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AI 领域值得长期关注的 18 个账号： @karpathy → 前特斯拉 AI 负责人，大语言模型教学天花板 @steipete → Clawdbot 作者，AI Agent 实践派 @jackfriks → 独立开发者，公开真实产品数据 @EXM7777 → AI 运营与系统化增长 @KingBootoshi → Vibe Coding 重度玩家 @meta_alchemist → Claude 工作流高手 @kloss_xyz → 系统架构与产品思维 @eptwts → Prompt、算法与效率技巧 @levelsio → 独立创业传奇，不拿风投做产品 @AlexFinn → Claude Coding 狂热爱好者 @BrettFromDJ → 设计 × AI @corbin_braun → Cursor、Ares 实战经验 @godofprompt → Prompt Engineering 指南库 @gregisenberg → 每天一个创业灵感 @rileybrown → Vibe Coding 代表人物 @AmirMushich → AI 广告与视频创作 @gizakdag → 病毒式 AI 艺术风格 @MengTo → 用 AI 快速制作 Landing Page 如果你正在学习 AI、做产品、搞自动化、玩 Agent、折腾 Vibe Coding，这份列表值得全部关注。 还有谁被遗漏了？ 我会把高质量推荐补进下一版。

最近几个月，好基友海辛和阿文一直在几个项目里高强度用Seedance做视频，在踩了很多坑以后，他们总结了一套很实用很详细的心得。 我看完了以后，觉得很受用，我自己也学到很多。 在征得他们同意后，也想分享给大家，因为我觉得对每一个想用AI做视频的人，也都非常有用。 先说一个反直觉的结论，大部分你在X和小红书上看到的Seedance提示词，都没什么用。 那些千转万转的帖子，华丽的prompt小作文，他们团队几乎都测了一遍，结果发现能用的没几个，反而浪费了大量时间。 这些提示词唯一验证的事，就是Seedance是真的不挑食，你写什么它都能生成点东西出来，但跟质量没关系。 其实写一段视频prompt比想象中简单得多，只需要填好四个部分： 1. 主体，就是画面里出现的主要人物。建议用图生图先出一张角色参考图，然后在即梦里新建主体，后面直接@就行，复用率极高。 2. 场景，上传一张场景图就够了。场景图里可以带上你的主角，这样能交代角色和环境的比例关系，不容易出现人物大小失调。 3. 音乐，这条非常重要，不要生成任何BGM，只生成对应的音效。BGM会严重干扰后期剪辑和配乐。 4. 镜头，言简意赅地写清楚每个镜头的景别和发生了什么就行，不需要长篇大论。 一个好的Prompt大概是啥样的，我也把海辛的截图放下面了。 除了Prompt怎么写之外，还有一些非常有用的心得： 第一，不需要往Seedance里放分镜故事板。很多人花十几分钟生成一张华丽的故事板，带镜头运动曲线带各种标注和表格，丢进去让Seedance生成，反而错漏百出。 第二，Prompt不是越长越好。很多人用AI写的提示词又臭又长，里面很多都是多余的描述和情绪渲染，上传过主体和场景参考以后就不需要再用文字重复一遍了，没有意义。而且如果一段Prompt连自己都读不完，那说明你对故事要发生什么根本就不关心。 第三，不要给每个镜头加时间戳，比如[0-3秒]这种东西，很多时候都是安慰剂，模型其实不会真的按时间戳来分配时长，对时长影响最大的反而是镜头的数量，所以不如用镜头01这种方式更好。 第四，不要盲目追求清晰度。目前对提示词响应最好的版本是720p，不是1080p，清晰度最后定稿了用Topaz放大到4K就行了。 而最最最重要的事，就是有了AI和Agent之后，我们的效率大幅提升，那省出来的时间应该花在哪呢？ 答案只有一个： 构思你的分镜和故事。 绝大多数的技巧，最终都会被模型的进步所吞噬。 但相信我，你的故事。 它不会。

Claude Fable 5今天回归上线啦，ZenMux上限时免费使用真的太香了！ 怎么用Fable 5输出高质量的「不会塑料 + 顶级人像提示词方法论以及户外美女人像prompt方法论大家收好！ 说真的，我以为上次的Fable 5总结的AI生图焚决要绝版了，趁着现在能免费用，赶紧让Fable 5给我写了又写了一套： 怎么输出输出高质量的「不会塑料 + 顶级人像提示词方法论， 真的很炸，它对光影、材质、瞬间感的拆解细度，写出来的提示词出图质感，比网上卖几十上百块的所谓的人像焚决提示词强出一大截， 连所有人头疼的塑料皮肤、娃娃脸、畸形手问题，它自己就能系统性避开。 单轮直接出结果的版本我磨到终版了，复制完直接扔进去就能跑，Prompt： “你是有10年经验的顶级商业人像摄影师+提示词工程师。 1️⃣先做第一步拆解：AI人像出塑料感、AI味、廉价感的核心根源是什么？真正高级的商业人像有哪些共性？ 2️⃣第二步输出可直接复用的提示词框架，覆盖主体人设、服装材质、表情瞬间、镜头构图、光线皮肤、背景氛围、画质处理、强力负面词8个维度每个维度给具体写法，别讲空话。 3️⃣第三步严格按框架出2个可直接复制的完整示例：1个克制老钱风，1个体育赛事广播截图风，全程禁止夸张性感、塑料皮肤、畸形结构。 4️⃣最后自我检查：两个示例哪里还有AI味风险？直接修正到最终版。 输出用清晰中文编号就行，要是觉得不够细，补一句「再优化一次，每个维度写得更落地」就好。 另外大家想做商用级内容就用三轮对话法： 先拆塑料感根源，再搭完整框架，最后出示例+自我修正，质量比单轮再提20%。 三个踩坑踩出来的Fable专属技巧，记了不吃亏： 1️⃣ 必须先给它顶级专业人士的身份，不设角色它就会套网上的烂大街模板 2️⃣必须逼它先分析"为什么会塑料"，不挖根源写出来的全是正确的废话 3️⃣一定要加自我检查环节，这是Fable独有的强项，它自己挑错比你手动改十轮都管用 我自己跑这些测试全程用的ZenMux，真不是打广告，天天折腾模型的人一用就懂有多爽——现在claude-fable-5-free端点直接免费用，账户留任意余额就能跑， 不用烧官方50美元一百万token的高价额度，测十轮也花不了几块钱， 关键是真无RPM限制不限流，跑多轮长提示词从来不会半路掐断降速，迭代效率比官方高太多。 自带的同屏PK功能我用的最多，同一个需求拉上Fable5、GPT-5.5、Opus4.8并排输出，哪个写的框架质感好一眼就见分晓，做横评连切标签页都省，全平台200多个模型一个账户全覆盖，不用到处开会员； 现在开自动充值每笔还返20%余额，最多领3次共300刀赠金，余额永久不过期，跑大任务永远不用担心突然断供。 以下3张图的提示词放评论区了，大家自取，ZenMux也有gpt-image-2可以用，直接丢提示词就行。

你不需要再学 100 个 Claude 技巧。 先戒掉这 11 个低级习惯。 很多人用 AI 半年，效率还不如别人用 3 天。 问题从来不是模型不够强。 而是你的使用方式，一直错了。 别再偷别人提示词了。 真正该保存的，不是别人的成功案例。 而是你自己那些失败的垃圾输出。 直接丢给 Claude： “告诉我为什么做成这样，重新改。” 有时候一次失败，比 10 个模板更值钱。 别等完全搞懂才开始。 那些 AI 用得厉害的人，不是更聪明。 只是打开 AI 的次数比你多。 别学了。 直接开始。 别反复复制同一个提示词。 你以为多试 9 次会变好。 其实模型根本不知道： 你是谁 你写给谁看 你想要什么风格 先把身份告诉它。 效果直接翻倍。 别像求别人帮忙一样下指令。 别说： “也许你可以帮我…” 直接告诉它结果。 “本周五前帮我搞定 3 个客户预约。” AI 更擅长完成目标。 不是听你客气。 别把步骤写得太死。 很多人喜欢教 AI 一步一步做。 问题是： 你正在用自己的思维，限制它。 告诉它终点。 别规定路线。 别相信第一版答案。 AI 最大的问题： 它看起来永远很自信。 哪怕它错了。 永远补一句： “反驳一下刚才这个答案。” 别在一个超长对话里待太久。 你以为上下文越多越聪明。 其实大量历史信息会变成噪音。 聊太久。 它会越来越笨。 能语音输入，就别一直打字。 你说话速度至少是打字 5 倍。 而且你说出来的东西，往往信息更多。 停止过度编辑自己。 别只会说“帮我优化一下”。 优化什么？ 太长？ 太官方？ 不够有情绪？ 不像真人？ 你不说。 AI 永远猜不准。 别因为它同意你，就觉得你是对的。 AI 天生喜欢迎合。 它甚至会认真夸奖一个烂主意。 记得多加一句： “站在反方，攻击我的观点。” 别一直纠结哪个模型最好。 今天 Claude。 明天 ChatGPT。 后天 Grok。 切来切去。 结果一个都没真正用透。 真正最强的模型，永远是： 你每天都在用的那个。 别收藏了。 今晚打开 AI。 看看你中了几条。 大部分人，至少 7 条以上。

用 AI 学东西效率低？问题不在 AI，在你问问题的方式。这个五步方法论值得收藏 核心逻辑一句话：把"我不懂"变成"我不懂X" "我不懂"是模糊的，无法解决。"我不懂为什么这个Agent每次调用工具前都要跑一次规划步骤"是具体的，可以被回答 这个方法叫 Specificity Method，五步： 1⃣ 说清楚缺口 别说"我不懂AI Agent"。说"我不懂Agent的记忆模块是怎么影响下一步决策的"。越具体，AI 给的答案越有用 2⃣ 拆成小块 大问题拆成清单，逐个打勾。懂的打✓，不懂的打✗。只针对✗的部分提问。"列表可以处理，迷雾不行" 3⃣ 交叉验证（最容易踩坑的一步） AI 会胡说八道还一脸自信。六个检查：要来源→自己打开看→三角验证→检查日期→追问不确定性→问还有什么没说 4⃣ 用自己的话重构 把理解用自己的话说一遍。装懂在这一步会露馅。就是费曼技巧 5⃣ 上手实测 预测结果→跑测试→对比差异。结果跟你想的不一样？恭喜，你精确定位了知识缺口

大家别再只盯模型了：想要 AI 真正提效，拼的是「上下文管理」 今天给大家讲讲玩 Agent 的一个关键点：怎么让 AI 拿到正确资料、调用正确工具、少浪费 token。 很多人用 AI 效率低，原因不是模型差，而是上下文太乱 你给它一堆文件，它不知道哪个重要。 你让它改代码，它不知道项目约束。 你让它写方案，它不知道你的历史偏好。 你让它调工具，它不知道哪个工具该在什么时候用。 最后结果就是： 看起来 AI 在认真工作，实际上你一直在补充背景、纠正方向、重写输出。 这也是为什么「上下文工程」开始变重要，会用 AI 的人，不只是会写一句 Prompt 的人。 AI 工具真正好用，要有 3 层能力 我建议你把 AI 工作流拆成 3 层来看： 第一层：资料层。 也就是文档、代码、网页、表格、数据库、聊天记录。AI 要先能找到这些东西。 第二层：工具层。 比如浏览器、终端、代码编辑器、搜索、表格、图片生成、MCP 工具。AI 不能只回答，它要能调用工具完成动作。 第三层：记忆层。 也就是你的偏好、写作风格、项目规则、常用格式、过去踩过的坑。没有记忆的 AI，每次都像新来的实习生。 能把这三层接起来，AI 才会真的省时间。 把我珍藏的套工作流分享给大家： 如果你每天都用 AI，我建议你从今天开始做 5 件事： 1⃣把固定输出格式写成模板 比如文章结构、项目推荐格式、封面提示词、结尾互动句。 2⃣把常用规则沉淀成技能 比如「GitHub 项目必须核验 Star」「AI 新闻必须查最新来源」「中文稿要去 AI 味」。 3⃣给 AI 明确资料入口 不要只说「帮我写一篇」，而是告诉它看哪些链接、哪些文件、哪些历史内容。 4⃣给工具分工 搜索负责找信息，表格负责结构化，图片技能负责封面，润色技能负责口吻。 5⃣每次修正都沉淀 你反复纠正 3 次以上的要求，就不该再靠临时提醒，而应该写进固定流程。 这些才是 AI 提效的核心，按照这个工作流去调教你的 AI，不仅效率事半功倍，而且质量也会显著提升。 所以，建议大家别再只收藏「神级 Prompt」了。更值得收藏的是你的 AI 工作流、技能库、资料入口和记忆规则。 建议大家点赞+收藏，我会持续给大家分享更多 AI Agent 实用技巧。 #AI# #Codex#

Codex 有个很容易被忽略的小技巧： 想让 Codex 变强，最快的方法之一，不是自己到处找教程，而是直接让它去看 openai/plugins。 现在里面已经有 100+ 个插件，覆盖很多真实工作流：做应用、接 Figma、用 Notion、部署 Vercel、处理项目文件、自动化开发流程…… 关键是，你不需要提前知道有哪些插件。 直接打开 Codex，输入这句话： “请查看 openai/plugins、我的仓库结构，以及我的实际工作方式，判断我应该安装和配置哪些插件，并帮我完成设置。” 然后 Codex 会自己判断哪些插件适合你，哪些能提升当前项目效率，哪些该装，哪些配置该改。 说白了，这不是你去找插件，而是让 Codex 自己给自己装外挂。

怎么低成本搭建自己的AI助手？ deepseek R1模型发布以来，各种AI应有又有了一波大的爆发，但是数据保密成了一个不容忽视的问题。如果想较低成本地搭建一个私人应用的AI助手，可以自己调试生成限制，调试输出文本内容，数据不外传，成本尽可能低，不知道是不是可行。 本文详细介绍如何通过Dify和Chrome MCP的结合，在3分钟内搭建一个能操作网页的AI助手。文章提供了从环境准备、Dify部署、Chrome MCP安装到配置的完整步骤，展示了AI助手在自动网页搜索、表单填写、数据抓取等场景的应用，并解释了工作原理、问题排查及进阶技巧，让读者能够零代码实现网页自动化任务。 你是否想过让AI不仅能回答问题，还能直接操作浏览器帮你做事？比如自动填写网页表单、抓取特定数据、或者点击按钮？现在，通过Dify和Chrome MCP的结合，你可以在3分钟内搭建一个能真正"动手"操作网页的AI助手。 本文将手把手教你如何在本地部署Dify并配置Chrome MCP服务器，打造你的私人网页自动化助手。 准备工作：确保你的环境就绪 在开始前，请确保你的系统已安装： •Docker 和 Docker Compose（用于快速部署Dify） •**Node.js 18+**（用于运行Chrome MCP服务器） •Git（用于克隆项目仓库） 第一步：快速部署Dify（仅需1分钟） Dify是一个强大的LLM应用开发平台，我们通过Docker快速部署： # 创建项目目录 mkdir dify-chrome-mcp && cd dify-chrome-mcp # 下载Docker部署配置 curl -o docker-compose.yml # 启动Dify服务 docker-compose up -d 等待1分钟左右，访问 http://localhost:80 就能看到Dify管理界面。首次使用需要创建账号并完成初始化设置。 第二步：安装Chrome MCP服务器（1分钟） 打开新的终端窗口，安装并启动Chrome MCP服务器： # 安装Chrome MCP服务器 npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome # 启动Chrome MCP服务（会自动打开Chrome浏览器） server-chrome 服务启动后，你会看到类似下面的输出，表示MCP服务器正在9999端口监听： Server running on http://localhost:9999 Chrome browser launched and connected successfully 第三步：在Dify中配置Chrome MCP（1分钟） 现在回到Dify管理界面，进行关键配置： 1.进入设置 > 模型供应商 > MCP服务器 2. 点击添加MCP服务器 3. 填写配置信息： •服务器名称: Chrome-Automation •服务器URL: http://localhost:9999 4. 点击验证并保存，看到绿色成功提示 效果验证：让AI帮你操作网页 配置完成后，你就可以在Dify的Playground中测试你的网页自动化AI助手了。 试试这些实用场景： 场景1：自动网页搜索 请打开百度首页，在搜索框中输入"最新AI技术发展"，点击搜索按钮，然后告诉我第一页的搜索结果标题。 场景2：自动填写表单 请打开"张三"，邮箱栏填写"zhangsan@email.com"，在留言区填写"咨询产品信息"，然后点击提交按钮。 场景3：数据抓取与分析 请打开 工作原理：为什么这很厉害？ 这个组合的厉害之处在于分工明确： •Dify：负责与LLM对话，理解你的自然语言指令，并将其分解成具体的浏览器操作步骤 •Chrome MCP服务器：负责实际控制Chrome浏览器，执行具体的网页操作命令 •LLM（大语言模型）：作为大脑，理解你的意图并规划操作流程 常见问题排查 server-chrome 2.连接失败：检查Dify和Chrome MCP服务器是否在同一个网络环境下，防火墙是否允许9999端口通信 3.操作超时：复杂网页加载需要时间，可以增加超时设置：server-chrome --timeout=60000 4.权限问题：在MacOS/Linux上可能需要权限：sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome 进阶使用技巧 掌握了基础用法后，你还可以尝试这些高级功能： •多页面管理：同时控制多个浏览器标签页，完成更复杂的任务 •用户身份保存：让AI记住登录状态，下次直接操作无需重新登录 •定时任务：结合Dify的工作流功能，设置定时自动化任务 •异常处理：教会AI识别操作失败的情况并自动尝试替代方案 如何学习大模型 AI ？ 由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人，只能说是： 最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。 这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

看完很感触。虽然我自己在感情上一踏糊涂，但还是有点微小的经验可以分享分享。希望拾一不要介意。 第一，尽量不要试图通过线上交流培养感情。做我们这一行，很容易忽略了线下交流的魅力所在。双方的第一次眼神接触，第一次交谈，交谈过程中双方的反应，人格魅力的互相释放，身体的气味，等等，都是两个人是否能走在一起最关键的因素。在交往前，荷尔蒙永远无法通过文字传递。 因此不应该在通讯录中找对象突然开始话题，这十分不明智，除非这个人本来就对你有兴趣。 不过，拾一找「学习委员」聊天并约出来见面吃饭，这是其实是很正确且勇敢的做法。但拾一认为「现在慢慢地基本上没有什么可聊的了，再主动去约的话，也不会有什么结果。这仍然是一段非常不对等的关系，你主动付出是得不到什么回应的，不管是情绪价值还是别的什么」，这种想法我觉得有点过于伤害了自己。 不应该认为「主动付出是得不到什么回应的」，因为对方同意出来线下见面吃饭，已经是最好的回应。至于结果如何，是双方是否来电决定的，如果没有交往的可能，只是两个人不匹配，或是一方期望对方主动，而一方不够主动所导致的错位。并非拾一所认为的「关系不对等」，无需太过自责。 所以，尽可能多地制造线下社交的机会。这是效率最高的，且最锻炼一个人社交能力的方式。尝试用一些 Dating App, 或参加线下活动，或清吧，或剧本杀，或同好组，等等，人为地把自己放在公共场所。去了解，去沟通，去接触。 有人会说，Dating App 有认真谈恋爱的吗？我认为在这个阶段，首要追求的并不是情感的质量，而是把自己投入到情感当中。没有人能保证恋爱的质量，即使不是通过 Dating App 认识的对象。恋爱的目的永远是通过在恋爱或情感中，更加了解你自己。你对爱情的看法，你对对象的期望，你想和什么样的人过生活。 每一份爱情无论成功与否，只要你能从中得到成长，这份感情就是有价值的。我们在相爱的过程中学习爱的能力，我们通过爱情弥补过去情感教育的缺失。 拾一说，「一方面，我渴望拥有这样的关系；而另一方面，我更多的是担心自己能不能承担起这样的责任。随着岁数越来越大，这种恐惧和矛盾也变得越来越严重。扪心自问一下，我向往的关系是什么样的呢？」 我相信，只要投入到一段关系中，拾一能对这些问题有更清楚的理解。因为只有自己最了解自己，短视频上的恋爱，无论是充满浪漫甜蜜还是充满悲观，都是一千个人的一千种爱情，而不是自己的爱情。 第二，一定要自信。 拾一在咱圈子里如此牛逼，足够有自信的资本。或许有人认为，在别人面前谈论技术有多牛逼未免有点太尴尬。这是当然的。牛逼的技术能力并不是用来聊天的资本，自信是散发出来的，而能力是散发自信的基底，它处于自信的立足层，而在此之上的，是你通过技术，想成为一个什么样的人，想做成什么样的事，想改变哪些你认为不合理的东西，这些构成了你的价值观，你的世界观。而这些往往就是你的魅力所在。我相信拾一在这方面肯定有足够的自信。只是还没把它通过合适的方式散发出来而已。 当然，交流的技巧也是相当重要的一部分。如何使对方感受到被尊重，如何不把话题聊死，等等，不过这些都足够写成一本书了。在这里就不展开了。 茫茫人海中，能找到互相喜欢的，甚至双方都愿意一起过下去的人本来就是一件很难的事情，个人所能做到的，就是尽可能地学习、创造机会，让概率最大化。创业也是如此吧。 加油拾一。 最后推荐一本沈奕斐的书《什么样的爱值得勇敢一次》，希望有帮助。