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工具怎么用、流程怎么搭。把实操里有用的方法记下来，免费分享。
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PRACTICE / 实操案例6 个场景参考 · 2 个个人实践查看过程 ↗官方场景注明来源与使用条件；个人实践记录过程、产物和仍需人工确认的环节。
会议结束以后，怎样整理一份可执行的纪要
从讨论记录中分清已确认的决定、行动项和待确认的问题。
让 AI 改代码前，先把范围说清楚
用一份小任务单，约定要解决的问题、允许改动的范围和交付时要看的证据。
第一次使用 Skill，先从一个小任务开始
先看清 Skill 会读写什么，再用一段虚构资料试用，并核对它是否真的生效。
Codex 每次都卡在“正在重新连接 5/5”？把这段话发给它，让它自己修
不用自己翻配置文件。把下面这段任务单整段发给 Codex，它会自己判断环境、自己改配置、自己核一遍，你只在它做不到的三件事上出手。
规则文件大扫除：删掉说明书，别把刹车也拆了
大多数人扫错的不是该删多少，是把护栏当补丁删了。把这段任务单发给你的 AI，它会把你的规则分成两堆，还会挑出哪几条写得不够精确。
AI 跑得越久越怕跑偏：开工前先让它交代四件事
长任务真正会出事的不是断电，是跑偏。把这段任务单发给它，让它先把验收标准、改动边界和"什么时候必须停下来"写清楚。
别再花钱买工具了：让 AI 替你查一遍 GitHub 上的免费替代
买之前先查一遍，很多需求已经有人免费做完了。把这段任务单发给 AI，它会替你判断一个仓库到底能不能用，附 5 件现成能用的。
个人知识库怎么整理：从 5 份笔记开始
从 5 份非敏感副本开始，练习资料分类、带来源的知识笔记和输出草稿。附可复制任务、读取失败处理与验收清单。
AI 写的代码出错了，先别修：让它自己判断值不值得修
修一天和重做一遍，成本差得很远。把这段任务单发给它，它先不动手，只给你四行结论。
别一个个试 Skill 了：从 AI 剪辑到去 AI 味，能替你干活的是这几个
上万个 Skill 里挑出这几个，star 和最近更新时间都是当场从 GitHub 接口查的。把这段任务单发给 AI，让它照你的实际活来挑。
让它改一处，它顺手改了五处：改代码前先把边界分成四档
范围说不清，AI 就会顺手把任务做大。把这段任务单发给它，让它先给自己的改动定档、写清不许碰什么，再动手。
CLAUDE.md 该写什么：文件里的规矩会打折，管用的那部分要搬进机制
同一句话，写进文件是提醒，写进机制才是约束。把这段任务单发给 AI，让它把你的规矩分成两类，并说出哪几条该搬走。
光装 Skill 剪不出片子：一条视频流水线，哪几步得靠插件
说明能告诉你怎么做，替不了真的把画面渲出来。把这段任务单发给 AI，让它把你的流程拆成段，标出哪几步必须有工具动手。
上下文一满它就变笨：三种压法，别让结论被压掉
长会话到后面它开始忘事、重复问、改掉已经定好的东西。把这段任务单发给它，让它先写一份交接单，再换会话接着干。
装 MCP 工具之前，先看这三样：它能碰什么、吃多少上下文、坏了会不会喊
MCP 是给 AI 接外部工具的一套通用接口。装之前有三件事得先问清，不然装完才发现代价在别处。
定时任务跑起来了，可它悄悄没干活：四个坑和验收办法
定时任务最坑的地方是它不报错。它按时启动、按时输出一句“已完成”，而产出是空的。把这段任务单发给 AI，先把四件事写清楚。
让 AI 帮你盯一个领域：四段流水线，最容易做错的是后两段
信息监控不是每天丢给你一堆链接。采集、去重、分级、推送，四段各有决定要做，去重和分级最容易被糊过去。
表里的数对不上，八成不是算错了：交出去之前先让 AI 查这四处
文件能正常打开，不代表里面的数能用。把这段任务单发给 AI，让它按四步做一次数据体检，每条结论都要说清依据。
几百页 PDF 里翻一个数：AI 查得比人快，但它给的答案必须能翻回原页
先分清文字版还是扫描件，两类做法不一样。把这段任务单发给 AI，每条结论都要带页码、原文和把握程度。
两小时录音整理成纪要：转写对了只是开头，后面三步决定能不能用
转写稿出来不等于纪要能用。把这段任务单发给 AI，让它按分段、认人、提要点、回核四步走，每步先给你看结果。
让 AI 整理邮箱，先别给它密码：去后台生成一个能单独吊销的授权码
邮箱跟别的数据不一样，进去就能看到你的账号和往来。把这段任务单发给 AI，让它先只读盘点，凭据不进口令、代发留给你。
AI 查资料，最危险的是它给你一个很像真的数字：让它先给来源分档
一手源和第三方转述在搜索结果里长得一样，不标出来你就分不清自己引的是哪一类。把这段任务单发给 AI，每条结论都要带链接、原文和档位。
同一件事别跟 AI 讲第二遍：给它建一份项目记忆，换新对话能接着干
一个对话从头用到尾，上下文越堆越长；换新对话又得从头讲。把这段任务单发给 AI，让它维护一份记忆文件，并定好归档规则。
同一件事你教了它三遍：让它把这套动作写成文件，下次照着做
每天重复的步骤每次都要重新讲一遍。把这段任务单发给 AI，让它从你的操作里找出重复模式，提炼成能反复调用的说明文件。
让 AI 改图之前先另存一份：这几个操作收不回来，而且改坏了肉眼看不出来
改图最容易出的不是改得难看，是原件被覆盖、以及改坏了你看不出来。把这段任务单发给 AI，让它先给动作分档。
它说改完了，你拿什么验：这四个常用指标都会骗你
自我报告不是证据，常用的几个验收指标本身也不可靠。把这段任务单发给 AI，让它每做一步都交一个能独立复算的产物。
让 AI 清理之前先要一份清单：删掉的东西能不能找回来，取决于一件你没想到的事
删除是唯一真正回不去的一类操作。把这段任务单发给 AI，让它删任何东西之前先出清单、先隔离、先给出恢复路径。
口播素材怎样交给 AI 剪：从转写、切点到字幕和动效
已有口播素材怎样交给 AI 剪？拆清转写、剪辑清单、字幕、动效和检查的交接方式，说明哪些步骤依赖外部服务。
一篇文章做成讲解视频：脚本、配音、画面和字幕怎样接起来
先用现成旁白与字幕练一段，再看原文、脚本、配音和画面怎样接力；用44秒示范核对事实、时间与字幕。
资料怎样做成可编辑 PPT：先约定编辑范围，再逐页检查
先核对资料与数字，再约定文字、图形和图表要能改到什么程度。用两份虚构资料练习三页周报，最后检查 PPTX 的实际对象与交付文件。
多份资料怎样整理成研究结论：解析、检索、引用和成稿怎么配合
多份资料怎样进入一份有出处的研究报告？参考 SurfSense 当前本地路线，拆解解析、索引、检索、核对引用和成稿的交接。
豆包、LibLib、即梦怎样串起来：从创意到带配乐的短片
以一个桌面原型为参考，拆解豆包、LibLib、即梦和 FFmpeg 的协作，说明任务状态、中间文件及配乐短片仍需补齐的环节。
商品图怎样做成广告视频：商品资料、分镜、生成和剪辑怎样配合
商品图做成广告视频，需要把商品资料、主视觉、镜头、声音和平台版本接起来。本文参考公开工作流，说明各步产物与检查方法。