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🤖 AIGC博士在读 | Build & Share AI Stuff
💭 写作、思考、工具与商业洞察
💬 V: Lessnoise365
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1天前
传下去,@少楠Plidezus 看得上的中国文人只有三个。
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4天前
影视飓风最新一期新西兰篇,拍/剪的真烂啊~
甲方还是太有钱了。
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10天前
即刻到底什么时候能适配下Pad?
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11天前
也是我在关注的方向

范冰: Lenny's Newsletter 子栏目「How I AI」油管频道,刚刚发布了一个视频,采访了《持续发现习惯》(Continuous Discovery Habits)的作者 Teresa Torres。 她探讨了如何从传统的 GUI 工具(如 Trello)转向以 Claude Code + Obsidian 为核心的「AI 原生」工作流。 这恰是我最近持续关注的方向。所以夜里看到这视频刚一发出,就很兴奋,第一时间蹦到电脑前看完,并写了这篇推文分享给大家。 以下是我根据视频内容,整理的她一些用例: 1、彻底个性化的任务管理系统(从 GUI 逃离到命令行终端) Teresa 认为市面上的 Trello、Notion 等工具都有「视觉噪音」且数据被锁死在平台里(我完全认同!),她现在的做法是: - 数据准备:全部任务都是本地的 Markdown 文件,存储在 Obsidian 文件夹中。 - 自定义指令(Slash Commands):她在 Claude Code 里定义了一个 /today 指令。每天早上敲一下,AI 会执行一段 Python 脚本,自动去搜寻所有 Markdown 文件的「元数据」(YAML 前缀),把今天到期的、逾期的、以及正在进行的长期 Idea 汇总成一个新的 http://today.md 文件。 - 自动标签化:她从不手动打标签。她给 Claude 提供了一份「标签分类法(Taxonomy)」,每当她通过 Claude 新建任务(例如:「Claude,新建个给 Claire 发感谢信的任务」),AI 会自动根据任务内容打上「销售」、「行政」或「课程」等标签。 - 即时看板查询:她不需要去看看板,直接在终端问:「我现在的销售管线(Sales Pipeline)情况如何?」AI 会瞬间扫描所有相关 Markdown 任务,吐出一张实时的进度列表。 - 「懒人」记录与精准搜索:她在做任务时,会直接在那个任务文件里随手记录笔记(比如发现了一个 Bug)。事后即便她记不清把 Bug 记在哪了,她也可以问 Claude:「帮我找一下昨天我在笔记里随手记的那个关于课程平台的 Bug。」由于 AI 具备语义搜索能力,即便关键词不完全匹配也能找出来。 2、降维打击式的学术科研流(Research Digest) 这是她最硬核的用例,她利用 AI 每天在学术圈进行「情报刺探」: - 自动化抓取:她写了 Python 脚本(由 AI 辅助编写),每天定时抓取 arXiv 和 Google Scholar 上符合她关键词(如:合成用户、访谈合成、决策技能等)的论文。 - 两步过滤法: 第一天:AI 生成一个论文清单。她花 5 分钟扫一眼,手动把感兴趣的 PDF 下载到对应的「主题文件夹」中。 第二天:AI 检测到文件夹里有新 PDF,会自动调用 Claude 代理进行深度阅读。 - 特定要求的摘要:她给 AI 下了死命令,摘要不能只是简单的概括,必须聚焦于「研究方法(Methods)」和「效应值(Effect Size)」。 - 实战用例:有一次 Ethan Mollick(沃顿商学院教授)在 LinkedIn 分享了一篇论文,Teresa 因为头天晚上已经被 AI 喂过深度摘要了,一眼就看出了那篇论文在「购买意愿调查」方法论上的致命缺陷,随即发了一篇深度专业的评论,成了她 LinkedIn 上表现最好的帖子之一。 3、构建「颗粒化」的上下文仓库(LLM Context) 她提出了一个非常关键的观点:不要给 AI 喂大文件,要喂小文件。 - 她有数百个微小的 Markdown 文件。比如「公司概况」、「品牌指南」、「我的写作风格」、「课程 A 详情」、「课程 B 详情」。 - 她会在全局配置文件(http://Claude.md),在其中告诉 AI:如果我问业务问题,去查 business_profile.md 这个索引;如果我问私事,去查 personal_profile.md。 - 如果她家狗误食了东西问 AI 能不能吃,AI 只会加载「个人资料」,而不会去加载几万字的「市场渠道分析」,这样既省 Token 又能防止 AI 产生幻觉。 - 复盘机制:每次对话结束,她都会问一句:「Claude,今天你从我这学到了什么新知识需要记录到上下文文件里的?」让 AI 自己更新自己的「大脑」。 4. 增强型写作伙伴(而非代写机器人) 她非常反感 AI 生成的那种充满「塑料感」的文字(Slop),所以她坚持: - 实时事实核查:在 Obsidian 写稿时,终端里的 Claude 随时待命。她写一句,问一句:「我记得有这个研究结论,帮我查证下是否属实?」 - 风格审查(Reviewer):她让 AI 去学习她过去 10 年在 Product Talk 博客上的所有文章,生成了一份极其详尽的《写作风格指南》。现在她写完一段,会问 AI:「按照我的风格,这个开头能不能更抓人(Hookier)?」或者「帮我看看这段有没有掉书袋?」 - 错别字修正:她现在写稿时完全放飞自我,错字连篇也不管,最后让 AI 一键修正所有拼写错误,大大提升了「心流」的连贯性。 - 访谈转文章:她曾访谈了 11 个人关于产品工具的使用感受。她把这 11 份录音转录稿丢给 AI,让 AI 按照她的语气把它们转成一个个鲜活的案例故事,而她只负责写开篇和总结。 5、极客式的交互习惯 - /clear 命令:当 Claude 陷入逻辑死循环或开始胡说八道时,她从不纠结,直接敲 /clear 清理掉对话历史。因为她的所有上下文(背景资料)都在本地文件中,重新开启对话时 AI 依然能瞬间找回状态。 - 放弃 GUI:她几乎不去 Google 搜东西,也很少打开复杂的网页后台。所有的任务创建、信息汇总、竞品分析报告,全部在黑漆漆的终端里通过指令完成。 更多我打造个人 AI Infra 的相关分享,可以关注我和我的 Newsletter。

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12天前
豆包,我谢谢你。

我爸升职了,管上了几号人,开心坏了。
单位领导很早就想让我爸上任,
但要求是会用电脑做文档、打卡表、工资表,
我爸从来没搞过。

为此买了书,把我的旧笔记本也拿走私底下练习,
最近突然告知他学会了,也成功升职了。

老爸都被叫爷爷的年纪,自己看书、刷抖音学,不会的问豆包,回过头来很后悔自己没有耐心的教老爸,这件事尽让AI帮我做了。

对我爸来说,够用、好用,就是好工具。

再看自己闷头研究 Claude Code Skill 、Agent...
真想邦邦给自己两拳。
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13天前
推特逐渐变成了今日头条,还是即刻纯粹。
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15天前
没有人能一直高频高质的创作和学习,
偶尔也会用 Obsidian 记录一些情绪和碎片。
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16天前
所有知识管理的宿命:

剪藏很容易(1秒)
写一段理解很难(10分钟+)
提炼自己的观点更难(需要长时间思考)

现在AI直接轻易完成后两项。

但是,当你“存”的时候偷懒,“取”得时候就困难,
存的时候费点时间,用的时候越轻松。
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