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我给你演示的总结长视频、起草博客文章，只是其中的冰山一角。

焦虑

有些小伙伴最近跟我反馈，看到他人演示的样例，见识到 AI 的强大作用，非常想把这项技术和自己的领域技能结合。但是面对着各种各样的新知，一不小心就被信息洪流淹没其中。好容易奋力挣扎，把某个软件工具吃透，才知道该项技术早已过时或已有更好解决方法，颇感挫折。

以提示词工程举例。在目前阶段，你是否掌握了这项「咒语咏诵术」，对于大语言模型的执行结果而言，差别非常巨大。

本学期，我在两门本科生课程，和一门研究生课程，都试验性加入了「AI 编程」模块，很受学生欢迎。他们用 AI 做游戏，做数据分析，玩儿得不亦乐乎。

可是，他们在调用大语言模型执行任务的时候，往往只会粗略概括自己的目标。例如「给我编个贪吃蛇游戏」或者「帮我分析并可视化这个 csv 数据」。顺利的时候，一切还好。一旦遇到挫折，马上就会认为 AI 目前做不好某些任务，只好退回到手工操作。

于是我给他们讲了一些提示词的基本技巧，大语言模型生成内容的效果立即大为改观。可是，让一个初学者，从头开始了解系统各种类别提示词的撰写方式及其背后逻辑（例如 CoT 等），学习成本并不低。

好在现在有很多提示词包裹的方式，例如 Custom GPTs 。你不需要自己从头发明轮子。完全可以查找到别人做好的 GPT，然后拿来即用。

直接使用别人做好的提示词包裹 Agents 虽然界面简单易用，但是适合别人的提示词，未必真正适合你自己。你可能需要对别人的提示词进行修改。然而很多包裹后的 Agents 是当作 AI 应用发布的，里面有经济利益，所以你未必能看到提示词的原文。

另外，如果你的项目比较复杂，需要把若干个任务结合起来，那么你就得一个个 Agents 轮着来调用，这种重复劳动，有时也会让你非常疲惫。

那么，有没有什么办法获得常见任务的最佳提示词，自己不仅能看到提示词全文，还可以随意修改定制。特别是，你还可以用最为便捷的方式，把这些 Agents 的功用串接起来，协同完成自己的个性化工作呢？

听起来，颇有点儿过于理想化了。好在，我还真的找到了。

效果

我先给你看看这个工具的运行效果。

首先咱们找一段 WWDC 2024 的视频。

这段视频，有 1 小时 40 多分钟，要是从头来看，即便是开了两倍速，也得看上一节课的时间。但是如果你非常想了解这则视频里面的要点，可以在命令行里执行一条指令，就可以看到输出的结果：

这些要点，可以有效帮助你快速吸收视频的主要内容。

而我特别喜欢的，是其中这个「想法和引用」功能。

假设你是一名科技作者，在快速了解了 WWDC 2024 的这些要点后，希望写一篇文章，那你可以先把这些要点存储在 yaodian.txt 文件。

之后，再来执行一条命令。这是执行结果的第一屏：

你看，一篇博客的初稿，就写好了。

当然，你可能会质疑这样写出来的博客的质量。不过谁让你把它直接发布出去了？我一直跟你说，AI 是咱们的帮手，不是枪手。这样的初稿，更应该成为建筑大厦的脚手架——待到大厦建成之时，你应该用自己的风格和逻辑，把它改到面目全非才好。

命令

那么，我们刚才究竟执行了什么样的「魔法指令」呢？

其实非常简单。

从 Youtube 提取智慧，我们用的是这一行：