摘要： 本文提供飞书云文档创建进阶教程，涵盖实用命令与Skill创建方法。核心内容包括：1）通过lark-cli在指定文件夹创建文档（自动获取ID或手动操作）；2）利用自然语言指令让Codex自动生成排版精美的文档（周报、本地文件转换等）；3）Skill创建指南（内置创建器/手动编写），实现自动化文档处理；4）日常高效玩法模板，如自动整理会议记录生成文档。所有操作均可通过复制命令至Codex自动完

最近我尝试把 Codex CLI 接入飞书，用来直接操作飞书文档、消息和日历。整个过程比我预期简单，基本 10 分钟内可以跑通。这里把完整过程整理一下，尽量写清楚每一步，方便后面复用。接下来就可以直接用自然语言操作飞书了，这部分是我觉得最有价值的地方。macOS（Terminal / iTerm）我是 Mac。这一部分我没有手动操作，而是直接让 Codex 帮我执行。如果做深一点，可以作为内部办公

以学习和记录为目的，围绕windsurf这款AI编程工具展开。在使用过程中产生疑惑，通过查阅官方文档资料分享了Write模式和Chat模式的区别，以及Global AI Rules和Workspace AI Rules的作用与配置，最后分享个人配置规则的体验，期待大家共同交流与进步。

我用 vscode、Roo Code 和 deepseek - reasoner 做实验，以一句话需求生成小红书封面图片。工具依需求给出详细架构方案，涵盖技术栈选择、模块划分、目录结构建议等。随后自动完成开发与测试，并在 Readme 文件记录逻辑及使用方式。虽实验生成了封面图片，但尚需调整完善。对小白而言，此次实验成果不错，且使用价格不算贵。未来可进一步完善优化工具，以产出更实用的小红书封面图片

DeepSeek官网使用出现卡顿，用户可考虑试用谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental模型，该模型能展示大模型的思维推理过程，目前免费且速度较快。用户可通过访问aistudio.google.com进行体验，该网站还提供其他有趣的功能供探索。

在信息爆炸时代，小红书承载大量用户真实生活分享，蕴含未挖掘价值。作者因日常观察到朋友常依赖小红书经验分享，决定尝试挖掘其中信息。在实践初期，受 DeepSeek 建议启发，确定 “以关键词为线索，层层递进” 路径，包括确定种子词、拓展下拉词、分析下拉词。挖掘过程中借助 DeepSeek 得到诸多思路，如关键词逻辑、分类及拓展指向方式等。后续计划借助 AI 进行初步数据分析统计，确定某领域深入挖掘，

以非技术人员角度，介绍了嵌入模型的基本概念，旨在学习记录并促进交流。作者解释了为何讨论嵌入模型——为使企业RAG知识库更智能，找到最佳向量化工具。采用通俗易懂的语言解释了什么是嵌入模型，以及它的工作原理，比如将非结构化数据转换为数值向量，并强调了相似文本在向量空间中会更接近的特点。此外，文章还详细列举了嵌入模型的应用场景，包括语义搜索、推荐系统、文本分类等，并介绍了Hugging Face MTE

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介绍了AI编程工具windsurf，还有剩余的Premium User Prompt credits 但是还是提示You're running low on credits. Purchase more credits to continue using premium models.的问题，同时介绍了windsurf不同的积分计划的使用场景

用户可以使用自己的浏览器，无需重复登录或处理认证问题。这一功能使得用户能够保持浏览器会话的持续性，方便查看AI交互的历史记录和状态。