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现在网上各种“大模型课程”“AI学习路线”，其实大多都在转述这份最初的学习路径。如果你想真正系统掌握大模型，不如直接看源头。这份路线图清晰划分三大阶段：入门、应用、深入，从基础到实战再到原理，全中文资料可读性极高。
0x10 入门篇：搞懂大模型基础
-从“会用ChatGPT”到“理解它为什么能回答”。
推荐资料：
OpenAI Quickstart【必看】
ChatGPT Prompt Engineering for Developers（中英双语）
Karpathy：《State of GPT》《Deep Dive into LLMs》【必看】
建议注册 openrouter.ai 一站式体验多模型。
0x20 应用篇：让模型真正为你工作
-目标是学会本地搭建模型推理环境、构建 LLM 应用
推荐资料：
LangChain for LLM Application Development（B站中字）
Dify：开源应用编排工具
OpenAI Cookbook & GPT Best Practices
Prompt 工程 / RAG / Agent 全链路开发实践
0x30 深入篇：从“用模型”到“懂模型” -如果你想理解 GPT、Llama、Claude 背后的原理，这一部分最关键。
推荐资料：
李沐《动手学深度学习》+ 李宏毅课程【必看】
清华大模型公开课第二季【必看】
LLaMA-Factory 微调工具【必看】
The Ultra-Scale Playbook：GPU 集群训练经验
ICML 2024 Physics of LMs：大模型原理黑盒解析
总结
想系统掌握大模型，这份 Roadmap 才是全网课程的“母本”。
别再浪费时间在碎片化内容上——
一手信息，胜过一百个二手视频。
收藏这篇，少走弯路两年。
#大模型路线 #AI知识源头 #原创资料 #ninehillsblog #AI学习指南 #AI学习资源 #技术干货 #AI系统学习 #GPT学习
0x10 入门篇：搞懂大模型基础
-从“会用ChatGPT”到“理解它为什么能回答”。
推荐资料：
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建议注册 openrouter.ai 一站式体验多模型。
0x20 应用篇：让模型真正为你工作
-目标是学会本地搭建模型推理环境、构建 LLM 应用
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ICML 2024 Physics of LMs：大模型原理黑盒解析
总结
想系统掌握大模型，这份 Roadmap 才是全网课程的“母本”。
别再浪费时间在碎片化内容上——
一手信息，胜过一百个二手视频。
收藏这篇，少走弯路两年。
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现在很多人都在研究自动化社交媒体矩阵：
AI 写脚本、AI 剪视频、AI 发帖，一天能产几十条内容。
看起来效率拉满，但很多人做到后来都迷失了方向。当然最开始我也是这样，直到我听了 Dan Koe 的那期播客。
他讲到一句让我瞬间安静下来的话：
“你不是缺行动力，而是缺清晰的价值体系。”
真正让内容有力量的，不是工具，而是背后的价值系统。
于是我写下了自己的「AI 创作者价值体系」
价值一：工具为人，不是人为工具。
—— 不做 AI 的搬运工，而是用它解决真实问题。
价值二：输出前，先消化。
—— 不追最新的，而是追“最有用”的。让内容有判断力。
价值三：让 AI 放大我的创造力，而不是替代它。
—— 真正的创作者，用 AI 思考、用 AI 延展，而不是逃避思考。
当我把这些写清楚后，
我再也不会被“发多少内容”“做多少账号”困扰。
因为我知道：清晰的价值体系，才是创作者最强的操作系统。
📎 所以，如果你也在做 AI ，
不妨先别急着搭系统、卷产量。
问自己一句：
“我想用 AI，去放大什么价值？”
你会发现，
AI 不是替代人类创作的工具，
它是放大你思考深度的镜子。
📍#AI博主 #DanKoe #AI内容创作 #自动化矩阵 #个人品牌 #价值体系 #内容创作者成长
AI 写脚本、AI 剪视频、AI 发帖，一天能产几十条内容。
看起来效率拉满，但很多人做到后来都迷失了方向。当然最开始我也是这样，直到我听了 Dan Koe 的那期播客。
他讲到一句让我瞬间安静下来的话：
“你不是缺行动力，而是缺清晰的价值体系。”
真正让内容有力量的，不是工具，而是背后的价值系统。
于是我写下了自己的「AI 创作者价值体系」
价值一：工具为人，不是人为工具。
—— 不做 AI 的搬运工，而是用它解决真实问题。
价值二：输出前，先消化。
—— 不追最新的，而是追“最有用”的。让内容有判断力。
价值三：让 AI 放大我的创造力，而不是替代它。
—— 真正的创作者，用 AI 思考、用 AI 延展，而不是逃避思考。
当我把这些写清楚后，
我再也不会被“发多少内容”“做多少账号”困扰。
因为我知道：清晰的价值体系，才是创作者最强的操作系统。
📎 所以，如果你也在做 AI ，
不妨先别急着搭系统、卷产量。
问自己一句：
“我想用 AI，去放大什么价值？”
你会发现，
AI 不是替代人类创作的工具，
它是放大你思考深度的镜子。
📍#AI博主 #DanKoe #AI内容创作 #自动化矩阵 #个人品牌 #价值体系 #内容创作者成长
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我是 Charlii，一个不断在思考“AI＋人类创作”的AI博主。最近我在 awesome‑llm‑apps 里发现了一个有趣的维度，也想与你分享。
💡 为什么值得一看？
这个仓库收录了大量基于 LLM（大语言模型）＋代理（AI Agents）＋RAG（Retrieval Augmented Generation＝检索增强生成）等技术的应用案例。
GitHub
它不仅展示“模型”的威力，更强调 “用AI做什么”、“如何串联多个Agent”、“怎么用记忆／检索让AI变得更像工具而不是黑箱”。
对创作者来说，这意味着：你不仅可以用“AI帮我写一个文案”，还可以用“AI帮我拆问题、翻转视角、整理记忆”——也许，这才是真正升维创作的入口。
我的一个小思考：创作者，如何走在前面
当你看到这么多“AI应用”的展示，不妨问自己三个问题：
我用AI，是为了“快”还是为了“深”？
我让AI去“做事情”，还是让AI去“启发思考”？
如果我只是重复“AI生成→人工修改”，那我还有什么差异化？如果我可以用AI去做“我思考做不到但AI能辅助”的环节——那我就有机会变成“AI＋人类”的复合型创作者。
给你一个小任务
去仓库里（链接在文末）随便挑一个你完全没接触过的项目（比如“Voice AI Agents”、“Multi-agent Teams”、“Memory for LLM Apps”那一类”）→ 点进去看说明 → 想象下“如果我做一个类似但偏向创作者使用”的版本，会是什么样？
把这个想法写下来，哪怕就一句话。
你会惊讶自己几个小时后会有什么变化。
🔗 链接（戳进去收藏）
#AI学习 #AIAgents #LLM应用 #开源学习 #AwesomeLLMApps #成长思维 #AI创作者 #内容策展 #学习方法 #认知升级
💡 为什么值得一看？
这个仓库收录了大量基于 LLM（大语言模型）＋代理（AI Agents）＋RAG（Retrieval Augmented Generation＝检索增强生成）等技术的应用案例。
GitHub
它不仅展示“模型”的威力，更强调 “用AI做什么”、“如何串联多个Agent”、“怎么用记忆／检索让AI变得更像工具而不是黑箱”。
对创作者来说，这意味着：你不仅可以用“AI帮我写一个文案”，还可以用“AI帮我拆问题、翻转视角、整理记忆”——也许，这才是真正升维创作的入口。
我的一个小思考：创作者，如何走在前面当你看到这么多“AI应用”的展示，不妨问自己三个问题：
我用AI，是为了“快”还是为了“深”？
我让AI去“做事情”，还是让AI去“启发思考”？
如果我只是重复“AI生成→人工修改”，那我还有什么差异化？如果我可以用AI去做“我思考做不到但AI能辅助”的环节——那我就有机会变成“AI＋人类”的复合型创作者。
给你一个小任务去仓库里（链接在文末）随便挑一个你完全没接触过的项目（比如“Voice AI Agents”、“Multi-agent Teams”、“Memory for LLM Apps”那一类”）→ 点进去看说明 → 想象下“如果我做一个类似但偏向创作者使用”的版本，会是什么样？
把这个想法写下来，哪怕就一句话。
你会惊讶自己几个小时后会有什么变化。
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#AI学习 #AIAgents #LLM应用 #开源学习 #AwesomeLLMApps #成长思维 #AI创作者 #内容策展 #学习方法 #认知升级
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最近很多朋友问我：
“我想做语音转文字，用 OpenAI 的 Whisper，结果发现外面有好几个版本，到底哪个好用？”今天我就一句话带你看懂三款主流开源方案。
1️⃣ WhisperLiveKit
''— 想做实时语音字幕的选它 ''
前端录音 + 后端识别 + 实时显示，一站式搞定。 支持多人会话、说话人识别、自动翻译， 堪称开源版的 Plaude 或飞书妙记。 适合做会议字幕、直播同传。 缺点是延迟比流式引擎略高，但胜在可私有部署。
2️⃣ Faster-Whisper
‘‘— 想批量快转录的选它 ’’
由 SYSTRAN 优化，比原版 Whisper 快 3～4 倍。 支持量化、CPU/GPU 推理，速度和效率都非常高。 适合批量音频转录、播客归档、短视频脚本生成。 不带说话人识别功能，但可与 WhisperX 搭配使用。
3️⃣ WhisperX
‘‘— 想要精准时间戳和说话人识别的选它 ''
可以标出谁在第几秒说了什么，并导出字幕文件（SRT/VTT）。
适合会议纪要、访谈转录、AI 字幕制作等场景。 对 GPU 要求较高，中文说话人识别仍在提升中。
总结一句话
如果你只是想快速搭建一个自动转录系统，
建议用 Faster-Whisper + WhisperX 搭配，一个负责速度，一个负责对齐，效果稳定又高效。要做实时字幕，就上 WhisperLiveKit。
#语音转文字 #Plaude平替 #开源工具推荐 #AI效率 #Whisper #音频转录 #会议纪要 #开发者工具 #飞书妙记
“我想做语音转文字，用 OpenAI 的 Whisper，结果发现外面有好几个版本，到底哪个好用？”今天我就一句话带你看懂三款主流开源方案。
1️⃣ WhisperLiveKit
''— 想做实时语音字幕的选它 ''
前端录音 + 后端识别 + 实时显示，一站式搞定。 支持多人会话、说话人识别、自动翻译， 堪称开源版的 Plaude 或飞书妙记。 适合做会议字幕、直播同传。 缺点是延迟比流式引擎略高，但胜在可私有部署。
2️⃣ Faster-Whisper
‘‘— 想批量快转录的选它 ’’
由 SYSTRAN 优化，比原版 Whisper 快 3～4 倍。 支持量化、CPU/GPU 推理，速度和效率都非常高。 适合批量音频转录、播客归档、短视频脚本生成。 不带说话人识别功能，但可与 WhisperX 搭配使用。
3️⃣ WhisperX
‘‘— 想要精准时间戳和说话人识别的选它 ''
可以标出谁在第几秒说了什么，并导出字幕文件（SRT/VTT）。
适合会议纪要、访谈转录、AI 字幕制作等场景。 对 GPU 要求较高，中文说话人识别仍在提升中。
总结一句话
如果你只是想快速搭建一个自动转录系统，
建议用 Faster-Whisper + WhisperX 搭配，一个负责速度，一个负责对齐，效果稳定又高效。要做实时字幕，就上 WhisperLiveKit。
#语音转文字 #Plaude平替 #开源工具推荐 #AI效率 #Whisper #音频转录 #会议纪要 #开发者工具 #飞书妙记
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当硅谷还在讨论 Prompt 工程，中国的工厂已经在量产 AI 玩具。 当媒体还在争论“AI是不是泡沫”，华强北的生产线早已昼夜切换。
🧠 A16z 说：
AI 还在早期阶段，就像 1992 年的个人电脑。 真正的“AI 图形界面（GUI）”，还没被发明。
他们提到：
''创造力并不是AI的短板，人类的创新本质也是“重组与改造”；
智力不是全部，未来属于那些有行动力、感知力与勇气的人；
真正的泡沫，是当所有人都不再怀疑时。''
我认同这些观点，但我想补充一点：
AI的第二阶段，已经在中国的工厂里启动了。
⚙️ 中国的AI觉醒
从 小智AI 这类型的项目在开源社区爆红， 到 澄海 AI 玩具产业链的极速响应， 再到 深圳 AI 硬件大会 的热浪，
一场关于“智能 × 制造”的新革命，正在加速。
我在大会上遇到一位来自加拿大的朋友，
他是海外爆火的 Omi-AI 读心装置 的产品设计师，同时负责硬件供应商管理。
他们的产品在海外爆火，《机器之心》等媒体都报道过。
他说了一句话，让我印象深刻：
“我在多伦多能做设计，但只有在深圳，AI 才能变成现实。”
那一刻我意识到——
AI 的未来，不仅属于算法，更属于制造的速度与规模。
信息差正在消失
很多人还在说“中国AI落后”，
但事实是：信息差早已消失。
论文同步在 arXiv，代码开源在 GitHub，Prompt 传播比潮流还快。
真正的差距，不在“知道”，而在“做到”。
硅谷写未来，中国造未来。
如果你想了解更多全球化AI的内容，可以看我前面发的AI图书馆的Project。
🚀 结语
''AI 的第二阶段，不是算法革命，
而是制造革命。 当“智”遇上“造”，
未来的形状，就从这片土地开始。''
我是 Charlii，一个在学习与创造之间循环的 AI Creator & Learner。
我记录中国AI的速度、力量与觉醒，
也在和你一起探索算法如何重塑世界。
如果你也相信——
未来不只在代码里，也在工厂的每一次点火中
那就点个关注，我们一起学习，一起创造。⚙️
#AI信息差 #中国AI #AI硬件 #深圳制造 #OmiAI #AI觉醒 #Charlii观察 #AIcreator #AIlearner
🧠 A16z 说：
AI 还在早期阶段，就像 1992 年的个人电脑。 真正的“AI 图形界面（GUI）”，还没被发明。
他们提到：
''创造力并不是AI的短板，人类的创新本质也是“重组与改造”；
智力不是全部，未来属于那些有行动力、感知力与勇气的人；
真正的泡沫，是当所有人都不再怀疑时。''
我认同这些观点，但我想补充一点：
AI的第二阶段，已经在中国的工厂里启动了。
⚙️ 中国的AI觉醒
从 小智AI 这类型的项目在开源社区爆红， 到 澄海 AI 玩具产业链的极速响应， 再到 深圳 AI 硬件大会 的热浪，
一场关于“智能 × 制造”的新革命，正在加速。
我在大会上遇到一位来自加拿大的朋友，
他是海外爆火的 Omi-AI 读心装置 的产品设计师，同时负责硬件供应商管理。
他们的产品在海外爆火，《机器之心》等媒体都报道过。
他说了一句话，让我印象深刻：
“我在多伦多能做设计，但只有在深圳，AI 才能变成现实。”
那一刻我意识到——
AI 的未来，不仅属于算法，更属于制造的速度与规模。
信息差正在消失 很多人还在说“中国AI落后”，
但事实是：信息差早已消失。
论文同步在 arXiv，代码开源在 GitHub，Prompt 传播比潮流还快。
真正的差距，不在“知道”，而在“做到”。
硅谷写未来，中国造未来。
如果你想了解更多全球化AI的内容，可以看我前面发的AI图书馆的Project。
🚀 结语
''AI 的第二阶段，不是算法革命，
而是制造革命。 当“智”遇上“造”，
未来的形状，就从这片土地开始。''
我是 Charlii，一个在学习与创造之间循环的 AI Creator & Learner。我记录中国AI的速度、力量与觉醒，
也在和你一起探索算法如何重塑世界。
如果你也相信——
未来不只在代码里，也在工厂的每一次点火中
那就点个关注，我们一起学习，一起创造。⚙️
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🎬 剪映自动化？我用AI实现全流程剪辑！
做视频最耗时间的，从来不是创意，而是剪辑。
导素材、加字幕、调节节奏、导出成片……
如果能让AI自动完成这些，我还能多喝几杯咖啡
️。
于是我开始研究「AI自动剪辑」这一条路，
最后试出了三款神器：pyCapCut、Remotion、OpenCut。
🧩 1️⃣ pyCapCut：剪映的AI外挂
📍GitHub项目：GuanYixuan/pyCapCut
这是一个能用Python直接控制剪映的开源项目。
它可以让你用脚本完成剪映所有操作：
📂 批量导入素材
💬 自动加字幕
🎞 一键生成转场和时间轴
📤 自动导出视频
就像是剪映装上了“自动驾驶系统”。
搭配AI生成脚本、配音、镜头指令，你就能实现全流程无人剪辑。
2️⃣ Remotion：用代码写视频
📍官网：remotion.dev
Remotion彻底改变了视频生产的逻辑。
它让你用 React代码生成视频，
想做动态标题、AI生成动画、数据驱动视频？直接写几行JS。
适合程序员、产品经理或AI创作者。
尤其搭配ChatGPT或Claude写脚本，
可以实现“代码控制镜头”的未来感操作。
🎥 3️⃣ OpenCut：AI版Remotion，更聪明的剪辑工厂
📍GitHub项目：OpenCut-app/OpenCut
它在Remotion基础上加入了AI能力。
能根据文字脚本自动生成视频结构、镜头分配、音轨匹配，
甚至一键渲染。
如果你在做AI内容创业、或想打造自己的AI视频产品，
OpenCut就像是一套“AI影视工厂系统”
🎯 我的建议：
如果你想快速上手AI剪辑：从 pyCapCut 开始；
如果你想构建自己的AI视频系统：去玩 Remotion 和 OpenCut；
真正的未来，不是“人剪视频”，而是“AI帮人创作”。
🌱 剪辑从来不是门槛，而是流程。
当你让AI帮你完成重复工作，
你的时间，才能真正花在创造上。
#剪映自动化 #AI视频 #AI剪辑 #pyCapCut #Remotion #OpenCut #AI工具 #AI创作 #AI自动化 #AI效率提升
做视频最耗时间的，从来不是创意，而是剪辑。
导素材、加字幕、调节节奏、导出成片……
如果能让AI自动完成这些，我还能多喝几杯咖啡
️。于是我开始研究「AI自动剪辑」这一条路，
最后试出了三款神器：pyCapCut、Remotion、OpenCut。
🧩 1️⃣ pyCapCut：剪映的AI外挂
📍GitHub项目：GuanYixuan/pyCapCut
这是一个能用Python直接控制剪映的开源项目。
它可以让你用脚本完成剪映所有操作：
📂 批量导入素材
💬 自动加字幕
🎞 一键生成转场和时间轴
📤 自动导出视频
就像是剪映装上了“自动驾驶系统”。
搭配AI生成脚本、配音、镜头指令，你就能实现全流程无人剪辑。
2️⃣ Remotion：用代码写视频📍官网：remotion.dev
Remotion彻底改变了视频生产的逻辑。
它让你用 React代码生成视频，
想做动态标题、AI生成动画、数据驱动视频？直接写几行JS。
适合程序员、产品经理或AI创作者。
尤其搭配ChatGPT或Claude写脚本，
可以实现“代码控制镜头”的未来感操作。
🎥 3️⃣ OpenCut：AI版Remotion，更聪明的剪辑工厂
📍GitHub项目：OpenCut-app/OpenCut
它在Remotion基础上加入了AI能力。
能根据文字脚本自动生成视频结构、镜头分配、音轨匹配，
甚至一键渲染。
如果你在做AI内容创业、或想打造自己的AI视频产品，
OpenCut就像是一套“AI影视工厂系统”
🎯 我的建议：
如果你想快速上手AI剪辑：从 pyCapCut 开始；
如果你想构建自己的AI视频系统：去玩 Remotion 和 OpenCut；
真正的未来，不是“人剪视频”，而是“AI帮人创作”。
🌱 剪辑从来不是门槛，而是流程。
当你让AI帮你完成重复工作，
你的时间，才能真正花在创造上。
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很多朋友问我：
“想学AI，有没有靠谱的路径？”
我干脆花了一个小时，
把我三年来筛选、实测过的AI学习资源，
整理成了一个网站——免费公开给大家！
✨ learn 点 charliiai 点 com（建议电脑端打开）
这是我做的 Charlii’s AI Learning Library，
一个为创作者、创业者、AI爱好者准备的学习资料库。
包含
🎥 YouTube精选频道：从AI原理到实操
播客节目：听全球专家讲AI趋势
📰 Newsletter：每日精选AI资讯
🐦 X精选账号：实时掌握AI动态
🧩 AI工具榜单：内容创作、效率提升、创业必备
免费、纯干货、小白友好、非技术背景也能学！
⚙️ 实战篇：让AI动起来
我最常用的三大实操工具
🌀 n8n：自动化中枢，AI流程一键执行
ComfyUI：视觉创作工作台，AI绘图与视频生成
Vibe Code（ClaudeCode/Codex）：AI编程助手，写代码、搭网站全搞定
我的理念：让AI成为行动系统，而不是负担。
💡 想系统学AI？
去 learn 点 charliiai 点 com，
我已经为你整理好最系统的AI学习地图。
关注这里，还能每周看到最新AI趋势和工具更新。
🌱 只要你愿意开始，认真学，
你一定能学会，甚至比我更强。
#AI学习 #AI网站 #AI资源推荐 #AI自动化 #AI工具 #n8n #ComfyUI #VibeCode #AI趋势 #AI副业 #AI效率提升
“想学AI，有没有靠谱的路径？”
我干脆花了一个小时，
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一个为创作者、创业者、AI爱好者准备的学习资料库。
包含
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免费、纯干货、小白友好、非技术背景也能学！⚙️ 实战篇：让AI动起来
我最常用的三大实操工具
🌀 n8n：自动化中枢，AI流程一键执行
ComfyUI：视觉创作工作台，AI绘图与视频生成 Vibe Code（ClaudeCode/Codex）：AI编程助手，写代码、搭网站全搞定我的理念：让AI成为行动系统，而不是负担。
💡 想系统学AI？
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我已经为你整理好最系统的AI学习地图。
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你一定能学会，甚至比我更强。
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国外大佬用Cursor新出的Composer-1写代码，结果这模型突然“放飞自我”——内部思考全程飙中文！从代码报错分析到修复方案，中文逻辑溜到飞起，把外国小哥整得根本切不回英文
这波实锤：Cursor的新模型竟是咱中国大模型的“马甲”！国产AI都强到反向承包海外工具的核心能力了，这波属实给中国技术长脸
#Cursor说中文了 #中国AI反向输出Cursor #国产大模型藏在海外工具里 #中国AI赢麻了 #老外被Cursor中文整懵了
这波实锤：Cursor的新模型竟是咱中国大模型的“马甲”！国产AI都强到反向承包海外工具的核心能力了，这波属实给中国技术长脸
#Cursor说中文了 #中国AI反向输出Cursor #国产大模型藏在海外工具里 #中国AI赢麻了 #老外被Cursor中文整懵了
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过去我们以为 AI 的极限，是能写、能画、能剪。
但 Pomelli 让我看到：
AI 已经开始理解“品牌”，并学会表达它了。
谷歌在 Labs 推出的这款新工具，
能自动分析你的网站，提炼出“品牌 DNA”，
然后一键生成与你品牌风格一致的营销素材。
我试着让它去分析 charliiai.com
🧬 Step 1｜AI 开始“研究你是谁”
Pomelli 首先扫描网站，
自动分析配色、字体、语气与关键词。
📸 图1-2｜AI 正在分析网站与提取配色
它的提示语是：
“Generating your Business DNA”
“Gathering colors...”
那一刻我意识到——
AI 已经不只是执行，而是在思考品牌语言本身。
🧠 Step 2｜生成你的品牌 DNA
几分钟后，Pomelli 生成了这份关于 Charlii 的“品牌DNA卡”：
📸 图3｜Your Business DNA 页面
关键词是：
权威（Authoritative）· 实用（Practical）· 热情（Enthusiastic）· 技术导向（Tech-oriented）
它几乎完美提炼出了 Charlii 的风格：
冷静、理性，但不失温度。
Step 3｜让 AI 进入创作阶段
我在输入框写下：
“我想推广 learn.charliiai.com —— 一个专注于 AI 学习与知识聚合的平台。”
📸 图4｜生成活动创意的输入界面
Pomelli 根据我的品牌DNA，
自动生成了几组活动方向与文案灵感。
🚀 Step 4｜AI 产出品牌视觉
几分钟后，AI 完成了一整套素材。
📸 图5-6｜Campaign 加载与生成结果
它自动生成了这样的内容：
「打造你的专属数字代言人」
「加速内容创作，高效出海」
「从零开始，实战 AI 课程」
「高保真输出，超越真人效果」
虽然这些视觉还不完全精准，
但AI 从理解品牌 → 到表达品牌 → 再到生成视觉，完成了全链路创作。
🌈 Step 5｜对创作者与品牌的意义
如果你是品牌方：AI 能守住视觉与语气的一致性；
如果你是内容创作者：AI 能帮你把“个人风格”系统化；
如果你是超级个体：AI 已经能成为你的品牌伙伴。
但 Pomelli 让我看到：
AI 已经开始理解“品牌”，并学会表达它了。
谷歌在 Labs 推出的这款新工具，
能自动分析你的网站，提炼出“品牌 DNA”，
然后一键生成与你品牌风格一致的营销素材。
我试着让它去分析 charliiai.com
🧬 Step 1｜AI 开始“研究你是谁”
Pomelli 首先扫描网站，
自动分析配色、字体、语气与关键词。
📸 图1-2｜AI 正在分析网站与提取配色
它的提示语是：
“Generating your Business DNA”
“Gathering colors...”
那一刻我意识到——
AI 已经不只是执行，而是在思考品牌语言本身。
🧠 Step 2｜生成你的品牌 DNA
几分钟后，Pomelli 生成了这份关于 Charlii 的“品牌DNA卡”：
📸 图3｜Your Business DNA 页面
关键词是：
权威（Authoritative）· 实用（Practical）· 热情（Enthusiastic）· 技术导向（Tech-oriented）
它几乎完美提炼出了 Charlii 的风格：
冷静、理性，但不失温度。
Step 3｜让 AI 进入创作阶段我在输入框写下：
“我想推广 learn.charliiai.com —— 一个专注于 AI 学习与知识聚合的平台。”
📸 图4｜生成活动创意的输入界面
Pomelli 根据我的品牌DNA，
自动生成了几组活动方向与文案灵感。
🚀 Step 4｜AI 产出品牌视觉
几分钟后，AI 完成了一整套素材。
📸 图5-6｜Campaign 加载与生成结果
它自动生成了这样的内容：
「打造你的专属数字代言人」
「加速内容创作，高效出海」
「从零开始，实战 AI 课程」
「高保真输出，超越真人效果」
虽然这些视觉还不完全精准，
但AI 从理解品牌 → 到表达品牌 → 再到生成视觉，完成了全链路创作。
🌈 Step 5｜对创作者与品牌的意义
如果你是品牌方：AI 能守住视觉与语气的一致性；
如果你是内容创作者：AI 能帮你把“个人风格”系统化；
如果你是超级个体：AI 已经能成为你的品牌伙伴。
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🧩 一、它确实“有点不一样”
Flowith OS 不是传统AI助手，而是一套围绕智能体（Agent）设计的“操作系统”。
它号称能记忆、能反思、能把一整套操作流程自动执行。
比如：
网页总结 / 视频提炼
多网页信息汇总
自动发帖、电商比价
AI交易预测简报生成
这些功能确实都能跑通，看起来像“Neo在帮你工作”。
⚙️ 二、但体验下来，也没那么惊艳
实测发现：
❌ 图转PDF功能无法自动完成，只能手动导出（如图1）
❌ 思维导图（SVG）显示不完整、有乱码（图2-3）
❌ 部分网页任务仍需人工介入
❌ “操作系统”概念更像是 Chrome壳+Agent中控台
说是“OS”，但没有文件系统、不能独立运行、也没法管理硬件。
本质上，它还是一个聪明点的浏览器。
🧠 三、优点也很明显
Agent记忆系统：能记住你的任务语气、偏好、常用操作。
技能系统：可以自定义Skill，让AI按步骤执行。
执行速度快：本地缓存与并行任务机制比普通AI插件流畅。
简单说，它能“记得住”，也能“动得快”。
🧭 四、结论：离“操作系统”还有一步
Flowith OS 让AI更接近真正的执行者，但现在更像是一个
“浏览器上的Agent中枢”。
你可以让它干活，但还不能放手让它全自动跑世界。
📊 一句话总结：
想当浏览器用，它够酷；
想当操作系统用，还早。
#AI操作系统 #FlowithOS #AI浏览器 #智能体 #AI效率工具 #AI测评 #工作流自动化 #NeoAgent
Flowith OS 不是传统AI助手，而是一套围绕智能体（Agent）设计的“操作系统”。
它号称能记忆、能反思、能把一整套操作流程自动执行。
比如：
网页总结 / 视频提炼
多网页信息汇总
自动发帖、电商比价
AI交易预测简报生成
这些功能确实都能跑通，看起来像“Neo在帮你工作”。
⚙️ 二、但体验下来，也没那么惊艳
实测发现：
❌ 图转PDF功能无法自动完成，只能手动导出（如图1）
❌ 思维导图（SVG）显示不完整、有乱码（图2-3）
❌ 部分网页任务仍需人工介入
❌ “操作系统”概念更像是 Chrome壳+Agent中控台
说是“OS”，但没有文件系统、不能独立运行、也没法管理硬件。
本质上，它还是一个聪明点的浏览器。
🧠 三、优点也很明显
Agent记忆系统：能记住你的任务语气、偏好、常用操作。 技能系统：可以自定义Skill，让AI按步骤执行。 执行速度快：本地缓存与并行任务机制比普通AI插件流畅。简单说，它能“记得住”，也能“动得快”。
🧭 四、结论：离“操作系统”还有一步
Flowith OS 让AI更接近真正的执行者，但现在更像是一个
“浏览器上的Agent中枢”。
你可以让它干活，但还不能放手让它全自动跑世界。
📊 一句话总结：
想当浏览器用，它够酷；
想当操作系统用，还早。
#AI操作系统 #FlowithOS #AI浏览器 #智能体 #AI效率工具 #AI测评 #工作流自动化 #NeoAgent
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参加了 联合国澳门 AI Conference 2025，
有几点收获想分享：
1️⃣ AI的意义在于让技术更有人性。
当AI不只是效率工具，而能真正理解与帮助人，它才有温度。
2️⃣ 谦卑，是最有力量的姿态。
放下自我去倾听、去交流，反而能让思想与机会同时流动。
3️⃣ 开放，让世界更近。
不同文化与观点的碰撞，让我更确信：合作与包容，是AI造福人类的根本。
这趟旅程，不是被看见的高光，而是被启发的瞬间。🌱
#UNUMacau #AIConference2025 #AI教育 #AIForGood #开放共创 #思考与成长
有几点收获想分享：
1️⃣ AI的意义在于让技术更有人性。
当AI不只是效率工具，而能真正理解与帮助人，它才有温度。
2️⃣ 谦卑，是最有力量的姿态。
放下自我去倾听、去交流，反而能让思想与机会同时流动。
3️⃣ 开放，让世界更近。
不同文化与观点的碰撞，让我更确信：合作与包容，是AI造福人类的根本。
这趟旅程，不是被看见的高光，而是被启发的瞬间。🌱
#UNUMacau #AIConference2025 #AI教育 #AIForGood #开放共创 #思考与成长
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今天朋友发我一个报名链接，我懒得填表，于是让-AI 帮我干了这件事
整个流程是：打开链接 → 自动填表 → 自动提交 → 自动收邮件 → 自动存档。全程我只动了一次手：点开 Comet。
🧠 Step 1：收到报名邀请
💬朋友发来活动链接
“
www.art-mate.net 你感兴趣吗？”
我心想这类表单最烦，每次都要填名字、邮箱、电话。
于是直接丢给 Comet 自动处理。
⚙️ Step 2：Comet 自动识别表单
Comet 打开网页后，自动识别所有输入框：称谓、姓名、邮箱、电话
自动填写我预存的资料
最后点击提交
整个过程我完全没碰键盘。
Step 3：自动确认与提交成功
表单验证弹窗弹出后，Comet 识别确认按钮 → 自动点击。
成功提交后会出现提示窗口。
📩 Step 4：几分钟后收到确认邮件
Comet 自动监控 Outlook 邮箱，检测到确认信后自动分类归档。
系统帮我提取出：报名编号、活动日期、地点
💡 实战效果总结
整个过程我没手动填任何内容。
Comet 执行浏览器动作（表单填写+点击，甚至是脑补我的职业（由于我没告诉TA））这一整套工作流，节省我至少 10 分钟/次，而且不会出错，不会忘报名。
思考一下
很多人以为 AI 自动化只是写稿子、改图、做总结，
但其实它能替你“操作网页”、“报名活动”、“抢票登记”——
这些本来只有你手能点的事，现在都能交给系统。
我更喜欢把这叫做：
“让 AI 成为你的数字执行者。”
💬 想看其他自动化与AI分享请在评论区告诉我哦~
标签区：
#AI自动化 #Comet自动化 #效率工具 #AI工作流 #n8n #Dify #自动化报名 #数字生产力 #AI效率革命
整个流程是：打开链接 → 自动填表 → 自动提交 → 自动收邮件 → 自动存档。全程我只动了一次手：点开 Comet。
🧠 Step 1：收到报名邀请
💬朋友发来活动链接
“
www.art-mate.net 你感兴趣吗？”我心想这类表单最烦，每次都要填名字、邮箱、电话。
于是直接丢给 Comet 自动处理。
⚙️ Step 2：Comet 自动识别表单
Comet 打开网页后，自动识别所有输入框：称谓、姓名、邮箱、电话
自动填写我预存的资料
最后点击提交
整个过程我完全没碰键盘。
Step 3：自动确认与提交成功表单验证弹窗弹出后，Comet 识别确认按钮 → 自动点击。
成功提交后会出现提示窗口。
📩 Step 4：几分钟后收到确认邮件
Comet 自动监控 Outlook 邮箱，检测到确认信后自动分类归档。
系统帮我提取出：报名编号、活动日期、地点
💡 实战效果总结
整个过程我没手动填任何内容。
Comet 执行浏览器动作（表单填写+点击，甚至是脑补我的职业（由于我没告诉TA））这一整套工作流，节省我至少 10 分钟/次，而且不会出错，不会忘报名。
思考一下很多人以为 AI 自动化只是写稿子、改图、做总结，
但其实它能替你“操作网页”、“报名活动”、“抢票登记”——
这些本来只有你手能点的事，现在都能交给系统。
我更喜欢把这叫做：
“让 AI 成为你的数字执行者。”
💬 想看其他自动化与AI分享请在评论区告诉我哦~
标签区：#AI自动化 #Comet自动化 #效率工具 #AI工作流 #n8n #Dify #自动化报名 #数字生产力 #AI效率革命
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💡Builder × Influencer
最近看了很多来自硅谷的博客，也听了不少AI播客。
他们都在谈模型、自动化、效率……
但我听着听着，却开始想：
真正让人印象深刻的创新，真的只是技术吗？后来我发现，不是的。
Editable Image
创新，其实发生在 Builder（系统构建者） 与 Influencer（影响者） 的交叉地带。
Builder 给世界带来结构，Influencer 让世界有温度。
一个写系统，一个讲故事。
当他们相遇，系统开始拥有灵魂，故事也有了逻辑。
现在的新一代 Builder 已经变了。
他们不只是写代码，而是在创造一种全新的商业模式——
比如那些做出 「50+ n8n 模板合集」 的人：
从写代码到卖系统； 可打包、可授权、可教学、可订阅。 结合 Influencer 的教学、社区、内容传播，他们在构建一种新的形态：
Builder-as-a-Service → System Economy（系统经济）。
当系统的冷静遇见叙事的热度，
当算法开始理解情绪，
''AI 不再只是工具，它开始懂人。
未来最有力量的人， 不是纯粹的工程师，也不是单一的创作者， 而是那个既能构建系统、又能影响他人的人。''
他们让逻辑发光，也让人心被理解。
这，才是我理解的创新。
#AI创作 #Builder思维 #Influencer经济 #系统经济 #AIAutomation #数字创造力 #创新思维 #AI变现 #n8n自动化 #ChatGPT应用 #AI灵感
最近看了很多来自硅谷的博客，也听了不少AI播客。
他们都在谈模型、自动化、效率……
但我听着听着，却开始想：
真正让人印象深刻的创新，真的只是技术吗？后来我发现，不是的。
Editable Image
创新，其实发生在 Builder（系统构建者） 与 Influencer（影响者） 的交叉地带。
Builder 给世界带来结构，Influencer 让世界有温度。
一个写系统，一个讲故事。
当他们相遇，系统开始拥有灵魂，故事也有了逻辑。
现在的新一代 Builder 已经变了。
他们不只是写代码，而是在创造一种全新的商业模式——
比如那些做出 「50+ n8n 模板合集」 的人：
从写代码到卖系统； 可打包、可授权、可教学、可订阅。 结合 Influencer 的教学、社区、内容传播，他们在构建一种新的形态：
Builder-as-a-Service → System Economy（系统经济）。
当系统的冷静遇见叙事的热度，
当算法开始理解情绪，
''AI 不再只是工具，它开始懂人。
未来最有力量的人， 不是纯粹的工程师，也不是单一的创作者， 而是那个既能构建系统、又能影响他人的人。''
他们让逻辑发光，也让人心被理解。
这，才是我理解的创新。
#AI创作 #Builder思维 #Influencer经济 #系统经济 #AIAutomation #数字创造力 #创新思维 #AI变现 #n8n自动化 #ChatGPT应用 #AI灵感
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🚀 当 AI 第一次「自己上网」
那一刻我真的被震住了。
我只说了一句：
“请用 Playwright 看这个 YouTube 视频，总结干货。”
然后——AI 真的打开网页、等待加载、分析内容，
把一整个 30 多分钟的访谈，
拆成章节、提炼出观点和洞察，
最后生成了一份像人写的学习笔记。
🧭 我怎么和 AI 配合
我给自然语言任务，它用 Playwright-MCP 工具链：
page.goto(url) 打开网页
等待页面稳定（比如出现“订阅”按钮）
读取标题、频道、时长、观看数
解析字幕、章节时间点
汇总成结构化报告
我没写一行代码。
只要追加一句“帮我重点看增长策略”，
它就能重新跑一遍解析。
🔎 AI 真正“看懂”了什么
它自己总结出视频核心：
品牌 > 流量
用真实需求对抗虚假增长
AI 挖掘用户隐性动机
先做清晰的小山，再去拥抱大海
甚至还能识别到“幸福感与人设传播”的潜台词。
这不是“看视频”，
而是理解内容、提炼洞察。
🧰 为什么这让我震撼
它不只是执行命令，
它在行动、理解、输出价值。
就像一个聪明的同事，
替你“看完一小时视频”，再汇总成一页摘要。
BrowserUse 的 MCP 能力让 AI 第一次
真正“拥有了浏览器”——
它能上网、能思考、能反馈。
🥊 最后怎么选？
📘那一刻我明白——
AI 不只是帮我“查”，
它在帮我工作。
#AIAgent #BrowserUse #PlaywrightMCP #AI自动化 #技术灵感
那一刻我真的被震住了。
我只说了一句：
“请用 Playwright 看这个 YouTube 视频，总结干货。”
然后——AI 真的打开网页、等待加载、分析内容，
把一整个 30 多分钟的访谈，
拆成章节、提炼出观点和洞察，
最后生成了一份像人写的学习笔记。
🧭 我怎么和 AI 配合
我给自然语言任务，它用 Playwright-MCP 工具链：
page.goto(url) 打开网页
等待页面稳定（比如出现“订阅”按钮）
读取标题、频道、时长、观看数
解析字幕、章节时间点
汇总成结构化报告
我没写一行代码。
只要追加一句“帮我重点看增长策略”，
它就能重新跑一遍解析。
🔎 AI 真正“看懂”了什么
它自己总结出视频核心：
品牌 > 流量
用真实需求对抗虚假增长
AI 挖掘用户隐性动机
先做清晰的小山，再去拥抱大海
甚至还能识别到“幸福感与人设传播”的潜台词。
这不是“看视频”，
而是理解内容、提炼洞察。
🧰 为什么这让我震撼
它不只是执行命令，
它在行动、理解、输出价值。
就像一个聪明的同事，
替你“看完一小时视频”，再汇总成一页摘要。
BrowserUse 的 MCP 能力让 AI 第一次
真正“拥有了浏览器”——
它能上网、能思考、能反馈。
🥊 最后怎么选？
📘那一刻我明白——
AI 不只是帮我“查”，
它在帮我工作。
#AIAgent #BrowserUse #PlaywrightMCP #AI自动化 #技术灵感
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1
📍 共鸣：AI 不是没用，是你没教对
当我第一次用 MCP + Rube + Klavis 去跑自动化时，AI 确实能帮我干活。
但问题是——有时候它会「乱干」。
我说「帮我重构前端逻辑」，它直接改了后端；
我说「调Stripe对账」，它跑去更新数据库表；
那一刻我发现：AI 不笨，它只是太听话。
于是我开始研究 Lovable 的提示工程（Prompting）逻辑。
它让我第一次理解——AI 就像一个实习生，你得给出上下文、目标、原则、限制。
📍 Lovable 的 CLEAR 原则
他们提出一个超级实用框架，写 Prompt 时照着图中的这五个字母来。
现在我写的提示不再是“对话”，而是“任务书”。
AI 执行就像流水线一样，稳定、可复现。
📍 Prompt + MCP = 真正的AI协作
当我把 Lovable 的结构化 Prompt 用到 Klavis 和 Rube 上时，魔法发生了。
我用 Klavis把 MCP 工作流拆成模块（fetch→analyze→summarize→notify）。
每个模块都有清晰任务描述和约束。
我用 Rube 一键连接 Slack、GitHub、Notion，
AI 通过 Chat 指令直接执行这些任务。
结果？
以前要切 8 个页面，现在一句 Prompt 就能触发整套工作流。
更重要的是——AI 不再“乱动”。
它真的理解了「做什么、不做什么」。
📍 我的经验：Prompt 就是“接口设计”
过去我们写代码设计接口；
现在我们写 Prompt 设计 AI 的「思维接口」。
所以我总结了三句话送给所有正在玩 AI 的人：
1️⃣ Prompt 是约定，不是请求。
AI 不是读心术，你要告诉它规则、范围、目标。
2️⃣ MCP 是协作，不是魔法。
工具多不等于高效，清晰结构才是关键。
3️⃣ 最强的 AI 团队，不是用最多工具的人，
而是最会写 Prompt 的那群人。
#AI博主Charlii #Lovable #PromptEngineering #MCP #KlavisAI #Rube #AI工作流 #Claude #AI效率
当我第一次用 MCP + Rube + Klavis 去跑自动化时，AI 确实能帮我干活。
但问题是——有时候它会「乱干」。
我说「帮我重构前端逻辑」，它直接改了后端；
我说「调Stripe对账」，它跑去更新数据库表；
那一刻我发现：AI 不笨，它只是太听话。
于是我开始研究 Lovable 的提示工程（Prompting）逻辑。
它让我第一次理解——AI 就像一个实习生，你得给出上下文、目标、原则、限制。
📍 Lovable 的 CLEAR 原则
他们提出一个超级实用框架，写 Prompt 时照着图中的这五个字母来。
现在我写的提示不再是“对话”，而是“任务书”。
AI 执行就像流水线一样，稳定、可复现。
📍 Prompt + MCP = 真正的AI协作
当我把 Lovable 的结构化 Prompt 用到 Klavis 和 Rube 上时，魔法发生了。
我用 Klavis把 MCP 工作流拆成模块（fetch→analyze→summarize→notify）。
每个模块都有清晰任务描述和约束。
我用 Rube 一键连接 Slack、GitHub、Notion，
AI 通过 Chat 指令直接执行这些任务。
结果？
以前要切 8 个页面，现在一句 Prompt 就能触发整套工作流。
更重要的是——AI 不再“乱动”。
它真的理解了「做什么、不做什么」。
📍 我的经验：Prompt 就是“接口设计”
过去我们写代码设计接口；
现在我们写 Prompt 设计 AI 的「思维接口」。
所以我总结了三句话送给所有正在玩 AI 的人：
1️⃣ Prompt 是约定，不是请求。
AI 不是读心术，你要告诉它规则、范围、目标。
2️⃣ MCP 是协作，不是魔法。
工具多不等于高效，清晰结构才是关键。
3️⃣ 最强的 AI 团队，不是用最多工具的人，
而是最会写 Prompt 的那群人。
#AI博主Charlii #Lovable #PromptEngineering #MCP #KlavisAI #Rube #AI工作流 #Claude #AI效率
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📍 为什么我开始用 MCP
你有没有这种感觉：AI 聊天挺聪明，但真到干活就废了。比如要它帮你：
改个前端样式 → 打不开 Chrome DevTools
查份报告 → 不会上网页
写完代码 → 不会提 PR
我以前也一样。直到接触到 MCP（Multi-Tool / Model Context Protocol） ——
一句话解释：
''MCP 就是让 AI 真正“会用工具”
的底层协议。''
Claude、Cursor、Klavis、Rube……全都在往这方向卷。我花了几周，把自己的工作流全接入 MCP。
Editable Image
结果：AI 不再“聊天”，而是“干活”。
📍 我的 12 个常用 MCP 服务
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这是我每天都在用的 MCP 清单：
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📍 Klavis AI vs Rube：两条 MCP管理路线
Editable Image
💡总结一句：
Klavis 是造轮子的，Rube 是开车的。
我两个都在用——一个搭系统，一个跑业务。
📍 我最大的收获
MCP 让我意识到：
AI 的核心不是「生成答案」，而是「完成目标」。
过去：
我在告诉 AI 要“说什么”
现在：
我在教 AI 要“做什么”无论是调接口、查数据、还是更新 Notion 日志，我都可以一句话：
“帮我把这个项目做完。”
AI 真成了团队里的执行成员。
#AI博主Charlii #MCP #KlavisAI #Rube #Composio #Claude #AI代理 #自动化 #开发者效率 #AI工作流
你有没有这种感觉：AI 聊天挺聪明，但真到干活就废了。比如要它帮你：
改个前端样式 → 打不开 Chrome DevTools
查份报告 → 不会上网页
写完代码 → 不会提 PR
我以前也一样。直到接触到 MCP（Multi-Tool / Model Context Protocol） ——
一句话解释：
''MCP 就是让 AI 真正“会用工具”
的底层协议。''
Claude、Cursor、Klavis、Rube……全都在往这方向卷。我花了几周，把自己的工作流全接入 MCP。
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结果：AI 不再“聊天”，而是“干活”。
📍 我的 12 个常用 MCP 服务
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这是我每天都在用的 MCP 清单：Editable Image
📍 Klavis AI vs Rube：两条 MCP管理路线
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💡总结一句：
Klavis 是造轮子的，Rube 是开车的。
我两个都在用——一个搭系统，一个跑业务。
📍 我最大的收获
MCP 让我意识到：
AI 的核心不是「生成答案」，而是「完成目标」。
过去：
我在告诉 AI 要“说什么”
现在：
我在教 AI 要“做什么”无论是调接口、查数据、还是更新 Notion 日志，我都可以一句话：
“帮我把这个项目做完。”
AI 真成了团队里的执行成员。
#AI博主Charlii #MCP #KlavisAI #Rube #Composio #Claude #AI代理 #自动化 #开发者效率 #AI工作流
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