哈喽，大家好👏
我是阿星！
Fellou.2.2.0 已经上线啦，Windows 版本也上线了！
本次升级了深度搜索 (Deep Search) 与工作流 (Workflow) 的集成能力。搜索完成后可触发操作链——续写文档、发布内容、清洗数据……还能理解网页内的图片，自动插入报告中～📸
而且Fellou作为国产AI在国际测评中也有好成绩😊整个和browseruse 的对比下来，在 Online-Mind2web 基准测试中达成80%成功率～自豪感拉满了哈哈哈🤭
今天我们先用几个case试试这次fellou给我们带来哪些惊喜～
👇发现没法上传视频，录屏操作视频移步👇
mp.weixin.qq.com/s/p2fckasx7…
1、做电商报告并配图
为了难倒Fellou我让它搜索完接着工作，结果最后我看得姨母笑……
提示词：
帮我搜索小红书电商和淘宝电商平台扶持政策对比资料并形成报告
时间范围：2024-2025年
接着，帮我把这份报告的关键数据可视化，用ECharts的形式表现出来。
接着，帮我把这份报告保存为pdf形式
✅ECharts没有一个崩掉的（你可以理解为一种看着高级的表格）
✅所有注释没有一个是假的（朋友们，这意味着装叉不太容易翻车了，我们不用被AI坑成冤大头了）
✅可直接发布到web，
做完就丢给领导等着挨夸，嘻嘻🤭
✅报告里的配图都是很恰当的，
没有乱来
看着Fellou吭哧吭哧给我搜索交完报告。我想起上周去参加的极客公园大会。Fellou创始人谢杨和偶像罗永浩都在现场。罗永浩老师谈起Fellou说自从Deep Search这种工具出来之后，他们公司战略研究的同学都自动申请转岗了。谢杨老师说可以看到积极一面。最后得出的结论是：既然没法避免，那就率先掌握。
我看完Fellou做的这个报告我感觉自己在经历一个感官进化的时代，麦克·卢汉说“媒介是人的延伸”。如果说agent是人类手和眼的延伸，Fellou算是一双视力比较好的眼睛。它真的能当你的千里眼。
2、报告内容转小红书卡片
接着，为了考验Fellou的抗揍能力，姑且让Fellou给我写个脚本——直接把pdf切成小红书卡片。
（难度有点大，而且我决定不告诉它小红书图片尺寸😂，参考一支烟花社区@PlayWithAI大佬的idea）
提示词：
接下来我把报告重点发布为小红书卡片，需要你帮我用以下步骤
1、把报告内容总结重点，只把重点内容转为markdown 格式
2、AI 标注重点，打上**标记
3、python 代码导出成 pdf，包括本地图片排版
4、python 代码对导出 pdf 进行检查，包括内容和格式
5、python 代码按照尺寸对 pdf 切图
AI api相关信息：
curl https://api.deepseek.com/chat/completions
key：sk-xxxxx
它咔咔直接给我切图成功了✅
整个编程过程丝滑～✅
我看了下尺寸是2481x3508，尺寸不是小红书尺寸（毕竟我没指定尺寸），但是也能凑合发。
3、自动发布小红书
那么，做都做了，干脆让Fellou给我发一下算了（懒到家了）
，时长08:28
这一步也惊艳到我了，成功发布了，即使提示词这么傻瓜——
提示词：
帮我把刚才总结的重点写成一篇小红书，内容包括
1、标题
2、正文
3、tag
4、图片见我提供的附件
我的小红书已登录，请直接帮我发布
只有3个小问题
1、找图文发布tab的时候有卡了五六次，我手动点了一下
2、写tag的时候插入位置错位到正文了，应该放在文末
3、填写正文的时候一开始找错文本框了，但它自己纠错成功
阿星之前有写过mcp自动发布小红书：mcp对小白最大的问题是启动命令行看着头晕，mcp.json配置很容易出错。特别是对于非常忙的职场人，去重头学AI coding是很难的。
AI浏览器让小白直接跳过了这些，也不用去学习部署一些开源自动化工具。它更适合未来大多数人的使用习惯，不用看到代码是最好的。
如果你正在上班，没空学AI，那可以先学怎么用AI浏览器。
4、一键生成AI日报
经常做社群运营的朋友可能有和我一样的，已经注册了follow订阅了n多信息源也懒得动手做日报。
但是product hunt、github trending 这两个榜单很值得发送到社群。只好拜托Fellou帮我试试能不能一键get能周报。而且必须很苟的带上我的码才行！😜
提示词：
帮我搜索本周ai大事件，并且做成图文并茂的月报报告，记得将合适的图片自动加入插入报告中，pdf格式。
参考网站：product hunt、github trending
注意：关键词仅供参考，如果有新的新闻就录入，没有近期新闻就不录入
标题要求：阿星AI日报
新闻时间范围：6月23日之前2周内
输出格式：png长图
附加要求：把我的二维码合成到日报图片里，二维码见我给你的附件
简单总结下它做日报的优缺：
1、比我自己平常搭工作流的时间短，适合不会搭建工作流的小白。我总体上觉得只要进化时间给够，Fellou做AI日报越来越快，用Fellou出日报也未尝不可。
2、图1是我让它按关键词搜索，结果一些不符合时间范围的被搜进来👇粗略判断是提示词的问题
3、图2时间是对的，但是颜值有点难受。这图的颜值有点不稳定。解决方法：我们之后让Fellou生成日报的时候，让它用tailwind提升下颜值就完事了。
4、二维码都加对了，我很欣慰
5、我提示词写太简单了，平常我自己用AI办公都是写几百字的结构化提示词，这么短的临时提示词能跑成这样，很不错了。
这么一看，相信以后再也不会有人动手搞AI日报了。
5、撰写数据可视化网站：
最后我们来看Fellou的编程能力如何。
我们平常办公都会遇到作表的场景，但是可选的形式太少了，所以阿星希望Fellou能帮帮忙。让它写一个对任意文本做可视化的web工具。
这个项目写的对输入要求比较高。
1、文字逻辑它理解的不是很灵光（图1）
2、对顺序逻辑的markdown格式有序列表比较敏感（图2）
3、对数据论段呈现的非常棒（图3）
提示词参考开源项目text2chart作者：comeonzhj
直接帮我做一个数据可视化工具：
我想实现输入一段文本或者主题，让大模型提炼文本信息或者根据自有知识生成类似附件图片的产出（比如 SVG 或者网页）。要能根据文本或者主题，动态选择适合的结构。
我预想的产品实现逻辑：文本输入—>大模型理解选择合适的结构—>生成可用于创建可视化图像的结构化数据（JSON 或 XML）—>JavaScript 或其他脚本语言基于结构化数据构建前端显示—>HTML2Canva 生成图片。
完善后的系统架构如下
```
文本输入 → AI分析选择模板 → 生成结构化数据 → 前端渲染 → 导出图片
↓ ↓ ↓ ↓ ↓
用户输入 模板匹配器 JSON数据 可视化组件 HTML2Canvas
```
## 核心组件设计
### 1. 模板类型定义
```javascript
const TEMPLATE_TYPES = {
MINDMAP: 'mindmap', // 思维导图
FLOWCHART: 'flowchart', // 流程图
TIMELINE: 'timeline', // 时间线
COMPARISON: 'comparison', // 对比图
HIERARCHY: 'hierarchy', // 层级图
INFOGRAPHIC: 'infographic' // 信息图表
};
```
### 2. AI模板选择器
```javascript
// templateSelector.js
……
```
### 3. 模拟AI处理器
```javascript
// mockAI.js
……
```
### 4. 可视化渲染器
```javascript
// visualizer.js
……
```
### 5. 主应用
```javascript
// app.js
……
```
### 6. 样式文件
```css
/* styles.css */
……
```
### 7. HTML入口文件
```html
……
```
其中大模型使用 DeepSeek API，请求和输出示例如下：
```
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: ……" \
……
返回示例：
……
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