整理分享一下日常用的 AI。不同的产品有自己独特的数据优势，很难说最好的模型是谁家的。

根据特长和使用频率，动态调整自己的规划，多尝试尝试新东西没有什么坏处。

模型

文本模型/编程模型

配合语言模型的 MCP/Skills

Claude 本体配置过多 MCP 反而容易影响性能。最重要的 3 个 MCP：

Ticktick：管理日常 todo，管理日历
Playwright：模拟浏览器行为
Notion：整理合作项目笔记

图片模型

• 可灵
• Nano Banana
• 豆包

技巧 1：prompt 使用 mermaid 可以精确控制元素关系，生成给文档用的示意图

技巧 2：截图之后使用红色矩形标记要修改的部位，可以进行精确微调

技巧 3：简单修图/调色，最适合的是元宝/豆包。效果接近。

重要第三方插件/软件

Nessie/Orphel

Nessie: https://nessielabs.com
Orphel: https://github.com/urzeye/ophel

OpenWebUI/Obsidian YOLO

[Formerly Ollama WebUI)]]
jryder01/obsidian-yolo: YOLO - Your Obsidian Live Organism

对长文本的 Canvas 编辑：

比反复地复制段落到 GPT 更高效

Quotio

管理记录各个平台的额度，动态调节代理 + auto balance。非常好用。
更重要的是：可以使用 local proxy 将 claude code 中的模型抽取成 openai compatible 的调用，可以几乎无限地日常使用。

MinerU/Marker

opendatalab/MinerU: A one-stop, open-source, high-quality data extraction tool, supports PDF/WebPage/e-book extraction
VikParuchuri/marker: Convert PDF to markdown quickly with high accuracy

PDF 转 markdown。节约 token。

crwl

unclecode/crawl4ai: 🚀🤖 Crawl4AI: Open-source LLM Friendly Web Crawler & Scraper. Don’t be shy, join here: https://discord.gg/jP8KfhDhyN

Convert html to markdown。例子：

1

crwl https://docs.nvidia.com/cuda/cutile-python/performance.html -o markdown > performance.md

Claude Code 相关

基本原则

文档 —> 测试 —> 代码 —> 可视化校验

1. 一定要使用 Git 进行备份管理，防止 Claude Code 失控
2. 先充分论证，写设计文档到 PLAN.md，检查之后再开工。PLAN.md 会介绍项目结构。
   例如 docs 存文档，asset 存素材，scripts 存可视化校验脚本
   （PLAN.md alias 到 AGENTS.md 和 CLAUDE.md，可以方便多种 AI 工具一起共享）
3. 对所有任务施工，要求 claude【先写 docs 的文档，再写好 tests，然后基于 TDD 的开发模式，测试驱动开发】。确保每一次改动可以溯源

可视化校验的例子：

我们理解的时间成本是宝贵的，Claude 写 streamlit 是简单高效的。

可视化面板可以大幅提高我和 AI 信息传输的速度。

Skills 的理解

这个观点其实和主流观点相违背。我认为，某种意义上我不需要 skill。skill 的本质是对流程的确认和归纳。

而如果我们不依赖 skills.md 这样的结构，我们需要依赖另外的东西，即文档和历史：

• 每一个确定的任务结束之后，让 AI 总结流程到 scripts 目录下
• 使用已经开发的组件，记得直接引用 docs 目录对应的文档
• 历史是重要的：git commit 使用 semantic git log 可以有效提升检索效率；Claude 可以外接 claude-mem，一个很好用的无痛插件。Link： Claude mem

这些东西我维护的足够好，其实和 skills.md 是等价的，而且灵活程度更高，随着项目演化，自动更新 docs。

重要插件/技巧

AionUI

https://github.com/iOfficeAI/AionUi

Claude Code 桌面版，优点：方便管理插入到文件。直接使用 Claude code 插图/文档会不方便，GUI 版本插入附件难度大大降低。还支持对一个目录同时使用多种编程助手辅助。

（Latex 写作用这个也非常方便，诸如插图之类的可以直接粘贴进来使用）

TaskMaster

自定义更强的 Plan 的方法。

优点：

• 可以分别定义各个阶段使用的模型 - Programming Model, Research Model, Backup Model。将模型模糊地写到 prd.txt。Research Model 充分调研、展开、分解任务到 json 文件中。
• 对于不重要的任务，如不需要重要的校验，可以自动执行数十个小时，直到任务完成。例如网站开发。

Minimax, Kimi 等接入 CC 的方法

第一种方法是使用 Quotio 直接全局切换，不过个人推荐另一种方法：

用 bash script overlap 一个 kimi，把 config_dir 区分开即可。

ntfy

其实这个和 AI 无关。是一个极简的消息系统。

可以让 AI 结束 task 之后，直接使用 curl 发送消息到我的电脑/手机。