E467. 你跟AI高手，prompt水平差距有多大？

课程： https://www.superlinear.academy/ai-builders 社区：https://www.superlinear.academy/c/share-your-projects/ 项目：https://github.com/grapeot/intake-skill 在App Store搜索Superlinear Academy，加入AI先行者的大本营 这期视频适合正在把个人语音记录、会议记录或 daily review 自动化的人，也适合关心 AI agent 如何从一句模糊需求出发，设计、安装、测试并发布一个可复用工具的人。 视频里不是抽象聊 prompt，而是现场拆解一个 intake skill 的产品化流程：如何把 Voice Memo 的日常录音同步出来，经过 ASR 转成 CSV，再让 Codex 生成当天总结、行动项、会议拆解和 HTML 报告。 你会看到一个更偏工程化的 AI 工作流设计：只依赖 Voice Memo 作为录音来源；用 crontab 每晚自动跑同步和转写；把现有的 Gemini 处理逻辑迁移成 Codex prompt；并把 repo、README、PRD/RFC、CLI、测试、示例音频和 privacy check 都纳入交付。 重点是：这个工具不是只给人手动安装的，而是设计成 AI 能读 README、clone repo、配置环境、验证流程、append crontab，并最终交付给用户的 “AI-oriented skill”。 如果你想搭建个人 life record 系统、语音转写管线、AI 自动化工具，或想理解“面向 AI 的软件交付”应该怎么设计，这段内容会比较有参考价值。 00:00 实时转写升级与新的交互方式 00:35 目标：把 life record 提炼成 intake skill 01:03 核心管线：Voice Memo → ASR → CSV → HTML 02:29 面向 AI 安装的 GitHub skill 设计 03:48 每晚自动运行：同步、转写、总结 04:27 实施清单：PRD、RFC、CLI、测试、README、隐私检查 05:47 模型选择与执行难度：GPT vs DeepSeek