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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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就这样水灵灵8个小时花了四千块给Seedance2.5测试完了！
烧了四万积分之后，这是我找到的Seedance2.5最好用的玩法
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DeepSeek V4 Flash正式版刚出就在九项Agent测试里全部超过V4 Pro Preview了，提升最大的一项DeepSWE，在已有开源项目做长周期功能开发那一项提升了7.5倍得分，离了个大谱。
而且从放出来的对比图可以超前看到DeepSeek应该马上会放出来自己的Agent框架，DeepSeek Harness，还会分不同模式，这次跑分就用了极简模式。
还有还有，这次他们做了一下codex优化适配，在API文档里面也做了一下V4 PRO正式版的小预告，说是在8号初会支持接入codex。
我把文档看完之久来光速总结一下，DeepSeek做了一个一键设置的脚本，能够直接配置到codex的cli和桌面端。这个脚本会向codex声明DeepSeek模型的原数据，包括上下文窗口长度，支持的推理档位以及工具的使用模式等，那就可以让codex像内置模型一样使用DeepSeek模型。然后还会保留原有所有的MCP以及项目信任等级。
如果要体验正式版的话要切换到API，目前App和Web端还没更动。我整理了一下，现在我大规模用API的场景基本都是走DeepSeek的，
1. 用沉浸式翻译接API做长视频双语字幕翻译
2. 长文档读取，现在用DeepSeek读论文基本没出现过失忆的情况了
3. 批量管理电脑文件，接入codex之后做1T苹果电脑的全盘扫描可以持续30分钟扫出来100G的多余文件
4. 浏览器自动化表现很离谱，因为我ai news radar这个AI热点Skill在API失效的时候会降级到浏览器自动化，所以我尝试用它来抓了50个博主最近一周的更新，基本没掉。
5. 因为用1M上下文，用DeekSeep API可以一次性加载整个中大型的代码库，所以我会用来给codex做长期目标前的素材准备。
6. 长时间代码项目维护，通过Hermes定制读取我Github开源Skills出现的issue和pr。
一句话总结，需要高频的任务都塞给DeepSeek V4 flash就好了。完全可以让Fable5出计划让DeepSeek去做，它已经完全有这个实力了。
DeepSeek V4 Flash 0731的模型结构和尺寸完全没变，只重新做了后训练，价格也没变，还是那么能打，还是比GPT，Claude那些低了一了一个量级，还是用起来一点都不心疼，
所以还是那句话，
永远可以相信DeepSeek！
相信他们想让人人都用得起Agent的决心！
而且从放出来的对比图可以超前看到DeepSeek应该马上会放出来自己的Agent框架，DeepSeek Harness，还会分不同模式，这次跑分就用了极简模式。
还有还有，这次他们做了一下codex优化适配，在API文档里面也做了一下V4 PRO正式版的小预告，说是在8号初会支持接入codex。
我把文档看完之久来光速总结一下，DeepSeek做了一个一键设置的脚本，能够直接配置到codex的cli和桌面端。这个脚本会向codex声明DeepSeek模型的原数据，包括上下文窗口长度，支持的推理档位以及工具的使用模式等，那就可以让codex像内置模型一样使用DeepSeek模型。然后还会保留原有所有的MCP以及项目信任等级。
如果要体验正式版的话要切换到API，目前App和Web端还没更动。我整理了一下，现在我大规模用API的场景基本都是走DeepSeek的，
1. 用沉浸式翻译接API做长视频双语字幕翻译
2. 长文档读取，现在用DeepSeek读论文基本没出现过失忆的情况了
3. 批量管理电脑文件，接入codex之后做1T苹果电脑的全盘扫描可以持续30分钟扫出来100G的多余文件
4. 浏览器自动化表现很离谱，因为我ai news radar这个AI热点Skill在API失效的时候会降级到浏览器自动化，所以我尝试用它来抓了50个博主最近一周的更新，基本没掉。
5. 因为用1M上下文，用DeekSeep API可以一次性加载整个中大型的代码库，所以我会用来给codex做长期目标前的素材准备。
6. 长时间代码项目维护，通过Hermes定制读取我Github开源Skills出现的issue和pr。
一句话总结，需要高频的任务都塞给DeepSeek V4 flash就好了。完全可以让Fable5出计划让DeepSeek去做，它已经完全有这个实力了。
DeepSeek V4 Flash 0731的模型结构和尺寸完全没变，只重新做了后训练，价格也没变，还是那么能打，还是比GPT，Claude那些低了一了一个量级，还是用起来一点都不心疼，
所以还是那句话，
永远可以相信DeepSeek！
相信他们想让人人都用得起Agent的决心！
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更离谱的是ego可以把浏览器自动化消耗的额度全转嫁到网页版，codex额度我又可以站起来蹬了
实测ego lite，给我Codex浏览器自动化加到2.5倍速了！
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阿里新内测的这个千问办公里一大堆电商数据skill我给到夯
实测阿里新内测的千问办公，这次把打工人4大痛点都覆盖了
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我开源的800star html ppt skill humanize ppt上架到80k star的open design了！
这是一个在生成 ppt 前后都起到作用的 skill，生成前帮你把哪一页放哪些素材都排好，包括图片和视频素材生成。生成后帮你把 html ppt 做成演讲模式，自带演讲稿和计时器！争取这周冲个千星！
🔗 github.com
这是一个在生成 ppt 前后都起到作用的 skill，生成前帮你把哪一页放哪些素材都排好，包括图片和视频素材生成。生成后帮你把 html ppt 做成演讲模式，自带演讲稿和计时器！争取这周冲个千星！
🔗 github.com
9 10
给codex多到用不完的额度一个好去处。。。
想用Codex做科研，可以先从这9个Skills开始
3 10
直接把我一周的额度全烧没了，Kimi K3+7个前端设计skill的横测案例都在这里了！
都说Kimi审美好，实测7个Skills来找出它的最佳搭配
8 13
Fable 5那么聪明了，这5句提示语还是超实用！！
Superpower优化到6.0就淘汰掉的原因居然是因为GPT5.6长思考做太好，只能说一代版本一代神，隔壁同类型的grill me就变成版本之子了。开始干活先对我追问一轮，每个问题给我推荐个答案，如果一个问题可以通过阅读代码回答就不会二次提问。这个设定放到Fable5上出计划照样是非常好用。
所以我这周做了个idea king点子王skill，本意是想验证下之前那些超实用的一句话提示语放到现在还能不能封神。
1️⃣ 开发功能的时候，用奥卡姆剃刀，如无必要，勿增实体。验收测试的时候，用墨菲定律，凡是可能出错的，一定会出错。
我是觉得这些定理就跟四字成语一样，是个信息压缩包。在GPT5.6长时间运行时非常好用，写代码时5.6偶尔会热情过头，我就要一个按钮，它非给按钮加登陆态加防抖加国际化预留。测试时跑通一遍就敢跟我说全部通过。所以剃刀是在开发的时候做减法，墨菲是在验收做最坏打算做加法。
2️⃣ 从第一性原理出发 & 开启对抗式审查
这俩频繁到我干脆一个提示语发给Fable5，「在你的全局配置里加两条新规则。一，解决问题、修BUG、设计架构或者方案的时候，从第一性原理出发。二，在做完相对比较复杂的任务后，开启多Agent进行对抗性审查。」一用一个好活。
3️⃣DO NOT send optional commentary.
明明我在出计划阶段跟Fable5聊好了，所有环节都确认了，但是中间莫名又给我解释概念，还降智。我把这行放进codex的AGENT.md后，降智明显缓解了。
4️⃣ 在回答前先向我提问，要求一次只问一个问题。根据我的回答继续追问，直到你有95%的信心完全理解我的真实需求和目标，再给出最终方案。
这句就是grill me的简化版，不过这句有一个暗坑，就是模型要怎么去界定95%的信心？没有一个明确计算方式，95%就是说给人听的修辞。
5️⃣ 让任务分给子Agent做的时候，用科斯定理过一遍
科斯定理出发点是市场那么高效，什么活都能外包，那啥还会有公司。答案是使用市场有开销，找人，谈判，验收，扯皮都叫交易成本。当交易成本高过自己内部干一遍的成本，把活留在公司内更划算。
放到Fable5，GPT5.6需要开多Agent并行解决任务的情况下，几十行代码的小修改就自己，大改丢给sonnet5，长时间大改再丢给gpt5.6，这样就不会出现十几行的简单任务还要跑个半小时。
总的来说，一代版本一代神，
模型越聪明，
这些平时辅助我们思考的Skill就越可以瘦身，
迭代到最后，
这些定理都会被训到模型的本身能力里，
我也是这样想的。
Superpower优化到6.0就淘汰掉的原因居然是因为GPT5.6长思考做太好，只能说一代版本一代神，隔壁同类型的grill me就变成版本之子了。开始干活先对我追问一轮，每个问题给我推荐个答案，如果一个问题可以通过阅读代码回答就不会二次提问。这个设定放到Fable5上出计划照样是非常好用。
所以我这周做了个idea king点子王skill，本意是想验证下之前那些超实用的一句话提示语放到现在还能不能封神。
1️⃣ 开发功能的时候，用奥卡姆剃刀，如无必要，勿增实体。验收测试的时候，用墨菲定律，凡是可能出错的，一定会出错。
我是觉得这些定理就跟四字成语一样，是个信息压缩包。在GPT5.6长时间运行时非常好用，写代码时5.6偶尔会热情过头，我就要一个按钮，它非给按钮加登陆态加防抖加国际化预留。测试时跑通一遍就敢跟我说全部通过。所以剃刀是在开发的时候做减法，墨菲是在验收做最坏打算做加法。
2️⃣ 从第一性原理出发 & 开启对抗式审查
这俩频繁到我干脆一个提示语发给Fable5，「在你的全局配置里加两条新规则。一，解决问题、修BUG、设计架构或者方案的时候，从第一性原理出发。二，在做完相对比较复杂的任务后，开启多Agent进行对抗性审查。」一用一个好活。
3️⃣DO NOT send optional commentary.
明明我在出计划阶段跟Fable5聊好了，所有环节都确认了，但是中间莫名又给我解释概念，还降智。我把这行放进codex的AGENT.md后，降智明显缓解了。
4️⃣ 在回答前先向我提问，要求一次只问一个问题。根据我的回答继续追问，直到你有95%的信心完全理解我的真实需求和目标，再给出最终方案。
这句就是grill me的简化版，不过这句有一个暗坑，就是模型要怎么去界定95%的信心？没有一个明确计算方式，95%就是说给人听的修辞。
5️⃣ 让任务分给子Agent做的时候，用科斯定理过一遍
科斯定理出发点是市场那么高效，什么活都能外包，那啥还会有公司。答案是使用市场有开销，找人，谈判，验收，扯皮都叫交易成本。当交易成本高过自己内部干一遍的成本，把活留在公司内更划算。
放到Fable5，GPT5.6需要开多Agent并行解决任务的情况下，几十行代码的小修改就自己，大改丢给sonnet5，长时间大改再丢给gpt5.6，这样就不会出现十几行的简单任务还要跑个半小时。
总的来说，一代版本一代神，
模型越聪明，
这些平时辅助我们思考的Skill就越可以瘦身，
迭代到最后，
这些定理都会被训到模型的本身能力里，
我也是这样想的。
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越用越觉得Obsidian差点什么，后面发现其实不是文件自整理自，应该把这些文件做成待办，所以我跟Claude Fable5一拍即合手搓出了阿福管家llm todo skill！
开源TODO Skill，我这三年用AI做知识管理和代办的经验都在这了
3 10
谁家好人像Lib那么卷啊，视频Agent一出就自带100个Skill。。。
实测LibTV Agent，把100个AI视频工作流重组成Skills后我创意自由了
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