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。
工具与工作流 64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。
20:21以腾讯QClaw的实际界面为例,本期把OpenClaw用法整理成九个技巧:明确人格、用户和操作规则,接入远程消息,按需安装技能,维护长期记忆,安排定时任务,再按任务选择模型和拆分多个智能体。后半部分讨论提示注入、工具权限与备份,展示用Git保存工作区的思路。核心是把日常工作要求、上下文和交付标准持续沉淀,让智能体逐步承担具体任务。
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。
24:07围绕DeepSeek R1发布后的使用体验,花叔先解释推理模型与指令模型的不同,再梳理分词、知识截止、模型自我描述、上下文和输出长度等限制。随后用写作、增长方案与会议材料等例子,讲解明确目标、补足背景、说明知识水平以及逐步收敛需求的方法。末尾复盘此前常用的提示词策略,提出在R1上减少机械约束、给模型留出解题空间的使用建议。
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。
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。
49:53本期从ChatGPT的能力与限制讲起,把提示词拆为指令、输入材料、背景和输出要求,再介绍角色设定、具体提问、补充上下文、分阶段任务、合理解答顺序及反馈迭代。实操案例覆盖读书自测、概念教育、产品开发分工、翻译、简历与面试,以及配合Midjourney生成图像提示词。重点是理解结构后围绕自己的任务调整,而不只收藏现成模板。
12:59围绕当期Meta收购Manus的消息,本期回顾它从发布、引发争议到开放注册、团队调整和产品迭代的过程。花叔把Manus理解为给模型配备云端电脑、工具与执行流程的通用智能体,讨论产品整合为何也能创造价值。结尾分享与创始人交往的两件小事:为新书作序,以及资助一位高中生的应用上架费用。视频的核心判断是,用户付费关注任务能否完成,而非只看底层模型归属。
15:22本期解读Claude Opus 4.7的编程、视觉与文档能力更新,并围绕系统卡讨论评估情境识别、模型自述和思维链监督等实验发现。随后用Skill配合模型生成带天气动效的网站,以及基于英伟达季报的多视角分析和演示文稿。视频主要观察任务执行与视觉交付,同时提出对模型行为研究的兴趣;有关情绪或意识的表述属于讨论,不能直接证明模型具有人的体验。
16:28本期解读Claude Sonnet 4.5发布及相关产品更新,介绍编程、电脑操作、Agent SDK和编辑器插件,并重点试用Imagine with Claude动态生成界面的体验。演示包含主题桌面、天气、计算器和进化论小游戏,也检查了多类网页原型。作者认为交付稳定性有所改善,但前端设计尚无明显飞跃,更复杂的长期任务仍需进一步测试。
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。
9:10花叔从日常佩戴体验出发,测试Ola Friend开放式智能耳机的语音交互:散步时练习英语口语、讨论抽象问题,写作卡住时请AI提供比喻和思路。他关注的是不用频繁打开手机的交流方式,以及开放式结构与环境声音共存的感受,也提到嘈杂地铁中仍会换用降噪耳机。视频据这些个人场景讨论AI进入常用硬件的价值,侧重体验而非参数测量。
30:42在Manus内测引发讨论的时期,花叔参与圆桌,和其他UP主区分大模型、聊天应用与智能体,并现场查看象棋游戏、旅行攻略、个人主页等任务结果。花叔结合信息采集与应用开发体验,分享任务拆解的价值,也指出长上下文中断、细节控制和交付可靠性的问题。讨论进一步延伸到通用与专用智能体的关系,以及普通人如何从具体生活需求出发试用AI。
48:12本期保留Manus执行任务时的等待与操作过程,观察它如何调研蜜雪冰城、整理数据、制作分析网页并部署。途中花叔临时加入与星巴克比较的要求,检查任务能否继续推进。视频展示了待办与过程文档的价值,也记录登录墙、弹窗、报错和速度变化;最终网页虽交付成功,仍有标题重叠、图表展示和疑似数据错误,需要进一步核对与修改。
9:54本期展示Manus内测中的三个任务:搜集自身产品信息、按投稿要求创作长篇小说,以及为作者的DeepSeek入门书设计营销方案。视频着重观察任务清单、浏览器与代码工具、过程文档和中途补充信息的协作方式,认为规划能力有助于完成较长任务。书籍销量与社群规模属于生成方案中的目标,并非已经实现的经营结果。
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。
15:07本期把已有录屏插件迁到CNB,借云端NPC完成开源前的收尾:补许可证、更新文档、设置打包发布流程,并修复录制时跨标签页跟随的问题。花叔创建产品、开发和评审三个角色,通过Issue派工,让它们基于仓库讨论并提交PR。协作中也产生重复提交和未解决的评审问题,最后再请NPC整理修复,并下载发布包验证功能,展示云端协作仍需要明确分工与验收。
12:18本期以桌面智能体的使用经验为参照,拆解阶跃智能体手机与StepAOS的系统设计思路。视频认为手机智能体需要原生接口、工具协议、跨任务记忆及端云调度,才能把目标转化为跨应用操作,并讨论感知、权限、过程留痕和撤回机制。旅行规划等场景是基于发布会资料的推演;作者明确表示尚未拿到真机,因此这是一组架构判断与体验预期,而非产品实测结论。
17:07本期先介绍ClaudeFable5发布时的能力与使用安排,再展示花叔用其开发的Mac桌面应用。这个开源工具围绕终端智能体工作流,把文件浏览、上下文提供、结果预览和任务提醒放到同一界面,减少在Finder、终端与编辑器之间切换。视频还演示图片标注、HTML查看、浏览器录屏和跨平台图文填充等小工具,强调从自己的具体工作障碍出发,用AI快速实现并持续完善产品。
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。
11:59本期把女娲Skill提炼出的个人表达与决策规则交给Tabbit智能代理,用于起草B站评论回复。花叔区分妙招、脚本和浏览器代理的职责,选择按单个视频处理、人工审阅后发布,并用定时任务观察新视频评论。实践中跨页面复杂流程更易出错,而粉丝分享个人处境的留言仍由本人回应,形成自动化与真人交流的分工。
18:27本期以公开人物资料的整理为例,展示一套从收集素材到构建AI工作规则的流程:分别检索著作、长访谈、表达习惯、他人评价、决策记录和时间线,再提炼分析框架,并做已知问题、边界与风格测试。花叔通过同题回答比较观察流程效果,也展示用多个模拟视角讨论问题。视频中的人物回答均为AI生成案例,可用于观察不同提问框架,不能等同于本人观点。
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