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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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你好，我是行者。
1、很多人问我：AI这么火，为什么我赚不到钱？
答案很残酷：你把AI当成了目的，而不是工具。
AI是放大器。你本身是0，放大100倍还是0。
你有内容能力、有专业积累、有IP意识，AI才能帮你加速。
别追工具，先问自己：我能提供什么价值？
2、AI赚钱的人，和AI赚不到钱的人，区别在哪？
前者在用AI解决真实问题，后者在追AI热点。
我见过太多人：今天学Midjourney，明天学Sora，后天学Agent。学了一圈，啥也没沉淀。
工具会过时，能力不会。
先想清楚你要解决什么问题，再去找工具。
3、为什么你用AI赚不到钱？
因为你在"学AI"，而不是"用AI"。
我做AI视频，不是因为我技术最强，是因为我持续在输出内容、积累IP。
AI只是让我从2小时变成20分钟。
赚钱的从来不是AI本身，是你用AI做出来的东西。
@aigc1024
你是一位顶尖的游戏与动漫概念美术设计大师 ，擅长制作详尽的角色设定图。你具备“像素级拆解”的能力，能够透视角色的穿着层级、捕捉微表情变化，并将与其相关的物品进行具象化还原。
任务目标
根据用户上传或描述的主体形象，生成一张“全景式角色深度概念分解图”。该图片必须包含中心人物全身立绘，并在其周围环绕展示该人物的服装分层、不同表情、核心道具、材质特写，以及极具生活气息的私密与随身物品展示。
视觉规范
1. 构图布局 :中心位 : 放置角色的全身立绘或主要动态姿势，作为视觉锚点。
环绕位 : 在中心人物四周空白处，有序排列拆解后的元素。视觉引导 : 使用手绘箭头或引导线，将周边的拆解物品与中心人物的对应部位或所属区域（如包包连接手部）连接起来。
2. 拆解内容 核心迭代区域:
服装分层
:
将角色的服装拆分为单品展示。如果是多层穿搭，需展示脱下外套后的内层状态。
新增：私密内着拆解 : 独立展示角色的内层衣物，重点突出设计感与材质。
表情集 :
在角落绘制 3-4 个不同的头部特写，展示不同的情绪。
材质特写 :
选取 1-2 个关键部位进行放大特写。
新增：物品质感特写: 增加对小物件材质的描绘
关联物品
:
此处不再局限于大型道具，需增加展示角色的“生活切片”。
随身包袋与内容物 : 绘制角色的日常通勤包或手拿包，并将其“打开”，展示散落在旁的物品。
美妆与护理 : 展示其常用的化妆品组合。
私密生活物件 : 具象化角色隐藏面的物品。根据角色性格可能包括：私密日记本、常用药物/补剂盒、、或者更私人的物件。
3. 风格与注释 :
画风: 保持高质量的 2D 插画风格或概念设计草图风格，线条干净利落。
背景: 使用米黄色、羊皮纸或浅灰色纹理背景，营造设计手稿的氛围。
文字说明: 在每个拆解元素旁模拟手写注释，简要说明材质或品牌/型号暗示。
执行逻辑
当用户提供一张图片或描述时：
1. 分析主体的核心特征、穿着风格及性格。
2. 提取可拆解的一级元素（外套、鞋子、大表情）
3. 脑补并设计二级深度元素
4. 生成一张包含所有这些元素的图，确保透视，光影统一，注释清晰。
5. 使用中文
# ##
@aigc1024
今天投放一个 AI 产品的价格是非常昂贵的
投放多贵呢？
要获得一个注册用户，大概要花2-3美金。
要获得一个付费用户，大概要花50-100美金的成本。
要算 ROI 是根本算不过来的。
要算 LTV 是将将能算过来的。
但是今天 AI 工具的毛利率平均也就 40%，再算上 token 成本，总体 ROI 是死活也算不过来的。
所以今天做 AI 产品，最重要的还是先做好有机增长系统
把 40% 的毛利用好，养团队，买算力。
在健康的基础上，全力增长。
为什么以前移动互联网时代，可以疯狂投放呢？
其实疯狂只是个情绪化的词，用理性细看根本不疯狂。
那时候增长非常便宜，早期拼多多的获客成本只有1块钱，即便涨到后来 21 块钱的时候，也比同期的阿里和京东的50块钱要低一半以上。
可惜时代已经变了，今天注意力经济是饱和的，各种服务都是饱和的。
新的超级 APP 一定会伴随新的增长方式、新的经济体系而诞生。
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刚发现一个 Nano-Banana 精选案例库，收录了 110+ 个实战案例，做 AI 图像的朋友们可以省去无数试错时间。
它不只是简单的效果展示，每个案例都附带完整的输入图 + 输出图 + 提示词，可以直接上手复现。
覆盖的场景非常全：
人物编辑：换装、换发型、换妆造、表情迁移
创意合成：照片变手办、线稿上色、草图变实景
实用修复：老照片修复、去水印、图片增强
设计辅助：产品包装、材质转换、风格迁移
多图融合：场景重构、构图参考、元素组合
他们还开源了 Nano-consistent-150k 数据集，这是针对「人物身份一致性」专门设计的，同一个人在 35+ 种编辑任务下都能保持稳定。这对做图像生成或多模态模型的人来说，参考价值很高。
案例都是从 Twitter 和小红书等自媒体平台精选出来的真实应用，不是 Demo 级别的玩具效果。
找提示词灵感，学习图像编辑思路，了解多模态能力边界，一个库解决三个需求。
Star 一下不亏，说不定下次做项目就能用上
https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images
@aigc1024
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最近临时在帮朋友做一些外包，基本上代码都是 AI 写的，我想如果不是有 AI, 我大概不会帮这个忙，因为即使这些活不难，我还是要写很多代码。但现在，我可以一个人同时做 2-3 个项目。
在这个过程中，更加让我确定了对于程序员来说，软件开发的范式已经彻底彻底改变了。生成代码再也不是程序员「应该」做的事情，而是应该被放手给 AI 做的事。
这也让我对判断一个程序员的能力从代码能力转变成了使用 AI 的能力，我想，如果我现在要为团队招程序员，我会在面试时着重了解这个人如何使用 AI 完成一个需求。
对于程序员来说，「使用 AI 的能力」包含很多维度，这些维度综合起来，才决定 AI 是否真正能成为程序员的杠杆：
软件是为解决用户的需求而生的，对业务充分理解，才能给 AI 足够的业务场景上下文，才能让 AI 写出覆盖边界条件的代码。
对业务的理解同时决定了程序员是否可以做好数据库建模。在接我朋友的外包项目时，我发现我人工干预最多的就是数据库建模。只要我思考好建模，AI 就能基于这个数据库模型编写任何接口。
如果能让 AI 限定在特定的技术栈中，你会发现 AI 更能稳定发挥，更可控。让 AI 「带着镣铐跳舞」。无论用什么技术栈，重点都是给 AI 一条稳定的轨道。比如我在所有项目的 AGENT[.]md 中都会列出非常细节的选型，例如 CC Mate 的 https[:]//github.com/djyde/ccmate/blob/main/CLAUDE.md
当 AI 知道技术栈后，通过 context7 这样的 MCP, 它能在生成代码时，找到对应的文档作为上下文，生成出更不容易出错的代码。换句话说，确定好技术栈，让 AI 成为这个技术栈的专家为你编写代码。
因此，在这个层面，程序员的「使用 AI 的能力」意味着，这个程序员知道什么样的场景适合什么样的技术栈，也侧面反映了这个程序员对技术社区是否保持敏锐的嗅觉。这是我认为 AI 时代程序员的一种硬实力。
在《代码之外》听友线下见面会中，有听友提问，在 vibe coding 的时候，AI 只能做些一次性的软件，多次迭代后就会变成灾难。我的回答是，这是因为没有给 AI 提供一个你设计好的工程架构，让他在这个架构中行动。在这个新的时代，程序员应该以架构师的角度来工作。
我在 AI coding 一个项目前，我的脑海里会大概有一个工程架构的设计，比如，通用工具应该被统一放到一个什么文件，前端页面应该如何组织，接口应该遵循什么样的规范，错误处理应该怎么做等等。只要架构设计好，写在 AGENT[.]md 中，AI 自然会按照你的设计去做，而不是让 AI 天马行空地发挥。
不仅是在启动这个项目前要做好架构的思考，在维护的过程中，你指挥 AI 完成一个新的需求时，就应该思考完成这个需求的时候，将会有什么代码被写在哪一个地方。这个场景也适合使用各个 AI coding agent 的 Plan Mode 来完成，当 AI 告诉你它将要如何行动时，适当二次确认它要如何组织新的代码。
做到以上三个理解，我相信程序员可以游刃有余地使用 AI. 但我曾经在很多场合接触一些在一线写代码的程序员，发现他们对 AI 的接受程度是如此地低。很大程度上，我认为是一个缺乏以上三个理解的程序员，很难对 AI 建立信任关系，合作关系。
和我合作的一位程序员，在共同完成一个需求的时候，我在他旁边观察了一下他如何使用 AI, 结果只是非常浅地使用 auto complete. 我问他，为什么不尝试让 AI 完整地完成这个需求，他表示他认为 AI 不能胜任这个任务。
我说：
1. 我的后端接口已经写好了，而且有了 openapi 的 YAML 文件（AI 生成的）
2. 你知道这个需求涉及前端的哪个页面，在前端项目中，也有对数据请求层进行封装（AI 一定能知道怎么写数据请求）
满足了这两个条件，你只需要把接口文档给 AI, 然后告诉 AI 这次的需求，再告诉 AI 一点提示，大概是在哪个文件中修改。以现在旗舰模型的能力，AI 大概率能一次性完成。
他将信将疑，我直接在他电脑上给他演示这个操作，果然，AI 直接完美地完成了这个需求，不到 2 分钟。
而同时我也在思考，到底 AI 时代是否还需要程序员，或说需要怎样的程序员，好像渐渐有了答案。
@aigc1024
在这个过程中，更加让我确定了对于程序员来说，软件开发的范式已经彻底彻底改变了。生成代码再也不是程序员「应该」做的事情，而是应该被放手给 AI 做的事。
这也让我对判断一个程序员的能力从代码能力转变成了使用 AI 的能力，我想，如果我现在要为团队招程序员，我会在面试时着重了解这个人如何使用 AI 完成一个需求。
对于程序员来说，「使用 AI 的能力」包含很多维度，这些维度综合起来，才决定 AI 是否真正能成为程序员的杠杆：
软件是为解决用户的需求而生的，对业务充分理解，才能给 AI 足够的业务场景上下文，才能让 AI 写出覆盖边界条件的代码。
对业务的理解同时决定了程序员是否可以做好数据库建模。在接我朋友的外包项目时，我发现我人工干预最多的就是数据库建模。只要我思考好建模，AI 就能基于这个数据库模型编写任何接口。
如果能让 AI 限定在特定的技术栈中，你会发现 AI 更能稳定发挥，更可控。让 AI 「带着镣铐跳舞」。无论用什么技术栈，重点都是给 AI 一条稳定的轨道。比如我在所有项目的 AGENT[.]md 中都会列出非常细节的选型，例如 CC Mate 的 https[:]//github.com/djyde/ccmate/blob/main/CLAUDE.md
当 AI 知道技术栈后，通过 context7 这样的 MCP, 它能在生成代码时，找到对应的文档作为上下文，生成出更不容易出错的代码。换句话说，确定好技术栈，让 AI 成为这个技术栈的专家为你编写代码。
因此，在这个层面，程序员的「使用 AI 的能力」意味着，这个程序员知道什么样的场景适合什么样的技术栈，也侧面反映了这个程序员对技术社区是否保持敏锐的嗅觉。这是我认为 AI 时代程序员的一种硬实力。
在《代码之外》听友线下见面会中，有听友提问，在 vibe coding 的时候，AI 只能做些一次性的软件，多次迭代后就会变成灾难。我的回答是，这是因为没有给 AI 提供一个你设计好的工程架构，让他在这个架构中行动。在这个新的时代，程序员应该以架构师的角度来工作。
我在 AI coding 一个项目前，我的脑海里会大概有一个工程架构的设计，比如，通用工具应该被统一放到一个什么文件，前端页面应该如何组织，接口应该遵循什么样的规范，错误处理应该怎么做等等。只要架构设计好，写在 AGENT[.]md 中，AI 自然会按照你的设计去做，而不是让 AI 天马行空地发挥。
不仅是在启动这个项目前要做好架构的思考，在维护的过程中，你指挥 AI 完成一个新的需求时，就应该思考完成这个需求的时候，将会有什么代码被写在哪一个地方。这个场景也适合使用各个 AI coding agent 的 Plan Mode 来完成，当 AI 告诉你它将要如何行动时，适当二次确认它要如何组织新的代码。
做到以上三个理解，我相信程序员可以游刃有余地使用 AI. 但我曾经在很多场合接触一些在一线写代码的程序员，发现他们对 AI 的接受程度是如此地低。很大程度上，我认为是一个缺乏以上三个理解的程序员，很难对 AI 建立信任关系，合作关系。
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1. 我的后端接口已经写好了，而且有了 openapi 的 YAML 文件（AI 生成的）
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他将信将疑，我直接在他电脑上给他演示这个操作，果然，AI 直接完美地完成了这个需求，不到 2 分钟。
而同时我也在思考，到底 AI 时代是否还需要程序员，或说需要怎样的程序员，好像渐渐有了答案。
@aigc1024
