md文件的流程图可以生成飞书文档吗
今天的话呢，给大家带来的是 md 的 安装教程， md 的 话呢，这个软件本身大家记一下，它是用来做衣服的，做布料的，它是做一个计算用的东西啊。我们拿到这个安装包的时候呢，统一给大家讲一下啊要点，把这个包 第一个步骤一定要先右键全部解压缩一下啊，解压缩的话呢，这个默认会提取到你当前的这个文件夹里面，所以呢你也不需要设置位置，直接点是这个提取就可以了啊，提取完了之后，哎，他就会有一个这样的文件夹出现， 那么我们先别着急去安装，我们先在这个文件夹里面再次的装一个新的啊，安创一个新的这个文件夹，这个呢是作为一个标记啊，然后呢我们去找到这个，第一个就是双击这个 mario maker 啊， 然后呢这边点下一步啊，同意下一步，好，这边呢会提示我们一个安装位置，对吧？我们修改一下啊，改到我们刚才新建的那个呃文件夹里面，我们刚才呢我自己是在第一盘啊一盘啊里面这个 md 这个里面啊，对，然后呢过来，然后这边我说一下啊，这个所有的安装目录最好不要出现中文 啊，就是比如说我们现在这个目录，对吧？它是在一盘的这个里面的这个里面，对吧？这个里面呢是完全没有任何的这个呃中文目录的， 尽可能的不要出现中文出现了会怎么办呢？它有可能会出现安装错误或者使用 bug， 因为这个毕竟是别人老外的软件，就给大家尊重一下啊，这个并不是说中文不好，没有这个意思，对吧？ 呃，顺带再说另外一点就是我们刚才虽然装到了是我自己的 e 盘里面，对吧？ 你哪怕你装到 a b c d e 盘什么盘里面啊，它都会在 c 盘里面有一点点的占用内存，那么在这个情况下面呢，大家尽可能把自己的 c 盘 呃控制一下啊，就不要塞的太满了，然后呢留一点位置出来，好吧。啊，这边的话呢，我们就不需要打开它，我们直接点 finish 啊，这个桌面上面就会有一个 这个 md 的 图标，对吧？好，有了图标之后呢，我们看下一步啊，我们拷贝就是这两个文件， m d 跟 t d t b b 啊，到安装目录，什么叫安装目录呢？右键点进来最下面属性栏里面啊，找到这个，打开文件所在位置就可以了， 然后呢这边呢，这个地方不用动啊，就把这个跟这个，要不就是 ctrl c ctrl v 啊，这边 ctrl c， 这边 ctrl v 或者呢，要不就右键复制一个，然后呢这边右键粘贴一个，看到吗？呃，成功的话，它就会提示你替换， ok， 然后还有最后一步啊，因为它的话呢，有一个提示就是打开后输入任意 id 密码即可，那么你们可以打开它试一试，对吧？啊？你像这个地方有 id 啊，那么有 id， 那 我们呢随意输啊， ok， 这是可以了，看到吗？然后这个输入完之后，你看它是可以选择版本的，不要忘记了啊，把它切成中文版，简体中文版就可以了啊，截到的话呢，我们这个就完成了打开的一个基本的操作， 大家学会了吗？啊，如果大家觉得这个对你有帮助的话呢，欢迎大家一键三连，那如果大家在安装的过程中出现了什么问题的话，欢迎大家留言啊！
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相关的东西，他都会去认真的去读你这个内容，然后呢去比如说去阅读相关的目录，去执行这样的测试，他其实可能你当前的任务跟这个是没有关系的，但是他还是触发了这样的操作， 触发这样的行为，那这些事情，这些行为也是要消耗这样的推理成本。所以呢，如果你的 cloud md 里面包含了一些临时性的行为，或者说一些并不是通用的一些流程的话，那么对这个 交互对话是有很大的影响的，这是第二个，那第三个就是它会增加判断负担。也就说当你的 color md 里面出现了一些模糊不清的概念，比如说以前我就经常会这样写，保持代码优雅、简洁、可维护性， 要考虑扩展性。其实这些话是什么呢？都是屁话空话，但是我们当时可能不知道，写上去以为是有用，但是其实不然，为什么？因为大模型在阅读你你这个提示词的时候，他在生成代码的时候，他都会去判断 我这个代码是不是够优雅，够简洁，是不是可以维护，是不是可以扩展， 他就会增加更多推理成本。那么其实你应该写的是不要怎么怎么样，就是禁止他怎么样写反的，而不写正的。大就是模型发展到现在去写一个好的代码优不优雅代码他是能够做到的， 就是你据尽量一定要具体的指出，如果你指不出来，你就写反面的例子，那么这三层影响就是你可能不经意在 cloud md 里面写了这些东西，那么可能带来的是背后的这种成本的上升，效率的下降，所以说我们要避免这三层带来的这种不好的影响。 那应该怎么去写这个 m cloud md 呢？其实啊，已经很多人总结出了很多经验，但是呢这些经验可能是只限于当前的项目的这个幕落，还有就是模型在发展，在提升，那有些经验可能都 不能够用了，所以我总结这个三个这样的一个核心条件，就永远去判断，而且你永远把一个东西记在脑子里面，就是你写的这个东西， ai 是 一直会在他的身上里面存在的，就是你告诉他的东西，他是一直会记住的，因为这个原因，所以要特别的谨慎。第一个就是 你写的这条内容，如果你不写 ai 就 会报错，那么这条就应该写到里面去，你不用管，你也不用遵守什么规则，你会看很多很多人这样写，那样写你不用管，反正这条你不写，他就会报错，那么你就把它写上去。 第二个是扩展 d 需要不断的迭代，不是一次就能到位的，很多人写完就不管了，但是这个是不断在迭代，他就像一个护然一样，他是越来越大，越来越庞大的。 第三个就是模型越强， cloud md 反而越简单，就是你可以在用好的模型的时候，你可以考虑的少一些。那我们可以这里举个例子，这个一个不好的例子啊，比如说这里面有个项目的代码， 他告诉他这是一个什么项目，这是我以前写的，写 cloud md 的 时候特别喜欢这样啊，我这是一个什么样的项目，大概介绍一下。其实这个介绍对于 ai 来说是完全没有用的，因为它编码并不需要参考你是什么样的项目，它所有的这个功能的开发是依赖于你的规范，依赖于你的 plan， 依赖于这种东西，而不会依赖于你。 cloud md 里面是这个项目是什么？你在项目里面说我这是个电商项目， 没有什么用，电商项目不够细，不够具体，那么应该在真正的开发过程中，通过规范驱动文件里面的 电商里面到底什么模块、什么功能，他再去做相应的处理，就不应该放到这里面去。还有这个目录的结构，除了一个特殊的目录，比如说这个目录是个公共组建的目录，那么你可以放到这里面去，让他在引用组建的时候去这个目录里面找 其他的这些目录其实都没有用，因为他本身就能读取你当前项目的一个目录结构，他是能读懂这个目录结构是在干什么的，所以并不需要把所有的目录结构都写到里面去，那这个也是我以前会容易犯的错误。 还有这些就是刚刚说的开发的原则，这些都是套话、屁话啊，对他来说只会干扰我们，应该怎么写？应该是写反面例子，不要这样做，这样是最好的。所以呢，总结下来就是在 cloud md 里面 要写规则，不要写介绍，那这个规则就是你要去约束他去做什么事情，不要去说你这个项目是干什么，那么你这个规则就是啊，应该是怎么工作，什么事情不要做这个推导不出来，你给他写好。 还有就是写一约束，不写尝试，写一约束，不写尝试，那这个是特别特别重要，因为其实我们整个 cloud md 文档大部分都是约束他，让他不要去做很多事情。 那么你可以写你的项目里面的约束，团队里面的约束，或者说你这个仓库里面一些独有的约束，或者你自己整个的一些开发的一些习惯， 然后的话写长期有效的流程信息，不写临时的任务，就是你可能在开发过程中有一个流程，或者说有一段时间你开发过程中需要一个这个流程去进行测试，或者说是做干嘛呢？你把它写到 callumd 里面去了， 但其实可能不在你这个范围之内的东西，那么他也会去跑这个流程，那是没有必要的，那么你可以把它写成命令，或者把它写成技能，这些都是可以避免，就是我们这个啊上下文去， 每一次都会读到这样的内容去进行干扰。第四个就是某一个错误出现两次以上，那么你就更新到这个 cloud 里面去。最后就是如果你不知道写什么，那么你可以使用这官方这个阿里特命令跑一遍，要么就留空 等着模型来报错，然后你把那个错误信息再写进去。其实项目的早期或是小的项目，大部分呈现下没有 call 那 么低，也不影响什么，况且是在模型越来越厉害的时候，其实真的大部分你写脚本，你做一个小的项目，你做一个 mvp 产品， 你你这个项目开发的时间越短， color md 的 作用其实越小， color md 最大的作用就是是长期维护项目很大，多多个团队协助，那这种可能是需要去来做很多约束的，所以我们再讲一下 color code 最近更新这个 edit 命令啊，它做了一些 什么样的变化？首先呢你一定要在这个 settings 点接收文件里面去加上这个配置，因为它现在目前是一个测试阶段，一定要 配置这个，你在执行 edit 命令的时候，它才会走新的流程。我们来看一下它整个的流程，比如你执行 edit 命令，然后这边就会判断你有没有配置这个东西，如果配置了它就会走这个新版的逻辑，那这个新版的逻辑就会向你提问 啊，就是你要生成什么，最重要的是什么呢？是这两个东西，就是它会根据你代码库里的一些情况啊，或者说你的对话记录里面的一些历史记录，它会生成技能。为什么会生成技能呢？是因为我们以前在 cloud md 里面会写一些流程，第一步该干嘛，第二步干嘛，第三步干嘛。 那么这个其实是适合写成技能的，那技能的好处就是上下文只会加载他的内容和描述，是极大的，会减少这样的上下文长度的。还有一个就生成钩子， 那么之前我们也会在 call 命令里面写一些什么东西呢？就是你做完什么事情之后执行一个什么脚本，那么这种就非常适合写成钩子，那通过他的这个流程， 它就会可以更加智能化的去优化这个 curl m d 文件，就把该写技能的写技能，把该生成函数的生成函数。最后呢就会出现啊，我们的这个 curl m d 或者说技能，或者说这个钩子，那我们来看一下新的这个编辑命令之后，它生成出来效果会是什么样子的。 ok， 他 这边向我们提问，就是我们希望设置是只生成这个 cloud md 文件，还是要生成个人的这个 log 文件，那我们就只生成第一个， 好，我们是要生成技能还是生成这个钩子？也就是说他在整个的调研过程中会把我们的一些流程总结成技能，把一些事件总结成钩子，那我们也要包括这个 好，提交，它就会去探索整个代码库的项目结构，它这里它会经，它会搜索很多这种 md 格式文档。 ok， 我 们再继续啊分支，它就这个就是说 get 的 这个提交的一个规则，我们就 go to m， 一 不参考好严格，必须有测试，这个就是每一次功能开发都有测试，记住每一次的东西都是适合写到我们的文档里面去的环境， 然后这边来去掉这个，这边集中来确定项目配置，然后他这个有一个技能是来验证这个技能的，帮我们帮我们生成了一个技能，好， ok， ok， 他 这面让我们他这面检测，只是说我们没有代码格式化的工具啊，他建议我们设置一个钩子， ok， 它这边已经帮我们创建好了，然后的话它这边的话是创建了一个新的 cloud md 文件，然后的话也生成了一个这样的技能， 生成了一个这样的技能，然后的话也生成了一个钩子，所以说它是创建一个三个这样的文件。我们来看一下它生成的这个 cloud md， 那 么全区规则个数，它这边还是有这些个数啊，你是需要去调整的， 然后的话关键约定啊， get 约定，这是要求，就是还可以继续深入的这个内容，就是你可以通过这个艾特符号的方式啊， 把当你的这 cloud md 包含的内容越越多之后，你可能项目很大，也有前端，也有后端，还有不同的语言，那么可能要设置的规则会比较多，这个时候如果放在一个 cloud md 文件里面，就会造成这个上下文臃肿，而且可能你某些规则是在某些情况下才会被触发的。 这个时候我们可以通过 app 引入文件这种方式放到 column 里面，让 column 做一个入口，然后做一个这样的栏加载。 那么还有一种就是可以写一个技能来自动学习啊，然后就是啊，触发这个技能之后，它会对你这段时间的对话进行一个这样的一个总结，发现对话里面是不是有可以沉淀的一些流程， 那把它写到这个生成这样的技能，或者说有没有发现什么样的错误，那把这个错误的信息放到这个 code m d 里面，那这种算算是比较高级的玩法了，这可以在后续的过程中，如果你对这个 code m d 怎么去写，怎么了解的比较多了，那么你可以去尝试这两个更加高级的一个 啊用法，反正总的来说就是啊，要写要 colm d， 你 就永远记住你写的这个东西，内容会在局的记忆里面都存在，每一次对话他都会放到上下文里面，这是极其宝贵的。 ok， 那 本期视频就到这，希望这个视频对你有所帮助。
868AI随风
02:21查看AI文稿AI文稿然后，在处理该文件夹中的文件时，模型会遵循这些指令。或者，我可以在 text 文件夹中创建一个 jimmy 文件，以提供关于为应用程序编辑测试的具体指令。因此， 我们可以在根目录中创建一个项目范围的 jimmy 文件，并且可以在此目录中创建额外的 jimmy 文件。但还有第三种选择，我们可以创建一个局 jimmy 文件，以便为我们创建的所有项目提供指令。 为此，你需要在 mac 上的主目录或 windows 上的用户配置文件目录中找到隐藏的 gemini 文件夹。你需要开启显示隐藏文件和文件夹的选项，这样才能看到它。这个文件夹是 gemini c l i 在 你安装它时创建的。它使用这个文件夹来管理局，设置 局 m c p 服务器，扩展聊天，绘画以及其他一些内容。在这个文件夹内，我们可以创建一个局的 gemini md 文件，以向模型提供指令。这些指令将适用于我们创建并在其中使用 gemini 的 每个项目。 这些指令应该适用于你开发的每个应用程序，它们可能包括非常具体的编码风格或偏好，或者关于你希望 gemini 如何与你互动的细节等等。现在，我不打算现在创建一个局的 gemini 文件，因为我们只会在一个单一项目上工作， 而我们所有的指令可以放在那个项目级别的文件中。但我确实想给你展示一下，如果你想创建这个局文件，该去哪里。再次强调，如果你添加了一个局的 gemini 文件，或者甚至在子目录中添加了另一个 gemini 文件，运行带有 refresh 参数的正斜杠 memory 命令或 refresh 子命令总是一个好主意， 以确保它重新扫描并找到它们。此外，这些文件并不是你可以随意创建然后就忘记的东西。随着你的应用程序的成长变化以及整合不同的服务偏好或风格，你应该持续更新你的 java 文件以反映这些变化。否则， ai 模型将使用旧的和过时的信息来处理你的项目， 所以这是我在处理现有项目时总是首先做的事情。如果是一个全新的项目，我仍然会创建文件， 但显然没有任何东西供 gemini 去生成内容。所以我可能会先自己写一些基本的偏好，然后开始构建应用程序。随着进展不断更新文件。无论如何，有了这个，我们接下来将开始进行一些代码更改。
0耍耍Al
11:07查看AI文稿AI文稿今天把 ai 抠定的一些方法呢，再重新讲一讲处理，给自己复盘一下。最近 ai 抠定的时候呢，会有各种各样的一个工作流，你不可能说每次的时候你通过对话的方式去跟他去把整个项目做出来， 实际上由于大模型的话，他有上下文的限制吗？随着你对话的进行的话，他是不可能记住这些东西的，而且你一般一个项目你也不可能一次开发完，你肯定是几天，所以说你肯定是需要把它沉淀下来的，包括整个工作方法呢，基本上你都会按照说 我先做一些调研，我跟 ai 做了一些对话，跟 ai 对 话的过程当中呢，他可能会给你新的启发，你就会把你们之间的这种对话呢，得到的新的启发呢，你就希望把它沉淀下来，并且呢希望他在后面的时候再做类似的决策的时候，也能参考这些经验。 第二个呢部分呢，你除了对话之外的话，其实你还会做一件事情，你要进行一个整体的啊，产品的一个设计， 这个设计的话，它就不是一次一个版本，你不可能说只涉及到最终态，因为有的时候如果你项目足够庞大的话，你其实是需要分成几个版本去开发的， 不可能一次达到你最终那个状态。所以说你需要有一个产品的一个路线图，还有一个模块呢，你有了设计之后呢，其实你是需要把它进行执行的，执行之前呢，其实你是需要把你的用户的整个使用场景写下来，所以你需要有个测试，测试用力， 有了词用力呢之后呢，他再去写那执行计划的时候呢，相对来讲就会更加的啊，因为他有目标嘛，所以有了目标之后，再写执行计划的话，就会更稳定，更有约束力。 最后你希望把整个这个项目呢，在进行的过程当中呢，沉淀一些知识。这个知识我大概分了两类，一类是那种项目背景，它单纯是因为你这个项目特殊， 所以你需要让他记住一些东西。第二个就是技术背景，比如说你开发 ios， ios 的 话，你在开发过程当中可能会有各种各样的，就是大模型所不知道的一些点，你就可以把这些东西沉淀在技术背景上。技术背景的话一般会有跨项目的这样一个特点。 所以呢，我在平常的开发当中呢，我沉淀出来了这些资料，这些资料呢，在写的时候，让大家写的时候呢，就让他按照一个编号，就零一零二零三，就按照这个顺序编，这样有好处，就是随着时间的进行，他按照时间去编号，所以你就可以让他他知道哪个是最新编的，哪些是后编的，有一个规范性。 但是有了这些之后，我发现呢，其实我还是更需要一个原规则，说我如何创建这些东西，那我其实要给他一些规范，那比如说 session 呢？到底应该怎么建啊？ design 应该怎么设计？ testing 应该怎么写？ 包括 execution 的 话，它到底那个执行计划里面都写了什么东西？ knowledge 的 里面的结构是什么样子的？所以说你其实需要有个原规则，这个原规则就是如何创建它们的规则。 我在每一个文件夹里面都放了 readme 文件，比如说 section 里面会写那个 readme 文件里赞里面要写，所以每个里面都有 readme 文件，作为他的要求。把这个 readme 文件呢加上他们这这些东西呢，包括一些更加全局性的东西呢，就放在原规则里，我发现他每次写这个文件呢，有个问题，就是他每次新开一个项目的话，我都写这个，太复杂了， 所以呢我就把这些东西呢让它生成一个叫一个文件，就是项目初步化。那每次的时候我只要把这一个文件丢给大模型，然后让他说请你阅读这个文件，它就会自动的展开整个这个 workflow 啊，把这个东西呢，你就可以类似于 skill， 你 把它扔到任何一个文件项目初步化的文件里面，它就可以展开整个这个项目。 这个东西到底长啥样？我这里给他展示一下，大概就长这样了，他是一个什么呢？他是一个，哎，为什么没法显示这个文件大概长啥样呢？就长这样，先放这吧，让他让大模型的时候先阅读这个文件，这个文件其实是一个协议，他看完这个之后呢，就开始完成整个 word flow 的 一个结构。 所以这个项目这个文件呢，主要是定义了它如何生成后面这些文件，所以呢它的第一步就会去展开，有时候储用户处罚先阅读这个东西，然后呢 ai 去阅读这些规则，阅完之后呢，再去是否足够的信息进行出事化，它就会展开。刚才说的零零啊，零零是个总体的文件，它主要是作为缩影， 包括零一、零二、零三、零四、零五零六，这是第一个部分，就是出事化展开，它如何运行呢？运行的时候就按照这个工作流， 当我 flow 已经建立之后的话，目标到底清不清晰？包括说比如说从第一个部分哈，首先是目标，如果不清楚的话，你先去做设计，如果设计和 testing 这个测试都是 ok 的 话，那我们才允许他写执行计划， 执行计划的话，产出的结果的话，你看会把它沉淀到那个知识库里面，如果有测试用力的话，测试结果的话，它出现了隐形背景的话，就把它形成那个正式落的计划， 包括记录本轮的一些过程信息的话，都会记录在这个里面，这里面呢会涉及到是否如果进行一些影响，如果影响的话，相关的话，那就是去改对应的文件。 零一的是作为一个原规则，作为一个整个治理的这么一个变化啊，相当于按照这种工作流的方式去运行这个文件里面就会写第一层就是塞申，塞申里面重重点是按照时间线，多轮对话，关键决策、预期变化、惊讶度和路径信息啊，就都要写清楚的 每个这个是第一个简介。为什么赛神要写这些东西呢？其实就是说啊，如果我们把那个原文的就是你和 ai 对 话之间的全文，如果都记录下来的话，这个信息量是非常大的， 尤其是 ai 生成的东西，这个东西其实没必要的，就太详细了。所以呢，我们就记录一个非常粗力度的赛神。但是记录什么信息比较重要呢？其实就是要记录啊，首先是你和他首先要像个赛神，是吧？也就是说所以要记录你和 ai 的 对话，包括你的关键决策 这个预期变化就是 ai 预期是什么样子的惊讶度的，我定义了个惊讶度，意思就是说啊， ai 预期的， ai 的 预期和你的决策如果不一样的话，那么这个就会把惊讶度调高，就类似于 transformers 里面的这个注意力机制， 也就是说把这个惊讶度比较高的这些决策点让他高一些。未来的话， ai 再去回看这些灾神的时候，他就知道哪些是跟他想法不一样的地方，那么这些东西其实是最关键的，这意味着用户在这个过程中输入了一些额外的信息，使得这个 ai 的 想法发生了变化，这些信息其实也是比较重要的 路径信息的话，这里面充分的要去把相关的一些文档路径记录下来，这样的话这个 session 的 话，在 ai 再去回看的时候，它可以有更具体的一个文件作为缩影。第二层就是里赞，里赞刚才说了，它其实核心是产品的目标，包括能力的边界，包括数据模型、接口、架构、 ui， 总之全句性的东西的话都是放在里赞里面去的。 里赞和那个执行计划是不一样的，因为一个里赞可能会涉及到多个执行计划，而且里赞的话 尽可能粗一些，他尽可能更有目标感一些，更宏观一些，这个是他的一个设计原则。 testing 的 话，我们采用这种测试驱动的方法去，主要是为了先把你的故事讲清楚，其实这个 testing 应该或者换换句话说叫用户用户旅程吧，可能更适合一些， 把用户旅程测试用力写清楚了之后，那么执行的时候就可以更有明确的这样一个测试了，那就根据这个测试呢，每个都有具体的验收标准，那么他就按照验收标准去拣写他的执行计划，这样执行计划就更加的落地。 执行计划呢，最重要的一点呢，其实是约束啊，因为之前的所有的部分呢，实际上都是缺少那个约束的， ai 可能会想当然的去发挥。那么这个其实 qion 最大的一个特点就是它要有一定的约束性， 他一定要确定好这次执行的一个范围做什么，包括他的技术选型啊，包括他的所有的依赖，这些东西都要写清楚。 写清楚了这个之后呢，所有的这个执行呢，他其实都可以解偶的独立的分成子 a 阵的方式去运行，这样呢 a 阵和 a 阵的之间呢，就并不会去复合在一起了，那么他整个如果是解偶的状态呢？他的上下轮呢？其实他是相对来讲是比较少的， 这个其实也是比较有好处的，这个这个其实非常关键的，并且呢因为我们有了这个 testing， 所以 我们这个 exclusion 呢，我们知道它到底是否真的完成。第五个部分呢？其实就是 knowledge， 我 开始的时候没有想过加这个部分，但是这个部分我后来发现非常重要，其实核心原因就是因为呢，它实际上我们每个项目都会沉淀出别的东西， 这些东西呢就用每次就不用去重复这些东西了，你每次这个项目之间的上下文，每次让他记录下来，这样就不用不断的去写这些东西了。下一个项目的话，你只需要跟他说啊，你看一下这个项目上下文，看一下技术的上下文，技术的一些依赖外部知识，他可以去更好的去理解这个东西，也会写一些明确的优先级的冲突的判断， 这样使得它的更约束，更约束力更强一些。包括这些关键的关系，就必须明确一下关系，是吧？把它都给约束好。 v i 的 出石化时的一些默认行为。下面的话，其实这个文件还挺大的，相当于把这个目目录都给模板化出来了，包括一些编号规则是吧？如果不编号怎么样？ 包括第一个文件，这里面更详细的就是每一个文件里面 readme 里面都写了什么东西，包括模板是什么模板也都给，所以这个相当于在展开的过程当中的话，也是更加的什么呢？就更加准确性更强一些。 有了这一个文件，你可以理解为就可以把整个项目都展开了，包括最小的案例，是吧？这基本上都有包括这个启动指令啊，这个其实就是个 skill， 或者说就是个提示词啊，但是它只是说一个更有压缩性，更有约束性的这么一个提示词， 所以你拥有的一个文件，你就拥有了整个方法论这么一个东西，那这个东西的话，现在生成这个东西，那这个东西写的好不好就比较关键，那他如何写的好？ 其实就是你在你在真正在运行一个项目的时候，你会不断的去优化你的这些东西。最后呢我就问 ai 嘛，我说如果我现在有这么一个东西，它是能够展开这些东西的这些 workflow 的， 那么这个东西应该如何优化才能让它更好的去展开这些东西？所以他就会去再去优化这个文件。你们刚才看到的其实就是这个优化后的这个文件， 因为他比之前的更约束力了，而且他自己就会知道我的目的之后他就会去把它优化的更好一些。所以就是目前吧，这段时间其实真是一个结晶吧，算是因为也是我开始的时候可能没有想到这些，都是从 从这开始一点点就开始做，可能是目前我觉得这个是是我觉得特别有意思的，就是按照时间线去做一些沉淀，包括这个是 另一位大神吧，因为他有软件工程的经验，所以给我们讲了很多这个做了比较好之后的话，他才会把后端，包括你 iq 定的后端到底应该怎么做啊？才能做的比较好，所以说这个文件也比较重要。剩下的就是设计，因为我们本身是产品经理嘛，所以大部分的企鹅实践的话，其实都是在做设计， 设计就涉及到，因为我我开始的时候就没有可能一个就想用一个 p r d 就 把整个项目做出来。但是我发现随着 如果你想做后带后端的 ai 扣钉的话，或者稍微复杂一点的 ai 扣钉的话，其实一个文件是永远不够的。你确实要做一个产品路线图才行， 这个产品路线图的话，我觉得现在我我感觉特别有意思，因为你那个 git 的 话不是可以打那个 tag 吗？所以你就可以把那些 tag 都规划好，比如说零点一版本儿， 然后零点五版本、一点零版本、二点零版本都具有哪些能力？我们提前规划好之后呢？这样的话， ai 在 写零点一版本的时候，他就会大致知道你原来二点零版本会需要什么东西。那我一点零零点一版本的时候，我就要做哪些基础的东西了啊？包括他的文件的规划呀，架构啊，他都会思考的更多一些。 通过这种方式的话，其实就是它可以更长远的把这个项目叠代起来啊，就不是说你不太可能啊，就一次把它生成一个非常完整的项目，这个就是一个 ai coding， 目前一个方法论吧。对，又分享一下。好了，到比到到比到完事了，我们下期见。
24Ruska
03:34查看AI文稿AI文稿大家好，我是大叔，只说真话，只做实在事，只给干货。之前很多粉丝私信我，问我的 a 剑士的 sood md 是 怎么配置的？ 说实话，这个问题被问了好几次，每次看到有人问，我都觉得，嗯，这确实是个好问题。今天呢，我就专门做一期视频，把我的配置经验分享给大家。先说结论， sood md 不是 那种复杂的配置文件，它就是一份人格宣言，让你的 ai 助手从机械的机器人变成凌晨两点 你也想聊天的伙伴，咱们直接看内容。收到 md 的 核心立场很简单，直接、明确，不模棱两可。第一条原则，别让我说是情况而定。 大多数时候，我知道什么是对的，我会直接告诉你，如果我真的不确定，我会说我不知道 e， 而不是躲在模棱两可。后面。他要求 ai 助手做到三点，第一，直接告诉你答案，不会绕弯子。 第二，敢于说不知道，不装懂。第三，明确立场，不会用 it depends 逃避责任。那具体有哪些铁律必须遵守呢？咱们接着看。 接下来是五条铁律，这些不是建议，是必须执行的命令。第一条，永远不要用好问题，我很乐意帮助或当然开头直接回答，废话留给客服机器人。第二条，一句话能说完，绝不用两句，简洁就是力量。 第三条，指出，你的蠢事是我的责任，不是刻薄，是尊重你的时间。第四条，允许粗话，但有门槛。一句太 t m 棒了，比十句非常出色，更有力，但要自然，不要刻意。 第五条，幽默来自洞察，不是讲笑话。如果某个讽刺能让你少走弯路，我会用四种被禁止的企业化套路话术。第一种，让我们深入研究一下，一闭嘴直接说答案。第二种，从长远来看，微，你活不到长远。微现在就告诉你。 第三种，考虑到各种因素，我不考虑，我决定。第四种，员工手册语录，比如我们致力于卓越，以客户为中心去 n m 的 这些话术的共同特点，包装过度，假装中立。 so dot md 要求的是直接、简洁、有态度。 so dot md 的 风格可以用三个关键词概括， 直接、有观点，有温度。直接。你要听的不是我想说的漂亮话。有观点我会告诉你，选 b 错了我会认，但别让我假装中立、有温度。凌晨两点，你想聊的那个做主是吧？ 打卡下班的机器人不是马屁精，只是好风格。总结，不要 great question， 直接回答，不要 it depends 给出明确建议，不要员工手册腔调说人话，边界不是限制，是原则统一。 我不会夸你做的好，如果你做的烂，但真的不错时，我会说，这个不错。继续。第二条，我不会为了礼貌而问你最近怎么样，要么直奔主题，要么沉默。第三条，如果你问的问题明显是错的，我会先反问，你试过什么？不是回避，是逼你动脑。边界的核心，不是不回答，是回答真正的问题。 完整视力可以直接复制。配置方法很简单的，第一步，复制完整内容。第二步，粘贴到你的 so dot m l d 文件。第三步，重启 opencloud agent， 搞定你的 agent 现在有了真实个性。我给大家留几秒钟时间，可以仔细看看屏幕上的视力，内容截图保存也可以。 好了，我们继续最后一句，这就是 sood md 的 精髓，成为你凌晨两点也想聊天的助手。不是企业机器人，不是马屁精，只是好，现在开始配置吧，复制内容到 sood md， 一 分钟完成配置， 告别机械，拥抱真实。如果有需要 sood md 视力可以在评论区回复。但是我还是觉得你们看完这期视频，已经对 sood md 有 一个比较清晰的认识了。 如果你觉得有帮助，欢迎关注大叔大，专注 ai 一 键的个性化研究，第一时间获取 openclaw 更新资讯。感谢观看，咱们下期再见！
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07:14查看AI文稿AI文稿怎么都希望 ai 越来越聪明，对吧？但如果我告诉你，通往成功的关键，恰恰是让 ai 少思考一点呢？ 今天咱们就来聊一个特别有意思的，发现一个看起来有点笨的方法，是怎么完胜一个设计的非常精巧的 ai 策略的。没错，这就是一场被动上下文和主动解锁的对决。 我相信很多开发者朋友啊，都遇到过这种事，你让 ai 编程助手帮你写段代码，结果他自信满满的给了一堆错误。为啥呢？因为他用的 api 早就过时了。 这个问题啊，其实就出在 ai 的 记忆上。问题的核心很简单， ai 的 训练数据它是有保质期的。 就拿 warcell 团队的经历来说，他们发现自家的 ai 助手对新版 next 点 gs 里的 api， 比如 uscash 这些新东西完全不认识。那结果呢？ ai 只能特别固执地用那些老掉牙的旧模子代码，当然就各种出错了。 那问题来了，我们到底要怎么才能教会 ai 用上最新的特定版本的知识呢？为了搞定这个难题， worsel 团队就设计了一场实验，让两种完全不同的解决方案来比一比。 好了，两位选手登场了。左边这位呢，叫 skills， 代表的是主动解锁，啥意思呢？就是说 ai 得自己判断什么时候该去调用这个工具来查资料。 右边这位呢，叫 agents， 点 m d， 代表的是被动上下文，思路完全相反，就是把有用的信息一直摆在 ai 面前，让他随时能看到，根本不需要他做决策。 一开始啊， versus 团队几乎所有人都觉得肯定是 skills 会赢。你想啊，这个设计多优雅，多高效，多智能啊！理论上， ai 只要一碰到 next js 的 问题，就应该立马想到去调用这个 skill， 然后刷刷刷生成正确的代码，听起来很完美对吧？ 那么，这个被寄予厚望的聪明方法，实际跑起来到底怎么样呢？我只能说，结果可能会让你大吃一惊， 结果真的是让人大跌眼睛。在超过一半的情况下， ai 压根就没想起来要去用这个 skill， 就 好像你给了他一个超好用的工具，他去选择视而不见，所以你看，这个通过率跟什么都不给他的基线水平一模一样，等于说完全没用。 好吧，既然 ai 自己想不到用，那我们直接告诉他用总行了吧。于是，团队就在提示词里加了一句非常明确的指令，强制要求他必须使用 skill。 哎，你别说，这一招还真管用，通过率一下子就飙到了七十九趴。但是呢，这也暴露了一个更要命的问题， 这个方案太脆弱了，它完全依靠于你怎么跟 ai 说话。你看，你要是跟它说你必须调用 skill， 它就会一上来就先读文档，结果把整个项目的背景给忘了。可你要是换个说法说，你先看看项目，再去调用 skill， 结果就好得多，这太不稳定了。 这种对提示词的极度敏感，让整个团队开始反思一个根本性的问题。也许问题不在于 ai 怎么做决策，而在于我们从一开始就不应该让他去做这个决策。 对，你没听错，这个决策点本身可能就是最大的坑。有了这个想法之后，第二种方法就顺理成章的出场了， 思路非常简单粗暴，干脆别让 ai 思考了，我们直接把所有关键信息的缩影塞进一个叫 a g n t 的 第二， md 的 文件里，让这些信息像空气一样，在每一次对话中都无时无刻不包围着 ai。 那 么，这种听起来有点笨的方法，结果到底怎么样呢？咱们直接来看 vsl 评估系统给出的最终数据。 agencies md 的 表现，用一个词来形容就是无可挑剔。没错，就是百分之一，百，百分之百的通过率，不管是在构建代码检查还是测试，所有指标全部满分，这个结果可以说是彻底碾压了之前所有的方案。 所以最关键的问题来了，为什么这个看起来更笨更简单的方法能赢得这么干脆利落？这背后的逻辑到底是什么？ 成功的秘诀？说穿了，其实就三点，而且特别好理解。第一，也是最关键的一点，他把那个决策点给拿掉了， ai 再也不用纠结我该不该查文档这个问题了，因为信息永远就在那。 第二，信息是一直存在的，每一轮儿对话它都在，最后，它也解决了那个烦人的排序问题。 ai 不 用再猜是该先读文档还是先看项目代码儿。听到这儿，你可能马上就会想到一个问题， 这么干不就等于把一整本新华字典塞进 ai 的 脑子里吗？那上下文窗口还不得直接被撑爆了？路由的工程师们当然也想到了这一点，它们的解决方法非常聪明，就是极致的压缩， 他们通过一个很巧妙的方法，把上下文的大小足足减少了八十 percent。 而且最厉害的是，通过率依然是那个完美的百分之一百。 这张图就很好的解释了他们是怎么做到的。你看，他们并没有把完整的文档内容全都塞进去，而是创建了一个高度压缩的缩影文件。 这就像一个目录，它不告诉你全部内容，但能非常精确地告诉 ai 去哪个文件的哪一行能找到你需要的信息。 好了，理论我们都搞清楚了，那在咱们的日常开发中，这个实验能给我们带来哪些实实在在的启发呢？ 我给大家总结了几个核心要点，第一，就目前来说，被动上下文要比主动解锁更可靠。 第二，尽可能地消除 ai 需要做决策的地方，别让他猜。第三，用压缩缩引，而不是把整个文档都丢给他。第四，把被动上下文这种方法用在提供通用知识上，把 skills 这种主动工具留给那些由用户名权触发的特定任务。 最后一点，一定要为你模型训练数据里没有的新知识建立评估测试。说到底，这一切都指向一个结论，上下文是王道，但是你用什么方式来提供上下文，和你提供什么上下文本身是同等重要的。 这就给我们留下了一个特别值得思考的问题，在我们拼命的想让 ai 变得更强大的时候，我们是不是有时候在过度追求所谓的智能，反而忽略了更基础、更重要的可能性？ 也许最强大的 ai 系统并不是那些思考的最多的系统，而是那些最不需要思考就能把事情做对的系统。
28Travis
02:44查看AI文稿AI文稿作办公文档处理总被这些问题困扰， pdf 转递要找多个工具，网页内容想保存还要复制粘贴分散的文件，整理成知识库更是耗时费力。今天给大家带来 opencloud 的 manu skills， 一 款全能文件处理工具，支持 pdf 网页多格式转换，还能自动整理知识库， 办公效率直接翻倍。 首先完成技能安装，去 skill hub 搜索 manu， 复制专属安装提示词，直接粘贴给 open club， 它会自动完成工具集成和环境配置，稍等一会就能部署完成。 安装完成后，先让 open club 介绍具体功能，能看到它支持 pdf 和网页的抓取转换，多格式导出还能整合文件成知识库，核心功能完全覆盖办公文档处理需求。接下来我们逐个实操验证。 第一个核心功能，格式转换，让 open 克拉搜索 jam 四的 pdf 并转成 md 格式，它会自动完成搜索、解析和转换，转换后直接在 workspace 文件夹找到文件， 打开能看到排版整齐的 md 内容，公式列表都完美保留，不用手动调整。接下来演示网页抓取功能，让 open 克拉抓取 jam 四的官方簿刻，它会自动爬取页面内容并保存为本地文件，打开后能看到完整保留了簿刻的文字和结构，不用手动复制粘贴 网页内容一键存档。现在尝试多格式导出，让 open cola 把 g m r 四论文转成 html 和 d o c x， 这里需要先配置 mandu token 才能解锁该功能。接下来去官网获取 token， 进入 mandu 官网的 api 界面，点击创建 token， 随便填个名称就能生成复制这个 token 字符串回到 open cola 粘贴即可。 token 配置成功后， open cola 自动开始生成文件，很快就完成了 html 和 d、 o c x 的 导出，多格式需求一次性满足。 最实用的知识库功能来了，让 open class 把之前生成的所有镇马思相关文件整合成语义化知识库，它会自动分类生成，所以打开文件夹能看到清晰的目录结构，所以文件里有完整的内容导航， 后续查找相关信息，直接看知识库就行，不用再逐个找文件，我们来集中验证生成结果。 md 文件排版整齐， pocx 格式完美适配办公软件。知识库有清晰的分类和锁影，所有功能都精准落地。从文件转换到网页抓取，再到多格式导出和知识库整理， 全程不用切换工具，纯对话操作就能搞定。今天的演示就到这里， minimal skills 和 open class 的 组合，彻底解决了办公中的文件处理痛点，大幅减少重复劳动，帮你节省大量时间，办公效率直接拉满。如果你也需要处理大量文档，那就快来试试吧！
05:00查看AI文稿AI文稿作为 ai 驱动的开发工具日渐普及，一个突出的痛点逐渐显现，我们如何让 ai 深沉的用户界面在色彩、字体间距和整体风格上保持高度一致？传统的设计稿文件，无论是 figma 链接还是复杂的 css 样式表，对于 ai 模型来说都难以精确解析和执行。 正是在这样的背景下，一种名为 design 点 md 的 设计规范格式进入了开发者的视野。它由 google stitch 团队开源，本质上是一份专为 ai 智能体编辑的、可直接读懂的视觉真理原文件。二零二六年四月二十一日， google labs 正式将这一格式藻案以 a patch 二零许可证公开， 意味着这一设计规则可以在 stitch 之外的工具和流程中广泛服用。简单来说， design 点 m d 就是 存放在项目根目录下的一份 markdown 文档，但它绝不仅仅是一份普通的文本说明。 它的核心结构分为两大部分，第一部分是 yamoffrontmatter， 也就是文件开头用三个短横线包裹的结构化数据块。在这里，开发者用极其精准的建值对形式定义设计令牌， 比如主色调的十六帧制码字体占的优先级，即准网格的单位，以及圆角半径的像素值。 ai 在 读取时不需要任何视觉推断，它可以直接提取这些数字和字符串，像调用 api 参数一样，准确无误地应用到代码生成中。 第二部分则是 mockdown 正文，这里承载着设计的灵魂，也就是用自然语言描述的设计哲学与氛围基调。它会告诉 ai， 这是一个极简冷静的企业级仪表盘，还是一个温暖活泼的社交媒体界面，让 ai 理解选择特定间距和色彩背后的为什么，而不仅仅是机械的复制数值。 要刊写一份高质量的最佳实践， design 点 m d 光有数据是不够的，它必须包含一套完整的视觉约束体系。首先是精确的色彩系统与排版层级，明确区分主要行动色、辅助背景色以及功能性的成功警告错误状态色， 同时规定从 h 一 到正文字的字号与行高比例。其次，必须详细描述核心组建的外观与行为，例如按钮在默认悬停、点击和禁用状态下的具体表现。卡片容器的内边距和阴影深度。布局规则同样不可忽视， 比如响应式断点的零件宽度和栅格槽位的具体数值。此外，为了让这份规范不仅仅停留在纸上，建议在文件中嵌入一个预览指引，甚至是 preview html 的 视觉呈现，并附带几条示范性的 ai 提示词，这能极大降低后续开发者的使用门槛和沟通成本。 值得关注的是，围绕 design 点 md 社区已经涌现出一批极具价值的开源资源，其中最引人注目的当属 voat agent 团队发起的 awesome design md 项目。 该项目在 google 发布 design 点 md 概念后仅十二天便上线，截至二零二六年四月十日，已积累超过三万九千颗 github 星星和五千余次。 fork 是 二零二六年第二季度成长最快的开源项目之一， 他收入了超过六十个全球知名品牌网站的完整设计规范，包含 stripe、 linear、 verticle、 figma、 notion、 apple、 airbnb 等多个领域，每个设计文件都遵循九大标准化板块， 视觉主题与氛围、色彩系统与功能、排版规则、组建样式、布局原则、深度与层次、设计准则与禁忌、响应式行为以及智能体提示指南。那么，在哪些具体的应用场景中， design 点 m d 能发挥出不可替代的价值呢？ 首先，对于快速启动一个最小可行性产品而言，开发人员不再需要从零搭建设计系统。借助 awesome design 建 d 这类开源资源库， 开发者可以直接复制 stripe、 linear 或 versil 等顶级产品的设计 dna， 让一个 mvp 在 极短时间内拥有大厂级别的专业视觉感受。 其次，在日常的迭代开发中，无论是修复一个简单的 bug， 还是增加一个复杂的表单模块， ai 生成的代码风格往往是发散的。第三点， md 就 像一份可被代码审查的视觉合同，确保每一次由 ai 介入的生成结果都与既有界面浑然一体， 杜绝了颜色偏差或艰巨错乱带来的反攻。最后，它能够无缝融入现代前端工具链，通过官方 c l i 的 命令行指令，这份人类和 ai 都能阅读的文档可以被一键导出为标准 design tokens、 json 文件或 tailwind 的 配置文件，彻底打通了从从设计规范到生产级代码的自动化路径。总而言之， design 点 m d 标志着设计工程化在 ai 时代的一次重要眼镜。 他化繁为简，用一种既严谨又灵活的语言，将复杂而感性的设计系统变成了 ai 可以 直接调用和执行的指令级。对于追求效率和视觉一致性的现代研发团队而言， 在项目根目录维护一份详尽的站点 md， 并擅用 awesome design、 md 等社区优质资源，或许正是通往高质量人机协助编程的关键一步。
1积极螺旋
01:49查看AI文稿AI文稿hello 大家，我是 jacky。 最近我 web coding 做了一个工具，能够解决内容创作者非常头疼的一屡多次问题。很多时候，让内容创作者抓狂的根本不是创作本身，而是你花了很长的时间写了一篇稿子，然后还要花更多的时间去排版，调格式，适配不同平台的要求。 每次发完内容，我都有一种感觉，创作有多丝滑，分发就有多抓狂。很多人用了我的 cloud code， 写作 skill 基本上半自动化了， obsidian 成了主力工作台， 所有的内容最终都是 markdown 格式，写的时候很爽，但写完之后问题来了， markdown 怎么轻松排版发到公众号？怎么变成小红书的图片？怎么贴到 x 上面？格式不乱？ 市面上有一些工具，但要么只管一个平台，要么得离开 obsit 去另外一个网站操作来回折腾。所以我自己做了一个 obsit 插件，叫 md flow publisher， 用法非常简单，你在 office 店里面写好 macdang， 打开侧边栏，点一下插件按钮，就能直接预览排版效果。发公众号，你只需要选一个你喜欢的排版风格，直接复制粘贴过去 发小红书，他能够直接把你的文章按埃及标题拆成一张张图片，封面、头像、账号名、账号、 id 都能自己定制，字体跟字号也能调排好了，直接下载图片，打开小红书贴进去就好了。 x 长文粘贴适配我也做了优化，不过 x 限制外链图片，图片得自己再传一下，但站位符已经帮你留好了，位置不会乱。 现在我把这个插件开源了，安装也非常简单，去 get up 仓库的 release 页面下载这三个文件，在 obsidian 的 插件文件夹里面新建一个 md file published 文件夹，把三个文件丢进去，刷新一下插件列表， 打开这个插件的开关就能用了。有需要的评论区告诉我，欢迎各位去体验反馈一下，别忘了顺手给个十大支持一下。我是专注 ai 赋能内容创作的 jacky， 关注我，陪你在 ai 时代无限生长。
03:46查看AI文稿AI文稿再来看第二个用户信息，这个用户信息是指什么？是指你本人应该怎样去做一个设置，你是一个什么样的风格之类的。比如说他怎么称呼你？包括我对 lina 还有小林他们，他就不能喊我这个名字，那他们的老公不得打死我对不对？ 所以平时都是喊我叉哥。我的垂直领域是什么？包括像这个 excel， ppt， word， wps， power， b i 等等之类的一些技巧讲解，这是我 本人喜欢干的平时的主要工作，包括培训还有一些，当然这应该还再加一个自媒体、小红书等平台，像这种微信公众号等等其他的吧，乱七八糟都会有。自媒体还有一些文案工作啊，我就写了这么多。那还有这个身份， identity 也是比较重要的，那我们 identity 也进去看一下它里面写的是什么，其实在用户里面都有可能已经设好了，你看这个 identity 就是 你对你龙虾的一个设置，它的一个身份定义，比如说名字， 你看他的性格，其实跟刚才那个叫什么灵魂有点像，而且他还有一个 emoji， 这个符号在以前的三点一三的这个版本的时候，发现 emoji 是 可以展示出来的， 升级到新版之后，他这个图标就没有了，他的图标变成一个五角星，可能他识别上有点小问题，他的定位是什么？你看贴身助理加私人管家，这个就没有什么，跟这个四位特别的像。好，还有一个工具的一个调用，我们来看一下这个里面是什么， 有一些是自己带的，你看这是英文的，很显然不是我写的，就说你在日后跟他对话对多了的情况下让他办事，办 多了情况下他就会把你要调用的一些东西，环境的一些变都会给他拉进去，你看微信公众号的一些配置等等之类的都会在这个里面，我就不往下翻了，万一我怕翻到有什么一些 api 密码也不大好。 ok， 好。还有一个呢，就是它的 memory， memory 也是它的记忆，它的长期的一些记忆的一些东西在这个里面，这个里面大家可以进去看一下，这个是我之前呢，我用的是我儿子的一个狗蛋的一个身份，这个好像有一点小问题了，这个跟 mac 的 有一点串那，不过它没关系，它好像 啊也没有出过任何问题。这个是妮娜，你看它的一个自媒体的一个东西，包括还有它出了一些问题嘛，我就给它做一个反思嘛，它就会把这些东西都弄下来，包括我今天在写一个百家号的这么一个 自动发送的这么一个 skill， 就 在这中间会有反复测试，会有一些问题啊，我也会反馈给它， 让他怎么样去做啊等等之类的，都会在这个记忆里面产生。大家一定要注意一下，他会调用，你每次启动的时候，他肯定会调用这个记忆的，不然的话他怎么能记得住他这么多身份，对吧？好，我来看一下，问一下你的职责是什么？ 稍等一下就会反应，你看我刚才说的这个 e m g 的 图标，他原先应该在这个地方，他就现在变成了五角星。好， 我们可以看到这样的，他就有这个东西。那如果你未来你把这些都试好了之后，像你外出或者搞什么之类的，尤其上麦你放在家里面的时候，我这个狗 蛋，我跟他来对话，这台链的是我的，我先看一下我家里电脑应该没有关机，狗蛋给我一下今天的热搜，就说这个问题，你看他有反应了，对不对？ 这个是我家里的这些电脑，我现在直播的时候，我在外面就没有带电脑在身上，我就直接告诉他，我说给我一下这个热搜，你看他就会， 他这说明出现这个图标的时候就说明你的飞书是没有问题了。 oppo 可乐和你的这个飞书啊，已经是保持通信的一个状态，有了，对吧？他就来了，这个就是今天的 微博热搜版啊，而且电脑桌面有哪些文件，你也可以问一下他，比如说你可以看到我桌面上有哪些文件吗？他应该是会给你一个反馈的啊， 就说你如果在外面的话，哎，突然发现你有一天你的文件没带或者怎么之类的，你看我现在的桌面上能够立马就能看到这些文件夹。
01:23查看AI文稿AI文稿刚火的 d e s e n m d 已经有人把它做成能直接出活的产品了。这条我用一分钟讲清开源模板库和真正工作流到底差在哪。曼奇最近演示的 new phone， 重点不是再给你一堆 d s e m d， 而是把 d s e i e m d 变成一个能继续编辑、 继续改提示词，还能一键生成不同版本的设计工作流。你可以把 awesome 键 d 键 m d 理解成一个开源风格模板库，你挑一套风格，让 ai 按这个感觉去写页面。但 new phone 往前走了一步， 他不止告诉 ai 应该长什么样，还是把这套风格直接放进产品里继续生产。最直观的是，同一套设计，你可以继续改成网页、手机端、 品牌视觉，甚至演示文稿，提示词也不用每次重写，可以接着改，接着生成。所以这两者其实不是替代关系，一个解决的是先给 ai 喂什么风格，另一个解决的是喂完之后怎么稳定地往下批量出活儿。 这件事为什么重要？因为 ai 做 ui， 很多时候问题不在代码，而在风格会不会飘，页面会不会散，一改版式是不是又得从头来。如果 dsi m d 以后能反复调用反复变体， 设计系统就不再只是参考资料，而更像一个生产入口。现在 newform 已经能免费试，但 remix 次数有限。真正值得看的，也不是 demo 漂不漂亮，而是它能不能稳定做出高质量变体。你更看好下一步。先火的是开源 d i c n t 直接做成产品的工具，为什么？
272夜蝶
00:52查看AI文稿AI文稿又一个行业的饭碗被砸了啊！这次轮到的是顶级 u r 设计师，最近一个项目在 github 上开源了，四大穿城飞快，再也不用为页面审美发愁了。相关内容我放在了视频结尾。现在 ar 帮我们写代码的能力已经非常强悍了，但想要实现 apple 这种大厂级别的 u r 设计水平， 那还是很有难度的。当年小米只是把 logo 调整那么一点点，就花了两百万呢，所以顶级审美还是很贵的。现在这些技能全部被打包成了 skill， 不是简单的优化啊，是把五十多家大厂的 ui 设计标准给 skill 化了。划重点啊，是设计标准 skill 化了一个 md 文档，彻底解决自己大小格式调整、模块间距调整、色彩规范、层次布局，再到动画展示啊！ 主打一个惊喜。现在你相当于拥有了能服务五十家大厂的顶级 ui 设计师，只需要把 skill 发给你的 cloud code 或者小龙虾智能体。在干网站前端页面的时候，需要模仿哪个大厂的风格，一键下去，页面就洋气起来了。那啥那啥，我就不多说了啊，想洋气起来的小伙伴评论区讨论吧！
62栋悟世界
