AI探索指南

  1. 刚刚把自己调了很久的一个长文转 Slides 的 Skill 正式开源了,大家可以去用

    刚刚把自己调了很久的一个长文转 Slides 的 Skill 正式开源了,大家可以去用。

    简单介绍一下这个 Skill 的功能。输入一篇长文,可以是文章链接、PDF 或者其他格式的文件都行。它会从一个资深用户的视角去阅读这篇文章,找出其中关键的思考、洞见和判断,呈现到 Slides 当中。

    最近两个多月,我每天都在用,效果非常好。

    https://github.com/gainubi/note-slides

    今年我自己养成了一个习惯。这个时代每天信息真的太多了,所以我在刻意调整自己的阅读方式。思路是每天精读一篇长文,这可能比水过地皮湿地读很多碎片文章要好很多。

    精读完长文之后,我会让通过这个 Skill 生成一份 Slides,把它当成复习的资料。

    我们自己读长文,是跟着作者的思路从头读到尾。但读完合上文件,过几天再回想,留下的往往是几个零散的印象,整体的骨架反而模糊了。

    AI 做的 Slides 笔记是另一种视角。它把文章俯瞰一遍,把核心论点、几层递进、最后的判断都拎出来摆在那里。我自己读是地面视角,Slides 是地图视角。两个角度合起来,堪称完美啊。

    所以我的文件夹里现在堆了很多这样的 Slides 页面,一篇精读文章对应一个页面,方便随时回去复盘。

    之所以做成 Slides 这种方式,是因为我觉得它特别适合复习。

    一页一页翻过去,每一页就是一块明确的信息。看完一页,可以停一下,让自己消化。AI 帮我们总结的都是重要信息,所以我能有足够的时间留白,通过鼠标左右键翻到上一页、下一页。读起来非常有趣,效率还很高。

    这个 Skill 还在迭代中,目前它生成的 Slides 一共分三部分:

    第一部分是总览。
    第二部分会线性递进的展开核心信息。
    第三部分是总结关键观点。

    通过这 30 页左右的 Slides,文章中最值得消化的信息基本就提炼出来了。

    目前,我的使用场景主要有两个:

    1、对于有信息负担的长文,可以让它跑一下 Slides,快速过一下核心信息。
    2、 读完长文之后通过 Slides 做复习。

    这里特别建议把所有 Slides 都放到同一个文件夹里。这个 Skill 的设计是一个 Slides 就是一个独立的 HTML 页面,所以只要命名好,放到一个固定文件夹里,任何时候都可以回去复习,或者重新了解。

  2. 昨天 聊了一个家装行业的需求!

    昨天 聊了一个家装行业的需求!
    设计公司需求:
    在客户没下单之前,很多客户要求看看图的这个需求,做一个方案(或者草图)出来!
    之前他们画图需要 4~5 天
    我做一个 skill 过去,可以从一个户型图开始,分析户型(提供情绪价值)然后建议风格,做 3 种或者更多的风格给客户看,各个房间多角度。
    然后家具的选择,我让一个agent 去 taobao跑 购买链接回来!
    然后……output 一个 png 长图或者 html
    ——————
    反正大概就是:
    可运行的 .py/.js脚本
    人物边界
    分工的 Agent
    input/output格式和约束
    硬约束
    质量标准
    校验脚本
    错误处理脚本
    README
    ——————
    Voice Input 一堆之后,然后优化迭代几个版本之后输出的结果!
    ——————————
    一个强大的终端,加上一套你写好的 Skill,就是一个完整的、高度可用的工作流……

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  3. 很多朋友问我们招不招35岁以上的人

    很多朋友问我们招不招35岁以上的人
    我都会说:我们其实还蛮喜欢35岁的年轻人的
    经验丰富,心态年轻,谁不喜欢呢?

    什么是心态年轻呢?
    就是在内心深处还相信,自己的成长空间至少还有100倍
    就是在内心深处想去彻底改变这个世界

    而不是我已经35岁了,我就这样了,世界已经糟糕这么多年了,世界就这样了,我这份工作还不错,我不喜欢但安稳,就凑活干吧…

    有的人35岁了,依然年轻
    有的人还没到35岁,就已经老了

  4. 今天的咖啡意外好喝

    今天的咖啡意外好喝。
    比较可惜的是,在优化内置 Mobile TTS 上毫无进展。同时并行三个优化项目,把 Claude Code 的 5h 用量干满了。
    强行出门晒太阳中...
    想起来去年的年度总结都没写,而去年恰恰是这不上班 5、6 年来收获最大的一年。无论是内心还是财富。
    这个“年🐔”,AI 加持,一切都在 AI Native 化,而我... 竟然希望,多晒太阳,多睡好觉。
    希望人人可以。

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  5. 我会AI,却被一个卖提示词的人上了一课

    我会AI,却被一个卖提示词的人上了一课
    昨晚刷抖音,刷到一个直播间。
    屏幕里,主播正在演示用AI生成门头招牌——输入几行提示词,几秒钟,一张3D店铺门头图就出来了。弹幕里有人在问"好不好用",有人已经在下单。
    ¥290.6。已售200+。
    我盯着这个数字,愣了一会儿。
    不是因为震惊,而是因为羞愧。
    那一刻我意识到:我瞧不上的东西,正在赚我不敢想的钱
    我接触AI有段时间了。Flux、ComfyUI、即梦、豆包……这些工具对我来说早就不陌生。
    说实,主播演示的那些效果——3D门头、文化墙、海报logo——对我来说真的没什么技术含量。打开即梦,输一段描述词,三分钟搞定。
    所以我的第一反应是:这也能卖钱?
    但接下来我算了一笔账。
    一场直播卖10单,290块一单,就是2900。一个月30天,哪怕只有一半的晚上在播,月流水将近4万。刨去平台抽成、偶尔退款,保守估计月入两三万,完全可能。
    我会这个技术。他也会这个技术。但他在赚钱,我在点赞。
    这里面的差距,到底在哪?
    我们犯了一个傲慢的错误:把"我会了"等于"不值钱"
    学会一个AI工具之后,很多人(包括我自己)会陷入一种奇怪的鄙视链逻辑:
    "这东西这么简单,谁不会?" "提示词而已,有什么好卖的?" "花钱买这个的人,是不是被割了韭菜?"
    但这个逻辑有一个致命的漏洞:
    "你会"和"别人会"之间,隔着一个巨大的信息差。
    那个直播间里下单的人,不是傻子。他们是广告公司的员工、是想给自己小店做个招牌的老板、是刚入行的设计师。他们不缺钱,缺的是时间和一个"直接能用"的解决方案。
    290块,对他们来说买的不是提示词,是省掉自己摸索三天的沉没成本。
    你觉得不值钱,是因为你已经会了。但你会了,不代表市场不需要。
    会AI的人,正在被不懂AI的市场养活。
    而那些在市场里赚到钱的,往往不是最懂AI的人——是最懂"把AI卖给不懂AI的人"的人。
    这一课,我刷了一晚上抖音才想明白。
    你呢?

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  6. 150元三小时机器人保洁体验:

    150元三小时机器人保洁体验:
    1.盘式机器人底座宽50cm。重数百公斤。需要货拉拉和一个工程师保姆才能上门;
    2.屁股后面插着4K无线投屏设备,连着5G路由。大部分操作可以认为均为远程遥操完成;
    3.叠一件衣服要10分钟以上(笨拙到不像遥操);
    4.叠好的衣服如图;
    5.真实世界里第一次两个机器人同框一起工作;
    6.工程师除了两次机器人卡机时负责调试和重启,主要工作就是在后面盯着这个急停按钮;
    7.“附赠”的保洁阿姨兢兢业业让这次体验的下限极高。

    简单总结:敬畏真实世界,它跟实验室里完全不一样。具身智能进家庭还有至少5-8年路要有。

    火线录完了体验播客,包括所有体验细节,正在库库剪辑中,敬请期待!

  7. 美国出现一个离谱的 AI 媒婆——Keeper AI

    美国出现一个离谱的 AI 媒婆——Keeper AI。
    普通交友软件的成功率大概 万分之一,
    而 Keeper AI
    给出的数据是:
    10 次第一次约会,就有 1 次走向婚姻。
    它的模式也很疯狂:
    女生 100% 免费,
    男生可以签一个 5 万美元的婚姻对赌协议。
    只有当 AI 帮你找到对象,并且:
    - 结婚
    - 或同居超过 18 个月
    - 或一起生孩子
    才需要付这 $50,000。
    如果没成功?
    一分钱不用交。
    更特别的是:
    它 不给你刷照片。
    注册时要回答 100+ 深度问,
    AI 从 800 多个维度分析性格、价值观和生活方式。
    先用 AI 筛掉 几十万人,
    再由真人红娘复核,
    最后才安排 一次线下见面。
    以前的交友软件
    靠你 一直单身赚钱。
    而 Keeper 的逻辑是:
    帮你结婚,然后失去一个客户

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  8. 早已经毕业的学生,不管发生了啥,你武汉大学搁这儿声明个锤子呢?小米汽车出事故你是不是也道个歉?不可思议的公关操作,从价值观到管理能力再到网感,草台班子一塌糊涂

    早已经毕业的学生,不管发生了啥,你武汉大学搁这儿声明个锤子呢?小米汽车出事故你是不是也道个歉?不可思议的公关操作,从价值观到管理能力再到网感,草台班子一塌糊涂

  9. 我发现大多数人并不是真的信仰 AGI

    我发现大多数人并不是真的信仰 AGI
    包括了 AI 圈子的人和真金白银投了 AI 的投资人
    怀疑 AGI 无法达到,只是个概念
    怀疑 AGI 只是生产力过剩,不会产生新需求
    怀疑 AGI 只是取代原有劳动,不会产生新机会
    怀疑 AGI 只能是很窄的几个领域,不能泛化到全人类

    满脑子都是历史,都是教训,都是周期
    沉浸在人类过去的线性推演里,跳不出来
    大家信念不同,其实也聊不到一起