小红书 / AI 工具 + Skill 教程合集

小红书 vibecoding 创作者最实用的工具教程。Skill 体系大爆发:雅思、画图、批量视频、情报系统全都用 Skill 解决。

一、Claude Code 像素小人特工(VS Code 插件)

"Claude Code 升级成像素 AI 特工了。"

赛博老板监工 AI 干活体验:

AI 写代码 → 小人狂敲键盘
AI 查文件 → 小人看书
AI 等输入 → 小人头上冒对话框
触发子代理 → 像黑客帝国一样原地闪现,完成任务后突然消失

插件:免费开源,直接在 VS Code 中搜索安装。

二、Codex + Remotion 制作粉丝暴涨动画

SOP

新建窗口 → 安装 Remotion 插件
输入提示词(规格 + 素材 + 画面 + 动画逻辑 + 节奏 + 实现)
发送从抖音截取的长图头像图片 → 提取头像和名称应用到提示词
生成视频
迭代调试(第一稿方向反 / 图标小)
第二稿改善但需继续调
导入剪映 → 倍速增减 + 音效 → 导出

核心心法

"生成动画的过程不是一次性就能完成的,需要见到效果之后再进行调试。"

三、Vibe Marketing — 用 Skill 批量做视频

为什么 Skill 优于 N8N(关键)

N8N	Skill
多次请求不同模型(图像/文本/视频)OK	同样能力
拼视频步骤麻烦	可直接调用本地的拼接工具
工作流可视化	SOP 化 + 本地资源调用

"Skill 不仅能将流程性、批量性的工作 SOP 化,还可以非常方便的去调用本地的各种文件,然后去使用一些非常好用的本地的服务。"

Skill 批量视频 SOP

前提:你这一类视频的套路必须非常明确
建议:提前在社交媒体找业务爆款视频,把它非常套路化的拆解出来

具体步骤:

打开 Claude Code → 输入完整流程
给基本图片 → 生成提示词
生成视频独有的分镜图
按台词长短切分多个视频
批量生成多个视频
本地 FFmpeg 拼接合成
指定文件夹保存所有过程内容(方便调试 check)

提示词技巧

第一次输入提示词时,不用让它直接干活,让它先理解一下需求 + 跟你讨论 + 它给你提的问题你都跟它说清楚 → 成功率更高。

"我这条提示词生成的 Skill,基本上测试的第一次就完全跑通了。"

四、自动化情报系统(自进化 + Kafka Auto-Belief)

核心功能 1:采集信号

每天点击采集和评分 → 系统扫描十几个信号源 → 找出约 10 条最重要、最值得关注的信号。

核心功能 2:自进化打分(Kafka Auto-Belief 借鉴)

用户行为:

每条信号打分(偏新闻 → 低分;垂直 + 具体报告 → 高分)

系统进化:

点击"进化"按钮 + 选模型(如 Office)
根据近 7 天评分进化
生成进化报告(如"减少融资收购新闻篇幅" / "给高分需要直接理由")

借鉴 Kafka 写的 Auto-Belief 进化逻辑 "只要它不断的进化,那它给出的信号就会越来越符合我的要求。"

五、用 Claude Code Skill 不报班雅思 7.5(完整 SOP)

成绩

两个月 / 每天 2 小时 / 不报班 = 雅思 7.5

听力 8.0
阅读 8.0
写作 7.0
口语 7.0

3 个 AI 工具

工具	用途
Claude Code Skill(自己开发)	诊断水平 + 规划计划 + 批改作文 + 阅读错题分析 + 口语素材准备
Gemini Live(或 GPT 语音)	当雅思口语考官,纠正语法/词汇/口音
NotebookLM	真题理解 + 生成播客练习听力

备考策略(关键认知)

7.5 总分只需要 7.25 → 7 分只需要 6.75 → 不需要每科都好

80% 时间分给听力 + 阅读(中国学生擅长) 写作 / 口语拉到及格线(6-6.5)(中国学生均分最低)

通常听力好 → 口语也好(绑定)

完整 SOP

Step 1: 诊断

做 1 套真题 → Cloakco IELTS Diagnose Skill 接收数据 + 算分 + 错题分布 → 生成每天每周个人计划 + 报告

Step 2: 口语训练(IELTS Speaking Skill)

核心思路:把雅思口语庞大话题库聚类成 5 个万能故事。

1. Claude Skill 帮整理口语素材 → 生成 5 个万能故事
2. 把素材放 NotebookLM → 生成播客 + 双人对话
3. 把素材给 Gemini Live → 当作 1-on-1 口语教练
4. 对话完反思 + 复盘
5. 每天对话 → 一个月后口语显著提升

"Gemini Live 在这里就是你的一对一口语训练教练,大概练一个月左右,你的口语就会变得好很多。"

Step 3: 写作训练(IELTS Writing Skill)

最有价值的部分:

1. 把真题下载 → 喂给 Cloze
2. Cloze 知道什么是 8 分水平写作
3. 帮你修改文章 → 靠近 8 分
4. 4 个维度评分(雅思官方)
5. AI 评分偏高:AI 7.5 ≈ 真考场 7 分

"Claude Skill 基本上就可以作为你一对一的写作教练了。"

Step 4: 阅读训练(IELTS Reading Skill)

核心:同义替换能力。

Skill 3 大功能:

错题分析
精读训练(长句拆解)
专项训练(同义替换)

对话格式:"我今天要进行错题分析"/"我要精读训练"

Skill 自动提取:文章中不懂的句子 + 词汇 → 整理成文件夹 → 打印背诵

Step 5: 听力训练(传统为主)

AI 帮不上太多,核心还是重复 + 精听真题 + 磨耳朵。辅助:NotebookLM 生成播客 / Claude Skill 分析听不出的词汇。

整体成本对比

路径	花费	时间
报班	几千-几万	6+ 月
AI 自学(本 SOP)	200 元	2 个月(6 → 7.5 分)

六、Obsidian Skill 画图

背景

Obsidian 创始人发的 Skill
推特上超级火
10 秒钟画完 H16Z 英文长文逻辑图

安装(10 分钟)

1. 找 Obsidian 老板的 Github 仓库
2. 把仓库地址复制到 Claude Code
3. "帮我安装一下这个 Skill"
4. 安装好后有 3 个 skill,画图用的是 chemist skill

使用

1. 告诉 Claude Code:"用 chemist skill"
2. 贴上要图解的文章地址
3. 自动开始画图
4. 第一次是英文 → 让它改中文 + 保存到 Obsidian 默认仓库
5. 整个过程跟 Claude Code 对话 3-4 次

七、HTML 高级 PPT(3 设计感技巧 — 小壮)

适用人群

非设计背景 + 时间紧 + 经常做 presentation

技巧 1:AI 结构化输出

原始资料一大坨 → AI 提示词 → 每页 PPT 内容 + 清晰逻辑
省掉整理环节

技巧 2:审美投喂

1. 整理 10 套高质量 PPT 模板
2. 找喜欢的截图丢给 AI
3. 提示词:照这风格生成
4. 抽两次卡 → 创意审美 + 精良排版

技巧 3:二次编辑

直接在 AI 对话框输入提示词 → 像在 PPT 里一样修改 HTML 文案和图片

八、Google POMLY — AI 营销工具

适合:做品牌做营销的小伙伴。

3 步搞定:

输入企业网址(或参考品牌网址,如霸王茶姬)→ AI 分析业务 + 视觉风格 → 品牌档案(颜色/字体/美学/图片素材/品牌价值观/业务概览)
简单描述营销创意主题 → 几秒生成 3 组海报(每组 4 张不同风格)
图像编辑器:替换底图 / 改文字 / 颜色 / 字体 → 下载

几天的工作 → 10 分钟搞定。

九、零基础看懂 Karpathy 的 nanochat(243 行复现 LM)

Karpathy 新作

243 行代码 = 整个 LM(完整模型)。

Karpathy 原话:"整体的算法其实就是这么多"
GPT 多出来的几十万行代码,都是在想办法让整体的模型跑得更快

零基础理解工具

用提示词让大模型生成 MicroGPT 模型解读器:

10 个模块(每次点击运行,无需安装软件,浏览器直接跑)
每个模块新词解释
学生和老师的比喻(比如反向传播 = 老师批改填空题,有了批注下次知道怎么改)

十、Gemini + Antigravity 手搓双端游戏

(标题信息,内容待补)

Antigravity = Google 推出的新工具,可双端开发游戏。

十一、一个礼拜用 Gemini 搓了回合制游戏

(标题信息)

类似 Vol.3 ARPG 挑战,只是用 Gemini 而非 Codex。

关键工具汇总(B3)

工具	用途
Claude Code + Skill 三件套	通用 AI 编程,SOP 化复用
Remotion	程序化视频生成插件(配 Codex)
FFmpeg	本地视频拼接
Cloakco IELTS Skill(Diagnose/Speaking/Writing/Reading)	雅思一对一 AI 教练
Gemini Live / GPT Voice	口语训练 1-on-1 教练
NotebookLM	真题理解 + 播客生成
Chemist Skill(Obsidian 创始人)	10 秒画文章逻辑图
Google POMLY	品牌营销创意素材
Antigravity	Google 双端游戏开发工具
Karpathy nanochat 243 行 LM	0 基础理解 GPT 原理