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疯享会·北京站,今晚开场。21 位正在做 AI 产品的人,带着 Demo、故事和真实问题现场交流。
有人展示产品,有人被认真提问,有人在散场后继续聊下一次见面。
我们想做的其实很简单:让正在做 AI 产品的人,真的遇见彼此。
北京站今晚顺利收官,深圳站5月22日周五18:30,腾讯滨海大厦等你。
对深圳场感兴趣,评论区留言「深圳」。
用GPT抽卡抽出了新的形象照!虽然我实际上比这厚实一圈吧但也能用🫡

提示词放评论区
《未曾告别》
AI创作者“北海的波特”在短片里讲述了一位老人与妻子去世后留下的蓝色毛衣的故事。
从最初的一个模糊想法,到分镜、风格测试、画面生成镜头衔接,再到一帧一帧地调整节奏。用时一个月。
总觉得这样的粘土定格动画风更细腻,更适合用来讲故事。

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Media is too big
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推荐一个宝玉老师开源的 Skill:用 Claude Code 一行命令就能把 Markdown 文章自动发到 X,带图片的那种。
👉 这个工具其实开源挺久了,但好像用的人不多?可能大家不太知道怎么上手。我自己用了一段时间觉得真的很方便,就录了个视频教程,把原理和用法都讲了一遍。

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最近在 Mac 上装了豆包的语音输入法

之前很多人说一个语音输入法和一个键盘输入法放一起有点多余

我用下来的感觉倒是反过来的。

豆包这个语音输入最神奇的是可以和键盘输入联动,达成一个 1+1 > 2 的效果。

语音输入法最大的痛点其实是专有名词的输入和管理,这套词库维护起来非常费劲,但语音输入法和键盘输入法放一起就完美地解决了这个问题。

比如我语音输入这句话:ColaOS 支持 Codex 的套餐了。

因为 ColaOS 不是个标准词,所有语音输入法都会识别成 ColorOS 或者 CollaOS,这时候就需要在输入框里手动修改成 ColaOS。

但只要修改一次,豆包输入法就自动记住这个专有名词了,以后在输入就都不会错了。

这个专有词的解决方案是有点优雅的。

至于语音输入法的能力方面,实时转录、中文混说啥的都挺不错,基本上可以平替掉 typeless,这个是云端输入法产品的基本素养了。
听说这个叫做Somnia lab的公司很火,号称成人版宇树?
有人知道内情吗?
Seedance2已经耽误赚钱的进度了!!
我没想到婚纱摄影行业也有AI做视频的需求!!
这两天聊了三个需求,
一个白酒行业想做广告片,基本谈妥。
还有两个做婚纱摄影的朋友在问我,
一个希望用AI搞定婚礼微电影,
一个想要搞定婚礼视频邀请函,
这两个,实际上场景差不多,需求内容也是差不多,就是用不同婚纱妆造的摄影图,按照脚本编排,做成一个具有故事感和情绪氛围的短片。
本来想趁着这个机会做个一分钟的Demo多去挖掘一下需求,争取谈几个单子。
写了详细的脚本,做了详细的镜头拆分,结果,Seedance抽风了!!
反复十多次,每次排八分钟的队,还都生成失败!!
最后换了一句和脚本无关的大白提示词,才搞出来一个。

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十年一剑终成老登
算是给长期陪伴的资本一个交代吧
100亿也不算低了
本质制造业的话没什么估值可讲

(你特么又不是半导体
你特么又没有3nm
你特么又没有“两长”打底
你特么又不在泡沫超级周期)
即梦ai提示词视频课含指令+指令仓库
🔗https://pan.quark.cn/s/21dc43eff371
围绕提示词结构、生成逻辑与实际案例进行讲解,重点在于如何写出稳定、可复用的 AI 指令。

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同事说现在 Codex 给的太多太多了,实在用不完
于是在 Cola 里加了个 Codex 登录功能
这样用户就可以直接用 Codex 套餐驱动 Cola 了
双厨狂喜
此外,Cola 现在也支持用户填写自己的 key 了
目前支持了 GPT 和 Claude
看 Google IO 的的感受是这样的:
前半段,Google 太强了,真的什么都做了,从模型到应用,牛逼
后半段,Google 太乱了,怎么什么都做三遍,功能都一样,累了
别再只做“对标账号”了!教你 10 分钟把喜欢的博主“蒸馏”成 AI 技能,无限复用。
很多人做对标,只是抄了人家的句子(What),没学到人家的脑子(How)。 结果就是:每次写都要从头想,累死。 真正的做法是:把博主的“操作系统”提取出来,变成你的 AI 技能包。
👇 分享一套我总结的 RIA-TV++ 五步萃取法:
1️⃣ R - Read(读取)不要只看几篇,要用工具(爬虫/MCP)批量抓取该博主最火的 50-60 篇笔记。 关键字段:标、正文、点赞、收藏、评论。 数据量不够,AI 看不出规律。
2️⃣ I - Identify(识别三层系统)这是核心!让 AI 分析这 60 篇内容,提取出三层逻辑:
认知层(Core Belief): 他相信什么?(例:财经不是分析,是翻译。把宏大事件翻译成对用户钱包的影响。)
策略层(Strategy): 他怎么打?(例:97% 纯视频,绝不搞连载,单集独立。)
内容层(Formulas): 爆款公式是什么?(例:宏观事件 + 对你的具体生活影响。)
3️⃣ A - Archive(归档)把上面识别出的三层内容,整理成一个结构化的 Markdown 文件。 ⚠️ 重点:这不是给人看的笔记,这是给 AI 看的“静态资产”。 把流动的笔记变成静态的资产,这才是 Skill 的核心。
4️⃣ T - Template(模板化/翻译规则)把具体的例子,翻译成通用的规则。
原句:“特朗普加关税,如何影响你的房贷?”
规则:[宏大叙事/热点] + [对用户切身利益的影响]
复用:AI 大爆发,如何影响你的薪资和职业寿命? 这就是建模,而不是抄袭。
5️⃣ V - Validate(验证)拿一个该博主从来没写过的,用这个 Skill 让 AI 写一篇。 如果写出来像他,恭喜你,Skill 成了! 如果不像,回去重修第 2 步。
💡 核心心法:
对标 ≠ 建模。对标是点状学习,建模是复利系统。
产出两份东西:一份是给人看的“报告”(副产品),一份是给 AI 用的“Skill”(真资产)。
30/70 分工:你负责 30%(选博主、定方向、做判断),AI 负责 70%(读、归纳、写)。
三个月后,别人还在苦哈哈地做对标,你已经在调用 100 个博主模型了。

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