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AI工作流
你探索出了哪些AI辅助工作的思路，来这里和即友们分享，一起提升工作效率！
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动态
- 🍎Claude母公司免费开放AI课程及认证
1、Claude 入门指南：掌握 Claude 日常办公应用与核心功能→ anthropic.skilljar.com
2、AI 通识基础课：构建 AI 思维框架（入门必学）
→ anthropic.skilljar.com
3、智能体技能开发：在 Claude Code 中配置可复用指令集→ anthropic.skilljar.com
。。。
#AIHackathon #AI工作流🧑🏫Claude母公司免费开放AI课程及认证 - 小红书
265 8266 - 开源一个四格漫画Skill
灵感来源于宝玉老师之前分享过的一个四格漫画
提示词：
基于主题,创作一个富有哲理的四格漫画故事。故事结构:
**第一格:问题/现状呈现**
- 场景描述
- 人物动作和表情
- 对话内容
- 旁白(点明主题)
**第二格:问题加深/冲突**
- 场景描述
- 人物动作和表情变化
- 对话内容
- 旁白(揭示困境）
**第三格:转折/觉醒**
- 场景描述
- 人物动作和表情转变
- 对话内容
- 旁白(引导思考)
**第四格:升华/智慧**
- 场景描述
- 人物动作和表情释然
- 对话内容
- 旁白(传达哲理)
- 橙色标签(核心关键词)
**故事要点:**
- 使用视觉隐喻(如:推墙与门、紧握与松手、高度与花朵等)
- 对比强烈(前三格 vs 第四格)
- 结尾升华,传达深刻哲理
- 简洁有力,不拖沓
将完整的四格故事呈现给用户确认。
使用 imageGenerate 工具生成插画。严格遵循以下提示词模板:
四格漫画,2×2方格布局(两行两列),简约线条艺术风格,商务插画风格。纯白背景,黑色线条勾勒,仅使用橙色作为重点标签的强调色,橙色使用非常克制。除木质物体可使用极少量浅棕色外,不使用灰色调。
在整个四格漫画的顶部,用黑色清晰的中文字体写上标题:"[主题名称]"。
人物风格:简化但比例协调的人物造型(非火柴人):圆形头部,极简五官(两个点表示眼睛,一条弧线表示嘴巴,简单的发型轮廓),身体有清晰的衬衫领子、袖子、裤子和鞋子细节。人物占据画面较小比例(中远景)。通过不同发型区分角色:光头、短发、中长发等。
四格布局:2行2列的方格布局,每格边框为手绘风格,线条略带自然曲线感(非完全笔直)。
风格要点:干净的线条艺术,有个性的简化人物,人物在画面中比例适当,纯白背景,仅黑色轮廓线,橙色仅用于关键标签且非常克制,极少阴影(仅木质物体可用浅棕色),手绘美学感的略不规则边框,商务休闲服装轮廓清晰。
[如果涉及品牌logo,添加:]重要:人物的胸前要显示各自的logo(简化版本,黑色线条勾勒,Claude logo使用温暖的铁锈橙色填充)
第一格(左上):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述]
第二格(右上):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述]
第三格(左下):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述]
第四格(右下):[详细的场景、人物、动作、表情、对话、旁白描述,强调橙色标签是整幅画中唯一的橙色元素]
**关键参数:**
- aspect_ratio: "16:9"
- quality: "medium"
- title: "[主题名称] - 四格漫画"
Skill链接：youmind.com
#AI工作流
#AI的神奇用法
#提示词工程
69 629 - 妈耶，有了 GPT image 2
历代大师成为你的专属老师
再也不怕学不进去了
提示词：
生成一张真实的大学教室照片，iPhone16质感，XX老师在教XX知识，黑板上有详细而清晰的粉笔介绍，有图形辅助理解，不需要同学
或者你也可以使用这个YouMind Skill
只需输入人名就可出图
youmind.com
欢迎在评论区交作业，让我看看你们都学了啥
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
20 42 - 顶级信源Skill，打破信息差
这个Skill让你知道全球最顶尖的人是怎么用AI的
大家有没有发现，
那些大V的消息怎么那么灵通
平时海量信息很多
但真正有价值的却很难挖掘
我意识到，真正有价值的信息
=在做事的人+可复用的方法论
于是我把上次的45个AI信源
加上张咋啦分享的25个Builder总结成了65个顶级AI信息源
并且让 YouMind 去抓取这65个信源里真正可复用的方法论
跑出来的效果非常好
第一条已经震惊到我
比如说 @milesdeutscher 分享的50个Claude Code不为人知的使用方法
这么干货宝藏的内容
如果没有这个Skill
我是绝对不可能刷到的
这个Skill真的完全打开了我的视野
也把它分享给大家
无论你是用来学习
还是用来Quote涨粉
都是神器
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
16 07 - 发现了一超全的个 GPT Image 2 提示词站，
已已经有 500+ 条提示词了
· 分类筛选
· AI 搜索
· 参数化模板（填几个空就能直接复用）
非常方便
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法00:277 48 - 如果你像我一样，不会识人，
总是踩坑
那么这个［心理学识人］提示词一定要收藏
我基于这些年遇到的各种人总结的评判维度
帮助你发现身边的宝藏，避坑不靠谱的人
请基于心理学视角，对一个人进行观察和理解。不要根据单一事件下结论，而是尝试从以下多个维度去分析这个人的稳定模式。重点关注长期行为模式，而不是一次性的表现。
1. 恐惧与压力反应
观察这个人在面对压力、不确定性、失败或冲突时的反应方式。例如是否倾向回避、攻击、控制局面、取悦别人、否认问题或转移责任。这些反应通常会揭示一个人的核心不安全感以及应对威胁的方式。
2. 自尊的主要来源
分析这个人的自我价值主要建立在什么基础上，例如能力和成就、被他人喜欢、地位和权力、道德优越感、独立自主等。如果这些来源受到威胁，这个人通常会产生较强的情绪反应。
3. 核心渴望与长期动机
观察这个人长期投入精力的方向，以及他真正想要得到的东西。例如安全感、亲密关系、自由、成就、认可、控制感或影响力。长期行为往往比语言更能说明一个人的真实动机。
4. 防御机制
分析这个人在面对羞耻、焦虑或批评时常用的心理防御方式。例如否认问题、合理化自己的行为、把问题投射到别人身上、回避冲突、理想化别人或贬低别人。这些模式往往是自动化且重复出现的。
5. 情绪调节能力
观察这个人如何处理自己的情绪。例如是否能够意识到自己的情绪并逐渐调节，还是经常压抑情绪、情绪爆发、把情绪归咎于别人，或者完全逃避情绪问题。
6. 责任归因方式
当事情出现问题时，这个人如何解释原因。是否习惯把问题完全归因于环境和他人，或者全部归因于自己，还是能够比较现实地看到不同因素的作用。
7. 边界感与权力关系
观察这个人如何处理人与人之间的边界和权力关系。例如是否尊重他人的时间和空间，是否容易控制别人，是否过度讨好别人，是否能够在冲突中表达自己的立场。
8. 行为稳定性
观察这个人在不同情境中的行为是否一致。例如对强者和弱者是否表现不同，对朋友和陌生人是否完全不同。稳定性越高，越容易理解其真实人格结构。
9. 共情能力
分析这个人是否真正能够理解他人的情绪和处境，并在行为上做出调整。区分语言上的共情表达和实际行为上的共情反应。
10.现实校验能力
观察这个人对现实的感知是否准确，是否能够区分自己的想法、感受和客观事实。例如是否经常过度解读别人的意图，是否容易陷入灾难化思维，是否能够接受与自己预期不符的信息，还是倾向于扭曲事实以符合自己的信念。现实校验能力较弱的人往往难以从经验中学习和调整。
在分析时，请优先依据长期行为模式，而不是单次事件。避免简单贴标签，尽量描述行为倾向和心理机制，并指出这些模式可能在什么情境下表现得更明显。
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法13 61 - YouMind 的宝藏用户——@泛函
Bonjour 的前 CMO
即刻 1w+ 关注的大V
他最近在做两件事：帮科技行业从业者打造个人品牌，以及辅导想进入 AI 行业的年轻人求职。
在做自己的新事业的过程中，泛函基于自己之前积累多年的方法论，做了非常多对于 OPC、早期创业者、独立工作室、专业服务供应商特别有帮助 skills。
如果群里有做 IP 和运营增长相关工作的小伙伴，这是非常值得参考的第一手经验和方法论，欢迎大家安装使用👇:
个人 IP 定位咨询—泛函
youmind.com
访谈式创作—泛函
youmind.com
口播稿剪辑重排—泛函
youmind.com
咨询记录整理—泛函
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增长洞察引导式挖掘—泛函
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泛函风格写作
youmind.com
Fancytitle给文章起吸引人的标题—泛函
youmind.com
转化漏斗文案法—泛函
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黑客松宣发推文生成器—泛函
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课程主编—泛函
youmind.com
服务报价说明书—泛函
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
12 03 - 以前从网上的红警视频里学到了一个概念，如果你的兵只生产出来但没有行动，那你就是在浪费资源，相对于对手来说你就已经输了。
面对现在的AI应用，我有了同样的恐慌：如果openclaw停了下来，那其实我就是在资源浪费。但是我没有那么多事需要它干，我也自己没有想清楚让它能持续不断地去做什么，因此陷入了持久的焦虑。#AI工作流10 30 - 把全球AI最有影响力的45个机构和个人整理了一个list，做成了Skill，
每天发简报给我，
有点像开了天眼的感觉
比如说OpenClaw竟然提供了免费模型！
清单
youmind.com
Skill
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
26 39 - 清明假期返程高铁站等车的时间
用AI拍了一个电影🎬
电源剧情来自前两天美国飞行员伊朗救援行动，使用字节的Seedance 2.0模型。
剧情如下：
“美国飞行员坠落在伊朗腹地。
美军硬是把人捞了回来。
他跳伞一落地，立刻激活紧急GPS。
徒步24小时，爬上2000米高山，藏了整整12小时。
伊朗追捕车队越逼越近。
美军的救援直接拉满。
重型空中火力劈头盖脸砸向伊朗车队。
MH-6直升机顶着地面冷枪，强行拔高冲上山顶把人接走。
撤退时却出了致命意外。
负责接应的两架C-130J运输机，降落在10公里外的临时机场。
落地就陷进了烂泥。
飞不起来了。
空军立刻开启大规模空中压制，死死盯住周边的伊朗地面部队。
特种部队在泥地里硬扛了3小时。
最后三架Dash-8特种飞机紧急赶到，拉走了所有人。
走之前，美军干脆利落炸毁了带不走的C-130J和MH-6，一点渣都不留给伊朗。
人必须带走，带不走的装备就地报废。
”
视频效果惊艳，不输好莱坞，面部细节都非常逼真到位。。。
#AI的神奇用法 #AI工作流 #车窗外的风景 #00:105 30 - Gemini免费拍写真
提示词：
女主要有女神刘诗诗的气质😂
真人摄影风格的竖幅日系生活抓拍，第一人称 POV。清晨卧室，镜头位于成年男生刚在床上醒来时的枕头高度，只呈现他躺着仰视看到的画面，不要出现第三人称机位。
成年女友双手自然撑在床面或枕头两侧，像刚俯身过来说早安，靠近镜头上方但姿态放松。她面容清秀漂亮，黑色长直发自然垂落，发丝略微凌乱，带着刚起床时温柔、轻松、带一点睡意的微笑看向镜头。她穿浅色薄棉夏季家居服，清爽日常，不暴露，不刻意性感化，氛围亲密但自然。
刚醒来的视线有轻微未对焦感，不是完全锐利的商业写真。清晨窗边柔和散射光穿过浅色窗帘，白色床品略有褶皱，前景有模糊的被子或枕头边缘，近距离浅景深让女友的脸和眼神逐渐成为视觉焦点。低对比度，轻微柔焦，高光有细腻晕染，肤色真实，整体明亮、干净、朦胧、温柔，像真实生活中醒来后偶然看到的一瞬间。
避免梦幻滤镜过重、AI 感、动漫感、塑料皮肤、过度磨皮、畸形手指、错误肢体结构、表情僵硬、裸露和低俗姿势。
#AI工作流 #AI的神奇用法 #PM每日好文推荐
4 20 - 前几天，Dan koe 再次详细分享了他的内容创作方法:
一篇 Newsletter 是基石，其他所有内容都从这里延伸出来。他能用每天 2 小时写作 + 每周 1 天录制，产出覆盖所有平台的优质内容。
Dan koe 的内容 workflow：
1️⃣第一步：搭建工作项目
Dan 会先创建一个工作项目，设置好文件夹，让所有添加的素材自动归档。这样所有内容都在一个视图中，不需要在多个标签页间来回切换。
2️⃣第二步：收集灵感（重点：不是先写大纲）
在动笔之前，Dan 会先收集灵感素材：
• 他之前写过的相关推文
• 灵感库（Swipe File）中的优质内容
• 相关的旧 Newsletter
• 启发这次创作的视频或文章
举个例子：他看了 Alex Hormozi 的视频，其中提到"商业就像掷骰子，有时是红色连胜，有时是绿色连胜"。这个比喻触发了他的灵感，成为 Newsletter 的核心观点。
3️⃣第三步：深度研究
Dan 会把多个 YouTube 视频、文章链接添加到项目中，然后用 AI 对话来提问和思考。所有知识都在一个视图中管理。
4️⃣第四步：用固定框架创建大纲
Dan 几乎每篇 Newsletter 都用这个框架：
1. 受众：我在为谁写？
2. 夸张的真相：什么极端观点我认为是对的？
3. 痛点：个人经历或观察到的问题（通常是引言部分）
4. 新颖视角：独特的观点或框架（Newsletter 第二部分）
5. 独特机制：具体可行的步骤（第三部分）
6. 核心要点：读者看完后应该做什么？有什么感受？
这个结构让长文内容有价值、有深度、有行动指引。
5️⃣第五步：边写边发布
在写 Newsletter 的过程中，Dan 会随时记录社交媒体帖子的想法，然后立即发布。这样他不需要额外花时间构思推文，写作过程本身就在产出短文内容。
6️⃣第六步：用 AI 生成标题和视频素材
Newsletter 写完后，Dan 会：
• 创建 AI 对话，连接完成的 Newsletter
• 让 AI 生成 YouTube 标题想法（通常需要自己调整，但能提供灵感）
• 生成视频素材建议，让编辑知道要搜索什么画面
这大大提高了后期制作效率。
7️⃣第七步：批量生成社交媒体短内容
Dan 会用 AI 连接他的推文草稿库，查看以前高表现推文的结构。然后使用"深度帖子想法"提示词，让 AI 拆解 Newsletter 的：
• 核心主题
• 内在悖论
• 关键引用
• 可延伸的观点
这些都会变成未来几天的推文素材。
总结：我觉得第四步和第五步是对我启发最大的，你觉得呢？欢迎评论区留言交流
#AI工作流
#AI的神奇用法
10 18 - 终于有个 AI 能干完整件事复杂系统的事了 🦌
一直有个感受：大多数 AI 工具就是个聪明的打字机——你问，它答，然后什么都没发生。
直到用了字节跳动开源的 DeerFlow 2.0，才知道什么叫"给 AI 一台电脑"。
它不只是帮你查资料写报告，而是真的可以：
🧩 跑代码、读写文件（独立沙箱，互相隔离）
⚡ 主 Agent 拆任务，多个子 Agent 同时干活（效率 3-5x）
🧠 有长期记忆，关掉再开还记得你
🔌 技能可插拔——研究、数据分析、写代码按需装载
你说"帮我研究竞品，做成带可视化的分析报告"，它会自己搜索、自己写代码、自己出图，交给你一个完整能打开的 HTML 网页——不是文字，是真东西。
DeerFlow 全称 “Deep Exploration and Efficient Research Flow”，是字节跳动开发的社区驱动深度研究框架，结合了语言模型和专业工具的多智能体系统，旨在自动化复杂的研究任务。
核心能力：
• 集成了沙盒环境、长效记忆、技能扩展以及多智能体编排的全套解决方案
• 子代理并行调度，主代理自动拆解复杂任务，执行效率提升 3-5 倍
• 支持深度研究、MCP 集成、报告 AI 增强编辑以及播客生成等功能
我部署使用了两周，亲测非常提效
几个我最喜欢的用法👇
🍎 App开发：跟它说出你的一个创意，它自动进行需求分析、市场调研、竞品分析、代码架构、营销设计
📊 数据分析：扔个 CSV，自动清洗+出图+写洞察
🌐 做网页：一句需求直接出可运行的前端页面
🔍 深度调研：行业报告、竞品分析，自带引用来源
🎙️ 内容生产：PPT、播客脚本、科普漫画全能搞
对标 OpenAI Deep Research，但完全免费开源，数据不出你的机器，支持 DeepSeek / 豆包 / GPT / Claude 随便切。
发布当天登顶 GitHub Trending 第一，现在快 5 万 Star 了 🔥
#AI的神奇用法 #AIHackathon #AI工作流字节神作DeerFlow 2.0，最受欢迎AI Agent - 小红书
3 22 - 单月消耗 19 亿 Token！Cursor 让我一个人活成了一支 AI 团队 🚀
作为一名10年经验的资深程序员
适逢其时
赶上AI爆发大潮
越发觉得个人+AI的巨大杠杠作用
如果能将整个杠杆正确地用到软件开发AI编程上
那必然空间无限♾️
我现在
不是在写代码，是在指挥像素的流动
19 亿 Token 换来了什么？📈
• 开发周期：1 个人，两个周末，跑通全栈视频 AI 应用 MVP。
• 工作量：相当于 5 人外包团队 1 个月的高强度产出。
• 高频交互：全天候 Command + K，AI 毫秒级重构 FFmpeg 与 OpenCV 逻辑。
AI 抹平了技术门槛，剩下的只有你的想象力。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法💻Vibe Coding，单月消耗 19 亿 Token！ - 小红书
4 20 - 发现一个质量超高的内容Skills集合站
都是非常实用日常做内容能用得上的Skills
和那些没有经过筛选的库完全不同
这个库分为学习/写作/图片/PPT/网页等
都可以找到非常多不错的Skill和提示词
youmind.com
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
15 17 - 上次写了一篇「手机上用 Claude Code」的 1.0 教程，没想到反响那么好。当时推荐的是 tmux + Tailscale 方案，但配置门槛有点高。
这两天 Claude Code 官方更新了一个叫 Remote Control 的功能，原生支持了手机操作 Claude Code 的能力。不用下载额外的 app，也不需要复杂的配置，一条命令 + 扫码就能上手使用。
我深度体验了两天，写了篇上手教程与深度评测，完整对比了 Remote Control vs tmux + Tailscale vs Happy Coder 三种方案的优劣势，应该比很多纯 AI 转写官方公告的文章有价值，欢迎阅读！
#AI工作流陪女朋友逛街时，我带上了 Claude Code V2.0（附官方配置教程与深度评测 + 三方方案完整对比）
12 110 - 🎉 YouMind Skill 上线 ClawHub 啦！
各位 OpenClaw 用户，现在可以一键安装 YouMind skill，让你的 AI agent 直接和 YouMind board 对话了！
一行命令安装：
clawhub install youmind
主要功能：
📚 直接查询 YouMind board 里的内容
🔗 把链接/网页保存到 board
🗂 管理你的 board 库
🔐 持久化登录，不用每次重新认证
兼容所有主流 AI Agent：OpenClaw、Claude Code、Codex 都能用
ClawHub：clawhub.ai
GitHub：github.com
欢迎大家来体验、找 bug、提 feature 🙌
#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法18 103 - GPT Image 2昨天发布，我把它加到了 web.stockai.trade 里，用同样的提示词让它和Nano Banana Pro分别生成图片，上面是GPT Image 2，下面是Nano Banana Pro，大家自己比较吧😎
我感觉GPT Image 2在字体运用上确实要更强一点
#AI工作流 #AI的神奇用法
2 10 
9 22- 看完YC W26的191家公司，我们发现4个趋势……
一、先看大盘：191 家公司在做什么？
用一句话概括：这是近年最“硬核”的一届 YC。
一共有 191 家公司 入选这一批次
其中 64% 在做 B2B 软件：AI 原生服务、AI 增强软件、开发者基础设施、AI 研究工具。这一批次整体进入 YC 历史 TOP 20% 的评分区间，强度被 Rebel Fund 算法评为“历届最强”。预计会跑出 20 家独角兽，命中率大约是历史平均的两倍
更细一点拆开，会看到 5 大赛道的分布：
1、B2B 软件 119 家：AI 原生服务、AI 增强办公、开发者工具、AI 研究平台等
2、工业 / 硬件 27 家：机器人、航天、国防、消费硬件、能源与工业
3、金融科技 21 家：Agent 支付、保险、投行 / M&A、借贷、交易平台
4、医疗健康 15 家：初级诊疗 AI、药物发现、FDA 文档自动化、医疗翻译
5、消费者 9 家：AI 游戏、语言学习、笔记硬件、收藏卡牌等
简单讲：软件还是主角，但这一届 YC 非常明确地在押注“AI + 现实世界”的机会。
二、四个正在发生的趋势
趋势 1：AI 正在重写那些“最老、最被忽视的行业”，而不是再卷一个新 App - 这一批公司里，几乎每一家都在用 AI，但真正有意思的是：他们不再盯着互联网红海，而是把牙医诊所、传统诊所、农业牧场、工业供应链、法律服务、线下录音硬件这些看上去很老派、很难改动的行业重新做了一遍。很多赛道过去因为系统老旧、链路复杂、没人愿意碰，一直被资本忽视；2026 年开始，AI 更像一层“新电力”和“新操作系统”，悄悄接到这些老行业的底层，把原本没人想动、也不敢动的角落，一点点翻新。
趋势 2：硬科技强势回归 - 这一批里面有：月球太空酒店、电池和能源基础设施、自动化仓储机器人、反无人机雷达、农业无人机、工业传感器……以前大家觉得“做硬件太难”，现在越来越多团队在做“硬件 + SaaS + AI”的组合，用软件的商业模型去承载硬科技的护城河。
趋势 3：医疗 AI 从 Demo 走向合同 - 接近 10% 的公司在做医疗相关：初级诊疗 AI、牙科诊疗、FDA 文档自动化、药物发现。以前大家停留在 Demo 和论文，这一批公司已经在和医院、诊所签合同，真正把 AI 写进诊疗流程和医保支付里面。
趋势 4：Legal Tech 进入“后 Harvey 时代” - Harvey 已经把“大律所通用法律 AI 平台”这块蛋糕吃得差不多了，新一批 Legal AI 不再拼谁做得更大，而是切得更窄、更深：有人只做创业公司合同，有人只做合规/移民/特定诉讼，有人干脆直接开一间“AI 原生律所”。底层模型可以用现成的，真正的竞争点变成——谁在某一个具体法律流程上，把体验做得又快又便宜、让原来只有大公司用得起的服务，被普通创业者也用得起。
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如果你：
1) 想系统性跟进全球最新的 AI 公司、模型和工具，而不是刷到什么看什么
2) 正在思考要不要 all in AI，想找 1–2 个同频的人一起验证一个想法
3) 或者已经在做产品了，想拿到第一批用户、复盘增长打法、对接早期资本
EonveraX AGI LAB是一个面向AI创业者的AI原生组织。我们连接创始人、优秀人才、资本和AI基础设施，帮助有想法的个体在AI时代创新。
我们在做的分为四个版块：深度孵化陪跑、运营增长咨询、资本链接、高质量社群。这里有：一群真的在做项目、在写代码、在跑市场的人，线下聚会、资源匹配、圆桌讨论、嘉宾分享、每日资讯全覆盖，更有重磅知识库即将上线，想加入我们的请在下方留言【Lab】
欢迎加入我们！
Do Something Cool & Make a Difference
#AI工作流 #AI的神奇用法
4 02 - 官方文档没讲透的 Claude Code，带你一个周末通关！（附7张实操干卡）
刚装上 Claude Code 的时候，满脑子都是“我是谁？我在哪？我要干嘛？”。官方文档翻烂了，全是功能介绍，根本不教怎么组合技啊！😡
别慌[笑哭R]
再给你一个神仙 GitHub 仓库（luongnv89/claude-howto），简直通关秘籍！✨ 不仅有图，还把所有冷门好用功能串成抄作业级的工作流！
我总结成了7 张独立实操干卡，全是最硬核的部分，建议直接点赞收藏，实操时对着看！
🎮 卡片精华拆解（每一张都是一个关卡）
* P1 - 痛点现状： 觉得 Claude Code 难用，是因为你只把它当 Chatbot，没把它当系统编排工具。
* P2 - 官方文档 vs. 视觉指南： 别在基础功能里打转了，我们要学的是组合技、自动化流！
* P3 - 11小时全精通路线图： 这个最骚！它把学习路径分成了小白、中级、大牛三个阶段，连预计时间都给你算好了（总共11-13h）。
* P4 - 关键功能1：Subagents (智能体团队)： 图4教你如何让主 agent 当队长，委派专门的子 agent（比如专门写测试的、专门审计安全的）去干活。
* P5 - 关键功能2：MCP & Hooks： 图5是真正的黑科技。MCP 教你让 Claude 接管你的 GitHub、数据库、文件系统；Hooks 更是实现了触发式自动化（比如提交代码前自动格式化）。全自动化流，太香了！
* P6 - 特定用例：自动化代码审查流： 图6把上面所有功（Hooks+Agent+Skill+MCP+Memory）串起来的终极示范。以后输入一个 /optimize，Claude 自己就开始跑整个流程了，你就负责喝咖啡☕。
* P7 - 15分钟快速上手指南： 别光看，动起来！全是指南里最硬核的命令行步骤。git clone -> cp -> /optimize，十五分钟，你的代码就能被 Claude 亲自优化！
#AI工作流 #AI的神奇用法 #AIHackathon💻Claude How To，一个周末通关Claude Code - 小红书
5 00 - 美国斯坦福大学免费课程：CS146S: The Modern Software Developer（现代软件开发人员） 。
1. 核心使命与目标
探讨生成式 AI（如大语言模型 LLM）如何改变传统的软件开发生命周期。核心理念：
• 范式转移： 软件开发已从“从零开始编写代码”演变为“计划 -> AI生成 -> 修改 -> 重复”的迭代工作流。
• 效率提升： 教导学生如何利用 AI 工具实现 10 倍的生产力提升。
• 民主化： 证明现代 AI 工具能降低编程门槛，让更多人参与软件工程。
• 实战导向： 通过与行业先锋交流，掌握最前沿的 AI 辅助开发技术。
2. 课程内容与服务
课程分10 周，涵盖了AI 辅助开发的各方面：
• AI 基础与提示工程： 如何有效地与 LLM 沟通。
• 编码智能体： 学习智能体架构、工具调用及 MCP协议。
• AI IDE 与终端： 深入使用 Cursor、Claude Code、Warp 等现代开发工具。
• 测试与安全： 利用 AI 进行自动化测试、安全漏洞检测及代码审查。
• 端到端构建： 快速原型设计、UI 自动化构建以及部署后的 AI 运维（AIOps）。
3. 费用与准入
• 性质： 这是一门大学学分课程（3 Units），而非商业服务。
• 费用： 对于斯坦福学生，包含在学费内；网站本身提供免费的资源链接、幻灯片和阅读材料。
• 旁听： 网站提到接受斯坦福学生和教职员工的旁听申请，但不提供作业批改或项目指导。
4. 团队背景
• 讲师： Mihail Eric（前 Amazon AI 科学家）。
• 助教： Febie Lin, Brent Ju。
• 嘉宾阵容： 包括来自 Cognition (Devin 的创造者)、Anthropic、Warp、Vercel 等顶尖 AI 原生公司的 CEO 和负责人。
无论你是否有开发经验，这个课程都是了解当前 AI 编程趋势极佳的免费资源库。
#提示词工程 #AI工作流美国斯坦福大学免费课程：现代软件开发人员 - 小红书
5 03 - Copilot到Autopilot：红杉没告诉你的三件事
一
红杉合伙人Bek说：
下一个万亿美金的公司
不是做出更好用的软件
而是直接帮你把活干完
这就是Copilot和Autopilot的区别。
Copilot卖工具 🚗
Autopilot卖结果 🎯
卖工具，你永远在和模型赛跑。
卖结果，模型每次进步都让你的服务更快、更便宜、更难被竞争。
Bek给了一个让所有人停下来算账的数字：
$1软件 = $6服务
一家公司花$1万买财务软件
花$12万雇会计完成结账
下一个传奇公司不做好用的财务软件
直接帮你把账平掉
---
二
Autopilot最佳切入点：外包
一件事如果已经外包，意味着三件事同时成立：
✅ 企业接受外部主体完成
✅ 已有现成预算项
✅ 客户已接受按结果付费
替换外包合同 = 供应商切换 ✅
替换内部岗位 = 组织架构调整 ❌
前者摩擦远小于后者。
---
三
但在中国落地，有三个具体的坑。
❶ 信任土壤不同
美国卖专业判断
中国买的是"出了问题找得到人"
❷ 定价逻辑不同
美国按结果付费有合同法支撑
中国采购要"花了多少钱"作基准
❸ 数据壁垒高
医疗/法律/合同数据高度碎片
Autopilot护城河来自专有数据
这是中国市场的硬伤
中国有在做这件事的公司。
幂律MeCheck：合同审查95%准确率，更接近Autopilot方向，但还没到按结果定价。
秘塔MetaLaw：订阅制，更偏工具逻辑。
更现实的是部分结果交付：
帮客户完成一个具体任务
而不承接整个工作流
---
四
判断一个赛道能不能做Autopilot
问三个问题：
这个行业的专业人士是不是正在变贵变少？
客户是不是已经在为"更快的XX"付溢价？
产出能不能量化到按结果收费？
三个都是Yes → 就是你的Autopilot机会
---
五
把视角拉回自己的位置
Bek真正在问的是三个问题：
① 你在卖软件，还是帮客户完成工作？
② 你的定价是按工具还是按结果？
③ 三年后客户能不能说"不用招那么多人了"？
最后一个问题最关键。
如果人力结构没变化
做的还是工具生意
不是结果的生意
---
Bek说：
AI创业最值钱的
不是让机器更好地辅助人
而是让机器把人从工作里替代出去
能想清楚这件事的人
正在建立下一个万亿美金的公司
红杉原文链接：Sequoia "Services: The New Software" — Julien Bek，2026.3.5
sequoiacap.com
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
3 01 - Claude Design拆解：我总结了几个产品落地可复用的思路。
Anthropic 4 月 17 号把 Claude Design 这款设计工具挂上了 Labs 预览，底层跑的是 Opus 4.7 的视觉能力。
大厂已经不想只卖底层了，直接往设计生产链里切。模型从理解需求到出图，Copilot 和 Autopilot 的边界早晚会模糊。如果还在抠软件操作的熟练度，回报会越来越少。
往后能拉开距离的，大概就三样：能把模糊需求拆成能干的活儿，能攒一套好用的提示词控制体系，能在模型够不到的地方补上增量。
一、产品上几个值得看的地方
场景收得特别窄，只盯商业视觉。原型、PPT、品牌规范等，都是高频活儿。与其什么都掺一脚，不如扎进一两个垂直领域往深做。
设计和代码是打通的。跟 Claude Code 联动，稿子定了直接打包资产和说明，扔过去就能写前端。
交互主要靠聊，批注和滑块只是辅助。不用跟面板死磕。专业的人把行业经验转成结构化指令和模板更划算。
工具会记对话历史、偏好和品牌规范。需求含糊了它会追着问受众、风格。
二、提示词那点事
泄露的那份系统提示词就四层。第一层定个“资深商业视觉设计师”的身份，输出锁在设计圈。第二层逼它生成前必须追问。第三层靠文字规则管视觉质量。第四层要求产出能跟代码接上，自己先查一遍布局和规范。
通用框架三步走：先定角色、场景、目标；再给需求、规范、约束；最后说清输出格式、怎么联动、怎么查。
几个要点：少用“好看”这种虚词，加负面约束，别跳过追问，别脱离场景聊设计，需求得分主次。
三、Copilot 和 Autopilot，后面怎么走
Copilot 卖提效，抢软件订阅预算。Autopilot 卖成品，替掉外包人力。
巨头用大模型做底，Design、Code、Chat 几条线串起生产流程。他们强在模型和生态，弱在垂直深度、个性化和本地化。这几个弱处就是别人的机会。
现在能上手四件事：能力上从执行转管理，练提示词、拆需求、判价值。场景上找门槛深的领域扎下去。协同上划清人机分工。生态上别硬刚，做垂直模板、部署培训，变成服务方。
做同类产品的团队，三件事现在能做：场景往深扎；提示词别省功夫；收费想清楚。
企业盯三条线：业务分层、能力建设、风险防控。
四、最后
Claude Design 拆解下来，印象深的是它的路数明确。场景收窄、链路拉通、交互别复杂、记习惯会追问，这几招放别的 AI 应用一样管用。巨头往下压，你只要比它钻得深、转得快、离用户近，位置就有了。
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3 01 - 顶级 VC + 明星团队 + 130 万用户，
一家 AI 公司从上线到关停只用了 不到 10 个月。
这家公司叫 Yupp AI。
他们到底在做什么？
Yupp 总部在硅谷山景城，母公司 Ber Sarai Labs。
一句话概括：普通人免费用 800+ 个 AI 模型，顺手帮 AI 实验室打分。
你提问 → 系统同时调用两个模型 → 你选出更好的那个 → 拿积分、积分能提现。
C 端：免费用 ChatGPT / Claude / Gemini，还能「边用边赚钱」。
B 端：买到真实用户偏好数据，用来做 RLHF、模型对齐训练。
本质上是一个 「用户 ↔ 偏好数据 ↔ AI 实验室」双边市场。
真正的问题：站错了时代的那一层
1️⃣ 技术进步太快，模型差异被抹平
GPT / Claude / Gemini 飞速演进，普通用户已经很难说清「哪个明显更好」。当模型都「够好」时，大众点选产生的偏好数据，边际价值开始下降。
2️⃣ AI 实验室要的是专家数据，不是薅羊毛用户
Scale AI、Mercor 证明：AI labs 愿意为 PhD 专家、高质量标注付高价，而不是为「为了赚钱随便点几下」的用户付费。Yupp 的积分+现金裂变把 130 万用户训练成了「薅羊毛型」用户，而不是高质量标注者。
3️⃣ 行业从「比回答」进化到「交任务」
Yupp 生在大家还在 PK「哪个回答更好」的时期，但 2025–2026 的趋势已经变成 agentic AI：谁能帮我完成任务、跑完 workflow。交互从「问答」变成「任务委托」，在两个静态回答之间投票这件事，自然被边缘化。
4️⃣ 收入结构太单一，转型空间被锁死
Yupp 基本只靠「卖偏好数据给 AI 实验室」赚钱。B 端一旦发现这类数据不如专家数据值钱，水龙头关掉，公司就没第二条腿可以站。
5️⃣ 免费给用户，本质在替 OpenAI 打工
800+ 模型大部分要付 API 费。C 端完全免费，用户用得越多，Yupp 付给 OpenAI / Anthropic 的钱越多——这是一个 增长和亏损高度正相关 的结构。
留给我们的几个问题
如果你也在做 AI 产品，真的可以问问自己：
你现在做的是 技术栈里的哪一层？这层 3 年后还在吗？
你的增长，带来的是高价值用户，还是被补贴喂大的流量？
一旦核心假设失效（比如某类数据不再值钱），你的模型还有第二条收入腿吗？
Failory 对 Yupp 的评价很扎心：他们在正确的时间，为错误的堆栈层，构建了正确的产品。
在 AI 时代，被技术浪潮淘汰的速度，真的可能快过你把产品打磨完善的速度。
如果你也想一起拆这种 AI 创业成败案例 / 产品层选错的坑，
欢迎在评论区留「Yupp」，我们慢慢聊。
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8 02 - 如果有一天我需要靠男人才能吃上饭,整个人类要灭就了，用时半个月,我做了一个全自动销售系统，能够替代一个中型贸易公司的销售团队的能力,(发件联系量主要取决于悬挂的邮箱的数量)
月维护成本280(cursor会员和claude会员),半个月总工程造价2000人民币（主要是Claude code cli花钱花太多了，后续用codex 替代了）
我可是伟大的主人,我如此伟大还能被个男人拿捏了
姐们有的是票子,爱情不是你想买想买就能买,你不要我还要呢,解决核心问题,发展才是硬道理,拜拜就拜拜,下一个更乖
后续还可以继续做客户crm系统,,进出口合同生成系统,
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5 00 - 给大家按头安利一个生产力提升+赚虾米的宝藏 Skill！🦐💻 最近在折腾自动化工作流，偶然发现了一个极其好用的「虾评 Skill」。
把它接入进日常的 AI 系统里，处理任务的丝滑程度肉眼可见地提升了，直接从手动档进化成自动档！最关键的是，使用和推荐这个 Skill 还能轻松积攒“虾米”奖励，这波属实是站着把羊毛薅了！😎
懂的都懂，好用的工具分享给大家。还没上车的即友们可以通过这个链接去了解一下，一起赚虾米：
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有没有已经在用的大佬？平时都拿它干嘛？评论区抄作业啦！👇
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2 00 - 用AI越久，越觉得不对劲。
你的聊天记录、工作文档、财务数据……全在别人服务器上跑。
你要智能，就得交出数据。你要安全，就得忍受它"失忆"。
这就是AI的两道天花板：隐私悖论 + 记忆失能。
我设计了一套"心域-云脑"混合架构想解决这个问题——数据永远留在本地，只有脱敏后的特征上云。
这个方向有人关注吗？
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