行思间：捕捉即时灵感
记录日常工作中关于AI、媒体、技术的碎片化思考、工具分享与行业观察
AI浪潮下，记者如何重塑自我与行业？
2025-05-14
面对AI对新闻业的深刻影响，记者不能止步于感知，而应积极实践，亲身体验AI工具。文章强调，真正的变革在于思维与文化的迭代，鼓励记者破除技术迷信，锚定专业深井，将行业知识与AI赋能深度融合。AI的终极价值在于赋能而非取代，记者需保持独立判断与 …
阅读更多构建高效选题库：媒体人如何玩转Obsidian Web Clipper（含AI进阶技巧）
2025-05-11
面对海量信息，媒体人如何高效捕捉和管理选题？本文深入探讨了如何利用Obsidian Web Clipper的剪藏、模板、AI Interpreter和Dataview功能，打造一个智能化的选题管理系统，并分享了一套从捕获到归档的完整工作流 …
阅读更多AI时代的“渔夫”：我和AI如何协同“渔猎”提示词
2025-05-03
许多人好奇我的AI提示词如何而来。分享我与AI协同“渔猎”提示词的过程，提出一套包含六个关键步骤的高效协作方法论。这套方法不仅适用于编写提示词，更是AI时代解决问题、提升能力的通用框架，帮助读者从AI使用者转变为能有效引导和驾驭AI的“协作 …
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求索录：深度思考与探索笔记
技术浪潮奔涌，作为一名媒体从业者，总有些观察与想法不吐不快。本版块汇集了我对AI赋能媒体的探索足迹，有付梓成文的阶段性成果，亦有散落在实践路上的思考火花。期待与您在此相遇。
- 已发表的期刊文章
- 未发表的独立思考
实践坊：我的媒体AI创新实验室
从一个想法到具体落地，这里汇集了我运用AI技术解决媒体实际问题、进行内容创新的项目案例与原型。
- AI视频内容生产
- 人机协同深度报道
- 对话式信息服务
项目案例
探索我们在AI与媒体交叉领域的创新项目与实践应用
专栏
AI赋能数据叙事：记者如何在数据洪流中找到“宝藏”？
本文探讨了记者在数据分析中遇到的挑战，分析了通用AI和专业工具的局限性，并介绍了一种新的AI工具如何帮助记者从数据中挖掘新闻价值。
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AI数据分析
2025年05月
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