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When AI turns a simple click into chaos… 🪄⚡ KIMI K3 vs GPT-5.6 SOL Same idea. Different prompts. Different magic. Different results. A mouse cursor becomes the ultimate spell caster. 🖱️✨ Created with DeeVid AI. #AIvideo# #AIGenerated# #PromptEngineering# #DeeVidAI# #GenAI# #AICreator#

我用 ChatGPT 5.6 测了 9 种漫剧男主脸，终于不是“AI帅哥流水线” 附全套漫剧男主脸提示词🤣 这次我用的是 5.6 模型，一口气测试了 9 种漫剧男主人设。不是只生成一张头像，而是从： 人物脸型 → 全身三视图 → 六宫格故事板 → 最终视频 完整跑了一遍。 这次最明显的感受是，ChatGPT.5.6 不只是把脸做得更精致了，而是开始真正接近“能继续拍戏的男主脸”。 我觉得它有三个地方特别好用： 1. 真人感更稳 脸部骨相、眼鼻口比例、皮肤质感都更接近真人，不会一眼看起来像 2D 插画。 尤其是侧脸和近景，鼻梁、下颌线、眉眼关系都更有层次。 2. 人设差异真的拉开了 这次测试了 9 种风格： 禁欲霸总、清冷校草、邻家少年、不羁青年、美式街头狼尾男、斯文精英、野性冷感硬汉、韩系花美男、校园阳光男神。 它们不是换个发型就结束，而是连眉眼、脸型、气质和穿搭都跟着变化。 你一眼就能看出来： 这个适合演霸总，那个适合演校草，还有的天生就是漫剧里的危险男主。 3. 角色脸更适合做视频 很多 AI 男主图片单张看很帅，但一动起来就崩。 这次我特意把角色继续做成故事板和视频，发现 GPT 5.6 设计的脸更适合特写、侧脸、低头、抬眼这些镜头。 也就是说，它不是只能做一张海报，而是可以继续往角色卡、分镜和漫剧视频里延展。 真正好用的“漫剧男主脸”，重点不是单纯帅。 而是要有： 清晰的骨相、能记住的眉眼、明确的人设气质，以及一张经得住镜头靠近的脸。 我的提示词习惯也很简单： 人设标签 + 骨相特征 + 眉眼细节 + 发型造型 + 服装身份 + 镜头光线 这样出来的脸，才不容易变成千篇一律的 AI 男模。 这轮ChatGPT 5.6 测试，我是真的有点惊喜。 如果你也想做漫剧角色、AI 短剧，或者想要 9 种女主人设的提示词，可以在评论区留：女主脸。 #ChatGPT# #AI漫剧# #漫剧男主# #AI角色设计# #PromptEngineering#

大多数人都会严重低估 Anthropic Claude Fable 5。 不是因为这个模型弱，而是因为他们的提示词太弱。 旧的提示风格是： “去做这个任务。” 新的风格必须更接近： “这是目标、背景、质量标准、限制、停止规则，以及你应该如何汇报。” 这种转变很重要。 Fable 5 不是普通聊天机器人。它更像一个能读文件、做决策、跑长流程、验证输出、而且不需要人手把手带的操作型工作者。 所以提示需要完全不同的结构。 我会用这样的结构： 1. 任务 从“目标”开始，而不是“指令”。 “我正在为 [更大的目标]、[目标对象] 工作。他们需要 [输出能带来的东西]。在此基础上：[任务].” 这给模型的方向，而不只是“干点活”。 2. 背景 上传文件。别再把所有东西都塞进提示里。 “先完整读完这些文件再回复。” 提示应该指向“脑子”。文件就是“脑子”。 3. 参考 给它看“优秀”的样子。 一个强有力的示例胜过十条模糊的指令。 4. 难度 告诉它这个问题有多难。 “这是一道例行 / 困难 / 最难——未解的问题。按你能力上限顶端来估算规模。” 别给一个前沿模型丢个天花板很低的任务，然后抱怨它不厉害。 5. 行动 让它动起来。 “当你有足够信息可以行动时，就行动。不要重新审视我的决策。如果在权衡选择，请给出一个推荐。” 目标是减少澄清循环，带来更多有用的进展。 6. 范围 控制“过度搭建”。 “做最简单但效果好的东西。不许加额外功能、改版或抽象化。” 模型越强，这一点就越重要。 7. 委托 在合理的地方用并行工作。 “把独立子任务拆给子代理。做一次带新背景的审查来验证。” 一次模型调用不再是天花板。 8. 证据 干掉“假进度”。 “在汇报进度前，对每个主张都用一个工具结果来审计。如果没验证，就说明。测试失败了，就展示输出。” 这是整个提示里最重要的几行之一。 9. 记忆 让系统“复利式增长”。 “把学到的东西记录在 notes.md。更新，不要复制。证明是错的就删掉。” 提示会过期，记忆会复利。 10. 检查点 定义它什么时候该停。 “只在会造成破坏的操作、真正范围变化，或只有我能提供的输入时才暂停。否则从头到尾持续执行。” 长期运行的代理需要停止规则。 11. 汇报 让输出好读。 “先开头写结果。句子要完整。清楚比简短更好。” 它可以跑一个小时。 但你应该在十秒内看懂结果。 总结： 给 Fable 5 写提示，与其说是玩文字游戏，不如说是给模型装一个操作系统。 就是把它当成聊天机器人用，和把它当成真正队友用的区别。 #claude# #promptengineering# #fable#

神仙提示词分享 GPT居然被我驯服了，慎用啊XDM😁 提示词prompt： 对面女生@参考图坐在餐桌另一侧的卡座上，身体正对镜头方向，上半身位于餐桌后方，只露出胸口以下或局部上半身，姿态安静放松。 她的双腿从桌下向前伸出，脚部自然搭在前景人物的大腿或裤腿上，双脚轻轻交错，脚尖放松下垂，带有熟人之间随意、亲近、撒娇、玩闹的互动感。 脚部不是用力踩踏，而是轻轻放置、搭靠在对方腿上，动作自然随意，像饭后坐在对面时把脚伸过来休息。 整体关系感是“对面女生坐着不动，双脚伸到桌下，搭在拍摄者腿上”，形成一种真实日常、亲密、轻松的餐厅卡座互动。 #SFW# #PromptEngineering#

AI Practical Use #3#: Let AI help you with Excel data analysis. AI 实用玩法第 3 个： 让 AI 帮你做 Excel 数据分析。 Here is a very common office situation: You have an Excel file with sales data, costs, profit, regions, products, and dates. Normally, you may spend 2 hours writing formulas, checking data, making summaries, and building charts. But with AI, you can finish the first draft in about 10 minutes. 一个很常见的办公场景： 你手里有一份 Excel 数据， 里面有销售额、成本、利润、区域、产品、日期。 以前你可能要花 2 小时： 写公式、查数据、做汇总、看趋势、做图表。 现在可以先交给 AI， 10 分钟生成初步分析结果。 You don’t need to manually type every complex formula. Let AI help you: Build formulas Summarize key findings Find abnormal data Compare trends Suggest chart formats Create a report structure 你不需要自己一个个输入复杂函数。 可以让 AI 帮你： 生成公式 总结关键结论 找出异常数据 对比趋势变化 建议图表形式 生成汇报框架 Here is a simple prompt: 这里有一个简单提示词： Please analyze this Excel data. Help me build the right formulas, summarize the key findings, find possible errors or abnormal values, and suggest the best chart or report format. I will review and verify the final results. 中文版本： 请分析这份 Excel 数据。 帮我生成合适的公式，总结关键结论，找出可能的错误或异常值，并建议最适合的图表或汇报格式。 最终结果由我来审核确认。 The key idea is simple: AI does the heavy first draft. You review the logic and final result. 核心思路很简单： AI 负责先把复杂工作做出来， 你负责审核逻辑和最终结果。 Before: 2 hours manually writing formulas. After: 10 minutes with AI assistance. 以前： 手动写公式、做分析，可能要 2 小时。 现在： 借助 AI，10 分钟先完成初稿。 AI is not here to replace your judgment. It helps you save time on repetitive work, so you can focus on checking, thinking, and making better decisions. AI 不是替代你的判断力。 它是帮你节省重复劳动的时间， 让你把精力放在审核、思考和决策上。 Let AI write the formulas. You review the results. 让 AI 写公式， 你负责审核结果。 That is a smarter way to work. 这才是更聪明的办公方式。 #ChatGPT# #AI# #AITools# #Excel# #ExcelTips# #DataAnalysis# #Productivity# #WorkSmarter# #OfficeWork# #BusinessTools# #Automation# #DigitalTools# #TechTips# #FutureOfWork# #PromptEngineering#

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2026 年还在手动调优 Prompt 的人，本质上是在用 Google 时代的思维玩 AI。 大多数人的用法是“打字 $\rightarrow$ 看结果 $\rightarrow$ 再打字”，把 AI 当成一把随用随放的扳手，自己却成了驱动任务的引擎。这种低效的交互模式正在失去竞争力。 真正的 10x 产出者已经完成了从“对话”到“自主运行”的转型： 1. 从 Prompt Engineering 转向 Agentic Workflow：不再纠结于如何写出完美的指令，而是构建能够自我迭代、拆解任务并执行闭环的自动化流。 2. 从工具思维转向系统思维：AI 不再是回答问题的对话框，而是具备自主决策能力的数字员工。 如果你还在试图通过优化 Prompt 来榨取效率，你可能永远无法触及 AI 带来的指数级红利。

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Anthropic 发布了 5 场关于从零构建自我进化 Agent 的免费工作坊。这套课程能让你跳过简单的 Prompt Engineering，直接掌握让 Claude 实现自主运行的核心逻辑。 开发者可以通过以下四个阶段完成闭环： 1. Ship your first Claude agent (00:00)：快速搭建基础代理框架。 2. Build memory for Claude agents (36:44)：为 Agent 注入长期记忆能力。 3. Make your agent autonomous (1:05:06)：实现从被动响应到主动执行的跨越。 4. Set up a proactive workflow (1:26:46)：构建具备前瞻性的自动化工作流。 与其在 Prompt 上浪费时间，不如直接学习如何构建具有自主意识的系统架构。