#自媒体运营频道 #@yunying23
我发现很多创作方法本质都是相同的。
今天刷到一个讲故事的技巧：每天存一个故事进"故事银行"。可能是感动你的瞬间，让你生气的遭遇，或是令你愤怒的经历。记录时把5W1H（What、Why、When、Where、Who、How）都写清楚，这样以后创作时就有取之不尽的素材可以组合和发挥。
这个方法其实完全适用于做教程内容，不就是像在经营一个"经验银行"。我现在每天都会记录一条生活小经验，可能是：
- 今天用AI提升了工作效率的小技巧
- 发现的一个养生小妙招
- 理财时学到的教训
- 处理人际关系的心得
- 照顾家人时的发现
等到要做长文创作时，翻翻这些日常积累，就像在自己的"经验超市"里购物 - 挑几个相关的小经验，稍作整合和延伸，一篇内容丰富的长文就成型了。
我觉得最可贵的是，这些都是实打实的个人经历，写出来特别有说服力和温度。比临时构思，通过阅读累积的内容回更加真实可信？
我发现很多创作方法本质都是相同的。
今天刷到一个讲故事的技巧：每天存一个故事进"故事银行"。可能是感动你的瞬间，让你生气的遭遇，或是令你愤怒的经历。记录时把5W1H（What、Why、When、Where、Who、How）都写清楚，这样以后创作时就有取之不尽的素材可以组合和发挥。
这个方法其实完全适用于做教程内容，不就是像在经营一个"经验银行"。我现在每天都会记录一条生活小经验，可能是：
- 今天用AI提升了工作效率的小技巧
- 发现的一个养生小妙招
- 理财时学到的教训
- 处理人际关系的心得
- 照顾家人时的发现
等到要做长文创作时，翻翻这些日常积累，就像在自己的"经验超市"里购物 - 挑几个相关的小经验，稍作整合和延伸，一篇内容丰富的长文就成型了。
我觉得最可贵的是，这些都是实打实的个人经历，写出来特别有说服力和温度。比临时构思，通过阅读累积的内容回更加真实可信？
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其实如果你要做博主或者IP，一定要有一个意识：刻意积累素材的意识；特别是当你准备开始做博主，心里有这样一个打算，就要开始去积累素材了。
因为等你到时候打算开始做博主的时候，你去拍素材会浪费很多时间，可能你刻意去拍的素材也缺乏一种原生感。
什么意思呢？其实素材是可以传递情绪的
举一个例子，比如你想拍一个伤心、情绪崩溃的素材，那种真情流露的记录和现拍给人的感受是不同的，所以对于视频素材来讲，要多记录。
比如，记录你的加班场景、打卡场景，记录你的喜悦、不开心、焦躁不安、记录你上班时候的场景等等
要时时刻刻有这个意识和准备
前段时间有一个赛道很火，大厂离职赛道，假如你已经离职，但是没有记录你在大厂的生活，你想起号连基本的素材都没有，而且这类素材你不能再去拍
而你每天记录，拍你工作的日常，还有鲜明的大厂标志，比如工牌、周边、下午茶等；
你想做一篇图文笔记或者视频笔记只需要写文案或者视频脚本，就不用去想素材怎么办。
其实如果你要做博主或者IP，一定要有一个意识：刻意积累素材的意识；特别是当你准备开始做博主，心里有这样一个打算，就要开始去积累素材了。
因为等你到时候打算开始做博主的时候，你去拍素材会浪费很多时间，可能你刻意去拍的素材也缺乏一种原生感。
什么意思呢？其实素材是可以传递情绪的
举一个例子，比如你想拍一个伤心、情绪崩溃的素材，那种真情流露的记录和现拍给人的感受是不同的，所以对于视频素材来讲，要多记录。
比如，记录你的加班场景、打卡场景，记录你的喜悦、不开心、焦躁不安、记录你上班时候的场景等等
要时时刻刻有这个意识和准备
前段时间有一个赛道很火，大厂离职赛道，假如你已经离职，但是没有记录你在大厂的生活，你想起号连基本的素材都没有，而且这类素材你不能再去拍
而你每天记录，拍你工作的日常，还有鲜明的大厂标志，比如工牌、周边、下午茶等；
你想做一篇图文笔记或者视频笔记只需要写文案或者视频脚本，就不用去想素材怎么办。
原型项目介绍
项目名称： 数据质量统计分析管理系统
原型文档包含内容：
规则库：包括规则新增、规则类型选择、规则查询界面等。
质检方案管理：包括质检方案管理界面、质检方案新增/修改弹框、规则绑定界面等。
质检结果管理：包括质检结果管理界面、规则运行详情界面、例外管理界面等。
报告管理：包括报告预览、报告生成、质检报告生成等。
数据质量整改管理：包括数据质量整改任务创建、整改结果确认、整改措施知识库归档等。
智能探索与操作指南：包括智能探索、操作指南、整改案例等。
数据质量统计分析：提供数据质量的统计分析功能。
所属行业：
该系统适用于需要进行数据质量管理和分析的行业，如金融、电信、医疗保健、电子商务等，这些行业对数据的准确性和完整性有较高要求。
解决了什么痛点或目标：
解决了数据质量问题，如数据不一致、不完整、不准确等，通过自动化的规则管理和质量检测，提高数据的可靠性。
提高数据管理效率，减少人工干预，降低错误率。
通过整改和知识库归档，促进数据质量的持续改进。
核心功能模块介绍：
规则库管理： 允许用户创建和管理数据质量规则，包括规则的新增、查询和类型选择。
质检方案管理： 提供质检方案的创建和管理，以及规则与方案的绑定。
质检结果管理： 展示规则运行的结果，包括异常管理和报告预览。
报告管理： 生成和预览数据质量报告，帮助用户了解数据质量状况。
数据质量整改管理： 管理数据质量问题的整改任务和结果确认，以及整改措施的知识归档。
智能探索与操作指南： 提供智能探索工具和操作指导，帮助用户更有效地使用系统。
数据质量统计分析： 提供数据质量的统计分析功能，帮助用户深入理解数据质量状况。规则库
合计29个页面
规则库、规则新增、规则类型选择、规则查询界面、规则新增表单界面-非空、规则新增选择界面、ADMIN、质检方案管理、质检方案管理界面、质检方案新增/修改弹框、规则绑定界面、规则绑定界面new、质检结果管理、质检结果管理界面、规则运行详情界面、例外管理界面、报告预览、报告生成、质检结果管理界面new、质检报告生成、数据质量整改管理、报告下发、数据质量整改任务创建、整改结果确认、整改措施知识库归档、智能探索、操作指南、整改案例、数据质量统计分析
https://axurehub.com/29738.html
项目名称： 数据质量统计分析管理系统
原型文档包含内容：
规则库：包括规则新增、规则类型选择、规则查询界面等。
质检方案管理：包括质检方案管理界面、质检方案新增/修改弹框、规则绑定界面等。
质检结果管理：包括质检结果管理界面、规则运行详情界面、例外管理界面等。
报告管理：包括报告预览、报告生成、质检报告生成等。
数据质量整改管理：包括数据质量整改任务创建、整改结果确认、整改措施知识库归档等。
智能探索与操作指南：包括智能探索、操作指南、整改案例等。
数据质量统计分析：提供数据质量的统计分析功能。
所属行业：
该系统适用于需要进行数据质量管理和分析的行业，如金融、电信、医疗保健、电子商务等，这些行业对数据的准确性和完整性有较高要求。
解决了什么痛点或目标：
解决了数据质量问题，如数据不一致、不完整、不准确等，通过自动化的规则管理和质量检测，提高数据的可靠性。
提高数据管理效率，减少人工干预，降低错误率。
通过整改和知识库归档，促进数据质量的持续改进。
核心功能模块介绍：
规则库管理： 允许用户创建和管理数据质量规则，包括规则的新增、查询和类型选择。
质检方案管理： 提供质检方案的创建和管理，以及规则与方案的绑定。
质检结果管理： 展示规则运行的结果，包括异常管理和报告预览。
报告管理： 生成和预览数据质量报告，帮助用户了解数据质量状况。
数据质量整改管理： 管理数据质量问题的整改任务和结果确认，以及整改措施的知识归档。
智能探索与操作指南： 提供智能探索工具和操作指导，帮助用户更有效地使用系统。
数据质量统计分析： 提供数据质量的统计分析功能，帮助用户深入理解数据质量状况。规则库
合计29个页面
规则库、规则新增、规则类型选择、规则查询界面、规则新增表单界面-非空、规则新增选择界面、ADMIN、质检方案管理、质检方案管理界面、质检方案新增/修改弹框、规则绑定界面、规则绑定界面new、质检结果管理、质检结果管理界面、规则运行详情界面、例外管理界面、报告预览、报告生成、质检结果管理界面new、质检报告生成、数据质量整改管理、报告下发、数据质量整改任务创建、整改结果确认、整改措施知识库归档、智能探索、操作指南、整改案例、数据质量统计分析
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