AI探索指南
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- Notion Agent 全面解读：设计思路、功能边界、实践场景 | FLO.W 思流 - 专业 Notion 模板 | Notion 教程 | AI 效率工具
这篇文章应该是为数不多能把 Notion Agent 讲清楚的了，又没控制住篇幅，写了一万字有余。
Notion Agent 对我来说最大的价值就是，在我看到了自动化工作流的巨大潜力，以及清晰的实现路径时，我意识到，我真的一刻都不能再拖延了。
我必须认真地去思考我的工作流到底是什么，到底有哪些机械、重复的流程在耗费我的时间，到底可以怎样地去调整和优化，才能在有限的时间里完成更多的事情。
一旦想清楚了，Notion Agent 就该发挥作用了。即便没有编程能力，只要能把模糊的规则写成文档，它就大有可为。 
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有一天，我的哆啦A梦也会成为我的老师
提示词：
整体感觉
我想要一张超真实的照片，但内容又有点超现实。感觉就像一个孩子放学后，偷偷从教室门缝里看到一个神奇的景象：哆啦A梦竟然真的在空无一人的教室里，像个小老师一样，认真地准备着化学课。 整个画面要非常写实，但又充满了童话般的温馨和惊奇。
画面内容
主体： 哆啦A梦本人，活生生地站在教室的讲台前面，而不是画在黑板上。他看起来是立体的，有光滑的质感，就像动画里走出来的一样，但又完美地融入了这个真实的环境里。
人物细节：
哆啦A梦站在讲台旁，身体微微侧着，表情认真又亲切，仿佛在思考怎么给大雄他们讲课。
他的一只手拿着一根小小的教鞭，指向他身后的黑板。
他的黄色铃铛在教室的光线下有微微的反光，肚子上的四维口袋看起来鼓鼓的。
背景细节（黑板）：
他身后的黑板上，画着一幅用各色粉笔手写的化学元素周期表。这个周期表看起来就像是哆啦A梦刚刚亲手画上去的，色彩丰富，带有一点可爱的风格。
可以用不同颜色的粉笔（比如黄色、蓝色、粉色）来区分不同的元素区域，让整个画面色彩更丰富。
文字： 在黑板的顶上或者角落，用可爱的粉笔字体写上标题：“哆啦A梦的科学教室”。
环境与构图
场景： 一间普通的日本教室，桌椅摆放整齐，夕阳的余晖从窗户照进来，营造出一种安静、温暖的氛围。
构图： 画面比例是4:3。从学生的座位视角看过去，哆啦A梦和讲台在画面的中心位置。
前景： 画面最前面可以带到一两张学生的课桌椅，让视角更具代入感。讲台上可以放着一盒彩色粉笔和一个黑板擦。
风格和技术要求
风格： 照片写实主义。关键在于真实的环境和光影，与哆啦A梦这个动漫角色的奇妙结合。
光线： 温暖的午后自然光从窗户斜射进来，光线要自然地打在哆啦A梦身上，在他圆滚滚的身体上形成柔和的光影和高光，让他看起来有体积感，并且在他的脚边投下淡淡的影子，这能让他看起来更真实。
焦点： 焦点要清晰地对准哆啦A梦，黑板上的内容也很清楚，但前景的课桌可以稍微有点模糊。
千万不要出现！
不要让哆啦A梦看起来像个塑料玩具或模型，他得是活的。
不要有其他任何人物，特别是大雄、静香他们。
不要把画风变成动画截图或纯CG，一定要是照片的感觉。
构图要稳，不要用奇怪的低角度或鱼眼镜头。
颜色别太鲜艳，要符合真实光线下的色彩。 - 和国内顶尖公司宇数机器人/华为少年天才出品机器人
一起沟通一下~
30万一台的机器人，国内目前总共只有10多台
已经可以展厅介绍
和人类沟通，跳舞唱歌回答问题，打跆拳道
比起去年春晚进步很多
有趣智能，并且越来越实用 - 我未来的目标，拥有一支由多个AI员工组成的团队
所以我最近一直研究如何让AI Agent真正自己干活。
很快我就遇到了所有AI代理最致命的缺陷：失忆。
每次重启，上下文窗口一关，它就忘了一切，变成一个对自己项目一无所知的“新人”。
这导致它要么留下烂摊子，要么草草宣布胜利。
而Anthropic最近提出的框架给了我巨大的启发。
它的核心思想不是治好AI的“失忆”，而是为它打造一套外部记忆和工作流。
他们用了两个AI Agent，分工堪称绝妙：
初始化代理 (项目经理):
它不写代码，只负责把任务彻底拆解成详细的功能清单并建立 git 仓库。
这相当于为AI植入了项目的“长期记忆”。
编码代理 (轮班码农):
它每次“上班”，先读取清单和 git 日志来“恢复记忆”，
然后只专注完成一个功能，测试、提交。
这确保了AI拥有可靠的“短期执行力”。
关键不在于AI模型本身有多强，而在于我们设计的工作流有多聪明。
我已经按照这套思想植入到自己的项目中，感觉非常有用！
原文：
给你们翻译理解文章后共享出来： 
- 今天在公司给同事们做了一场简短的AI分享会，我说了一下我日常如何用AI的，同事们觉得都很有收获，在这里也分享给大家。
日常工具
聊天工具： ChatGPT，Gemini，Qwen
学习工具： NotebookLM
输出工具：YouMind
编程工具：后端Codex，前端Antigravity
图片工具：Nano Banana Pro，Lovart
如何使用AI
和AI聊天
在聊天之前我要先想清楚我要问的问题属于什么维度，这里参照四象限，看图片一。
根据维度来选择沟通的方式，比如我要AI帮我做个数据清洗，这属于共识区，我直接把数据给他，让他给我清洗一下，提取我要的结构就可以了。
这里有个小技巧，我们让AI回答的时候让他基于思维框架来回答会出奇的好，比如：
SMART，5W2H，黄金圈，第一性原理，金字塔原理，SWOT，奥卡姆剃刀，二八法则。
具体用法就太多了，我就不一一举例，大家可以给到AI让其分一些应用场景
写提示词
文本创作类
1. 先搜集相关资料，我会使用Deep Research，比如我要写一个儿童绘本提示词，我会让调研一下一个好的儿童绘本要有什么核心要素
2. 告诉AI我要写一个提示词，会提供什么，我需要得到什么，然后提供调研的资料，让其出一个结构化的元提示词
修改一下元提示词，然后去使用，把结果给到AI，说要改进的地方，不断迭代
图片类
找对标，然后发给AI，生成一个json的元提示词，限制800字，然后改里面的主体结构等等
基本能复刻90%
如果对于自己的目标比较模糊，我们要学会让AI对我们进行提问，就是让AI问我们问题，来理清目标再写提示词。
AI进行编程
遵循spec规范驱动开发的原则，先写PRD，然后技术文档，然后列计划然后开发，测试
1. 写PRD，我一般是通过和AI沟通，然后不断PUA ，就是说一下自己的需求，然后不看第一版，直接开始不断PUA，一般效果能好不少。图二
2. 使用aistudio的Build模式进行快速原型开发，只开发前端功能
3. 代码拉下来到Antigravity进行调优
4. 然后可以让写测试用例，使用 chrome-dev-tool MCP进行自动化测试
5.后端编写我会用提示词先总结一个文档文件夹，看图三，然后使用专有的规则，会先读取私域知识库，然后再进行开发。
这种代码采用率会很高，但是要求就是在架构层面需要提前设计好，反正宗旨就是上下文越清晰，越准确，AI生成的质量越好。
对于从0到1的项目，就直接按照Sepc规则，生成技术文档，然后一步一步执行
关于企业化落地方案
我了解到市面上就以下几类，比较火，大家可以从这里面找一些我们可以做的
问答类
主要是是企业内知识库问答和ToC的智能客服
审核类
合同审核，然后一些流程审核
写报告类
比如写PRD，研报，季度汇报，规划等等
问述类
TextToSQL这种，比如老板直接说一句要第一季度报表，会查询数据库这种
我觉得可以看一BISHENG这个产品，我觉得公司部署一个是非常好的
AI信息源
我的AI信息流主要来自于以下三个
1.Waytoagi飞书文档，Waytoagi应该是国内最大的一个AI社群了，知识库非常的全面
2. aibase 这个会有很多AI导航和新闻一体化的，中文友好
3.自己搭建了符合我个人需求的一个获取外网的AI最新信息的网站
三个链接都放在评论区了 - 年度企划
大概率要写一万字以上
可能要找几个朋友一起写 
