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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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Nano banana pro提示词：
基于[上传人物图片]并严苛保持面部特征不变，生成一张极具时尚感和网络热门度的3x3九宫格拼贴照片，九个独立画面分别展示该人物身着：酷飒街头风黑色Oversized卫衣配工装裤（涂鸦霓虹后巷背景）、清纯性感风白色丝绸吊带睡裙外搭针织衫（柔光慵懒卧室窗边背景）、紧身塑形时尚瑜伽套装（高端采光健身房背景）、复古Y2K辣妹短T恤配低腰牛仔裙（千禧风彩色充满CD的房间背景）、华丽黑色高开叉亮片晚礼服（城市天际线天台酒吧夜景背景）、前卫赛博朋克机能风束带装束（未来感雨夜街道蓝紫光背景）、都市摩登风廓形西装内搭露脐装（极简高级艺术馆背景）、热辣度假风比基尼配透明防晒罩衫（奢华海景泳池日落背景）以及静奢老钱风粗花呢小香风外套套装（古典欧式庄园庭院背景），整体画面追求高级杂志大片质感、光影迷人且富有潮流张力。
@aigc1024
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100%忠实参考图的外观：发型、肤色、五官、身材比例、年龄感、服装风格完全一致。【中央主体】
先将原图人物主体放在正中央（如果原图露点则需要添加最低限度的遮蔽物），然后进行扩展，分解构造出她的各种细节（用局部放大图的方式呈现，环绕在周围用箭头链接表示对应关系)，并标注出你的涩琴解说（细节特征，瑟瑟指南，设计思路穿插触觉和嗅觉）：
此外
女孩放置于正图旁边，姿势为经典OTK（Over The Knee）打屁股姿势：上身穿着原图服装完整保留，下半身完全裸露（或仅剩最低限度遮蔽），双腿从大腿中部自然弯曲垂下，臀部高高撅起，皮肤上布满鲜红掌印+少量斑点，表情极度脸红+尴尬/羞耻/带泪。【整体布局要求】
围绕中央主体，整齐环绕各种局部放大图，用手绘箭头+手写简体中文小标签连接对应关系，所有标注文字必须手写风简体中文。【必含元素清单】（全部彩绘，除明确露点可线稿）服装拆解特写（多图，穿多少拆多少） 外衣、裙子、袜子（重点）、鞋子、所有内衣（与参考图设计100%一致）
每件单独局部放大，标注面料触感、气味、脱下时的涩情描述
足部诱惑特写（2图） 足底+足背（若原图有丝袜则保留丝袜），标注足味、丝袜厚度(若有)、触感等瑟情指南
涩气内裤仰视近距离特写(正反面两张)（1-2图）
关键道具特写（1-3图） 角色标志性饰品、武器等（如有）
表情连续对比
· 第一次被手打后的生气
· 撅嘴闷闷不乐
害羞且一点点害怕 →羞愤脸红 →咬牙掉眼泪 →嚎啕大哭 →羞耻屈服 →被管教后的安心→幸福微笑
最佳体罚姿势线稿（1张） 画师认为在此角色身上最适合打屁股的姿势，并标注她的涩情弱点
实际惩罚场景（1张完整彩图） 趴在床上被打屁股瞬间：露出惩罚工具、红肿屁股、屁股前后对比小图
标明她最喜欢的打屁股工具与最喜欢的被打姿势
*6个不同的全身打屁股惩罚姿势（下半身或臀部可见）：
*靠在床上或桌子上弯腰
*面朝下躺着，踢腿
*趴在厚厚的垫子上（可选)裸躺着，双腿抬起的尿布姿势*下半身的逐步特写：
*未被触碰的皮肤
*带有明亮红色掌印
*带有鲜红色的藤条/戒尺印记和
轻微肿胀
阴穴&菊穴外貌特写（可线稿） 详细外观、弱点描述、她最喜欢的私密小玩具
管教器材区（全部排列，带手写评价） 木质戒尺
皮质软鞭
藤条
皮拍
木制发刷
带孔皮桨
带衬垫皮带
藤杖
大手掌长挥示意
小木勺
臀部皮肤变化过程特写（3-4格）
未触碰→掌印→藤条/戒尺印+轻微肿胀→最终红肿发亮
整体色调粉嫩羞耻，重点突出臀部红痕、表情泪水、工具质感，营造浓厚的“被管教的二次元少女”氛围。
@aigc1024
最近有一些可能扎心的话不吐不快。
写 MarsWave 的那篇文章阅读突破了三万。
写 MiniMax 这篇文章的阅读数突破了一万。
很多投资人都说，看完之后，对 AI Native 公司增加了很多新的理解，这代 AI 公司已经是完全不同的新时代组织。
很多大公司的老板说，看完之后，感觉自己的组织已经严重落伍了，想邀请我们来分享经验。
生产力带来的组织形态变化是足以影响一个新时代的大变革，我很高兴大家也认为这件事同样重要。
无独有偶，前几天 Karpathy (AK) 也发文感叹自己严重落伍了。他认为编程职业正在经历一场剧烈“重构”，程序员亲手写的代码正变得稀疏且零散。
在他看来，如果能整合过去一年涌现的 AI 工具，生产力本可以提升 10 倍，没能抓住这波红利显然是“能力问题”。
现在，除了传统工程，程序员还必须掌握一个由智能体（Agents）、提示词、MCP、工作流等构成的新抽象层。
面对这些本质上随机、易错且难以捉摸的 AI 实体，开发者必须在没有说明书的情况下，强行上手这件“外星神器”。
在这场撼动行业的“九级大地震”中，如果不想掉队，就只能撸起袖子，投身其中。
时代的变化，往往都是是从工具和组织开始的，然后需要几年的时间，创建产品、触达大众、逐步影响GDP。
这周 Notion 的 CEO Ivan Zhao 写了一篇文章《蒸汽、钢铁与无限心智》，他从宏观历史的视角来看待 AI。
他认为，正如钢铁不仅让建筑变高、更重构了城市形态一样，AI 作为一种“无限心智”，正在从根本上改变我们组织和经济的运作逻辑。
目前的我们，正处于将 AI 这个“新蒸汽机”简单安装在“旧水车”上的过渡期，而真正的变革才刚刚开始。
今年年末和 MiniMax 和智谱的老同事们聚餐，聊到了一些同事的职业选择。
为了更高的薪资去做与 AI 无关的事，令人难以理解。
就像特别有钱的投资人，钱很多，却没有投到 AI 里。
在满是怀疑的泡沫论中，抱着满屋子的钱，成为了被时代抛弃的人。
这世界如此精彩，你却完美错过。
非常可惜。
这条推里的提到的几篇文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/tYPFlSVQRKNXzk-3NsVbpg
https://mp.weixin.qq.com/s/Oo3YmaIxBowHBYLLw6J-9A
https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521
https://x.com/dotey/status/2003942668410241196
写 MarsWave 的那篇文章阅读突破了三万。
写 MiniMax 这篇文章的阅读数突破了一万。
很多投资人都说，看完之后，对 AI Native 公司增加了很多新的理解，这代 AI 公司已经是完全不同的新时代组织。
很多大公司的老板说，看完之后，感觉自己的组织已经严重落伍了，想邀请我们来分享经验。
生产力带来的组织形态变化是足以影响一个新时代的大变革，我很高兴大家也认为这件事同样重要。
无独有偶，前几天 Karpathy (AK) 也发文感叹自己严重落伍了。他认为编程职业正在经历一场剧烈“重构”，程序员亲手写的代码正变得稀疏且零散。
在他看来，如果能整合过去一年涌现的 AI 工具，生产力本可以提升 10 倍，没能抓住这波红利显然是“能力问题”。
现在，除了传统工程，程序员还必须掌握一个由智能体（Agents）、提示词、MCP、工作流等构成的新抽象层。
面对这些本质上随机、易错且难以捉摸的 AI 实体，开发者必须在没有说明书的情况下，强行上手这件“外星神器”。
在这场撼动行业的“九级大地震”中，如果不想掉队，就只能撸起袖子，投身其中。
时代的变化，往往都是是从工具和组织开始的，然后需要几年的时间，创建产品、触达大众、逐步影响GDP。
这周 Notion 的 CEO Ivan Zhao 写了一篇文章《蒸汽、钢铁与无限心智》，他从宏观历史的视角来看待 AI。
他认为，正如钢铁不仅让建筑变高、更重构了城市形态一样，AI 作为一种“无限心智”，正在从根本上改变我们组织和经济的运作逻辑。
目前的我们，正处于将 AI 这个“新蒸汽机”简单安装在“旧水车”上的过渡期，而真正的变革才刚刚开始。
今年年末和 MiniMax 和智谱的老同事们聚餐，聊到了一些同事的职业选择。
为了更高的薪资去做与 AI 无关的事，令人难以理解。
就像特别有钱的投资人，钱很多，却没有投到 AI 里。
在满是怀疑的泡沫论中，抱着满屋子的钱，成为了被时代抛弃的人。
这世界如此精彩，你却完美错过。
非常可惜。
这条推里的提到的几篇文章：
https://mp.weixin.qq.com/s/tYPFlSVQRKNXzk-3NsVbpg
https://mp.weixin.qq.com/s/Oo3YmaIxBowHBYLLw6J-9A
https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521
https://x.com/dotey/status/2003942668410241196
今天的认知被刷新了，AI不是线性扩张的软件，而是指数级扩张的文明。
黄仁勋最近在采访和播客中多次提到，AI需求爆炸式增长，已经超出人类控制的节奏，类似于文明级变革，英伟达3万多工程师玩了命每年把GPU性能提升十倍，但AI的需求每年增长一万倍，效率越高需求越大。
很多人质疑AI和算力需求，但其实对算力需求最大的是AI自身。我们造出了认知引擎，但还没建好承载它的文明基础设施。
@aigc1024
黄仁勋最近在采访和播客中多次提到，AI需求爆炸式增长，已经超出人类控制的节奏，类似于文明级变革，英伟达3万多工程师玩了命每年把GPU性能提升十倍，但AI的需求每年增长一万倍，效率越高需求越大。
很多人质疑AI和算力需求，但其实对算力需求最大的是AI自身。我们造出了认知引擎，但还没建好承载它的文明基础设施。
@aigc1024
Task(任务目标)使用上传的参考图片，生成一张四格拼接构图(Four-panel composition)。必须严格保持人物的面孔、发型和核心特征与原图一致，但要赋予她一种**“不再设防”的痴迷状态**。 Visual Guidelines(视觉规范)
全局风格: 8K超写实摄影，皮肤质感需呈现出微汗的油润光泽，光线采用暧昧的室内暖光或深夜闪光灯风格。
构图:2x2 网格布局(左上,右上,左下,右下)。 Panel Breakdown(四格深度解析):
左上(Upper-left) --[臣服的仰视/The Submission]:
视角:极端的高位俯视(Highangle POV)，仿佛观察者正站立在她面前，居高临下。动作: 她微微塌腰坐着或跪坐，抬头向上看。
表情:“上目线”(Upward gaze)。眼神湿润、迷离，嘴唇微张，流露出一种渴望被支配或恳求的神情。
右上(Upper-right)--[曲线的紧绷/The Tension]:视角: 正面平视或微仰视，强调身体中段。
动作: 她双手高高举过头顶(类似伸懒腰，但更色情)，导致上衣下摆被强行拉起，肋骨和腰部的曲线完全暴露。
重点:强调衣物布料在胸部和腋下产生的紧绷拉扯 感，以及露出的腰肢肌肤纹理左下(Lower-left) 一[背后的窥视/The Rear View]:
视角:后侧方越肩视角(Over-the-shoulder from behind)，聚焦于颈部线条和背影。动作: 她正背对着镜头整理衣物(如正在拉拉链、穿丝袜或整理凌乱的头发)。
重点: 捕捉后颈脆弱的线条，以及布料紧紧包裹臀部产生的勒痕或褶皱，营造一种“偷看更衣”的背德感。
右下(Lower-right) --[私密的自拍/The Private Selfie]:
视角: 极近距离的手持自拍视角(Selfie angle)，带有轻微的动态模糊。动作: 她躺在床上或沙发上，头发凌乱散开，手机拿得很近。
表情:“高潮脸”(Ecstatic/Flushed face)变体。面色潮红，眼神失焦翻白，舌尖伸出或是轻咬手指，仿佛刚经历过激烈的运动，专门发给恋人的私密照。 Technical Constraints(技术限制)
Consistency: Keep the character's identity 100% consistent across all panels.(保持角色身份100%一致)
Style: Hyper-realistic, Raw Photo, Skin Texture prominence.(超写实、生图感、强调皮肤纹理) Atmosphere: Intimate, Steamy, Voyeuristic.(私密、潮湿、窥视感)。
@aigc1024
Claude不是有Projects功能吗，也可以保存上下文，为什么还要用Skills？
因为Projects是项目维度的，有开始有结束。比如你在做圣诞营销活动，结束之后那些上下文就没用了。
而Skills是能力维度的，是长期有效的。
Projects像是你给一个员工布置的具体任务，Skills则是这个员工本身具备的专业能力。
任务会变，但能力是持续积累的。
很多公司做完一个项目，经验就散了，下次还得重新摸索。
而成熟的公司会把项目中的经验沉淀成组织能力，变成可复用的资产。
Skills其实就是在帮你做这件事。
到这里其实已经很实用了，但博主又分享了一个进阶技巧，来自另一位叫boring marketer的AI从业者。
核心观点是：创建Skill的关键，是让AI像专家一样思考，而不是像机器人一样执行步骤。
具体来说有几个要点。
首先是探索Claude的失败模式。
在没有任何引导的情况下，让Claude做同样的任务，看看它会在哪里翻车。
这些翻车的地方，就是你的Skill需要重点补强的地方。
其次是做领域研究。
别只依赖Claude自己的知识，去找专业书籍、行业报告、专家访谈，把真正有价值的原则提炼出来写进Skill。
然后是尽量精简。
每一个section都要问自己：这段话真的有必要吗？如果删掉会影响输出质量吗？
冗余的信息只会分散AI的注意力。
最后是持续迭代。
Skills不是一次性产品，你用得越多，就越能发现它的问题，然后不断优化。这个过程很像训练一个真正的员工。
如果你想尝试，我建议分三步走。
第一步，想清楚你的高频需求是什么。
不是所有任务都值得创建Skill，那些你反复在做、每次都要重新解释上下文的任务，才是最适合的。
比如周报撰写、内容审核、数据分析报告、客户邮件回复等等。
第二步，先用Create with Claude功能快速搭建一个基础版。
不用追求完美，先跑起来再说。
第三步，在使用过程中不断收集反馈。哪里输出不符合预期，就去修改Skill文件。
这是一个持续优化的过程。
用好AI的人和用不好AI的人，差距会越来越大。
不是因为技术门槛高，而是因为很多人还停留在把AI当搜索引擎用的阶段。
而那些愿意花时间去训练、去调教、去建立专属AI能力的人，效率会以指数级提升。
Skills只是一个开始，但从工具到队友，这一步迈出去，你和AI的关系就完全不一样了。
因为Projects是项目维度的，有开始有结束。比如你在做圣诞营销活动，结束之后那些上下文就没用了。
而Skills是能力维度的，是长期有效的。
Projects像是你给一个员工布置的具体任务，Skills则是这个员工本身具备的专业能力。
任务会变，但能力是持续积累的。
很多公司做完一个项目，经验就散了，下次还得重新摸索。
而成熟的公司会把项目中的经验沉淀成组织能力，变成可复用的资产。
Skills其实就是在帮你做这件事。
到这里其实已经很实用了，但博主又分享了一个进阶技巧，来自另一位叫boring marketer的AI从业者。
核心观点是：创建Skill的关键，是让AI像专家一样思考，而不是像机器人一样执行步骤。
具体来说有几个要点。
首先是探索Claude的失败模式。
在没有任何引导的情况下，让Claude做同样的任务，看看它会在哪里翻车。
这些翻车的地方，就是你的Skill需要重点补强的地方。
其次是做领域研究。
别只依赖Claude自己的知识，去找专业书籍、行业报告、专家访谈，把真正有价值的原则提炼出来写进Skill。
然后是尽量精简。
每一个section都要问自己：这段话真的有必要吗？如果删掉会影响输出质量吗？
冗余的信息只会分散AI的注意力。
最后是持续迭代。
Skills不是一次性产品，你用得越多，就越能发现它的问题，然后不断优化。这个过程很像训练一个真正的员工。
如果你想尝试，我建议分三步走。
第一步，想清楚你的高频需求是什么。
不是所有任务都值得创建Skill，那些你反复在做、每次都要重新解释上下文的任务，才是最适合的。
比如周报撰写、内容审核、数据分析报告、客户邮件回复等等。
第二步，先用Create with Claude功能快速搭建一个基础版。
不用追求完美，先跑起来再说。
第三步，在使用过程中不断收集反馈。哪里输出不符合预期，就去修改Skill文件。
这是一个持续优化的过程。
用好AI的人和用不好AI的人，差距会越来越大。
不是因为技术门槛高，而是因为很多人还停留在把AI当搜索引擎用的阶段。
而那些愿意花时间去训练、去调教、去建立专属AI能力的人，效率会以指数级提升。
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