Cline官方13条高效编码建议
以下是官方给出13条使用Cline构建更高效代码的建议(官方都是一句话，我加入了部分解释，原文请看官方最新X）：考虑在PLAN模式下启动重要任务。让Cline分析文件（@filepath，@folder），并在生成代码之前提出详细的实施方案。这样，你不仅能节省时间，还能确保代码从一开始就具有清晰的架构和目标。让Cline处理初步的脚手架工作。集中精力在核心逻辑和架构的精炼上，Cline可以帮助
内容创作
用这个方案，一键模仿70%的海报和投流素材图，而且几乎0成本
之前发过GPT-4o文生图生成小红书封面：GPT-4o再加上这张表，让AI自动生成小红书封面图接收到一些使用过的朋友的反馈和需求，主要集中在下面这3条：①ChatGPT订阅有门槛，而且有点小贵，有没有更快捷更便宜甚至免费的方案？②我已经有一张参考图了，能不能参考我喜欢的这种图片来生成新图片？③我想单独修改画面上的某些元素或文字，有没有办法让我更方便地进行精细化修改和调整？今天这个新表
Manus创始人肖弘办公室的三幅海报
华科师弟肖弘的新产品 Manus 火了！作为肖弘创业十多年的见证者和Monica 的资深体验官，我一点都不意外。真正的好产品，往往藏在细微之处，尊重用户的每一个需求，带来超出预期的体验。每次和肖弘聊产品，他的眼睛里总是闪着光，坚定而有力量。以前每次回武汉，我都会去他的办公室坐坐。在肖弘的办公室里，挂着三幅海报，其实就是 Monica 和 Manus 成功的精髓：第一幅：万法归宗，唯快不破。微信
Napkin可视化神器保姆级图文教程！AI小白也能3分钟上手！
每次月度汇报时，你是不是感觉PPT做的有点尴尬？图表不够高大上，或者不够直观表达一种概念、想法与逻辑。别慌！Napkin就是为你准备的！无需提示词，只需要提供你的文案，系统内置的AI就将其自动转换成高颜值的可视化图表，而且完全免费！先来看看我用Napkin10秒做出的图表之一：如果手动做这张图，至少要10分钟，但用Napkin，只需要输入文字，点击一下鼠标，就能生成！配色和排版都很高级，稍微调
即梦AI字体我有点玩明白了，用这套Prompt提效50%
嗨大家好！周末愉快！每天脑子里都有很多想法转瞬即逝，不赶紧记录下来就会懒到不想再实践，于是在周五依然好好更新了！今天也是一个很不错的干货，这组提示词的作用是，你只需要输入你的文字内容，就可以得到还不错的文字设计的视觉效果。为了它的效果测试和呈现我几乎掏空了我的即梦AI，测试非常多组合和风格后确信效果确实是还不错的。今天简短一点，欢迎大家轻松收看图片，然后查收提示词模板进行尝试！先放一
从0到1开发一个商用 Agent（智能体）
自从《从 0 到 1 构建商用 AI Agent》发布后，很多朋友纷纷来咨询我。我的哪些场景可以让 AI 帮我干？某个工作场景让 AI 帮我干，如何梳理这个需求流程？如何自己手搓一个 AI Agent（智能体）？这篇文章，我将带着大家一步一步地手搓一个 AI Agent（智能体）。全文8000字，可以先收藏，慢慢观看。如果看完对你有帮助，希望一键三连，谢谢。在《从 0 到 1 构建商用 AI
VScode 玩 MCP的server
vscode 1.99版本刚支持MCP server，我就测试了一下翻到一个gitte的MCP sever我本身是Mac版本1.99居然没更新agent，所以我就直接用1.100版本的vscode inside了来掩饰一下了点击setting，然后你要edit一下这个json配置文件主要修改的其实是mcp这部分的配置，按着我这个来修改就可以了 "mcp": {
半吊子DeepSeek专利助手折腾浅思
前几天，我那半成品 AI 助手又崩了。用户跑了，钱没赚到，连电费都白搭了。老白作为业余玩家，前段时间投入了较多的精力研究 DeepSeek。但是效果不是很好。大概有这么几个原因：原因一：我要做的事情，别人也在做。我研究 AI，本来是想让他帮我做工作上的小助手。去年我靠 AI 写 PPT、查资料、编商业计划书，爽到飞起。因为有了一些基础，所以在 DeepSeek 面世之后，我开始尝试：用 Dee
Puppeteer MCP 与 Playwright MCP：深度对比与选择指南
来自用户的提问：和 Playwright 有区别吗，哪个好用模型上下文协议（MCP）与 Puppeteer 和 Playwright 等强大的浏览器自动化工具相结合，为更智能和自主的 AI 代理铺平了道路，这些代理能够在互联网上执行复杂的任务，为自动化、数据分析和用户辅助开辟了新的可能性。对于他们两或者更多类似的工具，大家需要根据实际的情况进行选择。比如，如果你需要进行多平台测试，可能 Pl
Agent落地有哪些挑战？如何应对？
AI Agent正在从Demo向真实场景迈进，它们能自动化处理工作流、辅助决策，甚至与外部工具交互。然而，将这些智能体部署到真实的生产环境并非易事，可靠性、性能和准确性常常面临严峻考验。当下在Agent设计上打好基础，关乎未来能否构建出真正可靠、安全的自主系统。Cohere团队基于自身实践经验，总结了开发者在打造AI Agent时最常遇到的五种挑战，并给出了切实可行的应对策略。这些建议将对于我