一个人，7个AI Agent，月入18800美元 在 @artic_ai 看到这个案例， Claude Code 搭了7个Agent，自己一个人卖 landing page 给本地小商家，47个客户，每个400刀 7个Agent分工： ▸ Scout — 每天扫220个Google Maps商家，找出没网站或网站还停在2014年的，日产30个线索 ▸ Diagnoser — 给每个线索生成诊断报告和定制话术 ▸ Builder — 每天自动出3到5套完整landing page ▸ Filmer — 每条提案自动生成10秒竖版宣传视频 ▸ Pitcher — 每天在4个渠道发30条消息，回复率14% ▸ Checker — 发之前自动审一遍，别把错的发出去 ▸ Mobile — 住在iPhone里，老板在地铁上也能回客户，自动约Calendly 整套系统只有交易超过3000刀或者回复率跌破12%才会叫醒他。其他时间全自动跑 成本：API每月480刀。收入：18800刀 没有团队，没有销售，没有服务器。只有一台MacBook、一部iPhone、一个API Key

Drawell这个网站是我最近做的最快的网站之一了，工作流也非常简单： 1. 首先当然是先把Drawell做完，然后在Codex里打开这个项目，告诉他我要做一个网站作为landing page，然后生成一张它认为可以合理展示的网站效果图 2. 跟Codex校正这张效果图，直到效果满意 3. 把网站效果图的具体元素拆解出来，比如分成关键页面的3-4张效果图 4. 把所有的参考图和背景图通通给Claude code 5. 有一些细节还原问题，我会倾向于发到Paper进行手动修改，效率更高，改完再发回Claude code，基本就完成了 整体时间大概在一天吧，其中很多内容包括FAQ，Privacy的内容都是让AI基于对项目的理解自己写的。当然前提也是我认为不需要在这个网站上投入很多精力，所以这种效果我能接受，就点到为止了。

我找到一个很适合做 AI 前端设计参考的项目：它不是单纯教你写提示词，而是直接用 Claude Code SDK 加 GLM 4.7，一口气生成 100 个 landing page，用来测试一套 Skill 到底能把页面做到什么水平。 github: 现在很多人用 AI 写前端，最大的问题不是「写不出来」，而是写出来的东西太模板、太空、太像默认库。 这个项目的意义是给你一个 benchmark：同样是简单需求，AI 到底能不能做出更完整的视觉系统、响应式布局和动效体验。 主要功能： 1. 用一批结构化 prompt 自动生成 100 个完整页面。 覆盖 SaaS、电商、金融、教育、医疗、地产、旅游、AI、媒体等多种场景。 2. 集成 UI/UX Pro-Max Skill，用来观察 AI 生成页面的设计上限。 3. 支持 GLM 4.7 和 Claude Code SDK 的自动化生成流程。 4. 可选接入 Playwright 截图，方便做批量视觉检查。 5. 支持断点续跑，已经生成过的页面会自动跳过。 你可以看它怎么拆页面、怎么组织视觉层级、怎么把一句需求变成一个完整网站。

在 Claude Fable 5.1 的帮助下，将我的 Web 相关的项目都整合进一个 monorepo 了。 其中包含： 的 web、browser extension、desktop、mobile 几个产品的 landing page Grain（自用的网站访问统计分析小工具）的 web 这样就能有同一套 UI 组件库、设计 token，甚至框架版本、发布工作流等。就更好迭代和复用了。 在这样的架构下，并行地再增加 5 个项目也不成问题。只要有 Token 和时间。

AI 领域一些顶级的博主， 我选出了必须关注的 12 个 AI 头部账号，第一波⬇️ AI 变现必看：@eptwts LLM / AI 研究必看：@karpathy AI Agent / OpenClaw 必看：@steipete 独立开发必看：@levelsio AI 广告创意必看：@AmirMushich Codex / Agent 实战必看：@miles_mazy 创业 Idea 必看：@goan999999 Vibe Coding 必看：@rileybrown 提示词及资讯必看：@dotey AI 自动化 / 系统必看：@EXM7777 AI 图像生成必看：@egeberkina AI 设计 / Landing Page 必看：@MengTo 与大师同行，关注他们并学习

产品的第一个用户正在从人变成 agent。 这不是预测，是正在发生的事。 Supabase 从 100 万开发者涨到 450 万，只用了不到 12 个月。不是因为销售团队，是因为 Bolt、Lovable、Cursor 这些 coding agent 在代码里默认选了它。 Resend 被 Claude Code 选中的概率是 63%，而老牌竞争对手 SendGrid 只有 7%。 差距不在功能，在可被机器发现和集成的难易度。 ALG 的逻辑和 PLG 完全不同。 PLG 的核心是让人类用户在体验中自己撞到 aha moment。 ALG 的核心是让你的文档、API、免费层成为 agent 能自主消费的原材料。 agent 不看 landing page，不看 pitch deck，不参加 demo call。 它读你的文档，调你的 API，看你的定价页能不能零摩擦启动。 这里有一个容易被忽略的边界条件：ALG 目前只在 developer ecosystem 生效。 agent 被赋予最多自主权的地方，就是开发工具和基础设施层。 CRM、HR、营销自动化这些品类还没发生同样的事，因为 buyer 端的 agent 信任还没建立。 但 developer ecosystem 从零到默认只用了不到 18 个月。 如果你的产品有 API，如果你的 competitor 已经在优化 token-to-value 路径，窗口可能比你想象的短。

最近发现一个挺有意思的开源工具，叫 design-taste。 不知道大家有没有发现，现在让 AI 帮忙做网站，虽然速度越来越快，但做出来的页面总有一种熟悉的味道 😂 尤其是用 Claude Code。 让它改得高级一点，换个配色、调调字体，折腾半天还是差不多。design-taste 就是专门解决这个问题的。 它有个我觉得挺实用的玩法，只需要给 Claude Code 同一份需求，它就能一次给你做出 3 种完全不同的设计方向。 比如暗黑科技风、新粗野主义、工业粗野主义。三个版本直接生成独立的 HTML 页面，放在浏览器里对比。再让 Claude Code 沿着方向把整个网站做完。 据项目介绍，它是开源的，包含 24 个 skills 和 10 个风格包。作者测试时，大概 2 分钟就做出了 3 个不同版本的网页首屏。 当然具体速度还得看项目复杂度。我觉得这个思路挺聪明的。 尤其适合我们这种不太懂代码，但偶尔又想自己折腾个网站、Landing Page，甚至链上数据看板的人。AI 写代码的门槛已经降得很低了，但怎么让它做出来的东西不像 AI 做的，反而成了新问题。 还没亲自跑过，准备找个小项目试试，看看是不是真的能摆脱那股 AI 模板味 😂 GitHub：design-taste（可搜索项目名）

推荐 @MengTo 为设计师和开发者们开源的 Skills MengTo 是 @designcodeio 和 创始人，在设计和开发结合方面有非常深的积累，他的分享必须关注起来，这个开源项目把设计指令、工作流、风格系统、抓取与调试经验都沉淀成了「四大类、75 个 Skills」 1. Codex workflows - 10 个 可复用的 Agent 操作流程（抓取、转 prompt、性能剖析、内容生产） video-to-superprompt、stitched-full-page-capture、html-to-interaction-prompts、daily-ui-inspiration-capture、optimize-web-animations、performance-profiling 2. Media - 2 个 按用途/裁切/比例挑选高质量图片素材 aura-asset-images、unsplash-asset-images 3. UI - 1 个 “像设计系统一样写 prompt”的方法论 design-first-ui-prompting 4. Web design - 62 个 落地页结构、动效系统、WebGL/3D、CSS 处理、布局系统、视觉风格 landing-page、pricing-page、gsap、threejs、tailwindcss、animation-on-scroll、globe-gl、cobejs、vantajs、progressive-blur、css-border-gradient、各种 dark/glass/skeuomorphic 风格包 ... 旗舰工作流：从参考视频到一键 HTML 1. video-to-superprompt —— 输入一段参考视频（设计稿/落地页/动画录屏），用 ffprobe+ffmpeg 抽帧，按“故事 / 布局 / 运动 / 视觉 / 技术重建 / 可访问性”六层分析，输出一个长到不看原视频也能重建的 paste-ready prompt，明确点名 GSAP ScrollTrigger、Lenis、Three.js、video.currentTime scrubbing 等具体机制。 2. html-to-interaction-prompts —— 把已有 HTML 页面（如 Aura Build 产物）拆成“单段/单动画/单按钮/单 hover/单 WebGL 效果”的可复用 prompt 文章。 3. stitched-full-page-capture —— 解决 Framer 等懒加载/滚动动画站点 fullPage 截图发白的痛点：滚动预热 → 视口分步截图 → 垂直拼接 → 用拼接图重切 section crop，并写回 manifest。配套 Playwright + ffmpeg 脚本。 4. daily-ui-inspiration-capture —— 把“浏览 + 抓取 + 参考研究 + prompt 生成”组合成每日自动循环，产出 prompt pack。 两个值得细读的 Skill 范式 1. design-first-ui-prompting 给出了一套固定 prompt 骨架：GOAL → FORMAT → LAYOUT → TYPE SYSTEM → COLOR+MATERIAL → IMAGERY → COPY → CONSTRAINTS → NEGATIVE PROMPT，并强调三个关键技巧： · “Variants > rerolls”：先锁定布局+层级+文案，再每次只改一个变量（角度/强调色/卡片排布/背景调子）。 · 2-pass 字体工作流：模型常拼错字时，先无字生成留出文字安全区，再回 Figma 排版。 · Constraints card：用 FONT / STYLE / MODE 三行小面板像 mini style guide 一样锚定输出。 2. landing-page 则示范了一个“设计 + 转化 + SEO”三合一 SOP：先收集页面目的/受众/证据/约束，再给核心结构（首屏 5 要素 → 中段论证 → 底部异议处理），列出 4 种布局选型、6 条高转化策略、headline/CTA 文案模板、逐节迭代顺序、SEO/AEO 清单和常见坑——典型地体现了“Skill = 操作规程”的写法。

做前端 Logo 动画的，可以看看这个开源项目。 叫： pixel2motion 它解决的是一个很具体的痛点： 把像素 Logo，直接转成可用的 SVG 动画。 以前设计师和前端做 Logo 动效，经常很麻烦。 要手动描矢量， 调路径， 修曲线， 再一点点写动画。 最后做出来还可能不够顺滑。 pixel2motion 的思路是： 你给它一张 Logo 图。 PNG、JPG、WebP、截图都可以。 它会自动转成可编辑的 SVG 动画资产。 不只是简单描边， 还会自动拆出语义化结构，比如： • mark • dot • wordmark • icon • text element 这样前端拿到之后，不是面对一坨死 SVG， 而是可以直接用 CSS / JS 做动效控制。 几个重点： 1. 像素 Logo 转 SVG 动画 适合把旧 Logo、截图 Logo、位图素材重新变成可动画化资产。 2. AI 辅助矢量拟合 通过拟合和 IoU 优化，提升轮廓精度和平滑度。 不是粗暴转路径，成品更适合前端落地。 3. SVG 结构语义化 自动拆分 Logo 元素，方便后续做： • 入场动画 • hover 动效 • 路径描边 • 分层运动 • 品牌加载动画 4. 一次性输出完整文件 它可以直接给出： • 静态 SVG • motion.css • 交互 HTML • motion_spec.md 前端不用从零搭结构， 拿到就能继续改。 适合用在： • 官网 Logo 出场动画 • SaaS 产品启动页 • 品牌视觉动效 • Landing Page • 前端交互动效 • 产品 Demo 展示 项目地址： 一句话总结： 以前 Logo 动效是手工活， 现在可以先让工具把像素图变成结构化 SVG 动画底稿， 前端再接着做精修。