零基础3小时交付AI项目？新手避坑指南：从选题到复用的保姆级实战攻略_服务软件

1. 告别「手搓Prompt」，前美团高管创业，要让物理世界直接成为AI提示词

2. #千问没有免单卡也能天天减免# 今年春节AI圈真的玩明白了！千问现在不只是答题助手，直接变成生活省钱搭子。不用凑卡、不用复杂操作，一句话下单，电影票、机酒、外卖、百货都能首单必减，覆盖太全了春节回了趟老家，从线上到路边小店都在用，正好订了个酒店用上了千问这波优惠AI生活化真的很落地，省钱不靠套路，靠AI效率，这波很实在。划重点截至3月3日，每天都能减，随手用都香！

3. 高效提示词（prompt）工程指南

4. 还记得「超长 Prompt」吗？这是我去年多的一个实验，把个人生平事迹写成一个超长 Prompt 并持续维护。希望打造一个「真正懂我」的大模型。进展怎么样了？一直没有中断，Prompt 从 4w 字增长到 8w 字。这不是线性增长的，而是不断通过 Prompt 压缩、改写、调整结构。因此实际上写的字说不定有 50w、上百万之多。使用的时候，我会将整个 Prompt 直接抛进首次对话。由于只是简单 Prompt，所以复制进各个 LLM 官网聊天框即可。Prompt 逐步沉淀成两个部分：开头是「程序区」，明确跟 LLM 的对话规则。后面都是「知识区」，记录了关于我的所有信息。后来，在程序区里又演化出了「技能系统」，设计有各种各样的技能，可以通过关键词触发。对 Prompt 的所有修改都是手动的。因为这么长的上下文，Vibe Coding 工具已经很难进行有效编辑了。我设计了一系列技能，让 LLM 帮助我维护整个 Prompt 结构，并生成手动编辑的手把手步骤，供我手动修改。维护这么一套 Prompt 特别繁重、累人，需要超常的耐性与毅力。之所以能坚持下来，因为这套方法确实有效，帮助我在过去的一年里，在很多人生思考与决策中，发挥了有效价值。等于是我凭空给自己开发了一个「贵人」。我想，这套方法，算是最适合普通人的 AI 使用方法了，会写作文就行。可视为一种 AI 时代的写日记方法。首先写作本身就是一种思考，LLM 基于 Prompt 解读又是进一步的思考。这个方法的弊端，是“土、笨、累”。没有小龙虾那么“智能”，也没有哪些三层自动记忆架构。特别不高大上。有人会问，这么长的 Prompt，LLM 能扛得住吗？在聊天场景下完全 OK。目前的主流 LLM，上下文少则 20w，多则 100w，绰绰有余。同时，主流模型在超长上下文下，记忆丢失的问题也改善很多（参见各种海底捞针测试）。这8w字的 Prompt，一直在不断、持续地优化逻辑结构。与 LLM 的注意力和语义网络是双向奔赴状态。Prompt 的逻辑合理度会帮助 LLM 减少注意力的噪声。驱使我更新体会的动机，是我最近作出了一个不太符合自身性格的决策，这几天一直在琢磨，背后潜意识里自己是怎么想的。基于 Prompt，让 LLM 帮我分析，它说了四点，跟我潜意识里想的一模一样！真要我说，我可能自己都说不全、想不到。这使我意识到，这份精心维护的 Prompt，已经成为了数字孪生，成为了自己在 LLM 语义空间里的化身。个体人脑的发展已趋于瓶颈。LLM 智能的发展还在突飞猛进。有了孪生化身，未来会不断地有更强大的模型，“作为我”来决策，这也是“最懂我的大模型”的“懂”的体现。当然，基于这个方法，能否过好一生是不确定的。自己的感受，尽管理性成长了，但是“碳”味下降了，越来越硅。也许，再发展下去，原本的“自我”会被冲淡，最终成为 LLM 的傀儡，说好听点，就是“原来，我成 Agent 了！”这是个玩笑话，毕竟也不会说完全听从 AI 的指令。它讲的话，哪怕10句里面8句扯淡，有个两句能点一点我，就已经是十分宝贵的了。在生活中，千金（不）易得，知音难求啊！#ai创造营#

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9. 我关于最实用的10来个AI工具的免费介绍，昨天在微博分享后，有一千多人私信来取了。把我的助理忙坏了，昨晚搞到11点多，现在都还在猛加人猛发。没想到这么火，继续给大家免费派吧。需要的私信。本来是我前几天去一个大学，给本科生讲座的，来自于我们盖得自己内部的培训资料。为什么我们要自己做这个课程呢？就是因为现在市面上卖课的，质量都太差，什么大佬讲的，也不实用。所以，我们干脆自己做了一个。应该是目前最好最实用的一个。这个课程全是实用工具，一学就会，一会就尖叫，只恨没早学。现在的AI工具，真是越来越好用。而且，基本都是免费工具，只是你不知道。我来说一下，都是一些什么内容：1、AI写文章，写复杂优质的文章。2、AI扩写、审核、排版3、做PPT 4、做表格，读表格，数据分析 5、写论文，做学术，构建自己的智能知识库。6、AI作图。这个是一个大课程，PPT只是非常简略的版本。7、AI做视频，做自媒体。这也是一个大课程，PPT只是非常简略的版本。

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34. 做内容最怕陷入“勤奋的陷阱”：用战术上的忙碌，掩盖战略上的茫然。当“出爆款”还被视作玄学时，百度智能云数字员工已致力于将其变为“可复现的科学” 。作为你的AI搭档，它能通过大数据精准锁定选题，搞定从制作到分发的所有繁琐流程。从文案撰写、图片生成，到繁琐的多账号分发、数据复盘，它能一站式全包。未来的职场，请把重复的数据逻辑交给数字员工，把珍贵的创造力留给自己。别只顾着奔跑，记得先换双更快的鞋。

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40. #果然AI取代不了人类# 前段时间让Openclaw帮抓取统计一下数据，这么简单的活也是磨了一个下午才帮他把工作流搭建起来，后面运行的时候也说不定什么时候会出点什么问题所谓的“取代人类”，目前看来最多也就是给咱们当个不怎么靠谱的赛博实习生。真遇到稍微复杂一点的任务，还得靠自己掉头发

41. 【LLM的Token物理学：为什么开头50个Token决定了输出质量】大多数人把AI当成神奇的聊天机器人，像跟人说话一样随意交流，然后祈祷好运。但要从现代LLM中获得精英级结果，你必须把它当作一个可操控的预测引擎——它处理的是token，而非"你脑中的想法"。一、理解机器运作的核心概念Token：LLM不"阅读"人类语言，而是通过分词器将文本拆解成token（子词单元），然后预测数学上最可能出现的下一个token。概率镜像：AI是训练数据的一面镜子。它在潜在空间——一张庞大的人类知识数学地图——中导航。你的prompt就是告诉它该往哪看的坐标。内部白板：高级模型使用隐藏的推理token在"说话"前"思考"。如果你用社交寒暄填满prompt开头，就等于用无用数据塞满了这块白板。指南针与一度误差：因为每个新token都基于之前所有token来预测，你的初始token序列就像指南针。开头一句话偏差一度，到回复结尾时逻辑可能已经完全跑偏。二、核心策略：约束优先模型的物理特性决定了序列中越靠前的token权重越大。因此最佳顺序是：规则 → 角色 → 目标。先定义规则，就是在AI开始工作前清理掉潜在空间中不需要的路径。三、实战对比案例一：语气与自信度❌ 社交噪音式："我在找一些在会议中更自信的方法，你能帮忙吗？"✅ 序列架构式：- 规则：使用自信但协作的语气，去除模棱两可和道歉- 角色：高管教练- 目标：提供3条可执行策略逻辑：前置风格约束锁定了"语气区域"，防止一度漂移滑入泛泛的心灵鸡汤。案例二：复杂概念教学❌ 社交噪音式："你能用容易理解的方式解释光合作用吗？"✅ 序列架构式：- 规则：使用检查点式教程（每步确认），避免隐喻，使用专业术语- 角色：生物学家- 目标：提供完整流程分解逻辑：在开头token中强制设置检查点，阻止模型匆忙给出浅层概述。案例三：复杂规划❌ 社交噪音式："帮我规划东京3日游，我喜欢美食和科技，预算有限。"✅ 序列架构式：- 规则：排序成功标准，定义硬约束（如单程交通不超30分钟），使用目标驱动规划- 角色：旅行架构师- 目标：创建高效行程逻辑：在开头token中定义硬约束和优先级，将指南针锁定在高效结果上，过滤掉低概率的填充内容。四、社区讨论的关键补充关于位置权重：评论中有人指出，不仅开头重要，结尾也重要，真正容易被"遗忘"的是中间部分。这符合注意力机制的研究发现。关于系统提示词：有经验的开发者提醒，在实际应用中，用户输入前往往已有系统提示词和工具定义，你的prompt实际上并非"真正的开头"。但对于普通用户使用ChatGPT等产品，这套原则依然适用。关于幻觉问题：即使精心设计prompt，幻觉问题仍难以根除。可以要求模型"不确定时说不知道"，但这只能缓解，无法消除。五、核心认知转变停止"提问"，开始"架构"。你输入的每个字都是对模型概率引擎的物理约束，以token序列的形式进入系统。如果你不用前50个token设定好指南针，机器就会愉快地花费接下来500个token猜测你想去哪。制胜序列：规则 → 角色 → 目标 → 内容这不是完美的模型，但它是实用的——而且欢迎挑战。reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1q5h5og/the_physics_of_tokens_in_llms_why_your_first_50

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50. AI工具实盘炒股爆赚第一，我用它来分析特斯拉，结果更炸裂 “AI炒股大战”太上头了！Qwen梭哈第一名，DeepSeek打工人第二，GPT-5纠结到只剩两千块。但真正把我震住的，是我实测Qwen的“深入研究”——17步投研流程、引用权威文献、还能自动生成图表、播客、网页。普通人第一次可以拥有专业分析师级别的判断力。AI时代，真正能提效的工具正在悄悄改变我们 #AI工具 #AI研究 #投研工具 #qwenchat #Qwen

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62. 开源 AI 应用开发平台 Dify 完成 3000 万美元 Pre-A 轮融资，由红杉资本（HSG）领投，GL Ventures、Alt-Alpha Capital（Bessemer Venture Partners 旗下新分拆基金）、五源资本、瑞穗利合投资和 NYX Ventures 跟投。其中五源资本是老股东追加投资。Dify 成立于 2023 年 3 月，做的事情简单说就是：让不会写代码的人也能搭建 AI 工作流。它提供一个可视化的搭建界面和生产级基础设施，帮团队把大模型接入实际业务系统，比如文档审核流水线、企业内部知识助手、客服自动化等等。两年多下来，Dify 在 GitHub 上的星标数排到全球开源项目第 51 位，全球超过 140 万台机器在跑它的服务，覆盖 175 个国家和地区，有 280 家企业客户。这笔钱主要花在四个方向：让 Agent 工作流更稳更可靠、补齐企业级功能（权限、合规、审计等）、继续降低使用门槛让非开发者也能上手、以及壮大开源生态。Dify 目前在旧金山湾区、东京、上海和苏州设有办公室。创始人的核心判断是：未来每个团队都会自己搭建 AI Agent 和工作流，而 Dify 要做的就是这个"操作系统"的逻辑层。

63. AI工作流已死？Agentic 时代，n8n这类工具还有学的必要吗？

64. Agent时代的方法论 —— Anthropic的心法

65. 【你以为AI编程拼的是提示词，其实高手都在“驯化”项目结构】快速导读：别再卷提示词了。想让Claude像个真正的工程师一样干活，关键不是怎么“说”，而是怎么“放”。一个结构清晰的代码仓库，远比一段天花乱坠的提示词更重要。---多数人还在琢磨怎么把提示词写出花来，但真正拉开AI编程效率差距的，根本不是提示词。你以为让Claude写出好代码，靠的是把需求描述得滴水不漏。其实，如果你的代码仓库一团糟，它就只是个聊天机器人；如果结构清晰，它才表现得像个住在你项目里的高级工程师。这中间的差距，比人和狗的差距都大。秘诀在于给AI建立一套“项目解剖学”。这套结构，就是AI的“短期记忆”和“行为准则”。它只需要四个东西：1. CLAUDE.md：项目的北极星文件，简要说明系统目的、仓库地图和交互规则。短小精悍，废话太多AI会抓不住重点。2. .claude/skills/：可复用的专家模式。把代码审查、重构、调试等固定流程变成技能包，随时调用，而不是每次都在提示词里重复念叨。3. .claude/hooks/：自动化护栏。模型会忘事，但钩子不会。比如编辑后自动格式化、核心代码变更后触发测试，把AI工作流变成可靠的工程系统。4. docs/：渐进式上下文。别把几万字的需求文档塞进提示词，让AI自己去查阅架构图、决策记录和操作手册。它不需要记住一切，只需要知道“真理”在哪。有人在一个5万行代码的库上实践这套方法，Claude的错误率直接降低了大约60%。评论区里一片“原来如此”的声音，大家普遍认同：结构大于提示词，仓库本身就是终极提示。提示词是租来的，结构才是你自己的。所以，如果你还在每天花几小时跟AI“念经”，却发现它总是犯些低级错误，问题很可能不在你的提示词写得够不够“魔法”，而在你的项目结构是不是一坨屎。别再抱怨AI笨了，也许它只是在你的烂摊子里迷了路。---简评：这篇文章精准地指出了当前AI辅助编程领域的一个核心误区：过度迷信“提示词工程”，而忽略了更基础也更重要的“上下文工程”。它提出的“项目结构即提示”的观点，对于那些感觉AI“不好用”的开发者来说，无疑是一次认知矫正。从“教AI做事”转向“为AI搭建舞台”，这才是人与AI协作的正确姿势。---ref: x.com/vishisinghal_/status/2032368817981305196#AI创造营##人工智能#

66. 在线开发中，构建高效智能AI代理系统是一大挑战，各种技能、记忆管理、安全检测、持续学习等环节缺一不可。Everything Claude Code 是一套开源的AI代理性能优化系统，专为Claude Code、Codex、Opencode、Cursor等多平台AI工具打造。它不仅集成了丰富的智能子代理（code-reviewer、security-reviewer等），还有自动学习的“本能”系统，助力代码质量、测试驱动开发、自动安全扫描，真正实现生产级别的多技能智能协同。GitHub：github.com/affaan-m/everything-claude-code主要功能：- 多平台全兼容，支持Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor等主流AI编码工具；- 完善的技能库，覆盖测试驱动开发、代码审查、安全审核、E2E测试、文档更新等工作流；- 强大的Hook机制，自动触发格式化、secret扫描、上下文持久化等操作；- 持续学习系统，自动提取开发“本能”，提升智能决策能力；- 多Agent协作支持，拆解复杂任务、多线程执行更高效；- 集成AgentShield安全扫描，1282项规则全面保障代码安全；- 详细操作指令和跨平台安装脚本，2分钟极速上手。适合开发者、团队追求极致AI辅助开发体验的必备利器。#AI开发# #智能代理# #开源神器#

67. n8n太复杂？Refly.AI让普通人也能轻松玩转AI工作流｜鹿演Vol.006

68. 一个被忽视的Prompt技巧，居然是复制+粘贴。

69. 「Github一周热点107期」OpenAI收购的AI安全工具、AI代理事务所、OpenClaw技能库、claude code插件和上下文数据库

70. 我用AI，做了个全网AI热点捕捉器！N8N工作流分享

71. 普通人用Ai能做什么？#AI #知识分享

72. AI广告王炸组合！30美金竟可撬动上亿流量？

73. #千问3.5成本仅为谷歌大模型5%##有AI的春节有什么不一样#今年春节最不一样的，是AI真的走进日常了。阿里除夕夜开源千问3.5，成本只有谷歌大模型的5%，效率还大幅提升，国产AI用实力打破高价门槛。以前大模型是实验室里的技术，现在随手可用、低成本落地，写文案、做助手、跑开发都更顺畅。这个春节，科技圈不聊烟花聊算法，不拼红包拼创新，国产大模型越跑越快，AI普惠不再是概念，而是我们身边的新年新气象。

74. 抖起来动物跳舞AI视频制作教程｜Comfyui SCAIL工作流

75. 《智能体设计模式》第六章「规划模式」完成翻译了，目前已翻译章节：00 - 前言部分网页链接01 - 第一章：提示链模式网页链接02 - 第二章：路由模式：网页链接03 - 第三章：并行模式网页链接04 - 第四章：反思模式网页链接05 - 第五章：工具使用模式网页链接06 - 第六章：规划模式网页链接规划模式让智能体具备前瞻性思维能力，能够将复杂任务拆解为更小且可管理的步骤，并制定实现预期结果的策略。通过规划能力，智能体不再只是对眼前输入作出反应，而是能够自主规划从初始状态到目标状态的完整路径。这里为大家梳理几个关键要点：1. 核心理念：从被动响应到主动规划规划模式的核心在于建立「理解目标 → 制定计划 → 执行步骤 → 灵活调整」的智能流程，让智能体具备战略性、目标导向的执行能力。- 传统模式的局限：基础智能体只能对眼前输入作出反应，缺乏处理复杂多步骤任务的能力，无法将高层次目标拆解为可执行的子任务。- 规划模式的价值：智能体能够接收高层次目标并自主拆解为有序的执行步骤，在遇到阻碍时灵活调整路线，从而有效处理包含多个步骤和相互依赖的复杂任务。2. 规划的关键特征规划模式通过以下特征实现智能化的任务执行：- 目标驱动：接收高层次的目标声明（做什么）而非具体指令（如何做」，由智能体自主决定实现路径。- 即时生成：计划不是预先存在的，而是根据当前状况和目标要求即时生成的。- 灵活应变：初步计划只是出发点，智能体能够接纳新信息并在遇到阻碍时动态调整策略。- 结构化分解：将复杂目标拆解为一系列更小、可执行的步骤或子目标，按逻辑顺序处理依赖关系。3. 典型应用场景规划模式在四大领域展现出核心价值：- 流程自动化：编排复杂工作流，如新员工入职流程，包括创建账户、分配培训、部门协调等有序子任务。- 机器人与自主导航：进行状态空间遍历，生成从起始状态到目标状态的最优路径，同时遵守环境约束。- 结构化信息整合：生成研究报告等复杂输出，规划包含信息收集、数据归纳、内容结构化、迭代打磨等阶段。- 多步骤问题解决：制定并对系统化流程进行诊断、实施解决方案，并在必要时升级处理。4. 实现框架与特点- CrewAI：通过定义明确的智能体角色和任务，支持先规划后执行的工作流，适合结构化的多步骤任务。- Google 深度研究：利用多步骤动态迭代流程，把用户提示拆解为研究计划，循环执行搜索与分析，生成带引用的结构化报告。- OpenAI 深度研究接口：提供编程化控制能力，支持 MCP 协议连接私有知识库，展示完整的中间步骤（推理、搜索、代码执行）。5. 使用时机与权衡当任务复杂度超出单一操作范围时，应当使用规划模式，但需要权衡灵活性与可预测性：- 适用场景：任务需要多个相互依赖的步骤才能完成；「如何做」的方案需要探索而非已经明确；需要自动化处理复杂的工作流程；需要生成全面、综合的结果。- 权衡考量：当问题的解决方法已经清楚且可重复时，固定流程比动态规划更有效；规划增加灵活性的同时也引入了不确定性；需要在自主性和可预测性之间找到平衡。- 核心价值：将智能体从简单的被动响应者提升为战略性、目标导向的执行者，能够管理复杂流程并产出全面综合的结果。项目：github.com/ginobefun/agentic-design-patterns-cn/blob/main12-Chapter-06-Planning.md#人工智能##程序员#

76. 【CLAUDE.md不是规则手册，而是路由器】快速阅读：CLAUDE.md文件超过100行后，AI会选择性忽略指令。解决方法不是添加更多规则，而是将执行逻辑从指令转移到基础设施——用自动化钩子（hooks）强制质量检查，用技能文件（skills）按需加载上下文，用campaign文件持久化会话状态。---有人做了个审计，发现自己的CLAUDE.md有40%的冗余内容。规则在不同措辞下重复，甚至自相矛盾。文件从45行膨胀到190行，AI的服从度反而下降了。问题的根源在于：CLAUDE.md是入口点，不是永久仓库。它应该只包含项目概览、技术栈和最关键的5件事。其他所有东西都该放在AI需要时才加载的地方。真正改变游戏规则的转变是：把执行逻辑从指令转移到环境中。比如“编辑文件后总是运行类型检查”这条规则，AI有时遵守，有时忘记。解决方案是用生命周期钩子——每次保存文件自动运行脚本。AI不需要选择是否检查，环境强制执行。错误在引入的那次编辑中就会暴露，而不是20次编辑后才发现。规则会降级，钩子不会。这套思路可以推广到所有场景：跨会话的重复指令变成技能文件，编码特定领域的模式和约束；会话上下文丢失用campaign文件解决，记录已完成的工作、做过的决策和剩余任务；质量验证变成自动化钩子，每次编辑时类型检查，会话结束时扫描反模式，连续3次失败后触发熔断器。有观点认为，CLAUDE.md的变更本质上是软件变更，不是提示词调整。当它影响整个团队时，需要像对待代码一样严格：建立基线、测量效果、逐步推出、支持回滚。另一个发现是：超过100行的指令开始被当作建议而非规则。有人将文件从150行精简后，合规性立即提升。进化路径大致是：原始提示词（无持久化）→ CLAUDE.md（规则有帮助但有上限）→ 技能文件（模块化专业知识，按需加载）→ 钩子（环境执行质量）→ 编排（并行agent、持久化campaign）。一位开发者分享了自己的系统：顶层CLAUDE.md是路由器，将任务类型映射到子目录；每个子目录有自己的作用域CLAUDE.md；可重复的多步骤工作流打包为技能文件；定期任务审计文件行数、冗余和过时内容。有网友提到了渐进式工具披露的技巧：不为每个功能都构建MCP服务器，而是写HTTP端点，用shell脚本包装，格式化输出给AI。这样可以逐步暴露工具，几分钟就能添加新功能。成本控制也遵循同样的原理。每次AI超支时添加规则（“不要在这个任务上用Opus”）没用，30条模型选择规则AI照样忽略。真正有效的是代理层，自动根据复杂度路由，带预算强制执行。有人的AI在8分钟内烧掉15美元，添加规则没用，把决策从提示词移到基础设施才解决问题。一个值得注意的细节：Anthropic官方插件市场有claude-md-management工具，可以审计CLAUDE.md质量，捕获会话学习，已有76000+安装量。整个讨论的共识是：臃肿的CLAUDE.md是普遍的成人礼。解决方案不是更多规则，而是构建基础设施。作者开源了完整系统Citadel：github.com/SethGammon/Citadelref: reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1rz2oo3/what_happens_when_you_stop_adding_rules_to#AI创造营##人工智能#

77. gemini cli的29个技巧github.com/addyosmani/gemini-cli-tips本指南涵盖了约30个专业技巧，帮助您高效使用 Gemini CLI 进行智能编程。Gemini CLI 是一款开源的 AI 助手，将 Google 的 Gemini 模型的强大功能直接带入您的终端。它作为一个对话式的“智能”命令行工具工作——这意味着它能够推理您的请求、选择工具（如执行 shell 命令或编辑文件），并执行多步计划以帮助您的开发工作流程。提示 1：使用 GEMINI.md 以保持持久上下文提示 2：创建自定义斜杠命令提示 3：通过您的自有 MCP 服务器扩展 Gemini提示 4：利用记忆添加和回忆提示 5：使用检查点和 /restore 作为撤销按钮提示 6：读取 Google Docs、Sheets 等提示 7：使用 @ 引用文件和图像以明确上下文提示 8：动态创建工具（让 Gemini 构建助手）提示 9：使用 Gemini CLI 进行系统故障排除和配置提示 10：YOLO 模式 - 自动批准工具操作（谨慎使用）提示 11：无头和脚本模式（在后台运行 Gemini CLI）提示 12：保存并恢复聊天会话提示 13：多目录工作空间 - 一个 Gemini，多个文件夹提示 14：使用 AI 协助整理和清理文件提示 15：压缩长对话以保持上下文提示 16：通过 ! 传递 Shell 命令（与终端对话）提示 17：将每个 CLI 工具视为潜在的 Gemini 工具提示 18：利用多模态 AI - 让 Gemini 查看图像等提示 19：自定义 PATH（以及工具可用性）以提高稳定性提示 20：通过令牌缓存和统计信息跟踪和减少令牌消耗提示 21：使用 /copy 进行快速剪贴板复制提示 22：掌握 Ctrl+C 用于 Shell 模式和退出提示 23：通过 settings.json 自定义 Gemini CLI提示 24：利用 IDE 集成（VS Code）获取上下文和差异提示 25：使用 Gemini CLI GitHub Action 自动化仓库任务提示 26：启用遥测以获取洞察和可观察性提示 27：关注路线图（背景代理等）提示 28：通过扩展来扩展 Gemini CLI提示 29：柯基模式彩蛋 🐕#科技先锋官#

78. 【2027年那些不用写一行代码却能开价500美元/小时的人，现在正在学什么】快速导读：当所有人都在抢着学Python、刷LeetCode，真正的定价权正在向另一批人转移。这批人不写代码，但他们决定AI怎么用、用在哪、用得好不好。---有一件事正在悄悄发生，大多数人还没意识到。当所有人都在讨论“AI会不会抢走我的工作”，另一批人已经开始问另一个问题：在AI让很多技能贬值的同时，什么技能反而在升值？他们找到的答案，跟大多数人的直觉完全相反。过去十八个月，市场上最抢手的不是会写更好提示词的人，而是能回答“这家公司的AI用在哪个环节、怎么连起来、出了问题谁来修”的人。这是一种设计能力，是系统思维，不是代码水平。现在大多数企业用AI的方式是这样的：老板说“去AI一下这个”，员工打开ChatGPT，粘贴，复制，结束。没有人想过这个流程跟其他流程怎么衔接，输出结果怎么质控，数据从哪里来、训练了什么。整套系统是散的。散的系统会漏钱。n8n、Make这类工具，让一个不写代码的人也能把AI接进业务流程——从哪里拉数据、怎么处理、触发什么动作，全都可以用拖拽完成。会用这套东西的人，现在正在帮企业每周省出20小时以上的人力。这些工具几乎全部免费。会的人却极少。还有一件被严重低估的事：AI的输出质量控制。企业在用AI批量生产内容、辅助决策，但几乎没有人在系统性地把关输出质量。什么叫好的输出，什么叫AI在敷衍，什么叫品牌调性跑偏了——这是编辑判断力，不是技术活，却是AI规模化落地里最容易垮的那个环节。这些技能有一个共同点：不需要学位，不需要写代码，学习资源现在基本免费。但你得先知道它们值钱。到2027年，每家中型企业都会有一堆跑着的自动化流程，没有人懂怎么维护，没有人知道哪里慢了、哪里断了。那时候能上门“修系统”的人，开价多少，大概不是他们说了算。---简评：这个行当有个规律：越容易被人误以为“很技术”的活，学它的门槛反而越低；真正的壁垒是“比别人早六个月知道它值钱”。---ref: x.com/Zephyr_hg/status/2027309074396668174

79. 工作流引擎哪家好？

80. Notion AI 旅行记录系统 AI做攻略规划太方便啦完全使用手册

81. 我常用的5种AI工作流软件，强烈推荐～

82. 编辑PDF文档从未如此简单。Nano PDF 是一款基于命令行的 PDF 编辑工具，利用谷歌 Gemini 3 Pro Image（昵称“Nano Banana”）模型，实现通过自然语言指令直接修改PDF幻灯片内容。它支持：- 用自然语言修改图表、文字内容，比如“把图表改成柱状图”；- 自动生成与原有幻灯片风格一致的新幻灯片；- 保留PDF中的可搜索文本层，保证内容不丢失；- 一次编辑多页，且并行处理提升效率；- 支持OCR文字层重建，确保编辑后文本依然可选。安装简单，依赖Python环境和系统上的Poppler、Tesseract支持。只需配置谷歌付费API密钥，即可启动强大AI驱动的PDF智能编辑。适合需要频繁调整演示文稿、报告或教材的专业人士和团队。GitHub地址： github.com/gavrielc/Nano-PDF?ref=opensourceprojects.dev让PDF编辑告别繁琐，轻松用语言指挥AI完成修改。

83. 你《绝对用的上，AI超实用技能！》

84. 老板要看我的AI工作流，我上交以后，老板回了一个显然是AI做的点评，里面说我用gemini的部分太多了，虽然gemini的搜索能力很强，但后面写作方面可以多用Claude嘛。我问老板，你用了哪个AI点评我的工作流？老板说，Claude。

85. #OpenClaw都能做什么#OpenClaw的爆火，让“能做事的AI”从概念落地现实，它打破传统AI仅被动对话的局限，凭主动执行、全场景适配的特性，成为AI智能体发展的重要探索，或引领下一代AI应用方向。它能实现办公自动化，快速检索文件、填充报表、批量处理文档；可完成跨工具协同，联动多平台实现指令一次下达多端执行；能提供全流程代码辅助，生成代码、排查Bug甚至开发简易App；可搭建私有知识库，快速检索并整合多格式内容；还能实现设备智能监控，主动检查任务、预警故障。此外，其开源属性让开发者可无限拓展功能，虽尚存部署门槛与安全问题，但它让AI从“对话助手”变成“数字员工”，这种落地性的突破，正是未来AI的核心发展方向。#how i ai# http://t.cn/AXVbL8bn

86. 全网爆火的 AI 角色唱歌视频！零基础也能做，流程全公开、免费开源！保姆级教学及工具下载！ | 零度解说

87. 同样是 AI，一边是以色列顶尖技术，贵到普通人用不起，一边是伊朗受限环境下，做出低成本普惠 AI。很多人只崇拜高端、烧钱的 AI，却看不起实用、接地气的方案。但真相是：AI 从来不是越贵越强，也不是越先进越好。高精尖代表天花板，却被成本、资源、算力牢牢卡死；普惠型看似普通，却能让更多人、更多国家真正用得上。以色列和伊朗，刚好走出两条完全相反的路：一条砸钱堆技术，一条省钱做落地。你以为落后的，其实在解决真实痛点；你膜拜的，却只属于少数人。到底什么才是 AI 的未来？是只属于少数人的高精尖，还是惠及大多数人的低成本普惠？看完这条视频，你会重新理解：适合自己的，才是最好的 AI。#以美袭击伊朗##伊朗炸了美国科技巨头数据中心##伊朗7小时5轮导弹射向以色列##热点解读# http://t.cn/AXVbwoom

88. 实测用TRAE Skills接管工作流，打工人的自动化神器 #AI #AI编程 #TRAE #SOLO #Skills

89. 这个厉害了！Berryxia.AI 整理的：完整提示词工程指南:框架、技术与模板手册↓——包含从入门到高级的完整提示词方法论——57+ 主流框架、10 大模板、9 大体系结构，一次性搞懂 Prompt Engineering。🎯 核心内容总览📘 框架体系地图（6层）1️⃣ 基础框架（COSTAR、STAR、AIDA...）2️⃣ 分析研究（TRACE、RACE、SMART...）3️⃣ 创意创新（SPARK、SCAMPER、Six Hats...）4️⃣ 问题解决（HMW、COAST、RICE...）5️⃣ 沟通表达（TAG、APE、ORID...）6️⃣ 高级推理（CoT、ToT、Meta Prompting...）🧩 关键提示词结构（5要素）角色（Role）｜上下文（Context）｜指令（Directive）｜格式（Format）｜约束（Constraints）💡 快速选框架指南：任务类型推荐框架 ①营销文案 AIDA / COSTAR ②数据分析 TRACE / RACE ③创意脑暴 SCAMPER / SPARK ④复杂推理 CoT / ToT ⑤项目规划 COAST / GOPA ⑥学术写作 PEE / TRACE 访问：drive.google.com/file/d/1re3Ca-7SjSqupXjQpsS-YSjC9-xpoIXU/view#ai创造营##人工智能#

90. Vibe Coding 终极指南 V1.2开发者在与 AI 搭档编程时，经常面临规划混乱、代码难维护的问题。Vibe Coding 是一个以规划为核心，结合系统提示词和模块化设计的终极 AI 编程工作流程，帮助你从想法到可维护代码，形成一条清晰可控的流水线。它提供了丰富的提示词库，涵盖需求澄清、开发计划、代码实现、测试验收等全流程，确保 AI 不会失控，项目结构清晰且易于扩展。无论是 CLI 还是 VSCode 扩展，都能顺畅体验。主要特点包括：- 以规划驱动开发，避免 AI 自主引发混乱；- 完善的系统级提示词集合，规范 AI 行为边界；- 闭环交付流程，从需求到测试全覆盖；- 共享记忆库，实现人机同步的项目上下文；- 支持多种 AI 模型和环境，灵活高效。项目地址：github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/tree/main适合开发者、团队和 AI 协同工作场景，助你打造可审计、可复盘、可持续的 AI 编程新体验。

91. 实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏

92. n8n上线Chat Hub！工作流秒变GPTs、仅使用权分享终于实现了

93. Awesome Claude开发者和AI爱好者常常需要搜集、整理各种工具和资源，才能更高效地使用Anthropic Claude这款强大的AI助手。Awesome Claude 是一个社区维护的精选资源列表，汇集了Claude的官方资料、开源项目、教程、SDK、IDE插件、项目管理工具等，帮助你快速上手和深入挖掘Claude的能力。主要内容包括：- Claude官方资源：教学课程、API示例、模型扩展指南等；- 优质GitHub项目：代码示例、技能库、插件、AI代理等；- 教育教程：从入门到进阶的详细文档和实操案例；- 多语言SDK：Python、Java、Go、Ruby、TypeScript等客户端支持；- 项目管理与编排工具：多代理协作、工作流自动化、模板管理；- IDE与浏览器扩展：方便集成Claude功能的开发插件和界面；- 社区互动：Discord、Reddit、Facebook等活跃交流平台。无论是做复杂推理、代码生成，还是文本分析，Awesome Claude 都是探索Anthropic Claude生态不可或缺的宝库。GitHub地址：github.com/alvinunreal/awesome-claude/适合开发者、研究人员、AI产品经理等专业人士使用，快速搭建和扩展基于Claude的智能应用。

94. 看到一个博主对 2026 年 AI 的预测。他说，他有九成把握认为，到2026年底，主流AI工具会把Claude Code的能力带给所有用户，而且会做得更加出色。它们会： 1、每天主动建议创建新的应用、功能和其他有用的成果，而不是被动等待指令。 2、得到批准后，制定计划并将任务分配给子代理。 3、为每个子代理配备合适的技能和MCP工具来完成各自的步骤。 4、安排一个监督代理审查输出结果，确保质量。 5、在需要时通过Slack、短信等人们常用的渠道联系用户寻求帮助。 6、在仪表板上展示进度。你负责提供反馈。这些反馈会在夜间被处理成新的主动建议，供你第二天审核和批准。你会发现自己慢慢变成了代理团队的管理者。从一个借助AI助手工作的独立贡献者，到成为一支代理团队的管理者，这个转变的具体时刻你可能说不清楚，但某一天你会突然意识到，这事儿已经发生了。你仍然会和AI聊天，但你付费购买的大部分token不再是用来回答你的问题或请求，而是用在AI驱动的整个流程上，从主动推荐到多步骤执行。所有的拼图已经就位。ChatGPT Pulse能做主动推荐，Claude Code和Codex能利用技能和MCP规划并执行多步骤任务，Anthropic正在开发任务模式界面来追踪代理任务的进展。到2026年底，这一切都会成熟起来。所有功能会整合进一个流畅易用的工具里，彻底改变普通用户与AI互动的方式。 #科技先锋官##微博年度新知博主##AI创造营#

95. 在线阅读代码仓库总是东奔西跑，还得切换多个工具才能理清调用关系和依赖脉络，效率低且容易遗漏重要细节。 GitNexus：零服务器的代码智能引擎，完全在浏览器端运行，直接拖入 GitHub 仓库或者 ZIP 压缩包，就能生成交互式的代码知识图谱，帮你全方位洞察代码架构。不仅支持复杂调用链、依赖关系的可视化分析，还有强大的 AI 助手加持，定位代码影响范围、支持代码重构和预提交风险检测，帮助开发者写得更安心、更高效。项目特点： - 客户端知识图谱构建，无需服务器，保护隐私安全 - 支持多语言（TS/JS/Python/Java/C++等）全栈解析 - 内置智能查询和影响分析工具，支持代码调用、导入、继承等多关系检索 - CLI + MCP 服务深度集成主流智能编辑器，让 AI 代码助手理解你的完整代码库 - 浏览器端即时图谱浏览和智能聊天体验，无安装秒用官网体验：gitnexus.vercel.app GitHub：github.com/abhigyanpatwari/GitNexus 适合开发者、团队多仓库维护、复杂项目架构探索，用这个神器，代码理解和重构变得so easy！ #AI创造营##人工智能#

96. Notion + Ai化快捷指令配置使用教程项目任务管理太方便了

97. 在线开发和AI助手集成往往涉及繁琐的配置和环境协调，体验不一。微软开源的 Agent Package Manager（APM）是一个社区驱动的AI代理依赖管理工具，它集成了项目所需的技能、提示词、规则和工具，像 npm 或 pip 一样管理AI代理的“包”。你只需在项目中声明 apm.yml，写明所需技能和指令，其他开发者克隆后执行 apm install，几秒内即可获得完整一致的AI代理环境，兼容 GitHub Copilot、Claude、Cursor等多种AI助手。主要功能亮点：- 声明代理所需的技能（Skills）、提示词（Prompts）、指令（Instructions）和代理角色（Agents）；- 自动解析依赖树，支持套娃式依赖管理；- 支持从 GitHub、GitLab、Bitbucket 及私有仓库安装包；- 一键安装配置，保证团队开发环境同步一致；- 兼容 VS Code 集成，快速启动AI辅助开发；- 支持生命周期事件钩子（Hooks），实现预验证、后处理自动化；- 提供命令行工具，方便构建、编译和执行AI工作流。安装简单，官方提供安装脚本和 Homebrew、pip 包管理支持。项目开箱即用，极大简化AI代理的搭建与管理流程，非常适合AI驱动的开发团队与项目。GitHub：github.com/microsoft/apm#AI创造营##人工智能#

98. 微表情测谎、极速赔付、AI打败AI，深聊“AI in All”下的保险革命与增长飞轮【硅谷101】

99. 别再花钱找WPS了！这两个AI免费神器，3分钟搞定两天工作量

100. Vibe Vibe —— 人人都能学会的 AI 编程（Vibe Coding）指南在线阅读： www.vibevibe.cn/Datawhale的教学项目，这是一份面向零编程基础学习者的 AI 辅助编程系统化教程，从「我有一个想法」到「我做出了一个产品」，让人人都能成为 Builder。本教程分为四大板块，采用渐进式学习路径设计。基础篇:Vibe Coding 启示录(写给所有人的 AI编程入门) （目前完成的基本上是这部分）进阶篇:Vibe Coding 全栈实战教程（坑）实践篇:分人群项目实战（坑）优质文章篇:精选学习资源（坑）#科技先锋官#

101. 现在AI编程成本越来越氪金，tokens越充越少，你有什么方法可以降低成本吗?

102. 【保姆级】RAG智能体终极方案：n8n+Google File Search，零门槛搭建高精度RAG工作流！

103. Ai化快捷指令高效生产力必备完全配置教程送免费指令

104. 构建和部署AI智能代理和工作流，Langflow提供了一个强大的可视化开发平台。它不仅支持拖拽式流程设计，还内置API和多方通信服务器，让每个工作流都能轻松集成到各种应用中。主要功能包括：- 直观的可视化编辑界面，快速上手与迭代；- 完全开源，支持用Python自定义组件；- 交互式调试环境，逐步测试和优化流程；- 多智能体协作与对话管理；- 支持API部署，也能导出JSON供Python调用；- 作为多方通信服务器（MCP）运行，扩展灵活；- 集成多种监控工具，保障安全与性能；- 跨平台桌面客户端，支持Windows和macOS。无论是构建复杂的AI代理，还是搭建多步骤自动化流程，Langflow都能极大提升开发效率和灵活性。适合AI开发者、数据科学家及产品团队使用。GitHub：github.com/langflow-ai/langflow 官网：www.langflow.org

105. 92.7%的顶流整活视频❗这个AI工具一句话就能搞定

106. 如何让NotebookLM变成你效率翻倍的学习工具

107. 打算试试 Vibe Kanban 。一个面向 AI Vibe Coding 工作流管理的平台，它通过看板界面帮助我们规划、协调、执行和审查由多种 AI 编码智能体（coding agents）生成的任务。支持 Claude Code、Gemini CLI、Amp、OpenAI Codex 等。项目的设计理念：当大量代码由 AI 生成时，开发者的主要工作将聚焦在任务规划、结果审查与协调管理上，而不是单纯写代码。项目：github.com/BloopAI/vibe-kanban#ai创造营# #程序员#

108. 今年的培训计划。零基础编程入门：3月15日开班零基础AI编程班，主要内容是AI编程的底层能力python编程和脚本能力工具链。 AI编程进阶提升：计划7月底开一个进阶班，面向稍微有一点基础，或IT相关行业的非编程人员或是需要高强度使用IT技能的人群。主要解决软件工程能力，AI开发与应用工具链的掌握。非技术类培训：计划开一次非IT培训的短培训，主要面向AI时代管理能力和职场能力提升。零基础入门：年末计划一次面向AI编程的零基础入门班。

109. 如何用 Cursor 高效理解陌生代码库：结构化工作流、通过切换不同的模式和模型，将复杂的代码库拆解为易于消化的文档。1、切换到询问模式，避免误改代码2、选择 Composer 1 提速，直接让它扫描整个代码库和各个关键子文件夹，帮我理解项目结构3、切换到规划模式，让它给我列个学习计划，从技术集成（比如 Resend、AI SDK）到文件结构，都梳理清楚4、保存成 Markdown，然后切到代理模式用 GPT-5，让它索引整个代码库，拆分成多个 Markdown 文档5、我会分别整理前端、后端、用户旅程和技术细节这几块内容6、如果遇到更复杂的（比如 Redis、微服务架构），我会切回 Claude 模型，让它画产品工作流程图7、整理好文档后切到预览模式通读一遍，有疑问就回到询问模式继续问重复几轮下来，基本就搞明白了。重点收获：把工程实现的关键点记下来备用，还要把工作流程中的重要文件名都标注好。#科技先锋官##微博兴趣创作计划##AI编程#

110. 使用Dify搭建工作流，实现自动化商品采集分析

111. 【双十一必看】阿里云云市场年度大促开启🔥 各位创业者和企业主注意啦！今年双11是时候给团队升级生产力工具了！阿里云云市场双十一推出企业级AI精选专场：限时福利：爆品1折起新用户免费体验「 0元试用」从企业建站到数据营销全链路AI应用，先试后买「 1折起」精选生态品优中选优，部分商品1折起「 5分钟」快速在线开通，AI+落地即刻开启扫码直达会场，手慢无！网页链接#阿里云云市场双11抢购火爆开启# #AI工具推荐#

112. AI入门零基础大礼包｜从0到1，新手也能轻松玩转AI

113. 用AI做数据分析，零基础也能上手，实操步骤+真实案例全拆解

114. 打工人狂喜！终于等到一款免费AI，不用学、打开就能用

115. 很多人搞错的 3 个 AI 误区，新手看完少走半年弯路

116. 如何用 Zion 实现 AI 图片分析与电商文案自动生成流程

117. AI提示词万能用法：图像/写作/编程/视频/音乐/PPT全通用

118. 用AI快速整合视频，批量归并后无缝拼接成片！

零基础3小时交付AI项目？新手避坑指南：从选题到复用的保姆级实战攻略

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