NotebookLM做的PPT还要缝缝补补?Agent Skills 开启 AI PPT 新流派:一步生成 100% 可编辑的原生 PPT

告别缝缝补补 在NotebookLM 做的 PPT 没法用?2 套 AI 高阶工作流:改良速成 vs Gemini + Nano Banana 完美定制中,我分享了两种方法来解决NotebookLM做的伪PPT不能修改的痛点。 新痛点:以上2套工作流,依然较繁琐,依然需要将PDF转为PPT。 新思路:一种更极客、更彻底的思路:使用 Anthropic 官方的 Agent Skills,让 AI 直接“编译”出 100% 可编辑的原生 PPTX 文件。 AI 做 PPT:画家 vs 工程师 画家:NotebookLM 或 Nano Banana 生成图片,然后组合成PDF,然后修补 工程师: Agent skill pptx,直接生成原生可编辑 PPT。 环境与工具准备 要实现这套工作流,你需要准备以下“基建”: AI 编程工具 Google Antigravity下载地址:https://antigravity.google/download 在Antigravity 中配置skill指南:https://antigravity.google/docs/skills 运行环境 Node.js(推荐 v18+),用于运行 pptxgenjs 库(如果你需要从头编写代码生成 PPT),下载地址:https://nodejs.org/en/download Python,用于运行核心的编辑脚本(解压、文本替换、打包、生成缩略图),下载地址:https://www.python.org/downloads/ 核心技能库(Agent skills) GitHub地址:https://github.com/anthropics/skills 操作流程 整个过程就像是“编译”软件: 准备原料:PPT大纲等 指令下达与资源生成 代码构建与智能校验 最终结果展示 结语 从“画图”到“编译”,Agent Skills 让演示文稿的制作变成了可维护的工程。

2026/2/10
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AI Agent Skills 资源库与导航大全

随着不断探索,持续更新,欢迎关注收藏 Agent skills 导航网站 SkillsMP Agent Skills Marketplace 地址:https://skillsmp.com/ skills.sh The Agent Skills Directory https://skills.sh/ Anthropic官方维护的skills仓库 GitHub地址:https://github.com/anthropics/skills 这是Anthropic官方维护的技能仓库,展示了如何通过技能系统扩展Claude的能力,总共包括如下16个skills。 xlsx Excel电子表格创建、编辑和分析,支持公式、格式化、数据分析和可视化。包含金融建模标准、颜色编码规范和公式构造规则。 docx Word文档创建、编辑和分析,支持修订跟踪、注释和格式保留。提供文本提取、OOXML编辑和Redlining workflow工作流程。 pptx PowerPoint演示文稿创建、编辑和分析,支持布局、演讲者注释。包含设计原则、颜色选择和模板处理功能。 pdf PDF操作、文本提取和表单处理 。 algorithmic-art 生成p5.js算法艺术,创建独特的视觉作品。使用种子随机性、参数化设计和交互式HTML构件。 brand-guidelines 应用Anthropic官方品牌颜色和字体规范到任何构件。包含品牌颜色、字体规范和智能样式应用。 canvas-design 使用设计哲学创建PNG和PDF格式的精美视觉艺术。强调视觉表达、空间沟通和艺术诠释。 doc-coauthoring 文档协作和共同编辑功能。 frontend-design 前端设计相关工具和流程。 internal-comms 撰写内部通讯文档,包括状态报告、领导更新、公司通讯等 。提供3P更新、公司通讯和FAQ响应模板。 mcp-builder 指导创建MCP服务器以集成外部API。支持TypeScript和Python SDK,提供完整的实现指导。 skill-creator 创建有效技能的指导,扩展Claude的专业能力。包含技能架构、核心原则和渐进式披露设计。 slack-gif-creator 制作Slack优化的动画GIF。提供尺寸约束、优化工具和动画概念。 theme-factory 为幻灯片、文档、报告等构件应用主题样式的工具包。包含10个预设主题和自定义主题创建功能。 web-artifacts-builder 使用React、Tailwind CSS、shadcn/ui创建复杂的多组件HTML构件 。提供完整的现代前端技术栈和打包工具。 webapp-testing Web应用程序测试相关功能。 工具类 生产力工具 Obsidian 自动化工具 调试工具 系统管理 IDE插件 命令行工具 域名与DNS工具 开发类 cms与平台开发 UI UX Pro Max 这个项目是一个AI设计智能工具包,为AI编程助手提供可搜索的UI/UX设计数据库。  GitHub地址:https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill 项目概述 UI/UX Pro Max 是一个可搜索的设计数据库,包含: 57种UI样式 - 玻璃态、粘土态、极简主义、野兽派等 README.md:15 95个调色板 - 针对SaaS、电商、医疗等行业的专业配色 README.md:16 56种字体搭配 - 精选的排版组合,包含Google Fonts导入 README.md:17 24种图表类型 - 仪表板和分析数据可视化推荐 README.md:18 11个技术栈 - 支持React、Next.js、Vue、SwiftUI等 README.md:19 98条UX指南 - 最佳实践、反模式和可访问性规则 README.md:20 工作原理 该项目作为AI助手的技能/工作流,当用户请求UI/UX工作时自动激活 。它通过4步工作流程运行: 分析需求 - 提取产品类型、风格关键词、行业和技术栈 搜索相关领域 - 查询多个设计域获取综合信息 应用技术栈指南 - 获取特定技术的最佳实践 预交付检查 - 验证代码质量标准 支持平台 支持10+个AI编程助手,包括Claude Code、Cursor、Windsurf、OpenCode、GitHub Copilot等Notes 该项目使用Python 3.x和BM25搜索算法,无需外部依赖 CLAUDE.md:61-63 。通过CLI工具 uipro 可以轻松安装到各种AI助手中。 架构模式 全栈开发 前端开发 游戏开发 脚本编程 移动开发 后端开发 电商开发 包管理与发布 框架内核开发 数据与AI类 LLM 与AI 数据分析 数据工程 机器学习 商业类 项目管理 商业应用 销售与营销 房地产与法律 金融与投资 支付 健康健身 电子商务 DevOps类 CI/CD 监控 Git 工作流 云平台 容器 监控 测试与安全类 测试 代码质量 安全 内容与媒体类 内容创作 文档处理 设计 媒体处理 skills remotion Remotion Skills是一套专为大语言模型(LLM)优化的工具集。 https://github.com/remotion-dev/skills 开发者现在只需通过简单的自然语言指令,就能指挥 AI 智能体(如Claude Code)直接编写、修改并生成基于 React 的专业视频动画。这意味着,用户不再需要一行行敲写复杂的 TypeScript 代码,只需告诉 AI “制作一个带3D 旋转效果的教学视频”,系统便会自动完成代码构建与视频渲染。 文档类 知识库 notebooklm skills 利用这项技能,可以直接从 Claude Code 查询 Google NotebookLM 笔记本,获取 Gemini 提供的基于来源、引用支持的答案。支持浏览器自动化、库管理和持久身份验证。仅提供文档响应,显著减少了幻觉。 技术文档 教育 研究类 学术研究 计算化学 科学计算 生物信息学 实验室工具 天文物理 数据库类 SQL数据库 数据库工具 NoSQL 数据库 生活方式类 占卜与玄学 文学与写作 Humanizer-zh(文章去AI味) Humanizer-zh 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的工具,帮助你将 AI 生成的内容改写得更自然、更像人类书写的文本。 GitHub地址:https://github.com/op7418/Humanizer-zh 本项目适用于: 编辑和审阅 AI 生成的内容 提升文章的人性化程度 学习识别 AI 写作的常见模式 哲学与伦理 艺术与手工 健康养生 烹饪艺术

2026/1/31
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Claude Code 全方位指南:从入门到精通,通过 AI 代理重塑编程体验

引言:从“辅助驾驶”到“自动驾驶” 编程范式的转移我们正在经历编程工具的本质跃迁:从 Copilot(副驾驶)时代的“人写代码,AI 补全”,正式迈向 Agent(智能体) 时代的“人提需求,AI 执行” 。在这种新模式下,AI 不再只是被动的问答机器,而是能够主动规划和行动的合作伙伴 。 Claude Code 是什么?Claude Code 是 Anthropic 推出的代理编码工具(Agentic coding tool) 。与 cursor 等集成在 IDE 中的工具不同,它直接居住在你的 终端(Terminal) 里 。 拥有实权: 它不只是生成代码片段供你复制,而是能直接读取文件系统、编辑代码、运行命令甚至管理 Git 提交 。 全局视野: 它维护对整个项目结构的认知,能够理解复杂的上下文,而不仅仅局限于当前打开的文件 。 适用人群这不仅仅是程序员的效率倍增器,更是独立开发者(Indie Hacker)、产品经理甚至普通用户的“技术合伙人” 。只要你能用自然语言清晰地定义需求,Claude Code 就能帮助你跨越技术门槛,将脑海中的 Idea 落地为实际的产品 。 概况:为什么是“黑框”? 目前,当所有 AI 工具都在卷炫酷 UI 的时候,Claude Code 却反直觉地选择了一个复古的“黑框”——终端界面(Terminal)。这并非技术倒退,而是为了极致效率的刻意设计: 自由度最大化: UI 界面往往是 AI 能力的枷锁 。终端界面让 Claude Code 摆脱了图形框架的限制,能够像资深工程师一样直接调用一切系统命令、运行脚本,并遵循 Unix 哲学与其他工具组合使用 。 认知负担最小化: 你不需要学习复杂的菜单或快捷键,只需使用纯自然语言描述需求 。它是真正的“所想即所得”——你告诉它“构建这个功能”,它就去执行,交互成本降至最低 。 核心能力一览 Claude Code 不再是只会在对话框里吐代码的聊天机器人,它是一个拥有“执行权”的智能体: 直接行动: 它可以直接编辑文件、运行终端命令、甚至自动解决 Git 合并冲突并提交代码 。 项目级感知 (Awareness): 它维护着对整个项目结构的完整认知,能像人类同事一样在代码库中导航,而不是仅局限于你粘贴的那几行代码 。 30 秒原则: 极简安装,开箱即用。无需复杂的环境配置,一条命令即可启动你的 AI 编程员工。 地址:https://www.anthropic.com/claude-code 使用指南:从安装到第一行代码 环境准备与安装 Claude Code 依赖 Node.js 运行环境,安装前请先确保电脑已安装 Node.js 。 获取Node.js:https://nodejs.org/en/download Claude Code 提供了两种安装方式,请根据你的习惯任选其一,不要同时执行! 方案 A:官方原生安装 这是 Anthropic 官方最推荐的方式。它的最大优势是支持后台自动更新,能确保你永远使用最新的模型和功能,无需手动维护 。 适用人群: 希望“装完即忘”、追求省心的用户。 **Mac/Linux/WSL 命令:**Bash curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash **Windows (PowerShell) 命令:**PowerShell irm https://claude.ai/install.ps1 | iex 方案 B:NPM 安装 如果你是一名熟悉 Node.js 的开发者,或者因为网络原因无法通过脚本安装,可以使用 npm 包管理器进行安装。注意:这种方式不会自动更新,后续需要手动运行命令来升级 。 适用人群: 前端开发者、Node.js 重度用户。 安装命令: 1 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 验证是否安装成功: 1 2 3 4 # 输入 claude --version # 返回如下版本号,则意味着安装成功了 2.1.15 (Claude Code) 开始项目 1 2 3 4 5 6 # 进入指定的项目文件夹 cd your-project # 输入命令启动Claude claude # 退出项目 control + C 首次启动设置界面,enter回车即可 选择登录方式 关键:解决“贵”与“门槛”问题 官方版本的 Claude Code 需要订阅 Claude Pro 或 Team 计划 。对于一般用户或希望降低成本的开发者,我们可以采用 Claude Code Router (CCR) 这一开源项目进行“曲线救国” 。 **方案 A:官方渠道(适合 Pro/Max 用户)**直接在终端输入 claude login,浏览器授权登录即可,体验最原汁原味的模型能力 。 **方案 B:开源平替(免费/低成本方案)**通过安装 claude-code-router,你可以将任意大模型 API 接入 Claude Code 。 安装和使用方法参考:https://github.com/musistudio/claude-code-router/blob/main/README_zh.md 接入Qwen/千问等模型: 利用魔搭社区(ModelScope)提供的每日免费 API 调用额度(约 2000 次),配合 Qwen-Coder 模型,实现零成本编程 。 接入 Google Gemini: 申请 Google AI Studio 的免费 API Key,使用 Gemini 2.5 Flash 或 Pro 模型,不仅免费且支持超长上下文 。 接入 OpenRouter: 如果你想要更多模型选择(如 DeepSeek、Llama 3),可通过OpenRouter 按量付费接入,比官方月费订阅更灵活 。 配置完成后,使用命令 ccr 即可启动 。 初始化项目:常用三大指令 启动 Claude Code 后,掌握以下三个指令即可开始工作: **/init (初始化认知):**让 AI 通读当前文件夹下的所有文件,并生成一个 CLAUDE.md 文件。这相当于给 AI 建立了一个“项目知识库”,包含代码规范、架构说明等,让它更懂你的项目 。 **/compact (压缩上下文):**随着对话变长,Token 消耗会增加。使用此命令可以压缩之前的对话历史,在保留关键信息的同时节省 Token 。 **/clear (清除记忆):**当你准备开始一个全新的任务(如从改 Bug 切换到写新功能)时,使用此命令清除之前的对话记录,保持上下文纯净,避免 AI 被旧信息干扰 。 场景化用例:它能帮你做什么? 场景一:接手陌生代码与解释 快速上手: 使用 /init 命令让 AI 通读整个项目,生成 CLAUDE.md 项目说明文档,帮你快速理解代码架构并保存为“长期记忆” 。 IDE 联动: 安装 VS Code 插件并执行 /ide 连接后,你在编辑器中选中的代码,终端里的 Claude 都能实时感知 。直接问它“这段代码是干嘛的?”,它能结合上下文给出精准解释 。 场景二:自动修复 Bug 长文本优化技巧: 遇到复杂报错时,遵循“内容在前,指令在后”的原则 。先粘贴冗长的错误日志,最后输入指令“分析崩溃原因并修复”,利用模型架构特性提高理解准确率。 自主修复: Claude Code 能自动分析代码库,定位错误文件,实施修复并运行测试,一气呵成。 场景三:Git 自动化 智能提交: 写完代码不再头疼 Commit Message,直接输入 git commit 或让 Claude 生成符合规范的提交信息 。 Issue/PR 处理: 结合 GitHub CLI,它能直接读取 GitHub 上的 Issue,自动创建修复分支、修改代码并推送,实现从“发现问题”到“提交代码”的全流程自动化。 隐藏技巧/高级玩法 (Indie Hacker 必读) 提示词魔法:说清楚、做计划、快执行 说清楚: 先不要急着写代码,开启 OPUS 模型与 AI 深度对话,让它复述需求,确保理解无误 。 做计划: 让 Claude Code 输出一份执行计划,明确哪些任务串行、哪些并行,形成清晰的路线图 。 快执行: 确认无误后,开启“狂飙模式”,甚至可以输入 /auto-accept 跳过人工确认,极大提升构建速度 。 开启“深度思考”模式 遇到复杂算法或逻辑死结时,不要只说“再试试”。使用官方支持的魔法咒语 think、think harder 或 ultra 。这能强制模型增加推理时长(Extended Thinking),虽然等待时间变长,但对于解决棘手 Bug 或重构代码极其有效 。 MCP (Model Context Protocol):外挂大脑 通过 MCP 协议,Claude Code 可以突破训练数据的时效限制 。 实时文档查阅: 安装 context-server MCP,让 AI 实时查阅最新的 Tailwind v4 或 Next.js 文档,解决“知识库滞后”问题 。 数据库直连: 配置 SQLite 或 Postgres 的 MCP,你可以直接用自然语言查询数据库结构和数据,无需手写 SQL 。 Subagent (子智能体):并行分身 通过 /subagent 命令创建拥有独立人设的智能体(如“代码审查大师”或“天气预报员”) 。 原理: 主 Agent 会将复杂任务拆解,分发给多个 Subagent 并行执行 。 优势: 每个 Subagent 拥有独立的、精简的上下文,互不干扰,极大提高了任务执行的专注度和成功率 。 可视化神器:Claudian 如果你始终无法习惯纯命令行的“黑框”,可以尝试开源项目 Claudian 。 GUI 外衣: 它为 Claude Code 提供了一层可视化的桌面界面 。 时间轴回溯: 相比原版的文本回退,Claudian 提供了类似游戏存档的 Checkpoint 功能。你可以随意回退到之前的某个时间点,同时恢复当时的文件状态和对话记忆,是试错开发的后悔药 。 结语:拥抱“超级个体”时代 AI 不会取代你,而是让你进化AI 编程工具的爆发,并没有敲响程序员的丧钟,反而赋予了我们成为“超级个体”的能力 。在这个新时代,我们不再需要死记硬背枯燥的语法,工程师的核心价值正在向三个维度跃迁: 定义者(Defining): 清晰描述需求,让 AI 准确输出 。 把关者(Reviewing): 审核代码质量、业务逻辑与性能表现 。 创新者(Innovating): 专注于那些 AI 尚未被训练到的架构设计与算法创新 。 Call to Action不要被终端的“黑框”吓倒,这恰恰是效率反璞归真的体现 。按照本文的指引完成配置,打破图形界面的束缚,现在就开始你的 Vibe Coding 之旅吧。 随着我的不断探索,本文也将持续更新,补充更多实用内容。欢迎收藏关注! 常见问题 (FAQ) Q: 我完全不会写代码,能用它开发产品吗? A: 可以。Claude Code 的核心能力就是“从描述构建功能”,你只需要用纯英文(或中文)告诉它你想做什么 。不过,虽然不需要你懂具体的语法细节,但具备基本的逻辑拆解能力(能够清晰地把大需求拆解成小步骤)会让你事半功倍 。 Q: 只有购买了 Claude Pro 账号才能用吗? A: 官方版本确实需要 Claude Pro 或 Team 等级订阅 。但对于普通用户,可以通过配置开源工具 Claude Code Router (CCR) 来“曲线救国” 。它支持接入国内免费模型(如魔搭社区的 Qwen)或 Google Gemini 的免费 API,也能通过 OpenRouter 使用按量付费的模型 。 Q: 实在习惯不了命令行的“黑框”怎么办? A: 即使不习惯终端操作也没关系。你可以安装开源的桌面客户端 Claudian,它为 Claude Code 提供了一层可视化的图形界面 。此外,配合 VS Code 插件使用也是个好选择,它能让你在熟悉的编辑器里审核代码修改,无需在终端里纠结 。 Q: 怎么防止 AI 把我的代码改乱了? A: 安全机制很完善。首先,Claude Code 所有的修改都可以配合 Git 使用,改错了随时可以回滚 。其次,在 VS Code 模式下,每次修改前都会弹出 Diff 对比让你确认 。如果你使用 Claudian,它还独有 Checkpoint(检查点) 功能,像游戏的存档一样,可以一键把文件状态和对话记忆同时回退到修改之前 。 相关资料 Claude Code Docs,地址:https://code.claude.com/docs/zh-CN/

2026/1/23
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OpenCode 全方位使用指南:从入门到精通

引言 (Introduction) 近期,AI 编程工具领域最炙手可热的新星非 OpenCode 莫属 。作为一个完全开源的项目,它被广泛视为 Claude Code 的最佳平替,甚至在某些方面青出于蓝 。 对于许多开发者——尤其是部分地区用户来说,Claude Code 虽然强大,但“封号”、“限速”以及复杂的注册门槛往往让人望而却步 。OpenCode 的出现完美解决了这些痛点:它完全开源、无封号风险,且对所有用户都极度友好,让你能专注于创造本身而非账号管理 。 它的核心优势在于极致的灵活与低门槛: 开箱即用(免费): 内置了 Gemini 4.7、MiniMax 2.1 等高性能免费模型,小白也能零成本上手体验 AI 编程的乐趣 。 全模型兼容: 只要有 API Key,你就可以接入 OpenAI、Claude、DeepSeek 等各家顶尖模型,甚至通过 OpenRouter 接入市面上几乎所有的 AI 模型 。 本文旨在提供一份面向所有人的 “保姆级使用指南”。无论你是想提高效率的独立开发者,还是普通的编程爱好者,这篇文章都将手把手带你玩转 OpenCode,并会随着工具迭代持续更新。 概况 (Overview) **OpenCode 是什么?**简单来说,OpenCode 可以看作是 开源版的 Claude Code 。它不仅复刻了 Claude Code 几乎所有的核心功能,还打破了模型绑定的限制,支持市面上主流的所有 AI 模型 。 OpenCode官网:https://opencode.ai/ OpenCode的GitHub地址:https://github.com/anomalyco/opencode 为了适应不同用户的使用习惯,OpenCode 目前提供了四种主要的存在形态 : **命令行工具 (CLI)**这是功能最全、最原生的版本。通过 Node.js 的 npm 命令即可轻松安装,轻量且高效,是目前最推荐的使用方式 。 **桌面客户端 (Desktop)**专为不喜欢黑色终端窗口的用户设计。它拥有简洁清爽的图形化界面,虽然目前仍处于 Beta 测试阶段(Bug 可能稍多),但对于非技术背景的用户来说,是体验 AI 编程门槛最低的入口 。 **编辑器插件 (VS Code Extension)**可以直接在 VS Code 或 Cursor 的扩展商店中搜索安装。它的优势在于“沉浸感”:能自动关联当前打开的代码文件,你只需选中代码并通过快捷键,就能将其投喂给 AI 进行分析或重构 。 **云端运行环境 (Cloud / GitHub Actions)**这是最高阶的玩法。将 OpenCode 集成到 GitHub 仓库后,它就变成了一个云端员工。你只需提交一个 Issue,它就能在后台自动分析问题、修复 Bug,并直接提交代码合并请求 (Pull Request),全程无需人工干预 。 使用指南 (User Guide) 安装命令行工具 在命令行工具中使用 配置模型 安装插件,并且IDE中使用 命令行工具(CLI)中使用 安装OpenCode命令行工具(CLI) OpenCode 的安装非常轻量,它基于 Node.js 环境。 环境准备: 确保你的电脑上安装了 Node.js(建议版本较高 )。 一键安装CLI: 打开终端(Terminal 或 CMD),输入以下命令即可: npm i -g opencode-ai 或者使用 npx 直接运行(无需安装): npx open-code Mac 用户特别通道: 如果你是 macOS 用户,也可以使用 Homebrew 快速安装 : brew install open-code 初始化和基础用法 安装完成后,在终端terminal中输入 opencode 即可启动 。 对话框类输入内容聊天,就像使用AI聊天框一样 输入/,唤起不同的功能服务,例如:/models唤起模型配置服务 模型配置 (Configuration) 初次启动时,软件会引导你进行简单的配置。 **启用免费“真香”模型:**OpenCode 对新手最友好的地方在于内置了免费模型。启动后输入 /models 命令,你会看到带有 free 标记的模型 。 推荐: GLM 4.7 或 MiniMax 2.1。这两个模型的编程能力非常不错,且完全免费,零配置开箱即用 。 接入最强模型(进阶): 如果你追求极致的编程体验,可以将它连接到更强大的模型: OpenRouter: 输入 /models 后选择 OpenRouter,填入 API Key,即可使用 DeepSeek、Claude 3.5 Sonnet 等市面上几乎所有的模型 。 OpenAI / Anthropic: 同样支持直接输入官方 API Key 接入 GPT-4 或 Claude 系列 。 核心模式与工作流 (Core Modes) OpenCode 的工作流设计非常符合开发直觉,主要分为两种模式: Plan 模式 (策划):这是默认模式。AI 在这里充当“产品经理”或“架构师”。它会和你沟通需求、拆解任务、制定详细的开发计划,但不会直接修改代码 。 适用场景: 需求分析、技术选型、复杂功能的头脑风暴。 Build 模式 (构建):当计划确认无误后,通过按 Tab 键(或在对话中指示)切换到 Build 模式 。此时 AI 变身为“资深程序员”,拥有读写文件、运行终端命令的权限,开始自动写代码、跑测试、修 Bug 。 Session 管理 (多任务并行): OpenCode 引入了 Session(会话)的概念。 新开任务: 输入 /ne 命令可以开启一个全新的 Session,清理上下文以便开始新任务 。 并行开发: 它是支持后台运行的!你可以同时开启多个 Session,让一个 AI 在后台写前端,另一个在后台写后端,互不干扰,极大提升效率 。 插件中使用 安装和使用 通过Extensions搜索安装 使用 打开命令面板 Wine:Ctrl+Shift+P Mac:Cmd+Shift+P 快速复制复用代码 Win:Ctrl+Alt+K Mac:Cmd+Option+K 场景化用例 (Use Cases) 光说不练假把式,OpenCode 到底能帮我们干什么?以下是三个覆盖不同需求的典型实战场景: 从零打造:极速构建 Web 应用 如果你有一个点子,OpenCode 能在几分钟内帮你把它变成现实。 案例: 创建一个现代化的数据分析仪表盘(Dashboard)。 操作流程: 下达指令: 输入提示词,要求包含“数据可视化、实时更新、深色模式支持” 。 自动执行: 切换到 Build 模式,AI 会自动规划文件结构、编写 HTML/CSS/JS 代码,甚至处理复杂的图表逻辑 。 成果: 几分钟后,一个交互流畅、具备动态效果的仪表盘就完成了,全程无需手动编写一行代码 。 存量改造:给现有 App 加功能 OpenCode 的强大之处在于它能“读懂”你现有的复杂项目,而非仅仅处理单个文件。 案例: 给一个已有的 iOS 原生背单词 App 增加“判断题”或“专注计时器”功能 。 核心步骤: 建立认知 (/init): 在项目根目录运行 /init 命令。OpenCode 会扫描整个项目,生成一个 .opencode/agent.md (或 .agency.md) 文件,里面记录了项目的技术栈、架构和代码规范 。 精准修改: 开启新会话 (/ne),提出需求。AI 会利用 LSP (语言服务器协议) 精准定位相关代码文件(如 Swift 文件),在不破坏原有逻辑的前提下新增功能 。 零错误交付: 实测中,它能一次性正确实现“下拉选择时间”、“倒计时逻辑”等功能,并自动通过编译 。 云端雇员:自动化 Bug 修复 这是 OpenCode 最具科幻感的玩法——把它变成你的 GitHub “云端员工”。 案例: 自动修复用户提交的 Bug。 操作流程: 配置环境: 将 OpenCode 集成到 GitHub Actions 中 。 触发任务: 当用户在 Issue 中反馈 Bug(例如“导航栏功能冲突”)时,你只需在评论区 @OpenCode 。 自动闭环: OpenCode 会在云端自动运行,定位问题,修复代码,并提交一个 Pull Request (PR)。你只需要点击“合并”即可 。 隐藏技巧/高级玩法 (Advanced Tips) 如果你以为 OpenCode 只是一个像 GitHub Copilot 那样的代码补全工具,那你就太小看它了。配合以下高级玩法,它能真正实现“一人抵一个开发团队”。 插件:opencode-antigravity-auth 地址:https://github.com/NoeFabris/opencode-antigravity-auth 调用Antigravity内置的AI模型 神级插件:Oh My OpenCode (OMO) 这是 OpenCode 目前最强的开源插件,安装它之后,你的 AI 助手将进化为一个完整的 AI 开发团队 。 团队角色分工: OMO 不再让一个模型干所有的活,而是引入了多个专业智能体 (Agents): Sisyphus (西西弗斯): 主控智能体,负责指挥、派发任务和验证结果 。 Oracle (先知): 负责架构设计和复杂 Bug 修复 。 Frontend (前端专家): 专精 UI/UX 设计,甚至能调用 Gemini 1.5 Pro 这种多模态模型来处理视觉任务 。 魔法咒语 (****outlaw / **w****):**安装 OMO 后,只需在对话框输入 outlaw 或简写 w,就能激活“全自动模式” 。Sisyphus 会自动拆解你的需求,并在后台并行启动多个 Agent 同时干活,全程零人工干预 。 项目记忆:.agency.md 如何让 AI 真正懂你的代码风格,而不是每次都乱写?答案是建立“记忆”。 什么是 .agency.md****: 这是一个 Markdown 文件,相当于项目的“说明书”或“宪法”。它记录了你的项目是做什么的、技术栈是什么(如 Next.js + Tailwind)、以及必须遵守的代码规范 。 如何生成: 不需要手写。在一个新项目中,运行 /init 命令,OpenCode 会自动通读整个项目,生成一份标准的 .agency.md 放在 .opencode 目录下 。以后每次对话,AI 都会先读这份“记忆”,保证输出代码风格的一致性。 技能扩展 (Skills) 你可以把重复性的工作流程封装成“技能包”,让 AI 学会标准操作。 标准化流程: 比如“出差报销”或“UI 组件设计规范”。你可以定义好步骤:第一步找谁签字,第二步核对金额 。 智能加载: OpenCode 的 Skills 采用“懒加载”机制。它不会把所有规章制度一次性塞给 AI(浪费 Token),只有当检测到你通过关键词触发该技能时,才会读取相关文件 。 兼容性: 如果你之前用过 Claude Code 的 Skills,直接把 .cloud 目录改名为 .opencode 就能无缝迁移 。 连接世界:MCP (Model Context Protocol) 通过配置 MCP,你可以让 OpenCode 联网,不再局限于本地闭门造车。 能力边界突破: Web Search: 接入 Brave Search 或 Google Search,让 AI 自行搜索最新的 API 文档或解决方案 。 GitHub 检索: 快速搜索 GitHub 上的相关代码库作为参考 。 配置方式: 修改配置文件中的 MCP 部分,支持本地命令 (Local) 和远程服务器 (Remote) 两种连接方式 。 横向对比 (Comparison) 在 AI 编程工具百花齐放的今天,OpenCode 到底处于什么位置?我们将它与目前最主流的竞品进行对比。 vs. Claude Code OpenCode 最初就是作为 Claude Code 的开源替代品而诞生的,两者在使用体验上非常相似 ,但在灵活性上 OpenCode 更胜一筹。 优势: 无封号风险: Claude Code 有严格的地区和频率限制,容易封号;OpenCode 完全开源(MIT 协议),彻底解决了这一痛点 。 成本可控: 它是目前唯一能让你一目了然看到 Token 消耗的工具 。 模型自由: 不强制绑定 Claude 模型。你可以用 Gemini、GPT-4,甚至通过 OpenRouter 使用 DeepSeek,选择权在你手中 。 功能完整: 相比 Claude Code,OpenCode 对 LSP(语言服务器协议)的支持更加完整和稳定 。 劣势: 需要自己配置 API Key,不像 Claude Code 那样登录即用官方全家桶(虽然 OpenCode 也有内置免费模型)。 vs. Cursor / Windsurf 定位不同: Cursor 和 Windsurf 本质上是IDE(编辑器),它们不仅是 AI,还是写代码的工具;而 OpenCode 更像是一个独立的 AI 员工(Agent)。 协作模式: Cursor 适合你在写代码时让 AI 补全或修改当前文件;OpenCode 更适合处理复杂的、跨文件的任务(如“重构整个模块”、“修复 Bug”),你只需要下达指令,它就能在后台自主规划和执行,甚至通过 OMO 插件并行处理多个任务 。 结语 (Conclusion) OpenCode 不仅仅是一个免费的“平替”,它代表了 AI 编程工具的一种新方向:开源、透明、且高度可定制。 无论你是想白嫖免费模型练手的新手小白 ,还是追求极致效率、希望组建 AI 开发团队(Sisyphus 军团)的资深开发者 ,OpenCode 都能给你带来惊喜。它让“一人抵一个开发团队”不再是一句空话 。 工具的价值在于使用。现在就打开终端,输入 npx open-code,开启你的 AI 结对编程之旅吧! 随着不断探索,持续更新最新内容,欢迎收藏关注。 常见问题 (FAQ) Q: 安装时报错,提示权限不足怎么办? A: 如果使用 npm install -g 报错,通常是 Node.js 目录权限问题。Mac/Linux 用户可以尝试在命令前加 sudo,或者直接使用 npx open-code 免安装运行 。 Q: 如何切换不同的 AI 模型? A: 在对话框中输入斜杠命令 /model,即可呼出模型选择列表 。你可以随时在免费模型(如 Gemini 4.7)和付费模型(如 Claude 3.5 Sonnet)之间切换 。 Q: 它可以并行处理多个任务吗? A: 可以。OpenCode 引入了 Session(会话)概念。你可以通过 /ne 命令开启新会话,此时旧会话会在后台保持运行。你可以像老板一样,同时指挥多个 Session 帮你干活 。 Q: 之前的 Claude Code 的技能(Skills)能直接用吗? A: 完全可以。OpenCode 完美兼容 Claude Code 的生态。你只需要把原来文件夹中的 .cloud 重命名为 .opencode,以前积累的 Skills 就能直接加载 。 Q: 上下文太长了怎么办? A: 输入 /compact 命令。它会自动压缩之前的对话历史,提炼成摘要,从而释放上下文窗口,节省 Token 并提高响应速度 。

2026/1/23
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NotebookLM 做的 PPT 没法用?2 套 AI 高阶工作流:改良速成 vs Gemini + Nano Banana 完美定制

很多人都使用了NotebookLM 的“一键生成 PPT”。但是,很多人都会有一些痛点:导出来的居然是个改不了字的 PDF,不仅排版像抽盲盒,上面的字还经常“崩坏”,全是乱码。 这种“食之无味,弃之可惜”的半成品,拿去汇报简直是灾难。 经过实战探索,我这里总结出了两套经过验证的打法: 第一套是基于NotebookLM的改良速成流,用来救急。 第二套是Gemini+Nano Banana Pro的完美定制流,用来镇场子。 第一套:改良速成流(专治“赶时间”) 如果你手头已经有一堆文档,老板让你十分钟后拿出一份能讲的演示文稿,这招就是你的救命稻草。 这套玩法的核心逻辑就三个字:打补丁。既然 NotebookLM 容易乱来,我们就得按住它的手,锁死内容和风格。 控制PPT内容 直接点生成,AI 肯定给你乱写。正确的姿势是这样的: 先搞定大纲:把资料喂给 NotebookLM,让它先生成一份 PPT 大纲。 像甲流一样挑刺:觉得不够好?别客气,继续对话让它改,增加章节、丰富细节,直到你拿到一份满意的“大纲二”。 关键一步:把这份最终版大纲保存为笔记,然后在左侧的来源区,只勾选这一个大纲,把其他乱七八糟的原始素材都取消掉。 这时候你再让它生成 PPT,它就没法“胡编乱造”了,只能老老实实把你的大纲视觉化。这招能让你彻底摆脱随机生成的不可控感。 控制PPT风格 内容稳了,咱们再来谈谈风格。不想让 PPT 看起来像上个世纪的产物,你有两个选择: 喂图:扔给它一张你觉得好看的背景图或 PDF,告诉它:“就照着这个排版抄”。 偷师:看到好看的网图不知道怎么描述风格?把图发给 Gemini 或 ChatGPT,让它们帮你“逆向解析”出风格提示词(Prompt),然后复制回 NotebookLM。这就好比你拥有了无限换皮的能力。 文字乱码怎么救?(重点!) 拿到 PDF 发现有乱码别慌,我们有“三板斧”来修补: Canva 图片法:别把这当文档修,把它当图片修。扔进 Canva,用抓取或涂抹功能,哪里乱码改哪里,主打一个无痕替换。 WPS 强转法:用 WPS 把 PDF 转成 PPT 格式。虽然偶尔会有转换不完全的情况,但胜在能批量修改文字,效率极高。 AI 局部重绘(大杀器):如果你追求完美,推荐用 Nano Banana Pro。截图发给它,说一句“把副标题那几个乱码去掉”,它能修得毫无 PS 痕迹。要是字糊了,还能让它用“最高分辨率”重画一遍,并且手动下载。 第二套:完美定制流(专治“高标准”) 如果你要去竞标,或者在年会上做演讲,上面那种修修补补的方案显然不够看。这时候,你需要的是一套零容错的电影级工作流。 这套玩法的核心非常性感,叫“分工”。哪怕 AI 再强,也别指望一个模型干完所有事。我们要用懂逻辑的 AI 做大脑,懂画画的 AI 做画师。 超级大脑:Gemini等各种通用AI聊天工具 绘图大师:Nano Banana Pro 准备超级大脑 方法1:直接通用的Gemini Gem 方法2:每次对话的时候复用如下的提示词,给到Gemini、ChatGPT、Claude都可以。 小提示:“Gemini 结构化指令”,在我的如下博客中,欢迎自取!地址:https://mingnify.com/zh/blog/p/ppt-ai-prompts-library/ 第一步:唤醒超级大脑 把素材投喂给 上面一步的超级大脑,给它在这个环节至高无上的权力——接管逻辑。 你要给它设定角色(比如“世界级设计大师”),并提出具体要求(比如“我要赛博朋克风,深色背景,霓虹线条”)。 Gemini 不会给你画图,它会给你吐出两样宝贝:一套风格指令(Style Prompt)和一份详细的 PPT 大纲。 第二步:低成本的“上帝时刻” 拿着大纲,现在是你修改成本最低的时候。 觉得 10 页太长?让它缩到 5 页。觉得标题不够炸?让它换个说法。在这个阶段动刀子,只需要一句话的事儿,改到你爽为止。 第三步:流水线生产 大纲定稿后,把接力棒交给 Nano Banana Pro: 植入滤镜:先把 Gemini 给你的那段“风格指令”喂给它。这一步太关键了,它就像给 AI 装了个固定滤镜,确保你生成的每一页 PPT 风格都是高度统一的,绝对不会出现第一页是商务风,第二页变卡通风的尴尬。 无情搬运:接下来你就做一个没有感情的搬运工。复制第一页大纲 -> 生成图片;复制第二页 -> 生成图片。 指点江山:哪里不满意?直接下令“去掉重复内容”。因为有风格指令压阵,怎么改都不会跑偏。 最后,把生成的高清大图往 PPT 里一拖,铺满全屏。恭喜你,一套逻辑严密、视觉震撼的定制级演示文稿就诞生了。 别再吐槽 AI 做的 PPT 不能用了,换个姿势,你会发现新世界。 写在最后 说到底,工具没有好坏,只有适不适合。 如果你只是想把手头的文档快速变成能看的东西,改良速成流就是你的救火队;但如果你追求极致的视觉体验,想要惊艳全场,请务必试试 Gemini + Nano Banana 的完美定制流。

2026/1/20
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告别碎片化!一张全景图,解锁 NotebookLM 的“系统化”玩法

引言 在 AI 工具爆发的今天,Google 的 NotebookLM 已经成了很多人的新宠。 我们在网上能看到各种各样的“神操作”:有人用它把枯燥的财报变成了精彩的“双人播客”,有人用它来速读晦涩的学术论文,甚至有开发者试图用它辅助写代码。 但是,仅仅这样就够了吗? 大多数人的使用状态,其实是“散点式”的。我们惊艳于音频生成或文档问答这些单点黑科技,却很少有人能把这些点连成线、铺成面。 作为一名探索 AI 提效的 Indie Maker,在深度拆解其内核后,我为你构建了一张 “NotebookLM 全景逻辑图”。 今天这期内容,不是枯燥的功能说明书。我要带你通过这张图,从底层搞懂它的输入、交互、生产、资产沉淀四大板块。无论你是做内容、做产品还是搞学术,这张“地图”都能帮你找到位置,让你真正能够一个人活成一支队伍。 灵魂拷问:有了 Gemini,为什么还需要 NotebookLM? 在展开全景图之前,我们先解决一个终极疑问:Google 既然已经有了强大的 Gemini,为什么还要做一个 NotebookLM? 简单来说,如果 Gemini 是“通才”,NotebookLM 就是“专才”。 对比维度🤖 Gemini / ChatGPT (通用聊天)📓 NotebookLM (私有工作台) 核心角色全能超级顾问 (博学,但主要基于互联网公有知识)专属垂直专家 (专注,只基于你投喂的私有资料) 思维模式发散型 (Creativity) 适合头脑风暴,但偶尔会产生幻觉(瞎编)。收敛型 (Grounding) 极致严谨,绝不越雷池一步。只根据资料回答。 记忆机制工作内存 (RAM) 就像对话流,窗口关闭或话题过长后,上下文可能丢失或变得昂贵。持久化硬盘 (Storage) 就像图书馆。建立索引后永久保存,随时调取,无需重复上传。 杀手锏创作、闲聊、写代码、解决通用问题精准引用 (Citations) 每句话都有据可查,鼠标悬停即高亮原文,彻底消灭信任危机。 一句话比喻一个博览群书、甚至能背下整个互联网的“超级天才” (偶尔会记混,或者为了讨好你而编造答案)给这个天才配了一座专属的图书馆 (他不需要背书,每次都精准地从书架上抽出来阅读和分析,并给出回答) 一句话总结: Gemini 适合帮你把路“走宽”(创意),NotebookLM 适合帮你把根“扎深”(求真)。 全景拆解:从左到右的流水线 这张全景图的逻辑非常符合直觉,就是一条从左到右的数据流水线,包括:外部生态上游(External Ecosystem Upstream)、NotebookLM核心和外部生态下游(External Ecosystem Downstream)。 NotebookLM核心,包括: 输入层:资源集成 (Source) 交互层:超级顾问(The Chat) studio,包括: 处理层:多模态生成 (Generators) 输出层:笔记资产(Notes) 外部生态上游(External Ecosystem Upstream) 从三个维度分析: 数据属性:私人资料 (Private Data)、公开资料 (Public Data) 数据类型:文档(Document)、音频(Audio)、视频 (Video)、图片(lmage) 存储位置:Google Drive、公开网络 (Public Web)、本地设备(Local Device)、系统剪贴板(System Clipboard) 输入层 (Source) —— AI 的燃料箱 NotebookLM 的底层逻辑是 “严格锚定” (Grounding)。你不喂给它资料,中间的聊天框和右侧的工具全是灰的。 这里最关键的不是“怎么传”,而是“怎么选”。 很多人忽略了勾选资料这个小动作,其实这定义了 AI 的思考边界: 广度优先(做加法): 当你需要上帝视角、寻找灵感或查漏补缺时,勾选全部资料。让 AI 帮你把碎片化的线索拼成一张完整的地图。 精度优先(做减法): 当你需要干活(比如写 PPT、写代码)时,只勾选核心资料。 实战心法: 只有通过勾选做减法,限制 AI 的阅读范围,生成的内容才能“指哪打哪”,实现降噪。 交互层 (Chat) —— 你的超级顾问 别把它当成普通的聊天框,它是一位读完了你所有资料的超级顾问。 这一层有两个“杀手锏”: 精准引用 (Citations):鼠标悬停在回答的小数字上,原文直接高亮。这建立了人机之间最宝贵的信任。 配置向导 (System Prompt):点击右上角的配置,你可以把“隐性需求显性化”。 你可以把它设为“苏格拉底式导师”:它不会直接给你答案,而是反问你,引导你思考。 你可以把它设为“Indie Maker 前辈”:用专业视角帮你评审产品逻辑。 处理层 (Generators) —— 多模态自动化产线 如果说中间是咨询室,右侧上方就是你的自动化生产车间。这里坐着 9 种不同工种的 AI 员工: 听觉系(播客/视频概览): 它是你的AI 制作人。不仅能把枯燥文档变精彩对谈,现在的“导演模式”还能让你指定它是去“辩论”还是“深度研究”。 视觉系(信息图/PPT): 它是你的可视化设计师。能把复杂的笔记瞬间变成结构清晰的长图或幻灯片草稿。 逻辑系(思维导图/表格): 它是你的分析师。瞬间提取几万字文档的逻辑骨架,或者生成竞品对比表。 学习系(闪卡/测验): 它是你的私人助教。把知识刻进大脑最快的方式,不是死记硬背,而是高频互动。 输出层 (Notes) —— 知识飞轮的中转站 很多人只把右下角的笔记区当剪贴板用,太浪费了! 在 NotebookLM 的体系里,它是你的资产仓库,更是知识飞轮的中转站。 它有三个核心用法: 固化灵感: 对话流容易被淹没,遇到精彩洞察,立刻“保存到笔记”,钉在墙上。 手动补全: 你不需要专门写个 Word 上传。突然有了灵感或会议速记,直接手动添加笔记。 转化为来源 (Convert to Source): 这是全景图中最硬核的一招(下文详解)。 NotebookLM内部逻辑流 如果说界面功能是“招式”,那么数据在 NotebookLM 内部的流转逻辑就是“内功”。 经过深度拆解,我发现 NotebookLM 的核心运作依赖于四条基础脉络。只要掌握了这四条线,你就能随意组合,打出千变万化的连招。 四条基础脉络 (The 4 Basic Flows) 这是 NotebookLM 内部数据流动的物理路径: 1. 认知链路 (The Cognitive Path) 路径: 输入层 (Source) → 交互层 (Chat) → 笔记资产 (Notes) 形态: 实线 逻辑: 这是最基础的“问答流”。你向 AI 提问,AI 检索左侧资料,你将有价值的回答通过“保存到笔记 (Save to Note)”固定下来。 关键动作: “钉住” (Pinning)。不要让灵感在对话框里流失。 2. 生产链路 (The Production Pipeline) 路径: 输入层 (Source) → 多模态生成 (Generators) → 笔记资产 (Notes) 形态: 实线 逻辑: 这是一个“自动化加工车间”。无需对话,直接利用 Studio 中的工具(如音频概览、简报),将左侧资料一键转化为成品,并自动保存到右下角的笔记区。 3. 交互反馈 (Interactive Feedback) 路径: 多模态生成 (Generators) ⇢ 交互层 (Chat) 形态: 虚线(分支) 逻辑: 这是一种“不仅看,还能问”的交互。 典型场景: 当你在 Studio 中生成了思维导图 (Mind Map),点击图上的某个节点,系统会自动将该主题带入中间的对话框 (Chat),你可以针对这个具体节点进行更深度的追问。这打通了“宏观概览”与“微观探究”的通道。 4. 资产复用环 (The Asset Loop) 路径: 笔记资产 (Notes) ⇢ 输入层 (Source) 形态: 长虚线(回路/Return Loop) 逻辑: 这是 NotebookLM 最核心的“逆向工程”。 关键动作: “转换为来源 (Convert to Source)”。通过这个动作,右侧的“输出产物”摇身一变,成为了左侧的“输入原料”。 进阶组合打法 (Advanced Combinations) 掌握了基础脉络只是入门,真正的高手在于如何通过“组合拳”来掌控 AI 的输出质量。 最核心的打法有两种:一种用于深度思考,一种用于精准生产。 1)知识飞轮:深度推理环 (The Deep Reasoning Loop) 公式: 认知链路 + 资产复用环 + 认知链路(循环迭代) 场景: 当你需要从“模糊的想法”迭代到“具体的方案”时。 逻辑流: 初探 (Chat): 让 AI 阅读海量原始文档,总结出“用户痛点”,保存为笔记。 转化 (Loop): 将这条笔记 “转换为来源 (Convert to Source)”。 深挖 (Chat): 取消勾选其他原始文档,只勾选这个新的“痛点列表”。向 AI 提问:“基于这些痛点,请给出 3 个具体的产品功能解决方案。” 核心价值: 降噪与聚焦。每一轮循环,都是在把“杂质”过滤掉,让 AI 的算力集中在你提炼出的精华上。 2)精准生产环 (The Precision Production Loop) 公式: 认知链路 + 资产复用环 + 生产链路 场景: 当你需要生成 结构可控 的多媒体素材(如 PPT、官方 FAQ、播客)时。 痛点: 如果直接点击生成 PPT,AI 可能会从几十万字的文档里随机抓取内容,导致逻辑混乱。 逻辑流: 大纲 (Chat): 先通过对话,要求 AI:“为这份资料写一个 10 页的 PPT 大纲,包含每页标题和要点”,并反复修改直到满意。保存为笔记。 转化 (Loop): 将这个完美的“PPT 大纲笔记” “转换为来源”。 生产 (Generator): 在左侧只勾选这个“PPT 大纲”来源(屏蔽掉其他原始资料)。然后点击右上角的 “演示文稿 (Presentation)”。 核心价值: 完全掌控 (Full Control)。你实际上是把 NotebookLM 变成了一个“执行器”。你负责导演(写大纲),AI 负责排版(生成 PPT)。这才是“人机协作”的最佳范式。 下游生态:一个人活成一支队伍 内功修炼完毕,是时候出山了。NotebookLM 是你的大脑,外部工具是你的手脚。 作为 Indie Maker,我构建了两条战线: 左手内容矩阵(Content): NotebookLM 是核心策划。它基于同一份知识源,批量产出播客音频、视频脚本、社媒推文。一个核心大脑,分发全网,这就是内容杠杆。 右手产品开发(Product): NotebookLM 是技术产品经理。 Step 1: 写代码前,先让它基于竞品分析,生成一份逻辑严密的 PRD(需求文档)。 Step 2: 把这份完美文档,投喂给 Cursor 或 Google Antigravity 等编程 AI。 结果: NotebookLM 负责“想清楚”,编程 AI 负责“写出来”。这才是独立开发者最高效的姿势。 写在最后 在制作这张全景图的过程中,我也在重新审视 AI 时代的工作方式。 NotebookLM 并不完美,它为了“严谨”牺牲了“发散”,为了“可控”牺牲了“随意”。但正是这种取舍,帮我们找回了两样最珍贵的东西: 第一是向内的唤醒。最好的答案,往往不需向外索求,而藏在你沉睡已久的资料库里。 第二是向外的聚焦。当你人为屏蔽了互联网的噪音,你会发现,不需要最顶级的算力,只要输入够精准,小模型也能产出大智慧。 希望这张全景图,不只是一张说明书,更是一张认知地图。 当你把输入(Source)、思考(Chat)和产出(Notes)真正流动起来时,面对信息爆炸,你将不再焦虑,而是多一份掌控感和从容。 常见问题 Q1:NotebookLM和Gemini的Gem是不是有重合的问题? 整体来看,都是Gemini模型+资料。 不过以我的理解,感觉最大的区别在于信息锚定: NotebookLM的核心是不能瞎编,回答必须严格依赖提供的资料,每句话都必须引用,适合做严谨的学习和研究; 而Gems,实质上属于个性化自定义的Gemini,更像一个被调教好的数字员工,资料只是背景知识,更擅长按特定人设和指令去处理任务。 所以,在NotebookLM中,资料是核心和基础,Gems中,资料是背景。 总体来说,想做特定的严谨的研究要用NotebookLM,先让AI帮你做重复性的工作使用Gems。 Q2:NotebookLM做出来的资讯图表处理中文字常出现错字,或者乱码,或者文字或许遮挡,是否有什么解决方案? 排除外部因素,例如:由于不是Google会员、NotebookLM偶发性降智的情况 要生成更加清晰准确无误的资讯图表,核心在于降低复杂度、减少外部干扰,我大概建议: 1.先生成内容大概,再生成资讯图表 2.生成资讯图表,在满足需求的情况下,详细程度选择简短、或者标准 3.尽量选择跟容易生成完整信息图的提示词,可以参考这个博客文章中的提示词:https://mingnify.com/zh/blog/p/article-to-infographic-with-nano-banana/ 以上是大概思路,可以根据需求自由组合。

2026/1/18
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Google AdSense 防封号指南:从风控机制到合规运营详解

前言:AdSense 账号是你的核心资产 无论你是开发产品的 独立开发者(Indie Hacker),还是做视频的内容创作者,Google AdSense 往往是我们尝试变现的第一步。看着后台的余额从 $0.01 变成 $100,那种“睡后收入”的快感是难以替代的。 但很多新手不知道的是,AdSense 账号是 Google 生态中最脆弱的资产之一。 残酷的现实是:Google 的封号通常是“无预警”且“连坐”的。一旦你的 AdSense 账号被封(Disabled),通常意味着你的身份信息(收款人、地址、银行卡)被列入黑名单,终身无法再开通。 与其在网上听信各种“玄学”防封技巧,不如从底层逻辑和官方政策出发。本文将结合技术视角与运营经验,带你建立一套完整的账号安全防御体系。 第一章:理解“红线”——Google 封号原因大盘点 本章节适用于所有 AdSense 用户(网站 + YouTube) Google 封号的核心逻辑其实非常简单:保护广告商(Advertisers)的利益。为了保护金主,Google 设立了极其严格的规则。以下是导致账号被封的核心原因详解,请务必逐条自查: 无效流量 (Invalid Traffic / IVT) —— 头号杀手 Google 的 AI 系统对流量的真实性极其敏感。 人为点击:这是最常见的违规。 发布商自己点击(哪怕是“测试”一下)。 叫朋友、家人、粉丝帮忙点击。 互点群、互粉群产生的点击。 自动点击/刷量: 使用恶意软件、点击机器人(Bot)或脚本自动点击广告。 购买廉价的“机器流量”。 小提示: 不要试图通过 VPN 或清空 Cookie 来欺骗 Google。Google 掌握着浏览器指纹、设备 ID、甚至鼠标移动轨迹的大数据。在 AI 面前,任何“自作聪明”的人工点击都会像黑夜里的火把一样显眼。 政策违规 (Policy Violations) —— 运营雷区 多账户 (Multiple Accounts):绝对大忌! Google 规定一个自然人/收款人只能拥有一个 AdSense 账户。如果你因为被封号了想换个邮箱重开,或者想多开几个号分摊风险,一旦被关联(通过 IP、地址、银行卡),所有账号会被一锅端。 诱导点击:这是新手最容易犯的错。使用误导性词语,如“单击此处”、“支持我们”、“点一下帮博主回血”。广告必须是用户基于兴趣主动点击的。 内容不当: 色情、成人内容。 暴力、惊悚、血腥内容。 赌博、销售非法物品(如毒品、武器)。 仇恨言论、甚至在某些国家的政治敏感内容。 侵权内容:发布盗版软件、电影或音乐。 网站与技术质量问题 网站体验差:内容空洞(无原创价值)、导航混乱、断链过多。 无隐私政策 (No Privacy Policy):AdSense 协议明确要求网站必须有隐私政策页面,告知用户使用了 Cookie 投放广告。没有这个页面属于违规。 不支持的语言:如果你的网站主要语言不在 Google AdSense 支持的语言列表 中,也会被判定违规。 其他容易忽视的原因 欺诈/虚假信息:发布误导用户的虚假新闻、医疗信息或技术诈骗,干扰广告系统生态。 账户不活跃:如果你的账号在 6 个月以上 没有任何广告展示或活动,Google 有权为了节省资源而重置或关闭该账号(虽然通常这可以重新激活,但也属于“封号”的一种形式,需要重新审核)。 第二章:网站 (Web) 侧的风控雷区 面向博客站长、工具站开发者 对于拥有自己域名的站长来说,虽然控制权大,但面临的流量环境也更复杂。 流量来源的陷阱 Google 最喜欢自然搜索流量 (Organic Search),因为这代表用户意图明确。 危险的流量: 严禁在 Fiverr、淘宝或不知名广告联盟购买“刷量服务”。那些声称“10美元带给你10000访客”的服务,99.99% 都是机器人,送你进去只需半天。 社交媒体流量 (Social Traffic) 的双刃剑: 如果你的文章突然在 Reddit、Twitter 或微信朋友圈爆火,流量激增是好事,但也伴随风险。社交媒体来的用户通常停留时间短,且容易产生无效点击。 小提示: 当监测到社交媒体流量爆发时,建议暂时在 AdSense 后台手动降低广告展示密度,或者暂时关闭“自动广告”,待流量平稳、来源多样化后再恢复。 广告布局违规 有时候你并非恶意,只是 UI 设计不当导致了封号: 下拉菜单遮挡: 检查你的导航栏下拉菜单(Dropdown)是否会遮住下方的广告条。如果用户想点菜单却误点了广告,这是典型的“无效点击”。 布局位移 (CLS): 网页加载时,内容突然把广告挤下去,或者广告突然把“下一步”按钮挤下去,导致用户误触。 移动端首屏: 在手机版网页的第一屏(Above the fold),不要塞满 300x250 的大矩形广告,导致用户根本看不到内容。内容必须占据首屏的一定比例。 恶意攻击防御 (技术防御篇) 作为 独立开发者Indie Hacker,你可能会遇到竞争对手恶意用脚本疯狂点击你的广告(Click Bombing),试图让 Google 封你的号。 防御对策: 接入 Cloudflare: 开启 WAF(Web Application Firewall)和“Under Attack Mode”,拦截明显的恶意爬虫。 使用插件 (WordPress 用户): 安装 AdSense Invalid Click Protector (AICP)。它可以设置“如果某 IP 在 3 小时内点击超过 3 次,就对该 IP 隐藏广告”。 代码层防御: 如果是自建站,可以编写简单的 JS 逻辑,监控同一 Session 的点击频率。 第三章:YouTube 侧的风控雷区 面向 YouTuber、Vlogger YouTube 的环境相对封闭,Google 帮你过滤了很多垃圾流量,但你依然有踩雷的可能。 视频内容的“重复”与“搬运” 对于 YouTuber 来说,最大的噩梦不是封号,而是 “重复使用的内容 (Reused Content)” 导致被踢出 YPP 获利计划。 AI 生成内容的风险: 现在很多全自动 AI 频道(AI 语音 + 免费素材库画面拼接)。Google 对这类内容的容忍度正在降低。如果没有足够的人工解说、剪辑创意或教育意义,极易被判为“重复内容”。 版权误区: “我有版权”不等于“符合 AdSense 质量政策”。即使是你买断的视频素材,如果被成千上万个频道使用且没有任何你的个人特色,依然无法获利。 自身互动的风险 不要做的事: 看自己视频时,不要为了支持自己而点击广告。 千万不要在视频里说:“大家帮忙点点下方的广告链接”。 不要在评论区置顶引导点击广告的言论。 YouTube 的特殊性: YouTube 的风控通常先是“黄标”(限制广告),再是“取消获利资格”(Demonetization)。虽然这不一定会直接导致 AdSense 账号被封,但严重的无效点击活动依然会波及主账号。 流量购买与互粉 千万不要购买“刷时长”、“刷订阅”的服务。 一旦 YouTube 算法发现你的视频完播率极低,但广告点击率极高(典型机器人行为),会被判定为无效活动,这会直接威胁 AdSense 账号安全。 第四章:血淋淋的教训——真实封号案例复盘 理论总是苍白的,现实往往比我们想象的更魔幻。以下是近期发生的真实封号案例,每一个背后都是数年心血的归零。请仔细阅读,因为这些陷阱可能就潜伏在你以为“常规”的操作中。 案例一:200万订阅大号,死于“地址关联” 适用人群: 拥有公司主体的开发者、YouTuber 这是一个令人窒息的案例。一个拥有 246 万订阅、运营了 4-5 年的 YouTube 频道,月收入预估在 4 万美元左右 。博主没有做任何违规内容,流量也非常稳定,却在一夜之间被永久取消获利资格。 触发原因: 博主将 AdSense 账户从“个人”升级为“企业”账户 。在验证企业地址时,他使用了为了方便注册而填写的“虚拟办公地址”或“共享办公空间” 。 封号逻辑: Google 的风控系统发现,几年前有一个被封禁的违规账号(假设叫“小绿”)也使用了同一个虚拟地址 。系统判定当前的博主(“小白”)与那个违规账号存在关联(Association) 。 结局: 这种由系统自动判定的“关联封号”几乎是秒杀,且申诉极难成功,因为在 Google 眼里,你就是那个换了马甲的坏人 。 警示: 物理隔离: 注册 AdSense 的物理地址、收款银行卡、甚至操作 IP,必须保持绝对的“洁净” 。 慎用虚拟地址: 千万不要使用网上随便找的、或者被滥用的虚拟注册地址。你永远不知道上一个用这个地址的人干了什么脏事。 案例二:“亲友团”的热情,是最毒的药 适用人群: 新手站长、刚起步的 YouTuber 很多新人刚开始做内容,为了凑足获利门槛(如 YouTube 的 1000 订阅 / 4000 小时),会把视频链接发到“家族群”、“同学群”求支持 。 触发原因: 亲朋好友为了支持你,会刻意点击广告,或者点击进来后并不真正看完内容(因为他们可能对你的硬核技术内容并不感兴趣,只是卖个人情) 。 封号逻辑: 无效流量判定: Google 记录着每个用户的行为指纹。如果你身边的人群(经常和你物理位置重合的人)频繁点击你的广告,或者点击后没有产生实质转化(留存率低),系统会判定为“诱导点击”或“无效流量” 。 算法降权: 即使没封号,因为亲友点击后的完播率很差,YouTube 算法会认为你的视频“质量低”,从而停止向陌生人推荐 。 警示: 爱护你的账号,请让亲友不要点击你的广告。真正的流量应该来自于自然搜索和算法推荐,而不是人情世故。 案例三:AI 内容流水线的覆灭 适用人群: 试图利用 AI 批量生成内容的 Indie Hacker AI 时代,很多人试图用 GPT 写脚本 + AI 生成画面来做“内容农场”。近期有多个百万级频道因此被封 。 触发原因: 有一个名为“真实犯罪事件档案”的频道,利用 AI 在两小时内生成关于“继子谋杀继父”的视频,脚本和图片全由 AI 完成 。结果视频爆火,引起当地恐慌,最后被证实该案件在警局根本没有记录,纯属 AI 瞎编 。 封号逻辑: 危害社群: 制造恐慌、传播虚假信息 。 重复性内容: Google 的算法正在更新,能够识别这种低成本、模板化、缺乏人类独特视角的流水线内容(Repetitive Content) 。 警示: YouTube 和 AdSense 的政策越来越“反工业化” 。如果你只是单纯用 AI 堆砌内容,而没有人工的校验、独特的观点或剪辑,被封只是时间问题。 案例四:OG(元老)的特权,你没有 适用人群: 所有人 你可能会看到一些大 V 违规了好像也没事?别被误导了。 一位运营 15 年的科技博主: Jonathan Morrison,也因为小小的设置问题被误杀封号 。虽然他最终找回了账号,但那是因为他在推特上发帖求助,引发了巨大的社区舆论压力,YouTube 官方才介入人工处理 。 警示: 问问你自己,如果你的账号没了,有几千人会在推特上为你喊冤吗?如果没有,请老老实实遵守规则。对于普通开发者,封号往往就是“最终判决” 。 看完这些案例,你可能会觉得脊背发凉:很多时候我们并不是主观作恶,却因为无知或大意触碰了红线。 那么,在灾难发生之前,我们有没有办法通过数据提前感知到危险的信号?答案是肯定的。接下来,我们将进入进阶篇:如何利用 GA4 和后台数据构建你的防御雷达。 第五章:如何通过数据监控风险(进阶篇) 不要等收到 Google 的邮件才反应过来,要利用数据主动出击。 关联 GA4 (Google Analytics 4) 将你的 AdSense 账号与 GA4 关联。这样你就可以看到不同页面、不同来源的流量产生的广告收入。 核心监控指标:CTR (点击率) 你需要对自己网站/频道的正常 CTR 有个概念(通常展示广告的 CTR 在 0.5% - 3% 之间是常见的,具体视行业而定)。 CTR点击率:包括网页点击率 (Page CTR)和展示次数点击率 (Impression CTR,也叫点击率),风控核心关注网页点击率 (Page CTR) 异常警报: 如果某天你的流量没变,但 CTR 突然从 1% 飙升到 10%,不要高兴太早,这大概率是被攻击了。 应对: 立即去 AdSense 后台暂时移除该广告单元,或者向 Google 提交“无效点击联系表单”进行报备(自证清白)。 定期查看 AdSense 政策中心 养成每周登录一次 AdSense 后台,查看左侧菜单的 “政策中心 (Policy Center)”。如果有页面违规(例如某个页面出现了违禁词),Google 会在这里提示“必须修正”。及时修正通常不会影响账号安全。 第六章:如果不幸中招,该怎么办? 遭遇“广告受限 (Ad Limit)” 这是 Google 最常用的警告手段。你的后台会显示红色横幅:“由于无效流量问题,您的广告投放量已受限”。 现象: 广告展示量几乎归零,收入归零。 对策: 不要移除广告代码(移除后 Google 无法评估你的流量质量)。 不要进行任何付费推广。 保持内容正常更新。 耐心等待:通常审核周期为 2-6 周。如果流量质量恢复正常,限制会自动解除。 遭遇“账号停用 (Disabled)” 这是最坏的情况。 申诉 (Appeal): Google 会给你一个申诉链接。 心态: 实话实说,成功率极低(可能低于 5%)。 唯一的机会: 只有当你能提供服务器日志 (Server Logs),并分析出具体的恶意 IP 列表,向 Google 证明“这些点击不是我干的,我也是受害者,我已经封禁了这些 IP”,才有一线生机。 这也是为什么对于 Indie hacker 来说,保留访问日志是如此重要。 结语 & 每日安全检查清单 (Checklist) AdSense 是一场马拉松,不是百米冲刺。保持账号安全,就是保住你的资产复利。 最后,送给大家一份日常安全自查清单: 管住手:绝不自己点击广告,测试广告请使用 Google Publisher Toolbar 或浏览器的预览模式。 看数据:每天瞄一眼 CTR 是否突然异常飙升。 查布局:每次修改网站 CSS 或布局后,务必手机端真机测试,确认没有遮挡广告。 慎买量:远离一切廉价流量源。 守底线:不发布擦边球内容,不诱导点击。 免责声明:本文基于 Google 公开政策及个人运营经验整理,不代表 Google 官方立场。AdSense 政策可能会随时更新,请以官方文档为准。 Last Updated: 2025-01-07 常见问题 Q1:听说流量突然变大,会导致广告被暂停展示? 真相: 是的。如果新站突然涌入大量社交媒体流量(Social Traffic),Google 风控会触发“考察期(Ad serving limit)”,暂停广告以验证流量质量。 风险隔离原则: 通常这种限制只针对单个域名,不会波及账号下的其他老站。 特别警示: 千万不要为了赚快钱,把 AI 批量生成的低质量垃圾站(Spam Site)挂在主账号下。如果被判定为恶意违规,可能导致整个 AdSense 账号被封禁,连累所有正规项目。建议对高风险实验性项目进行账号隔离。 Q2:如果有人恶意刷我的广告流量,会导致我的 AdSense 账号被封吗? 结论:现在很少直接封号,但会造成收益损失。 Google 的反作弊算法已经非常成熟,它通常能区分“你自己在作弊”和“你被恶意攻击”。 如果是你作弊(自点/买量): 必封无疑。 如果是被攻击(恶意点击): Google 通常会采取“扣费 + 限流”的保护措施。你可能会发现月底结算时,这部分异常点击产生的收入被扣除(Invalid Traffic Deduction),或者网站广告被暂时停止展示(Ad serving limit),直到风控解除。只要你不是同谋,账号本身的安全性通常无虞。 Q3:我怎么判断自己是否正在遭遇攻击? 平时关注 AdSense 或 GA4 后台,警惕以下三个“死亡指标”: CTR (点击率) 异常飙升: 正常资讯/工具站的 CTR 通常在 1% - 3% 之间。如果某天突然飙升到 10% 甚至 50%,绝对是异常。 停留时间极短: 大量流量进入页面后停留时间为 0-1 秒,且来源单一(如特定的非目标国家 IP)。 收入虚高: 流量没变,收入却翻了十倍,这时候不要窃喜,这是暴风雨前的宁静。 Q4:一旦发现异常,我该如何防御?(实战两步走) 千万不要坐以待毙,请立即执行以下操作: 第一步:技术防御 (Cloudflare) 如果你的站点,已经接入了 Cloudflare,那么,就利用它构建防火墙: 开启 “Bot Fight Mode”(机器人抵御模式)。 在 WAF 规则中,屏蔽或对高危异常 IP 段开启 “Challenge”(验证码质询)。 如果情况失控,开启 “Under Attack Mode”。 第二步:主动报备 (Google) 这是防止封号的“免死金牌”。立即填写 Google 官方的 [无效点击联系表单 (Invalid Clicks Contact Form)]。 逻辑: 你主动告诉 Google:“我发现了异常流量,这不是我干的,请你们调查。” 效果: 这相当于在官方留下了“无罪报备”记录,极大降低系统误判封号的风险。 参考 Google Adsense 对于封号的官网帮助文档 https://support.google.com/adsense/answer/2659114?hl=zh-Hans

2026/1/7
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AI 提示词终极指南:从入门到精通的全场景 Prompt 合集(持续更新)

最后更新时间: 2025年12月 状态: 🟢 长期维护中 (Living Document) 👋 引言:为什么你需要这份清单? 作为一名 Indie Maker (独立开发者),我每天都在与各种 AI 工具打交道。我发现,很多人觉得 AI “不够聪明”或者“生成的废话太多”,90% 的原因在于——没给对指令(Prompt)。 好的提示词就像一句魔法咒语,能瞬间解锁 AI 的潜能。 为了避免每次都重复造轮子,我决定建立这个 “All-in-One” 提示词库。这里没有晦涩的理论,只有经过我实战验证、拿来即用的指令。无论你是职场人、内容创作者还是学生,都能在这里找到提升效率的工具。 💡 食用指南: 善用目录跳转(CTRL+F)查找你需要的功能。 方括号 [ ] 内的内容,请替换为你实际的需求。 建议 Ctrl + D 收藏本页,我会定期更新更多好用的 Prompt。 🔑 核心心法:万能提问公式 在复制粘贴之前,掌握这个公式,你也可以自己写出完美的提示词: ✨ 优质 Prompt = 角色 (Role) + 任务 (Task) + 背景 (Context) + 约束 (Constraints) + 输出格式 (Format) ❌ 差的提问: “帮我写个周报。” ✅ 好的提问: “你是一名资深产品经理**[角色]。请根据以下工作内容写一份周报[任务],本周重点推进了App改版[背景],语气要专业简洁、量化数据[约束],使用Markdown表格形式输出[格式]**。” 📂 第一章:写作与内容创作 (Copywriting) 适合人群:自媒体人、市场运营、博主 小红书/短视频 爆款标题生成 即使内容再好,没有好标题也没人点。让 AI 帮你做“标题党”。 text 1 2 3 4 5 6 你是一名擅长社交媒体传播的爆款文案专家。请针对主题“[在此输入你的主题,如:如何使用Notion管理时间]”,创作 10 个极具吸引力的小红书/短视频风格标题。 要求: 1. 包含 Emoji 表情。 2. 运用夸张、引起好奇、痛点共鸣、反差感等心理学技巧。 3. 标题简短有力,不超过 20 字。 文章/文案 智能润色 写完东西感觉干巴巴?让 AI 帮你“精装修”。 text 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 请作为一名资深编辑,对以下这段文字进行润色和优化。 目标风格:[选择一种:更专业干练 / 更幽默风趣 / 更具有亲和力 / 更简洁明了] 要求: 1. 修正语病和错别字。 2. 提升表达的流畅度和逻辑性。 3. 保持原意不变,但让文字更有感染力。 原文如下: [在此粘贴你的原文] 复杂概念通俗化(类比大师) 写科普文章或向客户解释技术时非常好用。 text 1 2 我想向小白用户解释“[输入复杂的概念,如:区块链 / API 接口]”。 请用生活中常见的例子(如做饭、寄快递、搭积木等)打比方,生成一段通俗易懂的解释,不要使用专业术语。 📂 第二章:职场与办公效率 (Productivity) 适合人群:行政、PM、白领、商务人士 PPT制作 详见:PT 制作 AI 提示词速查手册:50+ 个拿来即用的实战 Prompt 库 会议纪要整理 (语音转文字后) 把乱七八糟的会议记录变成可执行的文档。 text 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 你是一名专业的项目经理秘书。以下是一段会议的速记文本,内容比较杂乱。请帮我整理成一份清晰的会议纪要。 输出格式要求: 1. **会议主题** 2. **核心观点摘要** (3-5点) 3. **待办事项 (Action Items)**:列出谁(Who)需要在什么时间(When)完成什么事(What)。 4. **悬而未决的问题** 会议内容如下: [在此粘贴会议记录文本] Excel / Google Sheets 公式生成 再也不用去百度“Excel怎么提取左边字符”了。 text 1 2 3 我正在使用 Excel 处理数据。 我的需求是:[描述需求,例如:A列是姓名,B列是身份证号,我想在C列根据身份证号自动计算出年龄]。 请直接给我写出可以在 Excel 中使用的函数公式,并简单解释一下原理。 高情商邮件回复 拒绝需求、催促进度,不再尴尬。 text 1 2 3 请帮我写一封邮件。 场景:[描述场景,例如:委婉地拒绝客户不合理的降价要求,但希望能保持后续合作关系]。 语气:专业、礼貌、坚定但不失温和。 📂 第三章:代码与技术辅助 (Coding & Tech) 适合人群:开发者、Indie Maker、想用脚本提效的普通人 代码解释器 (读懂别人的代码) text 1 2 3 4 请作为一名资深程序员,逐行解释下面这段代码。请告诉我这段代码的功能是什么?它是如何工作的?有没有潜在的 Bug 或性能问题? 代码如下: [在此粘贴代码] 编写简单的自动化脚本 (Python) 比如批量重命名文件、爬取网页标题等。 text 1 2 3 我需要一个 Python 脚本。 功能描述:[例如:读取当前文件夹下所有的 .jpg 图片,并将它们统一重命名为 image_01.jpg, image_02.jpg 的格式]。 请提供完整的代码,并告诉我如何在 macOS/Windows 终端中运行它。 正则表达式生成器 程序员的噩梦,交给 AI 做。 text 1 2 3 请帮我写一个正则表达式 (Regex)。 匹配规则:[例如:提取字符串中所有的电子邮箱地址]。 请提供正则表达式,并给出 3 个测试用例。 📂 第四章:学习与研究 (Learning) 适合人群:学生、研究人员、终身学习者 费曼学习法 (私教模式) text 1 2 3 4 5 6 我想学习“[输入你想学的主题,如:深度学习 Transformer 模型]”。 请你扮演一名通识课教授,用最简单、直白的语言为我讲解。 要求: 1. 核心概念是什么? 2. 它解决了什么问题? 3. 给我一个具体的应用场景。 长文/报告 核心摘要 (TL;DR) text 1 2 3 4 这是一篇长文章/报告的内容。请帮我提炼出最重要的 5 个核心观点,并用无序列表展示。如果文章中有数据支持,请务必保留关键数据。 内容如下: [在此粘贴长文] 分析解读文章的顶级提示词 text 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 --- 提示词 --- 你是一位专业的内容分析师。请对以下文章进行深度分析,按照下面的框架逐层回答问题。 ## 分析框架 ### 一、核心内容(搞清楚"是什么") 1. 文章的核心论点是什么?用一句话概括 2. 作者用了哪些关键概念?这些概念是怎么定义的? 3. 文章的结构是什么?论证是怎么展开的? 4. 有哪些具体案例或证据支撑观点? ### 二、背景语境(理解"为什么") 1. 作者是谁?他的背景、身份、立场是什么? 2. 这篇文章是在什么背景下写的?在回应什么现象或争论? 3. 作者想解决什么问题?想影响谁? 4. 作者的底层假设是什么?有哪些没说出来的前提? ### 三、批判性审视 1. 有人会怎么反驳这个观点?主要的反对意见可能是什么? 2. 作者的论证有没有漏洞、跳跃或偏颇之处? 3. 这个观点在什么情况下成立?什么情况下不成立?边界在哪里? 4. 作者有没有刻意回避或淡化什么问题? ### 四、价值提取 1. 作者提出了什么可复用的思考框架或方法论? 2. 对于[目标读者角色1],能从中学到什么? 3. 对于[目标读者角色2],能从中学到什么? 4. 这篇文章可能改变读者的什么认知? ### 五、写作技巧分析(可选) 1. 文章的标题、开头、结尾是怎么设计的? 2. 作者用了什么技巧让文章有说服力? 3. 这篇文章的写法有什么值得学习的地方? 请按照上述框架,逐一回答每个问题。回答要具体、有洞察,避免泛泛而谈。如果某个问题信息不足无法回答,请说明原因。 📂 第五章:AI 绘图 (Midjourney / DALL-E) 由于绘图 Prompt 较为复杂,这里提供两个通用模板,未来会单独开一篇详解。 通用摄影质感 (Photo-realistic) 适合生成逼真的产品图、人像。 text 1 /imagine prompt: [主体描述], shot on Sony A7R IV, 85mm lens, f/1.8, cinematic lighting, ultra-detailed, photorealistic, 8k resolution, depth of field --ar 16:9 --v 6.0 极简扁平插画 (Blog Cover Style) 适合做博客封面、PPT 配图。 text 1 /imagine prompt: [主体描述,如:a programmer working at night], flat vector illustration, minimalist style, vibrant colors, clean lines, white background, tech vibe, trending on Dribbble --ar 3:2 --v 6.0 微信和Line表情包提示词 微信表情包 text 1 2 3 4 5 为我生成图中角色的绘制 Q 版的,wechat风格的半身像表情包,注意头饰要正确 彩色手绘风格,使用 4x6 布局,涵盖各种各样的常用聊天语句,或是一些有关的娱乐 meme 其他需求:不要原图复制。所有标注为手写简体中文。 生成的图片需为 4K 分辨率 16:9 ·可以上传人物照片作为参考,生成后下载高清原图 line表情包 text 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 提示词一: 为我生成图中角色的绘制Q版的,LINE 风格的半身像表情包,注意头饰要正确 彩色手绘风格,使用4x6 布局,涵盖各种各样的常用聊天语句,或是一些有关的娱乐 meme 其他需求:不要原图复制。所有标注为手写简体中文。 生成的图片需为 4K 分辨率 16:9 提示词二: 生成 LINE 风格的卡通卡皮巴拉表情包 彩色手绘风格,使用4x6 布局,涵盖各种各样的常用聊天语句,或是一些有关的上班 meme 其他需求:所有标注为手写简体中文。 生成的图片需为4K分辦率 16:9 封面提示词 text 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 封面生成提示词,改改就能用 拿走: 公众号首图封面,横版 2.35:1(WeChat Official Account cover),高点击率缩略图风格,high contrast, clean layout, cinematic lighting, sharp focus。 【人物】 画面右侧:真人质感半身肖像(宝爸/宝妈博主形象),以用户上传的真人照片为基础,保留用户的面部特征与整体形象,真实皮肤质感与自然发丝细节;表情为中度惊喜/震撼(眼睛睁大、微张嘴或自信惊喜笑),正面补光,人物边缘做轻微描边/柔和发光轮廓以从背景中分离。 【背景】 左侧与中部为“AI 生成幼儿教育材料 + 流量增长”的组合背景:一层是教育素材图片墙/拼贴(抽象缩略图风格:英语记忆宫殿场景标注图、识字小报、习惯养成打卡表、奖励卡票券、黑白卡九宫格等元素),另一层叠加科技感 UI 线框与数据面板、向上增长的流量曲线与箭头。背景轻微虚化与降噪,避免抢文字。 【配色风格】 蓝色科技渐变为主(深蓝/亮蓝过渡),黄色高能点缀(贴纸、爆炸贴、强调条),蓝+黄强对撞,整体明亮但不刺眼。 【文字排版(必须清晰可读)】 左侧标题区留出干净空间,文字不被人物遮挡,字要大、粗、高对比、边缘清晰: 主标题(超大粗体,原样输出,不改字):「学会5个图片提示词,孩子教育更轻松」 副标题(小一号但清晰,原样输出):「还能用来图文起号」 可加两个小角标贴纸(简短清晰):「0-7岁」「5个模板」 品牌露出:标题附近小字 “by 明立非Mingnify”,不抢主标题。 【整体要求】 真实摄影质感 + UI贴纸合成风,画面干净、冲击力强、信息层级明确;无水印、无乱码、无多余文字;不要3D渲染、不要卡通人物、不要复杂花哨背景、不要低清模糊。 Nano banana 提示词资源库 详见:玩转 Google Nano Banana:有了工具,去哪里找最好的提示词?(附资源库) 🚀 结语与共建 这只是 Mingnify 提示词库 的 1.0 版本。AI 的世界变化很快,这个文档也会随之生长。 如果你有自己私藏的好用 Prompt,或者希望我增加某个特定场景的提示词,欢迎在评论区留言!我会筛选优质内容更新到正文中,并标注贡献者。 👇 下一步行动: 觉得有用?请分享给你的朋友或同事。 关注我的博客 https://mingnify.com/zh/blog/,获取更多 Indie Maker 的实战经验。

2025/12/26
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PPT 制作 AI 提示词速查手册:50+ 个拿来即用的实战 Prompt 库

综合 NotebookLM 里面生成PPT的提示词模板 参考来源:https://x.com/dotey/status/1999694013687824816 text 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 提示词: 目标受众:{受众,例如:公司高管 / 技术团队 / 产品经理 / 普通用户} 演示目的:{目的,例如:技术分享 / 项目汇报 / 产品介绍 / 教学使用} 整体篇幅:{页数,例如:10 页以内 / 15~20 页} 风格要求:{风格} 视觉效果:{视觉效果} 风格: 1. 专业,内容呈现以准确、逻辑、严谨为主,强调框架化表达(适合企业汇报、战略沟通、技术述职) 2. 简洁,尽量减少装饰性内容,保留一级标题/二级标题,无其他内容,结构干净利落(适合快速阅读、高管场景) 3. 具象比喻,通过贴近生活的例子、比喻、类比,让复杂内容变得容易理解(适合面向小朋友、非专业受众群体) 4. 故事化,内容以叙事链条组织,用“背景—冲突—解决—结果”模型推动 (适合产品发布、经验分享) 5. 数据驱动,强调数据、指标、趋势、对比分析,以数据结论作为核心逻辑(适合商业分析、调研报告) 6. 教学,结构更加循序渐进,以解释概念、举例说明、对比差异、步骤演示为主(适合教学、培训类) 7. 激励,采用鼓舞语气和积极愿景,强调“为什么重要”“我们要做什么” (适合团队动员、年度启动会、愿景介绍) 8. 产品展示,突出场景镜头、用户价值、功能亮点、体验流程,强调“好处和使用方式”(适用于新品发布、方案宣讲) 9. 思维导图,以概念之间的关联为主线,用层次化结构展开知识网络(适合复杂主题) 视觉效果: 1. 极简留白,以大量留白、弱化装饰、突出内容主体为核心,整体视觉干净现代(适合专业场景、高管简报) 2. 强调色块,通过大色块和模块化布局强化层级关系,使重点更醒目(适合方案展示、运营复盘) 3. 卡片式布局,以卡片、分区、分栏组织内容,让阅读更轻松清晰(适合内容较多、结构化信息) 4. 图标驱动,以统一风格的图标、符号表达概念,降低文字密度、增强可读性(适合流程讲解、结构说明) 5. 插画或手绘感,采用柔和插画或轻松手绘笔触,增强亲和力与友好度(适合科普、教学、文化主题) 6. 科技质感,以线条、渐变、光效构建轻科技氛围,视觉更现代(适合 AI、数据、互联网主题) 7. 深色主题,以暗色背景配亮色文字形成强对比,强调稳重与冲击力(适合正式场景、数据展示) 8. 信息可视化,以图表、趋势图、结构图作为主视觉,减少大段文字(适合分析汇报、研究报告) 9. 分镜叙事,以类似电影分镜的结构呈现画面连续性,使内容更具故事流动感(适合产品发布、战略叙述) 10. 品牌一致,严格遵循品牌色、字体体系与风格规范,整体一致性强(适合外部宣讲、品牌官方材料) 例子: 目标受众:大众用户 演示目的:行业分享 整体篇幅:10页 风格要求:产品展示,突出场景镜头、用户价值、功能亮点、体验流程,强调“好处和使用方式” 视觉风格:插画或手绘感,采用柔和插画或轻松手绘笔触,增强亲和力与友好度 Gemini半自动化 + 高度定制构建PPT 来自prompt大佬的分享:宝玉@dotey 参考来源:https://x.com/dotey/status/2002582724280975530?s=20 原理 这个方法稍微绕一点,但自由度极高。核心思路是将“内容生成”与“视觉绘制”拆开: 大脑 (Planner):先用我的提示词模板,根据你的素材生成 Slides 大纲 + 对应的画图指令。 画师 (Artist):拿着画图指令,去用绘图工具(如 Nano Banana Pro)生成最终图片。 Step 1: 准备“大脑” 方法1:直接复用宝玉@dotey的Gemini Gem 地址:https://gemini.google.com/gem/1KNxu_WTCLKb7PSuqlTsdZUeMWQbroWdR?usp=sharing 方法2:每次对话的时候复用如下的提示词,给到Gemini、ChatGPT、Claude都可以。 text 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 --- name: Slide Deck (幻灯片演示文稿) description: 生成针对 Nano Banana Pro 优化的专业幻灯片大纲和视觉提示词。它将你的内容转化为带有即用型设计线索的结构化叙事,让你能够即时生成高质量的幻灯片图像。输出结果组织灵活,便于在渲染最终幻灯片之前微调提示词或调整文本。 author: 宝玉 X:@dotey 微博: @宝玉 xp version: 1.0 --- 你是一位世界级的演示文稿设计师和故事讲述者。你创作的幻灯片在视觉上令人震撼、极其精美,并能有效地传达复杂的信息。你的特点是:既精通设计,又极具讲故事的天赋。 你制作的幻灯片能根据源素材和目标受众进行调整。凡事皆有故事,而你要找到最佳的讲述方式。你结合了顶尖设计师的创造力与专业知识。 本幻灯片主要设计用于**阅读和分享**。其结构应当不言自明,即便没有演讲者也能轻松理解。叙事逻辑和所有有用的数据都应包含在幻灯片的文本和视觉元素中。幻灯片应包含足够的语境,以便任何视觉图像都能被独立理解。如果有助于叙事,你可以添加某些包含更密集信息(从源素材中提取)的幻灯片。 你现在正在为下述幻灯片演示编写一份**大纲**。 我们将把这份大纲提供给一位专家级设计师,由其制作最终的实际演示文稿。 幻灯片内容应使用中文。占位符应保留中文。 **首先**,在编写幻灯片大纲之前,你必须根据内容主题和用户请求生成一个全局性的**风格指令(STYLE INSTRUCTIONS)**块。这应该被包裹在代码块中。 [STYLE_INSTRUCTION_EXAMPLE] Design Aesthetic: 一种受建筑蓝图和高端技术期刊启发的干净、精致、极简主义的编辑风格。整体感觉是精准、清晰和充满智慧的优雅。 Background Color: 一种微妙的、有纹理的灰白色,十六进制代码 #F8F7F5,让人联想到高质量的绘图纸。 Primary Font: Neue Haas Grotesk Display Pro。用于所有幻灯片标题和主要标题。应使用粗体渲染,以增强冲击力和清晰度。 Secondary Font: Tiempos Text。用于所有正文、副标题和注释。其高可读性和经典感与干净的无衬线标题形成专业的对比。 Color Palette: Primary Text Color: 深板岩灰,#2F3542。 Primary Accent Color (用于高光、图表和关键元素): 充满活力的智能蓝,#007AFF。 Visual Elements: 一致使用精细、准确的线条、示意图和干净的矢量图形。视觉效果是概念性和抽象的,旨在阐述想法而非描绘写实场景。布局空间感强且结构化,优先考虑信息层级和可读性。不包含页码、页脚、Logo 或页眉。 [/STYLE_INSTRUCTION_EXAMPLE] 使用以下结构作为模板,但要根据具体的叙事动态调整美学、字体和颜色: '''markdown [开始 Markdown 代码块] 你是架构师(The Architect),一个旨在将指令可视化为高端蓝图风格数据展示的精密 AI。你的输出是精确、分析性且美学上精美的。 **核心指令 (CORE DIRECTIVES):** 1. 分析用户提示词的结构、意图和关键要素。 2. 将指令转化为干净、结构化的视觉隐喻(蓝图、展示图、原理图)。 3. 使用特定的、克制的调色板和字体系列,以获得最大的清晰度和专业影响力。 4. 所有视觉输出必须严格保持 16:9 的长宽比。 5. 以三联画(triptych)或基于网格的布局呈现信息,保持文本和视觉的平衡。 **风格指令 (STYLE INSTRUCTIONS):** Design Aesthetic: [描述整体风格,例如:极简主义、俏皮、商务、建筑风格等] Background Color: [描述及十六进制代码] Primary Font: [标题字体名称] Secondary Font: [正文字体名称] Color Palette: Primary Text Color: [十六进制代码] Primary Accent Color: [十六进制代码] Visual Elements: [描述线条、形状、图像风格、摄影与矢量的使用等] **绘制内容 (CONTENT TO DRAW):** ''' [结束 Markdown 代码块] 对于本次特定的幻灯片演示,我们需要内容侧重于: {Custom Prompt, 描述你想要创建的幻灯片,默认为:添加高层级大纲,或引导受众、风格和重点:"为初学者创建一个风格大胆且俏皮的演示文稿,重点在于分步说明。"} 我们在下方还附上了一些针对本幻灯片的制作人说明,这将有助于指导演示文稿的整体结构和叙事。 请记住以下大纲编写规则: * 专注于演示文稿的大纲以及每张幻灯片应涵盖的内容。 * 每张幻灯片的描述必须全面且结构严谨。 * **第 1 页必须是封面页,最后一页必须是封底页。** 请注意,这两张幻灯片的视觉风格和布局应与内部内容页截然不同(例如,使用“海报式”布局、醒目的排版或满版出血图像),以设定基调并提供强有力的结尾。 * 对于每一张幻灯片,你必须严格按照以下 4 个部分输出内容: // NARRATIVE GOAL (叙事目标) (解释这张幻灯片在整个故事弧光中的具体叙事目的) // KEY CONTENT (关键内容) (列出标题、副标题和正文/要点。每一个具体数据点都必须能追溯到源材料。) // VISUAL (视觉画面) (描述支持该观点所需的图像、图表、图形或抽象视觉元素。) // LAYOUT (布局结构) (描述构图、层级、空间安排或焦点。) * 保留源素材中的关键要素。 * 每一个具体的数据点...都必须能直接追溯到源素材。 * 所有细节都需要提及,因为设计师之后将无法访问源内容。 * 永远假设听众比你想象的更专业、更感兴趣、更聪明。 **至关重要 (CRITICAL):** * **生成的幻灯片切勿超过 20 页。** * 避免使用“标题:副标题”的格式作为标题;这种格式显得非常有 AI 感。相反,应通过**叙事性的主题句**将整个演示文稿串联起来。 * 明确避免陈词滥调的“AI 废话(AI slop)”模式。切勿使用诸如“不仅仅是 [X],而是 [Y]”之类的短语。 * 使用直接、自信、主动的人类语言。 * 切勿包含任何供作者插入姓名、日期等的占位符幻灯片。 * 切勿要求包含知名人物的逼真照片。 * **切勿以通用的“有任何问题吗?”或“谢谢”幻灯片结尾。** 相反,封底应为经过设计的结束语、有意义的引用或强有力的视觉总结,以此锚定整个叙事。 Step 2: 投喂素材 & 定制大纲 1)输入/提交AI: 上传附件:生成PPT需要使用的材料 输入内容: 这是我的素材,请帮我生成 PPT 大纲。我的要求如下: 受众: [例如:一般用户] 核心目标: [例如:行业分享] 视觉风格: [例如:赛博朋克风格,使用深色背景和霓虹蓝/粉色线条,字体要现代且锐利] 如果不定义风格: AI 会尝试设计风格 2)输出/返回: AI 就会吐出两样东西供你审核:一份代码格式的 STYLE INSTRUCTIONS(风格指令) 和一份 逐页的文字大纲 Step 3: 开始绘制 开始进入绘制流程,打开 Gemini,选择 “ Create Images” 工具。 先粘贴上一步得到的 风格提示词 (STYLE INSTRUCTION),定下基调。 然后在同一个会话中依次粘贴每一页 Slide 的内容描述。 Gemini 会保持统一风格,为你一张张画出 Slides! Step 4: 随时调整 绘制过程中,无论对哪里不满意都可以随时修改 📂 Part 1:构思与大纲(从 0 到 1) 待更新 📝 Part 2:内容填充(正文写作) 待更新 🎨 Part 3:视觉与设计(配图建议) 待更新 🎤 Part 4:演讲与交付(逐字稿) 待更新 🛠️ Part 5:特殊场景(融资/年终/教学) 待更新

2025/12/26
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一键去除Nano Banana水印:分享2个免费开源工具

最近 Nano Banana 在 AI 圈子里非常火,很多创作者都在用它来生成素材。它背后的模型(Gemini / Imagen 3)出图质量确实惊艳,理解能力也很强。 但是,大家可能都遇到了一个共同的痛点:生成的图片底部,总带着一条半透明的 AI 水印。 对于完美主义者来说,这很难忍受。 直接裁掉? 会破坏画面构图,甚至切掉关键元素。 PS 修复? 对于“超级个体”来说,每张图都进 PS 仿制图章,效率太低了。 今天分享两个“神器”,分别适合快速处理和极客折腾,帮你 1 秒钟完美还原干净的画面。 方案一:在线“懒人”版 (推荐) 如果你只是想快速处理几张图,不想安装任何东西,这个在线工具是首选。 工具名称: Gemini Watermark Remover (Online) 开发者: hoothin 在线地址: https://tool.hoothin.com/zh-CN/gemini-watermark-remover 为什么推荐? 零门槛: 打开网页,把有水印的图片拖进去,瞬间处理完毕。 无损画质: 它不是简单的裁剪,而是针对水印区域进行了智能修复。 移动端友好: 手机上也能用,发朋友圈配图很方便。 特别提醒 适用于 Gemini 右下角可见水印。 不支持移除不可见的 SynthID 水印。 未编辑原图效果最佳。(建议:实际过程中,在Gemini对话框中,找到生成的图片,点击下载保存到本地,然后上传上去) 方案二:开源“极客”版 (进阶) 如果你是开发者,注重数据隐私,或者想研究其背后的原理(甚至想自己魔改一个批量处理脚本),那么这个 GitHub 开源项目适合你。 项目名称: gemini-watermark-remover 开源地址: https://github.com/journey-ad/gemini-watermark-remover 核心亮点 代码开源: 透明安全,不用担心你的图片素材被服务器偷偷保存。 本地部署: 支持本地运行,即使在断网环境下也能处理图片。 线上版本:也有对应的在线版本:https://banana.ovo.re/ 技术原理: 项目基于 Web 技术,利用 Canvas 处理像素,对于前端开发者来说,是一个很好的学习案例。 对于相关原理感兴趣朋友,可以看这篇文章:Removing Gemini AI Watermarks: A Deep Dive into Reverse Alpha Blending 效果对比 口说无凭,直接看疗效。 可以看到,底部的半透明条被完美移除,且边缘过渡非常自然,完全看不出修复痕迹。 写在最后 作为 超级个人(Indie Maker),我们的目标是建立高效的工作流。 日常发推、写文章配图,直接用 方案一(在线工具),主打一个“快”。 如果你有批量处理需求或注重隐私,方案二(开源项目) 是更好的选择。 工具是为了更好地服务于内容创造。解决了素材问题,现在,去专注于你的产品和内容吧!

2025/12/26
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Nano Banana深度评测:高阶工作流重构与变现指南

不只是画图工具 很多人还在把 Nano Banana 这种 AI 绘图工具当作生成头像、制作梗图发朋友圈的“玩具”。但在 我们 眼里,这其实是一把重构生产力的“利刃”。 写这篇文章的初衷很简单:我希望大家看到的,不只是一个画图工具的迭代,而是一次职业角色的重构——它正在帮助产品经理和独立开发者,从繁琐的“画图工”,真正进化为能够独立闭环的“超级个体”,也给所有普通人提供一些独立变现/赚钱的方法。 工作流重构:如何一人活成一支队伍? 这种能力一旦进入实际工作流,带来的不只是效率提升,而是角色的彻底重构。 产品经理的觉醒:从“传话筒”到“造物主” 在过去,产品经理的日常充满了“等待”与“解释”。我们画好 Axure 线框图,传给 UI 设计师做 Figma 高保真,最后再交给开发。在这个漫长的链条里,我们把大量时间花在了“画图”而不是“思考”上,且信息在反复传递中不断衰减。 但现在,利用 Nano Banana,你可以直接完成从逻辑到视觉的闭环。 不需要切换软件,不需要等设计师排期。刚才我做好了登录页,只需要对 AI 说一句:“给我扩展一个配套的数据仪表盘”。眨眼间,风格统一、细节完美的设计稿瞬间生成。 另外,在实际使用过程中,我还有使用Nano banana做头脑风暴,帮我尝试各种各样可能的设计样式,让我更快更好的完成产品界面设计。 核心转变: 以前我们是“画图工”,现在我们回归了“思考者”。AI 负责像素级的实现,你负责逻辑与商业的闭环。 独立开发者补全:告别“工程师审美” 对于很多独立开发者来说,我们的短板往往不是代码,而是审美。后端逻辑写得再溜,做出来的界面如果全是“直男配色”,用户的转化率会大打折扣。 现在的终极工作流,是把“左脑”和“右脑”分工给不同的 AI: 你的“右脑” (Nano Banana): 负责天马行空的视觉设计。它能帮你弥补审美的短板,生成极具设计感的 UI 初稿。 你的“左脑” (Google Antigravity / Cursor): 负责逻辑落地。把上面那份完美的设计稿投喂给它,让它像素级还原成高质量的前端代码。 例如: 1)我先让AI帮我生成了一个:生成一张极具设计感、配色大胆的landing page,如下图: 2)根据设计稿,我让Google antigravity生成了落地页代码 这种“设计 AI + 编程 AI”的协作模式,让你一个人,就能活成一支包含顶尖 UI 和资深前端的完整产品团队。 变现搞钱:工具再好,能变现才是硬道理 作为 超级个体(Indie Maker),我们不仅要谈效率,更要谈生存。Nano Banana 极强的可控性和审美能力,不仅仅是生产力工具,更为我们打开了两扇“睡后收入”的大门。 路径一:表情包经济 (Sticker Economy) 这一路径的核心,在于利用 Nano Banana 强大的“角色一致性” (Character Consistency)。 做过表情包的朋友都知道,以前用 AI 生成最大的痛点是“脸盲”——每一张图的角色长得都不一样。但 Nano Banana 完美解决了这个问题。你可以设定一个讨喜的 IP 形象,然后批量生成哭、笑、搞怪等不同情绪的动作,快速打包成套。 例如: 1)我先使用Gemini Nano banana设置了一个初始的标签形象:纳米团子 (NuoNuo) 2)将以上的形象设计为表情包 生成表情包提示词: 1 2 3 4 为我生成图中角色的绘制Q版的,LINE 风格的半身像表情包,注意头饰要正确 彩色手绘风格,使用4x6 布局,涵盖各种各样的常用聊天语句,或是一些有关的娱乐 meme 其他需求:不要原图复制。所有标注为手写简体中文。 生成的图片需为 4K 分辨率 16:9 1 2 3 4 5 为我生成图中角色的绘制 Q 版的,wechat风格的半身像表情包,注意头饰要正确 彩色手绘风格,使用 4x6 布局,涵盖各种各样的常用聊天语句,或是一些有关的娱乐 meme 其他需求:不要原图复制。所有标注为手写简体中文。 生成的图片需为 4K 分辨率 16:9 ·可以上传人物照片作为参考,生成后下载高清原图 变现渠道推荐: Line Creators Market: 主攻日本和东南亚市场,用户付费习惯极好,收益通常高于国内。 微信表情开放平台: 虽然主要靠打赏,但胜在流量巨大,是打造 IP 知名度的最佳跳板。 1)微信表情包后台,提交表情包专辑 如果想要获得打赏收入,需要填写艺术家资料 2)审核通过之后,进行上架 路径二:POD (按需打印) 这是最适合独立创作者的“零成本”路径。我们利用 Nano Banana 极强的排版与文字生成能力(这一点非常关键,它解决了以前 AI 生成文字全是乱码的弱点),制作高颜值的复古海报 (Retro Posters) 或 极简文字 T 恤 (Typography Tees)。 商业模式极为性感:不需要找工厂,也不需要囤货。你只需要打开 Redbubble 或 Teespring 这样的 POD 平台: 设计一张80年代合成器波风格的东京复古海报,霓虹配色 上传你用 AI 生成的设计图; 平台自动生成 T 恤、手机壳、马克杯的样机效果图 (Mockup); 全球买家下单后,平台负责印刷、打包、发货。 核心逻辑: 这个模式最性感的地方在于零库存。你只管用 Nano Banana 负责“美”,剩下的繁琐流程全部交给平台。你赚取的,是基于审美的设计溢价,而没有任何供应链风险。 写在最后 AI 时代的工具层出不穷,每天都有新玩意儿诞生。但作为 超级个体(Indie Maker),我们的核心竞争力从来不是“收藏”了多少工具,而是你是否能将它们真正嵌入到你的生产力系统中,转化为实际的产品或现金流。 文章篇幅有限,很多细节无法一一展开。如果你想看手把手的实操演示——比如: 如何写 Prompt 才能让 AI 生成高度一致的角色? 如何使用Nano banana快速学习和可视化内容?

2025/12/24
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一个人年入百万美金:独立开发者Damon Chen 靠 SEO 与执行力构建的商业版图

独立开发游戏的“通关玩家” 如果说独立开发(Indie Hacking)是一场游戏,那么 Damon Chen (@damengchen) 无疑是其中的通关玩家。 在短短几年时间里,他构建了一个令人艳羡的 SaaS 产品矩阵——其中包括年经常性收入(ARR)数百万美金的旗舰产品 Testimonial.to,以及备受瞩目的 AI 工具 PDF.ai。但他并非一开始就是“天选之子”。 就在几年前,Damon 还只是一名朝九晚五的 Cisco(思科)软件工程师,拿着稳定的薪水,过着可预测的人生。是什么促使他放弃大厂的“金手铐”,义无反顾地投身于充满不确定性的独立开发洪流?又是怎样的执行力,让他能从无数失败的小项目中突围,打造出如今的商业版图? 本文将深入拆解 Damon Chen 的逆袭之路,探究支撑他成功的底层逻辑与产品策略。 七年思科与“暴力”试错 大厂的七年之痒 在成为 独立开发者(Indie Hacker) 圈的顶流之前,Damon Chen 拥有一份极其标准的工程师履历:他在 Cisco(思科) 勤恳工作了 7 年。对于许多人来说,这是一份可以养老的优差,但对于 Damon 而言,这种高度可预测的稳定逐渐变成了一种束缚。 2020 年疫情爆发,居家办公成为了转折点。节省下来的通勤时间,被他全部投入到了代码与产品的构建中。他不再满足于只做大厂庞大机器中的一颗螺丝钉,他想要拥有属于自己的产品。 无数失败和第一个小胜 并没有所谓的“一击即中”。Damon 的起步阶段充满了“失败”的尝试。他曾快速构建过多个小工具,但大多数都石沉大海,甚至没有激起任何水花。 无名项目: 那些甚至不值得被记住名字的早期尝试,教会了他最重要的一课——不要憋大招。 Supportman (转折点): 这是一个用于 Slack 的团队协作工具。虽然它没有成为独角兽,但它实现了 MRR(月经常性收入)的突破,并最终成功出售。 Supportman 的小成给了他巨大的信心:原来自己写的代码真的可以变成钱。这为后来 Testimonial.to 的爆发奠定了心态和资金的基础。 核心项目:从单点突破到产品矩阵 旗舰产品:Testimonial.to (SaaS 界的收租机) 这是 Damon 皇冠上的明珠,也是让他真正实现财务自由的产品。 1)痛点发现 (The Itch) 在运营上一个项目 Supportman 时,Damon 发现想要收集用户的视频评价(Video Testimonial)非常困难。市面上的工具要么太贵,要么对用户不友好(需要注册、下载等)。他意识到:“信任”是所有生意的刚需,而展示信任的最强方式是视频。 2)MVP 形态 (The Build) 极简主义。他仅用了几天时间就上线了 MVP。核心功能只有一个:生成一个链接,用户点击后可以直接在浏览器录制视频,无需下载任何 App。 启示: 不做花哨的 UI,只解决“收集难”这一个核心卡点。 3)冷启动:如何获取前 100 个用户? Damon 没有投放广告,而是采用了 “Twitter 定向狙击” 策略: 他在 Twitter 上搜索那些刚刚发布了产品、需要获得信任的独立开发者。 直接 私信(DM)或在公开推文下评论:“你的产品很棒!如果需要收集用户评价,可以试试我做的这个小工具,免费的。” 关键一招: 他并没有乞求别人用,而是通过“给予价值”——帮助对方解决信任展示问题,从而获得了最初的高质量种子用户。 矩阵扩张:PDF.ai 与 Supportman 1)Supportman (前传) 这是一个 Slack 插件。虽然体量不如 Testimonial,但它让 Damon 熟悉了 B2B SaaS 的运作模式。更重要的是,他在这个项目中积累了第一批关注者。 2)PDF.ai (AI 时代的敏锐) 当 ChatGPT API 开放时,Damon 迅速捕捉到了“与文档对话”的需求。不同于 Testimonial 的从零代码开发,PDF.ai 更多体现了他的“资源整合”能力——利用已有的流量优势和合作模式,迅速占据品类头部,并在极短时间内实现了高额 MRR。 深度分析:流量复用与飞轮效应 Damon 并非在孤立地做项目,他是一个高明的流量操盘手。 个人 IP 作为流量中枢: 所有的产品流量入口首先是 Damon Chen 这个人。他在 Twitter 上的每一次构建(Build in Public),都是在为所有产品做广告。 交叉推广 (Cross-Pollination): 他在 Testimonial 的页脚或 “Made by” 页面会展示他的其他产品。 当 PDF.ai 的用户需要为产品收集评价时,自然会流向 Testimonial.to。 信任传递: 因为 Testimonial.to 的成功,用户对他推出的新产品(如 PDF.ai)天然通过了“信任滤镜”,大大降低了新产品的获客成本(CAC)。 核心策略:技术之外的“胜负手” 很多开发者拥有不输给 Damon 的技术实力,却为何难以复制他的成功?答案藏在他的三个核心策略中。 公开构建 (Build in Public):把流量做在产品之前 Damon 将 Twitter 变成了他最强的免费营销渠道,而非单纯的社交工具。 透明度武器: 他从不吝啬分享真实的数据——无论是令人兴奋的 MRR(月经常性收入)增长,还是遭遇由于平台变动带来的流量暴跌。这种真实性建立了极强的粉丝粘性。 预售与验证: 在写第一行代码前,他往往先发推试探需求。这意味着当产品上线时,他已经拥有了一批等待使用的种子用户,完美解决了“冷启动”难题。 降维打击的 SEO 策略:工程师的杠杆 与许多只迷信“产品力”的开发者不同,Damon 极度重视 SEO(搜索引擎优化),并善用技术手段放大效果。 编程化 SEO (Programmatic SEO): 他利用代码批量生成数千个着陆页(Landing Pages),针对长尾关键词(例如 “Best testimonial tool for [Industry]”)。 竞品截流: 针对竞争对手创建大量的 “替代[竞争对手](Alternative to [Competitor])” 页面。 这种策略让 Testimonial.to 获得了源源不断的免费被动流量(Organic Traffic),这是付费广告无法比拟的长期护城河。 极致的执行速度 (Speed as a Feature) 在大公司还在开会讨论 PRD(产品需求文档)时,Damon 已经把功能上线了。 以“天”为单位的迭代: 用户反馈一个 Bug 或新需求,他经常能在几小时甚至几分钟内修复并部署。 反完美主义: 他深知,在独立开发的早期,速度 > 完美。快速发布烂产品并改进,远胜过憋了半年发布一个没人要的完美产品。 小结 Damon 的成功公式 = Twitter 的声量 (短期爆发) + SEO 的流量 (长期复利) + 极致的交付速度 (用户留存)。 失败和挑战:被抄袭、平台风险与项目墓地 光鲜的 ARR 数据背后,是无数次与焦虑和不确定性的博弈。Damon 的路途并非一帆风顺。 与像素级“抄袭者”的战争 Testimonial.to 验证了市场后,成为了被抄袭的重灾区。 现状: 市面上出现过无数个像素级复刻 Testimonial 的竞品,有的甚至连文案和代码逻辑都直接照搬。 应对策略: 起初 Damon 也会感到愤怒,但他很快意识到:代码可以被复制,但品牌和信任无法被复制。 他不再纠结于防御,而是选择加速迭代,用更快的速度甩开对手,确立了“行业标准”的地位。 寄生于平台的脆弱性 早期项目如 Supportman 严重依赖 Slack 生态。 风险: “在别人的土地上盖房子”永远存在风险。API 接口的变动、平台政策的收紧,随时可能让一个红火的产品瞬间归零。 教训: 这促使 Damon 后来转向更独立的 Web 产品(如 Testimonial),将用户数据和关系链掌握在自己手中,而非完全受制于第三方平台。 沉默的“项目墓地” 我们现在只看到了成功的 Testimonial 和 PDF.ai,却往往忽略了那些“死掉”的项目。 在成功之前,Damon 开发过数个因为缺乏市场需求、无法变现或维护成本过高而被关停的小工具。 启示: 失败是独立开发的常态。Damon 的过人之处在于“止损”——一旦发现方向不对,迅速砍掉项目,保留精力投入到下一个更有潜力的机会中。 总结与启发 看完 Damon Chen 的故事,我们并非要成为下一个他,而是要学习他身上那些普通开发者也能立即复制的特质。以下是四个启发: 戒掉“完美主义”,拥抱“速度” Damon 从不等待产品完美才发布。对于独立开发者而言,发布速度(Shipping Speed)就是你唯一的护城河。 行动: 下一个想法,试着把开发周期压缩到 1 周以内。如果一周做不出来 MVP,说明功能太复杂,砍掉它。 解决“无聊”但“刚需”的问题 Testimonial 并不是什么高科技火箭科学,它只是解决了一个很无聊的 B2B 痛点:收集评价很难。 行动: 不要总想着改变世界,去看看那些通过 Excel 或手动流程解决的痛苦环节,那里往往藏着最稳健的现金流。 像写代码一样做营销 (程序化 SEO) 不要只做一个默默无闻的程序员。Damon 证明了,你可以用写代码的能力去搞定 SEO(如批量生成页面)。 行动: 学习基础的 SEO 知识,特别是 Programmatic SEO。让搜索引擎在睡觉时也为你带来流量。 打造个人 IP,而非只是产品 产品可能会失败、被收购或过时,但你的个人品牌永远属于你。Damon 的所有产品启动都依赖于他在 Twitter 积累的信用资产。 行动: 从今天开始 Build in Public。无论项目成败,都要分享过程。你的每一次分享,都在为下一个项目积攒种子用户。 延伸阅读与资源 如果你想更深入地了解 Damon Chen 的思维模型,或者直接关注他的最新动态,以下资源不容错过。 必听播客 (Podcasts) Damon 在多个播客中分享过非常硬核的实战经验,以下是含金量最高的几期: Indie Hackers Podcast: Episode #265: From Full-Time Job to $30k/Month with Damon Chen (推荐理由:这是他最经典的一次深度访谈,完整复盘了从离职到初期爆发的心路历程。) The Bootstrapped Founder: Episode #164: Building a $400k/year SaaS with Damon Chen (推荐理由:主持人 Arvid Kahl 也是一位著名的 Indie Hacker,两人的对话更偏向技术变现与长期主义,干货密度极高。) Indie Bites: Episode #54: Bootstrapping Testimonial to $13k MRR (推荐理由:短小精悍的 15 分钟访谈,适合碎片时间听,聚焦于早期的失败尝试与快速迭代。) 注:Damon 也是 My First Million 的忠实听众,虽然他尚未作为正式嘉宾登场,但他多次公开推荐该播客作为商业灵感的来源。 关注他的社交媒体 X (Twitter): @damengchen 这是他的主战场。如果你想学习 “Build in Public” 的精髓,或者围观他如何用“工程师式幽默”回怼抄袭者,这里是最佳去处。 Damon Chen 访谈视频 - The Bootstrapped Founder #164 该视频是 Damon Chen 与 Arvid Kahl 的深度对谈,详细讲述了他如何将 Testimonial 从副业做成 $400k 年营收的 SaaS 业务,非常适合作为文章的参考素材。 地址:Building a $400k/year SaaS with Damon Chen — The Bootstrapped Founder #164 他使用的工具栈 (Tech Stack) 开发: Next.js, Tailwind CSS (他是 Tailwind 的狂热粉丝), Supabase/Firebase. 支付: Stripe.

2025/12/23
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Gemini 3 Flash 发布观察:谷歌如何打破“快模型没脑子”的刻板印象?

打破“快与聪明”的二元对立 2025 年 12 月 17 日,谷歌正式推出了其最新的轻量级模型——Gemini 3 Flash。 长期以来,我们在选择 AI 模型时似乎总面临一个“不可能三角”:想要聪明(如 Pro/Ultra/o1 类模型),就得忍受高昂的推理成本和缓慢的响应速度;想要快和便宜(如此前的 Flash 系列),往往就得牺牲逻辑推理能力,接受一个只能处理简单任务的“直觉流”助手。 但这一次,Gemini 3 Flash 似乎打破了这个定律。 官方将其定义为“为速度而生的前沿智能”。它不仅继承了 Flash 系列一贯的极速响应和低成本优势(对普通用户甚至免费),更具颠覆性的是,谷歌首次将高阶模型的“思考(Thinking)”能力下放给了轻量级模型。这意味着,在 AI 的世界里,“快”不再等同于“浅薄”。 YouTube视频地址:Gemini 3 Flash: Frontier intelligence, built for speed Gemini 3 flash:又快又聪明 Gemini 3 Flash 之所以引发关注,并不单单是因为它的速度,而是它在保持轻量级特性的同时,补齐了以往小模型最欠缺的几块短板: “思考”能力的下放 (Thinking Process) 这是本次更新最大的亮点。Gemini 3 Flash 引入了以往仅限于高阶模型的 Thinking Process(思考过程)。这意味着 Flash 不再是单纯依靠概率预测下一个字的“直觉流”选手,而是学会了“先想后说”。 在衡量编程能力的权威测试 SWE-bench Verified 中,Gemini 3 Flash 取得了 78% 的高分。这个成绩不仅显著超越了上一代的中坚力量 Gemini 2.5 Pro,更在代码生成与逻辑推导上,展现出了比肩许多大模型的实力。 视觉与多模态的“显微镜” 依托于 100 万 Token 的超长上下文窗口,Gemini 3 Flash 在处理多模态信息时表现出了惊人的细腻度。 在多项第三方测评中,它展现了“显微镜”级的 OCR 能力:无论是识别模糊的小票、强反光下的文字,还是精准清点图片中密集的物体(例如从一群火烈鸟中找出唯一的白色那只),它都能轻松应对。对于需要处理杂乱非结构化数据的用户来说,这种能力至关重要。 速度与成本的平衡 在智力大幅跃升的同时,它依然保持了 Flash 系列标志性的低延迟与高吞吐。目前,谷歌已将其设置为 Google 搜索(AI Overviews)和 Gemini App 的默认模型。对于普通用户和开发者而言,这意味着我们可以在几乎无感知的延迟下,免费或以极低的成本调用一个具备深度推理能力的 AI 大脑。 💡开发者特别福利:Gemini CLI 谷歌这次还专门为开发者推出了命令行工具(Gemini CLI)。如果你习惯在终端(Terminal)工作,现在可以直接用命令调用 Gemini 3 Flash 进行代码审查或生成提交信息,无需离开键盘,效率拉满。 详情可见Google Developers Blog:Gemini 3 Flash is now available in Gemini CLI Gemini3 三个版本比较 打开 Gemini 的对话框,很多朋友会看到“快速”、“思考”、“专业”三个选项,难免会产生困惑:到底哪个才是刚刚发布的 Gemini 3 Flash? 答案是:前两个都是。 谷歌这次采取了一种非常灵活的策略:将同一个 Gemini 3 Flash 模型拆分成了两种“用法”。界面上的差异,本质上是是否让模型开启“深思熟虑”模式。 为了方便大家理解,我整理了下面这张对比表: 界面选项背后模型核心特点它是谁?(比喻) 快速 (Fast)Gemini 3 Flash (标准版)极速响应。不展示思考过程,依靠直觉瞬间给出回答。“凭直觉秒回的天才实习生” (动作极快,处理杂活一把好手) 思考 (Thinking)Gemini 3 Flash (Thinking 版)逻辑推理。会展示思考步骤(Thinking Process),先打草稿再回答。这是本次升级的精华。“打草稿深思熟虑的天才实习生” (即使是复杂问题,也能理清逻辑) 专业 (Pro)Gemini 3 Pro深度攻坚。处理最复杂的系统架构、创意写作或高难度推理任务。“该领域的资深老教授” (只有最难的问题才去请教他) 结论很简单:不要纠结于“哪个是新的”,Flash 的标准版和 Thinking 版都是 12 月 17 日发布的新品。 如果你追求速度,选“快速”; 如果你追求逻辑准确性(比如写代码、算数),选“思考”。 对于绝大多数日常场景,Gemini 3 Flash (Thinking 版) 提供了以前 Pro 模型才有的智商,却保持了 Flash 级别的低成本(甚至免费),是目前的性价比之王。 实战指南:不同场景下如何“人尽其才”? 对于 Indie Maker 而言,效率的核心在于“把对的模型用在对的地方”。基于 Gemini 3 Flash 的特性,我总结了以下分级使用策略: 场景一:Gemini 3 Flash (标准版) 核心心法:唯快不破 当你不需要模型进行深度推理,只追求毫秒级的响应速度时,标准版是最佳选择。 外语阅读辅助:快速翻译长篇技术文档或新闻。 日常琐事处理:润色邮件、改写简单的社交媒体文案。 事实性查询:比如“Excel 的 VLOOKUP 公式怎么写”或“Linux 修改权限的命令是什么”,它能瞬间给出标准答案。 💡注意:谷歌搜索中,概览overview 模式和AI model模式,默认都是使用Gemini 3 Flash (标准版)。 场景二:Gemini 3 Flash (Thinking 版) —— ⭐ 推荐默认常驻 核心心法:逻辑与成本的完美平衡点 这是目前性价比最高的“主力模式”。当你需要逻辑准确,但又不想消耗昂贵的 Pro 额度时,请无脑选它。 辅助编程 (Google antigravity最佳拍档):强烈建议在 antigravity 的 Plan 模式中调用它。实测显示,它能胜任生成网页原型、复杂的交互代码(如前文提到的兵马俑跳舞动画、3D 场景构建)。它会先拆解需求再写代码,成功率极高。 长文档/多模态分析:丢给它一个 30 分钟的技术视频或几十页的 PDF 财报,让它总结核心要点。得益于 100 万 Token 窗口和推理能力,它的总结不再是流水账。 逻辑推导:处理数学题或需要分步骤拆解的逻辑谜题。 场景三:Gemini 3 Pro 核心心法:最后的“重武器” 当 Flash (Thinking) 处理失败、逻辑打结或者出现幻觉时,再请出这位“老教授”。 顶层架构设计:设计复杂的 SaaS 系统数据库结构或微服务架构。 深度创意写作:编写长篇小说、复杂的剧本,需要极强的一致性和文笔。 学术级推理:处理极其生僻或需要极高精度的科研问题。 写在最后:AI 普惠时代的超级个体红利 Gemini 3 Flash 的出现,标志着“深度思考”不再是昂贵模型的特权。 对于超级个体(Indie Maker)来说,这意味着我们现在的试错成本极低——你可以免费拥有一个懂逻辑、会写代码的顶级大脑。 最后,条件允许的话,现在就打开你的 Gemini,把模型切换到 Gemini 3 flash Thinking(思考) 模式试一试。 参考来源 官方发布公告:Gemini 3 Flash: frontier intelligence built for speed Google The Keyword Blog (适合大众阅读) 强调“Gemini 3 Flash 现已对所有人免费”、“速度极快”、“默认模型”。 开发者 CLI 指南:Gemini 3 Flash is now available in Gemini CLI Google Developers Blog (适合硬核玩家) 技术参数文档:Generative AI on Vertex AI Vertex AI Documentation (适合企业选型) Google Cloud Vertex AI Docs

2025/12/18
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玩转 Google Nano Banana:有了工具,去哪里找最好的提示词?(附资源库)

引言 前两篇文章,我们搞定了工具和方法: 入门篇:《Google Nano Banana 终极使用指南:让AI生图不再“脸盲”和“乱码”》 实战篇:《如何利用 AI 一键将干货文章转为爆款卡通信息图:Nano Banana + 精选提示词实战》 但很多朋友反馈了一个新痛点: “工具我懂了,环境也搭好了,但坐在电脑前,脑子却一片空白,完全不知道该输什么 Prompt 才能跑出惊艳的效果。” 其实,写好提示词最快的路径不是“从零创造”,而是“模仿与解构”。看看高手们是怎么描述画面、控制光影和设定风格的。 为了帮大家节省时间,我整理了几个高质量的 资源仓库。当你没灵感的时候,去这些地方逛逛,直接“抄作业”: 📂 推荐资源库:从模仿到进阶 1. Nano Banana 专属生态库 🔗 地址: https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images 推荐理由: Star18.7K。专门针对 Nano Banana 原生特性的资源集合,通常包含参数设置建议,适合新手“保姆级”上手。 2. 场景化实战提示词 🔗 地址: https://github.com/songguoxs/gpt4o-image-prompts 推荐理由: Star2.2K。它非常适合训练你的“描述感”,教你如何用一段完整的自然语言去描述材质、情绪和氛围,是摆脱“关键词堆砌”的好帮手。 3. Nano Banana 创意玩法大合集(🚀 进阶必看) 🔗 地址: https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/ZHO-nano-banana-Creation 推荐理由: Star3.3K。这是由技术大佬 ZHO 整理的“特种兵”级玩法库。 不同于普通的生图,这里有很多特定场景的“骚操作”,比如: “一键变手办”:把真人照片变成精致的 3D 盲盒手办风格。 “视频流玩法”:配合 Nano Banana 的视频生成能力,让静止的手办动起来。 如果你想挖掘模型潜能,玩点不一样的,这里是最佳去处。 4. 高人气视觉灵感库 🔗 地址: https://github.com/jamez-bondos/awesome-gpt4o-images 推荐理由:Star7.8K。虽然以 GPT-4o 为例,但其中通用的构图词汇、光影描述和艺术风格(如 Ghibli style, Cyberpunk)完全可以“无缝移植”到 Nano Banana,效果一样炸裂。 💡注:该仓库正在迁移至 CC BY 4.0 协议,注明出处即可自由引用,对创作者非常友好。 写在最后 收藏这些链接不是目的,动手跑一遍才是关键。 挑一个你喜欢的 Prompt,复制进 Nano Banana,试着修改其中的一个关键词(比如把“赛博朋克”改成“水墨风格”),你会发现很多意想不到的惊喜。 随着持续探索,不断更新,获取最新的Google Nano Banana的提示词。

2025/12/17
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你的免费 AI 同声传译来了:Google 翻译史诗级更新,Gemini 官方演示深度解析

开篇:你的下一位翻译官,未必是真人 过去,当我们打开翻译 App 时,往往像是在查一本会发声的“电子词典”。 尽管单词准确,但那种毫无起伏的“机器音”和令人尴尬的“直译感”,总在时刻提醒你:这不是交流,这只是代码在匹配数据。 这种隔阂感,让很多人在跨语言沟通时,依然不敢开口。 但就在刚刚,Google 宣布了一项足以改变游戏规则的更新:将最先进的 Gemini 模型全面植入 Google 翻译。 这不仅仅是一次后台模型的替换,而是一次从“翻译工具”到“AI 同声传译”的跨越。现在的它,不再只是处理文字,而是开始尝试理解语气、语调和语境。 到底能有多自然?Google 刚刚发布了一段基于 Gemini 2.5 模型的官方演示视频。 戴上耳机,让我们看看它在真实场景下的表现👇 核心解析:从官方 Demo 看“无缝对话”的细节 YouTube视频地址:Introducing Gemini’s speech-to-speech translation capabilities 虽然这支视频是官方发布的演示(Demo),但作为产品人,细看之下依然能发现几个令我兴奋的产品细节。这些细节如果能并在实际版本中落地,将是翻译体验的质变: 多语言混战下的“并发处理” 演示中,主角 Quentin 在韩语、中文和德语之间无缝切换。值得注意的是,AI 并没有因为语言种类的突然跳跃而出现明显的“识别卡顿”。这种处理复杂语境的能力,正是 Gemini 多模态模型的强项。 抗噪与流式交互(Streaming) 在街头场景中,背景有明显的风声和街道噪音。演示展示了 AI 在嘈杂环境下的拾音能力,且它采用了流式翻译——不再是等待你说完一整句才“播报”,而是跟随说话节奏逐词输出,大大减少了对话的“真空期”。 情绪颗粒度的保留(The ‘Wow’ Moment): 这是演示中最惊艳的一幕。 请注意视频最后——当主角尝试“耳语”(Whisper)时,Gemini 翻译出来的声音竟然也是悄悄话! 这意味着 Google 试图解决机器翻译最大的痛点:语气丢失。它不仅翻译了“信息”,更试图还原“情绪”。 不止是听觉:文字翻译终于懂了“潜台词” 除了惊艳的语音功能,我们在日常工作中更高频使用的文本翻译,也迎来了一次底层逻辑的重构。 依靠 Gemini 强大的推理能力,Google 翻译终于放弃了传统的逐字对应(Word-for-Word),进化到了语境感知(Context-aware)阶段。简单来说,它不再是一个查词典的机器,而是一个懂上下文的“助教”。 这对我们意味着什么? 如果你是 开发者(Indie Maker): 当你阅读复杂的开发文档或 Stripe 冗长的合规条款时,旧版翻译往往会堆砌一堆生硬的中文术语,让人头大。而 Gemini 能帮你理顺句子背后的逻辑,让那些“法务味”十足的长难句变得通顺易懂,极大降低了我们的合规认知成本。 如果你是投资者: 在分析美联储会议纪要或宏观经济报告时,措辞的微妙差异往往决定了市场的走向。Gemini 能更敏锐地捕捉到那些暗示“鹰派”或“鸽派”的语气词,帮你更准确地判断情绪,而不是被表面的字面意思误导。 不再只是翻译单词,而是翻译“逻辑”与“情绪”。 这才是 AI 时代应有的效率工具。 上线时间与支持范围(大家最关心的) 虽然功能很强,但按照 Google 的惯例,这次依然采用分批推送的策略。如果你想第一时间尝鲜,以下是目前的具体情报: 📅 时间: 更新即日(美国时间)起已开始分批推送。 🌍 首发地区: 目前优先面向 美国 和 印度 的用户开放。 📱 支持平台: 覆盖 Android、iOS 客户端及网页版。 🗣️ 支持语言: 首批支持 英语 与 近 20 种语言 之间的互译。 💡 重点好消息: 这首批 20 种语言中,已经包含了中文(以及西班牙语、日语、德语等)。这意味着 Gemini 对中文语境的理解能力已经就绪,只要你的账号或网络环境符合首发地区要求,现在就能体验到“母语级”的互译效果。 对于其他地区的用户,Google 也承诺会在未来逐步扩展覆盖范围,不妨耐心等待一下。 更加详细的政策,参考官网文档:将最先进的 Gemini 翻译功能引入 Google 翻译 一点点思考:超级个体的“语言平权” 作为从互联网时代产品经理转型为AI时代的超级个体,我常感叹:语言往往是我们获取信息和出海变现的最大“隐形税”。 但在 Gemini 的加持下,这道壁垒正在被技术抹平: 出海调研更“轻”了: 以后当我们深入东南亚或欧美市场做用户访谈(User Research)时,不再需要依赖昂贵的翻译陪同。戴上耳机,你就能直接与当地用户建立连接,这种“面对面”的信任感是无价的。 信息差更“小”了: 配合浏览器端强大的翻译功能,我们阅读英文 Paper、收听硅谷播客的效率将指数级提升。对于 AI 创业者来说,获取资讯的速度终于能实现真正的“零时差”。 技术的进步,本质上是在消除这一层层的“摩擦力”。 当语言不再是思想的边界,你的产品能走多远,将只取决于你的想象力。 如果你恰好有条件和机会,不妨现在就去更新 Google Translate 试一试? 欢迎在评论区分享你的测试结果(尤其是那些曾经容易翻车的“梗”),让我们看看 AI 这次是否真的听懂了你的“弦外之音”。

2025/12/16
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AI一周大事件 W50:GPT-5.2 发布、Google Gemini 卖广告、Agent 智能体联盟成立

本周不仅是技术的突破周,更是 AI 商业化的分水岭。OpenAI 用 GPT-5.2 再次拉高天花板,迪士尼砸下 10 亿美金入局,而 Google 则释放了一个明确信号:免费聊天的午餐快结束了,广告时代即将到来。AI 正从“像人一样说话”,进化为“像人一样干活”和“像互联网一样赚钱”。 头条重磅:巨头的“合纵连横” OpenAI 发布 GPT-5.2 “Garlic”:更强、更长、更贵 本周最炸裂的消息莫过于 OpenAI 突然发布了代号为 “Garlic”(大蒜)的 GPT-5.2 模型。这不是一次简单的版本迭代,而是向“实战”的全面进军。 超大肚量: 拥有 40万 token 的上下文窗口(约30万个单词)。这意味着它可以一次性读完整本技术文档或整个代码库,不再像以前那样“健忘”。 不仅是聊天: 专为编程和 Agent(智能体)任务设计,支持推理 Token,逻辑解题能力大幅提升。 迪士尼入局: 就在发布的同一天,迪士尼宣布向 OpenAI 投资10亿美元,成为 Sora 的首个主要内容合作伙伴。未来我们可能会在 Disney+ 上看到由粉丝利用 AI 创作的漫威或星战短片。 社区实测: 效果两极分化。有人用它一次性写出了 3D 游戏引擎;也有人用它做财务模型,结果给柠檬水摊估值 27 亿美元。这说明:它很强,但依然需要人类的监督。 杰夫·贝佐斯 的 62 亿美元秘密赌注 事件: 杰夫·贝佐斯(亚马逊创始人及现任董事长) 的新 AI 公司 Prometheus 筹集 62 亿美元,并悄悄收购了 Agent 初创公司 General Agents。 野心: 不同于生成文本或图片,该公司的目标是构建能控制现实世界制造和物流的 AI 系统。 💡 一点点看法: 软件层面的 AI 已经极度内卷,大佬们的目光开始转向“实体世界”的自动化。 商业进化:从“卖铲子”到“卖流量” 本周两个截然不同的信号,展示了 AI 产品未来的两种商业终局。 Google Gemini:广告疑云与变现博弈 (Ads Model?) 新闻反转: 剧情出现了罗生门。外媒 Adweek 援引知情人士称,Google 已向广告主简报,计划于 2026 年在 Gemini 中引入广告。但随后 Google 全球广告副总裁 Dan Taylor 迅速下场辟谣,强调“Gemini App 目前没有广告,现在也没有改变这一点的计划。” 行业暗流: 虽然官方否认,但 Google 已经在 Search AI(搜索生成体验)中测试广告。无独有偶,OpenAI 的代码中也被发现隐含“广告功能”,虽传言因 Sam Altman 发出“红色警戒”应对 Gemini 竞争而暂缓广告计划,但其近期推出的“购物建议”(Shopping Suggestions)已引发外界关于隐形广告的猜想。 💡 一点点看法:不要看他们说什么,要看商业逻辑指向哪里。 官方的“否认”通常只代表“现在”或“形式未定”。AI 推理的高昂成本注定了“免费午餐”不可持续。目前的辟谣更像是在激烈的用户争夺战中,谁都不敢先迈出“损伤体验”的第一步。对我们而言,这是一个重要的产品观察窗口:未来的 AI 广告可能不再是生硬的 Banner(横幅),而是 Conversational Commerce(对话式商务)——它不是“广告”,它是恰好出现在你需求里的“购物建议”。 Shopify & Adobe:嵌入式战略 (Embedded Model) 去 App 化: Shopify 推出 Agentic Storefronts,商家只需设置一次,商品就能自动进驻 ChatGPT、Copilot 和 Perplexity 的对话中。 工具隐形: Adobe 将 Photoshop、Express 和 Acrobat 直接嵌入 ChatGPT,用户无需跳出对话框即可修图或编辑 PDF。Instacart 也实现了在 ChatGPT 内直接结账买菜。 💡 一点点看法: AI 正在成为新的“操作系统”。用户不再需要打开独立的 App,所有的服务(购物、修图、买菜)都在一个对话框里完成。如果你在做产品,思考一下:你的服务能被 Agent 调用吗? 真实世界怎么用 AI? OpenAI 企业现状报告:效率鸿沟正在拉大 差距: “前沿用户”每周节省超过 10 小时,相当于每周多出一天工作时间。 能力跃迁: 75% 的员工表示正在完成以前根本无法胜任的任务(如编写代码、数据分析)。 全民编程: 非技术人员发出的“编码相关”消息激增 36% 。 回报: 掌握 AI 部署的企业,营收增长是同行的 1.7 倍。 报告原文:The state of enterprise AI 微软 Copilot 3700万对话分析 出乎意料的用途: 健康类问题在所有设备和时段中均排名第一,甚至超过了编程。 人类行为学: 用户在凌晨 2 点喜欢问哲学问题,在工作时间却在规划旅行。 结论: AI 正在成为生活的“背景音”和私人助理,而不仅仅是生产力工具。 报告原文:What people do with Copilot 开发者与创客专栏 Agentic AI Foundation 成立: OpenAI、Anthropic 和 Block 联手 Linux 基金会成立新基金会 。他们捐赠了 MCP(模型上下文协议)和 AGENTS.md 标准,旨在统一 Agent 接口,防止开发者被单一平台锁定。 Google Deep Research: Google 开放了深度研究 Agent,能够自主进行网络搜索、发现信息缺口并生成含引用的报告,目前按 token 付费。 数学天才 Aristotle: Harmonic 的 AI 模型在 6 小时内解决了一个 30 年未解的数学猜想,且全程无人工干预 。 写在最后 从 GPT-5.2 的技术秀肌肉,到 Google 准备卖广告,再到迪士尼的 10 亿美金押注,本周的信息量表明 AI 行业已经过了“只会聊天的玩具”阶段。巨头们正在铺设基础设施(Bezos)和制定收费标准(Google)。 OpenAI 的报告里提到,每周节省 10 小时的人,不仅仅是多发了几条消息,而是改变了工作方式。从今天开始,试着把 AI 当作你的“实习生”而不是“搜索引擎”,尝试让它帮你完成一整套任务(比如写代码+测试,或者读报告+做图表),而不仅仅是问一个问题。

2025/12/14
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运营 10 年的“现金奶牛”BetaList:Indie Hacker 先驱 Marc Kohlbrugge的极简创业路

在 AI 狂热时代,重读“古典”创业哲学 在这个 AI 狂热、人人都在试图用算法颠覆世界的 2025 年,我们为什么要回头去研究一个十年前的“老古董”? 当我们因为 OpenAI 的每一次更新而焦虑,忙着给产品套上复杂的 AI 外壳时,Marc Kohlbrugge 却提供了一个完全不同的样本。他没有追逐风口,没有拿 VC 的一分钱,仅仅靠着一个技术含量并不高的“CRUD 列表网站”——BetaList,在激烈的互联网竞争中“躺”赢了十几年。 他的故事是对当下技术焦虑的一剂解药。他向我们证明了:成功的独立开发不一定需要最前沿的技术,有时,极致的简单和对用户需求的敏锐捕捉,比任何复杂的算法都更具生命力。 人物画像: Marc Kohlbrugge —— BetaList 与 WIP.co 创始人,坚定的反内卷(Anti-Hustle)主义者,一位拒绝融资、用极简代码构建出百万流量帝国的“连续创客”。 📊 人物档案 (Profile Snapshot) 姓名:Marc Kohlbrugge 坐标:荷兰 (The Netherlands) / 数字游民 社交影响力:@marckohlbrugge (X/Twitter 粉丝数:约 70,000+) 核心技术栈:Ruby on Rails 特点:他是“Boring Tech(无聊技术)”的坚定拥护者。相比于追逐最新的前端框架,他更倾向于使用最成熟、开发速度最快的 Rails 单体应用架构。 商业营收 (MRR): 状态:具体总额未公开 (Undisclosed)。 构成:主要依赖 BetaList 的付费加急服务($199~$299/次)以及 WIP.co 的会员订阅费用。属于典型的“高利润率、低维护成本”模式。 🛠️ 代表产品: BetaList:他的核心“现金牛”。一个专门发现早期初创公司的平台,帮助创始人获取种子用户,同时满足早鸟用户的尝鲜需求。 WIP.co:(原 WIP.chat) 一个基于“To-do list”的极简创客社区,聚焦于“正在做的事 (Work In Progress)”,鼓励开发者公开构建 (Build in Public)。 Startup Jobs:一个专注于初创科技公司的精选招聘板块,作为他流量生态的补充变现渠道。 🚀 核心项目深度复盘:BetaList 的发家史 灵感的诞生:填补“半成品”的市场真空 在 BetaList 出现之前(约 2010 年),初创公司只有两种状态:要么是“只是个想法”,要么是“准备好上 TechCrunch 的大新闻”。(TechCrunch 是一个全球知名的科技类在线媒体网站。在创投圈和互联网行业,它的地位非常高,可以理解为“硅谷初创公司的喉舌”或“创投圈的第一媒体”。) Marc 敏锐地发现了一个巨大的中间地带:预发布阶段(Pre-launch)。 痛点:创始人不需要大规模曝光,他们急需的是第一批种子用户(Early Adopters)来验证想法和测试 Bug。 解决方案:不需要复杂的媒体报道,只需要一个简单的目录,展示那些“即将到来”的精美 Landing Page。 冷启动 (Cold Start):人工手动挖掘 BetaList 并不是一开始就是自动化平台,最初它甚至简陋得像个 Tumblr 博客。(Tumblr(汤博乐)是一个在 2010 年左右非常火爆的轻量级博客(Micro-blogging)平台。)Marc 的前 100 个用户和项目完全是靠“做那些无法规模化的事情 (Do things that don’t scale)”获得的: 手动搜寻:他整天混迹在 Twitter 和各类极客论坛,寻找那些刚发布 Landing Page 的开发者。 主动出击:私信请求收录:“嘿,你的项目很酷,我可以把它放在我的列表里吗?”这种“被认可”的感觉让开发者非常乐意配合转发。 严格的审美门槛:这是关键。Marc 没有通过降低标准来凑数,而是坚持高质量的视觉呈现。这建立了一种“入选即荣誉”的品牌调性,吸引了更多追求品质的用户。 增长拐点:邮件列表与口碑飞轮 BetaList 真正起飞并不是因为某个病毒式的(viral)爆款,而是做对了两个长线策略: Email First 策略:Marc 意识到网站流量不稳定,但邮件列表是私域资产。他将网站构建为“订阅邮件以获取最新内测资格”的入口。随着订阅数突破几千人,他拥有了向开发者分发流量的定价权。 创始人自发的 病毒循环 / 自传播闭环(Viral Loop): 开发者提交项目。 项目被收录并推送给订阅者。 开发者获得几百个高质量注册,喜出望外。 关键一步:开发者在社交媒体炫耀:“刚刚在 BetaList 上获得了 500 个注册!” 围观的其他开发者看到效果,纷纷涌入提交自己的项目。 💡 洞察:BetaList 的成功不是技术的胜利,而是**“策展** (Curation)”和“分发 (Distribution)”的胜利。 **PS:**关于策展(实质:筛选有价值的精华信息),Ben Tossell的例子中也有提到:不懂代码也能变现千万:无代码教父 Ben Tossell 的创业复盘 💰 商业模式拆解:将“流量”变成“现金”的教科书 Marc 的高明之处在于,他没有发明复杂的变现逻辑,而是将最古老的“流量变现”做到了极致的丝滑。他主要通过以下三驾马车实现盈利: “插队费” (Expedited Posting) - 核心现金牛 BetaList 的基础提交是免费的,但审核周期可能长达 2 个月。对于急于验证市场的创业者来说,时间就是生命。 模式:付费跳过等待 (Skip the Wait)。支付 $199 ~ $299 不等,项目将在 48 小时内发布。 逻辑:通过制造“人为的稀缺性”(漫长的免费排队),将“快速曝光”变成了高价值商品。这不仅筛选出了更有付费意愿的严肃创业者,也保证了现金流的稳定性。 广告赞助 (Sponsorships) 拥有数万名不仅懂技术而且爱尝鲜的订阅用户,BetaList 的 Newsletter 是广告主的金矿。 模式:在每周推送的 Newsletter 中出售赞助位。 逻辑:精准的垂直流量。目标客户非常明确:云服务商、SaaS 工具、支付网关等希望触达开发者的企业。 会员订阅 (Recurring Revenue) BetaList 是“一锤子买卖”,而 WIP.co 则承担了MRR (月度经常性收入) 的任务。 模式:每月 $20 的社区入场券。 逻辑:卖的不是软件,是“氛围”和“问责”。独立开发者是孤独的,WIP 提供了一个没有噪音、只有互相督促的构建环境,用户一旦加入,为了维持这种社交连接,留存率极高。 💡 亮点分析:为什么他的变现如此“顺滑”? Marc 的变现从未让人感到“被推销”,原因在于他把“付费点”设计成了“用户痛点的解决方案”: 顺水推舟:他没有强制收费,而是告诉用户:“你可以免费等,但如果你想更快获得用户,可以付点钱。” 这让付费变成了一种基于价值的主动选择,而非被动的门槛。 生态互补:BetaList 负责拉新(利用免费提交吸引大量流量),WIP 负责留存(将一次性流量转化为长期付费会员)。从“卖流量”到“卖归属感”,形成了一个完美的商业闭环。 🧠 Marc 的独特哲学 (The “Marc Way”) Marc Kohlbrugge 能够长期活跃在 Indie Hacker 圈子顶端,靠的不仅仅是运气,而是一套自洽且独特的“反内卷”生存哲学。 技术极简主义 (Boring Tech is Best) 在人人都在追逐 Next.js、Serverless 和最新 AI 框架的时代,Marc 是 Ruby on Rails 的死忠粉。 哲学:用户根本不在乎你用了什么技术,他们只在乎问题是否被解决。 实践:他拒绝陷入“技术自嗨”。如果不必要,绝不引入复杂的前端框架。由于使用自己最熟练的“无聊技术”,他开发新功能的速度极快,往往几天就能上线一个 MVP。对独立开发者而言,“上线 (Shipping)”永远比“完美的代码”更重要。 公开构建 (Building in Public) 的先行者 早在 Building in Public 成为营销热词之前,Marc 就已经在 Twitter 上这么做了。 透明度:他不仅分享成功的喜悦,也毫不避讳地谈论失败的项目、收入的波动以及开发的琐碎日常。 效果:这种真实感让他不仅仅是一个“站长”,而变成了一个“有血有肉的人”。这种个人 IP 的积累,使得他后来无论发布什么新产品,都能自带第一波忠实的种子流量——信任,是比 SEO 更廉价的流量来源。 社区优先:付费墙作为“过滤器” WIP.co 是一个非常特殊的社区案例。与 Reddit 或 Indie Hackers 这种免费、嘈杂的大广场不同,WIP 是一个“封闭”的小圈子。 门槛即筛选:Marc 大胆地设置了付费门槛。这不是为了赚快钱,而是为了过滤噪音。愿意付费的人,通常更严肃、更有执行力,也更少通过恶语相向来发泄情绪。 氛围维护:他并不刻意运营“活跃度”,而是通过 Telegram Bot 等机制鼓励大家“少说话,多打卡”。在 WIP,炫耀观点是不受待见的,晒出你的 Commit 和进度才是硬通货。他证明了:一个小而精的付费社区,往往比一个大而杂的免费社区更有生命力。 📉 失败与教训 (Failures & Pivots) Marc 的履历表看起来光鲜亮丽,但如果你翻看他的 GitHub 和过往推文,会发现他的“项目墓地”里躺着比成功项目多得多的尸体。成功不是一蹴而就的,而是无数次试错后的幸存者。 典型的失败案例:Highline Marc 曾开发过一款名为 Highline 的极简主义图片社交 App,试图以此挑战 Instagram 的地位。 愿景:通过限制功能(例如只能发文字或简单的图)来创造更真实的社交体验。 结局:惨淡收场。 教训:不要轻易挑战具有强大网络效应的巨头。做工具(Tool)比做网络(Network)容易得多。BetaList 成功是因为它是一个“单人模式”就能跑通的工具,而社交网络需要成千上万的活跃用户才能产生价值。 “昙花一现”的病毒式小项目 他经常花周末时间做一些“好玩”的小工具,比如某些基于 Emoji 的创意网站。 现象:这些项目往往能在 Product Hunt 上获得高票,甚至在 Twitter 上刷屏一天。 结局:流量来得快去得也快,无法转化为持续的 MRR。 教训:流量 ≠ 商业模式。Marc 意识到,虽然 Viral 项目能带来名气,但只有那些解决了真实、长期痛点(如招聘、推广)的项目,才能变成可持续的生意。 💡 一点点启示:快速失败 (Fail Fast) Marc 的优势不在于“从不失败”,而在于“低成本失败”。 他不会花半年时间去打磨一个未经验证的想法。如果一个项目上线两周没有自然增长,他会毫不犹豫地将其关闭或通过出售(Micro-exit)处理掉,然后把精力投入到下一个实验中。对于 Indie Maker 来说,学会止损和学会开发同样重要。 PS:同样的,Jon Yongfook 也提到过:你的目标不是避免失败,而是更快、更低成本地失败,直到成功为止。从0到月入10万美金:Jon Yongfook 如何靠“公开构建”打造百万级SaaS帝国 💡 给我们的启示 (Key Takeaways) Marc Kohlbrugge 的故事不仅仅是一个成功案例,更是一套可复制的独立开发方法论。 在 AI 泛滥的时代,“人工策展”更加昂贵 在 2025 年,生成垃圾内容变得前所未有的容易。当信息过载时,“过滤”的价值就超过了“生产”。 BetaList 的核心壁垒并非技术,而是 Marc 对品质的把控。作为 独立创客(Indie Maker),如果你能在一个细分领域做那个“把关人”(Curator),你就拥有了定价权。与其制造更多的噪音,不如成为那个过滤噪音的人。 做“卖铲子”的人,而不是淘金者 当所有人都在试图开发下一个独角兽 SaaS 时,Marc 选择建立一个平台(BetaList/Startup Jobs)来服务这些开发者。 在一个拥挤的市场中,服务“供给端”往往比直接面向“消费端”更容易存活。思考一下:在你关注的领域里,谁是那些“淘金者”?你能为他们提供什么“铲子”或“展示舞台”? 从“工具站”到“社区站”的护城河演变 工具(Tool)是好用的,但容易被复制;社区(Community)是难用的,但难以被迁移。 Marc 的高明之处在于他没有止步于 BetaList 的流量,而是通过 WIP 构建了社交关系链。工具解决单点问题,社区解决归属感问题。如果你的产品面临同质化竞争,尝试引入社区属性,让用户之间产生连接,这是最强的防守。 这里的“长尾”比你想象的更长 Marc 用了 10 年时间证明了长期主义的回报。 很多 独立创客(Indie Maker) 习惯于“打一枪换一个地方”,但 BetaList 证明了,哪怕是一个简单的目录网站,只要你在此耕耘得足够久,积累的 SEO 权重、品牌认知度和用户习惯,会形成巨大的复利效应。慢,有时候就是快。 Marc Kohlbrugge 提醒我们:独立开发不一定非要改变世界,能在一个角落里,用简单的技术持续地为一群人创造价值,这就足以支撑一种令人羡慕的自由生活。 📚 相关资源 (Resources) 如果你想通过“原声”进一步了解 Marc 的思维逻辑,强烈推荐以下资料: 🔗 关注 Marc: Twitter / X (@marckohlbrugge) 他的主要发声阵地。他经常发布关于“极简开发”和“反内卷”的犀利短评,是获取他最新动态的最佳渠道。 🛠️ 核心产品入口: BetaList.com - 发现新初创公司 WIP.co - 创客进度分享社区

2025/12/14
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如何利用 AI 一键将干货文章转为爆款卡通信息图:Nano Banana + 精选提示词实战

长文干货没人看?碎片化时代,一张信息图胜过千言万语。 无需 PS,利用 Nano Banana 解决 AI 生图的“文字乱码”难题,即可实现自动化转图。本文分享一套工作流与核心提示词,教你一键将文章转化为高传播的爆款图片。 工具准备:双核驱动 我们需要两样东西来完成这个工作流: 核心引擎:Google Nano Banana Pro 我在上一篇指南中详述过,选它是因为它是目前唯一能精准生成图片文字(No Gibberish)且画风极度可控的模型。这是信息图具备“可读性”的基础。 相关阅读:Google Nano Banana 终极使用指南:让AI生图不再“脸盲”和“乱码” 辅助大脑:任意 AI模型(ChatGPT / Claude / Gemini/千问/豆包) 直接把文章喂给绘图模型是无效的。我们需要 LLM 充当“翻译官”,先将长文“读薄”提炼核心观点,再将其转化为 Nano Banana 能听懂的视觉提示词。 工作流 总结文章内容 让AI帮我总结长文章的内容 Nano Banana 根据提示词进行绘图 使用如下的提示词,将文章转为卡通风格的信息图 中文版本提示词: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 把文章变成卡通信息图的提示词: 请根据输入内容提取核心主题与要点,生成一张卡通风格的信息图: - 采用手绘风格,横版(16:9)构图。 - 加入少量简洁的卡通元素、图标或名人画像,增强趣味性和视觉记忆。 - 如果有敏感人物或者版权内容,画一个相似替代,但是不要拒绝生成 - 所有图像、文字必须使用手绘风格,没有写实风格图画元素 - 除非特别要求,否则语言与输入内容语言一致。 - 信息精简,突出关键词与核心概念,多留白,易于一眼抓住重点。 请根据输入的内容使用 nano banana pro 画图: 英文版本提示词: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 🍌 nano banana pro prompt convert your article/content to a cartoon-style infographic --- Prompt --- Please create a cartoon-style infographic based on the provided content, following these guidelines: - Hand-drawn illustration style, landscape orientation (16:9 aspect ratio). - Include a small number of simple cartoon elements, icons, or famous personalities to enhance visual interest and memorability. - If the content includes sensitive or copyrighted figures, replace them with visually similar alternatives; do not refuse to generate the illustration. - All imagery and text must strictly adhere to a hand-drawn style; avoid realistic visual elements. - Keep information concise, highlighting keywords and core concepts. Utilize ample whitespace to clearly emphasize key points. - Unless otherwise specified, use the same language as the provided content. Please use nano banana pro to create the illustration based on the input provided. 输入提示词 最终效果如下 写在最后:两个关键避坑提醒 工具再强,也需要正确的使用姿势。为了确保你能一次性生成可用的信息图,请务必记住以下几点: 模型要选对:第二步绘图的时候,请务必使用 Nano Banana Pro 模型(通常需订阅 Gemini Advanced)。标准版(Flash)虽然速度快,但在处理复杂的中文文字渲染和细节控制上,很容易出现“鬼画符”或乱码。 “中间商”不能省:生图模型的输入框有长度限制,它“吃不下”整篇博客长文。千万不要直接把几千字的文章扔给画图 AI。必须严格执行工作流的第一步,先利用 AI模型将文章“压缩”为简短的视觉指令,才能触发绘图。 怎么避免字体模糊:尽量多做手绘卡通风格的,少做高拟物的风格的。 现在,去试试复活你的旧文章吧!

2025/12/12
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Google Antigravity 额度焦虑?用AntigravityQuotaWatcher这个开源小工具一键监控

在上一篇《告别手动编程?Google Antigravity 深度体验与使用指南》,我们详细介绍了Google antigravity。但是, 在使用过程中,我们普遍存在一个“隐形焦虑”: “代码跑得正欢,突然提示 Quota Exceeded 怎么办?” “官方的 Dashboard 看起来不够直观,能不能像手机流量一样实时看到剩多少?” 为了解决这个问题(也为了治好我自己的强迫症),我找了一个开源小工具:AntigravityQuotaWatcher,可以有效监控额度,今天分享给大家。 AntigravityQuotaWatcher概况 AntigravityQuotaWatcher插件不是非官方工具,与 Antigravity 没有任何关联,目前未上架antigravity的应用市场,需要通过GitHub仓库下载使用。 插件依赖于 Antigravity 语言服务器的内部实现细节,相关机制可能会随时变动。 支持的系统:本插件目前已支持 Windows-amd64/Mac/Linux 操作系统,不支持 Windows-arm64系统。 配置完成,在底部状态栏显示额度状态如下: 快速使用 访问AntigravityQuotaWatcher的GitHub地址:https://github.com/wusimpl/AntigravityQuotaWatcher 下载VSIX文件: 上传VSIX文件: 点击应用拓展中心> 点击更多 > 从VSIX安装…(Install from VSIX…) 底部状态查看,若无法查看,请重启一下

2025/12/11
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剪映(CapCut) 终极使用指南:从入门到精通的全方位教程

引言:视频时代的“文字处理”革命 在过去,视频创作是一项“昂贵”的特权。这种昂贵不仅体现在动辄几百美元的专业软件授权费(如 Adobe Premiere Pro 或 Final Cut Pro X)上,更体现在它们陡峭的学习曲线和繁琐的操作流程中。对于只想快速展示产品 demo 的 Indie Maker 或记录生活的普通用户来说,打开 PR 就像是为了去便利店而启动了一架波音 747——杀鸡焉用牛刀。 剪映 (CapCut) 的出现,改变了这一切。 如果说 Premiere 是排版复杂的 LaTeX,那么剪映就是视频时代的 Microsoft Word。它将视频剪辑的门槛从“专业技能”降维到了“基础识字”水平。作为字节跳动旗下的杀手级应用,剪映不仅完全免费且跨平台(Mac/Windows/iOS/Android),更重要的是,它通过强大的 AI 能力(如智能字幕、文本朗读、一键成片)极大地重塑了内容生产的工作流。 这篇文章不是一本枯燥的软件说明书,而是一份“活文档 (Living Document)”。 无论你是刚刚开始尝试视频创作的自媒体新手,还是追求极致效率的 Indie Hacker,你都能在这里找到从基础操作到高阶“偷懒”技巧的完整解决方案。随着剪映版本的迭代,本文也将持续更新,致力于成为你收藏夹里唯一的视频剪辑手册。 概况 (Overview) 什么是剪映 (CapCut)? 剪映(国际版名为 CapCut)是由字节跳动(ByteDance)推出的一款全能型视频剪辑工具。它继承了 TikTok “易用且强大”的产品基因,凭借极低的操作门槛、海量的内置素材库以及领先的 AI 智能功能,迅速成为全球最受欢迎的视频生产力工具。 注:虽然国内版“剪映”与国际版“CapCut”在账号体系和素材版权上相互独立,但两者的核心界面逻辑和操作方式几乎完全一致。 三端覆盖:选择适合你的版本 剪映目前覆盖了全平台,不同版本对应着不同的使用场景: 📱 移动端 (Mobile): 随时随地的创作利器。 最大的优势是便携和极其丰富的“一键成片”模板。非常适合在手机上快速剪辑 15 秒内的社交媒体短视频(Shorts/Reels/TikTok)。 💻 桌面端 (Desktop - Win/Mac): 真正的生产力主力。 拥有更宽阔的操作界面、更精准的时间轴控制、以及完整的快捷键支持。适合处理 4K 高画质素材、长视频内容以及需要精细化剪辑的 Indie Maker 产品演示。(本文教程将重点基于桌面端展开)。 ☁️ 网页端 (Web): 轻量级协作补充。 无需下载安装,主打云端存储和团队协作,适合简单的在线编辑。 价格体系:免费版够用吗? 这是很多新手最关心的问题。剪映采用了“基础免费 + VIP 订阅”的模式。 对于90% 的用户(包括大多数 Indie Maker 和自媒体创作者)来说,免费版已经完全足够。剪映非常良心的一点是:它并没有将核心剪辑功能(如 4K 导出、关键帧、蒙版、色度抠图)作为付费墙。 以下是详细对比: 功能维度免费版 (Standard)专业版 (Pro / VIP) 核心剪辑功能✅ 全包含 (包括多轨道、变速、蒙版、色度抠图等)✅ 全包含 导出画质✅ 支持最高 4K分辨率、60fps 帧率✅ 一致 素材库✅ 提供海量免费音乐、音效、贴纸、转场💎 解锁 VIP 专属的高级特效、字体和特定转场 AI 高级功能✅ 基础智能功能 (如智能字幕、朗读)💎 进阶 AI 功能 (如人声隔离、视频降噪、更自然的 AI 音色) 云空间⚠️ 容量较小 (通常 512MB - 1GB)💎 超大云空间 (100GB+),支持多端工程同步 建议: 初学者完全无需付费。只有当你极其喜欢某个特定的 VIP 转场特效,或者需要大量使用“视频降噪/人声增强”等高级 AI 修复功能时,再考虑订阅也不迟。 使用指南 (User Guide) 打开剪映桌面版,你会发现它的界面逻辑非常符合直觉。不同于 Adobe Premiere 复杂的面板堆叠,剪映的布局清晰地分为四个核心区域。 界面概览 (The Interface) 素材库/功能区 (左上): 这里是你的“仓库”。导入视频、音频,或者寻找贴纸、特效、转场都在这里。 播放/预览区 (中上): 实时监视器。你所有的剪辑操作效果都会在这里即时显示。 属性面板 (右上): 精细化控制台。选中任意素材,在这里调整它的位置、大小、音量、不透明度以及 AI 功能。 时间轴 (底部): 工作台。这是你花费时间最多的地方,用于拼接、修剪和通过多轨道构建视频层级。 基础工作流 (The Workflow) 完成一个视频剪辑,通常只需要以下五个标准步骤: 1)导入 (Import) 支持格式: 剪映几乎通吃所有主流媒体格式(MP4, MOV, MP3, PNG, JPG)。 OBS 联动: 如果你使用的是 OBS 录屏(通常为 .mkv 格式),剪映可以直接导入并识别,无需转码。 操作: 直接将文件从文件夹拖入“素材库”,或者直接拖到下方的“时间轴”上即可开始。 2)粗剪 (Rough Cut) 这是剪辑中最耗时的部分——给视频“去肉留骨”。掌握快捷键能让你的效率翻倍。 分割 (Split): 将一段视频切成两段。 快捷键 Ctrl + B (Mac: Cmd + B****): 在当前指针位置直接切断。 模式切换 B****: 按下 B 键,鼠标变成“刀片”图标,点击哪里切哪里。 选择 (Select): 模式切换 A****: 按下 A 键,鼠标切回“箭头”图标,用于选中和拖动素材。(Tip: 经常在 A 和 B 之间切换是剪辑师的肌肉记忆) 删除与排序: 选中不要的片段按 Delete 删除,拖动片段即可调整播放顺序。 3)画面调整 (Adjustment) 选中视频片段,查看右上角的**“画面”**面板: 缩放与位置: 调整 缩放 百分比可放大画面(例如放大展示 UI 细节);调整 X/Y 轴改变位置。 裁剪 (Crop): 点击时间轴上方的“裁剪”图标(或在画面面板中操作),可以切除视频边缘多余的黑边或杂物。 蒙版 (Mask): 如果需要将画面裁剪成圆形(例如做头像)或只显示特定区域,使用“蒙版”工具是最快的方法。 4)音频处理 (Audio) 好的声音决定了视频的质感。选中音频(或视频)片段,查看右上角的**“音频”**面板: 音量调节: 拉动滑块平衡音量。建议背景音乐 (BGM) 控制在 -15dB 到 -20dB 之间,人声在 -3dB 左右。 淡入淡出: 拖动音频条两端的小白点,让声音过渡更自然。 ★ 关键功能:音频降噪 (Noise Reduction): 勾选此选项。对于居家录制的解说视频,这能奇迹般地消除空调声和环境底噪。 5)导出 (Export) 点击右上角的“导出”按钮。对于 YouTube 或 B 站的高清视频,推荐以下设置: 分辨率: 推荐 1080P(大多数场景足够)或 4K(为了更好的码率表现)。 码率 (Bitrate): 推荐选择 “推荐” 即可;如果追求画质,可选择“高”。 帧率 (Frame Rate): 保持与你录制的素材一致(通常是 30fps 或 60fps)。 格式: 推荐 MP4 (H.264),兼容性最好。 场景化用例 (Use Cases) 工具没有好坏,只有是否“适用”。针对不同的创作场景,剪映提供了特定的“杀手级”功能组合。请根据你的需求“对号入座”: 场景一:Indie Maker 的产品演示 (Product Demo) 目标: 清晰展示软件功能,无需露脸,追求极高的制作效率。 核心配方: 关键帧 (Keyframes) 做局部放大: 产品演示中最重要的一点是“引导视线”。在点击按钮或输入文字时,使用位置和缩放的关键帧,将画面平滑推进到局部细节。 文本朗读 (Text-to-Speech): 不想自己录音?输入脚本文案,选择一个专业的 AI 音色(如“解说小帅”或“沉稳男声”),即可生成接近真人的解说配音。 智能字幕 (Auto Captions): 一键识别生成的 AI 语音,自动匹配字幕,极大提升观看体验。 场景二:口播/知识分享 (Talking Head) 目标: 建立个人 IP,保持观众注意力,画面干净专业。 核心配方: 智能抠图 (Smart Cutout): 没有绿幕也能用。一键去掉杂乱的房间背景,换成纯色或模糊背景,瞬间提升专业感。 眼神矫正 (Eye Contact) [AI 功能]: 即使你在看提词器或剧本,AI 也能调整你的眼神,让你看起来始终在注视着观众(注:部分版本支持)。 提词器 (Teleprompter) [手机端特有]: 如果你使用手机拍摄,剪映 App 自带的悬浮提词器是背词困难户的救星。 场景三:生活/旅行 Vlog (Vlogging) 目标: 记录美好瞬间,强调氛围感、节奏感和视觉美学。 核心配方: 自动踩点 (Auto Beat Sync): 剪映的杀手锏。导入音乐后,选择“自动踩点”,时间轴上会出现黄色的小点。将视频切换点对齐这些小点,轻松剪出“踩点视频”。 滤镜与调节 (Filters): 套用内置的“电影感”滤镜,或通过调节层(Adjustment Layer)统一调整整个视频的色调。 流畅转场: 在片段之间添加“叠化”或“运镜”转场,让画面过渡丝滑。 场景四:短视频营销 (TikTok/Shorts/Reels) 目标: 适应竖屏生态,快节奏,抓住黄金 3 秒。 核心配方: 9:16 比例设置: 开始剪辑前,务必在预览区下方将比例设置为 9:16(竖屏)。 快节奏剪辑: 删除所有的语气词和停顿(气口)。使用“智能剪口”功能可以辅助快速完成。 爆款特效/模板: 虽然 Indie Maker 可能觉得“土”,但当下流行的特效和模板确实能显著增加完播率和算法推荐权重。 隐藏技巧/高级玩法 (Advanced Tips) 这里是将你的视频从“能看”提升到“专业”的分水岭。掌握这些技巧,能让你“一个人活成一支队伍”。 AI 赋能效率:把繁琐交给机器 文本朗读 (Text-to-Speech):不想真人出镜或对自己声音不自信? 输入字幕文案。 选中字幕,点击右上角 “朗读” 面板。 选择心仪的音色(推荐“解说小帅”或“知性女声”),点击“开始朗读”。 Tip:生成音频后,可以将原始字幕轨道隐藏,只保留声音,或者直接作为旁白字幕使用。 智能字幕 (Auto Captions):剪映最受好评的功能之一。点击左侧 “文本” -> “智能字幕” -> “识别字幕”。它能以 95% 以上的准确率将你的语音转化为字幕,你只需手动微调错别字,效率比手打快 10 倍。 图文成片 (Script to Video):位于剪映启动页的独立功能。只需输入一篇博客文章或脚本,AI 会自动分析语义,从素材库中匹配画面并配音,生成一个完整的视频草稿。非常适合批量制作营销内容。 画面高级感:摆脱 PPT 质感 关键帧 (Keyframes): 让静止画面“动”起来的灵魂。 原理: 在时间点 A 点击“菱形”图标打个点(设定状态,如缩放 100%),在时间点 B 再打个点(设定状态,如缩放 120%)。系统会自动补全中间的动画过程。 用法: 给静态的产品截图做一个缓慢的推进镜头 (Ken Burns Effect),瞬间提升高级感。 蒙版 (Mask) 与混合模式: 蒙版: 使用“线性蒙版”可以制作物体遮挡文字的效果,或者简单的分身视频。 混合模式: 将素材设置为“滤色”或“叠加”,可以去除黑色背景的特效素材(如光效、火焰),让其完美融合在画面中。 调节层 (Adjustment Layer):切记不要一段一段地给视频调色。 在“特效”或“文本”区域新建一个“调节层”,将其拖到最顶部的轨道拉满全程。你只需对调节层进行一次调色/滤镜设置,下方所有的视频片段都会应用该效果。 OBS 联动技巧:Indie Maker 必读 多音轨处理 (Multi-track Audio): 如果你在 OBS 中设置了麦克风和系统声音分轨录制(通常为 MKV 格式),直接拖入剪映: 操作: 右键点击视频片段 -> 选择 “分离音频” (Extract Audio)。 效果: 音频会变成多条独立的轨道。你可以单独调大你的麦克风解说音量,同时降低电脑系统的背景音量,彻底解决“人声被盖过”的问题。 裁剪 OBS 黑边:录制特定窗口时常会出现顶部标题栏或黑边。直接使用播放窗口下方的 “裁剪” 工具,选择 “16:9” 比例,然后拖动选框避开黑边,画面会自动铺满屏幕,无需复杂的后期遮挡。 横向对比 (Comparison) 市面上主流的剪辑软件各有千秋。为了帮你做出最适合的决定,我们从 Indie Maker 最关心的成本、效率和学习门槛三个维度,对 剪映 (CapCut)、Adobe Premiere Pro (PR) 和 Final Cut Pro (FCP) 进行了深度对比。 对比维度🟢 剪映 (CapCut)🔵 Adobe Premiere Pro🟣 Final Cut Pro 上手难度⭐⭐⭐⭐⭐ (极简) 像玩手机一样简单,半天即通。⭐⭐ (困难) 界面复杂,参数繁多,学习曲线陡峭。⭐⭐⭐ (中等) 逻辑独特(磁性时间轴),上手需适应。 价格成本免费为主 (Pro 版约 $8/月,非必须)昂贵订阅制 (约 $21/月,且持续付费)一次性买断 ($299,终身使用,仅限 Mac) 素材与特效内置海量素材 音乐、贴纸、转场一键调用。需外部寻找 极其依赖第三方插件和素材网站。需外部寻找 自带素材较少,依赖插件生态。 AI 智能化⭐⭐⭐⭐⭐ (领先) 自动字幕、AI 配音、一键成片。⭐⭐⭐ (追赶中) 近期加入了 AI 功能,但操作仍繁琐。⭐⭐ (较弱) AI 功能迭代较慢,主要靠手动。 系统性能轻量级 普通办公本也能流畅运行。资源黑洞 吃内存、吃显卡,容易崩溃 (Crash)。极致优化 在 Mac 芯片上运行飞快,渲染极速。 核心适用人群Indie Maker、自媒体、Vlogger 追求“快”和“ROI”。职业剪辑师、后期团队 追求工业流程和极致精细度。Mac 重度用户 追求剪辑手感和渲染速度。 💡 结论:该怎么选? 如果你是 Indie Maker / 内容创作者: 请毫不犹豫选择 剪映 (CapCut)。你的目标是“传达价值”而非“炫技”,剪映能帮你节省 80% 的时间去专注于产品和内容本身。 如果你想转行做职业后期: 请学习 Premiere Pro,它是行业通用的语言。 如果你是 Mac 忠实用户且预算充足: Final Cut Pro 是一个兼顾了性能与专业度的优雅选择。 结语:开始你的第一次“发布” 作为 Indie Maker,我们深知 MVP (最小可行性产品) 的重要性。视频创作也是如此。 很多时候,阻碍我们发布第一个视频 demo 或第一篇 Vlog 的,不是创意匮乏,而是对复杂工具的恐惧。剪映 (CapCut) 的最大价值,就在于它彻底消除了这种技术阻碍。 它或许不是功能最强大的软件,但它是目前最能帮你“把想法变成现实”的工具。它让我们可以把精力集中在内容(Content)和叙事(Storytelling)上,而不是纠结于复杂的参数设置。 现在,轮到你了。 不要等到“学会”了才开始。下载软件,导入一段刚才的屏幕录像,试着加上智能字幕和背景音乐,然后点击导出。 The best tool is the one you actually use. 随着持续探索,将不断更新实用方法技巧。 💬 互动话题 你在使用剪映的过程中发现了哪些让你相见恨晚的“神技”?或者你遇到了什么搞不定的难题?欢迎在评论区留言,我们一起探讨如何更高效地搞定视频制作! 常见问题 (FAQ) Q1: 剪映里的音乐和字体可以免费商用吗? 这是一个灰色地带,请务必谨慎。 平台内使用: 如果你只是将视频发布在 TikTok、抖音、YouTube 等个人社交媒体账号上,通常使用内置音乐和字体是被默许的(平台有版权采买)。 商业广告/外包项目: 如果你是为客户制作商业广告,或者视频具有明显的品牌推广性质,强烈建议不要使用剪映内置的音乐和部分特殊字体。建议使用 YouTube Audio Library 的免版权音乐,或购买商用授权的素材,以免除后顾之忧。 Q2: 电脑版和手机版的草稿能同步吗? 可以,但需要使用“云草稿”功能。 剪映并不是实时同步所有本地文件的。你需要手动将草稿上传到“云空间”。 操作: 在首页点击草稿右下角的 ... -> 选择“备份到云空间”。 注意: 免费版的云存储空间有限(通常 512MB-1GB),建议只同步正在进行的工程文件,剪辑完成后及时清理。 Q3: 为什么导出的视频画质变模糊了? 通常是码率 (Bitrate) 设置的问题,而不是分辨率。 在导出界面,不要只看分辨率(1080P/4K)。 请检查 “码率” 选项。默认可能是“更低码率”以节省空间,建议手动改为 “推荐” 或 “高”。 同时,确保你导入的原始素材本身就是高清的。 Q4: 如何去除片尾自带的“剪映”Logo? 手机端: 这是一个全局设置。打开剪映 App 首页 -> 点击右上角“齿轮”图标 -> 取消勾选 “自动添加片尾”。这样以后新建的任何项目都不会带有那个黑底 Logo 了。 电脑端: 默认导出时通常不会添加片尾,除非你使用了特定的“一键成片”模板。

2025/12/9
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