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👑7月🍑🫧ゲーム動画ランキング👑 🥇🥈🥉#キヨ# 大切なイベント前にも関わらず、リズム天国先行プレイで変わらずのはっちゃけヘトヘト実況🎶🎧イベント後のトモコレ最終回🏝️🪇変わらないだけど、人生のステップを踏んだきよちんと他住人との別れに涙ポロリ…そしてホラゲーの季節夏が来てキヨさんは大学のサークルに🏫 #Ado# #日常組# も🍑 #YouTubeランキング# #デジタルクリエイターズ#

【第8弾】AIイラスト初心者向けテンプレ紹介『手が破綻しにくいポーズ』10選＋α 「手だけなんか崩れる…指がおかしい…」 👉 ポーズを選ぶだけで“破綻率は大幅に下げられる” 特に崩れやすい“手”を自然に見せるための、 安全度高めテンプレ集👇 ---- ① (手を振る) hand waving, 動きあり＋シンプル構造 👉 指が開いても自然になりやすい ※主な応用 hand waving, open palm, cheerful pose, ---- ② (ポケットに手) hands in pockets, 手を隠せる安定枠 👉 破綻回避の定番 ※主な応用 hands in pockets, relaxed stance, casual pose, ---- ③ (背中に手) → hands behind back, or → arms behind back, 手をほぼ見せない 👉 超安定構図 ※主な応用 hands behind back, shy pose, standing straight, ---- ④ (頭の後ろに手) → hands behind head, or → arms behind head, 腕メインで手は簡略化 👉 ラフでも成立しやすい ※主な応用 hands behind head, relaxed pose, confident stance, ---- ⑤ (腰に手) hand on hip, 片手だけ見せる 👉 バランス取りやすい ※主な応用 hand on hip, confident pose, slight tilt, ---- ⑥ (手を横に添える) arms at sides, 自然体ポーズ 👉 手の主張が弱く崩れにくい ※主な応用 arms at sides, neutral pose, standing, ---- ⑦ (手を膝に置く) hands on knees, 座りと相性◎ 👉 指の形が単純化される ※主な応用 hands on knees, sitting pose, leaning forward, ---- ⑧ (物を持つ) holding object, 形が固定される 👉 指の自由度が減って安定 ※主な応用 holding cup, holding phone, natural grip, ---- ⑨ (腕を組むor腰に腕を回す) → arms crossed, or → arm across waist 手を隠してシルエット強化 👉 破綻回避＋見栄え◎ ※主な応用 arms crossed, confident pose, cool expression, ---- ⑩ (主な簡易手ポーズ) 握り拳: clenched hands, fist, ピースサイン: peace sign, V sign, 手を開く: open hand, open palm, 指差し: pointing, pointing at viewer, 手を伸ばす: reaching, spread arms, outstretched arms, シンプルな形 👉 複雑な指配置を避けられる ---- 【組み合わせ例】 (日常系) hands in pockets, relaxed pose, (元気系) hand waving, cheerful expression, (クール系) arms crossed, cool expression, (エモ系) hands behind back, looking down, ---- 【オススメセット】 (とりあえず安定セット) hands behind back, arms down, relaxed shoulders, standing pose, 👉 腕も下ろすことで“不自然な肘・浮き”を防ぐ (動きあり安定セット) hand waving, open palm, dynamic pose, (座り安定セット) hands on knees, sitting pose, (迷ったらこれ) arms crossed, hands tucked under arms, ---- 【両手か片手か】 👉 両手指定例: arms at sides, arms behind back, 👉 片手指定例でもう片方はランダムか同じ動作をする arm at side, arm behind back, 【片手ずつ指示する例】 ① one hand holding cup, other arm at side, arm down, relaxed hand, ② one hand on own thigh, other hand near face, ③ one hand making peace sign, other arm at side, relaxed hand, ④ one hand clenched into fist, other hand behind back, arms down, 👉 “片方ずつ役割を決める”と一気に崩れにくくなる ※「全部見せる」ほど難易度が上がるので、 最初は“隠す・減らす・固定する”がコツです✨ ---- 【上級: 手を隠すプロンプト集】 👉 指や手の破綻を“構図・光・動き”で消すテク ■ 髪で隠す hair over hand, hair covering hand, ■ 袖で隠す sleeves covering hands, long sleeves over hands, ■ フレーム外に逃がす hand partially out of frame, cropped hand, ■ 完全に見せない hands hidden, hands not visible, ■ 物で隠す object covering hand, cup covering fingers, ■ 体で隠す hand behind body, hand behind hip, ■ 影で隠す shadow covering hands, ■ シルエット化 backlighting silhouette, ■ 動きで誤魔化す motion blur on hand, ---- 過去に紹介した小ネタ系は厳選して記事にまとめていく予定なので、 あとで使う人は保存推奨です📌 衣装プロンプトは引き続き補足なども追加してまとめていくので、気になる方はぜひチェックしてみてください😆

韓国のメイクショップ本当に勉強にもなって爆盛れするところ🈁 多幸感、アイドル感、トレンドを組み合わせて日常メイクにも活かせるポイントばかり！渡韓の度ここ行ってるけど狎鴎亭にあるからランチ前お買い物そのままできて便利だし最高だよ💭💞💞 🏠luvoir 📍서울 강남구 언주로170길 16

1ヶ月弱で全話、走りきりました。 （もはや虎翼に合わせて日常のスケジュール組んだ） 寅子は私でした。私は寅子でした。 あまりに胸もがいっぱい。 今日はもう、熱いお風呂入って寝ます。 明日から、見える世界が少し変わるような気持ちにさせてくれる作品に出会えて幸せ。 #虎に翼#

投研大使 一个面向在校大学生的兼职机会，远程或新加坡线下都可以。 岗位信息 合作方式：兼职，远程 / 新加坡实地 薪资：500 USD/月 申请要求：在校大学生，需提供有效在读证明 时间要求：需要保证稳定的日常投入，具体工时需沟通 其他福利：官方大使认证、产品共建及平台活动参与机会 主要做什么？ 自主搭建和运营 Telegram 社群，邀请当地链上玩家加入，维护日常交流。 跟踪 Memecoin 热点和新叙事，研究项目背景、传播路径及市场关注度。 结合链上数据、资金流向和社区动态做项目研究，输出叙事分析、项目观察和案例复盘。 深度体验 Ave PC 端产品，收集真实使用过程中的问题和需求，向产品团队反馈改进建议。 组织社群讨论、研究分享、Alpha 信号跟踪和平台交易赛等活动。 后续发展 表现优秀者有机会获得 Ave 实习机会，实习表现突出还有转正机会。 原招聘信息另外标注了「100U/天」，但没有明确说明适用阶段和具体条件，建议申请前向 HR 确认。 申请方式 邮箱：hr@ave.ai 官网： 这类岗位比较适合平时就关注 Memecoin、会看链上数据，也愿意做 TG 社群运营的同学。它不只是挂个大使头衔，实际会参与投研、社群和产品反馈，能接触到的业务环节比较多。

如何利用AI自学一切？？ 我是写美股的，日常要读财报、盯宏观，碰上完全陌生的新行业也得从头摸。以前这些最费工夫，翻资料、找人问，一轮下来大半天就没了。 这一年多用上 AI Agent，最先变的是我学东西的方式。 1、兴趣和动力是一切的基础 这是不是普遍适用，我不能确定，但起码对我来说，自发的好奇和自驱力能让我坚持更久。或者说我不能用"坚持"这个词，因为我是自然而然地享受这个过程，不需要任何意志力，只是单纯地想学。 如果是外界推着我学，比如考试、比如工作，DDL 一结束我就会迅速放弃，甚至在过程中也只能勉强做到平均线，抱着得过且过的心态。 当然，有兴趣和自驱力不代表万事大吉，也不会一开始就如有神助。学不会的东西本来就学得很慢，但慢慢来，反而会比较快。 2、建立一个正反馈的环境机制 正反馈能让你保持兴趣和动力，不断的小 reward 会给你情绪价值。这时候就该让 AI 来帮忙了，因为 AI 的反馈非常非常快。 比如我想探索一个知识，它可能和 tech 有关，也可能和商业有关，这些都是我完全没在学校受过训练的领域。但是 AI 受过呀。 我可以一遍一遍地说：这个太难了，我不理解，我要举例子，要图解，要通俗易懂，从最最简单的讲起。AI 非常适合干这个。 在现实生活中，其实很难让一个人一遍一遍地给你重复讲同一个东西，但对 AI，我们完全不会有这种顾虑。遇到不懂的，如果没有 AI，就只能等懂行的人给我讲，或者自己慢慢搜。这种极致快速的正反馈，只有 AI 才能给。 而当我让它出题，用自己的话再讲一遍的时候，我就能清楚地知道哪里我没理解、哪些我理解得很好。这时候 AI 也会充分地鼓励我，给我非常多的正反馈。学习的循环就这么建立起来了。 3、所以具体到底怎么利用AI呢？下面我按从简单到进阶，拆解一下具体的方法。 简单版：一个聊天窗口就够了 免费的聊天机器人已经足够强大，只要稍微改改自己的 prompt，就能得到很好的结果。 假设我对某个领域、某个概念完全不了解，比如"什么是 Agent？Agent 有什么用？为什么别人都在用？我能拿它做什么？"，这些就是我第一次接触一个新概念时，脑子里会自然冒出来的问题。 第一，我一般会按"why - what - how"的结构去拆。 第二，一次只问一个问题，不要一下子丢好几个。拿这个例子来说，可以先从"为什么 Agent 这么火"开始。这个问题的答案很简单易懂，你会看到一些有趣的现象，然后再引出 what，也就是它到底是什么。 第三，告诉 AI 你的个人背景。免费的聊天机器人完全不知道你对这个领域了解多少，你让它讲解时，它的回答不会是个性化的，也不会考虑你的背景。所以你要在 prompt 里讲明：我完全不了解，希望讲得通俗易懂，等等。 第四，你同样可以让 AI 用费曼学习法给你出题：根据刚刚讲过的内容出几道题，让你用自己的话再讲一遍。 进阶版：先要一张地图，再把资料喂给 AI 过了简单的关卡，如果我想学得深入一点、系统一点，开始之前我会先让 AI 给我画一张这个领域的"知识树"：主干是什么，分支有哪些，我现在要学的东西长在哪一枝上。 如果这个领域陌生到连树都搭不起来，我就让它从历史讲起。一个东西刚诞生的时候总是简单的，顺着它一步步变复杂的过程往下看，现在的样子也就好懂了。 有了地图，我会让AI去找高质量的书或者视频来探索。在学的过程中，我还会把这些资料喂给它，让它有充分的 context，这样我随时提问，就能随时得到答案。 深度版：搭一个自己的学习系统 我会高强度地把 Agent 工具和 Obsidian（一个个人笔记软件）连在一起用。我有一份写自己个人背景的 markdown 文件，还有一份 Tutor SOP 文件，里面写明我喜欢的教学方式。 每次我要求它讲解某些内容，AI 都会自己去读这些文件、补充上下文，用我最喜欢的方式来教我。 这份 SOP 里的规则，都是一次次"学不下去"之后加进去的。挑几条：第一条就是：keep me motivated, keep me going, increase the curiosity. 一节课最多两个概念。第三个留到下一节，在好奇心还在往上涨的时候结束。还有比较基础的，例如多用例子和图解等等。 当我感兴趣、想深入了解时，我也会让它读取费曼学习法的 Skill 来给我出题。 我还会用 Matt Pocock 写的 teach skill，让它通过写 HTML 代码的方式做网页课。我会 customize 更多的交互、课后习题、课后阅读等等。 它会把一个主题拆成几节课，组成一个小小的 set，比如 4–5 节，学完一整套也非常有成就感。 我曾经有遇到一篇讲AI的论文，可以说我自己几乎看不懂，但神奇的是AI一直鼓励我说我可以，我刚好看见有一段讲到是如何把 Out-of-Distribution（分布外）的东西拆解变成 In-Distribution（分布内）的东西。我心想这不就是现在，我让AI把这一篇完全在我知识分布外的东西通过一步步拆解，变成我可以理解的分布内的东西。 拆了十几轮吧，说实话那篇论文到底讲了什么，我已经要忘记了，但这种去拆解那些我不会的知识，然后一步一步把它们内化的方法论我却一直记得。 总结一下：其实核心很简单，你要喜欢、要有兴趣，利用AI工具，不会就问，不断接受正反馈。自然而然，我们就可以学习任何事情了！ 一段可以直接复制的 prompt： 我是[你的背景，比如：完全没学过编程]，想了解[概念]。请按下面的顺序讲，每次只讲一步，讲完停下来等我回复： 1、为什么：它为什么最近这么火，解决了什么问题 2、是什么：用一个生活里的例子讲，不要术语和公式 3、怎么用：像我这样的人能拿它做什么 如果我说「没懂」，请换一个例子，不要只换个说法。 三步讲完后，出 2 道题让我用自己的话回答，并指出我哪里理解错了。

Personal Agent 趋势判断： 不论是 Muse、Dot 还是 Grok Bot ... 目前都是你和它沟通，它完成一些事情， 而我们日常生活和工作中，做具体的事只是一部分，很大一部分时间都在沟通上。 不论是当面沟通、发消息、打电话、视频会议... 等等。 不能替你去和别人沟通的 Agent 体系是不完整的。 能替你进行沟通，需要以下先决条件： 1. 懂你：Agent 知道你是怎样的人，怎样的沟通表达习惯 Memory & Soul 2. 懂对方：Agent 知道沟通对象、知道沟通上下文（Context）和下一步沟通目标（Target） 3. 懂沟通、能沟通：Agent 知道沟通技巧（Skill），知道准备最合适的材料（文档、图片、PPT、动画视频...），知道使用沟通工具（Zoom、Slack...），会听、看、说，需要多模态能听懂、看懂、说话（TTS、ASR...） 目前几乎技术都满足了，只需要一个合理机制把这些组合起来。 2027 年，会替你沟通的 Agent 成为主流，不会替你沟通的 Agent 会是边缘。

最近给我每天都在使用的工程师合集技能 Waza 加上了一个很有用的操作以及回复规则，来源于 ASD-STE00，一套最开始用于航空维修文档的简化技术英文标准。 最开始是看到 Andrej Karpathy 的推荐，让大模型参考这一套规范来解释事情，回复会更加易读，刚好晚上有空，我顺着看了看规范和官方的 AI 白皮书，发现它对于词语、条件、和操作顺序的要求，真的非常适合拿来检查 AI 到底有没有把话讲明白讲清楚，想着基于我的理解给大伙更好懂的解释一下。 可以理解飞机维修手册其实面向阅读的人来源于各个国家，英文不一定是对方的母语，比如说修飞机的时候，拆哪一个零件、什么时候可以操作、前一步做到什么地步才可以继续做下一个步骤，是不是感觉非常像现在我们让 Agent 去做一些事情，我们也是想着尽可能 Agent 非常准确快速的做好，并把我们的诉求理解到位。刚好就和这个飞机维修手册上的说话操作规范非常像。 很多时候，一个词语换一个意思，一句话里面漏掉一个条件，面对说明书操作的人可能会做成不同的操作。好比大公司里面，CEO 的想法是经过多轮传递，很容易会导致很多信息失真，最后做出来的东西可能会当时想的完全不一样。 这套标准从我的理解正是用来解决这种说话和执行偏差的问题，它由协作规则和词典组成，词典会限制一个词可以用什么词性、表达什么含义，包括这个行业里面的哪些技术属于可以允许使用。同一个东西也不会为了避免重复就换一个名字去做，操作的步骤会需要写清楚条件和顺序等等这样的要求，其实这些放到技术文档里面也非常好理解。 我在 Waza 里面为了让 AI 更好理解，比如说在 write 写作技能里面我放了这样的例子，让 AI 写出来的内容更加清晰明白。 比如“上传完成后，删除本地文件”，如何被 AI 简化成“开始上传，然后删除本地文件”，会很容易出问题，可能文件还没有传完就被删除掉了，这里的“完成”就是决定了什么时候能删除，是必须存在的词。 再比如“只有检查通过，才允许重启” 和 “检查通过后就重启”，前一句就符合这个要求，后一句没有执行要求的动作容易多出很多可能，“才允许”在这里就是那个保持原意的关键词。 这正是我希望 AI 在日常回复和帮我干活时候要注意的地方，把做的结果讲明白、讲清楚，让它和我都不困惑不懵逼，说到点上，不要我再去多问一句更多的才好。比如说代码改好了、测试通过了、已经推送了、用户可以下载了都是对于结果的详细表述，假如它只回一句“已经修复并验证”，这种情况下，我肯定会继续问，到底解决了啥都好了没。 不过我认为，这里没有必要让 AI 去完整参考所有的标准，归纳起来的规则其实非常短，「同一个对象保持同一个名称，指代不清时写明对象，把条件和例外放在对应动作附近，保留先后关系，分清建议、要求和可能性。已经清楚的话就不改，不要为了简短删掉原因和边界。」 当然你也可以直接安装 Waza 的 clarity 规则来使用，或者直接去这里看看。