flowith 指南｜画布是 AI 的旷野啊

flowith 指南｜画布是 AI 的旷野啊 flowith 指南｜画布是 AI 的旷野啊 Modified March 25, 2025 由于我之前已经做过两期内容，它们都被用作 AI 学习语气语调的参考文稿，接下来就是在每条任务线下针对生成的内容进行微调。过程中，我用了一个叫 「引用节点」 的技巧，也就是让 AI 根据特定的参照（比如之前的产出或是新增的参考文案）输出具备更高关联度的内容。 比如在生成「延伸思考」的问题时，需要严格参照未来世界观和各个驱动力的解析，所以我在提示词中引用了这两块内容，另外我还新增了一个自由节点复制了一篇不错的影评，将其纳入引用以拓展 AI 的思考维度。 这里再补充两个有趣的功能，第一个是你可以用同一段提示词对比不同模型的输出，择优深挖（像 DS 提出的中文问题就比 GPT 好很多）。这对文生图尤为友好，不同模型的画风各具特色，这次的底图就采用了 Ideogram 的生成结果。 第二个有趣的功能是，在满意的内容节点上添加 「文本编辑器显示」 ，该节点的文本就会被添加到项目首页的 编辑器（Composers） 中，在那里你可以对文本进行精加工，直到符合你的输出标准。由于我最后会用 Figma 排版，所以这里只是把要用的文本摘出来，没做过多处理。 如此一来，三个支线任务加上底图生成便顺利完成。对于剩下的未来思维导图，考虑到 AI 还不能很好地直接生成文字和图形结合的 diagram，我决定用它生成一些辅助大纲。类似的，我添加了两个自由节点上传前两期的思维导图作为参照，并引用了未来世界观和驱动力作为背景知识。 Code block Plain Text Copy 参考 “黑客帝国Diagram 和 ”疯狂的麦克斯Diagram，对少数派报告的 “世界观进行分析，生成类似的diagram，包括关键节点和箭头指向，注意需要囊括所选的 ”驱动力/颠覆因素。 这是 AI 生成的结果，超出预期，不无帮助。我也试过让 AI 根据大纲生成导图，但结果不太理想。 Code block Plain Text Copy [核心系统] 犯罪预测 ←（技术根基）│├──→【数据支撑】→ [天网监控]（政治驱动力）│ │ ▲│ ↓ ║│ [虹膜扫描]←技术协同→[全自动追踪]│ ││ ↓│ [隐私崩坏]→（自由意志争议）│├──→【分析中枢】→ [有灵AI特性]（文化驱动力）│ │ ▲│ ↓ ║│ [未来拼图]←生物算法→[先知崇拜]│ ││ ↓│ [程序正义]→（法律体系蜕变）│└──→【社会重构】 │ ├─→维稳机制：预防性司法 ├─→集体认知：接受"必要之恶" └─→逆向影响：反监控抵抗运动箭头说明：→ 代表直接因果关系└─→ 代表次级影响▲║ 代表双向反馈 最终我回到 Figma，花了半个小时整合内容，完成了这一期的全部制作。而此前搭建的工作流，只需替换部分节点的提示词，就能灵活应用于下一期的创作。 这里我把画布共享出来，感兴趣的朋友可以上去玩： https://flowith.io/conv/c697ca03 a905 4fbd 8fd2 8db639a55134?U2FsdGVkX1+wlvWJzB7AQGDw+fWUJHYLl5hF+UHrrRxjU/YKn4ahclcxz/freeq/QockvdSQHhX70P039hrJLA== 我的画布工作流全览 💬 后话 保持在场，加入调适 搭建整个工作流的过程中，我感觉最重要的是自己在和 AI 沟通时要 保持「在场」 ，享受 AI 的效率和创意的同时，保留自己做决策的能动性。这可能是人避免被 AI 异化的自觉，也是在异能时代中掌控生活的底线。 本文不是广告，每个人都可以找到适合自己的 AI 工具，并让它适配你的生活。如果你也想试试 flowith，欢迎体验👇 https://flowith.io/invitation?code=NZUXSN Flow with AI，but not go with the flow. 由于我之前已经做过两期内容，它们都被用作 AI 学习语气语调的参考文稿，接下来就是在每条任务线下针对生成的内容进行微调。过程中，我用了一个叫 「引用节点」 的技巧，也就是让 AI 根据特定的参照（比如之前的产出或是新增的参考文案）输出具备更高关联度的内容。 比如在生成「延伸思考」的问题时，需要严格参照未来世界观和各个驱动力的解析，所以我在提示词中引用了这两块内容，另外我还新增了一个自由节点复制了一篇不错的影评，将其纳入引用以拓展 AI 的思考维度。 这里再补充两个有趣的功能，第一个是你可以用同一段提示词对比不同模型的输出，择优深挖（像 DS 提出的中文问题就比 GPT 好很多）。这对文生图尤为友好，不同模型的画风各具特色，这次的底图就采用了 Ideogram 的生成结果。 第二个有趣的功能是，在满意的内容节点上添加 「文本编辑器显示」 ，该节点的文本就会被添加到项目首页的 编辑器（Composers） 中，在那里你可以对文本进行精加工，直到符合你的输出标准。由于我最后会用 Figma 排版，所以这里只是把要用的文本摘出来，没做过多处理。 如此一来，三个支线任务加上底图生成便顺利完成。对于剩下的未来思维导图，考虑到 AI 还不能很好地直接生成文字和图形结合的 diagram，我决定用它生成一些辅助大纲。类似的，我添加了两个自由节点上传前两期的思维导图作为参照，并引用了未来世界观和驱动力作为背景知识。 这是 AI 生成的结果，超出预期，不无帮助。我也试过让 AI 根据大纲生成导图，但结果不太理想。 最终我回到 Figma，花了半个小时整合内容，完成了这一期的全部制作。而此前搭建的工作流，只需替换部分节点的提示词，就能灵活应用于下一期的创作。 这里我把画布共享出来，感兴趣的朋友可以上去玩： https://flowith.io/conv/c697ca03 a905 4fbd 8fd2 8db639a55134?U2FsdGVkX1+wlvWJzB7AQGDw+fWUJHYLl5hF+UHrrRxjU/YKn4ahclcxz/freeq/QockvdSQHhX70P039hrJLA== 我的画布工作流全览 💬 后话 保持在场，加入调适 搭建整个工作流的过程中，我感觉最重要的是自己在和 AI 沟通时要 保持「在场」 ，享受 AI 的效率和创意的同时，保留自己做决策的能动性。这可能是人避免被 AI 异化的自觉，也是在异能时代中掌控生活的底线。 本文不是广告，每个人都可以找到适合自己的 AI 工具，并让它适配你的生活。如果你也想试试 flowith，欢迎体验👇 https://flowith.io/invitation?code=NZUXSN Flow with AI，but not go with the flow. 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/EgVj5pwO... https://mp.weixin.qq.com/s/EgVj5pwO... 原创 小林锅贴 找零工坊 2025年02月17日 09:00 荷兰 要跟上 AI 时代，我想最好的策略不是逼迫自己成为 AI Native（原住民）而是成为 AI Adpative（调适者）。 💬 前言 成为 AI 调适者 春节期间我回了趟国，正好赶上披荆斩棘的 DeepSeek。很难想象一个 AI 产品只用两周时间就能成为贯通上下的国民话题。饭桌上我爸娓娓道来 Open AI 为什么不如 DeepSeek，街上你可以听到人们笑着讨论 DS 给自己算的命，小红书里各种王炸组合和搞钱法子也让我犯了 FOMO。 尤瓦尔·赫拉利在 What Now? 上接受访谈 我有点焦虑自己会落后于时代，但也觉得不对劲。在回欧洲的飞机上，我看了《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利在崔娃的对话节目 What Now? 中的访谈。赫拉利提到新技术的出现需要 「过渡期」 ，但它往往被进步的浪潮吞没。而 AI 的摩尔速率极大压缩了我们适应 AI 化生活的时间窗口，以及各种从入门到精通的时间。 当新的强大技术和发明出现时，会有很多人遭罪。因为适应需要时间，同时人们又不知道如何更好地使用新技术。我们不知道如何建立一个基于 AI 的社会，如果我们必须通过帝国轮回、极权复辟甚至世界大战来获取认知，这将会是地狱。 面对 AI，你站在哪一边呢？ 如果你不是 AI 的从业者或是自驱力极强的爱好者，我想最好的策略不是逼迫自己成为 AI Native（原住民）而是成为 AI Adpative（调适者）。也就是从自己的生活和工作场景出发，选择适合自己的工具（ChatGPT 用于英文写作、DeepSeek 处理中文内容、Claude 进行长文本分析、Perplexity 辅助专题研究等等），然后逐步迭代自己的工作流程。 摘自 Jeff Su 的视频《Become AI Native in 2025》 比如用 GPT 来替代翻译软件，并设置相关的提示词来适应自己的内容需求，调整语气语调或是按照一个标准格式进行输出。如果你在做一个专题的研究，可以把收集的资料做成知识库，上传到 NotebookLM 中，这样就能和资料进行互动了。 这样的好处是在自己熟悉的框架中代入新的工具，产出自己需要的内容，形成一定的正反馈，让新习惯得以成型。 我也是按照这样的方式试用 AI 工具，最近几个月我定期都会做用未来卡牌解读科幻电影的系列内容 「科幻预见未来」 。这是找零工坊和未来学家俱乐部的合作，每期我们会选定一部科幻电影，使用 《梦想与颠覆》 卡牌所含的驱动力和颠覆因素对电影中的未来世界进行解析，挖掘科幻设定之下的背景、逻辑和结构，锻炼想象力的肌肉。 「科幻预见未来」 《梦想与颠覆》 最近的一期内容是关于 《少数派报告》 的， 其中 80% 的内容是由一个名叫 flowith 的 AI 工具生成的 ，同时我也搭建了一套可复用的工作流，所以就想着来简单分享一下。或许会给你一些如何调适 AI 的启发。 《少数派报告》 🌊 关于 flowith 跳出 AI 对话框 ChatGPT 和 DeepSeek 的风靡是因为它们采用了人们非常熟悉的聊天框（ChatBot），用户可以像和人聊天一样向 AI 发出指令。这样的好处不必多说，但劣势在于它形成了一条冗长的单线程任务，不适用于多线程或非线性的工作任务，比如创作。 图片来自网络 flowith 则跳出了单一的聊天框，用画布和节点构建起多线程的思维流，更适用于深度内容的生成。作为一款画布式的 AI 创作工具，它主要有三个组成部分： • 资料库： 知识花园（Knowledge Garden） • 创作画布： 多线程画布（Flows） • 内容编辑： 编辑器（Composers） flowith 知识花园功能演示，图片来自网络 在一次采访中，flowith 的创始人 Derek Nee 将这三个功能比喻为 「厨房的冰箱（知识存储）→ 案板（思维加工）→ 炉灶（内容输出）」 的创作生态链。在我看来，flowith 的优势在于可以自由调用不同的 AI 模型处理不同的任务，涵盖文字和图片的生成，同时这些任务可以有机地组合在一起， 形成和思维同频的任务流 。基于这样的判断，我订阅了 flowith 的服务，并将它作为我创作「科幻预见未来」的主力工具。 🔮 使用指南 从入门到懂一点 ☝️ 拆解创作任务 AI 创作的一个痛点在于生成的内容太过笼统模糊，也就是 AI 味儿很重。回想你在工作中是不是也遇到过派活后当甩手掌柜的领导，他不会告诉你步骤、方法或者技巧，只会「很急，今天就要」。如果把 AI 看作是一名实习生，它可能也遇到了类似的情况。 所以如果想让 AI 成为你的得力助手，你需要提供一定的指导，比如拆解复杂的任务到合适的颗粒度，提供一些方法论让它效仿，定义好输出的格式它好按部就班地执行。 我做的第一件事是拆解自己创作一期「科幻预见未来」的步骤，如下图所示： 其中需要 AI 生成的核心内容有电影中未来世界观的描述，构成世界观的驱动力/颠覆因素的分析，和延伸思考的问题。而生成这些内容的前提是准确选出匹配电影设定的驱动力/颠覆因素，也就是流程中的第 3 步。因此，我们可以视其为一个关键的任务节点，而第 4 到第 7 步是围绕第 3 步展开的主线任务。 ✌️ 建立定向知识库 由于《梦想与颠覆》卡牌是本次创作的元知识，我们可以将它导入到 flowith 的知识花园中作为 AI 可以调用的知识库。将所有的驱动力和颠覆因素转化为文字上传后，打开 智能拆分模式 ，AI 就会自动分析内容并优化拆分的逻辑，最后形成一颗颗知识「种子」。 后续在画布的侧边栏激活知识库后，AI 将启用 知识关联功能 ，根据创作场景自动匹配库内素材，让输出的内容更具针对性。另外你可以选择发布或分享你的知识库，让它成为别人的知识外挂，而在 flowith 的知识市场中你也可以「挪用」别人的秘籍，只不过受益者是你的 AI Agent。 👌 创建多线程任务流 有了专门的知识库，我们就可以直接上手画布了。首先你需要选择合适的 AI 模式，一般任务常规模式即可，而针对复杂任务 flowith 提供了 Oracle（先知）模式。 简而言之，Oracle 模式会根据你的提示词理解你的目的，自动拆分子任务，并会主动让你介入到每个任务之中，提供引导或是确认产出，有点类似 AI 驱动的人机共创模式。因为我本身就知道清晰的流程和步骤，所以我选择了常规模式。 开宗明义，我在起始的提示词中讲明了 创作的目的、角色、语言风格、读者画像、内容和执行方式 。我没有用 Oracle 模式，所以特地给 AI 补充了它需要遵循的工作方式，整体提示词用的是 Markdown 格式： AI 让我提供这次要分析的科幻电影，我选择了《少数派报告》。接着它自动联网搜索了电影并调用了我之前搭建的「未来卡牌」知识库，选出了三个驱动力：有灵AI、天网监控、科技断舍离。这是后续创作世界观和驱动力解析的重要前提，所以我选择提供一些引导（比如建议知识库之外的新驱动力），也让 AI 再思考一次： 这一次 AI 给出的选择还是有一点差强人意，没有提及《少数派报告》中最核心的 犯罪预测 ，我就直接干预给了明示： 到这一步为止，我们确定了符合电影背景设定的三个驱动力，完成了任务节点。后面我们就可以展开主线任务，分别撰写「未来世界观」、「驱动力分析」和「延伸思考」的内容了。 于是我新建了三个节点对应三条任务线，并给出了明确的提示词，用的依旧是 Markdown 格式，这里以未来世界观为例：