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别再重复写提示词了！我用 Skill 把 AI 训练成自己的专属助手
今天让它写一篇文章，明天让它改一段代码，后天让它总结一场会议。每一次都要重新解释背景、要求、格式、标准和禁忌。结果是：模型很强，你却每次都在从零指挥。 真正会用 AI 的人，不只是会写提示词，而是把自己的经验、流程和标准，封装成可以反复调用的 Skill。 一句话区分： 普通提示词是临时吩咐：“帮我
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Mac 日常AI办公软件全家桶（2026 版，持续更新）
Mac作为AI人的普及基础办公设备，需要安装的软件需要安装好，今天给大家整理成一份清单。 按场景分 10 类，每款标注【频率】和【适合谁】，方便对号入座 👇 也根据推友们的推荐，整理了下，大家还有什么推荐可以评论区告诉我
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2026 AI Agent 入门怎么选？Codex 与 WorkBuddy 深度对比
最近几年 AI 技术在飞速发展，如果说 2023 到 2025 年是 AI 大模型的三年，那么 2026 年毫无疑问是 AI 智能体的一年。 许多人在学习使用 AI 智能体的时候，难免会陷入迷茫，近期被问到最多的一个问题就是："Codex 与 WorkBuddy，我到底该选哪一个？" 我特别理解这种
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拒绝无效对话！一个 Skill 文件，让 AI 彻底记住你的工作流
如果你每周都要把同一段要求重新发给 CodeX，这篇文章就是写给你的。 比如每周五，你都要告诉 CodeX 助手： 先整理本周成果，再提炼问题和经验，最后列出下周行动。不要编造数据，每个行动都要有完成标准。 一次这样写，叫提示词。 每周都这样写，背后其实已经有了一套固定工作流。 把这套工作流整理成一
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Kimi K3 技术报告拆解：全球第一个开源3万亿参数模型
前言 Kimi K3 的技术报告，47页，我花了一个周末看完。 开头第二段就写了一句让我愣住的话：整体性能仍落后于最强的两个闭源模型，Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol。一个团队花几个月、烧掉天文数字算力做出来的旗舰，报告里第一件事是承认自己打不过。 但你往下读会发现，这份坦诚
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【万字干货】别到处求 Prompt 了！实战拆解如何从 0 到 1 手搓商用级 AI Skill
本来想先写个人知识库和内容创作工作流的，写了两天发现那个话题太散，不如先把 Skill 这事说清楚。 全文都是这几个月踩过的坑，网上搜不到第二份。如果你正在折腾 AI 工作流，这篇文章能帮你省掉至少两周的摸索时间。 为什么要专门写一篇讲 Skill Skill 里面混了我不少内部数据和业务规则，文案
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2026 国产 AI Agent 大乱斗：6 个应用场景怎么选
2026 年的国产 AI Agent 市场，卷得让人有些生理不适。 阿里掏出了 Qoder 和百炼，腾讯连发 WorkBuddy 和 Marvis，字节靠着 Coze 和 TRAE Work 疯狂圈地，Kimi、百度、Dify、FastGPT 甚至 Manus 都在各自的赛道里贴身肉搏。 打开它们的
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用 GPT-Live 练了两周口语，我的 this this this 终于少了
点餐的时候我说过 this，this，this。 不是一次，是每次。站在伦敦一家三明治店，菜单看得懂，单词也认识，就是开不了口。最后用手指戳着玻璃柜说了三个 this，店员脸上那个表情我现在还记得。 回来以后我开始认真找陪练工具。试过几个，最近用 GPT-Live 用得比较顺，记录一下怎么用。 一、
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43个场景、4大分类：这份 WorkBuddy 提示词库基本够用一年
适用场景： 办公自动化 / 内容创作 / 数据分析 工具： WorkBuddy 测试结论： 提示词写好了，AI 能跑完整流程，不需要反复追加指令 这次把场景库从 10 个扩到 43 个，覆盖办公自动化、内容创作、数据分析三大类，日常用 AI 办公碰到的需求基本都在里面了。 用法：把【】里的占位内容换
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ima 知识库搭法：5 个分类 + 30 条资料，公众号从此不断更
看了前面教程的朋友应该知道，内容有了，方法有了。但做公众号最难受的时刻，不是写不出来——是每天打开后台，对着空白编辑器，脑子跟编辑器一样空。 这种事我经历了几百次。收藏夹塞满文章，微信里转发链接一堆，截图存了几百张，真要动笔的时候，一篇都想不起来。 问题不是没灵感。是我没有一个能把散落资料转成选题的
