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GPT2 x 清透古典 x 美学提示词
同一个提示词,多轮输出,会是什么效果?
GPT-image2是有点东西的,多轮输出,总是有各种创意
本次提示词:

围绕任意主题对象生成一张清透节令感的视觉作品,第一眼由大尺度书写性主题字或主题符号建立中心重量,笔触要有手写墨迹的干湿变化、飞白边缘和向外舒展的收势,像被空气托住而不是压满画面。背景保持大面积高明度留白与柔雾光感,左上到画面内部设置一组细长的斜向线性元素作为阅读引导,线条轻、干净、有节奏,和中心主形形成疏密对照。下方用主题派生的半透明主形体承接情绪,可采用水彩晕染、柔焦边缘、轻薄层叠和局部放大的方式,让主体从浅色雾面中生长出来;旁侧加入一个极小而清晰的主题派生点状生物或符号作为活力焦点,面积很小但颜色更亮。信息文字只作为层级与节奏出现:上方保留小号理性标题与轻盈手写外文的对照,中部主字最重,底部短句更安静,字距舒展,留足呼吸。色彩从主题自身的季节、材质、情绪和文化信号中提取,映射为大面积明亮洁净底色、柔和透明的主体支撑色、少量清晰强调色和深浅明确的信息色;整体保持明亮轻快、清透干净、高明度、低浊度、软对比与透明层次,即使主题需要更深的颜色,也要使用清澈的深色和通风感留白。画面质感为轻水彩、柔雾光、干净纸面与书写墨迹结合,避免拥挤装饰,让中心笔触、斜向引导、下方透明主体和小面积活力点共同形成清爽、有仪式感的主题记忆。
主题:荷花
用途:知识图鉴
比例16:9
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特斯拉Optimus V3已达成量产标准,2026年将阶段性扩产爬坡,全年产能上调至30万台,依托成熟车企产线实现规模化落地。 该机型成本与售价清晰,2026年仅开放长期租赁模式,优先供给自有产线和合作供应商,稳步验证商业化场景。 V3整机工业作业能力大幅升级、续航显著提升,但芯片算力存在短板,后续新版本将迭代升级硬件性能。 2026年特斯拉机器人供应链将迎来洗牌,国内多家企业在丝杠、电机、结构件等核心部件逐步实现国产化替代。 仅供参考。
一个 Codex skill,帮你在 GitHub 上系统性地搜解决方案。遇到工程卡点时,不是乱搜一气,而是按流程搜 issue、PR、代码、release notes,比较项目,最后落到本地方案。
https://github.com/Jia-Ethan/github-solution-research
推荐一下最近项目中用到的好用的第三方库。
macOS 菜单栏极简系统性能监测工具
https://github.com/Acerola-1/hagimi-monitor
Swift 原生写的 macOS 菜单栏监控工具,内存占用约 30 MB。菜单栏用动态圆环显示 CPU 和 GPU 的综合负载,点开面板能看到 CPU、GPU、内存、硬盘、网络、电池等详细数据。内置「平衡」和「活力」两套配色,深浅色模式都适配。
一套从生产代码中提取的、可验证的编程模式参考,每个模式附带交互式可视化、精确到行的源码链接和多语言实现。
https://github.com/Totoro-jam/battle-tested-patterns
Battle-Tested Patterns 从 React、Linux 内核、Go、Redis、PostgreSQL、Chromium 等真实项目中提取了 46 个编程模式,分数据结构、并发、系统设计、内存管理和行为五大类。每个模式都配了交互可视化、精确到行号的源码链接(不是目录,是具体某一行)、四种语言(TypeScript、Python、Go、Rust)的代码实现和可运行的练习。站点中英文双语,支持搜索和分类浏览。
这个适合民科,帮研究者把模糊想法打磨成有竞争解释、能证伪的科研问题。
https://github.com/Rimagination/good-question
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Re 第二步:深度分析对标
找到对标后,不能只看表面播放量。我这次直接把 @7techlife 的频道链接丢进一个AllyHub,生成了专业报告:
Excel数据表(播放量、完播率、受众画像)
完整HTML分析报告(内容策略、视频表现、受众洞察)
最重要的是——未来3个月12条视频完整选题规划!
实测消耗量大概是是manux的十分之一,这个消耗不太清楚怎么做到的。然后后面任务就保存了,下次能够直接利用上次的路径。
面向拼多多多店铺商家的客服消息自动化系统,7×24 小时自动应答、转人工、风控与营业时间管控。
https://github.com/zhinianboke/pdd-auto-reply
一个把 AI 聊天、文件处理和图表展示拆成独立层的桌面工具,随便你换哪个 AI、用什么方式看数据。
https://github.com/w-t-yang/aynite
一个开源桌面应用,把存储、处理和展示三层拆开:文件存本地,AI 智能体干活,8 种视图(图表、思维导图、流程图、画布等)随便选来展示结果。支持 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Ollama 等主流 AI 供应商,自带文件浏览、Git 操作、RSS 订阅和 Spotify 控制。
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AI 智能体改完代码后,用 TestSprite 在真实浏览器上跑一遍测试。挂了就收到一份带截图、根因和修复建议的故障包,自己修完再跑,直到全过。一个「改→测→修→重跑」的闭环,不需要人盯着。
https://github.com/TestSprite/testsprite-cli
专为 AI 编码智能体设计的测试 CLI,支持 Claude Code、Codex、Cursor、Cline 等。
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这么全的2026年A股科技股赛道整理,的确很全了,买啥买多少自己定了,这里仅供研究参考NFA
一个 traceroute 风格的网络诊断工具,用 Globalping 的全球节点做路由追踪,再叠加上 NextTrace 的 IP 地理位置和 ASN 数据,结果直接画在地图上。
https://github.com/nxtrace/GlobalTrace
用 Globalping 遍布全球的探测节点发 MTR 测量,跑完路由追踪后用 NextTrace 批量 IP 数据增强地理位置和网络归属。前端 React + MapLibre 把路径画在地图上,后端跑在 Cloudflare Workers 上。
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你还别说,可能等他长大了真的就实现了。第一钱完全不重要了,第二,10个老公老婆的完全用机器人帮助实现了。10万元一吨黄金关键没啥用,你要你去领呗😂
一个聚合 13+ 情报域的实时态势感知平台。飞行、船只、地震、火灾、CCTV、新闻、制裁名单……所有数据在一个 WebGL 加速的地球仪上展示,开箱即用,不用配任何 API 密钥。
https://github.com/eli-labz/Third-Eye
新播客出来了,这期内容有点散,但散得很真实。
从柯艾略1986年走朝圣之路讲起——39岁的他,学了很多、折腾了很多,却一事无成。那趟徒步改变了他,之后写出了《牧羊少年奇幻之旅》。我2012年在曼谷一个书架上偶然遇到这本书,也改变了我自己的轨迹。
这期我把柯艾略的创作路径拆了一下:先有真实体验,再提炼框架,最后框架本身变成一种看世界的方式。我觉得这对做任何创作的人都挺有启发的。
还聊了一个冷知识:西方汇票的起源,其实来自圣殿骑士团。他们最初只是保护朝圣者的小团队,后来因为积累了信任,开始帮人存钱、发凭证——这就是汇票的雏形。中世纪孕育了很多我们现在还在用的东西,挺神奇的。
然后聊到自己的事:2025年收入降了33%,但反而更开心了。不是在凡尔赛,是真的在重新想清楚「值得做的事」和「赚钱的事」之间的关系。
还有一些生活里的小事:走路机、AI管健康……
听起来很杂,但我觉得有一条线贯穿其中:在不确定的时候,怎么找到属于自己的方向。
如果你最近也在想这个问题,可以听听看。
https://redcircle.com/shows/936a3212-92e5-41c7-b6f9-39e3596adeb8/episodes/89000fef-4aed-445c-b5b4-a7375ed1d61f
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A 股四家存储企业均非底层工艺原厂,真正具备 DRAM、NAND 核心制造能力的长江存储、长鑫存储尚未上市。
兆易创新拥有硬核芯片设计实力,技术壁垒最高,德明利、江波龙、佰维存储侧重主控、模组与终端存储应用。
德明利、佰维、江波龙短期业绩弹性突出,而兆易创新凭借深厚技术积累,具备更强的长期产业成长价值。(NFA)
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死也要死在AI里面, 你同意这位投资“老师”的话吗?
我挺同意的但NFA DYOR😄
我要开喷了:X 的英文自动翻译和谷歌翻译,堪称翻译界的卧龙凤雏,翻出来的中文狗屁不通,根本没法看。
强烈建议所有人用 Chrome 的沉浸式翻译插件(不用会员,也可以换其他类似插件) + deepseek-v4-flash 模型,翻译质量直接碾压,deepseek API用下来一天花不了几毛钱。
Elon 虽然拆了巴别塔(人类语言壁垒)有功,但 Grok 的翻译水平,真的是一坨。