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我要去南极种太阳
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晃来晃去
我要去南极种太阳
3月前

Simon的白日梦: 发现了一个超好用的gemini增强浏览器插件~！可以给对话分文件夹，一键导出对话，快捷保存prompt，为长对话增加时间线，还能把对话快速备份到google drive🥹！ {Gemini Voyager Official Website + Gemini Voyager (官方主页)} 🧐 这是一个极简风格的官方落地页，通过“思维有形，万物归位”的哲学理念，向用户展示了如何利用可视化时间轴、原生级文件夹管理等功能，将混乱的线性对话重塑为井井有条的知识空间。 ➡️链接：https://voyager.nagi.fun/ ✨重点 ● 🧭 重塑交互哲学 [Philosophy] 网站不仅仅罗列功能，更强调“界面顺应心流”的设计理念。通过时间轴让用户“飞”到思维落点，而非机械滚屏；通过文件夹给思想“安家”，而非任其散落。 ● 📂 核心功能展示 [Showcase] 直观展示了三大核心痛点解决方案： 时间轴： 将线性时间转化为可触摸的空间节点。 文件夹： 提供原生手感的拖拽整理体验。 掌控权： 强调数据本地存储，打破云端围墙。 ● 🛠️ 效率工具矩阵 [Tools] 除了基础功能，主页还详细列出了实用的辅助工具： NanoBanana： 无损去除 AI 图片水印。 引用回复： 像聊天软件一样精确引用上下文。 对话宽度： 自由调节窗口宽度，优化代码/表格阅读。 公式复制： 一键提取 LaTeX/MathML 源码。 Mermaid 支持： 将代码块直接渲染为流程图/甘特图。 批量操作： 支持批量删除对话和标签页标题同步。

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4月前

熊叔的茅草屋: 别被割韭菜了，AI一人公司不是噱头，但大多数人根本不懂核心逻辑 普通人用AI搭建一人公司，真正的门槛不是技术（附实操工作流） 最近，AI一人公司这个概念都烂大街了， 但真正能做起来的却没几个，问题出在哪里, 不是工具不够多， 而是大多数人根本就没弄明白自己要解决什么问题。 首先要讲清楚一件事 一人公司不是让你辞职去创业，也不是让你变成什么全能选手， 而是借助AI搭建一套交付系统, 让一个人也能把事情做成闭环。 这套AI系统有4个核心模块 第一个是自动执行 把重复性的劳动交给AI去做， 像打开网页、收集资料、整理文档这类事情不用你亲自去做， 使用AI连接器，能让多个AI工具自动协作。 第二个方面是深入思考 AI会帮你梳理逻辑并且能提供灵感，但是决策链条在你自己手里， 很多人把AI当作内容输出工具， 直接让它写出一整篇东西， 结果弄出来的内容十分机械， 一下子就能看出很水，正确的使用办法是把AI当作协同工具， 你负责确定方向还有做出决定，AI负责执行并且提出建议。 第三个是信息整理 AI可以自动读表格、找出重点、总结会议、写周报，能把零碎信息转化成系统化的内容， AI可以在20分钟内整理完2小时的会议纪要, 效率提高超过80%， 这不是噱头，而是真实能落地的能力。 第四个是流程自动化 你提出要求，AI帮你去执行， 工作和生活都会更加有条理, 这里关键的地方不在于单个工具有多厉害， 而在于能不能把多个工具串联成一条工作流， 最后做成覆盖整个业务的自动化工作流。 Justin Welsh是个典型的案例 这个人一年能挣100万美元以上， 他不雇佣员工，完全依靠AI系统来运作， 他的核心逻辑是把东西弄成产品而不是靠卖时间, 专心去做能规模化的数字产品。 他设计了非常复杂的日更系统，通过不断重复用长内容来节省时间， 你看见他好像只工作5个小时, 背后其实是之前花了很多时间搭建系统和测试。 普通人要搭建AI一人公司， 第一步不是先去学习AI工具， 而是得先把自己日常工作流程理清楚， 看看哪些是重复性的工作，哪些要靠判断力去做的, 哪些是能够自动化的，把这些想明白之后再去做成SOP的AI工作流。 工具就是用来做事情的东西， 真正重要的是你能不能让自己变成指挥AI的人。 你不再是那个只敲键盘的人, 而是去做系统设计、定规则、监控结果的人。 一人公司加上AI自媒体，的确是一个非常有潜力的赛道！ --- 声明：本文内容95%左右为人工手写原创，少部分借助AI辅助， 同时参考了content-any AI检测、同质化指标和人性化润色优化 以上所有内容和数据都经过本人严格审核和核对。

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4月前

莫唯书Mark: 不知道你周围有没有这样一种越来越普遍的感受：现在很多做AI的同行，工作里的“无力感”正在超过“兴奋感”。 这种感受很具体。早上开产品评审会，大家讨论的可能是如何把大模型的上下文窗口从128K扩大到256K，或者如何让生成图片的细节再精细5%。但到了下午，当被问到“我们这个功能到底解决了用户什么根本的新问题”时，会议室常常会安静一会儿。 我们手里工具的能力在以月为单位暴涨，但我们为用户创造价值的方式却似乎陷入了某种停滞。很多团队的核心工作，变成了用更强大的AI更高效地去满足五年前、十年前就存在的那些需求——写文案、做图、总结文章、回答客服问题。效率在提升，但产品创新的范式没有动。 问题很可能出在我们这一代产品经理最熟悉的那套“经典方法论”在遇到大模型时，第一次显得不够用了。 这套方法论非常优秀，它教我们如何精准地定义问题、拆解流程、数据驱动、小步快跑。它本质上是在已知地图上的优化方法论，在需求明确、赛道清晰的移动互联网时代，这是制胜的关键。 但现在，大模型带来的不是已知地图上某条路的升级，而是直接给了我们一整套“地质勘探和地形改造”的全新工具。面对一片突然出现的未知大陆，精于在旧道路上做养护和提速的工程师，会瞬间感到茫然。我们擅长优化“从A点到B点”的路径，但现在，A点和B点本身都需要被重新发现和定义。 这就是当前拧巴感的根源。技术能力已经指向了“创造”，而我们的产品思维还停留在“优化”。我们不断收到技术团队给的惊喜：“看，模型现在能看懂设计稿并生成代码了！”“看，现在能实时生成带情绪的语音了！”然后我们的第一反应，常常是把它塞进现有的产品框架里，变成一个更厉害的“功能”。这就像拿到了内燃机，却只想着怎么用它来制造更快的马车。 因此，那些能更快摆脱“马车思维”、开始认真想象“汽车”甚至“飞机”应该是什么样的人，开始显现出不同的价值。 他们的工作重心发生了一个根本转变：从设计用户流程，转向定义交互框架。他们不再仅仅关心用户如何一步步完成任务，而是需要首先决定，在这个任务中AI应该扮演什么角色？是一个全知全能的代理，还是一个需要被引导的助手？人与AI的权限和信任边界应该划在哪里？这个交互的“第一性原理”是什么？这些问题，远比一个界面上的交互细节更重要。 这要求一种新的混合能力：对技术的“体感”和对人性的“洞察”必须同时在线。你需要真正去用、去感受不同模型的“性格”和边界，理解它能做什么、不能做什么、在什么情况下会“涌现”出惊喜。同时，你又必须超越技术逻辑，从人的真实处境和潜在渴望出发，去倒推应该构建什么样的产品。这种能力，很难从过去的成功案例中直接复制。 所以，现在在发生的“话语权转移”，转移的其实是对未来人机协作基本形态的“定义权”和“解释权”。当技术可能性变得模糊而广阔时，谁能提出一个逻辑自洽、并能被团队和市场所理解的“新故事”，谁就掌握了主动权。这个“故事”不是虚构的愿景，而是基于技术现实和用户洞察所推演出的、可信的产品蓝图。 这个位置并不好坐。它意味着你必须在“技术可能性”和“用户可接受度”之间做持续的、高难度的权衡。你提出的每一个新框架，都意味着对旧习惯的挑战，都需要用极快的实验去验证和调整。但它的价值也在于此：在范式转型期，最大的贡献往往不是做出一个完美的功能，而是为行业探索并验证出一个可行的新思路。 说旧范式已死可能为时过早，但它确实已触及天花板。而新范式的核心，或许就在于我们能否放弃对“优化已知”的路径依赖，转而培养一种“定义未知”的思考和勇气。 这个过程注定会淘汰一批旧地图的忠实信徒，也会让一批新地图的草绘制者，走到舞台的中央。

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4月前

云舒的AI实践笔记: 我从Gemini+提示词换成CC+Skills，效率翻倍 1月份，我把自己和AI的协作路径又升级了一下，日常工作流从Gemini+提示词完整的迁移到了claude code+skills。 月底复盘了一下，我自己的评估是：我整体的产出效率接近翻倍的状态。 这个变化并不是因为我有了更多时间，而是AI参与方式的改变带来的效能提升。 过去我和AI协作时，很多细节都得我手动来做，AI只是给我出出主意、找找资料，更多是个打辅助的角色。 而现在基本上初版方案都是AI直接产出的，我就初版方案进行判断、调整和优化。 为什么用claude code+skills这个新的路径能实现？我总结了3个核心原因。 1.能够进行持续的记忆沉淀 我和AI的每一次协作都能够沉淀下来文件，这些文件不仅是这次对话的总结，还可以在下一次任务中作为上下文补充参与进去，能够让AI知道我们之前的结果是什么。 这是我觉得最关键的一项能力提升。 以我1月份写vibe coding分享课程为例：每一次和AI的讨论，都会沉淀出来课程思路、课程大纲、课程内容的文件。 在准备下一节课的时候，我可以直接让AI读取已有的信息背景，并且把上一个模块对应的文件给它作为输入，这样新的内容可以天然的和上一节课衔接起来，AI也能够理解我想要的风格是什么，不需要每次都花费时间做对齐。 2.skills比提示词能够承载更多能力 一方面skills是流程和知识库的总结，能够存放比单提示词更多的内容。 就像我自己在用的选题标题skills，我就一直在不断往里边加我觉得不错的内容进去，让它在产出时候给我做参考用。 另一方面skills可以即改即用，使用过程中觉得哪里有问题，直接在最后让claude code去对这个skills去做更新就好了，然后新建一个窗口就是更新后的skills。 提示词压根没法这样去改，提示词每一次优化都得费老半天劲，方便程度远低于skills。 3.Agent能力比纯对话能做到更多事情 claude code作为一款agent工具，它拥有更多的终端和工具权限，能够比Gemini纯对话做到更多的事情。 比如说直接去进行终端API的调用，也可以加载各种mcp工具，就像我的配图助手skills，最后出图都可以完全交给claude code来干，一点不用操心。 基于这三点我还去尝试了Codex和Antigravity两款Agent工具，但他们两个表现都不尽人意。 Codex目前看起来只适合写代码，干活真的太理科生思维了；Antigravity就是个急性子，三句话没说完就立马把方案写出来了，最后又得不断的返工。 今天就是立春啦，希望丙午年能给大家带来更多有趣的AI内容~ 我的skills Github链接：https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub

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4月前
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4月前
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4月前
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5月前
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5月前

熊叔的茅草屋: 那些年入几十万的AI画师，都在用这套“邪修”词库 原本不想公开的，但这50个AI绘画和漫画指令实在太好用了。 90%的人玩AI绘画坚持不到三天就放弃了， 原因很简单，就因为他们生成的图片实在太难看了， 很多人觉得是自己没有艺术细胞，或者是软件版本不对， 实际上大错特错，真正的原因是你根本不会提问， AI也是个根据情况来回应的，你给的AI指令太普通了，ai给你的反馈自然也一般， 如果想让AI从人工智障变成真正的生产力工具， 你就要学会用它能理解的“黑话。 所说的邪修指令，实际上就是那些权重非常高的关键词组合 举个例子，你要是想要画一位美女，你要是仅仅，输入「beautiful girl」，那么画出来的图，十有八九是普普通通的网红脸。 但是要是你添加进「volumetric lighting」（体积光）以及「Tyndall effect」（丁达尔效应），画面的质感，马上就可以提升好几个层次。 不少高手向来不愿分享这些核心秘诀，毕竟一旦人人都掌握了，他们的竞争优势也就没有了， 光影堪称画面的生命，你得懂得运用「cinematic lighting」来打造氛围，借助rim light来清晰勾勒主体形态，这些在摄影领域中的专业术语，在AI创作中无异于最强大的魔法口令。 质感和细节的把控，决定了一张图的上限 这些词语，不一定要借助引擎来进行渲染，而是跟AI讲，我期望的是这样程度的精细度以及光影质感， 构图是另一个常被忽略的重点，不要让AI随意猜测你的拍摄视角， 必须清楚告诉AI用的是wide angle还是macro shot，是low angle还是「bird's eye view」，明确的镜头表述能让画面立刻具备电影级别的叙事氛围。 我也梳理出了这50个特别好用的指令， 它并不只是简单的词表， 而是一套完整的逻辑体系， 它涵盖的方面可丰富，从光影、材质、构图到风格全都有涉及， 不管你是想创作赛博朋克风格的插画， 还是想制作写实风格的产品图， 这套指令集，都能让你从0起步轻松上手 相关指令集如下： ### 一、 光影与氛围（提升画面层次感） 1. **Cinematic lighting** - 电影级光照，营造大片感 2. **Volumetric lighting** - 体积光/丁达尔效应，增加空间通透感 3. **Rim light** - 轮廓光，勾勒主体边缘，增强立体感 4. **Bioluminescence** - 生物荧光，适合奇幻或夜景题材 5. **God rays** - 耶稣光/神圣光线，营造神圣或宏大氛围 6. **Soft illumination** - 柔和照明，适合人像或静物，光线细腻 7. **Neon ambiance** - 霓虹氛围，赛博朋克或夜景必备 8. **Chiaroscuro** - 明暗对照法，强烈的明暗对比，艺术感强 9. **Global illumination** - 全局光照，模拟真实光线反射，画面更自然 10. **Moody lighting** - 情绪化打光，营造忧郁或神秘的叙事氛围 ### 二、 画质与渲染（决定画面精细度） 11. **8k resolution** - 8k超清分辨率，增加细节密度 12. **Unreal Engine 5** - 虚幻引擎5渲染，追求极致的3D质感 13. **Octane render** - OC渲染器风格，光影和材质非常逼真 14. **Hyper-realistic** - 超写实主义，像照片一样真实 15. **Highly detailed** - 高度细节，丰富画面内容 16. **Sharp focus** - 清晰对焦，避免画面模糊 17. **Ray tracing** - 光线追踪，反射和折射效果极佳 18. **Intricate details** - 错综复杂的细节，适合机械或纹理描写 19. **Masterpiece** - 杰作，提升整体画面质量权重 20. **HDR** - 高动态范围，亮部和暗部细节都保留 ### 三、 摄影与镜头（控制构图视角） 21. **Wide angle lens** - 广角镜头，适合大场景或风景 22. **Macro shot** - 微距摄影，拍摄昆虫、水滴或纹理 23. **Bokeh** - 背景虚化/散景，突出主体 24. **Depth of field** - 景深，增加画面的纵深感 25. **Fish-eye view** - 鱼眼视角，夸张变形，视觉冲击力强 26. **Low angle shot** - 低角度仰拍，展现主体高大威猛 27. **Bird's eye view** - 鸟瞰图/上帝视角，展示宏大布局 28. **Dutch angle** - 荷兰倾斜角，营造动感或不安定的氛围 29. **Telephoto lens** - 长焦镜头，压缩空间，适合人像特写 30. **Isometric view** - 等轴测视图，适合2.5D游戏或微缩场景 ### 四、 艺术风格（定调画面基调） 31. **Cyberpunk style** - 赛博朋克风格，高科技低生活，霓虹色 32. **Steampunk aesthetic** - 蒸汽朋克，黄铜、齿轮、蒸汽元素 33. **Ukiyo-e style** - 浮世绘风格，日本传统版画质感 34. **Oil painting** - 油画质感，厚重的笔触和色彩 35. **Watercolor sketch** - 水彩速写，清新淡雅，流动感 36. **Concept art** - 概念艺术，游戏或电影前期设定图风格 37. **Matte painting** - 遮罩绘画/接景画，宏大的背景环境绘制 38. **Pixel art** - 像素艺术，复古游戏风格 39. **Gothic fantasy** - 哥特奇幻，暗黑、华丽、神秘 40. **Minimalist design** - 极简主义设计，画面干净，留白多 ### 五、 材质与特殊修饰（增加画面丰富度） 41. **Translucent skin** - 半透明皮肤/次表面散射，人像更真实 42. **Iridescent texture** - 彩虹色/珠光纹理，色彩变化丰富 43. **Metallic sheen** - 金属光泽，适合机械或盔甲 44. **Porcelain texture** - 陶瓷质感，光滑、易碎、高雅 45. **Fluid simulation** - 流体模拟，水流、烟雾的动态效果 46. **Double exposure** - 双重曝光，将两个画面融合（如人像与风景） 47. **Knolling layout** - 零件平铺/强迫症排列，物品整齐排列 48. **Dispersion effect** - 破碎/消散效果，粒子飞散 49. **Chromium finish** - 镀铬表面，极强的镜面反射 50. **Filigree pattern** - 金银丝细工/掐丝图案，繁复的装饰纹样 --- 声明：本文内容90%左右为人工手写原创，少部分借助AI辅助， 同时参考了content - any的AI和同质化检测指标以及人性化润色优化建议 以上所有的内容都是经过本人严格审核和核对。

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3年前