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想知道一个爆款博主靠什么钩子留住人，最笨的办法是把他所有视频看一遍 Creator Lab 把这件事做成了流水线 Apify 抓一个公开账号的 Reels，Fireworks 或 Groq 转写语音，再让 Jev 给每条脚本打 8 个标签：主题、开场方式、钩子机制、脚本结构、证据类型、情绪诉求、建议具体程度、有没有口播行动号召 然后按主题加钩子组合筛选，对比不同钩子的互动数据，点开任意一条读逐段脚本，直接跳回原帖 脚本还会被切成钩子、铺垫、问题、举例、建议、回报、行动号召，带原文和时间点 几个我很认可的克制 Jev 只看脚本，看不到播放数据，避免被结果带着走 播放和观看分开计数，未知就是未知 作者明确写了：这些对比只描述你选的样本，不能证明某条视频为什么火 全程在本机跑，只绑 127.0.0.1，三家的 Key 全是你自己的，按量付费，Apify 那个花费上限只管 Apify 一次最多拉 1000 条，实际能拿到多少看平台，置顶和试验 Reel 会跳过，纯音乐和几乎没人声的也不进脚本分析 视频里是不用 Key 的合成演练模式，界面上写着数据是合成的 MIT 协议，需要 Node 22.9 以上和 FFmpeg

程序员老想自己把 agent 的代码看一遍才放心，这个 skill 把这份信任从"读代码"挪到"读测试报告"上，解决程序员不愿逐行读 agent 代码、又想对产出保有信任的问题 一个纯 markdown 的 skill，思路是把 agent 写的代码当作黑盒，逼它自己证明能跑。做法是让 agent 开工前先交测试计划、写完后交一份带数字的证据报告，看代码的人只审这两样。 工作流是从 Uncle Bob 那里借来的思路：代码必须闯过一整套测试关卡，测试没过就不算完成。

GitHub 上火了个 claude-video（3K Star） 这不只是总结工具，直接改变了视频制作的逻辑 丢个链接给它，AI 逐帧拆解视频，还能整理出音声。不是猜测，而是真的把视频看一遍听一遍

社交媒体有个不好的地方，就是默认大家都是开心的 其实很讨厌这种社交媒体账号 一般看一遍就拉黑了 但这种社交媒体账号都是很有流量的🌚🌚🌚

我为什么建议用 PlantUML 来写规划和文档呢？比如这个架构图用文字来写，人说不明白，AI 也看不明白，AI 写明白了，人看一遍也费脑子。改成 PlantUML，大家都没有废话。只需要使用文字描述的不到 1/5 到 1/6 的 token，就能精准传递描述。 使用 可以在 markdown 里随时查看。