每个场景都是一条能照着跑通的路径：用哪些 skill、怎么装、怎么提示、会踩什么坑。
按场景挑一个开始
达里奥的 AI 分身背的是他的原则。而书里真正的意思是：只有你自己写出来的原则，才会在关键时刻生效。别让它复述他的，让它采访你。
Deep Research 把"数小时到数天"的深度分析压到几十分钟：你只给问题，Agent 多步检索、交叉验证、产出带溯源的结构化报告。社区方法论强调：**问题要先拆细**、**多源交叉验证**、**每条结论可溯源**，否则快但不可信。
社媒内容最大的杠杆是**选题**——社区里普遍认同"选题占一条笔记成败的 60% 以上"。让 AI 先分析近 7 天爆款找方向，再走"脚本→图文/视频→多平台分发→数据复盘"的流水线，比从空白页硬写高效得多。
电商最怕"文案写不完、视频拍不动、上架一堆手工活"。让 AI 做电商的核心是：先把你的品和卖点讲清，让它产出文案/视频/上架草稿，你只把关"像不像买家想听的"，而不是从空白页憋字。
读论文最怕"看了半天不知道它到底证明了啥"。让 AI 分析的核心是：给它原文/链接，让它先拆"问题—方法—结论—局限"，你再判断能不能用，而不是让它替你下"这篇很牛"的结论。
短视频最怕"拍半天、剪更久"。让 AI 做口播/剪辑的核心是：先给脚本和观点，让它出画面结构与字幕，你只把关"像不像要说的话"，而不是对着空时间轴发呆。
浏览器自动化最怕"脚本脆、一改就崩"。让 AI 操作网页的核心是：给清晰的目标和判定完成的标准，让它自己走流程并自我校验，而不是写死一串 XPath 等着维护。
技术博客最怕"抄文档"或"水字数"。让 AI 写的核心是：先给它你的实操经验/坑（这才是独特价值），让它负责结构、例子和润色，而不是替你编没做过的事。
PRD 的痛不是"格式不对"，是"目标和验收标准写不清，开发靠猜"。让 AI 写 PRD 的核心是：先给它背景、目标用户、要解决的问题，让它产出"功能列表 + 验收标准 + 边界"，而不是替你想清楚"为什么做"。
文生图最怕"提示词一句话、出来全靠运气"。让 AI 出图的核心是：先定风格参考 + 主体 + 构图 + 比例，用结构化提示词，再小步迭代，而不是扔一句"画个好看的图"指望一次到位。
看板的痛不是"画不出图"，是"指标没想清就堆图表，最后没人看"。让 AI 搭看板的核心是：先定北极星指标和要回答的问题，再让它选图表类型、写取数查询，而不是一上来就塞一堆花哨图。
周报的痛不是"写不出"，是"把流水账写成了产出"。让 AI 写的核心是：给它原料（你这周干了啥、卡在哪），让它按"进展 / 风险 / 下一步"三段收口，而不是替你编内容。
测试最大的价值不是"覆盖率高"，是"抓住会真出事的路径"。让 AI 生成测试的核心是：先给它已实现的代码或明确的行为约定，再让它补边界用例——别让它凭空造被测对象，造出来的测试再绿也没意义。
配图的痛不是"画不出"，是"风格不统一、放大就糊、改不了"。让 AI 生成 SVG / 矢量插画的核心是：先定风格与尺寸，要矢量不要位图，这样放大不糊、还能改源文件。
播客/口播的痛不是"没声音"，是"脚本像念稿、声音像机器人、剪完没人听"。让 AI 做的核心是：脚本先写成"说人话"的口语稿，配音选自然的音色，再决定要不要配画面——别一上来就堆特效。
机器翻译最怕"通顺但走样"——术语翻错、语气不对、本地表达生硬。让 AI 翻译的核心是：先给术语表和目标读者语气，再让它"翻译+保留专有名词"，最后你核对关键句，而不是整篇盲信。
头脑风暴最怕"发散完就完了"。让 AI 帮忙的核心是：先逼出足量候选（量比质先），再用"可行性 / 影响"两轴收敛到能动手的 3 个，而不是停在"想法很多"。
调研的价值在"出处"，不在"结论长"。核心纪律：每条关键数字都要带来源链接，AI 给不出处的结论一律当猜测，别写进正式材料。
画图的痛点不是"不会画"，是改起来累：改一个框要重排整张图。用 AI 生成描述式、可重新排版的图，核心是把"画"变成"描述结构"，改文字比改图快十倍。
会议最大的浪费不是开会长，是开完没人记得"谁、什么时候、交什么"。这套流程的核心是把散落的讨论压成一张带 owner 和 DDL 的待办表，而不是再写一份没人看的纪要。
让 AI "读一下这个 PDF" 是最容易翻车的请求。原因有两个：**上下文装不下**，以及**它会把没读到的部分脑补出来**。可靠的做法是先抽取、再分段、最后才提问，并且每一条结论都带上页码。
AI 代码评审有个典型毛病：**它会给你 20 条"建议"，其中 18 条是风格偏好**。真正有用的评审只有两类信息——哪里会坏、哪里别人看不懂。所以这套流程的重点不是"让 AI 多说"，而是**先限定它只能报这两类问题**。
给 AI 接内部系统，最常见的错误是**把数据库/schema/API 直接暴露成一堆工具**。结果是工具几十个、模型选不对、一调用就出错。正确做法是围绕「人会让 AI 做的那几件事」设计工具，一件事一个工具。
关键不是让 AI "重写一遍"简历，而是三件事：**提取岗位的真实硬要求**、**只映射你确实有的经历**、**把缺失的量化数据留成占位符而不是让 AI 代填**。默认提示词会替你编数字——这是这套流程里唯一必须人工兜底的环节。
heygen-com/hyperframes/.agents/skills/oversized-cursor
HyperFrames 发布视频的居家风格超大 macOS 光标技法。当场景涉及光标或指针引导动作、开启 UI 场景、用点击点燃 morph/转场/打字序列，或场景显得静态、死板、陈旧需要廉价的高收益运动源来牵引观众视线并将其从陈旧状态中切分出来时使用。涵盖光标尺寸与外观（含品牌母题光标）、离屏入场法则、尖端定位与点击轻触、点击点燃下一节拍，以及跨场景出场与交接。
heygen-com/hyperframes/skills/product-launch-video
将产品或营销 URL、粘贴的脚本或简报转为产品发布与宣传视频——SaaS 宣传、功能揭示、产品演示、App 与公司发布。当用户想营销、发布、推广或揭示产品时使用，是任何商业 URL 的默认选择。网站导览与展示也归此处——简报承载“如实展示”的意图。不明确时转 /hyperframes。
heygen-com/hyperframes/skills/faceless-explainer
将任意文本（文章、笔记、主题、简报）转为无脸解说视频：没有可抓取的站点或素材，因此每个场景的视觉都是现编的（排版、抽象图形、图示、数据可视化）。用于主题解说、概念拆解、操作教程、清单体内容。不是由网站构建的视频（/product-launch-video——宣传或导览）。不明确时转 /hyperframes。
heygen-com/hyperframes/.agents/skills/seam-craft
HyperFrames 发布视频中场景间接缝的渲染正确性准则——使转场在主时间轴上正确合成的前提。在组装主时间轴 / index.html、切口或交叉淡入淡出接缝处出现白闪（尤其暗色影片）、推理转场不透明度下探为何透出，或验证重叠场景包装如何混合的渲染机制时使用。涵盖不透明舞台地面（#root 背景）白闪防护，以及注入器如何重叠包装、保留末帧、乒乓轨道并将 lint 干净的模板代码盖印到主时间轴。不含逐项转场目录——单项转场见转场注册表。
heygen-com/hyperframes/.agents/skills/cut-the-curve
技法目录：五种速度匹配的 SEAM（zoom-through、INVERSE zoom-through、cut-the-curve、waterfall cut、rack-focus blur-cut），外加两种场景内技法——waterfall ENTRY（标题卡与段落开场器的错峰到达级联）与 nudge curve（慢-快-慢三阶段群组滑动）。涵盖通过镜像 power4 缓动实现的局部行进（约 12% 帧）速度匹配、Z 缩放符号规则、尺寸缩放模糊（10px 文字 / 18-20px 全帧）、逐词错峰切割、按元素权重的级联节奏，以及 10/65/25 滑动比例。在创作任何转场、文字节拍交接、动效文字入场或群组重定位前阅读。
heygen-com/hyperframes/.agents/skills/motion-doctrine
GATEWAY——在编排任何 HyperFrames 动画或视频前首先加载。让多场景视频感觉像一次连续运镜而非一堆各自独立动画的高层运动法则。涵盖向量法则（如何退出决定如何进入，含 Z 缩放符号规则）、影片的 current、载体元素、因果运动、Seam Gate（构建门控强制）、禁用闲置抖动（运动必须“表演”而非“呼吸”）、高潮前的静止，以及持续运动路线。路由到底层技法技能（cut-the-curve——完整目录含 waterfall entry 与 nudge curve、oversized-cursor、seam-craft）。这些规则优先于通用或上游运动指引。
heygen-com/hyperframes/skills/music-to-video
将音乐音轨（音频文件、待提取音频的视频，或按情绪简报生成的音轨）转为节拍同步的视频——歌词视频、幻灯片或动态宣传。音乐驱动全部节奏；用户提供的任意图片或视频都按同一节拍网格剪辑，完整视频无需任何素材。旁白类内容转输入匹配的工作流（见 /hyperframes）。不明确时转 /hyperframes。
heygen-com/hyperframes/.agents/skills/captions-overlay
内嵌字幕工作流的叠加准则——字幕 MODEL（drop、rail、embed）以及字幕是合成在影片之上的 OVERLAY，而非为避让它而把内容上移预留的底部条带。在为对谈头部或发布视频添加字幕与副标题、判断某短语应 drop、沿逐字 rail 行进，或提升为稀缺的嵌入式高潮，在承载字幕的构图布局时（勿预留避让带），或在字幕下将构图定位于真实画面中心时使用。引用 embedded-captions 的 rail+embed 模型与 product-launch-video 场景 agent 的约束 #13（字幕叠加，废弃避让带）。叠加于 embedded-captions 之上。