 Agent 并行处理复杂任务。
支持跨会话长期记忆，并能通过Telegram / Slack / 飞书 直接触发任务。

3. Paperclip（34k⭐）
AI 多智能体编排平台，把你已有的各种 AI Agent统一纳入一套规范的公司管理系统中协同运作。

4. Ruflo（27.1k⭐）
将 Claude Code 升级为多智能体群体开发平台，Agent之间自动分工、共享上下文、互相通信。内置的向量记忆会记住成功模式并持续优化任务。

5. Agency Agents（63.5k⭐）
144 个精心设计的 AI 专家 Agent 合集，覆盖工程、设计、销售等 12 个部门，由Agents Orchestrator 负责多 Agent 协调调度，高效完成任务。

链接放下面了，感兴趣的可以收藏看看