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AI的神奇用法
AI在许多场景下的生产力已得到验证，未来还会在哪些场景下发挥光彩，欢迎聊聊你发现或期待的#AI的神奇用法
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47万名技术爱好者在研究人工智能or“智障”
动态
- 别急着让 AI 干活，先让它证明自己真的听懂了。
这是我最近最常用的提示词之一：
「用你自己的话，重述你认为我的目标是什么，以及我试图解决的问题是什么。」
很多时候它复述完你才发现：
你以为你们聊的是同一件事，其实根本不是。
#AI的神奇用法
18 21 - AI 时代最扎心的OPC创业：
花 2W+ 买 Mac 或显卡，
每月 200～400 刀订阅 AI，
运营着好几个自媒体账号，
每天 Codex、Claude 疯狂干活。
最后成功做出了一个：月收入 0 元的 AI 产品。
#AI的神奇用法4 20 - 垃圾淘宝AI，这AI导购都做多久了，这体验差的让我崩溃，这tmd的是神零代糖全麦面包，点进去一看配料表都驴唇不对马嘴，怎么做到现在AI去理解配料表都整不出来。能不能找一个场景把体验打穿啊！搜啥啥不行，垃圾 #AI的神奇用法
1 20 - 谷歌开源移动端AI自动化测试神器
将自然语言指令直接转化为可靠的 Android 自动化操作，让 AI 助手和测试套件像真人一样操控真实的手机。
github.com
#AI工作流 #AI的神奇用法 #安利我的ima知识库
5 00 - 目前用过最实用的一条 PPT 提示词。
把资料发给 AI 后，补上这段：
“先判断这次汇报最需要听众记住什么，再围绕这个目标设计整套 PPT。不要按照原文顺序分页，也不要机械压缩内容。请逐页给出标题、核心信息、建议图表、页面结构和口播重点。每页只承担一个任务，页面之间要有明确的因果、递进或转折关系。”
这段提示词解决了一个常见问题：
很多 AI 做 PPT，本质上只是把长文切碎，再分别放到不同页面。
结果页数很多，信息很多，听众却不知道你到底想说明什么。
真正有效的 PPT，应该先确定结论，再安排证据和顺序。
先解决逻辑，再处理排版。
这才是 AI 生成 PPT 时最关键的一步。#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
333 25121 - 💻杭州开始全城AI Coding补贴计划
9 月 10 日，智谱·杭州全城 Coding 计划启动，通过政府补贴、企业让利等方式，降低 AI 编程工具的使用成本。
由政府牵头补贴将智谱个人年卡打到 4.9 折，企业年卡打到 4.5 折。
个人优惠面向在杭工作人员和杭州高校在校生，季卡享受 5.6 折，年卡享受 4.9 折。
以 Lite 套餐为例，年卡从 1416 元降至 693.84 元，季卡从 354 元降至 198.24 元。
申请需要提供杭州社保参保证明或学信网在校验证报告，先完成实名认证和资格审核，再按补贴价购买。
每人限享受一次，季卡、年卡二选一，整体补贴额度用完即止。
企业优惠的范围更窄，仅面向杭州市上城区企业（其他区的企业哭晕）。
年度团队套餐享受 4.5 折，单家企业补贴上限为 100 万元，支持首次购买团队套餐，以及已购买企业新增席位。
#AI工作流 #AI的神奇用法 #杭州扫街计划
5 00 - Grilling 这个 Skill 最值得借鉴的，是让 AI 按决策之间的依赖关系追问。
像给分岔水渠开闸：上游没定，下游先别放水；互不依赖的支流，可以一起推进。你连产品给谁用都没决定，AI 就开始聊数据库选型，聊得再热闹也容易白忙。
它的核心机制，由下面三条指令串起来。
① 先把决定组织成树
原文：
“Map this as a design tree: every decision branches into the decisions that hang off it.”
翻译：把它组织成一棵设计树：每个决策都分出依赖它的后续决策。
先弄清哪个决定依赖哪个决定。这个约束很有用，能让 AI 发现“这件事现在还不能定”，减少替你偷偷补前提。
② 每轮只问前提已经明确的问题
原文：
“Ask the whole frontier in one round: number each question and give your recommended answer. Then wait for the user’s answers before the next round.”
翻译：一轮问完当前所有可推进的问题：逐项编号并给出推荐答案，然后等待用户回答，再进入下一轮。
这里的 frontier，原文指所有前置条件已经确定的决策。能一起问的就一起问，依赖尚未确定答案的问题留到后面。我觉得这个设计很实用：既少来回，也避免把尚未成立的假设一路传下去。
③ 收到回答后，重新决定问什么
原文：
“Recompute the frontier and ask the next round.”
翻译：重新计算当前可推进的问题，再进行下一轮提问。
你的回答会改变后面的追问。选了做线下活动，就不该继续照着电商问卷问购物车。这一步让整套流程形成反馈循环，决策树会随着回答更新。
还有一条配合规则：事实由 AI 查，决定由用户做。文件明确要求，环境信息交给子 Agent 探查，只暂停依赖该结果的问题，其他问题继续问；最后还要等用户确认双方理解一致，才能行动。
所以，决策树在这里是一种组织方法，它把“多问几个问题”变成了“知道哪些问题现在值得问”。
出处：mattpocock/skills
地址：github.com
#AI的神奇用法
0 11 - EonveraX：我们的第一场AI黑客松
给第一届黑客松定下 Beyond Coding 这个主题时，我们想让参与者经历一次相对完整的产品实践。
团队需要做出可以展示的东西，也要考虑谁会使用、为什么需要它。开发以外，理解一个行业、设计一种体验，或者想清楚怎样接触客户，都应当有位置。
这和 EonveraX 对社区的期待有关。我们关注怎样借助 AI 做产品、开展业务，也希望让不同经验的人有机会一起尝试。第一次 Builders’ Day，是我们为此组织的一次共同实践。
9 月 12 日至 13 日，活动在山东财经大学深圳研究院举行。本届线上触达4000+人次，筛选后共
60+人进入匹配环节，线上共组成12队，线下8支队伍共36人参赛，既有线下参与者，也有线上协作的伙伴。正式开发从 9 月 7 日开始，题目围绕 AI 原生服务公司和 SaaS 挑战者两个赛道展开。
评委阵容：
Jayden，InFlowX 息流科技创始人、HackerTrip 发起人、影石黑客松特邀讲师、AIY 黑客松导师及评委。曾任 AI 孵化器产品负责人，拥有腾讯与欧莱雅电商相关从业经历。
Vivian Chi，Nxcode CEO、奇绩 F25 Founder、金沙江被投 OPC，Builder 与开源开发者。
Ethan Li，AI 产品经理、Alovers 联合发起人、新加坡国立大学硕士，拥有三年以上 AI 产品实践经验，关注多智能体、工作流与人机协同。
Lawrence Tang，FDE 前沿开发部署工程师、Alovers 联合发起人，拥有七年商业咨询经验，从事 AI 智能体应用与企业部署相关工作。
嘉宾分享：
胡平 深圳数字人才科技有限公司副总经理
贺东浩 启繁孵化器总经理
刘沛鸿 深圳市投控东海投资有限公司风险管理部主管
邓晓 深圳君子小雅智能科技有限公司创始人、深圳优秘智能科技有限公司联合创始人
本届活动由 EonveraX AGI LAB主办，特邀 Alovers。感谢生态合作伙伴 RTE 开发者社区、Zeraix、HackerTrip、人才数科、周周黑客松（Hackathon Weekly）、启繁，以及场地支持方山东财经大学深圳研究院。
#黑客松进行时 #AI的神奇用法 #提示词工程
3 02 - 🎵我爱你中国🇨🇳
国庆假期第一天
大街小巷时而响起这首脍炙人口的节日盛歌
灵机一动
用去年开发上架的SongDetect App听一听
AI识别
扫录到听歌识曲列表
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随时回听
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#生活的透气时刻 #车窗外的风景 #AI的神奇用法
2 00 - 3899 元！戴森发布 AI 牙刷：有水牙线不够，还要塞个摄像头
通过 Wi-Fi 连接到 MyDyson 微信小程序，就能「实时直播」口腔里的画面，并在数据统计页面看到刷牙覆盖范围、遗漏区域和长期清洁趋势。
#AI的神奇用法3899 元！戴森发布 AI 牙刷：有水牙线不够，还要塞个摄像头
5 00 - 1.ppt-master：丢给它一个 PDF 或 Word，直接还你一份能改、还带动画的 PPT！(59K ⭐)
github.com/hugohe3/ppt-ma…
2. gods-eye-view：浏览器里的"间谍卫星"模拟器，3D 地球上能看飞机、轮船，还有真实摄像头画面！(50K ⭐)
github.com/bilawalsidhu/g…
3. VoiceStudio：克隆声音、给视频配音、转录646种语言，全程免费，数据不出你的电脑！(57K ⭐)
github.com/debpalash/Voic…
4. paperclip：相当于你自己开了一家 AI 员工公司，像管人一样指挥一群 AI 代理替你干活！(99K ⭐)
github.com/paperclipai/pa…
5. diagram-design：用一句话描述图表，它就按你的品牌风格画出来，支持44种图表！(49K ⭐)
github.com/cathrynlavery/…
6. REA：把另一个软件的功能丢给 AI，就算没有源码，它也能讲清楚背后是怎么实现的！(65K ⭐)
github.com/morluto/rea
让 Claude Code 更好用的：
7. claude-mem：自动记下 AI 代理这次干了什么，总结好交给下一次，再也不用从头讲一遍！(99K ⭐)
github.com/thedotmack/cla…
8. andrej-karpathy-skills：一个文件只有4条规则，专治 Karpathy 说过的 AI 写代码最常犯的错！(218K ⭐)
github.com/multica-ai/and…
9. ECC：一次打包好技能、记忆和安全设置，Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 都能用！(276K ⭐)
github.com/affaan-m/ECC
10. skills：真正的工程师每天都在用的技能合集，小巧好改，拿来就能用！(284K ⭐)
github.com/thedotmack/cla…
#AI的神奇用法1 00 - 刚做完一个面试准备 Skill，完全没宣传，居然已经有人 Star 了 🥹
它不是简单总结 JD，同时把把 JD、简历和真实项目经历 放在一起，从招聘方视角反推：
这个岗位到底想验证什么、哪些项目最能证明自己、哪些地方最容易被追问。
最后生成可以直接拿来练的自我介绍、项目故事、高概率问答和临场速背卡。
本来只是为了解决我自己的面试准备痛点。
第一个陌生人的 ⭐️，真的有点感动。
github.com
#AI工作流 #AI的神奇用法 #AIGC创作大赛·夏日
2 00 - 做AI短剧，我们这支3到8人的承制小队，已经用实战交出了答卷。
过去，我们承制了多部海内外的AI漫剧、品牌广告和带货视频，把全流程的坑都踩了一遍。但今天，我们要宣布一个全新的战略：从幕后承制，向“原创爆款IP”全面转型，希望有一天我们的剧能上星和大院线。
好内容需要好资本。如果你看好AI短剧赛道，是一位有眼光的投资人，欢迎来找我，我们一起把真正的爆款IP做出来！
同时，我们的AI实战培训也正式上线了！我们不讲空话，只把我们在海内外一线摸爬滚打出来的“爆款方法论”教给你，带你直接落地变现。
当然，我们的商业定制服务也继续开放。找投资、找合作、学AI，随时私信我，期待与同频的你一起搞事情！
各是案例，目前原创、上主流平台、上星、上院线
提供服务：
🎥 爆款AI漫剧/短剧定制
✅ 形态全能：纯AI真人/仿真人剧、2D/3D动漫、剧场漫剧、图听漫剧、AI互动剧、转绘/解说短剧，总有一款适合你！
✅ 题材百变：男频爱看的奇幻修仙、悬疑脑洞；女频必刷的都市爽文、乡村治愈、历史传记；更有出海定制服务，精准拿捏各类受众！
✨ 高质感品牌广告
告别粗糙感！用AI打造极具“品牌质感”的视觉大片，提升品牌调性，让每一次曝光都深入人心。
🛒 高转化创意带货
带货不是硬广！我们用“脑洞剧情+创意反转”包装产品，让带货视频既好笑好玩又好用，轻松实现“种草到拔草”的高效转化！
🎓 AI实战培训（企业/个人）
不想被AI淘汰？我们提供AI漫剧全流程、AI带货视频创作及AI办公提效培训！#AI的神奇用法 #AI工作流 #提示词工程
2 00 - 求助！
感觉现在是人的带宽上限拖累了AI产出。
你们与AI协作工作流是怎么样？
都是怎么组织多AI Agent协作呢？
感觉只要肯给权限，Claude code等工具，利用CLI、in chrome 和Computer use等能力，人就不在花费过多注意力放在对话框里，而是侧重执行结果审查。
但要组织起来，需要有可供AI自动验收的产品方法论，开发侧已有OpenSpes 用规范驱动开发解决了部分问题，但人与模型协作 从需求到产品规划方面没有看到成熟些的方法论资源。
图片中只是结合我使用的工具搭建的框架构想，
核心是人机协作共享任务看板和 可无缝交接的项目文档,AI Agent工具应可随意替换，后续Claude可换成 Hermes部署云端。
核心就是利用现有Work Agent工具，低代码实现多AI工具协作，达到Agent 输出 就Aagent执行，人只负责看结果。
#AI的神奇用法
2 00 - 这个世界真没救了
居然很多人觉得这个好啊
前段时间OpenAI 创始人Sam Altman 之前最近发了一条推：
昨晚听到的一个很酷的 ChatGPT 工作用例：
连接你的家庭日历，并解释你孩子的兴趣爱好。
每天早上在送孩子上学的车程中，让它制作一个播客，内容包括一个孩子的当天下午足球比赛、一个孩子的即将到来的生日、一些新闻等等。
怪诞小镇的作者回复说 “你直接和孩子聊天不行吗”
这些科技公司居然认为
人只要一直开会工作做提高效率的事情，而情感陪伴嘛 交给Ai好了
真是匪夷所思啊
#AI的神奇用法 #AIHackathon
1 00 - “本文以天猫新品 MDI 项目为例，阐述了大型 AI 项目研发协同从“超级个体”到“全员赋能”的四个进化阶段：在单兵攻坚期，通过构建结构化知识库让 AI 深度理解项目上下文，打造“超级个体”；在加人提速期，借鉴站点地图思路进行物理隔离分工，利用 Spec 变更规则及上下文缝补机制（MCP）解决多人协作冲突与推理链断裂，实现效率横向复刻；在高速迭代期，部署独立“技术哨兵机”还原预发合并态，通过云端 Agent 检测隐形业务逻辑冲突并闭环告警，保障研发质量不劣化；在稳定运作期，推出 NekoCollar 云端协作平台，通过沙箱环境、所见即所得的真实页面代理及 Git 软硬双锁，让非研发角色也能安全、高效地基于代码上下文参与协同，最终实现 AI 研发能力从个人到团队再到组织全员的规模化放大。”
#AI工作流 #AI的神奇用法 #AIGC创作大赛·夏日天猫技术大型 AI 项目的研发协同实践
2 00 - 00:051 00
- 我提供从 AI信息获取到落地变现 的一站式服务，适合品牌、MCN、个人IP与企业团队。
01｜AI博主情报与数据
整合分析全球主要平台（X/IG/YouTube/TikTok/抖音/小红书/视频号/公众号）博主数据，做方向、风格、账号价值判断，支持检索与筛选，帮你快速找到可合作的优质博主。
02｜AI资讯工作台
搭建你的AI情报中台：自动追踪博主、新闻、产品与案例，做自动聚合、摘要、分类、趋势监测和每日推送，把“手动刷信息”变成“主动获取”。
03｜AI博主商务投放
提供博主筛选匹配、数据分析、商务对接、报价沟通、内容合作与投放执行支持，减少筛选和沟通成本。
04｜AI自媒体代运营
公众号、即刻、抖音、X、Instagram、脉脉等平台代运营：账号定位、选题、AI创作、图文/视频发布、数据复盘、内容迭代。
05｜AI内容生产 & 视频制作
AI教程、工具介绍、短剧、带货、产品/广告宣传等图文视频一站式交付，含脚本到成片。
06｜AI自媒体工具与工作流开发
定制内容效率工具：文案、选题、AI生图、智能体、自动化流程、Skills封装、数据采集分析、竞品/博主分析、批量处理工具等。
07｜AI应用与产品开发
从模型部署、Agent、Workflow、AI自动化系统到APP/网站、AI产品原型/MVP开发与Vibe Coding落地。
08｜AI定制培训
线上、线下、企业内训、1V1/小班：按岗位定制“AI工具应用、内容生产、Agent自动化、AI办公提效、AI编程”等课程。
一句话：
AI资讯获取 → 博主数据 → 内容生产 → 运营投放 → 工具&自动化 → AI产品落地 → 企业培训 #AI的神奇用法 #AI工作流 #提示词工程
1 00 - 30位AI与创作者博主｜第001期
这期按AI认知、工具实战和个人经营，整理了30位X（推特）内容创作者。三张表格，每张10位，写清主要内容和适合的读者，英文内容为主。
① AI认知与学习
想了解AI在工作中的用法，可以先看Ethan Mollick；补基础，可以从Andrej Karpathy和吴恩达入手。研究、工程和评测类内容，留作进阶时查阅。
② AI工具与应用实战
找工具看Matt Wolfe，学搭建流程看Ben Tossell；做视觉内容看Nick St. Pierre和Javi Lopez。开发类账号更适合有编程基础的读者。
③ 个人品牌与一人公司
这一组聚焦写作、知识管理、内容创作和个人业务。重点看他们如何理解读者、整理素材、打磨产品，再结合自己的情况尝试。
不用一次关注全部30位。先选与你正在做的事情最相关的3—5位，找一篇文章或一个教程，实际用一遍。
这一组聚焦写作、知识管理、内容创作和个人业务。重点看他们如何理解读者、整理素材、打磨产品，再结合自己的情况尝试。
不用一次关注全部30位。先选与你正在做的事情最相关的3—5位，找一篇文章或一个教程，实际用一遍。
AI博主库后续会持续更新，主要覆盖小红书/视频号/抖音/公众号/推特X/ YouTube/instagram/tiktok
#独立开发的日常 #AI的神奇用法 #提示词工程
1 00 - 作为一个N浓度很高的人，脑袋里经常冒出来各种想法
但想法零碎、不成熟
碎片想法太多，堆在软件里吃灰
积累的碎片想法最终成为了信息垃圾
针对这些问题我做了Aha Hunter：
进入Aha Hunter➡语音/文字输入记录➡AI自动分析提炼➡输出结构化观点➡用户选择把有价值的观点➡沉淀至脑图➡自动分析观点关联性➡形成聚合图➡系统化聚合图便于复盘
核心理念是把梳理的工作交给AI，把决策判断留给自己，让灵感成为相互关联的知识资产，方便回顾，也方便把想法落地实践，成为有价值的想法
#AIGC创作大赛·夏日 #AI工作流 #AI的神奇用法
2 00 - 🔥一个增长负责人留存的作战顺序
大多数增长负责人第一次真正"看见"流失,是在季度复盘会上。你辛苦拉来的新客收入,几乎原封不动填进了老客溜走留下的坑。数字还在涨,但问题一直在底下扩散。流失一旦压不住,你所有的获客动作都在给一个漏水的桶注水。
流失不是单点问题,而是一叠小问题摞在一起。
第一层:市场。你选的品类和客群,已经给留存上限封了顶。每天要打开的工具留存自己成立;一辈子只用一次的工具,再好的设计也救不了。接手一个天生高流失的品类,你能做的是"优化",不是"翻盘"。花预算前先问:这个客群有没有"每周甚至每天回来"的内在理由?
第二层:别信综合流失率。它是平均数,擅长把真正放血的那两三个cohort藏起来。10%的背后,可能一个cohort只流失5%、另一个在以20%失血。破局靠分层:在onboarding埋短问卷抓角色、公司规模、使用场景,再和"谁留下、谁急着走"交叉。同时看留存曲线的形状和毛留存,别被NRR骗了
第三层:激活。十个人注册、一个人到达价值瞬间,你手上就是"穿着流失外衣的激活问题"。抓手是摩擦:一上来要信用卡、塞满功能的界面、该出现产品的地方先塞长问卷,每一步都在拉长 time-to-first-value。先给价值,而非索取。
第四层:非自愿流失。相当一部分流失来自从没想走的客户,只是卡扣款失败了。在很多公司这占全部流失的两到四成。一套像样的dunning系统能救回七到八成。约一到两周工程,零新增获客,把收入抬高好几个点。
第五层:年付和挽留弹窗,买时间不治病。年付把客户锁十二个月,现金流大利好,但只是把流失递延到续约日,真正该盯年度续约率。挽留弹窗是杠杠低的一项,它在决定硬化之后才介入。
第六层:负流失,才是终点线。目标从来不是零流失。真正的奖赏是一个膨胀速度快过泄漏速度的存量盘:留下的客户加座席、升套餐、买相邻产品,快过流失带走的速度,哪怕不签新 logo,大盘也在长。路径是卖给团队在长的客户、把协作焊进工作流、扩张到相邻产品、用量或按席计费。
一点流失,只是市场在诚实地告诉你:你适合谁,又从来没适合过谁。真正的转变,是按顺序从上游修到下游,而不是永远在漏斗底下,一边挽留,一边给桶注水。
#创投好文推荐 #AI的神奇用法 #提示词工程
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