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第一次被央视采访 总结下采访流程
上个月参加一人公司活动，被央视财经临时邀请做了一个采访。整个过程下来，才发现电视上那种几分钟的流畅访谈，原来背后有不少准备工作。
团队组成
• 摄影师：扛着机器，负责找角度、抓画面。
• 记者：一位女记者，她是提问和互动的主角。采访前，她先和现场好多人简单聊了聊，快速了解情况。
• 编导：这位是关键人物。他一直在边上，不直接提问，但全程“把控”和“引导”。当我表达有点绕，或者讲得太专业时，他会立刻介入，用更简单直接的话帮我理清思路，我们再重新说一遍。
采访流程
我观察到的流程大概是：
• 第一步：海选聊天。记者先在活动场内，和不少参与者做了简短交流，摸摸底，看看谁有故事、表达比较清晰。
• 第二步：重点筛选。之后，她和编导会从中挑出一两位觉得最有料的，邀请到单独的会议室（或安静角落）进行深入采访。
• 第三步：正式录制。这时候，三人小组才全部就位。我需要看着记者回答问题，摄影师会从侧面或正面拍摄。编导则负责“控场”——确保对话不跑偏、内容清晰，有时一个回答会从不同机位多拍几条，方便后期剪辑。
注意点
• 关于“露脸”：这是最基本的。如果完全不想露脸，最好一开始就礼貌拒绝。如果只是不想镜头太多，可以提前和编导沟通，说明希望“少给特写”或“镜头剪短点”。
• 关于“说话内容”：这是最重要的。在镜头前，每句话都可能被记录和传播。确认这部分说话内容 是否会和公司机构客户产生冲突，有风险的不讲，可能有风险的少讲。
上个月参加一人公司活动，被央视财经临时邀请做了一个采访。整个过程下来，才发现电视上那种几分钟的流畅访谈，原来背后有不少准备工作。
团队组成
• 摄影师：扛着机器，负责找角度、抓画面。
• 记者：一位女记者，她是提问和互动的主角。采访前，她先和现场好多人简单聊了聊，快速了解情况。
• 编导：这位是关键人物。他一直在边上，不直接提问，但全程“把控”和“引导”。当我表达有点绕，或者讲得太专业时，他会立刻介入，用更简单直接的话帮我理清思路，我们再重新说一遍。
采访流程
我观察到的流程大概是：
• 第一步：海选聊天。记者先在活动场内，和不少参与者做了简短交流，摸摸底，看看谁有故事、表达比较清晰。
• 第二步：重点筛选。之后，她和编导会从中挑出一两位觉得最有料的，邀请到单独的会议室（或安静角落）进行深入采访。
• 第三步：正式录制。这时候，三人小组才全部就位。我需要看着记者回答问题，摄影师会从侧面或正面拍摄。编导则负责“控场”——确保对话不跑偏、内容清晰，有时一个回答会从不同机位多拍几条，方便后期剪辑。
注意点
• 关于“露脸”：这是最基本的。如果完全不想露脸，最好一开始就礼貌拒绝。如果只是不想镜头太多，可以提前和编导沟通，说明希望“少给特写”或“镜头剪短点”。
• 关于“说话内容”：这是最重要的。在镜头前，每句话都可能被记录和传播。确认这部分说话内容 是否会和公司机构客户产生冲突，有风险的不讲，可能有风险的少讲。
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写了个自用的小工具，还原 macOS 老版启动台
先采集了支持调起的常见App，后续再逐渐补充其他App
部分app不支持调起暂时没有支持，后续会逐步更新支持的app
maclaunchpad.aizeten.me
先采集了支持调起的常见App，后续再逐渐补充其他App
部分app不支持调起暂时没有支持，后续会逐步更新支持的app
maclaunchpad.aizeten.me 评论
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想知道自己每天用 Cursor 问了多少次、AI 想了多少字？
github.com
我拿 Hooks 把对话和 thinking 都采下来，做了个本地看板，顺便把长 thinking 当英语阅读材料刷。
github.com我拿 Hooks 把对话和 thinking 都采下来，做了个本地看板，顺便把长 thinking 当英语阅读材料刷。
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发现下载夹文件没归类、文件名全是乱码，整理好麻烦？
www.downloadpilot.top
于是春节撸了一个插件 Download Pilot，一次解决文件归类和命名问题
• 自动文件分类：自动按照图片、视频、文档归类文件夹
• 基于网页的智能命名： 利用页面标题、描述和域名等信息，把 a1b2c3d4.jpg 变成可读文件名
欢迎大家试用呀
www.downloadpilot.top于是春节撸了一个插件 Download Pilot，一次解决文件归类和命名问题
• 自动文件分类：自动按照图片、视频、文档归类文件夹
• 基于网页的智能命名： 利用页面标题、描述和域名等信息，把 a1b2c3d4.jpg 变成可读文件名
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【调研记录】绘本对话类音频怎么生成好呢
记录最近生成绘本项目做的一些调研（图片 + 对话音频 + 字幕）
1. 图片：
目前只搞单张图片AI生成还比较好解决，多张图片保证画风人物一致性 等到时候再去解决
2. 对话音频： 当前使用了 minimax的TTS服务 也调研了11lab的音频服务。
目标：文字能够按照角色生成对应音色的音频 + 字幕（比如女儿和父亲对话，需要生成时分别使用小女孩 + 成年男性的音色轮流生成， 如果再优化还需要考虑旁白音色）
Minimax：
优势：支持返回字幕 subtitle_enable❌ 劣势：目前API只支持单个音色，多个音色目前只能笨办法，拼接音频 和 字幕
11lab
目前有对话 API, 一个接口搞定对话音频生成❌ 劣势：不支持返回字幕
最终还是继续使用minimax，让用户录入时手动去选择音色, 后续可以考虑使用一些AI识别的手段提升效率。
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Cursor开启年度会员后，开始频繁高强度使用Cursor，最近对使用Cursor的使用做了一些总结
1. 排查问题
1.1 明确问题
在写提示词的时候，详细描述问题，除了提供报错信息外，可以把预期和实际表现明确表述出来
预期：输出字段为XXX
实际：表现字段为YYY
1.2 提供更多参考信息
代码片段 + 更多文件 + 错误信息(代码+图片+日志等等)
本周遇到了一个引起缓存引起的问题，一直采用后置主动清空缓存的方式解决，后面让Cursor分析整个文件夹，定位到时一个缓存配置引起，调整配置 从根本上解决问题
2. 开发类似的功能
开发了A功能后，B页面需要实现类似的功能，
之前：从0到1 逐步描述我想要的功能，在B页面实现
现在：添加A功能做为参考代码，希望在B上面实现这个功能，同时列出差异点（最好结合实例数据做参考）
1. 排查问题
1.1 明确问题
在写提示词的时候，详细描述问题，除了提供报错信息外，可以把预期和实际表现明确表述出来
预期：输出字段为XXX
实际：表现字段为YYY
1.2 提供更多参考信息
代码片段 + 更多文件 + 错误信息(代码+图片+日志等等)
本周遇到了一个引起缓存引起的问题，一直采用后置主动清空缓存的方式解决，后面让Cursor分析整个文件夹，定位到时一个缓存配置引起，调整配置 从根本上解决问题
2. 开发类似的功能
开发了A功能后，B页面需要实现类似的功能，
之前：从0到1 逐步描述我想要的功能，在B页面实现
现在：添加A功能做为参考代码，希望在B上面实现这个功能，同时列出差异点（最好结合实例数据做参考）
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作为小白，本周在业余时间学习了一些web3的基础知识，做了一点整理和分析。
1. 账号体系
web2:依赖中心化的平台管理账户(用户名、密码等信息)
🌰：一个大V去带货赚钱，需要小红书、抖音和B站都注册一遍，才能从各大平台赚钱。
web3:
用户自己手动创建账户(两个字符串)
私钥（密码）：，普遍用12个单词形式的助记词便于记忆
公钥（账户）：账户，便于在各个平台上使用，比如收款和付款。
🌰：一个大V求打赏，把账户发出来，粉丝们可以各种网络(以太坊网络、币安网络等等)给这个账户打钱
2. 数据互通
web2 用户的数据很难在各大平台上切换
web3 用户的数字货币可以从太坊网络、币安网络等各种网络切换(跨网络 需要gas费，类似转账手续费)
1. 账号体系
web2:依赖中心化的平台管理账户(用户名、密码等信息)
🌰：一个大V去带货赚钱，需要小红书、抖音和B站都注册一遍，才能从各大平台赚钱。
web3:
用户自己手动创建账户(两个字符串)
私钥（密码）：，普遍用12个单词形式的助记词便于记忆
公钥（账户）：账户，便于在各个平台上使用，比如收款和付款。
🌰：一个大V求打赏，把账户发出来，粉丝们可以各种网络(以太坊网络、币安网络等等)给这个账户打钱
2. 数据互通
web2 用户的数据很难在各大平台上切换
web3 用户的数字货币可以从太坊网络、币安网络等各种网络切换(跨网络 需要gas费，类似转账手续费)
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