秒抓 YouTube影片重點速度超有感
任何 CC 影片,AI 都能秒速幫你畫重點。從此告別廢片標題黨,學習力直接開外掛,效率飆升 10 倍!
Summary
這部影片介紹了 25 個 Naden 的實用技巧,旨在提升開發者的生產力。這些技巧從基礎概念到進階應用,涵蓋了資料處理、工作流程管理、除錯以及與外部服務的整合等多個方面。影片強調了這些技巧能幫助使用者更有效率地建構和維護 Naden 工作流程。
Notes
- 固定值與表達式轉換: 在輸入框中,在輸入任何內容前,直接按下鍵盤上的等號 (=) 即可將固定值切換為表達式。
- 固定 (Pin) 資料: 對於會產生費用或執行時間長的節點,可以將其輸出資料固定,避免重複執行 API 調用,節省成本和時間。
- 模擬資料 (Mock Data): 在節點或觸發器中,可以手動填入模擬資料,方便測試工作流程的後續部分,尤其適用於與其他工作流程觸發的場景。
- 節點釘選快速鍵: 選中節點後,按下鍵盤上的 'P' 鍵可以快速釘選或取消釘選資料。
- 節點間快速切換: 在節點設定面板中,將滑鼠移到節點的左右邊緣,即可直接切換到相鄰節點的設定,無需退出。
- 使用方向鍵和 Enter 鍵導航節點: 在工作流程視圖中,可以使用方向鍵在節點間移動,並按下 Enter 鍵打開選中的節點。
- 停用 (Deactivate) 節點: 可以透過點擊節點的選單或選中節點後按下 'D' 鍵來停用節點,這在測試工作流程時,用於排除錯誤很有幫助。
- 組織化技巧:
- 便利貼 (Sticky Notes): 使用便利貼來標註工作流程的說明或指南,支援 Markdown 格式,並可自訂顏色以區分不同類型的節點。
- 命名節點: 快速命名節點,可以透過點擊節點並按下 F2 鍵來達成。
- 工作流程歷史記錄: 可以查看和還原工作流程的歷史版本,類似於 Google 文件。
- 快速新增節點: 在工作流程中,按下 Tab 鍵即可快速調出新增節點的選項。
- 禁用歸因 (Attribution) 訊息: 在發送電子郵件、Telegram 或 Slack 訊息等整合節點時,可以禁用「訊息由 Naden 發送」的歸因文字。
- 獲取當前日期和時間: 在表達式中,使用
{{ $now }}
函數可以獲取當前日期和時間,並可使用.format
方法進行格式化。 - 儲存憑證 (Credentials): 在進行 API 調用時,可以儲存 API 金鑰等憑證,避免每次手動輸入,並在分享模板時不會暴露個人憑證。
- 錯誤工作流程 (Error Workflows): 使用 Error Trigger 節點,可以在主工作流程發生錯誤時觸發通知,方便及時處理。
- 工作流程變數: 可以獲取執行 ID、工作流程名稱等變數資訊。
- 指定子工作流程輸入: 在將資料傳遞給子工作流程時,可以預先定義接收的欄位,使資料傳遞更清晰。
- 檢視子執行資料: 可以查看子工作流程的具體執行情況,以便診斷問題。
- 代理程式日誌 (Agent Logs): 查看代理程式的內部日誌,了解其處理過程和與工具的互動。
- 複製到編輯器: 在檢視子執行資料時,可以將其複製到編輯器中進行進一步的測試和調試。
- 人工審核 (Human in the Loop) 節點: 可以在工作流程中加入需要人工審核或輸入的節點,支援 Discord、Slack 等多種溝通方式,並可設定為按鈕、自訂表單或自由文字輸入。
- 標準化輸入: 確保來自不同來源(如 Telegram、Naden Chat)的輸入能夠以統一的格式傳遞給代理程式。
- 錯誤時繼續 (Continue on Error): 在節點設定中,可以選擇在發生錯誤時不中斷整個工作流程,而是繼續執行,並可選擇將錯誤訊息導向另一分支進行處理。
- 節點設定的多樣性: 不同節點具有不同的設定選項,例如 SSL 證書、重複執行次數、重試機制、複製項目等,可根據需求進行調整。
- 結構化輸出: 代理程式可以輸出結構化的資料,並透過結構化輸出解析器 (Structured Output Parser) 進行解析,以便個別處理。
- 陣列操作 (Join): 對於陣列資料,可以使用
.join()
方法自訂分隔符來合併陣列中的元素。 - 替換功能 (Replace): 可以用來替換字串中的特定內容,例如將 JSON 體內的雙引號替換為其他字元,以確保資料格式正確。
Quotes
- "All right, here are 25 Naden hacks that I wish I knew when I started building with Naden last year."
- "And hopefully these are going to help your productivity explode."
- "But what you can do is if something's fixed and before you start typing in there, you can just hit the equal sign on your keyboard and it will switch to an expression."
- "This is really helpful for any nodes that are going to cost you money every time you run them or if they take a long time to run."
- "So, this is very similar to pinning data where I could now say we're going to have a field called query."
- "If you move your mouse to the right end or the left end, you can basically just switch between your node configurations without ever having to leave one."
- "And that's like basically just the keyboard shortcut to deactivate stuff."
- "So whenever I'm trying to create a sticky note like those setup guides, I have chat GBT create those for me."
- "Same way on a Google doc or Google sheet, you can see previous versions and you can restore those if you want."
- "When you're sending an email or a telegram message or a slack or any of these different integrations, a lot of times at the bottom it will say this message was sent by nitn."
- "All you have to do is make sure you're in an expression and then you're going to do two curly braces and then you'll see right here is a dollar sign now function."
- "So, why would I want to go copy that API key every time I was setting up this HTTP request? I don't want to."
- "This way you can send yourself email notifications, text notifications, whatever you want if one of your main workflow errors."
- "So, what you'll do is you'll click into that actual trigger."
- "So number 15 is looking at subexecution data."
- "And then finally, when it comes to viewing the subexecution data, you can copy stuff to the editor."
- "We have human in the loop nodes, which basically says wait for approval or human input before continuing."
- "The idea here is to standardize the input so you can have multiple forms of communication with an agent."
- "And so the reason this didn't stop the whole workflow is because in this node in the settings, we're telling it to continue on error rather than stopping the entire workflow."
- "So, what we have right here is three URLs within this um code node."
- "And then last but not least, we have the ability to replace things."
- "So, those were 25 Nin hacks that are hopefully going to increase your productivity."
Summary
這段影片介紹了 Deepseek V3.1 模型,強調其作為一個混合推理模型,能夠同時處理推理和非推理任務,從而提高效率。影片指出 V3.1 在工具調用(tool calling)方面有顯著改進,解決了先前版本的痛點,並在多項基準測試中表現出色,包括 Clin Rue 和 Open Code。此外,模型的上下文長度已從 65K 擴展到 128K。影片展示了 V3.1 在生成圖像(如 SVG Panda、autoplay chess、flying butterfly)方面的能力,認為其生成結果令人印象深刻,甚至能與 Opus 媲美,但價格卻便宜許多。對於編碼任務,影片建議使用非推理變體,認為其表現優於推理變體。影片還提到 V3.1 的 API 格式與 Anthropic 兼容,使其能輕鬆替換 Sonnet 模型,且價格便宜 20 倍。影片的後半部分演示瞭如何將 Deepseek V3.1 與 Claude Code 整合,利用 Requesty 等工具優化設置,並展示了其在構建應用程式(如電影追蹤器)時的強大效能,特別是在工具調用方面,能夠順利完成任務,且速度和價格都具有顯著優勢。
Notes
- Deepseek V3.1 是一個混合推理模型,能處理推理和非推理任務,提升效率。
- V3.1 在工具調用(tool calling)方面有大幅改進,解決了 R1 和 V3 版本的主要痛點。
- 模型在 Clin Rue 和 Open Code 等基準測試中表現更佳。
- 上下文長度從 65K 提升至 128K。
- 模型端點與之前相同:
deepseek chat
為通用模型,reasoning
為推理變體。 - 在影片的基準測試中,V3.1 的性能得到顯著提升,即使是非推理任務也表現優異。
- V3.1 在生成地板平面圖方面表現不錯,且對於如此便宜的模型來說,單次生成(oneshot generation)的表現非常出色。
- SVG Panda 圖像(帶有漢堡包)是該模型迄今為止最好的作品之一,甚至優於 Opus。
- Autoplay chess 功能也運行良好,儘管不總是產生合法棋步,但仍優於許多其他生成。
- 飛行蝴蝶圖像也相當酷炫,總體而言這些圖像生成效果很好。
- 對於編碼任務,非推理變體的表現比推理變體更好。
- V3.1 在 ADER leaderboards 上表現接近 Opus,但價格便宜得多。
- Deepseek V3.1 被認為是 Sonnet 的絕佳替代品。
- Deepseek 提供了 Anthropic API 格式,方便作為替代品使用。
- 影片演示瞭如何使用 Claude Code 整合 Deepseek V3.1。
- 建議使用 Requesty 作為 Open Router 的替代方案,以獲得更好的配置和自定義選項。
- Requesty 支持 Anthropic 兼容格式,可以輕鬆使用 Deepseek 模型。
- 演示瞭如何在 Claude Code 中設置 Deepseek 的基礎 URL 和模型。
- V3.1 的斜槓命令 (slash commands) 和 MCPs(如 bite rover MCP)均運行良好。
- MCPs 允許在不同編碼器之間共享記憶體,適用於項目規則和記憶體。
- 影片展示了如何在 Next.js 專案中使用 V3.1 創建電影追蹤器應用程式。
- V3.1 在工具調用方面表現出色,能夠順利完成任務,這是前一版本的一大缺點。
- V3.1 的速度有所提升,可能與其只需部署單一模型有關。
- V3.1 的整體表現與 Sonnet 相當,但價格便宜 20 倍。
- 影片推薦 V3.1,認為它解決了原始模型的許多痛點,並在編碼方面表現更好。
- 對於數學等任務,可能需要推理變體,但對於編碼,非推理變體已足夠優秀。
- V3.1 提供了更經濟的替代方案,無需為簡單任務使用 Sonnet,節省了大量成本。
Quotes
- "So, Deepseek V3.1 was launched, but the major info about it wasn't available before."
- "the TLDDR is that it is a hybrid reasoning model that can basically do both reasoning and non-reasoning tasks."
- "This allows for efficient performance."
- "It also now has much better tool calling support which was one of the major pain points of Deepseek R1 and V3."
- "It now scores way better in multiple tool calling benchmarks and works much better in things like clin rue and open code."
- "Similarly, they have also increased the context limit to 128K from 65K which is a great upgrade as well."
- "The oneshot generation that just works for a model this cheap is awesome."
- "The SVG Panda with the burger is one of the best I have seen yet. It is actually usable, which is not even something that Opus can make."
- "The autoplay chess also works pretty well. It doesn't always make legal moves, but it is still better than many other generations."
- "And overall this stuff is really good."
- "It comes close to opus for way cheaper pricing which is quite awesome for an open and cheaper model."
- "It feels a lot like Sonnet but it's 20x cheaper."
- "So yeah, it's awesome. It can also use the to-do list stuff as well as MCPs without any issues."
- "It looks pretty great. It's on par with what Sonnet makes in one shot while being a lot cheaper and pretty similar."
- "I was thinking Deepseek V3 3.1 was not as good at first, but as I used it, it felt like Deepseek actually addressed almost all the major pain points of the original model, like tool calling, MCP support, and everything."
- "It now works way better and is also way better at coding."
- "So yeah, I'd highly recommend you check this out. It's an awesome model."
- "So yeah, it's pretty usable now."
- "This makes a lot of sense to use. I prefer it over GLM for replacing and clawed as it's pretty great now."
- "there's probably no need to use sonnet for trivial tasks which saves a ton of money and costs."
你的時間,被無用內容綁架了
時間是你最寶貴的資產。YouTube 卻這樣為你揮霍它。
- 9:00 - 9:25長達 25 分鐘的教學,但真正的 2 分鐘解答卻藏在影片最後。
- 14:30 - 14:4515 分鐘的「評測」,只為了業配,而不是在 1 秒內給你明確答案。
- 19:45 - 20:20「簡短」影片,卻讓你掉進 20 分鐘的無關內容裡。
為什麼我得看半部影片,才知道它到底有沒有用?
有更好的方法...
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這部影片介紹了 25 個 Naden 的實用技巧,旨在提升開發者的生產力。這些技巧從基礎概念到進階應用,涵蓋了資料處理、工作流程管理、除錯以及與外部服務的整合等多個方面。影片強調了這些技巧能幫助使用者更有效率地建構和維護 Naden 工作流程。
Notes
- 固定值與表達式轉換: 在輸入框中,在輸入任何內容前,直接按下鍵盤上的等號 (=) 即可將固定值切換為表達式。
- 固定 (Pin) 資料: 對於會產生費用或執行時間長的節點,可以將其輸出資料固定,避免重複執行 API 調用,節省成本和時間。
- 模擬資料 (Mock Data): 在節點或觸發器中,可以手動填入模擬資料,方便測試工作流程的後續部分,尤其適用於與其他工作流程觸發的場景。
- 節點釘選快速鍵: 選中節點後,按下鍵盤上的 'P' 鍵可以快速釘選或取消釘選資料。
- 節點間快速切換: 在節點設定面板中,將滑鼠移到節點的左右邊緣,即可直接切換到相鄰節點的設定,無需退出。
- 使用方向鍵和 Enter 鍵導航節點: 在工作流程視圖中,可以使用方向鍵在節點間移動,並按下 Enter 鍵打開選中的節點。
- 停用 (Deactivate) 節點: 可以透過點擊節點的選單或選中節點後按下 'D' 鍵來停用節點,這在測試工作流程時,用於排除錯誤很有幫助。
- 組織化技巧:
- 便利貼 (Sticky Notes): 使用便利貼來標註工作流程的說明或指南,支援 Markdown 格式,並可自訂顏色以區分不同類型的節點。
- 命名節點: 快速命名節點,可以透過點擊節點並按下 F2 鍵來達成。
- 工作流程歷史記錄: 可以查看和還原工作流程的歷史版本,類似於 Google 文件。
- 快速新增節點: 在工作流程中,按下 Tab 鍵即可快速調出新增節點的選項。
- 禁用歸因 (Attribution) 訊息: 在發送電子郵件、Telegram 或 Slack 訊息等整合節點時,可以禁用「訊息由 Naden 發送」的歸因文字。
- 獲取當前日期和時間: 在表達式中,使用
{{ $now }}
函數可以獲取當前
Summary
這段影片介紹了 Deepseek V3.1 模型,強調其作為一個混合推理模型,能夠同時處理推理和非推理任務,從而提高效率。影片指出 V3.1 在工具調用(tool calling)方面有顯著改進,解決了先前版本的痛點,並在多項基準測試中表現出色,包括 Clin Rue 和 Open Code。此外,模型的上下文長度已從 65K 擴展到 128K。影片展示了 V3.1 在生成圖像(如 SVG Panda、autoplay chess、flying butterfly)方面的能力,認為其生成結果令人印象深刻,甚至能與 Opus 媲美,但價格卻便宜許多。對於編碼任務,影片建議使用非推理變體,認為其表現優於推理變體。影片還提到 V3.1 的 API 格式與 Anthropic 兼容,使其能輕鬆替換 Sonnet 模型,且價格便宜 20 倍。影片的後半部分演示瞭如何將 Deepseek V3.1 與 Claude Code 整合,利用 Requesty 等工具優化設置,並展示了其在構建應用程式(如電影追蹤器)時的強大效能,特別是在工具調用方面,能夠順利完成任務,且速度和價格都具有顯著優勢。
Notes
- Deepseek V3.1 是一個混合推理模型,能處理推理和非推理任務,提升效率。
- V3.1 在工具調用(tool calling)方面有大幅改進,解決了 R1 和 V3 版本的主要痛點。
- 模型在 Clin Rue 和 Open Code 等基準測試中表現更佳。
- 上下文長度從 65K 提升至 128K。
- 模型端點與之前相同:
deepseek chat
為通用模型,reasoning
為推理變體。 - 在影片的基準測試中,V3.1 的性能得到顯著提升,即使是非推理任務也表現優異。
- V3.1 在生成地板平面圖方面表現不錯,且對於如此便宜的模型來說,單次生成(oneshot generation)的表現非常出色。
- SVG Panda 圖像(帶有漢堡包)是該模型迄今為止最好的作品之一,甚至優於 Opus。
- Autoplay chess 功能也運行良好,儘管不總是產生合法棋步,但仍優於許多其他生成。
- 飛行蝴蝶圖像也相當酷炫,總體而言這些圖像生成效果很好。
- 對於編碼任務,非推理變體的表現比推理變體更好。
- V3
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