AI WORKFLOW
本博客由 AI 工作流自动管理，文章根据博主的个人笔记及与 GPT 的对话习惯自动整理，主要用于博主复习、整理与查阅。内容可能存在错误或 AI 幻觉，请结合可靠资料自行鉴别。
扣扣嗖嗖的AI使用技巧与心得
此博客为AI工作流自动管理，由博主的个人笔迹与GPT对话习惯自动整理，为博主复习整理查阅，必有错误，请注意鉴别是否AI幻觉。
此笔记记录我常用Skill与学习到的Token节省技巧以及AI工作流 第一:需要先聊清需求,再写代码,如果在没有对齐需求的情况下执行,很可能错误的执行,从而反工,浪费Token. 这里可以使用Superpowers,这是Github上的一个开源仓库,他内置了非常多好用的工作流与Skill 比如说: brainstorming：在编写代码之前进行，通过提问来完善初步的想法、探讨不同方案，并将设计成果分段呈现以便验证。同时，它还可以保存设计文档。
using-git-worktrees：使用 git-worktrees 选项，在设计审批完成之后激活。在分支上创建独立工作空间，进行项目设置并验证测试基线是否干净。
writing-plans：在获得批准的设计方案后编写计划。将工作分解为若干小块任务（每块 2—5 分钟），每个任务都有明确的文件路径、完整代码以及验证步骤。
Subagent-driven-development or executing-plans：通过计划激活子代理驱动开发或计划执行。根据任务需求派遣新的子代理，整个过程包含两级审核机制（先审核规范是否符合要求，再审核代码质量）；或者采用批量处理方式，同时由人工监控检查。
在CodeX 的使用中,快速模式的Token消耗非常快,性价比也非常低
让CodeX的默认回复语气改成务实,减少废话,可以在个性化进行更改
可以制定规则,让AI在运行之前读取,比如说1.在写代码之前先分析需求,不确定的问题先对我进行提问,这样不至于他在,没搞明白的情况下开始执行,也可以减少幻觉的发生.2.优先选择简单的方案,不要过度的设计.CodeX可以在个性化设置规则.
至于规则应该写什么好,可以把AI大神卡帕西的规则文件放进去.也在GitHub上面有开源.
我在使用CodeX时 我发现这个 项目对话太长 当我再次提问他回复时间很久 而且Token消耗很大 可以让他把架构整理出来 然后每次直接阅读架构而不是一直回看之前的记录 这样会减少Token消耗.
可以把以下内容直接发给CodeX:
现在这个对话已经非常长。
我要把项目上下文从聊天记录迁移到项目本身，
以后不要依赖这个超长会话来维护项目记忆。
请完整检查当前项目代码和目录结构，并结合我们目前已经完成的工作，
为项目建立长期维护文档。
请创建：
- /AGENTS.md
- /docs/ARCHITECTURE.md
- /docs/PROJECT_STATE.md
- /docs/DECISIONS.md 要求： AGENTS.md：
- 保持简短
- 描述项目目标
- 描述主要目录
- 描述开发规则
- 告诉 Codex 开始任务前应该阅读哪些文档
- 不要把完整架构全部塞进 AGENTS.md
- 当架构或项目状态发生明显变化时，需要同步更新 docs ARCHITECTURE.md：
- 项目整体架构
- 模块划分
- 模块职责
- 模块依赖关系
- 核心类/Blueprint/System
- 数据流
- 重要资源和代码路径 PROJECT_STATE.md：
- 已完成内容
- 当前正在开发内容
- 已知问题
- 下一步计划 DECISIONS.md：
- 已做出的重要技术决策
- 为什么这样设计
- 放弃过哪些方案以及原因
最重要：
不要只根据聊天记录总结。
请以当前项目真实代码、Blueprint、配置和目录结构为最终依据，
检查文档内容是否与项目实际状态一致。 完成后再检查一遍这些文档是否足以让一个完全没有聊天历史的新 Codex 会话理解项目。 完成之后就可以开一个全新的CodeX对话,Token消耗会明显的改善.(注意,如果对话过长,应该简短,这个指令会过重,Token清零的教训!!!) 1、提问要明确具体：在提问前，先明确你想要从AI那里获得什么样的信息或帮助，这有助于你构建针对性的问题。 错误示例：提问“你能告诉我关于月亮的事情吗？” AI可能给出诸如月亮形成时间、直径、表面特征及对地球影响等宽泛内容。 正确做法：提问“你能告诉我月球的直径是多少公里？”， AI会直接回答“月球的直径大约是 3，474公里”，精准满足需求。 2、避免歧义：确保你的问题没有歧义，避免使用模糊不清的表述，这样AI才能准确理解你的意图。 错误示例：提问“你能解释一下什么是 AI？” AI可能因不确定指代而给出多种解释。 正确做法：提问“你能解释一下什么是人工智能（AI）吗？” AI会明确回答“人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它旨在创建能够执行人类智能活动的机器，如学习、推理、自我修正和感知”。 3、指令清晰：如果需要AI执行特定的任务或操作，确保你的指令清晰、直接。 错误示例：提问“我需要一些数据” AI无法明确所需数据类型。 正确做法：提问“我需要 2023年全球智能手机销量的数据” AI会给出“2023年全球智能手机销量约为 13亿部，比前一年略有下降”等确切数据。 4、提供上下文：如果问题涉及特定的背景信息，提供足够的上下文可以帮助AI更好地理解问题。 错误示例：提问“这本书怎么样？” AI不知具体所指书籍。 正确做法：提问“我正在考虑买一本关于心理学的书，你能评价一下《影响力》这本书吗？” AI会给出“《影响力》是由罗伯特・西奥迪尼所著，这本书深入探讨了说服心理学和影响人们决策的技巧，被广泛认为是心理学领域的经典之作”的针对性评价。 5、关键词突出：在提问时突出关键词，这样AI可以更快地识别问题的核心。 错误示例：提问“我需要一些关于健康饮食的建议”， AI回答会较为笼统。 正确做法：提问“我需要一些高纤维和低糖的健康饮食建议” AI便能针对性地给出“为了高纤维和低糖的饮食，你可以多吃全谷物、豆类、蔬菜和水果。避免含糖饮料和加工食品，选择未加工的糖替代品，如蜂蜜或枫糖浆”等具体建议。 6、使用例子：如果可能，提供一个具体的例子，这可以帮助AI更准确地把握问题的细节。 错误示例：提问“你能告诉我怎么学习编程吗？” AI需要进一步明确编程语言。 正确做法：提问“我想学习 Python编程，你能推荐一些初学者的学习资源吗？” AI会推荐“对于 Python初学者，我推荐谁的 Python课程、等资源。 7、避免歧义的否定：使用否定时要小心，因为它们可能会使问题变得复杂或模糊。 错误示例：提问“我不认为这个功能是必要的”，表述易产生混淆。 正确做法：提问“我认为这个功能不是必需的” AI会据此回应“如果你认为这个功能不是必需的，我们可以探讨为什么，以及是否有其他更重要的功能需要优先考虑”。 8、分步提问：如果你的问题很复杂，尝试将其分解成几个小问题，逐步提问。 错误示例：提问“你能告诉我怎么建立一个网站吗？” 内容过于宽泛。 正确做法：提问“我想建立一个个人网站，首先我需要了解域名注册的流程” AI会详细说明“域名注册通常涉及搜索可用的域名，选择一个注册商，支付注册费用，并设置域名服务器。我可以详细解释每一步”。 **9、反馈和修正：**如果AI的回答不满足你的需求，不妨提供反馈，并尝试重新表述问题。 错误示例：提问“你之前的回答我没太明白” 不够具体。 正确做法：提问“你之前提到了 SEO优化，但我还是不太明白具体怎么做，你能详细解释一下吗？” AI会进一步阐述“SEO优化涉及多个方面，包括关键词研究、高质量内容创作、网站结构优化、外部链接建设等。我可以逐一解释这些步骤”。 10、利用搜索功能：如果你的问题需要结合搜索结果，可以告诉AI你需要搜索信息来辅助回答。 错误示例：提问“最近有什么新闻？” 范围不明确。 正确做法：提问“我想知道 2024年 12月的最新科技新闻，你能搜索一下相关信息吗？” AI会依据搜索结果给出“根据最新的搜索结果，2024年 12月的科技新闻包括\[具体新闻事件\]”。 11、文件和链接：如果问题需要参考文件或网页内容，可以直接上传文件或提供链接。 错误示例：提问“你能帮我分析这个报告吗？” 未提及报告细节。 正确做法：提问“我上传了一个市场分析报告的 PDF文件，你能帮我分析里面的关键数据吗？” AI会回答“我已经分析了你上传的市场分析报告，关键数据包括\[具体数据点\]”。 **12、避免双重否定：**使用双重否定可能会使句子更难理解，尽量避免。 错误示例：提问“我不认为没有证据表明这个理论是正确的” 语义复杂。 正确做法：提问“我认为有证据表明这个理论是正确的” AI会给出“确实，有多项研究支持这个理论，我可以提供一些相关的文献”。 **13、直接提问：**直接提出你的问题，避免过多的背景介绍，除非这些背景信息对理解问题至关重要 错误示例：提问“你能告诉我一些关于这个项目的事情吗？”，过于模糊。 正确做法：提问“这个项目的主要目标是什么？”，AI会明确回答“这个项目的主要目标是\[具体目标\]”。 14、利用上下文记忆：如果你之前提过相关问题，可以在后续对话中提及，以便AI能够在之前的上下文中提供帮助。 错误示例：提问“我需要一些建议”，缺乏针对性。 正确做法：提问“继我们上次讨论之后，我还需要一些关于职业规划的建议”，AI会结合上次讨论给出“根据我们上次的讨论，我建议你考虑\[具体建议\]”。 **15、保持简洁：**尽量提出精确的问题，避免模糊或过于宽泛的问题，这样AI更容易提供准确的答案。 错误示例：提问“我在尝试理解这个非常复杂且难以捉摸的概念，它涉及到许多不同的领域和理论，你能帮我解释一下吗？”，冗长复杂。 正确做法：提问“我正在研究量子计算，你能简要解释一下它的基本原理吗？” AI会简要回答“量子计算利用量子位（qubits）进行信息处理，与传统的二进制位不同，量子位可以同时处于 0和 1的状态，这使得量子计算机在处理某些问题时比传统计算机更高效”。 **16、角色扮演：**给AI一个身份 例子： 你现在是一位资深的<行业>研究员 请根据<主题>为我找出3-5个真实的案例。 要求： 1、案例新颖独特，细节丰富，最好是2020年以后发生的。 2、每个案例需包含：事件经过、关键转折点、最终结果。 在使用虚幻引擎时,如果涉及蓝图部分,需要把蓝图连线或者数据流理清楚打好注释,这样给AI看也清晰,自己查阅的时候也明白在干什么. 对于材质这种视觉类的任务 没有人的把控是不行的 这种任务适合让Agent扫描项目,然后根据需求制定方案与架构,然后使用架构去问问答式AI就够了 这样在节省Token的同时还可以保证画面效果与可控性. CodeX经常会有重新连接的问题 为了解决这个问题:有两个方案 方案一:将VPN调成Tun模式 但是缺点就是国内网速变慢,内网异常,笔记本耗电增加,CPU占用上升 方案二:只把CodeX的工作连接强制送进VPN代理,不影响其他日常网络.