AI实战避坑指南：数据落库的重要性
最近潜心研究技术指标，此前我指示Claudian将Alice CLI检索到的数据存入数据库，他当时答应得很爽快。但我越想越觉得不对劲，好像没见他执行落库操作，于是便问他是否真的落库了。果不其然，他回答没有。经他检查后直接生成了报告，数据其实只存在临时记忆中。我便指出，这样以后再用这些数据岂不是又要重新查询一遍？他的临时记忆容量有限，装得下这么多数据吗？接着他开始建议我建立数据库表……这时候才想起这茬，早干嘛去了？真是一直在偷懒。查询数据时，因为我想分析5/12至7/10的数据以及三只个股的对比数据，他觉得
AI协作指南：我是如何调教专属助手的
我是如何从“对AI一窍不通”变成“每日离不开AI助手”的。有朋友看完后问我：你提到给AI制定了规范，具体是怎么操作的？本文就专门探讨这个话题。先明确一点：这并非“教你如何使用AI”，而是“我如何让AI理解我的意图”。这两件事看似相似，实则天差地别。前者是工具使用教程，后者是协作机制设计。使用AI的人大多都经历过这个阶段：你说一句，它回应一句。每次对话都从零开始，你需要重新介绍自己、重新阐述背景、重新说明需求。用一两次尚可，坚持一个月就会感到厌烦。你花在“指导AI如何操作”上的时间，甚至超过你自己动手的时间
AI工具人人有，为何你用不起来？
先问个扎心的问题：如今最强的AI工具，几乎免费摆在每个人面前。同样的模型、同样的软件、同样的技能，你能装，别人也能装。可结果呢？有人把它用成了替自己干活的‘分身’，有人装完用两次就吃灰。工具一模一样，差距却越拉越大。问题到底出在哪？我自己折腾这套东西很久，得出一个反直觉的结论：这篇就讲清楚这件事——为什么‘给工具’是没用的，真正值钱的是‘给经验’。你一定刷到过这类标题：《最值得装的8个技能》《Agent必装的6个神器》《不得不收藏的N个工具》……我不是说它们没用。对刚入门的人，清单是地图，有价值。但清单体
AI搞自媒体那些事:5个教训让我彻底醒悟
从选题到写稿到配图再到发布，AI全流程真的能跑通吗？能跑通。但过程中踩了5个大坑。今天这关，我把5个坑全部扒出来，每个坑都附上我的解决办法。不是我多厉害，是这些坑实在太常见了，踩过的肯定不止我一个。我刚开始用AI做选题的时候，特别兴奋。丢个提示词进去，哗哗哗出来10个选题，每个看起来都有模有样的。什么"深度剖析数字化转型趋势""全面指南：中小企业如何拥抱AI"——你看，标题工整，逻辑清晰，挑不出毛病。但就是没人看。为什么？因为这些选题正确但缺乏吸引力。AI做选题有个根本问题
AI短视频创作：从百万播放到认清现实的血泪教训
↓↓↓ 点赞关注，好运连连！在上一篇《初学AI做自媒体，看看我的成绩单》里，我晒出了手头项目的“成绩单”。那些亮眼的数据可能让人以为：这行真暴利，做起来一定很爽吧？说实话，数据漂亮，不代表过程轻松。今天这篇，我要彻底复盘——分享我从第一次尝试AI视频到做出258万播放的爆款，再到被现实狠狠打脸、差点弃坑的全过程。更重要的是，我会告诉你我踩过的坑，以及到底什么样的人，才真正适合做AI视频。看过我上篇文章的朋友应该知道，我是通过一个15天的AI训练营入门的。课程里教了12种AI视频玩法，我的“处女作”是《治愈
当AI变成“智障”：我的踩坑实录
近来打算深入钻研人工智能，便想着在正式学习前先摸摸这些模型的底。谁料深度体验一番后才察觉，冠名为智能，实则是“智障”，简直让人火冒三丈。过去不过偶尔拿它当搜索引擎用用，有时生成些简单内容，即便复杂点的任务，也是照搬别人现成的提示模板，所以结果还算能看。如今从零开始摸索，总算理解了为何这么多人对这些大模型怨声载道，确实不靠谱。因为是初尝阶段，用的是免费版，那感受实在糟糕透顶。平时用得最多的豆包，这次深度测试后才发现，纯粹是信口开河。头两轮还像模像样，多聊几句就开始瞎扯，气得人七窍生烟。接着试了试图像生成AI
被AI反复折腾的那些天
春节过后，我又把openclaw重新拿出来折腾，结果哪是我在玩AI，分明是AI在反过来折腾我。简单记一笔这段时间我都踩了哪些坑：1.年前照着教程装好的飞书调用方案已经过时了，新的内置插件还会互相冲突。结果工具调用被直接暴露在上下文里，各种任务频频卡死，上下文也迅速膨胀，最后只能选择重装。2.还碰上了不少授权配对方面的问题，经常得靠放开权限的指令，才能让它去操作命令行。其实这类权限本该在安装阶段就提前放开。可这个半成品在所谓的进化过程中，根本意识不到只要重新开放这个权限，它就能继续操作命令行了（这里说的是通