AI增强方案

AI在自动化系统中的角色

1. 意图理解层

将自然语言转化为可执行指令

2. 决策辅助层

在多个选项中做出最优选择

3. 内容生成层

自动生成文档、代码、回复等内容

4. 智能优化层

学习用户习惯，持续优化系统

Claude Code 深度应用

1. 开发助手

1.1 智能代码生成

# 使用场景: 快速实现功能
claude-code generate \
  --type="function" \
  --spec="实现一个带缓存的异步HTTP客户端" \
  --language="typescript" \
  --tests=true

工作流集成:

workflow: "AI辅助开发"
steps:
  - name: "需求分析"
    interactive: true
    prompt: "描述你要实现的功能"
    output: requirement

  - name: "生成实现方案"
    action: |
      claude "
        需求: $requirement

        请提供:
        1. 技术方案(考虑项目现有技术栈)
        2. 文件结构
        3. 关键代码实现
        4. 测试策略
      "

  - name: "生成代码"
    action: |
      # AI生成代码文件
      generate-code "$requirement"

  - name: "代码审查"
    action: |
      # AI自我审查
      claude-review generated-files

  - name: "运行测试"
    action: |
      npm test

1.2 智能代码重构

workflow: "AI重构代码"
trigger: "refactor [file]"

steps:
  - name: "分析代码质量"
    action: |
      analysis=$(cat $file | claude "
        分析这段代码的问题:
        1. 代码复杂度
        2. 重复代码
        3. 性能瓶颈
        4. 可维护性
        5. 安全风险
      ")

  - name: "生成重构方案"
    action: |
      plan=$(echo "$analysis" | claude "
        基于分析，提供重构方案:
        1. 优先级排序
        2. 具体改进步骤
        3. 风险评估
        4. 预期收益
      ")

  - name: "执行重构"
    interactive: true
    action: |
      echo "$plan"
      read -p "选择要执行的重构 (1-N): " choice

      # AI执行具体重构
      refactored=$(cat $file | claude "
        执行重构 #$choice:
        $plan
        输出重构后的完整代码
      ")

      # 保存重构版本
      echo "$refactored" > "${file}.refactored"

  - name: "对比和验证"
    action: |
      # 显示diff
      git diff --no-index $file "${file}.refactored"

      # 运行测试
      if npm test; then
        read -p "测试通过，应用重构? (Y/n): " -n 1 -r
        if [[ $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
          mv "${file}.refactored" $file
        fi
      fi

1.3 智能Debug助手

workflow: "AI Debug"
trigger: 测试失败或手动触发

steps:
  - name: "收集错误信息"
    action: |
      error_log=$(get-test-errors)
      stack_trace=$(get-stack-trace)
      related_code=$(get-related-code "$stack_trace")

  - name: "AI诊断"
    action: |
      diagnosis=$(claude "
        错误信息: $error_log
        堆栈: $stack_trace
        相关代码: $related_code

        诊断问题:
        1. 根本原因
        2. 为什么会发生
        3. 修复方案
        4. 如何预防
      ")

  - name: "生成修复"
    action: |
      fix=$(claude "
        基于诊断: $diagnosis
        生成修复代码
      ")

  - name: "应用修复"
    interactive: true
    action: |
      echo "$fix"
      read -p "应用此修复? (Y/n): " -n 1 -r
      if [[ $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
        apply-fix "$fix"
        npm test
      fi

2. 智能知识管理

2.1 自动摘要和标签

// 笔记保存时触发
async function enhanceNote(note) {
  const enhanced = await claude.ask(`
    笔记内容:
    ${note.content}

    请提供:
    1. 一句话摘要
    2. 3-5个关键标签
    3. 相关主题
    4. 建议的双向链接
    5. 知识图谱位置

    JSON格式输出
  `)

  return {
    ...note,
    summary: enhanced.summary,
    tags: enhanced.tags,
    relatedTopics: enhanced.relatedTopics,
    suggestedLinks: enhanced.suggestedLinks
  }
}

2.2 智能搜索和问答

workflow: "知识库问答"
trigger: "ask [问题]"

steps:
  - name: "理解问题"
    action: |
      # AI分解问题
      breakdown=$(echo "$question" | claude "
        分解这个问题:
        1. 核心概念
        2. 需要的信息类型
        3. 搜索关键词
      ")

  - name: "搜索相关内容"
    action: |
      # 在笔记中搜索
      keywords=$(echo "$breakdown" | jq -r '.keywords[]')
      results=$(search-notes "$keywords")

      # 搜索代码
      code_results=$(search-code "$keywords")

      # 搜索网络
      web_results=$(web-search "$keywords")

  - name: "生成答案"
    action: |
      answer=$(claude "
        问题: $question

        笔记中的信息:
        $results

        代码中的信息:
        $code_results

        网络信息:
        $web_results

        基于以上信息回答问题，并注明信息来源
      ")

  - name: "保存问答"
    action: |
      # 将问答保存为笔记
      save-note "Q&A/$(date +%Y-%m-%d)-$question.md" "
      # Q: $question

      ## A:
      $answer

      ## Sources:
      - 笔记: $results
      - 代码: $code_results
      - 网络: $web_results
      "

notification:
  success: "$answer"

2.3 知识图谱构建

workflow: "构建知识图谱"
schedule: "每周日 20:00"

steps:
  - name: "分析所有笔记"
    action: |
      notes=$(find ~/Notes -name "*.md")

      for note in $notes; do
        # AI提取概念和关系
        concepts=$(cat "$note" | claude "
          提取这篇笔记中的:
          1. 核心概念
          2. 与其他概念的关系
          3. 层级结构
          JSON格式
        ")

        # 存储到图数据库
        save-to-graph "$note" "$concepts"
      done

  - name: "识别知识簇"
    action: |
      # AI识别知识聚类
      clusters=$(analyze-graph | claude "
        分析这个知识图谱，识别:
        1. 主要知识领域
        2. 领域间的连接
        3. 薄弱环节(需要补充的知识)
        4. 学习路径建议
      ")

  - name: "生成可视化"
    action: |
      # 生成知识图谱可视化
      generate-graph-visualization

      # 生成报告
      save-note "Knowledge-Graph/$(date +%Y-%m).md" "$clusters"

notification:
  success: "📊 知识图谱已更新"

3. 智能通信助手

3.1 邮件智能回复

workflow: "AI邮件助手"
trigger: 收到新邮件

steps:
  - name: "分析邮件"
    action: |
      analysis=$(echo "$email" | claude "
        分析邮件:
        1. 发件人关系: [重要客户/同事/陌生人]
        2. 紧急程度: [紧急/一般/不急]
        3. 需要回复: [是/否]
        4. 主要问题: 列出需要回答的问题
        5. 情感基调: [正式/友好/冷淡]
        JSON格式
      ")

  - name: "草拟回复"
    condition: 需要回复
    action: |
      # 搜索相关上下文
      context=$(search-email-history "$sender")
      related_docs=$(search-docs "$email_subject")

      # AI生成回复
      draft=$(claude "
        收到邮件: $email
        发件人历史: $context
        相关文档: $related_docs

        草拟回复:
        1. 匹配发件人的语气
        2. 回答所有问题
        3. 保持${tone}基调
        4. 包含必要的call-to-action
      ")

  - name: "提供选项"
    interactive: true
    action: |
      echo "建议回复:"
      echo "$draft"
      echo ""
      echo "选项:"
      echo "1. 发送"
      echo "2. 编辑后发送"
      echo "3. 稍后处理"
      echo "4. 忽略"

      read -p "选择 (1-4): " choice

      case $choice in
        1) send-email "$draft" ;;
        2) edit-and-send "$draft" ;;
        3) add-to-todo "回复: $email_subject" ;;
        4) archive-email ;;
      esac

3.2 会议摘要生成

workflow: "会议记录助手"
trigger: 会议结束后

steps:
  - name: "获取会议内容"
    action: |
      # 从录音转文字
      transcript=$(get-meeting-transcript)

      # 或从手写笔记
      notes=$(get-meeting-notes)

  - name: "AI生成摘要"
    action: |
      summary=$(echo "$transcript" | claude "
        基于会议记录生成摘要:

        ## 会议摘要
        - 主题:
        - 参与者:
        - 日期:

        ## 关键讨论点
        (3-5个要点)

        ## 决策事项
        (列出所有决策)

        ## 行动项
        - [ ] 任务1 @负责人 [期限]
        - [ ] 任务2 @负责人 [期限]

        ## 下一步
        (下次会议安排、需要准备的材料等)

        ## 风险和阻塞
        (如果有)
      ")

  - name: "分发和执行"
    action: |
      # 保存会议记录
      save-meeting-note "$summary"

      # 提取行动项
      action_items=$(extract-action-items "$summary")

      # 创建任务
      for item in $action_items; do
        create-task "$item"
        notify-assignee "$item"
      done

      # 发送摘要给参与者
      send-summary-to-attendees "$summary"

notification:
  success: "✅ 会议记录已生成并分发"

4. 个性化AI助手

4.1 上下文记忆系统

// AI助手记住你的偏好和历史
class ContextualAI {
  constructor() {
    this.shortTermMemory = [] // 当前会话
    this.longTermMemory = {}  // 持久化偏好
    this.workingContext = {}  // 当前工作上下文
  }

  async query(userInput) {
    // 加载相关上下文
    const context = await this.loadRelevantContext(userInput)

    // 构建提示词
    const prompt = `
      用户偏好: ${JSON.stringify(this.longTermMemory)}
      当前上下文: ${JSON.stringify(this.workingContext)}
      历史对话: ${this.shortTermMemory.slice(-5)}
      相关信息: ${context}

      用户输入: ${userInput}

      基于用户历史和偏好回答:
    `

    const response = await claude.ask(prompt)

    // 更新记忆
    this.updateMemory(userInput, response)

    return response
  }

  async loadRelevantContext(input) {
    // 从向量数据库检索相关信息
    const embeddings = await this.generateEmbeddings(input)
    const similar = await this.vectorDB.search(embeddings, k=5)

    return similar
  }

  updateMemory(input, response) {
    // 短期记忆
    this.shortTermMemory.push({ input, response, time: Date.now() })

    // 提取长期偏好
    const preferences = this.extractPreferences(input, response)
    this.longTermMemory = { ...this.longTermMemory, ...preferences }

    // 持久化
    this.save()
  }
}

4.2 主动建议系统

workflow: "AI主动助手"
schedule: "每小时检查一次"

steps:
  - name: "分析当前状态"
    action: |
      current_activity=$(get-current-activity)
      recent_tasks=$(get-recent-tasks)
      calendar=$(get-today-calendar)
      focus_time=$(get-focus-time-today)

  - name: "生成建议"
    action: |
      suggestions=$(claude "
        当前状态:
        - 正在做: $current_activity
        - 最近任务: $recent_tasks
        - 日程安排: $calendar
        - 今日专注: $focus_time

        分析并建议:
        1. 任务优先级是否合理
        2. 是否需要休息
        3. 有无遗漏的重要事项
        4. 时间分配是否优化
        5. 一条具体可行的建议

        只在有重要建议时输出，否则返回空
      ")

  - name: "推送建议"
    condition: suggestions 不为空
    action: |
      show-notification "💡 AI建议" "$suggestions"

      # 记录建议
      log-suggestion "$suggestions"

4.3 习惯学习和优化

workflow: "习惯分析和优化"
schedule: "每周日 21:00"

steps:
  - name: "收集行为数据"
    action: |
      # 过去一周的数据
      activity_log=$(get-activity-log 7days)
      app_usage=$(get-app-usage 7days)
      task_completion=$(get-task-completion 7days)
      focus_patterns=$(get-focus-patterns 7days)

  - name: "AI分析习惯"
    action: |
      analysis=$(claude "
        一周行为数据:
        - 活动记录: $activity_log
        - 应用使用: $app_usage
        - 任务完成: $task_completion
        - 专注模式: $focus_patterns

        分析:
        1. 识别有益习惯
        2. 发现低效模式
        3. 时间浪费点
        4. 能量曲线
        5. 优化建议
      ")

  - name: "生成行动计划"
    action: |
      plan=$(echo "$analysis" | claude "
        基于分析，制定下周改进计划:
        1. 3个要保持的习惯
        2. 2个要改变的习惯
        3. 具体执行方法
        4. 如何跟踪进展
      ")

  - name: "配置自动化调整"
    action: |
      # 根据分析调整自动化系统
      # 例如: 调整提醒时间、工作流参数等

      # 保存报告
      save-note "Habits/$(date +%Y-W%V).md" "
      # 习惯分析

      ## 本周数据
      $analysis

      ## 改进计划
      $plan
      "

notification:
  success: "📊 习惯分析完成，查看改进计划"

AI Prompt 最佳实践

1. 结构化Prompt模板

通用模板

## 角色
你是一个[具体角色]，专长于[专长领域]

## 任务
[清晰的任务描述]

## 输入
[结构化的输入数据]

## 要求
1. [具体要求1]
2. [具体要求2]
3. [具体要求3]

## 输出格式
[期望的输出格式，如JSON、Markdown等]

## 示例
输入: [示例输入]
输出: [示例输出]

代码审查模板

## 角色
你是一个资深代码审查专家

## 任务
审查以下代码变更

## 代码
```[language]
[代码内容]

审查维度

正确性: 逻辑是否正确
性能: 是否有性能问题
安全: 是否有安全隐患
可维护性: 代码是否清晰
最佳实践: 是否符合规范

输出格式

如无问题: 输出 "LGTM"
如有问题: 按严重程度列出

示例

🔴 严重: [问题描述] 🟡 建议: [改进建议]

### 2. Few-Shot Learning

```javascript
// 使用示例来引导AI输出
const prompt = `
将commit message转换为中文:

示例:
Input: "feat: add user authentication"
Output: "功能: 添加用户认证"

Input: "fix: resolve memory leak in cache"
Output: "修复: 解决缓存内存泄漏"

Input: "docs: update API documentation"
Output: "文档: 更新API文档"

现在请转换:
Input: "${commitMessage}"
Output:
`

3. Chain of Thought (思维链)

请帮我设计一个缓存系统。

请按以下步骤思考:
1. 首先，列出缓存系统的核心需求
2. 然后，对比几种常见的缓存策略
3. 接下来，选择最适合的策略并解释原因
4. 最后，给出具体的实现方案

逐步展示你的思考过程。

4. 自我反思

生成代码，然后自我审查:

1. 先生成初始实现
2. 审查自己的代码，找出潜在问题
3. 改进代码
4. 输出最终版本

格式:
## 初始实现
[code]

## 自我审查
[发现的问题]

## 最终版本
[改进后的code]

AI工具集成清单

开发类

Claude Code: 代码生成、审查、重构
GitHub Copilot: 实时代码补全
Cursor: AI驱动的编辑器

写作类

Claude: 长文写作、分析
Notion AI: 笔记增强
Grammarly: 语法检查

研究类

Perplexity: 信息搜索
NotebookLM: 文档问答
Elicit: 文献研究

专业类

Midjourney: 图像生成
ElevenLabs: 语音合成
Runway: 视频编辑

本地AI部署方案

使用Ollama运行本地模型

# 安装Ollama
brew install ollama

# 下载模型
ollama pull llama2
ollama pull codellama
ollama pull mistral

# 启动服务
ollama serve

# 在脚本中使用
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "Why is the sky blue?"
}'

本地vs云端的权衡

本地AI:
  优势:
    - 隐私和安全
    - 无网络依赖
    - 无使用成本
  劣势:
    - 性能较弱
    - 需要GPU
    - 模型更新慢

云端AI:
  优势:
    - 性能强大
    - 模型最新
    - 无硬件要求
  劣势:
    - 需要付费
    - 依赖网络
    - 隐私考虑

混合方案

// 智能路由：根据任务选择AI
async function routeToAI(task) {
  if (task.sensitive || !navigator.onLine) {
    // 本地AI处理敏感任务
    return await localAI.process(task)
  } else if (task.complex) {
    // 云端AI处理复杂任务
    return await cloudAI.process(task)
  } else {
    // 本地AI处理简单任务（更快更便宜）
    return await localAI.process(task)
  }
}

下一步: 查看实施路线了解如何逐步部署这套系统。

AI在自动化系统中的角色​

1. 意图理解层​

2. 决策辅助层​

3. 内容生成层​

4. 智能优化层​

Claude Code 深度应用​

1. 开发助手​

1.1 智能代码生成​

1.2 智能代码重构​

1.3 智能Debug助手​

2. 智能知识管理​

2.1 自动摘要和标签​

2.2 智能搜索和问答​

2.3 知识图谱构建​

3. 智能通信助手​

3.1 邮件智能回复​

3.2 会议摘要生成​

4. 个性化AI助手​

4.1 上下文记忆系统​

4.2 主动建议系统​

4.3 习惯学习和优化​

AI Prompt 最佳实践​

1. 结构化Prompt模板​

通用模板​

代码审查模板​

审查维度​

输出格式​

示例​

3. Chain of Thought (思维链)​

4. 自我反思​

AI工具集成清单​

开发类​

写作类​

研究类​

专业类​

本地AI部署方案​

使用Ollama运行本地模型​

本地vs云端的权衡​

混合方案​

AI在自动化系统中的角色

1. 意图理解层

2. 决策辅助层

3. 内容生成层

4. 智能优化层

Claude Code 深度应用

1. 开发助手

1.1 智能代码生成

1.2 智能代码重构

1.3 智能Debug助手

2. 智能知识管理

2.1 自动摘要和标签

2.2 智能搜索和问答

2.3 知识图谱构建

3. 智能通信助手

3.1 邮件智能回复

3.2 会议摘要生成

4. 个性化AI助手

4.1 上下文记忆系统

4.2 主动建议系统

4.3 习惯学习和优化

AI Prompt 最佳实践

1. 结构化Prompt模板

通用模板

代码审查模板

审查维度

输出格式

示例

3. Chain of Thought (思维链)

4. 自我反思

AI工具集成清单

开发类

写作类

研究类

专业类

本地AI部署方案

使用Ollama运行本地模型

本地vs云端的权衡

混合方案