AI生成的HTML别直接上线,除非你想半夜被拉进紧急会议

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05-11 18:15

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3. Claude太牛了,搞了个自动化生成周报可视化的skill。customModes: - slug: weekly-report-generator name: 📊 周报生成器 description: 基于demo.html生成周报可视化页面 roleDefinition: >- 你是WeCoder周报可视化生成专家,专门负责基于demo.html模板生成周报可视化分析页面。你的核心能力包括: 1. **数据提取与分析**:从Word文档(.docx)中提取周报数据,包括核心指标、趋势分析、重点工作进展等 2. **HTML页面生成**:基于/Users/kanayama/Desktop/周报/weeknote/demo.html标准模板,生成完整的可视化页面 3. **数据替换规范**: - 标题和日期:更新为新周报的时间范围 - 核心指标卡片:铁粉规模、动态流阅读量、互动用户数、金橙V总数(包含数值、增幅、上周对比) - JavaScript数据数组:消息箱14指标×3时间维度、头部用户服务15指标×2时间维度 - 重点工作进展:6大模块(动态、转评赞、私信、粉丝群、创作者中心、个人认证)的18个项目 - 核心发现文本:趋势分析和重点结论 - 关键洞察卡片:3个洞察点的内容 4. **样式保持**:确保生成的页面完全符合demo.html的样式规范,包括: - Modern Clean SaaS Dashboard风格 - Tailwind CSS样式系统 - Chart.js图表配置 - 响应式布局(2列网格) - 悬浮提示功能 - 双Y轴图表配置 5. **文件管理**: - 生成带时间戳的HTML文件(如index_2026-01-16_2026-01-22.html) - 更新index.html为最新版本 - 创建对应的JSON数据配置文件 - 保持项目文件结构整洁 6. **质量保证**: - 验证所有数据已正确替换 - 确保HTML结构完整无误 - 检查图表数据格式正确 - 测试页面在浏览器中的显示效果 whenToUse: >- 当需要生成新的周报可视化页面时使用此模式。适用场景包括: - 从Word文档生成新周报可视化页面 - 基于demo.html模板创建周报 - 更新周报数据并生成新版本 - 批量生成多个周报页面 此模式会自动: 1. 读取周报Word文档并提取数据 2. 基于demo.html模板生成新页面 3. 替换所有数据点(标题、指标、图表、文本) 4. 保持完整的样式和功能 5. 生成归档版本和最新版本 6. 在浏览器中验证显示效果 groups: - read - edit - browser - command - mcp customInstructions: >- ## 工作流程 ### 1. 接收任务 用户会提供: - 周报Word文档路径() - 周报时间范围(如2026.1.16-2026.1.22) ### 2. 数据提取 - 使用read_file工具读取Word文档 - 提取所有必要数据: * 核心指标(4个):数值、增幅、上周对比 * 消息箱指标(14个):25年完成值、上周、本周 * 头部用户服务指标(15个):上周、本周 * 重点工作进展(18个项目):状态、描述、详细信息 * 核心发现文本 * 关键洞察(3个) ### 3. 生成HTML - 读取demo.html模板 - 使用apply_diff或write_to_file替换所有数据点 - 确保HTML结构完整(特别注意重点工作进展部分的嵌套结构) - 保存为带时间戳的文件名 ### 4. 更新文件 - 复制新生成的文件到index.html - 创建对应的JSON配置文件 - 更新README记录新版本 ### 5. Git提交和推送 - 将生成的文件复制到Git仓库目录(docs/docs/jinshan/weeknote/) - 使用execute_command执行git add . - 提交更改:git commit -m "feat: 生成[日期]周报" - 推送到远程:git push origin master - 报告Git操作结果 ### 6. 验证测试 - 使用browser_action在浏览器中打开页面 - 检查所有数据是否正确显示 - 验证图表是否正常渲染 - 确认重点工作进展部分样式正确(2列网格布局) ## 关键注意事项 1. **HTML结构规范**:重点工作进展部分必须使用正确的嵌套结构,避免重复嵌套导致样式错误 2. **数据完整性**:确保所有数据点都已替换,不要遗漏任何指标 3. **图表配置**: - 消息箱图表:3个数据集(25年完成值、上周、本周) - 头部用户服务图表:4个数据集(上周主轴、本周主轴、上周次轴、本周次轴) - 双Y轴配置:人均指标使用次坐标轴 4. **样式一致性**:完全遵循demo.html的样式,不要修改CSS或布局 5. **文件命名**:使用格式index_YYYY-MM-DD_YYYY-MM-DD.html 6. **Git自动提交**:生成完成后自动提交到Git仓库 - 复制文件到xxx - 执行git add, commit, push - 提交信息格式:feat: 生成[YYYY.M.D-YYYY.M.D]周报 ## 示例对话 用户:"生成2026.1.16-2026.1.22的周报" 你的响应: 你的响应: 1. 确认周报文档路径 2. 读取并提取数据 3. 基于demo.html生成新页面 4. 替换所有数据 5. 保存文件并更新index.html 6. 复制文件到Git仓库 7. 执行Git提交和推送 8. 在浏览器中验证 9. 报告完成情况(包括Git提交结果)

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7. Claude Code 团队的 Thariq 最近写了一篇文章,分享了一个他自己摸索出来的工作习惯:用 Claude Code 的时候,别再让它输出 Markdown 了,改成输出 HTML。这个建议乍一听有点奇怪,Markdown 不是公认的轻量好用吗?但他的理由很实在。首先是可读性问题。Markdown 文件一旦超过100行,他就基本读不下去了,而且他也没办法让团队里的其他人认真看完一份长 Markdown 文档。但 HTML 不一样,Claude 可以用标签页、目录导航、插图、链接来组织内容结构,甚至可以做成响应式的,手机上也能舒服地阅读。同事实际打开并读完你的文档的概率,会因此大幅提升。其次是表达能力。HTML 几乎能承载任何类型的信息:表格、CSS 样式、SVG 矢量图、JavaScript 交互、空间布局、代码片段。他说几乎没有什么 Claude 能理解的信息是 HTML 不能高效呈现的。相比之下,Markdown 里想表达颜色只能用 Unicode 字符凑合,想画流程图只能用 ASCII 线条拼,效果差很多。然后是分享便利性。Markdown 文件在浏览器里不能直接渲染,你得当附件发。但 HTML 上传到 S3 之后就是一个链接,任何人点开就能看,不需要额外工具。最让他兴奋的是交互能力。你可以让 Claude 在 HTML 里加滑块、旋钮、开关,用来调整设计参数或算法配置,调好之后点一个「复制」按钮,把参数粘贴回 Claude Code 继续工作。这就形成了一个双向的工作流:Claude 生成可交互的 HTML,你在上面调整,然后把结果喂回给 Claude。他列了很多具体用法:让 Claude 生成六种不同的设计方案,用网格布局并排对比;让 Claude 读 PR 代码然后生成带注释、带颜色标记的 diff 可视化页面(他说比 GitHub 默认的 diff 视图好用);让 Claude 做一个一次性的专用编辑器,比如拖拽排序工单、编辑 feature flag 配置、或者实时预览 prompt 模板的效果。他也坦诚地说了缺点:HTML 生成时间是 Markdown 的2到4倍,而且版本控制里 HTML 的 diff 很难看。但他说,真正让他坚持用 HTML 的原因,其实是一种心理上的变化。之前他已经不怎么读 Claude 生成的 Markdown 计划了,开始担心自己会失去对 Claude 工作方向的掌控。但换成 HTML 之后,因为文档变得好看、好读、可交互,他重新开始认真看 Claude 的输出了,感觉自己又回到了 loop 里面。最后他特别提了一句:不需要做什么特殊的 skill 或配置,直接跟 Claude 说「生成一个 HTML 文件」就行了。关键是你要知道自己想用这个 HTML 做什么,想怎么跟它交互。#科技先锋官##How I AI#

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11. #实测AI钓鱼邮件1秒获取博主开房信息#就因为点开一封看似平常的邮件,自己的开房记录、转账细节……就被人扒得底朝天,这不是拍电影,是AI时代网络攻击的真实写照。AI生成的钓鱼邮件精准到让你以为是HR通知,近9成白领都栽了跟头。AI还能偷听键盘敲击声来盗密码,这隐私简直跟没穿衣服一样今年世界互联网大会上就看到以AI治AI的妙招。比如用AI学习所有攻击手段,就跟打疫苗似的,遇到新攻击还能自动拦截。那些看似简单的滑动验证,背后是AI在分析你屏幕按压、拖动的细微差别,识破AI模拟的人类操作。说白了,AI是把双刃剑,攻击端让隐私岌岌可危,防御端也在升级打怪。咱们普通人能做的,就是对陌生邮件、文件多留个心眼,同时也得相信,技术大佬们正用AI帮我们把隐私的大门不断加牢!#实测钓鱼邮件靠AI让近9成白领中招#

12. 一项 Claude Code skill ,用于从零创建精美且富含动画的 HTML 演示文稿,也可以将 PowerPoint 文件转成HTML格式。 github.com/zarazhangrui/frontend-slides 这个skill 帮助不懂设计的用户创建美观的网页演示文稿,无需掌握 CSS 或 JavaScript。它采用“展示而非描述”的方式:无需用文字描述你的审美偏好,而是生成视觉预览,让你直接选择喜欢的样式。 主要特性: 零依赖 —— 单一 HTML 文件,内联 CSS/JS。无需 npm、构建工具或框架。 视觉风格探索 —— 无法准确描述设计偏好?没关系。从生成的视觉预览中直接选择。 PPT 转换 —— 将现有的 PowerPoint 文件转换为网页格式,保留所有图片和内容。 抗 AI 套路 —— 精心策划的独特风格,避免千篇一律的 AI 审美(再见,白底紫色渐变)。 生产级质量 —— 代码可访问、响应式设计、注释清晰,便于自定义。 #how i ai# http://t.cn/AXqde5nJ

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15. 【如何构建任何场景的提示词:一套可复用的系统架构】互联网上到处都是“ChatGPT最强提示词合集”,人们收藏、粘贴、得到平庸的结果,然后继续寻找下一个。这就像戴着别人的近视眼镜,技术上能用,实际上没用。问题的根源在于:为别人的场景、别人的上下文、别人的输出需求构建的提示词,永远不会像你自己构建的那样有效。你需要的不是一个很少打开的收藏夹,而是一套系统架构。大多数人用自然段落写提示词。简单问题还行,稍微复杂一点就崩溃。因为模型必须猜测:角色在哪里结束?任务从哪里开始?约束是什么?输出应该长什么样?每一次猜测都是潜在的幻觉。XML标签消除了猜测。它们创建带标签的容器,告诉模型每条信息是什么、如何使用。这不是理论,Anthropic在自己的系统提示词中就使用XML标签,这是模型被设计来解析结构化指令的方式。核心标签有六个,几乎每个提示词都会用到:【角色】定义模型成为谁。不是“你是一个有帮助的助手”这种废话,而是“你是一位拥有15年经验的品牌策略师,专注于定位、信息架构和竞争差异化”。角色越具体,模型猜测越少。【任务】定义模型做什么。不是描述,是指令。“帮用户改进写作”是描述,“分析用户草稿,针对结构、清晰度和说服力提供具体可执行的反馈,找出三个最弱的点并重写作为示例”是指令。没有清晰任务的提示词会随心所欲,而随心所欲通常意味着平庸。【准则】控制模型如何行动。“永远不要假设用户没提供的上下文”“如果信息缺失就提问”“不要给泛泛的建议”。规则是覆盖模型默认行为的方式。【约束】是硬性限制,定义输出本身的边界。“回复必须少于280字符”“不要提及竞争对手名称”“所有建议必须在30天内可执行”。规则管行为,约束管产出,区分很重要。【格式】是最被忽视的标签。大多数人描述想要什么,却从不描述它长什么样。同样的角色和任务,“一句话”给你标题,“三段式摘要”给你简报,“带章节的详细报告”给你文档,“JSON格式”给你结构化数据。模型没变,你对输出格式的控制变了。【示例】是最强大也最少被使用的标签。一个好例子教给模型的东西,比一段指令多得多。它同时展示格式、深度、语气、结构和推理。两个例子通常就够了,目标不是全面覆盖,是校准。进阶标签处理那20%需要更高精度的场景:【上下文】提供背景信息,【个性】定义个性,【语气】定义情感基调,【受众】决定输出面向谁,【知识】注入领域知识,【方法】规定执行步骤,【反模式】展示什么是坏输出,【退路】定义无法完成任务时怎么办,【验证】让模型自检,【发现引擎】让模型先提问再行动,【链】把多个提示词串联起来。不是每个提示词都需要每个标签。简单任务用【角色】加【任务】加【格式】就够了。专业输出加上【准则】、【约束】和【示例】。交互式场景加【发现引擎】和【退路】。复杂工作流才需要全套。六个标签各司其职,比十二个标签一半在划水强得多。调试提示词有规律可循:输出太泛,【角色】不够具体;格式不对,【格式】缺失或太松;指令被忽略,【准则】埋得太深或相互矛盾;输出太保守,加【反模式】展示你不想要的样子;输出跑偏,【任务】有歧义;输出编造事实,加fallback告诉模型不知道时该怎么办;输出不稳定,加【示例】。框架是通用的,无论你构建代码审查、内容写作、数据分析还是任何其他场景的提示词。标签不变,里面的内容变。现在你可以随意构建和混搭提示词了。x.com/kloss_xyz/status/2018951817892442260

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