我的 AI 正在替我做什么？
打开实际工作现场：用语音交代任务，让 Agent 剪视频、操作手机、跑测试，再查看结果并调整。
阅读全文边做，边想。
让经验留下来。
关于 AI、产品、知识系统，以及真实工作中的每一次试验。
自媒体第一步：先想清楚，你能帮谁
从我会什么走向我能帮谁，用使命定位和人设提问梳理自己的内容方向。
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让周报从工作记录里长出来
把每日记录、上周计划和人工验收连起来，生成有事实边界的周报草稿。
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Personal AI 的入口之争
从个人记忆、设备算力和服务连接，讨论个人 AI 入口为什么难以形成。
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让 AI 改代码，先留好退路
从检查差异、保存提交到验证结果，给 Agent 改代码留出可核查的回退路径。
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ChatCut出了桌面版：产品第一步怎么选？
以作者两次使用 ChatCut 的经历，对照网页、App、小程序和桌面客户端的任务位置与成本。
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CreatorOS全功能一览
按定位、选题、项目、素材、数据与复盘，介绍 CreatorOS 的创作工作流。
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AI时代，我想从孩子出生的第一天开始，为他保存上下文
从喂养、睡眠和影像这些日常记录出发，介绍如何把零散照护信息组织成可持续回看的成长时间线。
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从 AI Native 个人到 AI 协作组织
从个人使用 AI 延伸到团队协作，梳理组织流程、知识和评估如何一起变化。
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我用半小时，把一张图做成了2D肉鸽游戏
用 GPT Image 2、Codex、Blender 和 Three.js，把原创形象从参考图接力做成立体角色与可玩的网页肉鸽游戏，并公开六组提示词。
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AI Agent 不该只是一个聊天框：NomiFun 把它做成了真正的“数字伙伴”
拆解 NomiFun 如何把长期记忆、知识、Skill 和独立工作区组织成跨会话延续的数字伙伴，并附上实际产品证据。
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AI 写代码为什么越写越烂：我用编排器对抗 Vibe Coding 的熵增
一个项目有 25 个模块、76 个接口、1556 个前端测试，为什么还是越写越乱？我用 CreatorOS 的真实数据拆开 Vibe Coding 的熵增，并给出一套可执行的工程化解法。
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Agent 最危险的不是不会做，而是把已有系统重做一遍
我在一轮迭代里三次差点让 Agent 重造已经存在的能力。代码库越成熟，AI 越容易高估缺口；解决它的关键不是更强模型，而是先反证、再开工。
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394 个问题之后：每个任务都做对了，产品为什么还是错的
CreatorOS 完成 50 多个任务，每个任务测试绿、类型净、有截图，产品却依然“怪怪的”。14 组审计发现 394 个问题：局部正确不会自动组成整体正确。
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输入输出工作流：为什么 AI 装上了，效果却不尽人意
我昨天做了两场 1V1 咨询——
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我把 AI 当新员工管：3 小时交付 10853 行代码的工程复盘
2026 年 4 月，我让 Claude Code 实现一个 Go + Gin 的定时任务 MCP Server。
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口播视频自动剪辑工具：从20分钟原片到10分钟成片
你有没有过这样的经历——精心准备了一场分享，录完发现整整20分钟，中间夹杂着长时间的沉默、说到一半又重来的口误、翻来覆去的车轱辘话，恨不得把自己删了重说。
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Multica 实战：AI Agent 协作平台的落地实操
Multica 是一个开源的 Managed Agents 平台，核心理念是：**让 AI Agent 变成真正的队友**。
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Markdown 不会淘汰，HTML 也替代不了它
最近，Claude Code 工程师 Thariq 在 X 上发了一篇长文，标题叫《Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML》。这篇帖子获得了超过 1200 万次阅读，引发了技术社区的广泛讨论。
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我们在公园长椅上写代码，做了一个自己和团队都离不开的工具
两个人、MIT 协议、三端同步——把终端、编辑器、Git 装进一个窗口
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MCP 进程爆炸：从 stdio 陷阱到防御性架构设计
| 指标 | 数值 |
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Agent 到底进化了什么：从「对话框 AI」到「能干活的 AI」
**2023 年，你让 ChatGPT 帮你发一封邮件——它说：抱歉，我做不到。**
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我在 Hermes 上叠了一层自定义编排，然后拆了
**Hermes 是好工具。它擅长做 AI 入口——对话、记忆、Skill、调工具。**
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定时任务 MCP 服务 — 技术改造文档
graph LR
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调试一个 AI Agent 协作架构:5 轮实跑、10 次 SKILL 迭代、3 种失败模式
我有一个常驻 Agent 叫 Hermes,能调 Claude Code(下称 CC)做细活。但两个 Agent 的协作全靠口头指令,效果随缘。
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Hermes + Claude Code 三层架构完全落地方案
用户 → Hermes(常驻主 Agent)→ Claude Code(feature 级独立 session)
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多智能体协作：不是人越多越好
多智能体协作这个词，现在几乎成了 AI 工作流的标配。
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Hermes 最大缺点：Skill 系统能创建，不能维护
**口播稿 | 目标受众：有 AI 编程经验的内容创作者 | 时长：约 4 分钟**
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我把主力 AI 助手换成了 Agent，两天踩了四个坑
把主力 AI 助手换成 Agent 两天踩了四个坑——审批模式、时间戳被覆盖、语音消息、电脑休眠断联，最大的教训是知道路径比知道答案更重要。
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我用 AI 把知识库从「档案柜」变成「头脑地图」
**你的知识库问题不是存得太少，是从来没有「理解」过你存的东西。**
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我思考了一个不可能实现的产品，但那些想法让我更清醒
我花了几个月，认真设计了一个我没有能力实现的产品。
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让 AI 知道文件该放哪：我用一个函数解决了 Obsidian 知识库的混乱问题
你有没有过这种经历：
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AI 时代最重要的不是模型，而是你自己的 AI 资产
这两天我越来越强烈地意识到一件事：
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AI 越加越多效果越来越差？你的系统缺的不是更好的模型，是一张体检报告
用系统论给自己的 AI 系统做体检——存量流量、反馈回路、六个基模、十二个杠杆点，最后发现结构决定行为，缺的不是更好的模型而是一张体检报告。
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我给自己的 AI 系统打了 6 分：一个人造「个人 AI 操作系统」的冷静复盘
我是一个 00 后程序员，白天在腾讯写代码，晚上在做自己的 AI 产品和内容。过去三个月，我搭了一套个人 AI 协作基础设施，叫 ThirdSpace。
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MoonOS 立项自审：为什么要造个人 AI 操作系统
MoonOS 的第一层叙事很好懂——"我有 87 个 MCP 工具、20 个 Skill、249 个知识文件、4 个 LaunchAgent、5+ 个配置文件，散落在文件系统各处，需要一个统一的管理后台来 CRUD 和可视化。"
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用了 AI 之后，我终于理解为什么老板的需求总是不明确了
我前几天让 AI 帮我做一个竖版短视频。
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知识库中心 vs 智能体中心：一个人的 AI 协作基础设施该怎么建
最近和不少人聊 AI 工作流，发现一个有意思的分歧：大家嘴上都在说「AI 协作」，但打开他们的电脑，干法完全不同。
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从《系统之美》到 Harness Engineering：用系统论重新理解 AI 工程
最近读完德内拉·梅多斯的《系统之美》，正好赶上 AI Agent 领域最热的话题——Harness Engineering（驾驭工程）。读着读着我发现，这两件看起来毫不相干的事，底层逻辑竟然是同一套。
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用AI搭内容系统：一个凌晨2点半还没睡的故事
凌晨2点半，我在用AI搭一套内容生产系统。这是那个晚上发生的事，以及我意识到的一件事：AI最大的价值不是帮你省时间，是帮你把系统搭起来。
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我怎么把每篇文章变成一个作品
大多数人写文章，写了就放着。我在做一件不一样的事——把每一篇文章「立体化」，从文字变成视频作品。
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借鉴开源 workflow 设计自己的内容生产系统——取舍与最小粒度原则
最近做了一件小事，但想清楚了一个大问题。
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一篇文章的旅程：从收藏到行动验证
今晚发生的一幕，让我意识到自己的知识管理工作流已经成了肌肉记忆。
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做技术的人，收到第一笔钱是什么感觉
收到自己产品的第一笔 18.8 元，我才明白技术人最大的卡点从来不是产品好不好，而是敢不敢开口收钱。
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工具做脏活，AI做智能：一个人如何用 40 个 MCP 工具搭出知识操作系统
**MCP 工具只配做三件事：读、写、搬。所有需要「理解」才能做好的事，全部交给 LLM。**
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ThirdSpace 完整部署教程：从零搭建 AI 驱动的个人知识库
在开始之前，先了解整体架构：
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LLM时代，文本从来不是内容形式，而是知识的接口
你是不是也有过这样的感受：
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AI 协作开发工程化实践：从"能用"到"可控"
- [一、为什么需要这套方法论](#一为什么需要这套方法论)
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