00:25 先按工作领域划分团队Alex展示内容、软件、社群等团队,并为应用Henry Intelligent Machines设置负责人、开发者和研究等角色。这些角色间的沟通方式,是他在本期展示的个人工作流程。核对原视频 00:25 ↗
01:25 名字与职务分开,职责便于识别他建议给角色一个名字,再把具体职务写在旁边,便于识别谁负责什么。在他的示例中,Kelly、Hank与Build会依据角色职责沟通任务和许可;他把正确的背景、职务和职责,视为这种协作的重要条件。核对原视频 01:25 ↗
03:55 晨会要围绕目标、进度与阻塞他把各团队负责人放进同一频道,每天8点45分开晨会,讨论当天四项优先任务、短期进度和阻塞。他强调,把长短期目标写进记忆,角色间的交流才有明确方向。核对原视频 03:55 ↗
06:18 先建三四个负责人,再按需要增加角色Alex反对一开始就照着社交媒体搭几十个机器人。他建议先选三四个希望自动化或改进的生活、工作领域,每个领域设一个负责人,遇到新的具体工作再扩展。核对原视频 06:18 ↗
06:58 从赞助邮件中长出一个新角色他从内容助手Barry讲到负责赞助邮箱的Cindy,并称Cindy在第一天独立谈成约一万美元赞助。这个自述案例展示了他的扩展思路:遇到持续出现的新任务,再增加专门处理它的角色。核对原视频 06:58 ↗
08:25 逐步使用,才能想起该找谁他用识别赞助邮件的例子解释:长期处理某类资料的角色会积累相关背景,自己也更容易形成找对角色的直觉。一次建立过多角色,反而可能增加任务分配的负担。核对原视频 08:25 ↗
09:19 让角色接入团队,让设备互相连接Alex分享录制时使用X、AgentMail和Tailscale的经验:为角色建立可加入团队的邮箱账号,或连接家中多台电脑。这些工具在他的设置中分别承担信息获取、身份与沟通、多机互联等任务。核对原视频 09:19 ↗
10:48 把整个系统写成文档,再检查配置他建议把角色、职责和协作方式写成Markdown,交给能力更强的模型,检查还可以怎样调整角色和例行任务。他称定期做这种配置审查,有助于让团队保持清晰;这是他的实践建议。核对原视频 10:48 ↗
11:39 一个任务看板,减少不必要的转发他把Linear当作各角色共用的任务看板。面对每周用量的提问,他建议在职责和背景已经明确时,直接找负责的角色,而不是每次先经过总协调者;他认为这样可以减少上下文和词元消耗。核对原视频 11:39 ↗
13:12 长对话的经验,依赖明确分工与简洁背景被问到对话变长是否影响行为时,Alex说自己尚未遇到明显问题,并把角色分工清晰、上下文简洁视为有帮助的做法。这一回答描述的是他当时的使用体验。核对原视频 13:12 ↗
13:48 把长期目标写成变化幅度或交付日期他的例子包括让社群负责人在一个月内把流失率从X降到Y,以及围绕三周后启动应用内测安排任务。数字在这里是目标设定的示例或当时计划,不是已经完成的成果。核对原视频 13:48 ↗
14:58 外部编码工具的转接,与网络连接分开看Alex表示见过通过虚拟电脑操作其他编码工具以节省用量的做法,但自己不喜欢这类复杂转接;重度编码时,他更倾向直接找另一个智能体。他说Tailscale在自己的系统中主要负责多机互联、远程加载模型和管理网络。核对原视频 14:58 ↗
1:29AI 工具·2026.10.19让AI从评论里找选题:把观众反馈做成看板约90秒连续实操节选:Claire Vo展示如何接入YouTube评论,将留言分成正面、负面与中性,标记包含未来节目建议的评论,并生成反馈与选题看板。片中约4500条评论、58条建议来自作者当时的演示数据,分类结果仍需判断。原视频由How I AI于2026年9月28日发布,本片取自约18:46至20:36。需要YouTube接口与模型配置,并非视频号的现成功能。画面使用YouTube原视频,本站仅保存独立音轨与文稿;中文音轨不混入原来的英文人声。中文配音 · 双语字幕YouTube
2:04AI 工具·2026.10.18让AI替你做客户提案:互动方案、课前资料与问卷约2分钟实操节选:Grace Clarke展示如何用技能文件与客户背景生成有品牌风格的互动式HTML提案,再准备课前资料、跟进学习进度、生成课前问卷。她说明,不必先搭完整的自动化流水线,也可以按需生成提案。原视频由How I AI于2026年8月10日发布,本片取自约06:43至08:48;保留原片工作流语境。Codex直接翻译审校,阿里云Qwen3 TTS女声配音。画面使用YouTube原视频,本站仅保存独立音轨与文稿。中文配音 · 双语字幕YouTube
3:00AI 工具·2026.10.18AI软件工厂怎么运转:构建、审查、预览与人工验收约3分钟实操节选:Alex Finn展示如何用晨间对话列任务,分别运行构建与审查循环,再通过Slack接收结果、打开Vercel预览,实际测试后用火箭表情批准合并。本片取自How I AI于2026年7月13日发布的访谈,原片27:19.15至30:19.90;本地模型接入仍处于探索阶段。Codex直接翻译审校,阿里云Qwen3 TTS中文配音。画面使用YouTube原视频,本站仅保存独立音轨和文稿。中文配音 · 双语字幕YouTube