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面条的草稿箱
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无原创，纯转发

  1. Yansu：无需指令，为你主动构建工具的“预知” AI

    你是否厌倦了反复在不同应用间手动同步数据？或者因为繁琐的流程而被迫成为“效率工具专家”？

    Yansu 是一款全新的主动式 AI 应用。它不像 ChatGPT 那样等待你的指令，而是通过观察你的工作习惯，为你自动构建专属工具。

    核心亮点：

    • 观察即学习：它静默观察你的桌面操作、沟通记录和决策模式，将零散的行为提炼为结构化的知识。
    • 主动式交付：不需要你写 Prompt。当它发现重复的流程或潜在的需求时，会先于你想到之前就把应用建好。
    • 虚拟交互：它拥有独立的虚拟指针，可以在不干扰你操作的情况下，自动填写表单、同步状态或整理信息。
    • 隐私本地化：所有工作记忆和生成的应用都存储在本地，只有在得到你明确许可时才会与外部交互。
    • 无感化办公：它不会抢夺窗口焦点，也不会打断你的思路，像是一个默默工作的资深助理。

    告别繁琐的手动工作，让 AI 在你还没意识到需求时就完成交付。

    https://yansu.app/

    #AI效率 #自动化 #生产力工具 #人工智能 #Yansu
    Yansu
    Yansu — The proactive AI that turns how you work into knowledge, handoffs, and automations
    Yansu — The proactive AI that turns how you work into knowledge, handoffs, and automations
    The proactive AI that turns how you work into knowledge, handoffs, and automations — no prompting. Free for Mac, Windows, and Linux.

  2. 让 AI 像顶级设计师一样编程：GetDesign.md 设计规范库

    如果你正在使用 AI 助手（如 Cursor、Claude 或 Bolt）进行前端开发，那么这个网站值得加入收藏夹。GetDesign.md 汇集了包括 Apple、Stripe、Linear、Notion 以及 SpaceX 在内的 60 多种知名品牌的设计系统灵感。

    它的核心价值在于“AI 友好”：你可以直接将这些精炼的 DESIGN.md 文件丢给 AI 编程助手，AI 就能迅速理解其设计语言、配色方案和排版逻辑，从而帮你构建出风格统一、质感高级的 UI 界面。

    无论你是想要打造极简的工具软件，还是具有视觉冲击力的官网，这里都是一个绝佳的 UI 风格武器库。

    https://getdesign.md/

    #设计系统 #AI工具 #前端开发 #UI设计 #生产力工具
    getdesign.md
    getdesign.md — DESIGN.md collection for AI coding agents
    getdesign.md — DESIGN.md collection for AI coding agents
    Browse independent design system analyses from popular websites. Drop one into your project as design reference for your coding agent.

  3. Claude Opus 4.5：让“能做”突然变得很容易

    作者分享了一个明显的转折：三个月前他还不相信“AI 代理能替代开发者”，但在体验 Claude Opus 4.5 后，他开始认为这件事正在发生——至少在相当一部分软件开发场景里。

    他用几个真实项目说明差异不在“会写代码”，而在于一次成功率、能自我迭代、能把复杂系统拼起来：

    • Windows 右键图片格式转换工具：从文件资源管理器菜单到打包、安装/卸载脚本、发布网站、GitHub Actions 自动发布，整体接近“一次成型”。遇到报错会自己用 dotnet 构建、读错误、再修复。
    • 录屏与简单剪辑工具：从类似 LICEcap 的录制开始，持续加到视频/图片编辑、裁剪、模糊、标注等功能，作者感叹“几小时就推进到很远”。
    • AI 发帖工具（给小生意用）：iOS 端批量上传照片→AI 生成文案→定时发到 Facebook。后端涉及认证、存储、云函数、日志排错等一堆“胶水活”，但模型能通过 CLI 自己创建资源、查日志并修问题，还顺手做了管理后台。
    • 订单与路线追踪：解析 Gmail 订单、规划路线、统计行驶时间（用于税务），作者强调：这种“手写很痛苦”的 Google/Firebase 集成，Opus 4.5 反而很顺。

    文章也没有回避争议点：
    作者承认自己并不完全理解这些应用“内部怎么搭起来的”（比如 Swift 不熟），但他的焦虑在减轻——因为当问题出现时，模型往往能定位并修复自己的 bug。于是他提出一个更激进的想法：代码也许不必主要面向人类可读，而是面向 LLM 可推理、可重写、可调试。

    他甚至分享了一份自用的“AI-first 编码”提示词要点（概念层面）：

    • 追求可预测、可调试、低耦合、入口清晰、控制流线性
    • 少炫技抽象，减少层级与间接性
    • 该删就删；重构也要分高/中/低优先级
    • 安全需要更谨慎：API key、登录流程、敏感数据存储等不能盲信

    结尾的态度是复杂的：既兴奋于“几小时能做出过去要几周/月的东西”，也沮丧于技能壁垒被压平。但他给出的建议很朴素：别等“都懂了”再开始，继续做东西，只是更快了；同时一定盯紧安全与密钥。

    原文链接：https://burkeholland.github.io/posts/opus-4-5-change-everything/

    #AI编程 #开发者工具 #Claude #软件工程 #生产力
    Burke Holland
    Opus 4.5 is going to change everything
    Opus 4.5 is going to change everything
    Three months ago I would have dismissed claims that AI could replace developers. Today, after using Claude Opus 4.5, I believe AI coding agents can absolutely replace developers.

  4. Perplexity 职场 AI 指南：用 AI 重塑工作效率

    这是一份 44 页的官方指南，教你如何用 Perplexity 全家桶提升工作效率。核心理念是将 AI 融入工作的三个层次：

    🎯 屏蔽干扰
    现代职场平均每 11 分钟被打断一次。Perplexity 提供：
    • Comet 浏览器：AI 助手 + 代理模式，帮你阅读、总结、执行任务
    • 邮件助手：自动分类邮件、智能回复、安排会议
    • 快捷指令和定时任务：把重复工作变成一键操作

    🚀 放大能力
    • 深度研究：一次分析数百个信息源，生成带引用的报告
    • Labs 创作工坊：无需技术背景，直接生成演示文稿、仪表盘、营销素材
    • Spaces 空间：保存你的研究上下文和品牌风格，确保输出一致性

    📈 产出成果
    • 绩效评估：自动分析工作数据，生成专业报告
    • 销售开发：批量研究潜在客户，生成个性化外联内容
    • 提案制作：快速产出定制化方案和 ROI 模型

    💡 提示词技巧
    别把 AI 当搜索引擎用。要说清楚目标、上下文和期望格式。比如：
    "找出过去 3 天所有需要回复的未读邮件，起草简短回复"

    比"帮我处理邮件"有效得多。

    🔗 原文链接

    #Perplexity #AI效率 #职场工具 #生产力 #AI助手
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