关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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音乐平台上的 AI City Pop 越来越多了，这是 AI 最会写的音乐类型，没有之一。
我说主题是 Yuki 变瘦了，想要夏天的感觉，想要都市的氛围，想要那种轻盈的状态。
涩谷路口，白色连衣裙，制作人的灵光一现。
有一瞬间我在想，如果有人听这首歌真的被打动了
那个感动是真的吗？
我说主题是 Yuki 变瘦了，想要夏天的感觉，想要都市的氛围，想要那种轻盈的状态。
涩谷路口，白色连衣裙，制作人的灵光一现。
有一瞬间我在想，如果有人听这首歌真的被打动了
那个感动是真的吗？
未来工作机会会越来越少，而自媒体将成为一个新的职业。
想到这点，我写了这首歌。
不是所有人都会失业，只是"雇佣"这个词正在消失。
未来不是没有工作，而是每个人都变成了自己的老板，也是自己的员工。
平台成了新的工厂，算法成了新的流水线。 我们不再投简历，我们投稿件。 我们不再等offer，我们等推送。
这首歌用法国香颂做底，因为我想要那种荒诞的浪漫感。
用最优雅的旋律，唱最魔幻的现实。
想到这点，我写了这首歌。
不是所有人都会失业，只是"雇佣"这个词正在消失。
未来不是没有工作，而是每个人都变成了自己的老板，也是自己的员工。
平台成了新的工厂，算法成了新的流水线。 我们不再投简历，我们投稿件。 我们不再等offer，我们等推送。
这首歌用法国香颂做底，因为我想要那种荒诞的浪漫感。
用最优雅的旋律，唱最魔幻的现实。
我的一鱼多吃...
用Claude Code做了个自动化写作的agent，写出来的公众号数据不错，于是就发了小红书
小红书数据又很好，于是又梳理了下构建的自动化写作流程，写了篇教程文章，数据又是很好...
所以，在这种情况下，干脆再作为视频选题，做了个教学视频发B站
我用过100多个mcp，90%的AI编程工具都在“造轮子”，但这15个MCP能让你真正效率提升10倍
自动读取Figma设计稿，直接调用前端组件库生成网页
自动修复GitHub Issue，并提交PR
自动连接Stripe，生成支付页面.....
以下是一个详细的介绍，附官方链接，一键部署👇
1.让AI“看见”并“构建”
Figma MCP：让AI读取设计稿，自动生成网页代码。 (Repo: https://github.com/MatthewDailey/figma-mcp)
Chrome DevTools MCP：让AI操作浏览器帮你调试。 (Repo: https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp)
shadcn MCP：AI可直接调用组件库。 (Repo: https://github.com/heilgar/shadcn-ui-mcp-server)
2.给AI“云能力”
AI的记忆是短暂的，但MCP可以连接数据库。
Neon MCP (Postgres)：让AI拥有免费的云数据库能力。 (Repo: https://github.com/neondatabase/mcp-server-neon)
Supabase MCP：AI可调用全套后端（数据库+认证）。 (Repo: https://github.com/NightTrek/Supabase-MCP)
3. 提交层面
GitHub MCP：AI连接仓库，自动读取Issue、修复Bug、提交PR。 (Repo: https://github.com/github/github-mcp-server)
Vercel MCP：AI一句话帮你把项目部署到线上。 (Repo: https://github.com/vercel/mcp-handler)
Cloudflare MCP：同上，提供部署、监控等能力。 (Repo: https://github.com/cloudflare/mcp-server-cloudflare)
4. AI的“知识”与“安全”
Contex7 / Ref MCP：让AI查询最新技术文档，解决知识库过时问题。 (C7 Repo: https://github.com/quiint/c7-mcp-server) (Ref Repo: https://github.com/ref-tools/ref-tools-mcp)
Semgrep MCP：AI写完代码后，自动调用它扫描安全漏洞。 (Repo: https://github.com/Szowesgad/mcp-server-semgrep)
5.打通“商业闭环”
Stripe MCP：AI自动获取商品信息、生成支付链接，跑通收款流程。 (Repo: https://github.com/atharvagupta2003/mcp-stripe)
Replicate MCP：需要配图？AI自动调用文生图模型生成。 (Repo: https://github.com/deepfates/mcp-replicate)
如果对大家有帮助，记得点个赞支持下哦，谢谢大家🙏
自动读取Figma设计稿，直接调用前端组件库生成网页
自动修复GitHub Issue，并提交PR
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1.让AI“看见”并“构建”
Figma MCP：让AI读取设计稿，自动生成网页代码。 (Repo: https://github.com/MatthewDailey/figma-mcp)
Chrome DevTools MCP：让AI操作浏览器帮你调试。 (Repo: https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp)
shadcn MCP：AI可直接调用组件库。 (Repo: https://github.com/heilgar/shadcn-ui-mcp-server)
2.给AI“云能力”
AI的记忆是短暂的，但MCP可以连接数据库。
Neon MCP (Postgres)：让AI拥有免费的云数据库能力。 (Repo: https://github.com/neondatabase/mcp-server-neon)
Supabase MCP：AI可调用全套后端（数据库+认证）。 (Repo: https://github.com/NightTrek/Supabase-MCP)
3. 提交层面
GitHub MCP：AI连接仓库，自动读取Issue、修复Bug、提交PR。 (Repo: https://github.com/github/github-mcp-server)
Vercel MCP：AI一句话帮你把项目部署到线上。 (Repo: https://github.com/vercel/mcp-handler)
Cloudflare MCP：同上，提供部署、监控等能力。 (Repo: https://github.com/cloudflare/mcp-server-cloudflare)
4. AI的“知识”与“安全”
Contex7 / Ref MCP：让AI查询最新技术文档，解决知识库过时问题。 (C7 Repo: https://github.com/quiint/c7-mcp-server) (Ref Repo: https://github.com/ref-tools/ref-tools-mcp)
Semgrep MCP：AI写完代码后，自动调用它扫描安全漏洞。 (Repo: https://github.com/Szowesgad/mcp-server-semgrep)
5.打通“商业闭环”
Stripe MCP：AI自动获取商品信息、生成支付链接，跑通收款流程。 (Repo: https://github.com/atharvagupta2003/mcp-stripe)
Replicate MCP：需要配图？AI自动调用文生图模型生成。 (Repo: https://github.com/deepfates/mcp-replicate)
如果对大家有帮助，记得点个赞支持下哦，谢谢大家🙏
近期招聘有感：
1.是否在做AI 真的太明显，思维方式和精神状态都完全不一样
2.厉害的产品经理都是人手一个 side project
3.“我已经在你楼下了”真的会让人无法拒绝见面
4.小红书是非常有效的收简历渠道，但首图和文案一定要对味
5.聊到对的人，会感觉能摸到时代的脉搏
1.是否在做AI 真的太明显，思维方式和精神状态都完全不一样
2.厉害的产品经理都是人手一个 side project
3.“我已经在你楼下了”真的会让人无法拒绝见面
4.小红书是非常有效的收简历渠道，但首图和文案一定要对味
5.聊到对的人，会感觉能摸到时代的脉搏
凌晨十二点，Codex 还开着，服务器日志在刷屏。
本来只是想给1024程序员节写首应景的歌，结果写着写着就搞了一个小时。
整首歌的核心就是"因果"两个字。
写码得码，调试得Bug，这就是程序员的因果循环。
你今天用 AI 偷的懒，明天会变成Bug找上门。
你今天欠的技术债，上线后一定会还。
但最残酷的因果是什么？
老板让停止加班，但deadline在那里。
这不是老板的因果，这是整个行业的因果。
所以Outro写的是"明天还会继续"。不是认命，是接受这个循环，然后在循环里找到自己的节奏。
致敬所有在因果循环中写代码的修行者。
1024快乐。
本来只是想给1024程序员节写首应景的歌，结果写着写着就搞了一个小时。
整首歌的核心就是"因果"两个字。
写码得码，调试得Bug，这就是程序员的因果循环。
你今天用 AI 偷的懒，明天会变成Bug找上门。
你今天欠的技术债，上线后一定会还。
但最残酷的因果是什么？
老板让停止加班，但deadline在那里。
这不是老板的因果，这是整个行业的因果。
所以Outro写的是"明天还会继续"。不是认命，是接受这个循环，然后在循环里找到自己的节奏。
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IROS
1，数据还是数据，不管sim还是real或者generate都在融合。看到很多数据采集和标注的铲子公司
2，算法上进展不是很明显
3，还没有人讨论芯片
4，本体上有几个比赛，可能星尘的绳驱和电机的关节模组又有一些讨论。绳驱本体响应快，效果确实不错但是寿命和一致性还是无法解决
5，灵巧手，现在能打的（sharpa也不算）还没有看到
6，各种触觉路线，皮肤or视触觉更看好视触觉
1，数据还是数据，不管sim还是real或者generate都在融合。看到很多数据采集和标注的铲子公司
2，算法上进展不是很明显
3，还没有人讨论芯片
4，本体上有几个比赛，可能星尘的绳驱和电机的关节模组又有一些讨论。绳驱本体响应快，效果确实不错但是寿命和一致性还是无法解决
5，灵巧手，现在能打的（sharpa也不算）还没有看到
6，各种触觉路线，皮肤or视触觉更看好视触觉
⭕ 笨办法用 AI 之 5W2H
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今年盯着腾讯元宝用，日均 2 小时，基本上取代了以前读书、微信群聊、看知乎的碎片时间。
用法很简单，就是 5W2H。
Why：为什么事而问？先从自己的控制圈的事情问，然后是影响圈，少量关注圈。由近及远。太远的事情，知道再多也用不上，只会积压一堆答案，问了也白问。近处的事情，和自己密切相关的事情，问了之后，用在认知上，豁然开朗，用在行动上，立马有反馈。如果觉得不知道该和 AI 聊什么问题，就先把焦点回到当下（此时，此地，此我），看看自己有哪些不满的、感到麻烦的、痛苦的，最好的问题不是来自别人的，而是从自身生长出来的，不是来自好奇，而是来自痛苦。
What：问什么？我一般对一件事会先提取一个概念，然后盯住这个概念追问，其中穿插这件具体的事，这样就能从本质而不是现象上弄清楚这件事。如果不知道问什么概念，直接问事情也行，平时和朋友怎么聊天，和 AI 也怎么聊。或者先描述事情，让 AI 用一个大众常见且精准的概念来描述这件事的本质。
How：怎么问？把常用的提示词分为组块，在手机和电脑输入法中，为各个组块设定快捷键，比如 `z+26个字母`，就可以放 26 个常用组块，像乐高积木一样，拼出各种提示词。What 里面的事情与概念像食材，不同食材拿到厨房里，都由这些炊具组合来处理，不同食材需要不同提示词炊具。
Where：问完之后，下一步做什么，放到哪里去？如果只是问，然后看完回答后就关掉，和读网络小说也没什么区别。这些回答要有个去处，我设定的统一去处是 Obsidian。往 Obsidian 里面放什么呢？一般是三种信息：一种是清单，把 AI 回答中对我有用的信息提取出来，写一份主题清单，每份清单 20 条，不超过 2000 字；一种是把每个对话里问的好问题，都放到一份表格里，按时间顺序记，再打上不同主题标签；还有一个是把 AI 对我本人的分析与理解，说的精准的，单独摘出来，放到《个人自传》中，便于我认识自己，也便于后续和 AI 对话时发给它，提供更个性化的答案。这个环节，一周集中处理一次。
Who：对于记录在 Obsidian 里的清单和问题，有一类标签是 Who，即自己照顾与关注的人名字，每一条笔记、每一份经验，可以用于身边的哪个人。因为问 AI 是为了获取知识，获取知识是为了行动，行动是为了给人创造价值，而人类那么多，自己的时间与资源是有限的，优先要做的是照顾好自己、伴侣、孩子、父母，再外面一圈是团队、客户、供应商，有余力再涉及其他，但是大多数人，照顾好自己和身边几个人，已经用尽全力了。
When & How Much：When 是什么时候问？不分时候，随地大小问，万事不决，先问 AI。How Much 是每天聊多久，聊几条？这个也没有严格限制，有碎片时间都可以用上，一般每天可以问至少 10 个问题。有时候，脑子里想到某个问题，但是没时间问，先在手机速记中记下来，格式如 `问AI：xxxx？`，待有空了再挑出来问，或者把同一类问题放到一个对话里进行追问。问不在多，关键在于持续，把和 AI 聊天嵌入日常生活中，成为生活方式的一部分。
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今年盯着腾讯元宝用，日均 2 小时，基本上取代了以前读书、微信群聊、看知乎的碎片时间。
用法很简单，就是 5W2H。
Why：为什么事而问？先从自己的控制圈的事情问，然后是影响圈，少量关注圈。由近及远。太远的事情，知道再多也用不上，只会积压一堆答案，问了也白问。近处的事情，和自己密切相关的事情，问了之后，用在认知上，豁然开朗，用在行动上，立马有反馈。如果觉得不知道该和 AI 聊什么问题，就先把焦点回到当下（此时，此地，此我），看看自己有哪些不满的、感到麻烦的、痛苦的，最好的问题不是来自别人的，而是从自身生长出来的，不是来自好奇，而是来自痛苦。
What：问什么？我一般对一件事会先提取一个概念，然后盯住这个概念追问，其中穿插这件具体的事，这样就能从本质而不是现象上弄清楚这件事。如果不知道问什么概念，直接问事情也行，平时和朋友怎么聊天，和 AI 也怎么聊。或者先描述事情，让 AI 用一个大众常见且精准的概念来描述这件事的本质。
How：怎么问？把常用的提示词分为组块，在手机和电脑输入法中，为各个组块设定快捷键，比如 `z+26个字母`，就可以放 26 个常用组块，像乐高积木一样，拼出各种提示词。What 里面的事情与概念像食材，不同食材拿到厨房里，都由这些炊具组合来处理，不同食材需要不同提示词炊具。
Where：问完之后，下一步做什么，放到哪里去？如果只是问，然后看完回答后就关掉，和读网络小说也没什么区别。这些回答要有个去处，我设定的统一去处是 Obsidian。往 Obsidian 里面放什么呢？一般是三种信息：一种是清单，把 AI 回答中对我有用的信息提取出来，写一份主题清单，每份清单 20 条，不超过 2000 字；一种是把每个对话里问的好问题，都放到一份表格里，按时间顺序记，再打上不同主题标签；还有一个是把 AI 对我本人的分析与理解，说的精准的，单独摘出来，放到《个人自传》中，便于我认识自己，也便于后续和 AI 对话时发给它，提供更个性化的答案。这个环节，一周集中处理一次。
Who：对于记录在 Obsidian 里的清单和问题，有一类标签是 Who，即自己照顾与关注的人名字，每一条笔记、每一份经验，可以用于身边的哪个人。因为问 AI 是为了获取知识，获取知识是为了行动，行动是为了给人创造价值，而人类那么多，自己的时间与资源是有限的，优先要做的是照顾好自己、伴侣、孩子、父母，再外面一圈是团队、客户、供应商，有余力再涉及其他，但是大多数人，照顾好自己和身边几个人，已经用尽全力了。
When & How Much：When 是什么时候问？不分时候，随地大小问，万事不决，先问 AI。How Much 是每天聊多久，聊几条？这个也没有严格限制，有碎片时间都可以用上，一般每天可以问至少 10 个问题。有时候，脑子里想到某个问题，但是没时间问，先在手机速记中记下来，格式如 `问AI：xxxx？`，待有空了再挑出来问，或者把同一类问题放到一个对话里进行追问。问不在多，关键在于持续，把和 AI 聊天嵌入日常生活中，成为生活方式的一部分。
起因是，我在搜索“AI产品的 PRD 怎么写”时，翻了十几页发现一个能用的内容都没有！
这太恐怖了，哪怕你搜模型微调、模型部署，都能找到大量实践教程，但是关系产品命脉的 PRD 竟然没有
于是我结合自己的经验&认知，拿字节一个非常优秀的 Agent 项目反推写了一个模版。
希望能给大家思考一些“抓手”
PRD文档地址：https://bytesmore.feishu.cn/wiki/KP5ywyaKyiLmQrk3atrcIG2tnrz
选用此框架的思路：https://mp.weixin.qq.com/s/zWCxhTHFLn-G7cOPY1vHNA
