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拍照技巧 贴吧
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2026索尼世界摄影大赛公开组获奖揭晓!这些照片凭什么拿奖? 好照片从来没有唯一标尺,它们凭什么获奖? 假如你是评委,你会把大奖颁给谁? 加入聿铭摄影训练营学习更多摄影技巧 #摄影教程# #照片点评# #索尼世界摄影大赛# #纪实摄影# #拍照技巧# 原作者:@摄影师聿铭
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教科书式的拍照技巧
炫耀一下大尺寸新手机,你们是在看手机还是看我的哪里,记录我的每次分享,每次私密。都要被人视奸,有的时候想一想那些事情一下就流水怎么办?.... #拍照# #自拍# #日常# #少妇# #cos#
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You can take photos even in complete darkness! 黑漆漆的也可以拍照喔
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我想说,魏斯理的沙拉 YYDS! 好吃的沙拉还不贵,拍照还好看,不可能三角了。
香港办卡攻略来了,其实真的当天就能来回! 先说结论:如果只需要X的创作者收益,到港20分钟,手机操作一下,你就可以回去了。电话卡不想办都可以不办。 我这次晚上飞香港,在青衣住了一晚,第二天办电话卡和银行。 跑完之后发现:如果只是为了收 X 收益,我亲测一张 ZA Bank 就够了。 我申请开户大概花了二三十分钟。其他卡我也办了几张,主要是留着以后用,有句话叫来都来了,哈哈。 大家按自己的需求来,没必要照着“九大港卡”全部办一遍,详细需求见配图。 把我这趟的路线写下来,准备去的朋友可以直接照着检查 ① 出发前:先检查证件和手机 带好港澳通行证及有效签注、内地身份证、内地储蓄卡。提前开通或确认手机漫游,确保内地号码到了香港能接短信、接电话;内地储蓄卡绑定的号码,也要和 ZA 开户填写的号码一致。 再带一个英标插座转换头!香港插座跟内地不一样,别等手机快没电了,才发现酒店的插座在跟你装不认识。 ② 落地机场:取港币、办八达通 我下飞机到接机大厅后,用内地储蓄卡在汇丰 ATM 取了少量港币备用。 我当时在 ATM 附近办了八达通,往里充了 300 港币,这趟交通基本够用。取现手续费看你用的银行卡,ATM 和办卡点都在接机大厅,很近的。 入境拿到的小白条一定收好,最好当场拍照。 另外,在微信搜索“移民局”小程序,查询并下载自己的出入境记录证明。申请银行账户时按页面要求提交,别填到最后一步才开始找材料。 ③ 机场到青衣:坐机场快线 机场快线可以直达青衣站。我到站后坐酒店接驳小巴去了华逸酒店,当时一晚大约 300 元,算是很便宜的,节假日其实也有600左右的。 酒店很大很大,但是房间小,价格还行,就是酒店比较旧,有股霉味。介意住宿体验的朋友,换一家。 晚上落地的话,也记得提前确认酒店接驳车的时间。 ④ 第二天:回青衣站附近办电话卡 我办的是 CSL。 它不是最便宜的,我主要想留一个以后也能用的香港号码。 我办的套餐当时要交 1500 港币押金,店员说满足条件后可以退,所以合同和单据我都留好了。 但这里帮大家省一句:只办 ZA 收 X 收益,可以先不买香港电话卡。内地号码在香港能正常接电话、收短信,就先去申请 ZA。 真要买香港号,记得在付款前问清楚月费、合约期、押金怎么退,以及回内地后怎么保号、收验证码。 1500 港币是我办的方案,不是所有 CSL 卡都这个价。 ⑤ 银行怎么选?我这次是这样办的 ZA Bank:我先在 App 申请,速度最快,也顺手申请了实体卡。只为收 X 收益的朋友,我建议先办这张。 申请时人要在香港境内,证件、内地手机号、储蓄卡和出入境证明提前备好。 二三十分钟是我这次完成申请的时间,审核进度看各自页面。 蚂蚁银行:我下载了 AlipayHK,注册登录后,在首页找到蚂蚁银行入口,跟着提示一步步提交,也挺方便。 中信国际:我也是通过 App 申请的,今天短信提示通过了。 恒生:我申请时页面提示需要去线下,这是我个人遇到的情况。 中银香港、汇丰:可以先试线上申请;如果打算去实体网点,出发前先查要求、提前预约,别跑到了才发现当天办不了。青衣附近有网点,可以结合自己的行程安排。 我办其他卡是为了以后可能用到港股、美股券商出入金。具体能用哪家银行,还得看你要开的券商要求,不用因为别人办了,就跟着全部办。 ⭐只想开 ZA,能不能当天往返? 可以按这个思路安排: 早上到香港 → 找个地方坐下来 → 确保手机能上网和收验证码,或者找个有wifi的地方 → 人在香港境内提交 ZA 申请 → 给审核、补材料留出时间 → 办完返程。 不办香港电话卡的话,这趟还能更简单。 我这次住青衣,是因为晚上才落地,而且第二天还想办电话卡、看看其他银行。 如果要连续几天去香港办事,也可以考虑住深圳,白天过关,晚上回去住,住宿会便宜很多,也好很多。 把过关时间和银行营业时间算好就行。 最后我想说一句:去了一次香港,我只觉得国内真好! 彻底祛魅了,啥呀,还不如国内三线小城市呢🤣
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感谢大美女 @misaENFP 的邀请,也是跑上会了,很久没有见过OKX这么重磅的宣传了,可以期待一手OKB爆拉 参会我只办这几件事 遇到好吃的我就吃 遇到好喝的我就喝 看到采访我就说话 看到美女就要微信 看到拍照我就比✌️ 看到周边我就顺走
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为什么拍照要嘟嘴呢 因为可以亲到看照片的你呀
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为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”?Vibe Coding正在发生什么变化? 微博VibeLab AI 创意赛收官了,一共有 2500 多件原创作品,2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员,有机会翻看了不少优秀的参赛作品,也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情,不再需要专业人士了,普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会,整理总结一下:为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”?Vibe Coding正在发生什么变化? 一、写代码这件事,门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利,想写个工具,别说学语言框架,搭个环境都费劲的要死,随便一个环境都能把你卡住,像我这样写程序得有很多年的,换个不熟悉的语言,一样也搞不定。 现在借助 AI Agent,门槛一降再降,现在你只要有一个 Agent,会打字或者会语音,都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事,从以前需要专业技能,到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化,从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻,到现在“真香”,每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件,满足不了长尾需求 长尾理论说的是,需求分布是一条长长的尾巴:头部是大多数人共有的需求,尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部,因为为少量用户单独开发功能,成本上是不合算的。 而且,就算你有个好想法,也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条: 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求,都被筛选掉了,软件最终只能取最大公约数,做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是,市面上的软件很多,但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求,从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut,很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路,但 BaoCut 只支持 macOS,他是 Windows 用户。放在以前,他只能等我哪天有空做个 Windows 版,或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个,而且不是简单复刻,还在这个过程中想清楚了自己关心的问题:AI 进入剪辑流程后,应该拿到多少数据,能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子:不需要等别人来做,有需求的人自己就能把它做出来! 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条,现在可以缩成简单的几步: 有个想法,让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办,或者每周追踪最新的 AI 资讯,这些事让 AI Agent 帮你写个脚本,再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品:输入 /build,描述你的目标,它自己去探路、生成、验证,遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务,而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法:把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill,就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档,那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作,大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use(操作电脑)的能力增强,你甚至可以让 AI 观察你操作一遍,然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署,但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力,一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding,还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化: 最初,像 GitHub Copilot 只能做代码补全,你写一半它提示后半段; 然后,它能根据描述生成一段完整的代码; 后来, Claude Code 能自己在项目里探索,读文件、找上下文,把一个功能完整实现; 现在,主流 Agent 都已经能做设计、写代码,还能帮你操作电脑,打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶,普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布,很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏,还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了,能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点:很多作品不追求改变世界这种宏大的事,就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点,作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候,把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景,现在看来还挺有道理的,因为这确实能激发人 Vibe 的冲动,想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ;@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ;@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用,但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效,也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西,需要一个团队,现在一个人,不需要会写程序,有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后,如果你也想自己搓一个工具,我的一点建议: 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式:不用部署,不用界面,把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次,发现哪里不对,改一改,很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》,也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App,不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走: 1. 先和 AI 一起讨论需求,把你想要什么说清楚,让它复述一遍,确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据,只看长什么样、怎么操作,不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低,修改容易,就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP(最小可行产品),只做一个最核心的功能,先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代,有了 MVP 了,能跑起来了,就可以慢慢迭代,一次加一个小功能,AI 能处理的过来,你也验收的过来,日积月累,慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍,AI 说做完验收完不一定靠谱,还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心,拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界:AI 只拿到任务所需的文本和时间戳,不碰原始媒体,处理完只生成待审建议,最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句,做出来之后,发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo,发到微博之后被讨论、被转发,有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说,“作品被看见”是最好激励,也是下一次迭代的开始。
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为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”?Vibe Coding正在发生什么变化? 微博VibeLab AI 创意赛收官了,一共有 2500 多件原创作品,2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员,有机会翻看了不少优秀的参赛作品,也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情,不再需要专业人士了,普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会,整理总结一下:为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”?Vibe Coding正在发生什么变化? 一、写代码这件事,门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利,想写个工具,别说学语言框架,搭个环境都费劲的要死,随便一个环境都能把你卡住,像我这样写程序得有很多年的,换个不熟悉的语言,一样也搞不定。 现在借助 AI Agent,门槛一降再降,现在你只要有一个 Agent,会打字或者会语音,都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事,从以前需要专业技能,到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化,从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻,到现在“真香”,每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件,满足不了长尾需求 长尾理论说的是,需求分布是一条长长的尾巴:头部是大多数人共有的需求,尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部,因为为少量用户单独开发功能,成本上是不合算的。 而且,就算你有个好想法,也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条: 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求,都被筛选掉了,软件最终只能取最大公约数,做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是,市面上的软件很多,但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求,从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut,很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路,但 BaoCut 只支持 macOS,他是 Windows 用户。放在以前,他只能等我哪天有空做个 Windows 版,或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个,而且不是简单复刻,还在这个过程中想清楚了自己关心的问题:AI 进入剪辑流程后,应该拿到多少数据,能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子:不需要等别人来做,有需求的人自己就能把它做出来! 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条,现在可以缩成简单的几步: 有个想法,让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办,或者每周追踪最新的 AI 资讯,这些事让 AI Agent 帮你写个脚本,再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品:输入 /build,描述你的目标,它自己去探路、生成、验证,遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务,而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法:把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill,就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档,那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作,大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use(操作电脑)的能力增强,你甚至可以让 AI 观察你操作一遍,然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署,但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力,一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding,还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化: 最初,像 GitHub Copilot 只能做代码补全,你写一半它提示后半段; 然后,它能根据描述生成一段完整的代码; 后来, Claude Code 能自己在项目里探索,读文件、找上下文,把一个功能完整实现; 现在,主流 Agent 都已经能做设计、写代码,还能帮你操作电脑,打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶,普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布,很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏,还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了,能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点:很多作品不追求改变世界这种宏大的事,就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点,作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候,把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景,现在看来还挺有道理的,因为这确实能激发人 Vibe 的冲动,想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ;@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ;@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用,但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效,也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西,需要一个团队,现在一个人,不需要会写程序,有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后,如果你也想自己搓一个工具,我的一点建议: 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式:不用部署,不用界面,把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次,发现哪里不对,改一改,很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》,也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App,不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走: 1. 先和 AI 一起讨论需求,把你想要什么说清楚,让它复述一遍,确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据,只看长什么样、怎么操作,不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低,修改容易,就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP(最小可行产品),只做一个最核心的功能,先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代,有了 MVP 了,能跑起来了,就可以慢慢迭代,一次加一个小功能,AI 能处理的过来,你也验收的过来,日积月累,慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍,AI 说做完验收完不一定靠谱,还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心,拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界:AI 只拿到任务所需的文本和时间戳,不碰原始媒体,处理完只生成待审建议,最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句,做出来之后,发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo,发到微博之后被讨论、被转发,有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说,“作品被看见”是最好激励,也是下一次迭代的开始。
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