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自更新Skills,让AI越来越聪明 #claudecode #skills #Agent #AI编程 我的写作 Skills 用了3个月。刚开始,它只是个通用模板。现在,它记住了我所有的习惯。开头怎么写、排版怎么调、什么词不能用——全记住了。这就是自更新。 AI 最大的问题是什么?不记事。你跟它说过100遍「不要用这个词」,下次还是用。你教过它10遍「我喜欢这种开头」,下次还是忘。每次对话,都是从零开始。你的积累,全部清零。 什么是自更新?一句话:把你的反馈,变成 AI 的习惯。你说一次,它记一辈子。 自更新的价值是什么?复利。没有自更新,你每次都在付出,但什么都没留下。有了自更新,你的每一次反馈,都在让 AI 变得更懂你。用得越久,越顺手。这就是复利效应。 自更新怎么做?四步。 第一步,原理研究。自更新不是让 AI 随便改,是让 AI 按照你研究出来的原理改。比如我从 Tim 那里学到「关键词原理」:去掉无谓内容,凸显关键词,小短句,不要长段落。研究清楚,写进 Skills。这是起点。 第二步,用的时候给反馈。「这里不对,应该这样」「这个风格我喜欢,以后都这样」「这段太啰嗦了」。随时说,随时记。 第三步,看数据反馈。发布之后,数据好不好?好,分析原因,强化。不好,分析原因,调整。成功可以复制,失败可以避免。 第四步,把反馈固化到 Skills。怎么做?跟 AI 说「/自更新」。告诉它「开头太长了,控制在3句以内」。AI 自动帮你改到主 skill 里。下次自动生效。闭环完成。 为什么能做到即改即生效?因为 Skills 有一个特性:热加载。你改了文件,下次对话自动生效。不用重启,不用配置。这是自更新的技术基础。 未来不是人和AI的竞争,是人+AI 和 人+AI 的竞争。差距在哪?在于你的 AI 有没有在成长。同样用 Claude,有人每次从零开始,有人的 AI 已经积累了所有习惯。这就是自更新的力量。
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GPT-5.2-Codex评测,千行代码写在一个文件 🚀开发者必看!Codex新增Agent Skills!GPT-5.2-Codex三大编程任务实测,结果出乎意料!实战开发iOS App,它真的能取代程序员吗?到底是“生产力核弹”还是“又慢又贵”? 🚀🚀🚀 视频简介: ✅ 干货满满!OpenAI Codex Agent Skills全攻略:从零配置到实战演示,GPT-5.2模型编程能力真实水平大揭秘! ⚡️ 本期视频详细演示了OpenAI Codex最新支持的Agent Skills功能,以及GPT-5.2-Codex模型的真实编程能力测试! 📌 核心内容: Agent Skills概念解析:将AI从聊天助手升级为可控工程工具 Codex配置教程:手把手教你启用和安装Skills 三大实战测试:前端UI开发、PPT自动制作、智能体框架转换 💡 重点测试: UI复刻:耗时19分钟完成(Claude Code不到1分钟) iOS背单词App开发:耗时33分钟,多次报错修复 代码质量:2000+行代码堆在单文件,MVVM架构部分合规 ⚠️ 结论: GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4%,编程能力有提升,但速度是最大短板,简单任务可能需要5分钟以上! 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 开场介绍 - OpenAI Codex终于支持Agent Skills,GPT-5.2-Codex发布 00:52 概念讲解 - 什么是Agent Skills?将AI从聊天助手变成可控工程工具 02:47 配置教程 - 如何在Codex中启用Agent Skills功能 03:19 Skills安装 - 从Anthropic仓库安装前端设计等Skills 03:57 实战演示 - 使用前端设计Skill开发登录页UI 04:17 PPT制作 - 用Skills将文章自动转换为10页精美PPT 05:00 基准测试 - GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4% 05:36 UI复刻测试 - 19分钟完成复杂UI界面复刻 06:25 框架转换 08:41 完整项目 11:30 代码分析 12:22 总结评价 #gpt52 #codex #skills #ai编程 #ai
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用Claude Skills做了个会学习的剪辑Agent #AI编程 #剪辑 #剪映 #skills #claudecode 太香了!我用Claude Skills做了个会学习的剪辑Agent,10分钟自动剪视频 大家好,我是成峰。我花了一周时间用Claude Code的Skills功能做了个剪辑Agent,真的爽!10分钟就能自动剪一条半小时的视频。 为什么要做这个Agent? 我经常用剪映剪口播视频,但遇到两个问题: 1. 智能剪口播无法理解语义 —— 重复的片段无法识别,二三十分钟的视频自己剪很累 2. 字幕质量不好 —— 自动生成的字幕错别字多 传统工具(如剪映)= 固定工具 + 手工操作,而我要做的Agent = 自适应系统 + 自动学习。最厉害的是:它会越用越懂你,越来越快。 三个核心设计 1. Agent逻辑(4步工作流) 视频文件 → 转录识别 → 审查稿生成 → 最终视频 2. Skills技能系统 以前我把所有功能做成一个大skill,很麻烦。现在我把剪辑的5个核心任务分成了5个独立的skills: - 安装 - 剪口播 - 加字幕 - 自更新 - 其他 输入 /v,Claude Code就会自动列出这些技能,选一个就执行。原来需要10分钟的手工操作,现在只要选个菜单。 分成多个独立skills的核心原因是:人需要检查阶段性的产出。比如我要看审查稿是否正确,确认后再执行剪辑。 3. 自更新机制:越用越懂你 每次执行任务后,你给反馈,AI会把反馈永久保存到Skills里。这是我最得意的设计。 关键点:Skills从一套通用规则,逐渐变成了只属于你的定制化方案。用10次,它就知道你80%的习惯。用50次,它就完全符合你的需求。
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抓蛙师2月前
告别重复解释!手把手教你打造专属 AI 编程知识库 Claude Code Skills 简介 Skills 是什么? Skills 是 Claude Code 的预置知识模块,通过触发词按需激活。相比每次对话都要加载的 CLAUDE.md,Skills 只在需要时才加载,实现了"知识分片、按需调用"。 解决什么问题? - 告别重复解释项目架构 - Token 消耗降低 75%+ - 生成的代码一次就对,无需反复修改 - 知识持久化,不会因上下文限制而"失忆" 我的实践数据 知识库规模: ├── CLAUDE.md 248 行(每次加载) ├── 23 个 Skills 10,165 行(按需加载) └── 6 份 Docs 3,821 行(深度参考) 总计 14,234 行,但每次只加载需要的部分 Skills 分类(23个) | 类别 | 数量 | 典型 Skill | |-------|-----|----------------------------------------| | 核心开发 | 5 | crud-development、database-ops | | 前端移动端 | 4 | uniapp-platform、component-library | | 业务集成 | 5 | payment-integration、wechat-integration | | 工程支持 | 9 | bug-detective、performance-doctor | 效果对比 | 场景 | 无 Skills | 有 Skills | |------------|---------------------|-------------------| | 开发 CRUD 模块 | 30分钟 + 15000 tokens | 3分钟 + 3500 tokens | | 代码正确率 | 需多次修改 | 一次生成即可用 | 核心价值 Skills 让 AI 从"什么都懂一点的通用助手"变成"精通你项目的专属专家"。写一次 Skill,团队永久受益。 了解全栈框架更多信息,访问框架官网:https://ruoyi.plus
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