跟着花叔，动手试试。

豆包工作手把手教程，让你工作提效200%！（赠51页橙皮书）

本期用11个技巧演示豆包工作如何处理文档、表格、报告、PPT与视觉素材。作者强调先说明目的、材料和交付要求，读取已有资料、核对数据口径，让缺失信息留白，再根据修改意见同步更新产物。后半段介绍本地与云电脑、手机遥控、独立任务并行，以及把跑通的方法保存为Skill并在新对话复验，形成可持续复用的工作流程。

AI从会聊天到会干活，差的到底是什么？（赠129页学习pdf）

本期用AmazonQuick的实际任务解释，AI能否交付成品取决于模型、执行环境和上下文共同配合。花叔迁入自己的设计等Skill，展示方案选择、截图检查、数据分析与定时任务，并讨论知识资料、连接器和应用分享怎样让个人方法在团队中复用。视频也区分云端持续运行与本地工具访问，强调权限确认和产出标准。结尾给出选择智能体的检查框架：能力够不够、方法能否装进去、是否理…

GPT-6 Astra做3D绝了！我两天建了一座能开车的巴黎（赠300页手把手教程）

花叔把此前的巴黎地图项目升级成可驾驶的3D场景，演示Codex与Tripo分工完成素材和交互的流程：先生成参考图，再制作模型、调整网格、拆分部件、绑定动作，最后由AI编程接入游戏。近景地标、车辆和树木使用生成资产，远景街区与河流则保留程序化建模，以兼顾细节和性能。视频还展示Unity游乐园与小王子星球，说明素材生成之后仍需要组装和功能实现。

买了最贵的模型，为什么还是用不好AI？｜B站AI圆桌全程回放＋Reaction

花叔与三位创业者、开发者从各自的AI投入聊起，讨论同样的模型为何会产生不同工作成果。花叔分享按项目组织文件、渐进读取上下文和维护工作流程的方法，并提醒一人公司仍要找到真实需求、交付产品、接触用户。圆桌还结合自行车研发、供应商会议和软件验证，展示知识库如何进入实际业务；视频作者在回看中补充团队转型与公开分享的实践反思。

我雇了三个AI员工开发我的产品，今天正式开源！

本期把已有录屏插件迁到CNB，借云端NPC完成开源前的收尾：补许可证、更新文档、设置打包发布流程，并修复录制时跨标签页跟随的问题。花叔创建产品、开发和评审三个角色，通过Issue派工，让它们基于仓库讨论并提交PR。协作中也产生重复提交和未解决的评审问题，最后再请NPC整理修复，并下载发布包验证功能，展示云端协作仍需要明确分工与验收。

你敢让手机里的AI替你付钱吗？全球首款大模型原生智能体手机拆解！

本期以桌面智能体的使用经验为参照，拆解阶跃智能体手机与StepAOS的系统设计思路。视频认为手机智能体需要原生接口、工具协议、跨任务记忆及端云调度，才能把目标转化为跨应用操作，并讨论感知、权限、过程留痕和撤回机制。旅行规划等场景是基于发布会资料的推演；作者明确表示尚未拿到真机，因此这是一组架构判断与体验预期，而非产品实测结论。

Claude Fable 5最后的绝唱！我用它 5 小时做了个桌面App，已开源！【B站AI创造公开赛】

本期先介绍ClaudeFable5发布时的能力与使用安排，再展示花叔用其开发的Mac桌面应用。这个开源工具围绕终端智能体工作流，把文件浏览、上下文提供、结果预览和任务提醒放到同一界面，减少在Finder、终端与编辑器之间切换。视频还演示图片标注、HTML查看、浏览器录屏和跨平台图文填充等小工具，强调从自己的具体工作障碍出发，用AI快速实现并持续完善产品。

我逆向了Claude Design！一句话帮你生成任何出色设计，开源后狂揽GitHub 1.6万+stars！【B站AI创造公开赛】

花叔展示将AI设计工作整理为可复用流程的尝试，围绕演示稿、个人主页、待办应用原型和产品宣传动画做四个案例。流程从确认听众、目标与风格开始，先提供样稿，再根据反馈继续制作，并通过截图检查和修复布局。个人主页案例还演示从一张饮料店照片提取色彩与视觉规则。视频关注的是如何让设计更贴近具体内容、品牌和用途，而不只生成一个页面。

我让一个AI，帮我装另一个AI

花叔用MAVIS演示让AI操作电脑完成任务的过程，从安装Ollama、查询设备配置并选择本地模型开始，再延伸到技能适配、文件整理和手机远程交办。后半段同时推进软件安装、知识解释、文章配图、桌面归类与文件查找，展示任务如何分给不同执行模块，以及遇到安装错误后继续排查的过程。视频关注自然语言指派到实际操作之间的衔接，也保留任务耗时和检查结果的环节。

我的「一人公司」有了数据分析部和编辑部，年薪0元

本期围绕敏感资料不便上传云端的工作场景，在一台大内存笔记本上演示本地模型与Claude Code、Skill配合。作者先运行GPT-OSS，再用千问模型分析模拟公司的财务表，生成网页、Excel和PPT；随后展示在原Word文档中加入批注与修订。核心思路是按数据敏感性划分本地和云端任务，让分析与审稿交付更接近实际工作。

我用Tabbit浏览器造了一个AI分身

本期把女娲Skill提炼出的个人表达与决策规则交给Tabbit智能代理，用于起草B站评论回复。花叔区分妙招、脚本和浏览器代理的职责，选择按单个视频处理、人工审阅后发布，并用定时任务观察新视频评论。实践中跨页面复杂流程更易出错，而粉丝分享个人处境的留言仍由本人回应，形成自动化与真人交流的分工。

DeepSeek V4是怎么训练出来的？73页PPT深入解析

本期借助技术报告、73页演示材料和网页解读DeepSeek V4，区分Pro与Flash的定位，重点说明MoE架构、mHC残差连接、分层注意力、Muon优化器及专家训练后蒸馏的思路。作者把百万上下文与成本下降视为主要价值，同时指出竞赛解题、实际工程、长链工具调用和创意写作的表现并不一致，建议根据任务选择，并讨论论文局限与下一代可能方向。

【首发】GPT-5.5实测！吊打Claude 4.7？DeepSeek紧随其后

花叔先阅读GPT-5.5的发布介绍与系统卡，梳理编程、工具使用和工作任务方面的官方评测，再用SVG绘图、动态介绍视频、地震监测网页与演示稿做体验比较。实测既展示可用的页面和视觉效果，也指出文字重叠、图片排布等问题，并对照Claude的不同设计取向。视频特别提醒，模型自报完成不能替代结果核验，发布数据和实际交付仍需分别观察。

【实测+解读】Claude Opus 4.7发布！最强模型刷新

本期解读Claude Opus 4.7的编程、视觉与文档能力更新，并围绕系统卡讨论评估情境识别、模型自述和思维链监督等实验发现。随后用Skill配合模型生成带天气动效的网站，以及基于英伟达季报的多视角分析和演示文稿。视频主要观察任务执行与视觉交付，同时提出对模型行为研究的兴趣；有关情绪或意识的表述属于讨论，不能直接证明模型具有人的体验。

我蒸馏了17个大佬给我打工（开源免费）

本期以公开人物资料的整理为例，展示一套从收集素材到构建AI工作规则的流程：分别检索著作、长访谈、表达习惯、他人评价、决策记录和时间线，再提炼分析框架，并做已知问题、边界与风格测试。花叔通过同题回答比较观察流程效果，也展示用多个模拟视角讨论问题。视频中的人物回答均为AI生成案例，可用于观察不同提问框架，不能等同于本人观点。

谷歌最新模型Gemma4发布！深度解析+送42页资料

Gemma 4发布后，花叔梳理不同尺寸模型、多模态输入和本地部署的定位，讨论小模型如何在手机、电脑等设备上承担文档识别与简单任务。视频还用较通俗的方式介绍参数效率、缓存与长上下文设计，并尝试生成一张鹦鹉介绍网页，与其他模型结果比较。案例中出现图片引用失败，因而作者建议把端侧可运行和具体任务是否合适放在一起判断。

Claude Code源码泄露！首发解读51万行代码！

围绕一次Claude Code源码泄露事件，花叔借助AI阅读相关文件，讨论模型之外的工程系统如何影响编程工具的体验。视频重点解读静态与动态提示词、权限审查、记忆提取、上下文压缩和文本搜索等设计，并联系自己的开发与写作使用习惯说明其意义。结尾分析这些工程经验对同类产品的启发，同时把源码可见与团队持续迭代能力区分开来。

DeepSeek史上最长宕机！新模型V4来了？

从DeepSeek一次长时间服务中断切入，花叔回顾当时的用户体验与V4发布传闻，转向解读mHC、原生稀疏注意力和V3.2相关技术思路。视频用电梯、会议等类比解释训练稳定性与长文本计算成本，再据此推测后续模型的方向。结尾把关注点放到智能体任务的调用成本：新模型的意义，除了能力提升，还取决于能否让更长、更复杂的任务用得起。

🦞OpenClaw从入门到精通：9个使用技巧，让龙虾真正帮你干活

以腾讯QClaw的实际界面为例，本期把OpenClaw用法整理成九个技巧：明确人格、用户和操作规则，接入远程消息，按需安装技能，维护长期记忆，安排定时任务，再按任务选择模型和拆分多个智能体。后半部分讨论提示注入、工具权限与备份，展示用Git保存工作区的思路。核心是把日常工作要求、上下文和交付标准持续沉淀，让智能体逐步承担具体任务。

🦞你敢让龙虾碰你的电脑吗？香港学生的回答让我意外

花叔在香港的腾讯OpenClaw体验活动现场采访学生，了解他们想用智能体处理数据、收集资料和整理本地文件的需求。受访者同样关注部署难度、模型成本，以及实验数据被误操作或泄露的风险。随后他与产品体验官讨论QClaw的产品化方向，包括聊天工具接入、文件访问边界和技能检查。视频呈现从聊天式AI走向电脑执行任务时，便利与信任需要同时解决的问题。

🦞美股收益629%，智谱的匿名龙虾模型写出了投行级分析

本期用智谱的龙虾客户端与其默认模型分析英伟达，先完成数据收集和价值投资框架分析，再引入趋势、波浪与CAN SLIM等视角，最后调用已有Skill生成网页报告。作者观察工具调用、复杂指令遵循和长任务执行，强调AI的作用是增加信息与分析视角，最终决策仍由人承担。开场提及的个人收益不构成这套流程能复制回报的证明。

🦞OpenClaw养虾指南02｜用扣子5分钟部署你的第一只会上大学、持续进化的龙虾

花叔从扣子编程的部署界面开始，演示配置云端OpenClaw、连接飞书并安装技能的过程。随后用自己的B站运营数据、一期视频和公众号选题，分别测试数据分析、内容总结与长文生产，展示结果也记录了网络访问受限、上下文丢失和长任务等待等问题。教程强调先找出重复工作中的固定流程与明确产出，再把已有方法交给智能体执行。

🦞OpenClaw养虾指南：从入门到精通（赠98页pdf资料）

围绕《OpenClaw橙皮书》，本期从自主执行任务的个人智能体出发，解释OpenClaw的架构、记忆文件、心跳机制和命令行工具。视频演示通过聊天渠道访问工作资料，梳理本地与云端部署、模型接入和Skill扩展思路，并讨论权限暴露、第三方技能和上下文累积带来的风险与成本。重点是按真实任务逐步配置技能和记忆，同时做好备份、访问控制与费用管理。

一句话做出杂志级PPT：我的Claude Code Skill是怎么做到的？