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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。
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
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
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
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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
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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
