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置顶AI保姆级教程|ChatGPT，Midjourney，Runway
取代你的不是AI，而是比你更懂AI的人。普通人应该如何学会并使用AI产品呢？这里我推荐我开发的开源教程learnprompt.pro。初学者也不用担心，我们准备了基础、案例和高级篇的教程指南，详细讲解操作步骤。目前已经支持ChatGPT，Mid journey，Runway，后续也会开发Stable Diffusion的课程。希望大家学得开心😄
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Claude Code焚决都在这了
分享你可能不知道的10个Claude Code隐藏命令和工作流技巧。
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没想到Google Stitch这次放出来给Agent用的设计Markdown DESIGN.md 还有后续，
把Stripe，Vercel，Notion，Apple 55家公司的设计语言也做成md了，以前设计规范大多在 Figma，截图或者口头描述。现在它直接变成一个放在项目根目录的 Markdown，颜色、字体、组件、布局这些约束都能写进去。Claude Code先读这份文件，再开始写页面，前端一致性会稳很多。
我做了一个Apple风的👇
把Stripe，Vercel，Notion，Apple 55家公司的设计语言也做成md了，以前设计规范大多在 Figma，截图或者口头描述。现在它直接变成一个放在项目根目录的 Markdown，颜色、字体、组件、布局这些约束都能写进去。Claude Code先读这份文件，再开始写页面，前端一致性会稳很多。
我做了一个Apple风的👇
00:06
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一听说不限速的Seedance2.0，1.2块/秒的价我就来了
可算有个视频Agent做短剧能不剪辑直出100集了，还有不限速Seedance2.0
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即梦出了个新产品，Octo。
主要是给Seedance2.0想剧本的。交互方式和我们之前常见的那种画布类型的 AI 视频创作工具还挺不一样的。
主要是给Seedance2.0想剧本的。交互方式和我们之前常见的那种画布类型的 AI 视频创作工具还挺不一样的。
实测即梦Octo，我和它开了个100%灵感剧本会
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Hermes Agent实测，龙虾新对手是进化爱马仕
X狂推的OpenClaw的真对手，Hermes（爱马仕）Agent，我也是测上了。
和Openclaw不同，Hermes是针对怎么让Agent自进化来设计的，
支持Karpathy大神的LLM wiki ✔️
能在Obsidian围绕各种主题做持续迭代的本地知识库 ✔️
能用Claude额度✔️（Openclaw不行了！）
用下来它们其实是互补🔄的：
OpenClaw当执行位，因为Skills的数量和接入平台的数量还是领先。Hermes当指挥位，自带完整对话收录，能记住我偏好设定使用习惯和Skill自迭代。所以我现在尝试在discord里，指挥爱马仕用虾用CC用CLI。
Hermes有意思的设定是当它完成一个复杂任务的时候（调用工具五次以上），会把整个解决的过程做成一个markdown格式的skill。后续在用这个技能的时候发现了更好的路径，还会更新文档。
这解决了我一个超大痛点，比如不同平台的浏览器自动化的时候，我要专门写Rules去规定不同skills的调用顺序。
Hermes做了三层记忆系统，用SQLite+数据库全文检索+大模型自动摘要，把所有历史对话存下来。
跟OpenClaw依赖大模型本身判断能力来规避风险不同，Hermes在框架上拉满了，做了用户授权，危险命令审批，还做了容器隔离和上下文扫描。这样就算是用一般的模型也够安全。
安装方式很简单，还能把OpenClaw带的记忆，技能和设置一键导入进来。用OpenClaw，Codex App，Claude Code运行这段提示语就行：
Prompt
…
帮我安装这个项目，
curl -fsSL
raw.githubusercontent.com
| bash
安装好了，检查我本地OpenClaw，运行hermes claw migrate迁移指令。
…
不用担心本地电脑会不会没有环境，这个从Python 3.11，Node.js，环境依赖，仓库克隆都装了，还做了全局hermes命令。
先写到这，
手机就剩1%的电了，
要是Agent能解决就好了。。。
我多用一周后开源一把配置文件📷
X狂推的OpenClaw的真对手，Hermes（爱马仕）Agent，我也是测上了。
和Openclaw不同，Hermes是针对怎么让Agent自进化来设计的，
支持Karpathy大神的LLM wiki ✔️
能在Obsidian围绕各种主题做持续迭代的本地知识库 ✔️
能用Claude额度✔️（Openclaw不行了！）
用下来它们其实是互补🔄的：
OpenClaw当执行位，因为Skills的数量和接入平台的数量还是领先。Hermes当指挥位，自带完整对话收录，能记住我偏好设定使用习惯和Skill自迭代。所以我现在尝试在discord里，指挥爱马仕用虾用CC用CLI。
Hermes有意思的设定是当它完成一个复杂任务的时候（调用工具五次以上），会把整个解决的过程做成一个markdown格式的skill。后续在用这个技能的时候发现了更好的路径，还会更新文档。
这解决了我一个超大痛点，比如不同平台的浏览器自动化的时候，我要专门写Rules去规定不同skills的调用顺序。
Hermes做了三层记忆系统，用SQLite+数据库全文检索+大模型自动摘要，把所有历史对话存下来。
跟OpenClaw依赖大模型本身判断能力来规避风险不同，Hermes在框架上拉满了，做了用户授权，危险命令审批，还做了容器隔离和上下文扫描。这样就算是用一般的模型也够安全。
安装方式很简单，还能把OpenClaw带的记忆，技能和设置一键导入进来。用OpenClaw，Codex App，Claude Code运行这段提示语就行：
Prompt
…
帮我安装这个项目，
curl -fsSL
raw.githubusercontent.com
| bash
安装好了，检查我本地OpenClaw，运行hermes claw migrate迁移指令。
…
不用担心本地电脑会不会没有环境，这个从Python 3.11，Node.js，环境依赖，仓库克隆都装了，还做了全局hermes命令。
先写到这，
手机就剩1%的电了，
要是Agent能解决就好了。。。
我多用一周后开源一把配置文件📷
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Flova做短剧有个巧思是他们是直接用上一段视频的尾帧生成下一段视频的，所以视频片段之间不会出现不连贯的感觉
天天看AI短剧50集憋屈48集，我决定自己上场把工作流全做了
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Seedance 2.0开放API后，我用OiiOii一口气做出了5分钟的AI漫剧集，真的是一句话👇
Prompt：
给我制作一个极寒末世降临，暴雪冰封了整个城市，我却意外重生，靠提前囤好的物资在地下城安静苟活的完整爽剧动漫
Prompt：
给我制作一个极寒末世降临，暴雪冰封了整个城市，我却意外重生，靠提前囤好的物资在地下城安静苟活的完整爽剧动漫
一句话用Seedance2.0直出5分钟漫剧，我决定把工作流全拆开来讲讲
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我把从ClaudeCode源码里学到的都做成Skill！
我让Claude Sonnet 4.6和GPT5.4连夜把CC这50万行代码拆解成了6个Skills！不强依赖CC代码环境，OpenClaw也能用，已经开源到GitHub上了👇
🔗 github.com/LearnPrompt/cc-harness-skills
cc-harness这名字是致敬了这次传奇Anthropic成OpenAI了，harness就是指这套框架，包括但不限于system prompt，偏好记忆系统（我看到auto dream我就先做个skill出来了），四层权限系统，9段式的结构化上下文压缩，以及一个超级难得的多Agent协作框架的。
我要是奥特曼半夜都能笑醒，CodeX马上发新版，OpenClaw连夜再发五个版本。
PS，现在在github上公开这源码的人已经吓到用Python重写整个项目了，名字也从claude-code改成claw-code了，只能说意料之中。
所以，我就好奇能不能抽离出来做成Claude Code，CodeX App，OpenClaw，OpenCode都能用的Skills版本！
第一批跑通的有六个Skills，
1. CC Dream Memory
用法：当对话和记忆文件越堆越乱时，用它把最近会话，日志和旧记忆合并整理成一份短小稳定的长期记忆。
2. CC Memory Extractor
用法：当一轮协作结束后，用它从最近对话里提取用户偏好，反馈，项目约束和参考资料。用人话说就是 这个人喜欢怎么和AI合作 沉淀下来，下次不用再重新磨合。
3. CC Context Compressor
用法：当会话太长，准备切上下文或交给别的 Agent 时，用它把当前进展压成 9 段式结构化摘要。这个Skill我目前打算多迭代几版本，能最大限度保住用户原话，关键文件，错误和下一步。
4. CC Verification Gate
用法：当任务看起来已经做完时，用它再拉一次只读验证视角，专门检查是不是真的完成了。这样就可以减少AI假装完成，没跑验证却说通过，漏边界条件这类常见问题。
5. CC Swarm Coordinator
用法：当任务太大，太杂，跨很多文件时，用它把工作拆成 research / synthesis / implementation / verification 四段来分工。
6. CC Kairos Lite
用法：当你想让 Agent 定时巡检，后台跟进或完成后给你发简报时，用它定义一个轻量主动任务，一个范围小，节奏慢的定时任务。
目前还是Beta版，
大家给个Star，给个吐槽，给个fork都行，我还想把宠物和他们内容使用的CC做成Skill！
等我多迭代几版出一篇长的or视频来讲讲
我让Claude Sonnet 4.6和GPT5.4连夜把CC这50万行代码拆解成了6个Skills！不强依赖CC代码环境，OpenClaw也能用，已经开源到GitHub上了👇
🔗 github.com/LearnPrompt/cc-harness-skills
cc-harness这名字是致敬了这次传奇Anthropic成OpenAI了，harness就是指这套框架，包括但不限于system prompt，偏好记忆系统（我看到auto dream我就先做个skill出来了），四层权限系统，9段式的结构化上下文压缩，以及一个超级难得的多Agent协作框架的。
我要是奥特曼半夜都能笑醒，CodeX马上发新版，OpenClaw连夜再发五个版本。
PS，现在在github上公开这源码的人已经吓到用Python重写整个项目了，名字也从claude-code改成claw-code了，只能说意料之中。
所以，我就好奇能不能抽离出来做成Claude Code，CodeX App，OpenClaw，OpenCode都能用的Skills版本！
第一批跑通的有六个Skills，
1. CC Dream Memory
用法：当对话和记忆文件越堆越乱时，用它把最近会话，日志和旧记忆合并整理成一份短小稳定的长期记忆。
2. CC Memory Extractor
用法：当一轮协作结束后，用它从最近对话里提取用户偏好，反馈，项目约束和参考资料。用人话说就是 这个人喜欢怎么和AI合作 沉淀下来，下次不用再重新磨合。
3. CC Context Compressor
用法：当会话太长，准备切上下文或交给别的 Agent 时，用它把当前进展压成 9 段式结构化摘要。这个Skill我目前打算多迭代几版本，能最大限度保住用户原话，关键文件，错误和下一步。
4. CC Verification Gate
用法：当任务看起来已经做完时，用它再拉一次只读验证视角，专门检查是不是真的完成了。这样就可以减少AI假装完成，没跑验证却说通过，漏边界条件这类常见问题。
5. CC Swarm Coordinator
用法：当任务太大，太杂，跨很多文件时，用它把工作拆成 research / synthesis / implementation / verification 四段来分工。
6. CC Kairos Lite
用法：当你想让 Agent 定时巡检，后台跟进或完成后给你发简报时，用它定义一个轻量主动任务，一个范围小，节奏慢的定时任务。
目前还是Beta版，
大家给个Star，给个吐槽，给个fork都行，我还想把宠物和他们内容使用的CC做成Skill！
等我多迭代几版出一篇长的or视频来讲讲
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@AGENT橘 橘子老师做的ColaOS活人感太太太太强了！
实测ColaOS，我把同事，老板和自己都做成了赛博Skill
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企业微信这把可是把权限全部给OpenClaw拉满了。新玩法支持群聊会议日程待办通讯录还有获取本机文件转发到手机上还能读公众号小红书B站Github🐮
新版龙虾误伤微信后，反而让我找到了企微新的打开方式
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