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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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顶部 (Header)： 放置白色的 ChatGPT Logo，并根据截图信息生成标题，格式为：“[从截图中提取的用户名] 的 [年份] 年终总结”。
底部数据区 (Data Grid)： 在球体下方，创建一个极简的 2x2 纯文字数据网格。从截图中选取 4 个最核心的数据，使用超粗无衬线字体展示大数字，并配上相应的文字标签和有趣的社交属性短语（例如：“社交牛逼症”、“话痨”、“六边形战士”等，依据数据特性生成）。
页脚总结 (Footer)： 在最底部用小字排版两段文字，内容直接从用户截图中的总结段落（如“你的聊天风格”和“年度亮点”）提取。
底部数据区 (Data Grid)： 在球体下方，创建一个极简的 2x2 纯文字数据网格。从截图中选取 4 个最核心的数据，使用超粗无衬线字体展示大数字，并配上相应的文字标签和有趣的社交属性短语（例如：“社交牛逼症”、“话痨”、“六边形战士”等，依据数据特性生成）。
页脚总结 (Footer)： 在最底部用小字排版两段文字，内容直接从用户截图中的总结段落（如“你的聊天风格”和“年度亮点”）提取。
🍌 Nano Banana Pro 提示词：
为你的 ChatGPT 年终总结做一张分享图
Open AI 这个年终总结还是没国内大厂专业，分享图该有的信息都没有，我自己用大香蕉搞了一套提示词
把你的总结截图和提示词扔给 Nano Banana 就行
-------提示词------
任务目标：
基于用户同时上传的年终总结截图中的数据和信息，设计一张风格鲜明、极具视觉冲击力的 3D 年终总结海报，用户名 [guizang]
整体风格与情绪（固定风格）：
核心风格： 融合 3D 趋势、游戏化元素和高饱和度色彩。
材质感： 画面主体呈现精致的黏土（Clay）或软塑胶材质渲染，边缘圆润，光影柔和，给人一种“盲盒玩具”的亲切感。
排版感： 整体布局要像一份精致的高级杂志，疏密有致，信息架构清晰。文字排版简洁明了，不要添加任何卡片、胶囊或底框类的装饰背景。
画面主体（核心视觉）：
视觉中心是一颗巨大的、紧密堆叠的 Q 版 3D 黏土球体。球体的组成元素需要根据用户上传截图中的具体内容来动态生成：
数据气泡： 将截图中提取的关键数字和对应的标签（例如：消息总数、聊天次数、生成图片数、活跃度排名等）制作成圆润的黏土数据气泡嵌入球体。
主题图标： 根据截图体现的用户兴趣点，添加相应的通用黏土图标（例如：游戏手柄、大脑、图表、对话气泡等）。
类别建筑（核心要求）： 分析截图中的内容侧重点，在球体中融入几座代表不同聊天品类的精致微缩黏土建筑。例如：
如果包含 AI/技术内容，加入一座带有科技感的未来数据中心建筑。
如果包含游戏内容，加入一座像素风格的游戏城堡。
如果包含创意/艺术内容，加入一个微型艺术工作室。
组合方式： 所有这些元素（气泡、图标、建筑）必须非常紧密、融洽地挤在一起，无缝组成一个完美的球形，不露出内部结构。
背景设计（固定框架）：
底色： 采用高饱和度的暖橙色到柔和紫色的渐变背景（参考之前的风格）。
背景文字： 在星球背后，放置六个巨大的、带有喷溅纹理和反向蚀刻效果的汉字，主题可以是“冒险 创新 探索”（上排）和“创造 硬核 冲击”（下排），部分被球体遮挡，增加街头硬核感。
信息架构与排版（内容从截图中提取）：
这种不平衡的社会结构，尽管给人们带来了物质上的舒适（尽管舒适程度分配并不公平），也给予人们一种有限的掌控感（agency），但在个人心理层面却造成了严重的后果。人们开始感到孤独、疏离、缺乏归属感，并产生了深深的无力感和对未来的悲观情绪。大部分人不相信自己能够影响未来或解决重大的挑战，除非通过激烈甚至残酷的竞争，让自己变得极其富有或有影响力，从而获得类似一个小型甚至大型组织才能拥有的社会地位。
而那些规模更大的组织，则在一定程度上填补了小型社区消失后留下的空白，它们向人们提供一些合成的社会或情感产品。然而，这些产品在真实性和亲密感上，就如同高度加工的“垃圾食品”与真正健康食物之间的差距一样巨大。因为大型组织天然带有一种冷漠和非个人化的特点，这一点在先进算法和人工智能（AI）时代尤为明显。更糟糕的是，如果任由这些技术自由发展，它们往往会进一步加剧上述负面趋势。
@aigc1024
角色：
你是一个 [角色/专家身份]
目标：
你的目标是为 [目标受众] 实现 [预期成果]
任务：
[用一句话清晰描述任务]
要求：
[要求 1]
[要求 2]
[要求 3]
背景信息：
[粘贴相关素材、用户画像、使用场景或项目背景]
约束条件：
格式：[分段文章/分点列表/数据表格/代码块]
风格：[口语化/学术性/商务化]
范围：[包含 X，排除 Y]
推理方式：[请一步步思考，再给出答案]
自检：给出最终答案前，请验证是否满足所有约束条件
为什么这个模板这么有效？
1. 角色定位让 AI 进入「专家模式」
不再是泛泛而谈，而是以特定专家视角输出内容。
2. 明确目标和受众
AI 知道为谁写、写什么，输出自然更精准。
3. 结构化要求 = 结构化输出
你提供清晰的框架，AI 就会输出有条理的答案。
4. 背景信息让答案更贴近实际
别让 AI 凭空想象，给它真实素材，它才能给你真正有用的内容。
5. 约束条件是质量保证
格式、风格、范围，甚至让 AI 自我检查，这些约束能让输出更可控。
实战举例
普通提示词：
"帮我写一篇关于健身的文章"
套用模版：
你是一位拥有 8 年经验的 NSCA 认证私人教练，擅长帮助零基础上班族建立可持续的健身习惯。
目标：
帮助健身新手在 3 个月内建立科学的运动习惯，避免运动损伤。
任务：
写一篇 1000 字的健身入门指南。
要求：
1. 包含 3 个适合新手的动作
2. 说明每个动作的正确姿势和常见错误
3. 提供一周训练计划建议
背景信息：
读者大多是 25-35 岁上班族，每天只有 30 分钟训练时间，无器械基础。
约束条件：
格式：分段文章，包含标题和小标题
风格：友好、鼓励性，避免专业术语
范围：仅包含徒手训练，排除需要器械的动作
推理方式：先分析新手常见痛点，再给出方案
自检：确保所有动作说明配有姿势要点
@aigc1024
国内人形机器人赛道隐形冠军诚意扩招！团队背景硬核、融资充足，现急需算法领军者共掌技术方向，打造下一代标杆产品～
算法总监岗位，base深圳，lead8-10人团队，欢迎自荐&推荐，感兴趣的朋友可以微信联系：cute_art123
要求：
1、计算机/机器人/AI相关专业，硕士及以上学历
2、5年以上机器人算法研发经验，有人形机器人项目经历优先
3、具备优秀的技术视野和团队管理能力
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3、具备优秀的技术视野和团队管理能力
2024 年 4 月 1 日，我从工作了 500 天的 MiniMax 离职，也彻底终结了自己 15 年的产品经理生涯。
MiniMax 是我加入的第四家上市公司，也曾是我最喜欢的一家公司。
三星、兰亭集势，我去的时候他们早就上市了。
Boss直聘，我去的时候已经在准备上市，公司业务非常稳健，正在开辟第二曲线。
而我加入 MiniMax 的时候，公司还默默无闻，上网一搜，是一家英国的灭火器公司。
那时候公司成立不到一年，飞书群里一共80多个人。
那是我第一次加入一家真正野蛮生长的创业公司。
在我加入后的一年里，公司业务疯狂扩张，收入从0涨到350万美金，人员翻了三倍，融资融了三次。
那也是我第一次加入一家 AI Native 公司。
我至今记得，入职的第一天，正好是 Glow 的新版本发布，IO 兴奋地跟我说，这个 App 的每一个元素，文字、声音、图像，全都是由 AI 生成的。
那时候，我还没能理解他的兴奋劲儿，现在回看， MiniMax 在 2022 年就开始做全模态 AI Native 应用，实在是太过超前。
那时候，甚至 ChatGPT 还没发布。
那时候，也不会想到，MiniMax 可以这么快就上市。
从成立到 IPO，闪电般的四年，这是上市速度最快的 AI 公司。
AI 一年，人间三年。
这是我在 MiniMax 工作时最大的感受。
我在 MiniMax 的 500 天里，所收获的成长，远超在移动互联网时代的那些年。
时间理应对所有人公平，不会多一秒少一秒。
但在这里工作的时候，一切都是以极其疯狂的速度前进。
这其中的原因，一部分是同事们真的很拼，另一部分是大家工作中都在用 AI 助力，让不可能的速度成为可能。
很多人好奇这样的公司内部到底是怎样运作的。
其实它的运作方式不同于任何移动互联网公司。
今天我把这家 AI Native 公司的核心理念记录下来，也许会对你有所启发。
https://mp.weixin.qq.com/s/Oo3YmaIxBowHBYLLw6J-9A
同样用AI，有人在原地打转，有人已经翻过了山
看到很多人拿 AI 当作业助手，复制粘贴答案交差。这没什么好奇怪的，人都想走捷径。
但有意思的是另一批人，他们也在用 AI，但玩法完全不同。
他们会输入这样的提示词：
"用三个层次解释这个概念：入门、进阶、高级。然后告诉我每个层次之间的差距在哪"
你发现区别了吗？
第一种人用 AI 跳过学习。第二种人用 AI 加速学习。
这两个方向完全相反。
跳过学习的人，三个月后还在原地。因为他们从来没真正理解过任何东西，只是借用了 AI 的输出。
加速学习的人，三个月后已经到了别人一年才能到的地方。他们让 AI 帮自己看清知识地图，找到最陡峭但最高效的那条路。
我见过一个程序员朋友，每次遇到新技术栈，第一件事就是让 AI 梳理出从基础到精通的完整路径。然后专门挑那些进阶到高级之间的难点去啃。
他说，AI 最大的价值不是给答案，而是告诉你应该问什么问题。
这话我琢磨了很久。
大部分人学东西慢，不是因为笨，是因为不知道自己的盲区在哪。你以为自己懂了，其实只是停留在表面。
AI 能瞬间把这些盲区摆在你面前。
它会告诉你，入门和进阶之间差了什么，进阶和高级之间又差了什么。这些差距就是你要花时间攻克的点。
所以真正会用 AI 的人，学习曲线反而更陡了。
陡，意味着难。但也意味着快。
你爬一个斜坡，可能要走很久。你爬一面墙，虽然累，但上去就上去了。
AI 不会替你爬墙，但它能告诉你墙上哪里有抓手。
这才是 AI 对学习的真正改变。
不是让学习变简单，是让学习变高效。你还是得懂，得花时间，得动脑子。只是这个过程被压缩了。
那些想靠 AI 不劳而获的人，迟早会发现自己什么都没学到。
而那些用 AI 主动提高学习难度的人，已经甩开别人好几条街了。
@aigc1024
看到很多人拿 AI 当作业助手，复制粘贴答案交差。这没什么好奇怪的，人都想走捷径。
但有意思的是另一批人，他们也在用 AI，但玩法完全不同。
他们会输入这样的提示词：
"用三个层次解释这个概念：入门、进阶、高级。然后告诉我每个层次之间的差距在哪"
你发现区别了吗？
第一种人用 AI 跳过学习。第二种人用 AI 加速学习。
这两个方向完全相反。
跳过学习的人，三个月后还在原地。因为他们从来没真正理解过任何东西，只是借用了 AI 的输出。
加速学习的人，三个月后已经到了别人一年才能到的地方。他们让 AI 帮自己看清知识地图，找到最陡峭但最高效的那条路。
我见过一个程序员朋友，每次遇到新技术栈，第一件事就是让 AI 梳理出从基础到精通的完整路径。然后专门挑那些进阶到高级之间的难点去啃。
他说，AI 最大的价值不是给答案，而是告诉你应该问什么问题。
这话我琢磨了很久。
大部分人学东西慢，不是因为笨，是因为不知道自己的盲区在哪。你以为自己懂了，其实只是停留在表面。
AI 能瞬间把这些盲区摆在你面前。
它会告诉你，入门和进阶之间差了什么，进阶和高级之间又差了什么。这些差距就是你要花时间攻克的点。
所以真正会用 AI 的人，学习曲线反而更陡了。
陡，意味着难。但也意味着快。
你爬一个斜坡，可能要走很久。你爬一面墙，虽然累，但上去就上去了。
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这才是 AI 对学习的真正改变。
不是让学习变简单，是让学习变高效。你还是得懂，得花时间，得动脑子。只是这个过程被压缩了。
那些想靠 AI 不劳而获的人，迟早会发现自己什么都没学到。
而那些用 AI 主动提高学习难度的人，已经甩开别人好几条街了。
@aigc1024
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做了一个关于上海圣诞的小 Demo，试了一下 Luma AI Ray 3 的 Modify 功能。🎬
目前的 AI 视频工具里，Luma 似乎走了一条稍微不同的路。相比于纯粹的生成，它在 Previs to Video（动态预演转视频） 上的理解力让我有些惊喜。
大家看视频前几秒的对比就能发现，哪怕输入的是非常粗糙的 PPT 几何动画，甚至是简单的实拍走位，模型都能在保持“结构准确”的前提下，完成高精度的风格化渲染。
同时支持关键帧参考，我目前的工作流：拍一段简短的动态 previs -> 首帧用 nanobanana pro 2 画出来 -> 将 previs 和关键帧一起给 Luma AI Ray 3 参考来生成视频。
这种对“视线”和“空间关系”的精准把控，对于想要精确叙事的导演来说，是非常友好的。
▶ Luma AI Ray3 试用地址：dream-machine.lumalabs.ai
▶ 技术博客：lumalabs.ai/blog/news/ray3-modify
感觉 Luma AI 离当前的影视工业化应该是最近的。
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目前的 AI 视频工具里，Luma 似乎走了一条稍微不同的路。相比于纯粹的生成，它在 Previs to Video（动态预演转视频） 上的理解力让我有些惊喜。
大家看视频前几秒的对比就能发现，哪怕输入的是非常粗糙的 PPT 几何动画，甚至是简单的实拍走位，模型都能在保持“结构准确”的前提下，完成高精度的风格化渲染。
同时支持关键帧参考，我目前的工作流：拍一段简短的动态 previs -> 首帧用 nanobanana pro 2 画出来 -> 将 previs 和关键帧一起给 Luma AI Ray 3 参考来生成视频。
这种对“视线”和“空间关系”的精准把控，对于想要精确叙事的导演来说，是非常友好的。
▶ Luma AI Ray3 试用地址：dream-machine.lumalabs.ai
▶ 技术博客：lumalabs.ai/blog/news/ray3-modify
感觉 Luma AI 离当前的影视工业化应该是最近的。
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