用一个虚构的网站改版项目演示如何准备资料、与 AI 分步对话，并生成一份可以检查和执行的复盘报告。
Claude Design does not prove Anthropic is collapsing, but it shows the risk of depending on one model provider.
Claude Design 引发的争议未能证明 Anthropic 将崩盘，却暴露了企业依赖单一模型供应商的风险。
A seven-step workflow keeps product evidence, prompt design, ad disclosure, and AI labels in one reviewable process.
AI 可以整理素材，却不能替你拥有真实体验。这套七步流程把产品证据、提示词、广告标识和发布核查放进同一条工作流。
Separate formatting from rewriting, then constrain and review AI output without losing the author's meaning.
先分清排版与改写，再用任务、约束和验收标准管住 AI，避免格式变漂亮却悄悄改了原意。
Open models include weights, tokenizers, and configuration—not a chat app. Follow one prompt through vLLM/Ollama: IDs become vectors, logits, text, then EOS. What makes it speak and stop?
下载开源大模型后，磁盘里躺着的不是可执行聊天程序，而是权重、分词器和配置等静态文件。我沿着一次真实推理拆开它们如何被 vLLM/Ollama 驱动：文本怎样变成 token、向量与概率，又怎样流式返回；最后究竟是 EOS、停止规则还是 EOF 让模型闭嘴？这篇文章还会解释 KV Cache 为何能让生成显著提速。
我把“把 PDF 做成 PPT”拆成主题判断、章节提炼、逐页表达和收尾复盘四步，并给出一段可直接复用的提示词。真正拉开效果差距的，不是让 AI 一键生成，而是先给它清晰的产出边界：谁来听、每页讲什么、结尾怎样收束。少了这些约束，页数再多，也很容易变成无法讲述的文字堆；把框架交代清楚，AI 才能成为可靠的整理助手。
