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跟大家分享下绝版的Claude Fable 5总结的AI生图焚决，+2个顶级美女人像提示词，这篇至少值3000块！ 昨晚睡前让Fable 5总结了AI生图之性感人像提示词最有效的写法： 1️⃣用“成人 + 气质 + 材质”来定人设，比如 25-year-old East Asian woman、old-money glamorous aura、editorial fashion portrait。 2️⃣用“服装剪裁 + 面料质感”替代直白身体描述，比如 fitted knit, silk satin, off-shoulder, tasteful neckline, fine jewelry。 3️⃣用“表情瞬间”制造吸引力，比如 soft knowing half-smile、caught mid-reaction、unaware she is on camera。 4️⃣用“镜头语言”强化质感，比如 telephoto compression、shallow depth of field、broadcast color grading、paused 1080i TV frame。 5️⃣用“光线”塑造皮肤和轮廓，比如 warm key light, luminous arena lighting, soft highlight on collarbone/cheekbone。 6️⃣用“背景虚化 + 前景留白”把主体抬出来，比如 soft bokeh, anonymous VIP guests softly out of focus。 7️⃣用“克制的性感”而不是夸张性感，比如 tasteful, classy, fully clothed, natural proportions, not exaggerated。 8️⃣用强负面词卡住跑偏方向，比如 no CGI, no plastic skin, no doll face, no exaggerated anatomy, no garbled text。 兄弟们，世界杯的狂野性感风， 和NBA总决赛的性感老钱风， 你们更喜欢哪一个？ 其实除了技法以外，还有一个很重要，那就是得有一个干净的IP， 要不总是会被风控和拒绝， 关于怎么有一个干净的住宅IP， 参考以下文章的保姆级方法⬇️

昨天实测 @dappOS_com @xBubble_ai xBubble vs 其他主流模型： 同一个prompt，两张图已经不是代际差距，而是工作流 vs 裸模型的降维打击！！！ 我这次用的提示词如下： A girl standing in front of a mirror, but the reflection shows a futuristic robot version of herself, cinematic lighting, emotional atmosphere, realistic reflections.（一个女孩站在镜子前，但镜中映出的却是她自己未来主义的机器人版本，电影灯光，情绪氛围，真实倒影。） 这个 prompt 其实很适合测模型和工作流，因为它同时考验镜像逻辑、光影、人像、金属材质、空间关系和情绪表达，所以我特意使用了这么一套比较全面专业的提示词来做这组测试！！！ —————————————————— 闲言少叙，直接上结果： 图一是我用 xBubble 跑出来的。 最明显的感觉是光影，这张图的光影已经接近电影镜头了！！！左边暖光像真实房间里的环境光，镜子里的冷光又能撑住科技感。人脸面部高光、皮肤反射、玻璃反射、金属高光都在一个统一的空间里，基本上已经是电影级 lighting 了！整体已经跟电影截图差不多了！！！ 图二虽然也能完成最基本的设定，但视觉上更偏概念海报，蓝色发光和机械结构会更直接。第一眼大致看过去也很抓人，但仔细看，跟图一那种克制感和真实镜头感对比，完全不是一个时代的产物！！！ 这也是我这次对 xBubble 比较有感的地方！ 以前做这种图，经常要反复改 prompt、换模型、试风格、调细节，时间全耗在“怎么让 AI 正确理解我”上。 很多时候你以为自己在做图，实际是在做模型测试、工具测试和工作流测试。 —————————————————— 我理解的 xBubble 的核心就两句话： 1、AI 替你使用 AI。 2、AI 在后台学习怎么把 AI 用好。 Bubble Pilot 负责读懂你的简单需求，然后去匹配合适的 SOP。 Bubble Engine 则在后台持续训练这些 SOP，把模型选择、skill 调用、运行环境、MCP、第三方服务全藏在后台。 所以用户这边不用先研究哪个模型更适合出图、哪个 skill 更稳、哪个环境更适合跑任务。 你只要把目标说清楚，它自己会尽量把任务分发到更合适的路径里。 对会折腾 AI 的人来说，这可能只是少花一点时间。 但对很多 Web2 公司、一人公司、内容团队来说，这个差别很大。 因为他们真正需要的从来不是研究一堆模型参数，而是今天有个图要出、一个页面要做、一份内容要交，最好一句话就能跑出相对稳定的结果，极致的效率才是真正的生产力解放！！！ 所以 xBubble 的 Bubble SOP 有意思的点就于它把会用 AI 这件事往后藏了一层，让普通用户不用先变成 prompt 工程师也能更快拿到可用结果。 —————————————————— 大胆预测一波，这轮 AI 最大的门槛，很有可能就是把复杂的工作流封装到普通人一句话就能用。 最后请看图 图一：xBubble 图二：另一 AI 模型 图三：我让 ChatGPT （GPT5.5）当裁判打分，结果一目了然。 同样提示词，结果自己看。

为什么“睡够7小时”还是脑梗了？ 45岁的刘先生躺在杭州的病床上，眼神空洞。 三年里，他经历了两次脑梗。作为互联网公司的项目经理，他的作息被KPI压得面目全非。周一到周四，凌晨2点睡、早上7点起；周五赶项目，甚至熬到凌晨3点。 唯一的“补偿”是周末，睡到中午12点，下午再补一觉。他算过，平均每天睡了7个多小时，“应该够了吧？”然而，脑梗还是来了。 作为高压职场人，刘先生常年作息紊乱。很多人像刘先生一样，认为只要总时长“达标”，睡眠就合格了。但医生指出，问题不在于“多久”，而在于“怎么睡”。 我们的大脑自带一套“清洁系统”——类淋巴系统。在你进入深睡眠时，脑细胞会收缩，让出间隙；同时，脑脊液会像“洗衣机漂洗”一样有节奏地冲刷大脑，带走β-淀粉样蛋白等代谢废物。这个过程并非任意时段都能高效运转，它严格遵循生物钟的指令。生物钟不仅管你困不困，还调控着血压、血糖、激素分泌和免疫功能的节律。 刘先生的模式叫“社交时差”，工作日严重缺觉，周末疯狂补觉。这就像每天把生物钟拨来拨去，周五还在北京时间，周六突然变成纽约时间。 后果是，即使周末睡够了时长，深睡眠的比例和出现的相位（时间点）全乱了。大脑错过了常规的“清洁窗口”，垃圾越堆越多；同时，不规律的睡眠还会损伤血管内皮，加剧炎症和动脉硬化。二者叠加，脑梗风险便急剧升高。 研究证实，睡眠时长过短（<6小时）或过长（>9小时），以及节律严重不规律，都比规律睡眠7-8小时的人有更高的心脑血管事件风险。稳定比“补”更重要。 所以，不要再用周末的长觉来赎熬夜的债。固定的上床和起床时间，哪怕每天只睡6个半小时，也比忽长忽短、周末恶补来得安全。 对于脑梗康复者，医生甚至会通过佩戴监测设备来指导调整入睡和起床时间，重建稳定的深睡眠节律。

用了一天 @dappOS_com 的 @xBubble_ai ，我发现一个问题。原来我之前用的那些 AI 生图工具，皮肤质感全是塑料人级别。 一、场景&需求 日常做配图经常要生成人像，要求不高——皮肤有纹理、发丝有层次、光影别像 P 的。但用了这么多工具，普遍问题：塑料感、美颜过度、细节失真、指令理解偏。经常生成十几张挑一张，还要反复改 prompt，心累。 这次拿完全相同的提示词，xBubble 和 Grok 各跑一次，直接对比。 Prompt： 图片风格为动漫，日漫，新海诚风格，极其精致的细节刻画，明亮的色彩。像素风格插画，雨夜城市街道场景，超帅日漫男孩穿着黑色短袖、黑色短裤和白色运动鞋，站在车旁，身旁是一辆白色2026款奔驰G500SUV车，车灯亮着，背景有其他车辆、街灯、树木和建筑物，蓝牌京A·888888，氛围孤寂。 二、同提示词实测对比 🚀 xBubble（图1）— 首图定稿，一次过，零修改，直接能用。 - 新海诚质感+像素插画双重风格精准拿捏，色彩明亮通透 - 人物穿搭全对，黑色短袖+短裤+白鞋，没有错乱变形 - 奔驰G500造型精准，车牌京A·888888一字不差 - 雨夜光影到位，街灯倒影、湿地面反射、明暗过渡自然 - 孤寂氛围不是空的，是光影和构图一起给的 一句话：不需要挑图，不需要重绘，不需要改 prompt。 🐘 Grok（图2）— 翻车，完全不能用的水平。 - 过度糊化，新海诚质感全丢 - 像素风格，色彩暗沉杂乱 - 人物比例错乱，原本的青年模样直接变成未成年 - G500车型失真，车牌、背景细节大面积缺失 画风偏儿童画，孤寂氛围直接消失，完全不能直接用，要一直调试改词。 对比下来，不是 xBubble 太卷，是主流工具在精细场景生图上太摆烂了。只有 xBubble 能精准吃透这种复杂提示词，画风统一、细节精致、场景完整、氛围到位，真正做到首图即成品，出图即定稿。

24岁，管了近百亿美元，而你还在问ChatGPT该买什么股票 24岁。 不是24岁创业，不是24岁融资。是24岁，管了将近90亿美元。 你24岁在干嘛？可能还在纠结要不要充 ChatGPT 会员。 这个人叫 Leopold Aschenbrenner @leopoldasch Openai前员工，被开除后写了一篇 165 页的 AI 长文，然后开了基金。 Bloom Energy、电力、矿企、Intel call、光通信、数据中心，他几乎把 AI 基建最硬的那几层都踩中了。 普通人第一反应一定是：他到底买了什么？ 但说实话，问这个已经晚了。 13F 持仓有 45 天延迟。你看到答案的时候，别人真正赚钱的那一段，可能已经走完一半了。 这篇想说的不是下一个 Bloom 是谁。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚙️ 一、买的不是概念股，而是AI的命根子 大多数人做美股，是从股票开始的。 先看到英伟达涨了，再去研究 AI；先看到 Intel 爆拉，再去补芯片逻辑；先看到 Bloom Energy 上新闻，再开始补课电力。 Leopold 的逻辑是反过来的。他不是从股票出发，他是从一个世界观出发。 这个世界观很简单，也很吓人：如果 AGI 真的逼近，那 AI 不是一次科技主题轮动，而是一场现实世界的工业动员。 工业动员意味着什么？意味着电力、芯片、数据中心、土地、冷却、许可、光通信、存储、资本开支，会被重新排队，重新定价。 算力要跑起来→要电。电不够→要数据中心、现场发电、电网、土地、冷却。 翻译成人话就是：当全市场都在盯着谁最会造模型的时候，他在买「模型活下去必须吃的粮」。 普通人研究 AI 股时最容易犯的错，是把最牛逼的公司当成最值钱的环节。现实往往相反，最先涨得最凶的，常常是那个本来最不被看见、但又最先不够用的地方。 普通人看到的是科技趋势，他看到的是一张现实世界的账单。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、站在普通人进不去的信息顶峰 Leopold 站的位置本来就比普通人更贵。 他的LP是谁？Stripe两位创始人。处理着硅谷大量科技公司的支付流水。什么公司在扩张，什么行业在加速，他们比你早半年闻到。 前GitHub CEO Nat Friedman，AI产品+算力决策圈核心。 研究总监Carl Shulman，Peter Thiel对冲基金出身，懂怎么把AI圈认知翻译成交易。 最绝的是他未婚妻。Avital Balwit，Anthropic CEO Dario Amodei的幕僚长。Anthropic是谁？Claude的母公司。OpenAI最直接的对手。 他自己在OpenAI干过，未婚妻在Anthropic核心层，LP连着Stripe、GitHub、硅谷AGI圈。 同样一条新闻，你看到的是新闻。 他看到的是订单、人才、产能、政策、资本开支、供应链，和下一层还没被定价的资产。 你问的是：买哪个股票？他问的是：这条链上哪个环节会先断？ 普通散户最大的错觉是什么？ 「我太怂了，没勇气梭哈」 不是。你输给了信息到你面前的速度。 更残酷的还在后面，你以为抄他持仓就能赚钱？ 别做梦了。他不是只会猛冲，他会对冲、会减仓、会用期权保护。 2025年二季度，他用半导体ETF看跌期权做大规模对冲。三季度同时持有英伟达、台积电等看跌期权。 你看到的是「他买了」。你看不到的是：他为什么买、什么时候加、什么时候撤、错了怎么办。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、真正值得学的，不是持仓清单，是他怎么把世界观拆成仓位 现在全网最容易做的事，就是扒他的 13F。 他买了什么？仓位多大？下一个 Bloom 是谁？下一个 Intel 是谁？这些问题看起来很勤奋，其实很被动。 因为持仓不是方法，持仓只是结果。 你看到的是「他买了」。你看不到的是：他为什么买，什么时候加，什么时候撤，错了怎么对冲，哪一层逻辑已经被定价，哪一层还没人反应过来。 更少数的人，像 Leopold 这种，站在 AI 前沿实验室、硅谷资本和公开市场的交叉点上，把圈层确认差变成交易。 他的核心方法论，其实也可以压成几句话： 先确认超级趋势，不在小风口里找幻觉。 把趋势拆成物理供应链，不停留在概念层。 找第二层、第三层瓶颈，不追已经被充分定价的龙头。 用 AI 和圈层信息扩大检索、整理和反证能力，不让模型直接替你拍脑袋。 最后用人的产业理解、风险纪律和仓位管理决定下注，而不是让情绪替你冲。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 四、他也不是神，他押的是一个会反噬人的超级叙事 当然，这不代表他无敌。我反而觉得，越是这种故事，越不能写成闭眼崇拜。 他的打法很集中，也很锋利。它依赖一个前提：AI 能力继续快速推进，AGI 时间表大体成立，推理需求继续爆发，全球资本开支继续往 AI 基建倾斜，现实世界的电力、数据中心和上游供给继续紧。 但如果AI陷入瓶颈，基建开始退缩，那仓位又该如何呢？ 依旧回到开头，最可怕的不是他24岁。不是他管了近90亿美元，也不是他押中了 Bloom 和 Intel。 普通散户怕的也不是错过一个 24 岁新股神，而是下一次市场重新定价的时候，你又只能在 45 天之后，看见别人的答案。

兄弟们我开始发展副业了！ 赚钱就上爱回收，这个季度做资源可再生利用，已经攒到100块钱了…可以吃两顿肯德基。 回到正题，我最近一直在想： DeFi 借贷发展到今天，真正稀缺的到底是什么？ 不是 TVL，不是 APY， 而是——能把风险和收益讲清楚，让普通人敢长期留下来的产品。 @TermMaxFi 给了我这种感觉。 它没去卷浮动利率，而是在认真做一件事： 把借贷变成「有固定期限 + 固定成本」的金融合约。 出借人像 LP 一样自己定 Range 和价格； 借款人则直接买走确定性。 更有意思的是，它正在悄悄打开几个方向： • Alpha 市场： 固定成本 Long/Short，无清算、亏损上限明确。 • RWA 接入： 用 Ondo 等代币化股票做抵押，把现实资产和链上流动性连接起来。 • Curator + Vault： 专业团队做策略，普通用户直接存进去参与收益。 我不确定 TermMax 能不能成为下一个百亿协议， 但它确实在尝试解决 DeFi 最难的问题： 怎么让普通资金敢进来，并且敢留下来。

一个人，一台电脑，月入400w。 他就是 Pieter Levels @levelsio 作为独立开发者，过去几年，他公开构建了上百个项目。 很多人可能听过他的神话，但大多数人对他的理解，还停留在「勤奋」或者「运气好」这种肤浅的层面。 我跟你说，Pieter 真正恐怖的地方，不是他一年能撸 12 个项目，是他彻底颠覆了工业时代以来，人类对「商业」这两个字的底层认知。 他像一个生活在赛博时代的幽灵，用最原始的工具，构建了一个属于他一个人的数字帝国。 其实吧，现在的创业圈，病得很重。 很多好学生都在玩一种叫「假装创业」的游戏。 我们习惯了用「资源的堆砌」来掩盖「思考的懒惰」。 用最贵的AI产品，租最贵的办公室，招最优秀的员工，拿最头部的风投，然后花半年时间开会、写 PPT、打磨那个可能根本没人要的产品。 这种模式在工业时代行得通，因为那是规模效应的时代。 但在 AI 时代，这种沉重的组织架构，就是自杀。 Pieter 的逻辑完全相反。 他有一句名言：If you're not embarrassed by the first version of your product, you've launched too late. （如果你不为产品的第一个版本感到羞耻，那你上线就太晚了。） 他的 Photo AI，刚上线的时候，后台其实根本没跑什么牛逼的算法。 他只是在 X 上发了一句：AI 替代 85% 摄影工作。 然后迅速撸了个极其简陋的网页，挂了个付费链接。 用户付了钱，上传照片，后台其实是他在手动给 AI 修图。 他用这种「手搓」的方式，在第一周就验证了一个极其残酷的事实： 用户真的愿意为了「AI 摄影」这件事掏钱。 这就是认知的降维打击。 他把产品当成一个生物体在演化，而不是一个工业品在制造。 工业品需要出厂即完美，而生物体只需要在环境中活下来。 大多数人死在追求完美的傲慢里，而 Pieter 活在快速验证的卑微里。 他不在乎产品美不美，他在乎的是，用户的钱袋子到底有没有动。 我有时候觉得，我们不是缺技术，也不是缺钱。 我们缺的是那种「敢于直面市场真实反馈」的勇气。 Pieter 用的技术栈，在程序员眼里简直是「垃圾」：PHP、jQuery、SQLite。 他用这些被主流圈子嫌弃的「老古董」，跑出了吊打无数独角兽的现金流。 因为他明白一个真理：用户买的是解决方案，不是你的代码优雅程度。 在这个 High Tech, Low Life 的时代，一个人就是一支军队。 Pieter 的生活状态极其分裂：在沙发上，穿着内裤，抱着一台破笔记本，写着被大厂鄙视的代码，却赚着大厂 CEO 都羡慕的钱。 这背后就是一种极端的数字主权。 在 AI 抹平了技术门槛的今天，真正稀缺的不再是代码能力，是你对真实世界的感应力。 他不属于任何公司，不依赖任何平台，他只属于他自己。 这种自由，是靠无数次失败换来的。 他那「12 个月做 12 个项目」的挑战，其实是一场关于「概率」的豪赌。 如果你一年试 12 个方向，只要撞对一个，你就成了。 而大多数人，这一辈子连一次真正的尝试都没做过，就在脑子里把自己否定了。 我想到了《赛博朋克 2077》里的那句话，世界正在变得越来越折叠。 一部分人在沉重的体制里慢慢腐烂，另一部分人像 Pieter 这样，在数字缝隙里疯狂生长。 别再憋大招了，朋友们。 去试错，去被拒绝，去用最简陋的工具，去撞那个最真实的需求。 这个时代，不再属于大象，而属于那些跑得足够快的跳蚤。

有人把 GPT-Image-2 最强提示词全扒出来了！ 四个超高质量 GitHub 仓库，5000+ 真实可用案例，覆盖几乎所有常见场景，直接套模板就能出图！ 全部来自创作者实测验证，不用自己瞎试错，找到对应场景改改细节就能用，省下几个月摸索时间。 不会写提示词的，这波直接起飞： ① YouMind （5.9k+ 🌟） 2000+ 案例持续每日更新，支持 16 种语言，每条都带预览图。 覆盖信息图、YouTube 封面、电商主图、游戏素材、App 界面等，分类极细，还能语义搜索。 ② ZeroLu （1.3k+ 🌟） 从 X 平台顶级创作者手里挖出的真实高阶案例。 擅长写真摄影、游戏场景、UI 设计、海报排版、角色一致性、风格迁移等，附带效果图对比超直观。 ③ Anil-matcha（1.9k+ 🌟） 专为 API 调用优化，结构清晰。 包含人像写真、海报、UI Mockup、游戏截图、角色卡五大类，复制粘贴直接跑。 ④ EvoLinkAI（14.5🌟） 359+ 高质量提示词，覆盖 7 大类（人像、海报、UI、电商、广告创意、角色设计、效果对比）。 还附带 API 集成指南和真实出图效果。

见证历史，ChatGPT 要解锁成人模式！ 近期GPT 上线年龄验证身份功能，通过自拍或者证件验证 一旦通过验证就提示很快可使用成年人可用的GPT 功能！ 早在去年，其实山姆之前其实就说过，要让成年人像成年人一样使用 AI 只是这事一直卡在法规、合规和年龄验证上，直接近期才让用户看见曙光