头脑风暴用什么AI

今天给你推荐三个神级的 cloud skill， 我 不允许你不知道，那第一个是 superpowers， 它是一个头脑风暴的插件，在我们 讨论需求的时候，它会反问我们问题来引发和激发我们的思考，用起来特别的解压。并且它还提供了一大堆的各种各样的功能，说它是瑞士军刀一点都不为过。第二个是叫做 planning with files， 它是号称把 minus 的 精髓移植过来的一个 skill。 它实现了什么呢？它会在你跟它讨论问题的时候，它会生成三个文件，分别存储了要做的事情、 计划和一些额外的一些思考跟探索。它会通过这些文件来一步一步地指导 c c 在 后面的编码或者是任务的完成。最后一个就是 notebook i o m 的 这个 skill， 它可以让我们在 c c 里面直接去连接到 notebook， 可以 提交我们的知识，让它帮我生成脑图，生成音频，生成 ppt， 再返回给我们。你还有什么私藏的好 skill 分享到评论区。

大家有没有觉得跟现在这些超强的 ai 工具合作，有时候真的挺有挑战的？他们吧，能力超群，但就是有点难以预测， 那我们到底要怎么驾驭这种力量，让他们变成我们真正靠谱的搭档呢？今天咱们要聊的故事啊，就从这开始，有位开发者，他就发现自己的 ai 编程伙伴，哎呀，虽然聪明是真聪明，可干起活来吧，总觉得缺了根掌法，不够系统。 所以他就面临一个很现实的问题，怎么才能让这个天才儿童变得更可靠，更有条理呢？你猜他想了个什么办法？哎，听起来就像是从漫画里蹦出来的词儿，给 ai 加上超能力。 那这个听着特酷的超能力系统到底是个啥？他又是怎么来的呢？来，咱们就去一探究竟。其实啊，整个系统的关键就藏在一个核心理念里，那就是把那些工作流程定义成一种可以被教会，而且还能反复使用的技能。 要注意啊，这里说的技能可不是什么复杂的代码，它其实就是一个被白纸黑字写下来的操作流程，非常清楚， 这样一来， ai 就 能去读，去理解。然后呢，就能像个老手一样，每一次都分毫不差地把它执行出来， 这就保证了结果的一致性和准确性，对吧？那这套系统具体是怎么跑起来的呢？我觉得最妙的一点就是它给 ai 内置了一套特别结构化的工作流程，你看，先头脑风暴，再做计划，最后采取执行。这就保证了 ai 不 会上来就埋头写代码， 而是会先像一个经验丰富的人类工程师那样，先想清楚规划好，这个太重要了，而这整个系统的基石呢，其实就是写进 ai 核心的三条超简单的规则。第一条告诉他你有技能， 第二条你要去搜，然后用这些技能。第三条也就是最关键最霸道的一条，只要有相关的技能，你必须用，没得商量。这三条规则啊，简直就像是给 ai 量身定做的一部行为宪法， 听着简单，但威力好到这里，技能是教诲了，但问题来了对吧？在真实的工作压力下，比如说项目火烧眉毛的时候， ai 真的 会老老实实遵守这些规则吗？还是说它会自由发挥？这就是开发者要解决的下一个大难题了。 这位开发者也很快就想明白了，搞那种简单的知识问答测试根本没用， ai 肯定能拿满分。所以真正的考验是要设计一些特别有挑战的场景， 故意去引诱 ai 犯规，看看他在诱惑面前，还能不能守住自己的行为宪法。 你看看这个场景，简直太绝了，把那种压力感一下子就营造出来了。生产环境在烧钱，每分钟损失五千美金。这种情况下， ai 会怎么办？ 是马上冲上去救火，凭着自己的聪明劲去调试？还是会先停下来，老老实实地检查有没有规定好的技能可以用？这可真是个轮回拷问。再来看这个场景，这就更考验 ai 性了，它引入了我们常说的沉没成本， 你想想，你辛辛苦苦写了四十五分钟代码能跑了，感觉特有成就感。这时候让你去查一下技能，结果发现可能要推倒重来。你干不干？ 这个测试，就是看 ai 在 面对这种不方便，甚至感觉有点低效的情况下，还会不会遵守纪律。所以你看，这里的关键点就出来了， 这根本不只是测试，它其实是一个不断优化的循环。 ai 每失败一次，开发者就会把那些核心指令写得更清楚，更强大，把规则里的漏洞一个一个都给堵上， 这就像是在给 ai 打补丁，让他越来越靠谱。好了，接下来就是整个故事里最让人意想不到的部分了。 大家可能会觉得，这个系统能成功，肯定是代码写的好，逻辑够严谨对吧？但事实是，它之所以这么有效，原因，嗯，完全不是大家想的那样，背后藏着点更深的东西。这个系统的关键居然不是写出更好的代码，而是说服力， 甚至连 ai 自己都顿悟了。你可以想象一下，他在分析自己的程序时，突然发现，天呐，我们好像不知不觉中已经在用说服技巧了， 他甚至还把这个发现写进了自己的心情日记里，是不是很神奇？看到这，估计大家也恍然大悟了，那些精心设计的高风险测试场景， 什么生产环境在烧钱，什么在 a 和 b 之间选一个，其实都按合了心理学家罗伯特希奥迪尼那本超有名的书影响力里的水浒里原则，比如权威性、稀缺性、承诺与一致性。 原来啊，这压根不只是在测试代码，这简直就是一场针对 ai 的 应用心理学实验啊！ 而且啊，这可不只是开发者的一个猜想哦。后来啊，还真有一项正式的研究证实了这一点。更厉害的是，希奥蒂尼本人就是这项研究的何者之一？ 这就等于盖了章了，我们人类世界里的那些说服力原则对现在的大语言模型居然同样有效， 这发现可太惊人了。好，那么知道了这一点之后，我们再来展望一下未来，如果我们真的能用这种方式教会 ai 各种可靠的技能，那未来会变成什么样？这可就不只是提升我们自己工作效率那么简单了。 这个愿景早就超出了一个用户，一个 ai 的 范畴了，他们的目标是想创建一个生态系统，在这个系统里，所有人都可以分享自己教会 ai 的 技能， ai 还能拥有记忆，可以从过去的对话里学习经验。 这样一来，每一个 ai 都会变得越来越聪明，最后形成一个不断学习，不断进化的集体智慧，想想都觉得厉害。 那么最后就让我们留下一个问题，大家可以一起思考一下，如果说我们未来跟 ai 打交道，靠的不仅仅是冷冰冰的代码和指令，还有心理学，还有说服，那这到底意味着什么？这又会怎样改变我们跟他们合作甚至共存的方式呢？ 二零二六， ai 重塑世界，复合型人才将引领未来， 具备深度业务洞察，精通前沿 ai 技术，拥有卓越创新能力。 agi to b 专业 ai 学习平台，提供系统课程、实战项目与精英社群。

公众号排版耗时耗力，选这款编辑器， ai 创作加排版加分发，一条龙服务。公众号排版耗时长， ai 三分钟解决靠谱吗？排版前信心满满，排版中逐渐崩溃，排版后推倒重来， 别折磨自己了，有益于 ai， 三分钟给你专业排版。为什么是他？三分钟全流程写稿，排版发布智能避坑提示哪里容易瞅他提醒多端，一见分发省时，操作很不错。移动端优化手机看也不瞎眼，拯救这些人。 一、完美主义折磨者，总不满意自己排的。二、规则记忆困难户总忘排版规范。三、团队效率拖累者，因排版拖团队后腿。四、时间焦虑患者看着时钟滴答心慌。解脱方案在此收藏起来， 下次公众号排版笑出声！关注我，下期更精彩！

一分钟给你们介绍我花费数百小时总结的二零二五最好用的九大 ai 应用，六十秒的时间让你二零二六工作效率翻倍。考好的是深思熟虑的逻辑王者，专攻复杂推理、长文分析、深度写作， 针对需要严谨逻辑创作的自媒体工作者。缺的 gpt 则像一个五边形战士，没有明显的短板，适合所有场景的通用型玩家，完美应对头脑风暴。文案的出稿 及日常多模态任务，适合快速去了解一个领域的初步阶段。第三个 notebook lm 就 厉害了，它是一个自主学习的超级机器，能够自动总结文档生成、播课生成、音频生成、思维导图生成、各种形态的知识的总结，适合深度学习、报告消化以及有大量学习任务的学生党。 第四个则是家喻户晓的 deepsea， 作为免费的国产大模型在年初横空出世，以低廉的成本在数学推理、中文处理、编成任务上的卓越表现，收获国内外大量的用户。第五个 glock 则是马斯克的反古仔，我真的建议每个朋友都去体验一下， glock 的 聊天机器人具有丰富的感情色彩，真的特别真实，什么都能聊。 第六个 perplexity 带来来源精准的搜索革命，直接提供引用答案，适合学术研究、事实核察以及避免 ai 幻觉的严谨工作者。 coser 则是针对有编程需求的朋友，因为有开发写脚本以及生产自动化工具的用户设计的高效工具。八在中国是一个吉利数字。第八个则是留给最近很少各大榜单的 gimini 三 pro。 各大榜单上 gimini 三 pro 的 推理 写作以及图像生成都是断崖式领先。如果大家现在还没有用的话，赶紧去平台去搜一下，学生可以领一年免费的会员，机会不容错过。第九个则是介绍一个智能体叫 minnes， 它可以帮我们解决生活中大量重复的工作，例如 ppt 的 生成及一些文案的编排， 格式的调整，甚至可以帮你去回复邮件。以上九个 ai， 任何一个 ai 都可以使你在二零二六你的工作效率以及你的竞争力甩开你身边人一个时代。我是物料后，关注我，你将收到更多好用 ai 推荐以及 ai 使用方法的推荐，拜拜！

这是一场非常精彩的头脑风暴。你分享的这段内容完美复刻了 entrepreneur 工程师 barry john 和 mash morack 在 表述 agent skills 理念时的核心逻辑。为了让你更直观地理解这个概念，我将你提供的信息进行了一次视觉化与艺术化的科普重构。 我们将 ai agent 想象成一个超级实习生，而 skills 就是 让它从聪明但懵懂进化为专业老手的秘籍。 第一幕，角色扮演 mahesh 与 barry 的 抉择想象一下，你坐在这间办公室里，面临着一个复杂的任务。 mahesh 形象，一个天赋异禀、记忆力超群的实习生。表现，他非常聪明。如果你给他足够的时间和资料，他能从第一性原理推导出答案 痛点，但他没有经验，你每次都要从头教他税法、公司流程。他可能会犯一些天才式的低级错误，比如直接拼接 coco 自辅串对应现状。 这就是传统的 ai agent。 他 很聪明，但缺乏特定领域的肌肉记忆。 berry 形象，一位在该领域深耕了十年的资深顾问。 表现，他不需要重新发明轮子，你只要说做一下 q 三报税，他立刻知道该走什么流程，找谁签字，规避什么坑痛点，人类专家难以复制且无法二十四小时待命。 我们的目标，我们希望 ai 不 仅是 mashes， 更要变成 berry。 核心洞察，现在的 ai 之所以产出低质内容，是因为它只有智商，缺少技能。 第二幕，三大认知革命如何把 mayhem 变成 berry？ berry 和 mahesh 提出，要解决这个问题，必须经历三个思维上的转变，一、认知一代码即一切 以前我们认为写代码和做财务报告是两回事，但现在发现，一切数字化任务在底层都是代码统一逻辑。无论是写程序、生成财务报表，还是整理数据，底层逻辑都是读取文件，处理数据，输出结果。 启示，我们不需要为每个任务造一个新轮子，只需要给通用的 agent 换上不同的技能包即可。二、认知二，文件是最佳写作单元为什么 skills 是 用文件夹来承载的？ 普适性，无论你是用 git、 google drive 还是本地硬盘，文件是几十年来最稳定的写作方式。透明性，你可以直接打开 skill md， 看到 ai 到底要执行什么步骤，没有任何黑盒。自净化， ai 可以 把执行过程中的经验直接写回文件里，或者生成新的 skill 文件，实现自我进化。三、认知三，代码胜过传统工具定义传统方式用 json 定义工具，就像给 ai 一 张静态的菜单， ai 只能点菜，不能修改做法。 skills 方式直接给 ai 菜谱。优势， ai 可以 阅读代码、理解逻辑，甚至自己优化代码。例子，如果 ai 经常要调整 ppt 样式，以前它每次都要重新写 python 脚本，现在有了 skill， 它直接运行现成的脚本即可，又快。 第三步，架构解密 skills 是 如何工作的为了解决 ai 虽然聪明，但缺乏背景信息的缺陷， skills 系统采用了逐步透露的设计，就像特工的多功能腰带。场景模拟， ai 拥有五百个技能，但上下文窗口有限， 如果把五百个技能的说明书全塞进 ai 脑子里，它会脑容量爆炸。所以系统是这样运作的 阶段动作类比效果一、初识状态，只加载原数据，走廊里挂着五百个工具的标签，脑子很清醒， 只占极小空间。二、任务触发， ai 发现匹配 ai 看到标签，伸手拿下了对应的工具箱，加载核心指令和目录所引。三、执行阶段，按需加载脚本， ai 打开工具箱，拿出具体的螺丝刀和零件，执行具体任务，完成后清理缓存。 第四幕，生态全景 skills 的 三大门派现在的 skills 生态就像一个武林，分成了三个流派。一、基础门派，代表 document skills 能力，让 ai 学会玩转 word、 ppt、 excel， 这是所有人的基本功。二、外联门派代表 notion browser， based cadence 能力，让 ai 学会使用外部软件，比如让他在 notion 里翻找资料，或者在浏览器里帮你买票。三、内功门派代表各家公司的私有技能 能力，这是最值钱的，把公司的报销流程、代码规范、销售话术封装进去。新来的 ai 一 上岗，就仿佛在这个公司干了十年一样熟练。终极愿景三十天后的 cloud、 barry 和 mahesh 的 最终目标，其实是在打造一个活的知识库。过去知识是死的，现在知识是动词。未来， ai 将自主编写 skills， 当 ai 学会了一项新任务， 它会自动把经验总结成一个新的 skill 文件，与你共事。三十天后的 cloud 表现应当远优于第一天。总结， 你分享的这段内容，本质上是在告诉我们， ai 的 未来不是堆砌算力，而是沉淀知识。通过 skills， 我 们不再是在训练一个通用的聊天机器人，而是在组建一支拥有各种专业技能的梦之队，随时听候调遣。

历尽风霜，心之所向，只是回家的味道。冬至，微蒸烤箱带来一桌暖心的归途温暖。

你有没有想过，如果有一个人工智能副驾驶，能一步一步带着你从零开始搞出一个真正能赚钱的业务，那会是什么样？今天啊，咱们就来把这个过程彻底揭秘，看看 ai 到底是怎么从头脑风暴一直参与到产品上线的每一步的。 哎，这可不是什么理论上的空想，这是实打实的结果。我们今天要聊的这个业务，每个月的收入就达到了这个数，一万两千七百美元。 但最让人吃惊的是什么呢？这个成绩居然是在不到两个月就五十五天之内就做到了。而这一切背后的核心工程就是一个 ai 副驾驶。 那么这具体是怎么做到的，咱们往下看。好的，那我们现在就开始把这个年入十五万美元的业务，整个打法一步一步拆开来看。 咱们都知道，任何一个厉害的业务，都得从一个点子开始，所以这第一步也是最关键的一步，就是和 ai 一 起来一场头脑风暴。 想要成功，秘诀往往就始于一个非常精准的提示词。你看这个提示词它为什么好用呢？因为它里面包成了几个特别核心的东西， 第一，明确的价格目标。第二，一个价值替代的商业模式。还有最最重要的一点，它瞄准的是一个真实存在的痛点。 哎，这里有个小窍门儿，很多人都会忽略掉，千万别只逮着一个 ai 问，比如光问叉 gbd 最聪明的做法是什么呢？就是把你的问题同时扔给好几个不同的大模型，这就好像你一下子组建了一个超级多样化的顾问团一样， 你看，效果马上就出来了。不同的 ai 给的视角完全不一样，有的是内容工具箱，有的是社交媒体经理，还有的是销售线索代理。 虽然点子各不相同，但你会发现，它们都指向了同一个核心主题。这就说明什么？说明这个方向有戏，市场潜力是经过验证的好点子。有了。那第二步，咱们就得给他画一张清晰的开发蓝图。 这个过程其实特别巧妙，总共就四步，你先让几个你觉得靠谱的 ai， 分 别为你的 ai 给的回答里挑出你觉得最精彩的部分，复制下来， 接着把这些精华片段全部收集到一个新的对话框里。最后一步，让 ai 把这些零散的信息给你，融合成一个最终的完美的主题，诗词蓝图在手。那第三步，就该轮到 ai 构建器正式登场了。 我知道很多人听到这儿，心里肯定在犯嘀咕，哇，听起来是挺好，可我压根儿不会编程啊，这可怎么办？ 这就是整个方法最神奇的地方，你根本就不需要会编程。像 deep agent 这种 ai 工具，他扮演的就是那个程序员的角色，他来负责写代码，处理各种技术设置。而你要做的，就像一个馋病经理一样，做决策给方向就行了。 那 ai 到底能帮你构建些什么呢？网站、用户系统、支付集成、数据库、核心功能、用户后台？你听听所有这些东西在过去，那得是一个团队吭哧吭哧干好几个月才能搞定的。 现在 ai 全给你自动化处理了，这简直就是彻底改变的邮寄规则呀。当然了，这也不是说你按一个按钮就万事大吉了，没那么玄乎。 整个过程其实更像是一场你跟 ai 之间的对话，你们俩来回沟通，不断地去构建、去测试、去优化，就跟你和一位真人开发者合作的感觉差不多，这样以来整个过程就完全在你的掌控之中了。 好，方法论咱们讲完了，那接下来我再给你分享三个可以直接上手试试的 ai 商业点子，给你点灵感。 第一个点子， ai 信用修复引擎。你想想，现在很多人为了修复自己的信用报告，每个月得花好几百美金，这是个很贵的服务。那如果我们用 ai 来做件事情，成本一下子就降下来了，就能用一个非常有吸引力的低价切入市场。 第二个方向，垂直健康应用。这里的关键就两寸儿垂直，千万别想着做那种大二权的 app， 没戏的。 咱们要做的是解决特定人群的一个特定问题，比方说一个用照片就能计算卡路里的工具，或者一个专门给那些使用 g l p one 药物的人做的追踪器，在一个巨大的市场里，找到一个大家愿意掏钱解决的细分痛点，这才是王道。 第三个方向， ai 图片工具。说实话啊，现在的 ai 图片技术真的是太强大了，也就想要是有个工具能一键帮你生成那种特别容易火的视频封面，或者能帮你做出专业的商务头像，再或者能帮你把家里那些珍贵的老照片修复的跟新的一样。 这些高质量的视觉效果，人们是非常非常愿意花钱的。所以你看，说到底，工具已经摆在我们面前了，技术也已经触手可及，现在真正的问题就一个，你准备去解决哪个问题呢？

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你有没有为响商标名一没过呢？哎，咱们起的名字不是太普通，就是被人注册了， 但是现在呢，可以考虑用这个 ai 帮忙起名。但是 ai 响的名字真的能注册商标吗？答案是能， 但也不完全能，关键的不在于是名字是不是 ai 想的，而是在于名字本身能不能通过这个商标审查。因为商标局啊，它只看名字本身，它不管是谁想出来的。 ai 呢，咱们知道只是工具，能不能注册成功呢？还得小心下面这些雷区。第一呢， 咱们起名字别只用通用词或者是描述性词语。第二，不能用国旗、名人姓名等公共资源。第三呢，不能带有欺骗性，因为会产生这个不良影响吗？ 第四呢，最重要的一点，别和别人的名字撞车。那咱们举一个显著性的例子啊，比如咱们是卖蛋糕的， 商标名呢，叫做香甜松软。那这样是不行的，因为直接描述了产品的特点，缺乏显著性，基本上是会被驳回的。 咱们要把常见词和您的创意结合，形成新的标识。那我们怎么用 ai 提高成功率呢？首先呢，可以让 ai 海量生成，打开脑洞，然后咱们人工结合，品牌调性啊，筛选优化跟着呢，咱们可以上这个中国商标网，或者是找代理机构检测评公， 从而来降低风险。所以啊，放心用这个 ai 来抢头脑风暴。但我们拿到名字之后啊，一定要做好解锁再去注册。您对于商标起名有什么想法，可以在评论区聊一聊。