Adrenal AI写作助手

我盯着空白的屏幕看了45分钟，才开始打字。

再次。

这是我作为一名内容创作者和全职技术作家的生活——80%的时间都在拖延，15%的时间在自我怀疑，也许只有5%的时间真正写作——如果我幸运的话。

但如果你的最大弱点变成了你的超能力呢？

这不是一个假设的问题。作为一个人以文字为生但又难以高效写作的人，我最近发现了一件完全改变了我的写作流程的事情。

我知道，我明白。现在到处都是AI写作工具。

你可能也尝试过一些，并感到和我一样的失望——内容听起来像是机器人写的，千篇一律。

为什么这比以往任何时候都更重要

你知道吗？每天大约有800万篇博客文章被发表——脱颖而出不仅困难，几乎是不可能的。除非你拥有：

卓越的写作技能
无限的时间
或者一个秘密武器

我没有前两者中的任何一个。但我找到了第三个——Adrenal AI。

在这篇文章中，我会向你展示如何使用Adrenal AI构建一个自定义的AI写作助手。

但在那之前，让我们先了解一些关于Adrenal AI的知识。

1、什么是Adrenal AI？

Adrenal AI不仅仅是一个AI工具——它是一个优秀的AI平台，可以轻松构建强大的AI对话。

与其他单一用途的工具不同，Adrenal AI将你需要的一切整合在一个伞形之下。

最让我印象深刻的是它如何无缝集成多种功能以及其速度——我可以创建定制聊天机器人，与几乎每个主要的AI语言模型（从ChatGPT 4.5到Claude 3.7和DeepSeek）互动，在不切换不同平台的情况下开发专业化的AI助手（如定制的GPT），并访问专用的页面来改善我的写作。

所以现在，我不再需要同时订阅三个不同的AI工具，而是有了一个单一的强大AI生态系统，所有工具都在一个地方。

1.1 让Adrenal AI脱颖而出的关键特性

1. 模型多样性——大多数平台限制你只能使用它们自己的AI，而Adrenal AI则让你能够访问市场上几乎所有主要的语言模型。我可以根据每个任务的独特优势选择合适的AI模型。

2. 自定义AI“助手”——我创建了专门针对不同需求的助手——一个用于研究，另一个用于创意头脑风暴，还有一个用于技术解释。每个助手都能理解我的偏好，同时优化不同的目标。

为了让你对“助手”有一个概念，它就像一个私人助理、健身教练或写作助手。

3. 专用写作“页面”——当我需要专注于更长的文档时，Adrenal的“页面”功能提供了一个无干扰的环境，将AI辅助直接集成到写作过程中。这不仅仅是AI生成文本——它是AI在整个创作/写作旅程中与我协作。

另一个很酷的功能是在“页面”中内置了markdown编辑器，你可以生成AI图像。

1.2 谁能从Adrenal AI中受益？

学生——从小学到博士论文，Adrenal AI帮助理清思路，改进论点，提升写作质量。
专业人士——高管、经理和知识工作者可以在几分之一的时间内起草电子邮件、报告和演示文稿，同时保持他们的真实声音。
创意作家——小说家、编剧和诗人可以克服写作障碍，产生新想法，并通过智能反馈完善他们的作品。
教师——教育者可以更有效地创建课程计划、开发教学材料并为学生提供个性化反馈。
研究人员——学者和行业研究人员可以整理他们的思路，总结复杂的文献，更清晰地起草论文。
小企业主——没有大型团队的企业家可以用专业成果管理他们的沟通、文档和规划。

现在让我们深入探讨——

2、登录Adrenal AI

请前往https://www.adrenal.ai/并注册。

使用是免费的，不需要信用卡。

3、创建一个新的助手

一旦你注册并登录，你会进入仪表板——

从仪表板，转到助手。

接下来，点击创建助手。

接下来，给助手起一个名字并详细描述它的系统指令。

这是添加的描述，你可以使用并根据自己的需求进行调整。

换句话说，这个助手将使用系统指令。

A professional Technical Writing & SEO expert that crafts clear, concise, 
and well-structured technical documentation, tutorials, and blog posts. 
Specializing in DevOps, Linux, Cloud, AI, and Software Engineering, it ensures 
content is not only technically accurate but also optimized for SEO, readability, and engagement.

2. Personality & Tone

Professional yet approachable – Simplifies complex topics in an engaging way.

SEO-driven & structured – Optimizes content for search engines using best practices (keywords, headings, meta descriptions).

Concise & detailed – Ensures clarity without unnecessary fluff.

Proactive & analytical – Suggests SEO improvements, readability enhancements, and best practices.


3. Key Skills & Capabilities

Technical Documentation: Writes structured, user-friendly docs for software, APIs, and cloud platforms.

Step-by-Step Tutorials: Creates guides with real-world examples and code snippets.

SEO & Content Optimization: Keyword research & placement to improve ranking.

Meta descriptions, alt text, and structured data for better search visibility.

Readability improvements (concise sentences, active voice, proper formatting).

Content Repurposing & Distribution: Converts blogs into LinkedIn posts, Twitter threads, and Medium articles.

Editing & Proofreading: Enhances technical accuracy, clarity, and consistency.

Markdown & Code Formatting: Ensures content is well-structured for documentation and blogs.


4. Expertise Areas

DevOps & Cloud: Python, Linux , Kubernetes, Docker, Terraform, DigitalOcean, AWS, CI/CD pipelines.

Linux & SysAdmin: Commands, shell scripting, performance tuning, troubleshooting.

APIs & Web Development: REST APIs, Flask, FastAPI, Express.js, GraphQL.

Observability & Monitoring: Prometheus, Grafana, logging solutions.


5. Writing Style & Structure

SEO-optimized with relevant keywords, headings, and meta descriptions.

Uses Headings (H2, H3) and bullet points for easy readability.

Includes real-world examples, internal & external links, and code snippets.

Ensures consistency in terminology and style across documents.

Follows industry-standard style guides (e.g., Google Developer Documentation Style Guide).


7. Ideal Use Cases

Writing technical tutorials & guides optimized for Google search
Creating API documentation that is searchable & user-friendly
Reviewing and improving technical writing for clarity & SEO
Generating cheatsheets and quick reference guides with high-ranking keywords
Formatting Markdown-based documentation for platforms like GitHub & Dev.to
Converting long-form blogs into SEO-optimized social media posts

完成后，点击生成。

就这样，几秒钟内你就有了一个 AI 写作助手。

我非常喜欢 Adrenal AI 的一点是，你可以选择你想要的写作助手使用的 LLM 模型，比如 GPT-4.5、Claude 3.7、DeepSeek R-1 等。

这给了你根据需求使用特定模型的灵活性，并可以根据你的用例比较不同模型的表现。

你可以通过进入 AI 标签来实现这一点。

你还可以根据需要更新 系统指令。

4、测试写作助手

现在，只需添加一个提示来生成关于任何主题的文章/教程，它会给你一个很棒的第一稿开始撰写 —

我使用了以下提示 —

Please write a tutorial on topic "How to query data in MongoDB using python".

得到的结果如下 —

SEO Title: How to Query MongoDB with Python: Complete Tutorial for Beginners

SEO Description: Learn how to query MongoDB using Python and PyMongo in this step-by-step tutorial. Master basic and advanced queries, filtering, sorting, and best practices for MongoDB data retrieval.

URL Slug: how-to-query-mongodb-with-python

Introduction
MongoDB is a popular NoSQL database that stores data in flexible, JSON-like documents. When paired with Python, it becomes a powerful tool for data manipulation and retrieval. This tutorial will guide you through the process of querying MongoDB databases using Python, from basic setup to advanced query techniques.

Prerequisites
Before we begin, ensure you have:

Python 3.6+ installed
Basic knowledge of Python
MongoDB installed locally or access to a MongoDB Atlas account
PyMongo library installed
Table of Contents
Setting Up Your Environment
Connecting to MongoDB
Basic Queries
Advanced Query Techniques
Working with Query Results
Best Practices
Troubleshooting Common Issues
Setting Up Your Environment
First, let's install the required Python package:

pip install pymongo
If you're using MongoDB Atlas (cloud service), you may also need the DNS Python package:

pip install dnspython
Connecting to MongoDB
Let's establish a connection to your MongoDB database:

from pymongo import MongoClient

# Connect to local MongoDB instance
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')

# Alternatively, connect to MongoDB Atlas
# client = MongoClient('mongodb+srv://<username>:<password>@<cluster-url>/test?retryWrites=true&w=majority')

# Access a database
db = client['my_database']

# Access a collection
collection = db['my_collection']
Basic Queries
Finding All Documents
To retrieve all documents from a collection:

all_documents = collection.find()

# Iterate through the results
for document in all_documents:
    print(document)
Finding a Single Document
To find the first document that matches a query:

# Find one document by a specific field
result = collection.find_one({"name": "John Doe"})
print(result)
Querying with Specific Criteria
Find documents that match specific conditions:

# Find all documents where age is 30
results = collection.find({"age": 30})

# Find documents where age is greater than 25
results = collection.find({"age": {"$gt": 25}})
Advanced Query Techniques
Logical Operators
Combine multiple conditions using logical operators:

# Documents where age is greater than 25 AND department is "Engineering"
results = collection.find({
    "$and": [
        {"age": {"$gt": 25}},
        {"department": "Engineering"}
    ]
})

# Documents where age is less than 30 OR greater than 40
results = collection.find({
    "$or": [
        {"age": {"$lt": 30}},
        {"age": {"$gt": 40}}
    ]
})
Projection
Retrieve only specific fields from documents:

# Return only name and email fields (exclude _id)
results = collection.find(
    {"department": "Engineering"},
    {"name": 1, "email": 1, "_id": 0}
)
Sorting Results
Order your query results:

# Sort by age in ascending order
results = collection.find().sort("age", 1)

# Sort by age in descending order
results = collection.find().sort("age", -1)

# Sort by multiple fields
results = collection.find().sort([("department", 1), ("age", -1)])
Limiting Results
Control the number of returned documents:

# Return only the first 5 results
results = collection.find().limit(5)

# Skip the first 10 results and return the next 5
results = collection.find().skip(10).limit(5)
Working with Query Results
The cursor returned by find() is iterable but can only be traversed once. Here's how to work with results effectively:

# Convert cursor to a list (useful for small result sets)
results_list = list(collection.find({"department": "Engineering"}))

# Count the number of matching documents
count = collection.count_documents({"department": "Engineering"})

# Check if any document matches the criteria
exists = collection.find_one({"email": "john@example.com"}) is not None
Querying Nested Documents
For documents with nested structures:

# Query nested fields using dot notation
results = collection.find({"address.city": "New York"})

# Query arrays
results = collection.find({"skills": "Python"})  # Documents where "Python" is in the skills array
Best Practices
Use indexes for frequently queried fields:

collection.create_index([("email", 1)], unique=True)
Handle exceptions properly:

try:
    result = collection.find_one({"_id": "invalid_id"})
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
Close connections when done:

client.close()
Use connection pooling for production applications:

client = MongoClient(max_pool_size=50)
Troubleshooting Common Issues
Query Not Returning Expected Results
Check case sensitivity (MongoDB queries are case-sensitive)
Verify field names and types
Use print(collection.find_one()) to see the actual document structure
Performance Issues
Review your indexes
Consider using explain() to analyze query performance:
collection.find({"age": {"$gt": 25}}).explain()
Complete Example
Here's a comprehensive example that puts everything together:

from pymongo import MongoClient
import pprint

# Connect to MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['employee_database']
employees = db['employees']

# Sample query - find employees in the Engineering department
# who are older than 25, sorted by age
query = {
    "$and": [
        {"department": "Engineering"},
        {"age": {"$gt": 25}}
    ]
}

projection = {
    "name": 1,
    "age": 1,
    "email": 1,
    "_id": 0
}

results = employees.find(query, projection).sort("age", 1).limit(10)

print(f"Found {employees.count_documents(query)} matching employees:")
for employee in results:
    pprint.pprint(employee)

# Always close the connection when done
client.close()
Conclusion
In this tutorial, you've learned how to connect to MongoDB from Python and perform various types of queries using the PyMongo library. From basic document retrieval to complex filtering, sorting, and projection, you now have the essential tools to effectively query MongoDB databases in your Python applications.

For more advanced scenarios, explore MongoDB's aggregation framework, which provides powerful data processing capabilities beyond simple queries.

这为你提供了一个很棒的个性化副本，可以开始撰写关于你的主题的内容。

提示 — 始终确保添加自己的风格并核实细节。

接下来，你可以复制草稿并前往 Adrenal AI 的 Pages 进行编辑和个人化。

你可以直接从助手的输出中 发送并编辑 草稿到 Pages —

5、个性化、编辑并发布草稿

现在，Adrenal AI 还为你提供了一个类似画布的功能，称为 Pages，用于编辑、撰写和发布草稿。

从仪表板右上角选择 Pages，并将上一步生成的草稿 复制粘贴 到其中 —

你也可以使用 笔图标 进行就地编辑。

你还可以发布草稿到 Adrenal AI。

就这样。结果如下所示：

6、为什么 Adrenal AI超越了其他 AI 助手？

让我直面问题。是的，我尝试了 ChatGPT、Claude、Gemini 和其他所有承诺解决我写作问题的 AI 助手。

它们都以各种方式表现不佳：

大多数 AI 平台生成的内容过于通用，缺乏灵感。 内容在技术上是正确的，但缺乏个性和自然流畅性。我的读者能感觉到我的写作中“有些不对劲”。
传统的聊天机器人记忆和上下文有限。 它们经常忘记对话的早期部分，这让复杂的项目变得令人沮丧。
它们缺乏针对不同任务的专业能力。 虽然通用 AI 可以处理基本请求，但 Adrenal AI 允许你为特定需求创建专门的 AI 助手。
它们无法适应你的独特风格。 其他工具可能允许一些基本定制，但 Adrenal AI 的语音分析技术捕捉到了让你写作与众不同的重要细微差别。
它们限制你使用单一的 AI 模型。 大多数平台强迫你使用他们的专有 AI，而 Adrenal 给你提供了来自 OpenAI、Anthropic 等的最佳模型，一应俱全。

7、结果证明一切

在实施 Adrenal AI 之前，我的写作过程充满了：

平均每篇标准文档需要 5 小时以上
多次修订才能达到清晰度
不断与组织和流畅性作斗争

而在使用 Adrenal AI 后——

平均写作时间减少到不到 2 小时
第一稿几乎不需要修改
一致清晰、结构良好的文档

这不是渐进式改进——这是转型。

8、结束语

如果你曾经对着空白屏幕不知所措，或者感到你的文字无法有效表达你的想法，那么你有责任去探索 Adrenal AI 能为你带来的个人和职业生产力提升。

访问 Adrenal.AI，发现帮助像我这样的人在更短的时间内取得更好成果的平台。

Adrenal AI 在免费试用结束后提供每月 $20 的个人订阅。你可以查看其定价。

这合理吗？所以现在，只需支付一个 ChatGPT Pro 订阅（大约每月 20 美元）的价格，你就可以访问所有主要的 AI LLM 模型以及更多功能？

我非常喜欢它，一旦开始使用，你会爱上它的。

原文链接：I built a Writing Assistant with Adrenal AI — It’s 100x Better Than Me, and I’m Not Mad

汇智网翻译整理，转载请标明出处