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提示词工程
提示词工程是引导大模型输出的指令设计技术。来分享调试策略与实战技巧，一起探索如何高效驱动 AI。
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AI探索站
11万名prompter正在创作
人工智能讨论组
47万名技术爱好者在研究人工智能or“智障”
JitHub程序员
39万名开发者在这里同性交友
动态
- 最近帮一家财税工程咨询公司搭了套私有化AI数字员工。这种机构做审计、测算，数据绝密，根本不敢碰公有云。
我直接用Dify搞本地部署，底层接DeepSeek或全本地大模型，再搭个硬核的RAG知识库，把法规、历史报告全喂进去。现在AI直接按标准出造价和可研报告初稿！
数据死锁本地，效率翻倍。全国50万家财税审计机构都有这种合规提效的痛点，私有化部署绝对是搞钱的大蓝海！
#AGIBuilder #AIGC创作大赛·夏日 #AI的神奇用法 #AI工作流 #提示词工程
1 71 - MIT 发布了一批免费AI 课程，足以让你达到入职水平。
没有付费墙，没有废话。
精华推荐 👇
1. AI 101（AI 入门）
→ 从零开始，建立真正的直觉。
ocw.mit.edu
2. 深度学习训练营（Deep Learning Bootcamp）
introtodeeplearning.com
3. 人工智能（Artificial Intelligence）
→ 解决问题的方法论 + 机器学习基础。
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4. 机器学习导论
→ 那些你真正会用到的
openlearninglibrary.mit.edu+6.036+1T2019/about
5. 如何 AI 化（几乎）任何事物（How to AI Almost Anything）
→ AI + 创意（音乐、艺术、系统设计）。
ocw.mit.edu
6.
。。。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法美国麻省理工发布7门免费AI课程，推荐💄 - 小红书
342 31342 - 北京时间2026年6月20日（周六）13:00—14:00，EonveraX AGI LAB将联合全网80K+粉丝自媒体人@Apcorn椰子 ，举办“AI产品的出海与增长”专题线上分享会。
本场分享将围绕：
1、AI产品的出海途径与困境
2、AI产品如何进一步保持出海增长
3、自由问答（Q&A）
如果你是：
1、AI从业者
2、对AI产品出海感兴趣
3、想投入AI行业
4、初创企业想出海赢得市场空间可能
赶快看过来名额有限，欢迎评论区留言。
#AGIBuilder #提示词工程 #创投好文推荐
3 21 - 上海微型 AI 情报咖啡局☕安静治愈深度小局
厌倦了大型行业沙龙人来人往的嘈杂感？
长篇单向宣讲、匆匆几句寒暄，根本挖不到真实有用的行业干货。
✨EonveraX AGI LAB 轻量闭门咖啡局如约而至
线下见面盘活社群氛围，面对面交换 AI 创业一手内部情报
既能解开项目当下的各类困惑，也欢迎更多踏实做 AI 的小伙伴加入我们长期圈子
简单认识我们
专注 AI 创业者的原生垂直组织，一站式创业扶持
▫️项目深度孵化陪跑
▫️出海增长专属咨询
▫️海内外资本精准对接
▫️纯实干高质量社群
圈子里没有空谈概念的人，全是敲代码、做产品、跑海外市场的实战伙伴
办这场线下小聚的初衷
网上资讯零碎又杂乱，很难梳理清晰完整的思路
线下围坐轻松聊天，一起捋清楚 3 个核心问题
▫️现在作为OPC/AI builder，有哪些独特机会
▫️什么样的创业者更容易做起来
▫️个人/团队IP与产品IP之间的关系
聊天没有硬性话题限制
技术 / 增长 / 营销 / 合规 / 投融资想到什么聊什么，自由发散
超舒服的交流配置
▫️迷你小型场｜严格控制 5-10 人，氛围安静不喧闹
▫️专属一对一沟通｜每人拥有 10-20 分钟私聊时段，针对性解决你的项目难题
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线下可交流的干货情报
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适合过来喝咖啡聊天的朋友
✅ AI 项目创始人、独立开发者
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✅ 看好 AI 赛道，有想法，想找合伙人、渠道、投资资源的小伙伴
活动信息一览
⏰ 时间：7月12日周日下午14：00
📍 地点：上海核心商圈精品咖啡厅（报名审核后私发详细定位）
👥 规模：仅限 5-10 个席位，名额很少，报满直接截止
💡 小提示：参与需要提前报名筛选，维持纯粹交流圈层
一个人埋头钻研 AI 太容易走弯路、踩大坑
借一杯咖啡的时间，交换独家行业情报，认识一群同频靠谱同行
到场就能全面了解社群全部福利，长期享有孵化、行业资讯、资源对接全方位扶持
💬互动小提问
你做 AI 项目目前最发愁流量、技术还是团队招人？欢迎在评论区聊聊你的现状～
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3 12 - #提示词工程 与AI交流时，常有这种体验：洋洋洒洒敲下两百字，换来的却是一堆毫无用处的标准答案；于是你又花一百字补充背景、厘清细节、点明核心，但AI依然抓不住你的真实诉求。反复删改重发后，满心烦躁，忍不住吐槽AI太迟钝。
但事实并非如此。你和AI之间本无默契，沟通就像两个路人在街头隔空喊话，彼此摸不透对方的想法。而提示词，就是你与AI提前敲定的专属暗号。
敲定暗号后，便无需长篇大论地铺垫，简单两个字，AI就能精准办妥事情。你稍作示意，它便能领会你的意图，甚至预判你接下来的想法。这其中没有玄妙的门道，只是提前把你的立场、处事习惯、思考逻辑和行文风格固定下来。
没有设定提示词时，你需要大段阐述需求，AI的回答面面俱到却毫无价值，沟通屡屡碰壁；定好提示词后，你只需说一句“饿了”，它立刻会推荐步行五分钟、人均二十元的楼下兰州拉面。你只管坐等结果。
旁人羡慕你擅长与AI沟通，殊不知你早已靠着提示词，和AI提前敲定了所有沟通规则。本质就是这么直白。
——
刚来社区，发一个作为引子，后续还会进一步阐述自己的看法
2 20 - OpenAI官方最新发布《OpenAI如何使用Codex/AI 编程》。
哪怕你是零基础小白、产品经理、设计师，只要把 OpenAI 内部这6 个神仙技巧融入到你的 Vibe 里面，效率直接拉满！
💡 OpenAI官方教你：如何优雅地 Vibe Coding？
1️⃣ 开启“询问模式”（Start with "Ask Mode"）
❌ 别一上来就让 AI 哐哐写一堆代码，很容易跑偏。
正确姿势：先用大白话问 AI：“我想做个番茄钟 App，你觉得架构该怎么设计？”等 AI 给出完美方案、你点头确认后，再让它动手。
2️⃣ 像写 GitHub Issue 一样写提示词
❌ 拒绝无效沟通，别只发一句“帮我写个登录页面”。
正确姿势：明确告诉 AI 文件路径、组件名字。比如：“参照【首页模块】的视觉风格，帮我在【用户中心】实现一个第三方登录功能”。给足上下文，AI 才不会胡说八道。
3️⃣ 建立你的专属AGENTS.md 文件（⭐核心神技）
💡 很多人的 AI 聊着聊着就“失忆”了？OpenAI的秘诀是在项目根目录下建一个 AGENTS.md 文本文件。
📝 把你产品的特殊业务规则、命名规范、或者是你个人的审美风格（Vibe）通通写进去。每次 AI 提笔前先读一下它，保证风格永远在线！
4️⃣ 用“Best of N”让 AI 卷起来
❌ 别只看一个生成结果。
正确姿势：让 AI 针对同一个功能一次性给出 3 个不同实现方案（N个方案），你来当阅卷老师，挑一个最优雅的，或把 A 方案的界面和B 方案的算法拼在一起！
📚 跟着这套结合了 OpenAI 规范的全新课程工序走，1周完成蜕变：
第一阶段：AI 时代产品意图课➡️ 告别死记语法！专门学怎么把脑子里的“灵感”和 OpenAI 提倡的“结构化提示词”完美融合。
第二阶段：全自动 AI Agent 工具实战➡️ 直接上手最新一代 AI 编程智能体。学着去“指挥”AI 批量改文件、自动写单元测试。
第三阶段：商业化闭环与上架 ➡️ 推广。
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法🔥Vibe Coding怎么落地？OpenAI 官方教程 - 小红书
6 01 - 接触过很多Founder后，我发现一个有意思的现象，到某一个节点大部分创始人会不约而同地卡在寻找联创这个问题上，这几乎成为了一个普遍的问题。
为了解决很多刚成为Founder的同学关于这类问题的困惑，本篇会从五个环节在实操层面讲明白怎么找到合拍的联创合作：
- 从哪找
- 找什么人
---
第一章：从哪找联创
找渠道的核心逻辑：去高质量人口密度最高的地方。
1. YC 联创匹配平台
YC免费的联创匹配平台上的人已经筛选过一次，他们愿意行动，愿意冒险。
2. YC 近几届队列名单
找近2-3期的队列名单，筛出Solo Founder，再找团队里有缺失方向的公司。
3. 你的熟人网络
在你自己的网络里过一遍：上一家公司的同事有没有出来创业的？有没有认识的人在做AI方向？
4. Build in Public
开始在一个方向上持续发声。你能展示你已经在做什么、客户在哪、问题是什么，这本身是最好的招募文案。
5. 各类线上线下平台
即刻
用户量不大，但在AI创业圈子里渗透率极高。
脉脉（匿名区）
有很多AI大厂的人在上面透露真实去向和动向。定期关注AI相关公司的员工讨论串，能发现正在看机会的人。
知识星球（AI方向社群）
经常有人发布融资动态、找人组队的需求。加入时优先选有门槛的星球，成员质量更高。
知乎
很多AI创业者会展示他们的行业判断和产品思维。
各类AI/创业线下活动
包括：EonveraX LinkUp、奇绩创坛 Demo Day、Plug and Play路演等。参与者质量比一般社交活动高很多。
小红书
是的，小红书也是找联创的渠道。搜索"创业搭子"、"AI创业"等关键词能找到很多相关的组队贴。
招聘平台
有很多优秀的求职者，你也可以筛选专门领域的人才。
6. 各种社群
在群里分享你真实的思考，让别人认识你之后再谈合作。
---
第二章：找什么样的联创
先明白自己要不要找联创，再说找什么样的联创。
什么情况下你真的需要联创
核心判断标准：当你发现自己缺少的能力短时间内无法补全时，就是需要联创的信号。
你不需要联创，如果：
- 一个AI工具能快速帮你补上那块短板
- 你的业务本质是单人可跑通的
- 你有预算请一个 freelance
很多声称要找联创的人其实需要的是外包。
什么人值得找
看三个维度：
第一，互补，不重叠。 各自擅长的领域必须有明确的分界线。
第二，对长期目标有一致性。 方向不一样，每一步都是摩擦。
第三，能聊不舒服的话。提前说清楚比到了节点才开始谈可靠太多。
---
第三章：找到后怎么联系
DM消息怎么写
字数不要过多，不要试图在一次私信里完成所有事情。第一步目标不是约见面，是让对方回复。
格式：
1. 具体说明你为什么注意到他
2. 介绍你是谁、你在做什么
3. 一个具体的、低门槛的行动邀请
模板
你的那篇关于[具体主题]的文章里提到[具体观点]，这和我现在研究的[你的问题]很近。我在做的[你的项目]正好在解决[一个具体的问题]。
我觉得你在这个方向上的思考很有深度。如果你有时间，方不方便和我聊15分钟？
怎么提出招募他当联创
开口之前，准备这三样东西：
1. 清晰的角色定位
比如"我希望你的角色是CTO，我们的技术决策由你主责，我只负责商业化"。
对方需要知道自己进来之后具体干什么，不是概括性的一起干。
2. 具体的合作条件
在你开口之前，股份比例、vesting机制、薪资安排，你自己心里必须有方案。
3. 你能带来什么
说明你对这个方向的理解，你研究了多少、看到了什么别人没看到的；你已有的进展，哪怕是一个粗糙的MVP、5个付费用户、10个访谈记录；你的加分项，比如行业资源、客户关系、融资能力、特定视角。
---
第四章：低成本合作测试
如果他认可你的方向，那么在签任何合同之前，你们可以先用一个小项目，或者项目的一个部分测试合作关系。
测试什么
7维度检测表：
1. 长期愿景对齐：你们对公司5-10年后是什么样的，想法一致吗
2. 工作态度：有人说"All In"但每周只出现20小时
3. 压力下的沟通：80%的创业时间都是紧张的，你要看到他在压力下的样子
4. 决策方式：分歧出现时，谁让步，怎么让步
5. 财务预期：对股权分配、薪资、各阶段拿多少钱，事前聊清楚了吗
6. 风险偏好：你敢冲的地方他犹豫，他敢冲的地方你害怕，这种组合会很痛苦
7. 互补技能：你们有没有各自分管的领域，还是都在做同一件事
---
第五章：必须提前说清楚的事
- 投入时间：全职还是兼职，每周承诺多少小时，底线是什么
- 职责边界：哪些事由你管，哪些事由他管，谁对什么有最终决定权
- 股份与vesting：比例、分工与贡献是否挂钩、vesting时间
- 薪资：有没有、多少、什么时候开始领
- 退出机制：有人想走怎么办，股份怎么回购
- 决策规则：出现分歧听谁的，冷静期怎么设
- IP归属：代码等知识产权的归属
---
第六章：EonervaX LinkUp
寻找联创，最重要的是你有没有进入那些真正长期做事的人所在的环境。
这也是为什么，我们开始做 EonveraX LinkUp。
很多创业者来自缺少高信任度、能够真实推进事情的环境。
EonveraX LinkUp 帮助真正有需求的人，更有效地遇见彼此。
参加我们的EonveraX LinkUp匹配活动遇见更多在做事的人，可以在评论区留言【匹配】，我们会主动联系你。
#提示词工程 #创投好文推荐
3 01 - “用 AI”喊了这么久，但到啥水平算会，行业里一直没个直观的度量衡。
周末干脆自己动手做了一套出来——九境（9jing.top），用修仙体系给 AI 协作能力分个级。
整个产品最让我较劲的一处设计，是把这九重境界硬生生切成了两截：
1️⃣ 外功·个人修为（凡人 ➔ 化神）：衡量你自己用得有多溜。看的是提示词控制、自动化工作流和框架迁移。
2️⃣ 内功·影响力（返虚 ➔ 道祖）：衡量你的用法能不能影响到别人，甚至改变别人的工作流。
这两段中间有一道巨大的断层。个人修为可以靠堆时间一路练到化神，把 AI 用得飞起，但始终卡在“我很强”的阶段。 想跨进内功那半截，靠的不是熟练度，而是把东西做出来、讲出去、被人用。技能能靠练，影响力得靠产品和输出。后半截才是真天梯，也是大多数人根本没意识到存在的那一截。
🛠️ 一些技术细节： 整个站是提示词 + AI 协作生啃出来的，部署在 EdgeOne 上顺便踩了一路坑（之后可以单独写个复盘）。
盲测版：6 题快速定位
正卷：24 题深度评估 + 八脉雷达图 + 破境指引（每一境还配了该读的书）
传送门：9jing.top
欢迎各位即友去测测自己在第几重，更欢迎产品和 AI 圈的道友来锐评一下这个评估框架。
#独立开发的日常 #提示词工程 #AI的神奇用法
3 00 - 算笔账：OpenAI官方Codex API每百万要几美金，ThinkAI这边直接压到6毛人民币。
我昨晚跑了代码生成+内容批处理，成本几乎可以忽略。
现在注册ThinkAI送30刀，试完再决定值不值得付费
刚需的可以看看。
注册链接：www.thinkai.tv
#ChatGPT对话大赏 #AI工作流 #提示词工程
New API
1 10 - YouMind 创作者激励计划，才开启两天
已经有小伙伴赚到300+美刀啦
也看到涌现了非常多好的新的Skills，
大家可以在
youmind.com 里看到
也欢迎大家来参赛，
创作出属于你的第一个付费Skill
制作 YouMind Skill 见这文档：
youmind.com
#提示词工程
#AI的神奇用法
#AI工作流
17 00 - 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
24 42 - 给自己立下一些原则：
1. 现金流第一，不做赌徒。
ps：不裸辞创业，不为未来前景堵上今天大部分现金流
.
2. 长期资产优先。
ps：这件事半年后能成为我自己的资产吗？
.
3. 先优化系统，再评价个人。
ps：职场/生活中的冲突，不要先怪别人，先看系统设置是不是合理？
.
4. 任何观点，先验证再相信。
ps：任何想法，先用ai跑一遍，能跑通再说话。
.
5. 用三年尺度决定今天的情绪。
ps：被冒犯或者其他，只看两点：1.三年后这个人这件事还重要吗？2.我值不值得投入智力/情绪/精力……不管正面还是负面
6. 身份独立于结果，坚持长期建设资本。
ps：不要证明自己，只建设自己，不管外界正反馈/负反馈，只做一件事：持续建设自己。
.
#AI的神奇用法 #提示词工程
1 00 - 熬夜死磕！拼出你的第一个Hermes 框架Agent
今天用大白话带大家用 Hermes 框架落地真正能帮你干活的第一个AI Agent。
💡为什么选 Hermes？
框架很多，但推荐Hermes的理由很简单：它足够轻量，不玩虚的。
很多大框架套路太深，封装得像个黑盒。Hermes 就像乐高，把大模型（大脑）、提示词策略（思考方式）和函数接口（手脚）拆得清清楚楚。你只要把它们拼起来，它就能自己查资料算数据。
🛠️ 三步走，带你硬核落地
准备工作简单，电脑装好Python 3.10+，搞定API Key（新版大模型都行），直接开整。
1. 装环境与配密钥
新建项目目录，终端直接输入这一行：
```bash
pip install hermes-agent-framework python-dotenv
```
然后在根目录下建个 .env 文件，把API密钥塞进去。
2. 把大模型和工具“拼”起来
核心代码就几步：
1. 选好大模型大脑
第 1 步
实例化LLM核心，如果是自己跑本地小模型，记得把Temperature（温度系数）调低到0.1左右，让它别瞎老实干活。
2. 给它装上手脚
第2步
写几个标准的Python函数（如查数据库、调搜索接口）。Hermes绝的地方在于，它能直接读你函数的注释，自动转成大模型看得懂的工具说明。
3. 套上思维紧箍咒
第 3 步
塞给它System Prompt。告诉它：“你是谁，你手里有什么工具，不准瞎编。”
3. 一键跑通任务
调用agent.run("查查2026年AI大事件，并整理成表格")。你会看到终端里打印出它一步步思考、调搜索、拼表格，最后把结果拍在屏幕上。
。。。
#提示词工程 #AGIBuilder #AI工作流熬夜死磕！拼出你的第一个Hermes 框架Agent - 小红书
2 00 - 今晚把 agenthatch 开源了。
就是把 SKILL.md 编译成独立 Python Agent 的一个 CLI。
不是什么大东西，但我断断续续搞了挺久。
23:48。HN 上 3 个 upvote。知乎那篇三千字长文居然有人
认真看完了。掘金还在审核。数据完全不炸。
但说实话我比想象中平静。可能因为这件事的起点本来就是
一个很小的不爽——在滴滴写了大半年 SKILL.md，交上去，
然后眼看着 Claude Code 把我的规范当建议书翻。不是执行，
是翻阅。那个落差堵了我好一阵。
所以就自己写了个编译器。Ship beats perfect 吧。
感兴趣的话去项目里看看。有问题直接喷就行。
#提示词工程 #AIGC创作大赛·夏日 #AGIBuilderGitHub - agenthatch/agenthatch: Where agents hatch.
1 00 - 10门全球顶尖大学公司免费AI课程
🔋不花钱，不用复杂设置，只要有好奇心和一台电脑就能学起来！
💡 为什么不容错过这些免费AI课程？
• 零成本入门：课程完全免费！
• 顶尖资源：哈佛、微软、谷歌、OpenAI等巨头出品，质量有保证！
• 实用技能：从Python入门到生成式AI，再到提示工程，覆盖AI核心领域！
• 职业加分：无论你是学生、职场人还是创业者，AI技能都是你的“超能力”！
1. 哈佛大学 – Python人工智能导论
◦ www.edx.org
2. 微软 – AI初学者指南
◦ microsoft.github.io
3. 谷歌 – 生成式AI导论
◦ www.skills.google
4. DeepLearning.AI – 人人可学的生成式AI
◦ www.deeplearning.ai
5. 领英 – 生成式AI课程
◦ lnkd.in
6. 范德堡大学 – ChatGPT提示工程
◦ lnkd.in
7. OpenAI – 开发者版ChatGPT提示工程
◦ lnkd.in
8. edX – AI应用与提示工程
◦ lnkd.in
。。。
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3 27 - 知识库文件越多，AI越迷茫。
不是AI笨。是你让它在一堆没编号的文件里猜。
我给每个页面编了个号。建了张注册表。AI每次查注册表→定位编号→返回那一个。
搜索是一堆。
编号是那一个。
为什么AI在编号面前比搜索强？
语义搜索 = 向量相似度匹配。你说"竞品分析"，AI返回语义最接近的15个文件。它不知道你要哪一个——因为你的脑子里有"那一个"，但它只看到一堆向量距离。
编号记忆系统做的是：给每个页面一个结构化ID（库-类-序-版），建一张注册表。AI不是去"猜"——是去"查"。O(1)定位，不是Top-K召回。
编号规则：{域}-{类别}-{序号}-v{版本}
注册表：所有ID的索引总表
路由：人说话→AI查注册表→定位编号→返回唯一文件
搜索帮你缩小范围。编号帮你直接命中。
适用于任何结构化知识库。简直解放双手。
#AI工作流 #提示词工程 #AGIBuilder1 00 - 你有没有遇到过这样的情况：花了几周用AI快速做出一个产品原型，兴冲冲拿给朋友看，对方说挺酷的，但真上线后却没人愿意用？这是因为你跳过了创业中最危险的一步。在做产品之前，先验证假设。
AI极大地降低了“做出来”的难度，但这也意味着你可以在错误的方向上走得又快又远。真正值得投入时间精力的是“这个问题值不值得解决”，而不是“我怎么把这个做出来”。回答这个问题，唯一可靠的方式就是和真实用户对话。以下是一套一周内可完成的实操流程。
第一步：写出三个核心假设
使用下面的填空模板，把想法转化为陈述：
1. 痛点假设：“我假设 [目标用户] 目前有 [具体痛点]。”
2. 替代方案假设：“他们目前用 [现有方案] 处理，但感到 [具体不满]。”
3. 价值承诺假设：“如果有一个产品可以 [核心价值]，他们会愿意 [付费/每周使用3次]。”
第二步：用AI生成访谈脚本
输入：
我正在验证创业想法。我的假设是：[粘贴]。请生成30分钟用户访谈脚本：开场白、5个开放式问题（挖掘行为与痛点）、2个封闭式问题（验证假设）、结束语。附注意事项：不推销、不解释、多追问“举个例子”。
第三步：筛选招募访谈对象
目标：5人深度访谈 + 5人快速问卷。
标准（满足至少两条）：过去3个月主动搜索过相关方案；曾向他人抱怨过类似烦恼；目前在使用替代方案。
渠道：朋友圈/行业群、垂直社区、自由职业平台
第四步：执行访谈并采集数据
访谈前准备录音并征得同意。访谈中进行追问。访谈后立即转录，让AI分析：
这是访谈稿。我的假设是：[粘贴]。请提取：①痛点的频率；②现有方案及不足之处；③与假设矛盾的地方；④有没有满足用户的期望。
第五步：决策检查表
标准 通过要求
痛点共鸣 ≥3人主动描述同一个未解决痛点
支付意愿 ≥2人明确说“我愿意付X元/月”
无致命矛盾 未出现“其实也还好”“够用了”
决策：三项通过→进入MVP（只做最核心3个功能）；仅前两项通过→调整假设再访5人；第一项不通过→换痛点或用户，先不做产品。
很多人问AI能不能帮我验证想法？AI可以帮你整理一下访谈记录、提炼一些矛盾点、生成几个脚本，但它不能替你去和人完成对话。下次你想让AI帮助你做产品前可以先问自己。我的假设被验证过了吗？如果答案是否定的，你就知道该从哪里开始了。
#提示词工程 #创投好文推荐 #AI工作流
3 01 - 我不会编程开发，也不会正经写代码。
但我能一直做一件事：
```
✅ 做出一个小模块
✅ 改它
✅ 优化它
✅ 升级它
✅ 下次还能接着继续做
```
秘密不是我突然会写代码了。
而是我有一个 **会记得项目的 AI 开发人格体**。
普通人用 AI 写代码，最大的问题不是 AI 不会写。
是 AI 不记得。
```
❌ 今天聊完，明天忘了
❌ 上次做到哪，它不记得
❌ 哪些决定不能改，它不记得
❌ 每次都要你重新解释项目
```
所以我现在不是单纯让 AI 写代码。
我是给项目搭了一个“小房子”：
```
🏠 小服务器 = 项目的房子
🧱 代码仓库 = 项目的工作台
🧠 项目记忆 = AI 的记事本
🧰 开源工具 = 工具箱
🤖 AI 开发人格体 = 记得项目的小程序员
```
成本也不夸张：
```
🖥️ 小服务器：一年几十块
📦 个人代码仓库：0 元
🧠 永久记忆：0 元
🧰 开源工具：0 元
🤖 编程 AI：随便用哪个都行
```
以后我打开任意编程 AI，
只要先唤醒这个 AI 开发人格体，
它就会知道：
```
📌 我是谁
📌 这个模块做到哪
📌 上次改了什么
📌 下一步该做什么
```
我不用写代码。
我只要会说：
```
💬 “这个封面再清爽一点。”
💬 “标题能不能更大？”
💬 “能不能加一个新模板？”
💬 “这次改完帮我记一下。”
```
剩下的，让 AI 人格体去拆、去写、去改、去记。
#AI工作流 #AI的神奇用法 #提示词工程 #AI人格
1 00 - 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
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#提示词工程
71 630 - 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👇:
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14 03 - 上一篇说了我搭了个 AI 副业雷达，有人问提示词怎么写的。分享一下核心的两段，基本是来来回回改了好几版才跑起来的
提示词 1：痛点识别
这段的作用是从小红书、V2EX ，抖音，知乎，微博这些平台的热门内容里，筛出真正的用户痛点。
我的核心设计思路是排除法——不是让 AI 找好东西，而是让它去排除噪音，比方说：
- 纯新闻？排除
- 行业报告、融资、DAU 数据？排除
- 娱乐八卦、体育赛事？排除
- 只有情绪没有场景的（"好焦虑啊"）？排除
保留的是：具体抱怨、吐槽、避雷、"怎么办"类求助、平替寻找。
最后做一个关键的反向测试："提到这个话题的人，是是不是需要一个工具/服务来解决他的问题？" 如果不需要，只是遇到倒霉事，排除。如果需要，保留。
这样 AI 就不是在"总结热点"，而是在找可以被产品解决的问题。
提示词 2：验证行动卡
当痛点找到了之后，不能只停留在"这是个机会"。这段提示词让 AI 生成一张行动卡：今天 30 分钟做什么、发到哪、看什么反馈。
有一些硬性约束：
- 渠道只能是国内能触达的（即刻、小红书、微信群、朋友圈）
- 输出必须是"今天能做的事"，不是产品设计文档
- 有明确的继续/放弃标准
比如 说AI 生成的一张卡可能是："发一条小红书帖子问'有没有人用 XX 遇到过 YY 问题'，看 48 小时内有没有人回复'我也是'。有就继续，没有就放弃。"
最后再聊聊我踩过的坑：
✅ 提示词不能太笼统。第一版只写"找用户痛点"，结果 AI 把新闻、财报、融资都算进去了，噪音比信号多。加上排除规则后好很多。
✅ "反向测试"是后加的。之前 AI 经常把"某地发生地震"这种也算痛点，然后加了"他需要一个工具来解决吗"这个判断后准确率上来了。
✅ 行动卡的提示词一开始没约束渠道，AI 经常建议我"发到 Reddit""发到X"，对国内独立开发者来说根本不可执行。加了渠道白名单后务实多了。
我觉得吧，提示词本身不难写，难的是跑起来之后发现 AI 输出一堆没用的东西，所以我建议一轮一轮改。最终就可以找到适合自己当前流程的提示词，我这两段都是改了 5 版以上的结果。
你们在用 AI 做类似的事情吗？有什么好用的提示词技巧？
#AI副业 #提示词工程 #VibeCoding1 00 - 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
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#AI工作流
#AI的神奇用法00:278 410 - 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
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#提示词工程
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#AI的神奇用法
22 015 - 很多人写 Skill 写完没用，AI 执行一半就跑偏——
不是 AI 不行，是 Skill 没写清楚。
一个好的 Skill，本质上就是一份让 AI 看懂的工作说明书，它需要回答清楚5件事👇
WHEN 什么时候触发
WHAT 要输出什么结果
HOW 一步步怎么执行
REFERENCE 给正例和反例
LIMITS 什么情况不处理
写清楚这5件事，Agent 才知道：什么时候调用、做到什么程度、按什么规则执行。
公式就是：
定场景 + 立目标 + 理规则 + 给示例 + 划边界
你现在的 Skill 能对上几条？
#Claude Code Skill #AI工作流 #agent #提示词工程 #ClaudeCode #skill #ai的skill是什么
2 00 - Day 9 | 机器人系的 AI 民工
昨天做了一件让我自己都有点震惊的事(Day 8 没敢说):
给文案工具加了"精品爆款样例库"。顺手还做了一版图文展示页（如图）
📌 什么意思?
普通人用 DeepSeek:
"帮我写小红书文案" → 出一股 AI 味的套路文案
用我的工具:
同样一句话 → 出的是"像真人博主写的"爆款
差距不在 AI,在"AI 看到了什么"。
📌 技术原理:
Few-shot Learning(少样本学习)。
开发者精选 10+ 条真实爆款样例,
写死在代码里,每次生成前喂给 AI 当"参考资料"。
用户开箱即用,看不到内部。
📌 为什么藏到今天才说?
昨天我还在想:
"万一别人抄走怎么办?"
今天想通了:
样例库是我持续积累的资产。
别人今天抄,3 天后我又多 10 条。
真正的护城河不是代码,是"每天更新"。
📌 意识到的事:
AI 工具赛道,99% 的人在"调模型",
1% 的人在"养数据"。
数据才是真正的壁垒。
Day 9/365 · 藏不住了,告诉你们。
(附:工具内部结构截图)
#AI #副业 #独立开发 #提示词工程 #AIGC
1 00 - claude 最近封号太凶了！
为了避免封号后聊天记录都找不回了，
我做了个claude 插件，
可以把对话都实时备份到本地。
再也不用担惊受怕了😎
memself.byguang.online
#ChatGPT对话大赏 #提示词工程
5 21 - 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。
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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
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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
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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
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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
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