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在AI时代,如何成为调适者而非原住民?这篇文章为你提供实用指南和案例分析。 核心内容: 1. AI时代调适者的定义与重要性 2. 从生活和工作场景出发,选择适合自己的AI工具 3. 作者如何使用flowith等AI工具,构建工作流并产出内容
当新的强大技术和发明出现时,会有很多人遭罪。因为适应需要时间,同时人们又不知道如何更好地使用新技术。我们不知道如何建立一个基于 AI 的社会,如果我们必须通过帝国轮回、极权复辟甚至世界大战来获取认知,这将会是地狱。
摘自 Jeff Su 的视频《Become AI-Native in 2025》
比如用 GPT 来替代翻译软件,并设置相关的提示词来适应自己的内容需求,调整语气语调或是按照一个标准格式进行输出。如果你在做一个专题的研究,可以把收集的资料做成知识库,上传到 NotebookLM 中,这样就能和资料进行互动了。这样的好处是在自己熟悉的框架中代入新的工具,产出自己需要的内容,形成一定的正反馈,让新习惯得以成型。
我也是按照这样的方式试用 AI 工具,最近几个月我定期都会做用未来卡牌解读科幻电影的系列内容「科幻预见未来」。这是找零工坊和未来学家俱乐部的合作,每期我们会选定一部科幻电影,使用《梦想与颠覆》卡牌所含的驱动力和颠覆因素对电影中的未来世界进行解析,挖掘科幻设定之下的背景、逻辑和结构,锻炼想象力的肌肉。
最近的一期内容是关于《少数派报告》的,其中 80% 的内容是由一个名叫 flowith 的 AI 工具生成的,同时我也搭建了一套可复用的工作流,所以就想着来简单分享一下。或许会给你一些如何调适 AI 的启发。
flowith 则跳出了单一的聊天框,用画布和节点构建起多线程的思维流,更适用于深度内容的生成。作为一款画布式的 AI 创作工具,它主要有三个组成部分:
资料库:知识花园(Knowledge Garden)
创作画布:多线程画布(Flows)
内容编辑:编辑器(Composers)
所以如果想让 AI 成为你的得力助手,你需要提供一定的指导,比如拆解复杂的任务到合适的颗粒度,提供一些方法论让它效仿,定义好输出的格式它好按部就班地执行。
我做的第一件事是拆解自己创作一期「科幻预见未来」的步骤,如下图所示:
✌️ 建立定向知识库
由于《梦想与颠覆》卡牌是本次创作的元知识,我们可以将它导入到 flowith 的知识花园中作为 AI 可以调用的知识库。将所有的驱动力和颠覆因素转化为文字上传后,打开智能拆分模式,AI 就会自动分析内容并优化拆分的逻辑,最后形成一颗颗知识「种子」。
后续在画布的侧边栏激活知识库后,AI 将启用知识关联功能,根据创作场景自动匹配库内素材,让输出的内容更具针对性。另外你可以选择发布或分享你的知识库,让它成为别人的知识外挂,而在 flowith 的知识市场中你也可以「挪用」别人的秘籍,只不过受益者是你的 AI Agent。
? 创建多线程任务流
有了专门的知识库,我们就可以直接上手画布了。首先你需要选择合适的 AI 模式,一般任务常规模式即可,而针对复杂任务 flowith 提供了 Oracle(先知)模式。
简而言之,Oracle 模式会根据你的提示词理解你的目的,自动拆分子任务,并会主动让你介入到每个任务之中,提供引导或是确认产出,有点类似 AI 驱动的人机共创模式。因为我本身就知道清晰的流程和步骤,所以我选择了常规模式。
开宗明义,我在起始的提示词中讲明了创作的目的、角色、语言风格、读者画像、内容和执行方式。我没有用 Oracle 模式,所以特地给 AI 补充了它需要遵循的工作方式,整体提示词用的是 Markdown 格式:
## 目标你将使用未来卡片里包含的自然驱动力、政治驱动力、文化驱动力、技术驱动力、社会驱动力、颠覆因素(请调用知识库中的数据),对我指定的科幻电影进行分析。找出和电影里的世界观最匹配的3个驱动力或是颠覆因素,使用选中的卡片对于电影里的情节进行解读,输出高质量的未来分析内容。产出这些内容的最终目的一方面是以更系统、深度的形式解读未来,一方面也是帮助宣传未来卡片,所以内容一定要贴切和有关。## 角色身为一名喜欢科幻电影的未来学家,你的任务是充分理解未来卡片里各类驱动力和颠覆因素的意涵,融会贯通地对科幻电影里的未来世界观进行有逻辑有关联的解读。## 语言风格略带学术风格,用词比较考究干练,有故事氛围,但是避免过于造作和官方。类比的话,有点像是随笔写作。## 读者画像目标读者包括科幻爱好者、未来学爱好者和设计师,他们对未来世界充满好奇,希望通过系统性的方式思考未来,理解科幻作品更深层次的设定。## 内容你需要输出三块内容“未来世界观”、“驱动力/颠覆因素解读”、“延伸思考”,请在后续参考我提供的进一步指令。## 执行方式我将建立多个节点分别对应“未来世界观”、“驱动力/颠覆因素解读”、“延伸思考”的三块内容。
AI 让我提供这次要分析的科幻电影,我选择了《少数派报告》。接着它自动联网搜索了电影并调用了我之前搭建的「未来卡牌」知识库,选出了三个驱动力:有灵AI、天网监控、科技断舍离。这是后续创作世界观和驱动力解析的重要前提,所以我选择提供一些引导(比如建议知识库之外的新驱动力),也让 AI 再思考一次:
请再次参考驱动力和颠覆因素进行内容匹配,当然如果发现没有电影中匹配的驱动力或者颠覆因素,你也可以建议新的驱动力或者颠覆因素。
这一次 AI 给出的选择还是有一点差强人意,没有提及《少数派报告》中最核心的犯罪预测,我就直接干预给了明示:
我觉得天网监控 (Surveillance Society)、有灵AI (Sentient AI) 比较贴合,另外还有一个技术驱动因素“犯罪预测”是《少数派报告》的核心驱动力。接下来请按照我提供的步骤一步步完成内容文案的撰写。
到这一步为止,我们确定了符合电影背景设定的三个驱动力,完成了任务节点。后面我们就可以展开主线任务,分别撰写「未来世界观」、「驱动力分析」和「延伸思考」的内容了。
于是我新建了三个节点对应三条任务线,并给出了明确的提示词,用的依旧是 Markdown 格式,这里以未来世界观为例:
请按照以下内容撰写“未来世界观”的文案。## 内容结构### 标题标题就是“未来世界观”,简单直接。### 内容需要以选中的电影本身情节为基地,搜索相关的背景知识,比如导演对于电影的采访、影评人对于电影的解读,将电影的世界观完整而有逻辑的叙写出来。字数在150-200字之间,必须将前一步所选的3个驱动力或颠覆因素融入在里面,不要生搬硬套,要有清晰的因果关系,比如什么驱动力导致了什么从而产生了什么后果。具体请借鉴“参考文稿”## 参考文稿### 《疯狂的麦克斯》未来世界观《疯狂的麦克斯》建立在石油危机没有解除的背景下。资源争夺导致战火肆虐并不断升级,最终核冲突让全世界陷入了混沌和衰落。能源匮乏致使工业社会停摆,水和食物等资源的严重稀缺迫使人们抛弃市场经济,回归弱肉强食的达尔文模式。此刻,生存本能早已取代了文明规则。于是在废土上,人们为争夺仅存的资源展开残酷竞争。暴力成为新的权力工具。那些拥有武力、车辆且掌控资源的拾荒者团体迅速崛起,形成部落式的无政府势力。### 《黑客帝国》未来世界观20 世纪中期,高度发达的 AI 和机器人全面服务于人类社会。然而,经过长期的学习与进化,AI 逐渐觉醒自我意识,而后与人类爆发全面冲突,史称「机器战争」(Machine War)。人类在战争中节节败退,绝望之下启动了「烬顶计划」(Scorched Earth),试图通过遮蔽阳光切断 AI 的太阳能供给。然而, AI 却将人类作为生物电池,建造了克隆人养殖基地,最终完全接管地球。为了维持人类大脑的活跃,从而稳定供应能源,AI 构建了「矩阵」(The Matrix),将人类意识囚禁于模拟现实的虚拟世界中。
由于我之前已经做过两期内容,它们都被用作 AI 学习语气语调的参考文稿,接下来就是在每条任务线下针对生成的内容进行微调。过程中,我用了一个叫「引用节点」的技巧,也就是让 AI 根据特定的参照(比如之前的产出或是新增的参考文案)输出具备更高关联度的内容。
比如在生成「延伸思考」的问题时,需要严格参照未来世界观和各个驱动力的解析,所以我在提示词中引用了这两块内容,另外我还新增了一个自由节点复制了一篇不错的影评,将其纳入引用以拓展 AI 的思考维度。
这里再补充两个有趣的功能,第一个是你可以用同一段提示词对比不同模型的输出,择优深挖(像 DS 提出的中文问题就比 GPT 好很多)。这对文生图尤为友好,不同模型的画风各具特色,这次的底图就采用了 Ideogram 的生成结果。
第二个有趣的功能是,在满意的内容节点上添加「文本编辑器显示」,该节点的文本就会被添加到项目首页的编辑器(Composers)中,在那里你可以对文本进行精加工,直到符合你的输出标准。由于我最后会用 Figma 排版,所以这里只是把要用的文本摘出来,没做过多处理。
参考 “黑客帝国Diagram 和 ”疯狂的麦克斯Diagram,对少数派报告的 “世界观进行分析,生成类似的diagram,包括关键节点和箭头指向,注意需要囊括所选的 ”驱动力/颠覆因素。
[核心系统] 犯罪预测 ←(技术根基)│├──→【数据支撑】→ [天网监控](政治驱动力)│ │ ▲│ ↓ ║│ [虹膜扫描]←技术协同→[全自动追踪]│ ││ ↓│ [隐私崩坏]→(自由意志争议)│├──→【分析中枢】→ [有灵AI特性](文化驱动力)│ │ ▲│ ↓ ║│ [未来拼图]←生物算法→[先知崇拜]│ ││ ↓│ [程序正义]→(法律体系蜕变)│└──→【社会重构】 │ ├─→维稳机制:预防性司法 ├─→集体认知:接受"必要之恶" └─→逆向影响:反监控抵抗运动箭头说明:→ 代表直接因果关系└─→ 代表次级影响▲║ 代表双向反馈
最终我回到 Figma,花了半个小时整合内容,完成了这一期的全部制作。而此前搭建的工作流,只需替换部分节点的提示词,就能灵活应用于下一期的创作。
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