codex文件树恢复方法
不用再纠结要不要重装系统了，这是一款电脑备份恢复工具，它可以将原系统中的重要文件，比如开发环境代码库、环境变量，还有各类常用程序，都能完整备份导出，然后在新系统里一键导入，实现旧系统到新系统的无缝衔接，自动追踪记录系统环境变化， 既能恢复到任意历史状态，也可以导出配置文件，在新系统上同步原有环境，省去了重新在新系统部署构建环境的烦恼。
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04:40查看AI文稿AI文稿面对全网热捧的 web coding 和 openclaw， 没编程经验的普通人到底能用 ai 编程做些什么？本期视频我会站在一个普通人的角度来聊聊这个问题，而且我还用 open ai 的 codex 做了一个试例，希望本期视频能帮大家打开一些思路。 我个人认为， ai 编程对普通人最有价值，也是最容易真正用起来的，就是提高工作效率。比如我平时会给游戏公司做广告素材提交出稿的时候，对我来说就是一个非常典型的重复劳动，单纯浪费时间。有这个时间我可以多写一个脚本，或者多做一个选择题。 刚开始我也想过在网上找现成工具，但很多这类工具都会压缩画质，完全达不到我的要求。我就想能不能直接用 ai 来帮我写一个批量加水印的工具呢？今天我主要使用的是 open ai 的 codex， codex 是 前段时间新推出的 ai 编程工具，目前 plus 会员和 pro 会员都可以免费使用。进入 excel 主页之后，点击这个 codex 就 会跳转到它的主页。我个人建议啊，最好把 codex 的 应用下载到本地，用起来更方便。打开应用之后，点击 add new project， 这时候就会弹出文件窗口，在电脑里找一个空间大的盘创建文件夹。比如我这儿新建了一个 test 一 之后， codex 写的代码文件都会保存在这里。因为我这个水印工具已经做好了，所以就直接带大家来看一下我前面是怎么一步一步把它做出来的。 一开始我只用大白话提了一个需求，我想做一个批量给图片增加水印的工具，水印位置可以设置，他思考后呢，给了一版初稿，我测试就发现了第一个 bug， 没办法选择本地文件，所有电脑里的图片不管什么格式都选不了。我又发现了第二个 bug， 选好原图和水印图之后呢，没有预览图， 这个是很重要的，因为没有预览图，我就不知道水印放的位置和效果怎么样，我直接就截图发给他。处理完之后，这个图片水印工具就可以用了。我们先来看一下成品，这里可以选择原图和水印图，选完之后，右边就会出现预览，这里可以调整水印的位置， 比如说什么右下角、左下角、中间等等，选项很多，这边呢还可以调整水印的大小，透明度也可以修改。而且 codex 还考虑到边距问题了，就是水印离图片边缘的距离也能调。最后再选择输出文件夹，点击开始批量处理，它就会直接把处理好的图片输出到你指定的位置。那如果我手动处理六张图，至少也得两三分钟吧， 现在有了这个工具，几秒钟就能搞定。有了这个图片水印工具之后，我就开始思考，在给游戏公司制作素材的时候，还有哪些步骤可以让 ai 编程帮我解决。 然后我就给 codex 补充了三个新的需求。第二个需求是批量处理图片尺寸和大小，因为很多广告平台对于图片尺寸和文件大小都有要求。第三个需求是把一张一比一的图片拆成九宫格，这种形式大家在平台上应该能经常看到。第四个需求是批量给视频增加水印， 连图片出稿都要加水印，那视频出稿肯定也是需要的。这三个新增的需求主要目的也都是为了帮我节省时间。我让 codex 把这四个需求整合成一个工具箱网页，首页要有四个按钮，点击就能跳转到对应功能。我测试后发现了一个共同的 bug， 四个工具都没有预览图， 而且都不能选择下载路径，我就截图反馈给他，他发现确实是同一个问题，然后就都修复了。我继续测试，发现视频水印工具还有一个问题，没有办法输出视频，接着反馈，接着修复，最后我就得到了一个完美符合我需求的工具箱网页，一起来看一下效果。首先可以看到首页有四个按钮，分别对应着我四个需求。这个页面排版其实挺好看的啊，整体是很简洁的风格，而且它还做了一些细节， 比如这个鼠标悬浮上去的时候，卡片会有轻微浮动的效果，这种小设计我觉得还是挺加分的。图片水印功能和刚才给大家演示的一样，就不重复演示了。接着看图片尺寸处理功能，我这里选了一张一比一的图和一张十六比九的图，页面里同样会有预览，还会告诉你输出规格和预估文件大小。选择输出文件夹之后，点击批量处理，它就会直接导出， 检查一下尺寸和文件大小都没有问题啊，非常不错。再来看九宫格功能，选一张一比一的图片之后，我们在预览区就能看到他已经把九宫格切好了，而且文件名也做了排序规则，方便后面发图的时候按顺序排版，这一点考虑的其实挺稀的，下载下来看一下 没有问题，每张图的尺寸和大小都符合要求，而且文件名都自带序号。最后来看一下视频水印功能，逻辑和图片水印差不多，也是选择原视频水印图，再调整水印参数。下载下来看一下。视频水印没问题，但视频没有声音，我在需求里是写了保留原视频音轨，我实际测下来，他目前还做不到完整保留音轨 判断，可能是浏览器本身对阴鬼捕获知识有限啊。不过作为出稿工具，我觉得问题不大，很多游戏推广内容的出稿重点是先让对方确认画面，所以这一点我个人是可以接受的。最后顺面对比一下 codex 和 jimmy 奈分别给我做的图片水印工具。在用 codex 之前，我也用 jimmy 奈写过同样的需求， jimmy 奈给的是原生的 html 代码，需要我自己把代码复制到文本文档里，再 另存为 html 文件功能。虽然没问题，但是从最终呈现来看，我觉得 codex 的 ui 确实更好，整体完成度更高。而且在制作的过程中，不需要我手动去处理代码，我只需要跟 codex 沟通就可以了。所以我觉得如果你没有编程基础，只是想解决一个自己真实存在的问题， codex 会更友好一些。而且最近 openai 更新了 g p t 五点四模型， codex 对 自然语言的理解能力更强了，大家真的都可以去试一试。 ai 编程对普通人来说，不一定是让你去做一个多么复杂的产品，也不一定是让你突然学会写代码，它更现实的意义可能是把你工作里的那些重复琐碎、浪费时间的环节想办法自动化，哪怕只是帮你省下半个小时， 长期来看价值都非常大。也许你做不出一个 app， 也未必要做一个什么很厉害的平台，但只要你能做出一个真正解决自己问题的小工具，那它就已经很有意义了。今天的视频就先到这里了，记得关注冲破新衣叉 ai 教学我是专业的，那我们下期再见。
101冲破信息差
04:35查看AI文稿AI文稿这是我用 codex 做的动态图标，这些也是像这样的效果，我们现在不需要 ae， 也不需要 p r， 用 codex 就 能实现。那今天我把这个教程分享给大家，用到的工具是 codex 和一个叫 hyperframes 的 插件，点击左边栏的插件，在这里搜 hyperframes， 然后你会看到这个插件的详细信息，点进去再点击，在对话中试用。这里大家记得先添加好项目文件夹，确定好模型，智能等级和速度，然后就可以把题词放进去。比如帮我做一个 codex 和 cloud code 的 功能对比的分析，视频时长十五秒， 尺寸是横版十六比九，视觉风格是苹果简约高级风，需要增加一些动态效果的展示。 这里写错了哈，因为我用的是 ai 语音工具，完全是口喷的，有些词语可能会识别错误，直接改一下就行， 然后点击发送，让他开始做。你看他先是查了一下官方资料，确保这两个工具的信息是最新的，然后他还会去看 hyperframes 的 要求是啥，确定下来视觉身份，然后再去写 html， 他会主动在我们看不到的地方用网页去搜索资料，那整个的思考过程跟我们人类是一样一样的。他还会单独创建一个文件夹，因为我这个目录里面啊，其实是有其他项目文件的，所以他知道不能碰到别的。我把左边的边栏隐藏掉，现在整个页面都是我们的视频制作过程 他很快就确定下来，主画面用冷白、石墨黑、微蓝和暖金做出高级感。我觉得如果大家有更具体的风格，也可以直接在刚才提示词里面告诉他，那整个过程他会自己产出内容，然后检查有没有问题，再自行更正。这些你都可以看到， 如果不想管，就让电脑开着，让扣贷自己干活。那做这样一个视频大概花了十来分钟，然后文件的位置，他参考了哪些资料，最后都会告诉我们。来，我们看一下它的效果。 大家注意看，这只是第一版哦，我觉得已经非常惊艳了，完全没有预先做任何模板，已经可以拿去用了。那不管是发布在社交媒体上，还是工作汇报，都很顶。 实际上呢，它不仅是可以做这种图表，还可以做产品介绍。比如这个辣条的产品视频，你丢给 codex 一个网页，让它做产品或者品牌的介绍，也可以做一个像 open ai 这样的业绩表，那放在 ppt 里面简直是开挂。 你甚至还能让它做这种 logo 散落的视频，或者是宋代山水风格的 ai 发展史， 你给他一段提示词，也不用特别复杂，让他开干就可以了。一般来说啊，十来分钟左右就能做出来，那如果对效果不满意，再沟通几轮， 那到这里大家可能会觉得，哎，这好像没有什么难度啊，很简单，每个人都可以做。那我再分享几招进阶的方法。 第一个呢，如果视频中涉及到图片类的素材，像 logo 啊，或者人像，建议自行上传。或者呢，可以先让 cloud code 整理出这些 logo， 然后再把这个文件夹打包到项目里，这样失误会更少。第二个是关于审美和风格，如果不指定风格，他做出来的大概率就会比较大众化， 像科技风很容易就做成那种已经用烂了的蓝紫色，所以最好是提前指定风格。那我这里也列了一些，大家可以直接拿去用。 最后是音乐和音效，可以让它生成简单的音效，但是背景音乐呢？大家可以用 solo 生成原创的背景音，或者直接在剪辑工具里面把音乐库的素材放进去，最后我再补录一个哈。很多时候我们做动效视频会需要信息的专业性和准确性。 那对于科研、生物科学、生命科学这些领域来说，我比较推荐 bell render 这个插件，它能够把这些领域的一些复杂概念进行可适化。那结合 paperframes 它们两个就能把一些科研领域专业绘色的信息用非常动态的形式表达出来。 比如说我让他做一个 an apple a day keeps the doctor away 这句谚语背后的一个科普回答， 他就会给到我这样一个视频，我们可以看一下效果。 那我们今天的分享就到这里，我们下期再见。
957是子鱼AI
03:37查看AI文稿AI文稿你看啊，这张图不就全部帮你拆成 ppt 了吗？ gpt 加酷 max 目前啊，是我认为最有效的 ai 工具组合了，不要总想着去订阅一堆工具，才能提高你的工作效率。欧本 ai 现在已经非常全能了， 做 ppt， 做插画，剪动画素材，做编程，还能养养电子宠物，基本上啊，还盖了你在工作中的大部分场景。那废话不多，先来看看做 ppt 到底有多简单。我们出发 ppt 这个东西啊，肯定是属于我们都市牛马的必备技能了。当我们需要做一个全新的 ppt 时，第一个难题就是要找个模板先参考一下，要不然啊，总感觉很难下手。好，那这个好解决啊，我们直接上手就用 ai 来搭建一个模板，一切问题啊，迎刃而解。 先到网上找一张自己觉得满意的风格图片，直接贴给扣带斯，让他根据图片的风格设计一个 ppt 模板，我们来看看他的分享， 深空星河、暖色地平线、山脉剪影、精细型典风格拆解啊，都很到位，要你自己来说啊，这话你可能还描述不出来，毕竟啊，现在 g p t 的 识图能力和作图能力已经是第一题对的了，绝大部分风格啊，都是手拿把枪。其实呢，现在也有很多 ai 工具啊，都可以做 ppt， 我 自己啊，也有试过一些，但是呢，总感觉差点意思。好的啊，这里啊，他已经完成了，我们来打开看一下怎么样， 这个风格啊，是不是比较简约？时间线啊，逻辑线啊，也都是比较清晰的，其中的任意元素如果有什么需要调整的，都可以手动来调。当然啊，如果通用的模板你还觉得不够用的话，我们就再给他升级一下难度， 把这个 ppt 模板改成更适合题案，而且适用于新品上市的投放计划。或者还有更简单粗暴的方法，直接跟他说出你的需求，要调研什么，达成什么目标。如果你没有思路的话，就跟他聊，聊出你想要的内容之后再让他生成 ppt， 一 气呵成。 好，我们来看一下成果，依旧是这个简洁的风格，注意看啊，投放计划的元素都有保留哦，包括人群、场景、节奏，必要的元素啊，全部都有了，怎么样？就这么两三句空话就搭出一个 ppt 模板，老板还满意吗？ 那么接下来啊，我们来说一下做 ppt 的 第二大痛点，引用和借鉴。平时我们在做 ppt 的 时候啊，看到一个不错的内容，或者说啊，做的不错的模板，想引用借鉴一下的时候啊，却发现这是一个 jpg 或者 pdf 文件，没办法编辑，这个时候的心情啊，往往是崩溃的， 还我没事，现在我们来试着解决看看啊，先去网上找一个复杂的 ppt 样式，就拿这个图为例吧，我们使用一下这个 skill， 跟他说帮我拆成 ppt， 你看这不就搞定了吗？每个元素都是可以编辑的，这样是不是省事多了？当然啊，关于图片转 pdf 这件事啊，有很多工具都是可以办到的，并不算稀奇，但是呢，可能需要收费，或者就是要你看一段讨厌的广告。 那既然如此啊，还不如直接就用 codex， 因为叉 gpt 实在是太全能了。没想到除了编程能力以外，别的啊也是样样精通，不管任何需求，全部大白话跟他讲就可以了。 那总体来说啊，这个 ppt 功能就已经让你省心省力，提高工作效率了，基于提升生产力的消费投入都是智慧票价的。好，今天就分享到这里，大家还有什么想知道的评论区留言，我来帮大家试试。我是阿月，我们下期再见。
305阿悦很严格
06:25查看AI文稿AI文稿那本期给大家分享一下我是如何用 codex 实现用 ai 来去做一个账号自动化运营的这个过程。除了录视频这个事情以外，那其实还有很多的 运营的一些琐碎的事情，比如说我要去看我的账号数据，视频录完了我还要写封面标题等等，这些琐碎的工作其实很多，它不是光是录制一个这么简单的事情， 现在我的流程是可以这么做的。我现在是用 ai 的 这个 computer use 这个功能，直接去我的创作者中心帮我去把所有的账号拉出来，在本地上分析，分析完以后它会沉淀出几个特定的文档，这个文档呢就是我的这个 粉丝的文档，账号定位的文档，内容策略的文档。那基于这几个文档， ai 就 会去读取了这几个固定的文档以后，去帮我搜索相关的同行的一些对标的文档以后，去帮我搜索相关的内容， ai 就 会一个一个介绍一下。 每一次我视频拍完结束以后导出字幕，它就可以基于我的这套方法论，帮我批量的自动化的把我的视频的封面标题、描述标签全部搞出来。那也就说现在的主要是它在于你 内容我们已经拍摄好以后的那些环节，那内容的生产前面还是主要是由你自己来想的，不是内容生产前面数据分析它会给我选 dj， 它会跟根据你的账号定位去帮我们来看一下实际的效果就好。那你看 在这里我跟他讲我用了那个 codex 里面 computer use， 他 可以操纵我的浏览器嘛？然后去访问我的这些账户，我让他去分析一下，呃，跟我相关的一些对标账号，然后他是优先读取了我四个 m d 的 文档，嗯，这个文档里面是有我的粉丝画像的，呃，有我的所有的账号的策略定位，我的爆款的复盘， 以及我的选题方向的这几个定位，这是我之前就会有一个引导对话，我这边就跟他讲，我说我发现这些内容太过时了， 你要去重新帮我把这些内容梳理出来，他本来已经准备在做了，最后发现他读的内容太旧了，你就改了他的方向。对，我先去帮你更新你的这些账号定位，对，我要去更新，这个时候我就跟他说，我说你去读去账号吧，你看他在这里面先读了五十一条小红书的内容， 又去读了所有抖音的数据内容，那小红书的所有的明细，然后抖音的所有明细他自己全部读完了以后存在本地，基于这些内容 他开始来做重要的判断，他这几个判断内容是自己判断的，还是你给他自己判断？他根据我的数据分析了我的账号内容，爆款的内容梳理出来的， 那他总结了以后，我说好，那你居然已经调研完了。我说你去把我之前的粉丝画像，账号策略，你去更新一轮，他就叭叭叭叭叭叭更新了一轮最新的内容，所以这是他最后给我的一批我的一些材料，基于这些材料以后，他才会帮我去做这件事情，根据我账号的策略定位， 去帮我寻找跟我匹配的账号的数据。好，注意到小细节，这边这个选题推荐这个 skill 是 你自己写的还是你外面找一个？是我跟他之前合作沟通出来，就是你刚才这生成的一些整套 skill 形容一个，对，是的， 这个里面他就会拿了我很拿到了很多的标题数据。嗯，然后他就给出了所有我这个像内容的爆款的一些封面的建议，然后包括他还给我了一些我能做的选举的建议，都是爆款的选举建议。嗯，好。然后这些内容我跟他讲，我说你要去思考一下你怎么样去更新到现有的 skills 里面。对， 你看他就告诉我直接可以写进 skills 里面的一些规则。好，然后我们看一下我怎么使用的。嗯，然后当我这边输入案例包装，它就自动去调用我的 skills， 然后它的 skills 都是关联在一起的，然后当我把我的字幕给他以后，它就会自动唤起它的一个写作的一个 skills， 然后来去把我这个整个包装发布的内容给它写出来啊，包括标签，包括里面的封面。然后呢？有了封面以后，这个时候他会说他去调用封面 skills 来处理这个图，他就做了好多，你俩玩起来啊，然后他就做了很多不同的图，它还会自动去生成， 因为我还有别的平台，所以它就会生成不同尺寸的图片，你看生成各种尺寸的这个图片给我，生成完了以后，它其实是标题描述标签都是有的，我直接复制就结束了。对，这就是一个全的流程，其实这套方法论 就是最重要的，其实它是不断进化，不断迭代之后。现在不是有那个 codex， 不是 有那个定时功能吗？比如说每个礼拜五去 check 我 所有的视频数据，然后去自动化更新我的相关的一些策略。写作啊，对，写作 skill 更更新过去以后，我每次用到都是新的，就它可以跟着我的账号一同成长，我觉得这个是很牛的。然后再比如说你看这这次的内容生成完了以后，我发现有些过程是可以调优的啊，这个时候我就跟让它去 思思考一下他学到了哪些经验，然后将这些经验告诉我，然后我来判断这哪些经验可以沉淀为 skills， 然后这样的话他下一次就不需要我再教他了，你看他会整理出一批，然后呢？我确认过了以后，他会说他更新了 skills， 他 整理了哪一节步骤，所以我的 skills 是 越来越能够符合我的要求的， 而且再加上 image two 这个深普能力来了以后，封面指出的概率非常高了，我几乎很少去调了。那现在你的就是整个工作流程里面，哪些是 ai 帮你做，哪些还需要你人来做？呃，现在目前我在坚持真人拍摄，然后包括其实选集主要还是我们自己来，就是视频剪辑完了以后，我们直接字幕出来了以后， 视频的封面啊，描述、包装、标签，各个平台的封面的差异，全部都是 ai 在 做的啊，你就露了一个前面就是拍摄前面的啊，就说选题的大纲的准备，嗯，对，选举其实我们自己在准备，但是选题大纲我们会让它来梳理 一下。对，其实我先把我自己，因为我们有的时候内容会需要很多配套的一些材料，比如说我今天要讲 q d s， 嗯， q d s 背后很多一些功能背景，它会帮我收集很多资料。准备好或者这样子，然后呢继续接资料，然后一个大纲， 然后呢？大纲我确认好后再去输出一个 ppt 大 纲， ppt 大 纲里每一页需要画什么，嗯，然后时候再用，再用 ppt skill， 它会帮我做 ppt， ok， 这样子。 嗯，所以这是我们拍摄之前的一些准备。对，其实下次我们可以分享一下拍摄前的一些内容准备，对，这个是我们拍摄完以后数据输出，对，运营数据输出盘，对对对，是，然后最后一个想讲的就是我的整套方法论并不能让我的所有的内容都成为爆款， 是因为去不断地才根据我现有的数据去给我提供建议，也就说他其实是跟我一起成长的。嗯，所以他并不能让我一个 偏账号小白的人立刻成为一个每天爆款的大牛，他只是能不断地基于我现在的重复工作帮我去减少跟我的工作量，就是他没办法取代你的经验。对，他也可以取代你的流程。对，是的，所以他不能让我立刻就变成一个大牛啊。对， ai， 现在时代就是这样，就是成为你能力的杠杆。 对，他是我能力的最上限，所以这个就是我们今天想要分享的，然后包括这一期准备了哪些 skills， 到时候我会变成一个文件，然后放在我们的那个群文件里，大家可以去参考一下。好，那本期视频就这样，拜拜。
2.5万珍妮丁丁说AI
04:14查看AI文稿AI文稿当年人人嫌他碍眼，今天他成了 ai 时代的超级入口，今天啊，就来看一下如何手搓一个你的专属电子形象怎么走。 其实呢，在二十年前就有一个叫瑞星小狮子的东西了，不过呢，现在玩 ai 的 主力军啊，大多都是零零后了，如果你是八零九零后，看到最近这个扣带子悬在桌面上这个电子形象，脑子里会不会闪回这个老朋友呢？ 那个时候啊，瑞星狮子呢，是常驻桌面会动，会提醒你，但很多人呢，并不喜欢他，对，我也不喜欢，我就觉得他很碍眼，甚至啊，有点烦，他还会打呼噜。 可现在呢，有意思的是呢， ai 时代呢，大家居然又重新爱上了这种桌面前置浮窗。这次啊， codex 更新了一个可以悬在屏幕上的小入口，把一个原本很抽象的功能变成桌面上一个活着的东西。 来这里，我给大家演示一下入口在哪里，这里的设置，点击设置外观最下面宠物这里啊有官方默认的形象，还有很多自定义形象好，如果大家自己感兴趣的话呢，自己就网上找就可以。 然后现在我新开个对话，让他来干个活，帮我在桌面上建一个文件夹，名字呢就叫电子宠物，然后帮我去找几张自定义的 q d x 宠物形象的图片，放在这个文件夹里。 我们看到这个小宠物呢，就在干活了，他会把工作进度显示在最外层，让你知道呢，他没有在偷懒。 其实这个我觉得还挺有用的，有时候因为一忙起来就会忘记他在干活，那有些工作呢，往往是需要你手动去审批权限的啊，一个不注意呢，直接就是一个下午时间浪费掉了。现在我们只需要点一下他，他就会快速的打开 pos。 好 啊，他应该在最后任务结束的时候会提醒我一下。好，我们看啊，已经完成了提醒你回来看看结果，这确实是一个有痛点的提醒功能。 我来看看他帮我搜了什么形象啊，有这个公主还有董王还是蛮有意思的。哈喽，接着我们继续啊，给大家看一下如何自己做一个电子宠物形象，也很简单，全程啊，跟 codex 进行对话就可以了。 首先啊，就是要先安装一个 skill， 叫 hatchpad， 我 跟 colex 确认一下这个插件是不是自定义的宠物，他说是的啊，那就 ok 直接叫他安装啊，我给了他一个明日香的形象， 这个图片啊，真的是做的不错，和我想象中的是一样的。接下来他竟然说还要制作九组动画姿态，那根本想也不用想，直接就是 ok。 继续， 这里我插一句， codex 的 能力啊，你们自己看吧，工作流程显示的很清楚，自己检查自己叫对他现在发现自己做的不合格，还在叫对，我们再等等 好了，已经完成了，我们再去设置里面看一下。 好，已经有了，我们选择然后唤醒一下，效果呢，还是不错的，测试一下这个宠物的工作状态， 整体还是不错啊，动态效果什么的都还做的非常好，其实他还是可以有更多的功能的，有兴趣呢，大家可以自己去研究一下。 其实啊，现在想来啊，当年小狮子大家不喜欢，也未必是桌面橱窗这件事本身大家讨厌呢，其实是一个能力不够强，却总想刷存在感的东西，特别是这个形象，如果不是自己喜欢的，那就是非常的不满意。我讨厌嘟嘟，怪你 以前的小狮子啊，霸屏打呼噜，今天的 ai 宠物呢，是真的要成为一个超级入口了，同一种外形，同一种拟人化思路，换了一个技术底座，用户的感受啊，就彻底变了。好了，那今天就说到这里，希望这次内容对你有所帮助，我是阿月，下期再见。
503阿悦很严格
06:20查看AI文稿AI文稿如果你最近也给你的 codex 或者 clockwork 装 skills， 很 容易掉进一个坑，就是你被推荐了几十个甚至上百个 skills， 但是真正开工的时候还是不知道该选哪一个。所以说这一期呢，我也不做大而全的清单，也不讲复杂的安装， 我只按普通小白最容易遇到的六类任务去挑六个 skills。 新手先认识这些就够用的一些 skills， 它们能够分别帮你去解决任务，先问清楚想法，先变方案，知识库能调用，重复流程能沉淀网页结果能验证和各种文件都能够转化成 ai 好 读的这种材料。 ok， 大家好，我是 fred， 专注从普通小白的视角去分享怎么从零开始用 ai 和 web coding 提升自己的生活和工作效率。 那第一个 skill 就是 大家已经耳熟能详的东西啊，就是 using superpowers， 就 它的核心作用是能够让 ai 在 开始做事之前先停下来，把任务问清楚。 就很多时候很多人用 ai 的 痛点不是说 ai 不 会写，而是它太快开始写了，就是你一句话发给他，他可能马上能够给到结果，结果做完了之后才发现说你的目标边界格式和验收的方式都不对。 那这个 skill 所做的事情就是让 ai 先理解任务再计划，最后再验证。所以说它特别适合那种长任务，包括你的需求模糊的时候，以及你经常让 ai 做完又返工的这种场景，那这个 skill 那 就非常适合。 第二个是我非常常用的 skill， 就是 brainstorming， 就 它解决的就是想法，当你还没有想清楚的时候，可能就着急开做的这种问题， 很多人找 ai 去做东西，一上来就说，哎，帮我做一个网页，哎，帮我写一个方案。但其实当你的目标用户，你的内容重点，你的功能边界都没有定的时候，那这就体现了 brainstorming 的 价值， 它会让 ai 先跟你把想法聊清楚，再给两到三个不同的方案，并说明每个方案的一个取舍。比如说你要做一个内容栏目，一个页面，一个工具，一个产品的 demo， 它会先问清楚做给谁看，解决什么问题，哪些功能要不要做， 然后再把你的模糊的想法整理成可执行的这种设计。所以说它适合新项目开头，包括内容策划的开头或者功能设计的开头。 第三个也是我经常会用的一个 skills， 就是 obsidian skills， 就 如果你在用 obsidian， 或者你有大量的笔记资料网页的这种摘要，那这个我觉得就非常值得去收录啊， 就它不是简单地帮你去多存一些笔记，而是让 obsidian 里面的这种 markdown 的 文本，这种 bases 或者 canvas， 或者你的网页资料能够变成 ai 可以 重新组织的这种工作材料 就很多人的知识库最大的问题就是资料一直在往往往里面堆啊，然后真正写文章的时候，做研究的时候，包括你复盘项目的时候，就很难够重新再调动出来用。 所以说这个是会更适合内容创作者、研究型的岗位和那种顾问啊，或者长期的学习者，他的价值能够帮你把长期积累的变成一个可持续输入的一个资产。 第四个我相信是一个所有人都一定会用到一个 skills 啊，就是 skill creator， 它的作用就是帮你去生产你的 skills， 那 它解决的是你的一些重复流程的问题，比如说呢，你每周都会让 ai 写周报，那每次都要重新去讲格式、口吻，保留字段，或者一些审核的一些标准， 或者你反复让 ai 去帮你整理资料，改一些发布的文案，或者检查网页，那这些事情如果我每次都重新解释，去写一些 prompt， 写一些提示词，那本质上就是没有把这些 流程给沉淀下来。那 skill creator 的 价值就是帮你把每一次的对话变成一个可附用的 skills， 它适合做一些固定的格式，然后重复的流程，以及你希望以后能够把自己和团队都能够稳定使用的任务沉淀下来。 第五个呢，是 pay write， 其实它不是一个 skills 啊，就它更像是一个呃，浏览器自动化的能力 就是它可以让 ai 真正地去打开网页，去读取里面的页面的状态，点击按钮，包括说填写表单，截图，检查做网页或者落地页这种后台表单产品 demo 的 时候呢，这个非常非常有用啊，就因为很多时候 你只看代码是看不出来的，比如说按钮点不了，或者文字溢出，或者移动端变形，对吧？或者表单提交失败，这些都是要真正打开浏览器才知道。所以说 playwrite 的 价值就是让 ai 不 只是生成结果，还能帮你验收结果。 最后一个呢，就是 mock it down， 它的作用是能够把各种文件转成 ai 更好读的 mock down 的 这种文本，比如说把 pdf， 你 的 word， ppt， excel， 甚至网页 html， 一 些 csv 或者 jason 图片甚至音频， 都可以转成结构化的文本。为什么这个重要呢？就因为很多时候 ai 总结不准，其实并不是它模型弱啊，而是输入的这种文件结构太乱。比如说文件里面有表格，有分页，有图片，有格式， 那 ai 直接读就很容易漏掉一些重点。所以先用 markdown 这个 skills 把材料变干净，再去总结提取和改写，那结果通常就会变得稳定很多。 所以说呢，这六个 skills， 你 可以把它们理解成 using superpowers， 帮你先问清楚。 brainstorming 帮你用好知识库。 skill creator 能够帮你沉淀重复的流程， 而 playwrite 能够帮你去验证网证网页的结果，或者帮你去爬取一些网页的数据。而 markdown 能够帮你把文件变成 ai 好 读的这种材料。所以说你也不用一口气全装啊，也可以一开始呃，慢慢的一个一个去选，先知道它们分别能帮你做什么，后面可能遇到一些 对应的问题，然后再去用一些对应的 skills。 ok， 我是 fred， 后面我会持续帮你去猜普通人怎么把这些能力用进自己的真实的工作流。 ok， 评论交流你现在最想解决的一个 ai 问题，我会在评论区里面去回复，我们下期再见。
7.1万FredTalk
09:01查看AI文稿AI文稿前两天发的 cloud 指挥 codex 干活的视频火了，评论区两级分化，有人说这套架构确实提效明显，也有人说纯玩具卵用没有。 今天我们就一步步把这套写作系统搭起来，建议先点个赞，关注加收藏。我的态度很简单，没有调查就没有发言权，跑一遍再下结论。 好，先说清楚这套架构到底有什么好处呢？第一，在复杂编码场景下，极大降低 cloud token 消耗。 cloud 最贵，但我们不让他写一行代码，只让他当甲方领导，当项目经理，分析需求、拆分任务、验收结果，最费钱的代码实现全部交给别人来做。第二，实现监工效果。 cloud 充当甲方领导和项目经理，负责规划和验收。 codex 是 后端开发，负责服务端代码编辑和单元测试。 gemini 是 前端工程师， 担任代码审查和安全审计。第三， codex 和 gemini 成本几乎为零，量大管保。结论就是 cloud 出脑子， codex 和 gemini 出力气，钱花在刀刃上， 真正花钱的只有 cloud 做决策那一小部分。在开始之前，你需要确保三样东西都装好了，分别是 cloud code、 codex client 和 gemini client， 执行视频中的三个查看版本的命令，如果都有版本号输出，那环境就没问题，没装好的先暂停视频去装一下。 第四，也是很多人漏掉的一步，理解整个工具链的使用顺序。这三层是有先后关系的。第一层 cloud md 是 规则层， cloud 启动时自动读取，里面定义了协助、规范和角色分工。 第二层， superpowers 是 能力层，提供标准化的规划、审查、调试流程。第三层， c、 c、 b 是 通信层，让 cloud 能通过 ask、 pen、 ping 指挥 codex 和 gemini。 第五，在 cloud md 里写好协作规范。接下来看我本地的文件。首先定义了 cloud 是 架构师、项目经理， codex 是 后端开发， gemini 是 前端开发，这是最基础的角色分工，简单明了 降级机制，明确了异常情况下的接管规则。接着明确了协助方式，使用 superpowers 进行任务设计，通过 c c b 相关命令指派任务。 同时还定义了 linus 三问以及 get 代码提交规范等。这些规则 cloud 启动时会自动读取，不需要每次手动告诉他。你只要把规则写好， cloud 就 会严格按照规则来执行 好。接下来我们进入 cloud 执行视频中的命令，进行 superpowers 插件安装，执行视频中的两条 plugin 命令就可以出现， successfully 就 证明安装成功。 安装完成后， cloud 就 具备了标准化的规划、审查、调试能力，这些能力后面实战中会用到，非常关键。接着要安装终端附用器。 ccb 是 依靠终端附用实现多个模型之间的通信， linux 和 mac 用户安装 tmax 即可， windows 用户需要安装 winterm 或者使用 wsl。 本教程以 tmax 为例，安装方法很简单，一条命令就搞定，执行命令后，我们进入新的终端环境。第八，安装 ccb， 全称 cloud code bridge， 这是让三个 ai 互相通信的桥接器。注意， ccb 是 社区开源项目。特别感谢 bfi 幺二三作者的贡献，它不是官方内置功能。 ccb 依赖 python 三点一零以上版本，安装前先确认你的 python 版本没问题。 python 版本确认无误后，我们执行 git clone 下载 ccb 项目，下载完成后 cd 到项目目录， linux 和 mac 用户执行 install h install 命令， windows 用户用 powershell 执行安装脚本，安装过程中 c c b 会自动配置通信组建，并在 cloud md 里注册 ask、 pinned、 ping 这些命令，等安装脚本跑完就可以使用了。你可以看到终端输出了安装成功的提示信息，整个安装过程非常顺畅，基本不会遇到什么问题。 好总结一下安装步骤，第一步，编辑局域， cloud md 定义协助规则。第二步，安装 superpowers， 提供标准化工作流程。第三步，下载安装 ccb， 打通多模型通信。三步走完，整套系统就搭好了。接下来我们进入实战环节，执行 ccb、 codex、 gemini、 cloud 命令，启动协助系统。 第二部分， cloud 是 项目经理，只动嘴不动手， codex 和 gemini 是 干活的，成本几乎为零，这就是省钱的核心逻辑。 cloud 现在开始下发任务，我们用一个真实案例实现用户注册功能需求如视频所示， cloud 调用 superpowers 开始收集用户需求，制定开发计划，可以看到它在分析需求，确认技术栈，设计系统架构，整个过程完全自动化，不需要人工干预。我们简单看一下 cloud 生成的计划， 规划的非常清晰， gemini 和 codex 的 分工非常明确，甚至还详细列出了项目的文件、架构、接口文档、验收标准等内容，这就是 superpowers 规划能力的价值，省去了大量的沟通成本。 cloud 把规划好的后端任务通过 ccb 发送给了 codex， 你 看画面上， codex 收到命令后，立刻开始疯狂扣顶，速度非常快，文件在不断滚动， 可以看到 cloud 已经获取到 codex 正在执行任务的状态。与此同时，他又通过 ccb 给 gemini 下达了前端开发任务， 两个模型现在是并行工作的，互不干扰，效率拉满。 gemini 收到了任务。你看，任务里面明确列出了前端开发功能、验收清单、注意事项等内容。任务描述非常详细， 这就是 cloud 作为项目经理的价值，把需求拆得清清楚楚。两个打工人正在努力完成需求，我们稍等一下，看看他们的执行结果。 cloud 为了更精确地掌握开发进度，建立了三个 task， 用于跟踪前后端开发及代码审查任务。你看，它自动创建了任务列表，标注了负责人和当前状态，这就是项目经理该干的事情，实时监控进度，确保项目按计划推进。 这时候， cloud 发现 gemini 只是确认了任务，而并没有真正开始执行。随后， cloud 重新将任务委派给 gemini， 催他赶紧开工，你看这个监工效果是不是很到位。另一边， cloud 跟踪到 codex 已经完成了开发和测试工作。接着 cloud 去查看 gemini 的 执行进度，结果发现 gemini 还是只确认了任务，没有动手， 这已经触发了降级规则。于是 cloud 果断让 codex 接管前端开发。这也是这套架构的另一个特色，无需让用户去处理这种特殊情况， 只需要把任务交给 cloud， cloud 就 会根据 cloud md 里定义的降级规则自行安排处理，直到完成项目要求。整个过程完全自动化。 codex 此时正在飞速编写前端代码，一个人干两个人的活。这里我们跳过执行过程，直接看最终结果。 完美 codex 已经完成了前端开发工作，但是由于我们在掩饰中故意让 gemini 不 可用，所以 cloud 只能亲自开展代码审查工作。他调用了 superpowers 的 审查能力， cloud 完成了代码审查，出具了详细的 review 报告。接下来他开始创建 git 提交。我们来看一下 cloud 做的 review 报告， 报告内容非常清晰，详细总结了前后端代码的完成度、安全审查结果是否存在潜在漏洞，以及整个写作过程的总结和验收标准的达成情况，质量相当高。 好，我们来做一个总结， c c b 加 superpowers 这套架构的核心特点是灵活高效，节省 token， 合理分工。 cloud 只做最关键的决策和验收，所有编码工作全部委派出去， 降级机制保证了系统的容错能力，任何一个模型出问题都不会影响项目的正常推进。多 ai 写作的关键不是模型数量，而是统一输出和统一验收。建议先用 cloud 加 codex， 两个模型跑通一个完整流程，稳了再加 gemini。 下一期我们讲 crcd 与自动化，把今天搭的这套工作流接入，持续集成流水线。点赞关注不迷路，我们下期见！
1.1万大力AI
06:47查看AI文稿AI文稿如果你最近开始用 ai 工具，一定会越来越常看见一个词，就是 getop， 就 别人给你发一个开源项目教程，让你去 getop 上面去下载 ai， 也经常让你看 readme， store issue。 很多时候很多人打开一开始就懵了，这不是程序员看代码的地方吗？ 所以说这期我不会讲一些 getme， 也不会讲怎么写代码，我只想讲普通小白怎么用最简单方式去看懂 getop。 ok， 大家好，我是 fred， 专注从普通小白的视角分享怎么从零开始用 ai 和 web 口令提升自己的工作和生活的效率。 你会越来越常看到 github， 是 因为很多的 ai 工具插件，包括自动化脚本和开源的软件，都会把说明、下载、更新和问题反馈在这里。 对于普通小白而言，你可以把 github 理解为四件事，就是一个是找工具的入口啊，别人做好的工具 以及项目的说明书和使用前的这种判断的材料。所以说你要看的不是说哎这个项目代码写的有多厉害，而是这个东西有没有人维护，要不要账号，要不要权限，会不会碰到你自己的文件和数据。这样理解就比一个所谓的代码网站要好，理解非常多。 就很多人怕吉他，是因为他第一眼确实看起来很不友好，全英文的网站对吧？英文的文件名、按钮、标签、技术词就一下子全部堆在你面前。但是实际上你不用从代码开始看啊， 就更简单的方式，你把 github 当成一个工具的详情页，就像你看一个工具之前，你会先看它是干什么的，怎么用，别人有没有反馈，以及最近有没有更新， github 也是一样，所以说你不一定要会照这个工具， 但要会判断是它是不是你想要的，值不值，是，然后以及能不能让 ai 帮你先读懂。就如果用大白话来讲， github 就是 一个公开的一个项目主页，一个 github 的 仓库就是一个项目页面， 你要你先不用把它想成一堆代码，也不用着急去下载，而是把它当成一个工具和这一个项目的主页，它会告诉你这个项目叫什么，想解决什么问题，谁在维护，以及最近有没有更新， 所以说这一页只需要记记住这个理解就 ok 了。就仓库不是一个神秘的文件夹，它就是一个项目的页面， 而当你打开一个 excel 的 一个主页啊，其实就长这个样子，第一次打开这个项目，就你不用试图把所有的文件去读完啊，你就少这四个地方。第一个就是项目的名称 啊，然后一个一计划的简介，确认它到底在解决什么问题。第二，你可以看 readme 的 这个文件，它就是你的这个项目的使用的说明。 第三，你可以看它的 star， 就是 有多少人给他点赞啊， fork 就是 有多少人复制出来，以及最新的一些更新的时间，知道有没有人关注，以及最近是不是还在更新和改动。 然后第四个就是你可以看它的 issues， actions 和 release， 就是 看有没有问题的反馈，运行的记录和一些稳定的版本。就大家要注意的就是就 starts 很 高，只能说明它热度高，但不一定代表就它真的很安全，或者不一定代表它真的适合你， 然后呢？刚刚那一页解决的是看哪里？那我们这一页解决的就是要不要试的问题，你可以直接问三个问题，就是第一它到底有没有解决我的问题？ 第二就这个项目到底有没有日常在更新一个二三年的项目，你可能完全不需要再去参考了。比如说第三，那就是我能不能先用一些测试的文件去小范围试一下， 如果前两个问题都解释不清楚，那就不用再花时间了。如果第三个问题也说不清，那就不要直接拿一些真实的文件，真实的账号或者一些重要的数据去跑， 这样你去看 guitar 的 时候就不是在去学一些技术的名堂，而是在做一个普通人的一个使用的一个判断， ok。 然后我觉得现在真正去降低 guitar 门槛的一个地方就是在于大家可以用 web coding， 因为你不用自己去硬读这种英英文的文档啊，你可以直接让 codex 去帮你把 guitar 翻译成你能够看得懂的一些话， 比如说你可以这样问，就是我不是程序员啊，就能帮我去 github 上面去找一些能够批量整理 pdf 表格的工具， 然后以及让它不要只给我链接，能够帮我去判断说它到底能做什么，怎么安装和使用它的 star 数，更新时间和依据，说明什么，然后会读取什么文件数据，有没有一些联网或者权限的风险，然后以及怎么去验证。 所以说这样子 ai 给到你的就不是一堆项目的链接，而是一个能不能用，怎么用，以及哪里需要小心的这样一个判断报告。 然后这里还有一个关键点就是你不要一开始就去搜很多的技术词，就很多小白会直接说，哎，帮我去找那种拍摄的爬虫，或者帮我去找一些什么项目，但实际上你完全不需要懂这些。更好的顺顺序是先说你想要批量整理 pdf 的 表格， 我要把视频转字幕，我要自动汇总一些公开的网页信息，然后让 ai 去找后选项目，然后让他去读懂 readme 和一些视例，然后再最终用一些测试的文件和脱敏的数据去跑一个小样，跑通之后再考虑自己要不要接入自己的工作流。 然后呢， github 也不只是可以放代码，就比如说之前我自己做了一个 store map 就是 门店信息的这种项目啊，就本质上就是把门店数据整理出来，再变成一个前端的看板。 那这种项目就可以在 github 上面去管理， pages 去发布页面， action 是 可以定期的更新， issue 是 去记录问题， release 去记录稳定的版本。所以说 github 也不是是程序员的一个代码仓库，它完全可以是我这样一个小白做这种清亮的项目的一个管理和发布的入口。 所以说最终总结一下，第一，把 gitap 当成一个项目的主页，不用先被这种代码啊去吓住。第二就是你可以看一些项目的名称， read me， 更新时间，然后再决定要不要试。 第三呢，就是你可以让 code 去帮你翻译成你能看懂的话，然后再用一些测试的文件和托米的数率数据去去验证。 最后呢，就是非常想强调一个点，就是免费开源就不等于它可以直接去运行，如果涉及到一些敏感的文件啊，账号啊，你的 api key 啊，或者一些权限啊，一定要让 codex 或者 cloud code 帮你解释清楚它会做什么，再决定要不要继续。 ok， 我是 fred， 后面我会持续用一些真实的案例告诉大家怎么把 ai 用到自己的工作流，我们下期再见。
1.2万FredTalk
00:58查看AI文稿AI文稿小白必备的五个电脑小知识，第一个，当遇到某个程序卡死无响应时，按住键盘 ctrl 加 shift 加 s， 打开任务管理器，找到卡死程序，右键结束任务即可关闭。 第二个，电脑黑屏有声音或者屏幕突然不亮，可按下 win 加 ctrl、 加 shift、 加 b 重置显卡驱动，除了硬件损坏外，几乎都能恢复。第三个，网络卡顿或者时好时坏，可尝试拔掉路由器电源，等待十秒以上，几乎能解决百分之九十的情况。 第四个，当遇到电脑整体无响应甚至关机都无法点击的时候，不要直接拔电源，长按电脑开机键，五秒以上就能实现电脑的强制关机。第五个，删除文件时，提示正在使用中，无法删除，可打开文件夹，在这复制地址，再搜索资源监视器进入，选择 cpu， 在 这粘贴刚才的地址，然后回车，除了这个以外的全部都结束掉，就能正常执行删除操作了。怎么样，是不是又学到新知识了？
1733猴哥爱玩电脑
06:00查看AI文稿AI文稿gbt 五点五被认为是目前最强大的模型，那对普通人来说，究竟能用它来做什么呢？所以我深度使用了几天，整理了四个超级实用的玩法。今天这条视频就来分享给大家，我们直接开始 第一个做产品调研。对产品经理来说，社交媒体上的用户反馈其实很重要，因为很多真实的吐槽往往不是出现在正式问卷里，而是出现在评论区 ready 的 这些地方。产品经理最怕闭门造车，但问题是这些反馈如果人工一条条捞回来， 分类总结起码一天起步。 gpd 五点五发布之后， cloud 官方发了一篇推文，解释了 cloud code 降至的原因，并做了改进说明。但官方的说法是一回事，用户买不买账是另回事。我特地把 cloud 这条推文下面的评论，以及 reddit 上一些用户的反馈都整理起来， 让 gpt 五点五帮忙判断用户到底在抱怨什么，下一步应该改进什么。可以看到 gpt 五点五的分析非常详细，它把内容分成了用户反馈、代表性评论、问题归因、信任评估、 行动清单这些大类，每个类别都给了对应的场景、应对方向和下一步动作。我们以前做这样一份表格，可能要花上两三天，或者是找第三方调研公司，但现在只要有足够的信息给到 gpt 五点五， 再结合 context 这个 open ai 自己出的 a 站的工具，相当于 gpt 五点五的手，它就可以帮你梳理的非常详细和系统化。第二个用法，做汇报 ppt。 以前我们用 ai 做 ppt 的 时候，主要看它排版好不好，审美够不够，但往往忽略了一个更重要的一点， ppt 真正发挥作用的地方不是好看，而是能不能推动决策。 毕竟 ppt 往往用在职场中一些非常重要的场合，比如转正报告啊、晋升答辩啊、年度总结。所以，仅仅美观是不够的，我们还需要一个聪明的大脑，帮你把背景、问题、方案、风险以及希望领导拍板的地方讲清楚。我 这次试着让 gpt 五点五模拟一个产品负责人的视角，做一个把 ai 客服系统延期三周的汇报。他直接生成了一个有审美、有内容，而且风格非常专业严谨的 ppt。 它不仅能够在你提供的信息技术上提炼出核心要点，而且所有内容，包括色块、字体、数据都可以进行二次编辑。 当然了哈，这个 ppt 肯定不能直接当做最终稿，但它提供了一个非常完整的框架，我们可以用它来梳理思路，然后再调整优化。第三个用法是制作动态科普。 现在 ai 的 概念越来越多，其中还有很多非常抽象的概念。有时候我们需要向朋友、同事或者非技术团队解释某个概念，口干舌燥说了一大堆，还是很抽象。所以用这种能看见、能操作的交互网页会更有帮助。我让 gpt 五点五制作了一个解释上下文窗口概念的网页， 他在左下角用一句话解释了上下文窗口的重点。 ai 不是 无限记忆，在一次对话里，他能记住内容是有限的，还形象的做了一个上下文占用比例的进度条。 我试着把指令文件、聊天记录这些拖进去演示，可以看到，当上下文占用量超载之后，原先的那些指令和文件就都被压缩，最后甚至被挤出去了，这比我们用抽象的文字去表达要直观的多。这个思路还可以延展 其他的 ai 概念，或者说是物理、数学概念，也可以让他做出来，比如让他讲清楚复利业变换或者背页式定义，这些都很方便学习。最后一个玩法是办公培训。以前企业要开展 ai 培训，通常是从外部找机构定老师， 老师需要根据企业的实际情况梳理课间，尤其是给行政、市场、销售、人事这些非技术部门做课间，然后再开展一到两天的封闭式内训， 这个过程既耗时又耗财。所以我就用 gpt 五点五做了一个通用的企业内训 skill。 当你输入需求，它可以自动生成一份系统且具体 可交付的企业 ai 内训包，里面有培训方案、培训课件、 ai 工具、应用表、学员练习册、培训测试题以及课后七天行动计划。 创建第一版 skill 大 概只用了十来分钟，让 codex 安装并测试之后，我发现两个问题，第一个是它生成的全部都是 markdown 文档，还需要转换格式。第二个是在整个培训方案中涉及到工具的部分，讲的比较泛，所以我把问题反馈给他，让他优化升级。 第二版改好之后，我就丢了一句，帮我生成一个 ai 办公室提效记录训练营的内训包，没给行业，没给员工画像，但它生成的文件清单是多样的，有 ppt、 excel、 word 和 markdown 内容。我们也来看一下。首先最核心的培训课间，他直接列了这样一个框架， 你可以按照这个框架填充具体内容，也可以再提供行业、企业背景信息，让 gpt 继续细化 ai 工具应用场景表，把市面上主流的文字、图像、视频模型都放进去了， 还匹配了适合的岗位任务场景提示词。在这个记录上，你再根据要培训的部门稍微二次加工一下，就能直接用了。实战比讲课更重要，所以在学员练习册中，他也把一些工作中的高频场景放了进来，比如整理会议基奥、分析常文档、改写邮件。 课后七天行动计划，按照学习难度和上路顺序做了一个任务表，第一天选择任务，第二天拆解任务，第三天写题词词，循序渐进。我觉得这个培训包有两个明显的优点，第一个是非常系统化， 你不用从零到一去想内训究竟要策划成什么样子，而是可以直接用这个框架来细化内容。第二个是延展空间很大，拿到这个初步方案之后，你可以再把脱敏之后的行业信息、企业资料以及员工现阶段的痛点、难点 丢给 gpt 五点五，让他去细化这个培训班，我认为他至少能省掉前期规划的工作量。那剩下的呢？就按企业实际的情况往里面填充具体内容。以上就是今天分享的四个深度玩法， gpt 五点五我觉得确实好用，能听懂话、会说人话、能干活。这四个玩法可能不像网络上一些演示那么炫酷，但根据我的经验呢，他们是比较能够结合实际工作去应用的方法。那今天的分享就到这里，下期再见。
46是子鱼AI
01:54查看AI文稿AI文稿真的假的？你是说你有方法能够恢复微信里过期的图片还有文件？没错，只需要把手机时间修改到接收图片或文件的七天内就能查看。你还可以点开微信存储空间，点击聊天记录管理，点击你要找的图片或文件的联系人，然后重新保存即可。 不，这都行，我对你真是下胡蹲穿高跟鞋高看一眼啊！还有 iphone 的 截图也很有说法，截完图后直接滑动图片到想要分享的 app 就 能直接分享。如果想要隐藏截图上的信息， 可以点击加号，选择图形，拖拽至想隐藏的位置，点击灰色圆圈，再点击彩色圆圈，最后点击吸管，吸取周围颜色，就能实现无痕 p 图。如果你想要长截图，可以在浏览器里选择整页就能保存到手机。 不是，你太有生活了。但我还有一个问题，怎么最快速的找到抖音热歌的完整版？每次都只有片段，听歌识曲，还半天找不到歌名， 难受。这个更简单，在抖音刷到喜欢的音乐，直接点击音乐图标，然后选收藏，存到自己的音乐列表里，打开汽水音乐 app， 直接就能听完整版。而且它会自动同步你的抖音收藏歌单，一分钱都不用花。最关键的是，它用的是抖音同款推荐算法，你在抖音上的那些点赞、收藏、反复听的那些音， 都会被记录下来，形成你的喜好数据。真的是推一首爱一首，当然，最夸张的还在后头，点击左上角的模式，里边还有超详细的场景歌单，深夜一梦的治愈情歌、打游戏燃爆的专属战曲、跑步健身的精神弹蹦应有尽有，它还会结合你的喜好在对应场景里挑歌，整个曲库非常全包，你满意。 我这个我是真需要，已经开始下载了，就是家里的网有点卡。再教你一招，找到路由器后面的地址，数字输入到浏览器中，就能直接进入网络后台关闭，双屏合一，打开，五 g 功率拉满，还有穿墙模式，网速直接起飞。设置好了，但是那能有多快吗？
2.1万沙皮狗
04:28查看AI文稿AI文稿所以在数学题上， a i 是不是彻底就没救了呢？科学家们不这么想，他们说啊， a i 搞不定数学最大的问题不就是在审题上吗？那我干脆想个办法，让他能绕过他不擅长的理解题意这部分，直接开搞行不行？前几天，哈佛、 mit、 哥伦比亚和滑铁卢大学就联合发布了一份研究， 他们是一种全新的方法，让 ai 做数学题，一下干到了 mit 本科生的水平。六门 mit 本科基础数学课加一套美国高考水平的数据集，他们从里面抽了二百一十道题给自己训练所有的 ai 做，结果 ai 全都做对了。 nice 怎么做到的呢？不知道呢，大家还记不记得去年七月份的时候， opin i 曾经发布了一个能自动携带码的神奇工具扣 pilot， 而背后驱动这个工具的引擎是一个叫扣带 ai 模型。这个模型以 gp free 为敌，专门针对写代码这件事进行了优化训练，从而能实现根据上下文自动生成代码的效果。而这次研究，几所大学就利用了这个 codex， 他们的核心思路是扬长避短，把一道数学问题转化成一道看他等价的编程问题，然后让 a i 编程来解决这个问题。具体做起来呢，我们可以看看这个实力。 题目的原文是计算扑克牌中一副手牌有两对的概率。他们做的第一步是让 coretex 审题，根据题干在不改变原意的基础上做改写，改写之后的题干，数字跟规则都得到了明确，原来的问题也变成了一套方便 codex 进行编程的指示， 而根据这套指示， ai 就能方便的申请代码，最后运行这套代码执行程序就输出了正确的答案。 不光如此啊，这个 a i 学会了高速之后，甚至还能反过来给人类出题。我们这呢，就有几套这个 a i 出的数学题，大家可以看看能不能做出来。 当然了，这个 a i 也不是什么问题都能解决，比如首先那些体格里带配图的，他就搞不定。然后呢，有些开放性高的，或者需要大量证明过程的题目，他也处理不了。如果是那些难度更高的，甚至是人类搞的几十年都没能搞出来的各种定律和猜想的证明， 那就更不要想了。在这种事上啊， a i 目前还只能当个弟弟，作为人类的辅助工具来发挥作用。比如在我们之前反复提造的 gpt 加速率，还有一个成员叫 gpf， 这个 gpt 是 oppa 专门开发出来做自动定义证明的，简而言之，就是利用计算机对一些人类已经 提出的数学猜想或者定理找到证明的方法。不过在这个上面， jbf 目前的表现还算是不错，他的效果大幅度超过了之前的自动证明器，用他得到的对于二十三个数学定理的证明结果也被收录记在专业的数学数学库里。 说到最后啊， ai 考数学要走的路其实还远了去了。如果说将来的某一天，所有的工作都要被 ai 代替，那数学家肯定是最后下岗的那批， ai 呢？现在还差得远。 然而，去年的时候，我看见过一条非常令人震惊的新闻，世界知名研究型高校，英国的莱斯特大学，他们的校长公开宣称数学系没用， 甚至还启动了行政程序，要直接把数学系裁掉，把经费投入到他口中更有价值的 ai、 计算机和数据科学这些领域。 当时这条新闻一出，那些个搞数学的，不管是本校的还是外校的，是学生还是教授，全都炸过了。以至于费尔思想得主蒂莫西高尔斯带着几千号人一块抗议谴责来自大学管理层的自杀行为。他们说，没有数学，哪来的计算机和 ai？ 你去看看那些开设的人工智能学院或者人工智能专业的大学，他们的学生专业技术课里，数学课占了多大的比例？甚至连教育级科学这门大学课的祖师爷阿兰图林当年在剑桥上大学的时候，读的都是数学专业。结果现在你竟然说数学是勇于的学课，为了前途，竟然要把数学系裁掉， 疯了。万幸，在这些抗议下，来自大学的数学系目前应该是保住了。我去看了一眼他们的官网数学系的页面，还在再感慨之余啊。我们也应该意识到， 到今天为止，数学的重要性仍然是任何其他东西都替代不了的，包括 a i。 或许有一天， a i 做数学题的水平会超过我们，甚至数学的发展都会不再需要我们人类的参与了。可是人类的发展不需要数学的那天，却永远都不会到来。
828量子位
00:42查看AI文稿AI文稿知名游戏破解小组 c od e x 宣布解散。这支成立于二零一四年的小组，最初的目的是跟另一只团队瑞娄底的比拼竞争，如今不少老团队解散， c o d e x 认为最初成立的目标早已实现，是时候走上新的道路了。 c o d e x。 小组活跃时期，在六年内发布了超过三千七百个学习版游戏， 破过许多不同种类、不同平台的加密技术，比如多重不同加密保护的刺客信条起源和孤岛惊魂舞，还有特殊加密的街霸舞我的世界地下城等等。今天他们发布了最后一份学习版模拟人生寺的最新 dlc。 此后 后期团队中的成员就将各奔东西，对一路上所有支持陪伴他们的人表示感谢。这里是 3dm 为你带来最新的游戏资讯。
2.0万3DM游戏
01:26查看AI文稿AI文稿到了个好玩意 hello love hello love you。 这瞅的是真高级啊，但我是真不知道啊。你知道这个东西吗？我知道，我之前看着过。什么玩意，你还知道这个了？咋说呢，有点像赛博朋克那个劲你知道不？他摆。哈哈哈。这板这是啥？ 妈挺沉呐。这都是啥呀？星球项项链。这项链看着行啊，想起那个愚昧 f， 这还有生产日期呢。香料绿茶片。这是喝的呀。那跟这玩意有啥关系啊？就是能吸顶上啊。我大概明白了， 健身练哪去了？大哥我练腿的。他这个盒放一起也是一个腰，像摆件啊。哎呦，你明白啊。哎呦，这也是不不横着我看说明书啊，这么横。哎呀，你说明白点。 你真是哎，这高级啊。这块还有一个按钮，这按钮应该是晚上当摆地的时候应该是调灯的哦。调红的。每个棒都有，每个对应色应该是。 我看一下子啊。绿的是抗脂抗糖的，紫色的助眠舒牙。你睡觉的时候可以整点蓝的，解酒护肝。这个太重要了，太适合你了。对啊，就为我而生的吗？那我每次整完嘎嘎总叫我朝阳区千杯不醉。 你要实在不行提升青岛红啊。哈哈。提升青岛红来了。这红的吗？红的这不红的吗？这不是开这了吗？这红的。
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