讓 Agent 做夢:把重複工作煉成 Skill 的每週保養

Vaibhav Srivastav 的 Codex prompt 真正有趣的不是 prompt 本身,而是它把 agent 的工作後整理講清楚了:回顧最近工作、找重複流程、只把高信心項目封裝成 Skill、自動化或子代理。這很像讓 agent 睡覺做夢,把忙碌變成能力。

OpenClaw 作者用 50 個 Codex 平行審 PR:不用向量資料庫,也能吃下 3,000+ 變更洪流

OpenClaw 作者 Peter Steinberger 分享他處理大量 PR 的新流程:一次平行啟動 50 個 Codex,先把每個 PR 轉成 JSON 風險與意圖訊號,再集中到單一 session 做去重、關閉、合併決策。他強調在這種規模下,不一定需要向量資料庫;把高品質結構化報告餵進模型上下文,反而更快落地。

用 AI 管 AI:自架 Telegram AI Agent 完整工作流 (OpenClaw)

不只是普通的「如何使用 AI」教學,而是一場關於「如何用 AI 來管理 AI」的解剖報告。ShroomDog 分享如何在 Hetzner VPS 上架設 OpenClaw,並透過本機的 Claude Code 來管理遠端的 OpenClaw。三層式架構,充滿駭客精神與自動化魔法。涵蓋 Demo、安全架構、建置旅程、Auth Profile Rotation、Bug 追蹤偵探故事、踩坑精選與 Q&A。