每天省1.5小时！职场人必备的AI信息整理术，8分钟搞定会议纪要_办公软件

1. 没想到吧，全球知名的柯林斯词典刚把「VibeCoding」选为2025年年度词汇。说没想到，也没想到，但是也并不意外，毕竟，都说今天是 Agent 元年，而 Agent 发挥价值最大的领域也确实是 AI 编程，相比于其他领域，编程领域是 AI 应用和落地最好的。原因很简单：编程是最结构化的工作。输入明确、反馈及时、结果可验证，这些特征都非常适合 AI 的学习逻辑。#AIGC##AI编程##微博兴趣创作计划##VibeCoding#

2. 【最新玩法】n8n工作流秒变MCP工具，直连各种MCP客户端，零代码实操！

3. Vibe Coding 是一个基于 AI 结对编程理念打造的终极开发工作站，旨在帮助开发者高效、系统地将创意转化为可维护代码。它融合了作者多年开发经验与丰富的提示词库，形成一套严谨且灵活的流程体系，强调规划驱动与模块化设计，避免 AI 失控造成项目混乱。核心理念在于“规划就是一切”，通过定义生成器（α-提示词）与优化器（Ω-提示词）两大母体提示词，构建递归自我优化的 AI 系统，使提示词及技能持续进化，最终实现无限逼近预期目标的自我超越。Vibe Coding 提供完整的开发流程指南：从网络环境配置、开发环境搭建、IDE 设置，到项目设计文档撰写、技术栈推荐、实施计划生成，再到代码实现、测试与迭代，每一步均配合 AI 进行，确保开发高效且可控。特别强调先结构后代码，避免技术债务积累。工具链方面，推荐使用 Visual Studio Code、Neovim 等强大编辑器，配合 Claude Opus 4.5、gpt-5.1-codex 等顶级 AI 模型，实现代码生成、测试、调试、文档管理等一体化工作流。还集成了丰富的辅助工具如 Augment (上下文引擎)、Zread (代码阅读)、tmux（终端复用）、DBeaver（数据库管理）等，极大提升开发体验。项目配套了详尽的提示词库，涵盖系统提示词、编程提示词、用户提示词及辅助提示词，支持快速构建高质量的 AI 交互策略。通过严格的规则和上下文管理，确保 AI 生成代码的质量与一致性。此外，Vibe Coding 还提供丰富的实用技巧和常见问题解答，帮助开发者快速上手并解决开发中遇到的各种挑战。其开源 MIT 许可让社区能自由贡献与扩展。Vibe Coding 通过“规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行”，让「从想法到可维护代码」成为一条清晰且可审计的流水线，极大提升了开发效率与代码质量。项目开源地址：github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn无论是新手入门还是资深开发者，Vibe Coding 都能帮助你驾驭 AI 助力的开发新时代。

4. 面向AI编程，使用提示词以及AI相关工具链来完成编程工作或自动化办公工作流，以后不是技术人员的要求，而是像基本英语能力，office办公软一类的标配。如果你不能用AI和一些编程的基础知识快速将想法生成原型，将来以职场的竞争中一定会落于下风。这是必然以及正发发生的。以后在求职时，除了体力劳动以外的所有白领办公室岗位，老板都会问你会不会使用AI工具，能不能利用AI开发使工作中的信息处理自动化。

5. AI工作流与智能代理的五大关键洞见：1. 先从“代理化工作流”（agentic workflows）入手，而非直接追求“智能代理” 多数人提到“想要代理”，其实更需要的是“代理化工作流”。它更具确定性、可靠性且节省成本，是实现自动化的理想起点。2. 让智能代理聚焦单一具体任务比如Wade的邮件代理只做一件事：将100封邮件筛选为10封优先级邮件，基于“需操作”、“给助理看”、“仅供参考”等分类。聚焦让代理表现更优。3. 将自动化串联起来，逐步升级先做简单任务（如生成准备文档），再尝试把这些任务链式连接，产生更复杂且高效的效果。4. 把AI当作“初级员工”来培养不是自己亲自处理所有邮件，而是不断优化对AI的指令、反馈输出，像培养员工一样提升AI表现和效率。5. AI是思考的“合作伙伴”，而非替代品写文档时反复与AI互动，提供上下文和反馈，远胜直接采纳AI初稿。这样才能激发更高质量的创作。其他专家也认同：- 聚焦单一任务的代理比“黑盒”式复杂系统更有效 - 需要搭建合适的上下文、检查点和治理机制，确保自动化可靠 - 这套思路避免了“所有东西都是代理”的混淆，更适合企业应用 - AI助力提升思考清晰度，辅助决策，而非完全替代人类判断总结：真正落地的AI自动化，始于“代理化工作流”的精细设计和反复迭代，将AI当作可训练的团队成员，而非神奇魔盒，才能实现稳健、可控且高效的业务升级。链接：x.com/petergyang/status/1982815634280120493

6. 程序员如何利用 AI 将自己的工作完全自动化？

7. 关于 VibeCoding 时代的思考，未来程序员的工作到底是什么么样的？需要什么样能力的程序员呢？1、现在的瓶颈不是写代码了以前做技术活，项目管理、需求文档、测试流程这些都很成熟，但写代码本身通常还是最花时间的部分。现在不一样了。AI 让写代码变得特别快，有时候几分钟就能生成一大段。真正拖时间的反而是代码之外的那些流程。所以当开发者，不只是会写代码和会用 AI，还得搞懂整个开发相关的工作。2、对齐（沟通）AI 写出来的代码看上去可能很专业，但不一定是你真正要的东西。为什么？因为整个流程像玩“传话游戏”：业务的人脑子里有个想法，他们告诉你，你再把这个想法变成指令告诉 AI，AI 根据你的指令写代码。中间每一步都可能“跑偏”。所以现在最重要的是：沟通清楚，让大家都对同一件事有同样的理解。3、质量保证（测试）以前写代码的过程就是不断遇到 bug、不断修 bug，顺便就把质量保证做了。现在 AI 一次能给你生成一个完整的后端或前端，看起来就像“直接能用”。但问题来了：你现在要花更多时间在测试上，确保各种情况都能跑得通。这比以前写代码本身更花时间。4、代码审查AI 写代码快，那审代码的人要看的东西当然就更多。人工看还是有必要的。但 AI 审代码也挺厉害的，能抓一些你没注意到的小问题。比如像 Coderabbit 这种工具，我自己就经常用。在提交代码前，我会在 Cursor 里让 AI 帮我审一遍。一次不够就多来几次，总能找到点问题。5、文档现在节奏快，没时间拉着几个人开半天会对齐。以前大家还会说“写自解释的代码”，不写文档也行。但现在 Claude、ChatGPT 这种工具，随便一句话就能帮你生成清晰的架构图和说明书。所以没理由再不写文档。你的每个项目都应该有：一份别人能看懂的说明和一份能让未来 AI 参与开发的背景资料。6、交付（迭代开发）传统项目管理都假设你是“做完 → 交付”。但现在 AI 让你一天能迭代五次。你跟产品经理在 v0 里画个初版，立刻就能改、能试、能看效果。所以，你需要一个真正的开发环境，随便试、随便改，快速看到结果。不是那种要等审批的预发布环境，是你可以随意玩的那种。7、总结未来厉害的开发者，不是那些“会提示 AI 写代码”的人。而是那些能：- 把别人模糊的需求讲清楚- 能测试得很全面- 能认真审查生成的代码- 能写清楚文档- 能快速做出新版本的人。因为代码已经快能自己写了，真正的工作都发生在代码之外。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

8. 在 VibeCoding 的时代，编程这件事，已经不是程序员的专属了，我认为，每个人都应该学习一点工程思维，什么意思呢？因为 AI 让编程门槛大幅下降，每个人都有能力开发出解决自己工作和生活中痛点的一些工具。工程思维说白了，就是把大问题拆成小问题，把复杂任务变成简单步骤。比如你觉得每天整理邮件很烦，不要想着忍受，而是问自己，能不能做个小工具自动分类邮件？再比如你做电商，每天手动统计订单数据很累，能不能让 AI 帮你生成报表？这就是工程思维的核心，发现问题，拆解问题，用工具解决问题。比如，做自媒体，搞内容的朋友，每天要把文章同步到十几个平台，光复制粘贴就要花一小时。如果用 AI 写了个脚本，一键发布到所有平台，每天节省一小时，一年就可以省下 365 小时。再比如你是一个普通的运营人员话，每周要给客户发感谢邮件，内容大同小异。如果用 AI 做了个邮件生成器，输入客户名字和订单信息，自动生成个性化邮件。原本要花半天的工作，现在 10 分钟就能搞定。你看，这就是用工程思维，加上 AI 工具，解决了自己的具体问题。为什么要学这个？因为在 AI 时代，真正稀缺的不是技术，而是发现问题的能力。AI 可以帮你写代码，但你得告诉它要解决什么问题。这就需要工程思维，把需求说清楚，把流程理顺畅。我的建议就是，从今天开始，每当你遇到重复性工作，问自己三个问题，这件事能不能自动化？如果可以，需要哪几个步骤？我能不能用 AI 帮我实现？然后就去试。不要怕失败，第一次可能做不好，但迭代几次就熟练了。工程思维最大的好处，就是让你从被动接受变成主动改造。你开始掌控工具，而不是被工具掌控。#AI创造营##科技先锋官##微博年度新知博主#

9. AI 编程是一种“框架” www.piglei.com/articles/ai-programming-is-a-new-framework/ 不要将 AI 编程作为一种框架，可以尝试将其看作“库” ----不再追求“写更少实现更多”：用更少的提示词（代码）实现更多功能，看上去很美，但也意味着大量的认知债务随之累积； ----找到编写提示词的“甜蜜区”，付出相对较少而非绝对意义上的最少的认知成本； ----关注程序结构：比起在前 AI 时代，你现在可能更需要关注程序的整体结构，作为总设计师去设计整个程序，将正确的结构和约束内化到 AGENTS.md 中； ----更精准的提示词：在理解已有程序的基础上，编写更精准的提示词来引导 AI 完成工作，而不是任其发挥，让 AI 主导一切； ----审查代码：即便使用同一种框架，在遇到棘手问题时，一位熟读框架文档的人也会比另一位愣头青更有效率，如果把 AI 编写的代码归为框架，那么你应该去审查这份代码，从而在不可避免的“抽象泄露”发生时，将其所产生的危害降到最低。 #HOW I AI#

10. AI来了，我们还要学编程吗？嘉宾给年轻人的硬核建议：恰恰相反！我们更需要学习数学、逻辑等第一性原理，培养批判性思维，这样才能更好地与AI协作，驾驭这个时代最强大的工具。快去和你的AI“搭档”打个招呼吧！#AI时代##职业发展# 数码科技大爆炸VVV的微博视频

11. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

12. AI懂得多不如懂你！小艺怎么让生活化繁为简

13. 为什么 Claude Skills 的爆发点在 2026 年 1 月？问：Claude Skills 是去年 10 月中就推出的，为什么现在才突然火起来？这是个很好的问题。Claude Skills 确实在 2025 年 10 月中旬就发布了，但直到 2026 年 1 月才真正爆火。这背后有表面原因，也有更深层的逻辑。核心原因就是这东西如果只能在技术圈自嗨，它是火不起来的。去年 10 月份 Skills 编程领域其实很快就开始用起来了，而现在火，只是因为它出圈了，在技术之外的领域火起来了，非技术人员也用起来了。Skills 真正的价值其实是在非编程领域。去年 Coding Agent（比如 Claude Code、OpenCode）开始在非编程领域开花，而 Skills 的设计特点让它能很快找到 Agent 在非编程领域上的场景落地。1. 有 bash 和脚本能力，可以自动化本机操作Skills 让 Claude 能借助代码脚本操作你的本机系统，把很多琐碎的电脑操作变成自动化操作。Claude Code 的创建者 Boris Cherny 在 X 上分享过一个有趣的观察：自从 Claude Code 发布以来，他发现用户们在用它做各种非编码的工作——做度假研究、做 PPT、清理邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监控植物生长，甚至控制烤箱。> Since we launched Claude Code, we saw people using it for all sorts of non-coding work: doing vacation research, building slide decks, cleaning up your email, cancelling subscriptions, recovering wedding photos from a hard drive, monitoring plant growth, controlling your oven.>> 网页链接这些场景和写代码完全不沾边，但 Skills + bash 能力的组合让这一切成为可能。比如我自己就做了一些工作流，帮我采集信息、写作、写 PPT、画漫画、发布，极大提升效率。像发文章到公众号、X Article 这些，以前需要手动重复的操作，现在一个 Skill 就搞定了。2. Skills 可以相互调用，用自然语言编排工作流如果是单一的 skill，作用其实有限。但当你有多个 skills，并且 skills 还可以相互调用，那意味着你可以编排工作流。Skills 让 AI 可以像《黑客帝国》主角 Neo 那样瞬间学会新技能：“I know kung fu”。Claude 会根据任务自动加载需要的 Skill，完成后再卸载，整个过程无需用户干预。而最神奇的地方在于，你只需要用自然语言去编排工作流。这中间会有 Agent/大模型去解读你的自然语言，按照工作流执行，有问题还会帮你修复。这极大地解决了非专业用户需要程序员协助编排工作流的问题。3. Skills 本身易于分发，几乎成了每个 agent 的标配一个 skill 只要有一个 SKILL.md markdown 文件和辅助的脚本或者文档，打个 zip 包就能发布。这种轻量级的设计让分发变得极其简单。有个时间点很重要，2025 年 12 月 18 日，Anthropic 宣布将 Agent Skills 规范开放为跨平台标准。很快，微软在 VS Code 和 GitHub Copilot 中集成了对 Agent Skills 的支持，OpenAI 也在 ChatGPT 的代码解释器和 Codex CLI 中采用了几乎相同的技能目录结构。Skills 在 10 月发布时，主要还是被定位为开发者工具。但随着生态成熟、开放标准确立、以及 Cowork 这样面向普通用户的产品推出，Skills 在非编程领域的价值才真正被释放出来。回顾这个过程：10 月：Skills 发布，开发者圈小范围关注11-12 月：技能规范开放、生态扩展、用户积累经验1 月：产品更新 + 非编程场景落地 + 病毒式传播 = 爆发Skills 的爆发是现在它找到了真正的价值定位，让非程序员也能通过自然语言编排复杂的自动化工作流。这才是 Skills 真正火起来的原因，随着更多场景被发掘出来，还会持续的火上一段时间。

14. Vibe Coding 终极指南 V1.2开发者在与 AI 搭档编程时，经常面临规划混乱、代码难维护的问题。Vibe Coding 是一个以规划为核心，结合系统提示词和模块化设计的终极 AI 编程工作流程，帮助你从想法到可维护代码，形成一条清晰可控的流水线。它提供了丰富的提示词库，涵盖需求澄清、开发计划、代码实现、测试验收等全流程，确保 AI 不会失控，项目结构清晰且易于扩展。无论是 CLI 还是 VSCode 扩展，都能顺畅体验。主要特点包括：- 以规划驱动开发，避免 AI 自主引发混乱；- 完善的系统级提示词集合，规范 AI 行为边界；- 闭环交付流程，从需求到测试全覆盖；- 共享记忆库，实现人机同步的项目上下文；- 支持多种 AI 模型和环境，灵活高效。项目地址：github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/tree/main适合开发者、团队和 AI 协同工作场景，助你打造可审计、可复盘、可持续的 AI 编程新体验。

15. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

16. vibe coding 至尊超级终极无敌指南 V114514 [汗] github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn 本项目是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强调以规划驱动和模块化为核心，避免让 AI 失控导致项目混乱。核心理念: 规划就是一切。谨慎让 AI 自主规划，否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。这个思想的核心是构建一个能够自我完善的 AI 系统。我们可以将其分解为以下步骤，以突出其递归的本质： 1. 定义核心角色： α-提示词 (生成器): 一个“母体”提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。 Ω-提示词 (优化器): 另一个“母体”提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。 2. 描述递归的生命周期： ·创生 (Bootstrap):用 AI 生成 α-提示词和 Ω-提示词的初始版本 (v1)。 ·自省与进化 (Self-Correction & Evolution):用 Ω-提示词 (v1) 去优化 α-提示词 (v1)，得到一个更强大的 α-提示词 (v2)。 ·创造 (Generation):用进化后的 α-提示词 (v2) 去生成我们需要的所有目标提示词和技能。 ·循环与飞跃 (Recursive Loop):最关键的一步：将新生成的、更强大的产物（甚至包括新版本的 Ω-提示词）反馈给系统，再次用于优化 α-提示词，从而启动下一轮进化。 3. 终极目标：通过这个永不停止的递归优化循环，系统在每一次迭代中都进行自我超越，无限逼近我们设定的理想状态。 #科技先锋官#

17. 程序员如何快速上手一个自己不太熟悉的新项目？有什么技巧？

18. #IT那些事儿# 人类有效时间密度大爆炸互联网第一波浪潮：干一年顶外界干三年（百度新浪网易） ×3移动互联网浪潮：我们管它叫猫狗的一年，干一年顶外界七年（抖音美团微信） ×7LLM时代初潮：一年顶外界十年（GPT/NotebookLM） ×10AIAgent和VibeCoding时代：一天顶外界一年（Claude/Codex） ×365如果是像哈萨比斯预测的五年之内即2030年跨越通向AGI的障碍，到了AGI时代：卧槽，时间流速已经不知道今夕是何夕了…… ×X？AGI出现前：咱们人类世界是这个样子：行动 → 等待 → 结果 → 反思 → 下一步AGI出现后：目标↓1000条路径并行模拟↓最优解直接落地中间那个“等待”被消掉了。而人类对时间的感知，本质就是对这个等待的感知。【纵轴】单位时间内的“有效认知密度”↑│ AGI（时间已失效）│ ●││ Agent / Vibe Coding（言出法随，意图=执行）│ ●││ LLM（认知外包）│ ●││ 移动互联网（行为规模化）│ ●││ 互联网（信息连接）│ ●└────────────────────────→ 时间

19. 柯林斯词典刚刚公布了 2025 年度词汇，竟然是 VibeCoding(氛围编程)。这个词是年初的时候由 OpenAI 创始工程师和特斯拉前 AI 主管安德烈·卡帕西提出的概念，指的是用自然语言跟 AI 对话，让 AI 帮你写代码。说实话，这个词入选，即使意料之外，同时又情理之中。毕竟今年确实是 Agent 元年，而 AI 编程也确实是最成熟和最热门的应用场景。毕竟，输入明确、反馈及时、结果可验证，编程这种高度结构化的工作天生就适合 AI。同时，看看各大厂推出的 AI 编程工具就知道了 AI 编程有多热门了。但这背后藏着一个更深刻的真相，绝大多数人都没意识到。我聊一聊这件事带给我的一点思考吧，是关于技能的本质的。1、我们一直误读了「技能」这个概念人类几千年来对技能的理解，其实建立在一个错误的前提上：掌握技能等于掌握执行步骤。学编程要背语法、记函数、理解算法。学外语要背单词、记语法、练发音。学烹饪要记配方、练刀工、控火候。我们相信只要把这些「执行细节」装进大脑，就算掌握了一项技能。但 VibeCoding 的出现撕掉了这层遮羞布。什么意思呢？原来所谓的技能掌握，本质上只是在用大脑做一件机械的转译工作。把想法转译成语法规则，把需求转译成代码逻辑，把意图转译成具体操作。这个过程消耗了人类大量的心智资源，却跟真正的创造力关系不大。一个程序员花 80%的时间在琢磨怎么写出符合语法的代码，只有 20%的时间在思考产品该解决什么问题。前者是转译，后者才是智能。2、技能的真相：目标感知力才是核心那么技能的本质到底是什么?VibeCoding 给出了答案：技能的核心从来都是对目标的精准感知能力，以及把这种感知清晰表达出来的能力。你得知道自己到底想要什么。这听起来简单，实际上极其困难。一个新手跟 AI 说「帮我写个网站」，得到的可能是一堆无法使用的代码。因为「网站」这个概念太模糊了，需要登录吗?需要数据库吗?界面风格是什么?用户路径怎么设计?而一个高手会说「我需要一个会员制的知识付费网站，包含课程列表、视频播放、进度记录功能，界面要简洁专业，参考 Notion 的设计风格」。这种精准的目标描述，本身就是顶级技能。过去我们无法分离这两种能力，因为你必须先学会写代码，才能理解什么样的需求是可实现的。但现在 AI 承担了转译工作，让我们终于看清：原来真正稀缺的从来不是执行细节，是对目标的深刻理解。3、人类智能的进化方向：从执行者到设计者这揭示了一个反直觉的真相：人类智能的进化，一直都是在不断抛弃低层执行能力，向上攀登到更高的抽象层。原始人需要记住每一块石头的位置、每一条河流的走向。现在我们有地图，这些记忆变得毫无价值。农业社会的人需要凭经验判断天气、计算播种时间。现在我们有气象预报和日历，这些技能也消失了。工业时代的工人需要精准控制力道、熟练操作机器。现在有了自动化生产，这类技能同样被替代。每一次技术革命，都是人类把低层执行能力外包给工具，把认知资源解放到更高维度。VibeCoding 只是这个过程的最新一环。它要抛弃的是「把想法转译成具体实现」这个中间层，让人类直接在「目标设计」这个层面工作。4、新的分水岭：你能想象到哪一层?这导致了一个新的能力分层：未来的核心竞争力，是你能够在多高的抽象层面上思考和表达。第一层人说「我想学编程」。他们还停留在工具层面，以为掌握工具就是掌握能力。第二层人说「我想用 AI 做个 APP」。他们理解了目标的重要性，但对目标的想象还很粗糙。第三层人说「我发现线下书店的顾客经常找不到想要的书，能不能做个 AR 导航系统，扫一下书架就显示每本书的位置和评分」。他们能精准感知到真实世界里的问题，并设计出具体的解决方案。第四层人说「书店导航只是表面需求，本质是实体书店在与电商竞争时缺乏体验优势。我们需要重新设计整个购书流程，让逛书店变成一种社交和发现的乐趣」。他们看到了问题背后的系统性矛盾。第五层人说「实体书店的衰落反映了注意力经济的结构性转变。我们需要创造一种新的文化空间形态，让深度阅读和偶然发现在算法推荐的时代里仍有存在价值」。他们触摸到了时代的底层逻辑。注意，这五层人都可能在用同一个 AI 工具。但他们创造的价值差距可能是十倍、百倍，甚至千倍。5、我们需要重新学习「学习」这件事这意味着教育的整个底层逻辑要被推翻重建。传统教育的核心是「知识传授」：老师把自己脑子里的执行步骤，灌输到学生的脑子里。这在 AI 时代已经变成了无用功。新教育的核心应该是「感知力训练」：如何精准感知真实世界的问题?如何理解复杂系统的运作逻辑?如何在混沌中辨识出有价值的目标?如何清晰表达抽象的意图?这些能力过去被认为是天赋，现在必须变成可培养的技能。因为这才是 AI 无法替代的人类智能。具体来说，未来的学习应该包含这几个维度：观察力训练学会看到表象背后的模式。为什么有些餐厅总是排队?为什么某些 APP 让人上瘾?为什么有的城市更有活力?系统思考训练理解多个要素如何相互作用。改变一个变量会引发什么连锁反应?长期后果和短期效果有何不同?意图表达训练把模糊的感觉变成清晰的描述。你想要的到底是什么?有哪些具体的衡量标准?边界在哪里?价值判断训练在多个可能的目标中做出选择。什么是真正重要的?什么是表面热闹的?什么值得投入时间?这些能力的培养，跟背单词、刷题、记公式完全是两回事。它需要大量真实世界的观察、思考和试错。6、最后的启示：技术进步在强迫人类成为更好的人VibeCoding 的出现，本质上是技术在强迫人类进化。过去你可以靠熟练度生存。做一个熟练工人、熟练程序员、熟练翻译，只要执行得足够好，就能有不错的回报。但现在这条路被堵死了。执行层面的工作，AI 都能做，而且做得更快更准。你唯一的护城河，是爬到更高的认知层面。这其实是件好事。因为人类的价值从来不在于像机器一样精准执行，而在于能够理解意义、创造意义。VibeCoding 的流行，标志着一个时代的结束和另一个时代的开始。在旧时代，掌握执行细节是能力的标志。在新时代，理解深层目标才是智能的本质。技术不是在替代人类，而是在逼迫人类找回那些真正属于人的能力：感知、理解、创造、判断。那些我们在追求熟练度的过程中差点遗忘的能力。某种意义上，这是技术对人类的一次拯救。它把我们从机械重复的执行工作中解放出来，强迫我们去做那些真正需要人类智能的事情。问题只有一个，那就是我们人类准备好了吗?#AI编程##AIGC##AI创造营##微博兴趣创作计划#

20. AI Coding不再丑，TRAE一键还原高保真产品经理、设计师狂喜！ TRAE竟然能把Figma设计稿直接变成一个活生生的网站。从像素级还原到交互动效，从数据库、管理后台到支付变现，全程托管，指哪打哪让AI成为你的10倍员工，这玩意儿，旦用难回！ #AI #人工智能 #AI编程 #TRAE #Figma

21. 利用OpenClaw，从零开始搭建属于自己的自动化AI电脑

22. vibecoding宝藏工具和prompt分享

23. #IT技术# #微博兴趣创作计划# 今天为大家介绍四大热门AI框架：LangChain擅长复杂AI应用开发，Dify支持低代码快速搭建，n8n专注自动化工作流，Coze则面向中文用户优化。各框架特点鲜明，你更倾向哪种AI开发方式？搞机工程师的微博视频

24. 为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?

25. AI 编程又进化了！TRAE SOLO中国版上线且免费 #AI编程 #TRAE #TRAE SOLO #玩一个很新的东西

26. 我用openclaw做了一个自媒体神器！云飞全自动压缩工具发布！

27. 字跳TRAE团队发了个《2026 企业级AI编程实践手册》，总结了他们的AI编程方法论和工程实践网页链接“在2026年，AI编程已不再是实验性的尝试，而应该成为企业软件开发的核心生产力。本手册源于TRAE团队在构建AI编程助手过程中的真实实践——我们用AI构建AI，在这个过程中积累了从方法论到工程实践的完整经验。这不是一本理论书籍，而是一线研发团队的实战总结。我们将分享如何将AI真正融入企业级开发流程，如何建立可复制的工程规范，以及如何让团队从“会用AI”到“精通AI编程”。无论你是技术决策者、架构师还是一线开发者，都能在这里找到可落地的方法和工具。AI时代的软件开发不是替代人类，而是重构协作方式。让我们一起探索这个新范式。”#How I AI#

28. #用声音马住中国年##微博声浪计划# OpenClaw AI自动化工具新手入门！#OpenClaw上手教程# OpenClaw是低门槛AI自动化代理工具，无需编程，用自然语言指令替代重复工作。核心功能含办公自动化、跨工具协同、轻量定制和开发辅助，适配多场景，30分钟即可完成云部署。凯文思考的微博音频

29. 2026 AI First系列文章，可以读读👇2026 AI First 系列（一）：从助手到智能体——代理工程时代的到来网页链接2026 AI First 系列（二）：Vibe Coding——思维速度编程的民主化革命网页链接2026 AI First 系列（三）：在被替代之前变得有价值——新经济下的生存法则网页链接2026 AI First 系列（四）：connecting the dots——你的独特人生路径网页链接2026 AI First 系列（五）：从消费AI到创造AI——成为超级个体的最后窗口期网页链接#ai创造营# #程序员#

30. OpenAI 发布 Codex App：一款面向开发者的桌面应用，主打“多任务并行 + 工程化执行”。它把并行线程、worktree、内建终端与 Git 流程整合到一个界面里，试图把“会写代码”升级为“能把任务做完”。1 重点：Codex App 是“并行线程+工作区隔离”的桌面体验，适合同时推进多个任务而不互相干扰。2 重点：内建 worktree 与自动化（Automations），可把重复任务放后台跑，产出会进入收件箱。3 重点：Automations 在本地运行，App 需要保持开启；在 Git 项目中自动开独立 worktree，避免改动主分支。4 重点：每个线程有内建终端与 Git 操作入口，做检查、跑脚本、看 diff 更顺手。使用方法：打开 Codex App → 添加项目目录 → 为不同任务开线程/工作区 → 在内建终端里跑测试、查看 git 状态 → 需要重复的任务可设置 Automation。对比：Cursor 更偏编辑器内多代理协作；Claude Code 偏终端优先；Codex App 更专注“工程执行”，强调任务并行与工作区隔离。

31. 差点被订阅搞崩溃，全量开放的TRAE SOLO模式帮我手搓了个管理神器#AI编程 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #TRAE #AI新星计划

32. 硅谷巨头正疯抢高中生，斯坦福开设vibe coding课，清华AI博士甚至建议从幼儿园学起？AI海啸下，人才底层逻辑彻底变了，未来最值钱的不再是代码，而是你的“Vibe”#ai #vibecoding #秒哒 #硅谷 #AI时代学什么

33. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

34. AI对劳动力市场的影响并非简单“替代”，而是通过“有效覆盖”核心工作重塑职业形态。多数白领工作可能去技能化，核心专业任务由AI接管，仅留存执行性事务；部分职业则能实现技能升级，剥离琐碎杂务，聚焦复杂判断、情感联结等高价值人类专属能力。与AI高质量协作，将成为职场核心竞争力。

35. 2025年AI提示词深度指南：从基础知识到高级技巧

36. 在线开发和AI助手集成往往涉及繁琐的配置和环境协调，体验不一。微软开源的 Agent Package Manager（APM）是一个社区驱动的AI代理依赖管理工具，它集成了项目所需的技能、提示词、规则和工具，像 npm 或 pip 一样管理AI代理的“包”。你只需在项目中声明 apm.yml，写明所需技能和指令，其他开发者克隆后执行 apm install，几秒内即可获得完整一致的AI代理环境，兼容 GitHub Copilot、Claude、Cursor等多种AI助手。主要功能亮点：- 声明代理所需的技能（Skills）、提示词（Prompts）、指令（Instructions）和代理角色（Agents）；- 自动解析依赖树，支持套娃式依赖管理；- 支持从 GitHub、GitLab、Bitbucket 及私有仓库安装包；- 一键安装配置，保证团队开发环境同步一致；- 兼容 VS Code 集成，快速启动AI辅助开发；- 支持生命周期事件钩子（Hooks），实现预验证、后处理自动化；- 提供命令行工具，方便构建、编译和执行AI工作流。安装简单，官方提供安装脚本和 Homebrew、pip 包管理支持。项目开箱即用，极大简化AI代理的搭建与管理流程，非常适合AI驱动的开发团队与项目。GitHub：github.com/microsoft/apm#AI创造营##人工智能#

37. Windmill是开源轻量级自动化平台，核心聚焦内部工具与工作流自动化，支持通过TypeScript/Python编写脚本并快速生成UI、API与定时任务，适配企业内部流程自动化、高频重复工作替代、轻量化工具搭建等场景。 GitHub:github.com/windmill-labs/windmill 主要功能： 1. 多语言脚本支持：原生支持TypeScript、Python等主流语言，脚本编写灵活，适配不同业务需求；2. 可视化与自动化结合：脚本可自动生成简易UI，无需额外开发前端即可快速落地工具；3. 多场景触发：支持手动触发、定时调度、Webhook触发，适配即时执行与自动化循环场景；4. 团队协作：支持脚本共享、版本控制、权限管理，适配多人协同开发与使用；5. 轻量易部署：支持Docker与K8s快速部署，资源占用低，单机即可支撑中小型团队需求；6. 生态集成：可对接数据库、云服务、第三方API，轻松串联现有工具形成完整工作流。无需专业前端开发能力，开发者可快速将脚本转化为可用工具。实际使用中，内部报表生成、数据同步等重复工作效率提升70%+，轻量化架构降低运维成本，是中小团队搭建自动化工具链的高效方案。

38. 在线办公经常需要频繁切换Google Drive、Gmail、Calendar、Sheets等工具，操作繁琐且效率低。Google Workspace CLI 是一个开源的命令行工具，集成了 Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs、Chat、Admin 等所有 Google Workspace API，直接用命令行就能搞定云端文档管理、邮件处理、日程安排等工作。它通过 Google Discovery Service 动态生成所有命令，零配置，支持结构化 JSON 输出，还内置了40多个AI智能助手技能，可以让AI帮你自动完成繁琐操作。主要特点：- 一条命令调用全部Google Workspace服务，无需写复杂curl；- 内置AI代理技能，支持自动化办公流程和智能助手；- 支持OAuth多种认证方式，支持多账号管理切换；- 云端API动态更新，永远跟Google官方同步新接口；- JSON格式输出方便集成，支持分页、文件上传等高级用法；- 跨平台支持，Node.js环境安装，免Rust环境，快速部署。GitHub：github.com/googleworkspace/clinpm安装方式： ```npm install -g ﹫googleworkspace/cligws auth setup # 初次配置Google Cloud项目 gws drive files list --params '{"pageSize":5}' # 查询Drive文件```适合开发者及自动化办公爱好者使用，极大提升Google办公套件的命令行操作效率，实现智能化、自动化管理。#AI创造营##人工智能#

39. 让 AI 自己写代码、自己维护：Skyvern「探索-回放」方法实现自动化爬虫

40. AI 编程真的有用吗？Cursor｜TRAE 深度实测！

41. 真正的系统级Agent！这个桌面上的AI能帮你全自动干活

42. AI智能体时代，职场规则已不同以往。想成为赢家，关键在于找准自己的位置。#大咖观察 #红衣聊AI #智能体

43. 除了写代码，Claude Code还能干什么？根据网上的讨论，Claude Code早就超越了"AI编程工具"的定义。那么大家都用CC来做什么呢？按照点赞排序如下：1. 第二大脑管理 — Obsidian + Claude Code用Claude Code自动化处理Obsidian笔记。具体场景：- 定期运行脚本，自动从邮件/RSS/剪贴板导入笔记- 用Claude Code分析你的笔记库，找出"孤立笔记"（没有backlink的）- 自动补充缺失的笔记关联（比如提议"这篇技术笔记应该链接到那篇概念笔记"）- 生成笔记索引和目录（特别是对大型笔记库）- 定期清理过时信息，标记需要更新的内容一个用户说："我的笔记库从700个笔记扩展到3000个，Claude Code帮我维护整个知识库的一致性，这省了我几个月的手工整理时间。"2. Git Changelog 自动生成"读取我最近30个commit，生成结构化的changelog——分类为feature/bugfix/chore，并自动提取关键改动描述"可以：- 自动格式化commit message- 识别breaking changes- 生成给产品经理的中文总结（"这个版本新增了啥"）- 甚至能识别"这个fix其实解决了用户complaint 123"3. Markdown 文档处理比想象中强大：- 批量转换markdown格式（比如"把所有二级标题改成三级"）- 自动检查文档一致性（检查"所有API文档是否都有example"）- 生成目录和索引- 文档中提取数据（比如"从所有README里提取dependencies列表"）- 翻译（用Claude Code把英文文档翻译成中文，保持markdown格式）4. 数据分析和处理很多人用Claude Code来：- 处理CSV/JSON数据（清洗、转换、聚合）- 生成数据可视化代码（matplotlib/plotly）- 自动统计报告（"给我一份月度销售分析"）- 从非结构化数据中提取信息一个产品经理用户："我用Claude Code处理用户反馈csv，自动分类为feature request/bug/improvement，然后生成热度排名。这个本来需要半天，现在5分钟。"5. 配置文件生成和管理- Docker/K8s/Terraform配置自动生成- 环境变量配置管理- 基础设施即代码(IaC)的模板生成- 自动化配置迁移（比如"从Docker Compose转到K8s manifests"）6. 内容创作辅助不少创意工作者用Claude Code：- 博客/文章自动排版和格式化- 从原始笔记生成完整文章- 自动为文章生成SEO元数据- 批量生成social media copy一个技术博主说："我在Claude Code里一次性上传10篇原始笔记，它能自动：1) 统一风格 2) 补充缺失的章节 3) 生成meta description 4) 创建twitter/linkedin版本。我节省了2小时/周的编辑工作。"7. 系统管理脚本虽然是"编程"，但超出了传统代码编写：- 自动化部署脚本- 日志分析和告警- 系统监控脚本- 批量文件处理8. 学习工具意外的使用场景：- 生成练习题目（从教材中提取核心概念，生成对应练习）- 代码示例生成（"给我5个递归的例子，从简单到复杂"）- 学习路线规划（"我想学Machine Learning，给我3个月的学习计划"）- 作业检查（虽然controversial，但有学生用Claude Code检查自己的作业逻辑）原文讨论：www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1rtesrr/#HOW I AI# #程序员#

44. 高效提示词（prompt）工程指南

45. Claude 的 Agent Skills 本质上就是：AI 模型不必把所有能力硬塞在绝对静态的“大脑”里，而是通过“可插拔技能模块”的方式，让模型在面对不同任务时“辅以专属插件／套路”。这种方式在软件工程里早就被验证为经典，比如插件系统、微服务、模块化设计。可以关注 Antropic 这个开源的 Skills 项目：github.com/anthropics/skills「Skills 是一组“指令、脚本、资源”的集合，Claude可以动态载入这些 Skills，从而在特定任务或领域里表现得更好、更定制化」#人工智能##程序员#

46. Google Workspace 推出全新产品——Workspace Studio，用户仅需几分钟即可创建专属AI智能助手，自动处理日常事务，释放更多时间专注核心工作。支持Gmail、Docs、Drive等多平台，无需编写代码，深度AI赋能，极大提升办公效率。这一变革被视为办公自动化的重大突破，有用户称其将彻底改变邮件管理体验，也有人预测它将成为中小企业首选的集成服务。与此同时，部分用户反映目前仅限商务和企业计划，个人及部分套餐用户尚无法体验，期待未来版本的覆盖扩展。值得一提的是，AI助手的出现不仅是工具升级，更像是工作伙伴的转变。它将如何平衡自动化带来的管理负担与认知释放，是未来值得关注的议题。真正的挑战是：我们能否借助AI，将认知负荷转向更高价值的思考，而非简单替代重复劳动？此外，用户反馈指出，Google产品的访问路径仍有优化空间，减少使用摩擦将是提升用户体验的关键。整体来看，Workspace Studio不仅是技术创新，更是办公方式的深刻变革，开启了智能办公的新篇章。原文：workspace.google.com/studio 爱可可-爱生活的微博视频

47. #互联网公司# #微博兴趣创作计划# 未来的企业形态正在变：一个人+一群AI，就能构成高效运转的公司。AI不仅提升效率，更在催生全新商业生态与协作模式。搞机工程师的微博视频

48. 手机操作太繁琐？Open-AutoGLM 帮你自动化完成！这是一个基于 AutoGLM 的开源手机智能助理框架，能理解手机屏幕内容，通过视觉语言模型结合 ADB 自动控制安卓设备，帮你用自然语言指令操作手机应用。比如说“打开淘宝搜索无线耳机”，它能自动打开应用、点击、输入、滑动，甚至处理验证码和登录操作，极大提升手机操作效率。支持微信、淘宝、京东、美团、小红书等 50+ 主流中文应用，能远程通过 WiFi 调试，无需 USB 连接。无论是单步调试还是批量任务，都能清晰看到 AI 的思考过程和执行动作。项目已集成丰富功能： - 多模态屏幕内容理解，自动识别界面元素 - 基于自然语言的智能任务规划 - 敏感操作自动确认和人工接管机制 - 支持远程 ADB 设备管理和无线调试 - 兼容多平台模型部署，可用第三方 API 也可本地部署适合自动化测试、智能助理、无障碍操作等多种场景。安装依赖后，即可快速运行体验。项目地址：github.com/zai-org/Open-AutoGLM

49. 【AI学习】飞书聊天就能写文档？OpenClaw自动化办公实战（保姆级教程）

50. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

51. 硅谷大佬接连破防，AI的效率提升太疯狂了。 #大咖观察 #红衣聊AI #硅谷 #AI工具

52. #OpenClaw都能做什么#OpenClaw的爆火，让“能做事的AI”从概念落地现实，它打破传统AI仅被动对话的局限，凭主动执行、全场景适配的特性，成为AI智能体发展的重要探索，或引领下一代AI应用方向。它能实现办公自动化，快速检索文件、填充报表、批量处理文档；可完成跨工具协同，联动多平台实现指令一次下达多端执行；能提供全流程代码辅助，生成代码、排查Bug甚至开发简易App；可搭建私有知识库，快速检索并整合多格式内容；还能实现设备智能监控，主动检查任务、预警故障。此外，其开源属性让开发者可无限拓展功能，虽尚存部署门槛与安全问题，但它让AI从“对话助手”变成“数字员工”，这种落地性的突破，正是未来AI的核心发展方向。#how i ai# http://t.cn/AXVbL8bn

53. “一人公司”喊得响，核心系统不敢动，AI编程的错位在哪？#华为云码道 #龙虾 #AI智能体 #openclaw #AI

54. 远离枯燥重复的工作！一句话就能搭建自动化工作流的神器

55. 在线开发经常需要切换多种AI工具，实现任务自动化和代码生成十分繁琐。Hugging Face Skills 这个开源项目，将AI/ML任务的定义整合为“技能包”，支持主流代码助手如 OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、Google DeepMind Gemini CLI 甚至 Cursor。这些技能包以自包含文件夹形式封装指令、脚本和资源，涵盖从数据集创建、模型训练、评估到论文发布等各环节，为AI编码代理提供标准化操作流程。GitHub：github.com/huggingface/skills主要特点：- 支持多种编码代理，跨平台兼容；- 提供丰富技能示例，如Gradio界面搭建、Hugging Face Hub管理、模型训练调优等；- 方便集成，使用简单，只要安装对应技能即可快速调用；- 支持贡献自定义技能，扩展无限可能；- 配套清晰的文档和示例，让AI辅助开发效率大幅提升。适合AI开发者、自动化脚本编写者和机器学习工程师使用，是升级智能编码体验的利器！#AI创造营##人工智能#

56. 【Dev Browser：让 AI 代理直接操控浏览器的开源自动化技能】开发过程中验证功能往往需要反复手动测试，打开浏览器、点击按钮、填写表单，每次代码改动都要重复一遍，效率低下。 Dev Browser 是一个为 Claude Code 设计的浏览器自动化插件，让 AI 代理能够直接控制浏览器来测试和验证开发成果。与传统方案不同，它采用有状态服务器架构，页面导航后可跨多个脚本持续交互，无需每次重新启动浏览器。还提供了针对大语言模型优化的 DOM 快照功能，让 AI 能更准确地理解页面结构。 GitHub：github.com/SawyerHood/dev-browser 主要功能： - 持久化页面状态，导航一次即可跨脚本持续操作； - 灵活执行模式，支持完整脚本或逐步探索； - LLM 友好的 DOM 快照，结构化页面检查专为 AI 优化； - 可选 Chrome 扩展，直接控制已登录的浏览器会话； - 支持 Claude Code、Amp、Codex 等多种 AI 编程工具。实测对比显示，Dev Browser 完成任务仅需 3 分 53 秒，成本 0.88 美元，成功率 100%，在速度和成本上均优于同类方案。适合需要频繁测试验证的前端开发者和全栈工程师使用。

57. 互联网技术问：OpenClaw并不是什么“觉醒的生命”。它没有什么自我意识，但它有执行能力。它不会思考人生，但它会为目标拼命找路径。这个工具可以自动生成视频吗？答：是的，OpenClaw可以自动生成视频。它本身是一个开源的AI智能体框架，虽然没有自我意识，但拥有强大的执行能力，可以通过安装特定的技能（Skills）来调用各种视频生成工具和模型。主要实现方式：视频生成技能：安装如evolink-video等技能，可以直接调用Sora 2、Kling 3.0、Veo 3、Seedance 2.0等主流视频生成模型，通过自然语言指令生成短视频素材。编程式视频创作：通过remotion-best-practices技能，基于React框架进行参数化视频制作，适合批量生成教程、数据可视化等内容。全流程自动化：OpenClaw可以串联多个步骤——从脚本生成、视频剪辑、字幕添加，到多平台发布，实现端到端的自动化视频生产。正如你所说，OpenClaw确实不是“觉醒的生命”，而是一个高效的“数字员工”。它不会思考人生，但会为目标拼命找路径，这正是它在视频生成等重复性、流程化任务中的价值所在。

58. OpenClaw 你装错了！9个必备Skills + 正确模型搭配，一次搞定浏览器自动化！ | 零度解说

59. 快抄作业！我用JoyAgent搞了个AI团队 2025年都快结束了，Agent是不是还没用上？我找到了打工人用上智能体的最简单方法，就是用JoyAgent把每天重复的SOP全做成Agent，不懂代码也能零门槛搭建，而且效果很稳定。看着AI团队全自动打工、出活，非常解压。 #AI #智能体 #JoyAgent #JoyCode #京东云

60. github.com/thedotmack/claude-mem 一个专为 Claude Code 设计的插件项目，可赋予 Claude 跨会话的持久化记忆能力，解决 AI 在新会话中丢失项目上下文的痛点。该工具通过自动捕获用户的编程过程，利用 AI 技术对关键信息进行压缩和语义索引（支持本地存储以保护隐私），并在后续对话中智能地检索并注入相关的历史背景。这不仅让 Claude 能够“记住”之前的技术决策和代码细节，还通过其特色的“无尽模式”和仿生记忆架构，大幅降低了重复发送上下文带来的 Token 消耗，从而显著提升了长时间复杂编程任务的连贯性与效率。#科技先锋官#

61. 在处理业务流程自动化时，手动执行重复任务如数据同步或报告生成往往导致效率低下和错误积累，难以规模化扩展。GitHub上的开源项目Temporal是一个可靠的分布式工作流引擎，专为构建高耐用性自动化流程设计，结合大语言模型（LLM）的智能决策或异常处理功能，能显著提升业务可靠性，适合DevOps团队、数据工程师或系统架构师。GitHub:github.com/temporalio/temporal主要功能：1. 工作流编排：支持代码定义工作流，自动处理重试、超时和状态持久化；2. 分布式执行：通过SDK支持Go、Java、Python等语言，适配微服务架构；3. 大模型AI集成：通过大语言模型动态调整工作流分支或生成恢复逻辑；4. 监控与可视化：内置UI仪表盘，实时跟踪执行状态和失败诊断；5. 自托管部署：通过Docker或Kubernetes运行，数据本地存储，保障隐私；6. 事件驱动：支持异步回调，适合复杂长运行业务如订单处理或数据管道。Temporal通过Docker快速部署，几分钟即可启动集群，文档详尽且社区活跃。它在分布式系统社区广受好评，尤其适合需要高可靠自动化流程的职场场景，AI大模型的集成让工作流更具适应性。实际使用后，你会发现它让业务自动化变得坚韧高效，故障恢复速度显著加快。#AI生活指南##ai创造营##微博兴趣创作计划#

62. #IT技术# #微博兴趣创作计划# 六百万围观的“超级提示词”，我终于看懂了AI协作的真相——提示词工程的核心逻辑原来这么简单。伊妹耳的微博视频

63. Vibe Coding实战复盘：做玩具容易，做产品难

64. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

65. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

66. #OpenClaw都能做什么# OpenClaw（俗称龙虾）是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体（Agent），核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人，而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下： 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化（核心能力） ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件：筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程：同步日历、提醒、规划行程。 ③文档：会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据：Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API，查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。与普通 AI 助手相比，OpenClaw 能主动执行（你说 “整理桌面 PDF”，它直接操作，不是只给建议）、本地优先（数据不云端，隐私安全）、持久记忆（记住你的习惯、偏好、历史任务）、可定制（直接改 Markdown 配置，或让它自己生成技能）。有了OpenClaw ，职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要；开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成；学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#

67. 网易有道词典、牛津词典、柯林斯词典先后公布年度词汇。从中国AI技术的 “deepseek（深度求索）”，到全球网络生态的“rage bait（愤怒诱饵）”，再到 AI 驱动编程变革的“vibe coding（氛围编程）”，三大热词虽源于不同语言场景，却都与AI相关。根据《牛津词典》官方定义，rage bait（名词）指故意设计成令人沮丧、挑衅或冒犯形式的在线内容，旨在引发愤怒或愤慨，通常是为特定网页或社交媒体账号引流、提升互动量。“vibe coding”比较流行的中文译法是“氛围编程”，指利用人工智能将自然语言转化为计算机代码。简单来说，就是告诉AI你想要什么，AI自动完成代码的生成、修改和优化，而不用程序员再一行行地去写代码。#2025年度词汇#

68. #OpenClaw上手教程# OpenClaw上手居然这么丝滑！5分钟命令行部署，新手向导一步到位，Node.js环境自动校验超省心。本地优先架构兼顾隐私与效率，支持多模型灵活切换，自然语言就能驱动文件处理、跨平台消息推送等全流程自动化。不用写代码，日常办公、远程控机、定时任务统统搞定，堪称打工人的效率神器，开源界的“数字龙虾”太能打了！

69. 我刚才和一个朋友聊天，他用所谓的 VibeCoding 做了一个软件产品。我当时就跟他说：你的代码其实已经是一团烂摊子了。我以为我快说服他了。结果他一脸茫然地看着我。然后他说了一句：“所以呢？”就在那一刻，我突然明白了。这些 VibeCoder，根本不在乎代码本身。他们不理解代码的结构，也不去维护代码，以后更不会亲自处理代码带来的问题。所以，代码对他们来说不是重点。他们只关心一件事：把脑子里的想法做出来。除此之外，别的都不重要。他们完全没有被我们这些“传统程序员”认为是致命问题的东西拖住。对他们来说，那些根本不算什么问题。这挺有意思的。#科技先锋官##微博年度新知博主##微博兴趣创作计划#

70. 小白也能上手终端AI？iFlow CLI实测：比Claude Code更香！

71. n8n重磅更新：自动生成工作流，实测效果惊人，最强AI工作流生成器 | N8N Workflow Builder

72. Claude Code官方推出的入门课程，免费！有空补学习一下内容包括：1.使用 Claude Code 的核心工具进行文件操作、命令执行和代码分析。2 通过 /init、Claude.md 文件以及 (at) 引用来高效管理上下文。3. 利用多种快捷键和命令来控制对话流程。4. 在需要更深入分析的复杂任务中启用 Plan Mode 和 Thinking Mode。5. 创建自定义命令，用于自动化重复性的开发工作流。6. 通过 MCP 服务器扩展 Claude Code，引入浏览器自动化等能力。7. 配置 GitHub 集成，实现自动化的 PR 审查和 Issue 处理。8. 编写 hooks，为 Claude Code 添加额外的行为和能力。访问：anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action#HOW I AI# #程序员#

73. 有网友问 Claude Code 作者 Boris：如何有效审查 AI 生成的代码？Boris 给了 3 条经验技巧：1. 默认使用 Plan 模式。2. 给 Claude 提供一种验证其输出结果的方法，比如单元测试、Claude Chrome 扩展程序，或者 iOS/Android 模拟器。3. 使用 /code-review 来自动化大部分的代码审查工作。对 Claude 生成的代码保持与人类写的代码相同的标准。

74. AI 是否能成为我们的「赛博大脑」，在记忆存储、信息处理与隐私伦理的边界中，我们准备好了吗？

75. ChatGPT真的是P人的救星啊，能让生活更有条理。分享“家务自动化”的Prompt ：- 给我设计一个适合我们X口之家的“家务自动化系统”。内容包含：每日流程、每周节奏、孩子参与方式、AI 自动提醒、最适合的家电。-对我们家来说，哪三件家务应该优先自动化？为什么？- 帮我设计一个适合高收入家庭的“家务外包 + 自动化组合方案”。#人工智能#

76. 小红书全自动工作流：一键生成文案、封面、视频并自动发布，实现24小时无人运营！

77. 卡片大小的AI 办公神器,真能解放劳动力？"出门问问TicNote深度体验报告

78. VibeCoding

79. Vibecoding

80. Vibe Coding

81. 纯小白福音！Vibe Coding 0基础到上手超详细教程

82. Vibe Coding

83. 小白如何快速上手Vibe Coding

84. 讲座回顾 | 基于AIGC的自然语言编程

85. AI时代编程进化史

86. 【10-14】用自然语言构建AI自动化流程与智能体

87. 从代码到对话

88. 告别重复劳动

89. 咪鼠 AI 键鼠

90. 恒小花

91. 自动化脚本

92. 从执行者到指挥官

93. 自动化脚本

94. 职场低效的 6 个坑，AI 都能快速解决！帮你把时间抢回来

95. 自动化脚本 24h 执行

96. 2025AI+Word 神技巧

97. AI 自动化实战

98. 当“邮件智能体”遇见纪检监察

99. AI自动生成个性化邮件

100. 邮件混乱拖垮团队效率？Zoho企业邮箱工作流自动化实测翻倍

101. 定制你的数字世界

102. 5分钟Vibecoding，搞定几百张图片去重，创作时间节省50%

103. Vibe Coding革命

104. Vibe Coding - 零成本使用claude code 、gpt-5、grok-code-fast-1编程

105. 别傻傻写代码了！用Vibe Coding这个方法，10分钟验证你的产品梦

106. Vibe Coding让快成了常态，最容易翻车的其实是架构决策

107. Vibe Coding 中文指南

108. Vibe Coding

109. 轻量自动化实战

110. 零代码自动化革命

111. 普通企业别乱砸钱搞 AI 了用 OpenClaw 零代码落地，轻松降本增效 30%+

112. 惊了！AI开发不用PRD，零代码Demo跑通全流程，效率直接暴涨40%

113. 与 AI 共舞

114. AI不是对手，是战友！3种协作模式让职场人从执行变身 “指挥官”

115. 当AI成为你的"工作副驾驶"

116. 人机共生时代

117. AI协作新纪元

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133. Vibe Coding|AI编程学习笔记

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138. Vibe Coding（氛围编程）哪家强？

139. 一篇92页大模型Vibe Coding技术全面综述

140. 法律人的新神器来了：Vibe Coding不用编程也能干法律的活

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151. 2026 AI 开发封神！我整理了 10 条万能提示词模板，Android + 前端直接复制起飞

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156. 2026必看！10个AI提示词模板，60秒写出专业内容，普通人也能逆袭

157. AI 编程实践：10个快速提效进阶的实战技巧

158. 立刻开始学习Vibe coding！真的！求你了听我的！

159. 核心技能：如何撰写驱动AI批量生成的高效“提示词”？

160. 新手必学AI提示词教程：7步万能模板+跨行业套用，告别答非所问

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162. 字节AI操作：AI生成测试脚本，效率拉满

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165. AI时代职场生存指南：如何成为不可替代的"人机协作专家"

166. 从个人提效到组织转型：一套完整的AI办公能力进阶指南

167. 高效回复所有邮件：AI如何帮你清空收件箱

168. Windsurf 1.12.33重磅更新！全面支持Gemini 3，AI编程进入新纪元

169. 关于 Vibe-Coding 和 AI Agent 的 18 个使用技巧！

170. 【国语】N8N自动化精通：构建无代码AI驱动自动化教程

171. 【中配】这些AI光标技巧让我成为更优秀的独立开发者 - Edmund Yong

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173. vibe coding太好玩了，发现了新大陆！文科生不会编程也能0成本 coding出静态网页，超详细流程～ #vibecoding #aistudio #网站建设 #文科生#编程

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176. 私人定制 GitHub Copilot 实用技巧

177. 邮件写到手软？摸鱼党必看！这个自动回复神器让你准时下班

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