用 ChatGPT 搭建日常开发提效工作流
从需求拆解、编码、调试、代码审查到复盘,完整搭建可复用的 ChatGPT 开发工作流,并提供提示词模板和检查清单。
Workflows / 30 Guides
每篇围绕一个真实任务,讲清工具准备、操作步骤、检查标准和复用方式。
从需求拆解、编码、调试、代码审查到复盘,完整搭建可复用的 ChatGPT 开发工作流,并提供提示词模板和检查清单。
Cursor 中文实战教程:从建立代码库上下文、拆解需求、实施改动到测试和 PR 审查,构建安全可控的 AI 结对编程流程。
用 GitHub Copilot 辅助检查代码变更、识别风险、补充测试并执行小步重构,同时保留人工评审和回滚边界。
用 AI 整理接口日志、建立故障假设、设计验证步骤并定位根因,覆盖请求链路、错误码、数据库和第三方依赖。
用 AI 从函数契约生成测试矩阵、补齐边界和异常用例,并通过失败验证、覆盖率和变异测试检查测试是否真正有效。
从读者问题、证据卡片和文章大纲开始,用 AI 分段起草、事实核查和风格润色,建立可重复的长文创作流水线。
用 AI 从受众、单一信息和素材约束出发,生成短视频钩子、口播、镜头提示和 CTA,并通过时长与合规检查完成批量迭代。
用 AI 辅助分析搜索意图、制作内容简报、组织证据、撰写和核查 SEO 文章,并通过内链、元数据和更新机制持续优化。
用内容素材库、期刊简报和固定模块批量制作 Newsletter,同时控制品牌语气、事实核查、链接质量和每期目标。
从品牌视觉规则、参考图和场景矩阵出发,用 Midjourney 批量生成方向一致的品牌图像,并完成筛选、修图与授权检查。
用 AI 整理任务流程、页面内容和状态清单,再在 Figma 中完成线框、组件、高保真和交付检查,减少无效视觉迭代。
从真实产品截图、场景矩阵和版式模板出发,用 AI 批量生成营销视觉背景与构图,并保证产品信息、文字和品牌准确。
先定义图标网格、线宽、圆角、视角和语义,再用 AI 生成方向稿并完成矢量重绘、光学校正和整套一致性检查。
从会议录音、转写、摘要到行动项,搭建可复用的 AI 会议纪要流程,并解决发言人、负责人和截止时间识别问题。
用 AI 完成 PPT 主题拆解、页面提纲、内容精简、图表建议和演讲备注,并通过检查清单避免空洞与事实错误。
用 AI 辅助理解字段、制定清洗规则、设计透视分析和解释结果,同时通过公式复核、隐私处理和异常检查保证结论可靠。
用 AI 从来信中提取事实、请求和截止时间,再根据关系与风险生成商务邮件草稿,并通过语气、承诺和隐私检查后发送。
设计研究型 AI Agent 的完整方法:定义检索范围、来源优先级、引用、矛盾处理、人工确认和知识归档,减少错误结论。
设计带人工审批的运营 Agent,把已发布内容适配到不同渠道、生成排期和追踪参数,并用真实数据回看选题与分发效果。
设计客服分流 Agent 的意图体系、置信度阈值、信息补全、知识引用和转人工规则,自动生成可审核工单与回复草稿。
用 Claude Code 在不盲目改代码的前提下梳理陌生仓库结构、运行路径、依赖边界和测试方式,并产出可验证的改动计划。
用 AI 辅助检查 SQL 的业务口径、连接关系、索引和潜在性能问题,再通过 EXPLAIN、真实基数与小范围测试验证建议。
用 AI 提取文章中的可验证陈述,逐条核对原始来源、日期、适用范围和证据强度,并对高风险内容建立人工复核流程。
把一篇经过核验的长文拆成社媒、短视频、Newsletter 和销售素材,并为每个渠道重新定义受众、结构和 CTA。
把 AI 图片提示词拆成主体、构图、镜头、光线、材质、色彩和负面约束,并通过变量模板与评审记录稳定复用视觉方向。
用 AI 按信息层级、可读性、状态完整性、响应式和无障碍检查界面,并把泛泛意见转成有证据、可验证的修改项。
把每日工作记录整理为成果、证据、问题、决策和下周计划,用 AI 辅助归类和表达,但不把过程包装成虚假结果。
用 AI 整理项目基线、实际进度、风险、依赖和决策请求,生成面向管理层的状态汇报,同时保留证据和口径。
用 Dify 搭建带来源引用的知识库 Agent,覆盖文档治理、分段、元数据、检索测试、拒答规则和持续评测。
用 n8n 编排带人工审批的 AI 工作流,覆盖输入校验、模型节点、置信度、审批、幂等、重试、日志和失败降级。