方糖原创集
方糖原创集是哔哩哔哩的内容创作者,在 SRC-CONTENT-007(2024-09-21 发布,BV1cx4y147Wt)中署名演示 NotebookLM 的双人播客生成流程。该来源是其在 Wiki 中目前唯一可追溯的代表作。
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方糖原创集是哔哩哔哩的内容创作者,在 SRC-CONTENT-007(2024-09-21 发布,BV1cx4y147Wt)中署名演示 NotebookLM 的双人播客生成流程。该来源是其在 Wiki 中目前唯一可追溯的代表作。
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胡也是哔哩哔哩专栏作者,记录自己使用 DeepSeek 网页端辅助创作网文并发布到番茄小说的实践。文章于 2025-02-25 发布在哔哩哔哩专栏(https://www.biiiiii.com/3138.html),系统讲述...
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李厂长来了是哔哩哔哩平台的中文 AI 教程创作者,目前在 Wiki 中被收录的内容是一份面向"工作党、学生党"的 NotebookLM 六功能保姆级教程。
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金钱豹不吃香菜是在腾讯云开发者社区发布内容创作实战文章的创作者。该作者围绕 AI 工具的个人使用流程,记录了从模糊想法到成片的完整操作经验,强调先澄清需求、再审脚本、按局部迭代的工作方式。
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作者在作品集网站中明确列出其在求职材料准备中使用的工具组合:
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理工威森是发布在 wilson-men.tw 站点的创作者,主要分享 AI 视觉创作与提示词结构相关的中文教程。代表作品为 Character DNA 提示词结构完整教學(2025-11-23)。
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翔宇是"翔宇工作流"个人站点的运营者,发布 AI 与自动化相关的中文实操记录。其文章以"个人工作流演示"为主,强调流程拆解与限制说明,而非工具评测或热度榜单。
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哔哩哔哩创作者,以导演身份出镜,演示如何与 AI 分阶段讨论剧本。在 19-03-content-creation--15-src-content-006--v8h1y7 收录的视频中,他提出五步协作流程:从 logline ...
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方格子 Vocus 平台文章作者。在 SRC-WORK-005 中以第一人称复盘了自己如何用 NotebookLM + ChatGPT/Gemini 组合做会议记录,并把自用 Prompt 反向整理后教给同事复用。
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小耸在博客上发表了一篇完整的项目复盘,展示了从女儿照片到封面 + 16 页内页的多页 AI 绘本制作全过程。内容包括故事生成、逐页分镜、Midjourney 提示词修订、角色与风格参考使用、参数调优与多次重生成,并公开保留了失...
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身份与平台 跨境广告投手,在 VeryFB 社区发布关于 AI 图片素材投放测试的方法帖。原帖标题为《AI图片素材之我见》,社区内可读页面未显示精确发布日期。
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HuaShu(花叔),Claude Code 橙皮书(claude-code-orange-book)的作者与维护者。作者在仓库 README 中明确自述:并非以传统手写代码为主要路径,而是借助 AI 工具完成产品和内容业务。...
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Eric Chiu(邱奕淳)为执业会计师,在其个人博客 Eric CPA Notes 上发布财会 AI 应用系列实测文章。本条创作者资料仅基于其在 SRC-WORK-003 中的自我介绍与发布事实,不为其他未由来源支持的背景背书。
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YYH211 是 GitHub 上一个开源仓库 YYH211/xiaohongshu 的作者。该仓库是一个"小红书内容自动生成与发布系统",作者本人的描述方式是:在现有 MCP 项目上完成 GitHub 二创。
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六点睡不醒 身份与平台 - 牛客网用户名:六点睡不醒 - 平台:牛客网 - 简介:Java 后端求职者,1—3 年经验方向;自述因某招聘软件 AI 面试存在问题固定、会打断、缺少评分而自行设计 AI 模拟面试流程。 - Git...
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LingyiChen-AI 是 GitHub 上公开个人仓库的开发者。在 SRC-DEV-004 中,他围绕"使用 Claude Code 从零开发 AI 漫剧生成系统"这一明确产品对象,公开了项目目标、代码、规划与开发记录。
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Ygria 是 SRC-WORK-001 的唯一作者和实践者。文章记录其本人把 PDFMathTranslate(pdf2zh)、LLM API 与 GitHub Actions 组合成可重复运行的 PDF 翻译工作流,亲自完...
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少数派(sspai.com)作者,香港高校计算机专业硕士在读。本 wiki 已收录其代表性长文一篇:《一个普通 CS 学生的 AI 学习工作流实录》。
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qlxsbridge(桥梁小生)在百度百家号发布个人 AI 使用实践,方向偏向"普通人用 AI 整理个人资料"的轻量化操作记录。
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shareAI-lab 是 GitHub 上维护 learn-claude-code 教学仓库的组织/账号。该仓库以中文内容向读者解释 coding agent 的 Harness 是如何一步步从最小循环拼出来的,重点在"从零...
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