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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
突然想回头盘点一下：
过去半年多，我到底用 AI 做了些什么？
1、50 多套可以变现的生图提示词！
包括被 400 多万人看过的电商 KV 提示词，以及服装打版设计、IP 形象设计、房屋翻新、异形广告牌、产品包装等不同方向。
这算是我比较早期的一批 AI 实践，很多老朋友应该都看过。其中不少提示词后来都成功变现了。
尤其是电商 KV 提示词分享出去后，有人拿去做网站，有人封装成 Agent，也有人直接做成了自己的产品。
这也是我第一次真正意识到：
一套好的提示词，不只是几句，更像是一套可以被复制、封装和商业化的生产流程。
2、20 多套风格插画提示词
这是前段时间集中做的一件事。
最开始只是想研究不同颜色和构图之间的碰撞，后来逐渐整理成了一套相对完整的风格库。
其中传播比较多的，有蓝白配色、黄黑配色、极简点缀色，以及复古版画、旅行海报、梦幻柔焦等几组风格。
相比单纯生成一张“好看的图”，能不能把一种审美稳定复现出来，并迁移到不同人物、产品和场景中，这也是很重要的事情。
3、两个网站！
一个是高考志愿填报辅助系统，另一个是新生儿起名工具。技术上不算复杂，但对我来说意义很大。
因为这是我第一次把一个想法，从需求梳理、数据整理、功能设计，一直做到真正上线，让用户可以直接使用。
两个网站都给我带来了不少正反馈。
4、 3 个开源项目，近期会逐步开源更多。
其中一个是前面提到的高考志愿填报系统，包括核心数据也一并开放了。另外两个是用来制作视频的 Skill。
5、1套真正服务于副业的 Skill 系统
这是目前对我帮助最大的一套系统。它主要覆盖剧本创作、文案策划、AI 视频生产和项目执行等环节，已经逐渐成为我处理副业项目的核心工作流。
以前需要反复整理资料、拆解需求、搭建框架的工作，现在很多都可以通过 Skill 快速完成，整体效率至少提升了三倍。
这套系统目前还没有开源，因为它和我自己的业务流程结合得比较深，也一直在持续迭代。
后面可能会抽离其中的通用能力，做一个更适合普通创作者和副业从业者使用的公开版本。
6、若干实用 Skill！
目前重点优化的是一套“个人 IP 打造与内容生产 Skill”。
它会从人设定位、内容方向、选策划、平台适配，一直覆盖到图文和视频内容生产，希望最终形成一套能够长期运转的 IP 内容系统。
除此之外，平时还做了很多小型 Skill。
有的负责生图，有的负责做 PPT，有的负责搜索和整理特定信息，还有的用来处理固定格式的文案和资料。
这些东西大多没有太高的技术门槛，但因为是按照自己的习惯和需求制作的，所以用起来格外顺手。
7、若干小工具！
比如 CAD 图纸翻译、图片一键去背景、文件自动分类整理等。这些工具看起来都很小，也谈不上多么复杂。
但它们解决的，往往是每天都会重复出现的具体问。
以前可能要花十几分钟甚至半个小时完成的操作，现在点一下就能处理。
从单纯“用 AI”，慢慢走到了“用 AI 构建自己的工具、产品和生产方式”，这对我来说是一个很好的转变！
感谢所有相遇，感谢这个过程中给出建议和帮助的每一个人。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
过去半年多，我到底用 AI 做了些什么？
1、50 多套可以变现的生图提示词！
包括被 400 多万人看过的电商 KV 提示词，以及服装打版设计、IP 形象设计、房屋翻新、异形广告牌、产品包装等不同方向。
这算是我比较早期的一批 AI 实践，很多老朋友应该都看过。其中不少提示词后来都成功变现了。
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2、20 多套风格插画提示词
这是前段时间集中做的一件事。
最开始只是想研究不同颜色和构图之间的碰撞，后来逐渐整理成了一套相对完整的风格库。
其中传播比较多的，有蓝白配色、黄黑配色、极简点缀色，以及复古版画、旅行海报、梦幻柔焦等几组风格。
相比单纯生成一张“好看的图”，能不能把一种审美稳定复现出来，并迁移到不同人物、产品和场景中，这也是很重要的事情。
3、两个网站！
一个是高考志愿填报辅助系统，另一个是新生儿起名工具。技术上不算复杂，但对我来说意义很大。
因为这是我第一次把一个想法，从需求梳理、数据整理、功能设计，一直做到真正上线，让用户可以直接使用。
两个网站都给我带来了不少正反馈。
4、 3 个开源项目，近期会逐步开源更多。
其中一个是前面提到的高考志愿填报系统，包括核心数据也一并开放了。另外两个是用来制作视频的 Skill。
5、1套真正服务于副业的 Skill 系统
这是目前对我帮助最大的一套系统。它主要覆盖剧本创作、文案策划、AI 视频生产和项目执行等环节，已经逐渐成为我处理副业项目的核心工作流。
以前需要反复整理资料、拆解需求、搭建框架的工作，现在很多都可以通过 Skill 快速完成，整体效率至少提升了三倍。
这套系统目前还没有开源，因为它和我自己的业务流程结合得比较深，也一直在持续迭代。
后面可能会抽离其中的通用能力，做一个更适合普通创作者和副业从业者使用的公开版本。
6、若干实用 Skill！
目前重点优化的是一套“个人 IP 打造与内容生产 Skill”。
它会从人设定位、内容方向、选策划、平台适配，一直覆盖到图文和视频内容生产，希望最终形成一套能够长期运转的 IP 内容系统。
除此之外，平时还做了很多小型 Skill。
有的负责生图，有的负责做 PPT，有的负责搜索和整理特定信息，还有的用来处理固定格式的文案和资料。
这些东西大多没有太高的技术门槛，但因为是按照自己的习惯和需求制作的，所以用起来格外顺手。
7、若干小工具！
比如 CAD 图纸翻译、图片一键去背景、文件自动分类整理等。这些工具看起来都很小，也谈不上多么复杂。
但它们解决的，往往是每天都会重复出现的具体问。
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以前不懂事跟着xhs的人嘲笑小扎不懂ai，花天价收购Scale AI，让Alexandr Wang代替Lecun负责Meta的大模型是多么蠢的举动，等到我开始负责搭建我们具身模型训练的数据管线才意识到这是一件多么困难且复杂的事情。
具身的数据和模型发展阶段其实有点类似Scale AI成立的2016年时候AI模型的发展阶段。每家模型的标准不一，LLM的冲锋白皮书《你一定要立正》是2017年才出来的。即使在transformer成为主流之后，各种数据标准也还是十分混乱、管理粗放的。而Scale AI正是让这些数据变得精细化、有标准可依的重要推手。
在我自己接手具身数据生产之后，痛苦首先来自于：标注员、动捕演员、动画师完全不懂机器人，其中大部分人员学历低下（当然主要是因为工资也不高），素质一般，管理他们去看我们的标准就已经是一件困难的事情，更别说更高一级的让他们理解我们的要求了。再往下一步，采集的动作哪些是可用的、哪些不可用，更加是无据可依、没有现成标准和工作的，第一天接手的时候我的主观判断成了所有环节的质量标准。同时，机器人的模型训练除了llm有的预训练和后训练之外，还要更进一步的去解决仿真到实机的gap，一环扣着一环，训练效果不好，每一个环节的人都非常有动力去甩锅给上一个环节的人。拿出依据让环节负责人心服口服去做开发又是一个巨大挑战。
可能Alexandr在理论水平上确实不如Lecun，但是在工程水平上无疑是个天才，能够解决如此庞杂的系统工程问甚至梳理出标准、作为数据供应商理清需求方的标准并能批量化生产，他确实值Meta的100多亿刀。
@aigc1024
具身的数据和模型发展阶段其实有点类似Scale AI成立的2016年时候AI模型的发展阶段。每家模型的标准不一，LLM的冲锋白皮书《你一定要立正》是2017年才出来的。即使在transformer成为主流之后，各种数据标准也还是十分混乱、管理粗放的。而Scale AI正是让这些数据变得精细化、有标准可依的重要推手。
在我自己接手具身数据生产之后，痛苦首先来自于：标注员、动捕演员、动画师完全不懂机器人，其中大部分人员学历低下（当然主要是因为工资也不高），素质一般，管理他们去看我们的标准就已经是一件困难的事情，更别说更高一级的让他们理解我们的要求了。再往下一步，采集的动作哪些是可用的、哪些不可用，更加是无据可依、没有现成标准和工作的，第一天接手的时候我的主观判断成了所有环节的质量标准。同时，机器人的模型训练除了llm有的预训练和后训练之外，还要更进一步的去解决仿真到实机的gap，一环扣着一环，训练效果不好，每一个环节的人都非常有动力去甩锅给上一个环节的人。拿出依据让环节负责人心服口服去做开发又是一个巨大挑战。
可能Alexandr在理论水平上确实不如Lecun，但是在工程水平上无疑是个天才，能够解决如此庞杂的系统工程问甚至梳理出标准、作为数据供应商理清需求方的标准并能批量化生产，他确实值Meta的100多亿刀。
@aigc1024
AI 生成 PPT 是不是 HTML 格式最合适这个很有意思，感谢 认真的测试。
首先我承认 HTML 肯定是不够完美的，会出这样格式错误的问，可能需要人工二次纠正。
然后得说清楚咱们定位不一样，我这是给个人用的 Skill 你是做通用产品，那么对成本的敏感度会不一样。
接着我就要说一下我思考的维度：
1. 用户在乎的是好看，或许还要能编辑
Codex 有一个很强的直接操作原生 PPTX 的插件，但是我不爱用，因为做出来的太难看了，拿不出手！
然后直接 AI 出图，那做出来的 PPT 是最好看的，但是没法编辑，只能修改提示词重新抽卡，偶尔还会有些文字错误
折中下来 HTML 做出来就好最好的，还能编辑。
2. 选 AI 最熟悉训练最多的方式
发明一个格式让 AI 生成中间格式，再把中间格式翻译成 PPTX 本身是没问的，但是这个格式一定要 AI 最熟悉的训练最多的，做出来好看的。
如果你用一种 AI 没训练过的 JSON 格式、XML 格式，加上 lint 脚本，当然能做出来完美的转换，但是它会有 HTML 好看吗？是不是只能有有限的几种模板可以选择？
比如我最近在做字幕和视频剪辑相关，所需要的数据格式我也一样是优先考虑 HTML + React 组件这种 AI 很熟悉并且能做出来好看效果的格式。最终把这种中间格式变成视频。
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首先我承认 HTML 肯定是不够完美的，会出这样格式错误的问，可能需要人工二次纠正。
然后得说清楚咱们定位不一样，我这是给个人用的 Skill 你是做通用产品，那么对成本的敏感度会不一样。
接着我就要说一下我思考的维度：
1. 用户在乎的是好看，或许还要能编辑
Codex 有一个很强的直接操作原生 PPTX 的插件，但是我不爱用，因为做出来的太难看了，拿不出手！
然后直接 AI 出图，那做出来的 PPT 是最好看的，但是没法编辑，只能修改提示词重新抽卡，偶尔还会有些文字错误
折中下来 HTML 做出来就好最好的，还能编辑。
2. 选 AI 最熟悉训练最多的方式
发明一个格式让 AI 生成中间格式，再把中间格式翻译成 PPTX 本身是没问的，但是这个格式一定要 AI 最熟悉的训练最多的，做出来好看的。
如果你用一种 AI 没训练过的 JSON 格式、XML 格式，加上 lint 脚本，当然能做出来完美的转换，但是它会有 HTML 好看吗？是不是只能有有限的几种模板可以选择？
比如我最近在做字幕和视频剪辑相关，所需要的数据格式我也一样是优先考虑 HTML + React 组件这种 AI 很熟悉并且能做出来好看效果的格式。最终把这种中间格式变成视频。
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@meiriyishu
Token Industrial Complex， Palantir的CEO创造了一个全新的词汇来指代目前以openai和Anthropic 为代表的商业模式。
类似的词是军工复合体。这可不是啥好词。
@aigc1024
类似的词是军工复合体。这可不是啥好词。
@aigc1024
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https://mp.weixin.qq.com/s/H3KQvCMiyMtvXH4Rpv8a8Q?scene=334
AI大模型行业进入残酷内卷时代，斩杀线持续上移、毒圈不断收缩。随着Agent成为主流应用方式，模型竞争从单轮对跑分，转向任务维度的综合性价比对决。没有第二名、只剩生死局，持续降本迭代的赛道，不存在可以躺下的壁垒，只有所有厂商无法停歇的竞争跑步机。
@aigc1024
用真实屏幕证据加 Apple 风产品视觉，整图一次生成，不靠本地拼字。
https://github.com/oil-oil/oil-cover
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关于用关于短视频平台信息茧房算法的“干预”思维设想
信息茧房不是算法的问，是算法只做了一半的问。
如果推荐算法不仅是“精准匹配”你的喜好，而是间歇性地推送你不感兴趣的信息，记录你的思维偏好如何偏移——我们能否从中发现人类认知演变的规律？
更进一步：如果在数十亿用户尺度上进行这个实验，我们能否收集到人类思维的“大数据”，汇聚成某种“集体智能引擎”，为那些无法用确定性方法解决的问提供不定性猜想？
这是一个“算法不仅是读懂你，更是拓展你”的设想。
@aigc1024
信息茧房不是算法的问，是算法只做了一半的问。
如果推荐算法不仅是“精准匹配”你的喜好，而是间歇性地推送你不感兴趣的信息，记录你的思维偏好如何偏移——我们能否从中发现人类认知演变的规律？
更进一步：如果在数十亿用户尺度上进行这个实验，我们能否收集到人类思维的“大数据”，汇聚成某种“集体智能引擎”，为那些无法用确定性方法解决的问提供不定性猜想？
这是一个“算法不仅是读懂你，更是拓展你”的设想。
@aigc1024
https://mp.weixin.qq.com/s/Ky_S6tmQLEKTfal_kV4CoQ
我甚至觉得，这就是我心里的 AGI 了
@aigc1024
还是美女跳舞大家喜欢看啊，那就接着奏乐，接着舞！
夜间室内氛围空间，整体暧昧、慵懒、微性感拉爆了！
提示词：
生成视频：生成一段 10 秒、9:16 竖屏的纯欲风舞蹈直拍视频。单人出镜，年轻亚洲女生，黑色长发，身材纤细匀称，真实皮肤质感，妆容精致自然，穿黑色或酒红色修身吊带搭配短裙或修身长裤，可外搭轻薄开衫，突出肩颈和锁骨线条。场景为夜间室内氛围空间，背景有少量霓虹散景、暖红与紫蓝混合灯光，整体暧昧、慵懒、微性感。镜头稳定，轻微跟拍和推进，动作幅度小，以眼神、肩颈、腰部、小 wave 和指尖动作为主。
0–2 秒，人物先不看镜头，随后慢慢抬眼看向镜头，一只手从脖颈轻轻滑到锁骨。
2–4 秒，镜头到腰部以上，人物轻轻做肩颈律动、小 wave 和腰部重心转换，嘴角带淡淡笑意。
4–6 秒，卡重拍，轻转肩、轻扭腰、短暂停顿，指尖轻触下巴或脸侧，再落到肩颈，眼神锁镜头。
6–8 秒，镜头推进，突出侧脸、锁骨、发丝和唇角，她轻轻偏头拨开发丝，局部柔光扫过肩膀和脸侧。
8–10 秒，最后微微歪头定住，眼神直视镜头，镜头轻推近景，最后 0.5 秒定格，像夜色中的封面。
整体风格暧昧、纯欲、慵懒、微性感，动作自然，节奏慢卡点，直拍感强。
负面提示词：
不要多人，不要群舞，不要夸张扭动，不要低俗感，不要镜头乱晃，不要五官漂移，不要手崩，不要衣服突变，不要背景突变，不要过度磨皮，不要过亮灯光，不要字幕水印。，10s
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提示词：
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负面提示词：
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