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你跟AI高手，prompt水平差距有多大？

外来客 • 2026-08-26 13:14:56

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🎯 核心观点

  • 展示利用 AI 辅助构建自动化语音处理工作流的全过程，旨在将个人经验提炼为可复用的 AI Skill。
  • 强调通过 Prompt 工程让 AI 执行复杂任务，包括环境配置、代码生成及文档编写，降低用户手动操作门槛。
  • 提出“AI-oriented skill”概念，即通过 README 引导 AI 自动完成安装、配置及测试，实现零代码部署。

⚙️ 关键事实与步骤

  • 系统升级：提及系统升级支持实时转录，涉及 Whisper 模型切换，但当前功能保持不变。
  • 数据源限制：录音数据 100% 来自 Voice Memo，排除 Mac 系统录音，使用 rsync 进行同步。
  • 处理管线：
  • 定时任务：每晚 12 点通过 Cron Job 触发。
  • ASR 处理：调用 ASR Pipeline 生成 CSV 文件，跳过说话人识别。
  • 内容生成：使用 Codex 命令行处理 CSV，输出 Markdown 和 HTML 文件。
  • 输出结构：包含今日摘要（Summary）、行动项（Action Items）及会议分解文件夹。
  • Skill 构建流程：
  1. 调研并建立文件夹结构，编写 PRD 和 RFC 文档（全英文，中文 Prompt 需完整翻译不缩写）。
  2. 设计并测试相关 CLI 工具，更新 Working.md。
  3. 生成 10 秒测试音频文件，执行初始验证流程。
  4. 完善 README 文档。
  5. 进行隐私与安全审查，移除敏感信息。
  6. 初始化 GitHub 仓库，提交 Master 分支并推送。
  • 用户配置引导：
  • AI 引导用户下载 ASR、配置 Python 环境。
  • 使用简单 M4A 文件跑通全流程以验证配置。
  • 自动配置 Cron Job，采用追加（Append）而非删除方式，避免破坏用户原有设置。
  • 提醒用户保持电脑开机及 Voice Memo 运行状态。

📌 结论与注意事项

  • 模型选择：因三大运营商套餐限制，当前使用 DeepSeek 模型，但认为 GPT 能更舒适地完成此类高难度任务。
  • 文档规范：所有技术文档需使用英文编写，中文 Prompt 需忠实翻译，保留迭代中的避坑细节，禁止缩写。
  • 安全原则：在修改用户系统配置（如 Cron Job）前必须备份，确保操作可逆且安全。
  • 发布目标：最终将 Skill 文件夹发布至公共 GitHub 仓库，供用户通过 AI 直接安装使用。

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