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分享一个“AI 视频生产工作流框架”，可以让 Claude Code / Cursor / Copilot / Codex 这类 AI 编程助手按固定流程帮你完成视频策划、脚本、素材生成/检索、配音、字幕、剪辑、合成和质检。
它能做以下视频类型：
Animated Explainer：动画科普、教程、知识拆解
Animation：动态图形、产品演示、抽象概念
Avatar Spokesperson：数字人/头像讲解
Cinematic：预告片、品牌短片、氛围视频
Clip Factory：把长视频批量切成短视频
Documentary Montage：用真实素材做纪录片式混剪
Localization & Dub：字幕、翻译、配音
Podcast：播客转视频
Screen Demo：软件录屏演示
Talking Head：人物讲解类视频
github.com
它能做以下视频类型：
Animated Explainer：动画科普、教程、知识拆解
Animation：动态图形、产品演示、抽象概念
Avatar Spokesperson：数字人/头像讲解
Cinematic：预告片、品牌短片、氛围视频
Clip Factory：把长视频批量切成短视频
Documentary Montage：用真实素材做纪录片式混剪
Localization & Dub：字幕、翻译、配音
Podcast：播客转视频
Screen Demo：软件录屏演示
Talking Head：人物讲解类视频
github.com
1 01
Codex的新插件简直太香了~
product-design 插件：一个帮设计师做早期产品探索的 AI 设计助理。
它更适合做：
需求转原型
多方向视觉探索
用户流程审查
静态截图交互化
和 Figma 配合迭代
把原型发布成可访问页面
复用品牌和项目上下文
先说清楚：它更适合帮你把想法先跑起来，让团队早点看到、早点讨论、早点验证。
1️⃣ 它适合谁？
这个插件不是只给程序员看的。
更适合这几类人：
✅ UI 设计师
你有页面设计需求，但不想每次都从空白画布开始。
✅ UX 设计师
你想快速验证用户流程，而不是只停留在文字需求里。
✅ 产品经理
你有产品想法，但希望先看到一个能点、能跑、能讨论的原型。
✅ 独立开发者
你有产品方向，但设计能力一般，希望先生成一个可用的视觉方向。
✅ SaaS 创业者
你需要快速做落地页、功能页、后台页面、用户流程演示。
✅ 作品集新人
你想把自己的产品想法快速变成可展示的原型案例。
2️⃣ 它到底能做什么？
你可以先记住 4 个核心能力。
① 需求转原型
以前你拿到一个需求，可能要先画草图、找参考、做低保真、再进 Figma。
现在可以先把需求丢给 product-design 插件，让它帮你生成几个不同方向。
比如你可以这样说：
请使用 product-design 插件，帮我设计一个 AI 工具导航站首页原型。
目标用户：
AI 工具新手、内容创作者、独立开发者。
页面目标：
帮助用户快速找到适合自己的 AI 工具。
请先给我 3 个不同设计方向：
1. 信息密度高的工具导航型
2. 适合小白的卡片推荐型
3. 更偏 SaaS 落地页的转化型
每个方向请说明：
适合什么用户、核心页面结构、优缺点。
先不要直接生成最终版本。
这样你不是一上来就让 AI 瞎做，而是先让它给方向。
设计第一步不是出图，而是先找到正确方向。
② 选中方向后生成可运行原型
当它给出几个方向后，你可以选一个继续推进。
比如：
我选择方案 2：适合小白的卡片推荐型。
请继续生成一个可运行原型。
要求：
1. 首页包含搜索框、分类导航、工具卡片、推荐区
2. 每张卡片包含工具名称、用途、适合人群、按钮
3. 页面风格简洁、清爽、有科技感
4. 移动端和桌面端都要考虑
5. 先做可交互原型，不追求最终视觉精修
这一步的价值是：
你可以快速从“文字需求”走到“能看的原型”。
AI 原型不是终点，而是让团队更早发现问题。
③ 对接 Figma，继续精修
product-design 插件很适合做前期探索，但 Figma 仍然是设计师的重要工作台。
更合理的流程是：
Codex 先出方向。
生成可运行原型。
把结构、交互、页面背景带到 Figma。
设计师再调视觉、组件、间距、规范。
你可以让它输出给 Figma 更好处理的信息：
请把这个原型整理成适合导入 Figma 的设计说明。
输出：
1. 项目背景
2. 用户目标
3. 页面结构
4. 核心交互
5. 组件清单
6. 视觉风格说明
7. 需要设计师重点调整的地方
这样你进入 Figma 时，不是面对一堆散乱信息，而是有一份清楚的设计说明。
Codex 负责把想法跑起来，Figma 负责协作和精修。
④ 原型发布站点
这个功能很适合做产品验证。
比如你想做一个新功能页、新落地页、新工具站，过去可能要找开发才能让别人点开看。
现在如果你已经把 Codex 和自己的网站平台或部署环境打通，就可以把原型发布成可访问页面。
适合这些场景：
给团队评审
给客户演示
给用户测试
做作品集展示
做产品想法验证
但要注意：
这不是“装上插件就自动发布网站”。
前提是你已经配置好项目、权限、仓库、部署环境或站点平台。
3⃣ 它不能替代什么？
一定要说清楚。
❌ 不能替代设计师的审美判断
AI 可以生成方向，但好不好看、是否符合品牌，仍然要设计师判断。
❌ 不能替代用户研究
它可以模拟流程，但不能代表真实用户反馈。
❌ 不能替代设计规范
组件库、间距、字号、状态、无障碍体验，仍然要人工把关。
❌ 不能保证商业级交付
生成原型可以讨论，但最终交付还要经过精修、测试和协作。
❌ 不能无条件安装使用
插件可见性、权限、地区、套餐、工作空间配置都可能影响使用。
4⃣ 适合哪些真实场景？
产品落地页
快速验证一个 SaaS 官网首页。
后台系统页面
比如数据看板、用户管理、订单管理、设置页。
移动端 App 流程
比如登录、注册、创建任务、付款流程。
作品集项目
把一个产品想法做成可交互案例。
用户流程审查
让插件帮你检查流程是否绕、信息是否清楚。
静态截图交互化
把一张静态截图变成可以点击体验的原型方向。
最后总结
Codex 的 product-design 插件真正香的地方不是“AI 能画 UI”。
而是它把产品设计前期流程串起来了：
输入需求
生成多个设计方向
选择方案
生成可运行原型
带到 Figma 精修
发布站点验证
复用品牌和项目上下文
它最适合 UI/UX 设计师、产品经理、独立开发者、小团队创业者。
但要记住一句话：Codex 的 product-design plugin 不是让 AI 替你做设计，而是把需求到原型的第一段路加速。
product-design 插件：一个帮设计师做早期产品探索的 AI 设计助理。
它更适合做：
需求转原型
多方向视觉探索
用户流程审查
静态截图交互化
和 Figma 配合迭代
把原型发布成可访问页面
复用品牌和项目上下文
先说清楚：它更适合帮你把想法先跑起来，让团队早点看到、早点讨论、早点验证。
1️⃣ 它适合谁？
这个插件不是只给程序员看的。
更适合这几类人：
✅ UI 设计师
你有页面设计需求，但不想每次都从空白画布开始。
✅ UX 设计师
你想快速验证用户流程，而不是只停留在文字需求里。
✅ 产品经理
你有产品想法，但希望先看到一个能点、能跑、能讨论的原型。
✅ 独立开发者
你有产品方向，但设计能力一般，希望先生成一个可用的视觉方向。
✅ SaaS 创业者
你需要快速做落地页、功能页、后台页面、用户流程演示。
✅ 作品集新人
你想把自己的产品想法快速变成可展示的原型案例。
2️⃣ 它到底能做什么？
你可以先记住 4 个核心能力。
① 需求转原型
以前你拿到一个需求，可能要先画草图、找参考、做低保真、再进 Figma。
现在可以先把需求丢给 product-design 插件，让它帮你生成几个不同方向。
比如你可以这样说：
请使用 product-design 插件，帮我设计一个 AI 工具导航站首页原型。
目标用户：
AI 工具新手、内容创作者、独立开发者。
页面目标：
帮助用户快速找到适合自己的 AI 工具。
请先给我 3 个不同设计方向：
1. 信息密度高的工具导航型
2. 适合小白的卡片推荐型
3. 更偏 SaaS 落地页的转化型
每个方向请说明：
适合什么用户、核心页面结构、优缺点。
先不要直接生成最终版本。
这样你不是一上来就让 AI 瞎做，而是先让它给方向。
设计第一步不是出图，而是先找到正确方向。
② 选中方向后生成可运行原型
当它给出几个方向后，你可以选一个继续推进。
比如：
我选择方案 2：适合小白的卡片推荐型。
请继续生成一个可运行原型。
要求：
1. 首页包含搜索框、分类导航、工具卡片、推荐区
2. 每张卡片包含工具名称、用途、适合人群、按钮
3. 页面风格简洁、清爽、有科技感
4. 移动端和桌面端都要考虑
5. 先做可交互原型，不追求最终视觉精修
这一步的价值是：
你可以快速从“文字需求”走到“能看的原型”。
AI 原型不是终点，而是让团队更早发现问题。
③ 对接 Figma，继续精修
product-design 插件很适合做前期探索，但 Figma 仍然是设计师的重要工作台。
更合理的流程是：
Codex 先出方向。
生成可运行原型。
把结构、交互、页面背景带到 Figma。
设计师再调视觉、组件、间距、规范。
你可以让它输出给 Figma 更好处理的信息：
请把这个原型整理成适合导入 Figma 的设计说明。
输出：
1. 项目背景
2. 用户目标
3. 页面结构
4. 核心交互
5. 组件清单
6. 视觉风格说明
7. 需要设计师重点调整的地方
这样你进入 Figma 时，不是面对一堆散乱信息，而是有一份清楚的设计说明。
Codex 负责把想法跑起来，Figma 负责协作和精修。
④ 原型发布站点
这个功能很适合做产品验证。
比如你想做一个新功能页、新落地页、新工具站，过去可能要找开发才能让别人点开看。
现在如果你已经把 Codex 和自己的网站平台或部署环境打通，就可以把原型发布成可访问页面。
适合这些场景：
给团队评审
给客户演示
给用户测试
做作品集展示
做产品想法验证
但要注意：
这不是“装上插件就自动发布网站”。
前提是你已经配置好项目、权限、仓库、部署环境或站点平台。
3⃣ 它不能替代什么？
一定要说清楚。
❌ 不能替代设计师的审美判断
AI 可以生成方向，但好不好看、是否符合品牌，仍然要设计师判断。
❌ 不能替代用户研究
它可以模拟流程，但不能代表真实用户反馈。
❌ 不能替代设计规范
组件库、间距、字号、状态、无障碍体验，仍然要人工把关。
❌ 不能保证商业级交付
生成原型可以讨论，但最终交付还要经过精修、测试和协作。
❌ 不能无条件安装使用
插件可见性、权限、地区、套餐、工作空间配置都可能影响使用。
4⃣ 适合哪些真实场景？
产品落地页
快速验证一个 SaaS 官网首页。
后台系统页面
比如数据看板、用户管理、订单管理、设置页。
移动端 App 流程
比如登录、注册、创建任务、付款流程。
作品集项目
把一个产品想法做成可交互案例。
用户流程审查
让插件帮你检查流程是否绕、信息是否清楚。
静态截图交互化
把一张静态截图变成可以点击体验的原型方向。
最后总结
Codex 的 product-design 插件真正香的地方不是“AI 能画 UI”。
而是它把产品设计前期流程串起来了：
输入需求
生成多个设计方向
选择方案
生成可运行原型
带到 Figma 精修
发布站点验证
复用品牌和项目上下文
它最适合 UI/UX 设计师、产品经理、独立开发者、小团队创业者。
但要记住一句话：Codex 的 product-design plugin 不是让 AI 替你做设计，而是把需求到原型的第一段路加速。
0 00
今天早上发现有一条微信好友申请，通过之后发现是过来请教AI的。
经过简单的了解发现她是做律师的，已经做了好多年了，但是自从有了AI之后，律师行业也是内卷的不行，想咨询怎么使用AI怎么提效。
经过简单的对话，我感觉这个还是要根据自己的实际需求出发，只有发现自己的痛点才能针对性学习和制定计划，如果只是盲目的学习一些工具，久而久之就学杂了。
有时候工具的使用不在多而在精，能够在自己的领域中起到辅助或者提效才是目的。
经过简单的了解发现她是做律师的，已经做了好多年了，但是自从有了AI之后，律师行业也是内卷的不行，想咨询怎么使用AI怎么提效。
经过简单的对话，我感觉这个还是要根据自己的实际需求出发，只有发现自己的痛点才能针对性学习和制定计划，如果只是盲目的学习一些工具，久而久之就学杂了。
有时候工具的使用不在多而在精，能够在自己的领域中起到辅助或者提效才是目的。
1 00
CodeX 好用的 skills! 小白很适用~
别再裸用 Codex 了，真正提效的不是多问几句，而是把你重复做的科研流程装成 Skill。
这时候 Codex Skills 的价值就出来了。
Skills 不是让 AI 替你做研究，而是把科研里的重复动作变成可复用流程。
今天整理 5 个比较适合科研党、小白、硕博、老师、论文写作者上手的 Codex Skills。
1️⃣ paper-framework-studio-pro：快速搭论文框架和技术路线图
这个 Skill 适合做什么？
简单说：
帮你把论文思路先画成框架草图。
适合场景：
开题报告
技术路线图
研究框架图
方法总览图
实验流程图
论文整体逻辑草图
很多科研小白一开始写论文会卡住，不是因为没内容，而是不知道怎么把研究逻辑画出来。
比如：
研究对象是什么？
输入和输出是什么？
核心方法分几步？
实验流程怎么走？
创新点放在哪里？
结果怎么验证？
你可以让 Codex 调用这个 Skill，先生成一个框架草图。
适合这样问：
markdown
请使用 paper-framework-studio-pro，
根据我的论文摘要和研究方法，
帮我生成一张技术路线图草图。
要求：
1. 先梳理研究问题、输入、方法、实验、输出
2. 给出 3 个不同框架方案
3. 每个方案说明适合什么论文场景
4. 不要夸大研究贡献
5. 生成前先问我需要补充哪些信息
注意一点：它更适合帮你出“框架”和“方向”，不是一次生成最终投稿图。
2️⃣ image-to-editable-ppt：把图片版 PPT 尽量转成可编辑版本
这个 Skill 很适合解决一个痛点：
你有一张 PPT 截图。
或者 AI 生成了一张图示。
看起来不错，但文字、形状、颜色都不能改。
这时候就可以用 image-to-editable-ppt。
它的作用是：把图片、PDF、图片版 PPT 尽量重建成可编辑的 PowerPoint 文件。
适合场景：
图片版 PPT 想改文字
PDF 页面想变成 PPT
AI 生成的图示想二次编辑
论文答辩图想拆成元素
别人发来的截图式材料想重新排版
可以这样问：
markdown
请使用 image-to-editable-ppt-skill，
把这张图片版 PPT 尽量转换成可编辑的 .pptx。
要求：
1. 可识别文字尽量恢复为文本框
2. 简单几何图形尽量恢复为 PPT 形状
3. 复杂视觉元素可以保留为图片
4. 保持原图大致布局
5. 转换后请提醒我需要人工检查的地方
3️⃣ Visiomaster：把科研图示转成可编辑画布
你可以把它理解成：把科研图、流程图、机制图，尽量转成可编辑的画布内容，并支持导出 SVG、PNG、PDF 等格式。
适合场景：
科研机制图
实验流程图
论文插图
方法流程图
技术路线图
图示二次编辑
导出矢量图或高清图
它和 image-to-editable-ppt 的区别是：image-to-editable-ppt 更偏 PPT 可编辑。Visiomaster 更偏科研图示 / 画布 / 多格式导出。
比如你想把一张方法流程图整理成可编辑图示，可以这样问：
markdown
请使用 Visiomaster，
把这张科研流程图转成可编辑画布。
要求：
1. 保留主要模块和箭头关系
2. 文字尽量可编辑
3. 图形结构尽量清晰
4. 支持导出 SVG、PNG、PDF
5. 输出后标出哪些元素需要人工微调
适合科研党做论文图、汇报图、机制图。
但同样要注意：AI 可以帮你重建图示，但图示里的科学逻辑必须你自己确认。
4️⃣ academic-research-skills：科研写作全流程辅助
这个更像一个科研写作技能包。
它覆盖的不是单点任务，而是论文写作里的多个环节：
文献检索
论文撰写
语言润色
审稿意见回复
逻辑审查
研究问题拆解
摘要优化
相关工作整理
适合场景：
开题前找方向
写论文初稿
整理相关工作
润色摘要
写 Cover Letter
回复审稿意见
检查论文逻辑漏洞
但这里要特别说明：
不要把它理解成“代写论文”。
更稳的用法是：让它帮你搭框架、理逻辑、改表达、查漏洞，但研究本身和学术判断必须是你自己的。
比如你可以这样用：
markdown
请使用 academic-research-skills，
帮我检查这篇论文初稿的逻辑结构。
重点检查：
1. 研究问题是否清楚
2. 方法和问题是否对应
3. 实验设计是否支撑结论
4. 摘要是否准确表达贡献
5. 相关工作是否有遗漏方向
6. 哪些表述可能过度夸大
或者用于返修：
markdown
请帮我整理审稿意见回复思路。
要求：
1. 按审稿人问题逐条分类
2. 判断每条意见属于实验、表述、相关工作还是逻辑问题
3. 给出回复框架
4. 不要编造实验结果
5. 标出必须由我自己补充的数据
5️⃣ nature-skills 系列：学习高水平论文的表达逻辑
nature-skills 系列更适合自然科学方向。
它的亮点不是“用了就能发 Nature”，千万别这么理解。
更准确的说法是：它可以帮助你学习高水平论文的结构、表达和叙事逻辑。
适合场景：
自然科学论文写作
结果部分组织
讨论部分展开
论文故事线搭建
高水平文章结构模仿
图文逻辑梳理
比如你有一篇论文草稿，想让它帮你检查文章故事线，可以这样问：
markdown
请使用 nature-skills，
帮我检查这篇自然科学论文草稿的叙事逻辑。
请重点看：
1. 研究问题是否足够明确
2. 结果部分是否按逻辑递进
3. 图表顺序是否服务主线
4. Discussion 是否回应核心问题
5. 哪些表述像堆结果，缺少故事线
6. 哪些地方需要补充限制和不确定性
这类 Skill 很适合帮你从“堆实验结果”变成“讲清楚研究故事”。
但要记住：顶刊表达可以学习，顶刊质量不能靠 Skill 生成。
6️⃣ 小白怎么安装？
很多人看到 GitHub 仓库就慌。
其实如果你已经在用 Codex，可以先用最简单的方式：
帮我安装这个 Codex Skill：
要求：
1. 先检查仓库结构
2. 找到 skills 目录或 SKILL.md
3. 告诉我准备安装哪些内容
4. 不要覆盖我已有的 Skill
5. 安装前先让我确认
比如：
帮我安装这个 Codex Skill：
c-narcissus/paper-framework-figure-studio-pro
请先检查仓库结构，
告诉我需要复制哪些文件，
确认后再安装。
或者：
帮我安装这个 Codex Skill：
ningzimu/image-to-editable-ppt-skill
请安装完整技能目录，
如果有共享文件，也请一并处理。
不要只复制单个说明文件。
注意：
不同 Skill 的仓库结构可能不一样。
有的需要完整 skills 文件夹。
有的有共享资源。
有的可能需要额外依赖。
不要盲目复制，先让 Codex 检查。
安装 Skill 的第一原则：先检查，再确认，再安装。
7⃣ 这 5 个 Skills 适合哪些人？
✅ 硕士生
适合开题、中期、组会、论文框架整理。
✅ 博士生
适合研究路线图、图示优化、论文写作、返修回复。
✅ 科研新人
适合学习论文结构、图示表达、科研写作流程。
✅ 高校老师 / 科研助理
适合快速整理项目图、汇报图、材料图。
✅ 内容创作者
如果你经常拆论文、讲科研工具，也可以用它们做图文素材。
✅ 需要做 PPT 汇报的人
特别是 image-to-editable-ppt，非常适合把图片版 PPT 变成更好修改的材料。
8⃣ 最容易踩的 5 个坑
坑一：以为生成图可以直接投稿
不建议。
AI 生成图适合草图和框架，投稿图需要人工精修和学术审查。
坑二：以为 PPT 转换能完美还原
不现实。
复杂布局、低清图片、多层图表都可能出问题。
坑三：让 AI 编文献、编实验、编结论
这个绝对不要。
文献、数据、实验结果必须真实可查。
坑四：一口气装太多 Skill
装很多不等于会用。
先围绕一个真实任务跑通。
坑五：忽略学术规范
润色可以，代写不行。
整理可以，造假不行。
优化表达可以，夸大贡献不行。
最后总结
Codex 好用的科研 Skills，可以先记住这 5 个：
paper-framework-studio-pro：生成论文框架草图、技术路线图
image-to-editable-ppt：把图片 / PDF / 图片版 PPT 转成可编辑版本
Visiomaster：科研图示转可编辑画布，支持多格式导出
academic-research-skills：文献、写作、润色、返修、审查工作流
nature-skills 系列：按高水平自然科学论文逻辑优化文章结构
科研提效不是让 AI 替你做研究，而是把写作、画图、整理、返修这些重复流程固定下来。
如果你是硕博、科研新人、老师、论文写作者，不妨试试。
别再裸用 Codex 了，真正提效的不是多问几句，而是把你重复做的科研流程装成 Skill。
这时候 Codex Skills 的价值就出来了。
Skills 不是让 AI 替你做研究，而是把科研里的重复动作变成可复用流程。
今天整理 5 个比较适合科研党、小白、硕博、老师、论文写作者上手的 Codex Skills。
1️⃣ paper-framework-studio-pro：快速搭论文框架和技术路线图
这个 Skill 适合做什么？
简单说：
帮你把论文思路先画成框架草图。
适合场景：
开题报告
技术路线图
研究框架图
方法总览图
实验流程图
论文整体逻辑草图
很多科研小白一开始写论文会卡住，不是因为没内容，而是不知道怎么把研究逻辑画出来。
比如：
研究对象是什么？
输入和输出是什么？
核心方法分几步？
实验流程怎么走？
创新点放在哪里？
结果怎么验证？
你可以让 Codex 调用这个 Skill，先生成一个框架草图。
适合这样问：
markdown
请使用 paper-framework-studio-pro，
根据我的论文摘要和研究方法，
帮我生成一张技术路线图草图。
要求：
1. 先梳理研究问题、输入、方法、实验、输出
2. 给出 3 个不同框架方案
3. 每个方案说明适合什么论文场景
4. 不要夸大研究贡献
5. 生成前先问我需要补充哪些信息
注意一点：它更适合帮你出“框架”和“方向”，不是一次生成最终投稿图。
2️⃣ image-to-editable-ppt：把图片版 PPT 尽量转成可编辑版本
这个 Skill 很适合解决一个痛点：
你有一张 PPT 截图。
或者 AI 生成了一张图示。
看起来不错，但文字、形状、颜色都不能改。
这时候就可以用 image-to-editable-ppt。
它的作用是：把图片、PDF、图片版 PPT 尽量重建成可编辑的 PowerPoint 文件。
适合场景：
图片版 PPT 想改文字
PDF 页面想变成 PPT
AI 生成的图示想二次编辑
论文答辩图想拆成元素
别人发来的截图式材料想重新排版
可以这样问：
markdown
请使用 image-to-editable-ppt-skill，
把这张图片版 PPT 尽量转换成可编辑的 .pptx。
要求：
1. 可识别文字尽量恢复为文本框
2. 简单几何图形尽量恢复为 PPT 形状
3. 复杂视觉元素可以保留为图片
4. 保持原图大致布局
5. 转换后请提醒我需要人工检查的地方
3️⃣ Visiomaster：把科研图示转成可编辑画布
你可以把它理解成：把科研图、流程图、机制图，尽量转成可编辑的画布内容，并支持导出 SVG、PNG、PDF 等格式。
适合场景：
科研机制图
实验流程图
论文插图
方法流程图
技术路线图
图示二次编辑
导出矢量图或高清图
它和 image-to-editable-ppt 的区别是：image-to-editable-ppt 更偏 PPT 可编辑。Visiomaster 更偏科研图示 / 画布 / 多格式导出。
比如你想把一张方法流程图整理成可编辑图示，可以这样问：
markdown
请使用 Visiomaster，
把这张科研流程图转成可编辑画布。
要求：
1. 保留主要模块和箭头关系
2. 文字尽量可编辑
3. 图形结构尽量清晰
4. 支持导出 SVG、PNG、PDF
5. 输出后标出哪些元素需要人工微调
适合科研党做论文图、汇报图、机制图。
但同样要注意：AI 可以帮你重建图示，但图示里的科学逻辑必须你自己确认。
4️⃣ academic-research-skills：科研写作全流程辅助
这个更像一个科研写作技能包。
它覆盖的不是单点任务，而是论文写作里的多个环节：
文献检索
论文撰写
语言润色
审稿意见回复
逻辑审查
研究问题拆解
摘要优化
相关工作整理
适合场景：
开题前找方向
写论文初稿
整理相关工作
润色摘要
写 Cover Letter
回复审稿意见
检查论文逻辑漏洞
但这里要特别说明：
不要把它理解成“代写论文”。
更稳的用法是：让它帮你搭框架、理逻辑、改表达、查漏洞，但研究本身和学术判断必须是你自己的。
比如你可以这样用：
markdown
请使用 academic-research-skills，
帮我检查这篇论文初稿的逻辑结构。
重点检查：
1. 研究问题是否清楚
2. 方法和问题是否对应
3. 实验设计是否支撑结论
4. 摘要是否准确表达贡献
5. 相关工作是否有遗漏方向
6. 哪些表述可能过度夸大
或者用于返修：
markdown
请帮我整理审稿意见回复思路。
要求：
1. 按审稿人问题逐条分类
2. 判断每条意见属于实验、表述、相关工作还是逻辑问题
3. 给出回复框架
4. 不要编造实验结果
5. 标出必须由我自己补充的数据
5️⃣ nature-skills 系列：学习高水平论文的表达逻辑
nature-skills 系列更适合自然科学方向。
它的亮点不是“用了就能发 Nature”，千万别这么理解。
更准确的说法是：它可以帮助你学习高水平论文的结构、表达和叙事逻辑。
适合场景：
自然科学论文写作
结果部分组织
讨论部分展开
论文故事线搭建
高水平文章结构模仿
图文逻辑梳理
比如你有一篇论文草稿，想让它帮你检查文章故事线，可以这样问：
markdown
请使用 nature-skills，
帮我检查这篇自然科学论文草稿的叙事逻辑。
请重点看：
1. 研究问题是否足够明确
2. 结果部分是否按逻辑递进
3. 图表顺序是否服务主线
4. Discussion 是否回应核心问题
5. 哪些表述像堆结果，缺少故事线
6. 哪些地方需要补充限制和不确定性
这类 Skill 很适合帮你从“堆实验结果”变成“讲清楚研究故事”。
但要记住：顶刊表达可以学习，顶刊质量不能靠 Skill 生成。
6️⃣ 小白怎么安装？
很多人看到 GitHub 仓库就慌。
其实如果你已经在用 Codex，可以先用最简单的方式：
帮我安装这个 Codex Skill：
要求：
1. 先检查仓库结构
2. 找到 skills 目录或 SKILL.md
3. 告诉我准备安装哪些内容
4. 不要覆盖我已有的 Skill
5. 安装前先让我确认
比如：
帮我安装这个 Codex Skill：
c-narcissus/paper-framework-figure-studio-pro
请先检查仓库结构，
告诉我需要复制哪些文件，
确认后再安装。
或者：
帮我安装这个 Codex Skill：
ningzimu/image-to-editable-ppt-skill
请安装完整技能目录，
如果有共享文件，也请一并处理。
不要只复制单个说明文件。
注意：
不同 Skill 的仓库结构可能不一样。
有的需要完整 skills 文件夹。
有的有共享资源。
有的可能需要额外依赖。
不要盲目复制，先让 Codex 检查。
安装 Skill 的第一原则：先检查，再确认，再安装。
7⃣ 这 5 个 Skills 适合哪些人？
✅ 硕士生
适合开题、中期、组会、论文框架整理。
✅ 博士生
适合研究路线图、图示优化、论文写作、返修回复。
✅ 科研新人
适合学习论文结构、图示表达、科研写作流程。
✅ 高校老师 / 科研助理
适合快速整理项目图、汇报图、材料图。
✅ 内容创作者
如果你经常拆论文、讲科研工具，也可以用它们做图文素材。
✅ 需要做 PPT 汇报的人
特别是 image-to-editable-ppt，非常适合把图片版 PPT 变成更好修改的材料。
8⃣ 最容易踩的 5 个坑
坑一：以为生成图可以直接投稿
不建议。
AI 生成图适合草图和框架，投稿图需要人工精修和学术审查。
坑二：以为 PPT 转换能完美还原
不现实。
复杂布局、低清图片、多层图表都可能出问题。
坑三：让 AI 编文献、编实验、编结论
这个绝对不要。
文献、数据、实验结果必须真实可查。
坑四：一口气装太多 Skill
装很多不等于会用。
先围绕一个真实任务跑通。
坑五：忽略学术规范
润色可以，代写不行。
整理可以，造假不行。
优化表达可以，夸大贡献不行。
最后总结
Codex 好用的科研 Skills，可以先记住这 5 个：
paper-framework-studio-pro：生成论文框架草图、技术路线图
image-to-editable-ppt：把图片 / PDF / 图片版 PPT 转成可编辑版本
Visiomaster：科研图示转可编辑画布，支持多格式导出
academic-research-skills：文献、写作、润色、返修、审查工作流
nature-skills 系列：按高水平自然科学论文逻辑优化文章结构
科研提效不是让 AI 替你做研究，而是把写作、画图、整理、返修这些重复流程固定下来。
如果你是硕博、科研新人、老师、论文写作者，不妨试试。
0 00
你的 claude 使用及格了吗？
很多人每天都在用 Claude ，但说实话大部分人最多只能算是刚入门的玩法。
你有没有这种感觉？刚开始用 Claude 的时候觉得很惊艳，写文案、翻译、总结、改标题，好像什么都能做。
但用久了之后发现：
每次都要重新解释背景。
每次都要重新说格式。
每次都要重新喂资料。
一个任务做完，下次又从零开始。
这就是很多人用 Claude 没真正提效的原因。
普通人想把 Claude 融入生活和工作重点不是只会聊天，而是学会把重复任务流程化。
这篇就用小白能听懂的话讲清楚：
Chat、Code、Cowork、Customize、Skills、Connectors、Plugins、Projects 到底怎么用，以及最重要的判断：一件事到底应该做成 Skill，还是放进 Project？
1️⃣ 先理解：Claude 不是只有 Chat
很多人打开 Claude 只会用最基础的聊天。
这当然没问题，但如果你一直停留在 Chat，就很难把它变成真正的工作系统。
你可以先把 Claude 的几个能力区理解成这样：
Chat：一次性临时对话
适合临时问题。
比如：
帮我改一段文案
总结一篇文章
翻译一封邮件
给我 10 个标题
解释一个概念
Chat 的特点是：快、轻、临时。
但缺点也很明显：
上下文不稳定。
重复任务每次都要重新说。
不适合长期项目。
Chat 适合问一次性问题，不适合管理长期工作。
2️⃣ Code：适合代码和本地项目任务
Code 更适合偏技术任务。
比如：
改代码
跑脚本
检查项目
修 Bug
生成小工具
整理项目文件
如果你是开发者，这块会很有用。
但普通人也不用被 “Code” 吓到。
你不一定要写代码，也可以让它帮你处理一些本地项目型任务，比如整理 Markdown 文件、生成模板、批量改文档结构。
但要记住：Code 能执行任务，不代表可以无脑放权。
涉及删除文件、覆盖数据、运行命令、修改配置，一定要先让它出计划，再人工确认。
3️⃣ Cowork：普通人最该重视的“本地 AI 协作方式”
这篇的重点其实是 Cowork。
你可以把 Cowork 理解成：让 Claude 不只是回答你，而是和你一起处理本地任务。
它更像一个本地 AI Agent。
比如：
整理文件
处理资料
执行任务
管理素材
生成内容
维护知识库
拆解工作流
它和普通 Chat 最大的区别是：
Chat 是问答。
Cowork 是协作。
举个例子。
你在 Chat 里问：
帮我写一篇小红书文案。
它会给你一篇。
但如果你用 Cowork 的思路，你可以让它参与整个流程：
请帮我整理这个文件夹里的素材。
先按主题分类，再提炼 10 个选题，
最后生成 3 篇适合小红书的图文大纲。
不要删除文件，修改前先告诉我计划。
这就不是简单聊天了，而是在做任务。
4️⃣ Customize：先把你的工作方式配置进去
很多人每次用 Claude 都要重复说：
我想要口语化。
不要太官方。
要适合小红书。
不要夸大。
要有小标题。
要给实操步骤。
这很浪费时间。
Customize 的价值就是让 Claude 更贴近你的固定工作方式。
你可以提前配置：
你的身份
你的目标用户
你的常用语气
你的输出格式
你的禁用表达
你的内容边界
比如你是自媒体博主可以这样设定：
我是一个 AI 工具和自媒体运营内容创作者。
请默认使用：
1. 口语化表达
2. 小白能看懂
3. 有实操步骤
4. 不夸大效果
5. 不承诺收益
6. 重点句子加粗
7. 适合小红书和公众号发布
Customize 的意义，是让 Claude 少问废话，更懂你的固定偏好。
5️⃣ Skills：适合重复使用的固定流程
Skills 是这套体系里非常关键的概念。
你可以把 Skill 理解成：把一个经常重复做的任务，封装成固定流程。
适合什么任务？
一句话：
方法通用，但每次场景不同。
比如：
小红书封面制作
公众号文章润色
会议纪要整理
竞品分析
股票信息筛选
社媒视频脚本
品牌视觉检查
一人公司记账分类
这些任务每次输入不同，但流程差不多。
举个例子。
你经常做小红书封面就可以做成一个 Skill：
小红书封面 Skill：
输入：
选题、目标用户、文章重点
流程：
1. 提炼主标题
2. 生成副标题
3. 给出 3 种封面结构
4. 给出配色建议
5. 检查是否夸大
6. 输出适合设计工具使用的文案
以后你不用每次重新说一遍流程。
直接调用这个 Skill 就行。
6️⃣ Connectors：让 Claude 连接外部工具和资料
Connectors 可以理解成让 Claude 不只看聊天窗口里的内容，而是能连接外部工具和数据。
比如：
文档
邮箱
日历
云盘
项目管理工具
代码仓库
知识库
这样 Claude 就能基于外部资料帮你做事。
比如：
从文档里提炼结论
从日历里整理本周安排
从云盘资料里生成总结
从项目文件里提取待办
从知识库里回答问题
但这里要注意：连接外部工具前一定要看清权限。
哪些数据能读？
能不能写入？
会不会涉及隐私？
能不能操作敏感文件？
7️⃣ Plugins：Skills + Connectors 的组合
Plugins 可以理解成更复杂的组合能力。
简单说：
Skill 负责流程。
Connector 负责连接工具。
Plugin 把二者组合起来，解决复杂任务。
比如你想做一个“社媒内容运营插件”。
它可能需要：
读取历史内容数据
分析哪些内容表现好
生成下一周选题
调用封面制作流程
输出发布清单
提醒你复盘数据
这就不是一个简单提示词能稳定完成的，而是一组能力组合。
Plugin 适合复杂任务，普通人前期不用急着上来就做。
新手先把 Chat、Customize、Skills、Projects 用起来，就已经够提升效率了。
8️⃣ Projects：长期任务一定要放进 Project
Projects 是长期工作空间。
适合什么任务？
一句话：持续进行，上下文固定。
比如：
运营一个小红书账号
维护一个品牌视觉系统
管理一人公司财务
做一个长期学习计划
写一本电子书
搭建个人知识库
持续跟踪某个投资主题
做一个产品从 0 到 1
这些都不适合放在普通聊天里。
因为它们需要长期上下文。
比如你做“小红书账号运营 Project”，里面可以放：
账号定位
目标用户
爆款拆解
内容模板
历史文章
数据复盘
封面规则
标签库
以后你每次生成选题、写稿、复盘，都在这个 Project 里进行。
Claude 就不用每次重新理解你的账号。
9️⃣ 最重要的判断：Skill 还是 Project？
这是普通人用 Claude 的分水岭。
很多人分不清：
这个任务到底做成 Skill？
还是放进 Project？
你只要记住这个判断标准：通用方法用 Skill，长期任务用 Project。
适合做 Skill 的任务
特点是：
流程固定
重复出现
换场景也能用
不需要长期上下文
比如：
会议纪要 Skill
小红书封面 Skill
文章润色 Skill
股票信息筛选 Skill
品牌视觉检查 Skill
视频脚本生成 Skill
适合放进 Project 的任务
特点是：
持续推进
资料越来越多
上下文很重要
需要长期维护
比如：
我的小红书账号
我的一人公司财务
我的品牌视觉系统
我的投资研究库
我的课程项目
我的个人知识库
Skill 是工具，Project 是工作台。
一个是固定方法。
一个是长期空间。
🔟 最容易踩的 5 个坑
坑一：所有事都放在 Chat
Chat 适合临时任务，不适合长期项目。
坑二：重复任务不做成 Skill
每次都重新写提示词，效率很低。
坑三：长期任务不开 Project
上下文丢了，Claude 每次都要重新理解你。
坑四：连接工具不看权限
Connectors 很方便，但要注意隐私、授权和数据边界。
坑五：让 AI 替你做最终判断
AI 可以整理、生成、提醒、复盘。
但最终发布、决策、交付和责任，还是你自己负责。
最后总结
你的 Claude 使用及格了吗？
可以用这 4 个问题自测：
你是不是只会用 Chat？
你有没有配置自己的 Customize？
你有没有把重复任务做成 Skill？
你有没有把长期任务放进 Project？
如果都没有，那你只是刚开始用 Claude。
真正会用 Claude 的人不是只会聊天，而是会把它放进自己的工作系统里。
记住这句话：Chat 适合临时问题，Skills 适合重复流程，Projects 适合长期任务。
再进一步：Connectors 负责连接外部工具，Plugins 负责组合复杂能力，Cowork 负责把任务真正做起来。
很多人每天都在用 Claude ，但说实话大部分人最多只能算是刚入门的玩法。
你有没有这种感觉？刚开始用 Claude 的时候觉得很惊艳，写文案、翻译、总结、改标题，好像什么都能做。
但用久了之后发现：
每次都要重新解释背景。
每次都要重新说格式。
每次都要重新喂资料。
一个任务做完，下次又从零开始。
这就是很多人用 Claude 没真正提效的原因。
普通人想把 Claude 融入生活和工作重点不是只会聊天，而是学会把重复任务流程化。
这篇就用小白能听懂的话讲清楚：
Chat、Code、Cowork、Customize、Skills、Connectors、Plugins、Projects 到底怎么用，以及最重要的判断：一件事到底应该做成 Skill，还是放进 Project？
1️⃣ 先理解：Claude 不是只有 Chat
很多人打开 Claude 只会用最基础的聊天。
这当然没问题，但如果你一直停留在 Chat，就很难把它变成真正的工作系统。
你可以先把 Claude 的几个能力区理解成这样：
Chat：一次性临时对话
适合临时问题。
比如：
帮我改一段文案
总结一篇文章
翻译一封邮件
给我 10 个标题
解释一个概念
Chat 的特点是：快、轻、临时。
但缺点也很明显：
上下文不稳定。
重复任务每次都要重新说。
不适合长期项目。
Chat 适合问一次性问题，不适合管理长期工作。
2️⃣ Code：适合代码和本地项目任务
Code 更适合偏技术任务。
比如：
改代码
跑脚本
检查项目
修 Bug
生成小工具
整理项目文件
如果你是开发者，这块会很有用。
但普通人也不用被 “Code” 吓到。
你不一定要写代码，也可以让它帮你处理一些本地项目型任务，比如整理 Markdown 文件、生成模板、批量改文档结构。
但要记住：Code 能执行任务，不代表可以无脑放权。
涉及删除文件、覆盖数据、运行命令、修改配置，一定要先让它出计划，再人工确认。
3️⃣ Cowork：普通人最该重视的“本地 AI 协作方式”
这篇的重点其实是 Cowork。
你可以把 Cowork 理解成：让 Claude 不只是回答你，而是和你一起处理本地任务。
它更像一个本地 AI Agent。
比如：
整理文件
处理资料
执行任务
管理素材
生成内容
维护知识库
拆解工作流
它和普通 Chat 最大的区别是：
Chat 是问答。
Cowork 是协作。
举个例子。
你在 Chat 里问：
帮我写一篇小红书文案。
它会给你一篇。
但如果你用 Cowork 的思路，你可以让它参与整个流程：
请帮我整理这个文件夹里的素材。
先按主题分类，再提炼 10 个选题，
最后生成 3 篇适合小红书的图文大纲。
不要删除文件，修改前先告诉我计划。
这就不是简单聊天了，而是在做任务。
4️⃣ Customize：先把你的工作方式配置进去
很多人每次用 Claude 都要重复说：
我想要口语化。
不要太官方。
要适合小红书。
不要夸大。
要有小标题。
要给实操步骤。
这很浪费时间。
Customize 的价值就是让 Claude 更贴近你的固定工作方式。
你可以提前配置：
你的身份
你的目标用户
你的常用语气
你的输出格式
你的禁用表达
你的内容边界
比如你是自媒体博主可以这样设定：
我是一个 AI 工具和自媒体运营内容创作者。
请默认使用：
1. 口语化表达
2. 小白能看懂
3. 有实操步骤
4. 不夸大效果
5. 不承诺收益
6. 重点句子加粗
7. 适合小红书和公众号发布
Customize 的意义，是让 Claude 少问废话，更懂你的固定偏好。
5️⃣ Skills：适合重复使用的固定流程
Skills 是这套体系里非常关键的概念。
你可以把 Skill 理解成：把一个经常重复做的任务，封装成固定流程。
适合什么任务？
一句话：
方法通用，但每次场景不同。
比如：
小红书封面制作
公众号文章润色
会议纪要整理
竞品分析
股票信息筛选
社媒视频脚本
品牌视觉检查
一人公司记账分类
这些任务每次输入不同，但流程差不多。
举个例子。
你经常做小红书封面就可以做成一个 Skill：
小红书封面 Skill：
输入：
选题、目标用户、文章重点
流程：
1. 提炼主标题
2. 生成副标题
3. 给出 3 种封面结构
4. 给出配色建议
5. 检查是否夸大
6. 输出适合设计工具使用的文案
以后你不用每次重新说一遍流程。
直接调用这个 Skill 就行。
6️⃣ Connectors：让 Claude 连接外部工具和资料
Connectors 可以理解成让 Claude 不只看聊天窗口里的内容，而是能连接外部工具和数据。
比如：
文档
邮箱
日历
云盘
项目管理工具
代码仓库
知识库
这样 Claude 就能基于外部资料帮你做事。
比如：
从文档里提炼结论
从日历里整理本周安排
从云盘资料里生成总结
从项目文件里提取待办
从知识库里回答问题
但这里要注意：连接外部工具前一定要看清权限。
哪些数据能读？
能不能写入？
会不会涉及隐私？
能不能操作敏感文件？
7️⃣ Plugins：Skills + Connectors 的组合
Plugins 可以理解成更复杂的组合能力。
简单说：
Skill 负责流程。
Connector 负责连接工具。
Plugin 把二者组合起来，解决复杂任务。
比如你想做一个“社媒内容运营插件”。
它可能需要：
读取历史内容数据
分析哪些内容表现好
生成下一周选题
调用封面制作流程
输出发布清单
提醒你复盘数据
这就不是一个简单提示词能稳定完成的，而是一组能力组合。
Plugin 适合复杂任务，普通人前期不用急着上来就做。
新手先把 Chat、Customize、Skills、Projects 用起来，就已经够提升效率了。
8️⃣ Projects：长期任务一定要放进 Project
Projects 是长期工作空间。
适合什么任务？
一句话：持续进行，上下文固定。
比如：
运营一个小红书账号
维护一个品牌视觉系统
管理一人公司财务
做一个长期学习计划
写一本电子书
搭建个人知识库
持续跟踪某个投资主题
做一个产品从 0 到 1
这些都不适合放在普通聊天里。
因为它们需要长期上下文。
比如你做“小红书账号运营 Project”，里面可以放：
账号定位
目标用户
爆款拆解
内容模板
历史文章
数据复盘
封面规则
标签库
以后你每次生成选题、写稿、复盘，都在这个 Project 里进行。
Claude 就不用每次重新理解你的账号。
9️⃣ 最重要的判断：Skill 还是 Project？
这是普通人用 Claude 的分水岭。
很多人分不清：
这个任务到底做成 Skill？
还是放进 Project？
你只要记住这个判断标准：通用方法用 Skill，长期任务用 Project。
适合做 Skill 的任务
特点是：
流程固定
重复出现
换场景也能用
不需要长期上下文
比如：
会议纪要 Skill
小红书封面 Skill
文章润色 Skill
股票信息筛选 Skill
品牌视觉检查 Skill
视频脚本生成 Skill
适合放进 Project 的任务
特点是：
持续推进
资料越来越多
上下文很重要
需要长期维护
比如：
我的小红书账号
我的一人公司财务
我的品牌视觉系统
我的投资研究库
我的课程项目
我的个人知识库
Skill 是工具，Project 是工作台。
一个是固定方法。
一个是长期空间。
🔟 最容易踩的 5 个坑
坑一：所有事都放在 Chat
Chat 适合临时任务，不适合长期项目。
坑二：重复任务不做成 Skill
每次都重新写提示词，效率很低。
坑三：长期任务不开 Project
上下文丢了，Claude 每次都要重新理解你。
坑四：连接工具不看权限
Connectors 很方便，但要注意隐私、授权和数据边界。
坑五：让 AI 替你做最终判断
AI 可以整理、生成、提醒、复盘。
但最终发布、决策、交付和责任，还是你自己负责。
最后总结
你的 Claude 使用及格了吗？
可以用这 4 个问题自测：
你是不是只会用 Chat？
你有没有配置自己的 Customize？
你有没有把重复任务做成 Skill？
你有没有把长期任务放进 Project？
如果都没有，那你只是刚开始用 Claude。
真正会用 Claude 的人不是只会聊天，而是会把它放进自己的工作系统里。
记住这句话：Chat 适合临时问题，Skills 适合重复流程，Projects 适合长期任务。
再进一步：Connectors 负责连接外部工具，Plugins 负责组合复杂能力，Cowork 负责把任务真正做起来。
0 01
有了这个 Skill，图片秒变可编辑 PPT！
你有没有遇到过这种场景：手里只有一张 PPT 截图，但领导让你“把里面的字改一下”。
这时候最尴尬。
图片里的文字不能点。
形状不能拖。
图标不能改。
排版不能调。
只能整张图当背景。
如果只改一两个字还能硬糊。
如果要改一整页，那基本等于重新做一遍。
最近看到一个开源 Skill：Image to Editable PPT Skill。
它解决的就是这个痛点：把图片、PDF、图片版 PPT，尽量重建成可编辑的 PowerPoint 文件。
1️⃣ 这个 Skill 到底能做什么？
Image to Editable PPT Skill 主要处理 3 类输入：
第一类：图片
比如：
PPT 截图
课程截图
科研图示
汇报页截图
AI 生成的幻灯片图片
你可以让它把图片重建成一页可编辑 PPT。
第二类：PDF
比如：
论文里的图示页面
课程讲义 PDF
会议资料 PDF
图片版报告
它可以把多页 PDF 拆成多页 PPT 来处理。
第三类：图片版 PPTX
有些 PPT 看起来是 .pptx，但里面每一页其实都是一张图片。
这种文件也很烦。
因为你打开 PowerPoint 后发现根本改不了文字，只能拖动整张图片。
这个 Skill 就适合处理这种情况。
2️⃣ 它适合哪些人？
✅ 研究生 / 科研党
比如你看到一页论文综述图、实验流程图、模型结构图，想拿来做组会汇报或答辩 PPT。
以前要重新画。
现在可以先用它重建成 PPT，再人工改字、改颜色、改结构。
✅ 老师 / 学生
老师手里有 PDF 课件，但想改成 PPT。
学生看到一页资料图，想拆成汇报页。
这种场景也适合。
✅ 职场汇报人
别人发你一张方案截图，让你改成正式汇报页。
客户给的是图片版材料，你想转成可编辑文件。
这种时候它能减少重复排版。
✅ 内容创作者
你用 AI 生成了一张信息图，觉得版式不错，但想继续改文字、改模块、改图标。
这时候可以尝试转成 PPT 再修改。
✅ 科研绘图 / 知识图谱用户
如果你经常做流程图、综述图、结构图，这类图片转可编辑 PPT 的需求会比较多。
3️⃣ 它不适合什么场景？
❌ 不适合从 0 生成新 PPT
如果你想输入一篇文章、报告、大纲，然后生成一整套 PPT，那不是它的主场。
那类需求更适合用 PPT 生成类 Skill，比如 codex-ppt-skill。
Image to Editable PPT 是“重建旧页面”，不是“生成新内容”。
❌ 不适合低价值页面
如果只是普通封面、简单文字页，重新做可能比转化更快。
不要什么图都丢进去。
它更适合处理：
结构复杂
手动重画麻烦
后续需要继续编辑
页面价值比较高
❌ 不适合追求 100% 像素级还原
AI 重建不是专业排版软件逆向工程。
可能出现：
字体不完全一致
位置轻微偏移
复杂图形被保留为图片
部分文字识别不准
版式需要人工微调
4️⃣ 小白怎么用？
如果你已经在支持 Skill 的环境里使用 Codex / Claude Code / Cursor / OpenCode，可以尝试安装这个 Skill。
安装方式以项目 README 为准，常见思路是添加这个开源仓库：
github.com
如果你的环境支持 npx skills add，可以参考类似方式：
npx skills add github.com
安装完成后可以这样调用：
$image-to-editable-ppt 把这张图片转成可编辑 PPT。
或者：
$image-to-editable-ppt 把这些图片转成一个可编辑 PPT。
如果是本地 PDF：
$image-to-editable-ppt 把 ./demo.pdf 转成可编辑 PPT。
如果是图片版 PPTX：
$image-to-editable-ppt 把 ./image-based.pptx 转成可编辑 PPT。
5⃣ 一个实用的提示词模板
你可以直接复制这个：
markdown
$image-to-editable-ppt 请把这张图片重建成可编辑 PPT。
要求：
1. 尽量把文字恢复成可编辑文本框
2. 简单形状尽量恢复成 PowerPoint 形状
3. 复杂图片元素可以保留为独立图片资产
4. 保持原始页面的大致布局
5. 不要求 100% 像素级还原
6. 输出完成后告诉我哪些部分需要人工检查
如果是科研图，可以这样写：
$image-to-editable-ppt 请把这页科研图示转成可编辑 PPT。
重点：
1. 保留标题和标注文字可编辑
2. 流程箭头和简单框图尽量可编辑
3. 复杂模型图可以作为图片保留
4. 最后输出一份需要人工检查的清单
如果是 PDF：
$image-to-editable-ppt 请把这个 PDF 转成可编辑 PPT。
要求：
1. 每页 PDF 对应一页 PPT
2. 尽量恢复文字和简单形状
3. 保留原始页面顺序
4. 不要改写内容
5. 转换完成后总结每页可能存在的问题
6⃣ 使用前一定要知道的 4 个坑
坑一：它不一定快
多页重建可能很耗时间。
尤其是复杂页面，可能需要多轮检查和修正。
所以不要把“秒变”当成真实承诺。
坑二：它会消耗较多 token
这类重建任务比普通文字任务重很多。
如果只是简单页面，不一定值得用。
坑三：效果不是 100% 还原
字体、位置、图形、排版可能需要人工修。
坑四：敏感文件别乱传
合同、商业方案、未公开论文、客户资料、公司内部 PPT，上传前一定要确认隐私和权限。
最后总结
Image to Editable PPT Skill 适合解决一个非常具体的问题：
把图片、PDF、图片版 PPT，尽量重建成可编辑 PowerPoint。
它适合：
科研汇报
论文答辩
课程课件
职场汇报
图片版 PPT 修复
AI 生成幻灯片二次编辑
但要记住：
它不是从 0 生成 PPT 的工具。
它不是 100% 还原神器。
它不是所有页面都值得用。
它更适合高价值页面重建。
如果你手里刚好有一张想改字、想改结构、但只能当图片看的 PPT 截图，这个 Skill 确实值得试一试。
你有没有遇到过这种场景：手里只有一张 PPT 截图，但领导让你“把里面的字改一下”。
这时候最尴尬。
图片里的文字不能点。
形状不能拖。
图标不能改。
排版不能调。
只能整张图当背景。
如果只改一两个字还能硬糊。
如果要改一整页，那基本等于重新做一遍。
最近看到一个开源 Skill：Image to Editable PPT Skill。
它解决的就是这个痛点：把图片、PDF、图片版 PPT，尽量重建成可编辑的 PowerPoint 文件。
1️⃣ 这个 Skill 到底能做什么？
Image to Editable PPT Skill 主要处理 3 类输入：
第一类：图片
比如：
PPT 截图
课程截图
科研图示
汇报页截图
AI 生成的幻灯片图片
你可以让它把图片重建成一页可编辑 PPT。
第二类：PDF
比如：
论文里的图示页面
课程讲义 PDF
会议资料 PDF
图片版报告
它可以把多页 PDF 拆成多页 PPT 来处理。
第三类：图片版 PPTX
有些 PPT 看起来是 .pptx，但里面每一页其实都是一张图片。
这种文件也很烦。
因为你打开 PowerPoint 后发现根本改不了文字，只能拖动整张图片。
这个 Skill 就适合处理这种情况。
2️⃣ 它适合哪些人？
✅ 研究生 / 科研党
比如你看到一页论文综述图、实验流程图、模型结构图，想拿来做组会汇报或答辩 PPT。
以前要重新画。
现在可以先用它重建成 PPT，再人工改字、改颜色、改结构。
✅ 老师 / 学生
老师手里有 PDF 课件，但想改成 PPT。
学生看到一页资料图，想拆成汇报页。
这种场景也适合。
✅ 职场汇报人
别人发你一张方案截图，让你改成正式汇报页。
客户给的是图片版材料，你想转成可编辑文件。
这种时候它能减少重复排版。
✅ 内容创作者
你用 AI 生成了一张信息图，觉得版式不错，但想继续改文字、改模块、改图标。
这时候可以尝试转成 PPT 再修改。
✅ 科研绘图 / 知识图谱用户
如果你经常做流程图、综述图、结构图，这类图片转可编辑 PPT 的需求会比较多。
3️⃣ 它不适合什么场景？
❌ 不适合从 0 生成新 PPT
如果你想输入一篇文章、报告、大纲，然后生成一整套 PPT，那不是它的主场。
那类需求更适合用 PPT 生成类 Skill，比如 codex-ppt-skill。
Image to Editable PPT 是“重建旧页面”，不是“生成新内容”。
❌ 不适合低价值页面
如果只是普通封面、简单文字页，重新做可能比转化更快。
不要什么图都丢进去。
它更适合处理：
结构复杂
手动重画麻烦
后续需要继续编辑
页面价值比较高
❌ 不适合追求 100% 像素级还原
AI 重建不是专业排版软件逆向工程。
可能出现：
字体不完全一致
位置轻微偏移
复杂图形被保留为图片
部分文字识别不准
版式需要人工微调
4️⃣ 小白怎么用？
如果你已经在支持 Skill 的环境里使用 Codex / Claude Code / Cursor / OpenCode，可以尝试安装这个 Skill。
安装方式以项目 README 为准，常见思路是添加这个开源仓库：
github.com
如果你的环境支持 npx skills add，可以参考类似方式：
npx skills add github.com
安装完成后可以这样调用：
$image-to-editable-ppt 把这张图片转成可编辑 PPT。
或者：
$image-to-editable-ppt 把这些图片转成一个可编辑 PPT。
如果是本地 PDF：
$image-to-editable-ppt 把 ./demo.pdf 转成可编辑 PPT。
如果是图片版 PPTX：
$image-to-editable-ppt 把 ./image-based.pptx 转成可编辑 PPT。
5⃣ 一个实用的提示词模板
你可以直接复制这个：
markdown
$image-to-editable-ppt 请把这张图片重建成可编辑 PPT。
要求：
1. 尽量把文字恢复成可编辑文本框
2. 简单形状尽量恢复成 PowerPoint 形状
3. 复杂图片元素可以保留为独立图片资产
4. 保持原始页面的大致布局
5. 不要求 100% 像素级还原
6. 输出完成后告诉我哪些部分需要人工检查
如果是科研图，可以这样写：
$image-to-editable-ppt 请把这页科研图示转成可编辑 PPT。
重点：
1. 保留标题和标注文字可编辑
2. 流程箭头和简单框图尽量可编辑
3. 复杂模型图可以作为图片保留
4. 最后输出一份需要人工检查的清单
如果是 PDF：
$image-to-editable-ppt 请把这个 PDF 转成可编辑 PPT。
要求：
1. 每页 PDF 对应一页 PPT
2. 尽量恢复文字和简单形状
3. 保留原始页面顺序
4. 不要改写内容
5. 转换完成后总结每页可能存在的问题
6⃣ 使用前一定要知道的 4 个坑
坑一：它不一定快
多页重建可能很耗时间。
尤其是复杂页面，可能需要多轮检查和修正。
所以不要把“秒变”当成真实承诺。
坑二：它会消耗较多 token
这类重建任务比普通文字任务重很多。
如果只是简单页面，不一定值得用。
坑三：效果不是 100% 还原
字体、位置、图形、排版可能需要人工修。
坑四：敏感文件别乱传
合同、商业方案、未公开论文、客户资料、公司内部 PPT，上传前一定要确认隐私和权限。
最后总结
Image to Editable PPT Skill 适合解决一个非常具体的问题：
把图片、PDF、图片版 PPT，尽量重建成可编辑 PowerPoint。
它适合：
科研汇报
论文答辩
课程课件
职场汇报
图片版 PPT 修复
AI 生成幻灯片二次编辑
但要记住：
它不是从 0 生成 PPT 的工具。
它不是 100% 还原神器。
它不是所有页面都值得用。
它更适合高价值页面重建。
如果你手里刚好有一张想改字、想改结构、但只能当图片看的 PPT 截图，这个 Skill 确实值得试一试。
0 00
Obsidian 知识库 3 个必备的好用插件！
很多 Obsidian 新手最容易犯的错就是一上来装几十个插件，结果知识库没搭好，插件倒是装了不少。
最后发现：
资料没收集好。
笔记没整理好。
日记没复盘好。
所以我建议小白先别追求“安装太多的插件”。
先把知识库最基础的 3 个动作跑通：
收集资料 → 可视化思考 → 每日复盘。
对应的 3 个插件就是：
Web Clipper
Excalidraw
Calendar
这 3 个插件非常实用。
1️⃣ Web Clipper：把网页变成知识库素材
它解决的问题很简单：
你在网上看到一篇文章、教程、工具介绍、案例拆解，不想只是收藏链接，而是想直接保存到自己的 Obsidian 知识库里。
以前很多人是这样收藏资料的：
浏览器收藏夹存一堆链接。
微信收藏存一堆文章。
截图存在相册里。
以后想用的时候根本找不到。
Web Clipper 的作用就是把网页内容剪藏到 Obsidian。
适合保存：
AI 工具教程
行业文章
产品文档
灵感案例
写作素材
竞品资料
论文网页
课程笔记
2️⃣ Excalidraw：把文字笔记变成可视化思考
很多人做笔记只会一行一行写字。
但有些内容用文字很难讲清楚。
比如：
一个项目流程
一个知识体系
一个产品结构
一个学习路线
一个内容选题框架
一个 AI 工作流
这时候用 Excalidraw 画出来会清晰很多。
它适合做：
流程图
结构图
思维导图
草图
课程框架
项目拆解图
知识地图
产品路径图
比如你在研究“Claude Code + Obsidian 搭建知识库”，如果只写文字可能是一长串步骤。
但你用 Excalidraw 可以画成：
资料收集 → Obsidian 存储 → Claude Code 整理 → Wiki 页面 → 输出文章
一眼就能看懂。
小白可以这样用，先画这 3 类图：
① 流程图
适合整理步骤。
比如：
看到资料 → 剪藏 → 总结 → 打标签 → 写成文章
② 结构图
适合整理知识体系。
比如：
AI 工具
├ 内容创作
├ 编程开发
├ 设计绘图
├ 办公效率
└ 自动化工作流
③ 复盘图
适合总结问题。
比如：
为什么这篇内容数据不好？
选题不清晰 → 标题太泛 → 封面没重点 → 结尾没互动
3️⃣ Calendar：用时间线管理日记和复盘
它适合和 Daily Notes 一起用。
很多人做知识库只关注“知识”，但忽略了“时间”。
其实你每天做了什么、学了什么、写了什么、遇到什么问题，都值得记录。
Calendar 的作用就是让你用日历视图快速进入每天的笔记。
适合记录：
每日学习
项目进度
内容发布
工具测试
读书记录
复盘总结
习惯打卡
灵感记录
比如你做自媒体可以每天记录：
今天发了什么内容？
数据怎么样？
评论区问了什么？
我学到什么？
明天写什么？
4️⃣ 这 3 个插件怎么组成一个知识库流程？
这 3 个插件最好的地方是可以组成一个很简单的闭环：
Web Clipper 负责收集。
Excalidraw 负责理解。
Calendar 负责复盘。
举个例子。
你看到一篇关于 AI 工具的文章。
第一步，用 Web Clipper 保存到 Obsidian。
第二步，用 Excalidraw 画出这篇文章里的工具分类和使用流程。
第三步，在当天的 Daily Note 里记录：
我今天收藏了什么？
它解决什么问题？
我能不能用它写一篇内容？
后面要不要继续测试？
这样一篇网页就不是简单的收藏，而是进入了你的知识库流程。
5️⃣ 适合哪些人？
这 3 个插件特别适合：
✅ Obsidian 新手
刚开始不要装太多插件，先跑通基础流程。
✅ 自媒体创作者
用 Web Clipper 收集素材，用 Excalidraw 拆结构，用 Calendar 做发布复盘。
✅ 学生 / 研究生
用 Web Clipper 收论文和资料，用 Excalidraw 画知识图谱，用 Calendar 管学习计划。
✅ 职场人
用 Web Clipper 保存行业资料，用 Excalidraw 梳理项目流程，用 Calendar 记录工作复盘。
✅ 独立开发者
用 Web Clipper 收集竞品和文档，用 Excalidraw 画产品流程，用 Calendar 跟踪开发进度。
6️⃣ 小白怎么安装？
Web Clipper
它是浏览器扩展。
你可以去浏览器扩展商店搜索：
Obsidian Web Clipper
安装后，根据提示连接你的 Obsidian Vault。
Excalidraw
在 Obsidian 里打开：
设置 → 第三方插件 → 浏览 → 搜索 Excalidraw → 安装 → 启用
Calendar
同样在 Obsidian 里：
设置 → 第三方插件 → 浏览 → 搜索 Calendar → 安装 → 启用
如果你是第一次使用第三方插件，记得先打开社区插件权限。
最后总结
Obsidian 知识库新手我最建议先装这 3 个插件：
Web Clipper：把网页变成知识库素材
Excalidraw：把文字笔记变成可视化思考
Calendar：用时间线管理日记和复盘
这 3 个插件对应的是知识库最基础的 3 个动作：
收集资料。
理解资料。
复盘行动。
最后送你一句话：知识库不是插件堆出来的，而是流程跑出来的。
很多 Obsidian 新手最容易犯的错就是一上来装几十个插件，结果知识库没搭好，插件倒是装了不少。
最后发现：
资料没收集好。
笔记没整理好。
日记没复盘好。
所以我建议小白先别追求“安装太多的插件”。
先把知识库最基础的 3 个动作跑通：
收集资料 → 可视化思考 → 每日复盘。
对应的 3 个插件就是：
Web Clipper
Excalidraw
Calendar
这 3 个插件非常实用。
1️⃣ Web Clipper：把网页变成知识库素材
它解决的问题很简单：
你在网上看到一篇文章、教程、工具介绍、案例拆解，不想只是收藏链接，而是想直接保存到自己的 Obsidian 知识库里。
以前很多人是这样收藏资料的：
浏览器收藏夹存一堆链接。
微信收藏存一堆文章。
截图存在相册里。
以后想用的时候根本找不到。
Web Clipper 的作用就是把网页内容剪藏到 Obsidian。
适合保存：
AI 工具教程
行业文章
产品文档
灵感案例
写作素材
竞品资料
论文网页
课程笔记
2️⃣ Excalidraw：把文字笔记变成可视化思考
很多人做笔记只会一行一行写字。
但有些内容用文字很难讲清楚。
比如：
一个项目流程
一个知识体系
一个产品结构
一个学习路线
一个内容选题框架
一个 AI 工作流
这时候用 Excalidraw 画出来会清晰很多。
它适合做：
流程图
结构图
思维导图
草图
课程框架
项目拆解图
知识地图
产品路径图
比如你在研究“Claude Code + Obsidian 搭建知识库”，如果只写文字可能是一长串步骤。
但你用 Excalidraw 可以画成：
资料收集 → Obsidian 存储 → Claude Code 整理 → Wiki 页面 → 输出文章
一眼就能看懂。
小白可以这样用，先画这 3 类图：
① 流程图
适合整理步骤。
比如：
看到资料 → 剪藏 → 总结 → 打标签 → 写成文章
② 结构图
适合整理知识体系。
比如：
AI 工具
├ 内容创作
├ 编程开发
├ 设计绘图
├ 办公效率
└ 自动化工作流
③ 复盘图
适合总结问题。
比如：
为什么这篇内容数据不好？
选题不清晰 → 标题太泛 → 封面没重点 → 结尾没互动
3️⃣ Calendar：用时间线管理日记和复盘
它适合和 Daily Notes 一起用。
很多人做知识库只关注“知识”，但忽略了“时间”。
其实你每天做了什么、学了什么、写了什么、遇到什么问题，都值得记录。
Calendar 的作用就是让你用日历视图快速进入每天的笔记。
适合记录：
每日学习
项目进度
内容发布
工具测试
读书记录
复盘总结
习惯打卡
灵感记录
比如你做自媒体可以每天记录：
今天发了什么内容？
数据怎么样？
评论区问了什么？
我学到什么？
明天写什么？
4️⃣ 这 3 个插件怎么组成一个知识库流程？
这 3 个插件最好的地方是可以组成一个很简单的闭环：
Web Clipper 负责收集。
Excalidraw 负责理解。
Calendar 负责复盘。
举个例子。
你看到一篇关于 AI 工具的文章。
第一步，用 Web Clipper 保存到 Obsidian。
第二步，用 Excalidraw 画出这篇文章里的工具分类和使用流程。
第三步，在当天的 Daily Note 里记录：
我今天收藏了什么？
它解决什么问题？
我能不能用它写一篇内容？
后面要不要继续测试？
这样一篇网页就不是简单的收藏，而是进入了你的知识库流程。
5️⃣ 适合哪些人？
这 3 个插件特别适合：
✅ Obsidian 新手
刚开始不要装太多插件，先跑通基础流程。
✅ 自媒体创作者
用 Web Clipper 收集素材，用 Excalidraw 拆结构，用 Calendar 做发布复盘。
✅ 学生 / 研究生
用 Web Clipper 收论文和资料，用 Excalidraw 画知识图谱，用 Calendar 管学习计划。
✅ 职场人
用 Web Clipper 保存行业资料，用 Excalidraw 梳理项目流程，用 Calendar 记录工作复盘。
✅ 独立开发者
用 Web Clipper 收集竞品和文档，用 Excalidraw 画产品流程，用 Calendar 跟踪开发进度。
6️⃣ 小白怎么安装？
Web Clipper
它是浏览器扩展。
你可以去浏览器扩展商店搜索：
Obsidian Web Clipper
安装后，根据提示连接你的 Obsidian Vault。
Excalidraw
在 Obsidian 里打开：
设置 → 第三方插件 → 浏览 → 搜索 Excalidraw → 安装 → 启用
Calendar
同样在 Obsidian 里：
设置 → 第三方插件 → 浏览 → 搜索 Calendar → 安装 → 启用
如果你是第一次使用第三方插件，记得先打开社区插件权限。
最后总结
Obsidian 知识库新手我最建议先装这 3 个插件：
Web Clipper：把网页变成知识库素材
Excalidraw：把文字笔记变成可视化思考
Calendar：用时间线管理日记和复盘
这 3 个插件对应的是知识库最基础的 3 个动作：
收集资料。
理解资料。
复盘行动。
最后送你一句话：知识库不是插件堆出来的，而是流程跑出来的。
1 03
Claude Code + Obsidian 搭建本地 AI 知识库，保姆级教程！
很多人现在的资料都是这样的：
公众号文章收藏了一堆。
PDF 丢在下载文件夹。
网页链接存在浏览器收藏夹。
课程笔记写在不同软件里。
AI 对话记录散在各个平台。
Obsidian 里也有很多笔记，但越写越乱。
这篇就讲一个小白也能复制的方案：用 Obsidian 存资料，用 Claude Code 整理资料，用 Markdown 搭一个自己的 AI 知识库。
1️⃣ 这套组合到底是什么？
你可以这样理解：
Obsidian：负责存资料
它像一个本地知识库外壳。
你的笔记、文章、总结、索引，都可以用 Markdown 文件保存在电脑里。
优点是：
本地可控
文件清晰
方便迁移
适合长期维护
AI 也容易读取
Claude Code：负责整理资料
它更像一个 AI 整理员。
你把资料放进文件夹后，可以让它帮你：
整理目录
总结内容
生成索引
提炼标签
发现重复
生成学习路线
基于资料回答问题
Markdown：负责长期沉淀
Markdown 很简单，就是纯文本格式。
它不会被某个软件强绑定。
今天你用 Obsidian 看，明天也可以用 VS Code、Typora、GitHub 或其他工具打开。
Obsidian 负责存，Claude Code 负责整理，Markdown 负责长期可迁移。
2️⃣ 适合哪些人？
这套方法特别适合这几类人：
✅ 自媒体创作者
你可以把选题、爆款拆解、工具资料、文章素材都放进去。
以后写文章时直接问：
“我之前收藏的 AI 工具资料里，哪些适合写成小红书选题？”
✅ 学生 / 研究生
可以放论文、课程笔记、教材摘要、读书笔记。
以后复习时直接问：“请基于我的知识库，整理一份这门课的复习大纲。”
✅ 独立开发者
可以放产品想法、技术文档、竞品分析、用户反馈。
以后做产品时问：“根据我之前记录的用户反馈，哪些需求最值得先做？”
✅ 职场人
可以放会议纪要、项目资料、SOP、报告模板、客户资料。
以后写周报、方案、复盘时，不用从零开始。
✅ Obsidian 用户
如果你已经有 Obsidian 但笔记越来越乱，这套方法非常适合你。
只要你长期需要整理资料、复用资料、基于资料输出内容，AI 知识库就有价值。
3️⃣ 第一步：先建一个 Obsidian 知识库文件夹
不要一上来就把所有资料丢进去。
先建一个新库，比如：
AI-Knowledge-Base
然后在里面建 6 个文件夹：
00_Inbox
01_Raw
02_Notes
03_Wiki
04_Output
99_Archive
每个文件夹的作用很简单。
00_Inbox：临时收集区
看到资料先丢这里。
比如：
网页文字
截图识别内容
公众号文章
临时想法
AI 对话记录
这里不要求整理，只负责收集。
01_Raw：原始资料区
放还没加工过的资料。
比如：
PDF 摘要
文章原文
课程讲义
产品说明
研究资料
02_Notes：个人笔记区
放你自己的理解。
比如：
读后感
实操记录
踩坑总结
案例拆解
03_Wiki：结构化知识区
这是最重要的地方。
放整理后的知识页面。
比如：
AI Agent 是什么
Claude Code 使用方法
Obsidian 知识库流程
X 起号方法论
AI 工具分类索引
04_Output：输出区
放你基于知识库产出的内容。
比如：
小红书文章
公众号长文
X 长帖
课程大纲
项目方案
99_Archive：归档区
放过时、不常用、已处理完的资料。
知识库不是所有东西都混在一起，而是先区分：原料、笔记、知识、输出。
4️⃣ 第二步：写一个 CLAUDE.md，让 Claude Code 知道怎么工作
你要在知识库根目录新建一个文件：
CLAUDE.md
它的作用是告诉 Claude Code：
这个知识库是干什么的。
文件夹怎么分工。
整理资料要遵守什么规则。
输出内容要用什么格式。
哪些事情不能做。
你可以直接复制这个版本：
markdown
# 我的 AI 知识库工作规则
你是我的本地知识库整理助手。
这个知识库使用 Obsidian + Markdown 管理。
## 文件夹说明
- 00_Inbox：临时收集资料，未经整理
- 01_Raw：原始资料
- 02_Notes：我的个人笔记和理解
- 03_Wiki：结构化知识页面
- 04_Output：基于知识库生成的文章、方案、脚本
- 99_Archive：过时或已归档资料
## 工作原则
1. 不要随意删除文件
2. 修改文件前先说明你准备改哪里
3. 原始资料不要直接覆盖
4. 整理时优先保留来源和上下文
5. 不确定的内容要标注“不确定”
6. 不要把推测写成事实
7. 输出内容要结构清晰，适合 Obsidian 阅读
8. 新知识页尽量使用 Markdown 标题、列表、标签和双链
## 常用输出格式
每次整理资料时，请输出：
- 核心摘要
- 关键观点
- 可执行动作
- 相关概念
- 可延伸问题
- 适合输出成什么内容
CLAUDE.md 就像你的知识库说明书。你写得越清楚 Claude Code 越不容易乱整理。
5️⃣ 第三步：先丢 一部分 资料，不要一口气导入 1000 条
小白最容易犯的错：
刚搭完系统，就想把所有资料都塞进去。
结果知识库还没跑通，先被资料淹没了。
第一版只建议放 10 条资料。
先放到：00_Inbox
然后让 Claude Code 整理。
提示词可以这样写：
markdown
请阅读 00_Inbox 里的资料。
先不要移动或删除文件。
请帮我：
1. 列出每份资料的主题
2. 判断它适合归到哪个文件夹
3. 提炼每份资料的核心观点
4. 建议可以生成哪些 Wiki 页面
5. 输出整理计划，等我确认后再执行
等它给出计划，你确认后再说：
我确认按这个整理计划执行。
请把资料整理成 03_Wiki 里的结构化知识页，
同时保留原始资料在 01_Raw。
6️⃣ 第四步：让 Claude Code 生成 Wiki 页面
Wiki 页面不是普通笔记。
它应该是结构化、可复用、方便以后追问的知识页。
比如你放了一堆 Claude Code 资料，可以让它生成：
03_Wiki/Claude_Code_入门.md
提示词：
markdown
请基于 01_Raw 和 02_Notes 中关于 Claude Code 的资料，
生成一篇结构化 Wiki 页面。
文件名：
03_Wiki/Claude_Code_入门.md
内容包括：
1. Claude Code 是什么
2. 适合哪些人
3. 能做什么
4. 不能做什么
5. 新手第一步怎么用
6. 常见提示词模板
7. 注意事项
8. 相关链接和延伸主题
要求：
不要编造事实。
如果资料里没有明确依据，请标注“不确定”。
这样你以后就不用每次重新读一堆资料。
直接问这个 Wiki 页面就行。
7️⃣ 第五步：建立一个首页索引
如果知识库越来越大没有索引还是会乱。
所以建议建一个首页：
00_HOME.md
内容可以这样写：
markdown
# 我的 AI 知识库首页
## 核心主题
- [[Claude Code]]
- [[Obsidian]]
- [[AI Agent]]
- [[X 增长]]
- [[内容创作]]
- [[独立开发]]
- [[AI 工具]]
## 最近整理
-
## 待处理资料
-
## 可输出选题
-
## 常用提示词
-
然后让 Claude Code 定期更新：
请扫描 03_Wiki 和 04_Output，
帮我更新 00_HOME.md。
要求：
1. 按主题分类
2. 列出最近新增的知识页
3. 标出还没有整理完的资料
4. 提炼 10 个可以输出成文章的选题
8️⃣ 第六步：用知识库回答问题
以后你可以直接问：
请基于 03_Wiki 里的内容回答：
我想写一篇关于 Claude Code + Obsidian 知识库的文章，
最适合从哪个角度切入？
或者：
请基于我的知识库，
整理一篇小红书图文大纲。
主题：如何搭建本地 AI 知识库
要求：
1. 面向小白
2. 口语化
3. 不夸大
4. 有操作步骤
5. 有避坑提醒
还可以问：
请帮我找出知识库里关于“AI 内容工作流”的所有资料，
总结成一篇 1500 字文章大纲。
知识库真正的价值，是让你的旧资料不断参与新输出。
9️⃣ 第七步：每周维护一次，不要搭完就不管
建议每周做一次维护。
提示词：
markdown
请帮我维护这个知识库。
任务：
1. 扫描 00_Inbox 中未处理资料
2. 找出重复或相似主题
3. 标出过时内容
4. 更新 00_HOME.md
5. 提炼本周新增知识点
6. 给出下周可以输出的 10 个选题
注意：
不要删除文件。
涉及移动和归档的操作，先给建议，等我确认。
这个动作很重要。
不维护的知识库迟早又会变成收藏夹。
🔟 关于“离线”和“隐私”，一定要说清楚
Obsidian 的文件可以本地保存，但 Claude Code 通常需要连接模型服务，并不等于默认纯离线本地模型。
所以如果你处理的是：
公司内部文档
客户隐私
合同
财务数据
未公开项目
个人敏感信息
不要随便交给任何云端 AI 工具处理。
更稳的做法是：
先脱敏
只放可公开资料
重要内容本地备份
敏感文件不进入 AI 流程
需要离线时使用真正的本地模型方案
1⃣1⃣小白最小可行版本
第一步
安装 Obsidian，建一个库：
AI-Knowledge-Base
第二步
建 4 个文件夹：
00_Inbox
01_Raw
03_Wiki
04_Output
第三步
新建：
CLAUDE.md
写清楚整理规则。
第四步
往 Inbox 放 10 条资料。
第五步
让 Claude Code 先出整理计划，不要直接改。
第六步
确认后生成 Wiki 页面。
第七步
用 Wiki 页面生成一篇文章或学习大纲。
跑通这 7 步，你就已经不是简单收藏资料，而是在搭自己的 AI 知识系统了。
最后总结
Claude Code + Obsidian 搭建知识库，本质上不是“多装一个工具”。
它是一套流程：
Obsidian 存资料
Markdown 保持可迁移
CLAUDE.md 约束整理规则
Claude Code 整理和生成结构
Wiki 页面沉淀知识
首页索引管理全局
每周维护持续迭代
真正的核心是：收藏夹是仓库，知识库是系统。
很多人现在的资料都是这样的：
公众号文章收藏了一堆。
PDF 丢在下载文件夹。
网页链接存在浏览器收藏夹。
课程笔记写在不同软件里。
AI 对话记录散在各个平台。
Obsidian 里也有很多笔记，但越写越乱。
这篇就讲一个小白也能复制的方案：用 Obsidian 存资料，用 Claude Code 整理资料，用 Markdown 搭一个自己的 AI 知识库。
1️⃣ 这套组合到底是什么？
你可以这样理解：
Obsidian：负责存资料
它像一个本地知识库外壳。
你的笔记、文章、总结、索引，都可以用 Markdown 文件保存在电脑里。
优点是：
本地可控
文件清晰
方便迁移
适合长期维护
AI 也容易读取
Claude Code：负责整理资料
它更像一个 AI 整理员。
你把资料放进文件夹后，可以让它帮你：
整理目录
总结内容
生成索引
提炼标签
发现重复
生成学习路线
基于资料回答问题
Markdown：负责长期沉淀
Markdown 很简单，就是纯文本格式。
它不会被某个软件强绑定。
今天你用 Obsidian 看，明天也可以用 VS Code、Typora、GitHub 或其他工具打开。
Obsidian 负责存，Claude Code 负责整理，Markdown 负责长期可迁移。
2️⃣ 适合哪些人？
这套方法特别适合这几类人：
✅ 自媒体创作者
你可以把选题、爆款拆解、工具资料、文章素材都放进去。
以后写文章时直接问：
“我之前收藏的 AI 工具资料里，哪些适合写成小红书选题？”
✅ 学生 / 研究生
可以放论文、课程笔记、教材摘要、读书笔记。
以后复习时直接问：“请基于我的知识库，整理一份这门课的复习大纲。”
✅ 独立开发者
可以放产品想法、技术文档、竞品分析、用户反馈。
以后做产品时问：“根据我之前记录的用户反馈，哪些需求最值得先做？”
✅ 职场人
可以放会议纪要、项目资料、SOP、报告模板、客户资料。
以后写周报、方案、复盘时，不用从零开始。
✅ Obsidian 用户
如果你已经有 Obsidian 但笔记越来越乱，这套方法非常适合你。
只要你长期需要整理资料、复用资料、基于资料输出内容，AI 知识库就有价值。
3️⃣ 第一步：先建一个 Obsidian 知识库文件夹
不要一上来就把所有资料丢进去。
先建一个新库，比如：
AI-Knowledge-Base
然后在里面建 6 个文件夹：
00_Inbox
01_Raw
02_Notes
03_Wiki
04_Output
99_Archive
每个文件夹的作用很简单。
00_Inbox：临时收集区
看到资料先丢这里。
比如：
网页文字
截图识别内容
公众号文章
临时想法
AI 对话记录
这里不要求整理，只负责收集。
01_Raw：原始资料区
放还没加工过的资料。
比如：
PDF 摘要
文章原文
课程讲义
产品说明
研究资料
02_Notes：个人笔记区
放你自己的理解。
比如：
读后感
实操记录
踩坑总结
案例拆解
03_Wiki：结构化知识区
这是最重要的地方。
放整理后的知识页面。
比如：
AI Agent 是什么
Claude Code 使用方法
Obsidian 知识库流程
X 起号方法论
AI 工具分类索引
04_Output：输出区
放你基于知识库产出的内容。
比如：
小红书文章
公众号长文
X 长帖
课程大纲
项目方案
99_Archive：归档区
放过时、不常用、已处理完的资料。
知识库不是所有东西都混在一起，而是先区分：原料、笔记、知识、输出。
4️⃣ 第二步：写一个 CLAUDE.md，让 Claude Code 知道怎么工作
你要在知识库根目录新建一个文件：
CLAUDE.md
它的作用是告诉 Claude Code：
这个知识库是干什么的。
文件夹怎么分工。
整理资料要遵守什么规则。
输出内容要用什么格式。
哪些事情不能做。
你可以直接复制这个版本：
markdown
# 我的 AI 知识库工作规则
你是我的本地知识库整理助手。
这个知识库使用 Obsidian + Markdown 管理。
## 文件夹说明
- 00_Inbox：临时收集资料，未经整理
- 01_Raw：原始资料
- 02_Notes：我的个人笔记和理解
- 03_Wiki：结构化知识页面
- 04_Output：基于知识库生成的文章、方案、脚本
- 99_Archive：过时或已归档资料
## 工作原则
1. 不要随意删除文件
2. 修改文件前先说明你准备改哪里
3. 原始资料不要直接覆盖
4. 整理时优先保留来源和上下文
5. 不确定的内容要标注“不确定”
6. 不要把推测写成事实
7. 输出内容要结构清晰，适合 Obsidian 阅读
8. 新知识页尽量使用 Markdown 标题、列表、标签和双链
## 常用输出格式
每次整理资料时，请输出：
- 核心摘要
- 关键观点
- 可执行动作
- 相关概念
- 可延伸问题
- 适合输出成什么内容
CLAUDE.md 就像你的知识库说明书。你写得越清楚 Claude Code 越不容易乱整理。
5️⃣ 第三步：先丢 一部分 资料，不要一口气导入 1000 条
小白最容易犯的错：
刚搭完系统，就想把所有资料都塞进去。
结果知识库还没跑通，先被资料淹没了。
第一版只建议放 10 条资料。
先放到：00_Inbox
然后让 Claude Code 整理。
提示词可以这样写：
markdown
请阅读 00_Inbox 里的资料。
先不要移动或删除文件。
请帮我：
1. 列出每份资料的主题
2. 判断它适合归到哪个文件夹
3. 提炼每份资料的核心观点
4. 建议可以生成哪些 Wiki 页面
5. 输出整理计划，等我确认后再执行
等它给出计划，你确认后再说：
我确认按这个整理计划执行。
请把资料整理成 03_Wiki 里的结构化知识页，
同时保留原始资料在 01_Raw。
6️⃣ 第四步：让 Claude Code 生成 Wiki 页面
Wiki 页面不是普通笔记。
它应该是结构化、可复用、方便以后追问的知识页。
比如你放了一堆 Claude Code 资料，可以让它生成：
03_Wiki/Claude_Code_入门.md
提示词：
markdown
请基于 01_Raw 和 02_Notes 中关于 Claude Code 的资料，
生成一篇结构化 Wiki 页面。
文件名：
03_Wiki/Claude_Code_入门.md
内容包括：
1. Claude Code 是什么
2. 适合哪些人
3. 能做什么
4. 不能做什么
5. 新手第一步怎么用
6. 常见提示词模板
7. 注意事项
8. 相关链接和延伸主题
要求：
不要编造事实。
如果资料里没有明确依据，请标注“不确定”。
这样你以后就不用每次重新读一堆资料。
直接问这个 Wiki 页面就行。
7️⃣ 第五步：建立一个首页索引
如果知识库越来越大没有索引还是会乱。
所以建议建一个首页：
00_HOME.md
内容可以这样写：
markdown
# 我的 AI 知识库首页
## 核心主题
- [[Claude Code]]
- [[Obsidian]]
- [[AI Agent]]
- [[X 增长]]
- [[内容创作]]
- [[独立开发]]
- [[AI 工具]]
## 最近整理
-
## 待处理资料
-
## 可输出选题
-
## 常用提示词
-
然后让 Claude Code 定期更新：
请扫描 03_Wiki 和 04_Output，
帮我更新 00_HOME.md。
要求：
1. 按主题分类
2. 列出最近新增的知识页
3. 标出还没有整理完的资料
4. 提炼 10 个可以输出成文章的选题
8️⃣ 第六步：用知识库回答问题
以后你可以直接问：
请基于 03_Wiki 里的内容回答：
我想写一篇关于 Claude Code + Obsidian 知识库的文章，
最适合从哪个角度切入？
或者：
请基于我的知识库，
整理一篇小红书图文大纲。
主题：如何搭建本地 AI 知识库
要求：
1. 面向小白
2. 口语化
3. 不夸大
4. 有操作步骤
5. 有避坑提醒
还可以问：
请帮我找出知识库里关于“AI 内容工作流”的所有资料，
总结成一篇 1500 字文章大纲。
知识库真正的价值，是让你的旧资料不断参与新输出。
9️⃣ 第七步：每周维护一次，不要搭完就不管
建议每周做一次维护。
提示词：
markdown
请帮我维护这个知识库。
任务：
1. 扫描 00_Inbox 中未处理资料
2. 找出重复或相似主题
3. 标出过时内容
4. 更新 00_HOME.md
5. 提炼本周新增知识点
6. 给出下周可以输出的 10 个选题
注意：
不要删除文件。
涉及移动和归档的操作，先给建议，等我确认。
这个动作很重要。
不维护的知识库迟早又会变成收藏夹。
🔟 关于“离线”和“隐私”，一定要说清楚
Obsidian 的文件可以本地保存，但 Claude Code 通常需要连接模型服务，并不等于默认纯离线本地模型。
所以如果你处理的是：
公司内部文档
客户隐私
合同
财务数据
未公开项目
个人敏感信息
不要随便交给任何云端 AI 工具处理。
更稳的做法是：
先脱敏
只放可公开资料
重要内容本地备份
敏感文件不进入 AI 流程
需要离线时使用真正的本地模型方案
1⃣1⃣小白最小可行版本
第一步
安装 Obsidian，建一个库：
AI-Knowledge-Base
第二步
建 4 个文件夹：
00_Inbox
01_Raw
03_Wiki
04_Output
第三步
新建：
CLAUDE.md
写清楚整理规则。
第四步
往 Inbox 放 10 条资料。
第五步
让 Claude Code 先出整理计划，不要直接改。
第六步
确认后生成 Wiki 页面。
第七步
用 Wiki 页面生成一篇文章或学习大纲。
跑通这 7 步，你就已经不是简单收藏资料，而是在搭自己的 AI 知识系统了。
最后总结
Claude Code + Obsidian 搭建知识库，本质上不是“多装一个工具”。
它是一套流程：
Obsidian 存资料
Markdown 保持可迁移
CLAUDE.md 约束整理规则
Claude Code 整理和生成结构
Wiki 页面沉淀知识
首页索引管理全局
每周维护持续迭代
真正的核心是：收藏夹是仓库，知识库是系统。
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非常感谢平台的推荐，也感谢各位大佬和朋友们的支持、抬爱。
我是去年下半年注册的，但前期一直没怎么认真运营。
更多的时候只是把 X 当成一个“信息获取平台”：刷刷帖子，看看新闻，学习一些新东西。但时间久了总感觉少了点什么。
后来我慢慢意识到只吸收、不输出其实是很难真正沉淀的。
我以前更多的是在看别人分享，自己却很少主动表达，也很少参与讨论，这是我的问题。
所以接下来我想做一个改变，多互动、多分享、多记录自己的实操过程；把踩过的坑、学到的方法、验证过的经验分享出来。
也希望在这个过程中能和更多同频的朋友们互相交流、互相启发、互利互助。
我始终觉得一个人的闭门学习进步很慢、只有和大家一起碰撞交流才能更加容易看见新的方向。
感谢这段时间关注我的朋友，以后我不在只做一个旁观者，也要努力做一个持续输出的人，继续给大家分享自己的经验和实操。
我是去年下半年注册的，但前期一直没怎么认真运营。
更多的时候只是把 X 当成一个“信息获取平台”：刷刷帖子，看看新闻，学习一些新东西。但时间久了总感觉少了点什么。
后来我慢慢意识到只吸收、不输出其实是很难真正沉淀的。
我以前更多的是在看别人分享，自己却很少主动表达，也很少参与讨论，这是我的问题。
所以接下来我想做一个改变，多互动、多分享、多记录自己的实操过程；把踩过的坑、学到的方法、验证过的经验分享出来。
也希望在这个过程中能和更多同频的朋友们互相交流、互相启发、互利互助。
我始终觉得一个人的闭门学习进步很慢、只有和大家一起碰撞交流才能更加容易看见新的方向。
感谢这段时间关注我的朋友，以后我不在只做一个旁观者，也要努力做一个持续输出的人，继续给大家分享自己的经验和实操。
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