14:35豆包工作手把手教程,让你工作提效200%!(赠51页橙皮书)
本期用11个技巧演示豆包工作如何处理文档、表格、报告、PPT与视觉素材。作者强调先说明目的、材料和交付要求,读取已有资料、核对数据口径,让缺失信息留白,再根据修改意见同步更新产物。后半段介绍本地与云电脑、手机遥控、独立任务并行,以及把跑通的方法保存为Skill并在新对话复验,形成可持续复用的工作流程。
花叔的工作台 / 视频手记
AI工具实测、独立开发与内容创作。先看要点,感兴趣再看完整实践。
办公与数据 17条
14:35本期用11个技巧演示豆包工作如何处理文档、表格、报告、PPT与视觉素材。作者强调先说明目的、材料和交付要求,读取已有资料、核对数据口径,让缺失信息留白,再根据修改意见同步更新产物。后半段介绍本地与云电脑、手机遥控、独立任务并行,以及把跑通的方法保存为Skill并在新对话复验,形成可持续复用的工作流程。
9:57本期用AmazonQuick的实际任务解释,AI能否交付成品取决于模型、执行环境和上下文共同配合。花叔迁入自己的设计等Skill,展示方案选择、截图检查、数据分析与定时任务,并讨论知识资料、连接器和应用分享怎样让个人方法在团队中复用。视频也区分云端持续运行与本地工具访问,强调权限确认和产出标准。结尾给出选择智能体的检查框架:能力够不够、方法能否装进去、是否理…
36:38花叔与三位创业者、开发者从各自的AI投入聊起,讨论同样的模型为何会产生不同工作成果。花叔分享按项目组织文件、渐进读取上下文和维护工作流程的方法,并提醒一人公司仍要找到真实需求、交付产品、接触用户。圆桌还结合自行车研发、供应商会议和软件验证,展示知识库如何进入实际业务;视频作者在回看中补充团队转型与公开分享的实践反思。
13:42花叔用MAVIS演示让AI操作电脑完成任务的过程,从安装Ollama、查询设备配置并选择本地模型开始,再延伸到技能适配、文件整理和手机远程交办。后半段同时推进软件安装、知识解释、文章配图、桌面归类与文件查找,展示任务如何分给不同执行模块,以及遇到安装错误后继续排查的过程。视频关注自然语言指派到实际操作之间的衔接,也保留任务耗时和检查结果的环节。
11:20本期围绕敏感资料不便上传云端的工作场景,在一台大内存笔记本上演示本地模型与Claude Code、Skill配合。作者先运行GPT-OSS,再用千问模型分析模拟公司的财务表,生成网页、Excel和PPT;随后展示在原Word文档中加入批注与修订。核心思路是按数据敏感性划分本地和云端任务,让分析与审稿交付更接近实际工作。
5:40花叔在香港的腾讯OpenClaw体验活动现场采访学生,了解他们想用智能体处理数据、收集资料和整理本地文件的需求。受访者同样关注部署难度、模型成本,以及实验数据被误操作或泄露的风险。随后他与产品体验官讨论QClaw的产品化方向,包括聊天工具接入、文件访问边界和技能检查。视频呈现从聊天式AI走向电脑执行任务时,便利与信任需要同时解决的问题。
34:36围绕《OpenClaw橙皮书》,本期从自主执行任务的个人智能体出发,解释OpenClaw的架构、记忆文件、心跳机制和命令行工具。视频演示通过聊天渠道访问工作资料,梳理本地与云端部署、模型接入和Skill扩展思路,并讨论权限暴露、第三方技能和上下文累积带来的风险与成本。重点是按真实任务逐步配置技能和记忆,同时做好备份、访问控制与费用管理。

23:21花叔以小猫补光灯的客服资料为例,演示如何在阿里云百炼复制知识库问答模板,上传文档、图片和演示稿,并完成检索配置与发布。教程先解释图表理解、文档切片和混合检索解决的问题,再逐项说明文件处理模式、切片长度、相关度阈值与召回数量。最后通过荣誉和用户增长等问题检查回答与引用来源,并介绍将助手接入网站或办公平台的方式。
5:07面对小猫补光灯用户反复询问功能和用法的情况,花叔用Amazon Quick Suite搭建文档客服演示。他先描述助手的目标,再上传产品介绍、FAQ和快速指南,连接知识空间后测试问答与引用来源。视频还说明资料更新如何进入回答,并简要展示智能研究、重复工作自动化和数据可视化的用途,讨论产品客服、HR和IT支持等常见问答场景。
19:33本期实演用ClaudeCode搭建的自动化写作流程:从一个新产品选题出发,先调研并保存资料,再给出多个方向供选择,学习参考文章,搜索个人素材,完成初稿、三轮审校与配图,最后在公众号排版器中处理。花叔进一步拆解工作区路由和分步骤规则,强调真实个人素材与优质样文决定文章是否贴近自己的观点和品位,也说明测试类选题需要本人补充实测信息。
8:04本期用七类任务体验夸克的AI功能,包括新闻影响分析、PPT制作、学习计划与概念解释、平台风格写作、长报告总结、健康问题追问,以及生成照片重命名脚本。花叔关注的是工具如何结合背景、组织资料并形成可修改的结果,而非只比较模型参数。结尾归纳三种用法:讲清目的与场景,关注分析方法,并通过多轮追问细化要求;各示例仍是有限体验,未作系统准确性验证。
11:40本期利用腾讯元宝接入DeepSeek V3和HTML预览的能力,连续展示七种网页生成场景:简历、公众号排版、数据图表、活动官网、个人主页、会议纪要和复杂文档可视化。视频保留了追加要求、调整颜色与布局的过程,也指出个人主页生成的信息有错误。重点是把已有材料整理成可见、可分享的成果,并通过持续反馈改进输出。
13:00本期针对DeepSeek服务拥堵,梳理本地蒸馏模型、云API、自租服务器和第三方整合产品四类使用路径,再介绍Perplexity、秘塔、Cursor、Windsurf、Monica及自制的DeepSeek伴侣。视频按搜索、文档编辑和聊天等需求说明差异,最后用批量生成脱口秀内容的脚本说明,API还可服务于自动化流程,不只是接入聊天界面。
15:11本期以批量生成书籍介绍为例,用Cursor制作自动化脚本:逐行读取Markdown书单,调用OpenAIAPI,把结果按书名保存成本地文件。演示包含依赖安装、环境变量、模型选择和提示词调整,也出现书单重复、AI误改模型名称等问题。花叔建议先生成一两篇检查效果,再修改提示词并扩大批量运行;重点展示任务编排和文件保存流程,成文内容仍需另行核实与编辑。
11:35本期以B站视频数据演示ChatGPT-4o更新后的分析界面:上传表格,清洗文本字段,计算描述性统计,用自然语言生成并调整图表,再探索播放量与互动指标之间的相关和回归关系。视频还处理了中文字体显示、交互图表切换和Excel、PPT导出问题。重点是观察一套可交互的数据处理流程;样本关系及回归输出需要另行检查,不能据此直接推断平台推荐的因果机制。
33:27花叔把长期使用ChatGPT的经验整理为一套入门教程,从角色、目标、背景和输出要求讲起,再延伸到简历、周报、头脑风暴、产品需求、内容创作与阅读学习。视频通过具体任务说明如何提供示例、拆分长文、让AI参与检查理解,而不是只索要一个通用答案。写作部分覆盖邮件、润色、大纲和风格调整,也强调个人经验与主动思考仍要参与其中。
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