主要观点：在类 Unix 环境中使用基础模型的示例，基础模型经大规模/多样化数据集训练，可用于多种下游任务，常借助经典 UNIX 实用工具将不同工具组合，还用于解决超越明确解决方案的问题及规范和处理模型输出。
关键信息：

• 创作播放列表：利用理解音乐和声音的模型将歌曲嵌入高维空间，通过llm等工具自动创建连贯播放列表。
• 做笔记：用能生成视频内容摘要的模型生成笔记，可快速扩充笔记，如通过yt-dlp和zk配合。
• 生成报告：利用taskwarrior等工具智能查询生成工作报告，通过管道将任务信息输入到 LLM 生成报告。
• 重命名图片：借助有图像理解能力的模型自动重命名图片，如使用ollama和moondream模型。
  重要细节：
• 创作播放列表：用llm embed-multi -m clap songs --files $MC '*'生成歌曲嵌入，llm-interpolate插件生成插值点创建播放列表。
• 做笔记：yt-dlp下载视频转录，llm生成摘要后用zk创建新笔记。
• 生成报告：task status:completed end.after:today-7d export查询任务，jq提取描述，llm生成报告。
• 重命名图片：find.find -name "*.jpg" | xargs -I{} ollama run moondream "Title for this: {}" | tr ' ' '_' | sed 's/$/\.jpg/'重命名图片。
  参考资料：
• https://github.com/simonw/llm
• llm-clap， llm-interpolate
• https://github.com/zk-org/zk
• https://taskwarrior.org
• https://jqlang.github.io/jq
• https://ollama.com