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最近真的被几个朋友疯狂安利 PDF 翻译工具，因为大家最大的痛点就是：
“翻译完排版乱成一锅粥，公式也变表情符号了……”
于是我亲自去试了两个开源工具，结果真的有被震惊到。
📌 1. BabelDOC：一键翻译＋双语对照居然这么丝滑
它主打“英文 PDF → 中文”的高质量翻译，可以直接生成双语版 PDF，原文和译文一左一右，非常适合技术资料、英文手册、学习文献。
亮点包括：
全文一键翻译成中文
支持输出双语对照版 PDF
扫描 PDF 也能处理（内置 OCR）
支持命令行和 API，可接入自己的工具
如果你只是想把资料快速变中文，它真的够用了。
📌 2. PDFMathTranslate：排版完整度惊人（甚至有 Zotero 插件）
这个更偏科研党使用场景，厉害的是：
公式不乱、表格不炸、结构不变。
翻译后文档的可读性非常高。
它支持：
多翻译源（Google、DeepL、OpenAI 等）
GUI、命令行、Docker 等多形态
甚至有 Zotero 插件！读文献时右键直接翻译，超爽
对于论文用户，这种“就在 Zotero 里一键翻译”的体验简直太方便。
📌 怎么选？给你一个最简单建议：
想要快速中文＋对照版 → 选 BabelDOC
想让排版不乱＋公式保留 → 选 PDFMathTranslate
要做自己的翻译服务 → 两个搭配最好用
我现在读英文论文基本不头疼了，这两个工具真的把“翻译 PDF”这件事提升到新高度。
#PDF翻译 #论文翻译 #翻译神器 #双语PDF #科研工具 #BabelDOC #PDFMathTranslate #Zotero
“翻译完排版乱成一锅粥，公式也变表情符号了……”
于是我亲自去试了两个开源工具，结果真的有被震惊到。
📌 1. BabelDOC：一键翻译＋双语对照居然这么丝滑
它主打“英文 PDF → 中文”的高质量翻译，可以直接生成双语版 PDF，原文和译文一左一右，非常适合技术资料、英文手册、学习文献。
亮点包括：
全文一键翻译成中文
支持输出双语对照版 PDF
扫描 PDF 也能处理（内置 OCR）
支持命令行和 API，可接入自己的工具
如果你只是想把资料快速变中文，它真的够用了。
📌 2. PDFMathTranslate：排版完整度惊人（甚至有 Zotero 插件）
这个更偏科研党使用场景，厉害的是：
公式不乱、表格不炸、结构不变。
翻译后文档的可读性非常高。
它支持：
多翻译源（Google、DeepL、OpenAI 等）
GUI、命令行、Docker 等多形态
甚至有 Zotero 插件！读文献时右键直接翻译，超爽
对于论文用户，这种“就在 Zotero 里一键翻译”的体验简直太方便。
📌 怎么选？给你一个最简单建议：
想要快速中文＋对照版 → 选 BabelDOC
想让排版不乱＋公式保留 → 选 PDFMathTranslate
要做自己的翻译服务 → 两个搭配最好用
我现在读英文论文基本不头疼了，这两个工具真的把“翻译 PDF”这件事提升到新高度。
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的确如此，创意与 taste 在 AI 时代 永远是最稀缺的 //@A轩影小飞: 剪辑难得的是怎么把这些垃圾素材，串成故事，需要连续的视频识别，情绪感知，现在ai全在读图片，这些是做不到完美剪辑的结构性原因
Charlii: 🎬 剪映自动化？我用AI实现全流程剪辑！ 做视频最耗时间的，从来不是创意，而是剪辑。 导素材、加字幕、调节节奏、导出成片…… 如果能让AI自动完成这些，我还能多喝几杯咖啡☕️。 于是我开始研究「AI自动剪辑」这一条路， 最后试出了三款神器：pyCapCut、Remotion、OpenCut。 🧩 1️⃣ pyCapCut：剪映的AI外挂 📍GitHub项目：GuanYixuan/pyCapCut 这是一个能用Python直接控制剪映的开源项目。 它可以让你用脚本完成剪映所有操作： 📂 批量导入素材 💬 自动加字幕 🎞 一键生成转场和时间轴 📤 自动导出视频 就像是剪映装上了“自动驾驶系统”。 搭配AI生成脚本、配音、镜头指令，你就能实现全流程无人剪辑。 💻 2️⃣ Remotion：用代码写视频 📍官网：remotion.dev Remotion彻底改变了视频生产的逻辑。 它让你用 React代码生成视频， 想做动态标题、AI生成动画、数据驱动视频？直接写几行JS。 适合程序员、产品经理或AI创作者。 尤其搭配ChatGPT或Claude写脚本， 可以实现“代码控制镜头”的未来感操作。 🎥 3️⃣ OpenCut：AI版Remotion，更聪明的剪辑工厂 📍GitHub项目：OpenCut-app/OpenCut 它在Remotion基础上加入了AI能力。 能根据文字脚本自动生成视频结构、镜头分配、音轨匹配， 甚至一键渲染。 如果你在做AI内容创业、或想打造自己的AI视频产品， OpenCut就像是一套“AI影视工厂系统” 🎯 我的建议： 如果你想快速上手AI剪辑：从 pyCapCut 开始； 如果你想构建自己的AI视频系统：去玩 Remotion 和 OpenCut； 真正的未来，不是“人剪视频”，而是“AI帮人创作”。 🌱 剪辑从来不是门槛，而是流程。 当你让AI帮你完成重复工作， 你的时间，才能真正花在创造上。 #剪映自动化 #AI视频 #AI剪辑 #pyCapCut #Remotion #OpenCut #AI工具 #AI创作 #AI自动化 #AI效率提升
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互联网的脆弱，远超你想象…
大家好，我是 AI 博主 Charlii。
昨天你是不是也遇到这种情况：
👉 页面卡住
👉 登录失败
👉 网站转圈转到怀疑人生
不是你网坏了。
是 Cloudflare 故障导致全球大面积宕机。
而最让我震惊的是：
罪魁祸首竟然是一个小小的系统变更。
🫧 互联网的大厦，有时会被“蝴蝶效应”击倒
Cloudflare 是全球最大的网络基础设施服务之一。
它一旦出问题，成千上万个网站瞬间停摆。
但这次事故并不是黑客攻击、不是大规模故障，
而是一次看似普通的权限调整：
工程师给数据库加了个“更细粒度的表权限显示”，
结果一个查询没指定数据库名，
导致本来只返回一份数据 → 突然变成两份。
这份数据又会被自动打包成“特征文件”，
在反爬虫系统里用来判断“是不是机器人”。
文件变大 → 超过固定上限 → 模块直接崩了。
更要命的是：
这个文件每 5 分钟自动下发一次，全网同步。
于是互联网开始“心跳骤停”：
5 分钟好一次，5 分钟坏一次。
像在坐过山车。
工程师一开始甚至以为遭遇了超大规模 DDoS 攻击。
⚠️ 那几个小时，全世界的网络都在发抖
这次故障影响范围极其广：
CDN 服务大量报 500 错误
Turnstile 验证挂了，很多人登录不了
Workers KV 出现大量异常
Access 身份验证失败
邮件安全部分功能下线
甚至旧版本代理系统虽然没直接报错，
但所有流量突然被判定为“机器人”，
直接把无辜用户拦在门外。
短短 3 个小时，互联网的稳定性被撕开了一条口子。
🌪️ 对我触动最大的，是互联网的“脆弱”
我们习惯了：
网页随时能打开
视频随时能播
支付随时能走
登录随时能成功
但背后其实是：
几十万个服务同时协作、链条超长、依赖极多，
其中任何一个环节出现一个 tiny 变更，
都可能触发蝴蝶效应。
我们以为互联网坚不可摧，
但其实它脆弱得像玻璃——
宏大，却依靠无数细小碎片才拼成完整。
💡 这件事让我重新认识了三个事实：
1️⃣ 稳定是最昂贵的奢侈品
我们觉得“正常”是理所当然的，
但那是无数工程师、架构师的努力撑出来的。
2️⃣ 越依赖网络，我们越需要理解它
不是让你学技术，而是理解：
数字世界同样有风险、脆弱性和极限。
3️⃣ 小改动，也能改变世界
一个查询少写了一个字段，
影响的却是全球数十亿用户的互联网体验。
复杂系统里，永远没有“无足轻重”的改动。
🤍 最后，我想问你：
昨天宕机，你的第一反应是什么？
你有没有因此突然意识到：
数字世界看似稳固，其实一直在被人类拿命维护。
如果你想继续看我拆解：
📌 数字时代的危机
📌 AI 世界的 Bug
📌 科技背后的故事
欢迎点个收藏，我会继续和你一起看懂这个世界。
#Cloudflare #网络宕机 #技术热点 #AI博主Charlii #数字时代 #互联网的脆弱 #工程师日常 #科技科普 #复杂系统 #热点解读 #今日份分享 #冷知识 #数字焦虑 #科技思考 #互联网安全
大家好，我是 AI 博主 Charlii。
昨天你是不是也遇到这种情况：
👉 页面卡住
👉 登录失败
👉 网站转圈转到怀疑人生
不是你网坏了。
是 Cloudflare 故障导致全球大面积宕机。
而最让我震惊的是：
罪魁祸首竟然是一个小小的系统变更。
🫧 互联网的大厦，有时会被“蝴蝶效应”击倒
Cloudflare 是全球最大的网络基础设施服务之一。
它一旦出问题，成千上万个网站瞬间停摆。
但这次事故并不是黑客攻击、不是大规模故障，
而是一次看似普通的权限调整：
工程师给数据库加了个“更细粒度的表权限显示”，
结果一个查询没指定数据库名，
导致本来只返回一份数据 → 突然变成两份。
这份数据又会被自动打包成“特征文件”，
在反爬虫系统里用来判断“是不是机器人”。
文件变大 → 超过固定上限 → 模块直接崩了。
更要命的是：
这个文件每 5 分钟自动下发一次，全网同步。
于是互联网开始“心跳骤停”：
5 分钟好一次，5 分钟坏一次。
像在坐过山车。
工程师一开始甚至以为遭遇了超大规模 DDoS 攻击。
⚠️ 那几个小时，全世界的网络都在发抖
这次故障影响范围极其广：
CDN 服务大量报 500 错误
Turnstile 验证挂了，很多人登录不了
Workers KV 出现大量异常
Access 身份验证失败
邮件安全部分功能下线
甚至旧版本代理系统虽然没直接报错，
但所有流量突然被判定为“机器人”，
直接把无辜用户拦在门外。
短短 3 个小时，互联网的稳定性被撕开了一条口子。
🌪️ 对我触动最大的，是互联网的“脆弱”
我们习惯了：
网页随时能打开
视频随时能播
支付随时能走
登录随时能成功
但背后其实是：
几十万个服务同时协作、链条超长、依赖极多，
其中任何一个环节出现一个 tiny 变更，
都可能触发蝴蝶效应。
我们以为互联网坚不可摧，
但其实它脆弱得像玻璃——
宏大，却依靠无数细小碎片才拼成完整。
💡 这件事让我重新认识了三个事实：
1️⃣ 稳定是最昂贵的奢侈品
我们觉得“正常”是理所当然的，
但那是无数工程师、架构师的努力撑出来的。
2️⃣ 越依赖网络，我们越需要理解它
不是让你学技术，而是理解：
数字世界同样有风险、脆弱性和极限。
3️⃣ 小改动，也能改变世界
一个查询少写了一个字段，
影响的却是全球数十亿用户的互联网体验。
复杂系统里，永远没有“无足轻重”的改动。
🤍 最后，我想问你：
昨天宕机，你的第一反应是什么？
你有没有因此突然意识到：
数字世界看似稳固，其实一直在被人类拿命维护。
如果你想继续看我拆解：
📌 数字时代的危机
📌 AI 世界的 Bug
📌 科技背后的故事
欢迎点个收藏，我会继续和你一起看懂这个世界。
#Cloudflare #网络宕机 #技术热点 #AI博主Charlii #数字时代 #互联网的脆弱 #工程师日常 #科技科普 #复杂系统 #热点解读 #今日份分享 #冷知识 #数字焦虑 #科技思考 #互联网安全
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我为什么开始研究截图 API？
做 AI 技术内容久了，会进入一个状态：写教程要截图、做自动化要截图、跑监控要截图。
我最痛苦的一次，是为了示例图连续重截五小时——不是比例怪，就是清晰度糟，还经常加载不全。
那一刻我意识到：
技术内容能不能高效产出，取决于截图工具选得对不对。
于是我开始系统测试三类方案：Cloudflare Screenshot API、Microlink Screenshot、Headless-try（无头浏览器）。
下面是踩坑后的真实总结。
01｜追求“稳定可控”：Cloudflare Screenshot API
我做 SSR 性能教程时，各种 API 截出来不是半截样式就是半截空白，但 Cloudflare 始终稳定。
优势在于：
支持全页 & 指定元素截图
可注入 JS/CSS
可调 viewport、deviceScaleFactor
基础设施稳，适合长期跑
如果你需要高清、干净、可控的截图，它是最专业的选择。
02｜追求“最快产出”：Microlink Screenshot
赶内容的时候，我只需要一句话：快点给我一张图。
Microlink 就是为这种场景设计的：
传 URL 即可
几乎零配置
十几秒搞定
适合博客封面、预览图、轻量内容制作。
03｜要处理“复杂流程”：Headless-try（无头浏览器）
有些页面必须：
登录
点击
等待渲染
托管服务都搞不定。
无头浏览器的好处是：你可以完全控制页面行为，模拟任意交互，适合自动化测试与复杂任务。
最简单的选型逻辑
别从技术开始想，从需求开始想：
想简单 → Microlink
想稳定 → Cloudflare
要交互 → Headless-try
这套逻辑至今帮我节省了大量时间，也让内容产出效率提升数倍。
希望你能少踩我踩过的坑。
#AI博主charlii #截图API #Cloudflare #Microlink #无头浏览器 #技术工具拆解
做 AI 技术内容久了，会进入一个状态：写教程要截图、做自动化要截图、跑监控要截图。
我最痛苦的一次，是为了示例图连续重截五小时——不是比例怪，就是清晰度糟，还经常加载不全。
那一刻我意识到：
技术内容能不能高效产出，取决于截图工具选得对不对。
于是我开始系统测试三类方案：Cloudflare Screenshot API、Microlink Screenshot、Headless-try（无头浏览器）。
下面是踩坑后的真实总结。
01｜追求“稳定可控”：Cloudflare Screenshot API
我做 SSR 性能教程时，各种 API 截出来不是半截样式就是半截空白，但 Cloudflare 始终稳定。
优势在于：
支持全页 & 指定元素截图
可注入 JS/CSS
可调 viewport、deviceScaleFactor
基础设施稳，适合长期跑
如果你需要高清、干净、可控的截图，它是最专业的选择。
02｜追求“最快产出”：Microlink Screenshot
赶内容的时候，我只需要一句话：快点给我一张图。
Microlink 就是为这种场景设计的：
传 URL 即可
几乎零配置
十几秒搞定
适合博客封面、预览图、轻量内容制作。
03｜要处理“复杂流程”：Headless-try（无头浏览器）
有些页面必须：
登录
点击
等待渲染
托管服务都搞不定。
无头浏览器的好处是：你可以完全控制页面行为，模拟任意交互，适合自动化测试与复杂任务。
最简单的选型逻辑
别从技术开始想，从需求开始想：
想简单 → Microlink
想稳定 → Cloudflare
要交互 → Headless-try
这套逻辑至今帮我节省了大量时间，也让内容产出效率提升数倍。
希望你能少踩我踩过的坑。
#AI博主charlii #截图API #Cloudflare #Microlink #无头浏览器 #技术工具拆解
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这两年研究 AI，我发现一件特别有意思的事：
身边那些突然变厉害的人，并不是努力到极致，而是他们的“世界模型”突然升级了。
成长不是慢慢变强，
而是突然跳到一个新版本——
就像 GPT-4 横空出现的那一刻。
💡真正的差距，不是努力，而是“抽象层级”
我把身边人分成三种“版本”：
🧩 1）任务型：只会解决眼前问题
像早期 GPT，你问啥答啥。
🧩 2）系统型：开始构建规模化方案
已经带点 Agent 的影子，
不是“做事”，而是让“事情自己发生”。
🧩 3）高维型：直接重写规则
他们不会问如何赚钱，而是问：
能不能改变一群人的习惯？
能不能重塑一个行业？
能不能让世界按另一种秩序运行？
这就是“抽象层级”的差别。
🔍 那些身边的“突然开悟者”，本质是模型升级
你会发现，他们：
看问题的角度突然高了
情绪稳定得像换了芯片
判断快到让人跟不上
原来纠结的事，现在根本不在他们的认知里
不是变聪明了，
是看见了更高维度的世界。
✨如果你正在迷茫，请记住：
你缺的不是更多努力，
也不是更多资源。
你缺的，是一次——
认知维度的跃迁。
当它发生时，你会像那几个“突然开悟的身边人”一样：
指数级成长。
#AI博主 #认知跃迁 #抽象思维 #成长进阶 #思维升级 #人生进化论 #AI视角 #普通人的爆发点 #成长焦虑 #自我提升日记 #认知觉醒 #高维思考 #小红书成长类
身边那些突然变厉害的人，并不是努力到极致，而是他们的“世界模型”突然升级了。
成长不是慢慢变强，
而是突然跳到一个新版本——
就像 GPT-4 横空出现的那一刻。
💡真正的差距，不是努力，而是“抽象层级”
我把身边人分成三种“版本”：
🧩 1）任务型：只会解决眼前问题
像早期 GPT，你问啥答啥。
🧩 2）系统型：开始构建规模化方案
已经带点 Agent 的影子，
不是“做事”，而是让“事情自己发生”。
🧩 3）高维型：直接重写规则
他们不会问如何赚钱，而是问：
能不能改变一群人的习惯？
能不能重塑一个行业？
能不能让世界按另一种秩序运行？
这就是“抽象层级”的差别。
🔍 那些身边的“突然开悟者”，本质是模型升级
你会发现，他们：
看问题的角度突然高了
情绪稳定得像换了芯片
判断快到让人跟不上
原来纠结的事，现在根本不在他们的认知里
不是变聪明了，
是看见了更高维度的世界。
✨如果你正在迷茫，请记住：
你缺的不是更多努力，
也不是更多资源。
你缺的，是一次——
认知维度的跃迁。
当它发生时，你会像那几个“突然开悟的身边人”一样：
指数级成长。
#AI博主 #认知跃迁 #抽象思维 #成长进阶 #思维升级 #人生进化论 #AI视角 #普通人的爆发点 #成长焦虑 #自我提升日记 #认知觉醒 #高维思考 #小红书成长类
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谢谢！❤️ //@叔本华分华: 这种排版看起来好干净
Charlii: 以前我练演讲，总是卡： ❌ 不敢开口 ❌ 一紧张就语无伦次 ❌ 不知道怎么组织语言 ❌ 练了很久还是没感觉进步 直到我用“AI 苏格拉底式演讲教练”—— 那一刻我才发现：不是我学不会，是我一直在用“死记硬背式”的错误方法。 🎤 AI 演讲教练最厉害的不是教你，而是“逼你思考” 我让 AI 扮演演讲教练，它不会直接给我一堆讲稿或套路，而是： ① 用苏格拉底式提问逼我想清楚自己在讲什么 比如它会问我： “你这句话的核心观点是什么？” “听众为什么要听你说？” “如果只留一句话，你希望他们记住什么？” “能不能给我一个具体例子？” 这种提问方式非常恐怖（但非常有效）。 它不是灌输，是逼你“真正理解”。 而演讲最怕的就是： 你自己都没讲明白，别人怎么听懂？ ⚡ ② 即时反馈：讲不好，它立刻指出问题 我说一句，它就给一句反馈： “这句话太长了” “情绪太平，可以再有点能量” “逻辑跳跃，再加个过渡” “例子太抽象，换个具体点的” 最关键的是： 卡住了，它会换个角度再解释给我，直到我真的懂 不懂 → 换语言 不懂 → 换例子 不懂 → 换场景 不懂 → 直接示范 这才是真正的“私人教练”。 🔧 ③ 每个概念都有“实战练习”，练一次就能明显变好 比如学“开场吸引力”，它会让我： 用一句话介绍主题 给两个版本：普通版 & 吸引版 它立刻批改并告诉我差在哪 学“逻辑结构”，它会让我： 用 30 秒讲一个观点 用“金字塔结构”重讲一次 给我打分、改进建议 这种“讲 → 被纠正 → 再讲 → 提升”的循环 是演讲提升最快的方式。 ⏱️ 最夸张的是：15 分钟就能看到明显进步 是那种你自己都能听出来差别的进步： ✨ 更有逻辑 ✨ 停顿自然 ✨ 不再乱说话 ✨ 思路更清晰 ✨ 能现场组织语言 真的是“当场见效”的那种。 🎯 想要我用的这段“AI 苏格拉底演讲教练提示词”吗？ #演讲技巧 #表达能力提升 #AI学习法 #用AI提高效率 #苏格拉底式提问 #如何快速学会一个技能 #高效学习 #自我提升日常 #成长记录
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以前我练演讲，总是卡：
❌ 不敢开口
❌ 一紧张就语无伦次
❌ 不知道怎么组织语言
❌ 练了很久还是没感觉进步
直到我用“AI 苏格拉底式演讲教练”—— 那一刻我才发现：不是我学不会，是我一直在用“死记硬背式”的错误方法。
🎤 AI 演讲教练最厉害的不是教你，而是“逼你思考”
我让 AI 扮演演讲教练，它不会直接给我一堆讲稿或套路，而是：
① 用苏格拉底式提问逼我想清楚自己在讲什么
比如它会问我：
“你这句话的核心观点是什么？”
“听众为什么要听你说？”
“如果只留一句话，你希望他们记住什么？”
“能不能给我一个具体例子？”
这种提问方式非常恐怖（但非常有效）。
它不是灌输，是逼你“真正理解”。
而演讲最怕的就是：
你自己都没讲明白，别人怎么听懂？
⚡ ② 即时反馈：讲不好，它立刻指出问题
我说一句，它就给一句反馈：
“这句话太长了”
“情绪太平，可以再有点能量”
“逻辑跳跃，再加个过渡”
“例子太抽象，换个具体点的”
最关键的是：
卡住了，它会换个角度再解释给我，直到我真的懂
不懂 → 换语言
不懂 → 换例子
不懂 → 换场景
不懂 → 直接示范
这才是真正的“私人教练”。
🔧 ③ 每个概念都有“实战练习”，练一次就能明显变好
比如学“开场吸引力”，它会让我：
用一句话介绍主题
给两个版本：普通版 & 吸引版
它立刻批改并告诉我差在哪
学“逻辑结构”，它会让我：
用 30 秒讲一个观点
用“金字塔结构”重讲一次
给我打分、改进建议
这种“讲 → 被纠正 → 再讲 → 提升”的循环
是演讲提升最快的方式。
⏱️ 最夸张的是：15 分钟就能看到明显进步
是那种你自己都能听出来差别的进步：
✨ 更有逻辑
✨ 停顿自然
✨ 不再乱说话
✨ 思路更清晰
✨ 能现场组织语言
真的是“当场见效”的那种。
🎯 想要我用的这段“AI 苏格拉底演讲教练提示词”吗？
#演讲技巧 #表达能力提升 #AI学习法 #用AI提高效率 #苏格拉底式提问 #如何快速学会一个技能 #高效学习 #自我提升日常 #成长记录
❌ 不敢开口
❌ 一紧张就语无伦次
❌ 不知道怎么组织语言
❌ 练了很久还是没感觉进步
直到我用“AI 苏格拉底式演讲教练”—— 那一刻我才发现：不是我学不会，是我一直在用“死记硬背式”的错误方法。
🎤 AI 演讲教练最厉害的不是教你，而是“逼你思考”
我让 AI 扮演演讲教练，它不会直接给我一堆讲稿或套路，而是：
① 用苏格拉底式提问逼我想清楚自己在讲什么
比如它会问我：
“你这句话的核心观点是什么？”
“听众为什么要听你说？”
“如果只留一句话，你希望他们记住什么？”
“能不能给我一个具体例子？”
这种提问方式非常恐怖（但非常有效）。
它不是灌输，是逼你“真正理解”。
而演讲最怕的就是：
你自己都没讲明白，别人怎么听懂？
⚡ ② 即时反馈：讲不好，它立刻指出问题
我说一句，它就给一句反馈：
“这句话太长了”
“情绪太平，可以再有点能量”
“逻辑跳跃，再加个过渡”
“例子太抽象，换个具体点的”
最关键的是：
卡住了，它会换个角度再解释给我，直到我真的懂
不懂 → 换语言
不懂 → 换例子
不懂 → 换场景
不懂 → 直接示范
这才是真正的“私人教练”。
🔧 ③ 每个概念都有“实战练习”，练一次就能明显变好
比如学“开场吸引力”，它会让我：
用一句话介绍主题
给两个版本：普通版 & 吸引版
它立刻批改并告诉我差在哪
学“逻辑结构”，它会让我：
用 30 秒讲一个观点
用“金字塔结构”重讲一次
给我打分、改进建议
这种“讲 → 被纠正 → 再讲 → 提升”的循环
是演讲提升最快的方式。
⏱️ 最夸张的是：15 分钟就能看到明显进步
是那种你自己都能听出来差别的进步：
✨ 更有逻辑
✨ 停顿自然
✨ 不再乱说话
✨ 思路更清晰
✨ 能现场组织语言
真的是“当场见效”的那种。
🎯 想要我用的这段“AI 苏格拉底演讲教练提示词”吗？
#演讲技巧 #表达能力提升 #AI学习法 #用AI提高效率 #苏格拉底式提问 #如何快速学会一个技能 #高效学习 #自我提升日常 #成长记录
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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
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
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现在网上各种“大模型课程”“AI学习路线”，其实大多都在转述这份最初的学习路径。如果你想真正系统掌握大模型，不如直接看源头。这份路线图清晰划分三大阶段：入门、应用、深入，从基础到实战再到原理，全中文资料可读性极高。
0x10 入门篇：搞懂大模型基础
-从“会用ChatGPT”到“理解它为什么能回答”。
推荐资料：
OpenAI Quickstart【必看】
ChatGPT Prompt Engineering for Developers（中英双语）
Karpathy：《State of GPT》《Deep Dive into LLMs》【必看】
建议注册 openrouter.ai 一站式体验多模型。
0x20 应用篇：让模型真正为你工作
-目标是学会本地搭建模型推理环境、构建 LLM 应用
推荐资料：
LangChain for LLM Application Development（B站中字）
Dify：开源应用编排工具
OpenAI Cookbook & GPT Best Practices
Prompt 工程 / RAG / Agent 全链路开发实践
0x30 深入篇：从“用模型”到“懂模型” -如果你想理解 GPT、Llama、Claude 背后的原理，这一部分最关键。
推荐资料：
李沐《动手学深度学习》+ 李宏毅课程【必看】
清华大模型公开课第二季【必看】
LLaMA-Factory 微调工具【必看】
The Ultra-Scale Playbook：GPU 集群训练经验
ICML 2024 Physics of LMs：大模型原理黑盒解析
总结
想系统掌握大模型，这份 Roadmap 才是全网课程的“母本”。
别再浪费时间在碎片化内容上——
一手信息，胜过一百个二手视频。
收藏这篇，少走弯路两年。
#大模型路线 #AI知识源头 #原创资料 #ninehillsblog #AI学习指南 #AI学习资源 #技术干货 #AI系统学习 #GPT学习
0x10 入门篇：搞懂大模型基础
-从“会用ChatGPT”到“理解它为什么能回答”。
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0x20 应用篇：让模型真正为你工作
-目标是学会本地搭建模型推理环境、构建 LLM 应用
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总结
想系统掌握大模型，这份 Roadmap 才是全网课程的“母本”。
别再浪费时间在碎片化内容上——
一手信息，胜过一百个二手视频。
收藏这篇，少走弯路两年。
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最近真的是被这两个开源工具惊到了。 作为一个经常剪视频、做素材收集的人，能一键保存想要的视频，真的太方便了。
一、res-downloader
这个是我最近最常用的工具。
界面很干净，打开就能用，不需要什么复杂设置。启动代理后，去打开你想下载的页面（比如视频号、小红书、抖音等），
再回到软件里，就能直接看到资源列表。
支持的内容非常多：视频、音频、图片、直播流、m3u8 链接都能下。
Windows、mac、Linux 都能用，我自己是在 Mac 上跑的，完全没问题。
开源地址在 GitHub 上，搜：putyy/res-downloader
二、wx_channels_download
这个主要是专门针对视频号的版本。
体积超级小，只有 8MB，安装后打开微信视频号页面，
视频下方就会自动出现“下载视频”按钮。
我自己测试了一下，下载速度很快，而且能下原画质的视频。
对于不太懂命令行的朋友，推荐直接用图形界面版本就好，
点一下按钮就能保存到本地，省心又稳定。
开源地址：ltaoo/wx_channels_download
三、总结
如果你想下各个平台的内容，用 res-downloader；
如果主要是下视频号，用 wx_channels_download。
两个工具我都亲测过，真的是目前最方便、最干净的一套方案，没有广告，也完全免费。
Tips：只建议用于学习和资料整理，别拿去做违规用途。
工具虽好，用的时候还是要守法。
#下载神器 #视频号下载 #小红书下载 #素材保存 #效率工具 #电脑必备软件 #开源推荐 #资源嗅探 #视频剪辑素材 #博主必备工具 #极客生活 #程序员分享 #工具党狂喜 #自媒体必备 #收藏这两个工具
一、res-downloader
这个是我最近最常用的工具。
界面很干净，打开就能用，不需要什么复杂设置。启动代理后，去打开你想下载的页面（比如视频号、小红书、抖音等），
再回到软件里，就能直接看到资源列表。
支持的内容非常多：视频、音频、图片、直播流、m3u8 链接都能下。
Windows、mac、Linux 都能用，我自己是在 Mac 上跑的，完全没问题。
开源地址在 GitHub 上，搜：putyy/res-downloader
二、wx_channels_download
这个主要是专门针对视频号的版本。
体积超级小，只有 8MB，安装后打开微信视频号页面，
视频下方就会自动出现“下载视频”按钮。
我自己测试了一下，下载速度很快，而且能下原画质的视频。
对于不太懂命令行的朋友，推荐直接用图形界面版本就好，
点一下按钮就能保存到本地，省心又稳定。
开源地址：ltaoo/wx_channels_download
三、总结
如果你想下各个平台的内容，用 res-downloader；
如果主要是下视频号，用 wx_channels_download。
两个工具我都亲测过，真的是目前最方便、最干净的一套方案，没有广告，也完全免费。
Tips：只建议用于学习和资料整理，别拿去做违规用途。
工具虽好，用的时候还是要守法。
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