Dane Dai
AI第一线
我给自家 Agent 系统加了个不起眼的小功能：给本地每个笔记目录配上可识别的图标。背景是，我在第三方软件里写笔记，用 Skill 下载到本地，每篇一个目录。目录名用笔记 ID——一串纯数字，因为标题会改，定位只能靠这个"主键"。可真要找某篇的播客、封面、正文图时，得逐个翻目录核对，挺麻烦。后来我跟 AI 口述想法、来回定方案：缩略图中间放视觉图、底下配一行笔记标题，一眼认出是哪篇。落地时 AI 访问不了 Finder 和 AppleScript，我来处理；标题字体偏小，我让它调大，识别才到位。这次改动本身不重要。重要的是我"发现了不对劲"，并决定动手解决，再拉 AI 一起把它落地——发现、定义问题，才是关键。说到底，执行在贬值。写代码、调样式 AI 能接，但哪别扭、要解决什么，还得人定：AI 没有需求，任何任务的源头都是人。未来几年，这种"察觉问题、想解决"的本能，会比手上的执行力更值钱。工作里遇小摩擦，多问一句"这里能不能用 AI 解决"，值得养成。我和 AI 在这次落地里的分工：| 环节 | 我 | AI || --- | --- | --- || 发现问题 | 发现目录难识别 | — || 定方案 | 口述需求、拍板 | 对话梳理、出方案 || 执行 | 处理 Finder/AppleScript、调字体 | 改 Skill、生成图标 |你们团队里，最常被忍着的"能优化却一直没动"的小摩擦是什么？#AI协作# #效率工具# #个人知识管理# #Agent# #职场效率# #自动化#
发布于 江苏
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