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最近在研究 Nano Banana Pro，发现一个超强提示词宝库，把最好用、最容易出图惊艳的风格都整理给你们——新手直接套用就能爆量！
1. 超写实氛围大片
关键词：hyper-realistic、8k、golden rim light
效果：皮肤细节清晰、光影绝美，做封面超强。
✨ 2. 2000 年代数码相机自拍
关键词：early-2000s digital camera、harsh flash、grain
效果：复古 Y2K 风，随便一张都像旧相册翻出来的。
👼 3. 维密后台闪光灯
关键词：Victoria’s Secret、feather wings、crystal beading
效果：闪亮华丽、摄影棚感十足，写真必备。
4. 无限递归猫图
一句话：recursive image of a cat holding an iPad
效果：无限循环，超级洗脑好玩。
📊 5. 草图秒变麦肯锡流程图
关键词：McKinsey style、vector、strict grid
效果：职场利器，白板涂鸦能直接变 PPT 素材。
🎞️ 6. Portra 电影感人像
关键词：Kodak Portra 400、golden hour、film grain
效果：氛围大片质感，自拍直接拉满故事感。
🧸 7. Pop Mart 3D 头像
关键词：C4D、Q 版、soft lighting
效果：可爱到爆的盲盒风，换头像首选。
#nanobanana #AI绘图 #提示词共享 #AI写真 #Y2K自拍 #3D头像 #小红书AI
这些提示词都是实测最稳的风格，有图需求的可以留言我帮你写。
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效果：皮肤细节清晰、光影绝美，做封面超强。
✨ 2. 2000 年代数码相机自拍
关键词：early-2000s digital camera、harsh flash、grain
效果：复古 Y2K 风，随便一张都像旧相册翻出来的。
👼 3. 维密后台闪光灯
关键词：Victoria’s Secret、feather wings、crystal beading
效果：闪亮华丽、摄影棚感十足，写真必备。
4. 无限递归猫图一句话：recursive image of a cat holding an iPad
效果：无限循环，超级洗脑好玩。
📊 5. 草图秒变麦肯锡流程图
关键词：McKinsey style、vector、strict grid
效果：职场利器，白板涂鸦能直接变 PPT 素材。
🎞️ 6. Portra 电影感人像
关键词：Kodak Portra 400、golden hour、film grain
效果：氛围大片质感，自拍直接拉满故事感。
🧸 7. Pop Mart 3D 头像
关键词：C4D、Q 版、soft lighting
效果：可爱到爆的盲盒风，换头像首选。
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最近听了一场闭门分享，我对中国 AI 出海的认知被彻底改写了。原来我们在全球的竞争力，已经悄悄发生了质变。
① Web 端回到主舞台
AI 应用的核心场景在桌面端，Web 上线快、迭代快、不需要审核，比 App 更适合出海测试。很多团队发现：Web 做强了，App 可做可不做。
② 中国团队的体量越来越大
百万级 MAU 应用不断增加，千万级别也在扩张。不是“偶然爆款”，是整体实力在提升。
③ 传统 App 团队 + 原生 AI 团队全线加速
ChatGPT 后，中国团队反应极快：
新团队直接做海外
老团队迅速把产品 AI 化
中国式优势就是：快、落地、能商业化。
④ 视觉赛道是中国天然强项
视频、图片、剪辑类应用几乎占了榜单一半。视觉内容自带传播效应，中国团队又擅长做工具类，增长自然更快。
⑤ AI 虚拟人正在爆发
日均使用时长超过 50 分钟，是我最震撼的数据。虚拟人能建立“情感连接”，而中国团队在虚拟社交方向有多年积累。
⑥ 工具类产品稳、准、能赚钱
视频生成、内容生成、RAG、Workflow…
虽不一定最热，但商业化持续稳定，生态价值很强。
⑦ 字节的打法很典型
不是押一个产品，而是大量实验、快速放大跑出来的。
这也是 AI 应用时代最高效的方法论：试出正确答案，而不是想出答案。
⑧ 出海成功团队都有三个共性
看得懂全球市场
定位清晰
流量能力强
这三点组合，就是中国 AI 的底层优势。
看完这场分享，我越来越确信：
中国 AI 出海的真正增长，才刚刚开始。#AI出海 #中国AI #AIGC #AI应用 #AI趋势 #产品洞察 #出海增长 #AI创业 #AI工具 #虚拟人
① Web 端回到主舞台
AI 应用的核心场景在桌面端，Web 上线快、迭代快、不需要审核，比 App 更适合出海测试。很多团队发现：Web 做强了，App 可做可不做。
② 中国团队的体量越来越大
百万级 MAU 应用不断增加，千万级别也在扩张。不是“偶然爆款”，是整体实力在提升。
③ 传统 App 团队 + 原生 AI 团队全线加速
ChatGPT 后，中国团队反应极快：
新团队直接做海外
老团队迅速把产品 AI 化
中国式优势就是：快、落地、能商业化。
④ 视觉赛道是中国天然强项
视频、图片、剪辑类应用几乎占了榜单一半。视觉内容自带传播效应，中国团队又擅长做工具类，增长自然更快。
⑤ AI 虚拟人正在爆发
日均使用时长超过 50 分钟，是我最震撼的数据。虚拟人能建立“情感连接”，而中国团队在虚拟社交方向有多年积累。
⑥ 工具类产品稳、准、能赚钱
视频生成、内容生成、RAG、Workflow…
虽不一定最热，但商业化持续稳定，生态价值很强。
⑦ 字节的打法很典型
不是押一个产品，而是大量实验、快速放大跑出来的。
这也是 AI 应用时代最高效的方法论：试出正确答案，而不是想出答案。
⑧ 出海成功团队都有三个共性
看得懂全球市场
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看完这场分享，我越来越确信：
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最近真的被几个朋友疯狂安利 PDF 翻译工具，因为大家最大的痛点就是：
“翻译完排版乱成一锅粥，公式也变表情符号了……”
于是我亲自去试了两个开源工具，结果真的有被震惊到。
1. BabelDOC：一键翻译＋双语对照居然这么丝滑
它主打“英文 PDF → 中文”的高质量翻译，可以直接生成双语版 PDF，原文和译文一左一右，非常适合技术资料、英文手册、学习文献。
亮点包括：
全文一键翻译成中文
支持输出双语对照版 PDF
扫描 PDF 也能处理（内置 OCR）
支持命令行和 API，可接入自己的工具
如果你只是想把资料快速变中文，它真的够用了。
2. PDFMathTranslate：排版完整度惊人（甚至有 Zotero 插件）
这个更偏科研党使用场景，厉害的是：
公式不乱、表格不炸、结构不变。
翻译后文档的可读性非常高。
它支持：
多翻译源（Google、DeepL、OpenAI 等）
GUI、命令行、Docker 等多形态
甚至有 Zotero 插件！读文献时右键直接翻译，超爽
对于论文用户，这种“就在 Zotero 里一键翻译”的体验简直太方便。
怎么选？给你一个最简单建议：
想要快速中文＋对照版 → 选 BabelDOC
想让排版不乱＋公式保留 → 选 PDFMathTranslate
要做自己的翻译服务 → 两个搭配最好用
我现在读英文论文基本不头疼了，这两个工具真的把“翻译 PDF”这件事提升到新高度。
#PDF翻译 #论文翻译 #翻译神器 #双语PDF #科研工具 #BabelDOC #PDFMathTranslate #Zotero
“翻译完排版乱成一锅粥，公式也变表情符号了……”
于是我亲自去试了两个开源工具，结果真的有被震惊到。
1. BabelDOC：一键翻译＋双语对照居然这么丝滑 它主打“英文 PDF → 中文”的高质量翻译，可以直接生成双语版 PDF，原文和译文一左一右，非常适合技术资料、英文手册、学习文献。
亮点包括：
全文一键翻译成中文
支持输出双语对照版 PDF
扫描 PDF 也能处理（内置 OCR）
支持命令行和 API，可接入自己的工具
如果你只是想把资料快速变中文，它真的够用了。
2. PDFMathTranslate：排版完整度惊人（甚至有 Zotero 插件） 这个更偏科研党使用场景，厉害的是：
公式不乱、表格不炸、结构不变。
翻译后文档的可读性非常高。
它支持：
多翻译源（Google、DeepL、OpenAI 等）
GUI、命令行、Docker 等多形态
甚至有 Zotero 插件！读文献时右键直接翻译，超爽
对于论文用户，这种“就在 Zotero 里一键翻译”的体验简直太方便。
怎么选？给你一个最简单建议：想要快速中文＋对照版 → 选 BabelDOC
想让排版不乱＋公式保留 → 选 PDFMathTranslate
要做自己的翻译服务 → 两个搭配最好用
我现在读英文论文基本不头疼了，这两个工具真的把“翻译 PDF”这件事提升到新高度。
#PDF翻译 #论文翻译 #翻译神器 #双语PDF #科研工具 #BabelDOC #PDFMathTranslate #Zotero
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互联网的脆弱，远超你想象…
大家好，我是 AI 博主 Charlii。
昨天你是不是也遇到了：
页面卡住
登录失败
网站一直转圈
不是你网坏了。
是 Cloudflare 故障导致全球大面积宕机。
而最让我震惊的是：
罪魁祸首竟然是一个极小的系统变更。
🫧 互联网大厦，有时会被“蝴蝶效应”击倒
Cloudflare 是全球最大的网络基础设施服务之一。
它一旦出事，上万个网站瞬间停摆。
这次事故不是黑客攻击，
而是一个权限调整：
工程师给数据库设置了更细的权限展示，
却因为查询没写数据库名，
原本只返回一份数据 → 变成两份。
这些数据会被打包成“特征文件”，
反爬虫系统依赖它判断访问是不是机器人。
文件变大 → 超过硬上限 → 模块崩溃。
更糟糕的是：
文件每 5 分钟自动同步全球。
于是互联网开始“心跳骤停”：
5 分钟恢复、5 分钟故障，反复循环。
工程师一度以为遭遇大规模 DDoS 攻击。
⚠️ 那几个小时，全世界的网络都在抖
影响范围极其广：
CDN 大量 500 错
Turnstile 验证挂了
Workers KV 异常
Access 登录失效
邮件安全部分下线
旧版代理甚至把所有用户误判为“机器人”，
把正常用户直接拦在门外。
短短 3 小时，互联网的稳定性被彻底撕开。
🌪️ 最触动我的，是互联网的“脆弱”
我们习惯了：
网页随时能开
视频随时能播
但背后其实是：
无数服务协作、依赖复杂、链路极长。
一个不起眼的变更，
都可能触发全球级连锁反应。
互联网宏大，却像玻璃一样脆弱：
依靠无数微小模块拼接才能运转。
💡 这件事让我重新认识了三件事
1️⃣ 稳定，是昂贵的奢侈品
你以为的“正常”，
是无数工程师的努力换来的。
2️⃣ 越依赖网络，越要理解它
不是要你学技术，
而是理解数字世界也有极限。
3️⃣ 小改动，也能改变世界
一个字段没写，
影响的却是全球几十亿用户。
复杂系统里，没有“无关紧要”的变更。
🤍 最后问你：
昨天宕机时你的第一反应是什么？
#Cloudflare #网络宕机 #技术热点 #AI博主Charlii #数字时代 #互联网的脆弱 #工程师日常 #科技科普 #复杂系统 #热点解读 #今日份分享 #冷知识 #数字焦虑 #科技思考 #互联网安全
大家好，我是 AI 博主 Charlii。
昨天你是不是也遇到了：
页面卡住 登录失败 网站一直转圈不是你网坏了。
是 Cloudflare 故障导致全球大面积宕机。
而最让我震惊的是：
罪魁祸首竟然是一个极小的系统变更。
🫧 互联网大厦，有时会被“蝴蝶效应”击倒
Cloudflare 是全球最大的网络基础设施服务之一。
它一旦出事，上万个网站瞬间停摆。
这次事故不是黑客攻击，
而是一个权限调整：
工程师给数据库设置了更细的权限展示，
却因为查询没写数据库名，
原本只返回一份数据 → 变成两份。
这些数据会被打包成“特征文件”，
反爬虫系统依赖它判断访问是不是机器人。
文件变大 → 超过硬上限 → 模块崩溃。
更糟糕的是：
文件每 5 分钟自动同步全球。
于是互联网开始“心跳骤停”：
5 分钟恢复、5 分钟故障，反复循环。
工程师一度以为遭遇大规模 DDoS 攻击。
⚠️ 那几个小时，全世界的网络都在抖
影响范围极其广：
CDN 大量 500 错
Turnstile 验证挂了
Workers KV 异常
Access 登录失效
邮件安全部分下线
旧版代理甚至把所有用户误判为“机器人”，
把正常用户直接拦在门外。
短短 3 小时，互联网的稳定性被彻底撕开。
🌪️ 最触动我的，是互联网的“脆弱”
我们习惯了：
网页随时能开
视频随时能播
但背后其实是：
无数服务协作、依赖复杂、链路极长。
一个不起眼的变更，
都可能触发全球级连锁反应。
互联网宏大，却像玻璃一样脆弱：
依靠无数微小模块拼接才能运转。
💡 这件事让我重新认识了三件事
1️⃣ 稳定，是昂贵的奢侈品
你以为的“正常”，
是无数工程师的努力换来的。
2️⃣ 越依赖网络，越要理解它
不是要你学技术，
而是理解数字世界也有极限。
3️⃣ 小改动，也能改变世界
一个字段没写，
影响的却是全球几十亿用户。
复杂系统里，没有“无关紧要”的变更。
🤍 最后问你：
昨天宕机时你的第一反应是什么？
#Cloudflare #网络宕机 #技术热点 #AI博主Charlii #数字时代 #互联网的脆弱 #工程师日常 #科技科普 #复杂系统 #热点解读 #今日份分享 #冷知识 #数字焦虑 #科技思考 #互联网安全
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我为什么开始研究截图 API？
做 AI 技术内容久了，会进入一个状态：写教程要截图、做自动化要截图、跑监控要截图。
我最痛苦的一次，是为了示例图连续重截五小时——不是比例怪，就是清晰度糟，还经常加载不全。
那一刻我意识到：
技术内容能不能高效产出，取决于截图工具选得对不对。
于是我开始系统测试三类方案：Cloudflare Screenshot API、Microlink Screenshot、Headless-try（无头浏览器）。
下面是踩坑后的真实总结。
01｜追求“稳定可控”：Cloudflare Screenshot API
我做 SSR 性能教程时，各种 API 截出来不是半截样式就是半截空白，但 Cloudflare 始终稳定。
优势在于：
支持全页 & 指定元素截图
可注入 JS/CSS
可调 viewport、deviceScaleFactor
基础设施稳，适合长期跑
如果你需要高清、干净、可控的截图，它是最专业的选择。
02｜追求“最快产出”：Microlink Screenshot
赶内容的时候，我只需要一句话：快点给我一张图。
Microlink 就是为这种场景设计的：
传 URL 即可
几乎零配置
十几秒搞定
适合博客封面、预览图、轻量内容制作。
03｜要处理“复杂流程”：Headless-try（无头浏览器）
有些页面必须：
登录
点击
等待渲染
托管服务都搞不定。
无头浏览器的好处是：你可以完全控制页面行为，模拟任意交互，适合自动化测试与复杂任务。
最简单的选型逻辑
别从技术开始想，从需求开始想：
想简单 → Microlink
想稳定 → Cloudflare
要交互 → Headless-try
这套逻辑至今帮我节省了大量时间，也让内容产出效率提升数倍。
希望你能少踩我踩过的坑。
#AI博主charlii #截图API #Cloudflare #Microlink #无头浏览器 #技术工具拆解
做 AI 技术内容久了，会进入一个状态：写教程要截图、做自动化要截图、跑监控要截图。
我最痛苦的一次，是为了示例图连续重截五小时——不是比例怪，就是清晰度糟，还经常加载不全。
那一刻我意识到：
技术内容能不能高效产出，取决于截图工具选得对不对。
于是我开始系统测试三类方案：Cloudflare Screenshot API、Microlink Screenshot、Headless-try（无头浏览器）。
下面是踩坑后的真实总结。
01｜追求“稳定可控”：Cloudflare Screenshot API
我做 SSR 性能教程时，各种 API 截出来不是半截样式就是半截空白，但 Cloudflare 始终稳定。
优势在于：
支持全页 & 指定元素截图
可注入 JS/CSS
可调 viewport、deviceScaleFactor
基础设施稳，适合长期跑
如果你需要高清、干净、可控的截图，它是最专业的选择。
02｜追求“最快产出”：Microlink Screenshot
赶内容的时候，我只需要一句话：快点给我一张图。
Microlink 就是为这种场景设计的：
传 URL 即可
几乎零配置
十几秒搞定
适合博客封面、预览图、轻量内容制作。
03｜要处理“复杂流程”：Headless-try（无头浏览器）
有些页面必须：
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等待渲染
托管服务都搞不定。
无头浏览器的好处是：你可以完全控制页面行为，模拟任意交互，适合自动化测试与复杂任务。
最简单的选型逻辑
别从技术开始想，从需求开始想：
想简单 → Microlink
想稳定 → Cloudflare
要交互 → Headless-try
这套逻辑至今帮我节省了大量时间，也让内容产出效率提升数倍。
希望你能少踩我踩过的坑。
#AI博主charlii #截图API #Cloudflare #Microlink #无头浏览器 #技术工具拆解
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以前我练演讲，总是卡：
❌ 不敢开口
❌ 一紧张就语无伦次
❌ 不知道怎么组织语言
❌ 练了很久还是没感觉进步
直到我用“AI 苏格拉底式演讲教练”—— 那一刻我才发现：不是我学不会，是我一直在用“死记硬背式”的错误方法。
AI 演讲教练最厉害的不是教你，而是“逼你思考”
我让 AI 扮演演讲教练，它不会直接给我一堆讲稿或套路，而是：
① 用苏格拉底式提问逼我想清楚自己在讲什么
比如它会问我：
“你这句话的核心观点是什么？”
“听众为什么要听你说？”
“如果只留一句话，你希望他们记住什么？”
“能不能给我一个具体例子？”
这种提问方式非常恐怖（但非常有效）。
它不是灌输，是逼你“真正理解”。
而演讲最怕的就是：
你自己都没讲明白，别人怎么听懂？
② 即时反馈：讲不好，它立刻指出问题
我说一句，它就给一句反馈：
“这句话太长了”
“情绪太平，可以再有点能量”
“逻辑跳跃，再加个过渡”
“例子太抽象，换个具体点的”
最关键的是：
卡住了，它会换个角度再解释给我，直到我真的懂
不懂 → 换语言
不懂 → 换例子
不懂 → 换场景
不懂 → 直接示范
这才是真正的“私人教练”。
🔧 ③ 每个概念都有“实战练习”，练一次就能明显变好
比如学“开场吸引力”，它会让我：
用一句话介绍主题
给两个版本：普通版 & 吸引版
它立刻批改并告诉我差在哪
学“逻辑结构”，它会让我：
用 30 秒讲一个观点
用“金字塔结构”重讲一次
给我打分、改进建议
这种“讲 → 被纠正 → 再讲 → 提升”的循环
是演讲提升最快的方式。
⏱️ 最夸张的是：15 分钟就能看到明显进步
是那种你自己都能听出来差别的进步：
✨ 更有逻辑
✨ 停顿自然
✨ 不再乱说话
✨ 思路更清晰
✨ 能现场组织语言
真的是“当场见效”的那种。
🎯 想要我用的这段“AI 苏格拉底演讲教练提示词”吗？
#演讲技巧 #表达能力提升 #AI学习法 #用AI提高效率 #苏格拉底式提问 #如何快速学会一个技能 #高效学习 #自我提升日常 #成长记录
❌ 不敢开口
❌ 一紧张就语无伦次
❌ 不知道怎么组织语言
❌ 练了很久还是没感觉进步
直到我用“AI 苏格拉底式演讲教练”—— 那一刻我才发现：不是我学不会，是我一直在用“死记硬背式”的错误方法。
AI 演讲教练最厉害的不是教你，而是“逼你思考”我让 AI 扮演演讲教练，它不会直接给我一堆讲稿或套路，而是：
① 用苏格拉底式提问逼我想清楚自己在讲什么
比如它会问我：
“你这句话的核心观点是什么？”
“听众为什么要听你说？”
“如果只留一句话，你希望他们记住什么？”
“能不能给我一个具体例子？”
这种提问方式非常恐怖（但非常有效）。
它不是灌输，是逼你“真正理解”。
而演讲最怕的就是：
你自己都没讲明白，别人怎么听懂？
② 即时反馈：讲不好，它立刻指出问题我说一句，它就给一句反馈：
“这句话太长了”
“情绪太平，可以再有点能量”
“逻辑跳跃，再加个过渡”
“例子太抽象，换个具体点的”
最关键的是：
卡住了，它会换个角度再解释给我，直到我真的懂
不懂 → 换语言
不懂 → 换例子
不懂 → 换场景
不懂 → 直接示范
这才是真正的“私人教练”。
🔧 ③ 每个概念都有“实战练习”，练一次就能明显变好
比如学“开场吸引力”，它会让我：
用一句话介绍主题
给两个版本：普通版 & 吸引版
它立刻批改并告诉我差在哪
学“逻辑结构”，它会让我：
用 30 秒讲一个观点
用“金字塔结构”重讲一次
给我打分、改进建议
这种“讲 → 被纠正 → 再讲 → 提升”的循环
是演讲提升最快的方式。
⏱️ 最夸张的是：15 分钟就能看到明显进步
是那种你自己都能听出来差别的进步：
✨ 更有逻辑
✨ 停顿自然
✨ 不再乱说话
✨ 思路更清晰
✨ 能现场组织语言
真的是“当场见效”的那种。
🎯 想要我用的这段“AI 苏格拉底演讲教练提示词”吗？
#演讲技巧 #表达能力提升 #AI学习法 #用AI提高效率 #苏格拉底式提问 #如何快速学会一个技能 #高效学习 #自我提升日常 #成长记录
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AI 总忘记我的要求：写分析忘结构、写文案忘风格、审代码忘标准。
我以前以为这是模型的问题，后来发现是我没给它一个“长期记忆的工作方法”。
直到用了 Claude Skills，这个老大难问题彻底解决。
1｜Skills 为我解决的核心痛点
AI 每次都要重新解释流程，非常低效。
我把自己最常用的 SOP 写成 Skills，例如：
分析报告的结构
内容写作的风格
代码审查 checklist
之后 Claude 会自动按需调用这些方法，不会忘，也不用我再重复。
2｜Skills 和 Prompts 的区别
Prompt：一次性的即时指令
Skills：可重复调用的工作方法
以前我写一次任务就得重新讲一次要求；
现在这些方法被长期存储、自动加载。
3｜Skills 和 Subagent 的区别
Skills 是“方法”，定义怎么做
Subagent 是“角色”，负责执行任务
我做了一个只读权限的代码审查 Subagent，它只负责“看代码”；
审查的规则、标准、流程全部由 Skills 提供。
两者结合后效果最明显：
我一提交代码，Claude 自动让审查员执行，按 Skills 标准逐项检查，不需要我说一句话。
4｜再说一下 Skills 和 MCP 的不同
MCP：让 AI 连接外部系统，如文件、数据库、工具
Skills：让 AI 知道如何处理任务
一个负责“接入世界”，一个负责“怎么做事”。
5｜最终感受
以前我和 AI 是“临时合作”；
有了 Skills（方法）＋ Subagent（角色）＋ MCP（工具访问），
AI 才真正变成“能接手我工作流程的同事”。
#ClaudeAI #AI工作流 #Skills体验 #Subagent #AI自动化 #效率提升
我以前以为这是模型的问题，后来发现是我没给它一个“长期记忆的工作方法”。
直到用了 Claude Skills，这个老大难问题彻底解决。
1｜Skills 为我解决的核心痛点
AI 每次都要重新解释流程，非常低效。
我把自己最常用的 SOP 写成 Skills，例如：
分析报告的结构
内容写作的风格
代码审查 checklist
之后 Claude 会自动按需调用这些方法，不会忘，也不用我再重复。
2｜Skills 和 Prompts 的区别
Prompt：一次性的即时指令
Skills：可重复调用的工作方法
以前我写一次任务就得重新讲一次要求；
现在这些方法被长期存储、自动加载。
3｜Skills 和 Subagent 的区别
Skills 是“方法”，定义怎么做
Subagent 是“角色”，负责执行任务
我做了一个只读权限的代码审查 Subagent，它只负责“看代码”；
审查的规则、标准、流程全部由 Skills 提供。
两者结合后效果最明显：
我一提交代码，Claude 自动让审查员执行，按 Skills 标准逐项检查，不需要我说一句话。
4｜再说一下 Skills 和 MCP 的不同
MCP：让 AI 连接外部系统，如文件、数据库、工具
Skills：让 AI 知道如何处理任务
一个负责“接入世界”，一个负责“怎么做事”。
5｜最终感受
以前我和 AI 是“临时合作”；
有了 Skills（方法）＋ Subagent（角色）＋ MCP（工具访问），
AI 才真正变成“能接手我工作流程的同事”。
#ClaudeAI #AI工作流 #Skills体验 #Subagent #AI自动化 #效率提升
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如果你也被 Claude 那句
「对话已达最大长度」
气到想砸键盘——
这一篇能直接救回你的对话、救回你的生产力。
用 Claude 这么久，我踩过太多坑，
终于总结出 7 个最实用的应急方法，全部亲测
01｜让 Claude 自己写“前情提要”
对话快爆时，编辑你最后一条消息：
“总结：问题→方案→偏好→项目背景→下一步。写详细，新对话能接上。”
得到一份“压缩上下文”，
复制到新对话即可继续。
建议在容量 70%-80% 时就做。
02｜写代码/文档，用 Artifact 重开最稳
Artifact → Publish → 打开链接 → Customize。
好处：
垃圾对话不跟来
内容结构完整
新空间更干净，更好继续写
写长文我基本都靠这个续命。
03｜用对话搜索找旧内容（Pro）
新对话直接说：
“找到我们讨论用户留存的那次对话。”
Claude 会自动提炼相关内容。
适合找资料，不适合接复杂上下文。
04｜不要堆叠迭代（最毁 token 的习惯）
常见错误：
Claude 写 → 你提修改 → 它重写 → 再提 → 再重写
上下文越堆越大，token 疯狂上涨。
正确方式：
直接回到原始 prompt 编辑 → 重生。
实测：
传统十轮 25,000 token → 编辑法十轮 3,000 token
省 88%。
05｜把 Memory 用起来（不占对话空间）
Claude 会记住你的：
写作风格
专业背景
偏好
常用工具
开新对话时不用重头解释自己是谁。
06｜Prompt 越短越好，用“实习生语言”
❌ “能不能帮我优化一下按钮组件的样式…”
“把按钮改成蓝色。”
短句更省 token，也更稳定。
07｜不要一次把资料塞进去
正确流程：
读资料 → 总结 → 做方案 → 执行
分阶段加载 > 一次性塞满。
为什么 Claude 会限制？
“无限对话模型”越聊越忘。
Claude 的逻辑是：
保证质量
空间满了会提醒
让你主动规划上下文
可控性比无限更重要。
#Claude #AI效率提升 #AI办公 #工作流优化 #提示词技巧 #AI工具推荐 #AI生产力 #职场效率提升 #AI深度使用 #AI博主
「对话已达最大长度」
气到想砸键盘——
这一篇能直接救回你的对话、救回你的生产力。
用 Claude 这么久，我踩过太多坑，
终于总结出 7 个最实用的应急方法，全部亲测
01｜让 Claude 自己写“前情提要”
对话快爆时，编辑你最后一条消息：
“总结：问题→方案→偏好→项目背景→下一步。写详细，新对话能接上。”
得到一份“压缩上下文”，
复制到新对话即可继续。
建议在容量 70%-80% 时就做。
02｜写代码/文档，用 Artifact 重开最稳
Artifact → Publish → 打开链接 → Customize。
好处：
垃圾对话不跟来
内容结构完整
新空间更干净，更好继续写
写长文我基本都靠这个续命。
03｜用对话搜索找旧内容（Pro）
新对话直接说：
“找到我们讨论用户留存的那次对话。”
Claude 会自动提炼相关内容。
适合找资料，不适合接复杂上下文。
04｜不要堆叠迭代（最毁 token 的习惯）
常见错误：
Claude 写 → 你提修改 → 它重写 → 再提 → 再重写
上下文越堆越大，token 疯狂上涨。
正确方式：
直接回到原始 prompt 编辑 → 重生。
实测：
传统十轮 25,000 token → 编辑法十轮 3,000 token
省 88%。
05｜把 Memory 用起来（不占对话空间）
Claude 会记住你的：
写作风格
专业背景
偏好
常用工具
开新对话时不用重头解释自己是谁。
06｜Prompt 越短越好，用“实习生语言”
❌ “能不能帮我优化一下按钮组件的样式…”
“把按钮改成蓝色。”短句更省 token，也更稳定。
07｜不要一次把资料塞进去
正确流程：
读资料 → 总结 → 做方案 → 执行
分阶段加载 > 一次性塞满。
为什么 Claude 会限制？
“无限对话模型”越聊越忘。
Claude 的逻辑是：
保证质量
空间满了会提醒
让你主动规划上下文
可控性比无限更重要。
#Claude #AI效率提升 #AI办公 #工作流优化 #提示词技巧 #AI工具推荐 #AI生产力 #职场效率提升 #AI深度使用 #AI博主
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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：
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。
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清华大模型公开课第二季【必看】
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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。
#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
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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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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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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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