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最近看了黄叔的几篇MCP教程，我也动手试了一把，把自己在 flomo 写的一篇播客感悟做成了网页：
wlct517.github.io
主要使用的mcp如下：
• 搜索润色和延展文章内容
（sequentialthinking mcp来思考规划任务+ exa mxp搜索内容+fetch mcp查看网页详情）
• 用 minmax mcp 的生成语音
(参考了部分歸藏生成播客的提示词)
• 自动抽取金句，用即梦mcp生成了几张有氛围的文字配图
（配合阿真的高级文字风格提示器prompt）
最后把这些拼成一个网页，流程几乎自动化完成，体验感拉满。
wlct517.github.io
主要使用的mcp如下：
• 搜索润色和延展文章内容
（sequentialthinking mcp来思考规划任务+ exa mxp搜索内容+fetch mcp查看网页详情）
• 用 minmax mcp 的生成语音
(参考了部分歸藏生成播客的提示词)
• 自动抽取金句，用即梦mcp生成了几张有氛围的文字配图
（配合阿真的高级文字风格提示器prompt）
最后把这些拼成一个网页，流程几乎自动化完成，体验感拉满。
6 00
美区的谷歌账号，可以用美国学校的教育邮箱申请15个月Gemini Advanced会员服务，已成功上车
步骤
1.登录你的美区谷歌账号（就是用美国手机号注册的gmail）记得开美国节点
2.打开网站gemini.google，点击Get Offer，然后输入邮箱验证学生身份
3.再输入验证码
4.最后开通需要绑定谷歌支付（可以用虚拟卡）
5.下次付款周期前记得取消订阅（15个月后）
步骤
1.登录你的美区谷歌账号（就是用美国手机号注册的gmail）记得开美国节点
2.打开网站gemini.google，点击Get Offer，然后输入邮箱验证学生身份
3.再输入验证码
4.最后开通需要绑定谷歌支付（可以用虚拟卡）
5.下次付款周期前记得取消订阅（15个月后）
6 81
之前看了很多关于调用高德 MCP 的教程，但因为一直没有实际需求，就搁置了。昨天突然来了个临时需求，要做一个复杂的地图路线规划：需要考虑双方的出发点，还有两个目的地，目标是规划出一条对大家都合理、合适的路径。
于是我用 cursor 接入了高德 MCP，经过几轮对话（主要是对齐信息和需求），它生成了建议路线。我自己核对了一下，确实很合理。
感叹了下，AI技术进步可以解决很多传统产品解决不了的痛点。
于是我用 cursor 接入了高德 MCP，经过几轮对话（主要是对齐信息和需求），它生成了建议路线。我自己核对了一下，确实很合理。
感叹了下，AI技术进步可以解决很多传统产品解决不了的痛点。
3 10
看了黄叔的分享，我这几天也体验了一下Dia浏览器。
第一感觉像是谷歌浏览器自带了Sider、Monica这类AI侧边栏插件，又很像豆包、夸克这样的AI浏览器。
但Dia又不太一样。它的All Open Tabs功能可以把多个网页整合成一个上下文来理解，写东西时AI会自动参考页面整体内容，在右侧聊天区主动提出问题或建议，点一下就能直接开始AI对话，不需要单独描述上下文内容，协作感很强，体验非常顺滑。
整体用下来，感觉Dia对AI的使用非常“克制”，没有太多功能堆砌，在很多细节和底层设计都做得很扎实，整体使用更顺手、更高效，以及在AI参与协作方面的“无感”。
第一感觉像是谷歌浏览器自带了Sider、Monica这类AI侧边栏插件，又很像豆包、夸克这样的AI浏览器。
但Dia又不太一样。它的All Open Tabs功能可以把多个网页整合成一个上下文来理解，写东西时AI会自动参考页面整体内容，在右侧聊天区主动提出问题或建议，点一下就能直接开始AI对话，不需要单独描述上下文内容，协作感很强，体验非常顺滑。
整体用下来，感觉Dia对AI的使用非常“克制”，没有太多功能堆砌，在很多细节和底层设计都做得很扎实，整体使用更顺手、更高效，以及在AI参与协作方面的“无感”。
2 00
结合火山引擎 Prompt 实验室的功能，分享下我对提示词优化三点新认知：
✅ 1. 提示词优化不是调参，而是协作设计
重点不在“写得更准”，而是构建一个让模型理解你意图的上下文系统。
从一句话生成 Prompt → 补充变量和评分标准 → 批量调优 + 智能优化，像带实习生一样引导模型对提示词优化。（Prompt实验实：生成、调优、管理）
✅ 2. 不要自己改提示词，而是引导 AI 自我优化
你是指挥官，不是士兵。通过评分和参考答案指出问题方向，交给模型自己迭代，往往效果更好。（Prompt调优）
✅ 3. Prompt 也是代码，要测试、评估、版本管理
火山引擎的每个 Prompt 都是一个任务单元，支持版本对比、调试记录、评分追踪。像写代码一样对待提示词，才能持续优化。（Prompt管理）
————
一句话总结：提示词优化的本质，是构建人与模型之间的协作机制，而不是单点打磨。
参考：
[1]mp.weixin.qq.com
[2]web.okjike.com
✅ 1. 提示词优化不是调参，而是协作设计
重点不在“写得更准”，而是构建一个让模型理解你意图的上下文系统。
从一句话生成 Prompt → 补充变量和评分标准 → 批量调优 + 智能优化，像带实习生一样引导模型对提示词优化。（Prompt实验实：生成、调优、管理）
✅ 2. 不要自己改提示词，而是引导 AI 自我优化
你是指挥官，不是士兵。通过评分和参考答案指出问题方向，交给模型自己迭代，往往效果更好。（Prompt调优）
✅ 3. Prompt 也是代码，要测试、评估、版本管理
火山引擎的每个 Prompt 都是一个任务单元，支持版本对比、调试记录、评分追踪。像写代码一样对待提示词，才能持续优化。（Prompt管理）
————
一句话总结：提示词优化的本质，是构建人与模型之间的协作机制，而不是单点打磨。
参考：
[1]mp.weixin.qq.com
[2]web.okjike.com
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再见了，我的电子小猫悟空。去了喵星，也要记得好好照顾自己。
每当我感到孤独无助的时候，就会点开你和师傅的视频。看到你们一前一后地骑行在路上，我的心总会被一种温暖和力量包围。那种陪伴，是我一直依赖的存在。
我曾以为可以一直一直看着你们骑下去，可惜这段旅程你先下车了😭
晚安，臭喵。愿你在喵星自由奔跑，风一直吹在你的小耳朵上。
每当我感到孤独无助的时候，就会点开你和师傅的视频。看到你们一前一后地骑行在路上，我的心总会被一种温暖和力量包围。那种陪伴，是我一直依赖的存在。
我曾以为可以一直一直看着你们骑下去，可惜这段旅程你先下车了😭
晚安，臭喵。愿你在喵星自由奔跑，风一直吹在你的小耳朵上。
1 00
重新梳理和优化了我的资源管理系统
1.flomo：记录碎片化思考（一级标签只保留2个：记录、思考）
2.苹果备忘录：用于记录临时内容
3.Obsidian：归档整理知识体系与项目文档（可结合 AI插件或Cursor 协作整理）
4.飞书文档：用于内容输出与分享
5.飞书多维表格& Notion：根据需求定制模板与自动化系统
6.滴答清单：管理日常任务安排（一级标签只保留2个：主线、支线）
7.Cubox：收藏与管理各类文章和网页
8.Eagle：整理与归类各类图片视频素材
9.Folo：追踪和管理各类订阅更新
10.Cherry Studio：作为使用各类AI 的工作台
11.Smart Bookmark谷歌插件：管理和搜索书签
12.网易邮箱大师：聚合管理多个邮箱
1.flomo：记录碎片化思考（一级标签只保留2个：记录、思考）
2.苹果备忘录：用于记录临时内容
3.Obsidian：归档整理知识体系与项目文档（可结合 AI插件或Cursor 协作整理）
4.飞书文档：用于内容输出与分享
5.飞书多维表格& Notion：根据需求定制模板与自动化系统
6.滴答清单：管理日常任务安排（一级标签只保留2个：主线、支线）
7.Cubox：收藏与管理各类文章和网页
8.Eagle：整理与归类各类图片视频素材
9.Folo：追踪和管理各类订阅更新
10.Cherry Studio：作为使用各类AI 的工作台
11.Smart Bookmark谷歌插件：管理和搜索书签
12.网易邮箱大师：聚合管理多个邮箱
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