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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
* **景深**:全焦清晰还是背景虚化(Bokeh)?
* **留白**:画面留白的位置(用于放文案的空间)。
5. **变量槽位 (The Variable Slot)**
* **原主体描述**:描述原图中的产品是什么(方便在生成新Prompt时将其剔除)。
* **替换建议**:指出新产品应该放置的位置和角度(如:中心位置,依附于浮木倾斜放置)。
请按以下 JSON 格式输出分析结果,并在最后生成一段英文 Prompt (适用于 Midjourney/SD):
```json
{
"scene_setup": "...",
"props_detailed": "...",
"lighting_style": "...",
"composition_camera": "...",
"variable_slot": "原产品为[图像文件名],建议替换点为[Y位置]"
}
@aigc1024
* **留白**:画面留白的位置(用于放文案的空间)。
5. **变量槽位 (The Variable Slot)**
* **原主体描述**:描述原图中的产品是什么(方便在生成新Prompt时将其剔除)。
* **替换建议**:指出新产品应该放置的位置和角度(如:中心位置,依附于浮木倾斜放置)。
请按以下 JSON 格式输出分析结果,并在最后生成一段英文 Prompt (适用于 Midjourney/SD):
```json
{
"scene_setup": "...",
"props_detailed": "...",
"lighting_style": "...",
"composition_camera": "...",
"variable_slot": "原产品为[图像文件名],建议替换点为[Y位置]"
}
@aigc1024
同志们!我得说,Kimi 2.5 真的比 Opus 4.5 和 GPT 5.2 好用啊!!!
这两周我一直在折腾博客编辑器迁移,把 Trix 换成 tinyMCE。先是用 Opus 4.5 单刷,不行;换 GPT 5.2/codex 单独上,还是搞不定。后来甚至还搞起了"组合拳"——让 Opus 4.5 做架构设计,GPT 5.2 负责执行,结果依然翻车。反反复复折腾,烧了好几个五小时的额度,心态都快崩了。
然后晚上我用 Claude Code + Kimi 2.5,没用 Plan 模式,就一句话直接开干。第一次迁移完成后测试,不出所料又遇到了之前同样的坑。但这次不一样——我把报错信息甩给 Kimi,全都是一次过!五轮对话,干净利落,迁移成功,而且干干净净,没引入任何新 bug。
最让我惊艳的是 Kimi 的思考过程:逻辑极其清晰,中文表达很流畅,看着非常舒服,一次就能抓住我问题的核心,而且比 Opus 还会深挖相关代码,速度又快,几乎完美!
我终于可以退订那一堆七七八八的中转站,只留 Kimi 了。国产模型总算支棱起来了!!激动得都快哭了😭
现在更期待 DeepSeek 的新模型了!!!!
@aigc1024
这两周我一直在折腾博客编辑器迁移,把 Trix 换成 tinyMCE。先是用 Opus 4.5 单刷,不行;换 GPT 5.2/codex 单独上,还是搞不定。后来甚至还搞起了"组合拳"——让 Opus 4.5 做架构设计,GPT 5.2 负责执行,结果依然翻车。反反复复折腾,烧了好几个五小时的额度,心态都快崩了。
然后晚上我用 Claude Code + Kimi 2.5,没用 Plan 模式,就一句话直接开干。第一次迁移完成后测试,不出所料又遇到了之前同样的坑。但这次不一样——我把报错信息甩给 Kimi,全都是一次过!五轮对话,干净利落,迁移成功,而且干干净净,没引入任何新 bug。
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我终于可以退订那一堆七七八八的中转站,只留 Kimi 了。国产模型总算支棱起来了!!激动得都快哭了😭
现在更期待 DeepSeek 的新模型了!!!!
@aigc1024
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过去10年,GitHub上那些顶级开源项目,对普通人来说就是看得见摸不着
就拿yt-dlp来说,140k+ star的视频下载神器,功能强到爆
但你得会命令行、搞定环境配置、处理依赖冲突
光看到部署两个字,90%的人就已经关掉页面了
现在完全不一样了
有了Claude Code + Skills这套组合
你只需要对着Claude说一句:"帮我把yt-dlp打包成Skill"
它就会自己去:
分析项目结构
写封装代码
处理所有依赖
几分钟后,你就有了一个开箱即用的视频下载工具
以后想下YouTube视频,直接扔链接就行
我从产品经理的角度看,这件事的本质不是"工具变简单了"
而是开源世界的生产关系被重构了
过去:技术能力是刚性门槛,你不会就是不会
现在:AI成了中间层,把专业工具翻译成自然语言接口
这意味着什么
GitHub上那些经过无数人验证的成熟项目,稳定性和成功率远超AI临时写的代码
现在这些都能变成你的"超级技能库"
而且不只是视频下载
格式转换、PDF处理、图片压缩、网页抓取...
那些你能想到的需求,90%都有大佬在GitHub上开源了完整解决方案
以前你用不了,现在你用Skills就能直接调用
补充一个技术细节:
Skills本质是Claude Code的按需加载机制
它把常用的工作流、脚本、知识打包成独立模块
只在你需要的时候才调用,不会每次都消耗token
这个设计非常聪明——既省钱又高效
超级个体时代,信息差就是生产力
别人还在为"不会技术"发愁
你已经把全GitHub的轮子都装进自己的工具箱了
这才是真正的降维打击
@aigc1024
就拿yt-dlp来说,140k+ star的视频下载神器,功能强到爆
但你得会命令行、搞定环境配置、处理依赖冲突
光看到部署两个字,90%的人就已经关掉页面了
现在完全不一样了
有了Claude Code + Skills这套组合
你只需要对着Claude说一句:"帮我把yt-dlp打包成Skill"
它就会自己去:
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几分钟后,你就有了一个开箱即用的视频下载工具
以后想下YouTube视频,直接扔链接就行
我从产品经理的角度看,这件事的本质不是"工具变简单了"
而是开源世界的生产关系被重构了
过去:技术能力是刚性门槛,你不会就是不会
现在:AI成了中间层,把专业工具翻译成自然语言接口
这意味着什么
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而且不只是视频下载
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那些你能想到的需求,90%都有大佬在GitHub上开源了完整解决方案
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它把常用的工作流、脚本、知识打包成独立模块
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@aigc1024
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