2026年3月1日星期日

AI时代高效学习工作法:为什么必须结合笔记打造个人知识库与私人GPT

本文探讨在AI工具普及的背景下,坚持记笔记如何将通用AI转化为个人专属助手。通过对比有无个人笔记时AI回答的差异,说明笔记是连接隐性知识与AI处理的接口,能帮助用户在海量碎片信息中发现连接、深化思考,避免过度依赖标准答案。适合深度使用AI的学习者、知识工作者及希望提升个人效率的读者。

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本文字数 2265,阅读大约需 4 分钟

今年春节回家,有一个发现挺有意思的。

跟朋友们聊起 AI,我发现普及率是真的上来了。

基本上人人都知道 DeepSeek,都用过豆包,有的也已经把 AI 当成了日常工具——写周报、查资料、翻译文档,用得挺溜。

但在闲聊的过程中,我也察觉到了另一个现象:大家都不怎么记笔记了

我问了几个朋友为什么,得到的回答出奇地一致:

反正什么问题问 AI 都能得到回复,自己还费力记笔记干嘛?

这个回答挺合理的,AI 确实什么都能答,而且答得又快又全。

但我总觉得哪里不对。

因为我自己的情况恰好相反——自从开始深度使用 AI 之后,我反而比以前更频繁地记笔记了。

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不是因为我记性差,而是我越来越清楚地意识到一件事:

不记笔记的人,用的是「通用 GPT」;记笔记的人,用的是「私人 GPT」。

这篇文章就来聊聊,为什么我觉得,记笔记这件看起来很「原始」的事情,反而变得比以前更重要了

记笔记的本质是什么

记笔记这件事,本质上是在做一件事:把隐性知识转化为显性知识。

什么是隐性知识?

就是你脑子里那些「知道但说不出来」的东西——直觉、经验、灵感、对某件事的微妙判断

你清楚自己懂,但让你写下来,又觉得很难组织语言。

什么是显性知识?

就是能被清晰表达、记录、传播的知识——书本上的理论、流程文档、操作手册

这两者之间的转化,其实经历了三个阶段。

第一阶段:知识困在脑子里。

很多好想法、好点子,在脑子里转了一圈就消失了。

你可能在洗澡的时候突然想到了一个绝妙的方案,但等你擦干头发坐到电脑前,已经忘了大半。

这个阶段的问题很明显:受限于大脑的带宽,容易遗忘,无法复用。

第二阶段:写下来,让思想流动。

笔记和文档的出现,解决了第一阶段的问题。

把想法写下来,大脑的负担被卸载了,知识也从「个人私有」变成了「可传播、可协作」的东西。

人类文明能走到今天,本质上就是靠这个——把知识写下来,一代一代传下去。

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第三阶段:AI 时代,笔记变成了你的「思想接口」。

这是我最想聊的部分。

AI 时代,记笔记的意义发生了一个质变:你的笔记,不再只是给自己看的备忘录,它变成了你和 AI 之间的接口。

你把自己独特的思考、经验、素材写成笔记,AI 读取之后,就能基于你的思想去做总结、做深度思考、做深度连接。

换句话说,笔记让 AI 从一个「通用的工具」变成了「你的私人助理」。

但如果你不记笔记呢?

AI 手里没有任何关于你的上下文,它只能从训练数据里给你一个「平均水平」的回答——正确,但平庸

同一个问题,有没有笔记,结果完全不同

最近我打算调整作息,想养成早起的习惯。

于是我分别用两种方式问了 Gemini 同一个问题:「我想早起,给我一些建议。」

第一种,直接问 Chatbot 模式的 Gemini,不给任何上下文。

Gemini 很快给出了一堆建议:每天固定时间上床、睡前远离电子屏幕、把闹钟放到离床远的地方、利用光线唤醒身体。。。

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说得对不对?都对

有没有用?大概率没用

因为这些建议跟「我」没有任何关系。

它不知道我几点睡、几点起,不知道我晚上是在加班还是在刷手机,不知道我的工作节奏是什么样的。

它给的建议,适用于地球上任何一个想早起的人——也就意味着,它对谁都没有特别强的针对性

第二种,我通过 Obsidian 让 Gemini 结合我最近一周的日记来回答同一个问题。

这一次,结果完全不同。

Gemini 读到了我最近一周的日记后,先是输出了最近一周的作息情况。

发现我在老家的常态是 8:30-10:00,来到广东之后,已经连续两天做到了早起。

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它还从我的日记里读到的 5 个关键问题:

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基于这些信息,它给出的建议就具体多了:

  1. 1. 22:00 把手机放到桌上充电,上床后不再碰手机;
  2. 2. 每天记录昨晚实际入睡时间 / 今早实际起床时间,有数据才有改进的基础;
  3. 3. 午觉控制在 20-25 分钟以内;
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每一条建议都是根据我的实际情况给的,我可以直接拿来执行。

同样的大模型,同一个问题,差别只在于——我有没有给它我的笔记。

把「整理」交给 AI,把「思考」留给自己

到这里,可能有人会问:那我以后什么都记下来,全部丢给 AI 处理就行了?

也不完全是这样。

我之所以强调要记笔记,不是说要把所有事情都记录下来——那叫囤积,不叫笔记。

我想说的是:在日常的学习、工作和生活中,养成把自己的想法、思考、灵感随手记下来的习惯。

哪怕只是几句话,哪怕当时觉得不成熟,先写下来再说。

这些零散的记录积累到一定量级之后,交给 AI 去处理,它能帮你做到一件你自己很难做到的事情——在海量的碎片中发现连接。

那些散落在不同时间、不同笔记里的想法,你自己可能早就忘了它们之间有什么关系,但 AI 能帮你串起来。

它能发现你反复在关注的主题,能识别出你思考中潜藏的模式,甚至能帮你找到连你自己都没意识到的思想暗线。

这才是 AI 真正强大的地方:不是替你思考,而是帮你处理那些大脑算力不足以处理的海量连接

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反过来说,如果你从来不记笔记,遇到问题直接问 AI,AI 也确实能给你一个答案。

但这个答案是基于它的通用世界知识生成的,和你个人的经验、思考没有直接关系。

短期来看,效率很高——问了就有答案,多省事。

但长期来看,你会发现自己对问题的思考越来越少了。

因为 AI 每次都会给你一个「还不错」的答案,你可能慢慢就习惯了接受,而不是自己先想一想。

时间一长,你和 AI 之间的关系就变成了:你负责提问,AI 负责回答。你的角色只剩下了一个——提问机器

记笔记的人不一样。他们把「低级的数据整理」交给 AI,自己省下来的脑力用来做更重要的事:判断、取舍、连结、创造

这才是更令人着迷的使用方式。

写在最后

回到开头春节的那个场景。

朋友们说「有 AI 了,不用记笔记了」,这个想法我理解,但我不太同意。

AI 确实能回答几乎所有问题,但它回答的质量,取决于你给它的上下文。

没有上下文,它只能给你一个「标准答案」;有了你的笔记,它才能给你一个「你的答案」。

用好 AI,必须记笔记。

做好笔记,是为了让你的思考可以被复用,可以被 AI 进一步放大。

 

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以上,就是本文全部内容,如果觉得这篇文章对你有启发,点赞、比心、分享三连就是对我最大的支持,谢谢~

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Seedance 2。0真人图像限制破解教程:用素描图+AI提示词生成视频

本文针对Seedance 2.0已禁止使用真人图像生成视频的限制,提供一套完整的绕过方法。教程详细演示了如何将人像转为素描图、利用Gemini等AI工具提取精准角色描述提示词,并最终在平台成功生成视频的四个步骤。适用于遇到真人图像限制的AI视频创作者,核心在于通过图像转换避开人脸检测。

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如何绕过Seedance 2.0真人图片限制生成视频

Seedance 2.0现在已经禁止上传真人图片生成视频了,但办法总比限制多,今天分享一个可以绕过平台检测的方法。


先看看平台限制有多严

先上传一张真人图像测试一下。这张图片其实是用ComfyUI生成的AI图,不是真实照片,但上传之后,粘贴好视频提示词,模式选沉浸式短片,选Seedance 2.0,还没来得及进行下一步,平台就直接提示"不支持真人人脸",图片当场被禁了。

可见平台的识别还挺灵敏的。下面就以这张图片为例,说说怎么绕过去。

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第一步:把人像转成素描

来到RunningHub,搜索"青橙",在主页找到"Klein图像编辑"这个工作流。

通过简介区的介绍注册可以送1000点积分,每天登录还能再送100点,有这些积分基本可以免费使用工作流。

用AI应用的方式打开工作流,上传人像图片,提示词输入"将图片改成素描",点击运行,原来的人像就变成了素描图片。

这里顺带说一下素描图上方的水印——因为是非付费会员,RH平台会在图片上方加一个自己的水印。解决办法很简单:在图片上方手动加一块白色区域,把水印"推"到图片边界外面,后期裁掉这块白色,水印就消失了。


第二步:用Gemini提取人物还原提示词

接下来打开Gemini,输入这个指令:

"详细描述这张图片,我希望通过你描述的提示词,可以最大程度还原图片角色的外貌。"

Gemini会给你一段文生图提示词。如果觉得还不够精准,可以继续追问:

"你检查一下,用你的提示词生成的图片和原图的相似程度,能不能尽可能地还原原图?"

这时它会给出一个更详细的提示词版本。

用不了Gemini的话,豆包或者千问也可以,效果差不多。


第三步:验证提示词效果

复制刚才得到的提示词,回到Klein图像编辑的AI应用,上传素描图片,粘贴提示词,看看生成结果和原图像不像。

这里也用千问的2511图片编辑工作流做了同样的验证,对比来看,虽然会有一些误差,但整体相似度还是比较高的,说明这套提示词是有效的。


一个坑:带光影的素描别用

这里插一句。测试过程中还生成了一张带光影效果的素描图——这张看起来更接近真人,结果平台直接把它识别成了真人照片,一样被拦截了。所以大家还是别往这个方向试了,老老实实用线条感明显的素描就好。


第四步:生成视频

把最开始那张素描图上传到Seedance,提示词这样写:

  • 角色是一名女性
  • 参照图片1生成(记得@图片1)
  • 粘贴Gemini生成的人物描述提示词
  • 加上原来的视频内容提示词

点击生成,耐心等待之后,视频成功出来了。

和原图对比,视频中人物和原图的相似度还不错。因为视频分辨率本身不高,把视频和图片同时缩小一点再对比,相似感会更强。


整个流程核心就一句话:先把真人照片变成素描,再通过AI提示词还原角色特征,最后用素描图去驱动视频生成。 平台检测的是人脸图像,素描就绕开了这道门槛。

觉得有用的话点个赞支持一下~


END




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AI Agent 技能(Skills)工具与指南:官方搜索、创建、调试与强制设计

本文介绍了提升 AI Agent 能力的 4 个关键 Skills 资源。内容涵盖 Vercel 官方 Skills 搜索安装工具(skills.sh)、Anthropic 官方的 Skill 创建权威指南、强制设计讨论的 Brainstorming Skill 以及系统化调试的 Debugging Skill 方法论。适合希望扩展或自主开发 AI Agent 技能的中高级开发者,提供了具体的开源地址与实用原则。

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01

Vercel 官方的 Skills 搜索神器

Skills 这么多,怎么找到适合自己的?   

Vercel 官方出了个 find-skills,专门解决这个问题。它本质上是一个 Skills 包管理器,通过 npx skills 命令就能用。   

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核心功能挺直接的:

• npx skills find [关键词] 搜索 Skills,支持交互式搜索   

• npx skills add <包名> 安装 Skill   

• npx skills check 检查更新   

• npx skills update 一键更新所有已安装的 Skills   

比如你想找 React 性能优化相关的 Skill,直接运行 npx skills find react performance,它会列出所有相关的 Skills,还会给你安装命令和文档链接。   

官方还做了一个 Skills 搜索网站 skills.sh,可以在线浏览所有的 Skills。

对于经常用 AI Agent 干活的人来说,这个工具能帮你快速发现和安装各种能力扩展,省得到处找。   

开源地址:https://github.com/vercel-labs/skills/blob/main/skills/find-skills/SKILL.md

02

Anthropic 官方的 Skill 创建指南     

如果你想自己写一个 Skill,这个官方指南是必看的。   

Anthropic 作为 Claude 的出品方,他们出的 skill-creator 可以说是权威教程。   

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它把 Skill 的结构讲得很清楚:

• SKILL.md 是核心文件,包含 YAML 元数据和 Markdown 指令   

• scripts/ 放可执行脚本   

• references/ 放参考文档   

• assets/ 放模板、图片等资源文件   

比较有价值的几个设计原则:

渐进式加载:Skill 分三层加载,先是元数据(约100词),再是 SKILL.md 主体(<5k词),最后按需加载引用文件。这样设计是为了省上下文窗口。  

自由度匹配:任务越脆弱,指令越具体;任务越灵活,指令越宽松。就像走钢丝需要护栏,在广场上可以随便走。   

不要创建多余文件:Skill 不需要 README.md、安装指南、更新日志这些,它只需要 AI 干活要用的信息。   

整个指南非常实用,从理解需求、规划内容、初始化、编写到打包发布,每个步骤都有详细说明。想认真做 Skill 的话,这个值得好好读一遍。

开源地址:https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md

03

强制设计的 Brainstorming Skill     

这个 Skill 有点意思,它强制你在动手写代码之前先做设计。   

它的核心理念是:任何项目,不管多简单,都必须先经过设计讨论,获得你认可后才能开始实现。   

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整个过程分几步:

先了解项目上下文,看看文件、文档、最近的提交。然后一个一个问题问清楚,搞明白目的、约束和成功标准。   

接下来提出 2-3 个方案,说明各自的优缺点,给出你的推荐理由。   

最后呈现设计,按模块逐步展示,每个模块确认没问题再往下走。设计通过后,写一份设计文档保存到 docs/plans/ 目录,然后才能调用实现相关的 Skill。   

有个硬性规定:在用户批准设计之前,禁止调用任何实现类 Skill,禁止写代码,禁止搭建项目。   

听起来有点繁琐,但实际上能避免很多返工。很多时候我们觉得简单的项目,做着做着就发现各种问题,还不如一开始就把事情想清楚。   

开源地址:https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/brainstorming/SKILL.md

04

系统化调试的 Debugging Skill

这个 Skill 是给 AI 用的调试方法论,核心原则就一句话:没有找到根本原因之前,禁止尝试任何修复。   

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它把调试过程分成四个阶段:

阶段一:根因调查

仔细读错误信息,可靠地复现问题,检查最近的改动。如果是多组件系统,还要在每个组件边界加诊断日志,搞清楚数据在哪儿断的。   

阶段二:模式分析

找类似的工作代码,对比差异,理解依赖关系。不要想当然地觉得某些差异不相关。 

阶段三:假设和测试

提出单一假设,用最小改动去测试。一次只改一个变量,不要一次性修多个问题。如果不对,回到阶段一重新分析。   

阶段四:实现

先写失败的测试用例,然后修复根因,最后验证修复有效。如果连续 3 次修复都失败,停下来质疑架构设计。   

这个方法论的好处是避免乱猜乱试,减少改出一个 Bug 引出两个新 Bug 的情况。据统计,系统化调试 15-30 分钟搞定,随机修复可能要折腾 2-3 小时。   

开源地址:https://github.com/obra/superpowers/blob/main/skills/systematic-debugging/SKILL.md

05

点击下方卡片,关注逛逛 GitHub

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目,如果你懒得翻文章一个个找,你直接关注微信公众号:逛逛 GitHub ,后台对话聊天就行了:

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Goose AI Agent 自动化框架开源项目解析:Block 裁员增效背后的 AI 工具

本文解析 Block 公司裁员后股价上涨事件背后的关键 AI 工具——Goose。Goose 是一个开箱即用的本地 AI 自主执行框架,支持工程执行、工具集成与多模型切换,适合开发者与团队用于自动化重复开发任务、提升工作效率。文章包含其核心能力、安装配置指南及对 AI 如何改变工作模式的思考。

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上周四,X(Twitter)联合创始人 Jack Dorsey 在平台上发布了一条关于 Block 公司的备忘录。

说这是公司历史上最艰难的决定之一,接着就宣布:Block 员工人数减少 40%,超过 4000 人。

虽然看上去是一条负面的信息,但大家万万没想到,在消息宣布的当晚,Block 股价暴涨 24%。

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很多人看到这个数字,都沉默了。

一家业绩正增长、毛利创历史新高的公司,在最赚钱的时候,砍掉近一半员工,资本市场用涨停来鼓掌。

回头再看下,Dorsey 在帖子里给出的核心理由只有一句话:AI 改变了构建和运营一家公司的方式

甚至还补了一刀:"我认为大多数公司都反应迟钝,未来一年内,绝大多数公司都会得出同样的结论。"

这消息一经传出,瞬间在 AI 科技圈炸开了锅。

很多人开始深挖:Block 内部到底在用什么 AI 工具,能让一万人的公司觉得六千人就够了。

Goose,可能就是答案之一。

这是 Block 自己孵化、并于 2025 年初开源的 AI Agent 自动化框架,已斩获 31000+ GitHub Star。

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简单说,它是一个能跑在本地的 AI 自主执行工具,不只帮我们写代码给建议,而是能真正动手干活。

只需给它一个任务,就能读文件、写代码、跑测试、装依赖、调 API,出了错自己 Debug,直到把活完成为止。

如果把 Cursor 比作一个随叫随到的技术顾问,那么 Goose 更像一个能承包任务的外包开发团队,给它需求,自己跑完再交付。

Goose 的核心能力,主要有三大方面。

工程执行方面,写代码、跑测试、读写文件、执行系统命令,一套完整的开发流程能独立跑下来。

如果我们刚接手一个复杂的大型项目,让它从头读代码、梳理调用关系、生成架构说明,比自己啃文档快得多。

工具集成方面,基于 MCP 协议,可以无缝接入 GitHub、Jira、数据库、内部系统,只要有 MCP 扩展,都能打通。

简单举个例子,让它读取 Figma 设计稿生成对应代码,省去了我们与设计师之间反复沟通的成本。

模型自由方面,不绑定任何一家模型,Claude、ChatGPT、Gemini、本地的 Ollama,随便切,谁好用就用谁,成本和效果可以自己控制。

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同时上手使用几乎没有门槛,提供开箱即用的安装包,支持 macOS、Windows 和 Linux 系统。

可以到官网或者 Releases 发布页面下载,如果习惯命令行,macOS 也可以执行如下命令安装:

brew install goose
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安装完成后,进入配置页面选择模型供应商,目前已支持 Anthropic、OpenAI、Google、OpenRouter 等模型供应商。

如果需要本地部署、不想产生 API 费用的话,也可以接入 Ollama,使用本地模型,把所有数据留在本机。

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配置完成后,打开主界面就能看到:

左侧提供了 Chat 对话、Recipes 工作流模板、Apps 应用市场、Scheduler 定时任务、Extensions 扩展管理等核心功能入口。

界面简洁直观,相当容易上手。

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写在最后

看到 Block 这次优化事件,很多人第一反应可能是恐慌。

但仔细想,真正值得关注的,不是 AI 在替代人,而是 AI 在替代哪种工作方式。

被替代的,是那种机械重复、靠堆人头来扩大产出的传统工作模式。

比如数据分析师,如果每天的工作是拉 SQL、整理表格、出报告,这些流程 Goose 这类工具今天就能跑。

但一个能看懂业务、会定义问题、知道数据背后意味着什么的人,AI 还远远替代不了。

差距就在这里。

对我们来说,最实际的应对方式,不是焦虑被替代这件事,而是主动把这些工具用起来。

让 Goose 处理那些重复的工程任务,腾出精力去做判断、做决策、做创造性的工作。

把 AI 当杠杆,而不是当威胁。

用 AI 提效的人,和不用 AI 的人,时间久了,生产力的差距会越拉越大。

Block 这次,算是给所有人提了个醒。

趁工作之余把 AI 工具用起来,主动拥抱变化,永远比被动等待先走一步。

GitHub 项目地址:https://github.com/block/goose

今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!

AI时代高效学习工作法:为什么必须结合笔记打造个人知识库与私人GPT

本文探讨在AI工具普及的背景下,坚持记笔记如何将通用AI转化为个人专属助手。通过对比有无个人笔记时AI回答的差异,说明笔记是连接隐性知识与AI处理的接口,能帮助用户在海量碎片信息中发现连接、深化思考,避免过度依赖标准答案。适合深度使用AI的学习者、知识工作者及希望提升个人效率的读...