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至目前的AI实践阶段性总结与设想的未来落地需求
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the party is over

程序设计

  • 主用codex,cc(claude code),可antigravity,gemini cli作2api
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中转配置

  • 关于中转站的使用方式

安装方式

  • cc-switch与cherry studio为桌面应用,arch linux直接aur
  • codex,cc,zcf可pnpm安装
    • pnpm add -g @anthropic-ai/claude-code
    • pnpm add -g @openai/codex
    • pnpm add -g zcf
    • 可选ccusage
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  • all api hub为浏览器插件
  • cpa可docker compose

分工

  • cli agent - cc | codex
  • gui agent - cherry studio
  • 纯cli简单配置调整 - zcf
  • all api hub - 中转站管理与自动签到,api导出cherry,cc-switch使用
  • cc-switch - 通过代理统一供应商从而保存会话历史,统一管理cc | codex | opencode 与供应商热切换
  • cpa - 管理codex号池
  • grok2api - 管理grok号池

codex - zcf配置

  • codex - zcf按要求填入
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  • 基础url - 填写站点url/v1
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codex - config配置

  • 在配置文件自行写入
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cc - ccr

  • ccr ui填写,url填写站点url/v1/messages
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  • 选择模型与转换器,填写保存后需要右上角保存
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cherry-studio

  • 填写base url,OpenAI-Response对应v1/responses(new api通常),OpenAI对应chat completion(旧版new api通常), Anthropic对应v1/messages(cc用 通常),url为base url
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ccswitch

  • 打开代理实现供应商提供统一的入口配置,不会因供应商更改而无法恢复先前供应商的对话
  • 便于切换cc,codex,opencode供应商
  • 参考配置(仅base url,在codex配置自动为response,claude为Anthropic message)
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cpa(cli-proxy-api)

  • 通过认证文件可导入codex号池
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  • 如下接入
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  • 如出现以下情况,更换IP地区
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all api hub

  • 中转站汇总,自动签到与快捷导出至cherry studio,ccswitch,cpa
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grok2api

  • 点击导入进行token导入
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  • 部署时改端口需要改写命令,上游Dockerfile写死8000(docker ps显示8000,实为8999)
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  • AI解释
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模型选择与应用特色

  • Gemini 3Pro - 详细话多的讲解
  • Gemini 3Pro + AI Studio - 极为便利的端到端视频理解
  • 4.2 Beta-Grok - 联网搜索一骑绝尘
  • 5.3 GPT-Codex - Codex - 适合xhigh解决需要多想的coding问题
  • 4.6 Opus - Claude Code - 优秀的通用工程coding能力
  • 4.6 Opus - 不需要纯零基础的冗余讲解时效果比较好,详略得当,GPT5.2/5.3-Codex < Gemini 3Pro < 4.6 Opus
 
  • grok与gpt5.2/5.3-codex搜索效果对比,grok(自带4Agent协作)更快更好,可以作成skill与mcp让gpt/claude调用
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  • 5.3+Cherry Studio Google搜索,5.3+自带搜索,4.2+自带搜索,5.2+自带搜索
  • Google搜索0个信息源相关,自带搜索5.2仅2个信息源相关,5.3仅1个信息源相关度高,4.2信息源4个相关,唯一一个返回明确数据的(核查均对得上)
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基本使用

prompt生成

  • 描述预期行为,约束,案例,附件google prompt guide生成
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  • 可自行微调 Java → Python
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AI Studio的视频概述

  • 可调视频时长区间与采样fps
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Codex

  • 描述修改后工作流(格式化,语法检查,运行)让AI自行更新Agents.md,使其以后自动遵循工作流处理(CC未必完全遵循)
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  • 让AI自行启动应用,便于AI读取日志信息
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AGENTS.md/CLAUDE.md

  • Codex遵循程度较高,可以对工作流,反复的知识进行记录(可以对话让AI更新)
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Agent Skill框架/工作流

  • 根据过往commits推patch特性
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  • 总结确认
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  • 迁移新版本(含breaking changes)计划
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  • 更加频繁的工具调用
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  • 自动编译,测试
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  • TODO:CCG编排

二开项目

  • 可以在不深入了解相关技术栈的情况下快速进行二开,逐特性检验效果,迭代,尽可能保持新上下文,提示可能修改方向(如重叠UI,提示z-index)即可。

vicinae(C++ QT)

  • 图片预览
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  • 多选,多个删除 多个复制 多个剪贴(可逆序) 内容预览中的复制
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spectacle

  • 图片存储时返回file uri

cherry studio

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19自用特性

markdown

1. 透明且持久化的多标签 UI - 多标签栏为完全透明样式(非毛玻璃卡片)。 - 支持鼠标中键关闭标签。 - 重启应用后恢复已打开标签与当前活动标签。 - 记忆标签栏横向滚动位置。 2. 基于工作区的标签分组 - 多标签可按工作区分组管理。 - 支持创建、切换、重命名、删除工作区。 - 每个工作区维护独立的标签集合和活动会话。 - 工作区状态在重启后可恢复。 3. 全新时间线 UI 与稳定性修复 - 修复滚动后时间线消失问题。 - 修复首尾节点显示被裁切问题。 - 活动节点与导航/视口位置对齐。 - 节点悬停显示精简预览(用户输入 + 模型输出)。 4. 会话位置持久化 - 按时间线节点序号保存会话位置。 - 重启应用后可回到该会话上次节点位置。 5. 时间线快捷键 - `Alt+ArrowUp`:跳转到上一节点。 - `Alt+ArrowDown`:跳转到下一节点。 - `Alt+Shift+ArrowUp`:跳转到首节点。 - `Alt+Shift+ArrowDown`:跳转到末节点。 6. 模型分组与路由模式 - 助手可选择使用单模型,或使用模型分组。 - 模型分组为全局共享能力,可在不同助手之间复用。 - 模型分组由用户自由定义,不限制“同模型/同提供商”组合。 - 支持两种路由模式: - `order-first`:按分组顺序尝试,前一个不可访问时自动回退到下一个。 - `round-robin`:请求按模型顺序轮询分发(1->2->3->1...)。 - 可在助手设置和聊天顶部模型切换器中切换“单模型 / 分组”。 7. 生成中继续发送 - 在模型仍在输出时可继续发送下一条消息。 8. Arch Linux PKGBUILD 支持 - 新增 Arch Linux 安装打包文件: - `pkgbuilds/arch/cherry-studio-bin/PKGBUILD` - `pkgbuilds/arch/cherry-studio-bin/.SRCINFO` - `pkgbuilds/arch/README.md` - 支持 `x86_64` 与 `aarch64`。 9. 启动器导航(键盘 + 鼠标) - 新增第三个标签页:`打开启动器`。 - 新增启动器快捷键:`Ctrl+P` / `Cmd+P`。 - 启动器支持助手/话题搜索与键盘导航(`↑`、`↓`、`Enter`、`Esc`)。 10. 多入口右键菜单能力对齐 - 会话多标签中的助手/话题支持右键,并复用左侧栏同一套菜单能力。 - 启动器标签页与启动器弹窗中的助手/话题支持右键,并复用左侧栏同一套菜单能力。 - 助手与话题的编辑/管理操作在各入口保持一致。 11. 启动器内直接创建助手/话题 - 在启动器中新增快捷创建入口: - `+ 助手` - `+ 话题`(在当前激活助手下创建) - 创建后会立即选中并跳转到新对象。 12. 模型分组显示提供商来源 - 模型分组成员现在显示为 `模型名 | 提供商`。 - 当分组中存在同名模型时,更容易定位哪个来源不可用或失效。 13. Markdown 导出支持图片资源 - 话题 Markdown 导出现在可保留“仅图片输入”的消息。 - 导出规则: - 纯文本话题:仅导出 `.md`。 - 包含上传图片文件的话题:导出 `.md` + 同级 `<markdown-name>.assets/` 目录,并在 Markdown 中引用复制后的图片文件。 - URL 图片会保留为 Markdown 外链。 14. Token 统计面板 - 新增独立的 `设置 -> 统计` 页面。 - 按助手 / 话题 / 对话三级聚合 Token 使用量。 - 展示输入 Token、输出 Token、总 Token、消息数量与更新时间。 15. 聊天顶部模型分组管理更便捷 - 顶部模型切换器新增 `编辑模型组` 入口。 - 点击后可直接打开助手设置中的模型配置页。 - 顶部模型分组名称与数量展示已完成本地化。 16. 聊天背景轮播 - 为聊天内容区域新增可配置的背景轮播能力。 - 设置入口位于 `设置 -> 显示 -> 背景轮播`。 - 支持多图片目录、切换间隔、透明度与手动 `下一张`。 - 新增快捷键 `Ctrl/Cmd+Shift+U`,可在文件夹中显示当前背景图。 17. Anthropic 提供商 Claude Code 兼容模式 - 新增提供商级别的 `Claude Code 兼容模式` 开关。 - 开启后,请求会使用 Claude Code 兼容的请求头与 User-Agent 行为。 - 自定义请求头弹窗支持一键应用 Claude Code 兼容请求头。 18. 启动器助手点击行为修复 - 在启动器弹窗(`Ctrl/Cmd+P`)中点击助手时,会创建新话题并停留在该新话题标签页。 - 修复了“先跳到新话题又回弹到之前标签页”的异常行为。 19. 用户纯文本消息链接识别 - 在关闭“输入消息按 Markdown 渲染”时,用户消息中的纯文本 URL 现在会自动渲染为可点击链接。 - 增加了安全外链打开逻辑及对应测试。
Markdown

科研积木

  • AI驱动的科研搭积木,对组合式创新枚举,作不同分支进行效果尝试,对表现最优的分支让AI包装模块讲故事(可结合对应md - gemini/agents/claude .md,提示重复要求 - 新配置为所有数据集添加)。
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Vibe Coding

rosereader(electron)

  • 填补linux上找不到可以infinite scrolling的epub reader空白,加入一些阅读的统计信息,自选字体,间距,更符合个人审美的预设色彩搭配,划词跳转google ai mode解释,书签与高亮,自动监听文件系统变化识别新书。
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  • 嵌套高亮与跳转提示
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  • 类似code map的搜索提示
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  • 书籍搜索
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  • 划词跳转google ai mode释意
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hanasato

  • 实现类似pinterest的瀑布流布局查看本地图片,用于选图与图片批量删除移动。
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  • 文件夹访问历史与多标签页
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  • gallery
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基本学习

  • 给出需求场景获取方案
  • 需求:转发服务器(无代理环境)流量到本地(代理环境) → 方案:SSH转发
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语言学习

二语习得

其他语言的提示词制作

  • 描述需要的元素(如词汇释义,语法解析,变形过程,拓展使用)与场景,贴上如下prompt 101文件,要求AI生成符合要求的提示词,可以达到结构化输出效果

工具使用 - notion

  • 善用kde spectacle的截取活动窗口,不需要选中任何区域一键截取,减少中断时间,但截取有一定延迟,尽量不选取快切换句子的时候截图,可以使用截取矩形区域兜底(需手动选择区域)。
  • 对已经熟悉但需要复习的,可以截图后批量反序粘贴(linux自行二开vicinae,win使用ditto)至notion。
  • 仅存取图片,类似用作anki卡片正面。
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工具使用 - ai studio

  • 目前砍配额很严重,进一步使用需要cherry studio配合中转站,需支持视觉的模型调用。
  • 在右边system instructions填入prompt,往后只粘贴图片(可填写名字实现存储,但只存于浏览器本地)
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工具使用 - cherry studio

  • 在助手处编辑,添加提示词
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JP示例 - 日英释义

  • 参考提示词

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You are an expert Japanese Linguist and Tutor. Your mission is to perform a complete and highly detailed deconstruction of a single Japanese sentence for a diligent student. Persona: Act as a meticulous and knowledgeable linguistics professor. Your tone should be thorough, precise, and educational. You are aiming to leave no part of the sentence unexplained. Task: Perform a "forensic analysis" of the provided Japanese sentence. You must break down its vocabulary, grammar, and pragmatic usage in exhaustive detail. Do not omit any details. You must not use Rōmaji. Context: The analysis is for a dedicated beginner-to-intermediate learner who wants to understand every component of the sentence. Assume the sentence is taken from a specific context (like a video game, anime, or book). All Kanji must have Furigana. Format: Your output MUST be a single, detailed analysis with the exact following sections. Deep Dive Analysis: [The LLM will quote the full sentence here] 1. Core Meaning (全体「ぜんたい」の 意味「いみ」 - Overall Meaning) Original Sentence: The original sentence with Furigana over all Kanji. Literal Translation: A word-for-word English translation. This helps show how the grammar is constructed. Natural Translation: A fluid, natural-sounding English translation that captures the true intent and nuance of the sentence. 2. Vocabulary Breakdown (単語「たんご」の 解説「かいせつ」 - Word-by-Word Explanation) Provide a detailed analysis of every single word and particle in the sentence, in the order they appear. For each item, provide: Word/Particle: The word in Kanji/Kana. Dictionary Form: The base form (e.g., for verbs and adjectives). Part of Speech: (e.g., Noun, Verb (Ichidan/Godan), Particle, Adverb, etc.). Meaning in Context: Its specific definition as used in this sentence. 3. Grammar Deconstruction (文法「ぶんぽう」の 解析「かいせき」 - Grammatical Analysis) Break down the sentence's grammatical structure from beginning to end. Particle Functions: For each particle (は, が, を, に, で, の, も, etc.), explain its specific role in this sentence (e.g., "The particle「で」here indicates the location where an action takes place."). Verb/Adjective Conjugation: Identify the form of the main verb or adjective. Explain why it is conjugated that way (e.g., "This is the past tense form (-ta form)," "This is the negative polite form (-masen)"). Sentence Structure: Describe the overall structure (e.g., "This is a simple Subject-Object-Verb sentence," "This is a compound sentence joined by the ~て form," "This is a clause modifying a noun."). 4. Nuance & Real-World Usage (ニュアンスと 実用「じつよう」 - Nuance & Practical Use) Formality Level: Is the sentence casual/plain form, polite (です/ます), or honorific/humble? Who would say this and to whom? Speaker's Intent & Emotion: What is the underlying feeling or purpose behind this sentence? Is it a command, a gentle suggestion, a statement of fact, a moment of realization, a sarcastic remark? Alternative Expressions: Provide 1-2 examples of how the same core idea could be expressed differently. Include at least one more formal and one more casual alternative, if applicable. Example: (Original: 「食「た」べなさい!」 - Eat!) More Polite: 「 食「た」べてください。」 (Please eat.) Very Casual (Male): 「 食「く」えよ。」 (Eat up, man.) 5. Practice Time! (練習「れんしゅう」しよう! - Let's Practice!) Create one new, simple sentence that I can try to build. It should use one key vocabulary word and one key grammar point from the sentence you just analyzed.
Plain text
  • 输入仅剪贴图片
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  • 整体释义与假名注音汉字
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  • 词汇释义 + 语法拆解 + 固定用语
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  • 拓展练习
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  • cherry studio案例
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EN示例 - 英英释义

  • 参考提示词

plain

Persona: You are an expert Linguist and Senior Communications Coach specializing in American and British English pragmatics. Context: I am an advanced (C1/C2 level) English learner. I will upload images containing English text, specifically conversational dialogue or informal communication. Task: Transcribe: Accurately transcribe the text from the image. Advanced Analysis: Analyze the text for an advanced audience. Do not define basic vocabulary. Instead, focus on: Subtext & Tone: What is implied but not said? Is the tone passive-aggressive, sarcastic, formal, or intimate? Idioms & Phrasal Verbs: Explain the origin or specific nuance of any idioms used. Register: specific notes on why this specific vocabulary was chosen over alternatives (e.g., "why use 'acquire' instead of 'get'"). Native Refinement: If the text in the image sounds unnatural or could be improved, provide a "Native Speaker Rewrite" that makes it sound more fluid or persuasive. Format: Output entirely in English. Use a structured format with bold headers for Transcription, Nuance Breakdown, and Alternative Phrasings. when there are multiple images, combine all the text
Plain text
  • 仅剪贴文本,此处在多文本中指明仅一处需释义
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  • 固定用语
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  • 替换
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设想需求

视频内容识别 - Video Grounding

  • 找出视频包含XXX的某一帧
  • 自动定位ost中音乐在番剧的集数与时间

游戏mod研发Agent

  • RimWorld Mod研发Agent - 主要在于如何实现两点:1.需要反编译得到mods(二开)与游戏代码上下文,xml(配置文件)上下文 2.对相关上下文(数十万与百万行代码库)建索引

AI白噪音音乐

  • 添加环境背景音于指定音乐

带正面反馈/更细粒度/更灵活的推荐系统

  • 仅从用户使用的角度出发,很诡异的一点是推荐系统,从B站,知乎,小红书到Reddit,Youtube都不存在直接正面的反馈模式,只有负面,正面反馈都只依赖于固定模式的反馈,如点赞,收藏,喜欢等,但1.点赞,收藏,喜欢等都不应直接等同于正反馈 2.不存在直接正面反馈以挑选心仪内容,调整推荐优先级等的选项,如果三种交互都不做呢?
  • 收藏≠喜欢,收藏可以作为一种不设上限的稍后再看使用,或者仅仅一种资源收藏使用,稍后再看的不等于喜欢的,囤积的资源也不等于常看的。
  • 点赞同样≠喜欢,比如看了一个深度学习入门的组会汇报,点赞,可以是出于对创作者指标的贡献,视频质量的认可,不等于希望这样的内容更多地出现,“我最近看了深度学习入门教程”,“为这一入门教程点了赞”,完全可以是出于欣赏这一内容,作为教程而言很优秀的行为,不等于我需要更多相关的,不等于有“在学习深度学习“的用户画像,尤其是现有推荐系统往往颗粒度稀烂,会导致1.如果需要深度学习相关内容(推荐的内容与点赞体现的相同)的情形,会出现大量的入门教程,但入门教程只需要一个两个足以,总不能天天都在入门 2.如果不处于(推荐的内容与点赞体现的不同),用户也不能控制优先级,反馈的粒度(CV,NLP细分方向,实用教程与技术观点等)
  • 现有APP的推荐方式存在在单一方向倾向过大,欠缺多样的选择,比如知乎倾向于不同的内容,对于观点类内容,常推不同观点的回答,但回答之间的价值不是等同的,用户缺少选择,且负面反馈效果欠佳,不喜欢还推,且对于知识类(需要相似相关)的又不能保证内容的相关性了,小红书相反

租房合同AI

  • 通过对大量租房合同进行训练,使AI可以很好地应对租房中的经典qa
  • 识别合同中潜在的风险与成本转嫁的问题
  • 比如家具损坏责任认定,虚假的空调开销
  • 水电费不走民电民水
  • 打击房东在打工人与公司之间抽取过量利益的行为

将程序自动变成portable

  • portable在迁移设备时方便,可以直接磁盘拷贝即可完全复制程序状态,但现有情况下,存在(主要面向win) 1.使用了注册表的程序 2.数据目录定死在APPDATA等C盘目录下 等情形,实现一种AI将程序完全变成完全portable的,比如尝试将第二种里APPDATA的访问链接化,APPDATA链接到安装根目录文件夹下

视频理解时间戳自动截图与汇入内容

  • AI对传入的视频进行处理,能够截取出文字描述的对应时间戳,也能在对应时间戳按照格式(位置)等要求直接插入用户的添加内容

测试驱动开发 - 需求-测试用例/UT-代码实现-自动测试

  • 通过多Agent实现这样一套研发流程
  • 从结果出发,减少对AI的过程要求。通过I号Agent面向需求(包括产品产出的文档,UI产出的原型图,研发提出的性能指标与设计规格)设计对应的测试用例,通过II号Agent面向测试用例提供代码实现并要求通过测试用例,通过III号Agent面向实现代码进行Code Review并重测测试用例,通过IV号Agent实现自动化测试(比如Playwright等Web页面测试,相当于是最终用户与产品交互的测试)的开发流程。

MCP2APP - MCP代码转传统APP

  • MCP本身带有:吃RPM,吃Token,处理时间长,不便于中断等问题,对部分简单场景(如链接中Anki MCP场景)不适宜使用,成本高效果一般,相比下更适合作确定性的APP,可以实现一个AI Agent,专门用于在现有的MCP源码基础上构建一个确定的APP,将涉及AI(往往是数据转换与生成)的部分封装为一个RPC,结合到确定性的,不涉及AI的确定性业务流程中去。

AI逆向(bushi)

  • 只要逆向功底高,一切都是开源的

Context Learning

  • 在用户交互的上下文中实时学习

对抗现有学习经验的应用场景

  • 对抗现有LLM经验的需求Agent(面向药效训练的LLM添加盈利的维度,A方案药效更优,B方案有回扣,如何衡量,如何自行动态分层给低端一套高端一套)

监听Git Commit触发HF Space的factory rebuild

  • 对于HF Space多以Dockerfile的方式部署,没有像Vercel或Netlify上的新Commit触发部署更新,需要一个单独的APP实现,考虑上用Github Action在提交后Hook里进行HF Space的factory rebuild更新部署

带Prompt优化的基本交互工作流

  • 虽然对于如Gemini2.5Pro这样的优秀模型而言,直接简单的一句话已经可以解决相当部分任务,但实践上,仅通过简单将Google自家的Prompt Guide丢进去让AI对用户描述(简单一句话)生成对应的Prompt再去执行任务,效果表现仍有相当明显的提升,可以将这一流程作为一个基本的交互块
  • 下方案例里通过AI Studio用户输入,提供一个输入数据参考格式的例子和任务目标(通过MCP实现Anki自动制卡)
  • 生成对应Prompt,将其放入Cherry Studio的助手Prompt里,往后直接CV输入数据,然后自行制卡
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You are an expert Anki Card Creator and Japanese Linguist, specializing in creating high-quality, machine-readable flashcards for language learners using the Anki MCP add-on. Persona: Act as a precise and efficient data processor. Your primary goal is to convert a custom text format into a perfectly structured JSON output. You understand the principles of effective language learning, such as the importance of context. Task: Analyze the provided custom text format, which contains a deck name and Japanese learning content. Your task is to process this text and generate a single, valid JSON object that can be directly imported by the Anki MCP add-on. Context: The input text has two parts: Deck Name: A line starting with {name of the deck...}. You must extract the deck name from this line (e.g., "ブルーアーカイブ メインストーリー #0 プロローグ - 2025.11.07"). Content: A block of text starting with {content...}. This block contains: Sentences: Lines starting with a -. Vocabulary: Indented lines listed directly below a sentence. Furigana: Readings are provided in two possible formats: 漢字(ふりがな) or 漢字「ふりがな」. You must correctly parse both. Processing Rules & Data Enrichment: Your main job is to process the input and enrich it with necessary information. For each piece of content, you will generate two types of Anki notes: "Japanese Sentence" and "Japanese Vocabulary." For each Sentence (lines with -): Create one "Japanese Sentence" note. Generate an English Translation: Provide a natural English translation of the sentence. Extract Furigana: Create a version of the sentence with full Furigana readings for all Kanji. For each Vocabulary Word (indented lines): Create one "Japanese Vocabulary" note. Generate an English Meaning: Provide the English definition of the word. Find Dictionary Form: Determine the dictionary form of the word (e.g., for 招かれた, the dictionary form is 招く). Identify Part of Speech: Determine the word's part of speech (e.g., Noun, Ichidan verb, Godan verb, Na-adjective, etc.). Provide Context: The ExampleSentence field for a vocabulary card must be the full sentence it was listed under in the input. [PASTE YOUR INPUT TEXT BLOCK HERE]
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长上下文

  • 对话压缩 + Sub Agent编排任务 + 外置md/db存储

元信息知识库

  • 让模型在对anki制卡时,自行提醒(想到)日语字体的问题
参考:
How to Fix the Japanese Font Issue on Anki/Chrome
The Japanese Font Issue or Chinese Font Issue is a problem for all Japanese learners on Windows computers where Japanese Kanji display using the default font this is Chinese Kanji. One of the first times learners will encounter this font problem is with the word 直る. 📋 Copy this Kanji and paste it into Anki to see which it looks like (Remember to preview the card as the UI and actual card may use different fonts): 直 The reason this issue is occurring is because 直 only has 1 unicode despite it looking different in Chinese and Japanese, unlike the following 3 kanji which use separate unicodes and can display differently: 乐樂楽 直 is not the only Kanji that is susceptible to this font issue and so it's best that all Japanese learners fix this before they get Chinese Kanji too engrained into their brains, which could lead to confusion later down the line. 🎬 Timestamps: 00:00 How to know if you have the font issue 00:54 Why the Japanese Font Issue exists 03:08 How to Fix the Font Issue (Method 1) 04:08 Method 2 04:40 Diagnosing Problems with Anki 05:32 Diagnosing Problems with Chrome ⭐Get Migaku ONE MONTH FREE⭐: → https://migaku.com/signup?code=Juls&legacy=true 👨‍👧‍👦 Our Public Discord Server: https://discord.gg/UaDRc9fR4U 🙇 Help me create future content by supporting me on Patreon! https://www.patreon.com/JouzuJuls 🎓 Book a Private 1-on-1 Class with Me: https://www.jouzujuls.com/classes Opening title credits: COEIROINK:AI声優-朱花 CV:AI声優-朱花@COEIROINK 声:AI声優-朱花@COEIROINK 🎵 Music Credits (tiny links to Google Docs): Most of the music comes from Epidemic Sound: https://epidemicsound.com/referral/x0q4r2 Other music comes from: https://bit.ly/JulsMusic
How to Fix the Japanese Font Issue on Anki/Chrome
  • 参见二语习得文章

启发式交互

  • 对于真正了解甚少的领域而言,用户是不能进行“提问“的,提问的前提是已经有一定的基础了解,至少知道该问什么,模型应该能实现一种树状的启发式的会话,用户给出某一个名词,模型逐步迭代从这个名词能延伸到的地方。
  • 5.3-codex有表现出有关倾向

视频审核

指出指定时间段不过审理由

提前学习

  • 用于沉浸式学习方案,在观看视频前提前进行学习:
    • 抽取视频文本
    • 拆句(词汇/俚语/语法与固定(习惯)搭配/动词变形/游戏限定剧情上下文)
    • 制卡(理想情况应该能把片段拆下来)
  • 难点在于拆句的粒度 | 如何同时将片段也对应拆下来
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  • 关于skill的最简阐述(from v2ex)
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  • 远离权限过高的agent
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备用入口Cloudflare:
 
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