新野新任务
面对陌生领域，先把目标、专业步骤和验收讲清楚。
输入：想达到的结果、限制与已有方案
输出：专业任务简报、最小验证计划
可以这样说：
我想做一个以前没做过的课程网站。请先帮我找出必要工序与容易遗漏的环节，再交给总经理执行。
我想做一个以前没做过的课程网站。请先帮我找出必要工序与容易遗漏的环节，再交给总经理执行。
仅在明确启动或确实陌生时使用；普通一句“新任务”不应抢占流程。
获取 Windows 适配版 ↓XINYE / FIELD NOTES 02
少背一点提示词，
多完成一件作品。
这是新野使用 AI 的方法笔记。先认识四个入口，再选工具，最后沿着一条工作流做出自己的结果。
四个入口，各自做好一件事
按需使用，不必每次全部启动陌生目标 → 新野新任务 ｜ 缺少依据 → 超级搜索
执行与验收 → AI 总经理 ｜ 值得复用的经验 → 超级进化
执行与验收 → AI 总经理 ｜ 值得复用的经验 → 超级进化
超级搜索
只回答会改变决定的问题，找到原始来源后明确证据边界。
输入：待核验问题、范围与已有资料
输出：带来源的结论与未证实项
可以这样说：
帮我核验这款工具是否适合完成当前任务。请打开官方说明，比较必要条件，说明还没有验证的地方。
帮我核验这款工具是否适合完成当前任务。请打开官方说明，比较必要条件，说明还没有验证的地方。
只研究不代替生产；证据足够即停，不声称搜遍全网。
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已有方案就继续推进；需要哪些专业能力，就加载哪些能力。
输入：目标、输入材料与交付标准
输出：任务计划、实际产物、检查结果
可以这样说：
总经理，按这份已确定的方案完成任务。请交付实际文件，并核对是否达到我列出的标准。
总经理，按这份已确定的方案完成任务。请交付实际文件，并核对是否达到我列出的标准。
唯一任务总控；搜索只补证，进化只处理值得复用的经验。
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真实失败才值得复盘，有价值的改进才值得写进下一次方法。
输入：原始任务、真实产物、具体反馈
输出：最小修改、前后差异、验证记录
可以这样说：
这次结果在这里出了错。请结合原输入和输出找原因，做最小修改，用相同与不同输入检验。
这次结果在这里出了错。请结合原输入和输出找原因，做最小修改，用相同与不同输入检验。
不等于训练模型；没有证据时只保留候选，不自动改全局规则。
获取 Windows 适配版 ↓本库“新野新任务”的文件名为 new-task-professionalizer。这里保留原标识并采用易懂的教学名称。
常用工具，只从官方入口开始
核验于 2026.09.20Codex ↗编程、文件处理与任务执行官网与下载Grok ↗问答、研究与创意探索进入官网GitHub ↗寻找源码、阅读文档与协作进入官网WorkBuddy ↗桌面办公与跨工具任务官网与下载Suno ↗歌曲创作与音乐小样进入官网
工具的功能、费用与可用地区以官网当前说明为准。网页服务不一定需要下载安装。
沿着工作流，交付一件作品
6 条路线先看准备什么、经过哪些步骤、最后检查什么。本库已具备的组合与尚待补齐的原始流程分别标明。
公众号流水线
把一个有证据的观点，写成一篇手机上愿意读完的文章。
准备：一个选题、目标读者、真实素材与希望读者带走的收获。
- 用选题钩子实验室确定切入点，超级搜索补齐关键事实。
- 调研成稿或原创长文负责写作，中文去 AI 味做有依据的编辑。
- 公众号自动化负责排版、预览与发布准备；发布后核验实际状态。
交付：文章、标题、配图方案和排版稿；实际发布需已连接的账号与授权。
验收方法与开工示例
逐条核对事实与引用，检查手机排版和链接。发布状态不能只凭按钮点击判断。
帮我为初学 AI 的同学写一篇公众号文章。主题是：第一次把重复工作交给 AI。先用我提供的实际案例，再补必要来源，交付标题、正文和手机排版稿。
新野的习惯：先想清楚读者能带走什么，再想标题够不够响亮。
选题钩子实验室 ↗ · 超级搜索 ↗ · 调研成稿 ↗ · 中文去 AI 味 ↗ · 公众号自动化 ↗网站 4.0 · 网页实践
先把一个主题做成能打开、能阅读、能操作的小网站。
准备：受众、主要页面、真实内容与一项核心功能。
- 总经理明确页面目标和验收，超级搜索核验外部事实。
- 网页故事负责单页叙事；多页网站需使用当前可用的网站构建工具。
- 完成页面后检查导航、链接、手机布局与真实内容，再按授权发布。
交付：网站页面与源码；本库未包含名为“网站 4.0”的完整原始工作流，此处是基于现有技能的教学路线。
验收方法与开工示例
实际打开页面，检查主要操作与窄屏布局。模板或截图不算网站交付。
做一个介绍我的课程的小网站。先把受众、内容和页面目标说清楚，再实现完整页面，检查手机和电脑显示，给我可以打开的结果。
先把内容与功能跑通，再增加装饰。
AI 总经理 ↗ · 网页故事 ↗ · 代码评审与 CI 修复 ↗AI 音乐 · 新野音乐公司
从想表达的情绪出发，学习把文字变成一首能听的歌。
准备：主题、故事、语言、曲风参考与使用场景。
- 先写一句创作意图，再组织主歌、副歌和情绪变化。
- 进入 Suno 官方网站，用歌词与风格说明生成小样；账户与费用以实际情况为准。
- 完整试听，记录咬字、旋律、结构和情绪的问题，再决定是否重做。
交付：本库尚无音乐公司 Skill，暂提供创作练习入口；不标为已安装或已验证的一键音乐流水线。
验收方法与开工示例
必须实际试听；文字写完、任务提交或音频文件存在都不能替代音乐质量判断。
我想写一首关于重新开始的中文歌。请先给一句创作意图、主副歌歌词和简短曲风说明，供我在 Suno 中做小样。不要虚构已经生成或试听过。
先用一段副歌找到感觉，再决定整首歌的方向。
动画梦工厂
把一句故事，推进到角色、分镜、声音与可播放的动画。
准备：故事目标、角色要求、画幅、时长、预算与参考素材。
- 动画梦工厂直接进入新野动画工厂，固定故事、角色和声音。
- 设计镜头与动作，先做最能暴露难点的小样片。
- 小样通过后扩展制作，完成剪辑、对白、音乐和字幕，再连续审看。
交付：工具与预算具备时交付可播放成片和工程；否则明确交付到剧本、分镜或草稿阶段。
短剧制作
先让人物的选择与事件讲得通，再进入镜头生产。
准备：故事梗概、人物关系、关键转折和结局。
- 脚本工坊整理故事节拍、对白和可拍的场景。
- 动画方式使用新野动画工厂；实拍方式先采集有权使用的素材。
- 视频制作与剪辑统一时间线、台词和声画，检查镜头衔接。
交付：可拍摄剧本、镜头表与制作计划；本库没有独立短剧总控包，长篇连续剧需补齐专用连续性管理。
视频剪辑流水线
从原片和声音出发，剪成主题清楚、节奏自然的成片。
准备：原始视频、已有字幕、目标时长与必须保留的内容。
- 视频转写获得可校对文字与时间码，保留原素材。
- 确定叙事与删减点，以实际录音时长编排时间线。
- 完成画面、字幕、配乐与导出，连续观看并检查断句和音量。
交付：字幕、时间线、可编辑工程与导出视频；具体格式依当前编辑工具。
NOTES FROM XINYE
我最近怎样使用 AI
以前，我花很多时间研究怎样问出一个好问题。现在，我更关心怎样把一件事交给 AI，并看见它真正完成。这是我从聊天走向智能体实践的体会。
我也走过弯路：把自己的工作过程全部写进 Skill，放很多文档和示例，能运行时就觉得很好。后来比较别人的方法，才发现真正值得留下的是清晰的边界、关键原则与必要顺序。
简单不是只准有一个文件。脚本能可靠地完成重复操作，就保留脚本；长参考只在需要时读。我们要减少的是重复和干扰，不是把专业步骤一并删掉。
写完第一版，也只是开始。拿真实任务试，亲自检查结果，记录哪里不对，再做小改动。对了，新野也是这样一点点调整过来的。
把循环变成有依据的改进
可以把日常练习想成：做一版 → 检查结果 → 找到差距 → 最小修改 → 再次验证。给循环设一个停止条件：标准已经达到、继续没有新证据，或成本到了上限，就停下来重看方法。
这类执行与评估循环在 Anthropic 的智能体实践 和 OpenAI 的评估实践 中都有相关讨论。这里讨论的是工作过程的迭代，不代表个人 Agent 会自行训练模型权重。
关于投资，我更重视边界
我希望同学逐渐学会把自己的本金规模、现金流、期限与可承受损失说清楚，再让 AI 辅助整理证据和检查假设。照搬他人的模型，不能代替理解自己的情况。
我对未来 AI 辅助决策的发展有期待，但这仍是个人观察。问题更复杂，不自动意味着 AI 判断更准；数据、模型假设和检验方式都会影响结果。这个学习库中的金融技能主要服务研究、沟通与风险辨析，不承诺收益。
先从你能检查的一小件事开始。做过、看过、改过，才慢慢长出属于自己的方法。
—— 新野