Day 13 练习：把绘本生成工作流构建成一套技能包
这是「AI 之路进阶升级指南」第四周 Day 13 的配套练习。你需要先完成 Day 8、Day 9、Day 10、Day 11 和 Day 12。 Day 12 结尾我说：下一篇练习，把流水线亲手跑一遍，两个工具接力干活。今天兑现。 ...
工具链
你的 AI 工具箱——无状态 API 脚本和 AI Agent 怎么配合
这是「AI 之路进阶升级指南」第四周 Day 12 的骨干教程。你需要先完成 Day 8、Day 10 和 Day 11。 Day 11 结尾我留了句话：下一步，怎么把这些动作自动化。 今天回答这个问题。API 和自主执行型 AI（AI Agent）怎么配合，和我以前拆流程、做系统设计和开发的任务，属于同一性质的问题。刚好最近我在做一个 AI 生成绘本的项目，我觉得很有代表性，这篇就把绘本项目的流程和任务设计思路拆解开来，演示给大家看。 ...
从 Warp 到 Kitty：一个输入法卡顿引发的迁移
每天在终端里跑 OpenCode，终端就是我的 IDE。但当连打字都成问题的时候，换就成了唯一的选择。 事情的起点是一个很具体的问题：中文输入法卡顿。 ...
Day 9：API 缓存原理，选 provider 时别只看单价
这是「AI 之路进阶升级指南」第二周 Day 9 的番外篇。你需要先完成 Day 7。 Day 7 你给脚本加了错误处理。现在脚本健壮了，但你可能忽略了一个更隐蔽的成本问题：不同 provider 的缓存策略差异，会让同一笔批量任务的实际成本差出一截。 ...
Day 8：自主执行型 AI，不写代码也能自动化
这是「AI 之路进阶升级指南」第二周 Day 8 的骨干教程。你需要先完成 Day 7。 Day 7 你给脚本加了错误处理，它现在能在真实网络环境下跑了。但还有一个更根本的问题：你仍然需要写代码。 ...
Day 7 练习：给脚本加上错误处理
这是「AI 之路进阶升级指南」第二周 Day 7 的配套练习。你需要先完成 Day 6。 Day 6 你写了一个能跑通的批量处理脚本。选一个场景、遍历文件、调 API、保存结果。跑起来的时候觉得一切都很顺利。 ...
Day 6 练习：批量处理实战——选一个场景跑通
这是「AI 之路进阶升级指南」第二周 Day 6 的配套练习。你需要先完成 Day 5，再回来动手。 Day 5 你写了 read_file() 函数和批量脚本骨架。现在脚本能识别各种格式的文件了。但还没真正跑过一次完整流程：选场景、调 API、保存结果，这个链路还没串起来。 ...
Day 5 练习：让脚本读懂更多格式的文件
这是「AI 之路进阶升级指南」第二周 Day 5 的配套练习。你需要先读完 Part 2，再回来动手。 Part 2 的 batch_summarize.py 能批量处理 .md 和 .txt 文件。但真实文件远不止这两种。PDF 报告、Word 合同、CSV 数据表、JSON 配置文件——它们就在你的桌面上，脚本却读不了。 ...
AI 之路进阶升级指南（二）：从一次调用到批量处理——让程序替你干 100 件事
这是「AI 之路进阶升级指南」系列第二篇。你需要先完成 Part 1 和前三天的练习（Day 1、Day 2、Day 3）。 Part 1 里你学会了让程序帮你问 AI 一个问题。今天要做点不一样的：让程序替你问 AI 一百个问题。 ...
Day 3 练习：API 参数实验
这是「AI 之路进阶升级指南」第一周 Day 3 的配套练习。你需要先完成 Day 1。Part 1 里讲了参数的理论（「理解 API 参数」），今天动手验证。 Part 1 读了参数理论，但没有亲手试过，那些只是文字。今天做三个实验，亲眼看看参数如何影响输出。 ...