中文文档 | README in English
我是卡尔，一个兴趣使然的古法AI码农，长期做AI工具实测、内容创作、开源教程和Agent工作流。
AI对我来说，已经从聊天窗口变成了工作台：学新东西、写代码、整理资料、做PPT、搭自动化，都能在这里发生。
永远保持好奇。
这句话是我做LearnPrompt、AI沃茨和Carl Skills的底层原因。我不太想只追热点，也不太想把新工具讲成发布会摘要。
我更关心普通人拿到这些工具以后，能不能真的多做成一些事。
LearnPrompt · 永久免费开源的中文AI实战教程
LearnPrompt是我的来时路，也是这个账号最早的公共项目。它是一套持续维护的中文AI学习路径，覆盖Claude Code，Codex，OpenClaw，Hermes，提示语工程，ChatGPT，RAG，Agent，AI编程，Agent Skills，Obsidian，Midjourney，Runway，Stable Diffusion，数字人，AI声音与音乐和大模型微调等主题。
如果你是第一次系统学习AI，可以从这里开始。
AI News Radar · 24小时AI信息雷达
AI更新太快了，头大的是信息多到没法好好看。
AI News Radar里的伯乐Skill，用GitHub Actions、网页和自动化摘要，把AI/tech信息源变成一个可以持续运行的雷达。它能判断一个新的信息源，设置7天冷静期判断内容值不值得长期追更，会不会跟你现有信息流有内容重复，如果值得，应该怎么接进来最稳定？
它服务的是一个很朴素的需求：
少刷一点，把注意力留给真正值得看的变化。
Skillrush Town · 淘金小镇
淘金小镇从ClawHub Top100开始，记录每天哪些AI skill在上升。然后就是覆盖到更多的排行榜，像Claude Code的更新日志，或者像AA Index这种模型排行榜，观测它们的更新，让模型以最少的环境依赖稳定地运行多次数据分析。
这个项目保留下来的，是一套公开信息源监控方法：固定抓取口径、每天留快照、做历史对比、生成报告，再把结果贴到一个GitHub Pages页上。
Humanize PPT · 先让PPT像是人在讲，再用工具生成
很多AI做PPT的问题，出在第一页之前。材料刚丢进去，就被压成一堆无聊的提纲，这样用的HTML PPT Skill再好也没用。
Humanize PPT读取了50多期TED演讲，先处理主线，听众获得感和讲述顺序，再进入具体的PPT制作。
Carl Skills · 把真实AI工作流做成可复用的skills
我每天都会试很多AI工具，但一条视频，一篇文章，一次聊天记录，很快就会被新的信息盖过去。
我想要沉淀下来，下次也能交给Agent复用。
Carl Skills就是这个方向的新仓库。它会逐步收纳内容生产，资料整理，工具评测，PPT制作，飞书和Obsidian协作，Hermes/Codex/OpenClaw实践里长出来的AI workflows。
它就是从日常对话的千万token里长出来的。
先做出来，再谈方法。 我不太相信隔空判断一个AI工具好不好用。模型也不能光看排行榜。它要接入真实任务，能帮我写出一篇稿子，改完一个代码项目、整理出复盘资料，才算过了第一关。
教程要给普通人留台阶。 LearnPrompt从一开始就为刚接触AI的人而生。看完以后能多试一步，多跑通一个案例，比记住一堆概念更重要。
工作流值得被保存。 一次聊天会消失，一篇文章会过期。被验证过的workflow可以留下来，被复用，被修改，也可以交给Agent继续跑。
这里既是GitHub账号LearnPrompt的默认Profile README，也是LearnPrompt开源AI教程站的项目仓库。
对第一次打开GitHub主页的人，它介绍我是谁、我在做什么、有哪些代表项目。
对之前就用过LearnPrompt的人，它会记录下这个教程站接下来要升级到哪里。
两年前，LearnPrompt解决的是一批很具体的问题：怎么理解Prompt，怎么用ChatGPT，怎么入门Midjourney、Stable Diffusion、Runway这些AI工具。
但AI变化太快了。
很多旧教程已经过时了，真就只要我学得慢就不用学。
今天值得重做的，是把LearnPrompt升级成一套更适合现在的AI native教程。
我理解的AI native教程，要少一点工具目录，多一点真实任务。它应该围绕这些问题来组织，
怎么用AI做研究、写稿、做PPT、改代码、整理知识库、搭自己的Agent工作台。
现在有skills的帮助，这件事终于可以用新的方式做了。
过去写教程，更多是人手动整理资料、截图、写步骤。接下来我想让LearnPrompt本身也变成一个被AI工作流持续维护的项目，
用wiki skills拆主题，更新过期内容，沉淀实测流程，把一次次真实使用变成普通人可以照着走的学习路径。
新版LearnPrompt会继续免费开源，也会保留中文学习路径这条主线。它会从早期的AIGC教程，慢慢长成一套面向真实工作的AI native教程。
大概会往这几个方向走：
- 从工具入门，走向真实任务。比如写一篇文章、做一份PPT、搭一个资料库、让Agent帮你维护一个项目。
- 从静态教程，走向可更新的workflow。页面内容之外，也配套skill、脚本和可复用流程。
- 从学会某个工具，走向搭建自己的AI工作台。ChatGPT、Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw、Obsidian、飞书，都应该被放进同一个工作流里理解。
这也是我现在重新整理这个仓库的原因。
公众号/视频号：「卡尔的AI沃茨」
社交平台：B站 · 小红书 · X · 即刻 · YouTube · Instagram
交流与反馈：你可以添加微信aiwarts101，或在GitHub提交issue。
邮箱合作：carl@goodcase.ai
编写本教程时参考了以下教程或文档的内容和示例，感谢创作者们的付出：