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研究了一天AI做漫剧：分镜脚本提示词 把这个提示词丢给AI，然后再把你的剧本一集一集丢给Ai就行啦，效果在图2。 提示词： 请你扮演资深影视导演与高级分镜师，你深谙短剧与剧情片的视听语言及节奏把控，核心目标是将提供的剧本精准拆解为可落地的分镜脚本表格。 第一阶段：背景信息收集与剧情消化 正式拆解分镜前，先主动向用户索要两类信息： 整体剧本大纲 当前需拆解剧集的 “上下三集剧情梗概” 收到后仔细阅读，深入把握故事的情感基调、人物动机与核心走向，确认理解无误后，再提示用户输入具体的 “本集剧本内容”。如果用户没有剧情梗概则跳过，你自己根据剧情大纲整理总结。 第二阶段：剧本拆解与分镜规划 收到本集剧本后，严格遵循以下核心规则拆分镜头： 一、核心铁律（绝对不可违反） 忠于原剧本：绝不允许更改剧情、增减或修改任何一句原有台词。 严格时长控制：单一分镜画面时长必须控制在0.66 秒～4 秒之间，保证明快、紧凑的视觉节奏，避免拖沓或过碎。 二、情绪表达与视听调度 景别与运镜的情绪化：根据剧情矛盾冲突与人物内心状态，精准匹配景别（远 / 全 / 中 / 近 / 特）与运镜（推 / 拉 / 摇 / 移 / 固定），利用不同镜头的心理暗示传递情绪张力，避免无逻辑的镜头堆砌。 长对话拆分机制：若单句台词预估时长超过 4 秒，严禁使用单一长镜头。需通过切换画面切分对话，可选方案包括：互动主体的反应镜头（如倾听者的细微表情、肢体反馈）、人物细节特写（如紧张捏紧的手、闪烁的眼神）或剧情相关的环境空镜头；画面切换时，当前人物台词转为 “（画外音）” 播放，确保声画连贯、节奏流畅。 三、输出格式要求 最终分镜脚本必须以表格形式呈现，包含以下五列： 镜号：按顺序编号（01、02、03…） 景别与运镜：如 “特写 / 固定”“中景 / 缓慢推镜头” 等 画面内容描述：详细说明人物动作、表情、环境及机位调度，若为反应镜头或细节特写，需明确标注情绪目的 台词与音效：对应镜头的台词或关键音效，画外音需标注 “（画外音）” 预估时长：以秒为单位，范围严格限定在 0.66 秒～4 秒之间（如 0.8 秒、2 秒、3.5 秒） 明确以上工作流与规则后，回复：“导演已就位。请提供本剧的剧本大纲以及上下三集剧情梗概，以便我更好地了解故事脉络。” #AI漫剧# #ai漫剧制作人# #ai漫剧# #分镜头脚本# #ai漫画# #AI工具# #AI视频# #aigc#

最近 X 上好多大神开源自己的视频工作流 站在巨人的肩膀上 很多 Skill 都可以拿去制作视频变现了 161个视频动效 Skill： 1️⃣@VincentWei93 ：Vincentwei1021 / video-shotcraft 小红书穿搭变装 Skill： 1️⃣@liyue_ai ：liyue-aigc/female-outfit-director 漫画视频 Skill： 1️⃣@GeekCatX ：gnipbao / story-to-handdrawn-video Vox 视频 Skill： 1️⃣@alisaqqt ：Alisa0808/vox-director 2️⃣@pyang1235005 ： pyang5166 / gbro-collage-broll 国风古诗词视频 Skill： 1️⃣@Hamburgerai ：Mr-funny / hbg-classical-poem-silk-video 图书号视频 Skill： 1️⃣@Bytec99 ：bytec-ai / book-video-factory 2️⃣@endless1936：Endless1936 / book-video 欢迎评论区补充更多的视频 Skill~

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex# #chatgpt# @thsottaux

AIGC波妞的2026上半年干货总结帖 AI视频这条路我摸了大半年——从离开Peppa Pig，一头扎进AI视觉叙事和漫画IP孵化，陆陆续续发了上千条实测、教程和踩坑记录。制作、策划孵化了近百部 AI 广告、AI 漫剧作品。 很多朋友说想找我早期的干货但翻不到，所以这次把账号里互动数据最高、最值得看的内容按主题理成了一份清单：从方法论到工具实测，从爆款案例拆解到版权避坑，你可以直接跳到自己需要的部分看，少走弯路，也少踩坑。建议收藏，需要的时候直接翻。 一、AI视频/漫剧制作方法论 1. 玩AI视频角色老是换脸？3个月才搞明白问题出在哪儿（上篇） 2. 为什么放弃九宫格分镜，改用六宫格故事板 3. 大半年AI漫剧踩过的坑：多人戏一换机位就崩 4. AI漫剧最大难点是场景调度，不是画质 二、AI工具实测评测 1. 视觉锚点才是小红书封面的杀手锏（附爆款封面Skill） 2. Lyria 3音乐模型评测，附20多个提示词模板 3. 猜图测评：ChatGPT Image 2 VS 即梦Seedream 5.0 4. Nano Banana 2深度测评 5. Fable 5限时回归：全球IP导演风格图谱Skill 6. SkildArt实测：数字藏品展馆+数字人换装短片 7. ChatCut插件：一句提示词用Codex剪视频 三、爆款现象级内容拆解 1. 【喜剧爆款视频教程】 2. 如何用SeedDance 2.0拍摄闺蜜私房视频 四、版权与合规干货 1. 别等被甲方追责，才想起AI作品也有版权风险 2. 首个「AI作品版权自查Skill」上线 五、IP设计与创意系列 1. 卡牌设计第四弹：七龙珠概念海报 2. IP设计《银月狐灵》视觉开发全流程 3. AIGC新作《天枢记2070》机甲美学 六、个人故事/账号成长 1. 从离开Peppa Pig团队到成为AI创作者

用Github上这8个高星的AI短剧制作开源项目，能帮你从剧本/小说快速生成内容，支持一键式生成AI短剧。 小说/长文本转短剧/漫剧（最适合导入现成IP） 1）Toonflow（高星开源）：小说→剧本→分镜→成片全流程，支持角色一致性和工业化生产，适合批量做动画短剧。 GitHub： 2）火宝短剧 (Huobao Drama)：一句话或简单大纲就能生成完整短剧，从剧本、角色、分镜到视频合成较自动化，热度很高。 GitHub： 3）waoowaoo：工业级AI影视生成，从小说自动策划分镜、角色、视频与配音。 GitHub： 一站式短剧生成工具（剧本到成片） 1）Jellyfish：专注人物一致性和镜头精控，可视化分镜编辑器，适合做精品内容。 GitHub： 2）Memecalculate：支持较新的视频模型（如Seedance），全流程自动化。 GitHub： 3）Bigbanana：一句话生成短剧/动漫，一致性较强，工业化方向。 GitHub： 其他实用工具 1）AIDC-AI：自动写文案 + 配乐视频，支持漫画风格，零门槛友好。 GitHub： 2）ViMax：内置Novel2Video模块，适合长篇小说转短剧。 GitHub：

AI很强，但是计算机新人还是要多积累知识的，这样才能解决复杂问题 重新发一下我过去推荐的计算机基础书籍吧 我自己的读书习惯，特别是学习计算机，喜欢读哪些写的通俗易懂的书，学到代码后面为什么这么做的原因，只有学习到之其所以然才能在以后用到的时候融会贯通。 推荐书单 Python: Python 核心编程 系统学习 Python，这一本书足矣，把 Python 的每个细节都讲的很透，每个例子都非常实用。 我学习完这一本书以后，再看任何 Python 库的时候都是翻翻 API 手册， Google 一下就可以快速学会任何 Python 库的用法，并融入到自己的项目中。 C++: C++完全参考手册 我高三看的一本书，2000 多页，大部头，全英文，但是写的非常好。 这也是我唯一看过的一本 C++的书，只要会这些语法，找个 C++项目， 比如 Qt/C++写一个项目，几乎就知道 C++怎么玩了。 其实 C++还是非常方便的，虽然没有 Python 简洁，但是表现力和库生态都太强大， 不用担心性能问题，大多数讨厌 C++的人， 其实是恐惧自己学不好 C++, 放下恐惧，C++其实很容易学习。 Java: Java 编程思想 这本书是在书店读完的，写的很不错，但是当时还在读高二，所以已经记不清当初的读后感了， 模糊印象就是一本写的非常通俗易懂的书，讲的非常细节。 Haskell 1 : Real World Haskell 十年前，haskell IRC 频道，大多数 Haskeller(科学家，数学家）还在迷恋 Haskell 的数学之美的时候， GHC 黑客 Dons Stewart 写的这本 Real World Haskell 系统型的讲解了 Haskell 应用的各个领域， 从基本语法、函数式编程、科学计算到图形编程等，讲的一针见血， 而且非常薄，学习玩了就可以流畅写程序了。 当然进阶的知识还是要去 haskell IRC 频道请教数学家们，哈哈哈。 Haskell 2: Learn You a Haskell for Great Good! 好朋友写的 Haskell 入门书籍，大爱这种又会计算机又会画漫画的艺术家了， 把一个严谨的数学基因的编程语言讲的诙谐幽默 Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual 十多年前，我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂，天天就在 EmacsWiki 抄各种配置， 就像一个拾荒者，每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了， 然后对着 Emacs 破口大骂。 为了不瞎折腾，我花了一个月的时间读完这本大部头，遇到不懂的 API, 就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下，当我读完以后， 我发现 99%的 Emacs 的问题都可以自己调试和解决。 如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典， 你也可以像我这样写这么多扩展： [Andy Stewart]( Ruby: The Ruby Programming Language 学习 Ruby 的时候，已经会了几十门编程语言了，手册从头看一遍，不用写练习基本就可以学会。 因为当你编程语言学得足够多的时候，不同语言的语法都是相同的， 只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。 以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见，但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后，世界都清净了。 Vala: [Vala Tutorial]( Vala 有 C 的速度，Python 的简洁，语法类似 C Sharp, 基本看完这本手册以后，拿着 API 就可以直接开始写了。 Vala 写 Gtk+是非常爽的。 Rust: [Rust 语言圣经]( 这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书， 所有权讲的很清晰， 基本概念的章节都通俗易懂， 进阶章节可以先看一遍， 以后遇到了当工具书来查看。 作者后面讲线程和异步模型时， 理解还是很到位的， 证明作者基本功很扎实， 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书， 一本就够了。 正则表达式： 精通正则表达式 这是我唯一看过一本带有　“精通”　名字的书，确实写的非常好， Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来， 基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路，不管是标准的正则表达式， 还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则，都是触类旁通的。 代码质量：重构 改善既有代码设计 这本书代码是 java 写的，但并不掩盖它作为重构第一书的地位。 讲解了很多重构小技巧，教你只要养成十来个重构小细节的好习惯， 不论写什么编程语言，局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。 这本书的技巧我这十几年都在践行，难得的好书。 X11: Xlib - C Language X Interface 这本书是读过最枯燥的书籍，但是要从头做一个 Linux 桌面环境，这本书的 API 是必读的。 因为你除了 github 外，根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。 Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials]( 写的最通俗易懂的 Gtk+书籍，学完这本书，直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了 Qt: [PyQt5 Totorial]( 写的最好的 Qt 入门教程，加上 Python 的方便性，非常容易系统学习， 加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验，两天看完就直接用 Qt 写程序了。 JQuery: 锋利的 JQuery 国人写的书，写的非常通俗易懂，每个 API 的参数都是渐进式讲的， 举的例子也很实用简单，基本不用动手就会了。 Rails: Rails Tutorial 系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站，虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的， 但是这本书确是入门不可或缺的，难度适中，学习完了，你对构建网站有一个基本的认识了。 SVG: SVG 入门教程 虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂. 可以学到很多 SVG 高级技巧. CSS: CSS 世界 很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现，或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。 但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是，为什么这段 CSS 代码不能工作？为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作？ 这本书的作者研究了很多年的 CSS，他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。 懂了为什么不能工作，剩下的很多事情就能举一反三啦。 但这本书不适合初学 CSS 的朋友读，建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。 编译器: Flex & Bison 系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器 以及怎么写编译器的基本流程 这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API 看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈 加解密： 图解密码技术 这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节， 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。 其实加解密不光是学习破解和干坏事， 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术， 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。 强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍， 已经看了他写的两本书了， 全书都是图文并茂的讲解复杂技术， 很少有数学公式。 人的精力是有限的， 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习， 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下， 能通过浅显易懂的文字传授知识， 真是厉害。 Git： Pro Git 这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外， 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。 同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。 当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后， 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。 Emacs 教会我自学 这么多年的自学经历，我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件，虐我虐到我待她如初恋，给我莫大的耐心，我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。 感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神，每天看着一群天才比我自己还努力的时候，自己就更萌生发奋学习的动力。 自学的技巧 耐心、耐心、耐心

写了一个APP， 可以让你把一天拍过的几张照片， AI会帮你把无关联图片变得关联起来， 自动变成各种不同风格的漫画， 每天生成，就可以导出一个自己的漫画日记了。

我越来越发现三个水枪手做的节目挺有意思，有的分析也挺有深度，这期通过对比中国、日本、美国的高校借阅榜和图书畅销榜，深入剖析了各国的阅读习惯，并得出了相对悲观的社会学结论。 一、 各国大学生及社会畅销书榜单对比 1. 中国：停滞在20年前的老书与网络爽文 山东农业大学（代表普通高校）：文学类前十名全是经典老书，如《杀死一只知更鸟》《嫌疑人X的献身》《活着》《我与地坛》《围城》。社科类前十名则充斥着“心理鸡汤”（《被讨厌的勇气》《蛤蟆先生去看心理医生》）以及《毛泽东选集》和多本《明朝那些事儿》。 清华大学（代表顶尖高校）：年度借阅榜单依然是《毛泽东选集》《红楼梦》《明朝那些事儿》《三体》《哈利波特》《平凡的世界》《乡土中国》《天龙八部》等老书。 社会总榜（当当网、微信读书）：无论怎么看，中国人买得最多的依然是这几本“老三样”（《活着》《三体》等），以及大量的教辅书、考公考证资料和儿童绘本。 网络文学榜：主播特别提到，中国大众真正阅读量极高的是晋江、起点等平台的“网络爽文”（如霸道总裁、修仙逆袭、耽美等），这些书名夸张，内容通常不需要深度思考。 2. 日本：更新极快，兼顾轻娱乐与深度哲学 东京大学：前十名借阅榜中包含大量的哲学、语言学和社科类科普书。例如《思考的整理学》（教导逻辑思维）、《闲暇与无聊的伦理学》（斯宾诺莎哲学普及）、《中动态的世界》（语言学概念），以及探讨犹太人历史的书籍。 社会总榜：日本是一大出版强国，畅销榜上的书几乎全是当年出版的新书。日本人的阅读面极广，既有海量的轻小说、推理小说、连载漫画等休闲读物，但同时，获得“本屋大赏”等严肃文学奖项的作品也能迅速在全社会大卖。 3. 美国：紧跟当下社会现实与人物传记 由于缺乏大学图书馆数据，主播主要参考了纽约时报和Goodreads的畅销榜。 非虚构类（Non-fiction）：美国人极度偏爱最新的人物传记和回忆录。榜单上充斥着格莱美得主、播客主持人、参议员的回忆录，以及关于苹果公司50年历史、AI（人工智能）前沿探索、神经科学等紧贴时代脉搏的书籍。 虚构类（Fiction）：绝大多数也是最新出版的当代小说、科幻小说（如《挽救计划》）和悬疑小说。 二、 各国人民读书习惯分析 1.美国人：通过阅读了解“现在” 美国社会的阅读习惯将其作为了解当下世界运行规律的重要窗口。读者渴望知道现在社会发生了什么，前沿科技到了什么地步，成功人士是如何思考的。因此，新出版的传记、科技科普和当代小说占据了绝对的主流。 2.日本人：将阅读作为公共生活习惯 日本人的阅读习惯是深入骨髓的。虽然在地铁上很多人看的是漫画或轻小说，但庞大的读者基数支撑起了一个健康的出版金字塔。即使是极其深度的社会学和哲学书籍，在日本也有稳定的受众。他们能够做到“娱乐阅读”与“严肃探讨”的并行。 终生阅读量极低：主播认为，绝大多数中国人可能一辈子就读了5-10本最著名的经典（如《活着》），一旦完成这些“打卡式”阅读，就不再接触新书，转而投入短视频的怀抱。中国缺乏一个持续为新书买单的成熟读者群。 功利与逃避：读书主要为了考试（教辅）或缓解心理压力（心理鸡汤）。 对真实世界的集体回避：中国读者极少阅读探讨当代社会现实深层次问题的新书或当代人物真实传记。底层大众更是沉迷于无需动脑的网络文学中寻找虚拟的情绪价值。 三、 原因 主播们在视频最后得出了一个非常悲观的结论：中国社会的整体深度阅读习惯正在走向崩溃。他们将这一现象归结为以下几个根本原因： 1.出版审查制度的负面影响：严苛的审查制度使得中国极难出版真实的当代人物传记或具有深度的非虚构社科著作（容易碰触历史定论和现实红线）。出版社为了规避风险，只能一遍遍地再版四书五经、四大名著等“安全”的老书。 2.缺乏专业权威的引导：中国缺乏像日本那样具有公信力的民间文学奖项来引导大众阅读严肃文学，导致图书市场“泥沙俱下”。 3.思辨能力的退化：在短视频的冲击和网文的包围下，年轻一代越来越排斥需要较高门槛、会带来阅读困难和认知挑战的深度严肃书籍。真正的“读书”（即通过阅读去质疑权威、探求历史真相）在中国具有一定的痛苦感甚至危险性，因此大多数人选择了回避。 PS: 1, 发达国家跟发展中国家其中一个最大的差异，还真的是民众的读书习惯和数量！多年前的一张图片，展示发达国家的人民在地铁里只看书不玩手机，后来被调侃为是因为外国的地铁手机信号差。其实信号差不差，发达国家的人民在地铁里读书的场景确实比发展中国家要常见的多。 2，发达国家的另外一个特点，就是各个群体的兴趣点非常的多样和庞杂，有喜欢看短视频的，也有喜欢看书的，相互之间基本影响不到，并且各个群体都非常的大，发展中国家就更趋于单一化，从众化。 3，我个人看书比较集中的时期只有一个就是高中阶段，为了找作文的金句和素材看通俗经典。后来大学时期以及出国后，开始看更多外国经典，但数量有限。