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庄生晓梦迷蝴蝶，望帝春心托杜鹃。
沧海月明珠有泪，蓝田玉暖日生烟。
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6月前

超级峰: 15个方法帮助你提高AI编程效率（Vibe Coding） 1. 从模板开始：通过克隆 GitHub 或其他来源的模板项目，快速启动你的项目。 2. 使用 Agent 模式：使用 Cursor 的 Agent 模式（不是普通模式）来创建、编辑和管理文件，用自然语言指令就能操作一切。 3. 用 Perplexity 找灵感：用 Perplexity 查找新的设计和 API 示例。比如你想在 nextjs 项目中创建某个功能，直接说出你要做什么，它会提供具体的步骤和代码。 4. 每个任务新建一个 Composer 聊天：每一个不同的任务新建一个 Composer 对话，避免一个对话做所有事，让节奏更清晰。 5. 本地运行、频繁测试：使用内置服务器在本地运行项目，尽早发现问题，及时修复，减少后期麻烦。 6. 快速迭代，不纠结完美：别一开始就追求完美，先做出来，边用边改，一步步打磨。 7. 语音输入提升效率：试试 Whispr Flow 等语音转文字工具，加快输入速度，让你保持创作的 flow。 8. 善用 GitHub 的 Clone 和 Fork：GitHub 上的项目就是最好的灵感库，直接 Fork 下来改一改，省时省力。 9. 错误信息复制进 Composer 处理：出错时，把控制台报错直接粘贴给 Composer Agent，多试几次它基本能搞定，记得尽可能把错误背景描述清楚。 10. 别忘了可以恢复旧的 Composer 聊天记录：遇到问题可以随时回退之前的对话记录状态。 11. 保护好你的敏感信息：API 密钥等敏感内容一定写进 .env 文件中，不要直接写进代码。 12. 频繁提交 Git：定期提交代码到 GitHub，防止丢失。Cursor 也可以帮你做提交，只要你开口。 13. 尽早部署上线：用 Vercel 之类的平台早点部署你的项目，确保上线前没有隐藏问题。 14. 记录效果最好的提示词：哪些提示词最有效？记下来，下次还能复用，省时又高效。 15. 享受这个过程——Just Vibe：不要太焦虑结果，把它当作一场有趣的创作旅程，不断尝试、学习、玩起来！

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8月前
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8月前
一定要有意识地去分析和寻找适合自己的学习和自我管理方式，跟着学校里或者同频的人的思维模式去走会是滞后且压抑的，甚至会在互相无谓的比较中给自己植入太过量的焦虑感无从发泄。优化工具，创造方法是在做自己，至少对我来说是乐在其中的，否则，只会有一种疲惫的感觉就像跟着一群和自己节拍不同的人跑步，要么落在后面，要么不知道跟快的跑还是跟慢的跑，稳定的速度、符合自己身体和心灵的节奏才是最畅快地。
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好月
8月前
使用工具不是人类特有的能力，猩猩和食蚁兽都会用小木棍挑东西出来吃。而制造复制他人的工具，是人类基本的能力。创造关键的工具或者破坏性产品，才会推动一个时代，才是专属于人类社会的创造表现。
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8月前
ai提问prompt方法待看

ChatV: ⭕ 笨办法用 AI --- ▪笨办法用 AI 十条 面对新事物，我时常觉得自己是个笨蛋，学得慢。 笨蛋就用笨办法。笨办法就是 10 条： 01. 聚焦手头在做和想做的事情问。 02. 记录想到的与看到的好问题。 03. 不懂就问。 04. 忘掉技巧，就像和好朋友聊天一样。 05. AI 没有说清楚的，打破砂锅问到底。 06. 提取有用的回答到项目文件里。 07. 向 AI 的深度思考学习深度思考。 08. 问完的问题，每周用多维表记录。 09. 一天至少问 10 个问题。 10. 日日不断。 --- ▪5W2H：如何对 AI 提问 对 AI 提问，其实就是 5W2H 的排列组合。 - Who：你是谁？我是谁？给谁看？ - What：解决什么问题？生成什么类型内容？不能出现什么？ - Why：目的是什么？问题出在哪？为什么要你改？ - Where：在哪个场景用？数据来自哪？和哪个上下文关联？ - When：时间范围是多少？优先顺序怎么排？时间多精确？ - How：分几步做？用什么方式与语气表达？格式怎么规范？ - How Much：多少字？多详细？要几个结果（解释/方案/例子）？ --- ▪关键概念：善用 AI 提问的四步走 1. 明确你正在从事或想要从事的某个领域。 2. 列出这个领域的关键概念，先穷举，然后从中筛选出最重要的一批，比如 20 个。 3. 用概念 × 5W2H，生成一系列问题。 4. 拿这些问题挨个问 AI。其中同一个概念的问题，可以放在一组对话中，便于深入这个概念。 举个例子： 1. 定一个领域：个人 IP 2. 《纳瓦尔宝典》中提到了“杠杆”这个概念，对个人 IP 来说，属于关键概念之一。 3. 5W2H 中的 how much × 杠杆，可以得出一个问题“现代社会中，个体发展要学会借助杠杆，比如媒体是杠杆，代码是杠杆，还有哪些杠杆，列 30 个杠杆给我，每个简述理由”。 4. 拿这个问题去问 AI，开启深度思考。 如果你不知道某个领域的关键概念有哪些，可以把领域告诉 AI，让它列一批概念，你根据自己的了解来选。 如果你不知道自己要从事什么领域，可以把你的经历、能力、资源、梦想、目标、限制条件说给 AI 听，让它来帮你选定领域。 这样做的好处是：领域是你在做的，概念是关键的，问题是与你息息相关的，处理问题的 AI 是强大的，所以，据此得到的答案，是强大的 AI 为你手头在做的领域生成的关键的、与你息息相关的内容。你会直接感受到 AI 对你的帮助。 --- ▪一种问法：出处×概念×领域×用途×5W2H 出处：《入关》后记 概念：边缘人 领域：写作 用途：选题 5W2H：Who 问题：《入关》一书作者在后记中自述：大概是 2021 年的某一天，我在重读《冬泳》。“东北文学”几乎是我这两年唯一会心无旁骛看的小说。我在东北文学中结识了一大群“边缘人”，他们风尘仆仆，目标渺茫，被时代抛弃。于是，我也想着给同一地域却不同时代的“边缘人”写一部书。他们生存于明亡清兴时代的辽东，自况“我东人”，在历史上被称作“辽人”。在写作时，如何以“边缘人”为选题写作，有哪些“边缘人”？列出中国历史中 40 种边缘人，再列出当代中国社会的 40 种边缘人。 --- ▪IPO：如何用 AI 做方案 利用 IPO，我负责 input（输入问题）和 output（输入模板），processing（处理问题）则交给 AI。两点连一线，我抓住开头的 input 和 结尾的 output，AI 负责 processing 这条线。 在 input 时，先定我想解决什么事，然后围绕这件事有哪些问题，一一列下来。这时候先不急着问，先把脑子里就这件事的问题都倒出来，直到没有问题为止。然后把列出的问题排序，我觉得 AI 要先回答什么问题，后回答什么问题。 为什么先不急着问？因为做一件事涉及到多个问题，多个问题串起来，才能搞定一件事。如果急着问，可能会陷入某个问题中，反而影响真正搞定这件事。 比如“如何做小红书”是一件事，关于这件事可以拆为许多问题。如果陷入“如何做某种样式的图”这个问题，最后还是做不好小红书，就没有搞定事情。排在这个问题之前，还有“我做小红书是为了干什么？如果是获客，客群是谁？”、“如果涨粉了，如何引导到私域？”、“如果有人想付钱给我，我卖什么产品或服务给他？”，诸如此类都是更优先的问题。 关于 output，就是为 AI 的回答设定一个容器，这个容器可能是一页纸清单，可能是一张商业模式画布，也可能是一份多维表格，或者是一个知识库，再或者是一门课程。总之，要给 AI 生成的内容一个去处，或者说一个容器。 如果不设定一个去处，AI 回答了再多，也派不上用场。比如关于做小红书，你问了 30 个问题，AI 对每个问题回答了 2000 字，加起来就有 6 万字。如果把这 6 万字做成一份文档，或许可以用来引流，但是对于你做好一个小红书账号而言，是没有帮助的，因为没有形成一个适合你的可操作方案。这样的话，和买了几本教你做小红书的书放在那儿，又有什么区别？用 AI 的意义又在哪里呢？ 要指导行动，6 万字不如从 6 万字里面提取的一页纸清单有用。要想行动，得“定下来”。我有一份《1000 个项目宝典》不如一份《某个项目的行动方案》有用。为什么？因为我没有资源和时间去开干 1000 个项目，最终还是要“定下来”一个项目，并且“定下来”这个项目的操作细节。 那么这一页纸清单是什么样的，里面应该包括什么，我得清楚。这就是事先想好容器，才能以终为始。比如说，如何做小红书的行动方案，这一页纸清单里面要包括账号名、身份标签、目标客群、内容主题、内容结构、做图风格、选题来源、热点来源、相关的小红书话题标签、引流方法、防封注意点、承接产品，等等。这些用一页或两页 A4 纸就能放得下。这一页纸清单，是给内行看的门道，而那 6 万字文档，是给外行看的热闹。 当然，容器也不一定只有一个，至少可以有两个容器。一个容器是一份多维表格，用于记录向 AI 问过的问题与每个问题的回答，用于日后查考，一个容器是一页纸清单，用于指导行动。 抓住这一头一尾的 input 与 output，剩下的就交给 AI 发挥了。如果不知道 input 和 output 怎么办，或者说不知道问哪些问题，也不知道最终用什么容器来装这些回答，那么可以先就这两个问题问一下 AI，让 AI 帮助你澄清全部问题，帮助你设定合适的容器。 --- ▪一张多维表+一本书+一页纸 一种大力出奇迹的做法：围绕自己手头做的领域，每天问 AI 10 个问题，100 天就有 1000 个问题。 这些问题，差不多能这个领域相关的问题都问了个遍。 而每天问 10 个问题，不用一小时，这一小时，你不花在这件事上，也会花在刷微信群、发呆、看抖音等事情上，不知不觉也就过去了。 100 天，也不过就三个多月，这 100 天，不抽点时间做这件事，也就过去了。 一边问，一边做三份东西：一张多维表+一本书+一页纸。 一张多维表，用字段把问题分类，便于梳理问题之间的层级与联系。 一本书，相当于《千问千答》，回答关于这个领域的一切。因为足够全面，所以有不懂的就去查。 一页纸，基于自身条件，提取有用的信息，形成供自己落地执行的方案。因为足够简单，所以可以张贴在视线可及之处，时时提醒。 实际上，很多项目，不用问 1000 个问题，有 300 个问题就足以涵盖各方面了。一天问 30 个问题，花 10 天时间足矣。 这一番大力操作之后，对这个领域的理解，完全不一样，对手头事情的信心，完全不一样。 --- 我很喜欢 AI 的一点：它总能用一个精准概念，描述一件充满细节的事情，令人恍然大悟。比如它说“雍正用密折突破了信息茧房”。可不是嘛，人人都有信息茧房，皇帝也不例外。这一点，值得人类向 AI 学习，遇到一个问题、一件事情、一段文本，先试图用一个概念来描述，当越描述越精准的时候，思考力就提高了。 --- 就一个话题，和 AI 聊，在追问了 100 个问题后，看到它在深度思考中写道：“这个人堪称首席抬杠官”。 --- 另外可以参考以下几篇： 最近我与 AI 深度聊过的 200 个话题 → https://m.okjike.com/originalPosts/683329eef0d718ce7aad3e03?s=eyJ1IjoiNWVlMDYwZjBiOGNmZWEwMDE3N2JjNGE5In0%3D 文件驱动 AI → https://m.okjike.com/originalPosts/683ea5ecc3e3e636683c4464?s=eyJ1IjoiNWVlMDYwZjBiOGNmZWEwMDE3N2JjNGE5In0%3D 向 AI 的深度思考学习深度思考 → https://m.okjike.com/originalPosts/67fbf0b47cb8c547e2b2c01d?s=eyJ1IjoiNWVlMDYwZjBiOGNmZWEwMDE3N2JjNGE5In0%3D 为什么你要写一本人生之书？ → https://m.okjike.com/originalPosts/65ece803de5f287348a65e98?s=eyJ1IjoiNWVlMDYwZjBiOGNmZWEwMDE3N2JjNGE5In0%3D 关于学习的五点心得 → https://m.okjike.com/originalPosts/67d1a4bb070109da49d84c6d?s=eyJ1IjoiNWVlMDYwZjBiOGNmZWEwMDE3N2JjNGE5In0%3D 如何梳理脑子里的一团乱麻？ → https://m.okjike.com/originalPosts/67d7d0bad961298fdcf2a52f?s=eyJ1IjoiNWVlMDYwZjBiOGNmZWEwMDE3N2JjNGE5In0%3D --- 👉 更多精华帖：https://m.okjike.com/originalPosts/65e5dbfe4ca8842da70a1059/

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8月前
发现用手机看电子书把字号拉小反而眼睛舒服一点，能看更久，可能是同样距离的情况下，小字比大字更需要动用眼睛里的肌肉去调焦。
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8月前
ai编程工作流待看

alon: 非程序员，目前用的AI 编程工作流 需求分析/技术方案阶段： 1、gpt需求分析： 首先发散（7个维度）：和gpt充分沟通7个维度：用户，场景，当前痛点，当前方案，频度，广度，深度，然后生成尽可能多的功能点需求 其次收敛（33原则）：按照每次开发最多只做3个核心需求，每个功能最多只做3个功能点 2、gpt生成文档：prd.md / erd.md / todolist.md（供 Cursor 用） 产品需求文档 prd.md 工程结构和数据结构设计文档 erd.md 开发代办列表 todolist.md 正式开发阶段： 3、Cursor 执行开发任务 1，严格按 todolist.md 开始, 每完成一个任务后同时更新todolist.md 和cursorlog.md 4、Cursor开发过程中，第一次要输入详细prompt，后续可以简化，每个任务开发完成后做2件事情 a，观察todolist和cursorlog是否正常更新，没有就是跑偏了，立刻回滚，然后输入详细prompt重新生成。 b，如果todolist和cursorlog正常更新，则做一下测试，验证当前完成的开发是否符合产品预期，如果符合就继续开发下一个任务，否则就回去改bug。 直到全部完成 5、全部完成后，需要的话，可以把代码打包丢给gpt，让它做code review，再看要不要继续优化下 6、全部跑通后 输出 Changelog + Git 封版 今天回归第一天，看到前面有评论提到这个，正好说下我目前用的办法 还在持续迭代中，如果有更好的方式，求大佬不吝指点

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8月前
ai工具待看

风巢森淼: 🔍 重磅发现！一站式搜索建议聚合平台，内容创作者必备神器！ 今天和大家分享一个我最近发现的超级实用工具！作为一个经常需要做关键词研究的内容创作者，这个工具简直拯救了我的效率～～ 👏👏👏✨ https://dropdown.top/ 它到底是什么？ 这是一个一站式搜索建议聚合平台，能同时获取9大平台的搜索建议！包括Google、百度、Bing等搜索引擎，还有淘宝、Amazon等电商平台，甚至B站的热门搜索也有！输入一个关键词，立刻收获一大波相关搜索建议，不用再开十几个标签页来回切换啦～ 🎉 💡 为什么我爱上了它？ 1⃣ 多平台聚合，一搜搞定 以前做内容规划时，我得打开N个网站才能全面了解用户搜索需求。现在？一个平台全搞定！省时又省力！💪 2⃣ 高级关键词分析超智能 它不仅给你搜索建议，还能智能分析搜索模式、用户意图、平台差异！我最近一篇爆款内容的选题灵感就是从这里来的～ 🧠 3⃣ 历史记录&收藏功能贴心设计 再也不用担心找不到之前搜过的关键词了！还可以给重要的搜索结果加星标收藏，超级方便整理！📑 4⃣ 数据导出功能太实用 一键导出CSV或JSON格式，直接拿去分析或交给团队使用，工作流无缝衔接！💻 🌟 谁适合用它？ ✅ 内容创作者：博主、自媒体、文案写手必备 ✅ SEO优化师：关键词挖掘的秘密武器 ✅ 电商卖家：了解消费者搜索习惯 ✅ 市场营销人员：洞察用户需求变化 💯 实用小技巧分享 最近我在做护肤品相关内容时，用它搜索"敏感肌护肤"，发现各平台搜索结果差异巨大！百度用户更关注"敏感肌护肤步骤"，而淘宝用户则搜"敏感肌护肤套装推荐"，B站则是"敏感肌护肤测评"...这让我的内容规划更有针对性，不同平台发不同内容，互动率提升了50%！🚀 🎁 使用小贴士 1 尝试使用不同长度的关键词，短词和长尾词会带来不同的灵感 2 收藏功能超好用，我会按主题给关键词分类 3 搜索结果可以直接分享给团队成员，特别适合远程协作 4 暗黑模式护眼，熬夜做策划必备！🌙 各位宝子们快去试试吧！这绝对是我今年发现的最实用工具之一，无需注册就能体验大部分功能，太贴心了～ 👍 直达：https://dropdown.top/ #内容创作 #关键词研究 #自媒体必备工具 #新媒体运营 #SEO优化 #小技巧分享

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8月前
ai工具待看

GitHub充电宝: 经常做自媒体的小伙伴们，水印移除一直是图片处理的难题，最近在 GitHub 又发现一款完全开源免费的 AI 水印移除工具：WatermarkRemover-AI。 经常做自媒体的小伙伴们，水印移除一直是图片处理的难题，最近发现一款完全开源免费的 AI 水印移除工具：WatermarkRemover-AI。 主要功能 • 支持多图批量处理：支持单张图片或整个文件夹批量去水印 • 提供精准水印识别：基于微软Florence-2视觉大模型，可识别各种样式水印 • 上下文感知修复：使用 LaMa inpainting 模型，实现“原图级”上下文感知图像填补 • 灵活配置支持：可设置水印最大尺寸、透明度灵敏度，适配不同图片 • 多格式输出：支持导出为 .png / .webp / .jpg • GUI + 命令行双模式：提供图形界面操作和 CLI 脚本 • 无需 GPU 支持：在普通笔记本也能流畅运行，轻量级推理 GitHub：github.com/D-Ogi/WatermarkRemover-AI

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8月前