把 AI session 沉淀成两份资产

把 AI session 沉淀成两份资产

💡 原文中文,约8600字,阅读约需21分钟。
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内容提要

本文介绍了一种工作流,旨在将AI会话的成果转化为可执行的技能和博客文章。工作流包括五个步骤,强调技能优先于博客。通过自定义构件,简化了内容编辑和格式转换,减少错误。作者分享了实践中发现的五个bug及其修复方案,以确保工作流的有效性和可靠性。

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关键要点

  • 本文介绍了一种工作流,将AI会话的成果转化为可执行的技能和博客文章。

  • 工作流包括五个步骤,强调技能优先于博客。

  • 每次会话结束后,生成一个可执行的技能和一篇博客,二者互为索引。

  • 工作流依赖三个自定义构件,简化了内容编辑和格式转换,减少错误。

  • 作者分享了五个在实践中发现的bug及其修复方案,以确保工作流的有效性和可靠性。

  • 工作流的设计强调了技能的结构和内容的准确性,避免了格式转换带来的错误。

  • 在最近的实践中,作者通过自我测试发现了多个bug,并进行了相应的修复。

延伸问答

如何将AI会话的成果转化为可执行的技能和博客文章?

通过一个五步工作流,每次会话结束后生成一个可执行的技能和一篇博客,二者互为索引。

这个工作流的主要构件是什么?

工作流依赖三个自定义构件,分别是mxs、LiteXML和litexml CLI。

在实践中发现了哪些bug?

作者发现了五个bug,包括preview路径过时和self-closing tag处理不当等。

为什么技能的生成优先于博客?

因为技能的结构和内容的准确性是首要的,确保实际工程教训不被扭曲。

如何确保工作流的有效性和可靠性?

通过自我测试和修复在实践中发现的bug,确保每个步骤的准确性。

在使用LiteXML时需要注意哪些事项?

必须使用block tag包裹body,避免直接写bare text,且Markdown语法在LiteXML fragment内不解析。

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