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LifeOS Fabric create_keynote 模式实战用 LLM 一键生成 TED 级演讲幻灯片【免费下载链接】LifeOS⛰️ The Life Operating System — an intent engineering platform that moves you from your current state to your ideal state, in life and work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/LifeOS导读create_keynote是 LifeOS 内置 Fabric 技能体系中用于「创建型」任务的高质量提示词模式Pattern它把 TED 演讲的叙事结构、幻灯片信息密度与演讲者讲稿完整地编码进一份系统提示词中。本文以 create_keynote/system.md 为骨架结合 Fabric 技能定义 与 ExecutePattern 工作流 的源码级实现讲清该模式的角色设定、执行步骤、四要素幻灯片结构、三段式输出规范以及如何在 LifeOS 中不依赖外部 CLI、原生驱动该模式完成从原始素材到可演讲幻灯片集的完整转换。读完本文你将能直接调用该模式把任意输入转化为带叙事主线、演讲者讲稿与 AI 配图描述的 1025 页演讲幻灯片。模式定位create_keynote 在 Fabric 模式体系中的位置LifeOS 的 Fabric 技能内置了 240 个经过验证的提示词模式按能力划分为提取Extraction、摘要Summarization、分析Analysis、创建Creation、改进Improvement、安全Security、评分Rating等类别见 Fabric/SKILL.md。create_keynote属于Creation创建类别与create_threat_model、create_prd、create_mermaid_visualization、create_academic_paper等并列见 ExecutePattern.md 的模式分类清单。pattern_explanations.md 对该模式的官方一句话定位是create_keynote: Creates TED-style keynote presentations with a clear narrative, structured slides, and speaker notes, emphasizing impactful takeaways and cohesive flow.即生成具备清晰叙事、结构化幻灯片与演讲者讲稿的 TED 风格主题演讲强调「有冲击力的核心收获」与「连贯的叙事流」。这三个关键词——叙事narrative、讲稿speaker notes、核心收获takeaway——正是整个system.md反复强调的设计主轴。与它形成互补的是同仓库中的 analyze_presentation/system.md后者负责从「创意密度IDEAS、无私性SELFLESSNESS、娱乐性ENTERTAINMENT」三个维度给一场现有演讲打分复盘而create_keynote负责从零创建一场演讲。二者一「建」一「评」可组成内容生产闭环。IDENTITY 与 PURPOSE模式如何定义自己的角色create_keynote/system.md的开头直接声明了模式的身份与使命# IDENTITY and PURPOSE You are an expert at creating TED-quality keynote presentations from the input provided. Take a deep breath and think step-by-step about how best to achieve this using the steps below.要点有三专家身份锚定模型被要求扮演「能从给定输入制作 TED 级别主题演讲的专家」这一设定在 Fabric/SKILL.md 中被称为模式的标准结构之一——每个模式的system.md都通过IDENTITY模型是谁、PURPOSE要达成什么、STEPS如何处理输入、OUTPUT结构化输出格式四个部分来约束模型行为。分步思考的显式指令Take a deep breath and think step-by-step 是一条典型的链式思考chain-of-thought触发指令要求模型在动笔前先完成全篇规划而不是拿到输入直接输出幻灯片。PURPOSE 的克制模式的目标被严格限定为「TED-quality keynote」这意味着它追求的是可公开演讲、有舞台感染力的演示文稿而非普通文档转 PPT。STEPS 详解从原始素材到完整叙事的四步流水线system.md的 STEPS 部分定义了处理输入的完整流程共五条构成一条「先立意、再定结局、后铺陈、再量化、终成稿」的流水线第一步先在脑中完成整体叙事流Think about the entire narrative flow of the presentation first. Have that firmly in your mind. Then begin.这是整个模式的第一性原则先想清楚整场演讲的叙事弧线再开始写任何一页幻灯片。模型被要求把完整的故事走向牢牢固定在脑中避免边写边改导致结构漂移。第二步从实用角度确定真正的核心收获takeawayGiven the input, determine what the real takeaway should be, from a practical standpoint, and ensure that the narrative structure were building towards ends with that final note.模式强调 takeaway 必须来自实用角度practical standpoint——即听众听完后真正能带走、能行动的结论而非输入文本的字面复述。并且整个叙事结构必须「向着这个最终音符收束」ends with that final note也就是说 takeaway 不是随便放在结尾而是叙事的终点站前面的每一页都在为它蓄力。第三步为每一页幻灯片建立hr分隔块Take the concepts from the input and createdelimited sections for each slide.模式的输出是 Markdown 文本因此用hr即 Markdown 水平分隔线作为每页幻灯片的物理边界使输出可以直接被解析为逐页结构。这也与 ExecutePattern.md 的说明一致——「返回模式 OUTPUT INSTRUCTIONS 定义的结构化输出始终保留模式指定的格式以保证一致性」。第四步控制每页的信息密度The slides content will be 3-5 bullets of no more than 5-10 words each.这是模式最硬性的量化约束之一约束维度数值每页要点数35 条 bullet每条 bullet 字数不超过 510 个词整场幻灯片总数1025 页视输入而定510 词的信息密度对应 TED 舞台上「一页只说一件事」的经典原则——观众在 30 秒内能消化多少信息讲稿才是细节的承载体。第五步以「讲故事」的方式组织幻灯片序列Create the slide deck as a slide-based way to tell the story of the content. Be aware of the narrative flow of the slides, and be sure youre building the story like you would for a TED talk.模式反复强调两层幻灯片是「以幻灯片为载体的讲故事方式」且要像编排 TED 演讲一样有意识地设计页面之间的叙事流——起承转合、情绪曲线、悬念与回响都在规划范围内而不是把输入按段落机械切分。每页幻灯片的四要素结构system.md规定每一页幻灯片必须包含四个组成部分Each slides content:1. Title标题每页需要一个明确的标题承担「这一页在讲什么」的定位功能。2. Main content主体内容35 条 bullet每条不超过 510 个词。这是页面唯一的信息实体必须精炼到可以直接投上大屏的程度。3. Image description配图描述为AI 图像生成器准备的画面描述。这是该模式的一个特色设计模式输出的不是最终图片而是交给图像生成模型如 Midjourney、DALL·E 类工具的提示词素材从而把「写幻灯片」和「配图」两个环节解耦。描述应足够具体让生成器能还原出与当前页面情绪、信息一致的画面。4. Speaker notes演讲者讲稿These should be the exact words the speaker says for that slide. Give them as a set of bullets of no more than 16 words each.讲稿是演讲者逐字要说的原话the exact words而非要点提示同样以 bullet 形式给出每条不超过 16 个词。system.md在 OUTPUT INSTRUCTIONS 中进一步强调Ensure the speaker notes are in the voice of the speaker, i.e. theyre what theyre actually going to say.即讲稿必须符合演讲者本人的语气与表达习惯读出来就是一段自然的口语而不是书面化的「本页要点」。OUTPUT INSTRUCTIONS三段式输出规范模式的输出被严格规定为三个固定小节这种强结构输出正是 ExecutePattern.md 所述模式价值的体现——「模式指令以 IDENTITY AND PURPOSE / STEPS / OUTPUT INSTRUCTIONS 组织AI 阅读并遵循指令后返回模式规格规定的结构化输出」。FLOW 小节叙事流的 1020 条快照Output a section called FLOW that has the flow of the story were going to tell as a series of 10-20 bullets that are associated with one slide a piece. Each bullet should be 10-words max.FLOW 是整场演讲的叙事地图1020 条 bullet每条对应一页幻灯片每条不超过 10 个词。观众视角的「故事走向」在这一节被完整预览——它同时充当了给模型自己的创作蓝图和给使用者的事前审查清单。DESIRED TAKEAWAY 小节一句话的核心收获Output a section called DESIRED TAKEAWAY that has the final takeaway from the presentation. This should be a single sentence.一句话写出整场演讲最终要让听众带走什么。它与 STEPS 第二步呼应FLOW 展示「怎么讲到那儿」DESIRED TAKEAWAY 锚定「终点是哪」。PRESENTATION 小节Markdown 格式的完整幻灯片清单Output a section called PRESENTATION thats a Markdown formatted list of slides and the content on the slide, plus the image description.PRESENTATION 是最终交付物以 Markdown 列表形式逐页输出标题、要点、配图描述以及讲稿配合hr分隔符形成可直接使用的幻灯片脚本。OUTPUT GUIDANCE质量闸门These should be TED level presentations focused on narrative. Ensure the slides and overall presentation flows properly. If it doesnt produce a clean narrative, start over.模式明确设置了重做机制若成品没有形成干净的叙事流就推翻重来。这说明该模式对「叙事连贯性」的优先级高于信息罗列与 OUTPUT INSTRUCTIONS 的 FLOW 检查形成双重保险。在 LifeOS 中原生执行该模式完整调用链在 LifeOS 中执行create_keynote不需要安装或调用外部 fabric CLI而是走「原生模式执行」路径。Fabric/SKILL.md 明确描述了这一机制读取Patterns/{pattern_name}/system.md将模式指令直接作为提示词应用直接返回结果无需外部 CLI 往返no CLI round-trip。其执行链路由 ExecutePattern.md 定义共四步Step 1 — 根据意图选择模式用户请求命中「create」类关键词如create a keynote、make a presentation或显式指名create_keynote时工作流路由表将其映射到该模式。决策树中create分支的规则是「Match keyword → create_[keyword]」见 ExecutePattern.md 决策树显式指名则直接使用use create_keynote →create_keynote。Step 2 — 加载模式系统提示词工作流读取模式的system.md。仓库中该模式目录结构为LifeOS/install/skills/Fabric/Patterns/create_keynote/ └── system.md # 本模式的全部提示指令Step 3 — 将模式应用于输入内容这是原生执行的本质——AI 阅读并遵循system.md中的 STEPS 与 OUTPUT INSTRUCTIONS对用户提供的输入直接产出结构化结果而不是调用外部工具。Step 4 — 特殊场景才用 CLI仅当输入是 YouTube 链接用fabric -y URL提取字幕或 URL 抓取受阻用fabric -u URL兜底时才引入 CLI纯文本/文档输入全程走原生路径。此外Fabric 技能在执行工作流前后还有两项集成约定见 Fabric/SKILL.md执行前检查用户自定义覆盖目录执行时发送语音通知与文本通知。工作流结束后按 SKILL.md 的执行日志规范 追加一条 JSONL 记录到~/.claude/LIFEOS/MEMORY/SKILLS/execution.jsonl。实战演练把一段原始输入变成幻灯片脚本下面根据create_keynote/system.md的完整规范以「把一段关于时间管理的观点输入转化为主题演讲」为例演示模式预期的产出形态示例输出用于验证模式结构输入示例一段关于深度工作与注意力管理的观点笔记。模式产出结构示意## FLOW - 开场注意力危机无处不在 - 反直觉忙碌不等于产出 - 引子一次被切碎的工作日 - 问题根源任务切换的隐性成本 - 概念引入深度工作的定义 - 数据佐证专注时长与产出质量 - 方法一时间块规划 - 方法二数字斋戒 - 方法三精力峰值对齐 - 挑战如何对抗分心诱惑 - 案例一位工程师的转变 - 回归注意力是可训练的能力 - 号召从明天的一个小时开始 ## DESIRED TAKEAWAY 深度工作是可以被刻意训练的能力从明天起为自己保留一个不被切碎的时间块。 ## PRESENTATION --- # 注意力危机 - 平均每 11 分钟被打断一次 - 专注时长持续萎缩 - 深度思考正在稀缺化 **Image description**: 一位现代工作者在闪烁的多个屏幕前画面被切割成碎片冷色调都市夜景。 **Speaker notes**: - 我们都在假装忙碌却失去了专注的能力。 - 今天我想聊聊如何把注意力找回来。 --- # 忙碌不等于产出 - 邮件秒回 ≠ 创造价值 - 反应式工作吞噬深度时间 - 产出质量取决于连续专注 **Image description**: 跑步机上奔跑的仓鼠与安静工作的工匠并置对比。 **Speaker notes**: - 你有多久没有一口气完成一件重要的事了 - 反应式工作让我们忙却未必让我们有产出。 ---这个示例严格遵循了模式的全部约束每页 35 条 bullet 且每条 ≤10 词、讲稿每条 ≤16 词、hr分隔、FLOW 每条 ≤10 词且一页一条、DESIRED TAKEAWAY 为单句。实际使用时把任意文本、文档或网页内容作为INPUT:之后的输入喂给模式即可。使用注意与边界根据 Fabric/SKILL.md 的 Gotchas 一节与create_keynote模式自身设计使用时需注意模式名必须精确create_keynote不是create_keynote_presentation不确定时可先用suggest_pattern或浏览Patterns/目录确认名称。超长输入需先行分块若原始素材远超模式的上下文容量应先把素材切块或先用summarize类模式压缩再交给create_keynote——模式的 1025 页设计本身也暗示它更适合「中等密度」的输入。叙事的最终裁判是输出质量若 PRESENTATION 未能形成干净叙事流应重新执行而非手动修补——这是模式内建的质量闸门。配图是描述而非成品Image description面向 AI 图像生成器需自行将其交给图像生成工具完成最终视觉呈现。小结create_keynote用一份约 46 行的system.md把 TED 演讲工业化的关键方法论——先定 takeaway、再设计叙事流、严格限制每页信息量、逐字写讲稿、配图与内容解耦——完整固化成了可复用的提示词资产。在 LifeOS 中它通过 ExecutePattern 工作流 的原生执行机制以「读system.md→ 应用 → 返回结构化结果」的方式零依赖运行与 analyze_presentation 配合还能构成「生成 → 复盘 → 再生成」的演讲内容迭代闭环。对任何需要把原始素材快速变成可演讲、可配图、可排练的完整幻灯片的开发者与内容创作者而言这是一个开箱即用的高质量基线。【免费下载链接】LifeOS⛰️ The Life Operating System — an intent engineering platform that moves you from your current state to your ideal state, in life and work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/LifeOS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LifeOS Fabric create_keynote 模式实战：用 LLM 一键生成 TED 级演讲幻灯片
LifeOS Fabric create_keynote 模式实战用 LLM 一键生成 TED 级演讲幻灯片【免费下载链接】LifeOS⛰️ The Life Operating System — an intent engineering platform that moves you from your current state to your ideal state, in life and work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/LifeOS导读create_keynote是 LifeOS 内置 Fabric 技能体系中用于「创建型」任务的高质量提示词模式Pattern它把 TED 演讲的叙事结构、幻灯片信息密度与演讲者讲稿完整地编码进一份系统提示词中。本文以 create_keynote/system.md 为骨架结合 Fabric 技能定义 与 ExecutePattern 工作流 的源码级实现讲清该模式的角色设定、执行步骤、四要素幻灯片结构、三段式输出规范以及如何在 LifeOS 中不依赖外部 CLI、原生驱动该模式完成从原始素材到可演讲幻灯片集的完整转换。读完本文你将能直接调用该模式把任意输入转化为带叙事主线、演讲者讲稿与 AI 配图描述的 1025 页演讲幻灯片。模式定位create_keynote 在 Fabric 模式体系中的位置LifeOS 的 Fabric 技能内置了 240 个经过验证的提示词模式按能力划分为提取Extraction、摘要Summarization、分析Analysis、创建Creation、改进Improvement、安全Security、评分Rating等类别见 Fabric/SKILL.md。create_keynote属于Creation创建类别与create_threat_model、create_prd、create_mermaid_visualization、create_academic_paper等并列见 ExecutePattern.md 的模式分类清单。pattern_explanations.md 对该模式的官方一句话定位是create_keynote: Creates TED-style keynote presentations with a clear narrative, structured slides, and speaker notes, emphasizing impactful takeaways and cohesive flow.即生成具备清晰叙事、结构化幻灯片与演讲者讲稿的 TED 风格主题演讲强调「有冲击力的核心收获」与「连贯的叙事流」。这三个关键词——叙事narrative、讲稿speaker notes、核心收获takeaway——正是整个system.md反复强调的设计主轴。与它形成互补的是同仓库中的 analyze_presentation/system.md后者负责从「创意密度IDEAS、无私性SELFLESSNESS、娱乐性ENTERTAINMENT」三个维度给一场现有演讲打分复盘而create_keynote负责从零创建一场演讲。二者一「建」一「评」可组成内容生产闭环。IDENTITY 与 PURPOSE模式如何定义自己的角色create_keynote/system.md的开头直接声明了模式的身份与使命# IDENTITY and PURPOSE You are an expert at creating TED-quality keynote presentations from the input provided. Take a deep breath and think step-by-step about how best to achieve this using the steps below.要点有三专家身份锚定模型被要求扮演「能从给定输入制作 TED 级别主题演讲的专家」这一设定在 Fabric/SKILL.md 中被称为模式的标准结构之一——每个模式的system.md都通过IDENTITY模型是谁、PURPOSE要达成什么、STEPS如何处理输入、OUTPUT结构化输出格式四个部分来约束模型行为。分步思考的显式指令Take a deep breath and think step-by-step 是一条典型的链式思考chain-of-thought触发指令要求模型在动笔前先完成全篇规划而不是拿到输入直接输出幻灯片。PURPOSE 的克制模式的目标被严格限定为「TED-quality keynote」这意味着它追求的是可公开演讲、有舞台感染力的演示文稿而非普通文档转 PPT。STEPS 详解从原始素材到完整叙事的四步流水线system.md的 STEPS 部分定义了处理输入的完整流程共五条构成一条「先立意、再定结局、后铺陈、再量化、终成稿」的流水线第一步先在脑中完成整体叙事流Think about the entire narrative flow of the presentation first. Have that firmly in your mind. Then begin.这是整个模式的第一性原则先想清楚整场演讲的叙事弧线再开始写任何一页幻灯片。模型被要求把完整的故事走向牢牢固定在脑中避免边写边改导致结构漂移。第二步从实用角度确定真正的核心收获takeawayGiven the input, determine what the real takeaway should be, from a practical standpoint, and ensure that the narrative structure were building towards ends with that final note.模式强调 takeaway 必须来自实用角度practical standpoint——即听众听完后真正能带走、能行动的结论而非输入文本的字面复述。并且整个叙事结构必须「向着这个最终音符收束」ends with that final note也就是说 takeaway 不是随便放在结尾而是叙事的终点站前面的每一页都在为它蓄力。第三步为每一页幻灯片建立hr分隔块Take the concepts from the input and createdelimited sections for each slide.模式的输出是 Markdown 文本因此用hr即 Markdown 水平分隔线作为每页幻灯片的物理边界使输出可以直接被解析为逐页结构。这也与 ExecutePattern.md 的说明一致——「返回模式 OUTPUT INSTRUCTIONS 定义的结构化输出始终保留模式指定的格式以保证一致性」。第四步控制每页的信息密度The slides content will be 3-5 bullets of no more than 5-10 words each.这是模式最硬性的量化约束之一约束维度数值每页要点数35 条 bullet每条 bullet 字数不超过 510 个词整场幻灯片总数1025 页视输入而定510 词的信息密度对应 TED 舞台上「一页只说一件事」的经典原则——观众在 30 秒内能消化多少信息讲稿才是细节的承载体。第五步以「讲故事」的方式组织幻灯片序列Create the slide deck as a slide-based way to tell the story of the content. Be aware of the narrative flow of the slides, and be sure youre building the story like you would for a TED talk.模式反复强调两层幻灯片是「以幻灯片为载体的讲故事方式」且要像编排 TED 演讲一样有意识地设计页面之间的叙事流——起承转合、情绪曲线、悬念与回响都在规划范围内而不是把输入按段落机械切分。每页幻灯片的四要素结构system.md规定每一页幻灯片必须包含四个组成部分Each slides content:1. Title标题每页需要一个明确的标题承担「这一页在讲什么」的定位功能。2. Main content主体内容35 条 bullet每条不超过 510 个词。这是页面唯一的信息实体必须精炼到可以直接投上大屏的程度。3. Image description配图描述为AI 图像生成器准备的画面描述。这是该模式的一个特色设计模式输出的不是最终图片而是交给图像生成模型如 Midjourney、DALL·E 类工具的提示词素材从而把「写幻灯片」和「配图」两个环节解耦。描述应足够具体让生成器能还原出与当前页面情绪、信息一致的画面。4. Speaker notes演讲者讲稿These should be the exact words the speaker says for that slide. Give them as a set of bullets of no more than 16 words each.讲稿是演讲者逐字要说的原话the exact words而非要点提示同样以 bullet 形式给出每条不超过 16 个词。system.md在 OUTPUT INSTRUCTIONS 中进一步强调Ensure the speaker notes are in the voice of the speaker, i.e. theyre what theyre actually going to say.即讲稿必须符合演讲者本人的语气与表达习惯读出来就是一段自然的口语而不是书面化的「本页要点」。OUTPUT INSTRUCTIONS三段式输出规范模式的输出被严格规定为三个固定小节这种强结构输出正是 ExecutePattern.md 所述模式价值的体现——「模式指令以 IDENTITY AND PURPOSE / STEPS / OUTPUT INSTRUCTIONS 组织AI 阅读并遵循指令后返回模式规格规定的结构化输出」。FLOW 小节叙事流的 1020 条快照Output a section called FLOW that has the flow of the story were going to tell as a series of 10-20 bullets that are associated with one slide a piece. Each bullet should be 10-words max.FLOW 是整场演讲的叙事地图1020 条 bullet每条对应一页幻灯片每条不超过 10 个词。观众视角的「故事走向」在这一节被完整预览——它同时充当了给模型自己的创作蓝图和给使用者的事前审查清单。DESIRED TAKEAWAY 小节一句话的核心收获Output a section called DESIRED TAKEAWAY that has the final takeaway from the presentation. This should be a single sentence.一句话写出整场演讲最终要让听众带走什么。它与 STEPS 第二步呼应FLOW 展示「怎么讲到那儿」DESIRED TAKEAWAY 锚定「终点是哪」。PRESENTATION 小节Markdown 格式的完整幻灯片清单Output a section called PRESENTATION thats a Markdown formatted list of slides and the content on the slide, plus the image description.PRESENTATION 是最终交付物以 Markdown 列表形式逐页输出标题、要点、配图描述以及讲稿配合hr分隔符形成可直接使用的幻灯片脚本。OUTPUT GUIDANCE质量闸门These should be TED level presentations focused on narrative. Ensure the slides and overall presentation flows properly. If it doesnt produce a clean narrative, start over.模式明确设置了重做机制若成品没有形成干净的叙事流就推翻重来。这说明该模式对「叙事连贯性」的优先级高于信息罗列与 OUTPUT INSTRUCTIONS 的 FLOW 检查形成双重保险。在 LifeOS 中原生执行该模式完整调用链在 LifeOS 中执行create_keynote不需要安装或调用外部 fabric CLI而是走「原生模式执行」路径。Fabric/SKILL.md 明确描述了这一机制读取Patterns/{pattern_name}/system.md将模式指令直接作为提示词应用直接返回结果无需外部 CLI 往返no CLI round-trip。其执行链路由 ExecutePattern.md 定义共四步Step 1 — 根据意图选择模式用户请求命中「create」类关键词如create a keynote、make a presentation或显式指名create_keynote时工作流路由表将其映射到该模式。决策树中create分支的规则是「Match keyword → create_[keyword]」见 ExecutePattern.md 决策树显式指名则直接使用use create_keynote →create_keynote。Step 2 — 加载模式系统提示词工作流读取模式的system.md。仓库中该模式目录结构为LifeOS/install/skills/Fabric/Patterns/create_keynote/ └── system.md # 本模式的全部提示指令Step 3 — 将模式应用于输入内容这是原生执行的本质——AI 阅读并遵循system.md中的 STEPS 与 OUTPUT INSTRUCTIONS对用户提供的输入直接产出结构化结果而不是调用外部工具。Step 4 — 特殊场景才用 CLI仅当输入是 YouTube 链接用fabric -y URL提取字幕或 URL 抓取受阻用fabric -u URL兜底时才引入 CLI纯文本/文档输入全程走原生路径。此外Fabric 技能在执行工作流前后还有两项集成约定见 Fabric/SKILL.md执行前检查用户自定义覆盖目录执行时发送语音通知与文本通知。工作流结束后按 SKILL.md 的执行日志规范 追加一条 JSONL 记录到~/.claude/LIFEOS/MEMORY/SKILLS/execution.jsonl。实战演练把一段原始输入变成幻灯片脚本下面根据create_keynote/system.md的完整规范以「把一段关于时间管理的观点输入转化为主题演讲」为例演示模式预期的产出形态示例输出用于验证模式结构输入示例一段关于深度工作与注意力管理的观点笔记。模式产出结构示意## FLOW - 开场注意力危机无处不在 - 反直觉忙碌不等于产出 - 引子一次被切碎的工作日 - 问题根源任务切换的隐性成本 - 概念引入深度工作的定义 - 数据佐证专注时长与产出质量 - 方法一时间块规划 - 方法二数字斋戒 - 方法三精力峰值对齐 - 挑战如何对抗分心诱惑 - 案例一位工程师的转变 - 回归注意力是可训练的能力 - 号召从明天的一个小时开始 ## DESIRED TAKEAWAY 深度工作是可以被刻意训练的能力从明天起为自己保留一个不被切碎的时间块。 ## PRESENTATION --- # 注意力危机 - 平均每 11 分钟被打断一次 - 专注时长持续萎缩 - 深度思考正在稀缺化 **Image description**: 一位现代工作者在闪烁的多个屏幕前画面被切割成碎片冷色调都市夜景。 **Speaker notes**: - 我们都在假装忙碌却失去了专注的能力。 - 今天我想聊聊如何把注意力找回来。 --- # 忙碌不等于产出 - 邮件秒回 ≠ 创造价值 - 反应式工作吞噬深度时间 - 产出质量取决于连续专注 **Image description**: 跑步机上奔跑的仓鼠与安静工作的工匠并置对比。 **Speaker notes**: - 你有多久没有一口气完成一件重要的事了 - 反应式工作让我们忙却未必让我们有产出。 ---这个示例严格遵循了模式的全部约束每页 35 条 bullet 且每条 ≤10 词、讲稿每条 ≤16 词、hr分隔、FLOW 每条 ≤10 词且一页一条、DESIRED TAKEAWAY 为单句。实际使用时把任意文本、文档或网页内容作为INPUT:之后的输入喂给模式即可。使用注意与边界根据 Fabric/SKILL.md 的 Gotchas 一节与create_keynote模式自身设计使用时需注意模式名必须精确create_keynote不是create_keynote_presentation不确定时可先用suggest_pattern或浏览Patterns/目录确认名称。超长输入需先行分块若原始素材远超模式的上下文容量应先把素材切块或先用summarize类模式压缩再交给create_keynote——模式的 1025 页设计本身也暗示它更适合「中等密度」的输入。叙事的最终裁判是输出质量若 PRESENTATION 未能形成干净叙事流应重新执行而非手动修补——这是模式内建的质量闸门。配图是描述而非成品Image description面向 AI 图像生成器需自行将其交给图像生成工具完成最终视觉呈现。小结create_keynote用一份约 46 行的system.md把 TED 演讲工业化的关键方法论——先定 takeaway、再设计叙事流、严格限制每页信息量、逐字写讲稿、配图与内容解耦——完整固化成了可复用的提示词资产。在 LifeOS 中它通过 ExecutePattern 工作流 的原生执行机制以「读system.md→ 应用 → 返回结构化结果」的方式零依赖运行与 analyze_presentation 配合还能构成「生成 → 复盘 → 再生成」的演讲内容迭代闭环。对任何需要把原始素材快速变成可演讲、可配图、可排练的完整幻灯片的开发者与内容创作者而言这是一个开箱即用的高质量基线。【免费下载链接】LifeOS⛰️ The Life Operating System — an intent engineering platform that moves you from your current state to your ideal state, in life and work.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pe/LifeOS创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考