这不是比较几句 prompt,而是把模糊需求推进为可交付工具的现场:Voice Memo 经 ASR 变成 CSV,再由 Codex 生成总结、行动项与 HTML 报告。真正的差距在于,能否把安装、定时执行、测试、文档和 privacy check 一并设计进 intake skill。
适合想自动化个人语音记录、会议转写或 daily review 的人,也适合希望理解 AI-oriented skill 如何从需求走到可安装交付的产品与工程实践者。
这期你会听到
• 如何把 Voice Memo、ASR、CSV 与 HTML 串成可复用的 life record 管线?
• 为什么 intake skill 需要面向 AI 安装,而不只是面向人写说明?
• Codex prompt 怎样接替既有处理逻辑,生成总结与行动项?
• PRD、RFC、CLI、测试和 README 在 AI-oriented skill 中各自解决什么问题?
• 怎样把示例音频与 privacy check 纳入交付验收?
章节
00:00 — 实时转写升级带来的新交互
00:35 — 从 life record 到 Voice Memo、ASR 与 intake skill
02:29 — 让 AI 能自行安装的 skill 设计
03:48 — 每晚自动完成同步、转写与总结
04:27 — 从 PRD、CLI、测试到 privacy check
05:47 — GPT 与 DeepSeek 的执行差异
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关于主播与节目
孙煜征(课代表立正),康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监,也是OpenAI收购团队早期成员。
《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业,以及人在变化中最需要保留的判断力。

