保姆教程:用 Gemini + NotebookLM 打造你的24h首席AI顾问
文章介绍了一种利用 AI 工具克隆特定人物数字分身的“保姆级”教程。作者以克隆技术大 V“宝玉”为例,展示了如何使用 baoyu-skills 抓取公开数据,利用 NotebookLM 进行 RAG(检索增强生成)以构建知识库,最后通过 Gemini 创建 GEM 并注入特定的 System Instructions。测试表明,该数字分身成功复刻了原作者的工程审美与批判性思维。
文章介绍了一种利用 AI 工具克隆特定人物数字分身的“保姆级”教程。作者以克隆技术大 V“宝玉”为例,展示了如何使用 baoyu-skills 抓取公开数据,利用 NotebookLM 进行 RAG(检索增强生成)以构建知识库,最后通过 Gemini 创建 GEM 并注入特定的 System Instructions。测试表明,该数字分身成功复刻了原作者的工程审美与批判性思维。
文章提供了一套极具创意且高可操作的数字分身搭建工作流,借力NotebookLM大幅降低了RAG门槛,技术思路新颖且时效性强,但在底层技术原理论证上略显不足。
本文是一篇面向新手的 Gemini 保姆级教程。作者指出多数用户仅用 Gemini 做基础问答,浪费了其八成能力。教程从零基础入门讲起,介绍网页端模型切换、超大 PDF 阅读、无字幕视频理解、Gems 专属分身等基础功能;拆解 Google AI Pro 会员的核心隐藏权益,包括 NotebookLM Plus、2TB 云盘等;对比 Chrome 实时语音看屏与 Codex/Claude Computer Use 的差异;详细讲解 Antigravity 桌面端的上手方法、定时任务、@ / 指令用法及 ParaGravity 多开方案;最后介绍如何通过 GitHub Skills 技能包将 B站、YouTube、播客等变成私人知识库,并附上实测案例与可复用的三段式提示词。
本文是一份详尽的零代码教程,指导如何利用 NotebookLM 和 Gemini 构建纳瓦尔的 AI 数字分身。全流程无需编程,涵盖了使用 Deep Research 寻找数据源、通过网页源码提取链接、利用 NotebookLM 搭建静态知识库(RAG),以及通过 Gemini 注入个性化灵魂并设置 System Prompt 的完整步骤。文末还提供了具体的验证测试用例及现成的资源包。
本文是系列教程的实操篇,讲解如何通过自然语言让豆包工作(AI Agent)操作飞书,无需学习飞书多维表格和知识库的手动操作,也无需记忆命令。文章以搭建读书管理系统为例:先用多维表格做书架,实现建表、加书、查询、改状态、删记录;再用知识库做笔记本,完成建空间、建页面、浏览整理、重命名移动、删除等操作。每步附有可选的 lark-cli 命令供进阶读者参考。最后还演示了如何将整个流程压缩成一条指令,让 AI 一次完成建表、加书、建空间、建笔记并返回链接。
本文面向社群运营、技术支持与客服团队,详细介绍了如何基于 FastGPT 搭建一套生产级的 AI 智能社群客服系统。作者拆解了由 15 个节点、28 条连线组成的完整工作流方案,涵盖知识库整理、消息意图过滤、多渠道(飞书/微信)分流、Agent 应答规则定制、双知识库检索工具挂载以及问题分类打标与运营数据沉淀等核心环节,并说明了飞书机器人权限配置、富文本消息渲染及微信生态多种接入方式,实现智能回复与人工兜底的自动化客服闭环。
本文介绍如何用 Claude(Opus 5.5)通过一个主提示词和四次审批,全自动制作 75-90 秒的竖版卡通解说视频。Claude 负责写脚本、录制旁白、绘制卡通角色并生成 28 个镜头的成片,用户只需在各阶段进行确认,无需任何剪辑技能或打开剪辑软件。文章详细说明了所需准备(可运行代码的 Claude、角色模型表、参考资料、主提示词),提供了完整的可复制主提示词,涵盖视觉风格、角色设定、视频格式、制作流程等规则,并指出先脚本后语音再视频的固定流程,以及各阶段修改的成本差异。
文章介绍了 Google 将 NotebookLM 更名为 Gemini Notebook 后的全面功能。作者通过创建包含 40 多万字、4 份来源的测试笔记本,详细演示了其三大模块:Sources 管理多类型资料来源、Chat 提供带引用可溯源的问答、Studio 将同一批资料转化为播客、视频、PPT、信息图、闪卡等多种输出形式。文中还讲解了 Deep Research 联网研究的正确用法、手机端新功能、以及自媒体选题研究的进阶工作流,强调其核心价值在于把可信资料变成可持续追问和复用的第二大脑,而非简单的一键生成。
文章从AI对话缺乏长期记忆的痛点切入,系统讲解了个人知识库的作用、分类与搭建方法。作者介绍了两大主流方案:以检索为中心的RAG知识库和以持续维护页面为中心的LLM Wiki知识库。RAG部分通过Dify演示了从资料上传、切片、混合检索索引建立到Agent接入的完整流程;LLM Wiki部分则介绍了Karpathy提出的三层结构(raw sources、wiki、schema),强调Markdown页面对AI友好且透明可查。最后作者分享了自己结合两者优势的混合方案,帮助读者根据实际需求选择合适的知识库路线。
作者分享了一个低成本利用Gemini Pro会员搭建个人选题与素材库的思路:通过Gemini Spark结合YouTube与Google Drive,自动搜集感兴趣创作者(如Dan Koe)的高播放量视频,将标题、链接、摘要与逐字稿整理到Google Sheets和Docs中。同时演示了打造X情报雷达的方法,自动汇总特定主题的可核实推文。文章强调素材搜集后需自行筛选与核对,并将素材库与写作Skill衔接,形成搜集、整理、入库、筛选、写作、回存的完整流程。
本文是一篇面向新手的本地大模型部署教程,作者以 MacBook Pro(Ubuntu 24.04、AMD Ryzen AI MAX+ 395、128GB 统一内存)为例,详细讲解了如何用 Ollama 部署 Qwen3.8 27B 模型。文章先解释了本地 AI 的真正价值——隐私、控制权、可接入工作流,而非省钱;然后指导读者判断硬件是否够用、如何选择合适的模型版本和量化等级,并用五步完成部署验证。随后介绍通过 Open WebUI 搭建日常使用界面,以及如何接入个人资料构建知识库(RAG),应用于科研和内容创作场景,最终将 AI 从网页聊天框变成个人设备上的基础设施。
作者基于几个月的实际使用体验,为Google Gemini正名,介绍了三个好用的工具:网页版Gemini速度极快、多模态能力强,适合处理长PDF、长视频等海量内容,回答风格自然有人味;Antigravity改版为Agent终端后掌控感下降,但前端交互和多模态理解依然出色;NotebookLM被作者誉为封神的第二大脑,可聚合各类资料建立个人知识库,无幻觉输出,还能生成PPT报告、知识导览图,以及将专业文档转为双人访谈播客,极大提升学习和工作效率。作者最后给出了三工具的日常使用搭配建议。
作者分享了如何使用腾讯云ADP平台搭建企业级智能体的保姆级教程,实现云端在线、接入企微群、带Skills固定产出、小白友好等需求。教程分三步:一是创建Claw模式应用并配置知识库(文档、问答、数据库),支持Agentic RAG精准检索;二是配置内置、共享、自定义三种Skills及Notion、Cloudflare、Stripe等丰富连接器;三是接入企业微信机器人发布应用,让团队成员在群里随时@调用。作者以定时发送法律科技周报为实际案例演示了完整搭建流程。