文档、周报、会议纪要:我做了一条 AI 流水线
把散落的输入(提交记录、聊天要点、随手笔记)统一成一份模板,让 AI 出初稿,我只做收口。这条流水线跑了半年,周报从 40 分钟压到 10 分钟,而且不再是「这周做了些啥」式的流水账。
技术随笔、折腾记录与读书笔记。成体系的教程在 知识库,这里只放单篇的东西。
把散落的输入(提交记录、聊天要点、随手笔记)统一成一份模板,让 AI 出初稿,我只做收口。这条流水线跑了半年,周报从 40 分钟压到 10 分钟,而且不再是「这周做了些啥」式的流水账。
三年下来我大概能分清哪些任务交给 AI 是纯赚,哪些是给自己挖坑。这篇是个人清单:最值的五类(一次性脚本、读陌生代码、长文压缩、翻译润色、命名起标题),最不值的三类(架构决策、没验证的配置、需要精确事实的文案)。
MCP 解决的是「AI 只能看我贴给它的东西」这个问题。我接了自己的文件目录、只读数据库、浏览器和搜索,三个场景每天都用得上。这篇写配置方式、真实用途,以及必须划清的安全边界。
不是「万能咒语」,而是七个我几乎每天都会打的套路:给验收标准、给样例、先要方案、标注不确定、让它反驳我、固定输出格式、复述任务。每条都给出我实际会打的那几句话。
从补全到对话再到 Agent,我用 AI 写代码的方式换了三次。现在的位置很明确:它做「第一版」和「查资料」,我做「判断」和「验收」。这篇写清具体分工、我的固定流程,以及哪些环节我绝不让它碰。
教程是「体系」,随笔是「时间流」。一开始我把两者混在一起,结果首页写着「最新文章」,点进去却是某套教程的第 20 章——这篇记录拆分时的思考与取舍。
一台 2 核小机器、一个 Go 二进制、一份 Next.js 静态产物,加上 Nginx 与 Let's Encrypt。记录这个站点从工具站改成个人站的技术选型与上线流程。