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今天临时在腾讯会议做了一场分享，主题方向是如何写好提示词。我没有选择讲如何使用技巧，因为在我的理解当中，技巧只是一时，而且没有通用的技巧，随着大模型的不断进化，技巧都会失效。
我更偏向于自己理解大模型的底层原理，懂得大模型的缺点和局限性，应该怎么写提示词才能补足缺点。只有自己内心理解了，以后任何场景都不会忘掉重要的几要素，面对复杂任务时，如何想办法去调整。
整个分享1.5小时，底层原理和如何写只占了1/3，基本是快速过，剩下的时间花在如何用工具去调整提示词和利用提示词去实现自己想要的结果。我不知道听我分享的朋友有没听懂。我觉得会使用工具比会写提示词还重要，模型越来越强大，提示词重要程度在减弱，虽然它很重要，可是用对了工具你的提示词就会越牛X，未来就是这样。
可能很多人跟我的想法是相反的，没关系，会迭代比较重要，因为AI 的进化速度太快了，用对了工具就相当于你也在不断迭代。
想看回放的可以私我。
我更偏向于自己理解大模型的底层原理，懂得大模型的缺点和局限性，应该怎么写提示词才能补足缺点。只有自己内心理解了，以后任何场景都不会忘掉重要的几要素，面对复杂任务时，如何想办法去调整。
整个分享1.5小时，底层原理和如何写只占了1/3，基本是快速过，剩下的时间花在如何用工具去调整提示词和利用提示词去实现自己想要的结果。我不知道听我分享的朋友有没听懂。我觉得会使用工具比会写提示词还重要，模型越来越强大，提示词重要程度在减弱，虽然它很重要，可是用对了工具你的提示词就会越牛X，未来就是这样。
可能很多人跟我的想法是相反的，没关系，会迭代比较重要，因为AI 的进化速度太快了，用对了工具就相当于你也在不断迭代。
想看回放的可以私我。
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最近在做hooks，还有很多方面不得要领，以至于把我的思维局限住了。今天看到一个朋友也在用hooks 而且用法很牛逼。我是把自己定在那个框架里不知道怎么出来，人家是一开始就在畅游世界，哎，还是多学习吧。
下午在群里聊如何写好提示词，我说不然做个小范围的分享吧，说太急了，有点后悔，原因是没有搞过直播，对于我这种i人来说是真要命。既然说了，不然还是用腾讯会议，小范围分享。
看到很多人在分享提示词框架，换个主题就不知道怎么写会更好了，还有一种是直接问大模型，有时候效果不错，有时候又没办法用。我自己也搞过不少框架，也抄了一大堆别人的提示词放在知识库里，可是我懂的分辨好坏，如何在不同的场景里使用。很多人对大模型的底层机制没有理解到位，是不可能把AI 的最佳实践提炼出来。我就先分享怎么使用大模型，以及如何学习官方的提示词模板。
第二部分分享，就用朋友的这套hooks 方案让大家看看AI 是不是可以当成生产力工具了。这部分我就用claude code 来演示，让大家对AI 编程不要那么恐惧。
第三部分分享我做的claude agent 客户端的用法和它是如何让只要会动手的人去实现自动化，每个人去思考哪些日常的重复性工作，是可以用AI 简化。
分享就定在这周，具体时间未知，让分享稿的完成速度来决定。
下午在群里聊如何写好提示词，我说不然做个小范围的分享吧，说太急了，有点后悔，原因是没有搞过直播，对于我这种i人来说是真要命。既然说了，不然还是用腾讯会议，小范围分享。
看到很多人在分享提示词框架，换个主题就不知道怎么写会更好了，还有一种是直接问大模型，有时候效果不错，有时候又没办法用。我自己也搞过不少框架，也抄了一大堆别人的提示词放在知识库里，可是我懂的分辨好坏，如何在不同的场景里使用。很多人对大模型的底层机制没有理解到位，是不可能把AI 的最佳实践提炼出来。我就先分享怎么使用大模型，以及如何学习官方的提示词模板。
第二部分分享，就用朋友的这套hooks 方案让大家看看AI 是不是可以当成生产力工具了。这部分我就用claude code 来演示，让大家对AI 编程不要那么恐惧。
第三部分分享我做的claude agent 客户端的用法和它是如何让只要会动手的人去实现自动化，每个人去思考哪些日常的重复性工作，是可以用AI 简化。
分享就定在这周，具体时间未知，让分享稿的完成速度来决定。
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我认为自己已经掌握AI 开发最快最稳定的方法，无非就是“好用的工具，稳定的框架，能快速搭建的模板”。这三点可以组合，也可以拆开。
如果熟练掌握这套组合，最大的好处是及时把想法落地，而且在用户确定付费后不需要重构，直接在这个基础上深化就行了。
今天有篇文章“人们都在用AI干什么？100万亿 Token 给出的 AI 启示：《State of AI 2025》报告”，里面有几个核心要点：1AI不只会聊天它会干活了；2有一半的AI调用是在写程序。就这两点说明AI 编程火爆了，我感觉也是。
不懂编程的人到底能不能用AI 帮你做产品？答案是：能。但局限于做小工具，做跟用户快速验证的demo ，单单这两点市场巨大，先找用户再做产品永远是对的。
不懂编程的人如何进入这个领域？找个可以帮你快速学习的人；把自己的需求，客户的需求，快速做成demo ，跟客户谈价格，快速形成正反馈。
这样你就入行了。
如果熟练掌握这套组合，最大的好处是及时把想法落地，而且在用户确定付费后不需要重构，直接在这个基础上深化就行了。
今天有篇文章“人们都在用AI干什么？100万亿 Token 给出的 AI 启示：《State of AI 2025》报告”，里面有几个核心要点：1AI不只会聊天它会干活了；2有一半的AI调用是在写程序。就这两点说明AI 编程火爆了，我感觉也是。
不懂编程的人到底能不能用AI 帮你做产品？答案是：能。但局限于做小工具，做跟用户快速验证的demo ，单单这两点市场巨大，先找用户再做产品永远是对的。
不懂编程的人如何进入这个领域？找个可以帮你快速学习的人；把自己的需求，客户的需求，快速做成demo ，跟客户谈价格，快速形成正反馈。
这样你就入行了。
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如果 Cloude Code 的文档中心是一本书，那最近肯定是被我翻烂了。强烈建议想学习 AI 的人都可以去看看。里面的提示词编写方案，我认为是现在所有 AI 当中最强的。
claude 一直在封国人的号，但我认为它在文字处理和编程领域是最强的。更可笑的是，它的文档中心竟然有中文版。
具体强在哪些方面？其实过去我经常记录。但还远远不够，因为宝藏不是那么容易被挖完的。
今天继续挖掘它的功能，比如说 hooks。这是个无声无息，毫无感觉的自动化工具。它在系统内部自动运行的，只有在执行结束的时候，你才能看到结果。
它可以在与AI 对话还没开始的时候就自动运行，也可以在某个工具调用前或调用后自动运行，还可以在这个与 AI 的会话结束后自动运行。
它能干什么？比如说，帮你自动保存与 AI 会话后的文件，调用某个工具去执行某个动作。甚至我觉得可以加上个定时器，在指定的时间内帮你自动去执行什么工具。
为什么这个无声无息的自动化很重要，就因为人经常忘了最应该做的事。比如说保存，比如说在某个关键环节做什么事。而它却在默默地帮你自动把这些事情处理完。你就完全不用担心漏掉了哪个环节。
claude 一直在封国人的号，但我认为它在文字处理和编程领域是最强的。更可笑的是，它的文档中心竟然有中文版。
具体强在哪些方面？其实过去我经常记录。但还远远不够，因为宝藏不是那么容易被挖完的。
今天继续挖掘它的功能，比如说 hooks。这是个无声无息，毫无感觉的自动化工具。它在系统内部自动运行的，只有在执行结束的时候，你才能看到结果。
它可以在与AI 对话还没开始的时候就自动运行，也可以在某个工具调用前或调用后自动运行，还可以在这个与 AI 的会话结束后自动运行。
它能干什么？比如说，帮你自动保存与 AI 会话后的文件，调用某个工具去执行某个动作。甚至我觉得可以加上个定时器，在指定的时间内帮你自动去执行什么工具。
为什么这个无声无息的自动化很重要，就因为人经常忘了最应该做的事。比如说保存，比如说在某个关键环节做什么事。而它却在默默地帮你自动把这些事情处理完。你就完全不用担心漏掉了哪个环节。
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在0和1的世界里，内容是靠代码和配置共同决定，靠严密的逻辑形成可执行的流程，靠路由分发请求，靠api 联通。所以这么复杂的关系就不是呈现给用户看的。
用户只为满足感买单，付费才是结果，她们不会在乎0和1的世界怎么运转。
成为一个合格的生产力工具的条件，一定要把0和1转换成用户能简单理解的内容，只有用户的体验好了，才会增加消费的可能，我把它当成是附加价值，有寥胜于无。
一个内容创造者如果懂得快速生产出用户想要的内容，那就是一项技能，Anthropic自己定义了一项功能也叫技能（skills），借助AI 的能力把复杂的0和1转换成一套能标准化的生产流程。
AI从只会模仿的LLM向有目标的升级打怪的RL进化，0和1不再是专业人员才能操纵技能，skills 就是最好的例证。
用户只为满足感买单，付费才是结果，她们不会在乎0和1的世界怎么运转。
成为一个合格的生产力工具的条件，一定要把0和1转换成用户能简单理解的内容，只有用户的体验好了，才会增加消费的可能，我把它当成是附加价值，有寥胜于无。
一个内容创造者如果懂得快速生产出用户想要的内容，那就是一项技能，Anthropic自己定义了一项功能也叫技能（skills），借助AI 的能力把复杂的0和1转换成一套能标准化的生产流程。
AI从只会模仿的LLM向有目标的升级打怪的RL进化，0和1不再是专业人员才能操纵技能，skills 就是最好的例证。
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最近几天一直测试软件，总感觉越测反应速度越慢，今天把逻辑重新理了一遍，可以说是从底裤开始翻，每个修改的功能都要核对一遍。
1 清理掉一些最近从开发到测试积累的垃圾数据，再做了自动清理的逻辑，比如项目删除或是会话窗口删除，后台相关数据也跟着删除，避免数据积压影响存储和速度
2 强化流式输入，这个可能作用不大，但是视觉效果好啊，至少让人感觉 AI 有在反应，直观体现为“字一个一个蹦哒到屏幕，而不是一堆字很久才全部显示”。
3 把不需要每次启动系统就加载的功能按官方的要求改为有需要时再去调用，这个明显是加快了速度。就因为很多术语不懂，官方文档塞给 AI 去读，然后被它骗了，导致花的时间最长。
就这三点优化，搞了一天。真是能体会从 0 到 80 分容易，80-100 分很难，差距就在后面这一段。
走 vibe coding 这条路没点基础或是有人教，你也只能做玩具，离落地还 10 层楼高。别以为很简单，也别轻易相信别人说的，自己动手体会才最真实。
1 清理掉一些最近从开发到测试积累的垃圾数据，再做了自动清理的逻辑，比如项目删除或是会话窗口删除，后台相关数据也跟着删除，避免数据积压影响存储和速度
2 强化流式输入，这个可能作用不大，但是视觉效果好啊，至少让人感觉 AI 有在反应，直观体现为“字一个一个蹦哒到屏幕，而不是一堆字很久才全部显示”。
3 把不需要每次启动系统就加载的功能按官方的要求改为有需要时再去调用，这个明显是加快了速度。就因为很多术语不懂，官方文档塞给 AI 去读，然后被它骗了，导致花的时间最长。
就这三点优化，搞了一天。真是能体会从 0 到 80 分容易，80-100 分很难，差距就在后面这一段。
走 vibe coding 这条路没点基础或是有人教，你也只能做玩具，离落地还 10 层楼高。别以为很简单，也别轻易相信别人说的，自己动手体会才最真实。
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在功能细节上有些洁癖，可能跟以前长期写投标方案有关，差一点可能就影响成败。
考虑到国人大多是用不了国外模型，在某些能力和集成方面做不到位，所以还是考虑了多种使用方案，就是全自动和接近全自动的区别了。
再测一两天就好，剩下就是写教程录视频了。到时候扔给一群朋友先试用，再修一次 bug ，然后就是推广了。
考虑到国人大多是用不了国外模型，在某些能力和集成方面做不到位，所以还是考虑了多种使用方案，就是全自动和接近全自动的区别了。
再测一两天就好，剩下就是写教程录视频了。到时候扔给一群朋友先试用，再修一次 bug ，然后就是推广了。
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今天把 subagents 和 skills 两个功能的联动搞通了。
我用通俗点的语言解释下这两者。subagents 直译叫子智能体，在 Claude code 编程里面的作用是帮助总的智能体项目分担任务，他可以单独一套自己的逻辑运行而不影响总项目，平常被用作帮总的完成单项功能。好比日常一个大型的建筑施工项目，里面有土建，水电，给排水等单项工程， subagents 就是单项工程，可独立完成又能当成完成总项目的一部分，当然如果只有单项工程的项目，它自己就是总项目。
skills 直译叫技能，它的作用就是动态被召唤的专家，它完成的是单项专业的技能，比如审查代码，写专业文档，分析数据等。别看我描述的这么简单，它可是把 AI 从能聊天的百科全书变成装了眼睛，手和专业工具的专家，以往说过太多它的能力就不再重复了。它可以被独立使用于各种自动化工作，还可以成为 subagents 里的一部分，刚才说 subagents 是单项工程，而它可以是里面的一个施工队，比如一个水电工程 （subagents ），需要很多专业施工队，一些做布管布线，一些做安装，skills 就是各个施工队（这个施工队还是自动的哦）。
两者紧密合作 ，skills 是单项能力专家，而 subagents 是总管，要么 skills 你单干，要么 subagents 带你们干票更大的。
回到我的项目，希望 skiils 能给你解决日常重复繁琐的工作，让自动化把各个单项的效率提高。subagents 帮你把整个团队流程搞起来，制定专业且自动化的 SOP 。
让 AI 实际落地一定是解决日常碰到的痛点，不让它可有可无，而是必须要有。
我用通俗点的语言解释下这两者。subagents 直译叫子智能体，在 Claude code 编程里面的作用是帮助总的智能体项目分担任务，他可以单独一套自己的逻辑运行而不影响总项目，平常被用作帮总的完成单项功能。好比日常一个大型的建筑施工项目，里面有土建，水电，给排水等单项工程， subagents 就是单项工程，可独立完成又能当成完成总项目的一部分，当然如果只有单项工程的项目，它自己就是总项目。
skills 直译叫技能，它的作用就是动态被召唤的专家，它完成的是单项专业的技能，比如审查代码，写专业文档，分析数据等。别看我描述的这么简单，它可是把 AI 从能聊天的百科全书变成装了眼睛，手和专业工具的专家，以往说过太多它的能力就不再重复了。它可以被独立使用于各种自动化工作，还可以成为 subagents 里的一部分，刚才说 subagents 是单项工程，而它可以是里面的一个施工队，比如一个水电工程 （subagents ），需要很多专业施工队，一些做布管布线，一些做安装，skills 就是各个施工队（这个施工队还是自动的哦）。
两者紧密合作 ，skills 是单项能力专家，而 subagents 是总管，要么 skills 你单干，要么 subagents 带你们干票更大的。
回到我的项目，希望 skiils 能给你解决日常重复繁琐的工作，让自动化把各个单项的效率提高。subagents 帮你把整个团队流程搞起来，制定专业且自动化的 SOP 。
让 AI 实际落地一定是解决日常碰到的痛点，不让它可有可无，而是必须要有。
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