场景库

实现步骤

1. 1.在 n8n 创建 Gmail Trigger 工作流
2. 2.接入 AI 节点判断邮件类型和优先级
3. 3.重要邮件生成回复草稿并标记

实现步骤

1. 1.接入数据源：App Store API / CSV 导入 / Zendesk 工单
2. 2.AI 对每条反馈打标签：功能请求/Bug/性能/UI体验
3. 3.自动聚类相似反馈，统计提及频次

实现步骤

1. 1.接入用户反馈数据源（App Store、Zendesk、NPS等）
2. 2.设计 AI 分类 Prompt，定义分类维度和标签体系
3. 3.用 Claude API 批量处理反馈，生成结构化数据

实现步骤

1. 1.用 RSSHub 聚合目标信息源的 RSS 订阅
2. 2.n8n 定时任务每天早晨 7 点触发抓取
3. 3.AI 对每条内容评估重要性（1-5分），过滤低分内容

实现步骤

1. 1.会议结束后上传录音文件
2. 2.Whisper API 自动转录为文字
3. 3.AI 提取 Action Items 和负责人

实现步骤

1. 1.将简历 PDF 存入指定文件夹
2. 2.让 AI 提取教育、经验、技能信息
3. 3.按岗位 JD 自动评分和排序

实现步骤

1. 1.在 Dify 创建「JD 生成」工作流，输入岗位关键信息
2. 2.AI 根据模板和行业规范生成完整 JD
3. 3.用 browser-use 控制浏览器自动登录各招聘平台

实现步骤

1. 1.切换模型后手动将thinking level调至任务实际需要的档位，避免沿用高推理档位浪费token。
2. 2.大项目阶段性使用/graphify或/compact压缩会话，避免历史过长导致每条新消息成本升高。
3. 3.复杂agentic任务前先用便宜模型拆解任务、明确范围，再交给Fable执行，减少摸索轮数。

实现步骤

1. 1.从 Opus 切换到 Fable 后，第一时间检查 thinking level，手动设为 low 或任务实际需要的档位，避免沿用 Extra High 浪费 token。
2. 2.大项目每完成一个阶段，使用 /graphify 或 /compact 压缩会话，控制历史长度，降低每条新消息的成本。
3. 3.运行复杂 agentic 任务前，先用便宜模型（如 Sonnet）拆解任务、划定范围，再让 Fable 执行，减少其摸索轮数。

实现步骤

1. 1.在浏览器中安装BrowserBC扩展，开始录制你想要自动化的网页操作流程。
2. 2.按照正常方式完成一次完整的任务操作，包括点击、输入、跳转和提交等步骤。
3. 3.停止录制，系统会自动将操作轨迹清洗并转写成结构化的自然语言技能卡。

实现步骤

1. 1.打开豆包专业版，选择办公任务模式。
2. 2.用自然语言描述你的任务目标，例如生成一份AI行业周报或分析财报数据。
3. 3.豆包会自动拆解任务步骤，调用工具执行，过程中可能需你授权或确认。

实现步骤

1. 1.选择一个重复性工作流（如周报生成、代码审查），梳理其标准操作步骤与校验标准。
2. 2.创建技能文件夹，包含SKILL.md文件，在YAML头部定义技能名称、描述、触发场景与禁止场景。
3. 3.在SKILL.md正文中按顺序编写执行流程，每步包含操作指令、检查项与完成标准，可引用外部脚本或参考文档。

实现步骤

1. 1.在TRAE Work的Work模式中，用自然语言描述你的产品需求（如‘咖啡品牌官网’），AI会自动生成PRD文档和UI设计规范。
2. 2.切换到Design模式，导入Figma设计文件或选择内置风格，AI会解析设计系统并生成高保真页面原型，支持框选修改和对话调整。
3. 3.在Design模式中，通过‘添加到对话’功能对页面进行微调，直至满意后一键导出到Code模式，AI自动生成可运行的代码。

实现步骤

1. 1.在Chrome商店安装Unibase Memory插件并登录，刷新ChatGPT/Claude/Gemini页面以激活侧边栏。
2. 2.通过插件面板导入AI对话历史或右键保存网页素材，生成可检索的记忆条目。
3. 3.使用标签、星标和全局搜索管理记忆库，按需选择批量、完整或片段注入方式将记忆注入当前AI对话。