### 技能类型 在Anthropic内部盘点所有技能后，我们发现它们可以归为九类。最好的技能恰好属于其中一类；而那些试图涵盖太多内容的技能会跨越多个类别，从而让智能体感到困惑。这不是一个权威列表，但它是一个有用的框架，可以帮助你发现自己技能库中的空白。Claude Code团队将内部技能分类后，发现可以归为九个不同的类别。
#### 1. 库与API参考 这类技能用于解释如何正确使用某个库、CLI或SDK。它们既可以针对内部库，也可以针对Claude Code有时难以处理的常见库。这些技能通常包含一个参考代码片段文件夹，以及一份Claude在编写脚本时应避免的陷阱列表。
来自 𝕏 的实时信号，经 AI 聚类分析
嘿，Hacker News 社区的朋友，我们是 Shalin 和 Kanyes，一对一起搞黑客项目超过 10 年的死党，现在是 Hyper（https://heyhyper.ai/）的联合创始人。
Hyper 是一个共享的“公司大脑”，它接入企业内部流动的信息流，让 AI 智能体和自动化流程变得更强大，最终帮人们节省时间。
大模型已经足够强大，能够（基本）承担长期、复杂的任务。
我们认为当前的瓶颈在于：这些“足够聪明”的模型，往往缺乏关于你所在公司的具体信息。
社区讨论：多人质疑知识一致性处理机制，@ianpri11和@esafak均追问冲突事实的解决方式，前者问是否依赖“最佳猜测”，后者强调技术文档中新旧信息更替频繁；@implexa_founder指出Opus 4.8已实现跨会话记忆与并行智能体调度，削弱Hyper部分核心卖点；@oliver236直接提问竞品同质化问题；@FailMore则聚焦落地效果，要求说明客户实际指标提升及RAG技术栈使用情况。
今天，我们推出 Lassie，并宣布获得由 a16z 领投的 4700 万美元融资。我们正在构建服务于小型企业的 AI，首站是医生诊所。
Lassie 目前已获全国 700 多家诊所信任，可自主运行，每月为每家诊所节省 30 小时人力工作。
为走到这一步，我们首先离开 Robinhood 和 Superhuman，亲自进入诊所办公。
以下是这段经历的经过。
我们即将开源 Krea 2。 我们希望与社区共同开发，将其打造为最优秀的开源图像模型。
最近和业内几位从业者聊下来，我越来越看好 FDE 这个方向在 AI 企业落地中的价值。这个职位也非常符合当前 AI 早期阶段的人才画像。
因此，最近我打算研发一套 FDE 主题课程——「FDE 人才培养计划」。
考虑到课程内容与云厂商的产品高度相关，包括 LLM、Agent 套件、RAG、AI 编程工具，以及存储、服务器等基础设施，因此我希望能够以课程与云服务厂商合作的方式来推进。
这样一方面可以让学员学习和实践更加方便，另一方面也能帮助大家更深入地了解云厂商所提供的 AI 服务，以及这些服务在企业场景中的实际落地方式。
如果有意向合作的云厂商，欢迎联系我（优先考虑火山引擎、阿里云、腾讯云）。
简单自我介绍一下：我是熠辉，全网 30W+ 粉丝，程序员背景，专注于 AI 编程领域的内容创作与实战教学， 有着能将技术和实战落地结合起来， 讲明白的能力。
最新消息：据报道，欧盟200亿欧元的AI数据中心计划正面临延误和资金问题。
微信视频号有个冷门红利：AI生成“农村老人的智慧语录”。你让GPT模仿“莫言体”“余华体”，写一段关于人生、亲情的大白话，再用AI生成一个慈祥老人的头像，配上慢动作BGM。 中老年人特别爱转发，一条视频可能破百万播放，视频号的广告分成相当可观。
过去几年，我的研究重点一直放在跨模态的模型与训练范式统一上。 今天，我很兴奋地宣布我们发布了最新模型，延续这一主题：Gemma 4 12B——一款密集型、无编码器（encoder-free）模型，可直接处理原始文本、图像和音频输入！
我们将为 GPT-Rosalind 系列模型引入新能力。该模型系列专为企业级生命科学研究而构建。
它将 GPT-5.5 的智能体式编程（agentic coding）与工具调用能力，同更强大的药物发现、分析、设计及实验工作流智能相结合。
发现一个有点猛的开源项目：UZI-Skill，一个专门给股票做深度分析的 AI 投研插件。
它不是把股票代码丢给大模型瞎猜，而是把 51 位投资大佬的分析框架、22 维市场数据、180 条量化规则、17 种机构分析方法揉在一起。
你可以理解成：让格雷厄姆、彼得·林奇、巴菲特、索罗斯、陈小群同台开投研会，帮你拆一只股票。
A 股、港股、美股都能看。输入贵州茅台、腾讯、苹果这类标的，它会从基本面、技术面、资金面、情绪面、风险点等维度生成报告。
还能命令行运行： python 也适合接入 Claude Code / Codex / Cursor 这类 Agent 工作流。
它不是荐股神器，也不能保证赚钱，但用来做复盘、写投资笔记、快速搭分析框架，确实很省时间。
GitHub：
Rhys Sullivan 在 𝕏 上表示，正让 Claude 协助构建一套面向 executor（执行器）的现实场景测试套件，目标是覆盖其自托管版本。
该流程包括：Claude 复制 MCP 安装命令，在终端中运行该命令，将 MCP 集成到 Claude Code、Codex 或 OpenCode 中；随后在各界面中验证认证（auth'd）是否成功。
Claude 还将测试过程的屏幕录制与 FFmpeg 合并，生成可回看的视频，链接为
Rhys Sullivan 表示该方案仍在持续扩展，团队仍在探索最优测试方式；但仅凭已实现的现实化测试，已发现多个此前未暴露的 bug；他本人高度认可这一方法。
只有使用Codex的天才程序员暂时受到影响，同时使用Claude Code的程序员工作未中断。
@BarrySong97 表示相关问题仍在调查中。
@0xdeusyu 和 @zhihe_md 均确认自身服务已恢复正常。
@vendydev 也表示服务已恢复。
公司Java和PHP团队对AI工具的抵触情绪较大，仍沿用传统开发方式。开会时有人建议后端组长亲自试用AI工具，组长回应称“下半年可以躺平然后回家了”。发帖者表示“您自祈多福吧”，并指出CTO早已有意更换该后端组长。
@coutinhoTTS称其所在公司运营与产品部门的AI应用程度已超过研发部门，令人感到困惑。
@Soren083指出，AI落地的关键在于工作流重构，需覆盖产品、UI、研发和测试全环节；但其公司原有工作流本就存在问题，AI反而成为推动流程改革的契机。
@dolphin_whb介绍，其公司管理层对新技术持开放态度：CTO从零接触AI，到亲自使用并用AI重构多个微服务，以验证AI在生产环境中的提效能力；相比之下，后端组长对此无任何反应，引发对其岗位适配性的质疑。
@FED41E39_评论称，对AI“不感冒”的技术人员正逐步被淘汰。
我用Dreamina AI的Octo与Dreamina Seedance 2.0完成了这支MV的全部视频序列制作。它能与你的画布保持同步，跟随你的创意思路运行，并将零散的故事片段自动转为动态影像。这是一种氛围驱动的创作方式。
@Just_Codly 现在能做的事太多了。
哈哈，这是一个有品味的 Skill！😍
苦于 AI 生成的 UI 还是那么“模板味”？ 我刚试了 taste-skill，给 Cursor/Claude 装上后，布局、动效、留白直接上了一个档次。
不再是那种对称死板的东西，能主动推一些有 variance 的设计。
亲测 v2 版还在迭代，但默认 skill 已经够用了。
链接见评论👇
14天，我靠跟单一个中国学生，在Polymarket上净赚32,400美元。
而他本人更离谱：48小时内，用0.90美元直接干到408,292美元，接近45万倍的回报。
他是怎么做到的？核心就一个Claude提示词，花了20分钟，搭出了一个自动化机器人。
这个机器人在Binance现货和Polymarket的CLOB订单簿之间，专门吃那大约100毫秒的报价滞后差价。
我已经把完整的搭建教程放在链接中。
钱包主页链接已提供。
AI术语正一波接一波袭来……🌊 LLM、Token、Prompt、RAG、Agent、Harness……它们从何而来？又真正解决了哪些现实问题？通义实验室正在通过一个两部分视频系列逐一拆解。这是第一部分！
如果你的朋友对AI了解不多，或许可以将这个视频分享给他们。
@aaliya_va 我们讲清楚了吗？
我现在实现一个功能一般遵循以下步骤：先用Claude Code执行plan指令生成设计文档，保存为文件后人工审阅一遍；再由Codex根据该文档实现代码；接着用Claude Code的/review指令审查代码；将review结果发给Codex，由其评估正确性并修复问题；最后用Claude Code的/simplify指令优化代码。
@Tomyu_2034 表示该流程与自己常用方式很像，差异可能仅在于提示词（prompt）的侧重点不同。
@Tomyu_2034 回复“哈哈差不多”。
@Card198454 提问：是否让Claude调用Codex命令行工具（codex cli）？
@IIInoki 回复“重度依赖”。
@OpsZywo 回复“🥲真没准”，表达不确定性。
@myroy15 回复“👏真不错”。
@atonezzz 补充：对于复杂任务，该流程会进行多轮迭代。
用户可在本地机器完整运行 CODEX，支持 Codex App、Codex CLI 及 DeepSeek V4、Gemma 4、Qwen 3.6 等开源模型，全部离线执行。
阅读全文 →文章全流程实操讲解Claude Code中的最新功能——动态工作流（Dynamic Workflows）。
作者在演示中创建了一个工作流，该工作流生成了730个Agent。运行一段时间后，DeepSeek平台提示需充值。
作者随后优化工作流，改为一句话创建方式，新版本仅生成30个Agent。使用10元额度的DeepSeek账户即可完整运行该工作流。
原文附有操作链接：
文末作者@MainCaseZ称“张总见笑了”，并建议读者尝试该功能，称其“很强大”。
CoderDaMing在𝕏上分享10个未被广泛使用的提示词技巧，每句均针对特定认知维度（如反向思考、质疑假设、指出盲点等），直接作用于AI响应的深度、严谨性与适用性。
阅读全文 →ChatGPT image2 x ACG角色睡姿挑战提示词 最近有被奇葩睡姿挑战的话题刷屏，这个题材真的很有意思，当一个人在夜晚彻底放下防备，自在得入睡来消解一天的疲惫，这个时候就不需要在意什么睡姿了，怎么舒服怎么来。
指定角色：流萤 角色所属世界观：崩壞：星穹鐵道 真实社交平台风格手机快照，凌晨两点。画面主体是 {指定角色}
@grok 你最喜欢哪个睡姿
@0xkyne 😆等你返图
有人问我，这样的一人公司每个月的AI成本是多少。目前没有使用任何中转站，全部采用官方订阅。（以下内容之后会整合进Business Plan）
Claude 20x：200美元
ChatGPT Pro 20x：200美元
Figma Pro：20美元
Google Workspace：10美元
其实我不知道那些喊token不够用的人是怎么烧的。公司目前有5个大专案，还有5个公司产品专案在同时进行。这样的订阅额度已能满足当前全部工作负载。
@dominik_btc 我需要亚太区市场营销总监
@Rav_Hedda 小猪姐带带！
@SukaTsai 多多交流！
AI 已经开始接管 Unreal Engine 5。这并非仅生成一张静态 3D 图像，而是用户通过文字描述一个世界，AI Agent 直接在 Unreal Engine 5 环境中完成构建：生成场景、摆放资产、创建 Mesh、绑定角色、制作动画，并支持反复编辑与迭代。
这个 3D AI Agent 名为 Amara，由 O1C 开发。其关键特性在于：用户不是观看预设的封闭式演示，而是实时指挥一个能直接操作 Unreal Engine 5 的 Agent。
真正被改变的不是建模能力本身，而是游戏开发的第一步。过去，一个创意要变成可玩原型，需跨越建模、动画、引擎集成、资产准备、脚本编写等多重门槛。许多想法尚未验证，就因制作成本过高而终止。
如果 AI Agent 能在 UE5 中直接搭建场景、绑定角色、生成动画，游戏开发流程可能由此重构。
@ashkan01C 指出：对开发者而言，“反复编辑迭代”的能力比单次生成效果是否精美更重要。这标志着一种真正可落地的工作流（Workflow），而不仅是一个技术演示。
作者开发可复用提示词系统，通过固定结构（高饱和单色背景、15°倾斜瓶身、3D文字、水花冰块）批量生成快消品夏季KV海报，适配线下广告与社媒多场景。
阅读全文 →GPT 5.5 Pro 调研生成了一份关于 Codex 的Goal指令如何用的文档。 仔细阅读学到了两个技巧： 1. 觉得写不好goal时，先用plan模式，让AI反问自己一些问题，让AI帮收敛写Goal指令。 提示词模板： /plan Help me turn this vague task into a strong Codex goal. Interview me for missing success
Goal指令如何用，调研报告：
用结构化、角色化、约束明确的强提示词替代‘帮我优化一下’等弱指令，显著提升ChatGPT输出质量。
阅读全文 →这相当酷，但我用 @NousResearch 的 Hermes Agent 和一个 WhatsApp 家庭群聊，一下午就基本实现了相同的功能。当我们能拥有一个功能强大的智能体（agent）运行时环境（harness），来完成其中大部分任务时，其实并不需要一个新的 AI 应用目录。
@simonch00 @NousResearch
我确信这不会阻止开发者继续尝试，但我看到越来越多的路径，最终都指向同一个目标：构建一个优秀的智能体操作系统（agentic OS），它能原生支持所有这些应用正试图实现的大多数功能。
用豆包+Gemini+Flow三工具联动，几分钟生成商业级产品动画。
阅读全文 →我们将为 GPT-Rosalind 系列模型引入新能力。该模型系列专为企业级生命科学研究而构建。
它将 GPT-5.5 的智能体式编程（agentic coding）与工具调用能力，同更强大的药物发现、分析、设计及实验工作流智能相结合。
过去几年，我的研究重点一直放在跨模态的模型与训练范式统一上。 今天，我很兴奋地宣布我们发布了最新模型，延续这一主题：Gemma 4 12B——一款密集型、无编码器（encoder-free）模型，可直接处理原始文本、图像和音频输入！
最新消息：据报道，欧盟200亿欧元的AI数据中心计划正面临延误和资金问题。
今天，我们推出 Lassie，并宣布获得由 a16z 领投的 4700 万美元融资。我们正在构建服务于小型企业的 AI，首站是医生诊所。
Lassie 目前已获全国 700 多家诊所信任，可自主运行，每月为每家诊所节省 30 小时人力工作。
为走到这一步，我们首先离开 Robinhood 和 Superhuman，亲自进入诊所办公。
以下是这段经历的经过。
我们即将开源 Krea 2。 我们希望与社区共同开发，将其打造为最优秀的开源图像模型。
最近和业内几位从业者聊下来，我越来越看好 FDE 这个方向在 AI 企业落地中的价值。这个职位也非常符合当前 AI 早期阶段的人才画像。
因此，最近我打算研发一套 FDE 主题课程——「FDE 人才培养计划」。
考虑到课程内容与云厂商的产品高度相关，包括 LLM、Agent 套件、RAG、AI 编程工具，以及存储、服务器等基础设施，因此我希望能够以课程与云服务厂商合作的方式来推进。
这样一方面可以让学员学习和实践更加方便，另一方面也能帮助大家更深入地了解云厂商所提供的 AI 服务，以及这些服务在企业场景中的实际落地方式。
如果有意向合作的云厂商，欢迎联系我（优先考虑火山引擎、阿里云、腾讯云）。
简单自我介绍一下：我是熠辉，全网 30W+ 粉丝，程序员背景，专注于 AI 编程领域的内容创作与实战教学， 有着能将技术和实战落地结合起来， 讲明白的能力。
嘿，Hacker News 社区的朋友，我们是 Shalin 和 Kanyes，一对一起搞黑客项目超过 10 年的死党，现在是 Hyper（https://heyhyper.ai/）的联合创始人。
Hyper 是一个共享的“公司大脑”，它接入企业内部流动的信息流，让 AI 智能体和自动化流程变得更强大，最终帮人们节省时间。
大模型已经足够强大，能够（基本）承担长期、复杂的任务。
我们认为当前的瓶颈在于：这些“足够聪明”的模型，往往缺乏关于你所在公司的具体信息。
社区讨论：多人质疑知识一致性处理机制，@ianpri11和@esafak均追问冲突事实的解决方式，前者问是否依赖“最佳猜测”，后者强调技术文档中新旧信息更替频繁；@implexa_founder指出Opus 4.8已实现跨会话记忆与并行智能体调度，削弱Hyper部分核心卖点；@oliver236直接提问竞品同质化问题；@FailMore则聚焦落地效果，要求说明客户实际指标提升及RAG技术栈使用情况。
微信视频号有个冷门红利：AI生成“农村老人的智慧语录”。你让GPT模仿“莫言体”“余华体”，写一段关于人生、亲情的大白话，再用AI生成一个慈祥老人的头像，配上慢动作BGM。 中老年人特别爱转发，一条视频可能破百万播放，视频号的广告分成相当可观。
发现一个有点猛的开源项目：UZI-Skill，一个专门给股票做深度分析的 AI 投研插件。
它不是把股票代码丢给大模型瞎猜，而是把 51 位投资大佬的分析框架、22 维市场数据、180 条量化规则、17 种机构分析方法揉在一起。
你可以理解成：让格雷厄姆、彼得·林奇、巴菲特、索罗斯、陈小群同台开投研会，帮你拆一只股票。
A 股、港股、美股都能看。输入贵州茅台、腾讯、苹果这类标的，它会从基本面、技术面、资金面、情绪面、风险点等维度生成报告。
还能命令行运行： python 也适合接入 Claude Code / Codex / Cursor 这类 Agent 工作流。
它不是荐股神器，也不能保证赚钱，但用来做复盘、写投资笔记、快速搭分析框架，确实很省时间。
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@simonch00 @NousResearch
我确信这不会阻止开发者继续尝试，但我看到越来越多的路径，最终都指向同一个目标：构建一个优秀的智能体操作系统（agentic OS），它能原生支持所有这些应用正试图实现的大多数功能。
用结构化、角色化、约束明确的强提示词替代‘帮我优化一下’等弱指令，显著提升ChatGPT输出质量。
阅读全文 →GPT 5.5 Pro 调研生成了一份关于 Codex 的Goal指令如何用的文档。 仔细阅读学到了两个技巧： 1. 觉得写不好goal时，先用plan模式，让AI反问自己一些问题，让AI帮收敛写Goal指令。 提示词模板： /plan Help me turn this vague task into a strong Codex goal. Interview me for missing success
Goal指令如何用，调研报告：
作者开发可复用提示词系统，通过固定结构（高饱和单色背景、15°倾斜瓶身、3D文字、水花冰块）批量生成快消品夏季KV海报，适配线下广告与社媒多场景。
阅读全文 →AI 已经开始接管 Unreal Engine 5。这并非仅生成一张静态 3D 图像，而是用户通过文字描述一个世界，AI Agent 直接在 Unreal Engine 5 环境中完成构建：生成场景、摆放资产、创建 Mesh、绑定角色、制作动画，并支持反复编辑与迭代。
这个 3D AI Agent 名为 Amara，由 O1C 开发。其关键特性在于：用户不是观看预设的封闭式演示，而是实时指挥一个能直接操作 Unreal Engine 5 的 Agent。
真正被改变的不是建模能力本身，而是游戏开发的第一步。过去，一个创意要变成可玩原型，需跨越建模、动画、引擎集成、资产准备、脚本编写等多重门槛。许多想法尚未验证，就因制作成本过高而终止。
如果 AI Agent 能在 UE5 中直接搭建场景、绑定角色、生成动画，游戏开发流程可能由此重构。
@ashkan01C 指出：对开发者而言，“反复编辑迭代”的能力比单次生成效果是否精美更重要。这标志着一种真正可落地的工作流（Workflow），而不仅是一个技术演示。
有人问我，这样的一人公司每个月的AI成本是多少。目前没有使用任何中转站，全部采用官方订阅。（以下内容之后会整合进Business Plan）
Claude 20x：200美元
ChatGPT Pro 20x：200美元
Figma Pro：20美元
Google Workspace：10美元
其实我不知道那些喊token不够用的人是怎么烧的。公司目前有5个大专案，还有5个公司产品专案在同时进行。这样的订阅额度已能满足当前全部工作负载。
@dominik_btc 我需要亚太区市场营销总监
@Rav_Hedda 小猪姐带带！
@SukaTsai 多多交流！
ChatGPT image2 x ACG角色睡姿挑战提示词 最近有被奇葩睡姿挑战的话题刷屏，这个题材真的很有意思，当一个人在夜晚彻底放下防备，自在得入睡来消解一天的疲惫，这个时候就不需要在意什么睡姿了，怎么舒服怎么来。
指定角色：流萤 角色所属世界观：崩壞：星穹鐵道 真实社交平台风格手机快照，凌晨两点。画面主体是 {指定角色}
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@0xkyne 😆等你返图
CoderDaMing在𝕏上分享10个未被广泛使用的提示词技巧，每句均针对特定认知维度（如反向思考、质疑假设、指出盲点等），直接作用于AI响应的深度、严谨性与适用性。
阅读全文 →文章全流程实操讲解Claude Code中的最新功能——动态工作流（Dynamic Workflows）。
作者在演示中创建了一个工作流，该工作流生成了730个Agent。运行一段时间后，DeepSeek平台提示需充值。
作者随后优化工作流，改为一句话创建方式，新版本仅生成30个Agent。使用10元额度的DeepSeek账户即可完整运行该工作流。
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用户可在本地机器完整运行 CODEX，支持 Codex App、Codex CLI 及 DeepSeek V4、Gemma 4、Qwen 3.6 等开源模型，全部离线执行。
阅读全文 →我现在实现一个功能一般遵循以下步骤：先用Claude Code执行plan指令生成设计文档，保存为文件后人工审阅一遍；再由Codex根据该文档实现代码；接着用Claude Code的/review指令审查代码；将review结果发给Codex，由其评估正确性并修复问题；最后用Claude Code的/simplify指令优化代码。
@Tomyu_2034 表示该流程与自己常用方式很像，差异可能仅在于提示词（prompt）的侧重点不同。
@Tomyu_2034 回复“哈哈差不多”。
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@atonezzz 补充：对于复杂任务，该流程会进行多轮迭代。
AI术语正一波接一波袭来……🌊 LLM、Token、Prompt、RAG、Agent、Harness……它们从何而来？又真正解决了哪些现实问题？通义实验室正在通过一个两部分视频系列逐一拆解。这是第一部分！
如果你的朋友对AI了解不多，或许可以将这个视频分享给他们。
@aaliya_va 我们讲清楚了吗？
14天，我靠跟单一个中国学生，在Polymarket上净赚32,400美元。
而他本人更离谱：48小时内，用0.90美元直接干到408,292美元，接近45万倍的回报。
他是怎么做到的？核心就一个Claude提示词，花了20分钟，搭出了一个自动化机器人。
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不再是那种对称死板的东西，能主动推一些有 variance 的设计。
亲测 v2 版还在迭代，但默认 skill 已经够用了。
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@Just_Codly 现在能做的事太多了。
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@coutinhoTTS称其所在公司运营与产品部门的AI应用程度已超过研发部门，令人感到困惑。
@Soren083指出，AI落地的关键在于工作流重构，需覆盖产品、UI、研发和测试全环节；但其公司原有工作流本就存在问题，AI反而成为推动流程改革的契机。
@dolphin_whb介绍，其公司管理层对新技术持开放态度：CTO从零接触AI，到亲自使用并用AI重构多个微服务，以验证AI在生产环境中的提效能力；相比之下，后端组长对此无任何反应，引发对其岗位适配性的质疑。
@FED41E39_评论称，对AI“不感冒”的技术人员正逐步被淘汰。
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@BarrySong97 表示相关问题仍在调查中。
@0xdeusyu 和 @zhihe_md 均确认自身服务已恢复正常。
@vendydev 也表示服务已恢复。
Rhys Sullivan 在 𝕏 上表示，正让 Claude 协助构建一套面向 executor（执行器）的现实场景测试套件，目标是覆盖其自托管版本。
该流程包括：Claude 复制 MCP 安装命令，在终端中运行该命令，将 MCP 集成到 Claude Code、Codex 或 OpenCode 中；随后在各界面中验证认证（auth'd）是否成功。
Claude 还将测试过程的屏幕录制与 FFmpeg 合并，生成可回看的视频，链接为
Rhys Sullivan 表示该方案仍在持续扩展，团队仍在探索最优测试方式；但仅凭已实现的现实化测试，已发现多个此前未暴露的 bug；他本人高度认可这一方法。
精选文章的中文编辑重写 · 按更新时间排列
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https://ai-pulse-lab.com/feed.xml
把以下内容发给你的 AI Agent（Claude/ChatGPT/Manus 等），它会帮你设定每日推送：
请帮我设置一个定时任务，每天北京时间 9:30、15:00 和 19:30 各执行一次： 请求 https://ai-pulse-lab.com/api/brief.json，读取返回 JSON 中的 textPlain 字段，将内容发送给我。 补充：每日北京时间 09:00、14:30 和 19:30 更新，建议更新后 30 分钟查询。可先请求 /api/manifest.json 检查 nextUpdateAt 字段。无需认证，直接 GET 请求即可。