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复盘看板 · 2026-05-15(日)

2026.05.15 成文的快照式复盘;词云词可点回站内证据。

成文2026.05.15
证据链接0 个
Daily Review · 2026-05-15

复盘看板 · 2026-05-15(日)

范围 2026-05-15 当日归档 构成 个人转录 2 条 + 外部参考 1 条 总字数 约 12 千字 来源 飞书文字复盘 2 条 · 小红书分享 1 条 引用时点 05-15 19:05 – 05-15(时刻不详) 原子条目 3 条 · schema v1.0

今日一句话

本日含 个人转录 2 条 + 外部参考 1 条(参考占比约 33%)。个人部分以 AI观 为主线;参考部分按主题归纳其内容。所有条目锚定当日归档时刻(05-15 19:05 – 05-15(时刻不详))。
今日脉络
05-15 19:05 · 飞书文字复盘 · 说话人1的工作与生活日常分享
05-15 21:53 · 飞书文字复盘 · 个人生活、职业思考及AI实践分享

一、AI观我的记录 2外部参考 1

我的记录

1说话人1分享一天的沉浸式工作,包括自动化任务、模型工具使用等,还谈及生活琐事、岗位相关思考及电脑内容处理规划等。

  • 记录:feishu_text · Lily。 「核心是工作自动化,分自动岗位收集评估与作品集项目等模块,借助Codex、Deepseek等模型处理,筛选到较匹配岗位但材料待完善。」— 05-15 19:05
  • 工具使用:对比多种模型,认为Deepseek在问答、调度工具等方面表现出色;探讨飞书表格与本地To Do List适用场景。
  • 生活琐事:早上做红薯和豆腐,期待晚上吃凉皮;分享摩拜单车体验;计划跳舞,提及消化与饱腹感问题。
  • 其他事务:思考岗位推送与邮箱订阅问题;考虑电脑内容移植及云端备份,分析媒体文件处理方式。

2本文分享个人晚餐选择、交通运动、舞蹈学习,重点讲述职业规划纠结及过往经历反思,还提及利用AI进行创作实践等内容。

  • 记录:feishu_text · Lily。 「本打算吃剩豆腐或肉夹馍,最后吃了凉皮,觉得好吃但有健康顾虑,还因吃得多担心训练白费。」— 05-15 21:53
  • 交通与运动:坐公交中途下车吃晚餐,之后骑车回家,顺便运动。
  • 舞蹈学习:学舞蹈时因课前喝多胀气食物,上课状态尴尬,舞蹈前期好学,提速后跟不上。
  • 岗位纠结:纠结做产品还是研发,认为产品话语权取决于资源与拿结果能力,自己缺乏相关水平,南站设计师与自身经验更贴合,但有被辞退风险。
  • 过往经历反思:曾在煤炭B端做产品,含金量低,公司让其身兼多职且薪资不匹配,工作推进困难,还因获优秀员工遭嘲讽。
外部参考

共 1 条收藏,主要集中在 自动化 1 方向;按归档时刻排列,附来源链接与正文摘录。

Sönke Ahrens
《How to Take Smart Notes》作者
卡片盒笔记法严格区分「文献笔记」与「永久笔记」:摘抄不算拥有,必须用自己的语言重写一次才算内化。
出处:《How to Take Smart Notes》(2017)
Andy Matuschak
独立研究者 · Evergreen Notes
主张记录的底层(substrate)与表层(surface)分离:按概念累积,而非按事件 / 渠道分片;表层视图只是投影。
出处:notes.andymatuschak.org《Evergreen notes》;访谈《Intellectual Exoskeletons》
Ethan Marcotte
《Responsive Web Design》作者
响应式不是「能缩放」,而是一套跨断点一致生效的设计规范(栅格 / 间距 / 字号尺度)。
出处:《Responsive Web Design》(2011, A Book Apart);A List Apart 同名文章 (2010)

核心判断

  • Sönke Ahrens:摘抄(被动记录)必须经一次重写才能进入知识网络。收藏流与创作流应分池存放,否则收藏会稀释创作的信噪比。
  • Andy Matuschak:表层视图可随意合并或替换,底层必须是 append-only 的唯一真源。时间线被污染的修法不在版式层,而在数据层给条目打上 kind 标记,让视图按类型过滤。
  • Ethan Marcotte:只在宽屏调好、手机端靠缩放兜底,等于没有设计规范。缺 token/尺度表时,每新增一个页面就重新劣化一次。

现状评估

当日 2 条个人记录、1 条外部参考(飞书文字复盘 2 条 · 小红书分享 1 条)落在「AI观」主线,尚未析出明确动作项。对照上述判断,当日争论集中在这几个词上:摘抄 / 链接 / 规范 / 内化——它们是这一主线真正待解的位置。

可落地建议

  • 摘抄(被动记录)必须经一次重写才能进入知识网络。收藏流与创作流应分池存放,否则收藏会稀释创作的信噪比。…
  • 表层视图可随意合并或替换,底层必须是 append-only 的唯一真源。时间线被污染的修法不在版式层,而在数据层给条目…
完整原文 · 11367 字(点击展开逐字转录)
说话人 1 今天又是一整天的沉浸式,去跑我自动化的东西。甚至有的时候我在遇到一些没办法,就是来来回回一轮又一轮解决这个东西的问题,我都陷入了一种困惑。我现在处理这个东西到底有没有意义?这样一轮一轮的处理,是不是不如直接有什么问题直接去解决那个问题要快的多?为此我也开了一个新的窗口,直接让我最好的模型。 说话人 1 4号的模型吧, Deepseek,来去处理这个东西。然后去给我更直接的回答。因为确实 cos x 在去跟他沟通问题,这个上下文间隔太久了,很可能那个问题还没解决。你就忘了问题是什么了。这个就是我觉得为什么大家都,很多人会觉得 Deepseek 的效果会比 Coda 效果好很多。而且实际我在去做比对和操作的时候,的确能够感受到它确实还可以。他的基本问答的内容。 说话人 1 在一定程度上是可以平替 claude 免费版的。 说话人 1 这样在处理本地有一些我上下文比较复杂的情况下,它就它的理解会好很多,遵循指令的能力也会好很多。所以说对于它的一个循环跑动还是比较放心的。而且它的消耗确实没有说多大量,我就充了个100块钱,它跑一周应该是没有什么问题的。那吃鱼到底我跑了什么内容?那这个事情还得一一道来。 说话人 1 其实今天早上一起来,第一件事情我是先去做了那个吃的,还发了两个视频。一个是红薯和豆腐嘛。哎,这两个东西是我周一的时候好像就想好要做的东西。周二吧,反正不太记得了。为了提升蛋白质的,植物蛋白的一个补充,然后想着要去吃点豆腐。但是今天好像吃的有点多,再加上肚子里那个膳食纤维有点多,一直咕噜咕噜的叫。有点胀气,感觉这个东西可能不是很好消化。然后再加上我可能牛奶也有点喝多了,这两,双重叠 buff 了,就是消化的不是特别好。晚上的呢,还是有一点小期待的,觉得跳完舞正好在那边有卖那个凉皮的,可以试试看那边的凉皮效果如何。而且正好今天晚上我不用急着回家。 说话人 1 我觉得不去跟跟家人一起去打牌还挺好的,因为我个人嘛,对于打牌这件事情并没有多大的喜好。而且多出来的时间我可以做更多的事情,以及跑我现在内容。那今天其实,因为到5点多的时候,其实都觉得自己还没有什么特别好的进展。所以就直接开了一个新的窗口去查看一个效果,就是查看我当前的,之前,这周和上周找到的两个岗位吗。然后基于这两个岗位让他去横向对比了一下。其中我试了三个模型吧,因为他,我买的那个 cloud 它其实用的是 GM,GLM 4.5。觉得确实是有点坑,我觉得接下来我不打算再用这个4.5来去使用了。因为与其用它,我不如直接用 Deepseek 来跑,这个结果就至少不会让我反反复复的去进行修改。 说话人 1 豪车一台我目前摩拜最新的这个单车,它体验特别好,它中间还有那个手机的放置架。它的那个座椅是有弹性的那种。使用起来有非常好的体验的一个效果。 说话人 1 不知道是不是今天吃了那个。红薯的原因啊,比上一次饱腹感还强。到现在感觉就是很饱的一个状态。一会上完课,不知道上课的过程会不会晕倒,反正我带了巧克力,如果我实在不行。可以含一个巧克力,供一下能量。希望不要饿晕吧。 说话人 1 不管怎么样,我体内的脂肪还是挺多的,我觉得应该一时半会无法饿晕。 说话人 1 如果说那个智谱就是那个模型,就是我买的中转有什么好处呢?就是说它可以循环24小时跑,但是它其实也不是很稳定。所以我在想用,与其用与其用它,我不如直接就依赖于但主要百度也不太行,百度那个模型更更更不太行。还不如抢那个 GLM 官方的那个用量去使用它,或者是说直接把百度直接开这个 GLM 5来去做的事情。我感觉可能有更好的效果。我觉得没有必要去依赖于一个中转,因为中转它不只是稳定性差,它风险也高,他相当于把我的数据风险都去窃取了。那虽然可能现在已经窃取完了。 说话人 1 那我觉得可能还是没必要用这种方式吧。那回顾今天其实主要还是在三个主要的方向在处理事情,因为其他的方向都在后续整理,昨天都整理到那个后续待处理的文件夹了。也就是说除了我们现在正在处理的三条主线。那第一条呢,主要就是最核心的任务还是工作这条线。那工作这条线其实我现在是分了两个模块在定型处理。那一个模块呢,就是关于自动岗位的收集和和评估,然后选取适合的内容。那这个内容的话,之前其实有一段时间一直让 Codex 自己去跑。然后也又借助了一些开源的模型。就是断断续续,其实跑了一些内容,但是这个内容很多都是国外的,AI 远程的岗位。 说话人 1 在我进一步,在那段时间,其实一切都很混乱,包括我自己的诉求也是很混乱的,然后整个逻辑也是很混乱的。然后我也就得到了一堆乱七八糟的数据,其实也没怎么看。那后来把它逐步都迁移到了我的背书表格里,并且结合多次的循环的 review 去补全了。就是我那些所有就是工作里面的字段嘛,并基本上去对每个岗位做了一些评估。然后去帮我筛选了一些适合我的岗位。那也在这个过程中确实有找到一个,从我经验,从经验层面,非常匹配我的岗位。 说话人 1 虽然我个人会觉得这个岗位它目前是一个有可有可能会边缘化的岗位,因为有一个AI 也是给了我这样的建议。是觉得说它既然是一个创新岗位,那创新岗位的话,它在大厂里面。它很可能会是一个边缘的岗位,以及在面临实际产出或者是说效能的层面,那它也很可能会被 pass 掉。或者是怎么样。但我觉得这些也都是我要面临面对的吧。但不管怎么样,这一个岗位确实非常的符合我,全站设计师。就是,国内应该说现在目前没有看到比这个更适合我的,更匹配我的内容,不管他做什么,但是他至少他要做什么他都能做成 demo 出来。那这个还就比较适合我,而且相比于其他,我记得之前好像还收集了一些其他的岗位,但是多多少少都由于各种各样的原因都排除掉了。但这个为什么保留了?毕竟它是小红,它是大厂。他想招这样的岗位,他们的薪资保障和福利制度都是最好的。所以这个是为什么,即便他在时间层面或者是说距离层面都不一定能满足我,但是我依然作为了一项保留。 说话人 1 本来今天想在冲动之下想提交这个岗位的,但是我再让我的 AI 帮我 review 一下我准备的材料。会发现我的材料中还是有部分我觉得不是很满足我的地方。我觉得这些内容提交过去,就是不是很专业,这是一方面。二是我觉得我还是尽可能在我能做到的东西做到最好。然后因为他有一些内容都是可复用的,也不能说完全准备了这个岗位去做这个事情。其实这里会提到一个点啊,我之前其实不是列了一个 Work 点什么什么那个飞书表格吗?里面其实有一些改动的。那这些改动这些改动其实还没改,当时比较执着于用飞书表格来监控这些数据。 说话人 1 现在我觉得其实飞书表格它不适合在任何场合都适用。有的时候其实本地的 to do list 可能有更好的效果。那什么情况下使用 To Do List 什么时候使用那个飞书表格?我觉得应该要有一个清晰的界定。那目前我认为比较合理的界定方式。就是说如果是在一个小的内容集里,比如说我在评估一个岗位具体做的一个具体的措施,它可能是一个不一定可复用。或者说在小范围内复用的一套 SOP 类型的,实际的操作性质的,我认为而且不是长线管理。他可能做完就没有了。那这样的内容,我觉得可能更适合在本地的 To Do List 进行完成。那如果是那种像我那种 OpenClaw,甚至是说长线的任务一时半会做不完,然后或者说它可能是一个很大的任务。需要再拆解。然后可能会有各种关联,甚至是记录的那种东西。我觉得是也许更适合飞书表格来控制它。那我觉得现在飞书表格比较适合的场景就是现在,比如说我工作的那个列表就是投递列表和筛选列表。这个分数评估这一块我觉得还挺适合的,因为它比较清晰,而且我字段比较多。如果都在那个,而且它会有一些横纵向,就是比较丰富的内容。就它不是一个单一的这个事情做完了就截止,它可能是这个任务会关联很多很多任务,甚至有一些横。那个纵向对比、横向对比,各种这样的内容的时候。我觉得可能飞书表格更适合这种场景。 说话人 1 那再有,今天我在遇到那一个作品集的项目,上面有一条说我做飞书治理。那我觉得这个描述很可能会让 HR 误解,一方面误解我到底做了哪些治理,另一方面会不会误解我是不是在为飞书做一些东西。会不会以为有包装简历的嫌疑。那这一块我还不太知道。得等今天,我所有的那个简历搞定了之后,然后去看一下这个结果吧。 说话人 1 那这一部分内容的话,先让 Deepseek 跑跑全一轮,他其实最开始帮我跑过一轮了。那第一轮其实每次会发现,对,还有一点就是我之前会发现我把那个 best man's 那个东西,如果结合 deepseek 来用的话,它会给我更好的结果,它会有更好的推理。然后我本来是想把这个 BERT-MAN 结合到我那个每一轮的 SOP 中使用的,但是好像没有特别好的联动,这一块我看一下怎么。如果要说给的结果还是没有那么完美的话,那我觉得可以考虑去实际看一下。 说话人 1 那再有就是我现在认为列的那个 to do,忘了谁给我列的,是 Codex 列的 to do 吗?我觉得那些 to do 不是很好,很多 to do 都是说你要必读这么一堆东西,但是没有说什么情况下必读这些东西。然后我有一些内容又是分场合的,这个东西尤其是在我那个岗位 review 的那个环节。会有很明显的差距。因为我之前在我手动敲那个 pro 我让那个 Minimax Cloud,也就是 GRM 他们去实际遵循我的具体的某个文件去处理内容的时候。他就会可以给到一个很好的效果。 说话人 1 但是把这个新岗位链接放到一个文档里,让他继续引用的时候,再加上一堆乱七八糟的引用规则的时候。他就很难说完全遵循我的这个规则来去处理。不过今天我尝试把那个规则更加明确的,关于所有字段,如果不行的时候,然后去按照某个规则去做的时候。写了一个明确的文字描述。我不太知道今天他有没有按照我的合理的内容来去帮我实现,我回去可以看一下这个结果。 说话人 1 再有就是搜索搜索的话,我记得之前在公众号还是哪里看到一些很好用的方法,但是其实都没有内化成我本地的使用。甚至是说它每次 cloud 在默认搜索去使用 fetch 或者是 Web search 的时候。都会去调度没有用的那个。工具,这个反反复复这个工具用多了,我觉得它真的很繁琐。是不是我本地配置的什么问题导致这些工具不可用?我觉得这个问题我曾经让 Cloud 帮我去尝试修复过一次。但是之前不知道是不是模型能力的原因导致他最终现在还是反反复复犯这个问题。那我觉得这个问题可以考虑再让我更厉害的模型,比如 Codex,应该让 Deepseek 来处理会比较好。因为直接让那个 Cloud 所在的这个指令来去看它这个调度工具可能会更清晰一点。然后让他去帮我完成这个过程。这个是工具使用的问题。我会发现其实厉害的模型跟不厉害的模型之间,它们很本质的一个区别就在于说,它们调度工具的稳定性就是不一样的。像 Deepseek 它在处理他在使用那个。 说话人 1 他在使用那个工具的时候,他就会有很好的效果,而且每次会给我一些很惊艳的内容。也可能是因为他的数据源,他的那个训练的文本的数据源。就有很多很惊艳的那个内容,所以他总是给我一些眼前一亮的一个回答,然后就很能直面我的问题。那这一点甚至我认为那个像 Codex 都不一定有它做的那么好。可能是 Codex 也有类似的,但是它好像不是很稳定,即便我每次都手动去调度这个这个这个 skills。大家也不一定能做到很好效果。 说话人 1 这也是我认为为什么后续思考层应该优先使用 Deepseek 来帮我去处理问题。这样的话,至少它在沟通层面可以跟我做到更好的一致性。和给我更好的回答,以至于让我减少在思考层面就减少询问的次数。 说话人 1 说起来让我想起阿里的模型我还没有试试看。觉得如果后面看一下是不是可以考虑用这个模型,但这个模型它不是 Coding plan。所以我会怀疑他会不会给到很好效果。但今天我看那有一个公众号他推荐。提出有一个什么 Agent Skills 调度好的那个工具,效果更好。我觉得那个也可以考虑试试看吧,他现在还没有完成。 说话人 1 再有就是 Harmonious 那个配置,很多人都说很好用。但是我之前只是简单的配置好了,但是还没有真正的使用起来。我觉得也让寇达斯帮我去做横向对比了,我还没有看他对比的一个结果,以及我在想说,如果他更适合的话。也可以考虑让他来帮我去完成这一系列内容。或者是说这些类内容他来做会不会更好一点?他们的优劣势,是不是在我这种复杂工程中能够体现得更明显? 说话人 1 以及各自它的区别在哪里?就是反正就是各自的优劣势吧。 说话人 1 差不多,今天就是这些内容。让我想想还有没有什么要补充的地方。 说话人 1 我想起昨天晚上,其实我简单的看了一眼 boss,我觉得还有很多岗位是直接 boss 可以推荐过来的。然后今天在跟 Cloud 聊天的时候。他给了我一个奇葩,就在想说,就比如说我去各个岗,各个那种平台,像 boss 这种。有没有这种会把岗位推送到邮箱的这种方式?就相当于它如果有一个固定的推送或者是订阅的话,那我就可以直接用我的邮箱来去监控它。 说话人 1 这就又回到了邮箱获取信息的这个问题,以及投递也会涉及到这个问题,到底我要用哪一个邮箱来接收信息?我想之前不是,本来尝试用那个什么周,Z O H O 的这样的一个那个软件来做的,但是之前一直没有跑通嘛。现在我在想说是不是可以考虑用 QQ 邮箱。用 QQ 邮箱来做,来订阅。它毕竟在国内,它 QQ 邮箱还是认知度应该蛮高的。 说话人 1 除非我是要投外企,但我觉得外企对我来说是半会。我很纠结,因为对英语的要求都还是有一些的嘛。那外企我觉得也不能完全放弃,而且我在想能不能有办法说去筛选一些上海本地内的外企。对英语要求不高的,我的岗位。但我觉得可能会比较少,就是因为我现在目标还是要去做像 PM 类型的这种文之类的岗位。除非说是带 web coding 的这种可能会好一点。但是外企,我觉得现在它招人也不是很要求招人了,因为我觉得外企他可能在做,他与其招一个人。他可能不如去招一个 AI 来帮他实现的效果好。他招一个人可能要花1万块钱,这1万块钱他直接去买一个 Cloud Code 的一个 agent 来做的话。它有可能会比我产出更好的效果。所以我会有担心,说那其实我可能也不是说有多具备优势这种。我觉得这应该算是我对自己的一个合理评估了吧。 说话人 3 香蕉3块5毛,香瓜10元3斤。 说话人 1 还差3分钟到地,今天算是比较早的一次了。果然只要半个多小时应该是差不多来得及的。上一次是因为好像这个时间一直到很后面,所以说来不太及。如果可以的话,肯定我还是希望站中间的,这样的话拍摄视频的时候可以有更好的效果。但是我今天肚子有点不太舒服,我不太确定站中间会不会是一个好选择,可能会臭到大家,应该尽可能站中间的后面。看一下这个情况怎么处理吧。 说话人 1 大致聊完了,这一,今天做了什么,大家回顾一下本周做了什么吧。其实这两周一直都在整这个工作自动化的这个东西,最开始是试图让 Codex 去帮我完成。在后面去开通了这个 Cloud 来去帮我 review 相关的那些数据。但事实这样看下来其实开通这个 cloud,它也没有做到特别好的效果吧。不过这个阶段的一个惊喜就是 Deepseek 的效果确实让我挺满意的。然后以及整个上下文的这个工程建设的这个目录,现在是比较符合我的心意。每当开新的内容也许会为后面的处理提升很多的效果。那今天其实还做了一件事情,就是把我之前对于如果把后面换电脑的本地的内容的移植的顾虑也讲了一下。然后也分析了一下当前有哪些文件适合去进行云端备份和处理,还包括一些媒体文件的处理的方式。这些内容可能一时半会,不是说一蹴而就就能完成的。 说话人 1 可能要在后面不断地去尝试怎么去优化它、完善它。因为我现在整个电脑实在是太复杂了,是一个相当复杂的工程,不是说说改就能给它改掉的。会涉及到很多的关联脚本的运用,还有就 skills 相关的一个关联的配置,我觉得这个可能得逐步拆解。按照它的那个优先级去处理吧。尤其是配置的一个封装,这样的话可能比较好移动。 说话人 1 那我觉得可以直接上楼哎。那本周还做什么?前两天做啥?我也再看一下。 说话人 4 我可以在里面边唱歌边打。 说话人 4 都下班了出来吃点。 说话人 1 昨天是自动化效果不理想,然后又引入了一些规范的内容。上来就登录失效了昨天。我昨天其实网站文案好像给了一版更新建议,但是后来我看了一下,也不是特别好,但是简单更新了一下。然后还跑到很远地方去游泳。 以上文本由 AI 总结生成 今天阴差阳错在一个小公园吃的晚餐。我本来就想好了,回来吃点东西。最初是想说回家继续吃我中午没吃完的那个豆腐。然后后来想一想应该去买个肉夹馍。然后就突然想起来在我的那个这个地方,它其实有一些那个叫我叫什么来着?啊,凉皮。然后我就想说,那就试试这个凉皮吧。 发现还真的挺好吃的,这个味道就跟我以前买那种大刀凉皮的味道挺像。其实还蛮有负罪感,一边吃一边觉得哎呀,这吃的这个东西真不健康啊。另一边又觉得,哎真的太好吃了吧,不行,太好吃了。就有一种清醒的沉沦一样的那种感觉。啊,一想到我为什么喜欢吃这个味道,也是追溯到小的时候。小时候吃这个东西一点也不会胖,那个时候可能代谢年轻吧,代谢比较好。感觉那个时候吃的也挺多,可能没有那么大量,可能运动量也比较大吧。所以说那个时候吃的也蛮多,也没觉得有什么。现在呢,就觉得,哎,吃的,这么晚吃这个东西,感觉今天训练白练了。不过我之所以训练,也是因为我吃东西能够好好吃一点。我现在就觉得今天那个要只吃一半就好了,少吃一半还能少胖一点。但其实胖无所谓,主要是不健康嘛,这种精致碳水。对我这个胃啊什么也都没有那么好。不过还好,我今天其实一天都没有怎么吃东西,就吃了点红薯啊什么的。然后一会回去的话,如果我能吃下的话,可以吃点那个豆腐,把那豆腐吃完。反正也没有必要,不想吃就明天再吃,明天早上可以当早餐,热一下吃吧。但不确定明天早上会不会在家吃饭,这倒是一个问题。但是明天早上不吃,明天晚上总得吃吧。反正只要有一顿吃,应该就没什么问题吧。感觉外面好像有一点冷。本来是坐公交车坐到一半了,被馋,有被馋到,然后下车吃的这个。东西。现在正好,又找到了一辆自己喜欢的那种小车,骑个车回去。回家也算是还挺便捷,顺便就当简单运动一下。 我下一次跳舞之前真的不能喝那么多。胀气的东西,我今天真的上课的时候都无语了,就一直都是。哎,产戏,就是让人觉得很尴尬,都放不太开。我今天那个舞蹈还挺好看的,那首歌之前很流行的一首歌曲吧。然后尝试,学的过程中还挺挺好学的,但是后面速度加快了就跟不上了。 这是哪里?哦。是这里。哎呀。6543,哎呦我去,这个是过不去了。这样可以。过一下。 哎呀妈呀,爽了。那个寻好,这个点估计不能有人。来。 然后回家的话,继续去看一下他跑的状态如何。如果还可以的话,就可以周末让他接着跑。甚至说有其他的意向岗位,也可以不过我觉得现在最重要的还是要先跑出来一个有效的版本吧。至少是我需要的吧。而且我今天还收集了一些那个其他的一些渠道,我觉得这些渠道可以拿来参考。还挺好的。然后还刷到了一些关于我这个性格适合什么样的工作的帖子,我觉得他说的还蛮对的。也没有让,这种非通用性质的,我就直接是把我关注那部分摘抄出来了。 那这部分内容,我也可以让我的 AI 更了解我吧,我觉得它确实可以结合这个方向,去脉脉上面找到更多符合我的诉求的工作。我觉得有的时候这种东西就是一个匹配度的问题。而且现在是一个窗口期,其实如果真的想快点找,还是,我觉得是能找到的。只是我一直没有着急找的原因就是。一想到月底要放假了,要去旅行。我就觉得这个时间不空出来还挺难受的。但是,它也是个很明确的事情,我觉得没有必要纠结,因为它而去影响我的计划。这说到底有的时候自己还拎不太清。因为这个东西是完全独立的两件事。根本就没有必要把它合到到一起。甚至也没有必要因为他影响我的决策。就按部就班,逮着什么做什么就好了。至于能不能找到这个事情,我觉得只要我想投,投的够多,肯定还是能找到的。没有必要这么纠结。 那我在想我的头像是不是得换一个了?还没有太想好,哦,这个是要换的,之前都说要换,什么时候换呢?还有今天说到的几项,一项一项做吧。就感觉具体都在外围转圈子,那实际上要做那几项好像都没有实际开展去做。啊,以及一想到会被问起这段时间都在做什么。我可能就会讲说,都在做一些自己感兴趣的。就想说对呀。 首先是这个关于自己一个职业方向发展的问题。肯定是要结合真实的视频,不可能说是完全包装的话,那也不是很现实。就是说现在 AI 发展很很迅速,也在尝试用 AI 去做一些事情。现在一直有一些想法,然后去把它实践出来。比如说,尝试过用 AI 去写小说,AI 创作这一系,说音乐创作这一系列的自动化跑动。跑曲的一个流程。嗯。然后就是还去搭建了一套自己的这个工作流,然后结合飞书的一套内容。及一些想法,创作的想法流程,到最终的一个产出的一个信息的一个收集吧。更多还是基于个人的一个角度去做的事情。但是感觉听起来这样说会不会太没有信服力?我不知道这样说会不会真的有人认同我做的事情吧。然后确实部署了,尝试去部署,跑通了一些内容。你本身。然后也去尝试了去做一些。因为现在有 AI 了嘛,然后就是跑通了一些我觉得这个可能得捋的再清楚一点。确实我也做了不少东西,不是说我我最最多还是我做音乐那一套东西吧。 动画获取的流程。说去,根据一些构思,然后得到专辑的构思,然后得到一些专辑的一个设计。包括它的封面,它的那个音轨。声音的提取都是结合,然后每天跑定时任务去完成。专辑的一个产生,然后再借助人工的 review 来去确定生产发布的流程。动画去发布专辑。将专辑的信息同步到网站上,那样他有,这是我个人一直在使用的内容。那我其实确实没有在做。让别人也用起来这个内容。但是我去开源了一些小的工具,可能陆续有。是在在小红书上有些关注。自己做的,搭建一套这个东西出来的话,首先还是,我可能不太想花时间去维护这东西。去做一个慢慢的嗯,那出席。工具,然后收获了一部分人。那后来呢,其实会觉得这个方,还有就是,制作了一个木质的。 其实我觉得也没有必要那么纠结是不是有人使用吧。在想,如果我是从产品角度,其实还是要纠结的事。只是如果从前端或者是全站设计师的角度,可能没有那么在乎有人有没有要,就是用,使不使用。如果说你看你是一个设计师的话。你都没有人用你的产品,那你就是这个说说服力也降低了不少。 所以我在想,如果真的是 PM 这个角度的话,可能跟岗位的诉求是没有那么匹配的。就像我今天,是在比较我已有的那两个设定岗位的时候。他也会觉得,AI 也会觉得。还是从这个实现的角度更适合我本人,来去做这个事情。 嗯嗯。那从这个角度来看的话,我也会纠结。我好像对于说,之前好像也纠结过很多次,关于到底要不要去做一个产品,还是作为研发。当时确实结论是产品,因为一是觉得产品有更多的话语权。但是也没有那么多话语权,话语权主要还取决于他的资源,他会,他的资源分配和他们拿结果的能力吧。这个我不认为我有这样的水平。你开发,我只是被动的认为。我不想去。承担那种时时刻刻解决问题的这种风险啊。其实并不是主观想要去做这个事情,是被动选择的。嗯。 南站设计师,我觉得跟我还是有更多的贴合的地方,是因为本身我是有相关的经验。是相比拿结果,他可能对结果的要求没有那么高,因为他会给到一个目标,让他去如何更好的实现。他也不会像全站工程师那样要求那么高的维护层面的内容。但是,就是有利有一弊的。他虽然是承担更少的压力,有更少的风险。就是没有更多没有更多那种急需要你的东西,但是你也会显得你可有可无。所以说如果真的要面临辞退风险的话,我觉得他辞退的风险又很高。我觉得如果真的成为一个产品,拿结果这个事情对我来说最困难的在于,有些事情本来它就不是一个因果关系。 它更多是一个,只有一个相关性。你要从庞大的数据来去证明,佐证你的观点。但是大多数情况可能跟你想的并不是一致的。不过好在现在有 AI 了,它可能会给到更多好的建议。如果我能持续去使用最强大的 AI 模型。来去协助我去分析内容的话,或许我可以有更好的见解。你可能会让我在面临不知所措的这种情况。更好的解决方案也未可知。 最关键点就在于说从职业的长远发展来看,那肯定还是 PM 的好处要多,而且其实对我来说也不是完全没有竞争力。我毕竟很早的时候成为过产品,但是我那个产品其实含金量非常低,因为它一个煤炭行业,做 B 端的。在产品这个行业,其实它的那个门槛或者说它行业属性,是。以及它的类型属性是有很严格的界定划分的,因为他们做的事情很可能是完全不一样的内容。那如果我其实很难说,就生搬硬套把我现在已有的规范去迁移到别的地方去。 那其实这样回顾起来,我觉得我当初做,离开那家公司选择也也还是挺好的,因为如果我不想长期在地方发展。我即便积累更多的经验。也没有什么用,也只不过是增加了更多的沉默成本罢了。而是真的说会长远的在那家公司待下去,因为我本身其实是没有那么喜欢能碳领域这个事情的。那这样意味着我迟早有一天其实会我无法在这个岗位上待下去。那如,与其这样的话,那不如叫什么,长痛不如短痛。现在也会让我有更多的选择吧。 也许说,而且我觉得其实确实,之前那家公司没有那么好的地方,也是因为他的,他让我一个人身兼多职。但是却又没有给我相应的薪资。当然我也没有说一定要那那些工资。也也无可厚非,但最主要是我认为那个方向,行业方向就是跟目标是违背的嘛。而且到那个那个后期的时候。就陷入了一个人缘的不太好,然后以及开会的时候,出现一个很紧张、很紧促的一个状态。我明明是一个准备那么充分的人。但是感觉大家似乎跟我想的也不太一样。我在尽力去做这件事情,但是有一种这个事情永远都没有办法推进的感觉。李琦我感觉我明明在往这个方向努力,但是为什么我想要的这个方向却得不到推进?种种吧,再加上当时我还是被一个前端思维所影响。因为我毕竟我找那家公司就是冲着我是作为一名前端去的。所以说真正让我去做产品,我不是不能做,只是还是带入了前端的一个思维去做这个事情,所以也没有说做得特别好。 如果现在回过头去做这个事情,我认为我肯定会比之前做的好一些。但是肯定会好很多吧,但是毕竟已经过去了。而且那家公司处于一个正在发展的状态。我可能确实不是这家公司最合适的人选。巧了吧,而且而且我觉得那公司也没有缺什么吧。我毕竟没有怎么样。 而且还因此拿了一个什么?优秀员工是,他无非也就是想让我去做这个靶子,让其他人贡献更多的力量。但我也因此遭受了很多的什么。嘲讽了。我明明只是一个做事情比较认真的人。但是我需要忍受这么多非议,我觉得很不可理解。当然我认为最讨厌的,让我最难受的那个人,却是我最欣赏的那种工作方式。我认为他做的确实是比我好。 这是还是我把这个事情想得太简单了吧?因为本身这么想,我去到其他新的工作场还会遇到这样的问题。不过还好的是我尽量还是去承担,我承担不了的事情吧。我不知道。这么久没工作了,我还能不能很好的融入大家去工作这样子。我只能说尽可能的去做自己想做的事情吧。 不管怎么样,投投看看呗。我现在连投都没投。是恐惧吗?还是什么?是怎么没有准备好呢?那什么时候能准备好?这个视频肯定还是会被问起的。下周就能回来好吗?截止日期是什么呢?一直做下去,可能有尽头吗? 但是我在想,做很多事情的时候都没有必要说。真的要做了,警察晕了。做个80%,及格线就行了。说那么多,意义呢? 以上文本由 AI 总结生成

二、后续方向

由当日个人记录派生的回溯动作项。

#动作项来源
1回溯 · 说话人1的工作与生活日常分享05-15 19:05
2回溯 · 个人生活、职业思考及AI实践分享05-15 21:53

与历史记录的呼应

  • 主题延续 → 当日记录 AI观 与此前 2026-05-14 的同类内容形成延续脉络,可跨日串联。
▣ Atomic Structure Layer · schema v1.0

原子结构层:3 条可被引用的条目

其中个人结论 2 条、外部参考 1 条。每条带稳定 id、主题与概念标签;用下方「维度」标签可在两者间切换。叙事层靠读,这一层靠取——下游周报 / 月报按 id 引用。

AI观
全部AI观
全部维度个人转录小红书参考
INS-0515-01
AI观CodexOpenClaw飞书ClaudeAI工具自动化技能/Skill设计
说话人1分享一天的沉浸式工作,包括自动化任务、模型工具使用等,还谈及生活琐事、岗位相关思考及电脑内容处理规划等。
"核心是工作自动化,分自动岗位收集评估与作品集项目等模块,借助Codex、Deepseek等模型处理,筛选到较匹配岗位但材料待完善。"
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INS-0515-02
AI观飞书小红书自动化设计编程产品
本文分享个人晚餐选择、交通运动、舞蹈学习,重点讲述职业规划纠结及过往经历反思,还提及利用AI进行创作实践等内容。
"本打算吃剩豆腐或肉夹馍,最后吃了凉皮,觉得好吃但有健康顾虑,还因吃得多担心训练白费。"
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INS-0515-03
AI观参考小红书自动化内容创作学习
AI自动化测试实现了么? 特别是端到端测试,准确率可...
摘录"xhs_unavailable_reason: note_tab_not_resolved"
查看来源 ↗
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结构化复盘 · 叙事层 + 原子层 · 部署至 capture.zondev.top/reviews/2026-05-15-daily-review/ 原子数据 · insights/2026-05-15.json · schema v1.0