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教程实践

拿来就能用的实操内容:提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。

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201220 条 · 共 359

6月3日6月3日周三

星期三 · 5 条
17:28
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 63/100
提前触发窗口让 Codex/Claude Code 额度翻倍的小技巧

Codex 和 Claude Code 的额度限制基于 5 小时滚动窗口:从发送第一条消息开始计时,窗口结束后不会自动重置,需等下次发消息才开启新窗口。提前数小时发送一条短消息,可使重置时间落在工作时段内,从而在核心工作时间获得两个完整窗口。设置方法:Codex 在左侧“自动化”中建每日定时任务;Claude Code 可通过客户端 Routines 或 CLI 版 crontab 配置。注意 5 小时窗口之上还有周额度上限,需合理规划。


推荐理由:一个很小的窗口重置技巧,但能让你在核心工作时段多拿一倍额度,做 Agent 开发的直接抄自动化设置就好。
13:38
公众号:火山引擎精选
AI 评分 64/100
Vibe Creating:让创作回归「表达」本身

火山引擎 Seedance 2.0 提出 AI 视频创作新范式 Vibe Creating,核心是让创作者放下技术负担,用故事表达代替复杂 Prompt 参数。该范式强调用富有画面感的语言描述场景、情绪和叙事,模型自行理解意图并完成景别、光影、节奏的诠释,避免过度规定镜头调度。适用于文学作品可视化、影视预演等场景,并配套发布《Vibe Creating 实践手册》及可执行的 Prompt Skill,从创意到高质量提示词一步到位。


推荐理由:火山引擎把 Seedance 2.0 的用法提炼成「Vibe Creating」方法论,核心是教人用故事感代替镜头术语,虽然不涉及模型升级,但附带可直接套用的手册和 Skill,做 AI 短视频的可以当成 Prompt 指南。
10:02
公众号:数字生命卡兹克精选
AI 评分 66/100
Claude Code团队工程总监分享5条AI原生工作原则

Claude Code团队工程总监Fiona Fung提出,AI时代软件工程瓶颈从“写代码太贵”转移至验证、评审与安全。团队采用JIT规划,先做原型再补文档;遇到重复工作追问“能否自动化”,形成肌肉记忆。代码评审中Claude承担60-70%风格检查与漏洞捕捉,人类聚焦法律、安全与产品判断。角色边界模糊,PM写代码、工程师用Claude起草文案,招聘看重品味与判断力而非代码产出速度。

另有 1 家信源报道Claude:Blog(网页)
推荐理由:瓶颈从写代码转移到验证,这判断太准了。更实际的是自动化那些重复三次以上的事,这套逻辑正在Claude Code团队验证,值得每个带团队的人照抄。

6月2日6月2日周二

星期二 · 3 条
08:12

6月1日6月1日周一

星期一 · 3 条
20:48
AYi@AYi_AInotes精选
AI 评分 79/100
使用Claude Opus 4.8将书籍转化为AI技能的教程http://x.com/i/article/2061406941541240838我把《非暴力沟通》整本喂给 Claude Opus 4.8,变成了一个随时能调用的 skill——保姆级教程 + 开源直接抄先问大家一个有点扎心的问题:你上一本读完拍大腿、觉得很牛逼的书,现在还能说出它的核心方法吗?知道怎么用吗?估计多数人大概率说不出来,这篇就解决这件事:用 Claude Opus 4.8,把任意一本书,变成一个 AI 随时能喊出来用的 skill。整套 Prompt + 开源 skill 全给你,小白零基础照着抄,不废话直接放干货。目录• 一、你最大的浪费• 二、这件事真正的难点• 三、准备工作(5 分钟,只做一次)• 四、六步把书变成 skill(Prompt 直接抄)• 五、《非暴力沟通》做成skills的复盘• 六、一盆冷水(反思)• 七、最后想说的一、你最大的浪费做 AI 博主这这段时间,我读的书、看的方法论不算少,但是慢慢发现一件扎心的事——读过,不等于用得上。我想大家肯定也有过这个场景:一本书当时读得热血沸腾,划满了线,笔记记进了 Notion,结果三个月后真要写篇东西、做个决策,脑子里一片空白,那本书像没读过一样。说白了,大多数人的读书,都只是在囤积,没有真正做到知识的调用。那能不能让 AI 把书里的方法论,变成一个我随时能喊出来用的工具?趁着周末折腾出了一个开源 skill——把任意一本书,提炼成一个能被 AI 调用的 skill。 不是读后感,也不是摘要,是一个真正实用的工具箱:书里的框架、原则、技法、反模式,全部变成 AI 能照着执行的指令。二、这件事真正的难点这件事真正的难点不在书内容的提炼,关键是怎么让 AI 读全。一本书几万字,得让 AI 把整本的逻辑链一次吃进去,而不是切成碎片各读各的。因为一旦书的逻辑链被切碎,跨章节的因果也就断了,提炼出来的框架基本都是残的。所以 AI 大模型一定要用最顶的,我用的是 Claude Opus 4.8。它三个能力刚好卡这个任务的命:• 长上下文:100 万 token 的上下文窗口,整本书一次读完,不切块、不丢逻辑• 结构化输出:直接吐出规整的 skill 文件,不用手动排版• 多步 agentic:生成完自己做一遍自检和试调用,发现哪里空洞再回去补调 Opus 4.8 的入口我用的是 ZenMux,老粉应该都知道,自从我的 Claude 被封号几次以后,就转过来了——200多多个模型一个 API 全调得到,不用翻墙,费用还能选,重度用就订阅,想随用随付就按量。做这种要反复喂整本书、还想多模型对比的活,就还挺合适的。三、准备工作(5 分钟,只做一次)第 0 步|把 Opus 4.8 接进 Cursor配置看起来有点技术感,但其实就这几步,做过一次永远不用再碰:① 在 zenmux 后台生成你的 API Key 后台找「订阅 API 密钥」,点生成,拿到一串 sk-ss-v1-... 的密钥,复制好,别外泄。② 选一个计费方式• 订阅制(Builder 计划)→ 用量可预测,固定月费,适合经常用的人• 按量付费(Pay As You Go)→ 偶尔用、用量不稳定时选这个,充值还有 +10% 积分③ 打开 Cursor,进 Settings → Models,做三件事:第一,打开「Override OpenAI Base URL」的开关,填入:https://zenmux.ai/api/v1第二,「OpenAI API Key」那栏填你的 zenmux key(就是 sk-ss-v1- 那串)。第三,「Anthropic API Key」那栏留空。这个很关键——填了的话,所有 claude- 开头的模型都会被 Cursor 劫持,打到 Anthropic 官方而不是 zenmux,直接报错。④ 点「+ Add model」,填这个模型名:anthropic/claude-opus-4.8注意一定要带 anthropic/ 前缀,不能填 claude-opus-4-8——后者以 claude- 开头,会走错通道。⑤ 新开对话,选中这个模型,发句「在吗」,能回 = 通了。四、六步把书变成 skill第一步|把书变成一段纯文字目标:拿到这本书干净的纯文本(.txt 或 .md),图表排版丢了没关系,文字逻辑在就行。按你手上的格式,三选一:情况 A · 已经是 Word / 网页文章 Word 里点文件 → 另存为 → 格式选「纯文本(.txt)」即可;网页文章就全选复制,粘进记事本存成 .txt。情况 B · 是 PDF 或 EPUB(推荐小白走这条) 用 Calibre(完全免费,calibre-ebook.com):1. 下载安装1. 把电子书文件拖进去1. 选中这本书,点上方「转换书籍」1. 右上角「输出格式」选 TXT,右下角点确定1. 转换完点「点击查看」,找到 .txt 文件这里有个坑我替你踩过了——很多看起来免费的在线转换工具,下载时会要你订阅付费,还自动续费。我被套路过一次,最后用的还是 Calibre,完全免费,稳得多。情况 C · 实在啥都不想装 搜「epub 转 txt 在线」,上传、选输出格式、下载即可。但注意别用要付费的那种,也别把有版权或隐私内容的书传到不可信的网站。⚠️ 关键:要的是整本干净文字,别先让任何工具帮你摘要再喂——摘要会把框架精度丢光。第二步|把整本丢给 Opus 4.8,先别让它摘要怎么喂:客户端支持上传文件就直接拖 .txt;不支持上传就分几段把全文粘贴进去。然后发这段提示词(直接抄,方括号换成你的):这是《[你的书名]》全文。先不要摘要。 通读全书,给我一张全局结构地图: 核心论点是什么?围绕它有哪些命名框架/原则/技法/反模式?它们之间什么逻辑关系? 作者的语气有什么辨识度? 我想用它做一个能帮我 [你的目的,比如:在经济下行期做决策] 的 skill。第三步|按 5 类提炼,做一张台账接着发:按这 5 类提炼这本书:框架 / 原则 / 技法 / 反模式 / 作者声音。 每条给:名字 + 一句话定义 + 何时用 + 原书的精确表述。 框架要保留作者的原始命名,别改写成通用说法。 哪些是核心必进、哪些是边角可省?给我一张台账表格。第四步|生成 skill(这步决定它好不好用)先判断:这本书框架少(1-3 个)就做成一个文件;框架多(10+ 个)就做成「入口文件 + 分文件懒加载」。然后发:按这份台账生成一个 Cursor skill。 重点打磨开头那段 description—— 把「用户会在什么场景、说什么话时需要它」全写进去, 因为这决定它会不会被 AI 自动召回,写不好等于白做。第五步|自检 + 试调用(最容易被跳过,但不能省)第一次跑的时候我也跳了这步,结果发现这个 skill 完全召不回来,才明白有多关键。让它自己验两件事,发现问题就回上一步补:① 召回测试只看这个 skill 开头的 description, 用户说这 5 句话时你会不会想起调用它?逐句判断。② 调用测试现在真用这个 skill 完成一个任务: [一个这本书能解决的真实问题] 看你给的是能照做的步骤,还是空话。第六步(可选,但很爽)|让几个模型 PK 一下同一份台账,丢给 Opus 4.8 和另外一两个模型各生成一版,对比谁提炼得更准、触发词更全。这一步用 ZenMux 的PK功能就很省事——一个 API 直接切不同模型,不用来回换账号、配 key。五、拿《非暴力沟通》跑测skills的复盘选这本是因为它框架特别清晰——马歇尔·卢森堡的《非暴力沟通》,一本讲怎么好好说话的经典。框架越清晰的书,越适合做这个测试。全程时间: 第一次从零开始,包括配置 ZenMux + 跑完六步,前后大概 45 分钟,熟悉之后换一本书重跑,估计 20 分钟内能搞定。实际成本: Opus 4.8 在 ZenMux 的价格是输入 $5/百万 token,输出 $25/百万 token。整本书加上来回几轮对话,总共消耗约 30 万 token,折合下来整个流程花了不到二十块钱人民币。生成的 skill 什么样: Opus 4.8 把这本书提炼成了一套能直接调用的工具,而且保留了书里的原始命名——「非暴力沟通四要素(观察·感受·需要·请求,OFNR)」、「长颈鹿语言 vs 豺狗语言」这个动物隐喻、「疏离生命的语言」这几类沟通陷阱,全都没被改写成通用说法。更关键的是,它把"要好好说话"这种正确的废话,变成了"先说你观察到的事实、别评判,再说你的感受,再讲你的需要,最后提一个具体的请求"这种我能照着做的四步。第五步的自检没省,也确实抓到了问题: 它第一版的触发词写窄了,我说「非暴力沟通」才召得回,但现实里我根本不会这么说话——我会说「怎么提意见不像在指责」「和家里人又吵起来了怎么办」。我把这些更日常的说法补进去,它才真的能在我需要的时候自己冒出来。这一步多花了十分钟,但没做等于白做。最让我感受到这东西真有用的一刻: 生成完这两天,我和家人有句话憋着不知道怎么开口,就是那种一说出来容易变味、听着像指责的事。我顺手喊了下这个 skill,它直接用 OFNR 四步把我想说的话拆开重排了一遍——先讲我观察到什么,再讲我的真实感受,把那些「你总是」「你又」的词全换掉了。那一刻我突然反应过来:这本我几年前读过、早就还给作者的书,第一次真的回到了我手边帮我干活,而不是躺在书架上积灰。六、一盆冷水有一说一,咱也不能把这套吹成万能。1️⃣因为不是所有书都适合,框架清晰的方法论书最香(商业、思维、写作、沟通类),纯叙事、纯故事的书,硬提炼出来的 skill 是干瘪的,别浪费时间。2️⃣提炼也不等于理解:这套方法帮你把书变成「能调用的工具」,但那些要你亲身踩过才懂的东西,它给不了。书里的道理,AI 能帮你格式化,但不能帮你内化。还有,AI 会漏框架,会把触发词写窄导致召不回,所以第五步的自检千万别省,生成完你还得自己过一遍、调一调。说白了,这是把读过的书激活成工具的一道工序,但不能替你读书。七、最后想说的就这一道工序,已经改变了我对读书这件事的看法。以前我衡量自己读了多少本书。,现在我衡量的是——我有多少本书,已经变成了 AI 随时能调用的能力。知识最大的浪费,从来不是没读过,是读过了,却一直躺在收藏夹里当库存。而真正的护城河,也正在从「你读过多少书」,变成「你能把多少书,变成自己随时调得动的产能」。读完一本书就让它睡进 Notion,和读完就把它焊成一个能干活的 skill,是两种完全不同的复利。整套 skill 我开源了,拿走直接用:https://github.com/ayi-ai/ayi-nonviolent-communication跑通了欢迎评论区告诉我你把哪本书变成了 skill,我们一起迭代下一版。本文以《非暴力沟通》为例,提供了一个将书籍转化为可调用AI技能(Skill)的六步教程。作者使用Claude Opus 4.8模型,因其具备100万token上下文窗口、结构化输出及多步智能体(Agent)能力,能一次性处理全书逻辑。流程包含文本准备、全局结构分析、五类提炼(框架/原则/技法/反模式/作者声音)、技能生成及关键的自检步骤。生成的技能保留了书中原始框架命名(如OFNR四要素、长颈鹿语言),并将触发词优化为"怎么提意见不像在指责"等日常表达。整个流程耗时约45分钟,消耗约30万token,成本不到20元人民币。
推荐理由:不是摘要,是真能用的skill。把整本书喂给Claude Opus 4.8,提炼成能随时唤起的工具箱,连自检步骤都帮你做好了,想把自己读过但用不上的书激活的,直接抄。
00:15
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)精选
AI 评分 70/100
我花200英镑把一台数据中心级GPU装进了我的游戏电脑

一名用户以200英镑的价格购入了一块数据中心级GPU,并将其成功安装到自己的游戏电脑中。文章记述了这一非标准硬件改装过程、遇到的技术挑战以及最终实现本地运行大语言模型的体验。


推荐理由:一个200英镑的二手 V100 加适配器,就让游戏电脑用上了 32GB 显存,跑 Qwen3.6-27B 达到 32 tok/s,噪音问题也解决了。对于想低成本本地跑大模型的人,这篇 DIY 手记很实用。

5月31日5月31日周日

星期日 · 2 条
05:43
Simon Willison 博客精选
AI 评分 73/100
在浏览器中通过 Pyodide 和 Service Worker 运行 Python ASGI 应用

作者展示了如何在浏览器中通过 Pyodide 和 Service Worker 运行 Python ASGI 应用。此前的 Datasette Lite 使用 Web Workers,但无法执行 <script> 标签中的 JavaScript。新方案由 Claude Opus 4.8 协助完成开发,解决了这一问题。作者已展示了基础的 ASGI FastCGI 演示和运行 Datasette 1.0a31 的演示,并计划后续将此方法应用于升级 Datasette Lite。


推荐理由:Simon Willison 用 Service Worker 让 Python ASGI 在浏览器里真正跑了起来,这个技巧补上了 Datasette Lite 长期缺的 JS 执行能力,搞 Pyodide 的值得看看。

5月30日5月30日周六

星期六 · 1 条
03:08

5月29日5月29日周五

星期五 · 4 条
19:30
Hugging Face:Blog(RSS)精选
AI 评分 71/100
PyTorch 性能分析系列(一):torch.profiler 入门指南

本文是 PyTorch profiling 系列的开篇,从最简单的矩阵乘法加偏置操作出发,逐步讲解如何使用 torch.profiler 进行性能分析。涵盖 profiler 设置、导出统计表格与 Chrome trace、解读 CPU 和 GPU 活动的时序关系,以及 torch.compile 对底层 CUDA kernel 调用链的影响。实验基于 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 运行,面向基本掌握 PyTorch 但缺乏 profiling 经验的读者。


推荐理由:PyTorch profiling 的陡峭学习曲线劝退了很多人,这篇用从零开始的方式把 trace 拆解得明明白白,想做性能优化的同学该收藏。
19:10
Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)精选
AI 评分 73/100
Claude Code--文档中未提及的所有可配置选项

该篇文章标题涉及“Claude Code”的可配置选项,但提供的正文内容仅包含一张图片和一个外部链接,未给出任何关于模型版本、参数、性能、价格或功能的具体信息。根据规则,无法在摘要中提及原文不存在的细节。


推荐理由:如果你在用 Claude Code,这份从源码里扒出的隐藏配置清单能让你摆脱默认模式,好多选项官方文档压根没提。
17:44
公众号:通义实验室(千问)精选
AI 评分 64/100
通义实验室发布教程:在 Android 手机部署 MCP 感知服务器

通义实验室发布教程,演示如何在 Android 手机上部署 MCP 感知服务器,使手机具备本地视觉与听觉分析能力。核心基于端侧 MNN 推理引擎和 Qwen3-VL 2B 模型(约 1.3GB),摄像头与麦克风采集的音视频在本地实时转化为结构化 JSON,再通过 MCP Tool 供 Claude Code 等云端 Agent 远程调用。整个过程不上传原始数据,仅传输语义提取结果。项目已开源,实测可识别红绿灯状态等场景。


推荐理由:如果你做Agent总觉得AI对物理世界是瞎子,这篇教程就是解药。把Qwen3-VL塞进手机当本地眼睛,不传原始视频只给结构化文字,隐私友好又能被Claude直接调用。
00:00
LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)精选
AI 评分 61/100
LMSYS与Intel合作通过异构CPU+GPU EPD架构提升视觉语言模型服务性能

LMSYS团队(Intel与SGLang)通过Dynamo和SGLang框架,为视觉语言模型(VLM)启用了异构编码-预填充-解耦(EPD)架构。该方案将视觉编码任务从GPU卸载至CPU(如Intel Xeon 6747P),与GPU协同工作。在Qwen3-VL-8B-Instruct模型的测试中,采用4 CPU + 1 GPU作为编码器、4 GPU作为预填充解码器(能力比R=12)的配置,在ISL/OSL 128/256、1080p 8张图像的负载下,实现了P99 TTFT和请求吞吐量约1.2倍至1.3倍的提升,并将P99 TPOT降低了约1.3倍至30倍。


推荐理由:做VLM服务部署的可以认真看一下,用CPU头节点做异构EPD分离,几乎零成本换来了TTFT和TPOT的显著提升,有完整脚本和benchmark,能直接上手试。

5月28日5月28日周四

星期四 · 2 条
23:41
Google Developers Blog(RSS)精选
AI 评分 64/100
社区如何利用Tunix和TPU训练Gemma学会"思考"

Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松,挑战开发者利用TPU和有限算力,将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标,该流程结合了监督微调(SFT)与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明,社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。


推荐理由:Google 官方比赛总结,证明用 Kaggle TPU 和开源工具就能把 Gemma 训练出不错推理能力,对想自己微调模型的小团队是个实用参考。