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张大妈

效率翻倍还不出错!AI办公避坑指南:懒人抄作业,周报会议纪要15分钟搞定

源自84位全网作者

04-16 13:58

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#OpenClaw都能做什么# OpenClaw(俗称龙虾)是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体(Agent),核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人,而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下: 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化(核心能力) ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件:筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程:同步日历、提醒、规划行程。 ③文档:会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据:Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API,查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。 与普通 AI 助手相比,OpenClaw 能主动执行(你说 “整理桌面 PDF”,它直接操作,不是只给建议)、本地优先(数据不云端,隐私安全)、持久记忆(记住你的习惯、偏好、历史任务)、可定制(直接改 Markdown 配置,或让它自己生成技能)。 有了OpenClaw ,职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要;开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成;学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#
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Obsidian 打造AI化神经中枢:10个在用工作流分享 搭配Claude Code|Codex|WorkBuddy|OpenClaw
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1. #OpenClaw都能做什么# OpenClaw(俗称龙虾)是一款本地优先、开源、可自主执行任务的 AI 智能体(Agent),核心是用自然语言指挥它帮你完成电脑操作、浏览器自动化、办公与开发等各类重复 / 流程化工作。 OpenClaw 的核心定位不是聊天机器人,而是能动手干活的数字员工。OpenClaw 的核心能力如下: 1. 文件与系统自动化 ①批量重命名、整理、备份、分类文件。 ②读写 / 编辑文档、生成目录、压缩图片、清理冗余。 ③执行终端命令、监控系统状态。 2. 浏览器自动化(核心能力) ①自动搜索、填表、登录、点击、导航。 ②网页数据抓取、监控页面更新、批量下载。 ③自动值机、预约、报销、查医生、云平台操作open-claw.org。 3. 办公全流程自动化 ①邮件:筛选、自动回复、批量发送、摘要。 ②日程:同步日历、提醒、规划行程。 ③文档:会议纪要、周报、报告、格式转换。 ④数据:Excel 提取、筛选、可视化图表。 4. 代码与开发辅助 ①生成代码片段、调试、写测试用例、修复简单错误。 ②合并 PR、自动检查逻辑、CI/CD 辅助open-claw.org。 ③文献检索、实验参数优化、科研数据处理。 5. 跨工具协同与消息 ①集成微信、钉钉、飞书、Slack、Telegram 等。 ②批量发消息、自动回复、多渠道统一管理。 ③对接 OA、CRM、API,查询考勤、客户信息。 6. 自定义与扩展 ①用自然语言创建专属自动化流程。 ②安装社区插件、写自己的技能open-claw.org。 ③定时任务、事件触发、多模型并行。 与普通 AI 助手相比,OpenClaw 能主动执行(你说 “整理桌面 PDF”,它直接操作,不是只给建议)、本地优先(数据不云端,隐私安全)、持久记忆(记住你的习惯、偏好、历史任务)、可定制(直接改 Markdown 配置,或让它自己生成技能)。 有了OpenClaw ,职场人可以用来自动周报、邮件处理、数据报表、会议纪要;开发者可以用来代码生成、调试、PR 合并、文档生成;学生 / 科研可以用来文献整理、实验数据处理、论文辅助。个人可以用来文件整理、浏览器批量操作、日程管理。 #老张聊科技#

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3. 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

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7. 刷到个有意思的场景:谢霆锋深圳演唱会,有人一边挥舞荧光棒,一边让手机“代班”开会。 视频里,手机屏幕上的会议界面在自动转写和生成纪要,机主本人全程没碰屏幕,沉浸式跟着合唱。 #荣耀Magic V6#的AI会议功能,能把语音实时转文字并提炼要点。这种“人在现场,手机在加班”的操作,算是把折叠屏的办公属性用到了极致。 突发会议不打断生活节奏,工具服务于人,而不是人被工具绑架。这届打工人,确实把科技玩明白了。 #谢霆锋演唱会现场粉丝淡定开会##年轻人的一心二用有多绝#

8. #AI龙虾到底能干什么#近期爆火的“养龙虾”,指部署OpenClaw(曾用名Clawdbot/Moltbot),它是开源本地AI智能体,因龙虾图标得名,主打“能动手干活”。其实就是个能帮你动手干活的AI。它不像普通AI只会聊天、回答问题,而是能直接操作你的电脑:帮你整理文件、做表格、写代码、搜资料、发消息、自动处理重复工作,相当于一个24小时在线的小助手。因为图标是龙虾,大家都叫它“AI龙虾”,前身是Clawdbot/Moltbot,现在叫OpenClaw。简单说:别人的AI只会说,它能直接帮你做。

9. 发现个开源项目OpenAkita,看定位是本地部署的全能AI助手。试了下,安装配置几步搞定,不用折腾半天环境,对小白很友好。用了发现它的记忆功能特点实用,能记住使用者的偏好,不是那种说完就忘的AI。还能使用工具操作浏览器,处理文件。关键是接国内办公软件很方便,钉钉飞书都能用。本地部署数据在自己手里,用着踏实。开源做到这份上,值得给个赞!使用地址:openakita.ai

10. 1 句提示词让你进入奥林匹克博物馆?米兰冬奥 AIGC 全球大赛保姆级攻略!

11. 在写报告或论文时,直接从 ChatGPT、DeepSeek 等 AI 平台复制的公式和表格常常在 Word、WPS 或 Excel 中显示乱码或格式错乱。PasteMD 是一款专为解决这一痛点设计的效率工具。它常驻于系统托盘,能自动将剪贴板中的 Markdown 内容通过 Pandoc 转换成 DOCX 格式并插入 Word/WPS,智能识别 Markdown 表格并一键粘贴到 Excel,支持处理带公式的 Markdown 和网页富文本,极大提升了复制粘贴的准确度和效率。主要功能包括:- 全局热键一键粘贴 Markdown 到 Word/WPS,自动转换格式;- 智能识别 Markdown 表格,自动粘贴到 Excel;- 兼容主流 AI 网站的 Markdown 和网页内容复制;- 支持公式转换,减少手动二次编辑;- 托盘菜单灵活配置,支持通知、热键设置及日志查看;- 支持 Windows 平台,使用简单,稳定高效。适合科研工作者、学生和内容创作者使用,极大简化了从 AI 平台或 Markdown 编辑器复制内容到办公软件的流程。项目地址:github.com/RICHQAQ/PasteMD

12. #荣耀Magic V6#同样也是一台AI生产力工具,尤其是它搭载的Magic OS 10,拥有AI会议参谋,能够实现会议纪要精准记,多语言实时转写。还有智能跨端提醒,开会的时候偶尔走神也能跟上节奏。还有文档拍立得,能够实现会议内容一拍即得。还首发了Mac一碰传,全面兼容iWork,可以一键登录iCloud。打破了生态壁垒,能很大程度上提升效率#荣耀发布会#

13. AI 是否能成为我们的「赛博大脑」,在记忆存储、信息处理与隐私伦理的边界中,我们准备好了吗?

14. 当AI从工具人变成“打工人”,你的工作会被重新定义吗? #大咖观察 #红衣聊AI #黄仁勋 #AI人工智能

15. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词,直接复制就能用

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17. 我常用的5种AI工作流软件,强烈推荐~

18. 用户许愿,荣耀听劝。基于海量用户反馈,MagicOS 10全新升级。在最高频的会议场景,支持AI会议参谋,提供专业的纪要模板,同时支持系统内外同录、多语言实时转写和智能会议提醒,其“YOYO拍照转文档”功能支持Office办公三件套,一拍即得,一键编辑,成就#荣耀MagicV6职场神器#。

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20. 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

21. AI都能自己操作3D打印机了!钉钉悟空 接入3D打印工作流测试

22. OpenAI、Anthropic 和 Google 内部使用的10大顶级提示工程技巧,能显著提升生成结果准确率和实用性,堪称AI高手的秘密武器!---【技巧1:角色限定提示 Role-Based Constraint Prompting】 高手不会简单说“写代码”,而是赋予AI具体身份和限制,明确任务与输出格式。 模板: ```你是一个拥有[X年]经验的[具体角色],专长于[领域]。 你的任务:[具体任务] 限制条件(3-5条):[列出限制] 输出格式:[精确输出格式] ```示例: ```你是拥有10年经验的高级Python工程师,擅长数据管道优化。 任务:构建每小时处理1000万条数据的实时ETL流水线。 限制: - 必须使用Apache Kafka - 最大内存占用2GB - 延迟低于100ms - 零数据丢失容忍度 输出格式:带内联注释的生产级代码 ```效果:比“写个ETL流水线”精准十倍,产出更贴合需求。---【技巧2:验证链 Chain-of-Verification (CoVe)】 谷歌用来消除AI幻觉的“自我审校”法,先答题,然后设计问题自检,最终修正答案。 模板: ```任务:[你的问题] 步骤1:给出初步答案 步骤2:列出5个能揭露答案错误的验证问题 步骤3:回答这5个问题 步骤4:基于验证结果给出最终修正答案 ```示例: ```任务:解释transformer如何处理长上下文窗口。 1. 初步回答 2. 设计5个验证问题(如:是否存在上下文截断?模型如何保持信息?等) 3. 回答验证问题 4. 根据验证修正答案 ```效果:复杂技术问题准确率从60%提升至92%。---【技巧3:带负面示例的少样本 Few-Shot with Negative Examples】 Anthropic发现告诉AI“什么不该做”与“该做什么”一样重要。 模板: ```我需要你完成[任务]。以下是示范: ✅ 好示例1:[示例] ✅ 好示例2:[示例] ❌ 差示例1:[示例] 原因:[为什么差] ❌ 差示例2:[示例] 原因:[为什么差] 现在请完成:[你的任务] ```示例:写冷邮件主题: ```✅ 好:Q4工程路线图的快速问题 ✅ 好:关注你发布的分布式系统帖子,有些想法 ❌ 差:紧急!限时优惠!!! 原因:垃圾邮件触发词,假紧急感 ❌ 差:你绝对想不到我们做了什么... 原因:标题党,无上下文 请写5个关于“降低云成本40%的SaaS工具”的邮件主题。 ```效果:减少80%泛泛而谈或低质回复。---【技巧4:结构化思考协议 Structured Thinking Protocol】 GPT-5团队处理复杂问题的分层思考法,逼模型先理解再分析,最后给策略和答案。 模板: ```回答前请完成以下步骤:[理解] - 用你的话复述问题 - 明确真正被问及的点 [分析] - 拆解成子问题 - 说明假设和限制 [策略] - 列出2-3种方案 - 权衡利弊 [执行] - 给出最终答案 - 解释理由 问题:[你的问题] ```示例: ```问题:5人团队开发B2B SaaS,首年预计1000用户,应该用微服务还是单体架构? 请按上述步骤回答。 ```效果:避免千篇一律建议,答案更符合具体情境。---【技巧5:置信度加权提示 Confidence-Weighted Prompting】 DeepMind为关键决策设计,让模型评价自身答案置信度,列出假设和备选方案。 模板: ```请回答:[问题] 内容包括: 1. 主要答案 2. 置信度(0-100%) 3. 关键假设 4. 哪些变化会改变答案 5. 若置信度<80%,给出备选答案 ```示例: ```问题:Rust是否会在2030年取代C++作为系统编程语言? 请按模板回答。 ```效果:避免盲目相信AI自信,促进理性决策。---【技巧6:有界上下文注入 Context Injection with Boundaries】 Anthropic工程师给模型大量上下文但限定回答只能基于上下文,避免胡编乱造。 模板: ```[上下文] [粘贴文档、代码、论文等] [聚焦] 仅能使用上下文信息回答,若无则回复“提供的上下文信息不足”。 [任务] 具体问题 [限制] - 引用上下文具体章节 - 不使用上下文外知识 - 如存在多种解释,全部列出 ```示例: ```[上下文] 公司50页API文档 [聚焦] 仅用文档回答 [任务] 如何实现/users接口的限流和重试? [限制] 引用具体章节,不用外部知识,多解释全部列出 ```效果:极大减少专有系统中的错误输出。---【技巧7:迭代精炼循环 Iterative Refinement Loop】 OpenAI研究团队通过多轮修正提升输出质量,远胜一次性生成。 模板: ```第1轮:生成[草稿/初稿/概要] 第2轮:审查,找出3个缺陷 第3轮:重写,修正所有缺陷 第4轮:终审,确认是否生产就绪;若否,指出不足 ```示例: ```第1轮:写一封给B轮创业公司工程VP的销售邮件草稿,主题CI/CD优化工具。 第2轮:审查邮件,列出3个问题。 第3轮:修改邮件,解决所有问题。 第4轮:确认邮件是否可以直接发出。 ```效果:避免单次输出粗糙,产出质量可达90%。---【技巧8:先限后做 Constraint-First Prompting】 Google Brain先列硬性限制,再写任务,让模型既准确又实用。 模板: ```硬性限制(绝对不可违): - [限制1] - [限制2] - [限制3] 软性偏好(优先优化): - [偏好1] - [偏好2] 任务:[实际请求] 请确认理解所有限制后开始。 ```示例: ```硬性限制: - 必须用Rust编写 - 不能用外部依赖 - 必须能在Rust 1.75稳定版编译 - 最大二进制大小5MB 软性偏好: - 快速编译 - 尽量少内存分配 任务:写一个CLI工具,解析10GB CSV文件,输出带有schema验证的JSON。 确认理解所有限制后开始。 ```效果:避免技术正确但无用的回答。---【技巧9:多视角提示 Multi-Perspective Prompting】 Anthropic宪法AI从多个角度分析问题,综合权衡得出建议。 模板: ```请从以下角度分析[问题]: [技术可行性]:…… [业务影响]:…… [用户体验]:…… [风险/安全]:…… 综合:整合所有视角,提出最终建议,明确权衡。 ```示例: ```是否应从Postgres迁移到DynamoDB? [技术]:工程复杂度,数据迁移风险,时间线 [业务]:成本,团队速度,供应商锁定 [用户]:延迟,功能影响,停机需求 [安全]:数据一致性,备份,合规性 综合给出建议并说明权衡。 ```效果:促使战略思考,避免片面建议。---【技巧10:元提示 Meta-Prompting(核武器级)】 OpenAI红队用来探测模型极限,要求AI帮自己写出“完美提示”,再执行。 模板: ```我需要完成:[高层目标] 你的任务: 1. 分析如何写出该目标的完美提示 2. 考虑具体性、上下文、限制、输出格式、示例需求 3. 写出该完美提示 4. 执行并给出结果 [目标]:具体目标 ```示例: ```目标:写一个Python脚本,抓取Twitter长文,将其转成格式良好的博客文章,并自动生成SEO元描述。 请按模板操作。 ```效果:AI帮你打造超强提示,实时成为顶尖提示工程师。---【实战效果总结】 - 技术文档幻觉率降至0% - 代码迭代速度提升3倍 - 复杂分析准确率超90% 关键不是模型本身,而是“懂得如何与模型对话”。这10个技巧,正是区分普通用户与顶级提示工程师的秘密武器。---原文: x.com/aigleeson/status/1997233746630893733

23. 【发挥Claude潜力的十个提示词】最近,一位 Anthropic 前研究员披露了内部提示词手册。这份并非基于猜测、而是源自模型建造者的指南揭示了一个核心事实:大多数人之所以觉得 AI 输出平庸,是因为他们没有触达 Claude 的内部推理层。以下是这份手册中至关重要的 10 个高级提示词策略,它们将彻底改变你与 AI 的协作深度。1、情境简报:拒绝直接提问永远不要在没有背景的情况下抛出问题。Claude 需要地图才能导航。提示词模板:我的背景是 [角色/公司/问题];已尝试过 [A/B];目前卡在 [Z];请帮我理清思路。深度思考:内部测试显示,这种背景铺垫能提升 41% 的输出质量。优质的答案不取决于 AI 的智商,而取决于你提供的信息熵。2、推理要求:让思考过程浮现不要直接索要答案,要索要思考。提示词模板:在给出方案前,请逐步展示你的推理过程,指出不确定之处,并标记所有假设。深度思考:这会强制模型激活 Chain of Thought(思维链),让你得到的不仅是结果,还有可质证的逻辑路径。3、诚实约束:打破“讨好型人格”Claude 天性乐于助人,这往往意味着它会说你想听的话。提示词模板:即使难受也要保持诚实。如果我的计划有致命缺陷请直说,不要软化措辞。我宁愿现在听硬话,也不想以后失败。深度思考:这是在解锁 Claude 的宪法 AI 基础,让它从“助手”转变为“顾问”。4、精准角色:越具体,越深刻“充当专家”是最无用的指令。提示词模板:你是有 [具体经验] 的 [特定角色],见过 [具体失败模式]。请用 [特定框架] 思考,跳过常规建议。深度思考:身份越具体,推理的颗粒度就越细。模糊的角色设定必然导致平庸的输出。5、魔鬼代言人:摧毁你的想法利用 Claude 的批判性思维来检验决策。提示词模板:我要分享一个计划,你的工作是摧毁它。找出所有错误假设、忽视的风险和失败原因。别手软。深度思考:挑战你的模型,其价值远超让它顺从你。这是 Anthropic 团队内部检验想法的标准流程。6、范围锁定:从源头杀死幻觉Claude 容易过度发散,用可信的虚构填补空白。提示词模板:严格限于 [X 背景]。超出范围请直接告知而非推测。我要的是差距,而不是自信的错误。深度思考:拒绝“自信的错误”,是通往高阶 AI 应用的必经之路。7、格式命令:利用极致的精确性Claude 对格式指令的遵循度极高。提示词模板:结构要求:1)一句总结;2)三个要点;3)一个下一步建议。除非我问,否则不要提供其他内容。深度思考:有意识地控制输出结构,能极大降低信息处理的认知负荷。8、假设审计:揭示隐藏的基础任何复杂答案后,都应运行此项。提示词模板:你做了哪些我应该验证的假设?如果这些假设错了,答案会如何改变?深度思考:大多数计划都崩溃在未经察觉的基础假设上。审计假设,就是审计风险。9、压缩循环:清理上下文债务在长对话中,模型会积累“上下文债务”,导致焦点模糊。每 5-6 次交互运行一次:总结目前的进展。解决了什么、决定了什么、最重要的未决问题是什么?深度思考:保持对话的熵减,防止 AI 自信地解决错误的问题。10、前期验尸:预见失败在项目上线前,进行压力测试。提示词模板:假设 6 个月后这个项目失败了。请列出 3 个最可能的原因。具体一点,失败的实际样子是怎样的?深度思考:这能抓住其他审查流程遗漏的盲点。总结:提示词工程的下半场,不再是背诵模板,而是理解模型的设计意图。正如 Anthropic 内部所强调的:AI 不是一个搜索引擎,而是一个需要被正确引导的推理引擎。

24. 【2026年,提示词工程将成为你最重要的隐形技能】很快,你每天使用的工具都会变成一个对话框。能写出好提示词的人,将获得别人难以复制的输出。这不再是锦上添花,而是真正的竞争优势。你可能觉得自己已经搞懂了提示词——毕竟你已经创建了自定义GPT或Claude项目来帮你写提示词。坦白说,那些东西很糟糕。真正的提示词工程,80%的工作发生在你打开聊天窗口之前。+ 隐形的工作当你坐下来写提示词时,你脑海中有一个模糊的想法,然后期待模型能填补空白。但模型不知道你脑子里在想什么,它只知道你打出来的字。模糊的输入,必然产生模糊的输出。大多数人跳过了提示词工程中最难的部分——思考。他们以为工作在于打字,其实工作在于想清楚。+ 法则一:清晰度就是一切这里说的不是你键盘上打的字,而是你脑海中看到的画面。如果你只能看到模糊的东西,模型给你的也同样模糊。你需要在把想法转化为语言之前,先把脑海中的图像打磨清晰。问自己这些问题:这个视频特别在哪里?我脑海中的画面和普通作品有什么不同?为什么有人看完这段文案会想买?我想在什么时刻创造什么情绪?去找参考。找到一个能完美呈现你想要效果的案例,让你看了会说“对,就是这个感觉”。一旦你脑海中有了清晰的画面,把它翻译成提示词就变成了机械性的工作。+ 法则二:上下文是一切无论你在做什么项目,按这个流程操作:1. 在你选择的AI工具中创建一个项目2. 让AI就这个项目采访你——目标、约束、受众、任何相关信息3. 把整个对话保存为context.json文件,上传到项目中4. 以后每次对话,让AI更新这个文件,然后替换旧版本这只需要两分钟,却能完成80%的上下文工程工作。+ 法则三:任务分解AI模型和你一样——当你清晰地列出任务和顺序时,它表现得更好。如果你让AI写一份商业计划书,它会给你一个标准模板,平淡、通用、没用。但如果你让它先写一个聚焦市场时机的执行摘要,然后是包含心理触发点的用户画像,跳过竞争分析因为你在创造新品类——你得到的就是定制化的东西。+ 法则四:定义输出格式人们每天跑深度研究提示词,给模型上下文、来源、详细指令,最后得到一份二十页几乎没法用的文档。你可以指定任何输出格式:要点列表、JSON、表格、执行摘要。想想你拿到输出后要做什么,然后围绕这个用途设计格式。+ 法则五:提供示例当你提供示例时,你在强迫模型在一个特定的通道里工作,而不是从整个训练集中随机抽取。这意味着你得到的输出会匹配你的风格,而不是通用的AI风格。+ 法则六:角色设定不要说“你是一个营销专家”,试试这样:“你是那种能看到消费者行为中别人完全忽略的心理模式的营销人,能在事情火之前三个月就预测到,因为你对注意力经济的理解达到了大多数人永远无法企及的水平。”你不是在让AI扮演一个角色,而是让它进入一种新的思维方式。+ 法则七:约束定义明确你不想看到什么。约束就像设计中的负空间——通过清晰地勾勒你不想要的东西,来定义你想要的形状。保持约束具体且有限,每个提示词最多三到五条。+ 这些法则如何协同工作这七条法则不是简单相加,而是相乘。清晰度加上上下文,比单独的清晰度强大得多。上下文结合任务分解,产出的东西感觉像是一个在你项目上工作了几个月的人做的。你的工作不是记住这些法则,而是学会如何为你的具体场景把它们叠加起来。从清晰度开始。在打开聊天窗口之前想清楚你要什么,找参考,问自己那些不舒服的问题。然后层层叠加上下文、任务结构、格式规范、示例。像设计一个思维系统那样构建你的提示词,而不是给聊天机器人发消息。因为在专家层面,提示词工程就是认知架构设计,AI只是执行引擎。大多数人会继续把它当成一个许愿的魔法盒子。你不会。原文:x.com/levelsio/status/1932773893893009696

25. 硅谷工程师称用 AI 提效 10 倍但更累,是 AI 时代普遍现象吗?该如何应对?

26. 中小企业的会议神器——成者AI音视频会议主机Bot20:AI全功能,预算有限也能实现AI极简会议!

27. 如果AI突然消失了,你的工作能力会不会下降呢? #大咖观察 #红衣聊AI #AI工具

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30. 打工人|自媒体必备神器!转写翻译记录全搞定

31. 作为折叠屏,很重要的一点是要做好软件适配,有几个功能还是很值得一说的:①AI会议参谋:会议纪要精准记,多语言实时转写,更有智能跨端提醒,开会偶尔走神也能立马跟上节奏②文档拍立得:会议内容一拍即得,PPT、Excel、Word一键转换,告别繁琐操作③互传更无阻:行业首发Mac一碰传,全面兼容iWork,一键登录iCloud,全面兼容苹果生态#荣耀magic v6##荣耀magic v6折叠大满贯#

32. 工作群变办公系统,AI小钉拯救打工人 钉钉新上的群聊助手「AI小钉」太实用了 自动爬楼提炼要点、识别任务生成待办、精准定向催办,专治已读不回; 还能按关键词每天推送行业/竞品/热点,把闲聊群变情报站; 一句话改群名、发公告、设负责人,群管理直接动口不动手。 AI不再是单独窗口,而是长在群里,@ 一下就能跑流程,群聊正在进化成真正的办公系统。 #钉钉 #AI小钉 #人工智能 #办公 #钉钉群聊

33. 终于,我用AI治好了"只收藏不学习"的坏毛病(附全自动工作流)

34. 连锁老板深度剖析:一个系统如何改变26家店的管理命运 你真的知道扩张背后最大的坑是什么吗? 不是缺钱,不是缺人,是管理失控。 国内某大型连锁使用的一套【连锁门店全链路管理系统】。 4个核心功能,解决4个核心问题: 第一,全门店数据实时汇总。解决「数据分散不透明」。以前总部看销售报表要等7天,现在实时同步。 第二,标准化巡检与问题闭环。解决「执行不标准」。从发现问题到整改完成,全流程系统自动追踪。 第三,AI智能客服自动回复。解决「问题处理没闭环」。一条差评,系统3分钟分析、3分钟建议回复。 第四,员工培训SOP管理。解决「新人培训没体系」。新员工上岗时间减半,培训质量反而提升。 #连锁店 #门店运营 #飞书多维表格 #AI客服 #飞书

35. Claude发了篇官方的提示词工程最佳实践。这里翻译下其中的常见提示词问题排查和应避免的常见错误两部分内容:1️⃣即使是精心设计的提示词也可能产生意想不到的结果。以下是常见问题及其修复方法:❓问题:回应过于泛泛💡解决方案:增加具体性、示例或明确要求提供全面的输出。要求 AI “超越基础”。❓问题:回应偏离主题或未抓住要点💡解决方案:更明确地说明你的实际目标。提供你为什么提问的上下文。❓问题:回应格式不一致💡解决方案:添加示例(少示例)或使用预填充来控制回应的开始。❓问题:任务太复杂,结果不可靠💡解决方案:分解为多个提示(提示链)。每个提示都应做好一件事。❓问题:AI 包含了不必要的前言💡 解决方案:使用预填充或明确要求:“跳过前言,直奔答案。”❓问题:AI 编造信息💡 解决方案:明确允许其在不确定时说“我不知道”。❓问题:当你想要实现时,AI 却提出了建议💡 解决方案:明确行动:“更改此函数”,而不是“你能建议更改吗?”专业提示:从简单开始,仅在需要时才增加复杂性。测试每次添加,看它是否真正改善了结果。2️⃣应避免的常见错误从这些常见的陷阱中吸取教训,以节省时间并改进你的提示词:🌟不要过度设计:更长、更复杂的提示并不总是更好。🌟不要忽视基础:如果你的核心提示不清楚或模糊,高级技术也无济于事。🌟不要假设 AI 会读心术:具体说明你想要什么。模棱两可会给 AI 留下误解的空间。🌟不要一次使用所有技术:选择能解决你特定挑战的技术。🌟不要忘记迭代:第一个提示很少能完美。测试和改进。🌟不要依赖过时的技术:对于现代模型,XML 标签和生硬的角色提示已不那么必要。从明确、清晰的指令开始。#微博兴趣创作计划#

36. 快手1.6万字长文《快手万人组织 AI 研发范式 跃迁之路:从平台化、数字化、精益化到智能化》,推荐阅读文章介绍了快手研发范式的三阶段演进路径,以及快手技术团队对 AI 赋能组织提效的思考。三阶段演进路径:1. 平台化、数字化、精益化(2023-2024 年):2. 建设一站式研发平台,并标准化需求和工程流程,工具渗透率>95%,流程自动化>94%3. 通过建立效能模型,识别交付瓶颈,提升需求交付效率,人均需求吞吐量提升 41.57%4. 智能化 1.0(2024 年 6 月 -2025 年 6 月):聚焦用 AI 提升个人开发效率- 建设并推广 AI 编码 / 测试 /CR 等能力,AI 代码生成率超过 30%- 但发现矛盾——个人主观编码效率提升显著,但组织需求交付效率却基本不变5. 智能化 2.0(2025 年 7 月以后):聚焦用 AI 提升组织整体效能- 找到了 AI 研发范式升级路线:L1 AI 辅助(Copilot)→ L2 AI 协同(Agent)→ L3 AI 自主(Agentic)- 探索出了支撑路线达成的系统性实践:AI x 效能实践、AI x 研发平台、AI x 效能度量关键洞察与经验:1. AI 研发提效陷阱: 用 AI 开发工具 ≠ 个人提效 ≠ 组织提效2. 本质问题:如何将个人提效传导到组织提效原文:mp.weixin.qq.com/s/Ejxpxn_MrJ1PDf-K38MpEg#HOW I AI# #程序员#

37. 开会再也不用忙乱记笔记了!成者12周年放大招,全新AI会议全家桶来了!一根线就让老设备变身智能会议室?没错!AI会议机器人、工作站轻松兼容旧设备,成本直降。更厉害的是,Starry AIOS 6.0系统能实时生成会议纪要、自动区分谁在发言、甚至同步双语翻译——你的AI助理已上线!无线坐席板随手写画秒变数字内容,手势隔空操控大屏,噪音自动过滤…这些曾经科幻的场景,现在全是标配。成者用“AI+极简”重新设计开会体验:少些操作,多些专注;少些繁琐,多些效率。未来办公,就是该让工具适应人,而不是人适应工具。会议室终于智能起来了!#ces2026#

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

39. 白嫖别眨眼!10款AI神器永久免费

40. 使用Dify搭建工作流,实现自动化商品采集分析

41. 2025年AI提示词深度指南:从基础知识到高级技巧

42. 数据工程遇上 AI Agent

43. 腾讯会议这波 AI 功能,让我彻底戒掉了整理焦虑

44. 整理个置顶贴,把一些我的常用提示词放在这里 1. 生成卡通信息图的提示词:http://t.cn/AXL0FDlJ 2. 生成 Slides 的提示词和工作流:http://t.cn/AX4hi8E2 3. 提取 YouTube 视频字幕为带发言人和时间戳格式化文本的提示词 http://t.cn/AXz2eQWu ​​​​ 4. 翻译提示词 http://t.cn/AXwbCsgR 5. 提取讨论帖中的精华内容 http://t.cn/AX2i6u8A 6. 用来帮助推荐文章的提示词 http://t.cn/AX2Vm3JW 7. 根据 YouTube 视频生成 Blog 文章的提示词 http://t.cn/AX4hSCWY 8. 把学术论文变成科普文章的提示词 http://t.cn/AX4hCV2l 9. 把文章变成黑板报的提示词 http://t.cn/AX4hFyzm (持续更新中) ​​​​

45. 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#

46. 【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#

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

48. vibe coding 至尊超级终极无敌指南 V114514 [汗] github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn 本项目是一个与 AI 结对编程的终极工作流程,旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程,强调以规划驱动和模块化为核心,避免让 AI 失控导致项目混乱。 核心理念: 规划就是一切。 谨慎让 AI 自主规划,否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。 这个思想的核心是构建一个能够自我完善的 AI 系统。我们可以将其分解为以下步骤,以突出其递归的本质: 1. 定义核心角色: α-提示词 (生成器): 一个“母体”提示词,其唯一职责是生成其他提示词或技能。 Ω-提示词 (优化器): 另一个“母体”提示词,其唯一职责是优化其他提示词或技能。 2. 描述递归的生命周期: ·创生 (Bootstrap):用 AI 生成 α-提示词 和 Ω-提示词 的初始版本 (v1)。 ·自省与进化 (Self-Correction & Evolution):用 Ω-提示词 (v1) 去优化 α-提示词 (v1),得到一个更强大的 α-提示词 (v2)。 ·创造 (Generation):用进化后的 α-提示词 (v2) 去生成我们需要的所有目标提示词和技能。 ·循环与飞跃 (Recursive Loop):最关键的一步:将新生成的、更强大的产物(甚至包括新版本的 Ω-提示词)反馈给系统,再次用于优化 α-提示词,从而启动下一轮进化。 3. 终极目标: 通过这个永不停止的递归优化循环,系统在每一次迭代中都进行自我超越,无限逼近我们设定的理想状态。 #科技先锋官#

49. AI 是否能成为我们的「赛博大脑」,在记忆存储、信息处理与隐私伦理的边界中,我们准备好了吗?

50. Promptomatix:自动化提示词优化框架 构建高效的大语言模型提示词一直是研发和应用中的难题。Promptomatix 是一个自动化提示词优化框架,借助AI技术和先进算法,自动生成合适的合成数据,反复迭代优化提示词,提升模型输出的准确性和一致性,显著减少手动调试的时间成本。 它支持多种LLM服务商(如OpenAI、Anthropic等),提供了完善的API和命令行工具,方便集成到不同场景。无论是研究人员还是开发者,都可以借助Promptomatix实现高效的提示词管理和优化。 主要特点包括: - 任务自动识别与零配置智能优化 - 基于合成数据的训练和测试集自动生成 - 多轮反馈机制持续提升提示效果 - 详细的会话管理与日志记录 - 跨平台CLI和API接口,灵活适配各种应用需求 项目地址:github.com/SalesforceAIResearch/promptomatix 适合需要系统化提示词优化方案的团队和个人,助力提升大语言模型的应用质量和效率。

51. 模型越来越聪明,但是,模型的上限,还不是他发布时候的样子。Poetiq AI 是一个在最先进的模型发布后,可以持续提升他们表现得公司。运用他们强调的递归自我改进(Recursive Self-Improvement)方法,完全依赖现有技术,在任意模型上叠加一个 AI Reasoning Layer,就可以让最新发布的模型比如 GPT5.2 再提升 15% 的性能。这也许说明我们之前靠提示词的方法其实,一直并非最优。他们真做法其实和人类团队真正解决问题的方法是一样的:迭代。自动生成候选解(有时直接写代码)→ 用样例/反馈做检查 → 迭代修正 → 自我审计决定何时停止,避免无意义的算力浪费。Token 变得越来越便宜是大概率事件。那么这种方式会越来越普遍就也会是。

52. 第3期 | 1分钟让你成为朋友圈最懂AI的人! Workflow、Agent、智能体集群…这些词天天见,但你真懂了吗?不懂底层逻辑,怎么看懂《十五五规划》里的万亿机会?🚀 今天把AI的底层逻辑一次盘明白,特别是最后那个“一人公司”架构,看完直呼牛! AI的4个层级,让你超越80%的人更懂AI逻辑。 #AI #人工智能 #清华 #干货分享 #工作流

53. Ai化快捷指令 高效生产力必备 完全配置教程 送免费指令

54. Notion + Ai化快捷指令 配置使用教程 项目任务管理太方便了

55. TRAE中国版白送SOLO,一人指挥一支AI大军 重磅消息!SOLO终于上线TRAE中国版了,Waitlist免费开放中 本期视频实测TRAE的新版本,亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

56. 比短剧更上瘾?“我用加特林救了崇祯” AI漫剧手把手教程

57. Wegent1.4.1版本发布,带来以下功能:- 支持AI设备,可以把自己的电脑或者远程计算机当作AI执行器,运行AI任务- 支持钉钉机器人,可以通过钉钉机器人与wegent聊天- 新增订阅器功能,可以让AI定时执行任务- 支持从git仓库批量导入skillsWegent是一个开源的AI平台,内置AI聊天、编码、知识库等功能,可对接任意模型,并通过skills、mcp或自定义智能体扩展AI能力。github.com/wecode-ai/wegent

58. 能不能分享一次最近提效最明显的 AI协助开发?节省了多少时间?

59. 电纸书也可以AI办公?汉王N10 mini二代体验

60. 内容分发平台提示词:开发一个全平台内容分发Chrome 扩展,实现:点击插件后进入内容分发页面(独立页面,非小 popup)输入微信公众号链接,自动提取标题、封面、正文(保留格式)右侧大尺寸富文本编辑器展示和编辑内容底部平台复选列表(小红书、知乎等)点击同步后,打开目标平台发布页面,自动填充内容记牌插件提示词:我正在我的电脑上玩欢乐斗地主PC模拟器版本,帮我写一个记牌插件测试GLM-5打包yt-dlp作为skill的能力提示词:帮我把这个开源工具网页链接打包成一个Skill,只要我后续给出视频链接,就可以帮我下载视频。

61. 腾讯vs钉钉vs飞书多维表,AI到底谁更行?

62. 【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!

63. 智能体上下文工程:为什么文件系统成了AI记忆的最佳载体?

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65. 用这套AI工作流,轻松搞定TVC广告片 #tvc #ai教程 #ai工具 #ai视频 #ai广告

66. 删掉 OpenClaw!Hermes Agent 才是真王炸,一键本地部署 +模型接入全教程(避坑指南) | 零度解说

67. 耀子的亲选KUMI AI Note很有创意~这玩意儿薄得能当信用卡使(2.89mm厚度警告!),30g的重量还没你AirPods重,往手机背面一吸——嚯,直接变身「磁吸侠」!开会时随手一掏,钱包里一塞,连裤兜都感觉瘦身成功了。五大AI黑科技,让耳朵开挂!一、「语言通吃」技能:133种语言转写+翻译,连老板的塑料英语都能给你整成标准商务范儿,98%准确率堪比真人速记员,跨国会议?小菜一碟!二、「逻辑怪」附体:录音秒变思维导图,自动提炼重点,连谁说了啥都能分得清——再也不用在会议记录里玩「大家来找茬」。三、「续航卷王」:24小时连续录制,待机一年?无线充电一贴,瞬间回血,电量焦虑?不存在的!四、「Wi-Fi闪电侠」:5小时录音30秒传完,比你的外卖还快,自媒体人狂喜——灵感闪现?直接「嗖」地存进手机!五、「创作外挂」:采访转写、脚本整理、知识采集……AI助理帮你把「脑子里的浆糊」变成清晰大纲,创作效率直接拉满!总结:它是「职场摸鱼神器」+「学习外挂」+「创作加速器」,699冲一个办公神器还是不错的~

68. AI 是否能成为我们的「赛博大脑」,在记忆存储、信息处理与隐私伦理的边界中,我们准备好了吗?

69. 先别急“养龙虾”,这些AI安全问题你可能还不知道!附安全解决方案...

70. AI 是否能成为我们的「赛博大脑」,在记忆存储、信息处理与隐私伦理的边界中,我们准备好了吗?

71. #2026手机行业有哪些趋势# AI肯定还是一个大的趋势,而且对于手机的端云结合要求会更高,一方面手机要实时接入互联网更新最新数据,另一方面,也要靠本地轻量化模型保护隐私,至少我现在有一些重要表格之类的,还是不敢放心传给手机AI手机处理。

72. 问:提示词中用XML格式效果更好,还是Markdown格式效果更好答:搞清楚用Markdown或xml的目的,都是为了让输入的内容是格式化的,让AI能快速理清楚你输入内容的结构。一般来说,文本需要格式化样式突出重点的,markdown就够了如果输入很复杂,各种不同的数据源混在一起,markdown不能有效区分不同部分,比如说你输入多篇文章,就用XML会更清晰

73. AI 时代,所有的信息最终都会变成一种格式:Markdown。不管是 PDF、Word 文档、Excel 表格,还是图片里的文字,AI 要处理它们,第一步都是先转成结构化的纯文本。而 Markdown 就是目前最通用的中间格式。你跟 AI 打交道越多,就越会发现,Markdown 几乎无处不在。推荐一个很实用的小工具:markdown.new。打开浏览器直接访问这个网址就能用,不需要注册,不需要登录。它能把以下这些格式的文件一键转成 Markdown:PDF、DOCX、ODT 这类文档,Excel、Numbers、CSV 这类表格,甚至图片也可以,它会用 AI 驱动的 OCR 识别图片里的文字,然后自动转成 Markdown 格式。如果你经常需要把各种文件喂给 AI 处理,这个工具能帮你省掉不少格式转换的麻烦。收藏一下,迟早用得上。#科技先锋官##How I AI# 默庵·超级个体的微博视频

74. 在设计Agent系统提示词的时候,与其对一份系统提示词进行反复修改,不如让这个Agent使用的LLM模型自己生成系统提示词,你要修改的其实是LLM生成系统提示词的用户提示词,而不是直接修改系统提示词,应当对Agent进行版本控制的是用来生成系统提示词的用户提示词。

75. 开发新功能常常需要反复迭代:先写PRD文档,再拆解任务,手动调用AI编码工具,一轮轮调试修改,过程繁琐且容易丢失上下文。Ralph 把AI自主开发的全流程自动化,打造了一套完整的智能编码解决方案。只需创建PRD,它就自动循环运行AI编码工具(Amp或Claude Code),直到所有需求项全部完成。GitHub:github.com/snarktank/ralph主要功能:- 自动生成PRD文档,支持智能任务拆解;- 持续循环执行AI编码,支持Amp和Claude Code双工具;- 每次迭代全新上下文,通过git历史、progress.txt和prd.json保持记忆;- 智能质量检查,自动运行类型检查、测试并提交合格代码;- 自动创建特性分支,按优先级逐个完成用户故事;- 支持浏览器验证、前端UI故事自动测试确认;支持任何git项目,通过复制脚本或插件市场安装即可运行,15.1k星标的神器,适合个人开发者到团队使用。#AI开发##自主代理##智能编码#

76. 工作流引擎哪家好?

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

78. 面向AI编程,使用提示词以及AI相关工具链来完成编程工作或自动化办公工作流,以后不是技术人员的要求,而是像基本英语能力,office办公软一类的标配。如果你不能用AI和一些编程的基础知识快速将想法生成原型,将来以职场的竞争中一定会落于下风。这是必然以及正发发生的。以后在求职时,除了体力劳动以外的所有白领办公室岗位,老板都会问你会不会使用AI工具,能不能利用AI开发使工作中的信息处理自动化。

79. 荣耀亲选 KUMI AI Note 这款产品上市后,我也整了一款带着跑会,这段时间用后只能说它把 “便携 + 智能” 做到了刚需点上! 2.89mm 超薄机身 + 30g 重量,磁吸在手机背面几乎无感,平常放口袋、塞钱包都不占地,金属机身 + 圆润边角,质感完全不像 699 元价位的产品。核心的 AI 转写功能对我们这种打工人来说真太香了:133 种语言覆盖跨国会议,98% 准确率实测靠谱,开会时一键录音,结束后自动断句排版,还能通过声纹识别分离不同讲者,连人名都能精准标注。 关键它还支持 AI 思维导图生成,比如一些会议,就能让杂乱的会议内容秒变的有逻辑框架,非常的省时省力。而且续航也足够时间,最高可 24 小时连续录制,完全不用带充电线。Wi-Fi 快传更是点睛之笔,5 小时录音 30 秒就能传手机,剪辑采访素材效率直接拉满。磁吸充电 + 无线充电双支持,配件还送磁吸贴,细节拉满。 无论是数码博主的灵感速记、商务人士的会议记录,还是跨境沟通的实时翻译,它都能 hold 住。699 元还送每月 1000 分钟转写时长,日常办公完全够用,这性价比真拉满了。妥妥的 “掌间 AI 助理”,刚需党闭眼冲~

80. AI周报生成

81. 这个AI工具,让写周报从2小时变5分钟

82. 搭建你的 AI 工作流

83. 一个提示词助你30秒写完周报

84. AI 时代的必修课

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