Businessmodelcraft.com 上新了，更新了画布导出功能，现在在网站中填写商业模式画布后，可以导出为高清、美观的PNG图片，用于商业计划书、BP或者其他任何场景。

最近需要写一些人物稿件，自然需要能够表达「精气神」的配图，在过去可能就网上找一张了事，但 AI 时代，让我们有机会拿出一些独一无二的图像，作为人物特稿的封面。

灵感和契机来源于 @阑夕 老师的一段文字海报 Prompt，在阑老师的基础上，我延展了两个版本的 AI 提示词框架：
- V1 版本更加偏重秩序，用格子进行分区，整个系统是填满的，更像是杂志的封面。图三、四、六、九，是 V1 版本的产出作品。
- V2 版本更强调人物与文字的融合，例如图一中，雷军本人实际上是文字“军”的那一竖，创意和风格化较强，适合海报。图一、二、五、七、八，是 V2 版本的产出作品。

这两段生图提示词，不仅在 GPT- Image -2 中表现出色，而且在国内的模型中使用，比如 Seedream 5.0 Lite，也依然有不错的效果。图一的雷军是 GPT-Image -2 的作品，图三的麦克阿瑟则是豆包的作品，都非常可圈可点。国内模型稍微稍有欠缺的是中文文字，没办法做到特别精细的处理，所以可以优先使用英文文字。

整体提示词写作的思路方面，遵循“总-分”结构，先总述产出物的核心目标与定位，让 AI 能够理解大方向，然后逐个模块对细节进行约束，比如对人物的要求、对大字的要求、对小字的要求、对色彩的要求等等。

“总-分”结构是 AI 协作中很核心，也最常用的技巧，无论是图像生成还是 AI Coding，都需要结构，只不过生图过程中，结构体现在提示词中，而 AI Coding 中，结构是体现在技术架构文档和代码模块化拆分中。

V1 和 V2 提示词都比较长，正文区域字数限制放不下，放评论区了，大家可以自行取用。

飞机落地在北海。
此行，自北海起，经南宁、柳州，到桂林，贯穿广西。

我应该记住什么？
是北海的海浪没有声音，一点一点舐过银滩的白沙？
是柳州的桥墩没有桥面，“电鸡”穿城而过，螺蛳粉店烟气鼎沸，是柳宗元留下的底蕴文化，还是柳江之畔、重型工业之花？
是甲天下的真桂林，碧山如黛，天地水墨，山外是层峦，极目楚天舒；山内是溶洞，上涌清泉，中垂水帘，下归地河，山里山外，两处人间？

我是画的鉴赏者，远雁衔日，长河抱月，云起山腰，风生水面，皆为观画人徐徐展开；
我亦是别人的画中人，形影相错，窸窸窣窣，人在画中行，衬托天地大美，彼此成全，互为风景。

2026年，还有哪些场景需要编排 Agent 工作流？

说出来不怕大家笑话。

现在天天搞 AI，但实际上，我的英语水平其实不太好。

但搞AI，还是需要把AI场景的词汇，记在脑子里。这么想是有原因的，主要是两个点：

1. AI 工具使用中，所遇到的英文，是有限的。我大约看了一下，最常见的单词，总共也就是 300-500 词汇量，完全可以快速学会，不至于像托福雅思一样，洋洋洒洒几千词，光看数量就 abandon 了。

2.学会这些 AI 常见词，效率的提升是肉眼可见的。浏览器的网页有插件可以快速翻译，但是本地运行的 Claude Code、Codex 这些 Agent， 遇到不懂的单词，要么切出去单独查，要么装个截图翻译软件，都很打断心流，很麻烦，但是一旦把这三五百词学会，效率和心流的提升，立竿见影。

有限的词汇数量，为学 AI 单词这件事儿极大地降低了心理成本；明显的效率提升，为行动提供了强大的学习动力。
所以，说干就干，用 AI 打败 AI。
我开发了这个小程序——「VibeEnglish - 只学 AI 使用中的单词」

从飞机上看，河北确实绿油油的，山西确实光秃秃的。

小米MiMo的7亿Token也是领上了，申请了小米的激励计划，赚到了雷大善人的329块钱

我们关注一下 DeepSeek V4 版本的价格，其实很有特点。

时隔一年，万众瞩目的 DeepSeek，终于发布了 V4 版本。

性能的变化就不说了，现在各路媒体都已经给出了详细的评测数据。我们关注一下 DeepSeek V4 版本的价格，其实很有特点。

先理清 DeepSeek 自己的价格路径。V3.2-exp 在去年底已经做过一轮主动降价，输出 从 12 元 砍到 3 元，降了 75%。而且 DeepSeek 作为国产模型之光，一直以来以极低价格著称，API 价格持续处于最低的水位。

但是，价格其实受到到成本的影响，在算力短缺的背景下，各家厂商纷纷涨价，Claude Opus 4.7 保持 4.6 的 25 美元，但是额度少了 30%；早晨刚发布的 GPT5.5 的 Pro 版本，更是高达 180 美元/百万 Token 输出；国内模型也纷纷涨价，计费套餐改为 Token 计费，GLM 连续涨价，小米 MiMo 罗福莉公开呼吁不要亏本定价。

厂商有成本压力，但是用户也被连续上涨的模型价格搞到后怕，天下苦涨价久矣！

DeepSeek V4 作为全村的希望，市场上的高预期是打骨折的价格，加上顶尖的性能，既要又要，是市场对于 DeepSeek 的期待。

DeepSeek 通过发两个版本，来解决这个问题：

- V4-Flash 的 Output 是 2 元，比 V3.2 还要再降 33%，这是对于过去超低价的延续，性能更强了，价格反而更便宜了。

- V4-Pro 的 Output 是 24 元，是 V3.2-exp 的 8 倍，支持 1M 上下文和最大 384K 输出。

两种定价，说明 V4 的逻辑不是"涨价"，而是新建了一个高价档位。Flash 是延续，Pro 是增量。

V4-Pro 的溢价有没有支撑？官方给出了一个实测数据：公司内部 Agentic Coding 场景下，V4-Pro 使用体验优于 Claude Sonnet 4.5，交付质量接近 Claude Opus 4.6 非思考模式。而 Sonnet 4.5 的 Output 约 108 元/M，Opus 4.6 约 180 元/M。V4-Pro 以 24 元 拿到超越 Sonnet、接近 Opus 的质量，相当于 Sonnet 价格的 22%，Opus 的 13%。

依然是性价比之王。

而且 DeepSeek V4 在发布时，价格栏还有一行小字：

> 受限于高端算力，目前 Pro 的服务吞吐有限，预计下半年昇腾 950 超节点批量上市后，Pro 价格会大幅下降。

昇腾 950 是华为旗下的处理器，国产算力，DeepSeek 已经跑通了国产算力的流程，那么在国内恐怖的产能下，硬件几乎不会是问题。

当一个一梯队的模型，以地板价交付使用的时候，大模型的规模效应叙事就能讲通，AI 真正改变各行各业的大幕，方才徐徐拉开。

万众期待瞩目！DeepSeek-V4 预览版总结

今天（4月24日）DeepSeek 发布了全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版，同步开源。核心要点：

两个版本

- V4-Pro：旗舰版，Agent能力、世界知识、推理性能均达国内及开源领先，比肩顶级闭源模型
- V4-Flash：轻量版，推理能力接近Pro，但参数更小、速度更快、价格更低；简单任务与Pro旗鼓相当，高难度任务有差距

核心亮点

1. 百万字超长上下文（1M）：V4开创了全新注意力机制，在token维度压缩+DSA稀疏注意力，大幅降低计算和显存需求。1M上下文将成为DeepSeek所有官方服务的标配
2. Agent能力大幅提升：Agentic Coding达开源最佳；内部已替代为员工日常使用的编码模型，体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式
3. 专项适配主流Agent产品：针对Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy等做了优化
4. 世界知识：大幅领先其他开源模型，仅稍逊于Gemini-Pro-3.1
5. 推理性能：数学/STEM/竞赛代码超越所有已公开开源模型

API与开源

- API已上线，model参数改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash
- 均支持1M上下文，支持思考模式（reasoning_effort可设high/max）
- 旧模型名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 将于2026-07-24停用
- 权重和技术报告已在HuggingFace / ModelScope开源

多 Agent 并用已经是现实，同时开着两三个 Agent 是常态。这些 Agent 工具多了之后，我发现了一个头大的问题，Skill 不好管理，每个 Agent 都有独立的 Skill 文件夹，默认状态下彼此隔离，互不感知。

我推荐的 Skill 管理方法，是「中央 Skill」，把所有 Agent 的 Skill 文件夹，统一指向同一个中央文件夹，采用软链接实现。