1. 项目概述当“副驾驶”遇上“技能包”最近在折腾自媒体内容创作的朋友估计都听过一个词AI副驾驶。这玩意儿确实能帮你写文案、想标题、润色内容但很多时候它就像一个刚入职的新人知道怎么用Word却不懂你这个行业的“黑话”和“潜规则”。你让它写一篇“如何用Node.js快速搭建一个内容聚合爬虫”它可能给你一篇教科书式的教程但不会告诉你哪些网站反爬策略松、怎么用cheerio配合puppeteer绕过动态加载、以及如何优雅地处理异步并发避免IP被封——这些才是真正干活时需要的“技能”。我最近就在琢磨有没有办法让这个“副驾驶”变得更“专业”直接塞给它一套我们自媒体人专用的“工具箱”和“经验手册”还真让我找到了一个挺有意思的组合Codebuddy和baoyu-skills。简单来说Codebuddy是一个开源的、可以本地部署的AI编程助手你可以把它想象成一个开源的、功能更强的“Cursor”或“Copilot Workspace”而baoyu-skills则是一个专门为内容创作、自媒体运营场景设计的开源“技能包”。把它们俩结合相当于你有了一个既懂写代码又懂自媒体玩法的全能私人助理。这组合最吸引我的就两点第一完全免费开源数据隐私有保障所有操作都在你自己的电脑或服务器上跑不用担心创意被平台拿去训练模型第二高度可定制baoyu-skills里的技能都是开源的Python/Node.js脚本你觉得哪里不好用直接改代码就行完全按你的工作流来打磨。对于像我这样既想用AI提效又对数据敏感、喜欢折腾的技术型自媒体人来说简直是量身定做。接下来我就把自己从零开始搭建、配置到最终用这套组合拳实际产出内容的完整过程以及踩过的坑、总结的经验毫无保留地分享出来。无论你是对Node.js略有了解的前端开发还是纯粹的内容创作者想接触一点技术自动化相信都能找到可以直接“抄作业”的部分。2. 核心工具拆解Codebuddy与baoyu-skills是什么在动手之前我们得先搞清楚手里的两样“兵器”到底是怎么回事。很多人可能听过Codebuddy也搜过baoyu-skills但对它们的关系和能力边界还是有点模糊。2.1 Codebuddy你的本地化AI编程副驾驶Codebuddy本质上是一个本地部署的AI代码助手客户端。它不是一个AI模型而是一个“中间件”或者说“集成平台”。它的核心工作流程是这样的连接后端AI它支持连接多种开源或闭源的大语言模型LLM后端比如本地的Ollama运行Llama、CodeLlama等、通义千问API或是云端的OpenAI API、Claude API等。你不需要在Codebuddy里训练模型它负责调用。提供交互界面它提供了一个类似IDE的界面也有VS Code插件让你可以用自然语言描述需求比如“写一个Python脚本从我的RSS订阅列表里抓取最新文章标题和链接保存为JSON文件”。理解上下文它能读取你当前的项目文件、终端输出、错误信息让AI的回答更有针对性。执行技能Skills这是它最强大的地方。Codebuddy支持加载“技能包”Skill一个技能就是一个可以执行特定任务的脚本或插件。当你输入“帮我生成一篇关于Node.js事件循环的公众号文章大纲”时Codebuddy会去调用baoyu-skills里对应的“文章大纲生成”技能这个技能会组织一段专业的Prompt提示词发给AI并结构化地返回结果。和Workbuddy的区别网上常有人问Codebuddy和Workbuddy。简单理解Workbuddy更偏向于通用办公自动化比如处理Excel、写邮件、整理文档而Codebuddy专注于软件开发与脚本编写场景对代码的理解、生成、调试能力更强。对于我们做自媒体需要大量处理文本、生成内容、分析数据Codebuddy专用技能包的组合显然更对口。为什么选择本地部署除了隐私更重要的是稳定性和成本。依赖云端API一旦遇到网络波动或服务限流工作流就断了。本地部署哪怕是用本地模型虽然可能速度慢点但完全可控。而且很多内容生成任务如润色、提取摘要对模型的要求并不需要达到GPT-4级别一个7B参数的优秀开源模型在本地跑得飞快成本为零。2.2 baoyu-skills为内容创作而生的开源技能库baoyu-skills是一个托管在GitHub上的开源项目它包含了一系列为Codebuddy以及其他兼容AI助手编写的“技能”。你可以把它理解为一系列高度特化的“宏”或“小程序”。它的技能主要围绕以下几个自媒体核心场景内容生成与润色例如“小红书爆款标题生成”、“知乎回答风格转换”、“公众号文章段落扩写”。这些技能并非简单地让AI自由发挥而是内置了经过验证的Prompt模板能引导AI产出符合特定平台调性的内容。素材处理与分析例如“从视频链接中提取字幕文本”、“分析竞品账号的标题高频词”、“批量下载并重命名图片”。这些技能将繁琐的重复操作自动化。工作流自动化例如“监听特定RSS源有新内容时自动生成摘要并发送到钉钉/飞书”、“将Markdown文章一键发布到多个博客平台”。这相当于为你打造了一个个性化的内容中台。技能的实质是什么每个技能通常由一个配置文件如skill.json和对应的执行脚本Python或Node.js组成。配置文件里定义了技能的触发命令、描述、参数。当你在Codebuddy里触发技能时Codebuddy会运行对应的脚本。这个脚本可能会做几件事组装Prompt、调用AI API、处理AI返回的结果如解析JSON、清洗文本、甚至直接操作本地文件。举个例子generate_wechat_article_outline生成微信文章大纲这个技能。它的脚本可能会做接收你输入的核心主题如“Node.js异步编程”。按照“痛点引入-核心概念讲解-代码示例-总结升华”的经典结构组装一段详细的Prompt。将Prompt发送给你在Codebuddy中配置好的AI模型。拿到AI生成的文本后自动格式化为清晰的Markdown多级列表并插入一些常用的占位符如[插入案例]直接呈现在Codebuddy的聊天界面方便你后续编辑。它的优势在于“开箱即用”和“可修改”。你不需要从零开始研究如何给AI下指令才能得到一篇结构合格的大纲baoyu-skills已经总结了最佳实践。如果你觉得它的结构不适合你的风格直接找到对应的脚本文件修改里面的Prompt模板就行了这就是开源带来的自由。3. 环境准备与安装部署全指南理论讲完了我们进入实战环节。这一部分我会非常详细因为搭建环境是劝退很多人的第一步。我会以一台干净的Windows 11系统为例macOS和Linux的用户也可以参考核心步骤是相通的。3.1 基础环境搭建Node.js与PythonCodebuddy本身是一个Electron应用前端是Web技术它的某些技能和后台服务可能需要Node.js环境。而baoyu-skills里的很多脚本是用Python写的。因此我们需要先准备好这两大运行时。1. 安装Node.js这是最容易出错的一步。请务必访问Node.js官方网站下载LTS长期支持版比如当前的20.x版本。不要安装最新的24.x实验版本很多第三方库可能尚未兼容。下载从官网下载Windows安装程序.msi。安装运行安装程序一路点击“Next”。强烈建议在自定义安装路径时不要放在有中文或空格的路径下例如D:\DevTools\nodejs就很好。安装过程中勾选“Automatically install the necessary tools...”这个选项它会安装chocolatey和Python但我们之后会单独装Python所以这个可勾可不勾勾了更省事。验证安装完成后打开命令提示符CMD或PowerShell输入node -v npm -v如果能正确显示版本号如v20.15.0和10.7.0说明安装成功。踩坑记录如果你之前安装过Node.js并且现在遇到npm install各种奇怪错误请先彻底卸载旧版本包括删除用户目录下的.npmrc和AppData中的相关文件夹再重新安装。版本冲突是万恶之源。2. 安装Pythonbaoyu-skills的脚本大多基于Python 3.8。下载访问Python官网下载Windows安装程序。同样选择稳定的版本如3.11.9。安装运行安装程序。至关重要的一步在第一个安装界面务必勾选底部的“Add python.exe to PATH”将Python添加到环境变量。然后选择“Customize installation”在下一步中建议勾选“Install for all users”和“Associate files with Python”。验证重新打开一个新的PowerShell窗口让环境变量生效输入python --version pip --version显示版本号即成功。3.2 安装与配置CodebuddyCodebuddy的安装相对简单因为它提供了打包好的可执行文件。下载前往Codebuddy的GitHub Releases页面下载对应你操作系统的最新版本。对于Windows通常是Codebuddy-Setup-x.x.x.exe。安装像安装普通软件一样运行安装程序。首次运行与模型配置打开Codebuddy它会引导你进行初始设置。关键步骤配置AI模型后端。这是核心。你有几个选择推荐本地模型Ollama如果你有至少8GB以上空闲显存的显卡NVIDIA或者强大的CPU和足够内存16GB强烈建议在本地用Ollama跑一个模型。先去Ollama官网下载安装然后在终端里拉取一个适合编程和文本的模型比如ollama pull llama3.2:3b3B参数对硬件要求低或ollama pull qwen2.5:7b。然后在Codebuddy的设置中将后端服务地址设置为http://localhost:11434。云端API如果你追求极致的响应速度和质量可以配置OpenAI或Claude的API。在Codebuddy设置中填入你的API Key和对应的Base URL即可。配置完成后在Codebuddy的聊天框里输入“Hello”测试是否能收到AI的回复。3.3 获取与集成baoyu-skillsbaoyu-skills是一个开源项目我们需要把它“安装”到Codebuddy里。克隆项目在你喜欢的位置比如D:\Projects打开终端执行git clone https://github.com/baoyu-tech/baoyu-skills.git如果没装Git可以直接在GitHub页面点击“Code” - “Download ZIP”然后解压。安装Python依赖进入baoyu-skills目录你会发现一个requirements.txt文件。在终端中执行cd baoyu-skills pip install -r requirements.txt这一步会安装技能脚本所需的所有Python库如requests,beautifulsoup4,openai如果你用OpenAI API等。请确保网络通畅如果遇到某个库安装慢可以使用国内镜像源例如pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。在Codebuddy中加载技能包打开Codebuddy找到设置Settings或插件/技能管理Skills界面。通常会有“Add Skill Folder”或“Load Skill Pack”的选项。点击并选择你刚才克隆或解压的baoyu-skills文件夹的路径。Codebuddy会自动扫描该文件夹下所有合法的技能配置并加载。验证技能加载加载成功后在Codebuddy的聊天输入框你可能会看到提示符发生了变化或者你可以尝试输入技能的前缀比如输入/有些技能包以斜杠命令触发看是否有自动补全的技能列表出现。例如输入/generate可能会提示/generate_wechat_title等技能。至此你的“AI自媒体工作站”基础环境就搭建完毕了。接下来我们看看怎么让它真正动起来帮你干活。4. 实战演练从创意到内容产出的完整工作流光说不练假把式。我以自己实际运营一个技术博客的场景演示一个完整的用例“利用Codebuddybaoyu-skills快速生成一篇关于‘Node.js Stream流处理’的技术文章初稿”。4.1 第一步利用技能进行头脑风暴与选题细化刚开始可能只有一个模糊的想法“写Node.js Stream”。直接让AI写容易泛泛而谈。我们可以用baoyu-skills里的头脑风暴技能来聚焦。触发技能在Codebuddy中输入/brainstorm_article_ideas具体技能名可能略有不同请以你加载后看到的为准。如果技能是中文的可能是/文章创意头脑风暴。输入核心主题技能被触发后Codebuddy会弹出一个交互框或直接在聊天流中等待你输入。我输入“Node.js中的Stream流处理面向有一定Node.js基础的中级开发者”。获取结果技能脚本会组织一个专业的Prompt给AIAI可能会返回一系列角度比如“Node.js Stream入门从文件读写到网络传输”“深入理解Stream的四种类型Readable, Writable, Duplex, Transform”“Stream实战用pipeline和async iterator优雅地处理大文件”“常见坑点背压Backpressure机制与内存控制”“性能对比Stream vs Buffer何时该用谁”选择与确定我选择了第三个“Stream实战...”作为文章核心因为它更偏向实战读者看了能立刻用上。实操心得不要完全依赖AI给出的第一个点子。多运行几次技能或者将AI返回的多个点子组合往往能碰撞出更独特的选题。比如可以把“常见坑点”和“性能对比”融合到“实战”文章中增加文章的深度和实用性。4.2 第二步生成结构化大纲与章节内容确定了“实战”这个方向接下来需要一个大纲来支撑起文章骨架。触发大纲技能输入/generate_wechat_article_outline或类似技能。输入细化要求这次输入需要更具体“写一篇技术文章大纲主题是‘Node.js Stream实战用pipeline和async iterator优雅处理大文件’。要求包含1. 引言用一个大文件拷贝的场景引入Stream的必要性。2. 基础回顾简要介绍Readable, Writable Stream。3. 核心实战分别用传统事件监听、pipeline方法、async/await for...of循环三种方式实现同一个大文件拷贝并给出代码示例。4. 深入理解解释背压Backpressure在三种方式中是如何被处理的。5. 总结与建议给出不同场景下的选型建议。文章风格为严谨但易懂的技术教程。”审查与调整大纲AI会生成一个非常结构化的Markdown大纲。我拿到后发现它把“背压”单独放成了一章略显突兀。我直接在Codebuddy的编辑区域它通常允许你编辑AI的回复将其合并到“核心实战”的每个小节后面作为“注意事项”提点。这就是人机协作的优势——AI提供素材和框架你来做最终的导演和剪辑。4.3 第三步填充内容与代码生成有了大纲就可以逐节“填充血肉”了。这里Codebuddy的代码能力能发挥巨大作用。生成代码示例在大纲的“核心实战”部分我需要三个版本的代码。我直接对Codebuddy说“请按照大纲编写第一个示例使用传统data和end事件监听的方式实现一个将source.txt大文件拷贝到dest.txt的Node.js脚本。要求包含错误处理。” Codebuddy连接了代码能力强的模型会生成一份完整、可运行的代码。关键一步一定要自己运行测试我在本地新建一个测试文件粘贴代码用fs.writeFileSync生成一个100MB的source.txt然后运行脚本。果然发现了第一个坑没有处理背压如果写入速度跟不上读取速度内存会飙升。我据此向AI反馈“这段代码存在内存风险请加入背压控制机制。”AI会给出修改方案例如在Writable流中判断write()方法的返回值。润色段落文本对于“引言”、“总结”等文字部分我可以选中AI生成的第一版草稿使用baoyu-skills中的/polish_text文本润色技能。在技能参数中我可以选择风格“技术博客”、“更加生动”、“增加一点幽默感”。润色后的文本会更流畅更符合自媒体传播的调性而不是干巴巴的技术文档。4.4 第四步生成标题、摘要与封面建议内容主体完成后需要“包装”。批量生成标题使用/generate_wechat_titles技能输入文章核心内容和关键词如“Node.js, Stream, 大文件, pipeline, async iterator, 背压”。让它一次性生成10个标题。我会从中挑选几个吸引眼球的比如《告别卡死Node.js Stream三剑客搞定百兆文件拷贝》、《Node.js文件处理还在用readFileSync高级玩家都用Stream了》。生成文章摘要使用/summarize_text技能将整篇文章或核心部分粘贴进去让它生成一段200字以内的摘要用于文章开头或社交媒体预览。封面图建议有些技能甚至能根据文章内容建议封面图的关键元素或风格例如“代码截图箭头流程图”、“抽象的数据流视觉图”。这能给你设计封面或寻找图库素材提供明确方向。通过以上四步一篇结构清晰、内容扎实、包装到位的技术文章初稿就诞生了。剩下的就是一些人工的微调、排版和发布。整个过程中Codebuddy像是一个不知疲倦的初级写手和程序员而baoyu-skills里的技能就是我给这位写手配备的“写作规范手册”和“素材工具箱”我则扮演主编和架构师的角色把控方向和质量。5. 高级技巧与自定义技能开发当你熟悉了基本工作流后肯定会不满足于现有的技能。baoyu-skills提供的技能是通用的但你的自媒体工作流是独特的。这时自定义技能就成了你的“核武器”。5.1 剖析一个现有技能理解其工作原理以baoyu-skills中一个简单的“提取网页摘要”技能为例。我们看看它的目录结构baoyu-skills/ ├── summarize_webpage/ │ ├── skill.json # 技能元数据 │ ├── main.py # 主执行脚本 │ └── requirements.txt # Python依赖如果有1.skill.json文件{ name: summarize_webpage, description: 提取给定URL网页内容的摘要, command: summarize_webpage, parameters: [ { name: url, description: 目标网页的URL, required: true }, { name: length, description: 摘要长度short/medium/long, required: false, default: medium } ], script: main.py }这个文件告诉Codebuddy这有一个叫summarize_webpage的技能描述是什么触发命令是什么需要哪些参数。2.main.py脚本的核心逻辑import sys import json import requests from bs4 import BeautifulSoup # 假设你配置了AI API这里是从环境变量或配置读取 from some_ai_client import call_ai def main(): # 1. 从Codebuddy接收参数 args json.loads(sys.argv[1]) url args[url] length args.get(length, medium) # 2. 抓取网页内容 headers {User-Agent: Mozilla/5.0} response requests.get(url, headersheaders) soup BeautifulSoup(response.content, html.parser) # 简单提取正文实际应用需要更复杂的清洗 text soup.get_text(stripTrue)[:5000] # 限制长度 # 3. 构造Prompt调用AI prompt f请将以下网页内容总结为一段{length}长度的摘要\n{text} summary call_ai(prompt, modelgpt-3.5-turbo) # 或你配置的本地模型 # 4. 将结果返回给Codebuddy result {summary: summary} print(json.dumps(result)) if __name__ __main__: main()这个脚本清晰地展示了技能的工作流程接收参数 - 执行逻辑抓取网页- 调用AI - 返回结构化结果。5.2 开发一个自己的技能以“批量生成社交媒体推文”为例假设我每周都要把一篇长文拆解成5条不同角度的Twitter/LinkedIn推文。手动操作很烦我们来创建一个自动化技能。步骤1规划技能名称generate_social_posts功能输入一篇长文的核心内容或URL输出5条不同风格提问式、金句式、数据式、故事式、总结式的社交媒体推文草稿。参数content文本内容或url文章URLplatform可选如twitter、linkedin用于调整字数限制。步骤2创建技能文件夹和文件在baoyu-skills目录下新建文件夹generate_social_posts并创建skill.json和main.py。步骤3编写skill.json{ name: generate_social_posts, description: 根据长文内容批量生成多条社交媒体推文草稿, command: generate_social_posts, parameters: [ { name: content, description: 长文的文本内容, required: false }, { name: url, description: 长文的URL地址与content二选一, required: false }, { name: platform, description: 目标平台如twitter或linkedin, required: false, default: twitter } ], script: main.py }步骤4编写main.pyimport sys import json import requests from bs4 import BeautifulSoup # 你需要实现或导入你的AI调用函数这里用伪代码 from my_ai_utils import call_ai def fetch_content_from_url(url): # 实现网页抓取和正文提取逻辑 # ... return 提取到的纯文本内容 def main(): args json.loads(sys.argv[1]) content args.get(content) url args.get(url) platform args.get(platform, twitter) if url and not content: content fetch_content_from_url(url) elif not content: # 返回错误信息给Codebuddy error_result {error: 必须提供content或url参数} print(json.dumps(error_result)) return # 根据平台设定字数限制 word_limit 280 if platform twitter else 3000 # 精心设计的Prompt模板引导AI生成多样化的推文 prompt f 你是一位专业的社交媒体运营专家。请根据以下文章核心内容生成5条风格各异的{platform}推文草稿。 要求 1. 每条推文风格不同第一条用提问式引发互动第二条提炼一个金句第三条突出一个数据或事实第四条讲一个相关的小故事或类比第五条做简洁有力的总结。 2. 每条推文长度严格控制在{word_limit}字符以内。 3. 推文要吸引人适合在{platform}平台传播。 文章内容 {content[:3000]} # 限制输入长度 try: ai_response call_ai(prompt) # 假设AI返回的是包含5条推文的文本我们按行分割 posts [line.strip() for line in ai_response.split(\n) if line.strip()][:5] result { platform: platform, posts: posts } print(json.dumps(result)) except Exception as e: print(json.dumps({error: str(e)})) if __name__ __main__: main()步骤5在Codebuddy中重载技能保存文件后在Codebuddy的技能管理界面可能需要重新加载技能文件夹或重启Codebuddy。然后你就可以在聊天框输入/generate_social_posts并附上内容或URL来使用这个属于你自己的“私人工厂”了。通过这种方式你可以将任何重复性的、有固定模式的创作任务封装成一个技能极大提升效率。比如自动将技术文章中的代码片段整理成GitHub Gist并返回链接、自动分析今日热点生成选题列表等等。6. 常见问题、故障排查与优化心得在实际使用中你肯定会遇到各种各样的问题。我把一些典型问题和解决方案整理如下希望能帮你节省大量搜索时间。6.1 安装与配置类问题Q1: 安装Node.js或Python依赖时网络超时或速度极慢。A1:这是最常见的问题。务必使用国内镜像源。Node.js (npm)在用户目录下创建或修改.npmrc文件加入registryhttps://registry.npmmirror.com/Python (pip)使用-i参数指定镜像源安装或永久修改配置pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleQ2: Codebuddy连接本地Ollama模型失败提示“Connection refused”。A2:按顺序检查Ollama服务是否启动在终端运行ollama serve确保它正在运行。默认端口是11434。模型是否已拉取运行ollama list查看是否有你配置的模型如llama3.2:3b。如果没有用ollama pull拉取。Codebuddy配置是否正确在Codebuddy设置中模型后端URL应为http://localhost:11434注意是http不是https。防火墙是否阻止临时关闭防火墙或添加入站规则允许11434端口的连接。6.2 技能使用与执行类问题Q3: 加载了baoyu-skills但在Codebuddy里输入/没有命令提示。A3:检查技能文件夹路径是否正确加载。查看Codebuddy的日志或控制台通常Help菜单里有“Toggle Developer Tools”看是否有加载技能时的错误信息。常见错误是技能文件夹的skill.json格式错误或者main.py有语法错误。有些Codebuddy版本可能需要手动启用技能包。在技能管理界面找到已加载的技能包确保其开关是打开状态。Q4: 执行某个技能尤其是Python脚本时报“ModuleNotFoundError”。A4:这是缺少Python依赖库。你需要进入baoyu-skills的根目录而不是某个具体技能的子目录执行pip install -r requirements.txt。如果某个技能有自己独立的requirements.txt也需要进入该技能子目录安装。Q5: AI生成的内容质量不高或者不符合我的要求。A5:这是Prompt工程的问题。记住技能的本质是预制Prompt。修改技能脚本找到对应技能的main.py文件直接修改其中组装Prompt的字符串。这是最根本的方法。比如在文章生成技能里把“请写一篇关于XXX的文章”改成“请以第一人称视角结合一个实际开发中的踩坑案例写一篇关于XXX的教程”。提供更详细的上下文在使用技能时在输入参数里尽可能详细地描述你的要求、目标受众、文章风格、需要避免的点等。更换或优化AI模型如果用的是本地小模型如3B对于复杂任务力不从心是正常的。可以尝试更大的模型7B、14B或者对于关键任务临时在Codebuddy设置中切换到更强大的云端API如GPT-4。6.3 性能与工作流优化心得1混合使用本地与云端模型我的策略是草稿、头脑风暴、简单润色用本地模型速度快、零成本最终定稿、复杂逻辑生成、需要极高准确性的内容用云端GPT-4质量高。在Codebuddy里可以配置多个模型端点根据需要快速切换。心得2建立你自己的“技能链”单个技能解决单个问题。但真实工作流是串联的。例如用/fetch_tech_news技能抓取今日Hacker News头条。将结果用/summarize_text技能生成摘要。将摘要用/brainstorm_article_ideas技能生成3个选题。选中一个选题用/generate_wechat_article_outline技能生成大纲。 这个过程目前可能需要手动复制粘贴中间结果。但你可以尝试编写一个更强大的“元技能”用Python脚本自动调用这些步骤实现全自动化选题。这就是进阶玩法了。心得3定期维护与更新开源项目迭代快。定期去GitHub上git pull更新baoyu-skills仓库可以获取新技能和Bug修复。同时关注Codebuddy的更新新版本可能会带来更好的性能或新的API。折腾这一套工具链初期确实需要投入一些学习成本。但一旦跑通它给你带来的不仅是效率上质的提升更是一种思维模式的转变你不再是一个人在战斗而是有一个高度定制化、永不疲倦的数字化助手帮你处理那些重复、繁琐的“体力活”让你能更专注于创意和策略本身。这种将工作流工具化的能力或许才是自媒体人乃至所有知识工作者在未来最值得投资的“硬技能”。
1. 项目概述当“副驾驶”遇上“技能包”最近在折腾自媒体内容创作的朋友估计都听过一个词AI副驾驶。这玩意儿确实能帮你写文案、想标题、润色内容但很多时候它就像一个刚入职的新人知道怎么用Word却不懂你这个行业的“黑话”和“潜规则”。你让它写一篇“如何用Node.js快速搭建一个内容聚合爬虫”它可能给你一篇教科书式的教程但不会告诉你哪些网站反爬策略松、怎么用cheerio配合puppeteer绕过动态加载、以及如何优雅地处理异步并发避免IP被封——这些才是真正干活时需要的“技能”。我最近就在琢磨有没有办法让这个“副驾驶”变得更“专业”直接塞给它一套我们自媒体人专用的“工具箱”和“经验手册”还真让我找到了一个挺有意思的组合Codebuddy和baoyu-skills。简单来说Codebuddy是一个开源的、可以本地部署的AI编程助手你可以把它想象成一个开源的、功能更强的“Cursor”或“Copilot Workspace”而baoyu-skills则是一个专门为内容创作、自媒体运营场景设计的开源“技能包”。把它们俩结合相当于你有了一个既懂写代码又懂自媒体玩法的全能私人助理。这组合最吸引我的就两点第一完全免费开源数据隐私有保障所有操作都在你自己的电脑或服务器上跑不用担心创意被平台拿去训练模型第二高度可定制baoyu-skills里的技能都是开源的Python/Node.js脚本你觉得哪里不好用直接改代码就行完全按你的工作流来打磨。对于像我这样既想用AI提效又对数据敏感、喜欢折腾的技术型自媒体人来说简直是量身定做。接下来我就把自己从零开始搭建、配置到最终用这套组合拳实际产出内容的完整过程以及踩过的坑、总结的经验毫无保留地分享出来。无论你是对Node.js略有了解的前端开发还是纯粹的内容创作者想接触一点技术自动化相信都能找到可以直接“抄作业”的部分。2. 核心工具拆解Codebuddy与baoyu-skills是什么在动手之前我们得先搞清楚手里的两样“兵器”到底是怎么回事。很多人可能听过Codebuddy也搜过baoyu-skills但对它们的关系和能力边界还是有点模糊。2.1 Codebuddy你的本地化AI编程副驾驶Codebuddy本质上是一个本地部署的AI代码助手客户端。它不是一个AI模型而是一个“中间件”或者说“集成平台”。它的核心工作流程是这样的连接后端AI它支持连接多种开源或闭源的大语言模型LLM后端比如本地的Ollama运行Llama、CodeLlama等、通义千问API或是云端的OpenAI API、Claude API等。你不需要在Codebuddy里训练模型它负责调用。提供交互界面它提供了一个类似IDE的界面也有VS Code插件让你可以用自然语言描述需求比如“写一个Python脚本从我的RSS订阅列表里抓取最新文章标题和链接保存为JSON文件”。理解上下文它能读取你当前的项目文件、终端输出、错误信息让AI的回答更有针对性。执行技能Skills这是它最强大的地方。Codebuddy支持加载“技能包”Skill一个技能就是一个可以执行特定任务的脚本或插件。当你输入“帮我生成一篇关于Node.js事件循环的公众号文章大纲”时Codebuddy会去调用baoyu-skills里对应的“文章大纲生成”技能这个技能会组织一段专业的Prompt提示词发给AI并结构化地返回结果。和Workbuddy的区别网上常有人问Codebuddy和Workbuddy。简单理解Workbuddy更偏向于通用办公自动化比如处理Excel、写邮件、整理文档而Codebuddy专注于软件开发与脚本编写场景对代码的理解、生成、调试能力更强。对于我们做自媒体需要大量处理文本、生成内容、分析数据Codebuddy专用技能包的组合显然更对口。为什么选择本地部署除了隐私更重要的是稳定性和成本。依赖云端API一旦遇到网络波动或服务限流工作流就断了。本地部署哪怕是用本地模型虽然可能速度慢点但完全可控。而且很多内容生成任务如润色、提取摘要对模型的要求并不需要达到GPT-4级别一个7B参数的优秀开源模型在本地跑得飞快成本为零。2.2 baoyu-skills为内容创作而生的开源技能库baoyu-skills是一个托管在GitHub上的开源项目它包含了一系列为Codebuddy以及其他兼容AI助手编写的“技能”。你可以把它理解为一系列高度特化的“宏”或“小程序”。它的技能主要围绕以下几个自媒体核心场景内容生成与润色例如“小红书爆款标题生成”、“知乎回答风格转换”、“公众号文章段落扩写”。这些技能并非简单地让AI自由发挥而是内置了经过验证的Prompt模板能引导AI产出符合特定平台调性的内容。素材处理与分析例如“从视频链接中提取字幕文本”、“分析竞品账号的标题高频词”、“批量下载并重命名图片”。这些技能将繁琐的重复操作自动化。工作流自动化例如“监听特定RSS源有新内容时自动生成摘要并发送到钉钉/飞书”、“将Markdown文章一键发布到多个博客平台”。这相当于为你打造了一个个性化的内容中台。技能的实质是什么每个技能通常由一个配置文件如skill.json和对应的执行脚本Python或Node.js组成。配置文件里定义了技能的触发命令、描述、参数。当你在Codebuddy里触发技能时Codebuddy会运行对应的脚本。这个脚本可能会做几件事组装Prompt、调用AI API、处理AI返回的结果如解析JSON、清洗文本、甚至直接操作本地文件。举个例子generate_wechat_article_outline生成微信文章大纲这个技能。它的脚本可能会做接收你输入的核心主题如“Node.js异步编程”。按照“痛点引入-核心概念讲解-代码示例-总结升华”的经典结构组装一段详细的Prompt。将Prompt发送给你在Codebuddy中配置好的AI模型。拿到AI生成的文本后自动格式化为清晰的Markdown多级列表并插入一些常用的占位符如[插入案例]直接呈现在Codebuddy的聊天界面方便你后续编辑。它的优势在于“开箱即用”和“可修改”。你不需要从零开始研究如何给AI下指令才能得到一篇结构合格的大纲baoyu-skills已经总结了最佳实践。如果你觉得它的结构不适合你的风格直接找到对应的脚本文件修改里面的Prompt模板就行了这就是开源带来的自由。3. 环境准备与安装部署全指南理论讲完了我们进入实战环节。这一部分我会非常详细因为搭建环境是劝退很多人的第一步。我会以一台干净的Windows 11系统为例macOS和Linux的用户也可以参考核心步骤是相通的。3.1 基础环境搭建Node.js与PythonCodebuddy本身是一个Electron应用前端是Web技术它的某些技能和后台服务可能需要Node.js环境。而baoyu-skills里的很多脚本是用Python写的。因此我们需要先准备好这两大运行时。1. 安装Node.js这是最容易出错的一步。请务必访问Node.js官方网站下载LTS长期支持版比如当前的20.x版本。不要安装最新的24.x实验版本很多第三方库可能尚未兼容。下载从官网下载Windows安装程序.msi。安装运行安装程序一路点击“Next”。强烈建议在自定义安装路径时不要放在有中文或空格的路径下例如D:\DevTools\nodejs就很好。安装过程中勾选“Automatically install the necessary tools...”这个选项它会安装chocolatey和Python但我们之后会单独装Python所以这个可勾可不勾勾了更省事。验证安装完成后打开命令提示符CMD或PowerShell输入node -v npm -v如果能正确显示版本号如v20.15.0和10.7.0说明安装成功。踩坑记录如果你之前安装过Node.js并且现在遇到npm install各种奇怪错误请先彻底卸载旧版本包括删除用户目录下的.npmrc和AppData中的相关文件夹再重新安装。版本冲突是万恶之源。2. 安装Pythonbaoyu-skills的脚本大多基于Python 3.8。下载访问Python官网下载Windows安装程序。同样选择稳定的版本如3.11.9。安装运行安装程序。至关重要的一步在第一个安装界面务必勾选底部的“Add python.exe to PATH”将Python添加到环境变量。然后选择“Customize installation”在下一步中建议勾选“Install for all users”和“Associate files with Python”。验证重新打开一个新的PowerShell窗口让环境变量生效输入python --version pip --version显示版本号即成功。3.2 安装与配置CodebuddyCodebuddy的安装相对简单因为它提供了打包好的可执行文件。下载前往Codebuddy的GitHub Releases页面下载对应你操作系统的最新版本。对于Windows通常是Codebuddy-Setup-x.x.x.exe。安装像安装普通软件一样运行安装程序。首次运行与模型配置打开Codebuddy它会引导你进行初始设置。关键步骤配置AI模型后端。这是核心。你有几个选择推荐本地模型Ollama如果你有至少8GB以上空闲显存的显卡NVIDIA或者强大的CPU和足够内存16GB强烈建议在本地用Ollama跑一个模型。先去Ollama官网下载安装然后在终端里拉取一个适合编程和文本的模型比如ollama pull llama3.2:3b3B参数对硬件要求低或ollama pull qwen2.5:7b。然后在Codebuddy的设置中将后端服务地址设置为http://localhost:11434。云端API如果你追求极致的响应速度和质量可以配置OpenAI或Claude的API。在Codebuddy设置中填入你的API Key和对应的Base URL即可。配置完成后在Codebuddy的聊天框里输入“Hello”测试是否能收到AI的回复。3.3 获取与集成baoyu-skillsbaoyu-skills是一个开源项目我们需要把它“安装”到Codebuddy里。克隆项目在你喜欢的位置比如D:\Projects打开终端执行git clone https://github.com/baoyu-tech/baoyu-skills.git如果没装Git可以直接在GitHub页面点击“Code” - “Download ZIP”然后解压。安装Python依赖进入baoyu-skills目录你会发现一个requirements.txt文件。在终端中执行cd baoyu-skills pip install -r requirements.txt这一步会安装技能脚本所需的所有Python库如requests,beautifulsoup4,openai如果你用OpenAI API等。请确保网络通畅如果遇到某个库安装慢可以使用国内镜像源例如pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。在Codebuddy中加载技能包打开Codebuddy找到设置Settings或插件/技能管理Skills界面。通常会有“Add Skill Folder”或“Load Skill Pack”的选项。点击并选择你刚才克隆或解压的baoyu-skills文件夹的路径。Codebuddy会自动扫描该文件夹下所有合法的技能配置并加载。验证技能加载加载成功后在Codebuddy的聊天输入框你可能会看到提示符发生了变化或者你可以尝试输入技能的前缀比如输入/有些技能包以斜杠命令触发看是否有自动补全的技能列表出现。例如输入/generate可能会提示/generate_wechat_title等技能。至此你的“AI自媒体工作站”基础环境就搭建完毕了。接下来我们看看怎么让它真正动起来帮你干活。4. 实战演练从创意到内容产出的完整工作流光说不练假把式。我以自己实际运营一个技术博客的场景演示一个完整的用例“利用Codebuddybaoyu-skills快速生成一篇关于‘Node.js Stream流处理’的技术文章初稿”。4.1 第一步利用技能进行头脑风暴与选题细化刚开始可能只有一个模糊的想法“写Node.js Stream”。直接让AI写容易泛泛而谈。我们可以用baoyu-skills里的头脑风暴技能来聚焦。触发技能在Codebuddy中输入/brainstorm_article_ideas具体技能名可能略有不同请以你加载后看到的为准。如果技能是中文的可能是/文章创意头脑风暴。输入核心主题技能被触发后Codebuddy会弹出一个交互框或直接在聊天流中等待你输入。我输入“Node.js中的Stream流处理面向有一定Node.js基础的中级开发者”。获取结果技能脚本会组织一个专业的Prompt给AIAI可能会返回一系列角度比如“Node.js Stream入门从文件读写到网络传输”“深入理解Stream的四种类型Readable, Writable, Duplex, Transform”“Stream实战用pipeline和async iterator优雅地处理大文件”“常见坑点背压Backpressure机制与内存控制”“性能对比Stream vs Buffer何时该用谁”选择与确定我选择了第三个“Stream实战...”作为文章核心因为它更偏向实战读者看了能立刻用上。实操心得不要完全依赖AI给出的第一个点子。多运行几次技能或者将AI返回的多个点子组合往往能碰撞出更独特的选题。比如可以把“常见坑点”和“性能对比”融合到“实战”文章中增加文章的深度和实用性。4.2 第二步生成结构化大纲与章节内容确定了“实战”这个方向接下来需要一个大纲来支撑起文章骨架。触发大纲技能输入/generate_wechat_article_outline或类似技能。输入细化要求这次输入需要更具体“写一篇技术文章大纲主题是‘Node.js Stream实战用pipeline和async iterator优雅处理大文件’。要求包含1. 引言用一个大文件拷贝的场景引入Stream的必要性。2. 基础回顾简要介绍Readable, Writable Stream。3. 核心实战分别用传统事件监听、pipeline方法、async/await for...of循环三种方式实现同一个大文件拷贝并给出代码示例。4. 深入理解解释背压Backpressure在三种方式中是如何被处理的。5. 总结与建议给出不同场景下的选型建议。文章风格为严谨但易懂的技术教程。”审查与调整大纲AI会生成一个非常结构化的Markdown大纲。我拿到后发现它把“背压”单独放成了一章略显突兀。我直接在Codebuddy的编辑区域它通常允许你编辑AI的回复将其合并到“核心实战”的每个小节后面作为“注意事项”提点。这就是人机协作的优势——AI提供素材和框架你来做最终的导演和剪辑。4.3 第三步填充内容与代码生成有了大纲就可以逐节“填充血肉”了。这里Codebuddy的代码能力能发挥巨大作用。生成代码示例在大纲的“核心实战”部分我需要三个版本的代码。我直接对Codebuddy说“请按照大纲编写第一个示例使用传统data和end事件监听的方式实现一个将source.txt大文件拷贝到dest.txt的Node.js脚本。要求包含错误处理。” Codebuddy连接了代码能力强的模型会生成一份完整、可运行的代码。关键一步一定要自己运行测试我在本地新建一个测试文件粘贴代码用fs.writeFileSync生成一个100MB的source.txt然后运行脚本。果然发现了第一个坑没有处理背压如果写入速度跟不上读取速度内存会飙升。我据此向AI反馈“这段代码存在内存风险请加入背压控制机制。”AI会给出修改方案例如在Writable流中判断write()方法的返回值。润色段落文本对于“引言”、“总结”等文字部分我可以选中AI生成的第一版草稿使用baoyu-skills中的/polish_text文本润色技能。在技能参数中我可以选择风格“技术博客”、“更加生动”、“增加一点幽默感”。润色后的文本会更流畅更符合自媒体传播的调性而不是干巴巴的技术文档。4.4 第四步生成标题、摘要与封面建议内容主体完成后需要“包装”。批量生成标题使用/generate_wechat_titles技能输入文章核心内容和关键词如“Node.js, Stream, 大文件, pipeline, async iterator, 背压”。让它一次性生成10个标题。我会从中挑选几个吸引眼球的比如《告别卡死Node.js Stream三剑客搞定百兆文件拷贝》、《Node.js文件处理还在用readFileSync高级玩家都用Stream了》。生成文章摘要使用/summarize_text技能将整篇文章或核心部分粘贴进去让它生成一段200字以内的摘要用于文章开头或社交媒体预览。封面图建议有些技能甚至能根据文章内容建议封面图的关键元素或风格例如“代码截图箭头流程图”、“抽象的数据流视觉图”。这能给你设计封面或寻找图库素材提供明确方向。通过以上四步一篇结构清晰、内容扎实、包装到位的技术文章初稿就诞生了。剩下的就是一些人工的微调、排版和发布。整个过程中Codebuddy像是一个不知疲倦的初级写手和程序员而baoyu-skills里的技能就是我给这位写手配备的“写作规范手册”和“素材工具箱”我则扮演主编和架构师的角色把控方向和质量。5. 高级技巧与自定义技能开发当你熟悉了基本工作流后肯定会不满足于现有的技能。baoyu-skills提供的技能是通用的但你的自媒体工作流是独特的。这时自定义技能就成了你的“核武器”。5.1 剖析一个现有技能理解其工作原理以baoyu-skills中一个简单的“提取网页摘要”技能为例。我们看看它的目录结构baoyu-skills/ ├── summarize_webpage/ │ ├── skill.json # 技能元数据 │ ├── main.py # 主执行脚本 │ └── requirements.txt # Python依赖如果有1.skill.json文件{ name: summarize_webpage, description: 提取给定URL网页内容的摘要, command: summarize_webpage, parameters: [ { name: url, description: 目标网页的URL, required: true }, { name: length, description: 摘要长度short/medium/long, required: false, default: medium } ], script: main.py }这个文件告诉Codebuddy这有一个叫summarize_webpage的技能描述是什么触发命令是什么需要哪些参数。2.main.py脚本的核心逻辑import sys import json import requests from bs4 import BeautifulSoup # 假设你配置了AI API这里是从环境变量或配置读取 from some_ai_client import call_ai def main(): # 1. 从Codebuddy接收参数 args json.loads(sys.argv[1]) url args[url] length args.get(length, medium) # 2. 抓取网页内容 headers {User-Agent: Mozilla/5.0} response requests.get(url, headersheaders) soup BeautifulSoup(response.content, html.parser) # 简单提取正文实际应用需要更复杂的清洗 text soup.get_text(stripTrue)[:5000] # 限制长度 # 3. 构造Prompt调用AI prompt f请将以下网页内容总结为一段{length}长度的摘要\n{text} summary call_ai(prompt, modelgpt-3.5-turbo) # 或你配置的本地模型 # 4. 将结果返回给Codebuddy result {summary: summary} print(json.dumps(result)) if __name__ __main__: main()这个脚本清晰地展示了技能的工作流程接收参数 - 执行逻辑抓取网页- 调用AI - 返回结构化结果。5.2 开发一个自己的技能以“批量生成社交媒体推文”为例假设我每周都要把一篇长文拆解成5条不同角度的Twitter/LinkedIn推文。手动操作很烦我们来创建一个自动化技能。步骤1规划技能名称generate_social_posts功能输入一篇长文的核心内容或URL输出5条不同风格提问式、金句式、数据式、故事式、总结式的社交媒体推文草稿。参数content文本内容或url文章URLplatform可选如twitter、linkedin用于调整字数限制。步骤2创建技能文件夹和文件在baoyu-skills目录下新建文件夹generate_social_posts并创建skill.json和main.py。步骤3编写skill.json{ name: generate_social_posts, description: 根据长文内容批量生成多条社交媒体推文草稿, command: generate_social_posts, parameters: [ { name: content, description: 长文的文本内容, required: false }, { name: url, description: 长文的URL地址与content二选一, required: false }, { name: platform, description: 目标平台如twitter或linkedin, required: false, default: twitter } ], script: main.py }步骤4编写main.pyimport sys import json import requests from bs4 import BeautifulSoup # 你需要实现或导入你的AI调用函数这里用伪代码 from my_ai_utils import call_ai def fetch_content_from_url(url): # 实现网页抓取和正文提取逻辑 # ... return 提取到的纯文本内容 def main(): args json.loads(sys.argv[1]) content args.get(content) url args.get(url) platform args.get(platform, twitter) if url and not content: content fetch_content_from_url(url) elif not content: # 返回错误信息给Codebuddy error_result {error: 必须提供content或url参数} print(json.dumps(error_result)) return # 根据平台设定字数限制 word_limit 280 if platform twitter else 3000 # 精心设计的Prompt模板引导AI生成多样化的推文 prompt f 你是一位专业的社交媒体运营专家。请根据以下文章核心内容生成5条风格各异的{platform}推文草稿。 要求 1. 每条推文风格不同第一条用提问式引发互动第二条提炼一个金句第三条突出一个数据或事实第四条讲一个相关的小故事或类比第五条做简洁有力的总结。 2. 每条推文长度严格控制在{word_limit}字符以内。 3. 推文要吸引人适合在{platform}平台传播。 文章内容 {content[:3000]} # 限制输入长度 try: ai_response call_ai(prompt) # 假设AI返回的是包含5条推文的文本我们按行分割 posts [line.strip() for line in ai_response.split(\n) if line.strip()][:5] result { platform: platform, posts: posts } print(json.dumps(result)) except Exception as e: print(json.dumps({error: str(e)})) if __name__ __main__: main()步骤5在Codebuddy中重载技能保存文件后在Codebuddy的技能管理界面可能需要重新加载技能文件夹或重启Codebuddy。然后你就可以在聊天框输入/generate_social_posts并附上内容或URL来使用这个属于你自己的“私人工厂”了。通过这种方式你可以将任何重复性的、有固定模式的创作任务封装成一个技能极大提升效率。比如自动将技术文章中的代码片段整理成GitHub Gist并返回链接、自动分析今日热点生成选题列表等等。6. 常见问题、故障排查与优化心得在实际使用中你肯定会遇到各种各样的问题。我把一些典型问题和解决方案整理如下希望能帮你节省大量搜索时间。6.1 安装与配置类问题Q1: 安装Node.js或Python依赖时网络超时或速度极慢。A1:这是最常见的问题。务必使用国内镜像源。Node.js (npm)在用户目录下创建或修改.npmrc文件加入registryhttps://registry.npmmirror.com/Python (pip)使用-i参数指定镜像源安装或永久修改配置pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleQ2: Codebuddy连接本地Ollama模型失败提示“Connection refused”。A2:按顺序检查Ollama服务是否启动在终端运行ollama serve确保它正在运行。默认端口是11434。模型是否已拉取运行ollama list查看是否有你配置的模型如llama3.2:3b。如果没有用ollama pull拉取。Codebuddy配置是否正确在Codebuddy设置中模型后端URL应为http://localhost:11434注意是http不是https。防火墙是否阻止临时关闭防火墙或添加入站规则允许11434端口的连接。6.2 技能使用与执行类问题Q3: 加载了baoyu-skills但在Codebuddy里输入/没有命令提示。A3:检查技能文件夹路径是否正确加载。查看Codebuddy的日志或控制台通常Help菜单里有“Toggle Developer Tools”看是否有加载技能时的错误信息。常见错误是技能文件夹的skill.json格式错误或者main.py有语法错误。有些Codebuddy版本可能需要手动启用技能包。在技能管理界面找到已加载的技能包确保其开关是打开状态。Q4: 执行某个技能尤其是Python脚本时报“ModuleNotFoundError”。A4:这是缺少Python依赖库。你需要进入baoyu-skills的根目录而不是某个具体技能的子目录执行pip install -r requirements.txt。如果某个技能有自己独立的requirements.txt也需要进入该技能子目录安装。Q5: AI生成的内容质量不高或者不符合我的要求。A5:这是Prompt工程的问题。记住技能的本质是预制Prompt。修改技能脚本找到对应技能的main.py文件直接修改其中组装Prompt的字符串。这是最根本的方法。比如在文章生成技能里把“请写一篇关于XXX的文章”改成“请以第一人称视角结合一个实际开发中的踩坑案例写一篇关于XXX的教程”。提供更详细的上下文在使用技能时在输入参数里尽可能详细地描述你的要求、目标受众、文章风格、需要避免的点等。更换或优化AI模型如果用的是本地小模型如3B对于复杂任务力不从心是正常的。可以尝试更大的模型7B、14B或者对于关键任务临时在Codebuddy设置中切换到更强大的云端API如GPT-4。6.3 性能与工作流优化心得1混合使用本地与云端模型我的策略是草稿、头脑风暴、简单润色用本地模型速度快、零成本最终定稿、复杂逻辑生成、需要极高准确性的内容用云端GPT-4质量高。在Codebuddy里可以配置多个模型端点根据需要快速切换。心得2建立你自己的“技能链”单个技能解决单个问题。但真实工作流是串联的。例如用/fetch_tech_news技能抓取今日Hacker News头条。将结果用/summarize_text技能生成摘要。将摘要用/brainstorm_article_ideas技能生成3个选题。选中一个选题用/generate_wechat_article_outline技能生成大纲。 这个过程目前可能需要手动复制粘贴中间结果。但你可以尝试编写一个更强大的“元技能”用Python脚本自动调用这些步骤实现全自动化选题。这就是进阶玩法了。心得3定期维护与更新开源项目迭代快。定期去GitHub上git pull更新baoyu-skills仓库可以获取新技能和Bug修复。同时关注Codebuddy的更新新版本可能会带来更好的性能或新的API。折腾这一套工具链初期确实需要投入一些学习成本。但一旦跑通它给你带来的不仅是效率上质的提升更是一种思维模式的转变你不再是一个人在战斗而是有一个高度定制化、永不疲倦的数字化助手帮你处理那些重复、繁琐的“体力活”让你能更专注于创意和策略本身。这种将工作流工具化的能力或许才是自媒体人乃至所有知识工作者在未来最值得投资的“硬技能”。
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