西西里的美丽传说
为了教大伙用AI,这家公司写了40万字的攻略_我的网站

一 | 普通人想用明白 AI 真是废老鼻子劲了。 战鼓催征,积势蓄力。 不是说没有资源,而是门路太杂了。抚顺渼瑞石油化工有限公司丙烯酰胺聚合物项目现场一派火热。前段时间世超逛商场,货摊上摆着成堆的 AI 教程:《 AI,从入门到变现 》,《 图解 AI,极简变现 》。 先不说封面这冲鼻子的营销味儿,就里面的内容也是相当难绷。10月9日,记者乘车到位于抚顺高新区的项目现场采访,远远就看到穿梭往来的运输车辆和长臂伸展的塔机、起重器等大型设备。 案例可能是拿已经下架的老模型跑的,想复刻都费劲;复制几段内容检测一下吧,疑似 AI 占比 100%。 “现在土建工程基本结束,已经进入钢结构和设备安装阶段。我们以打造精品工程为目标,精心组织,科学施工,紧盯时间节点,正抢抓工期、挂图作战,力争12月底完工。”项目经理闫家兴正忙着推进工程进展,他递给记者一个安全帽,带记者走进项目建设的核心区。今年3月,一季度重点项目集中开工仪式在这里举行时,这里还是一片平整的土地,仅仅7个月时间,办公楼、库房、中控室、实验室等主体拔地而起,140多名工人正在各自岗位上奋战。 说白了,买回来多半也就是个心灵安慰的作用。 该图片疑似使用了AI生成技术,请谨慎甄别 就这,网上一搜,有的销量都干到几百万了,要是问问家里长辈,说不定抽屉里已经塞了好几本了。 抚顺渼瑞石油化工有限公司成立于2021年,是由爱森(中国)絮凝剂有限公司和天津宝澄生物技术发展有限公司合资建设,项目总投资3.86亿元,主要生产丙烯酰胺聚合物、丙烯酰胺。

二 | 都说互联网的尽头是卖课,貌似 AI 也不遑多让。投资上亿的初创企业都不一定盈利呢,卖课的倒是先收割一波揣兜里了。丙烯酰胺聚合物被誉为“百业助剂”,应用于饮用水生产、工业和城市废水处理、石油化工、采矿、造纸、农业、纺织、个人护理等领域,受益于产业政策支持,未来发展空间广阔。

三 | 没办法,现在 AI 进化太快了,经常一个新概念,新应用你还没了解几天呢,就过时了。 别说长辈找不着门路,年轻人也不一定有精力弄明白。 如现在主流的 AI 应用,像 Codex,Claude Code,国内的 TRAE Work 等等,把 Agent 搬到了本地,功能样式多,用起来都挺不错的,但想真用明白却不简单。 因为他们更新频率都挺快,网上教程也是五花八门啥都有,自己翻找学起来很费功夫。据统计,2020年全球丙烯酰胺聚合物市场规模为39.22亿美元,预计2026年,市场规模将超过88.72亿美元。 爱森集团是一家致力于全球水处理、水循环和水资源保护的专业化工集团公司,是水溶性丙烯酰胺类聚合物生产的世界领导者,其产量占世界总产量的42%,单体产量占世界总产量的50%,业务覆盖超过全球140个国家。 不过最近世超发现 TRAE Work 好像要重拳出击了,他们官方自己下场,搞了个知识库,就专门教你怎么用好 TRAE Work。依托爱森集团专利技术,抚顺渼瑞将以降低用水和能源消耗、减少碳足迹作为使命,项目建成后,将形成年产10万吨丙烯酰胺聚合物和5万吨丙烯酰胺产能规模,预计年营业收入12.5亿元,年缴税额4215万元,实现经济效益、社会效益和环境效益同步和谐发展。

四 | 项目建设期间,各级政府全面落实各项惠企政策,不遗余力破解企业发展瓶颈,全力打造优质营商环境。 作为 TRAE 的老用户,咱也是赶紧上手试了一下,你别说,还真有点东西。抚顺高新区为企业提供全流程服务,落实项目要素保障,积极联系环保、建设、规划、电力等部门和单位,加快协调施工污水排放、规划手续、用电、图纸审核、设施配套等事宜,为项目早日完工创造有利条件,让“百业助剂”项目早日投产,为打赢攻坚之年攻坚之战贡献力量。

五 | 责任编辑:李丹。 知识库建在飞书文档里,有点游戏攻略的即视感,主要分为基础的新手入门板块和实战指南板块。 它里面不是那种实用小技巧或者提示词大合集,而是实打实按工作场景编排的教程,像什么大学生怎么写实验报告,老师怎么整理课件。 虽然教不了你变现赚大钱,但它实用接地气啊。上线 6 个小时,就已经 1.8w+ 的访问了,看社区里大伙儿的反馈也都不错。

六 | 比如这个对 B 站评论区深度分析的,用上了浏览器自动化的操作,还沉淀成了一套能重复使用的工作流。 还有这个我照着教程,提前做的世界杯决赛预测,输赢猜对了比分估错了,但加了个归藏大佬的 PPT Skill,内容排布和视觉效果还是很有质感的。 那这些东西咋做到的呢?诶,也简单,就是拆分步骤跟着知识库做,有手就行。

七 | 就拿刚刚的 PPT 来说,其实是顺着任务水到渠成搞出来的。

八 | 刚开始世超是想研究下世界杯决赛,因为当时还没开始呢,所以就想让 TRAE Work 帮忙做个预测,图一乐。

九 | 具体操作就是去知识库里,直接搜索「赛事分析」,然后点击跳转到对应教程。 直接把提示词复制下来,粘贴到 TRAE Work 的对话框里,稍微按自己的想法改一改就 OK 了。 想精细点就输入「/plan」开启计划模式,然后它就会调用 Agent 先写一份计划书,等你审阅后再正式执行。

十 | 5 个环节推进下来,深度分析就搞定了,由于装了飞书技能,它可以直接把东西存到飞书里,一份数据表格,一份分析文档,内容都很详细。 表格里面有双方球员的详细数据,近几场比赛的记录,甚至教练战术的分析也拆成了十几个维度,甭管预测结果准不准,这信息是拉满了。 再来看分析文档,基本就是对着表格的数据一通推导,判断西班牙更年轻稳定一些,然后给出了预测:西班牙 2-1 战胜阿根廷,捧起大力神杯。 最后还叠了个甲,说梅西 39 岁的最后一舞,影响不可量化。

十一 | 好赖话都给它说完了属于是。

十二 | 从结果来看,虽然比分预测呲了,但这结果和趋势分析的没毛病,西班牙整场都在压着阿根廷打,有点东西嗷。

十三 | 这么有理有据的预测,自然得发给朋友瞅瞅,但光文字和表格,容易把人看瞌睡,所以还得转化成 PPT 或者网页。 话不多说,直接下令,几分钟后就搓了出来,内容结构没变,但视觉效果好了很多。 背景是深色的足球场,还搞了个大力神杯的 SVG 动画,复杂的信息得点击才会弹出,不干扰主页面,小巧思不少。 最后分享的话还需要一个公开的地址,咱还是打开知识库,直接搜索「部署」,然后跟着教程简单配置一下,最后在聊天框里告诉 AI,帮咱免费托管到这个 IGA 平台。 当然,PPT 还是开胃菜,知识库里还有更难更专业的使用姿势,比如看论文。 前段时间 Anthropic 搞了个研究,说是发现了 Claude 里有类似人类「意识」的小房间,叫「J-space」。 这么牛批的东西那肯定得好好搂两眼,但原论文将近十万字,肯定不能生啃,还是跑知识库里找点妙妙小工具处理一下。 一样的步骤,找教程,复制提示词,然后根据自己的需要稍微改改就能发送了。 处理完,得到一份报告,结构很清晰,核心观点和主要数据都被提炼出来,放到了前面,而篇幅较长的实验附到了末尾,整体读起来效率高多了。 说起来这其实是模型可解释性的相关研究,不止 Anthropic,其他研究机构也都在做,毕竟 AI 这么吊,看不透总感觉挺危险的。 然后我就又淘了几篇其他方向的研究,想综合对比一下看看,用的还是知识库里的方法。 过了一会,它交出来一份简洁凝练的分析报告,主要是拉了几个对比表格,捋了一下几篇论文的重点。 最后还串了一条主线,说是现在研究方向挺多,有的偏理论,有的偏工具,各有不足,但有时候又能很好的互补。 确实,光靠 A 社一家之言,还是有点模糊,综合着看就清楚多了。

十四 | 当然,这玩意儿研究的相当缓慢,一天两天可能还有兴趣关注,时间一长就容易甩一边忘掉。

十五 | 不过知识库还有骚套路,就是设个定时任务,每天早上让 AI 自动检索整理一遍,有价值再看,没新货就拉倒,有点像雇了个秘书提前帮你筛选文件。 下面是它早上九点半发给我的周报,里面从 arXiv,OpenAI 和 Anthropic 扒出来 11 篇论文,直接塞进了我的飞书里,这下不得不看了。

十六 | 当然,除了这种长线任务,编辑的日常还得广撒网,从海量的新闻里面捞选题。 但渠道一多就容易看不过来,好在前些天从 Github 上刷到个项目叫 Newsnow,聚合了很多世超平时逛的新闻网站,咱干脆任务升级,拿 TRAE Work 改造改造这个项目。

十七 | 首先,得切换模式,因为术业有专攻,刚刚那俩任务都是「Work」办公模式,要改代码最好换成「Code」。

十八 | 然后还是搜知识库,找到这篇题为「拿到「热门开源代码」,7 个思路教会你学习」的教程。

十九 | 跟着里面的思路,先让它把代码仓库拉到本地,分析一下,观察清楚框架结构。 然后这活儿它居然干了半个多小时,我本来以为是哪儿卡住了,延迟太高,结果翻开交付物一看傻眼了。 好家伙,这哪是观察一下框架,这给人族谱都扒干净了。 分析了整整 11 份文档,给项目建了个 wiki,顺手还搞了个前端落地页,推荐了几种不同的阅读路径,一条龙安排的明明白白。 视觉设计直接就用了原项目的红黑配色,而且它这个简约的半透明质感莫名的高级。 内容上也没得挑,代码块有高亮框,架构图,时序图,流程图都用上了 Mermaid 渲染,直观而且清晰。 无论是拆解某个功能自己学习,还是在项目基础上做二次开发,直接就是一个胸有成竹。 那还说啥了,直接搞点小功能试试水。 比如让它开发个将新闻转化成选题的功能,习惯性的搜了搜知识库,发现里面关于这个居然也有建议,咱直接复制一手,改一改发送执行。 跑了一段时间,功能就开发好了。 整体效果就是自己先接入大模型的 API,然后 AI 就会按要求从这些接口的新闻中,找出 15 个有爆款潜质的新选题,每个再配上一句话的钩子,可以说很全面了。 但看着这界面总感觉味道不太对,布局什么的倒是合理,但风格上少了点差评味儿。

| 好在 TRAE Work 它还能兜,除了刚才体验的 Work 和 Code 模式,还有第三种 Design 设计模式能一起联动。 按照知识库的说法,用 Code 完成开发后,如果对视觉设计不满意,可以把结果回流到 Design 模式,对前端界面进行大改造。 于是我就找了几张差评之前的插图,然后喂给 Design 模式,让它知道啥叫差评味儿。

| 结果它品了品,反手掏出来一套标准的设计系统,名字叫故障蓝绿风格,嘿,你别说还挺准的。 关键这里面内容相当丰富,除了纯文字的设计规范,还有主题色系,字体标准。 当然,最显眼的是这一堆示例组件,展示了素材包框和表格元素的视觉效果,特别是按钮和文字后面的紫色霓虹细节,味道太对了。 于是我直接让 TRAE Work 照着这个标准重构项目的前端,花了十几分钟,差评风味儿的新闻聚合器它就好了。 可以感受到,从项目拆解,到新增功能的开发,再到前端的重构,基本都能照着 TRAE Work 官方知识库一路顺下来,整体体验相当丝滑。

| 而且在这种长线任务里,它有个小功能深得我心,就是多端联动。 有时候处理时间一长,我就喜欢掏出手机去外边溜达,然后老容易忘记电脑上还干着活儿呢。 但绑定完手机和电脑后就不会了,任务中断或者完成它都会弹出提醒,还会滋得震动一下,就挺实用的。 当然,实际体验里也有磕磕绊绊的地方,比如改前端时一些组件可能错位,服务器有时候没正确启动,但它能调用 Agent 工具,自己截图 Debug,考虑得也算周到。

| 而且全程我也都没开会员,用的还是榜上有名的 GLM-5.2 模型,跑完三个任务都没限制,属实给我蹬爽了。 所以对于普通用户,TRAE Work 这次的切入点就很妙,它没强调什么模型参数有多猛,而是反手搞个知识库,教你怎么用着顺手。 轻度用户能照着实战教程快速上手,深度用户也能丰富一下技能储备。

| 而且知识库这玩意儿是需要长期维护的,一代版本一代神,好用的打法都是动态变化的,所以官方下场就靠谱一些,至少更新频率是有点保证的。 至于那些落后不知道几个版本的《AI,从入门到变现》,还是老老实实垫桌腿吧。
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Published on:06:52:59
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