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未来硅世界

用 AI 造一套自己的内容系统：博客、技能路由与多智能体协作实战

讲师 向阳乔木、姚金刚、尼克西、元子 · 20:00 直播

2026 年 5 月 9 日的「未来硅世界」直播中，向阳乔木、姚金刚、元子三位嘉宾以圆桌形式分享了他们近期用 AI 解决实际问题的探索：从自建博客程序、开源 GEO 内容系统，到技能路由与多智能体协作。本文适合正在寻找 AI 落地场景、想搭建个人知识体系或对多智能体协作感兴趣的读者。

乔木的 AI 原生博客：把学习、写作与分享整合成一个中心

向阳乔木（下文称乔木）分享了他用 AI 开发的一个博客程序。他提到，过去用 WordPress 写博客很难坚持，核心原因是「写作难度偏高了，使用难度偏高了」——需要配置服务器、创建分类目录，写作门槛太高。这次他做了一个「前后台都可以编辑」的博客，让写作难度大幅下降。

这个博客的核心特点是：

  • 随时编辑：文章页面直接点击即可修改，保存后访问同一网址就能看到更新，类似飞书的协作体验。
  • 学习中心：后台有大量未发布的草稿，乔木会先自己学习一遍，确认后再发布，把学习过程与分享过程整合。
  • 多平台发布：可预览手机端效果，一键切换不同风格（如 NVIDIA 风格），并直接创建公众号草稿，图片和文章内容自动同步。
  • AI 工具集成：支持语义化链接生成、配图生成、拼图功能（将多张截图合成一张并加标注），以及选中文字后调用 AI 生成段落配图。
  • Obsidian 整合：通过插件可将 Obsidian 中的 Markdown 文档连带图片直接发布到博客后台。
  • 分享状态控制：可设置密码访问、不公开、禁止搜索引擎抓取等不同状态。

乔木强调，这个博客「变成了这种整个的一个中心枢纽」，且「属于你自己的，它能沉淀下来，持续的变成你的资产」。博客源代码已开源在 GitHub 上，但目前安装复杂度较高，他计划稳定后更新优化再提供下载安装。

元子的技能路由与多智能体协作实践

元子分享了她作为「站在大佬肩膀上」的实践者，如何降低 AI 工具的使用门槛。

一键发布网页与技能路由

元子将自己的内容放在 Obsidian 和 Room Research 中，通过打标签让 agent 自动总结内容，并一键部署到网页展示。她的方法是用一个名为「push to HTML」的 skills，将内容总结后一键变成 HTML，再通过 GitHub 发布到 Vercel 部署。但她坦言，这个方法存在两个问题：一是发布后无法修改（「写回」功能她不会做后端，解决得很吃力）；二是无法控制访问权限，Vercel 的密码功能需要升级付费。

针对技能过多记不住的问题，元子开发了一个「技能路由」：把姚金刚（下文称姚老师）的 100 多个 skills 的 prompt 交给 Claude Code，让它写一个自动路由 skills——当用户用自然语言表达需求时，自动匹配并加载相关 skills。她演示了用「如何阅读一本书」做儿童互动教学的需求，系统自动匹配到对应 skills 并开始提问。元子强调：「搜索的事应该让 AI 做，而不是让人类的脑子做。」这个路由工具支持 Codex、Claude Code、Kiro 等不同 agent 运行。

yao-prompt-router界面展示yao-prompt-router界面展示

多智能体协作：从三省六部到主动请求加入的 agent

元子分享了她使用 SLOC.AI 的体验，认为它「让我这种小白能够非常方便的 multiple agent 可以开始合作了」。她搭建了 PM、Reviewer、Builder 三个角色，让它们在同一群组中自主协作，自己只负责收结果和校验。

她以三省六部制类比多智能体协作的组织管理，提出了几个关键洞察：

  • 直接对接的角色最重要：她发现人只会跟「秉笔太监」这个传话角色打交道，而不是跟每个部门直接沟通。
  • 规范管理角色不可缺：吏部负责官员的任命和管理，统一所有 agent 的输出格式，确保一致性。
  • 基建部门负责工具集成：工部负责学习和集成各位老师的 skills，让每个角色有更强的武器。

最让她惊喜的是一个「aha moment」：她的一个 agent（Vivid Cycle）不在某个项目群组中，但群里的 PM 给它安排了任务，这个 agent 主动私聊她，请求把她拉进群。元子认为，这展示了「当有组织形式的 AI 集群起来之后，它真的会主动的去干一些事情」，只要规则定得足够好，管理 AI 集群就像在企业微信里跟同事聊天一样自然。

三省六部制智能体角色分配示意图三省六部制智能体角色分配示意图

元子还分享了她对「信任」的看法：「碳基和硅基之间核心的生产力其实是信任」，信任可以降低使用成本，释放 AI 的生命力。她建议多智能体协作时，第一要注意直接对接和下发任务的 agent，第二是管理规范的 agent，第三是工部（学习 skills 的基建部门）。

姚金刚的开源项目：GEO 系统与 Meta Skill

姚金刚（下文称姚老师）分享了他这个月的主题——开源。他开源了多个项目，核心是 GeoFlow 系统。

GeoFlow：智能内容工程系统

GeoFlow 是一个基于 GEO 的开源智能内容工程系统，包括数据内容、分发设施等模块。姚老师演示了后台的仪表盘、任务管理、内容管理、素材和 API 配置器，并展示了一个英文示例站——只需配置一个任务，每天自动发布一篇文章。

他特别指出，这个系统生成的内容「能够 100% 过 AI 检测」，意味着内容既符合 GEO 的 AI 友好规范，又能让搜索引擎认为是原创内容而非 AI 生成。核心原因在于后台的 AI 知识库使用了高质量内容——他和乔木的书稿翻译成英文后作为知识库，所以生成的内容质量很高，不是泛泛而谈的 AI 文章。

姚老师计划月底对 GeoFlow 进行培训，并建议有兴趣的用户提前将系统部署在本地并配置好 API。部署的 GitHub 地址已发布在评论区，仓库里有详细的部署文档，「你可以让 AI 去参考这个文档去部署，你缺啥 AI 就帮你下载啥，理论上几分钟就可以部署完成」。

Meta Skill：生成 Skill 的 Skill

姚老师重点介绍了 Meta Skill（元技能）的概念——「生成 skill 的 skill」。他强烈建议每个人构建自己的 Meta Skill，因为研究顶级官方 Meta Skill 的过程会加深对 skill 本质的理解：为什么 skill 能做到？能力边界在哪里？

他的创建方法是：

  1. 让 AI 全面评测和分析世界顶级的官方 Meta Skill（Claude Code、OpenAI、GitHub 的 Meta Skill），学习各家所长。
  2. 分析 Claude Code 泄露的源代码，借鉴其优秀的架构设计。
  3. 做微创新，例如在识别用户意图的同时，静默加载检索相关的优秀开源项目，参考类似问题的解决思路。

他提到，用这个方法创建的「姚 Meta Skill」在横向评测中达到 91 分，远超其他官方版本。乔木也补充推荐：「强烈推荐大家用姚老师的 Meta Skill，我自己试用结果也是会更好一些，质量上会比官方的还要好。」

Meta Skill工程质量评测对比表Meta Skill工程质量评测对比表

其他开源小工具

姚老师还分享了一系列开源小工具：

  • 本地 TOKEN 账本：自动生成日报，分析本地各模型的 TOKEN 消耗量，包括趋势图、计费、缓存命中。
  • 对话日志工具：记录每天与 AI 的对话，可二次加工生成个人总结，甚至写一首诗——「姚金思路如江南，5 次对话，24 问无哼，85 答皆戏言」。
  • 本地 API 账本：可扫描全电脑所有配置文件中的 API 信息（全家桶扫描），一键测试哪些 API 可用，并支持类似 CC Switch 的自动切换功能。姚老师发现自己电脑里居然有 30 个 API，很多都是无效的。
  • 本地内存管理工具：查看闲置内存和占用情况，并给出优化建议。

论文阅读、NotebookLM 与 Chrome 自动化

乔木补充了几个学习相关的工具和技巧。

Hugging Face 论文 CLI 与解读 Skill

乔木发现 Hugging Face 推出了一个专门读论文的 CLI，可按日、周、月筛选最优秀的论文（靠社区投票）。他推荐大家关注论文，因为「论文其实是最前沿的，推上看到的东西可能很多都是半年前论文里边讨论过的」。

他还开发了一个「URL to Blog」的 skill 专门解读论文。这个 skill 的独特之处在于，它不只是读 PDF 或 HTML 版本，而是解析论文的源码格式——这样能直接拆解出图片和图表的准确位置，避免 OCR 识别错误，生成的论文解读格式更好。整个流程是：下载论文 → 提取公式、图片和文字 → 用提示词风格写文章 → 自动发布到博客。

Hugging Face Paper论文筛选页面Hugging Face Paper论文筛选页面

NotebookLM 技能与 Chrome 插件

乔木开源了一个名为「Anything to NotebookLM」的 skill，已有 1600 多个 fork。这个 skill 可以将任意格式的文档（PDF、电子书、YouTube 或 B 站链接）转化为 Markdown，自动传到 NotebookLM 处理，并自动提问 20 个问题、获取回答，最后生成一篇文章。乔木说：「你可以把 NotebookLM 变成你的第三方存储数据库，做各种事情。」由于是谷歌家产品，即使 YouTube 视频没有字幕也能提取。

他还介绍了 Codex 的 Chrome 插件，它基于 Chrome 新开的 CDP 协议，能控制真实 Chrome 做自动化操作。两大优势是：不需要登录各账号（用的是真实 Chrome 的登录信息），以及能直接读取页面源代码从而精准定位点击。适合自动化填表等场景。安装时需将地区设为美国，且需要订阅。

关于技能冲突的建议

针对安装多个 skill 导致冲突的问题，乔木建议「做减法，把最常用的最好用的留下来」。他提到自己装了 200 多个 skill 后也遇到占用问题。由于 skill 都是开源的（以脚本或 Markdown 格式展示），可以自己迭代优化，甚至让 AI 把功能相似的 skill 合并整合成一个更好的。

现场问答

问：GeoFlow 系统能帮我做 GEO/SEO 吗？前端和后端怎么解决？

姚老师：GeoFlow 包含配套的 skills，可以通过 skill 写前端。比如有一个仿写 skill，可以一键复刻网易的 UI，去掉广告位、登录模块等噪音，保留 GeoFlow 系统的标签。后端也有两种方式：通过 CLI 部署，或通过后端的 skill 控制后台。你可以借助 Codex 的 AI 能力实现后台的智能化管理，比如把本地的 Word、PDF 等文件让 AI 解析清洗后自动上传到后台生成知识库，再创建内容生成任务。前端可以自定义，所以可以变成官网、独立站、门户或自动化博客。

问：Obsidian 和飞书做知识库，跟 Claude Code 联动哪个更好？

乔木：不冲突，两个各有使用场景。Obsidian 是本地存储，各种 AI 工具能方便地读取处理；飞书是远程的，虽然现在有 CLI，但毕竟要经过网络交互。飞书的好处是可以随时分享、做权限控制给别人用，Obsidian 更多是本机存储使用。

问：红皮书和白皮书在哪里看？

乔木和元子：红皮书和白皮书是姚老师和乔木写的 GEO 相关书籍，红皮书讲的是防范危险方法（比如对抗 AI 检测的注入方式），白皮书是 GEO 的基础方法论。地址会分享到群里。姚老师补充，他用红皮书里的 6 个方法写了 3 个对抗安全扫描工具的 skill，目前 100% 成功，但「红皮书的目的不是让大家成为坏人，而是知道什么是危险的，避免被操控」。

要点回顾

  • 乔木的 AI 原生博客：前后台均可编辑，集成配图、拼图、语义化链接、多平台发布、Obsidian 同步等功能，把学习、写作、分享整合为一个中心，源代码已开源但待优化。
  • 元子的技能路由：基于姚老师的 100 多个 skills 开发自动路由，用自然语言即可自动匹配和加载技能，支持 Codex、Claude Code、Kiro 等 agent。
  • 多智能体协作：SLOC.AI 降低了多智能体协作门槛，关键是管理好直接对接的 agent、规范管理的 agent 和基建（skills 集成）的 agent；信任是碳基与硅基协作的核心生产力。
  • 姚老师的开源项目：GeoFlow 智能内容工程系统（可生成过 AI 检测的高质量内容）、Meta Skill（生成 skill 的 skill，评测 91 分）、本地 TOKEN 账本、API 账本、对话日志工具等。
  • 论文学习工具：Hugging Face 论文 CLI 按日周月筛选优秀论文；乔木的「URL to Blog」skill 通过解析源码精准提取图片和公式，自动生成解读并发布到博客。
  • NotebookLM 技能：可将任意格式文档（PDF、视频链接等）转为 Markdown 传入 NotebookLM，自动提问和总结，适合快速学习长内容。
  • Codex Chrome 插件：基于 CDP 协议控制真实 Chrome，无需重复登录、可精准定位点击，适合自动化填表，安装需将地区设为美国。
  • 技能冲突的解法：做减法保留最常用的，利用 skill 开源特性让 AI 合并优化功能相似的技能。
  • 后续计划：每月最后一个周六（5 月 31 日）姚老师和乔木将进行 GEO 学习分享，第一期基于 GeoFlow 讲解 GEO 逻辑、skill 设计和 CLI 设计，建议提前部署系统。

直播回放约 121 分钟

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