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极简入门AI编程，实现工作任务批量化
你敢不敢相信，每天批量命名文件，批量整理图片的绝大部分工作都可以被自动化？
你相不相信，法律工作中的大部分体力劳动都可以自动化，不靠别人，只靠自己？
你敢不敢相信，连英文字母都认不全的你，也能用编程工具，编写脚本或者小工具搞定这些自动化任务？
下面以批量生成诉状为例介绍，只需要四步。
几乎不需要任何技术基础，新手小白也可以快速学会。投入产出不太高了，哈哈哈
1️⃣ 准备好要处理的文件
把要处理的文件放在一个文件夹中。
2️⃣ 下载AI编程工具。
推荐阿里巴巴开发的lingma
3️⃣ 直接对着AI说出你的任务。
打开Lingma，输入你想要完成的任务。就可以等待AI完成了。
注意：看到“运行”直接点运行
这一步AI可能会提示你没有安装什么，就让它自动安装。
4️⃣ 人工核查下结果
通过两种方法核查：询问AI是否严格按照要求完成任务了；自己手动打开文件核查。
如果发现有误，可以继续问AI。
走到这一步就算完成了✅
如果你工作中有类似的体力劳动、重复劳动，可以尝试下，有问题可以问我喔～
图片见mp.weixin.qq.com
你敢不敢相信，每天批量命名文件，批量整理图片的绝大部分工作都可以被自动化？
你相不相信，法律工作中的大部分体力劳动都可以自动化，不靠别人，只靠自己？
你敢不敢相信，连英文字母都认不全的你，也能用编程工具，编写脚本或者小工具搞定这些自动化任务？
下面以批量生成诉状为例介绍，只需要四步。
几乎不需要任何技术基础，新手小白也可以快速学会。投入产出不太高了，哈哈哈
1️⃣ 准备好要处理的文件
把要处理的文件放在一个文件夹中。
2️⃣ 下载AI编程工具。
推荐阿里巴巴开发的lingma
3️⃣ 直接对着AI说出你的任务。
打开Lingma，输入你想要完成的任务。就可以等待AI完成了。
注意：看到“运行”直接点运行
这一步AI可能会提示你没有安装什么，就让它自动安装。
4️⃣ 人工核查下结果
通过两种方法核查：询问AI是否严格按照要求完成任务了；自己手动打开文件核查。
如果发现有误，可以继续问AI。
走到这一步就算完成了✅
如果你工作中有类似的体力劳动、重复劳动，可以尝试下，有问题可以问我喔～
图片见mp.weixin.qq.com
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把1个案子做出100个的效果
飞行员平时要在模拟器里做大量应急训练，反复演练。
当一个飞行员掌握了越来越多的突发情况应对方案，形成肌肉记忆，才能够在真正飞行时，对突发情况应对自如。
律师（专业服务领域）也一样。将工作中的关键要点，拆解为一个个定式，不断复盘，才能在办案时最快找出应对方案。
然而，新手、实习生接触到的案件本就有限，可能还没有撑到出道那天，就饿死了，怎么办呢？
答案是，珍惜每一个案子（机会）。
把做1个案子，变成做100个的效果。
比如，拿到一个合同纠纷案。
假如改变合同签署人。后续的法律责任会怎样改变？如果对方不是企业而是个人呢？如果涉及第三方担保呢？
一个案子，在这样的推敲中，变成了十个、二十个不同的案子。
再从证据角度思考。
这份电子邮件为什么在这个案子里是关键证据？放在另一种事实基础上呢？
如果法官最关注的是这个细节，而不是那个细节，怎么应对呢？
从原告角度分析一遍，再从被告角度分析一遍，再从法官角度分析一遍。会是什么样呢？
任何一个个案，将其扩展为100个个案。
任何一个模板，拆解出变体。
任何一个常用工具，极其熟悉，可以高效使用。
这就把1个案子，做成100个的效果。
成长速度和做一个案子是一个案子的能一样么？
台前一分钟，台下十年功。
专业服务就像老中医，依赖经验，依赖口碑。
从1变成成100，加速成长，避免早早被淘汰，让自己走得更远。
飞行员平时要在模拟器里做大量应急训练，反复演练。
当一个飞行员掌握了越来越多的突发情况应对方案，形成肌肉记忆，才能够在真正飞行时，对突发情况应对自如。
律师（专业服务领域）也一样。将工作中的关键要点，拆解为一个个定式，不断复盘，才能在办案时最快找出应对方案。
然而，新手、实习生接触到的案件本就有限，可能还没有撑到出道那天，就饿死了，怎么办呢？
答案是，珍惜每一个案子（机会）。
把做1个案子，变成做100个的效果。
比如，拿到一个合同纠纷案。
假如改变合同签署人。后续的法律责任会怎样改变？如果对方不是企业而是个人呢？如果涉及第三方担保呢？
一个案子，在这样的推敲中，变成了十个、二十个不同的案子。
再从证据角度思考。
这份电子邮件为什么在这个案子里是关键证据？放在另一种事实基础上呢？
如果法官最关注的是这个细节，而不是那个细节，怎么应对呢？
从原告角度分析一遍，再从被告角度分析一遍，再从法官角度分析一遍。会是什么样呢？
任何一个个案，将其扩展为100个个案。
任何一个模板，拆解出变体。
任何一个常用工具，极其熟悉，可以高效使用。
这就把1个案子，做成100个的效果。
成长速度和做一个案子是一个案子的能一样么？
台前一分钟，台下十年功。
专业服务就像老中医，依赖经验，依赖口碑。
从1变成成100，加速成长，避免早早被淘汰，让自己走得更远。
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适合个人的AI，是把你的优点发挥到极致，而非纠结缺点
受教育影响，我们更偏向盯着自己的缺点，忽视优点。
总觉得自己不够好、没有优点。
但成年后，才发现，决定你高度的，不是你的缺点！
是把你的优点，发挥到极致！
AI出来后，对个人优点放大更明显。
你的智商、性格、知识结构、专业能力，会被 AI 极大地放大。
优点不同，使用 AI 的方式自然不同。
你的逻辑思维能力强，可以用 AI 建模，把你对某个案件的分析丢给AI，让其找出改进的地方。
你擅长感受环境，可以让AI模拟案件的各种情境，发现蛛丝马迹。
你有丰富的法律从业经验，可以把高手才明白的关键点输出给AI，帮你快速完成某项任务。
此时更需要注重自己的优点，无须纠结自己的缺点。
所以，用AI时，可以描述你的个人优势，例如“我是XX样的人，擅长XX，具备XX优势，在解决问题时，请基于我的这些特点给出最适合的方法”。
使用这个方法，你与AI的沟通，会越来越顺畅。
最终找到最适合自己的使用方式。
把个人优点用到极致，无关紧要的缺点，忽视吧。
受教育影响，我们更偏向盯着自己的缺点，忽视优点。
总觉得自己不够好、没有优点。
但成年后，才发现，决定你高度的，不是你的缺点！
是把你的优点，发挥到极致！
AI出来后，对个人优点放大更明显。
你的智商、性格、知识结构、专业能力，会被 AI 极大地放大。
优点不同，使用 AI 的方式自然不同。
你的逻辑思维能力强，可以用 AI 建模，把你对某个案件的分析丢给AI，让其找出改进的地方。
你擅长感受环境，可以让AI模拟案件的各种情境，发现蛛丝马迹。
你有丰富的法律从业经验，可以把高手才明白的关键点输出给AI，帮你快速完成某项任务。
此时更需要注重自己的优点，无须纠结自己的缺点。
所以，用AI时，可以描述你的个人优势，例如“我是XX样的人，擅长XX，具备XX优势，在解决问题时，请基于我的这些特点给出最适合的方法”。
使用这个方法，你与AI的沟通，会越来越顺畅。
最终找到最适合自己的使用方式。
把个人优点用到极致，无关紧要的缺点，忽视吧。
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发展速度快的人，这么干
发展速度快的人，不在于其他，在于自我迭代速度，特别是有高手指导你迭代。
有的人3年了还原地踏步，有的人3年迭代了10个版本，成长速度自然不同。
然鹅，现实生活中，碰到高手的概率很小，高手愿意指导你也看心情，即便愿意指导，次数也有限。
AI大模型出来后，就大不同了。
AI大模型一般能达到一个领域的平均水准。
比如，掌握法律从业者常见的基本问题，水平超过50%，甚至70%的从业者。
此时，你可以让AI充当XX律师、XX方面的高手，对你做某件事情进行打分，找出5-10个改进点。
你接着按照这些改进点改善，改善后反馈给AI，看下改善怎么样了，接下来可以继续迭代的3个点是什么？
如此以来，你获得的反馈由原来的1年3次，变成了1年N次，成长速度自然快乐。
比如让AI模拟庭审各种可能，你就可以快速迭代啦～
还有一个技巧，比如，你工作中，获得了一位高手反馈后，你可以写一个这样的提示词给AI：我是一位律师新手、一位管理新手、一位法务新手，我写了一份材料A，被一位上司修改后，给了我材料B。
请你仔细对比两份材料，为什么材料B比材料A更好？材料B的高手是如何思考的？要对比原文。你会恍然大悟！原来我要这么思考！如此一来，成长速度就快了！
发展速度快的人，不在于其他，在于自我迭代速度，特别是有高手指导你迭代。
有的人3年了还原地踏步，有的人3年迭代了10个版本，成长速度自然不同。
然鹅，现实生活中，碰到高手的概率很小，高手愿意指导你也看心情，即便愿意指导，次数也有限。
AI大模型出来后，就大不同了。
AI大模型一般能达到一个领域的平均水准。
比如，掌握法律从业者常见的基本问题，水平超过50%，甚至70%的从业者。
此时，你可以让AI充当XX律师、XX方面的高手，对你做某件事情进行打分，找出5-10个改进点。
你接着按照这些改进点改善，改善后反馈给AI，看下改善怎么样了，接下来可以继续迭代的3个点是什么？
如此以来，你获得的反馈由原来的1年3次，变成了1年N次，成长速度自然快乐。
比如让AI模拟庭审各种可能，你就可以快速迭代啦～
还有一个技巧，比如，你工作中，获得了一位高手反馈后，你可以写一个这样的提示词给AI：我是一位律师新手、一位管理新手、一位法务新手，我写了一份材料A，被一位上司修改后，给了我材料B。
请你仔细对比两份材料，为什么材料B比材料A更好？材料B的高手是如何思考的？要对比原文。你会恍然大悟！原来我要这么思考！如此一来，成长速度就快了！
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openai走得有点乱，自从前年技术牛人走了后，模型的命名都让人迷糊gpt-4.1，gpt-4.1-mini，gpt-4o。。。
claude路线很清晰，不是一上来搞多模态，而是专攻上下文，先攻克编程领域，利用编程去攻克医学、科研等一个个具体领域，拿到足够多的市场。
openai的api接口成为行业标准了，claude的mcp也成为行业标准了。
claude路线很清晰，不是一上来搞多模态，而是专攻上下文，先攻克编程领域，利用编程去攻克医学、科研等一个个具体领域，拿到足够多的市场。
openai的api接口成为行业标准了，claude的mcp也成为行业标准了。
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AI擅长总结模式，加上一句“总结XX背后反映的类似物理学一样的定律“。你会发现打开新世界大门。
比如这道高数题，AI总结：起点不重要，重要的是方向和迭代速度；要拉长周期看事情，没有拿到某个周期结果，影响下一个周期发展。
比如这道高数题，AI总结：起点不重要，重要的是方向和迭代速度；要拉长周期看事情，没有拿到某个周期结果，影响下一个周期发展。
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专业垂直账号/网站才有希望
用豆包搜索了一个眼镜有关的话题，豆包的参考两个来源，文章一看就像是AI写的。
www.hyyds.cn
www.luciffer.com
这两个网站的特点是：极其垂直（比如专门写眼镜、专门写装修、专门写怎么养蛋鸡）、大量页面被搜索引擎收录。
对于这类网站，实际上可以使用AI批量生成。关键是穷尽这类垂直需求的所有关键词、AI批量写、写得像人写的。
那么，如何让搜索引擎收录和AI抓取到呢？
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那么，如何让搜索引擎收录和AI抓取到呢？
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