https://shi-wenn.github.io/低代码模式下的 AI 实践探索和心理学背景的内容创作. 2026-01-19T20:50:31+08:00 Shi-wenn https://shi-wenn.github.io/ Jekyll © 2026 Shi-wenn /assets/img/favicons/favicon.ico /assets/img/favicons/favicon-96x96.png 2026-01-15T00:00:00+08:00 2026-01-15T00:00:00+08:00 https://shi-wenn.github.io/posts/markdown-and-AI/ Shi-wenn

在人工智能（AI）大行其道的今天，我们与信息的交互方式发生了翻天覆地的变化。无论你是让 ChatGPT 帮你写一份营销方案，还是请 Gemini 总结长达百页的报告，你可能已经注意到了一个细节：它们的输出结果往往带有某种“排版感”——标题很大、列表整齐、代码块清晰。 这种排版方式背后的功臣，就是 Markdown（简称 MD）。 对于经常使用办公软件的成年人来说，我们习惯了 Word 的“所见即所得”，习惯了复杂的工具栏。但如果你希望在 AI 时代更高效地创作、管理知识，Markdown 绝不是程序员的专宠，而是你最值得投资的一项底层技能。 一、 什么是 Markdown？为什么大模型偏爱它？ 简单来说，Markdown 是一种极其轻量级的“标记语言”。它用最简单的符号来代替排版操作。比如，在文字前加一个 # 号就代表一级标题，加两个 ## 就是二级标题；想让文字加粗，只需要...

2026-01-05T00:00:00+08:00 2026-01-05T00:00:00+08:00 https://shi-wenn.github.io/posts/Claude-code-%E5%88%9B%E5%A7%8B%E4%BA%BA%E7%9A%84-ai-%E7%BC%96%E7%A8%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8A%80%E5%B7%A7/ Shi-wenn

核心要点： 直接选择最好的思考模型。准确比速度重要。 让 Claude.md 成为一个在项目运行过程中逐渐完善丰富的==动态文档== 。过程中取得的所有经验/规则/失误都能沉淀到这一核心文档中。可以直接要求 Claude 将发现的问题加入 Claude.md 文档中，在项目行进过程中不断优化它。 识别重复的工作流，储存成斜杠命令 将常见的工作流做成 subagents，自动化。 维护储存常用配置的文件.claude/settings.json，团队共享。 ==先计划再行动。==从 plan 模式开始，讨论到满意，然后切换到自动接收编辑模式。 给 Claude 一个==验证==工作的方法，形成反馈循环。 Boris Cherny 原文链接 原文翻译 我是 Boris，Claude Code 是我开发的。很多人问我如何使用 Claude Code，...

2026-01-02T00:00:00+08:00 2026-01-02T00:00:00+08:00 https://shi-wenn.github.io/posts/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E5%9B%BE%E7%89%87%E8%BD%AC-PPT-%E8%BF%99%E4%B9%88%E9%9A%BE/ Shi-wenn

我最近频繁用 Nano banana 之类的 ai 生图工具生成 PPT。效果第一眼看上去非常好，配色、排版、层级都很高级，甚至比我自己做得好得多。但真正开始用的时候，问题马上出现了：这些 PPT 很难编辑，甚至几乎不能编辑。 这些 jpeg 图片，看起来像 PPT，其实只是“截图合集”。我尝试曲线救国，先把图片转换成 PDF，再把通过比如 wps 的 PDF 转换功能，将 PDF 转成 PPT，结果是文字位置错乱、图片模糊、元素被切得七零八落，根本没法当成设计源文件继续改。 有没有“直接生成可编辑 PPT”的方案？当然也有，我试过像 kimi，或者 Google canvas，确实可以直接生成 PPTX，但很快又遇到另一个限制：排版自由度极低。内容只能塞进模板预设好的框里，结构简单、样式固定，做不出复杂、灵活、有设计感的版式。 问题到底出在哪？ 真正的原因在于不同文件格式，...

2025-12-26T00:00:00+08:00 2025-12-26T00:00:00+08:00 https://shi-wenn.github.io/posts/Gemini-%E7%94%9F%E6%80%81%E8%A7%A3%E6%9E%84/ Shi-wenn

在这个大模型爆发的时代，Google 的 “Gemini” 标签下其实包含了完全不同的产品形态。很多用户在面对 Gemini 网页端、Gemini CLI 和 Google AI Studio 时感到困惑：它们到底有什么区别？我该用哪一个？ 其实，很多人的困惑源于不理解它们背后的产品架构。 本文将剥离表象，从底层逻辑带你看懂这三个工具，并深入解析不同模型之间如 Gemini 3 Pro 与 Nano Banana Pro 的协作机制。 一、 核心概念：LLM API 与“应用封装” 要理解这三者的区别，首先要打破一个误区，在 gemini 网页或者 app 端：你并不是直接在和模型对话。 普通的 LLM API（大模型接口）本质上是“静态”的。* 它可以输入文本/图片，输出文本，但它本身不知道今天是几号，也无法上网。 “Gemini”作为一个产品，其实是：LLM ...

2025-12-24T00:00:00+08:00 2025-12-26T13:18:10+08:00 https://shi-wenn.github.io/posts/IvanZhao/ Shi-wenn

Notion 的创始人 Ivan Zhao 的最新文章：《Steam, Steel, and Infinite Minds》 文章于 2025 年 12 月 23 日发布于 Ivan Zhao 在 X 上的个人账号 原文链接 每个时代都由其神奇的材料塑造而成。钢铁铸就了镀金时代，半导体开启了数字时代，如今人工智能以其无限的智能面貌横空出世。历史告诉我们，掌握了某种材料的人，才能定义一个时代。 左图：少年安德鲁·卡内基和他的弟弟。 右图：滑翔时代匹兹堡的钢铁厂。 19 世纪 50 年代，安德鲁·卡内基曾是匹兹堡泥泞街道上的电报员。当时，十分之六的美国人是农民。仅仅两代人的时间，卡内基和他的同辈人就缔造了现代世界。马匹被铁路取代，烛光被电力取代，钢铁被钢铁取代。 自那时起，工作重心从工厂转移到了办公室。如今，我在旧金山经营一家软件公司，为数百万知识工作者开发工具。在这...