读书笔记提示词:贴入章节文字,AI拆出观点卡和行动清单
读书笔记提示词针对的是读完就忘这个老问题:一章书当时看懂了,合上书只剩一句“讲得挺有道理”,过一周连作者到底主张什么都说不清。下面这段提示词把活儿拆开了:复制到任意大模型对话框,填好 5 个变量,再贴
Supabase 是以 PostgreSQL 为核心的开发平台,常被视为开源的 Firebase 替代方案,适合用更少的后端代码快速搭建应用。Supabase 提供托管 Postgres 数据库与自动生成的即时 API,内置用户认证与权限控制,支持文件存储、实时订阅(Realtime)以及可全球部署的 Edge Functions,让你把业务逻辑放到边缘运行。Supabase 同时提供向量能力用于检索与语义搜索场景,并支持自托管与丰富 SDK 集成,适用于 Web、移动端与 SaaS 产品的后端开发、数据管理与扩展。
最适合快速搭建带数据库、认证、存储和实时能力的应用后端。
它更强调基于 PostgreSQL 的开放性和 SQL 生态,而不是完全封闭的后端服务模式。
适合 SaaS、内部工具、移动应用和需要快速验证想法的 Web 项目。
因为常用后端能力几乎都集中提供,能显著减少基础设施搭建时间。
当你想快速上线产品,同时又希望后端数据层保持 SQL 和 Postgres 的灵活性时。
Google Antigravity 是面向“agent-first”时代的AI编程环境,帮助开发者用多智能体协作完成从规划到编码、调试与交付的全流程。Google Antigravity 将智能体嵌入IDE与终端、浏览器等开发工具内,支持任务分解、自动化执行与可回溯的工件记录,便于审阅与复现。借助强大的推理与工具调用能力,Google Antigravity 在代码生成、测试编排、脚本运行及跨项目协作中显著提效,适合个人与团队快速构建现代应用与服务。
Kiro 是一款由 AWS 推出的 AI 驱动集成开发环境(IDE),专为开发者打造从原型到生产的全流程体验。它采用 Spec‑Driven 开发模式,可以自动将自然语言提示转换为详细需求、系统设计和具体任务,并通过智能代理执行代码生成、文档维护、单元测试和性能优化。内置 Agent Hooks 支持事件驱动自动化(如保存文件触发动作),配合 Steering 文件让用户对 AI 行为进行自定义控制。Kiro 原生集成 Model Context Protocol(MCP),可连接多个工具和服务(如数据库、文档、API),并兼容 VS Code 插件与设置,支持多模态输入,如图像指示 UI 或架构逻辑。当前处于预览阶段,免费开放核心功能,面向专业用户提供阶梯式订阅。
ZOER是一款AI 全栈网页应用生成器,主要面向创业者、产品经理和无代码开发者。它的价值不在于把所有工作一次性替用户决定,而是围绕根据想法生成前端、后端和数据库应用提供可操作的辅助:用户可以描述需求、生成全栈应用、预览代码并部署,再结合自己的业务判断完成后续处理。选择这类工具时需要留意代码质量、数据安全和上线测试,尤其是涉及账号、客户资料、合同、课程、音视频或代码输出的场景,都应保留人工复核。它的可见能力包括AI web app generator、frontend、backend 和 DB,更适合用于应用原型快速搭建。
ZETIC.ai是一款端侧 AI 部署和 NPU 优化平台,主要面向AI 工程师、移动开发团队和边缘设备团队。它的价值不在于把所有工作一次性替用户决定,而是围绕把模型部署到端侧设备并优化推理性能提供可操作的辅助:用户可以转换模型、测试硬件、优化 NPU 并监控性能,再结合自己的业务判断完成后续处理。选择这类工具时需要留意设备兼容、模型精度和部署验证,尤其是涉及账号、客户资料、合同、课程、音视频或代码输出的场景,都应保留人工复核。它的可见能力包括on-device AI、NPU optimization 和 benchmark on devices,更适合用于端侧 AI 工程化。
ZeroTrusted.ai是一款AI 零信任安全和 LLM 防火墙平台,主要面向安全团队、AI 应用团队和企业 IT 管理者。它的价值不在于把所有工作一次性替用户决定,而是围绕保护数据、身份和 AI 提示交互安全提供可操作的辅助:用户可以配置 LLM 防火墙、匿名提示、监控健康状态并处理安全事件,再结合自己的业务判断完成后续处理。选择这类工具时需要留意隐私数据、策略误判和企业合规,尤其是涉及账号、客户资料、合同、课程、音视频或代码输出的场景,都应保留人工复核。它的可见能力包括LLM firewall、data protection、prompt anonymization 和 SOAR,更适合用于企业 AI 安全治理。
ZeroThreat是一款AI Web 应用和 API 安全测试平台,主要面向安全团队、开发团队和 DevSecOps 人员。它的价值不在于把所有工作一次性替用户决定,而是围绕扫描 Web 应用和 API 漏洞并辅助自动化渗透测试提供可操作的辅助:用户可以配置目标、运行扫描、查看漏洞并生成修复建议,再结合自己的业务判断完成后续处理。选择这类工具时需要留意授权测试范围、误报漏报和修复验证,尤其是涉及账号、客户资料、合同、课程、音视频或代码输出的场景,都应保留人工复核。它的可见能力包括AI-powered scanning、automated pentesting 和 web/API security,更适合用于授权安全测试。
读书笔记提示词针对的是读完就忘这个老问题:一章书当时看懂了,合上书只剩一句“讲得挺有道理”,过一周连作者到底主张什么都说不清。下面这段提示词把活儿拆开了:复制到任意大模型对话框,填好 5 个变量,再贴
AI 陪伴玩具值不值得买,关键不在它会不会聊天,而在聊天之外它还能剩下什么。这类产品通常是一个毛绒或桌面外形,装上麦克风、扬声器和联网的大模型,能对话、讲故事、回答问题,部分还带表情屏和触摸反应。给孩
AI 回答写得长,多数时候不是它懂太多,而是它不知道你只需要多少:你没给长度和结构,它就按最保险的方式把背景、原因、步骤和注意事项全铺开,再加上训练中形成的把话说全的习惯,结果一句话能答清的事被写成了
Jan 是一款主打在自己电脑上离线运行大模型的开源桌面应用,由 Menlo Research 团队维护,适合不想把对话内容发到云端、又不想碰命令行的人。它在 GitHub 上已有四万多颗星,采用 Ap