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每次拼车都有惊喜,可惜i人不社牛🫤
谷歌的 Image 3 图像模型居然可以写中文!

群友 Irene 发现的,还搞了一个很完整的生肖玩偶提示词

谷歌这个图片模型的含金量还在增加。

如果是顺手训练的时候支持的话也太可怕了。

提示词:This is a 3D-rendered cartoon character , a cute snake. It has a round, chubby body , standing slightly to the right. The snake features large, sparkling black and white eyes, dressed in traditional Chinese lion dance attire in vibrant colors of red, orange, and white, adorned with fluffy white fur trim and golden decorations.

The character holds a red lucky charm with the golden Chinese character "福" (meaning "good fortune"). The scene conveys a festive atmosphere with a playful design . The material is smooth and glossy , set against a soft, solid pink background. The costume features detailed textures , vivid and rich colors, professional studio lighting, soft shadows , and shiny highlights , creating a cheerful and festive ambiance.

The rendering quality is ultra-realistic , in 8K resolution , with cinematic composition, highly detailed and clear rendering, and a toy-like, collectible design.
持续制作这个系列!

可达鸭:罗马不是一天建成的,但有可能一天睡塌。

创意制作:@Simon阿文 & 我
AI探索指南
结束了,最后投入了18.5小时,其中立项3小时,初步验证1小时,AI Coding14.5小时。后续这个项目会转交给正式程序员做 截图挑选了一些交流过程中暴躁的片段,哎,都过去了 整个过程就像蒙着眼睛,拿着筷子,夹起水晶杯堆金字塔,随着项目规模膨胀,筷子长度还会从1米变成10米,20米,太糟糕了这个体验,深刻体会到什么叫无能狂怒。 文档更新了这14.5个小时里的流水线进度,包括Prompt详情,卡点问题的解决和被解决,怒喷AI,和解到放弃等等。 https://whjlnspmd6.feishu.c…
6. 如果你一定要硬撑着用AI完成一个中等规模复杂度的项目。那么建议你同步学习代码,先搞懂逻辑,然后试图读懂代码,磨刀不误砍柴工,这样绝对,绝对比你黑灯瞎火对着AI指挥要来得快。当然这个过程一定很痛苦。
7. 最后是一些普适的AI编程建议:有进展了,千万用Git随手保存,就当它是PPT | 尽可能各个能力封装模块化 | 有较大更新后让他写进Readme中,后面可以拿这个给他看 | 一开始可以说复杂需求,后续尽可能一次描述一个小需求 | 邀请他追问细节 | 认真阅读他的每一步操作,不求看懂代码,至少看懂逻辑 | 可以让他在敲代码前先给出分析和逻辑说明,也可以让他在有更新后写入Readme,这些都可以放到预置的Prompt里 | 提前思考好你的项目逻辑(我指技术实现部分),在外部文档上敲下来,而不是在打开AIcoding的那一刻才开始思考。
结束了,最后投入了18.5小时,其中立项3小时,初步验证1小时,AI Coding14.5小时。后续这个项目会转交给正式程序员做

截图挑选了一些交流过程中暴躁的片段,哎,都过去了

整个过程就像蒙着眼睛,拿着筷子,夹起水晶杯堆金字塔,随着项目规模膨胀,筷子长度还会从1米变成10米,20米,太糟糕了这个体验,深刻体会到什么叫无能狂怒。

文档更新了这14.5个小时里的流水线进度,包括Prompt详情,卡点问题的解决和被解决,怒喷AI,和解到放弃等等。
https://whjlnspmd6.feishu.cn/wiki/TjZEwOXKCiI78Uk3dg6ce9Venah?from=from_copylink

最后有一份来自这次非正式黑客松的总结,有点长:
1. 上下文看似制约,其实不是制约的本质,因为真正的项目其复杂度是远超2万甚至200万Token上线的。所以当我从windsurf和Cursor切换到cliine,并拉满上下文后,确实短期解决了项目的瓶颈,推进了一大步,但终究无法应对越来越膨胀的代码。真正的制约是你能否有效管理项目中的各类概念,并井井有条地向AI分配任务。但如果你能做到,你就不是小白了。
2. AI coding不仅仅需要需求描述清楚,更需要清楚的是代码逻辑。所以小白一般在刚开始最快乐,在中间能稍微解决,在后期逐渐崩溃。因为小白真的对各类概念一无所知。看起来是一个“为什么文字底部不能加色块”的问题,会衍生类、CSS、HTML渲染、JS执行等等一系列陌生的概念,你会发现技术的学习还是绕不开。
3. AI很擅长后端逻辑,因为他是清晰,明确的,我花在后端上的实际差不多仅占1/10。但AI不擅长UI、样式,因为这是和人的审美相关的。偏偏审美又是模糊的,很容易陷入甲方的五彩斑斓黑陷阱。
4. 在工具选择上,我只用过Cursor,Windsurf,cline。windsurf交互体验比Cursor好,但这两个都是订阅制,都会千方百计减少上下文记忆以节约成本。cline交互没那么好,但可以全量上下文ALLin,就是太贵了。14个小时烧了我15美金。
5. AI在处理小需求小项目的时候仍然很值得信赖,爬虫、批量化、数据分析等等,依旧可以解决大量重复性工作。
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