所有做剧集或电商的都会阻止你刷到这条视频，以它为例，展示下有多强。把脚本粘贴到这个地方，然后回到这里，在这个地方粘上你的 api key， 并告诉它开始工作。这时候 ai 就 会自动帮你完成从设定图到分镜到整个视频的创作，输出的内容全部都在这个位置。来看一下完整的视频效果吧。 相关 skill 我 已经上传，欢迎下载体验。在接下来的三周时间里，我们以抽出这个 skill 为目标，一起探讨下零代码经验的小白如何通过 skill 的 方式把自己的工作自动化、流程化，以及如何为你的 open cloud 去定制 skill。 赶紧行动起来吧！
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00:46查看AI文稿AI文稿windows 或者 open 格式，平时用 browse 这个 skill 去抓网页，是不是有个特别麻烦的问题？很多网站是需要登录的，比如小某书啊叉呀，或者是一些后台系统等等。 每次跑任务，它都会重新开一个新的浏览器环境，登录菜没了， cookie 没了，又得重新扫码，真正浪费时间呢。不是抓数据，而是反复登录。其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要在对话里啊。不是抓数据，而是反复登录，其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要杠杠 browse real 模式， 它会调用你本机真实的浏览器，之前登录过的账号，绘画信息，权限信息都会直接附用，不用登录了，体验是不是完全不一样？很多人觉得访问浏览器的 skill 太笨，其实不是它笨，是模式用错了。
5970建斌聊AI
03:34查看AI文稿AI文稿哈喽，今天一分钟学用翠的搭配视频， skill 时，先跨进唇层的话来看效果。这是 t k 上一款高压清洁喷 香的实拍视频，主要通过展示不同的使用场景来突出产品的清洁力度。然后我用 cds 复刻了这个视频，还是同一款产品，那这个复刻的视频我是保留了产品的展示框架，但是替换了新的使用场景。接下来说一下完整的思路。今天这期主要用到的是 a 编程工具，翠的 在设置里我们可以去调度不同的大模型，而且很多模型都免费额度。这里我用到的是千问的三点六 plus 模型。首先第一步用到的是一个视频拆分镜的 skill， 可以 把视频的核心关键帧都拆解出来，以及每个分镜对应的字幕旁白。那在飞书里有一些类似功能的视频关键帧，拆分的捷径也是一样的思路，在执行前，我们只需要在 skill 对 应的文件目录下上传需要拆解的视频，也可以同时上传多个，放在后台可以批量处理。 在执行完成后，所有的结果会自动保存到输出文件夹里，那如果我们用到设置里自带的免费模型，执行的速度就会慢一点，如果对下路有要求的，也可以截到 a p i 来执行。现在已经执行完了，我们来看一下输出的结果。首先每个视频都会拆解成三个部分，第一个部分是视频里每个 分镜的核心关键帧，也可以根据自己的需求拆分出更精细的画面。第二个部分是每个分镜拆分好的独立视频片段。第三个是拆解好的视频脚本，包括每段分镜对应的画面描述和字母文案。 ok， 在 拆解完之后，到了第二步，这里我让 ai 从所有的分镜图里筛选出十二张不重复又能体现产品核心卖点的画面，按顺序拼接成一张十二宫格分镜图， 它会自动提取对应的文件夹，帮我们完成拼图。那不管是拼成一张还是多张，主要是看我们最终要做的视频时长。像我这里是拿十五秒的视频举例，那就拼 成一张十二宫格就 ok 了。如果要做成长视频的话，可以在上一步拆解分镜的时候拆分的更细致一些，这样我们就得到了一张十二分镜的参考图。 ok， 接下来到了第三步，自由在 ai 去提取文件夹里提前准备好的产品图和人物图， 生成一张全新的十二宫格分镜图。我们可以直接基于这张参考图去替换分镜里的人物或者产品，也可以把原来的场景替换成更贴合产品卖点的全新使用场景，这个也可以根据自己的需求来调整。 然后我之前的思路一般是通过非猪的多模态来拆解视频，再通过脚本来生成分镜。 那今天这一期主要是通过调度 skill， 先拆帧再深层分镜也是一种思路，这个可以看具体的应用场景需求，但是难点可能在于图生图中产品和人物的替换，画面的融合度可能不够， 现在已经生成完了。那左边这张是我在文件夹里上传的产品图，可以看到整体的产品质性还是替换的不错的。不过这张分镜图里有个别的镜头是白底的，可以再让他把个别的白底分镜图全部替换成真实的熊场景。来看一下优化后的结果。 整体优化的还是非常不错的，大家也可以根据自己的需求换成一米九二或者 banana 来测试。最后在分镜图生成完后，我们就可以继续让模型参考原视频的分镜文案，基于现在全新的分镜图优化出一版新的文案， 同时还要输出这个新的分镜图的视频生成贴纸。最后我们只需要复制粘贴视频贴纸到 cds 来生成视频就 ok 了。基本的思路就讲好了，以上本期视频呢，就有用的话不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！
220棒棒闲不住
00:38查看AI文稿AI文稿养龙虾这三个 skill 一定要装好。第一个， fan scale， 这个热度有二十五万，它可以让你的龙虾自己去学习技能。如果你不希望这个龙虾一遇到新问题，就需要你手动去装新的 scale， 那 这个 scale 一定要给他安上。第二个就是 self improving agent， 如果你的龙虾屡教不改，同样的指令需要你一直重复去喂它，那其实不是你在养龙虾，而是龙虾在养你。那这个 skill 装好之后，它每次会把错误的教训记下来，这样它就会实现自我迭代，慢慢它也会变聪明。第三个， agent bros， 大 部分人玩儿龙虾自己去操纵浏览器，比如说自动监控某个账号的数据信息， 自动回复消息，或者是监控大盘的数据，所以大家肯定离不开这个 skill， 在 安装好龙虾之后，记得马上去安装这三个 skill， 一定会给你带来不一样的体验。
1564楚薪（AI跨境版）![FUNK-GOD-X系列-标准版-录音设备[得意][得意]，安装使用视频，各种录音效果对比#FUNK录音设备#录音设备#鼓麦#god录音设备](https://p3-pc-sign.douyinpic.com/image-cut-tos-priv/f4fccd2aa461cb9b01041238cf55daed~tplv-dy-resize-origshort-autoq-75:330.jpeg?lk3s=138a59ce&x-expires=2099988000&x-signature=3WIBDYJKCX1lkZT6yTA%2FohwL7MM%3D&from=327834062&s=PackSourceEnum_AWEME_DETAIL&se=false&sc=cover&biz_tag=pcweb_cover&l=20260721182401268F542D369EF41EEDCA)
15:00查看AI文稿AI文稿funk god x 标准版三十分钟后玩转录音首先检查一下录音设备所有配件。这是录音台汉古麦的专用箱录音台手机伴奏耳机延长线各一条，九米 ott 录制视频线一条， 古麦话筒专用卡农信七条。 got x 二控制盒 o p t 苹果安卓转换头控制盒支架 god x 六洞村麦克风一只，通骨脉架三个，菌骨脉合颈支架一个， godx 七骨脉一套。标准版七支。 godx 标准版录音参数安装图说明书一份。 dotx 发录音台电源支架一套，毛刷一支。 另外茶片店容卖大卖价两个，低谷卖支架一个。 but x 六动圈话筒大卖价一个。首先第一步把露营台支架安装上， 把录音台支架卡在采茶架中间位置， 安装控制和支架。 安装控制盒，接上电源控制盒，自带电池 控制和充满电后可以连续使用三小时， 也可以直接通裂使用。 安装所有骨脉支架，从一通开始。这个卖夹稳定性较好，但首次安装要花点力气，像我这样两个大拇指压住骨圈，两个食指向上用力拉卡住就 ok 了。 转多几次就简单了。 三十分钟后玩转录音 偷卖夹三、偷卖夹 接下来安装军谷麦专用鹅颈支架。 先调试好卖家的位置，固定卡紧， 从下面装起，先卡住军鼓压圈下面再扣住，压 全上面。 这是低谷卖专用支架。 这是左插片电容麦专用支架。 这是又插片电容麦专用支架。 把地谷谷麦装上， 摆放在低音炮洞口里。 再把一通古曼安装上，用螺丝扭紧， 再固定好不卖的位置。 再把两通三通军鼓的古脉装上固定 定好位置就 ok 了。 接下来还要把两只茶片石英的电容麦装上专用支架， 固定好位置即可。 接下来给录音台连接电源， 找到双联花头转三点五直插音频线，从录音台连接控制和一通道。红对红白对 百的接口 三点五插头连接控制合一通道。 找到两边三点五插头的伴奏音频线连接控制和二通道。 找到三点五插头的耳机延长线连接控制盒的绿色监听通道。 找到三点五插头的耳机延长线连接控制盒的绿色监听通道。 找到黑色九米长的 usb 录制视频数据线连接控制盒的 usb 通道。 找到带磁环的 usb 插头连接控制和 usb 通道。 接下来把所有古曼连接到录音台。 低谷卖 用三米卡农音频线连接录音台一通道。 地谷脉连接一通道。 君古麦用两米卡农音频线连接录音台二通道。 军谷脉连接两通道。 一通古曼用两米卡农音频线连接录音台三通道。 一通古曼连接三通道。 二通谷麦用三米卡农音频线连接录音台四通道。 二通古脉连接四通道。 三通谷麦用五米卡农音频线连接录音台五通道。 三通古脉连接五通道。 左插片电容麦用三米卡农音频线连接录音台六通道。 做茶片电容脉连接六通道。 右插片电容麦用五米卡农音频线连接录音台七通道。 右插片电容麦连接七通道。 接下来安装 godex 六动圈有限话筒卖价 got x 六动圈有线话筒的三点五插头连接控制盒的粉色麦克风通道， 把他的 x 六动圈有线话筒的卡农线插上。 got x 六洞圈有限， 话筒的卖价可以左右移动。 godx 系列标准版录音设备基本上安装完成，再检查一遍。 现在把录音设备打开，电源测试一下。 最后一步把录音台的录音参数填上即可大功告成。 还配了一只八二年的毛刷，用雨露印台小灰尘。 现在找到三点五插头的伴奏音频线连接伴奏手机。苹果手机用苹果音频转换线连接。 安卓手机用安卓音频转换线连接。 下一步用 usb 录制视频。数据线连接手机录制视频。
58阳江方克鼓校
00:24查看AI文稿AI文稿ai 全 skills 排行榜来了，先看效率工具 top 三第一名， agent brother 浏览器自动化神器第二名，谷歌全家桶管理工具第三名， out of data 自动更新系统再看成本控制神器 free ride 聚合免费资源 token operator， 降低百分之九十 七的成本。认知进化系统 self improving agent 排名第一的自进化系统 delete long time memory 让 ai 越用越聪明，你用过几个。
544深度学习的Alpha狗
02:55查看AI文稿AI文稿哈喽，今天一分钟使用 skill 加一米九二的实现跨境全城策划来看效果。 can budget earlies really be this good insane value for money this one's a must buy。 这是用 cds 复刻的视频，里面替换了原来的产品和人物，同时保留了原视频的框架。接下来说一下完整的思路，今天这期还是用到 trade， 只需要在短框出这段题。 第一步，我让 ai 分 析参考视频，拆解出十二个可以精准展示产品卖点的分镜，包括镜头类型、画面内容、环境背景以及人物占比等等。在拆解完后，再继续提取每一个分镜对应的时间节点。接着第二步，再根据对应的时间点提取视频里对应的核心关键帧，最后再 把这十二张核心关键帧拼成一张十二宫格分镜图。在执行前，我们只需要在 skill 对 应的文件目录下上传刷拆解的视频， 也可以同时上传多个，放在后台可以批量处理。这里再展开说一下为什么这么设计，因为这一套流程的核心是替换产品，拆解脚本是为了学习同类型产品的呈现方式，而不是照搬原有产品。待会我们就可以上传自己的产品图和产品信息，优 画生成一个新的产品脚本。现在已经执行完了，在右边这里显示的就是完整的拆解脚本，所有的结果也会自动保存到输出文件夹里。打开文件夹就可以看到， ai 已经根据我的需求筛选了十二张展示产品卖点的关键帧，拼 切成了一张十二宫格分镜图，还有分镜脚本的 txt 文件。 ok， 接下来重点来了，这里我再上传一张需要替换的产品图和人物图，让 ai 参考上一部拆解的分镜脚本，结合新的产品功能和人物，说出一版新的产品脚本和生成分镜图的贴纸。 稍等一会，我们来看一下注册结果。这里就帮我们识别到了新产品的外观功能、人物的外表特征以及原十二分镜图的不同背景，生成了一个新的十二宫格分镜脚本。在分镜脚本没问题后，第三步再用 ai 基于新的分镜脚本、产品图和人物图生成一张新的十 的宫格分镜图。那最近测试下来这一套炼露对于产品人物替换还有画面分镜的融合，整体还是比较稳定的，而且在生成完后，他还会验证生成的图片是否符合要求，如果不符合就可以二次生成，我们来对比看一下效果。 左边这张是原十二分镜图，产品是白色的耳机，有多个人物出现。右边是新脚本生成的十二分镜图，可以看到比较好的替换了耳机，展现了不同功能的卖点，人物也保持了一致，整体效果还是不错的。最后在分镜图生成完后，我们就可以继续让模景 基于这一张全新的分镜图上传自己产品的口播文案，输出这个新分镜的视频生成贴纸。那么以此类 一推，我们就可以根据不同产品不同场景的需求，上传新的背景来生成脚本，生成分镜图。最后我们只需要复制粘贴视频贴纸到 cds 来生成视频就 ok 了，基本的思路就会这样。好了，以上本期视频的小伙伴有用的话给我点赞关注，咱们下期见，拜拜。
106棒棒闲不住
01:05查看AI文稿AI文稿前两天我在 cloud code 里面去手搓一个 pdf， 转了 text skill， 然后失败了嘛？因为当时调那个接口我没有给它搞通，后面我就换成了 openclaw 去做这个过程，让它去掉的 mini max 的 api， 但是调的是 vl m， 这个可能呢？ 它的图像识别功能没有 kimi 或者说 cloud 那 么强，但是也能用哈。而且现在第一份讲义我已经测试走通了，接下来就用更多的讲义去做一做。第二件事是什么呢？最近很火的一个概念就是 capacity 那 边提出的一个 l l m wiki 的 一个方法， 现在网上很多资源是建议大家用 opc 点再加 a a 来构建自己的个人知识库，这个我也是很想做的， 我的计划就是在我下一步把我所有的讲义给做成一个题库之后，把这个题库整体仓库上传同步到我的 opc 点， opc 点利用 ai 给它自动去进行一个打标签分类，之后再来结合这一个 wiki 来快速地把题插入我的已做好的讲义里，我觉得这个效率就会非常的高。
00:10查看AI文稿AI文稿申请软件著作还在用手敲吗？这个开源的 skill 直接一键帮你操作。我们先让克拉克斯安装这个 skill， 把自己的代码仓库丢给他，刷会视频，一份儿申请表直接摆在你眼前。
3592Github热榜
05:17查看AI文稿AI文稿今天我们试一下用我们这个 java backend 的 这个 engineer 这个 skill 来去试一下它的能力。 那我们在 skill 里面其实有很多能力，有架构设计能力，有代码规范能力， 也有一些这个基础的 java se 或多并发的能力。我们今天以一个比较简单的场景，我们来试一下就是它的代码规范能力。那我们知道 ai 它去写代码的时候，我们一般呃会给它一些项目上的基本的规范， 但是项目里面的规范其实包含不了整个项目里所有的环节，因为有些设计它是属于设计的问题， 比如说你的这个状态变更，你应该用美举这个你没有办法在你代码规范里面去写， 那可能就需要 ai 本身再去写代码的时候，他能够自己去识别如何去写出来一个有代码规范的代码。那现在这个项目在去生成的时候，其实我没有给他太多的指示，我只是会要他去完成某个功能。 那我们现在来试一下，就是如果说用这个 skill 的 话，给它扫会得出来哪些结果， 我们的模型就不用我们想的那些模型了，我们就用国内的模型。 好在我们输入这个基本要求之后，第一步肯定是调这个 skill 嘛，然后给它确定命令，就是我们说这个代码它可能是不规范的问题，所以我们先让去梳理一下规范， 然后要求他去给我们确认，然后这个是他去分的一些任务。那这个里面可以看一下调用技能里面是怎么执行的啊？ 这里给他慢慢跑。 这个版本出完结果之后，其实可以看到它不是完全的按照我们在 skill 里面提到的一些文档的内容去识别的，比如说我们些规范这个问题，其实就是 skill 经常会碰到的一些就是 相同的 skill， 在 你不同对话里面之间的时候，它的效果其实可能不一致。这个问题即便是现在很主流的这个 front design 或者其他 skill 依然是有这个问题。 所以我们打算是把这个 skill 里面一些确定性的规范通过 ai 再来优化一下，让它再去做扫描的时候能够按照指定的不同的步骤去扫描。 我们刚刚说的问题就是在之前他还有没有去明确有哪些必要工作先要做的时候，他会碰到问题，就是有些内容他会跳过。其实跟我们之前去用 front design 还有其他的类似组建时候也会碰到类似的问题，就是相同的 skill 在不同的场景下去使用的时候，他其实表现形式还会不一样，所以后来又做了一轮优化，然后优化就是要求把他要做的内容变成可以具体执行的动作，可以看一下效果， 这个里面能看到他的任务的分配就比之前会稍微好一些，他会去明确拿几个任务足够去检查。我们一会结束了之后再看一下效果， 我们看一下最后的新的结果啊，然后他分了几个级别，然后霹雳是等级最高的，这个里面他去找的这个依据是九点七的段落里面的这个依据，还有修复方式，主要是空的 cash 快， 然后高优先级的这个是 auto wide 的， 这个应该是 spring boot 的 开发的规范， 再往下的就是几个接口继承的规范，那这个版本它做的会比上一个要稍微好一点，但实际上也还是没有做到 完全的优化，因为我们一直去讲的美学的转化，实际上它还是没有扫描到的，这个问题也是我们用的大部分 skill， 目前我认为没有最终解决的问题。
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01:51查看AI文稿AI文稿今天给大家分享一个做的一个 skill， 那 这个 skill 呢？主要是为了满足后端开发， 其实我是想把我们后端开发的整个思路给它去融合到这个里面，那我们 java 开发的话，其实就分几个阶段，第一个是我们最早的 java se， 第二个就是我们单体的框架，第三个是 spring boot 和 spring hard 框架，再往后面就是一些中间件体系，然后到后面会有一些高并发多线层的一些操作，还有我们的设计模式， 还有我们的代码规范和加固设计。那基于这个大的框架，我们把一些 呃行业里面相对排名得分比较高的书籍作为这个 skill 的 凝练的一个内容，然后在整个里面我们去构建了一个缩影的架构。 所以当我们去用这个 skill 的 时候，呃，如果碰到这个语言基础类的问题，他会去到对应的缩影，去碰到这个框架使用的高并发的设计模式的架构的， 都会到目录的文件，那这个文件一个是它的框架，第二个就是到所以里面的一个指引，如果到所以里面比方说如果是高病房的话，可能还会进一步去往高病房的问题去细划。 现在这个模式整个用下来写下来代码质量会比之前高一点，但是整个文档的提样也很大，不知道还有什么新的解决办法。
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02:51查看AI文稿AI文稿哈喽，今天一分钟使用 skill 加一米九二实现电商全城市化来看效果， oh my god， they're so good！ 这是用 cds 复刻的 t k 上一款解压玩具的视频， 今天这期测试的结论是，如果某些复杂的产品 ai 深层不理想，或者深层的产品不一致，那么现在可以通过 skill 对 所有的对标视频猜真复刻，不管是十五秒、三十秒，一分钟都可以。 再说一下整体的思路，首先第一步，在文件夹里放了八个时长不等的视频，这里可以让 ai 根据不同的视频时长拆解出对应的分镜数量。在视频分镜拆解完后，直接根据不同的分镜拼成单张或者多 张十二宫格图，这样后续就可以截替换分镜图中的产品、人物或者场景。而且这次批量任务测试下来执行的速度非常快，平均一个视频从拆解到拼图只需要三十秒，现在已经执行完了。我们来看一下出错结果，其中包括每个视频的时长提取的关键针对应的十二宫格 拼图，还有每个分镜对应的文案脚本。在执行完后，所有的结果也会保存到输出文件夹里。如果是做复杂的产品带货视频或者是带剧情的长视频，可以参考这种方式。但如果觉得打开文件夹麻烦的话，也可以直接在页面右侧的管理器可以看到每个视频的执行结果， 这样就可以直接做对比测试。 ok， 接下来到了第二步，这里我将 ai 去读取文件夹里提前准备好的产品图和人物图，让 ai 把原封禁的产品替换成文件夹里的产品。除了人物需要替换，人物的动作表情需要灵活调整，具体的可以根据自己的需求来。现在已经生成完了，来看一下效果。 整体人物的肢体动作、表情，还有产品和背景的融合，我觉得还是非常不错的，可以和参考图对比下，镜头的景别也还原了，但是人物的肢体动作是完全做了优化的，最终的生成结果也会保存到本地文件夹里。 然后接下来到了第三部，那这个玩具的视频其实是一个一分钟的长视频，在第一张分镜头生成 没问题后，接下来还要继续生成第二张、第三张和第四张分镜图。所以从结果反推，我们最终要生成多长的视频，在一开始就可以针对不同时长类型的产品视频制定不同的拆解规则，那么整 个的批量化执行流程就可以把它完善成电商流程的 s o p。 最终我们就得到了四张前后连贯，产品一致、人物一致、场景一致的十二宫格分镜图。最后在分镜图生成完后，我们就可以继续让模型基于四张分镜图一次性生成四版视频贴纸。那如何把四段生成好的视频贴纸？那如何 把四段生成好的视频拼接在一起？上上期的视频有讲过方法，我们可以直接接入声音模型， 直接说出对应文案的配音，最后我们只需要复制粘贴视频贴词到 cds 来生成视频就 ok 了，基本的思路就这样好了。喜欢本期视频的觉得有用的话不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！
984棒棒闲不住
01:01查看AI文稿AI文稿这是一个可以让你的克拉的 code 变得更好用的开源项目，它的名字叫做 android capacity skills， 短短一个月就涨到了十万 star。 但离谱的是，这个开源项目只有一个六十五行的 markdown 文件，为什么这么短的内容却有这么大的影响力呢？ 首先，该项目来源于 ai 大 神， ai 编程助手写代码，但发现这些模型都有几个臭毛病，喜欢瞎写需求，闷头狂写一百行能搞定的事情，偏要整出一千行，还顺手把你原本的代码改的面目全非。 段吐槽一发出来，就有一个叫做 forest 创的老歌，也就是该开源项目的作者，执行力直接拉满。第二天就把这些痛点的解决方案提炼成了一份六十五行的 cloud 点 m d 的 文件。这份规则文件主要对 cloud 进行了四个约束，一是想清楚再写，不懂就提问，不要瞎猜。二是极简至上，争取用最少的代码解决问题。三是精准修改， 绝对不要碰要求之外的代码。第四是目标导向，先写测试，用力再跑通，不要靠嘴说。修好了，用法非常简单，直接把这个 cloud 点 m g 文件拷贝到你项目的根目录就可以了，赶紧试试吧！
5.4万我是阿众
02:23查看AI文稿AI文稿是我本周看过最有价值的 ai 学习视频。然后 greg 呢，分享了如何去打造高效实用，然后真正能为自己所用的专属的一个 skill。 因为现在大部分的用户他去使用这个 skill 呢，是存在很大误区的，因为大部分的 skill 呢，它有笼常啊，或者是繁琐的这个 md 文件啊，充斥着大量无用的内容，然后还非常消耗 token。 因为最核心的问题其实是模型，他没办法精准地去理解用户的上下文环境，比如说大部分的用户，他识别到了自己有一个工作流，然后呢，他就想着从网上去下载一个 skill， 或者直接安排这个模型来帮你生成一个 skill。 但是这样生成出来的 skill 呢，他其实是没办法正常去工作的。 播客中嘉宾分享到，他起初呢，只是用 openclaw 这些去转发这个赞助的邮件，并让他自己去做这个背景调查，判断对方靠不靠谱。 但是智能体呢，他其实并没有深入整一个调查，直接把他所有的这个赞助商都标记为完美或者是不合格。因为这里呢，他提到了一个重点，就是模型可以完美的模仿我们的行为，但无法去深度思考，也贴合不了我们自身的工作习惯与 思维逻辑。什么意思呢？当你没有跑通工作流时，直接去创建 skill， 它是完全不符合你的要求的。所以播客中呢，也探讨了正确的做法，就是把 ai 当新员工这样去带，手把手的去教他每一个步骤大概是怎么做的，比如说你要告诉他去查 x 领英融资情况等等。然 然后呢，在实际的对话中呢，去纠正它的偏差，让它去更新自己的 skill。 然后呢，再让 ai 把这个对话沉淀到 skill。 只有经历这么一个阶段，比如说两周的时间，你才可以把它调整为一个你比较适用的一个 skill。 因为真正有效的 skill 呢，它必须建立在被验证过的上下文经验啊之上，而不是凭空想出来的一个框架。这 让我想起了前两天有网友分享了一个经历，他专门做了一套分析投资的 skill 结果实际使用效果呢，也不是很好，大概率呢，是直接套用了现成的框架。所以我的建议是，先带着模型，你可以完整的做一次投资分析，在过程中明确要查哪些信息平台和 核心数据的指标是哪一些，每项指标你给予的大概的权重是怎么样的，搭建好属于自己的整套这个评判标准以后呢，你再去清晰地告诉模型，什么样的分析结果是合格达标的，哪些情况呢，是属于分析出错的，不符合要求的，然后经过一次次的不断地去修正迭代，很关键的一个知识点就是 less is more。 什么意思呢？模型的上下文环境请你把控在百分之七十以内，一旦占比过高呢，模型就会丧失独立思考能力，变得呆板迟钝。希望今天的分享对大家有一点的启发，我们下次再见，拜拜！
140Alice.X
00:26查看AI文稿AI文稿这才是真正适合开发者上手 m c p 的 项目。 fast m c p 解决的是 m c p server 写起来繁琐的问题。用更拍三个的方式快速创建 m c p 工具和客户端。你想让 a 阵调数据库、调内部系统、调业务 api， 都可以用它快速封装成 m c p 能力。如果你正在给自己的 a 阵 p 接工具，这个项目就是捷径。
01:27查看AI文稿AI文稿昨天看了一下新更新的奥尼四点三零版本的 skill 技能库，三十一个 skill， 像智能灯泡、麦克、服务器终端发邮件，大概率我以后都不用用到它。 还有以前自己为某个工作做过任务做的 skill， 以后只是有可能会用到，但我一直没有删它，删了之后万一哪天要用万一就是大多数人合伙把 ai 助手用成 垃圾堆的原因吧。不是装的越多越响，是杂物越多，你越听不见那个真正有用的信号。所以我今天要用这个哈尼斯的新功能来管理他们。就三步。第一步，打开排行，直接问我最不常用的三个技能是什么，所以哪个大用哪个吃亏清清楚楚。 像我的 ppt 制作，只用了两次，可以移动了。第二步，归档，移进这个叫 kf 的 文件夹，这样移动时不会扫描， 加载变快，后悔时随时捞回来。三十一个变十七个，清灰一半。第三步，修正，去除两个公众号技能，连一个过期的路径换掉的 a、 p i 全部重新修理一遍。 能装的时候很厉害的样子，但实际上你装上了也不会怎么用，因为不是你自己打磨出来的。 装一万个不如自己手写一个正手。这六最好的数量不是三十一也不是十七，是越少越好。现在打开你的 ai 助手，看看有多少技能是你装完再也没有碰过了，就问一下你的 ai 助手评论区，告诉我答案。
02:50查看AI文稿AI文稿我给大家分享一个我自己写 skills 写了这么多最有用的心得，我觉得写好一个 skills， 并不是说你技巧，还是说用多么牛逼的 ai 模型，我觉得模型之间帮你写 skills 差异真的不大，更重要的是你要给他一个有效的供给。我 给大家举两个例子，什么叫做有效供给？这个是我现在写出来的非常满意的一个 ai 产品经理的 p r d 现在已经更新到四点零五点零版本了，这个 skill 文件在这个里面 其实跟传统的产品经理 p r d。 不 太一样呢。除了有业务背景、精品分析、产品方案、版本迭代，你看这块的 a 证核心能力设计，包括 prompt、 工作流、 知识库、任务链、对话状态块的域处理，及我整个的超级复杂的一个多 a 证的协调的这么一个架构引擎设计，还有包括底下的 ai 产品评估体系、大模型选型等等。这些其实都是我们带同学求职，必须要求同学输出的这个 p r d。 的 具体的核心内容。那我为什么能写出一份含金量比较高且细节程度比较高的一份 p r d。 的 skill 文件呢？并没有什么写作技巧，除了在这里不断去跟他口喷，去跟他调整以外，更多的是我们过去带了这么多同学，我们有非常优秀的 p r d。 的 核心的设计规范， 以及非常多同学的优秀的 p r d。 的 样例，给到了一个 ai 非常良好的一个供给，因为 ai 最擅长做的其实就是从具象到抽象。我再给大家举个例子，这个是我写的一个关于 ai 产品经理，我自己作为自媒体，我的小红书口播脚本的生成器 为什么能很快的把这个 skills 写出来，就是因为我给了它非常丰富的供给，我把我过去的所有一年多的小红书的所有的口播脚本全部都 会给了 ai， 这个口播脚本里面大概一共有三百篇，那给到这个口播脚本，我只需要通过简单的口喷，我就可以让 ai 帮我把这个所谓的口播脚本的 skill 生成出来， 他给我提炼出来的我的人设设定，真的就是我自己的人设设定，硬核干货，客观严谨、结构化，而且我明确的他写出来我是不喜欢特别的去贩卖焦虑，用一些夸张的情绪词汇的，我更多的是一个比较专业，然后从容自信，逻辑结构化。用一些夸张的情绪词汇的我更多的是一个 ai 的 求知博主。 我比较擅长或偏爱用清晰的结构化数字举例，比如说一二、第一、第二，包括他能够给我很多的一些爆款的标题，结合我过去的所有的口播稿，去告诉我我的引导沟子怎么去写，我的第一步，第二步我核心内容怎么去写，把我的这个文章的标签给我生成出来。 你说我在这个过程当中我有很多的 ai 技能或技巧吗？其实不是，更多的就是我给他非常丰富的语料，让他自己去总结，这样的效果才是最好的。我觉得一个最核心的能力，在咱们产品经理做自己的 skills 来说，或者说自己的产品来说，核心还是你怎么样去给到 ai 一个非常有效的供给， 这件事情是我们大家需要核心去考虑的，大家再去做自己的一些 ai 提效的工具的时候，也要去尽可能多的给到 ai 对 你的供给，它的落地的效果，才能够达到你的可以使用的一个预期。希望我今天的分享对大家有所帮助，你可以试试看。
733亚慧AI产品经理
