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AI工作流
你探索出了哪些AI辅助工作的思路，来这里和即友们分享，一起提升工作效率！
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动态
- 离开鹅厂裸辞，全职投资的第400天。
最大的变化不是资产（25年目前账户盈利95%+），而是建立了一套自己的“投资决策系统”。
作为前PM，最受不了的就是“凭感觉”。于是我把巴菲特和芒格及段永平的思维框架梳理了几遍，把他们的思维模型，封装成了一套AI SOP。
核心工作流：
海选 (Screening): 用Python脚本批量筛选，只留下连续5年ROE > 15%，且现金流健康的公司。
尽调 (Due Diligence): 用10条黄金Prompt，让DeepSeek/ChatGPT做深度定性分析，覆盖护城河、管理层、定价权等，并进行量化打分（见图2）。
估值 (Valuation): 通过尽调的公司，才配进入我的DCF模型，计算出“击球区”。
这套“机器人纪律”跑了一年，最大的好处是内心平静，能过滤掉99%的市场噪音。
Building in public，我选择在即刻发第一篇分享。算是个小小的里程碑。
我把核心的【价值投资尽调10问Prompt】模版v1.0整理了出来，感兴趣的朋友可以评论区交流，我们一起把它打磨成v2.0
#独立开发者 #复利人生 #AI工作流 #价值投资
8 184 - 2025年可以说是AI 全方位嵌入生活工作的一年。AI完全改变了我的工作流，从打字（90%的打字是typeless写的），开会（granola 完成会议记录，notebookllm 完成存档），到agent 做项目、背调、写brief、文案等等执行上的事情。业绩上，我以一个非常小的团队，做到了百万美金级别利润。在2022年大概需要15个人完成这些活儿，完成差不多的利润。
所以我想记录一下，过去这一年来：作为营销增长一线从业者，AI 如何重构了我的工作流——它到底替代了什么？放大了什么？
首先我认为，AI 现在是一个“审美到执行”的翻译。它不替代审美，但让审美更容易被表达、被复制、被执行。
创始人的审美是品牌的核心。这件事情是不分行业的，我一直负责营销和增长，在消费品阶段，我做过3年内从百万到几个亿级别的营收，团队从20人扩张到200多人；做marketing agency 服务消费从国际大牌到新兴消费品牌服务了不少，经历过上市公司品牌转型到新兴品牌从0-1，到crypto 行业, 客户从defi 到链到rwa，从早期到几千万美金融资到上大所的全过程。
看上去跨度很大，市场也不一样，平台不一样，媒介也不一样，从国内市场到海外市场，公司文化，但核心做的事情都是讲故事，无论这个故事是卖产品还是卖未来预期，只要是故事，就有一个内核，内核到延伸出来的所有东西，就是“审美的传递系统”。而这个审美，是创始人本身决定的。
作为老板需要想清楚品牌的哲学，由品牌哲学去引导品牌应该采取的动作。基本分三件事：
1. 提出清晰的品牌哲学，以此引导品牌的所有动作，包括产品研发。
2. 找到人，筛选人，确保核心员工能够深度理解并认同这一品牌哲学
3. 将品牌哲学贯彻在员工的日常工作当中，也就是对齐。
而这背后就是沟通成本。沟通成本有几个困境：
(a) 创始人往往“擅长判断”，能判断对错，但东西做出来才知道对不对。
(b) 员工的职场经验对理解老板的需求有非常大的影响。但往往早期的团队并没有办法找到最好、最资深的人，所以跟员工的沟通非常耗费时间。
(c) 对于越抽象的词汇，如何执行到事情中，员工越难精准对齐老板的需求。
因此大量的时间耗费在理解、沟通、对齐、返工这些事情上。
对这件事情我有很多的体感，举个小例子，最早在做消费品牌时，团队增长很快，在很短的时间内从几十人扩张到几百人。随着这种快速扩张，问题也来了：创始人的审美往往依赖一两个核心员工实现，这几个员工贡献了70%核心爆款的打造，无法被更多的团队成员理解。创始人需要投入大量时间，亲自把控每一个展现在用户面前的物料，从包装到海报修改。这种现象我称之为“创始人个人意志的延伸和确认”，因为如果不亲自确认，品牌就会在扩张中被稀释。
但AI 改变了这个过程，虽然现在还不完全，但效率大大提高了。AI 用更快迭代方式消除模糊。所以我前面说“AI 现在是审美到执行的翻译”。
放在我自己的工作流当中，我们服务一个项目，过去最花时间的是了解品牌，非常深度丰富的了解，包括背景调查和竞品分析。我们需要研究品牌之前写过的所有物料，以及创始人个人的 Twitter，分析他们与市场沟通的语调和姿态，还要研究竞争品牌和现状。然后再把故事提炼出来放在契合的目标市场上，匹配市场偏好的叙事。你需要想清楚品牌的哲学，由品牌哲学去引导品牌应该采取的动作。有的项目就是需要宏大叙事，有的项目需要剑走偏锋，有的喜欢蹭流量，这些方式都有存在的道理。
Agent 的使用在背景调查研究上帮我们节约了非常多的时间（当然非常感谢我所在的是一个开放的市场，主要的内容阵地是推特和medium，YouTube，还没试过小红书和抖音）。其次在产出内容方面，可以有更多的内容，更快的筛选，更快的对齐。营销没有标准答案，但是更快的对齐和尝试代表更快的反馈和迭代。
我一直觉得，好的市场团队，就像在演奏交响乐，市场资源、内容、KOL 渠道、社交媒体、投放，都在不同的时间点出现。品牌在什么时候讲什么样的故事，用什么样的资源去讲，包括强弱、密度、留白，这些都是品牌的一部分。优美的音乐是有节奏的，会让用户觉得舒服自然，而不会激发他们厌烦的心理。 以往因为资源问题以及执行效率的限制，没办法把很多想法都演练一遍。但 AI 的出现，给了更多的迭代速度、空间和选择。 未来 AI 大概率会实现这种能力的“平权”。
AI 让我把精力聚焦在更有效的地方：
1. 思考如何讲述品牌故事。
2. 搭建由 AI 调优的执行工作流。
策略、创意到体验迭代，都可以用agent 来系统化与编排化。AI 让审美更容易被表达、被复制、被执行。我的团队目前就是这个模式未来可以普及的例子。AI确实会重塑整个营销咨询投放行业。a16z 在讨论 GenAI 对营销与销售的影响时提到一个非常关键的趋势：营销从“人手做内容”迁移到“人做审核与决策”，工具（甚至 agents）承担越来越多执行与编排。现在我就在这个阶段，接下来的 Automated Marketing Team 我相信也很快到来。
虽然AI 一定会代替我的工作，但是我还是热烈的欢迎这个时代到来。并且希望热烈的投入和拥抱这个趋势，找到我新的角色。
#AI工作流17 72 - 最近小红书流行的一种手写潦草笔记封面，基本都是爆款（点赞收藏 3 万+，转发 1000+），
提示词给到大家👇
来自YouMind的用户分享
小红书手写封面（3:4 竖版）【最大视觉面积】
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小红书手写封面（16:9横版）
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#提示词工程
#AI工作流
#AI的神奇用法
30 010 - YouMind 群里的用户太有才了
最近的图片和网页产出质量都很惊人
我要来了一个Shortcut大家安装来试试看
youmind.com
不够的话我再去多要几个 哈哈哈～
#AI工作流
#AI的神奇用法
#提示词工程
29 13 - 12 61
- 00:2715 42
- XXX Lab团队招募⁉️
🔥【我们在找谁】
产品端
有独特的思维方式，深刻的用户体验设计，敏锐的需求洞察，能从第一性原理出发思考问题，对 AI 能力边界充满探索欲，关注全球发展趋势。
技术端
强落地能力，好奇心强，愿意探索 AI 的实际应用极限，能在不确定中快速迭代。
运营端
思路开阔，脑洞丰富，对海外市场感兴趣或有实战经验，能在资源不足的环境下创意突破。
共同特质
有想法 + 有能力 + 有执行力，愿意在 AI 时代的组织实验中一起探索。没有产品或者已经有产品的同学我们一样欢迎。
[彩虹R]【你将获得什么】
学生/实习生轨道
- 项目补贴 —— 有竞争力的志愿者实践项目补贴
- 高质量成长 —— 深度参与 AI 前沿项目，与行业大咖近距离交流互动
- 专业证明 —— 实习证明、志愿者证书、行业参与认证
- 人脉积累 —— 结识志同道合的创业伙伴，成员遍布国内外
- 一手信息 —— 打破信息差，获取 AI 领域最新资讯与洞察
- 从零到一 —— 参与设计并实现自己想法的 AI 产品，专业团队深入陪跑，获得技术指导与资金支持
- 国际机会 —— 表现优秀者可获得机票、酒店等奖励
- 求职加速 —— 简历优化、面试辅导、求职推荐
- 收益分配 —— 参与项目的利润提成
技术合伙人轨道（可副业）
- 经济回报 —— 项目利润提成分配
- 高质量协作 —— 深度参与 AI 项目初创全流程
- 事业发展空间 —— 广阔的业务拓展与晋升空间
- 生活与工作平衡 —— 灵活的协作模式，工作与生活相融合
- 优质团队 —— 与志同道合的 95 后创业伙伴协作拥有轻松的工作氛围
- 一手洞察 —— 打破信息差，获取 AI 领域最新信息与发展方向
- 产品赋能 —— 从零到一打造自己想法的 AI 产品
- 全球网络 —— 团队遍布国内外，优秀者有国际项目与奖励机制
- 利润分享 —— 与项目成长绑定的收益模式
💗【为什么选择我们】
不是传统公司 —— 我们是一个真实的 AI 时代组织形式实验
不只是做产品 —— 我们在验证新的协作方式、分配方式、成长方式
不为了融资而融资 —— 我们在用实际产品与数据说话
不是一个人的舞台—— 这是一个团队、一个社群、一个生态的共同冒险
V：XXX_SxoxoR
#提示词工程 #AI工作流 #AI的神奇用法
5 01 - 拥有AI工作流的团队，效率是普通团队的10倍。
下午帮一家上海国际教育团队做内训，现场搭建了一套AI内容生产闭环。
没讲虚的，直接跑通了四个关键动作：
1. 批量提取对标账号内容
2. 拆分爆款文案的底层结构
3. 训练专属的爆款AI创作助手
4. 掌握与AI的高效提问技巧
一套组合拳下来，把原本一下午的工作量压缩到了几分钟。
客户看完演示后的反应很真实：太狠了，以前我们只用到了AI皮毛。
很多人缺的不是AI工具，而是一套能缝合进业务的SOP。
#AI工作流 #降本增效 #留学教育
7 22 - Google新鲜出炉的Gemini 3 Pro模型已可以在Free AI for Everyone上免费使用😎
Free AI for Everyone: free.stockai.trade
#AI工作流 #AI的神奇用法
8 53 - 飞书多维表格可以ai一键生成多维表太方便了！
之前觉得一个一个从0~1列表格很麻烦
今天试了一下
让G老师先帮我写一个表格模板
然后再复制到飞书多维表格的ai对话框里面
让它直接根据这个需求来生成多维表
虽然还是要自己修改才能变成满意的样子
但是帮我节省了至少一半的力气！
#AI工作流
6 01 - 原创提示词第三弹：
把你的照片变成
赛博朋克风格银翼杀手海报
Nano Banana Pro实在是太强了
圆了我当年看电影特别想上那个电子屏的梦想
哈哈哈～
提示词👇
youmind.com
图里亮点自寻
#提示词工程
#AI的神奇用法
#AI工作流
8 01 - 受够了notebooklm水印，知道我用了这个工具
deckcleaner.xyz
超好用的notebooklm去水印工具，pdf和视频都支持，notebooklm视频去水印
#notebooklm #AI工作流 #AI的神奇用法
Deck Cleaner — PDF Watermark Cleaner
3 01 - 《AI agent trends 2026》 -- Google Cloud
Google这本49页的2026智能体趋势报告，揭示AI智能体5大趋势
当大多数人还在讨论AGI的遥远未来，AI代理已经悄然重塑着当下的商业逻辑。Google Cloud《2026 AI代理趋势报告》用真实案例与数据，揭示了这场从“工具附加”到“AI优先”的深层变革，五大核心趋势值得每个企业决策者关注。
趋势1：人人拥有AI代理，成为生产力掌舵者
2026年的职场变革，核心是从“亲自执行”到“战略 orchestrate”的角色转变。AI代理不再是少数人的专属工具，而是覆盖从基层分析师到高管的全员协作伙伴。
52%的生成式AI应用企业已将AI代理投入生产，49%用于客户服务、43%支撑产品创新。TELUS的57000名员工通过AI代理，每次交互平均节省40分钟；全球最大纸浆制造商Suzano的AI代理，将5万名员工的查询时间缩短95%。
员工的核心工作变成设定目标、勾勒策略、验证结果，而数据筛选、文案起草、周报生成等重复性任务，全由专业AI代理承接——这不是替代，而是让每个人的创造力与战略价值最大化。
趋势2：工作流嵌入AI代理，构建数字装配线
如果说单个AI代理提升个体效率，那么工作流级别的代理系统，就是企业的“数字装配线”。通过Agent2Agent（A2A）开放协议与模型上下文协议（MCP），不同来源、不同框架的AI代理能无缝协同，实现端到端的业务自动化。
88%的早期采用者已收获正向ROI，Elanco通过AI代理处理2500余份非结构化文档，规避了高达130万美元的生产力损失；PayPal采用Agent Payments Protocol（AP2），让AI代理在人类授权下完成安全采购，捕捉原本会流失的高意向订单。
从电信行业的网络异常自动修复，到金融服务的合规流程自动化，AI代理正在打破部门壁垒，让企业运转更智能、更高效。
趋势3：客户代理升级，打造礼宾式专属体验
十年前的客服自动化是“按脚本应答”，2026年的客户代理则是“懂你所需”的礼宾专员。49%的企业已将AI代理用于客户服务，核心优势在于“场景化 grounding”——基于企业内部数据，记住客户偏好与历史交互。
Home Depot的Magic Apron代理，24小时提供家装教程与产品推荐；Danfoss的AI代理将客户响应时间从42小时压缩至近实时。更重要的是主动服务：物流显示配送失败时，代理会自动重排配送、发放补偿券，并及时告知客户，把投诉风险转化为信任加分。
这种个性化不仅限于消费端，在制造车间，AI代理还能根据班次绩效数据，为管理者提供定制化优化建议。
趋势4：安全代理上线，从警报响应到主动防御
现代安全运营中心（SOC）的分析师，正被海量警报淹没，82%的人担心遗漏真实威胁。AI代理的出现，让安全防护从“被动应对”转向“主动出击”，46%的企业已将其用于安全运营。
通过A2A与MCP协议，安全代理能协同完成威胁狩猎、恶意软件分析、漏洞发现等任务。DeepMind的CodeMender能自动发现零日漏洞，Torq的AI代理实现90%一级安全任务自动化，响应速度提升10倍。
人类分析师则从繁琐的警报监控中解放，专注于制定防御策略、预判攻击趋势，成为真正的战略守护者。
趋势5：规模化落地关键，AI技能升级是核心
技术再先进，终究要靠人来驾驭。2026年AI代理规模化的最大瓶颈，是技能缺口——“AI代理协调者”这类新角色，目前市场上并无现成人才。
82%的决策者认同技术学习能让企业保持AI领先，71%的企业在投入学习资源后实现营收增长。成功的技能升级需要五大支柱：明确可衡量的目标、高管+技术+基层的三方支持、 gamified 创新激励、工作流中的实战训练，以及安全框架下的风险防控。
TELUS的AI技能培训，让96%的员工提升了AI工具使用信心，且全部承诺应用于工作——这证明，人才就绪，才是AI价值落地的终极保障。
2026年的商业竞争，本质是AI代理协同能力的竞争。但这场变革的核心从来不是技术替代，而是让AI成为人类能力的延伸，让企业在效率与创新之间找到新的平衡。你所在的行业，已经开始布局了吗？
#AIGC创作大赛·过新年 #提示词工程 #AI工作流
3 01 - 第一次完整的用 youmind 完成创作流程：从剪藏一篇文章-对话提问-通过一个好的提问产生了一篇文章-通过 agent 进行了小红书图文的发布，文字内容内容和图片都很让我惊喜，尤其图片，是在千篇一律的功能性中看到创作的灵性的惊喜。youmind.com #AI工作流
7 01 - 现在大家可以在Free AI for Everyone中免费使用当前最火的两款“国货之光”模型：GLM 4.7和MiniMax M2.1
完全免费，无需登录👇
Free AI for Everyone: free.stockai.trade
#AI工作流 #AI的神奇用法
2 00 - 嗨，这里是艾娃
如果你也是非技术背景，看着AI又焦虑又好奇，
那咱先抱一个hhh
关于我：纽约设计硕士 / 美本商院营销+供应链
-回国后在企业做过数字化&HR
-副业品牌0到1走过定位、视觉、故事、电商的全流程
有过小高光，也有不少半途而止
今年背包solo徒步12天完成西班牙朝圣之路330km
all in all😯 学的是设计+商业，干的是品牌+组织，中间还夹杂着几次不算成功但很真诚的创业尝试
👩🏽💻为什么转向AI
其实从GPT刚出来就在用了
写方案、做调研、视觉...早就是深度用户但一直是野生玩家，用得散
没有系统地去思考：
在「设计＋品牌＋组织＋副业」这整套能力上，AI可以帮我放大到什么程度？
最近想通了一件事👇
AI时代，最稀缺的不是会写代码的人
是能把AI和业务场景结合的人
而设计思维 + 品牌经验 + AI工具
这个组合，能玩出很多新东西
接下来会分享
1️⃣AI × 职业升级（AI工具真实用在品牌工作里
也会聊：在AI时代，像我们这种非技术背景的人，怎么升级
2️⃣AI × 品牌 / 用AI做品牌的案例和实验
会把之前做品牌的经验，加上AI重新跑一遍
3️⃣AI × 旅行 / 徒步 / 自我整理
朝圣之路视频继续更（同时试试让AI参与「整理记忆、写故事、做人生复盘」
不是小白教程也不是什么AI专家
只是一个设计/品牌背景的人，怎么用AI 帮自己提效、把AI用到实处
如果你：
-不是程序员，但也不想被AI吓到
-正在考虑职业转型 / 副业方向
-or只是想看一个普通人，怎么在AI时代慢慢把路走清楚
欢迎在这里一起边看边试边讨论
#AI工作流 #AI的神奇用法
2 00 - 前鹅厂总监 vs AI：谁更懂腾讯的护城河？
离开腾讯400天，我试着用自己开发的【标的定性模型】重新审视老东家。
说实话，作为前员工，我对腾讯是有“感情滤镜”的，总觉得微信不可战胜。
但当我把财报喂给 AI（我采用的是Gemini3），并用我的 Prompt No.1（护城河分析） 进行拷问时，AI给出的冷酷分析让我了解了更多关于老东家的护城河。
🤖 AI 洞察（节选）：
护城河评级：9/10 (极宽)
AI原话：【打分依据：即使部分业务线被侵蚀，整体护城河仍是中国互联网最深的，网络效应+转换成本形成"护城河中的护城河"。】
一票否决项：✓ 通过 | 寡占市场地位稳固，不存在完全竞争”
管理层资本配置：8/10（优异）
AI原话：【股东回报率：股息+回购占自由现金流的65-70%，远高于行业平均。
一票否决项：✓ 通过 | 管理层诚信无污点，财务无造假迹象】
💡 我的复盘：
以前在内部看业务，看的是KPI和DAU；
现在用AI看腾讯，看的是**“自由现金流”和“股东回报”**。
必须承认，AI比我更客观。它帮我剥离了情怀，只看生意的本质。
这就是SOP的力量。它不会因为你曾在那里工作就手下留情。
完整版的【腾讯AI定性分析报告】（包含5大维度评分），我也一并整理进了PDF文件。
想看完整分析 or 想拿SOP模版的朋友，点关注并在评论区找我免费拿。
另外定性之后，该是我下一步用我自己整理的综合估值模型进行内在价值预估等工作流。这个我以后会慢慢分享出来。
#价值投资 #腾讯 #AI工作流 #投资实战 #我的独立开发日记
2 00 - 【寻找技术合伙人/CTO】 不画饼，直接看图。这是我们正在跑通的 Unity + ComfyUI 实时生成管线产出的“量子赵云”。
正在构建一款 “二次元+量子题材” 的资产化游戏。种子资金已就绪，商业闭环已验证。
现在缺一个能把 AI Workflow 完美接入 Unity 的全栈大牛。 如果你是那个能搞定 API 和 自动化管线 的人，来聊聊？
#AI工作流 #独立开发 #Unity3D #寻找合伙人
4 10 - 做AI产品有人2周破千用户，有人3个月还在选方向——这4个技巧让你少走半年弯路
🌟XXX Lab干货分享Vol.1
在和一些刚进入这个领域的新人coffee chat时，最常听到的问题或者卡点是：我该做什么产品？
有人选对了方向，短时间内用户破千、拿到融资；有人选错了，浪费时间和精力。其实选择产品方向也是有技巧的，希望下面的干货可以给到大家一些思考。
以上，Enjoy。
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👀先聊聊市面上都有啥
想选对方向，得先知道别人都在怎么玩。
我根据自己的实践和学习通常把现在的AI应用产品分成6类：
1.简单API调用：
最直接的玩法——把模型API套个UI就叫产品。听起来Low？没错，但这是最快上手的方式。适合"我就想试试"的状态。
2.聚合类产品
把一堆工具、API捆在一起做个"便利店"。典型的是Cherry Studio——用户不用在15个模型间疯狂切换，一个软件全搞定。解决的是"选择困难症"，但商业逻辑简单，容易被干掉。新手可以试，但要想清楚差异化在哪。
3.插件类应用
依附在大生态下的小工具。Shopify的邮件Agent、ChatGPT的插件……流量天然带来，但也得听宿主的规则。
4.垂直场景应用
瞄准一个细分切口死命钻。PPT有Gamma（AI演示文稿生成），编程用Cursor（AI代码助手），律师有合同审查工具……越垂直，用户需求越清晰，产品也越容易聚焦。
5.通用应用
要么解决所有人的问题，要么失败。天花板高，但也最卷，大厂都在抢。
6.入口类应用
浏览器、Agent商店、应用助手……谁拥有入口，谁就掌握流量。前段时间的豆包手机事件背后，其实是传统生态和AI原生生态在争夺系统级第一道门的权利。去年12月1日发布，短短72小时内就被微信、淘宝、银行集体一起单挑了——入口权有多贵，由此可见。上限无穷，但门槛也高。
🔥4个找方向的技巧
技巧1：从自己或身边人出发
最朴素的方法，也最简单直接。
问问自己：
我工作中最烦的事是什么？
我天天在重复什么枯燥工作？
我身边的朋友总在吐槽什么？
很多现在的头部AI产品，起源就是这么简单。创始人自己被某个问题折磨，然后"我不如就自己做一个"这个想法自然蹦了出来。当你的痛点足够真实，产品就自然有价值。
技巧2：从榜单里找宝藏
打开App Store、Product Hunt榜单。看那些下载量大、使用频繁，但开发者是个人或小团队，营收还没进入前列的产品。
这类产品的特点：需求被验证了，但还没被卷死。对标一个已验证的需求，比凭空想象靠谱很多。
技巧3：从行业信息差中找机会
某个传统行业突然拥抱AI，但工具还不够好用，这就是窗口期。
比如：房产中介刚开始用AI看房虚拟带看；电商卖家刚开始用AI写商品文案；设计团队还在手工排版，没有AI辅助。
早期进入这些赛道的产品，往往能收割一波红利。这个的关键是要有行业嗅觉，哪个传统行业最可能被AI冲击，就往那儿看。
技巧4：从竞品迭代缓慢找缝隙
留意那些已经有竞品，但迭代缓慢、用户体验不佳的产品方向。
这隐藏了需求真实存在（所以有人在做），现有产品没做好（所以用户在吐槽），市场还有空间（所以还能进去竞争竞争）几个特点。做得更快、更贴近用户需求，就能把一些体验不好的用户抢过来。
⚠️这里想强调一个值得反思的问题，总有人说"万物都值得用AI再做一遍"。但老实讲，这是废话，而且也不符合现实。
有些东西根本不需要AI，那些很简单但是已经完美满足用户需求的产品真的需要被改变吗，基础计算器用AI反而变得不精准；日常天气应用，AI加持也改变不了用户习惯。并且还有很多AI完全没有优势的场景，要知道算力也是成本。
所以在动手前，问问自己：
"我的产品，用AI做真的比不用更好吗？"
"能好多少？"
"用户会为此买单吗？"
只有答案都是YES，才值得干。
⁉️最后的话：别想太多，先试试
听了这5个技巧，你可能还是有点懵。这很正常。
再多的方法论，也替代不了一次真实的试错。
我们见过最快上线的产品，不是想得最久的，而是决定最快、敢于动手的。从"想法" → "MVP" → "第一个用户"，可能就用了2周。
在XXXLab，有人试错了3次才找到真正的赛道，最后却融资最快；有人第一个想法就成了。但是不管怎样，敢试的人都赢了。
这个时代，不缺想法，不缺生产力，缺的是谋定而后动，然后真的去动。
你的第一个AI产品，可能在你的下个天马行空里。
【关于XXXLab】
XXXLab是一个AI原生创投社区与工作室，致力于连接创始人、优秀人才、资本与AI基础设施。我们不是传统孵化器，而是在构建一个真实的AI时代组织形式实验。
我们提供四大支柱服务：深度陪跑辅导、融资对接、社区学习、增长咨询。特别面向有技术背景但缺乏商业化经验的团队，以及有出海雄心的创业者。
欢迎加入我们，做一个有想法、有能力、有执行力的AI时代创新者。
Do Something Cool & Make Difference
#AI工作流 #创投好文推荐 #提示词工程
1 00 - ai能力逐渐强大，各大模型都已经能够满足日常的知识问答等需求，在这种情况下关注的可能不再是ai聪不聪明的问题，而是如何使用他。
使用ai进行学习感觉是现在每个人的常态了，但是更多的还是把他当成浏览器，一次性问答的工具。这在知识探索中是碎片化的，而ai问答本身就是无状态的，看似很难避免碎片化的情况。
更多的想法是如果将一个会话当成一个知识单位，然后去组织和管理会话。通过管理会话上下文从而解决碎片化的问题？
这样通过管理会话就能构建、组织知识结构，而会话的对话过程也记录着自己的思考认知过程。以会话作为知识单元似乎是一个很不错的想法。
而只要打通这些会话之间的上下文，就能将这些知识盘活起来。从而解决碎片化，知识孤岛的问题。
#AI工作流 #提示词工程 #上下文管理 #ai知识学习1 00 - 还在为制作高大上的 PPT 头秃？
前几天试着用 Google Gemini 光速搞定了一份【商业分析报告】，从内容、设计、Q&A 到演讲稿，AI 全包了。
操作流程
- AI 生成内容 ：给个 PPT 主题，DeepSeek、Gemini 自动帮你梳理大纲、填充内容
- AI 制作PPT ：把内容喂给 Gemini ，一键生成 PPT 初稿，还能随便修改调试
- AI 准备 Q&A ：让 AI 扮演挑剔的老板，提前演练 QA 环节
- AI 撰写演讲稿 ：最后再让 Gemini 给你一份口语化的演讲稿，告别照本宣科
快来试试这套【批量生成 PPT】的骚操作，彻底告别手搓 PPT 的体力活，效率提升至少 30 倍。。
#AI工作流 #AI的神奇用法
5 00 - 前天咨询聊了一个多小时，聊天记录几百条，信息密度爆炸。如果要自己整理，耗时长还容易遗漏重点。
后来我发现一个更聪明的办法，用 ChatGPT 总结，结果又快又准，GPT还能给到我想不到的角度。
操作也很简单：
1. 在微信聊天里长按第一条消息 → 选择“多选”
2. 一直下拉到结尾 → 点“选择到这里”
3. 点“收藏”，再去收藏页打开 → 右上角“···” → “转存为笔记”
4. 复制整段文字发给 ChatGPT
5. 让它帮你总结、提炼要点，甚至给出下一步行动建议
生成的内容可以用代理模式一键转存到 Notion 或直接复制到笔记软件。
之前试过截图识别，内容多的时候就很麻烦，而且长截图实测识别成功率很低（这时候AI会像模像样的瞎编）
#AI工作流 #AI的神奇用法18 01 
1 00- AI 会取代设计师吗？看了这组图你就知道答案了。 AI 负责提供“偶然性”（生成素材），设计师负责赋予它“必然性”（确立构图与应用）。 图1 的黄金螺旋是“里子”，图2 的杂志排版是“面子”。 没有里子的面子，那是廉价的网红脸；里子面子都有，那叫品牌。
#BrandMuse #设计思维 #AI工作流 #品牌资产
1 00 - Web AI助手新增Nano Banana Pro生图模型
相比Nano Banana，Nano Banana Pro有两个非常大的改进：
一是嵌入文字的能力近乎完美
二是可以内置Google搜索从而把实时信息嵌入到图片中
Web AI助手：web.stockai.trade
#AI工作流 #AI的神奇用法
2 01 - 🍎💥苹果最强界面设计神跳槽Meta！AI硬件战争热火升级
苹果又掉大将了——
iOS“液态玻璃”之父 Alan Dye 被 Meta 一把挖走！
12 月 31 日直接上任 首席设计官，负责 Meta 所有 AI 硬件、软件和交互设计。
🤯你肯定见过他的作品：
iOS 全面焕新、Apple Watch、iPhone X… 全是他。
🍎苹果这边继续地震
乔尼·艾维走了，Hankey 走了，AI 主管走了，COO 退休了……
连芯片大佬都在“考虑未来”。
苹果核心人才真的在流失。
🧿Meta这次是玩真的
新成立顶级设计工作室，Dye 负责打造真正的 AI-native 设备：
智能眼镜、XR、AI 全家桶全都要重做。
🔥硅谷AI硬件战火升级
苹果掉血，Meta吸血。
下一代个人计算入口的争夺战，正式开始。
#AI工作流 #苹果春季发布会
1 00 - 如何用谷歌 Gemini Canvas，批量搞定【商业分析报告 PPT】？
教程：mp.weixin.qq.com
核心就四步：
- AI 生成内容
- AI 制作PPT
- AI 准备 QA
- AI 生成演讲稿
#AI工作流 #AI的神奇用法
2 00 - Web AI助手和iMessage AI助手新增又一款国货之光：通义Z-Image文生图模型
效果惊艳，出图飞快，价格还超低，在AI助手中生成一张图片只需0.01美元
Web AI助手: web.stockai.trade
iMessage AI助手: stockai.trade
#AI工作流 #AI的神奇用法
1 00 - 这两天我给自己组建了一个“硅谷级”的商业咨询私董会。
在ChatGPT Atlas浏览器中，打开 Perplexity， 我把我的商业模式 Idea 扔进去，让Perplexity 输出观点，ChatGPT验证提意见，我再把 GPT 的意见扔回给 Perplexity……
几轮下来，我在中间做仲裁、和稀泥，最终达成的一致结论，质量高到吓人。
这种感觉太奇妙了：两个都是博士级的大脑，随时开着互联网搜索数据，看他们为你争论、吵架简直是一种享受，我都爽到颅内高潮了。🧠
但现在的唯一痛点是：废手。 键盘都要打冒火星子了，即便用Wisper Flow，也还是有大量修改工作，不能直接语音对话。
脑补了一个让人兴奋的未来场景： 直接拉个语音会，ChatGPT 和 Perplexity 接入语音互喷，我喝着咖啡听，顺便让豆包在后台无感生成会议纪要。
这才是真正的 AI Agent 时代啊！这种“全自动吵架”的能动嘴功能，到底啥时候能实装？我等不及了！
如果有哪个插件能实现这个，求推荐！ 各大厂的产品经理们，听到了吗？赶紧卷这个功能！ 👂
#AI工作流 #ChatGPT #Perplexity #产品经理日常 #脑洞 #独立开发者00:052 01 - AI 总忘记我的要求：写分析忘结构、写文案忘风格、审代码忘标准。
我以前以为这是模型的问题，后来发现是我没给它一个“长期记忆的工作方法”。
直到用了 Claude Skills，这个老大难问题彻底解决。
1｜Skills 为我解决的核心痛点
AI 每次都要重新解释流程，非常低效。
我把自己最常用的 SOP 写成 Skills，例如：
分析报告的结构
内容写作的风格
代码审查 checklist
之后 Claude 会自动按需调用这些方法，不会忘，也不用我再重复。
2｜Skills 和 Prompts 的区别
Prompt：一次性的即时指令
Skills：可重复调用的工作方法
以前我写一次任务就得重新讲一次要求；
现在这些方法被长期存储、自动加载。
3｜Skills 和 Subagent 的区别
Skills 是“方法”，定义怎么做
Subagent 是“角色”，负责执行任务
我做了一个只读权限的代码审查 Subagent，它只负责“看代码”；
审查的规则、标准、流程全部由 Skills 提供。
两者结合后效果最明显：
我一提交代码，Claude 自动让审查员执行，按 Skills 标准逐项检查，不需要我说一句话。
4｜再说一下 Skills 和 MCP 的不同
MCP：让 AI 连接外部系统，如文件、数据库、工具
Skills：让 AI 知道如何处理任务
一个负责“接入世界”，一个负责“怎么做事”。
5｜最终感受
以前我和 AI 是“临时合作”；
有了 Skills（方法）＋ Subagent（角色）＋ MCP（工具访问），
AI 才真正变成“能接手我工作流程的同事”。
#ClaudeAI #AI工作流 #Skills体验 #Subagent #AI自动化 #效率提升
2 00 - Google是会挑时间，Grok4.1上线还没24小时，Gemini3.0 Pro就来了。
总的看下来就两个字：真神！
不说其他的直接上数据（详细数据见P5）：
LMSYS Chatbot Arena Elo：1501
（首破1500分，领先第二 Claude Sonnet 4.5 约 30 分）
ARC-AGI-2：31.11%
（人类最难的通用推理基准，全球第一）
GPQA Diamond(博士级科学题)：93.8%
（开 Deep Think 模式）
RWE-Bench Verified(真实代码修复)：76.2%
（第二，仅输 Claude 1 个点）
工具使用 τ2-Bench：85.3%（大幅领先）
简单说：推理、多模态、工具调用全面顶尖，代码稍微落后 Claude 一点点，但差距已极小。
横向对比（无拉踩的意思）：
想刷榜、搞科研、玩多模态 ：Gemini 3.0 Pro 目前最强；
纯写代码、追求极致稳定 ：Claude Sonnet 4.5 仍稍胜一筹；
要快、要便宜、要日常好用 ： GPT-5.1 还是最均衡；
一句话，纸面参数已经封神，实际体验还是得等大家试过才是知道。
#AI工作流
1 00 - 我认为，在这个“AI皆可生成”的时代，人类有些事情还是要坚守的。
AI可以生成整篇文章，但我要知道为何而写，每个字都要真实真诚；
AI可以生成整个影片，但我要是影片的导演，把控视觉表达和价值观；
AI可以生成产品工具，但我才是最懂用户需求的人，产品的善恶在我一念之间。
如果让AI全面把控了我的创造，那还是我的创造吗？所以，AI在我这里，一直是我的“灵感搭子”和“协作伙伴”，我与AI一起头脑风暴，一起共创价值。
创造的原点，一直是我，也只能是我。
#AI工作流 #AIGC创作大赛·爱
13 00 - 今天朋友发我一个报名链接，我懒得填表，于是让-AI 帮我干了这件事 😂
整个流程是：打开链接 → 自动填表 → 自动提交 → 自动收邮件 → 自动存档。全程我只动了一次手：点开 Comet。
🧠 Step 1：收到报名邀请
💬朋友发来活动链接 👇
“www.art-mate.net 你感兴趣吗？”
我心想这类表单最烦，每次都要填名字、邮箱、电话。
于是直接丢给 Comet 自动处理。
⚙️ Step 2：Comet 自动识别表单
Comet 打开网页后，自动识别所有输入框：称谓、姓名、邮箱、电话
自动填写我预存的资料
最后点击提交 ✅
整个过程我完全没碰键盘。
🤖 Step 3：自动确认与提交成功
表单验证弹窗弹出后，Comet 识别确认按钮 → 自动点击。
成功提交后会出现提示窗口。
📩 Step 4：几分钟后收到确认邮件
Comet 自动监控 Outlook 邮箱，检测到确认信后自动分类归档。
系统帮我提取出：报名编号、活动日期、地点👇
💡 实战效果总结
整个过程我没手动填任何内容。
Comet 执行浏览器动作（表单填写+点击，甚至是脑补我的职业（由于我没告诉TA））这一整套工作流，节省我至少 10 分钟/次，而且不会出错，不会忘报名。
🌟 思考一下
很多人以为 AI 自动化只是写稿子、改图、做总结，
但其实它能替你“操作网页”、“报名活动”、“抢票登记”——
这些本来只有你手能点的事，现在都能交给系统。
我更喜欢把这叫做：
“让 AI 成为你的数字执行者。”
💬 想看其他自动化与AI分享请在评论区告诉我哦~
📌标签区：
#AI自动化 #Comet自动化 #效率工具 #AI工作流 #n8n #Dify #自动化报名 #数字生产力 #AI效率革命
3 00 - 📍 共鸣：AI 不是没用，是你没教对
当我第一次用 MCP + Rube + Klavis 去跑自动化时，AI 确实能帮我干活。
但问题是——有时候它会「乱干」。
我说「帮我重构前端逻辑」，它直接改了后端；
我说「调Stripe对账」，它跑去更新数据库表；
那一刻我发现：AI 不笨，它只是太听话。
于是我开始研究 Lovable 的提示工程（Prompting）逻辑。
它让我第一次理解——AI 就像一个实习生，你得给出上下文、目标、原则、限制。
📍 Lovable 的 CLEAR 原则
他们提出一个超级实用框架，写 Prompt 时照着图中的这五个字母来。
现在我写的提示不再是“对话”，而是“任务书”。
AI 执行就像流水线一样，稳定、可复现。
📍 Prompt + MCP = 真正的AI协作
当我把 Lovable 的结构化 Prompt 用到 Klavis 和 Rube 上时，魔法发生了。
我用 Klavis把 MCP 工作流拆成模块（fetch→analyze→summarize→notify）。
每个模块都有清晰任务描述和约束。
我用 Rube 一键连接 Slack、GitHub、Notion，
AI 通过 Chat 指令直接执行这些任务。
结果？
以前要切 8 个页面，现在一句 Prompt 就能触发整套工作流。
更重要的是——AI 不再“乱动”。
它真的理解了「做什么、不做什么」。
📍 我的经验：Prompt 就是“接口设计”
过去我们写代码设计接口；
现在我们写 Prompt 设计 AI 的「思维接口」。
所以我总结了三句话送给所有正在玩 AI 的人：
1️⃣ Prompt 是约定，不是请求。
AI 不是读心术，你要告诉它规则、范围、目标。
2️⃣ MCP 是协作，不是魔法。
工具多不等于高效，清晰结构才是关键。
3️⃣ 最强的 AI 团队，不是用最多工具的人，
而是最会写 Prompt 的那群人。
📌 #AI博主Charlii #Lovable #PromptEngineering #MCP #KlavisAI #Rube #AI工作流 #Claude #AI效率
2 00 - 📍 为什么我开始用 MCP
你有没有这种感觉：AI 聊天挺聪明，但真到干活就废了。比如要它帮你：
改个前端样式 → 打不开 Chrome DevTools
查份报告 → 不会上网页
写完代码 → 不会提 PR
我以前也一样。直到接触到 MCP（Multi-Tool / Model Context Protocol） ——
一句话解释：
''MCP 就是让 AI 真正“会用工具”
的底层协议。''
Claude、Cursor、Klavis、Rube……全都在往这方向卷。我花了几周，把自己的工作流全接入 MCP。
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结果：AI 不再“聊天”，而是“干活”。
📍 我的 12 个常用 MCP 服务
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👇这是我每天都在用的 MCP 清单：
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📍 Klavis AI vs Rube：两条 MCP管理路线
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💡总结一句：
Klavis 是造轮子的，Rube 是开车的。
我两个都在用——一个搭系统，一个跑业务。
📍 我最大的收获
MCP 让我意识到：
AI 的核心不是「生成答案」，而是「完成目标」。
过去：
我在告诉 AI 要“说什么”
现在：
我在教 AI 要“做什么”无论是调接口、查数据、还是更新 Notion 日志，我都可以一句话：
“帮我把这个项目做完。”
AI 真成了团队里的执行成员。
📌 #AI博主Charlii #MCP #KlavisAI #Rube #Composio #Claude #AI代理 #自动化 #开发者效率 #AI工作流
2 00 - 最新版 Claude for chrome 1.0.31 破解版，没有Claude 账户也能用，支持 API key，支持兼容 Claude 的API （Deepseek，qwen 等都支持）
github.com
#AIHackathon #AI工作流 #AI的神奇用法
16 818 - #AI工作流
虽然我已经让AI融入日常生活有一阵子了，但刚才AI的表现还是小震撼了我一下。
当积累起足够的个人数据，同时能够表达清楚背景和需求信息，AI的协作表现会达到质变。
AI时代，人只需要清晰地知道“我是谁”“我从哪来”“我要去哪”，至于“我怎么才能去”，交给AI就好了。
要论“怎么才能去”，指南针、地图、导航、智能驾驶，这四者是完全不同的性质，是不同的质变层级，我想说的是，我好像摸到第3.5层了。2 10
