AI探索指南

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  2. AI探索指南

    最后提醒一下，超级超级建议用 DeepSeek V4 模型来跑这个任务，千万别用 Claude Opus 4.7 或者 GPT 5.5 这种贵的模型，很不值当

    AI探索指南
    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…
    最后提醒一下，超级超级建议用 DeepSeek V4 模型来跑这个任务，千万别用 Claude Opus 4.7 或者 GPT 5.5 这种贵的模型，很不值当。

    这个 Skill 我专门为 DeepSeek V4 做过优化。和同事昨天今天测试了两天，感觉它在 DeepSeek V4 模型里一次性的生成效果比较好，最后才放出来。当然肯定还有一些小 bug，我会继续迭代。

    在 Claude Code 里用 DeepSeek V4 跑这个 Skill，一次任务有时候都不到一毛钱，成本极低。想知道怎么在 Cloud Code 中用 DeepSeek V4 的话，大家可以往前翻一下，我之前写过教程。

  3. AI探索指南

    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。

  4. AI探索指南

    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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  6. AI探索指南

    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

  8. AI探索指南

    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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  9. AI探索指南

    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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  10. AI探索指南

    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！