#提示词
AI 提示词怎么写：四段结构比模板更管用
提示词模板收藏了一堆，用起来还是不对味。问题在于模板解决的是形式，不是信息。这篇给出一个四段结构，以及三个让输出立刻变好的技巧。
AI 写真怎么做：从选工具到成片的完整流程
影楼套餐上千，AI 写真几十块。但真正决定出片质量的不是模型，而是素材和挑片标准。这篇给出从准备到修图的六步流程，以及四条避坑规则。
Fabric 怎么用：把提示词变成命令，先学这五个模式
Fabric 把常用提示词做成可复用的模式（pattern），用命令行调用。它不提供界面，提供的是「一条命令处理一类文本」的能力。11 月的版本仍在高频补模型服务商。
用纳米AI 做报告和 PPT：省时间是真的，模板痕迹也是真的
纳米AI 生成报告和 PPT 的速度确实快，问题在于模板痕迹和数据来源。本文拆解生成流程里的三个环节，给出四步改写法，并说明哪类汇报不该用它开头。
用智谱清言做文献综述：能推进到哪一步，哪一步必须自己核
它能把几十篇摘要压成框架、找出争议点、改写段落，但不能替你确认某篇文献真实存在。引用必须回到数据库逐条核，这篇给出四步流程和六项核验清单。
Kimi 读长文档：1M 上下文能装多少页，哪里开始读不准
换算 1M token 对应的中文页数，说明「装得下」和「读得准」是两件事，给出可复现的衰减自测方法、分段投喂策略和引用核对清单。
文心做 PPT 的实际体验：能出稿，但两个格式坑要提前防
从大纲到成稿，文心的 AI PPT 在中文排版和内容密度上表现稳定，导出 pptx 后有两个问题几乎一定会遇到：字体被替换导致排版错位，图表是图片改不了数据。这篇按实际操作顺序写，并给出两个坑的处理办法。
文心一言和豆包写中文：一个默认书面，一个默认口语
同一句提示词，文心给的是能直接进文件的书面语，豆包给的是能直接念出来的口语。差别不在谁写得好，在改写到目标语体的成本。这篇按四类常见文案拆开对比，并给出什么任务该从哪个模型起步。
用文心写公文：中文语体是优势，但这三处必须人工过一遍
文心在书面语、公文腔、政策话语上的稳定性明显好于多数通用模型，但格式、政策表述、数字引用三处不能交给它。这篇给出具体的人工核对清单和一份可复用的提示词骨架，适合写通知、请示、汇报、纪要的人。
用元宝做会议纪要：从录音到可转发文档的五步流程
元宝 AI 录音笔能长时间连续录制、能区分发言人，但直接用它的自动总结会得到一份漂亮而空洞的纪要。五个步骤加一段提示词解决这个问题。
用元宝读公众号：找、追、核三步，和最容易踩的那个质量陷阱
公众号检索是元宝最难被替代的能力，但它默认会把来源当成事实。三步流程解决"找得到、追得深、核得回"。
DeepSeek 的 1M 上下文：能放几本书，什么时候开始失忆
100 万 token 大约装得下四五本 30 万字的书，但装得下不等于找得到。这篇给换算、给一条自测流程，也说明官方没有公布的衰减曲线该怎么绕开。