语言的边界，就是世界的边界
    PromptBase - AI 提示词管理平台

项目简介
PromptBase 是一个面向 AI 从业者、内容创作者和开发者的提示词资产管理平台。它解决了提示词碎片化管理的问题，提供了从创建、版本控制、团队协作到社区分享的一站式解决方案。
本项目采用前后端分离架构，致力于提供极致的用户体验和强大的管理功能。
注意:此项目是学习空闲时开发，主要以Vibe Coding的形式，项目中还存在很多bug，如果有愿意完善，欢迎做出你的贡献
最近在找为期半年左右的短期工作(免试专升本原因升学原因做到9月) 很难找啊 面试了三家前端后端全栈 感觉问什么都答不上来（show-v show-if的区别我都忘了 一时vibe一时爽 基础知识要常记） 摆烂ing ip重庆 有佬公司招人的重庆及附近的可以私我
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后端API开发文档

阿里通义实验室刚刚在Hugging Face平台正式开源图像生成基础模型Z-Image。该模型采用单流扩散Transformer架构，旨在为AI创作者、研究人员和开发者提供具备极高创作自由度的开源底座，目前相关论文已发布，模型权重已开放下载并遵循Apache 2.0开源协议。
与此前追求极致生成速度的Z-Image-Turbo版本不同，此次发布的Z-Image是一个非蒸馏的完整容量模型。在图像生成领域，蒸馏通常指为了提高运行速度而压缩模型参数和复杂度的过程。Z-Image保留了完整的训练信号，支持无分类器引导（CFG）和负面提示词控制。用户可以通过输入负面指令精确压制图像中不需要的元素，并在构图、面部特征和光影表现上获得更高的生成多样性，确保多人物场景的动态与独特性。
该模型覆盖了从超写实摄影、电影级数字艺术到风格化插画的广泛视觉风格。由于其非蒸馏的基础特性，Z-Image非常适合作为开发者进行下游任务的起点，能够兼容LoRA微调以及ControlNet等结构化和语义化条件控制。开发者目前已可通过Diffusers库直接调用该模型，官方建议的推理步数为28至50步，支持512至2048像素的任意宽高比图像生成。

  

      huggingface.co
  

  
    

Tongyi-MAI/Z-Image · Hugging Face

  We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

DiffSynth-Studio团队在ModelScope平台正式发布了全新的Z-Image-i2L（Image to LoRA）模型。该模型实现了AI图像生成领域的一项技术突破：用户只需输入一张或数张具有统一风格的图片，系统即可直接输出对应的LoRA模型，省去了传统AI模型繁琐的训练过程 。
此次发布的Z-Image-i2L模型基于团队此前的Qwen-Image-i2L架构进行升级，并整体迁移至Z-Image基础模型上。其核心技术亮点在于大幅增强了图像的风格保持能力，能够精准捕获并复刻如水彩绘画、写实细节、缤纷色块等多种复杂视觉风格，极大地降低了创作者定制AI风格的门槛。
目前，该模型的权重文件与推理代码已全面开源，并开放了在线体验接口。

  
      

      modelscope.cn
  

  
    

Z-Image-i2L (Image to LoRA)

  ModelScope——汇聚各领域先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。在这里，共建模型开源社区，发现、学习、定制和分享心仪的模型。

今早一打开手机被clawdbot刷屏了，下午在vps上用docker部署了clawdbot。挺有趣的，虽然看起来不是很安全，但是vps也没有重要资料。1. 作为docker的状态监测器，如果容器停了在telegram给我发信息，给了docker权限，基本没怎样干扰他自己就弄好了，2. 作为和openlist交互的bot，然后给他创建一个可以用webdav的账号，他就能上传，下载和生成直链，稍微对话一下就完成了，非常的丝滑，还可以让他整理一下把这个功能整理成skill.md保存到本地。
更有意思的是，他还能改自己的设置文件，加上我给了docker权限，他可以修改完自己重启。后面看到clawdhub有不少的skill，下载下来再放置金好像有点麻烦，然后他下载了clawdhub的cli，可以从clawdhub下载skill了，其他的skill比如yt-dlp的skill他还能自己安装ffmpeg。

后面发现clawdbot还没有支持mcp，所以他设置了也没有用

确实自己重启了。挺方便不用我自己登面板再重启