03 / SIDE ARCHIVE

AI 学习与 Skills

把对 AI 工具、Skills、提示词和工作流的学习拆成可复用的小片段：先理解，再动手，最后记录哪里有效、哪里需要调整。

AI NOTES / ONGOING

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AI API / PRIVATE PROXY

组件统一从同一个入口调用

后续页面组件可通过同源 /api/ai 调用统一 AI 接口，具体模型由 Worker 配置。密钥只保存在 Cloudflare Worker Secret；此页不会保存令牌，也不会自动发送学习记录。

尚未检查

LEARNING MODULES

四个可持续积累的模块

每个模块都可以独立增长，先从一条短记录开始，不要求一次整理完整。

SIDE / 持续积累

01SKILLS

Skills 结构

理解技能说明、触发条件、输入输出和边界，整理成自己的阅读卡片。

目录与职责
触发词与输入
执行步骤
验证清单

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02PROMPT LAB

提示词实验

记录同一任务的不同提问方式，比较上下文、约束和输出质量。

问题原稿
约束版本
输出差异
个人判断

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03WORKFLOW

工作流拆解

把一次完整操作拆成输入、工具、判断点和交付物，方便下次复用。

输入与准备
步骤与分支
人工复核
结果归档

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04TOOLS

工具笔记

保存工具定位、适用场景、限制和个人使用感受，不追求工具清单越长越好。

工具定位
适用任务
限制与风险
替代方案

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LEARNING PATH

从一次理解，到一条可复用路径

学习记录只回答几个关键问题：我试了什么、看到了什么、下次准备怎样验证。

01

READ

先读懂边界

明确工具或 Skill 解决什么问题，不解决什么问题，输入需要满足哪些条件。

记录：一句话定位 / 约束

02

TRY

做一次小实验

用低风险、可复核的任务尝试，保留原始输入、关键步骤和输出版本。

记录：实验卡 / 版本差异

03

REVIEW

留下下一步

把感受改写成待验证问题，决定继续使用、调整提示，还是换一条路径。

记录：结论暂存 / 下一次验证

PUBLIC RECORDS / JSON

可追加的 AI 学习记录

记录按更新时间倒序排列，可按模块、关键词和标签回看。新增学习片段时，在 JSON 文件中追加一条公开记录即可。

JSON / 学习记录

正在加载公开记录……

AI LEARNING NOTES

学习记录先帮助理解。

示例会尽量脱敏或使用合成数据，涉及具体工具的结论以实际版本和使用环境为准。

+保留来源、版本和验证时间，方便日后复核。

−不把一次输出当作事实，也不上传敏感资料。

⊙重要结果仍由我自己检查、判断和保存。