合集 / 路线
按场景，一条线做完
单篇教程解决一个点，合集解决一条线。按顺序做完，你会得到一套能重复使用的工作流，而不是一堆收藏。
创作
写作、图像、短视频
04 条AI 写作与小说：从大纲到成稿
先用本地模型把人物卡、章节大纲和冲突点搭起来，再逐章扩写、检查人物名和时间线。不依赖付费写作服务，素材不出本机。
- 01AI 写作与小说：本地模型做人物卡和章节大纲
图像创意：从提示词到能用的图
先用免费额度或本地工具出图，再用脚本统一尺寸、白底、水印和九宫格排版。重点不是生成一张图，而是把图变成能发布的成品。
- 01小红书批量封面：用 SVG 模板和脚本一次出 20 张
- 02用三个词，生成一张自己的线稿图
短视频制作：口播、字幕、切片
从口播稿、字幕、配音到切片，用 Whisper 和 ffmpeg 在本地完成。先把一条视频做顺，再批量处理，不依赖付费剪辑软件。
- 01一条视频三个平台：批量改尺寸、抽帧和文案
- 02AI 短剧先做 15 秒：3 个镜头验 5 个穿帮点
孩子学英语：把单词真正记住
给孩子和初中生用的一组表：单词复习表、错词卡、听写清单、短语搭配表。每一篇做完，手里都多一张能打印、能存手机的纸。
- 01孩子背单词总忘：做一张 7 天复习表
- 02错两次的词，怎么让它回到下一张表：做一张错词卡
- 03一个单元的词太多：拆成每天 8 个，一周一包
- 04听写不用家长念：做一份能自己播放的清单
- 05初中：动词加介词，60 组搭配置一张表
- 06初中：12 个句型卡，写作文直接套进去
- 07一周验收单：什么时候该加词、什么时候该减
运营
自媒体、选题、文件流转
04 条自媒体自动化入门：从一条素材到每周复盘
先把 ffmpeg 装好，再把视频尺寸、封面、标题和配图处理批量做出来，最后用一份周报决定下周写什么。七篇做完，你会有一套能重复使用的内容流水线。
- 01ffmpeg 不是内部或外部命令：先查 PATH
- 02一条视频三个平台：批量改尺寸、抽帧和文案
- 03小红书批量封面：用 SVG 模板和脚本一次出 20 张
- 04批量压缩图片：100 张一次压完，原图不动
- 05给图片批量加水印：位置和透明度都能调
- 06一次生成 30 条标题：模板 + 词库 + 过滤，先不花钱
- 07每周 10 分钟复盘：把三个平台后台导出的 CSV 拼成一张周报
从选题到发布：内容流水线进阶
先把选题库和内容日历搭起来，再批量生成标题、排版发布，最后用周报决定下周写什么。一条流水线接起来，更新不再靠当天灵感。
- 01每周不知道写什么：用一张 CSV 维护选题库和两周内容日历
- 02一次生成 30 条标题：模板 + 词库 + 过滤，先不花钱
- 03Markdown 写完，转成公众号排版
- 04每周 10 分钟复盘：把三个平台后台导出的 CSV 拼成一张周报
文件转换：换格式，不动内容
图片、PDF、视频、字幕的格式转换。每条路线都给一条能本地跑的命令，先预览再写盘，原文件保留，不依赖在线转换网站。
- 01图片格式转换：WebP/TIFF 批量转 JPG
- 02PDF 每页转 PNG：扫描件、课件批量导出
- 03视频转音频或 GIF：只留声音，或者做动图
文件瘦身与合并：先能上传，再谈归档
图片压到平台上限、PDF 合并与拆页、多张图合成一个 PDF。目标不是转格式，而是让文件能发出去、能归档、能过上传限制。
- 01批量压缩图片：100 张一次压完，原图不动
开发
环境、API、批量任务
04 条从 0 开始：第一台自动化工作台
装 Node、配好 ffmpeg、跑通第一个脚本，再处理依赖、编码和定时任务，最后把做好的东西真正放到网上。每一步都留下一个能重复使用的文件，最后得到一台能自己干活、也能把成果出去示人的电脑。
- 01第一次打开终端：黑框框在哪，怎么算成了
- 02Node.js 安装教程：跑通第一个整理脚本
- 03ffmpeg 不是内部或外部命令：先查 PATH
- 04npm install 报错：先查 node-gyp 和镜像
- 05表格乱码怎么解决：3 步分清 UTF-8、GBK 和 BOM
- 06两个表格合并成一张：保留来源列，不用手工复制
- 07批量改文件名：加日期、加序号，先预览
- 08脚本昨晚没跑：定时任务的四个静默失败
- 09从 GitHub 到 Cloudflare：把静态站真正上线
开发者 AI 实战：把 API 调用做得能上线
从超时、重试、结构化输出和成本日志开始，把 Demo 级的 AI 调用变成能跑批量的客户端。
- 01别让一次 429 毁掉整批任务：写一个能重试的 AI API 客户端
- 02AI 返回的 JSON 不稳：加一层校验和重试
- 03CSV 变 SQL：本地模型写查询，SQLite 验算
本地 AI 工具箱：素材不出本机
先确认电脑能跑多大的模型，再做批量摘要和分类，用 SQLite 记录任务状态。断网可用，没有 API 账单，素材留在自己的电脑里。
- 01本地跑大模型前，先算清这台电脑够不够
- 02断网也能批量处理：用本地模型做摘要、分类和打标签
- 03批量任务跑到一半断了：用 SQLite 做去重、断点续跑和失败重试
批量任务可靠性：重试、去重、断点续跑
从 API 调用重试、JSON 校验到任务状态落盘，把一次跑五百条就可能崩的脚本，改成中断后能接着跑、重复执行不重复扣费的工具。
- 01别让一次 429 毁掉整批任务：写一个能重试的 AI API 客户端
- 02AI 返回的 JSON 不稳：加一层校验和重试
- 03批量任务跑到一半断了：用 SQLite 做去重、断点续跑和失败重试
合集和单篇有什么区别？
单篇给你一个能立刻用上的脚本；合集把这些脚本按依赖顺序串起来，补上目录结构、参数传递和验收步骤。 如果你想一次性搭好一条流程，从合集开始更快。