全景地图：五层金字塔架构
范冰提出的个人 AI 贾维斯助手由五层架构构成，从底层工具到顶层复盘，形成完整闭环。点击每一层查看详细内容。
5
架构层级
6
实战案例
40+
自动化任务
2h
课程时长
L5 复盘层 Review
L5 复盘层 — 数据驱动的自我迭代
日/周/月 AI 复盘，数据到分析到决策的完整闭环。让 AI 分析你的活动记录，生成洞察和反思，持续优化个人系统。
reflections/ 目录AI 复盘报告OKR 跟踪
一句话：让 AI 帮你复盘，用数据驱动人生决策。
L4 场景层 Scene
L4 场景层 — Heartbeat Loop 心跳循环
40+ 自动化任务通过简单定时循环触发，不需要复杂编排框架。每个场景都是一条可复现的自动化流水线。
Heartbeat Loopcron 定时6 个实战案例
一句话：定时循环 + Skill 组合 = 全自动化工作流。
L3 能力层 Skill
L3 能力层 — 标准化可复用工作流
每个 Skill 是一个原子化的工作流配置，一条命令即可触发。遵循小文件哲学，每个 Skill 只做一件事。
Skill 配置文件skills.sh 市场/org /writing /summary
一句话：把重复劳动封装成一条命令。
L2 数据层 Data
L2 数据层 — 本地知识库 + LLM 上下文
Obsidian 本地知识库 + LLM 上下文文件夹，持续收集个人数据并结构化存储，调用 AI 时注入上下文，让 AI 真正了解你。
ObsidianLLM 上下文文件夹数据主权
一句话：你的数据是 AI 助手的灵魂。
L1 工具层 Tool
L1 工具层 — CLI 优先，命令行是自动化基石
CLI 可脚本化、可组合 (pipe)、远程可访问 (SSH)、适合 AI 调用。GUI 无法被脚本调用，是自动化的天花板。
Claude CodeCode BuddyOpen Code终端命令
一句话：掌握命令行，才能解锁 AI 自动化的全部潜力。
核心概念
层级关系
L1(工具) 支撑 L2(数据)，L2 喂养 L3(技能)，L3 组合为 L4(场景)，L4 产出供 L5(复盘) 分析。五层形成自下而上的支撑关系和自上而下的反馈循环。
拓展知识
Skill / Agent / Jarvis 三级抽象
Skill = 原子工具（一个可复用工作流）
Agent = 使用工具的工匠（一个能调用多个 Skill 的智能体）
Jarvis = 总管（统筹所有 Agent，理解你的全部上下文）
L1 / 工具层：CLI 优先原则
命令行界面 (CLI) 是整个 AI 自动化体系的地基。范冰强调：如果你只用 GUI（图形界面），你的自动化上限就非常低。
核心概念
为什么 CLI 优先？
CLI 有四大优势是 GUI 完全不具备的：
可脚本化
- 任何 CLI 操作都能写进脚本
- 一次编写，无限次自动执行
- GUI 操作无法被程序化
可组合 (Pipe)
- 命令之间用管道 | 串联
- 一个命令的输出是另一个的输入
- 像乐高积木一样自由拼装
远程可访问 (SSH)
- 通过 SSH 远程操控任意机器
- 手机上也能操控服务器
- GUI 需要远程桌面，体验差
适合 AI 调用
- AI 天然会"打字"，不会"点鼠标"
- LLM 输出文本，直接执行 CLI
- GUI 需要复杂的视觉理解才能操作
核心概念
三大 AI 编码工具对比
| 工具 | 开发者 | 价格 | 特点 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic | $20-200/月 | 最强智能体编码，终端原生 | 专业开发者、追求极致效率 |
| Code Buddy | 腾讯 | 免费 | 国产免费，功能不断完善 | 入门首选、预算有限 |
| Open Code | 开源社区 | 免费 | 完全开源，可自定义 | 喜欢折腾、有技术背景 |
拓展知识
基础命令速查
ls # 列出当前目录文件
pwd # 显示当前路径
cd ~/docs # 切换目录
cat file # 查看文件内容
grep "key" file # 在文件中搜索关键词
cmd1 | cmd2 # 管道：cmd1 输出作为 cmd2 输入
ssh user@host # 远程连接服务器
实用提示
Windows 用户方案：WSL
Windows 用户可安装 WSL (Windows Subsystem for Linux)，在 Windows 上运行完整的 Linux 终端环境。这是使用 CLI 工具的前提条件。安装命令：wsl --install
行动清单
- 安装一个 AI 编码工具（推荐 Code Buddy 入门）
- 熟悉基础终端命令 (ls, cd, cat, grep, pipe)
- 配置 SSH 远程访问（可选）
- Windows 用户安装 WSL
L2 / 数据层：你的数据是 AI 的灵魂
没有高质量的个人数据，AI 助手就只是一个通用工具。数据层的核心任务是：持续收集个人数据，结构化存储，调用 AI 时注入，让 AI 真正"了解"你。
核心概念
为什么选择 Obsidian？
Obsidian 是范冰推荐的知识管理工具，核心优势：
纯文本 Markdown
- 所有笔记都是 .md 文件
- 任何编辑器都能打开
- 永远不会被格式锁定
本地优先
- 数据存储在你自己电脑上
- 无需联网也能使用
- 隐私完全可控
插件生态
- 上千个社区插件
- 可定制任何功能
- 即将推出 CLI 命令行工具
核心概念
范冰的目录结构
obsidian-vault/
├── ai-info/ # AI 相关信息和资讯
├── business/ # 商业项目和想法
├── research/ # 研究笔记
├── tasks/ # 任务管理
└── writings/ # 写作内容
关键设计
LLM 上下文文件夹 — 让 AI 了解你的核心
这是整个系统最关键的设计。这个文件夹存储所有 AI 需要"了解你"的信息，每次调用 AI 时作为上下文注入。
llm-context/
├── basic-rules/ # 基本规则和约束
│ └── response-rules.md # AI 回复的格式、语气等要求
├── dynamic-activities/ # 动态活动记录
│ ├── diary.md # 日记
│ ├── okr.md # 目标与关键结果
│ ├── media-consumed.md # 消费的媒体内容
│ └── chat-logs.md # 重要聊天记录
├── my-flavor/ # 个人风味/偏好
│ └── preferences.md # 审美、价值观、兴趣
├── personal-profile/ # 个人档案
│ └── bio.md # 从博客、视频等提取的自我描述
└── writing-style/ # 写作风格参考
└── samples.md # 你自己的写作样本
核心概念
上下文工程核心理念
上下文工程是一个持续的过程，而非一次性设置：
持续收集
个人数据
→
个人数据
结构化
存储
→
存储
调用 AI 时
注入上下文
→
注入上下文
AI 真正
"了解"你
"了解"你
拓展知识
数据主权：从各平台导出个人数据
你的数据散落在各个平台上。要让 AI 真正了解你，第一步是把这些数据收回来：
| 平台 | 数据类型 | 导出方式 |
|---|---|---|
| 豆瓣 | 书影音标记、评论 | 豆瓣导出工具 / 爬虫 |
| 微信 | 聊天记录 | 备份导出 |
| 微博 | 发布内容、互动 | 官方数据下载 |
| 浏览器 | 书签、浏览历史 | 浏览器导出功能 |
| 各社交平台 | 个人发布内容 | 平台数据下载功能 |
行动清单
- 安装并配置 Obsidian
- 创建基础目录结构 (ai-info, business, research, tasks, writings)
- 建立 LLM 上下文文件夹 (basic-rules, dynamic-activities, my-flavor, personal-profile, writing-style)
- 导出各平台个人数据 (豆瓣、微信、微博等)
- 编写个人档案文件 (personal-profile/bio.md)
- 收集 3-5 篇你自己的写作样本放入 writing-style/
L3 / 能力层：标准化可复用工作流
Skill 是整个系统的核心生产力单元。每一个 Skill 就是一个标准化的、可复用的工作流配置，用一条命令就能触发。
核心概念
什么是 Skill？
Skill 是标准化、可复用的工作流配置。它不是一段代码，而是一个"操作手册"——告诉 AI 该做什么、用什么工具、以什么格式输出。一条命令即可调用，如 /org（整理任务）、/writing（写作辅助）、/summary（内容摘要）。
核心概念
小文件哲学
每个 Skill 只做一件事，保持小而专注。这是 Unix 哲学在 AI 时代的延续：
单一职责
- 一个 Skill 只解决一个问题
- 不要做"万能 Skill"
- 小而精 > 大而全
方便 AI 理解
- 文件小，AI 上下文消耗少
- 逻辑简单，AI 执行准确率高
- 出错容易定位和修复
可组合
- 多个小 Skill 组合成复杂流程
- 像 Unix 管道一样串联
- 替换某个环节不影响整体
方法论
Skill 设计四步法
1先手动完成
亲自做一遍任务
亲自做一遍任务
2记录关键步骤
写下每个操作
写下每个操作
3抽象为 Skill
提炼成配置文件
提炼成配置文件
4测试迭代
反复调试优化
反复调试优化
核心概念
三级抽象：Skill → Agent → Jarvis
| 层级 | 类比 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|---|
| Skill | 原子工具 | 完成单一任务的工作流 | /summary 生成摘要 |
| Agent | 使用工具的工匠 | 能调用多个 Skill 的智能体 | 内容创作 Agent |
| Jarvis | 总管 | 统筹所有 Agent，理解全部上下文 | 你的个人 AI 助手 |
安全警告
第三方 Skill 需审查！
从 skills.sh 下载的第三方 Skill 可能包含恶意指令。使用前务必阅读其内容，确认没有危险操作（如删除文件、发送数据到外部服务器等）。
行动清单
- 选择一个日常重复任务作为你的第一个 Skill 目标
- 手动执行 3-5 次，详细记录每一步操作
- 编写第一个 Skill 配置文件
- 浏览 skills.sh 寻找灵感和可复用的模板
- 建立 Skill 文件目录并整理归类
L4 / 场景层：6 个实战案例 + 心跳循环
场景层是能力层的具体应用。范冰分享了 6 个已在日常运行的自动化场景，每个都由多个 Skill 组合而成。
核心概念
Heartbeat Loop 心跳循环
心跳循环是所有自动化场景的运行模式。核心特点：简单定时循环触发，不需要复杂的编排框架。只需要一个 cron 定时任务或简单的循环脚本，就能驱动 40+ 自动化任务。
定时触发
cron / loop
→
cron / loop
执行 Skill
原子任务
→
原子任务
输出结果
文件 / 邮件
→
文件 / 邮件
等待下一次
心跳
→
心跳
循环...
案例 1：Twitter 每日精选
自动抓取 Twitter 关注列表的当日内容，结构化生成日报。
1抓取关注列表
2AI 筛选精华
3结构化日报
4存入 Obsidian
案例 2：病毒式内容生成
监控热点话题，自动生成具有传播性的内容。
1热点话题抓取
2话题分析评估
3生成传播性内容
4多平台适配
案例 3：Newsletter 自动化
定期收集素材、生成 Newsletter 内容并发送。
1素材收集
2AI 生成内容
3排版格式化
4定期发送
案例 4：书店短视频脚本（重点案例 - 7 步流水线）
这是范冰展示的最完整的自动化案例，完整展示了从热点到成品的 7 步流水线。
TopHub 热点抓取
从 TopHub.today 聚合各平台热点话题，获取当日最热门的趋势和讨论。
TopHub.today
话题筛选
AI 根据书店定位和目标受众，从热点中筛选适合关联书籍的话题。过滤掉不相关或敏感内容。
LLM 筛选
匹配书籍
将筛选后的话题与书店库存/推荐书单进行匹配，找到话题与书籍的关联点。
本地书单数据
生成短视频脚本
AI 根据话题 + 书籍信息，生成适合短视频平台（抖音/快手）的口播脚本。
LLM 生成 writing-style/ 风格参考
AI 评分
用另一个 AI 对生成的脚本进行质量评分：传播性、关联度、吸引力等多维度打分。
LLM 评审
筛选高分脚本
只保留评分超过阈值的高质量脚本，淘汰低分内容。质量优于数量。
分数阈值过滤
邮件发送
将精选的高分脚本通过邮件发送给书店运营人员，附带话题背景和推荐书籍信息。
邮件发送
设计亮点
模型嵌套 + 质量控制
这个案例完美展示了两个核心技巧：模型嵌套（用贵模型调度，用便宜模型做内容生成和评审）和AI 自评（让 AI 评审 AI 的产出，自动过滤低质量内容）。
案例 5：B 站视频摘要
自动处理 B 站收藏夹中的视频，生成结构化摘要存入知识库。
获取收藏夹
从 B 站收藏夹获取待处理的视频列表。
B 站 API
yt-dlp 下载
使用 yt-dlp 命令行工具下载视频文件到本地。
yt-dlp
ffmpeg 提取音频
用 ffmpeg 从视频中提取音频轨道，减小文件体积。
ffmpeg
语音转录
将音频通过 ASR 服务转录为文字。
Whisper / ASR
AI 生成摘要
AI 将转录文字压缩为结构化摘要，提取核心观点。
LLM 摘要
存入 Obsidian
摘要以 Markdown 格式存入 Obsidian 知识库，自动打标签。
Obsidian
案例 6：语音控制 Jarvis
通过智能耳机实现语音触发 Skill，走在路上也能调用 AI 助手。
1Ola Friend 耳机
语音输入
语音输入
2豆包 App
语音转文字
语音转文字
3关键词路由
识别意图
识别意图
4触发 Skill
执行任务
执行任务
5语音反馈
结果播报
结果播报
实用提示
语音入口的价值
语音控制让 Jarvis 从"坐在电脑前才能用"变成"随时随地可用"。散步时记录灵感、开车时查数据、做家务时听摘要，真正实现了"贾维斯"的体验。
行动清单
- 选择 1-2 个最适合自己的场景作为起点
- 配置 Heartbeat Loop 定时任务 (cron)
- 完整复刻一个案例的全部流程
- 测试运行并记录需要迭代的环节
L5 / 复盘层：数据驱动的自我迭代
复盘层是金字塔的顶端，也是闭环的关键。通过 AI 分析你的活动数据，生成洞察和反思，推动持续优化。
核心概念
日 / 周 / 月 AI 复盘
让 AI 定期分析你的活动记录（日记、任务完成情况、消费内容等），自动生成复盘报告。频率建议：
| 频率 | 输入数据 | 输出内容 | 关注重点 |
|---|---|---|---|
| 每日 | 日记、完成任务、消费内容 | 日报摘要、时间分配分析 | 今天做了什么，是否偏离计划 |
| 每周 | 本周日报汇总、OKR 进度 | 周报、趋势分析、建议 | 本周进展如何，下周优先级 |
| 每月 | 月度全量数据 | 深度分析报告、OKR 复盘 | 目标是否在轨，需要调整什么 |
核心概念
reflections/ 文件夹
在 Obsidian 中创建 reflections/ 目录，存储 AI 生成的所有洞察和反思。这些文件会随时间积累，形成你的"成长日志"。AI 在后续复盘时也可以参考历史反思，发现长期趋势。
reflections/
├── daily/
│ ├── 2026-02-20.md
│ └── ...
├── weekly/
│ ├── 2026-W08.md
│ └── ...
└── monthly/
├── 2026-02.md
└── ...
方法论
数据 → 分析 → 决策 闭环
数据输入
日记/任务/OKR
→
日记/任务/OKR
AI 分析
模式/趋势/洞察
→
模式/趋势/洞察
人类决策
调整目标/优先级
→
调整目标/优先级
数据更新
新一轮记录
→
新一轮记录
循环...
实用提示
复盘的核心不是 AI，是你
AI 负责分析数据和提出建议，但最终的决策必须由你来做。复盘的价值不在于 AI 有多准确，而在于它帮你养成了"定期回顾、持续改进"的习惯。
行动清单
- 在 Obsidian 中创建 reflections/ 目录 (daily, weekly, monthly)
- 设置每周一次的 AI 复盘定时任务
- 建立个人 OKR 跟踪文件 (dynamic-activities/okr.md)
工具箱：完整工具参考
范冰在课程中提到的所有工具汇总，按类别分类，附带用途说明和价格信息。
| 类别 | 工具 | 用途 | 价格 |
|---|---|---|---|
| AI 编码 | Claude Code | 最强智能体编码工具，终端原生 | $20-200/月 |
| Code Buddy | 腾讯出品，国产 AI 编码助手 | 免费 | |
| Open Code | 开源 AI 编码工具 | 免费 | |
| 知识管理 | Obsidian | 本地 Markdown 知识库，插件丰富 | 免费（同步付费） |
| 下载工具 | yt-dlp | 命令行视频/音频下载器（支持 B 站、YouTube 等） | 免费开源 |
| 音视频处理 | ffmpeg | 格式转换、音频提取、视频处理 | 免费开源 |
| 热点聚合 | TopHub.today | 全网热点话题聚合平台 | 免费 |
| 技能市场 | skills.sh | Skill 配置分享和下载平台 | 免费 |
| 智能硬件 | Ola Friend | 豆包 AI 耳机，语音交互入口 | 硬件购买 |
| Tabless | 语音输入工具 | - | |
| 预测市场 | Polymarket | 预测市场平台，辅助决策判断 | 免费注册 |
| 笔记 | Flomo | 轻量卡片笔记，适合碎片记录 | 免费（Pro 付费） |
| 博客 | GitHub Pages | 免费静态网站托管 | 免费 |
| AI 模型 | Kimi | 性价比高的国产 AI 模型 | 按量付费（便宜） |
| DeepSeek | 高性价比 AI 模型 | 按量付费（便宜） | |
| 系统 | WSL | Windows Linux 子系统 | 免费（Windows 内置） |
实用提示
工具选择原则
1. CLI 优先：能用命令行的就不用 GUI
2. 本地优先：数据尽量存本地
3. 免费入门：先用免费工具跑通流程，再按需升级
4. 可替换：不要深度绑定某个工具，保持切换灵活性
成本控制与心法
AI 工具的成本是实际问题，心态管理则是长期坚持的关键。范冰分享了他的成本控制策略和个人心法。
成本控制三策略
策略一：模型嵌套
- 贵模型（Claude Code）负责调度和推理
- 便宜模型（Kimi/DeepSeek）负责内容生成
- 贵模型调用便宜 API 做批量工作
- 核心：让对的模型做对的事
策略二：脚本优先
- 重复任务写成脚本，不用每次调 AI
- AI 只在首次编写脚本时介入
- 脚本运行零 token 消耗
- 核心：一次 AI，无限次复用
策略三：分层使用
- 简单任务 → 便宜模型（Kimi/DeepSeek）
- 复杂推理 → 贵模型（Claude/GPT）
- 不要用大炮打蚊子
- 核心：匹配任务难度和模型能力
心态三原则
不追热点
- AI 领域每天都有"大新闻"
- 追热点会让你焦虑且无法专注
- 专注解决自己的实际问题
- 别人的 workflow 不一定适合你
不过度优化
- 系统够用就好
- 不要花 10 小时优化省 5 分钟的事
- 完美是效率的敌人
- 先跑通再优化
保持连接
- AI 是工具，不是生活本身
- 别因为自动化忽略真实的人际关系
- 技术服务于生活，不是替代生活
- 定期"断线"，保持人的温度
范冰金句
"不要追求完美的系统，追求一个够用且在持续变好的系统。"
"AI 自动化的目的不是让你变成机器，而是把机械劳动交给机器，让你去做只有人能做的事。"
"先手动完成，再自动化。如果你手动都做不好，自动化只会更快地生产垃圾。"
"你的数据是你最大的护城河。平台来来去去，但你积累的上下文不会贬值。"
知识测验
检验你对课程内容的掌握程度。共 18 道选择题，覆盖全部 5 个层级。选择后立即显示答案和解析。
Q1. 范冰提出的个人 AI 助手架构有几层？
A. 3 层
B. 5 层
C. 7 层
D. 4 层
正确答案：B。五层架构从下到上：L1 工具层、L2 数据层、L3 能力层、L4 场景层、L5 复盘层。
Q2. 为什么 CLI 工具比 GUI 更适合 AI 自动化？
A. CLI 界面更好看
B. CLI 可脚本化、可组合、远程可访问、AI 可调用
C. CLI 运行速度更快
D. CLI 不需要安装
正确答案：B。CLI 的四大优势：可脚本化（写进脚本无限执行）、可组合（pipe 串联）、远程可访问（SSH）、适合 AI 调用（AI 天然会"打字"）。GUI 无法被脚本调用。
Q3. 范冰推荐入门首选的 AI 编码工具是？
A. Claude Code（最强）
B. Open Code（开源）
C. Code Buddy（腾讯免费）
D. Cursor
正确答案：C。Code Buddy 是腾讯出品的免费 AI 编码工具，适合入门和预算有限的用户。Claude Code 最强但需要付费。
Q4. LLM 上下文文件夹中，哪个子目录存储写作风格样本？
A. basic-rules/
B. personal-profile/
C. writing-style/
D. my-flavor/
正确答案：C。writing-style/ 目录存储你自己的写作样本，让 AI 在生成内容时能模仿你的风格。
Q5. "上下文工程"的核心理念是什么？
A. 让 AI 自己学习你的偏好
B. 持续收集个人数据 → 结构化存储 → 调用 AI 时注入 → 让 AI 了解你
C. 给 AI 一次性提供所有信息
D. 使用更大的模型
正确答案：B。上下文工程是一个持续过程：收集数据 → 结构化存储 → 调用时注入 → AI 真正了解你。这不是一次性设置，而是持续维护和更新。
Q6. Skill 设计的第一步是什么？
A. 直接写配置文件
B. 先手动完成任务
C. 从 skills.sh 下载模板
D. 咨询 AI 怎么做
正确答案：B。Skill 设计四步法的第一步是"先手动完成"。如果你手动都做不好，自动化只会更快地生产垃圾。
Q7. "小文件哲学"的核心思想是？
A. 文件越小加载越快
B. 每个 Skill 只做一件事，保持小而专注
C. 减少磁盘占用
D. 方便版本控制
正确答案：B。小文件哲学源自 Unix 哲学：每个 Skill 只做一件事，小而精。这样 AI 容易理解、不容易出错、方便组合。
Q8. Skill、Agent、Jarvis 的层级关系是？
A. 三者是平级关系
B. Skill(原子工具) → Agent(使用工具的工匠) → Jarvis(总管)
C. Jarvis → Skill → Agent
D. Agent → Jarvis → Skill
正确答案：B。Skill 是原子工具（单一工作流），Agent 是使用工具的工匠（能调用多个 Skill），Jarvis 是总管（统筹所有 Agent）。
Q9. 心跳循环 (Heartbeat Loop) 的核心特点是？
A. 需要复杂的编排框架（如 Airflow）
B. 简单定时循环触发，不需要复杂框架
C. 需要实时监控
D. 只能手动触发
正确答案：B。心跳循环的核心就是"简单"——一个 cron 定时任务或简单循环脚本即可驱动 40+ 自动化任务，完全不需要 Airflow 之类的复杂编排框架。
Q10. 书店短视频脚本案例共几步？
A. 5 步
B. 6 步
C. 7 步
D. 8 步
正确答案：C。7 步流水线：TopHub 热点抓取 → 话题筛选 → 匹配书籍 → 生成脚本 → AI 评分 → 筛选高分 → 邮件发送。
Q11. B 站视频摘要案例使用什么工具下载视频？
A. wget
B. yt-dlp
C. curl
D. aria2
正确答案：B。yt-dlp 是一个强大的命令行视频下载工具，支持 B 站、YouTube 等上千个视频平台。
Q12. B 站视频摘要案例中，用什么工具从视频提取音频？
A. Audacity
B. ffmpeg
C. VLC
D. GarageBand
正确答案：B。ffmpeg 是命令行音视频处理工具，用它从视频中提取音频轨道，是 CLI 工具链的典型代表。
Q13. 模型嵌套策略的核心思路是？
A. 只用最贵的模型
B. 只用最便宜的模型
C. 贵模型负责调度推理，便宜模型负责内容生成
D. 交替使用不同模型
正确答案：C。模型嵌套的核心是"让对的模型做对的事"——贵模型（如 Claude Code）做调度和复杂推理，便宜模型（如 Kimi/DeepSeek）做批量内容生成。
Q14. 语音控制 Jarvis 方案使用的硬件是？
A. AirPods
B. Ola Friend 豆包耳机
C. 小米耳机
D. 华为耳机
正确答案：B。范冰使用 Ola Friend 豆包 AI 耳机作为语音入口，通过豆包 App 转文字后触发关键词路由，实现语音控制 Skill。
Q15. LLM 上下文文件夹中，dynamic-activities/ 存储什么内容？
A. AI 回复规则
B. 个人档案信息
C. 动态活动记录（日记、OKR、消费媒体、聊天记录）
D. 写作风格样本
正确答案：C。dynamic-activities/ 存储持续更新的动态数据：日记 (diary.md)、OKR、消费的媒体内容、重要聊天记录等。
Q16. 范冰对"追热点"的态度是？
A. 要紧跟每一个 AI 新闻
B. 不追热点，专注解决自己的实际问题
C. 只关注大公司的发布
D. 完全不看 AI 新闻
正确答案：B。心态三原则之一就是"不追热点"——AI 领域每天都有大新闻，追热点只会让你焦虑且无法专注。应该专注解决自己的实际问题。
Q17. 五层架构中，哪一层的核心是 Heartbeat Loop？
A. L1 工具层
B. L3 能力层
C. L4 场景层
D. L5 复盘层
正确答案：C。L4 场景层的核心运行模式就是 Heartbeat Loop（心跳循环），通过简单定时触发来驱动 40+ 自动化任务。
Q18. 复盘层闭环的正确顺序是？
A. 决策 → 数据 → 分析 → 更新
B. 数据输入 → AI 分析 → 人类决策 → 数据更新
C. AI 分析 → 数据输入 → 决策 → 执行
D. 数据更新 → 决策 → 分析 → 输入
正确答案：B。复盘闭环：数据输入（日记/任务/OKR）→ AI 分析（模式/趋势/洞察）→ 人类决策（调整目标/优先级）→ 数据更新（新一轮记录）→ 循环。
课程逐字稿与时间轴
以下逐字稿由 YouTube 自动字幕生成，已按章节和主题分段整理。视频中包含屏幕共享演示（PPT/工具操作截图），这些视觉内容无法在文字版中呈现，建议结合原视频观看。
章节目录
00:00:00
1. 开场介绍
00:00:00 - 00:01:24
00:01:24
2. 第一部分：项目背景与案例演示
00:01:24 - 00:19:55
00:19:55
3. 第二部分：核心框架 - 五层金字塔概览
00:19:55 - 00:25:41
00:25:42
4. L1 工具层：CLI开发工具
00:25:42 - 00:44:22
00:44:25
5. L2 数据层：Obsidian与个人上下文
00:44:25 - 00:55:36
00:55:36
6. L3 能力层：Skill技能与工作流
00:55:36 - 01:06:56
01:06:58
7. L4 场景层：自动化任务与循环执行
01:06:58 - 01:09:26
01:09:26
8. L5 复盘层：自我进化与经验总结
01:09:26 - 01:12:01
01:12:03
9. 实战案例一：用个人风格写博客
01:12:03 - 01:15:31
01:15:32
10. 实战案例二：书店短视频脚本生成器
01:15:32 - 01:22:58
01:23:00
11. 实战案例三：B站视频自动总结与邮件发送
01:23:00 - 01:27:27
01:27:29
12. 实战案例四：语音遥控贾维斯
01:27:29 - 01:35:09
01:35:09
13. 第四部分：经验复盘 - 技术效率与成本控制
01:35:09 - 01:43:45
01:43:45
14. 第四部分：经验复盘 - 心态建议与结语
01:43:45 - 01:50:34
1
开场介绍
00:00:00 - 00:01:24
▼
00:00:00 课程介绍与结构概览
00:00:00大家好我是范冰那感谢您的支持欢迎来到我如何实践打造个人AI贾维斯助手这门课程接下来我要分享的呢
00:00:09是我如何在最近几个月自己亲身实践实打实的搭建出来一套个人的贾维斯系统或者我们管它叫AI基础设施那其中既包括工具资源的使用技巧
00:00:21也包括具体的日常案例还有经过一段时间迭代打磨之后的经验复盘还有一些资源推荐等等希望对你有所帮助那本次课程的结构呢
00:00:32大概分为四个部分第一部分是项目背景和一些案例的演示第二部分主要是介绍核心框架与思路第三部分是实战案例与心得最后呢是经验复盘与资源推荐
00:00:44那大概的计划就是这样另外呢想跟各位说明的是在整个课程开发过程中啊我提前征集了大家的建议反馈所以我目前对它的定位就是你不需要有很高深的编程知识或者是计算机的能力也能看懂因此我对课程的难度呢
00:01:01适当的进行了降维处理确保没有编程基础的基础小白也能够上手使用还有一些经验的大神呢
00:01:09对您也能有所启发那课程里我推荐的工具基本上也是中国大陆乃至全世界都能够普遍使用的工具不太需要靠魔法来访问这样呢就解决了不好实操落地的问题好那现在呢
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第一部分：项目背景与案例演示
00:01:24 - 00:19:55
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00:01:24 为什么搭建个人AI贾维斯
00:01:24让我们进入第一个板块项目背景和一些快速展示先说下我当初自己为什么要做这么一套个人的AI贾维斯啊我相信很多人跟我当年一样看了第一部钢铁侠之后呢
00:01:37就是大为震撼我至今还记得托尼斯塔克和那个Jarvis对话的场景他只需要说几句话然后贾维斯就能理解他的意图帮他做各种事情比如说帮他查资料啊分析数据啊
00:01:50制造装备啊或者调侃互动等等啊那种感觉真的太棒了所以看完电影之后我当时还在大学呢
00:01:57然后回到宿舍之后自己立马就写了一个小工具跑在我当时自己的宿舍的笔记本电脑上它可以帮我开关程序可以帮我打开网页链接可以关机等等那当时是基于微软的一套语音库啊
00:02:11可以做到声音识别那我的舍友知道我做了这么一个东西之后呢他就故意恶搞使坏老是喜欢趁我打游戏的时候啊控制我电脑关机哼没想到很多年之后呢
00:02:23这个小小的尝试在AI时代又生根发芽了我发现多年来我一直梦寐以求的这个技术的愿望现如今在AI技术的发展过程中啊让个人仅凭着你自身的能力就可以很轻松地实现了
00:02:40另外熟悉我的朋友应该也知道就是这两年我生了娃当了爹那生娃养娃之后呢时间就变得极其宝贵了每天有大量琐碎的事情要处理比如说信息整理啊内容创作啊知识管理啊
00:02:52财务筹划等等那同时呢陪伴孩子陪伴家人的时间也不能少这个是非常重要的
00:02:59那这时候我突然意识到如果我能用AI来提效让AI帮我解决电脑上那些重复性的任务那我就能有更多时间去陪伴孩子陪伴家人
00:03:09那去年的时候其实我就发布过一门课程跟大家分享我如何用AI帮我打造100倍效率的知识萃取系统那这门课程当时收到了非常多的正面的反馈很多人学完之后就反馈说啊
00:03:23他们做出了自己想要的东西然后用出来效果特别棒但是当时这个课程呢也有一个局限性就基于AI在当时的发展呢这门课程它更侧重在知识管理或者说是在你的思维啊意识啊
00:03:38自我成长层面的那具体到创作产出或者说产生可以交付的实际成果以及与外部世界的真实互动创造实打实的价值这些方面呢它是有局限的
00:03:52这也是我现在在这个时间节点上要基于它的基础开发出全新的AI贾维斯的初衷之一我希望呢
00:04:01这个贾维斯能够更多地落实在产出有结果有交付甚至能够直接帮我赚钱的事上这个就是我搭建这套系统的真实的原因那介绍到这里呢
00:04:12 AI贾维斯的定义与核心特征
00:04:12让我们先试着给这个AI贾维斯下一个概念的定义啊贾维斯或者可以叫个人AI基础设施它是2025年到目前2026年之间整个AI开发者社区尤其是极客圈技术圈
00:04:27非常流行的一个概念它指的是个人可以完全掌控长期运行并且能够深度定制的AI基础设施它的终极形态被很多人直接称为是我的贾维斯参考的其实就是刚才说的
00:04:41很经典的钢铁侠这部电影那AI贾维斯它有几个核心特征啊就是它可以持久化运行而且你可以享受完整的主控权以及数据的主权
00:04:53同时你还可以用多智能体和多模型进行协同架构另外它还能实现高度的个性化以及自我进化那如果通俗点来说呢就是你可以把它理解成你自己家里养的
00:05:07一个永远不睡觉只听你话越来越懂你而且还真的能帮你干活的
00:05:12一个超级私人AI助理这件事放在5年前10年前听起来还稍微有点魔幻但是放在今天已经完全实现了
00:05:21那如果你关注AI行业的话你会知道像现在也就是我做课的当下是2026年年初这个时间节点呢有一个新出来的爆火的产品叫OpenClaw俗称小龙虾它其实就是某种意义上的
00:05:35一个个人的贾维斯系统只不过呢它是开源的它不是你自己开发的没有为你进行深度的定制那说到这个小龙虾Openclaw我必须说啊它目前呢
00:05:46有很多的漏洞和安全隐患你如果用过的话你一定知道我在说什么啊它也不太适合小白使用如果你非常有个性或者你有很多独特的需求的话
00:05:56它也不太适合你所以我们再想想为什么你应该搭建一套自己的专属AI基础设施或者AI贾维斯呢
00:06:05那除了很酷炫这个因素之外我认为有如下几点原因第一个就是系统可控而且质量稳定有保证来构建你自己的个人基础设施可以在很大程度上
00:06:18避免过度依赖第三方能保持你的私密性第二点呢就是它的规模是可以扩展的功能是可以定制的
00:06:27那通过自己搭建基础设施随着研究的深入和技术的提升你将有能力对它进行更适合自身需求的规模化的扩展实现某些特定的功能那这些功能呢
00:06:39通常是你个人或者公司在业务深水区所需要的而外部呢第三方由于不了解你的特定需求无法通过提供标准化的工具来帮你实现
00:06:50那不如你自己来做一套第三个很重要的就是呃它还可以帮你构建更长期的护城河通过你持续开发获取这些潜在的经验啊隐性知识以及你人为制造出来这些信息差
00:07:04就能够让你在这个快速发展的AI时代更有个人竞争力并且拥有商业上可以售卖的独家内容所以我的观点是啊AI工具要用但你要知道它在做什么你要时刻保持主动权最好是用上自己亲手搭建的
00:07:19这样呢没有人比你更懂它它也会完全产出最适合你的成果这一切在今天其实已经不是什么科幻故事了你肯定不用我告诉你说如今动动嘴皮子AI就能帮你实现很多以往高级程序员才能做到的事情了
00:07:35所以呢我希望你不要有任何的顾虑不要有担心今天就让我们勇敢的开始人人都可以搞这么一套自己的贾维斯
00:07:45 案例演示：Twitter每日精华总结
00:07:45好那现在呢给大家快速展示一下我这套系统里面都实现了哪些有意思的功能首先我们来看第一个呃这套系统里有一个叫做推特
00:07:56或者就是现在的x.com的每日自动精华总结的功能它会获取我前一天指定的一些有意思的我关注账号的所有推文内容然后自动帮我提炼总结成为一份日报那这样做的好处呢
00:08:10有几个第一个就是省得我一条一条的去看Twitter然后第二个就是它过滤掉了不重要或者比较敏感的内容第三个呢就是节省了我手动筛选排除的过程可以让我更加专注的
00:08:24直接获取精华的信息那基于这套系统呢如果发现了什么我特别感兴趣的内容我才会展开去仔细看大家可以看屏幕上大概就是这么一个效果它还给信息标注了重要性啊
00:08:38优先级等等这是第一个小例子
00:08:43 案例演示：病毒式爆款内容与Newsletter
00:08:43那有了获取Twitter信息的手段呢自然也要有输出爆款文的工具于是我们来看第二个例子我基于个人的人设风格啊
00:08:51以往产出的爆款文案等等让我的贾维斯学习了一整套关于我的知识后续一旦我发现某些选题或者资源特别优质值得介绍给网友的时候
00:09:02我就会让贾维斯基于我以往的语气风格快速的产出一个推特爆款文的提纲甚至草稿那我在此基础上呢
00:09:11稍微加一点手动润色最终把它发出去截止目前我已经用这套方式产出了很多推特或者其他平台的比较爆的文章嗯图里大家可以看一看里面动不动就那种几十万阅读啊
00:09:24几千点赞的很火的文章那如果你关注我的话呢应该知道我现在还主理了一份简体中文世界订阅量最大的有关AI商业化与增长的邮件列表
00:09:36或者叫Newsletter它的网址是3W点增长点AI目前呢全球各大AI公司互联网大厂还有各个行业的头部领导人创始人创业者都在关注它那现在呢
00:09:50我的贾维斯系统就会自动帮我实现一些基本内容的提炼草稿的撰写还有文案的润色以及一键发布到管理后台有了这个工具之后呢我编辑Newsletter的效率更高了
00:10:05当然我也会把它用在很接地气的搞流量的地方那我现在其实也是上海一家连锁书店品牌的合伙人我们书店的创始人和其他合伙人
00:10:15也会自己去做短视频搞流量呃在做短视频的过程中呢需要不停的寻找爆点借鉴市场上同类型的内容然后制作短视频脚本从而方便拍摄为了让内容更自然呢
00:10:29我们会把脚本改的非常的口语化增加更多的网感目前我这套系统的工作流程是这样首先它会每天自动抓取全网的热点接着呢
00:10:40它会结合书店当前的真实运营情况还有出镜的合伙人的个人风格以及语言表述能力还有他真实的经验履历背景等等寻找与热点结合的一个结合点同时还要增加很多网感的风格
00:10:56每天生成10个这样的短视频脚本推送到我们眼前我们现在呢已经基于贾维斯产出的一些脚本拍出了一些视频有些播放量在几千到几万呃听起来可能不是很多吧
00:11:10但是可能对于书店这个本身就相对狭窄的品类来说在行业里还是不错的而且自从开始做短视频之后啊
00:11:18确实有一些同行或者潜在的客户通过私信找上来寻求合作也落地了很多有意思合作项目这对我们是实打实的帮助再看这个啊
00:11:30 案例演示：B站长视频摘要与书店短视频脚本
00:11:30我自己本身呢是一个长视频的重度用户经常看b站和油管那有的时候我看b站喜欢在手机或者平板上去看如果在电脑端
00:11:40要提炼一个长视频的内容让AI帮我总结其实很简单有很多现成的插件或者工具就可以搞定了但是呢在手机上希望用一些工具帮你去做内容的提炼就不太方便了
00:11:54你可能需要在不同的工具之间切来切去啊之类的那针对这个问题呢我直接做了个工具直接在移动端的b站官方APP里就能够实现自动的摘要总结总结的结果呢
00:12:07会通过邮件发送给我那这样的话呢对于那种十几分钟甚至几十分钟的长视频我就不需要从头到尾傻傻的看完了
00:12:15平时刷到之后感兴趣随手对它进行一个操作我就能够在事后进行内容的浏览如果对内容比较感兴趣再去完整的看这个视频大大的节省了时间那具体怎么实现的
00:12:29后面也会给你讲
00:12:31 数据聚合、个人数字资产与自动备份
00:12:31那我还会用它去发现一些新鲜有趣的投资项目以及一些可以增强我的贾维斯本身的AI技能像Polymarket可能有些朋友听说过它是当下全球最火的
00:12:43一个新型的投资市场或者叫所谓的预测市场那对于这种新的品类呢我要保持关注所以我经常会去看看上面有什么有意思的新项目啊
00:12:54和新选题现在呢我会用我的贾维斯每天自动帮我检查一次主要会从以下几个维度啊帮我找找有什么新的投资标的
00:13:04这三个维度是第一每天最热门的投资话题有哪些第二每天有哪些上升趋势最快的项目第三个呢就是挖掘一些热度啊
00:13:16虽然没有那么高但是符合我自己兴趣偏好个人的人设以及眼光口味的一些话题他也会帮我抓取推送过来那这背后的前提呢就是基于贾维斯对我本身的了解了呃类似的
00:13:31看右边这张图我也会从网上去获取一些AI的技能然后他每天呢会推荐一些呃新上线的热门技能我会看一看哪些是我AI用的上的我就让他去学习那至于这个技能的概念的
00:13:46后面我也会讲到是后续我们经常常用的一个工具通过上述这些方式呢让我变得更加讨巧了不用自己总是去开发新的技能或者每天去盯着市场而是专注借鉴参考别人已经筛选出来的
00:14:03有意义的有价值的或者说已经很有共识的内容和功能让我的AI自动帮我实现它当然很多功能你会发现都是基于AI对我的了解那AI怎么去了解我呢我做了一些设置啊
00:14:18后面会展开详细讲这里先简单提一下那我的贾维斯首先他会不断的学习我在网络上公开的一些新的行为新的动态
00:14:29比如说我在b站上看了个视频点了个赞他会记下来那事后通过这个视频对我进行一些分析比如说我在豆瓣上
00:14:38会标记一些我想看或者看过的书籍或者影视作品我的贾维斯也会把这些数据给下载下来再比如说我会在一些社交网络
00:14:47像极客上发一些新的动态新的感悟那这些呢贾维斯也会去学习那既然这个系统是我自己开发的所以除了这些公开的网上别人也能看到信息之外一些私下的
00:15:00我不公开的东西贾维斯也能够去学习到比如说我写的一些Flomo里面最新的笔记那些呢都是我一些不能对外公开的啊有隐私的
00:15:12或者有商业机密的一些内容再比如说我跟其他AI工具的聊天记录像是豆包啊像是ChatGPT啊之类的
00:15:19那我的贾维斯也会把它们学习下来这样呢就能够把我在外面的数据全部都收拢到自己手上而不是白白地贡献给其他平台自己却捞不到好处那这一点很重要
00:15:32就是你一定要把你的一切数据聚拢下来然后为己所用你看啊我做了这么多工具做了这么多技能那这些呢
00:15:41其实都可以算是非常宝贵的个人数字资产那万一要是哪天电脑挂了当机了网线被拔了或者被人删库跑路了那遇到奇奇怪怪的情况导致数据丢失那个损失肯定是非常惨重的
00:15:57所以呢我这套贾维斯系统还有一个很重要的功能就是它会每天自动帮我备份一切我认为重要的数字资产那备份内容包括但不限于我这套贾维斯系统它本身的啊
00:16:11源代码呀产出的数据啊技能等等还有我自己多年积攒的笔记啊呃还有一些产品的规划啊
00:16:19再包括基于贾维斯系统自动帮我整理提炼的各种SOP和规则文件这些都算是很重要的数据资产那为了确保万无一失呢
00:16:30我的数据会同步保存到很多位置比如说我会在本地保存到一个互联网的硬盘上我也会备份到我的icloud空间里去呃我还会备份到我电脑连接的一个固态的硬盘外置的
00:16:47以及我还会把它上传到我家用的私有云也就是NAS上这样一来的话呢同一个文件至少会有4个甚至5个不同地方的备份那有了这些多重备份之后呢
00:17:01我就会非常安心而且这些都不需要我来打点AI自动每天晚上都会帮我搞定了那对于一些特别敏感的数据啊比如说像记录了个人私钥啊密码或者各种TOKEN的信息啊这些我肯定不会上传到云端的
00:17:17只会保存在我电脑本地和家庭的NAS里那带大家快速的看了几个这里面我折腾出来的花样和各种妙妙小工具之后呢因为时间关系
00:17:29我再给你看最后一个
00:17:31 案例演示：AI辅助课程创建
00:17:31就是你现在看到的这套课程其实也是我在AI贾维斯的辅助下所创建的那其实去年做完一套课程之后我感觉整个过程是非常痛苦的
00:17:44那那个时候AI助手的发展还处于当时的早期很多环节还需要我手动来实现或者说借助多个工具来回跳转那现在有了我自己打造的这套AI贾维斯呢一切都轻松多了
00:17:58大家看屏幕上这个功能啊就是我做的一个课程内容的提案系统那贾维斯他会不断地给我推送呃每天大量涌现的AI优质内容并且帮我来评审哪些内容适合注入我的课纲或者说扩展我的课纲还有哪些内容呢
00:18:18可以直接成为这门课程当中的案例或者素材或者口播稿的一部分来源那我也会对它进行一些批注和要求等我手动编辑完这些批注之后呢
00:18:31贾维斯就会自动根据我的批注生成对应的稿子稍后我只要审阅一下这些稿子那觉得能用我就把它用到我这门课的课程里如果觉得太牵强啊
00:18:42或者说会模糊这门课的主线任务会模糊课程主题那我就会将它舍弃于是今年做课我感觉比去年爽太多了效率也提升很多那给大家看一张图啊这个呢
00:18:58就是我在做这门课程时候的实拍以往做课程的时候我要苦哈哈的对着电脑呃这次在贾维斯的帮助下我完全不同了我趁着天气好的时候呢
00:19:10到上海前滩的江边找了一家星巴克坐下来然后打开手机就直接审批贾维斯自动推送给我的内容我只要一边喝着咖啡一边勾选我所认为的
00:19:22值得入选这门课的一些相关的题案他就会在我家的电脑里帮我完成并且呢因为内容在不断增加他还会重新帮我去评估最新的一些课程逻辑包括时间分配是否合理啊包括重点是否明确突出啊
00:19:39包括是否有干扰到我的主线或者有什么不重要的内容要舍弃等等那确实帮我省了很多力气我想这个可能就是打造贾维斯这套系统所真实的意义吧好的那第一part先讲到这里后面还有哪些具体案例呢
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第二部分：核心框架 - 五层金字塔概览
00:19:55 - 00:25:41
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00:19:55 五层金字塔结构介绍
00:19:55我会为大家展开好的那现在我们来到整个课程的第二部分就是对于核心框架的搭建一个良好的架构呢有助于清晰的开发以及迭代还有后续的升级维护那我把我现在贾维斯整体的设计呢
00:20:14归纳成了一个叫做五层金字塔结构你可以从屏幕上看到啊包括最底层是工具层然后挨个往上分别是数据层能力层场景层和回顾层那这个架构设计有三个关键的理念
00:20:31 架构设计的三个关键理念
00:20:31第一个就是从下往上搭建但是从上往下使用什么意思呢就是你先搭建比较底层的一些基础工具和一些数据结构然后慢慢往上搭建场景和能力但是使用的时候呢是从上往下使用的
00:20:47就是你在最上层让系统不断的通过回顾变得聪明基于这种更聪明的系统之后呢日后使用过程中触发一个具体的使用场景或者说当某一个功能被激活的时候
00:21:00它就会自动调用下面所有的能力数据还有工具来帮你服务那第二个理念就是每一层都希望可以独立优化那你优化工具层的时候不影响你的数据层而你优化能力层的时候呢
00:21:16也不影响它的场景层这样维护起来就会很方便第三个呢就是层与层之间要松耦合什么意思就是各层之间啊
00:21:26通过标准接口或者说一个唯一的调用路径来进行连接而不是硬绑定的那某一天如果你想换一个工具的时候呢
00:21:35只需要稍微改改这一层那其他层都不受到影响那光听到这些你是不是已经开始觉得有点复杂了怎么怎么还没开始做呢
00:21:45就有这么多层会不会搞起来很麻烦那我保证你可以完全不用担心
00:21:51 五层结构快速概览
00:21:51原因有两点第一点就是上述这些层级结构呢其实也不是我从一开始就自己规划好的而是在逐渐开发的过程中由于实际需要而慢慢自动长出来的我只是让AI帮我做了一些提炼和整理它就慢慢帮我总结出了
00:22:10这样一个清晰的层级并且以后去照着它执行第二个呢就是当你已经知道这样做效果很好之后你可以在项目开始的时候
00:22:20就给AI设计好一些基础的指导纲领让他在后续开发的过程中遵循我的这种层级架构的设计那之后的事情让AI自动来搞定就可以了
00:22:31你不需要老是去督促他提醒他他自己就会尽量按照我给你的这个架构来设计这套系统好那我来快速讲一下这5层大概是什么意思啊至于具体的展开呢
00:22:44后面会为你详细讲解那第一层叫做工具层主要就是你日常要用到的开发工具和执行工具那最核心的就是类似像cloud code或者腾讯的code body
00:22:57或者一个开源工具叫open code这样的开发工具这将是你搭建整个系统的基础那就像造房子的时候你需要一整套的机械设备比如说挖掘机啊
00:23:08吊车啊搅拌机等等他们就是你最基础的开发工具那往上走L2叫做数据层包括了大量的记载了具体知识的文本数据还有一些执行脚本和复盘文件那我主要呢
00:23:23是用obsidian这样一个笔记工具来进行管理和手动的维护它除了有我这么多年的笔记之外呢也有我为大猿模型创建的一些context就是上下文和知识库其中包括了个人的画像啊
00:23:39写作风格历史素材还有些项目文档等等那这些呢都是AI更深度理解你的关键如果没有这层的话呢
00:23:48AI就是一个通用助手但是有了这层之后AI就是你的私人助手再往上是能力层包括各种帮你实现具体功能的脚本技能等等那这些能力彼此之间呢
00:24:02可以复用可以组合可以先后衔接再往上是场景层在不同的场景和触发条件下会有各种各样的玩法来帮你实现你的需求比如说呢
00:24:14我自己平时就有40多个自动化的任务可以帮我大量的减少在电脑前干活的时间那每个任务呢
00:24:22对应一个具体的场景比如说就是AI点赞会自动喂给我的贾维斯或者有了我感兴趣的视频贾维斯会帮我提炼字幕和摘要等等那他们大多数啊都是定时自动执行或自动触发的
00:24:38不需要我操心少部分呢会比较复杂是需要我对着电脑或者我对着各种智能硬件来实现的最上面呢
00:24:46是定期复盘的机制也就是回顾层那我做了一些系统设置和工具发现系统里哪里有问题的时候呢
00:24:54他就会去优化工作流让系统越来越聪明以及不要这么臃肿这里包括但不限于让AI自动总结他今天一天做的事情比如说踩了哪些坑
00:25:06以及我是如何通过修改建议让他自动把这些坑转变成经验和s o p的包括我还会让AI去学习我对一些文件的标注或者我主动筛选过以及剔除掉的内容通过分析这其中的一些差异点呢
00:25:25AI就会自动归纳总结到底什么是我喜欢的什么是我看不上的那以上这些呢就是对这个5层金字塔架构的一个最基本的讲解那接下来呢
00:25:36我就会一层一层地展开并且带着你去一步一步地搭建
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L1 工具层：CLI开发工具
00:25:42 - 00:44:22
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00:25:42 核心开发工具推荐
00:25:42好首先我们来看最底层也就是L1的工具层那这里介绍的呢
00:25:47就是本次最核心的开发工具也是你今后每天需要接触和深度使用的工具我其实最推荐的就是cloud code你可能已经听说过了但是呢根据不同观众的不同情况我这里也给了其他几个替代选项大家可以看一下屏幕上的
00:26:05先了解一下稍后呢我会给出对比和建议那这三个工具除了刚才的cloud code以外还有腾讯出的code body code还有一个开源工具叫open code那它们呢
00:26:19都是跑在命令行里的开发工具或者叫CLI啊或者念CLE都可以那我这里先插播一个概念啊
00:26:28 CLI与GUI的概念对比
00:26:28什么是CLI跟它对应的一个概念GUI又是什么呢呃先说GUI这个就是我们平时最常见的最传统的图形界面那一般的同学在电脑上操作的时候啊
00:26:41用那个鼠标在屏幕上点来点去操作各种软件这个呢就属于图形界面也就是GUI的范畴而我这次推荐的这些开发工具呢都是在电脑的命令行里面使用的一些开发工具一般来说呢
00:26:56我们会用c l i这三个字母也就是CLI来代替这样的工具作为简称这里的c li三个字母其实就是command line interface
00:27:07也就是命令行界面的英文缩写那现在屏幕上出现的这两张图呃都是Astropy公司出的两款工具您可以先看左边这个它叫做cloud coworker它用的其实就是图形界面
00:27:22我们可以看到有输入框然后有可以点击的按钮在使用它的时候呢你可以将文件拖拽到这个界面里或者鼠标点来点去键盘敲来敲去你效率越高其实你的手部动作越多啊
00:27:37很像那个打游戏里面的微操或者APM很高的那种电竞玩家那别人看来你很牛但是你自己会很累右边这个呢就是cloud code这也是Asrock公司出的同一款工具其实它能实现的功能跟左边是一样的
00:27:55甚至更多但不同的是你可以一边喝咖啡一边让它帮你自动的解决很多的问题而且它支持多个窗口同时运行就像你同时雇了很多个员工
00:28:07在帮你做操作因此呢这本质上就是同一套功能两个不同的皮肤而已只不过左边可能更适合普通大众那右边呢更适合极客以及那些有追求的想要提升效率的专业型玩家啊
00:28:22比如说这次学了这门课程的你那为什么我很推崇CLI而让你舍弃GUI呢我觉得GUI工具啊它有些致命的局限性第一个就是它需要你点击式的交互需要你人工介入啊
00:28:39你需要盯着屏幕鼠标点来点去它不能自动化并且一次呢只能控制一个界面元素你的鼠标键盘就被占据了你很难同时操作电脑上的多个对象第二个呢
00:28:51就是GUI工具它一般来说比较难批量处理你要生成100张图片的话你可能要点100次除非你的工具本身就支持批量操作或者一些红的命令
00:29:03或者有外挂插件否则的话还是需要你手动一点点来实现第三呢就是GUI工具它难以与其他工具集成那很多GUI工具
00:29:13它是孤岛数据很难进去那好不容易数据存进去之后呢又不让你好好地取出来把你牢牢地绑死在它的生态里第四点就是GUI工具啊
00:29:24每次操作可能都需要重新配置或者重新加载你上次操作记录不一定会被存下来你下次还得重新操作一次那与之相对的呢我推荐给你的CLI工具完全不一样它是可编程的然后可自动化的
00:29:41所以你可以把操作写成脚本反复的自动执行你还可以与其他工具进行无缝的集成通过特有的管道命令或者接口把不同的工具串接起来同时一次配置还能够永久使用也就是你把脚本写好之后以后直接运行就可以了
00:30:00那我给你举一个具体的例子啊像用传统GUI方式你需要打开一个AI工具在浏览器里比如说midjourney啊或者集梦啊
00:30:11或者Google Notebook l m这样的网站然后在里面找到输入框输入提示词等待系统帮你生成然后你还要点击下载生成的内容这过程呢
00:30:22每次都要重复那重复多了之后你可能要盯着屏幕操作个一两个小时但是类似的操作我们用CL方式的话呢
00:30:31你可能只要写一个Python脚本然后二三十行代码它就能批量帮你生成100张图片自动地保存到你指定的目录那你只需要一次运行脚本然后去喝咖啡等个10分钟就可以了
00:30:44这个呢就是CLI和GUI的区别那说到这里你会不会担心哎呀我不会编程怎么办呢其实现在有AI可以帮你写脚本了你只需要去提需求然后指挥以及发现问题了
00:30:58让他帮你改对就行了你不需要从0开始学编程你只需要学会用AI帮你解决问题帮你搞定就行了所以我当前的整个系统呢都是基于CLI工具去搭建的这里稍微再引申一小下就是如果你选择CLI工具的话呢
00:31:16还可以解锁一个高级玩法就是你可以很方便的在任何地方用一台移动终端设备比如说手机或者平板电脑直接远程登录到你的电脑上实现异地操作比如说春节了你回老家了
00:31:30或者在度假景区的时候你可以远程操控家里的贾维斯帮你干活再比如说你赖床不想起床了
00:31:38那你躺在床上突然想到哎呀我要在电脑上做点什么的时候你只需要掏出手机就可以在卧室里操控你家书房里的电脑那我经常就是这么干的用命令行界面呢
00:31:50其实比用图形界面呃里面常用可能什么远程桌面这种功能啊用命令行可能更快然后更省流量并且你不需要额外的配置鼠标键盘之类的东西直接用手机上的软键盘就可以操作了
00:32:06这属于比较高级的玩法呢需要一点点的技术设置所以在这门课里呢我不会展开只是给大家做一个引申如果你非常感兴趣的话在学完我的这个课程之后呢
00:32:17可以自己上网搜一搜cloud code或者cold body或者open code然后在后面输入SSH网上就会有大量现成的教程你可以对照这些图文或者视频自己去搞定这些配置
00:32:33好在花了一些篇幅说服你为什么应该使用CLI工具之后呢
00:32:39 三款工具对比与选择建议
00:32:39现在来正式聊聊我前面讲过的三款工具然后对它们各自特性做一个对比总结帮你选出最适合你的一款首先第一个就是cloudcode这个大名远扬它是美国顶尖的AI公司Astropy开发的
00:32:55可以被看作是AI编程助手里的最高端的产品那它最大优势呢就是它背后有一个强大的AI模型也就是Astropy自家的cloud模型这意味着它拥有目前市面上最顶尖的智能水平能够理解非常复杂的编程任务啊
00:33:13当然你有办法去替换使用自己指定的模型只不过要花点功夫啊那这种强大的能力呢也决定了它的价格是比较贵的cloudcode目前是没有免费版本的基础的订阅计划每月需要17美元那最高Max的版本呢
00:33:31每月需要200美元所以他的目标用户啊非常明确就是那些预算充足追求极致效率的大型企业和专业开发团队或者专业人员
00:33:43那对比下来我们看第二个产品cold body code它来自中国的科技公司腾讯那与cloud code不同的是cold body它的市场定位非常清晰就是想要主打一个高性价比它的价格呢
00:33:58相对前者来说比较亲民专业版每月差不多是10美元左右啊并且提供免费的试用期可以让用户先体验再决定它使用的AI模型是腾讯自研的大模型在处理中文和理解中国本土的开发需求方面呢是有一定优势的
00:34:16很多工具也是开箱即用并且帮你配置好了不需要你再额外前期做很多的准备工作那但是目前呢没办法替换它核心的模型你就只能用腾讯提供给你的
00:34:30code body它有一个特色就是它试图覆盖软件开发的全流程比如它可以帮助开发者将设计图直接转换成代码这个呢
00:34:39就大大缩短了从设计到开发的时间对于很多追求快速迭代的中小型团队和创业公司来说这是一个非常有吸引力的功能那最后我们来看第三个产品就是open code
00:34:52它非常特别因为它不是一个商业产品而是一个开源项目由全球的开发者社区共同维护它最大的特点呢有两个第一个就是免费啊第二个就是灵活那所谓灵活呢
00:35:07是指它不像前面两个工具那样绑定了某个指定的AI模型你可以把open code看作是一个开放的平台它可以接入市面上几乎所有主流的AI模型比如说open AI的GPT啊
00:35:21谷歌的Gemini等等如果你已经订阅过这些服务了那就可以直接在open code里使用而无需额外付费你甚至可以在自己的电脑上跑一个本地的模型来保证你数据的绝对隐私当然免费和灵活呢
00:35:37也就意味着它需要自己用户啊做一些手动的配置稍微折腾一下有一些学习的门槛所以呢它更适合那些喜欢探索的
00:35:47愿意自定义工具的个人开发者学生极客等等还有就是对数据有严格隐私保护的用户所以啊
00:35:55大家在这里可以根据自己的实际情况判断一下你比较适合哪一些我的一句话建议就是如果你能够很顺畅的
00:36:03没有障碍的使用cloud code那它绝对是首选那如果你身在中国大陆又不太喜欢折腾愿意花点小钱让大公司帮你摆平很多麻烦的细节那你就用腾讯的code body花钱就行了
00:36:17剩下都比较方便那如果你比较囊中羞涩或者你很擅长折腾技术底子也不错那你可以试试open code那上面这3个工具呢大家可以自己从官网上去获取啊
00:36:30官网上有非常明确的下载或者本地安装的方式你照着做就可以了一般来说安装过程不会特别的复杂当然最终不管你选哪一款今天我所介绍的这些经验技巧啊还有一些功能构成呢
00:36:47这三款都是通用的你可以放心大胆的去使用他们当中任何一个那我的贾维斯系统呢
00:36:54前期开发主要是靠腾讯的code body因为我想尽快的实现我脑中想要的功能尽快的完成开发任务本身而不是折腾这些开发工具等到后期我的系统慢慢稍微成型比较稳定了之后呢
00:37:09我现在已经慢慢地迁移到cloud code上面我也愿意花点时间去折腾和打磨cloud code本身了并且呢把code body的一些配置呢也直接无缝地迁移了过来
00:37:21 安装演示与基础命令教学
00:37:21好下面我给大家演示一下获取和安装code body啊嗯其实对于cloud code或者open code来说功能是类似的那cold body呢
00:37:32我们访问官网会发现它同时提供了中文版和国际版那一般当你访问的时候它会自动地切换成你所在的地理位置相对应的版本你只需要正常地下载和使用就行了
00:37:44不需要太多其他的手段来保持这种网络的访问这也是我推荐它的原因大家可以在它的官网3W点code body点AI找到这款产品的获取方式那怎么获取呢其实也很简单啊
00:38:01就是网上有一个CLI的链接点击之后页面上就会专门来教你怎么在命令行中使用比如说n p m什么什么什么啊当你在命令行输入之后呢系统就会开始帮你安装到命令行里了你只要稍微等待就可以了
00:38:17下面请看我的实机演示好大家看呢现在我就在code body的官网首页了啊做的非常精致非常可爱这里还有一个忍者机械小猫
00:38:28呃点击这里的CLI这个链接这里你就会看到它给你提供的一个命令我们只需要复制它好现在我们来到命令行那我现在用的是Mac的电脑
00:38:41你只需要直接在这里粘贴刚才复制过来的这个指令然后点击回车你看它现在就会开始自动地运行帮你进行安装你只需要在这边静静地等待就行了你看这里正在转那么稍加等待之后呢
00:39:01code body就已经装在你电脑上了中间几乎不需要太费力气就是这么简单那我电脑上已经提前安装好了这里我假设你已经安装好了接下来呢
00:39:12就是正式介绍一下怎么使用这样的工具那对于Mac用户来说呢启动code body会比较简单一点你可以直接使用系统自带的终端这个程序点击之后就会进入命令行界面那如果你是一个Windows用户呢
00:39:29你需要使用系统自带的一个工具叫做WSL也就是Windows subsystem for Linux也就是Windows的Linux子系统来启动它的命令行工具如果不太熟悉的话你可以简单的搜索一下
00:39:43或者问一下AI这也是比较常用的功能那我会对着时机进行演示让大家看看我是怎么操作的好那当你来到了命令行终端之后呢
00:39:54很多人感觉就是那种黑客帝国一样黑压压的底色然后上面一些绿色光标那这里呢我个人喜欢用白底黑字啊所以这个是我自己设置的
00:40:04没有任何区别仅凭个人爱好那你可能一脸懵来到这里接下来我要干什么呢这个时候我需要你本次记住为数不多的几个概念就登场了
00:40:16如果你之前对于命令行完全没有了解的话只需要记住下面这3+1个命令就可以了之所以说是3+1个命令呢因为最后一个命令啊其实就是你工具的名称所以我们其实只要记住前三个是哪三个命令呢
00:40:32分别是LSPWD和CD这就够了首先l s它是list的简写也就是列出来它可以让你系统帮你列出当前所在文件夹的一些呃
00:40:47文件名称比如说在当前界面里我输入LS回车哎你可以看到呃目前我所在的这个文件夹下的文件全部被列出来了第二个你需要知道的命令呢
00:41:03叫做PWD也就是present working directory也就是当前工作目录的意思啊不要以为它是什么password的简写啊它跟密码没有什么关系就是PWD当你输入这个命令之后呢
00:41:18欸你可以看到系统就会告诉你你正处在哪个目录里那在这个目录下就是你接下来要操作的目录好第三个命令叫做CD也就是change directory
00:41:33也就是更换文件夹当你输入这个命令接一个空格之后后面再跟一个当前文件夹下的子文件夹的名称那么现在你已经来到了子文件夹在这个例子里呢
00:41:50就是my AI这个文件夹来我们再用p w d来看一看你是不是已经从前面的这个x Dash的文件夹来到了my AI文件夹所以后续你用code body做的很多操作
00:42:04其实就是在操作这个文件夹好这三个指令你学会了之后你就知道了怎么在命令行里找到一个你想操作的文件夹然后用code Ali来实现它这个时候呢
00:42:18我们只需要输入cloud或者open code或者code body回车稍微等待一下我们就会正式进入你正在使用的这个产品界面了你看它是非常可爱的
00:42:30有一个像是一个毛茸茸的卡通形象哎我们把它缩小一点让屏幕更大一点你可以看到大概就变成这个样子这里会显示一些你最近的一些动态一些需求还有一些系统的状态信息等等那这个就是它的主界面了
00:42:49你后续的所有的魔幻的旅程就是从这个界面开始的那你可以试着对它输入一些命令比如说哎上海浦东明天天气怎么样回车等待一下
00:43:04那么它就开始自动帮你去联网进行思考和执行稍微等待一下之后呢它的结果就会在这里呈现了来我们来看一下如果太慢的话我会在这个视频稍微做点加速啊
00:43:21哦出来了还算是比较快你看这是我在录制的当天的一些情报大家可以看一下是真实准确的不是幻想出来的
00:43:32没有任何幻觉嗯我们再试一个吧今天有什么热门AI新闻帮我列举3条标题即可来我们来看看它会给我返回什么我也很好奇啊
00:43:48因为我今天一天都在忙着这个课程的录制我还没有关注行业直接让他来告诉我好了看看哦出来了啊
00:44:00啊他把今天当啊对今天确实是2月15号明天是2月16没错那微软CEO宣布什么什么什么程序员不允许写代码
00:44:11谷歌Gmail遭针流攻击你看确实是最新的新闻很有意思所以你的底层的工具层到这里也就搞定了这就是你今后开发的主战场
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L2 数据层：Obsidian与个人上下文
00:44:25 - 00:55:36
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00:44:25 数据层的重要性与Obsidian推荐
00:44:25好现在呢让我们来讲第二层的数据层这层呢非常重要为什么呢因为你的一切在电脑上的处理啊本质上都是在处理数据而有了某些特定的数据之后呢
00:44:37还可以让AI更好的了解你帮助你那以往你用ChatGPT它是一个通用助手它一般不知道你是谁不知道你的写作风格不知道你之前做了什么
00:44:48除非你用的很深入给它很多信息但是如果你给AI构建一个上下文直接提前告诉他你的背景你的风格你的历史的一些素材或者一些履历的话呢
00:45:01他就会变成你的私人助手未来不需要你给太多的提示词他就能够get到你想要的并且为你生成最个性化的输出内容那数据层的工具这么多年呢
00:45:13我还是推荐使用obsidian这个笔记工具为什么选它呢首先第一个就是它本地优先所有的数据都存在你的硬盘上可以说永不丢失永远可以访问
00:45:25当然你也可以花钱买它官方的同步工具这样就可以在多个平台上进行同步了第二个就是它用的是Markdown格式这个格式呢对AI非常的友好啊可以算是一种纯文本格式了吧
00:45:40而且AI可以直接读写不需要很多复杂的解析而且纯文本有个好处就是十年之后你依然能够打开不像是某些专有的格式啊依赖某些特定的工具一旦那些工具的公司倒闭了那这个文件可能就打不开了
00:45:57所以呢我把往年的很多Evernote包括notion的笔记都直接转换成了Markdown格式保存到了OBC点上第三个呢
00:46:06就是它支持双向链接可以实现知识的网络化你可以把一些零散的笔记连成一张知识网络当然它还有一些其他优势啊
00:46:15比如说支持丰富的插件比如说可以提供很强大的用户社区支持等等那这些呢就等着你自己来探索了那关于obsidian的相关知识呢
00:46:27你可以参考我去年的课程讲的也是非常的完善一个多小时那之所以推荐obsidian呢
00:46:34还有另一个优势就是它可以通过插件直接在内部运行一个cloud code这个与我们前面推荐的产品算是有一个天然的整合那更酷的就是
00:46:45在我制作这门课程的时候OBC点官方刚刚发布了一个新的功能就是说它自己也提供了CLI版这意味着在命令行里面你也可以操作OBC点了
00:46:57从而有办法实现更多酷炫的自动化玩法还有脚本之间的衔接那通过它推出这个功能也可以看得出来啊
00:47:04就是CLI这个东西肯定不是我个人推崇不是我个人偏好而是像obstacle这样有着全球广泛的资深用户专家用户极客用户的产品他也看到了其中巨大的市场需求也因为这个需求呢
00:47:20趋势呢更加看重这个方向了才把它开发出来了你看没想到吧一个套娃可以正着套反着套啊很有意思那下面呢
00:47:30 Obsidian目录结构实机演示
00:47:30我就给大家实际的展示一下我当前obsidian的一些目录还有它的层级结构的设计好的那现在这个屏幕上呢就是我这个陆客的这台电脑上的
00:47:43obsidian客户端那大家可以看它有这些不同的目录和文件结构首先第一个AI info那这个呢
00:47:52就是用来存放这整套AI贾维斯相关的一些常用的配置稍后我会给大家看一看里面有什么然后business我会存放一些呃当前在折腾的
00:48:02一些商业项目相关的内容然后q box文件夹其实是主要用来存入我在外部导入的一些内容的我用的一个工具叫q box我把它存在这里那research会放我正在研究的一些方向那这里呢
00:48:18有一些演示的研究资料那tasks这里呢定义了一些需要我的贾维斯帮我完成的任务一旦完成之后他就会把结果同步到这个目录里
00:48:29我会定期去清空比如说我最近让他帮我整理我的VIP圈子里成员能够提供的一些贡献以及需要共享的价值好再往下这个叫worthy reads这里面呢
00:48:42就是主要放了一些可能近期我觉得我需要去研究需要去阅读的一些内容再往下这个writingswritings里面主要存放一些我近期写作需要的素材
00:48:55还有一些工作流比如说目标读者的画像比如说我最近抓到的一些热点还有系统自动帮我生成的一些选题之类的然后再往下这个x Dash点GitHub点l
00:49:06主要就是我个人的博客的网址它现在跑在GitHub上用的是GitHub Pages这个服务啊最后这还有一个增长点AI就是现在我Newsletter的一个生产力工具那在去年的那个课程里有提到它现在是帮我半自动的
00:49:25进行相关的草稿产出和我保存最终成品的地方那除此之外呢外面暂时还有两个零散的独立文件第一个文件是一个以当前日期命名的文件
00:49:37可以叫做日历那我会手动在里面写一些心得感悟当然它也会帮我抓取这一天我在网上发布的动态或者留下的痕迹像这个呢
00:49:47就是我今天给一个搞笑视频点了个赞那它就会把这个视频信息抓下来后续我的AI可以通过它来了解我更加懂我还有这里呢会有一个to do的功能这个也是我创建的
00:50:00一个比较神奇的文件一旦我在这里面增加某一个内容比如说帮我调研什么什么什么那接下来我的贾维斯会定期的去检查这个文件一旦发现这个文件里有新增的to do
00:50:14之后呢它就会帮我执行执行完之后就会在这个down里输出一个啊这个任务已经执行完成了然后我要去哪里检查这个任务最终的成品这个就是我之前的一些演示的任务好那下面呢
00:50:31给大家重点看一下第一个
00:50:33 AI上下文配置详解（LLM Context）
00:50:33这个AI info这个目录这是一个很重要的存放配置的地方我存放了让AI更了解我的内容俗称上下文其中第一个子文件夹叫l l m context就是大语言模型的上下文点开之后呢
00:50:48这里面结构是这样子每个目录会有不同作用第一个叫做basic RULES这里面呢
00:50:56会存放一些我希望贾维斯记住的最基础的信息比如说一些常用的配置或者我要求他指定我用自己的API呃除此之外呢
00:51:06我还会记录一些最基本的经验教训像是这个配置说明大家可以看一下它有一些基本的呃一些规划然后我希望它记住什么然后不包含什么都会在这里有体现然后再包括这个写作风格指南吧
00:51:24它会根据我以往的一些写作风格总结出一些我期望AI自动帮我写文章时候生成的一些稿子的方向大概是这样好第二个叫做Dynamic activities
00:51:40这个呢就是我会不停地在网上更新最新的动作之后呢它会把我的这些动态抓下来然后变成我的风格我的人设的一个记录比如说这个consumed里它会把我最近看过的什么视频然后在网上的一些推荐啊
00:52:05或者打分给记录下来那当他发现我力荐了某一个呃美剧的时候他会知道我可能喜欢这类美剧那么他对我的这个人的了解会更深入一些然后这里这个diary会存放我这么多年的一些日记啊
00:52:22通过日记他也会了解我的真实的所思所想这里有个豆包聊天记录的历史会存放我跟豆包交流沟通抓下来的一些对话记录那这个就不给大家打开演示了可能有一些比较私人的东西再往下OK r里呢
00:52:39会记录我这么多年的一些o OK r呀计划呀反思之类的呃以及完成情况这个也交给啊AI去学习了
00:52:48然后这还有s o p你看会我会在生活的很多层面记录一些个人的SOP有的比较靠谱有些很扯淡但是我都会记下来好这个呢
00:53:01就算是对于我的一些个人动态的一些记录然后再往下有个叫my flavor的那这个东西呢就是用来让AI学习我的各种兴趣偏好的啊
00:53:13像一些数据的标注我希望AI哪些多去记录哪些我可能比较没有感觉那这些的话啊像像一些应届生的就业困境啊或者说一些鸡汤之类的可能我就不太感兴趣然后再往下这里呢
00:53:29会有一个我的投资原则这么一个文件夹那这个东西其实是这么多年我的一些投资心得经验我会存放在一些Evernote里后来我现在迁移到呃OBC店之后呢我让cloud code和cold body帮我把以往的一些经验直接总结了
00:53:51你看他会帮我分门别类我的笔记里都记了哪些东西然后帮我整理成一个像自己的小册子一样变成了一个原则性的总结那后续我再用AI
00:54:05帮我做交易相关的东西的时候它就会在里面查询我的交易原则那避免说AI帮我盲目的做投资好再往下呢会给AI一些我的写作风格的参考按照不同的渠道我会给他我在不同渠道里面比较优质的
00:54:23或者比较爆的一些文案内容然后如果按用途的话呢我也会给他看像给各种东西写推荐语啊或者说我的一些日记的风格都会对他进行一个归纳和相关的参考然后接下来还有一个叫personal profile的
00:54:42这样一个文件夹这里面的是对于我个人人设身份背景的一些提炼总结然后为给AI那它是怎么来的呢
00:54:52是嗯你熟悉我的话会知道我这些年做了很多视频和博客呃他们的信息量都很大我直接将将这些视频和博客的内容丢给AI然后让AI帮我去
00:55:05根据我以往输出的内容去提炼他对我的认知和总结然后会生成这些人设文件我直接丢给了AI那以上这些呢就是我为给贾维斯的一些有关个人的
00:55:18上下文希望他能够更懂我那接下来在这个AI info的基建文件夹下面还有一个叫skill的文件夹它记录的呢
00:55:27就是我训练大模型帮我设计的一些工作流那这里可以展示一些演示的skills那什么是skill工作流呢
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L3 能力层：Skill技能与工作流
00:55:36 - 01:06:56
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00:55:36 什么是Skill及其优势
00:55:36那么接下来正好就进入了金字塔层级的第三层也就是能力层好现在我们来讲能力层那什么是能力或者skill呢要说到技能这个关键词啊最近很火对吧
00:55:51呃除了它在最近的这个喜剧节目里爆火出圈之外其实在AI界最近有很多产品也陆续推出了skill这样一个新的功能那skill可以理解成一个可复用的标准化的工作流它可以在你的命令行开发工具里啊
00:56:08只输入一个单词就开始自动欢快地帮你跑起来提前定义好的一个动作它可以解决一个具体的问题而且可以组合可以扩展那为什么要用skill而不是用传统的提示词或者prompt呢
00:56:22那很多人用AI其实就是去复制粘贴提示词但是这里有个问题就是每次都需要重新输入但是用技能skill就不一样了你配置一次之后呢
00:56:33以后可以反复的调用而且skill它可以包括代码可以调用工具可以读取上下文也自带了提示词它比简单的单纯的提示词要强大很多
00:56:46那你可以把skill理解成是会自己执行的一个工作效率手册以前你要记住一堆的操作步骤但是现在呢
00:56:55你只需要调用一个skill它就会自动地帮你完成所有的步骤在cloud code或者cold body或者open code里面创建一个skill其实很简单你只需要跟他说请帮我创建一个skill
00:57:09它的作用是什么什么什么它的名称是什么什么就可以了
00:57:13比如说你希望一个skill它的名称是ABC那么你在code body里只需要输入斜杠ABC就可以开始启用这个技能那么单说有点抽象我再给大家做一个实际演示用我现在做的一个命令
00:57:29那我做了一个比较简单的skill很适合作为Demo这个技能的名字呢
00:57:35 ORG整理命令实机演示
00:57:35叫做ORG ORG那它是organize的简写也就是去帮我组织一下帮我整理一下帮我梳理一下因为我是一个INT界我很喜欢有组织的东西其实我一开始准备给它起名叫clear的
00:57:50但是我发现很多系统自带了一个命令叫clean容易搞混所以想了一下之后我还是定了这么一个比较短的名字就是ORG那这个ORG命令的主要功能呢
00:58:02就是帮我清理当前工作目录下的一些垃圾文件临时缓存以及没有被关掉的一些系统孤儿进程那除了做这些清理工作之外呢
00:58:13他也会做一些自动化的经验总结和流程复盘那我对他提的要求就是每次我运行这个ORG命令的时候他就得把今天跟我交互过程中修复的问题
00:58:25提出的bug还有我给的改进建议等等都做一些经验总结然后输出出来保存成一个文件然后自己不断的去学习它
00:58:35我们先启用这个命令让它先跑着好这个系统开始自动运作起来了它会将这段时间来的一些问题啊
00:58:44解决方案等等变成一个个具象的文件或者你可以理解成是经验包所以呢这相当于是你用的越多总结的越多调用这个ORG的功能越多呢
00:58:56你的系统也就会越聪明越稳定而且越高级它是不是很像一个优秀的职场员工写日报总结的时候往往也能写得很漂亮很言之有物好的这里呢
00:59:10为了给你节省时间我把中间的一些执行过程给省略了我们来直接看一下它最终生成的结果啊系统已经报告了哪些地方进行了整理哪些进行了结构检查然后当前项目状况是健康的
00:59:28那么这个skill技能它原本长什么样子呢我们不如直接来看一下这个技能的文件夹好那么重新回到这里刚才这个ORG的skill
00:59:38在这儿我们可以看一下系统在创建它的时候自动提供了一个readme文件可以让你知道一下这个东西是干啥的然后回到这个技能本身呢它内部的提示词是这样写的
00:59:53啊他会告诉你去整理哪些然后使用场景有哪些执行流程有哪些之类的这些都是AI自动去帮你生成的
01:00:06我只是打开让你看一眼具体里面长什么样其实我也不关心我原来也不知道好的那么这里呢就是一个很简单的skill的讲解那我设计skill的时候呢
01:00:21会遵循一个原则
01:00:23 Skill设计原则与获取方式
01:00:23叫做小文件哲学也就是每个skill每个技能它只做一件事儿确保文件比较小比较容易理解和维护
01:00:31那如果需要涉及到一个复杂的项目的功能的时候呢通常需要多个技能的组合一个技能提取热点一个技能用来根据最新的热点产生文件然后还有一个skill呢
01:00:44就是将刚才产生的这个文件作为一篇文章发送到我自己的博客类似这样那怎么快速的开始设计最适合你自己的一个skill呢
01:00:54我我的经验就是第一个就是你要找到日常生活中有哪些重复的任务比如说你发现自己每周都要写周报格式都差不多
01:01:04就是内容不太一样那这就是一个很适合创建skill的一个契机接下来就是让AI帮你写一个skill去解决它然后再往下你用了几次之后啊
01:01:14会发现其中的问题比如说哎呀系统报错啊或者格式不太好之类的你直接把这个问题描述给你的cloud code或者open body它会自动帮你修复接下来通过几轮修复优化之后呢
01:01:27将这个skill固化起来以后记得经常去调用就可以了如果你觉得自己开发比较麻烦呢那怎么快速的在短期之内获得更多的skill呢有什么有价值的办法呢那这里呢我给大家推荐一个网址啊
01:01:43叫做skills点SH那这个网址上呢经常会有大量的网友提交最新的最热的最有创意的skill你可以在上面找找有什么能够启发你的
01:01:54那这边左边也附上了一些我测试过比较好用的一些技能啊比如说有fight skills它就可以帮你发现其他的技能你一旦找到并且下载获取之后呢
01:02:05当你以后想找一找哎呀有什么事儿我自己做不来我希望觉得太麻烦的时候开发一个技能时候你不需要从头开发了
01:02:14你直接输入这个find杠skills这个技能然后后面直接附上你希望做成的事情他就会去网上帮你找到对应的技能然后再帮你把这个技能下载下来有点像是吸星大法不停的帮你去学习网上最新最酷的前人总结出来的技能嗯除此之外呢
01:02:36还有一些其他实用技能吧比如说像网页制作呀比如说一个网页价值的评估啊包括帮你生成幻灯片啊表格等等那还有更多有意思的我建议你自行上去看一看当然我这里还要提醒一下如果你对安全性看得很重的话呢
01:02:53我个人不太建议你直接把来路不明的网络上的skill下载下来使用因为你不知道里面会不会有什么后门啊病毒之类的那总体来说就是不建议直接使用这些来路不明的
01:03:06网友提供的东西那我建议你怎么做呢就是当你发现网上有一个好的skill之后呢你把这个网址直接提交给你的code body让他帮助你根据网友的这个创意啊
01:03:19自己从零创建一个那并且你对他进行提示就是你创建的过程中要尽可能的规避网上这个技能它潜在的安全风险要不引入任何新的问题
01:03:32在这个基础上把这个技能实现出来这样你就可以自己复刻一个来使用并且规避了很多网上技能带来的潜在风险好的那么skill这个概念终于讲完了
01:03:46那现在我终于可以给大家好好的讲讲大家最近听得最多
01:03:51 Skill、智能体与贾维斯的关系
01:03:51最熟悉的三个概念第一个也就是我们的AI基础设施也就是今天的主题贾维斯第二个就是智能体这两年也很火第三个就是刚才提到的skill那这三个概念彼此之间到底是什么关系呢
01:04:05现在在脑子里你不用一摊浆糊了我们先从这三个概念里最小的这个skill也就是技能开始说你可以把技能呢想象成工具箱里的单一工具比如说一把锤子或者一把螺丝刀它是一个模块化的
01:04:20可以复用的功能单元专门用来执行一项非常具体的任务比如说处理一个PDF啊生成一个图片啊或者是调用某个网站的API那技能本身它是没有决策能力的
01:04:33它只是被动地等待自己被调用从而完成一系列精确的指令它可以是构成更复杂的AI功能的一个最小的原子化单元吧接下来呢比skill高一层的
01:04:45就是我们经常听到的智能体那如果说skill是一个工具那么智能体就是掌握了如何使用这些工具的一个工匠那一个智能体
01:04:55能够理解一个相对复杂的目标比如说帮我写一份关于本周销售数据的分析报告那为了完成这个任务呢他就会自主的规划步骤并且调用一系列相关的技能包括调用一个数据库查询的技能来查询数据啊
01:05:11包括调用一个数据分析的技能来进行计算啊再包括调用一个图表生成和报告写作技能来完成最终的报告那智能体
01:05:21它是一个任务的执行者具备了目标导向和一定的自主决策能力当你在cloud code code body或者open code里面输入一段提示词的时候它开始自动运行
01:05:33并且智能的做一系列动作这个时候你就可以理解成你激活了一个智能体它在帮你工作了那当然刚才提的这些CLI工具啊
01:05:43它有一些很高级的功能比如说它们大多数都支持你创建多个子智能体也就是SUB agent相当于是一个大的智能体呢
01:05:52调用了一堆自己的小弟帮它自己各司其职的完成任务这属于比较高阶一点的玩法那这个课程里我就不讲SUB agent的概念了如果各位感兴趣的话呢可以自己去研究搜索一下子智能体然后最后就是最高级的
01:06:10也就是个人AI基础设施即是我们现在说的贾维斯系统它是一个完整的个人化的AI基础设施平台那如果说智能体是工匠那么贾维斯
01:06:20就是管理着所有工匠的一个总指挥官或者叫项目总监那他可以实现多模态的交互他可以自己实现任务分解与调度以及他会持续的学习整合你的偏好然后整合来自不同智能体
01:06:36不同的外界环境的信息变得越来越聪明那最终呢它能够提供一个统一的连贯的
01:06:43并且高度个性化的服务体验它是一个整体的生态系统是所有智能体和技能协调者与管理者那这个就是贾维斯的概念那么说到这里大家是不是更加明确了呢
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L4 场景层：自动化任务与循环执行
01:06:58 - 01:09:26
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01:06:58 场景层概述与40+自动化任务
01:06:58好让我们继续往下来讲讲场景层那前面提到的工具数据能力其实都是为了这层来服务的场景层是什么呢
01:07:06其实就是真实的各种自动化的任务每个任务对应一个真实的场景和需求它会定时执行不需要人工触发或者有些东西就是靠你来手动要求执行的
01:07:18那像我自己的话目前有40多个自动化的任务那这些任务全都是呃系统跑着不断的在循环的不需要我去操心那某些东西呢
01:07:28会在我的人为触发下去帮我额外的实现那这里我放一张图大家可以看这是我每天自动执行的一些任务和频率其中的一部分这里面很多脚本都是在每天凌晨自动跑一遍的
01:07:45所以只要早上我一觉醒过来我就能够看到我想要的结果去验收我自己希望他帮我完成的任务那你可能会好奇他背后是不是调用了什么非常复杂的技术框架或者功能原理呢
01:07:59那其实在背后我只是用了一个很简单的编程类的东西
01:08:03 循环执行与心跳机制
01:08:03叫做循环嗯这用循环不是因为我技术差啊当然我技术也没那么强主要是因为我自己不断的尝试打磨摸索出来的并且当我摸索出来之后呢
01:08:14我发现了一篇文章就是Astropy公司在它的官网上写了一篇叫做编写高效的agent工具的文章那是他们内部实践经验的总结那他们的文章里也提到说
01:08:27如果你能用简单的循环来以简御繁的话是一种非常好的方式他们也非常推荐看来是跟我不谋而合了那对于不太懂技术的朋友呢我稍微打个比方你就可以理解成我这个贾维斯啊
01:08:40他在不停的心跳他每心跳一次的时候呢他会自己思考一下哎呀接下来我要做什么呀我是不是要调用什么任务啊或者我是不是到了该执行什么项目工作的时候了呢
01:08:53一旦发现他这次心跳的时候有一个新的任务进来了或者他发现到了规定的时间了他就会开始做任务那任务执行完成之后呢
01:09:03他就会把结果输出或者带入到下一次的心跳当中如此循环往复永不停歇除非我人工把它停下来那这种简单的模式呢不仅更容易构建和调试啊
01:09:15其实也更接近于智能体在思考与行动之间来回切换的一个这样的本质好那我们现在终于来到了最后一层
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L5 复盘层：自我进化与经验总结
01:09:26 - 01:12:01
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01:09:26 日/周/月复盘机制
01:09:26就是回顾层或者你也可以叫它复盘层学习层自我进化层怎么说都可以那为什么需要回顾呢因为系统不是搭建完它就结束的
01:09:36你会发现问题你会想优化你会有新的需求那回顾层呢
01:09:41就是让你去定期检视这个系统持续优化那现在我的回顾机制分几种一种是每日回顾除了前面我手动定义的这个o r g ORG这个命令之外呢
01:09:53每天早上我也会收到一封汇总邮件这邮件里面会有昨天所有任务的执行情况啊哪些执行成功啦哪些执行失败啦如果有失败的任务的话呢
01:10:03我就会去看日志然后找出原因然后我会有每周回顾每周末的时候我会收到一周的
01:10:10一些有价值信息的整理采集那哪些有信息哪些是噪音通过这个周报我就可以看到因此有些像热榜啊日报之类的我就不看我直接把它关掉了那每个月月初的时候呢
01:10:24我还会复盘总结整个系统的效果这个月节省了多少时间啊这个月产出提升了多少还有哪些新的需求正在堆积需要去解决等等通过这些呢
01:10:35来不断的优化我整体的这个贾维斯的架构当然既然是我的AI贾维斯助手那回顾这件事儿肯定不完全是由我人肉来做的系统它自己也会回顾
01:10:46 系统自动回顾与经验包积累
01:10:46所以就产生了前面这个o r g的命令那这个整理的命令会将回顾的结果呢保存到本地的一个叫reflections的文件夹里你可以将它具象地理解成就是一个经验包的文件夹而且随着我这样做之后呢
01:11:02还有一个意外的收获就是现在系统里已经记载了这么多过程当中总结的经验了
01:11:09所以现在当我想做一门这样的课程的时候很多课程内容的设计和来源其实就是靠我的贾维斯自己去帮我调取回忆帮我去取材甚至帮我完成初稿的一个组稿的
01:11:22也就是说现在他做课程更方便了以前我需要花几十个小时去整理总结现在调用它全程只需要几十分钟或者几个小时就完成了我最头痛的
01:11:34将知识给文字化的过程OK好讲到这里呢搭建这个贾维斯的5层金字塔结构终于讲完了
01:11:42有了这样一个比较清晰的框架结构和思维模式之后呢你的AI在搭建过程中就会变得更加高效而且你对它也会有更强的掌控感后续迭代维护也会很方便
01:11:54那接下来进入第三环节我们进入了另一个很重要也是大家会非常感兴趣的部分就是实战案例
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实战案例一：用个人风格写博客
01:12:03 - 01:15:31
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01:12:03 写作需求与Writing技能介绍
01:12:03好现在我们进入这个课程的第三部分实战案例那第一个案例呢我要讲的一个比较常用的功能就是用我的风格来写博客那为什么选这个案例作为第一个呢
01:12:15第一个是因为它最真实最实用因为内容创作者的核心需求呢其中之一就是写作这个场景几乎每天都会遇到第二个原因呢就是它比较简单这是理解skills的一个比较简单的入口吧
01:12:30没有复杂的技术细节逻辑也很清晰第三个就是这个东西一旦建立起来之后呢它是有复利的做了这个之后呢同类型的任务今后可以说就是一劳永逸了
01:12:41那我平时写作的需求是什么呢我需要频繁的写作但是每次从零开始起稿是很费时间的我希望AI能够学习我的写作风格生成的内容更加符合我的语言习惯我也希望AI能调用我的历史素材
01:12:57避免重复劳动那前面讲过skills就是一个可以复用的工作流配置文件它可以解决一个具体的场景问题然后里面会包含提示词模板
01:13:08包括上下文引用包括执行逻辑所以呢我创作了一个新的技能叫做writing它可以帮我来模拟我的写作风格那这个writing的技能大概是什么样的呢
01:13:20我给大家看一下好这个呢就是writing这个技能它基本的一个长相了当然这也是贾维斯自动帮我实现的
01:13:29然后它也在不断的迭代你可以看到这里面这个技能一直在用然后这个writing它的执行流程是怎么样它会使用哪些工具
01:13:39然后它日常的一个执行过程是怎么样包括它调用了哪些具体的代码然后它会读取哪些文件和风格指引等等这个呢都是writing这个技能会自带的
01:13:52你看像这里它引用了我们刚才展示过的一些内容作为参考好话不多说
01:14:01 Writing技能实机演示
01:14:01那我们来具体执行一下看看效果怎么样我们还是回到这个界面啊我们用斜杠writing来调用然后我们来说一下比如说请用我的风格写一篇呃写写什么呢
01:14:17写一个纳瓦尔宝典怎么样写一篇纳瓦尔宝典的读后感字数大概2,000字好现在AI就会自动调用它对我的知识的了解以及基于纳瓦尔宝典这本书
01:14:35上网搜索相关的介绍最后帮我整理出这么一篇文章来我们来看看效果怎么样啊okay好的稍加等待之后呢这个系统提示我们已经创建完成了
01:14:46我们来看一看它这篇文章写得怎么样啊好他告诉我以范冰冰的风格创作这篇navarre宝典读后感大家可以看一看呃我目前看一下还是挺符合我的风格的
01:15:01而且他的一些规范呢还是严格的参照我给他的比如说所有的引号我都希望用成是直角引号包括在数字和汉字之间要加一个空格这也是我个人多年的一个写作习惯他也一直都遵循了
01:15:17然后如果你经常看我写的东西的话会会发现呃还挺像我写的挺像那么回事儿的呵好的那这个就是第一个最简单的一个案例算是讲完了
01:15:29然后接下来我们难度一点点的升级
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实战案例二：书店短视频脚本生成器
01:15:32 - 01:22:58
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01:15:32 客户需求分析：笃合书局
01:15:32来到第二个案例就是短视频脚本生成器那这个案例呢是我为一个真实的商业合作伙伴做的项目他确确实实的为我产生了收益那这个客户是谁呢
01:15:44我先介绍一下这个客户或者叫合作伙伴叫飞海啊或者全名是郑飞海他是上海赌和书局的创始人他在实体书店这个行业干了十几年现在呢在上海开书店已经短期内开了好几家连锁店了
01:16:00书店的名字就是赌和书局啊笃定的笃合作的合那欢迎大家感兴趣的话呢可以来我们书店看一下那这个书店老板他的需求是什么呢
01:16:09第一他每天要生成几十篇短视频脚本他不是偶尔写一篇哦而是要持续大量的生产为什么呢因为抖音啊
01:16:18小红书这些平台靠的就是持续输出那你今天只发一条然后三天不更新那算法就不给你流量了
01:16:26第二个需求就是脚本要符合书店行业的特点不能是那种特别通用的鸡汤文字要懂行业要有专业感要让同行一看就觉得嗯
01:16:36这个人很懂行第三个需求就是要快速的抓住实时的热点今天这个话题火了你要今天就能出脚本明天拍成视频再发出去的话可能慢了就没什么流量了
01:16:49第四个就是要体现个人的风格那飞海他的人设是什么呢他是一个十几年实体书店的从业者他很懂经营他很懂做实体生意那书店的名称定位风格特色
01:17:02近期的一些经营情况还有一些最新的荣誉等等这些呢都要在脚本里适当的有要有一个展现第五个就是全程希望能做成自动化那飞海他其实平时工作也挺忙的
01:17:16没时间每天盯着写脚本那他希望这个系统能够自动运行每天给他自动发邮件里面就是精选的高质量脚本他审核一下就能够开始用
01:17:26就能开始拍你看这个整套体系是不是比写一个博客文章稍微复杂一点写博客文章可能一周要写个一篇或者一个月写一篇
01:17:37但是短视频脚本每天可能就要出几十篇所以呢这是一个稍微更有挑战性一点的项目
01:17:44 实现思路：热点+批量生成+自动筛选
01:17:44那这个需求怎么实现呢我的思路就是结合热点加上批量生成加上自动筛选每天不是生成10篇完美的脚本而是先草率地生成40个脚本
01:17:56然后把这40个脚本再让AI帮你评分挑出其中得分最高的10个脚本为什么这么做呢因为AI生成的内容它的质量啊是有随机的波动的
01:18:07有的好有的可能就比较差一点如果你每天只生成一篇那万一生成的质量不好怎么办呢你重新生成的话又太费时间了与其这样不如你直接一口气生成40篇然后总归有几篇是好的
01:18:21让AI再帮你挑出其中最好的10篇这样质量就相对有保证了这个可能就是量变引起质变的一个策略吧那目前呢整个流程是这样的
01:18:33 七步流程详解与自动化邮件推送
01:18:33第一步就是抓取今天的热点那这个系统呢每天会去自动抓取全网的热榜包括微博知乎b站抖音等等几十个平台那我用的这个工具呢叫做top Hub点today大家可以去看一看啊
01:18:50这个一眼就能看到各个平台的所有的热点非常方便省得跳来跳去那这一步呢
01:18:56我让AI直接帮我写了一个爬虫去爬这个网站它会访问这个页面然后把页面上所有的可能80多个板块的热门内容先保存下来那为了不处理多余的信息呢我会忽略掉像是音乐热榜啊
01:19:12淘宝热销商品榜这些内容重点关注微博热搜知乎热榜等等具有大众讨论话题性质的一些榜单这个脚本呢
01:19:21我让AI写成了循环执行的模式每天它会执行一次执行时间是当天早上0点之后这样一来呢这个脚本就会在每天凌晨啊自动把前一天的所有热门内容给我抓下来我会将收集到的这些榜单的数据呢
01:19:39保存在本地然后也是为给贾维斯告诉他存放的位置好抓取到热榜内容之后呢后几步的流程就是脚本的自动处理了那比较抽象所以这里呢
01:19:51我绘制了一个流程图大家可以看一下嗯他的第二步就是从几百条的热点当中筛选出跟书店文化空间实体经营相关的一些话题
01:20:02这一步其实很简单就是告诉系统然后让他帮我去判断哪些可能符合书店主题哪些符合我想要的脚本方向那我给他很多具体的要求最终都是AI自动帮我打点实现的
01:20:17那他我看了一下他可能会重点关注像书店啊阅读啊文化空间实体店上海这样的关键词然后遇到这样的关键词的时候这个内容的权重会比较高一点啊第三步光有关键词还不够啊
01:20:33AI可能还会再去帮我做一轮精筛然后筛选出可能相对更适合短视频的话题然后给出更进一步的过滤结果然后第四步呢就是批量生成脚本了
01:20:46针对不同的话题方向每天自动帮我生成40个短视频脚本这个脚本呢要求符合郑飞海的人设他的原风格他的其他各种内容要求好
01:20:57然后是第五步AI呢做一个质量的评估这40个脚本我让AI自己帮我打分用100分制然后评分维度也是他帮我生成的
01:21:07他会去评估开头的吸引力专业度实用性人设契合度还有传播性等等这些因素综合这些因素AI给出一个评分
01:21:18然后第六步筛选所有打过分数的内容的前十名把他们挑出来第七步呢
01:21:24就是把这些生成的邮件自动的发给郑飞海和他的短视频编导团队当然呢也会发一份给我留底那邮件的内容呢除了包括完整脚本之外呢
01:21:35也会包括它的评分以及原始热点的来源链接等等好的那么经过这连串流程的自动处理之后呢一个符合我们书店要求的短视频脚本就算最终完成了那我的合作伙伴们呢
01:21:48都会在每天早晨一觉醒来的时候很愉快的收到最新的素材这个帮他们节省了大量的脑力成本和时间并且现在呢
01:21:57我的短视频编导啊还会更进一步它自己找到了其他的一些文字生成语音的工具可以将老板的语音啊直接录入进去之后呢生成出AI模拟的音频那么这样一操作之后呢
01:22:11在制作这种口播类的短视频的时候老板终于不用再亲自抽出时间来坐下来去拍摄去录音了只要有了我给他提供的这些文案脚本之后呢
01:22:23系统呢就会自动模拟老板的声线生成一段论述然后再配上平时拍的一些短视频素材那么一个最终的成品就算制作出来了呃我们实际跑了几轮测试之后呢发现效果还挺好的
01:22:36很多观众根本意识不到一个视频背后它是AI合成的声音甚至觉得AI合成的好像还比老版的更加亲切随和那顺便说一下就是如果你想在上海做短视频
01:22:50或者找短视频编导来合作那欢迎来联系我们我们手头是有这样的服务的OK好我们进入下一个案例
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实战案例三：B站视频自动总结与邮件发送
01:23:00 - 01:27:27
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01:23:00 需求背景：手机端长视频总结痛点
01:23:00第三个案例呢是b站长视频的自动总结和邮件发送这个案例的难度啊又稍微升级了一点涉及到你需要对你的工具还有你常用的服务相对比较熟悉
01:23:12你要有一点点的技术能力还有一点点的想象力那我跟你讲一下我的需求是什么我每天呢会大量的看b站的视频其中有包括技术教程啊
01:23:24行业分享啊呃思考启发当然还有娱乐八卦但是呢我没时间一个一个从头到尾的去完整的看这些长视频看完了可能也就会忘了
01:23:34没有沉淀而且呢在手机端其实缺乏比较好用的b站视频总结工具就算有也得在不同的APP之间跳来跳去
01:23:44很影响体验容易当前打断这个观看进程而且就算总结好了你还得把它手动的复制粘贴到你的笔记工具里来方便以后回看
01:23:55整体流程会复杂不少所以呢我的诉求就是希望在bilibili的APP当中啊通过一个简单的操作就能够自动的调用我的贾维斯帮我去做总结处理
01:24:09 技术实现：收藏夹触发与字幕提取
01:24:09那经过一番研究之后呢最终我是这样实现的啊大家可以看这个屏幕上这个截图当我预估一个视频挺长但有可能挺不错的时候呢我会直接点击它的客户端的收藏按钮也就这有一个星标按钮点了这个五角星之后呢
01:24:27它会弹出一个对话框问我说哎呀应该收藏到哪个收藏夹里呢让我选一个呃我自己创建了一个公开的收藏夹就是叫to summarize这个收藏夹一旦我把这个视频收藏到这个收藏夹之后呢
01:24:43我的贾维斯他就会不断的去轮巡这个收藏夹里的内容一旦发现新增的视频之后呢他就会去解析这个新增的视频随后呢
01:24:56他就会生成对应的内容总结摘要就像右边这样然后通过一封邮件的方式发送给我整个过程不需要我操心我只要静静地在邮箱里等着结果就可以了那这个功能呢
01:25:11涉及到几个技术点首先就是要去定期的检查Beats站的收藏夹发现新增的视频那b站的收藏夹分两种一种是公开的一种是私密的绝大多数的收藏夹我都会设成私密的
01:25:25但是为了这个工具呢我专门创建了这个公开的收藏夹就是to summarize之所以要设置成公开呢是因为我希望我的贾维斯啊可以更轻松地爬取到他的内容然后不需要调用太多太复杂的技术比如说获取我的登录状态啊
01:25:42获取我的账号密码之类的我认为呢一个公开的收藏家做这个事没什么大碍反而能让实际的技术实现变得更简单然后这个脚本就会去不停地监测这个收藏夹一旦发现新视频之后呢
01:25:58就会自动调用工具去获取它的字幕或者下载了这个视频之后呢将它的音频生成一个对应的字幕的文字稿这里面涉及到比较硬核的技术了不过呢你不需要知道细节你只需要记住名字就行了
01:26:15让AI来帮你调用大家可以看屏幕中间这两个工具啊嗯一般会用到的一个叫做y t d l p一个叫做f f m pe g都是开源工具啊当然是AI自己可以去搞定的前者呢是用来下载视频的
01:26:32后者呢可以用来把音视频提取成文字那这两个工具其实也是当时贾维斯自己帮我找到亲测可用我没有花太多脑筋但是效果呢是很不错的
01:26:45好有了这个工具帮你完成字幕提取接下来呢就是根据文字稿调用AI来总结视频要点那么这个呢就是大模型的常规操作了最后生成了这个要点总结之后呢
01:26:58会发送到我的office文件夹里和发一封邮件给我那整个过程呢就实现了你看怎么样整个思路还是比较清晰的那有了这个工具之后呢
01:27:09往往一个十几分钟甚至几十分钟的视频我只要扫读一下在半分钟到1分钟之内就能够快速了解这个视频到底讲了什么
01:27:20以及适不适合我如果我看了摘要仍然觉得很有兴趣的话我才会认真花时间去看完这个视频
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实战案例四：语音遥控贾维斯
01:27:29 - 01:35:09
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01:27:29 需求与案例共性总结
01:27:29好我们来看最后一个最高阶的相对来说最难的案例就是用语音来遥控家里的贾维斯帮你做任务啊我认为这是一个很有未来感很有科技感的案例啊我自己做出来也很满意那先说一下我的需求是什么呢
01:27:45我希望我在散步逛街或者开车或者带孩子类似这种腾不出手的场景里面我可以纯靠动动嘴皮子就进行语音输入啊
01:27:56不需要手动打字就能够启动家里的贾维斯帮我做任务比如说我对贾维斯说啊你去帮我创建一篇笔记内容是刚才一个小时之内
01:28:06我跟豆包聊天的内容总结或者我跟我的贾维斯说请搜索我最近三天内写的AI相关的笔记以及我看过的跟AI相关的视频然后写一篇归纳总结最新趋势的稿子字数在2,000字以内啊再比如我还可以跟他这么说啊
01:28:27请帮我全网调研一下然后做一篇汽车养护基本知识的偏向小白的深入浅出的基础知识文档然后最好图文并茂要求是5,000个字要形成体系巴拉巴拉类似这种语音输入的指令呢
01:28:43只要不是特别离谱在我开发的这个贾维斯的功能范畴之内那么它都能够在我语音下达指令之后开始做任务帮我把它们搞定
01:28:54怎么样听起来是不是很酷嗯真的很接近钢铁侠电影里托尼斯坦克在做的事情那要实现这个功能呢有几个不同的技术环节需要串联起来第一个就是语音的输入和系统接入这个具体怎么实现的呢我使用的工具呢
01:29:13 豆包智能耳机与语音指令实现
01:29:13就是豆包它官方出的一个智能耳机硬件叫做Olaf friend哎也就是这张图里面这个美女耳朵上戴的这么一个智能体的耳机那这个耳机其实我已经在很多场合都给大家安利过了啊
01:29:28我自己实际用了一年多时间效果是挺好的那它是一款挂耳式的蓝牙耳机支持同时连接两台设备然后平时在手机上安装完豆包的APP之后呢
01:29:41通过蓝牙连接到你这个耳机之后你只需要随时的说出豆包豆包这个关键词那么你耳朵上的这个蓝牙耳机它就会被激活耳机一旦激活呢
01:29:52就会连到你的手机上开始接收你的语音输入所以你对它说任何话豆包也会在第一时间接收到并且开始给你执行那有了这样一个工具之后呢
01:30:05我专门去研究了一下发现豆包的网页版它会记录我跟蓝牙耳机之间的聊天内容并且有一个专门的移动版聊天记录的网页大家可以看一下这个页面啊
01:30:19我做了一些脱敏处理然后给你看一看啊其实上半句这个提问就是我给豆包的一个指令然后下半部分就是没有徽匡的
01:30:28这个就是豆包的反馈那豆包怎么回答不重要重要的是我给豆包说了什么关键是要提取这些内容然后我家的贾维斯其实主要看的就是这个灰框里的
01:30:42就是我给豆包说的这些命令他会爬取下来那我的贾维斯具体做了什么呢我让他做了一个脚本然后帮我模拟豆包网页版登录之后的状态然后从这个登录之后的网页里呢
01:30:58就去抓取我跟豆包最新聊天记录里我说的这些要求那我提前设计好了一些专属的关键词比如说当我说的要求前三个字是记笔记的时候贾维斯就会帮我在obsidian里
01:31:13去记一个笔记如果我头三个字说的是做任务或者帮我做个任务或者帮我调研一下类似的关键词的时候一旦触发贾维斯识别到了
01:31:25那么这关键词后面所有的内容所有的句子都会被当成一个指令传递给贾维斯贾维斯会对于指令进行语义上的理解提炼和精炼在不损失信息
01:31:39不产生幻觉以及不乱编的这个前提下他会帮我把内容整理成一个比较工整的需求然后呢他就会像我在电脑上直接跟他对话一样开始处理这个需求那么这张图呢
01:31:53就是展现了整体大概的一个流程大家可以看看这里面最重要的我觉得是第一个环节就是找到合适的工具来帮你进行语音的输入
01:32:04还有第三个环节是我当时做的时候觉得自己比较有想象力的就是通过前几个字来做内容的判断然后后面就开始执行呃然后第五个环节
01:32:15其实就是直接调用一个Python脚本或者说直接调用cloud code去帮我完成任务了是不是这样一说完之后你发现其实也没有那么玄幻其实还挺好做的我希望后续呢
01:32:27会有更多的智能硬件或者是智能桌搭能够帮我在各种场景下搭建更多强大的贾维斯甚至这些硬件呢
01:32:36我希望它们能够长出跟现实世界交互的一些功能有手有脚或者有些奇怪的玩意儿我一定会第一时间购入然后到时候来跟大家分享好的那么以上呢
01:32:50就是几个由浅入深的案例介绍这些案例有些共性啊首先他们都是高度自动化的是尽量让机器去做那些重复机械的事情从而把我自己解放出来的
01:33:01第二个你会发现数据为王数据在这些当中很重要你的数据其实就是你的核心壁垒所以你不应该把这些数据到处发送或者授权给其他第三方或者平台而是应该尽可能的将他们纳为己用并且呢
01:33:17将你在网络上各个地方的个人数据都收束到自己这里以及通过一些方式把你大脑里的一些隐性的知识呢
01:33:25提炼出来变成一个文本化然后喂给你的贾维斯最后你会发现这些项目都是有很强的复用性的这些方案呢一旦用好了
01:33:35你会从中源源不断的产生复利如果后面的例子对你来说稍微有些理解门槛的话你可以先把前面几个简单的例子先自己亲手做一做搭建一下
01:33:46在动手的过程中你慢慢就会有所收获那随着你经验值的上涨呢后面的内容对你来说也就越来越好理解了好再稍微小小补充一个既然智能耳机都能做语音输入了那么更常规一些的
01:34:01怎么在电脑上和手机上做语音输入呢这里给大家重磅推荐一个我最近刚切换过来不久但是非常喜欢的一个工具
01:34:10 语音输入工具推荐：Tabless
01:34:10叫做tabless它是我目前使用下来感觉最好的一个AI驱动的语音输入法装上它之后呢
01:34:18你只需要对着你的设备录入一个语音它就能够自动帮你解析并且生成一段更加规整流畅而且符合上下文语境的对话此外它还能够提供一些智能修正功能
01:34:31包括自动添加符合上下文语境的格式等等高级功能呃它的使用门槛其实也不高你第一次使用的时候就会有一个非常清晰快速的教程带你如何使用用到现在呢
01:34:44我发现它是我最喜欢的语音输入工具啊我这门课的竹子稿也是我先用这款工具口述然后他帮我来整理的最后我再用更加有清晰条理的方式读出来这样呢
01:34:57就能减少我大量的剪辑工作量所以在这一步的最后呢我将这个工具推荐给你没用过的话呢你赶紧试试绝对不会后悔的好的
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第四部分：经验复盘 - 技术效率与成本控制
01:35:09 - 01:43:45
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01:35:09 权限配置自动化
01:35:09我们终于来到了今天的最后一章那这一部分呢我要给你一些我这段时间以来的经验复盘希望能对你有所帮助首先呢我想先给你一些技术效率方面的建议帮你在工程构建的时候呢
01:35:24更加顺畅技术效率的第一个经验建议就是你要让你的CLI工具自动配置好它应该享有的权限这句话什么意思呢就是如果你刚开始使用啊
01:35:36你会发现当你在命令行里进行开发的时候系统跑着跑着突然就停下来了他会问你说哎我能不能进行这个操作呀哎我想访问你这个文件行不行啊我删除那个文件行不行啊
01:35:49他就会一直在那等着你然后你得不停地去点击yes或者no否则呢他就卡在那你得一直盯着这个就很不自动化所以呢我们要做的就是告诉AI有一些不高危的
01:36:02不敏感的操作你就不用问我了你直接往下执行就行了哪些比较安全呢
01:36:08比如说查看我本地电脑里一些文件然后列出当前目录下的一些文件夹然后包括创建和编辑一些新的文件这些操作其实没有那么危险让他自己去操作就可以了
01:36:21相反如果有一些操作呃涉及到下面这些就会比较危险你最好先来问我比如说删除某些指定目录下的文件特别是根目录
01:36:31再比如说编辑系统配置目录下的一些文件这些就比较危险那针对类似的问题呢你完全可以给你的CLI工具发一个请求跟他说请你帮我配置好相关的权限不要每次都问我一些很简单的啊
01:36:48不危险的权限确认这种操作你默认自己搞定就可以了只有在遇到高危操作的时候才来询问我的意见你就把我刚才说的类似这种话
01:36:59直接给你的code body或者你的cloud code它就会开始自动地进行配置配置完了之后呢你重启一下后续使用的时候就不用这么麻烦了每次坐在电脑前面等着它来问你yes no了
01:37:12它就会自己很流畅地跑完整个过程这个就非常顺畅好我的第二个建议呢
01:37:17 善用符号链接管理文件
01:37:17就是用好系统里的符号链接或者有的叫软链接那在Mac里面这个符号链接它被称为symbolic link呃什么意思呢
01:37:28就现在我用的一些数据管理工具像是obsidian它主要是加载某一个特定文件夹下的所有内容但是如果我的Markdown文件我的脚本
01:37:39以及我想提供给AI的其他文件分散在你电脑里的好几个不同的位置它不在同一个目录下但是呢
01:37:46你又想在同一个obsidian的窗口里或者同一个文件夹下看到同时呢你又不想手动复制好几份经常复制来复制去然后确保各个地方的数据是同步的那你该怎么办呢这个时候呢
01:38:01你可以善用系统自带的一个叫软链接或者符号链接的功能你可以把这个功能理解成就是在b位置为a位置的文件建立一个映射这个映射呢
01:38:14虽然不是文件的本体但你在映射的文件上进行相关操作的时候呢会直接影响到那个本体的文件这个就是符号链接的概念有了这样一个工具之后呢就有一个很巧妙的操作了
01:38:29就是你可以把原本在obsidian文件夹之外的文件通过符号链接映射到你的obsidian文件夹里这样你就可以像操作obsidian的内部文件一样去访问管理和编辑一个外部文件了
01:38:44那我目前呢就是这么干的呃至于怎么操作你还是在cloud code里直接给他下命令告诉他请把这个文件夹和这个文件夹建立符号链接就行了
01:38:55它会自动帮你搞定好我的第三个有关技术效率方面的建议呢就是你永远要记得
01:39:03 持续提供上下文让AI更懂你
01:39:03不断地给AI提供足够多的上下文它才能够真正地成为你的私人助手那我建议你有时间的时候呢把你头脑里的一些隐性的从来没有在网上或者电脑里数字化过的一些有价值的信息写出来或者呢
01:39:18就是用刚才介绍的tabless这样的工具录入到电脑里作为上下文喂给你的贾维斯你也可以把你过往产生过的一些文件像是博客啊视频之类的
01:39:28通过AI自动将它们提炼成背景信息或者上下文当然你也可以像我一样将你在网上的很多行动轨迹啊通过脚本抓取下来然后喂给你的贾维斯总之呢
01:39:40只要你持续不断的给他提供更多更详细的信息他就能够更加了解你以往这些操作如果放在网上提供给其他的平台的话对你来说个人隐私就会被别人利用
01:39:54甚至泄露这个呢就不太安全但是因为现在这套贾维斯系统在你自己的电脑上所以你对它有绝对的掌控权你对所有的文件
01:40:04系统有安全的自我防护能力所以你就可以大胆的去做这些事儿这个就是我提倡的打造个人贾维斯的最大的好处之一好然后呢再给大家一些
01:40:17 成本控制：套娃调用与脚本优先
01:40:17关于成本控制方面的建议因为我看到大家在预购的时候提问都很关注成本比较在意怎么样用划算的投入来实现效益RY的最大化那第一个建议就是你可以强制要求你那个比较昂贵的模型啊
01:40:33让他优先调用你自己比较便宜的脚本这句话有点绕什么意思呢我给你解释一下就是我现在自己也会用腾讯的code body那他使用的是腾讯自家的模型截止我做客的时候呢
01:40:48你只能用腾讯自家模型你暂时没有办法把它替换成你自己其他的大模型或者API那么我自己用下来发现如果用量比较大的话成本还是比较高的
01:41:01我自己可能平均每天要花个一两百块钱这个对于企业级的开发者来说可能司空见惯但如果是个人用途或者你是个学生的话呢
01:41:10每个月为此新增几千块钱的消耗比起其他模型来说确实是有点贵的那为了解决这个问题呢我在开发途中想到一个办法就是我自己首先写了一个Python脚本专门用来调用其他的
01:41:26性价比更高的那些大模型的API比如说国内的Kimi比如说deep seek那这个我自己准备的Python脚本呢它实现的
01:41:36其实就是一个最基本的流程跑通也就是提问回答的功能那当你在给他发一段提示词之后他输出对应的回答这么一个最基本的功能就变成了一个演示脚本或者叫demo好准备好这个Demo之后呢
01:41:54我对code body下了一条命令就是请你生成一个规则如果未来你要生成的内容但凡字数大于200字或者但凡是代码行数超过5行你就不要用你自己这个模型来生成了
01:42:10你必须先调用我刚才的那个Python脚本参照它的方式以及它里面的这个模型的流程用它来帮我生成那这样的话呢
01:42:21其实就是我搞了个套娃我让那个贵的模型去调用便宜的模型来生成我要的东西那通过这个方式相当于是额外嵌套了一层之后呢整个生成过程就不需要大量的消耗code body自身的那个API的TOKEN的成本了
01:42:40从而呢就把价格给打了下来啊这个一个小技巧教给大家第二个关于成本控制方面的建议呢就是脚本的优先级要高于提示词的优先级也就是说如果一个功能可以用脚本来实现的
01:42:55话呢我建议你最好优先让cloud code帮你构建这样一个脚本而不是每次都给cloud code输入提示词让它来帮你执行因为你每次输入提示词呢
01:43:07都会消耗TOKEN花的是你的真金白银但如果你先让cloud code帮你生成一个Python脚本那么它能帮你产出稳定的成果的话后续你就不需要通过提示词来花这个TOKEN钱了我现在做法呢
01:43:22就是会把常用的功能一个个都变成脚本然后让这些脚本自动执行或者通过skill通过技能去激活这些脚本那只有
01:43:32在我充分评估投入产出比的前提之下极少数情况我才会优先使用提示词来帮我干活好那讲到这里呢最后我再给你两个很重要提醒
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第四部分：经验复盘 - 心态建议与结语
01:43:45 - 01:50:34
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01:43:45 不要沉迷追热点
01:43:45第一个就是希望你不要沉迷追热点我知道很多人对AI又兴奋又焦虑每天看到新工具啊新概念啊就害怕自己落后了那我想告诉你就是不要追着热点跑不要formal打个不恰当的比方呢
01:44:00就是AI时代有很多KOL他们很像是大航海时代的所谓的航海家那在这个时代有很多航海家替你去出海探宝并且他们不断的声称哎呀
01:44:11我又发现了新大陆我又找到了新的物种要变天了又有新的模式了等等但是呢很多也就是此起彼伏的叫嚷一番就结束了
01:44:21甚至还有几个没有看过地图的所谓的航海家天天都在叫嚷着他们发现新大陆那么对于这种情况呢你不要焦虑不要着急把精力啊一边放在打磨自己船坚炮利的技术上一边呢
01:44:36研究怎么样去压榨自己的领土压榨自己的那一亩三分地的这个属地等你夯实了这些根基之后呢你再顺势的去圈下这些前人的航海家帮你探寻出来的这些临近的板块将他们纳入自己的势力范围之内就可以了就放心吧
01:44:56绝大多数那些航海家擅长的只是航海不是海战不是怎么去殖民而你如果作为一个领主的心态你学会海战和殖民的话你将会更好的去吸收
01:45:10他们帮你打下的世界然后你会在当中获得最大的收益那你在构建自己AI系统的时候呢也要问问自己就是这个东西能解决我哪个真实的或者高频的问题吗能不能先简单试一试这样你就不会被信息的洪流淹没了
01:45:28能够尽可能保持清醒的判断力嗯还有一些朋友他搭建一个新系统或者打磨工具的时候呢也容易陷入一个误区
01:45:37 避免过度打磨系统，保持产出导向
01:45:37叫做太过于沉迷打磨系统本身像我以前一样也会花3个小时优化一个功能可能只能节省10分钟的时间流程而且后续只会重复利用一次结果呢就是系统越来越复杂冗余的一次性工具呢
01:45:52也越来越多但是实际的工作产出没有得到太多的推进也就是忘记了你真实的任务忘记了你真实的目的那么现在痛定思痛我反思之后我的建议呢
01:46:05就是你的系统要节约时间而不是帮你浪费时间如果你发现自己每天都在调教系统而没有在做真实的工作那就会很有问题啊
01:46:16你要保持人的主体性让系统作为你的辅助而不是你变成系统的辅助你在不断的去优化它你变成了它的工具人那一个功能一上来其实能用就可以了
01:46:29不要过度的追求完美你要做的呢就是用这个系统快速的完成工作而不是把它打磨到100分但是却一直没有开始真正的工作第二个建议呢
01:46:41就是我希望大家
01:46:42 保持与真实世界的关联
01:46:42能够保持与真实世界的关联不要让自己完全的活在AI世界或者活在现在的数字世界里偶尔回到物理世界你会发现很多东西其实更简单啊我自己的实践就是每天早上呢
01:46:55我会在纸上写下今天最重要的三件事注意是纸上哦不是电脑上或者在手机上写完纸上之后呢
01:47:03放在显示器的旁边那这个纸条就会一直提醒我今天最重要的事最重要的三件事是什么就不容易被其他事情带偏了AI只是你的手段不是目的
01:47:16就是不要在这个阶段就过于沉迷于AI直接让自己就赛博永生了觉得自己无所不能但是忽略你真实的生活周围的家人以及爱你的亲戚朋友你做这一切
01:47:29其实就是为了让你此生能够比以往任何时候过得尽量更轻松更愉快更顺畅更健康因此呢我希望你学会了我这些东西之后啊
01:47:40能够让自己更加轻松的解放而不是在数字的世界里越陷越深忘记了怎么跟他人进行真实有效的交流如果那样的话呢AI带给你的就得不偿失了好的那到这里呢
01:47:54 延伸资源、未来计划与结语
01:47:54再附送你一些延伸资源的链接如果你对今天课程的话题感兴趣还想去探究更多的话可以通过这些资源顺藤摸瓜找到更多有意思的分享呃临近尾声相信大家今天呢也吸收了很多东西了
01:48:11关于后续围绕AI还有什么好玩的分享呢我还有一些初步的想法包括第一个就是探究一下AI如何去协助投资理财那我想大家研究AI如何真正帮你去赚真金白银这次课程呢
01:48:25其实我没有刻意的包含这部分主要有两个原因第一个就是投资理财赚钱这其实是一个比较完整宏大的命题然后它涉及到的信息和专业知识呢
01:48:36也很难用普世性的语言向没有这方面以往经验的朋友去解释他可能会花费大量的篇幅第二个就是涉及投资理财呢需要更谨慎的规划和更长时间的验证在我自己拿不准之前呢
01:48:52我不太放心自己去传授经验以免误导大家给大家带来损失嗯第二个我想探究的话题就是AI是否能够帮我做一门你现在看到的这样的一个课程有什么提效的方法因为通过制作现在这门课程呢
01:49:08我发现由于AI的协助啊效率比去年制作那个100倍知识萃取课提升了很多信息量呢也更大了
01:49:17这当中我摸索出了很多用AI贾维斯帮我打下手帮我全链入去协作的一些经验那我后续可能会将这些经验进行迭代在内部私下跑通之后呢
01:49:30我可能要不要再开一门课教大家如何用AI做课用AI写书甚至制作更多的虚拟商品和信息类产品来帮你赚这个钱感兴趣的话呢
01:49:40欢迎继续关注我关注方式在这里最后一页好这里有我的微信还有我常用的一些链接然后这个课程官网就是3W点增长点AI到这里呢整个课程就算是结束了
01:49:56我希望这门课不只是教你用某个工具而是帮你建立一种新的工作方式一种AI时代的生存能力如果你觉得这个课对你有价值的话呢
01:50:06我建议你立即开始行动用不了一两个月你就会感谢今天的自己最后再给自己打个广告我是范冰那么我自己
01:50:16有些公司我们也会为企业提供以下一些服务包括AI应用落地的培训然后包括企业公关和增长营销相关的服务还有就是企业内部AI基础设施搭建的服务如果感兴趣的话呢
01:50:29你可以来联系我最后感谢大家的支持我们下次再见