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即学即用的 AI 工具技巧和编程心得
## 50 条 Claude Code 日常使用技巧与最佳实践。。
OpenAI Academy的Prompt Packs（提示词包）是OpenAI官方出的一套针对不同行业和职位的提示词模板库。
Anthropic官方的AI编程工具，可以理解整个项目上下文，自动执行终端命令，进行多文件编辑。目前最强的AI编程Agent。
基于VS Code，内置强大的AI辅助编程能力。Tab自动补全、智能重构、多文件编辑，让编程效率提升10倍。
find-skills 目前是 skills.sh 排行榜第 1 的 Skill
掌握21个提示词设计技巧，从基础的角色设定、任务分解，到高级的思维链推理、多模态分析，再到专家级的系统化工具构建，让AI真正理解你的需求。
有时候在与AI进行长时间对话后，想要找回之前某个回答，就一直疯狂向上滚动页面。。
做 AI 编程（Vibe Coding）时，选对 Skills = 直接开挂。 下面这 5 个 Skill，基本覆盖了： 发现能力 → 创建能力 → 增强能力 → 项目规划 → UI 设计
从简历优化到面试准备，每一步都有对应的提示词。
Chrome 扩展插件
YouTube原视频是将Google学习时长约9小时的提示词课程内容，浓缩到了20分钟，然后这篇文章是20分钟浓缩视频的笔记。。
别把AI当老虎机碰运气，试试Dan Koe的方法：创建专家级指令+用元提示词生成工具，把AI变成专属员工。
《Agentic Design Patterns》是一部全面而深入的AI Agent开发指南，作者是Google工程师 Antonio Gulli
大多数人习惯了用 AI解决“已知的问题”，比如说：写文案、改代码、查资料……。。
人人都想学怎么写prompt、怎么用工具、怎么搭建工作流。看起来很高级，但只要你愿意花钱、花时间，报个课、看几个教程，一两周就能学会，技术门槛早就不是问题了。
和AI聊天的正确姿势
写脑子里的想法，微信里的灵感，朋友圈里的碎碎念……加起来也有个几千字，但拼不成一篇文章。。
聪明的创作者不指望AI包办一切，而是通过三步协作:摸清工具优缺点，设计生产流程，保持快速迭代——让AI负责效率，人负责灵魂。
别让AI帮你做一切"费脑子"的工作，否则独立思考能力会退化——正确做法是"基础能力靠自己,效率提升靠AI"
养成三个AI使用习惯：建立提示词库随时调用，多用语音功能即时捕捉思路，从熟悉的重复性任务开始练手。
苏格拉底式提问：让AI通过反问引导你一步步推导结论，把AI从知识库变成导师，在主动思考中建立深层连接。
用好AI分三阶段:当工具用(每次新对话)→当助手用(定制风格需求)→当团队用(多AI协同工作流),从梳理高频任务开始,准备案例写清要求,测试迭代后扩展到系统化协同。
AI时代的焦虑不是工具多而是缺思维方式，试试4个方法：明确自己的AI角色、构建个人AI工作流、先完成再完美、成为解决问题的人。
结果驱动工作流:输入需求→AI生成审核标准（硬性指标/软性指标/负面内容（→确认调整标准→AI按标准执行+自检报告，把“什么是好结果”的隐性标准变显性，反馈更精准且标准可复用。
AI生成的低质量内容叫AI Slop，原因是指令不清晰/模型能力有限/缺乏人工干预。避免方法：优化提示设计(具体明确+限制条件)、人工编辑(删重复/补细节/检查逻辑)、选合适工具、结合人工与AI。
不同AI模型像不同性格的人，与人沟通需了解对方性格才能有效交流，做AI产品也需“懂点对方”才能发挥最大价值。
2007年诺基亚轻视iPhone几年后失去霸主地位，AI时代变化更像连续黑天鹅事件，传统规划思维为何失效?
大部分人用AI还停留在单轮问答没真正挖掘潜力，处理复杂任务可以通过提问/反思/打分/激将让输出从"AI水平"逼近"专家水准"。
卡尔·纽波特说"深度工作让你在浅薄世界中有竞争力"，AI时代这能力成为持续创造高价值产出的关键差距，很多人陷在"浮浅工作陷阱"，真正厉害的人不是"做得多"而是"想得深"，AI的意义不在于替你做事而在于帮你省下思考空间，让你重新回到人最擅长的部分。
让AI写文章强调不要太官方结果还是中规中矩缺少人味，现在AI能理解不要什么但要什么的指令执行起来更精准，这就是提示词设计中的正向约束原则：不要给的是边界要给的是目标，与其告诉AI避免什么不如直接告诉它你要什么。
通过正确的方法和技巧可以将AI的搜索能力发挥到极致，核心在于明确需求深度挖掘和信息整理，通过清晰表达问题让AI拆解和筛选信息以及生成定制化内容，就可以快速找到高质量的资源并解决问题。
AI像一面镜子本身没有价值观和偏好，你是什么样的人想要什么它都会如实反映你的意图，有人把AI当万能助手，遇到任何需要动脑的事第一反应就是问AI，最终越来越依赖；有人把AI当思维对手，先自己思考再用AI验证补充完善想法，最终越来越独立。
让AI扮演"不同的专家NPC"
一行代码没写，AI帮我做了个让儿子秒懂数学概念的交互网页
分享YouTube博主Tina Huang的一套完整高效学习方法，五步学习框架加AI工具组合能将学习时间缩短60%-70%。
很多人用AI学习反而效率更低,因为选择太多导致无从下手,不知道学到什么程度才算真正掌握。掌握"明确需求精准获取资源、追问本质深化知识理解、基于进度动态调整规划"三步循环法,让AI不只是推荐资源,而是陪伴你整个学习过程的智能导师。
官网：https://www.picdoc.cn/
很多人用AI还停留在"丢任务→改提示词→再修改"的低效循环中，本质上只是用AI代替了打字。通过判断"是否有明确标准、能否提供信息、风险有多大"，你可以重新规划工作流程，让AI专注于信息处理和格式化，自己负责判断决策，实现真正的效率跃升。
这篇文章整理自一个YouTube视频，写给那些用了AI但总觉得效果不理想的人。分享了七步实战方法，教你怎么跟AI正确对话、怎么给足有效信息、怎么验证输出质量、怎么让结果更符合你的需求。
传统工具是“死板的”需要主动学习，而AI是"活的"能分析自身能力并指导使用。 斯坦福教授提出的方法分四步：把AI设定为使用教练、让它了解你的工作场景和痛点、获取提示词优化和功能建议、实践后循环优化，让AI从工具变成真正的协作伙伴。
试试先让AI推荐3-5个成熟方法框架，再选一个方法提供详细信息让AI代入执行，重要决策用另一方法交叉验证。
同一提示词在不同AI模型结果差异大，不存在万能提示词，需要建立多模型思维。
掌握这个五步AI协作框架，让你不仅能从AI获得高质量答案，更能在对话过程中拓展思维、发现新角度，真正实现"用AI长脑子"。
为了让大家少走弯路，整理了五个全球公认的高质量AI学习网站。它们内容权威、资源丰富，大多数课程都可以免费学习。
CC Switch下载链接和安装包
Claude Code 交互界面里的内置命令和终端里的 CLI 命令
Claude Code源码
分析了 Claude Code泄漏的源码，从中整理出提示词设计上非常巧妙的地方，普通人也可以直接借鉴使用
包含ClaudeCode之父使用的CLAUDE.md
地址：[https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/d...](https://cloud.google.com/vertex-ai/genera...
将复杂问题拆解为可执行步骤的提示词。。
给AI几篇理想范例，让它自己推导出生成这种风格的提示词
Datawhale团队翻译了吴恩达大模型系列课程中文版
使用同样AI工具为什么有人顺手有人越用越乱？职场和生活中J人追求确定性遇到模糊任务焦虑停滞，P人偏爱灵活性害怕过早结束导致拖延，答案不在技术而在思考方式。
分享给大家一个仓库：WangRongsheng/awesome-LLM-resources。。
它的核心功能是能够快速将文字转化为直观的流程图，大大提高信息获取的效率。非常适合在学习和工作场景中快速处理需要带上配图的文字。
分享一个进阶学习方法，NotebookLM与Gemini搭配使用，形成一条完整的学习链路。。
Reddit上有人说这是OpenAI出过最实用的指南。里面没有虚的，都是真实项目里验证过的经验，这份34页的指南，是OpenAI从几千家企业的实际案例中提炼出来的干货"避坑指南+实战手册"。
做了一个skill检测短视频逐字稿是否包含违规内容
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