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我用 1 句话提示词让 Antigravity 成为了 AI 写作大杀器 今天标题有点爆，但确实如此。我新做了个 Keyboard Maestro 宏动作，可以在 Antigravity 里直接调用自带的 AI Chat Edit对划选内容进行 AI 处理和替换，这是我对 AI 笔记软件最基本的要求。 Antigravity inline AI Chat 只能做到行级别处理，即便只选中部分内容，输出也会替换整行，差别很大。所以我想到用 Keyboard Maestro 快速调用 AI Edit（Cmd+i）配合 1 句提示词限定只处理选中内容，然后把结果和其它部分拼回去；同时也解决了非翻译处理如解释内容的换行展示。 这用起来很舒服，视频处理较慢，多半节点问题（视频处理已加速）。现在我用 Antigravity 和终端的频率已经超过 Arc 浏览器 和 Roam Research 笔记软件。最好的界面，代码和文本融在一起。现在也方便直接本地 Markdown 进行 Antigravity 处理，可以轻松利用提示词写 Rules 和调用新出的 Skills。 我发现很多看似工程量大问题，现在几乎可以一串代码或一句提示词解决，比如这个动作。 --- 宏动作已放评论。 #writing#ai

职业写作采访者学到的 31 条写作经验 https://twitter.com/david_perell/status/1773344656606023843 David Perell 是我很喜欢的一个关于写作和创造力的博主，他采访和分享了很多职业作家和科技名人如何写作，如凯文凯利/ Paul Graham/ Sam Altman，Obsidan CEO Kepano，以及我很喜欢的 AI 大佬 Marc Andreessen（就是他分享了杠铃阅读法），以及很多职业作家和写作经验。 他分享的内容都很不错，尤其关于技术佬们的写作观念，很纯粹的技术写作思考，Andrej Karpathy，Kepano 这些人的写作都值得关注。下面我就简单解释性翻译几条 David Perell 学到的写作理念，全部可以查看原文。 1. Like design, if a writer is doing their job, you never notice the writing. It's frictionless. You just keep reading. 如设计般丝滑的写作是作者和过程的消隐，是让读者无摩擦地进入阅读心流。 4. The world doesn’t reward the people with the best ideas. It rewards the people who are best at communicating ideas. 世界不奖励拥有最佳想法的人，而奖励那些最能交流想法的人。 6. The most interesting ideas are right in front of us. We assume that if an idea is important, it’s going to be hard to find. But sometimes, the best ideas come from the things that everybody sees, but nobody takes seriously. 最有趣的想法往往就在我们身边，它们来自我们所忽视的附近。 7. You can almost always improve your writing by being more specific. Don’t write “I got in my car” when you can write “I got in my ‘65 Mustang.” 写得具体点，当你写「她开着邻居家的 Toyota 追着日落」，比写「她开着车追日落」更有 VIBE。 8. Don’t try to write about too many things at once (one of the biggest mistakes that young writers make). Instead, narrow your scope. Trade “A History of Cars” for “Saying Goodbye to Dad’s Beat-Down Mercury Station Wagon.” 新人作家容易犯的最大错误之一是写得宏大，应该聚焦，写飞行可以写「风之谷」，写友谊可以写「借物少女艾莉缇」，写回忆可以写「苍鹭与少年」。 9. Forget sounding smart. Be useful instead. 不要为赋新词强说愁式写作，悲观主义让人显得聪明，实用主义赚钱。 10. Storytelling 101: Stories are built on suspense, suspense is built on high stakes, high stakes are built on a character having a strong desire and an obstacle in the way of them getting what they want. 讲故事的基点在于建立冲突的 Hook，愿望及其实现障碍诱发的冲突风险和悬念会拔起整个故事氛围。 相关链接 1 关于如何写作丨主题分享 2 关于写作的文章 3 关于写作的书籍 4 On shortification of "learning"丨学习的简化 #writing#ai

AI + RemNote丨SRS 未来框架/自身作为方法的软件实体/未来学习引擎 RemNote 再次加强，最近已开始内测原生文本制卡功能 AI Flashcards（Labs 启用），直接爆破我之前的 AI 外挂插件。 如视频演示，RemNote AI 制卡可以直接处理单词/多文本句和段落，处理形成基础卡，概念描述卡（Concept Cards），填空卡等内容。同时也能制卡时使用快捷键 TAB 快速调用 AI 处理文本，以及生成处理建议。目前 AI Flashcards 对中文支持较弱，会直接生成英文内容等，不过对 AI 语言模型功能调整都是小事。 RemNote 作为一款间隔重复·双链大纲笔记/学习软件，目前真正迎来了它的高光时刻，已为 SRS （间隔重复系统）未来框架指明方向。RemNote 本身的笔记软件框架结合创新的 Rem 特色，已经足以让各种方法论/ PKM / PIM 文本实践在上面绽现，而 RemNote 更核心的是其闪卡间隔记忆系统的完全且近乎完美嵌入，让 SRS 系统真正在载体实现上完美寄存。目前 AI 加持的重点是减少「摩擦」，AI 在生产力处理上目前核心功能也是优化所有现存实践的 Workflow「摩擦」，当过去你的工作流越低效，越是复杂实践且处于混沌，AI 接管优化的程度就越大。SRS 系统过去的软件实践存在太多这种摩擦，批量制卡/卡片解释/卡片拆分/卡片整合/卡片描述/补充翻译等等，当摩擦超载，AI 介入的优势将更加明显且无需逆转。而其它笔记直接接入 AI 接口的文本处理，意义就逊色太多。 更重要的是，RemNote 已经成为将自身作为方法的软件实体，拉起了更多学习引擎。RemNote 有自身一套学习框架，概念解释和描述，拆分和合并，真正的结构化/原子化处理知识，符合助记媒介结构化实践以及卡片管理方法论行施。RemNote 每条闪卡正背面都有单独的 Metadata，而 SRS 核心即是数据化和应用表达。 RemNote 如同邓布利多的冥想盆（Pensieve），器物/记忆/存储和提取的装置，未来学习的魔法引擎。 RemNote +AI 已经近乎完美融合间隔重复等多种系统功能（目前又在内测 Exam Scheduler 新功能），Anki/ SuperMemo/ Quizlet 间隔记忆工具以及如 Duolingo/ LingQ 语言学习以及应试等工具，相形失色，不属于同个时代。我对 RN 目前定位很简单，生产力小众领域的进阶之路，且 SRS 将不再小众，如同 Roam 带起 Zettelkasten 知识管理方法论一样，RemNote SRS 也将作为与 ZK 同级且可融合的方法论学习实践出现，并最终走上属于 SRS 影响力殿堂。 （最后感谢朋友的 RN 学习建议 @ottodiangun） Reference RemNote 介绍 SRS丨数字时代的第四座生产力花园 数字时代的三座生产力花园 SRS+AI丨全局 AI 调用/我的记忆系统再次加固 通用生产流范式（General Workflow Paradigm） #AI#SRS

SRS+AI丨全局 AI 调用/我的记忆系统再次加固 SRS+AI 单词记忆 最近使用 AI 和 Quicker 又解决我一需求，在 RemNote 中记忆（SRS）单词时，通过 AI 自动处理单词释义/溯源/拆分/翻译内容。 这个动作使用前需要填 OpenAI Token，其中提示词可以更换（放评论），意味着你不仅可以作为单词辅助记忆处理，还能作为句子翻译/优化等等小工具使用。这个「动作」是全局处理，你可以在任何软件使用这个动作处理并粘贴任何生成内容，这非常强。类似之前的「任意输入框直接翻译为英文」 唯一缺点是生成内容响应较慢，我的建议是尽量精简提示，单任务处理，比如句子释义、句子翻译以及句子联想都可以作为 3 个动作分别处理，多次处理，因为间隔记忆系统一核心就是不断重复和调整来提取和加固记忆内容。 再者，我当前单词记忆处理响应 10 来秒，这不重要，我把它看作「记忆过程的摩擦」，生成这段时间里，可以作为记忆印象前置过程，这 10 多秒里对整个单词记忆是有利的，必要摩擦。当然，如果说打开网页，文本粘贴到 WEB AI 生成并复制粘贴回来也算摩擦，这种是低效而不是「摩擦」，我认为摩擦是效率阻碍最小可接受单位。（这个动作可以和有道全局翻译搭配，在执行开始结合快捷键呼出翻译并朗读，也可以填充这部分时间摩擦） 最后再吹一波 RemNote，RN 对整个笔记软件/记忆软件来说都是非常具有创造力和影响的，之前我就给朋友讲如果它加持 AI 将对整个间隔记忆系统（SRS）带来巨大变化（虽然目前图片闪卡已经持有），这种大纲和网页编辑体验，加上笔记软件系统/间隔记忆系统，为整个 TfT 生产力工具增色不少。我的观点是 Supermemo/ Anki 这类记忆工具和 Roam/ Notion 这类笔记工具是难以统领和剥夺任何一方，至少目前各软件底层设计来看，而 RN 则平衡了这一点，定位于间隔重复系统的双链大纲笔记软件。 Reference RemNote 作为记忆软件的优势 AI+SRS (RemNote)丨单词学习新方法/记忆系统/语境 AI 加持下的闪卡自动化（SRS） #SRS#ai

谷歌直接搜索 GPTs 爆了，发现谷歌可以直接用高级语法过滤搜索各种 GPTs，之前推荐的 GPTs 网站聚合直接裂了。（今天发现 V2EX 论坛还一大批 Store 出现） site:https://chat.openai.com/g + 关键词 Reference GPTs Explore丨推荐与发现网站/思考 谷歌高级搜索使用指南 谷歌侧边栏自定义搜索/小舒同学 #search#ai

我的 GPTs 分享 最近我也封装了两个常用提示。 SummarizeGPT 文章总结：前面我一直使用 Glarity 网页总结插件，不过有时候总结效果、交互以及某些网页不支持，所以还是会用 ChatGPT总结。遵循的生成结构如图（更新版），每天处理 Inoreader 星标、筛选并精读文章很舒服，要知道现在很多文本垃圾根本不值得读。 FlashCardGPT 闪卡制作：这是在 Reddit 帖子上看到的提示，它遵循 Supermemo 作者 Wozniak 提到知识掌握的 20 条法则 Effective learning: Twenty rules of for mulating knowledge，已作修缮和补充（初版够用），通用问答生成。制作 SRS 闪卡，我建议灵活制卡，问答调换/穷举组合/问答拆分与合并/补充与联想，这些都可以在 Prompt 中考虑和实现。 --- RemnoteFlashCardMaker 这是隔壁群友分享的生成 Remnote 结构闪卡，大纲与专门的制卡符号，Remnote 是我现在用的 SRS 工具，大家也可以按照自己的记忆软件进行格式调整。以及另一个 Flashcard Generator 参考。 Reference AI 加持下的闪卡自动化（SRS） 使用 RemNote 替换 Supermemo/ Anki Spaced repetition memory system #AI#SRS

Synthesis Engines丨Perplexity 作为我的整合搜索引擎 图为我询问 Perplexity 生产力/ TfT/ PKM 相关的资源和内容（还推送了本频道），经过简单内容测试和评估，Perplexity 目前爬取以及回答的效果都算符合预期，体验舒适，现已作为我的 AI 整合搜索引擎。 搜索系 AI/ 生成式整合搜索引擎（Synthesis Engines）评估重点就两部分，「前置爬取」和「生成整合」。而 Perplexity 在前置数据爬取部分（Sources）效果不错，陈列以及内容爬取比较新和完善，用于搜索相关领域的资源很舒服。「生成整合」方面，Perplexity 反应迅速（感觉和目前 Bard 速度类似），生成的内容也比较丰富（毕竟搭载 GPT4 和 Claude2 模型），作为搜索系 AI，Perplexity 目前确实大放异彩。 搜索系 AI 我一般用作简单问答、总结链接和搜索资源。之前一直用 Bing，反应慢/总结内容有时出现幻觉/打开方式不稳定；目前 ChatGPT 联网使用后体验效果也不佳，堕怠和笨拙，搜索资源的效果也极差。至于 Bard 和谷歌的 SGE 都还粗糙。 从去年 12 月份 ChatGPT 释出，Perplexity 就以重新发明搜索的 AI 表达出现，今年 5 月一波大更新并融资 2600 万美元，现在搭载 GPT4 和 Claude2 已更加丝滑，可以用起来。（某宝有 PRO 体验） 目前 AI 整合搜索感觉都还没特别惊艳和强大的功能表现（比如包含谷歌搜索 query 后处理），有能力处理搜索引擎的巨头都在专注模型本身，而谷歌兼顾模型和数据的优势，囿于自己传统搜索的收益根基和内部臃肿，也很难做出强大的 Synthesis Engines. Reference 搜索引擎终极索引 Perplexity.AI 搜索引擎大更新 ChatGPT 重新发明搜索引擎 #AI#search

谷歌现在直接开放了生成式 AI 整合搜索 Search Generative Experience (SGE)，无需等待。（美国节点） 体验很舒服，还可以像 NewBing 一样转到对话框 Ask a follow up。 Reference 谷歌其它活儿 #search#ai

AI 加持下的闪卡自动化（SRS） Read Online Articles WithIntelligence Auto generated flashcards to make studying a breeze 这两个是 AI 加持下对链接/文章进行问答/闪卡处理的工具，可以借助这些工具 Ankify 任何内容，助力测试/提取/学习。 当然 AI 助力 SRS 的方式可以直接关注 Prompt，前面我分享了 AI+SRS 的 RemNote 使用方法，以 Prompt 优化间隔记忆重复系统。这里推荐下 SRS 学习频道的子频道「prompt」(@anki_app)，讨论了不少闪卡的 AI 处理。 Reference NoteToCard 制卡工具 AI+SRS(RemNote)丨单词学习新方法/记忆系统/语境 影子驾驭术丨AI Prompts 合集第二期 通用生产流范式（General Workflow Paradigm） #AI#SRS

AI+SRS (RemNote)丨单词学习新方法/记忆系统/语境 流程很简单：首先用 Chat-GPT Prompt 将独立单词膨胀形成语境，然后把输出内容放置 RemNote 形成闪卡，最后记忆、增删和巩固。 工具：POE 的 Chat-GPT 直接可用，RN 免费可用，丝滑体验。适合英文进阶使用，处理特定单词。 Chat-GPT Prompt： - 我想让你充当英语老师，每当我给你一个英语单词，按如下步骤教我学习新单词（无序列表）： - 用单词造句； - 翻译这句话； - 单词释义并溯源； - 将单词按照词根词缀进行拆分并解释； - 用拆分的词根词缀进行联想，可以是谐音，可以是字面意思，一句话画面，越夸张越好，但描述要适当简洁。 Reference POE AI 网页版集成 RemNote SRS 语言学习路径 语言学习小结 影子驾驭术丨AI Prompts 合集 #AI#SRS

准备使用 RemNote 替换 Supermemo/ Anki RemNote (RN)，双链/Node 大纲/间隔重复记忆笔记软件。一直在关注，加上现在内测的「Flashcard Home」，会极大提升 SRS 使用体验。Supermemo 的优秀算法、编辑以及算法优先级设置，Anki 的 UI，同步以及使用体验，都将在 RemNote 中复现（承载我的 SRS 处理部分）。 RemNote 作为 SRS 工具优势： 网页端：这些笔记软件都多端同步，调用各种插件，网页使用非常方便；UI 舒服：RN 目前界面很清爽，各种主题插件，闪卡体验类似多领国（目前多领国加持 GPT-4 了）；编辑体验：大纲轻松制卡修改卡片，Node 细节很丝滑；算法：现在可以使用 FSRS4RemNote 插件，一个新的算法体验；优先级与设置：目前内测的「Flashcard Home」有专门 SRS 主页、查询列表、各种牌组、算法优先级和抽认卡设置；开发与社区：RemNote 不管是开发还是社区都很有活力，比较重实践，开发也用 Supermemo，很有生机的 SRS 工具，算下一代的 SRS 工具。 RemNote 注册链接（获得 Credits 的邀请机制） Flashcard Home（新版闪卡功能内测申请） 朋友的 CSS 主题： @import url("https://cdn.jsdelivr.net/gh/yoyooyooo/remnote-theme/dist/main/index.css") Reference 多领国（Duolingo）将使用 GPT-4 优化用户体验。 分享过的：多领国使用 AI 优化学习者体验。 #SRS#AI

网站名称：Nano Banana Editor 网站地址：https://nanobananaeditor.cc/zh 网站介绍：一款基于人工智能的专业图像编辑与生成平台，它允许用户通过文字指令对图片进行深度处理，核心功能包括一键智能背景替换、艺术风格转换（如照片转油画/动漫）、电影级灯光氛围营造、智能调色以及人像年龄变换。 #网站#ai#图片#工具