- Task
- 从 Text《关于AI使用及工作招聘的思考》保留问题:关于AI使用及工作招聘的思考 2026-08-28 【智能总结】 本文围绕AI使用展开,涉及沟通效率、操作效果等问题,还探讨工作招聘中信息匹配及用人选择等内容。 - **AI使用问题**: - **沟通效率**:高强度使用AI消耗流量,
- Next Step
- 先在 clarify / merged 层保留这条内容,再提炼真实任务、状态与主题
- Lane
- roya-brand
- Kind
- question
- Status
- [待澄清]
- Todo Projection
- -
- Todo Due
- -
- Todo Source
- -
- Projection
- hold
- Source
- 关于AI使用及工作招聘的思考
从 Text《关于AI使用及工作招聘的思考》保留问题:关于AI使用及工作招聘的思考 2026-08-28 【智能总结】 本文围绕AI使用展开,涉及沟通效率、操作效果等问题,还探讨工作招聘中信息匹配及用人选择等内容。 - **AI使用问题**: - **沟通效率**:高强度使用AI消耗流量,
先在 clarify / merged 层保留这条内容,再提炼真实任务、状态与主题
这条事项现在在哪一层
直接看当前 lane、kind、状态和最近一步,而不是先读长解释。
关于AI使用及工作招聘的思考
关于AI使用及工作招聘的思考 2026-08-28 【智能总结】 本文围绕AI使用展开,涉及沟通效率、操作效果等问题,还探讨工作招聘中信息匹配及用人选择等内容。 - **AI使用问题**: - **沟通效率**:高强度使用AI消耗流量,长对话中AI猜测上下文易忘初始内容,保留用户意图很重要,明确提示词可避免AI偏离意图。 - **操作效果**:开最高档、循环模式效果不一定好,耐心使用能得不错结果,组件化工作台编辑方便但架构需审阅。 - **功能缺失**:重构或新建视图时存在功能缺失,如打招呼功能未顺过来。 - **用量纠结**:使用顶级AI模…
状态怎么更新
capture 负责预览和溯源;真正的确认、勾选和状态变更仍落在 Todo / Today-Focus 这些真实状态源里。
这条事项当前还在 capture / clarify 预览层,先看详情和来源,再决定是否进入执行视图。
为什么它还没有 writeback preview
当前这条事项还没有稳定进入 strict writeback,所以这里只展示现状和下一步。
原始 capture 里真正记录了什么
这里直接显示 summary preview 和 transcript 片段,方便你判断这条提炼是否靠谱。
关于AI使用及工作招聘的思考
关于AI使用及工作招聘的思考 2026-08-28 【智能总结】 本文围绕AI使用展开,涉及沟通效率、操作效果等问题,还探讨工作招聘中信息匹配及用人选择等内容。 - **AI使用问题**: - **沟通效率**:高强度使用AI消耗流量,长对话中AI猜测上下文易忘初始内容,保留用户意图很重要,明确提示词可避免AI偏离意图。 - **操作效果**:开最高档、循环模式效果不一定好,耐心使用能得不错结果,组件化工作台编辑方便但架构需审阅。 - **功能缺失**:重构或新建视图时存在功能缺失,如打招呼功能未顺过来。 - **用量纠结**:使用顶级AI模…
关于AI使用及工作招聘的思考 2026-08-28 【智能总结】 本文围绕AI使用展开,涉及沟通效率、操作效果等问题,还探讨工作招聘中信息匹配及用人选择等内容。 - **AI使用问题**: - **沟通效率**:高强度使用AI消耗流量,长对话中AI猜测上下文易忘初始内容,保留用户意图很重要,明确提示词可避免AI偏离意图。 - **操作效果**:开最高档、循环模式效果不一定好,耐心使用能得不错结果,组件化工作台编辑方便但架构需审阅。 - **功能缺失**:重构或新建视图时存在功能缺失,如打招呼功能未顺过来。 - **用量纠结**:使用顶级AI模型费用高,对用量纠结,空转消耗不多,多工程循环跑消耗大,还存在偶尔卡住等奇怪情况。 - **工作招聘思考**: - **匹配度**:找工作是信息匹配,招聘双方应清晰描述自身需求与能力,提高匹配度可减少工作摩擦。 - **用人选择**:雇厉害员工比用AI解决问题更便捷,用人单位应招善用AI之人,求职者应突出AI使用经历。 【原文】 你的操作来的。嗯。其实昨天晚上高强度在使用这个消耗流量的这个状态。其中沟通笑我看的时候,我发现效率是很低的。这组。豆包,去帮我总结一些问题。他可能会比较说人话,然后相当于利用这两种操作手法那么好。三次绘画和国产 AI 对比。更好一点。这个这个房子是让臭蛋,还是帮我调度的时候记得要他那种方式,比如说叫子诶子诶给我其实也是一个很不错的。在他的上下楼空间的一个方法。因为为什么长对话,做由于长对话的状态下,他在猜测后续的上下文的时候,他可能就会忘记最初的内容。因为他可能会去做压缩的操作。说。所以说我觉得用户原话是一件非常重要的事情。在这个对话的过程中,应该尽可能的去保留用户的意图,而不是对话反馈内容的意图。这样的话就会涉及到一个很明确的识别和意图完成的这样的一个。 工作然后我再让这几个工作台逐步帮我把一些比较复杂的技能去可视化呈现的时候,其实会发现很多问题。会发现之前在处理某一些流程的时候,其实注重的地方并不是特别的完善。但是在实际使用的过程中,其实就会发现各种各样的问题。甚至其实可以有更多的细节。所以这个时候我觉得其实应该还没有那么强大。 前面我基本上是开最高档。 AI 在开循环模式的情况下让它去来都不一定得到特别好的效果。当然了,你如果耐心一点让他去知道他完成一些事情,他还是会有一些比较不错的结果的。是刚帮我们。没有说。当你给一个模棱两可的提示词。要给一个非常明确的标准的话。会理解不了你的意图。甚至偏离意图去做一些没有意义的事情。这个时候,今天开了循环也是没有用的,只是在无浪费我们的 token 而已。 对,这一点其实我也在纠结。去给到更好的提示词。甚至已经尝试去结构化动作提示词和情。放下,还是应该有。诸多问题发生吧。 然后再回顾一下。 说这一周其实主要就在处理这个。高速工作台的这个事情,因为之前我还没想过要去做工作。 在这周盘点的过程中。我发现其实有些内容样式来去展现得更加清晰的。就是为了更清晰的呈现。忘带了。我刚才特意看了一眼。我真的没招了。 然后我觉得现在很多返工情况主要是来源于什么呢?来源他比如他会一次性给你答案,他会给你一些很抽象的语言。比如说我会让他出一个 PRD 出来,然后他画了一个 PRD,但是可视化的图片。圆形图会好一点。结合圆形图,你可能会说这一波不属于或者返工之类的。现在我倒是觉得他去组建化也是去做工作台可能好一点,因为相当于工作台它是组件化,组件化后的工作台它是能够并集去编辑的。那这样其实有一个就是就是你并行去同时操作它的影响性是很小的。这就是我组织架构带来的好处。就可能我同时去操作,即便是我没有在整个工作区很严谨的状态下,或者分支很复杂的情况下。因为我编辑的是不同的组。所以,尤尤尤其是如果组件拆得比较细,没有完全在一个组件中去完成这些东西的话,那其实你编辑起来是很方便的。但我不太确定啊,我这些组件结构是不是够好。 所以说可能也需要定期去审阅,是用最佳的那种技术架构来去审阅我们的工程是不是是完善的样子。甚至说有 token 的时候,应该去定期的去校验一下我们的工,那个自动化测试的方面够不够严谨。甚至是说,在我们那么多工程去监测它的那些数据的,一些数据的一个报表的汇报,其实还是有很多点去。 要去考量的。那首先就是你基于...
同一线程里的相关事项
如果一条 capture 同时涉及多个 lane,这里可以顺手跳到其他相关 item 或 thread。