关于提示词工程，我把自己和朋友们认为的几篇重要论文和资料做了汇总。非AI技术研发的朋友，看这几篇基本够用了。

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整了个稍微大点的活

将现实照片转成黑神话悟空风格的视频

本来不抱希望的，没想到效果还很好

Image：FLUX、黑神话场景 Lora、Depth Controlnet
Video：可灵、Luma、Runway

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李飞飞团队提出ReKep，让机器人具备空间智能，还能整合GPT-4o

“环境可被表示成空间域和时间域上的约束。”

AI证件照制作工具：HivisionIDPhotos
git：https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos
在线试用：https://swanhub.co/ZeYiLin/HivisionIDPhotos/demo

最近歪打正着，摸索出了套“懒人AI工作流”的玩法。亲测有手就能行，对技术小白非常友好。

不过，比起它的【好上手】，我更喜欢它的【高质量】。

1、AI搜索＞生成式AI

由于生成式AI的幻觉问题，我很早就开始高频使用AI 搜索。

去年主要用 webpilot和kimi，今年上半年更多用perplexity和秘塔AI 搜索。等到了下半年，我使用知乎直答和腾讯元宝的频次，明显超过了其他。

原因无他，知乎和公众号的数据质量更高，对应的AI 搜索效果，就拉开了差距。

2、原始网页＞AI搜索

但是，这些好用的AI 搜索，都不提供 API。

这就意味着，一旦我要在工作流里使用AI 搜索，效果会差很多。想要保证一定的准确度，就需要大量地调试。

在反复调试的过程中，我还发现了现象：在部分业务场景下，AI搜索也无法有效支撑。

而更稳妥的做法，是直接去到原始网站，锁定特定位置，实时爬取最新数据。

3、“土办法”＞AI工作流

因为上面的这些情况，导致在AI 工作流的前后，我还要手动去做很多琐碎的事。比如去特定网站的特殊位置上扒最新数据，以及用AI搜索做double check。

这些真的很烦，可为了业务，还不得不做。我也曾一度安慰自己，等GPT-5 出来可能就解决了。但GPT-5，迟迟不出来。

既然AI 靠不住，我就开始尝试靠得住的“土办法”：RPA和编程。

4、用RPA打破“数据花园”

先说RPA，我很早就听说过这玩意儿，不过一直没动力尝试。我看过很多RPA 的教程，影刀的官网也打开过好多回，但始终没找到啥应用场景。

如今必须打破“数据花园”和解放双手的场景具备，我却发现它真没那么好上手：各种指令，复杂程度堪比首次接触PS；反复运行失败，挫败程度超过用 word 调论文格式……

不过，等熟悉些基本操作后，我意识到是自己走了弯路。就像AI 工作流不能全部靠AI，RPA 要执行的任务，也没必要全通过RPA。

在我的工作流里，RPA只要承担“打开网页、输出信息、点击按钮、数据抓取”等简单的操作。更多复杂的动作，我交给了AI 编程。

5、用AI编程定制趁手工具

可能一说到编程，很多跟我一样的技术小白，就开始发怵。因为哪怕用上了Claude 3.5，用上了Cursor，我们依然没法一步到位，只能在痛苦的调试中拿到结果。

但话说回来，从做业务的角度，用AI做出个趁手工具的难度，其实是远低于从0开始学会Excel、PS 和RPA的。

因为AI编程出问题了，会有报错的日志或提示。截图发给AI 过后，它就能很快改起来，大不了就多改几次。但Excel、PS 、RPA 解决复杂问题时出错了，可就叫天天不应叫地地不宁了，搜索都不一定找得到结果。

另外，AI编程也是有“捷径”可以走的。比方说，如果嫌本地运行麻烦，一些小项目就可以在 colab 上跑；不想学复杂的爬虫项目，那不妨用AI定制几个chrome 插件。

6、N个简单入门＞1项特别精通

综上，我的这套“懒人AI工作流”的玩法，其实是根据业务的需求，把最初级的RPA[1]、能在colab上运行的脚本、对少数网页有用的插件[2]和AI给组合了起来。

如此一来，我不用成为任何技术的高手，只需知道处理某项任务的技术方案有哪些，然后在AI帮助下简单入个门。因此，上起手来，就非常快了。

与此同时，因为喂给AI 的数据，都是最关键网页上的实时信息；帮AI 做验证的，也是质量最高的AI 搜索网站；很多关键的操作，全是用代码来实现。最终输出的结果，也就比一般AI工作流更稳定可靠。

当然，相较于dify 、coze 等平台，我这套土办法的局限性也非常大。他们对内可以协同，对外可以使用，而我这套，暂时以自用为主。

不过自用也没什么不好的，毕竟我的很多合作方关心的不是有没有用AI，而是输出的结果靠不靠谱。

———

[1]RPA教程：推荐影刀RPA在B 站上发的免费视频，找几个初级和中级的课，照着操练几遍就行。

[2]chrome插件：写起来非常简单，我是用Poe里的Claude 3.5 写的，直接让他给代码和安装教程。

前几天 Minimax 发布了他们的视频模型 abab-video-1，我还做了个小测试。

今天补了一下针对性的详细测试，发现确实非常牛批，模型综合实力是全世界最好的之一。

先说结论：

- 画质表现是现在所有视频模型最强的；
- 人物面部细节和情绪的表现是现在所有模型最好的；
- 提示词理解、运动幅度、稳定性都在第一档；
- 美学表现略差于 Luma，好于 Ruwnay；
- 物理正确性跟 Runway 差不多，好于 Luma；

真的，你们可以看一下最后一段测试视频，太牛了。

原来的提示词让一个女性的表情从喜悦到恐惧在到无奈，Minimax 完美实现了提示词描述的内容。Luma 人物直接崩了，Runway调教过于生硬开始硬切画面。

画质分部分他的视频清晰度和纹理都非常清晰和稳定，没有出现常见的模糊和网格问题。

提示词理解也很强，比如豹子武僧的部分，Luma 画出来了但是画面完全不动，runway 直接画了个人出来，只有 minimax 完全理解了提示词并且运动幅度正常。

所有的提示词都是 AI 生成，没有使用常见视频模型的演示提示词。所有测试都只跑一次。

可以在海螺 AI 这里试用：https://hailuoai.com/video

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认识了一个98年的小姑娘，之前学酒店管理，从来没有干活一天和互联网或科技相关的工作。出来创业几个月已经可以带着俩程序员办各种AI培训沙龙，面向有企培需求的客户（包含好些500强企业）。

简单交流了一下，各种提示词框架、workflow、Agent、ComfyUI、多模态、数字人等等词汇娓娓道来，且都能交付好对应的课程模块甚至一些小型的定制化的项目。

感慨一句后生可畏，再感慨一句最成熟的商业模式还是卖课。

微信公众号文章批量下载工具

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2万字长文，如何成为一个“懂”AI 的产品经理？

这是我上周的工作成果。
本文面向的读者是非算法团队的产品经理，但是我认为对于工程师们也具有借鉴意义。
为了脱敏，工作中的实际案例都被我隐藏了，用合适的论文来举例。
为了保障文章的可读性，可能会省略部分细节，同时文章重点是工程落地而非学术探讨，不具备任何辩经的价值。
欢迎大家阅读，如果觉得不错可以转发一下。