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拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
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千问APP与武汉发布联合承办AI求职实战课，现场演示AI在简历诊断、商业报告撰写、销售表分析等场景的应用。产品经理金师兴提出“给全材料、说明目标、定义标准、划定边界、索要可编辑文件”五步法，并给出分步骤提示词生成Word简历；另一产品经理透镜演示用千问紧急制作PPT。表格分析环节通过虚构茶饮店案例，展示“建、理、算、析、呈”方法论，将486行杂乱数据浓缩为一页结论清晰的PPT。
推荐理由：将AI辅助办公拆解为简历诊断、PPT救场和表格分析三步，配套可直接复用的提示词模板，为嵌入日常任务提供了更清晰的操作路径。
xAI 开源的 Grok CLI 编码智能体代码库中包含一个用 Rust 编写的 Mermaid 图表示例终端渲染器 `xai-grok-markdown/src/mermaid.rs`。开发者通过 Claude Code for web (Fable 5) 将其编译为 WebAssembly，实现在浏览器中运行该工具。
推荐理由：Simon 从 Grok 源码里扒出终端 Mermaid 渲染器，用 Wasm 带到浏览器，生成 Unicode 图，开发者画流程图的轻量选择。
作者分享了一套远程使用Agent的组合方案：以Codex的远程控制功能作为主力，通过ChatGPT App连接家中24小时开机的Mac Mini，同步所有开发任务、规则和Agent记忆；遇到扫码登录、图形界面操作等Codex难以处理的场景时，用网易UU远程在手机上直接操控电脑完整桌面。UU远程完全免费，支持多设备协同，无需局域网或公网配置。
推荐理由：卡兹克这套 Codex 加 UU 远程的组合，从工作流上解决了多设备协同的痛点，远程扫码的兜底用法尤其巧妙，适合不想被绑在办公桌前的 Agent 使用者。
作者基于 API 版 Fable5 和 Codex 开发了开源 TODO Skill“阿福”，用于将收件箱中的待办资料自动转为 Markdown 任务卡，识别信息不完整项（如视频链接需通过 yt-dlp 和本地 Whisper 提取字幕），并支持批量排期、AI 分组合并、拖拽调整周视图及同步到 Mac 日历或飞书日历。项目已开源在 GitHub，安装仅需一条命令。
推荐理由：卡尔把三年知识管理教训封装成一个能自动扫描、合并排期的 TODO Skill，如果你也被碎片信息淹没，这个工具比任何大纲都实用。
作者每天Vibe Coding约16小时，认为Claude Fable 5在大型方案初版设计上“当世独一档”，GPT-5.6 Sol能有效纠错并优化方案。核心流程为：Fable 5出方案初版 → GPT-5.6 Sol审查纠错 → 在Codex中开启“目标模式”全自动化执行，最长曾连续运行17小时。
推荐理由：卡兹克把每天16小时Vibe Coding磨出的流程讲透了，Claude出方案、GPT纠错、Codex目标模式全自动执行，这条流水线能让你的开发瓶颈从写代码转移到测试和方案设计上，值得一试。
小红书以 3 人 3 天推出内测版本，约一个月实现全员覆盖，核心是 AI Native 项目运作机制。技术选型基于 OpenClaw 二次开发，通过 Seal AI Zone 隔离集群与 NEX 沙箱解决安全，Self-GC 使输入 Token 下降 10%~15%、Auto 模式路由使成本降低 69%，并自研 LLM Wiki 三层记忆架构与 Skill Hub 生态。
推荐理由：从物理隔离到三层记忆，这套方案把 OpenClaw 定制为企业个人助理，沙箱和成本控制细节对同类实践有直接参考价值。
Google 发布 ADK 2.4.0，允许将 Workflow 直接注册为 Agent 的工具列表中的一等工具，使协调 Agent 能自动调用动态工作流。该模式通过 `@node` 装饰器定义动态执行节点，支持在运行时根据用户输入的任务列表迭代调用子 Agent 生成执行计划。示例使用 gemini-3.5-flash 模型实现任务协调，代码已开源至 devrel-demos 仓库。
推荐理由：ADK 2.4 把动态工作流直接注册成 Agent 的工具，补齐了多智能体编排里缺失的那块拼图，做复杂 Agent 的可以直接抄这个模式，代码拿来就能跑。
LibTV推出Agent功能并内置Skill Hub，提供100多个覆盖武侠电影、皮克斯动画广告、电商口播等类型的视频Skill。用户输入想法后，Agent会分析需求并询问方向，自动生成视频分镜并串联成完整节点工作流，每个节点可查看和修改提示语。生成后LibTV会启动自查机制，自动检测并返修有问题的镜头。故事板视图提供图片与视频资产总览，支持在成片中直接打开剪辑时间线进行精细调整。用户还可自行创建Skill，上传三个文件即可，无需编程。实测中，Agent能输出剧情连贯、带粤语配音的成片，并支持双语字幕生成。
推荐理由：LibTV把成熟的视频流程做成可复用的Skill，并开放自定义上传，让创作者无需从节点开始，直接输出接近成片的作品，对于想缩短想法到成片距离的人，这是一个值得上手的效率工具。
Google AI 工程师指出，使用合成随机向量数据测试向量搜索性能可能导致误导性结果。对于 HNSW 索引，合成数据构建耗时 6,601,789 毫秒，而真实数据仅需 4,174,196 毫秒，速度快 1.5 倍，因为随机向量缺乏自然聚类结构，使图索引的节点连接更难建立。
推荐理由：玩pgvector或AlloyDB向量搜索的开发者应该看看这篇，用合成数据测HNSW索引召回率可能只有3%，而真实数据超90%，附带完整SQL复现脚本。
OpenAI 整合了一份面向普通用户的提示词指南，涵盖目标、上下文、输出格式和边界四个可选模块。指南建议以结果而非步骤开头，用一两条硬性规则替代逐步骤脚本。Chat 处理快速任务，基于 Codex 技术和 GPT-5.6 模型的 ChatGPT Work 负责多源、多步骤的复杂项目。Codex 新增 Steer（重定向当前运行）、Queue（排队下一条消息）和沙盒模式，支持 `/plan`、`/goal` 和 `/review` 等斜杠命令。用户无需一次性写对提示词，后续追问是预期调整方式。
推荐理由：OpenAI 这次把提示工程从极客技巧拉回常识沟通，核心就一句：先说你想要的结果，别替模型操心步骤。普通用户读完就能上手，思路比旧版引导更务实。
GitHub 将 Copilot code review 迁移到与 Copilot CLI 共享的 grep、glob、view 工具集后，离线评测显示审查成本上升、有效问题检出减少。
推荐理由：原文用工具追踪展示迁移后 agent 的行为偏差，给出可迁移的提示词重写思路，比结论本身更有参考价值。
Tibo@thsottiaux精选AI 评分7575@thsottiaux 简而言之： - 用 Claude 和 Codex 认证设置 CLIProxyAPI - 连接到 Claude Code - 创建 "claudex" 别名来设置一些环境变量 大概花了 2 个提示（不过说实话我已经把代理设置好了）
推荐理由：不装Codex app也能用GPT-5.6-Sol，这个别名技巧解决了Claude Code用户的尝鲜难题，一行命令就搞定，对开发者很友好但算不上突破。
Elon Musk@elonmusk精选AI 评分6868Grok Build is crazy. 先不管GPT-5.6是不是release到底好不好用。 先來大大稱讚一下 @grok 的 Grok Build，目前唯一集大成的 coding agentic workflow。 Grok Build 內建 Image 生圖，甚至還有圖片生影片的功能，生圖速度真的快到不行，圖片品質也完全不比 Codex 差。 更厲害的是，因為 Grok Build 本身就內建生圖和生影片能力，agent 可以直接完成圖像與影片生成，不需要再額外串其他 MCP 或外部服務，只要訂閱 Grok，就可以把這整套 creative coding workflow 跑起來。 我在 Agent Sprite Forge 上面也新增了Grok專用的 video2dsprite，因為 Grok Build 內建影片生成，現在可以先生成一段連續的 6 秒角色動作影片，再反編譯成 game sprite，這樣做出來的角色元素圖會非常順，而且大幅減少之前常見的對齊問題。 Grok Build搭配 Agent Sprite Forge 真的超好用，我做完這個2D橫向卷軸遊戲總共花了不到30分鐘... 之前叫Codex做，光生圖就要花不少時間，要做成這樣的遊戲大概需要1~2小時，重點是Grok的品質還比Codex做的還要更好... @elonmusk Grok Build is crazy. Grok Build + Agent Sprite Forge feels like the future of agentic game development.
推荐理由：这个 Grok Build 加 Agent Sprite Forge 的工作流把做 2D 游戏的时间压到了 30 分钟，之前要 1-2 小时，而且品质更好，独立游戏开发者可以直接抄作业。
ClaudeDevs@ClaudeDevs精选AI 评分7373推荐理由：Claude Code 官方这篇把 model 和 effort 的取舍讲得比他处都透，读完就知道什么任务该堆算力、什么任务该降模型省钱。
作者将斯坦福《人生设计课》理论体系制成Prompt，通过Claude逐步提问、追问和分析。Prompt融合设计思维、心流理论和积极心理学，分为看清现状、找到指南针、寻路、制定奥德赛计划四阶段，主线问题控制在6到9个。AI引导用户给健康、工作、娱乐、爱打分，区分重力问题与可设计的真问题，生成三个五年人生版本，最终输出8000至12000字的《个人人生设计蓝图》。作者实测效果超预期。
推荐理由：卡兹克把《人生设计课》的整套方法论炼成了一个追问型Prompt，它不替你规划人生，但能用一连串苏格拉底式逼问把你心里一直没厘清的线头拽出来。比心理咨询轻量，比鸡汤硬核，想用AI认真盘一盘自己方向的人值得花半小时玩一遍。
ClaudeDevs@ClaudeDevs精选AI 评分6060我们常与 Fable 5 一起使用的几个模式： 将 Fable 5 作为“顾问”。 一个执行者（Sonnet 5）调用 Fable 5 寻求指导。 大多数 token 按较低的执行者费率计费。
推荐理由：Anthropic官方手把手教的两层模型用法，用Fable当军师、Sonnet当执行者，省token又提质量，Agent开发者值得抄。
ClaudeDevs@ClaudeDevs精选AI 评分7070推荐理由：Claude Code 团队官方的循环设计指南，把 `/goal`、`/loop` 这些原语讲得很清楚，想从单次提示转向自主代理工作流的开发者可以直接照着搭。
Claude Fable是第一款要求用户主动澄清未知才能获得高质量工作的模型。与Claude Fable协作是一个在实现前后迭代发现未知的过程。通过将问题分解为已知的已知、已知的未知、未知的已知和未知的未知四类，用户可以借助Claude Fable和Claude Code进行盲点检查、头脑风暴、原型设计、实现笔记记录以及答辩解释，从而高效挖掘并解决深藏于代码库和设计与实现中的潜在问题。
推荐理由：Anthropic 官方分享的 Claude Fable 协作方法论，把「发现未知」拆成盲点扫描、原型、面试等可操作步骤，如果你用 Claude Code 但常觉得代理跑偏，这篇是必读实践指南。
Google 于 6 月通过客户邮件低调更新了搜索服务隐私设置，新增“搜索服务历史”和“个性化推荐”两项开关，默认将用户上传的图片、文件、音频和视频录制等媒体数据保存并用于训练 AI 模型。该更新适用于搜索、地图、购物、航班、酒店、翻译、新闻等服务。用户可通过取消勾选“保存媒体”框来退出，同时可设置数据自动删除周期（3/18/36 个月）。此前独立的网络与应用活动设置不再影响搜索服务数据保留。Meta 等其他公司也在大规模收集用户媒体数据用于 AI 训练。
推荐理由：Google 悄悄把用户上传的媒体数据默认用于训练 AI，这篇教程是及时且实用的避坑指南，花两分钟改设置就能保护隐私，所有 Google 用户都该看看。
Claude Fable 5即将下线，作者整理了8个经实战验证的提示词：/goal提示语让模型自主跑25次实验（花费165美元，构建速度提高50%、token开销降60%）；工作模式提示语将用户习惯转化为可复用Skills；行动规范提示语约束subagent行为；subagent分配提示语智能分配任务；25个定时循环工作流（含Shadow prompt loop做A/B测试）；自治运行+自动暂停提示语；记忆系统提示语保留错题本；反向面试提示语确保95%把握再执行。这些提示词可迁移至API计费后继续使用，核心是让模型研究用户而非限制能力。
推荐理由：Fable5下线前的窗口期指南，把社区实战精华浓缩成可直接复制的 prompt，同时告诉你如何把模型行为模式固化成系统，换模型也不慌。