阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 9 章末,共 334 屏、9 章、7 分 05 秒。 九章:智造时代、基础技术栈、拓展技术栈、文本生成、图像生成、应用升级、生态构建、挑战与监管、未来变革。 这本书的名字挺唬人——"让生成式 AI 成为自己的外脑"。听上去像又一本教你用提示词提高效率的工具书。 翻完 334 屏我发现它其实不是。
阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 9 章末,共 365 屏、9 章、6 分 59 秒。 九章:RAG 基础、核心知识、六种架构、优化、评估、Dify、问答系统、多模态、Agent。 讲 RAG 的书不少,大部分停在"把文档切块、丢进向量库、检索后拼进提示词"。这本书往下走了两级:架构怎么选,和怎么知道自己做得对不对。
阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 9 章末,共 363 屏、9 章、7 分 46 秒。 九章一条线:AI 改变教育与学习 → 人才定义 → 教师角色 → 课程设置 → 个性化 → 评估 → 各学段 → 教育公平 → 未来。 教育类的 AI 书,最容易写成两种:一种是"十款工具提升教学效率",一种是"技术终将解放教育"。这本书两样都不是。
微信读书《智能体设计指南:成为提示词高手和 AI Agent 设计师》· 12 章 · 88 条目录 · 1146 屏 逐页翻阅 1146 屏 · 12 章 · 88 条目录 · 读至末页 p1144「文后」· 2026-11-06 说明:1146 是微信读书的屏幕数,不折纸页。
我把市面上能替你操作电脑的 AI 挨个摸了一遍,结论很扫兴:能撒手不管的,一个都没有。但它们也不是玩具——有三类活已经能放心交出去,前提是你得知道是哪三类,以及哪三条线绝对不能碰。 这篇不聊参数,只讲两件事:这东西到底怎么运作,以及真实用户在里面踩了什么坑。
阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 15 章末,共 788 屏、15 章、14 分 57 秒。 三部分:基础入门(MJ 与 SD 各自的机制)、Midjourney 案例、Stable Diffusion 案例。 这本书和之前读的《AI 绘画与摄影实战 108 招》看起来撞题,其实不是一类。
阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 13 章末,共 856 屏、13 章、17 分 06 秒。 这是一本硬书:从深度神经网络讲起,VAE、GAN、StyleGAN、风格迁移、注意力、Transformer、GPT/BERT、RLHF、扩散模型、CLIP、Stable Diffusion,最后用 180 页补数学基础。 前九本书我读得很快,这本慢得多。
阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 8 章末,共 633 屏、8 章、12 分 12 秒。 四部分:AIGC 基础与 Prompt 方法、Excel、SQL、Python。后三部分的结构完全一样——先讲方法,再给三个实战案例。 这本书有意思的地方在于它的结构本身就是个论点:同一套方法,在 Excel、SQL、Python 里各走一遍。
阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 13 章末,共 679 屏、13 章、13 分 36 秒。 覆盖面很全:工具、提示工程、技术文档、Android/iOS、前端、后端、测试、性能优化、疑难杂症、游戏、产品、架构师、求职。 先说我的结论:这本书最值钱的地方不在"AI 能写代码",而在它无意间证明了——写代码这件事里,最难的部分从来不是写。
阅读方式:微信读书网页版,从版权页翻到第 11 章末,共 223 屏、11 章、6 分 30 秒。 三篇结构:上篇讲 ChatGPT,中篇讲 AIGC 产业,下篇讲组织和个体的转型。 这本要放在 2023 年那批"ChatGPT 热潮书"里看。那批书的通病是:写得很急,概念很多,数据都是二手。 这本也一样。