Arsenal Topic
Skill
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核心洞见
群友复盘了一套多 Agent 内容生产与发布流水线:Codex 写大纲、GLM 写正文、GPT 配图、DeepSeek 操作博客上传配置。
群友将模型的过度防御、过度设计追溯到AGENTS.md等核心文档:不同阶段写入的规则互相冲突,会让智能体束手束脚。
群友分享了用VS Code插件自动给停止编码的智能体发送“继续”的思路,并实测原本面向Claude的动作也影响到了Codex。
开源桌面工具 Tatai 用统一事实源、过程留痕和影响范围重验,尝试解决多 Agent 换会话失忆、互相覆盖及验收证据对不上等问题,数据保存在本机。
群友反馈微信输入法受网络影响明显,既有长段语音转写因网络错误全部丢失,也有内容未修正就自动发出的情况。
Midjourney发布图像编辑一致性版本后,群里对它是否过时产生了分歧。
针对从视频反推简单剧本的需求,群友给出豆包配合 ffmpeg 和 fast-asr 的工具组合。
群友分享用 video-shotcraft Skill辅助 Opus 5.5 直出视频,把复杂提示词封装进可复用工具。
群友将男友视角的内容生成封装成 skill,再接入带货知识库和具体产品,形成可商用的内容方案。
群友因会员价格和额度不足讨论拼用 Codex,现有反馈是项目可放在各自电脑的独立文件夹中,其他电脑看不到本地项目。
CCSwitch 改写 config.toml 后若出现“Model provider custom not found”,可把配置中的 provider 改回 OpenAI 恢复使用。
群内分享的案例称,一位 00 后在无编程基础的情况下,用 151 天做到 26 万元收入并获得 500 万元投资;补充信息是其第一个开发客户后来成为投资人。