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进阶教程：让 AI Agent 装好开源逆向工具 REA，指定一个软件和一个功能，它不看源代码也能拆开讲清工作流程并附上证据，你看懂原理后，它再在你的项目里从零写出自己的版本并加一处改进。附 3 段可直接复制的提示词。

换电脑时最难找回的是 MCP、Skills、规则文件、环境变量和项目依赖。让 AI Agent 盘点配置、建私有备份仓库、列出密钥清单并写好恢复脚本，附可直接复制的提示词。

当用户想知道某家公司怎么获客、在投什么广告、想对比几家竞品的渠道，或想照着对手打法做推广计划时使用。让 Agent 调用开源工具 REM 收集公开的广告库、投放代码、SEO、社交、创始人、定价和历史卖点证据，写成每条都标证据编号的报告，并单列查不到的项目。只用公开资料，不编花费，不搬对方素材。 应用场景: 让 Agent 帮你拆清竞争对手的获客打法，每个判断都有证据。

谷歌发布生成式界面开放协议 A2UI 1.0：Agent 描述要展示什么，App 用自己的原生组件画出表单、图表和确认卡。Jira、Alation 已经在用，能跑进 Claude 和 Gemini 的 MCP Apps。附一段让 AI Agent 带你跑通快速入门的提示词。

入门教程：在 Windows 电脑上装好开源小程序 Muse4AI 并登录自己的 Meta Muse 账号，把连接命令交给 Claude Code，之后在对话里说一句就能生成图片和短视频；附额度先报数、拆镜头拼长视频的做法。附 3 段可直接复制的提示词。

开源项目 Poki 发布 iPhone App 预览版：AI Agent 在手机本地读界面、点按和输入，支持 App、iMessage、Telegram、终端四个入口，也能作为 MCP 接进 Claude Code 和 Codex；做过的流程存成路线重放，付款、删除、发消息要你在灵动岛确认。附安装条件和一句话让 Agent 代装的提示词。

当用户要让 Agent 直接操作 ElevenLabs 账号时使用：生成配音、音效、音乐、图片和视频，或新建、修改、排查语音和聊天 Agent、在项目里接入 ElevenLabs。两条官方接入方式：托管 MCP（https://api.elevenlabs.io/v1/mcp，OAuth 登录，不用 API Key）适合在 Claude、ChatGPT、Cursor 里聊天使用；开源 CLI @elevenlabs/cli（MIT）加官方 ElevenLabs Skills 适合终端、脚本和把 Agent 配置当代码管理。生成前确认额度，删除和推送前先确认、先 dry-run。 应用场景: 让 Agent 连上你的 ElevenLabs 账号，在对话或终端里直接配音、做音乐音效，并新建和排查语音客服 Agent。

Meta 把内部用了八年、支撑过一万三千多个应用的 React 设计系统 Astryx 以 MIT 许可放到 GitHub，附带主题、模板，以及给 AI 编程助手用的托管 MCP 和命令行。目前是 Beta，需要 React 19。

当用户要做 React 界面且项目使用 Astryx（@astryxdesign/core），或点名要用 Astryx、问它的组件、主题、升级时使用。通过托管 MCP（search、get）或 @astryxdesign/cli 先查组件文档和模板再写代码；写文件的命令先征得同意；不运行不带作用域的 npx astryx。 应用场景: 让 Agent 照着 Meta 的 Astryx 组件规范写界面，而不是凭记忆编

Agent 操作你的真手机完成任务，付款等关键步骤等你在电脑上点允许，敏感 App 看不到，每一步都有说明和录屏。

当用户要你在他自己的 iPhone 或 Android 手机上做事（查信息、回消息、下单、整理相册、搬文件）时使用。通过电脑上的 Pinky 应用和 phone_* MCP 工具操作，付款等关键步骤由用户批准；不输入密码和验证码，不绕过任何拦截。 应用场景: 让 Agent 在你看着、批准的前提下操作你的手机

开发者进阶教程：三种 Agent 协议的分工：MCP 让模型接工具和数据，A2A 让不同 Agent 互相协作，NLWeb 让网站能用自然语言被访问。

当用户想弄懂一个应用、二进制或 Electron 程序的功能是怎么实现的，而手里没有源码时使用。基于开源的 REA（MIT）：通过 MCP 接入原生二进制、JavaScript/Electron、.NET、网站的分析工具，分析在本机运行，结论带证据和局限。只用于自己或获得授权的目标。 应用场景: 让 Agent 查清一个没有源码的应用功能是怎么实现的，并给出证据和局限。

当用户想要一个开箱即用的逆向工作区：用 Ghidra、Frida 等工具分析样本、做 CTF、出证据报告时使用。基于开源的 Open-ReverseLab（GPL-3.0）：180 多篇知识库文章加 100 多个 MCP 工具，按板块装工具。只用于自己的样本、靶场和授权测试。 应用场景: 让 Agent 在同一个工作区里用知识库和上百个工具分析样本并出证据报告。

当用户要定位前端加密函数（登录密码、请求签名、响应解密），并想把结果做成可复用的 JSRPC、Flask 服务和 Burp autoDecoder 配置时使用。基于开源的 js-reverse-automation--skill（Apache-2.0），通过 chrome-devtools-mcp 连接真实浏览器。只对自己或获得授权的目标做，用完关闭服务。 应用场景: 让 Agent 在真实浏览器里找到前端加密入口，并交付可调用的服务和 Burp 配置。

Google AI Ultra 每月附带的 Colab 算力按 A100 算能跑 200 多个小时，拿来跑开源模型很划算。对比官方 Colab CLI 和远程 MCP 两条路线：CLI 适合复杂部署，MCP 适合在聊天里随时开关 GPU。附额度表、实操步骤、省钱原则和常见问题。

当用户想让 Agent 在 Google Colab 上开 GPU/TPU、执行代码、部署或微调开源模型、取回结果并释放机器时使用。合并官方 google-colab-cli（Apache-2.0）和 Colab 远程 MCP 两条路线：CLI 负责文件传输、SSH、Drive 和一次性任务，MCP 负责在聊天客户端里轻量开关机。强制用完释放、贵卡先问、不替用户付费。 应用场景: 让 Agent 替你在 Colab 上开 GPU、跑开源模型、取回结果并自动关机，本机终端用 CLI，聊天客户端里用远程 MCP。

当用户要让 Agent 生成图片、视频、音频、3D 资产和游戏素材，或在 Blender、Maya、ZBrush、Unreal、Unity、Godot 里建模、绑定、做关卡和特效时使用。基于开源的 scenario-labs/skills（MIT）：生成前先用 dry_run 估价，花钱要确认；专家工具只需本机装有对应软件。 应用场景: 让 Agent 生成图片、视频、音频和 3D 资产，先估价再生成，并能驱动 Blender、Maya、ZBrush、Unreal、Unity 等软件。

中级教程：从本站 BlenderMCP Skill 页面复制提示词给 Agent，它替你装好；重启后打开 Blender，用一句一句的话建模、改材质、摆场景，最后保存并做交付前检查。适合做 3D 原型、资产草图和场景搭建。

当用户想让 AI 用自然语言操作 Blender 做 3D 建模、搭场景、改对象，或问 Blender 怎么接 MCP 时使用。BlenderMCP 通过 Model Context Protocol 把 Blender 暴露成可交互环境，Claude 等客户端能和 Blender 对话，结果是可编辑的场景。接正式制作前仍需检查 Blender 版本、插件权限、文件路径和输出质量。 应用场景: 用自然语言让 AI 在 Blender 里建模、搭场景、改 3D 对象，产出可编辑的场景。