## 从怀疑到稳定工作流:个人AI采用之旅 作者详细描述了发现AI工具真正价值的阶段性过程,超越了最初的炒作和低效。认识到采用任何新工具都需要克服学习曲线,他们概述了成功集成的五个关键步骤。 最初,直接与聊天机器人进行编码交互令人沮丧且效率低下。转折点是“代理”——能够执行诸如读取文件和发出请求等任务的LLM。然而,仅仅使用代理是不够的。真正的进步需要*重现*现有工作,即使最初速度较慢,也要了解其能力和局限性。 通过在非工作时间(“日终代理”)安排代理执行任务,例如研究和问题分类,效率得到了提高。最终,作者开始“外包”可靠可解的任务,从而腾出时间处理更复杂的工作。 目前,重点是“代理工程”——通过改进提示和自定义工具主动防止代理错误——以及维护一个持续运行的代理来执行后台任务。这种方法显著提高了生产力,并将重心转移到享受软件开发的更具挑战性的方面。 作者强调务实、谨慎的方法,承认AI的快速发展,并尊重个人对其使用的选择。
## Ardour 更新总结
Ardour 获得了一些关键更新,增强了其 MIDI 和工作流程功能。**钢琴卷帘编辑**现在可以在专用窗口中进行专注工作,也可以直接在 Cue 页面中编辑 MIDI cue。**Cue 录音**将 Ardour 变成一个循环器,允许直接录制到指定持续时间的 cue 插槽中。
一个重要的补充是 **Region FX**,可以实现每个区域的插件应用——非常适合对人声等进行局部效果处理,例如延迟,而不会增加 DSP 负载。**实时感知分析器**提供视觉频谱分析,叠加到音轨上以识别频率冲突和空隙。
工作流程改进包括 **音符涂抹**,用于快速创建节奏模式,**键盘驱动的自动化编辑**,用于精确控制,以及 **导入/导出调音台通道** 的能力,用于在会话之间进行操作。最后,**多点触控 GUI** 支持已添加到 Linux 和 Windows 中,以改善交互体验。 这些更新共同简化了 Ardour 中的音乐创作和混音。