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在X上,真诚的交流很重要。因为真诚的互动,可以建立惊喜而且牢固的连接。而你是否真诚,是一眼就能看出来的。 所以,请减少以起号为目的的评论和互动。 是的,2025年,年度最恶心词汇之一,起号。
今天给老妈转了 5w 支持她创业😂 她自己要投 11w,和别人合作做果园 你没看错,退休的人的创业 我没有去分析收益,风险,我爸,我妈挺互补的。 我妈十分乐观,做什么事情都冲在前面。 我爸做事情缜密,悲观,情绪波动大。 我那一刻有种感觉,好像是给他们买一个玩具。因为爸妈能折腾的时间就 10 年了。 理性分析:老爸负责风险下限,老妈负责收益上限。挺适合的 我还有种内疚心理:我本来要是在北京上班,拿个几十万的工资挺好。我自己有跑出来折腾,没做出水花,心中也有愧疚。 感觉钱可能打水漂,赶紧作为素材发出来😂
Nano Banana Pro 抽象能力也非常强! 结合小说或者影视剧生成对应的武器。 它有自己的设计能力,它会根据小说的主要内容,将小说表现的主题或者是关键要素融合在武器之上。 而且对于中式元素的把握也非常厉害!比如神秘复苏这个灯,我是没想到的。还有的这个印斯茅斯鱼矛简直太应景了! 提示词: 请根据用户输入的小说或影视剧名称,利用你的文学知识库和信息搜索能力,将其核心精神内核“具象化”为一把独一无二的“概念神兵”,并生成一张高规格的 3D 装备展示海报,具体的小说为《XXXX》 第一步:核心概念转译(逻辑层) 请首先在后台对小说进行深度分析,决定这把武器的形态与气质: 时代锚定: 根据小说设定的时间线,自主决定武器的物理形态。如果是古代或奇幻背景,请设计冷兵器或法器;如果是近现代或悬疑背景,请设计带有象征意义的改装物件;如果是科幻或未来背景,请设计高科技装置或概念武器。 阵营与基调: 根据小说的主题情感(如绝望、热血、诡异、治愈),自主决定武器的材质与光效。阴暗的小说应体现腐蚀、黑铁或暗影;光明的作品应体现水晶、黄金或圣光;疯狂的作品应体现破碎与混沌。 第二步:画面主体构建(视觉层) 在深邃的虚空背景中央,以3D次世代游戏资产的极高标准,悬浮展示这把武器。 视角: 采用略微倾斜的展示视角,强调武器的体积感、厚重感和结构美。 细节: 材质必须极致逼真。根据小说氛围,武器表面应有相应的岁月痕迹(如战斗后的划痕、铜锈、血迹)或者完美的科技光泽。 氛围粒子: 不要使用静态背景。在武器周围生成环绕流动的元素粒子特效,这些粒子的属性必须直接映射小说的核心意象(例如:漫天的风雪、飘落的桃花、燃烧的余烬、或是流动的数据代码),颜色和氛围根据主题决定,让武器仿佛置身于故事的灵魂之中,不要全是深黑色背景。 第三步:铭文与排版系统(文字层) 在画面底部正中央,生成极具仪式感的中文排版,仿佛是博物馆的藏品铭牌或游戏的传说装备详情页: 作品原名: 在最上方用较小的字号居中写上《小说名称》。 神兵赐名: 在下方用极具设计感、霸气的书法体或衬线体,自主创造一个富有诗意的武器名字。 灵魂铭文: 在最底部,使用优雅的字体,字体要有与原著风格匹配的设计感。自动检索并摘录一句该小说中最具代表性、最震撼人心的经典台词、独白或旁白,作为这把武器的铸造铭文。
今天的演讲是最接近我心目中 理想演讲效果的一次! 我最理想的效果是:陌生的环境、陌生的观众,在听完我演讲后能自发起立欢呼、鼓掌👏;今天做到我讲完后,现场欢呼了😁!有一个哥们站起来了,不知道是一直站着还是兴奋地站了起来。 特别是在我说出那句: “以前我觉得,我努力是要改变世界 !现在,努力是为了不让世界改变我!”现场爆发了热烈的喝彩和掌声😀! 类似的情况在我7分钟的演讲里出现了3、4次!从我说出第一句话“两个月前,我爸让我回去当保安”的时候,现场就开始笑了,中间我讲着讲着,观众莫名其妙地就笑个不停😂,氛围好到出乎我的意料。讲完之后,还一些伙伴跟我说听完之后,受到了激励、得到了很多启发:“有些问题一下子就通透了”!这正是我所追求的目标! 这次让我获得了强烈的成就感和自信心!这几天真的没有白写稿子、一遍一遍地彩排没有白做😀,最近2天,大的版本,我稿子迭代了10版,小的修改不计其数~ 还准备去请教了我身边的讲故事的高手潘潘老师,昨晚连夜帮我磨稿和彩排!让我的演讲脱胎换骨了! (稍后我会把最初的版本和最终版本都分享出来,大家可以对比看看)😁 很多时候我感觉自己就像个NPC,每天工作和生活就只是为了给我的演讲提供素材😂,我是一个内向有点儿社恐的人,一上台就不一样了,很享受在台上那种感觉! 如果你不知道培养什么爱好?可以去考虑练练演讲,这个爱好不烧钱,只需要花时间一次一次上台练习就行,而且越是精英人群,越认可这个演讲能力!
🥳2000位学员达成视频!制作了一个视频专门介绍售前的一些常见问题,以及我的AI编程实战课能带给大家什么! 课程限时优惠中,即将涨价~ https://t.co/8VOGEC1LeL
确实,Gemini 3 Pro 、 Claude 4.5 、Nano Banana Pro、Sora 2 之后这种感觉更强烈了 那天下午帮朋友 Vibe Coding 的 ios 应用都快要上线了,这个朋友真是对编程完全不懂的小白 https://t.co/dcMszwcQXI
Telegram 新手终极教程: 从下载、注册到安全设置,一次讲明白! +86手机号怎么注册 Telegram? 三种可行方案全讲清!【含汉化+防封设置】 都在Banana给生成的这张图里面了⬇️ https://t.co/1HSW2rJNpG
笑死, 让小学的小朋友写一个植物大战僵尸 https://t.co/V5C9Pw8gFM
🍌 nano banana pro prompt What if historical legends had X accounts? ⚡️ A realistic mockup template for the ultimate "History Beef" – Tesla vs. Edison edition! Perfect for simulating timeline clashes. 🕰️🔥 --- Prompt --- Generate a realistic phone screenshot of a single X (Twitter) post with a vertical 9:16 aspect ratio. The design should feature a white background, iOS-style typography, clear, sharp fonts, and clean edges that closely mimic an actual screen capture. Post content: 🔄 Nikola Tesla (@ Tesla_Nikola) ✅ Verified You stole my ideas and never paid me. Plus, your DC power transmission distance is as short-sighted as your vision. ⚡️⚡️ Also, stop electrocuting elephants to slander AC current! That's animal cruelty! 🐘🚫 #ACCurrent #FreeEnergy #PigeonsAreMyOnlyLove 👤 Thomas Edison (@ InventoryEdison) ✅ Verified Quote Retweeted Just filed my 1,094th patent. Some people only mess around with dangerous high-voltage experiments and know nothing about turning ideas into profitable businesses. They can't even build a decent company. 💡💰 #GeneralElectric #DCpower ❤️ 200 Likes 🔁 50 Retweets --- Elon Musk (@elonmusk) ✅ Verified : @ Tesla_Nikola Big fan here. Someday I'll name a car after you. 🚗
Prompt,并非一道指令,而是一束心光。 每次你在 Prompting 的时候, 都是在构建一个约束性的意志能量场。 这个能量场和高维空间碰撞,撞出一个低维的投影。 你的约束越强,投影就越精确。 你的能量越足,投影就越清晰。 同样一个任务,Prompt 不同,结果完全不同。 同样的故事,作者不同,文风完全不同 所谓「笔力」,亦是如此。 你的 Prompt,是荧光还是激光?
这个AI应用场景好赞:在婚礼现场抓拍客人,然后实时用AI视频来调侃他们。https://t.co/4aGpwKQWn1
我最近在听 Naval 的播客《How to Get Rich Without Getting Lucky(不靠运气致富)》,其中的一些观点让我开始重新审视自己的职业规划,尤其是在产品设计这个领域工作多年之后,更有了新的感触。 我逐渐意识到:虽然在大公司工作看起来稳定、体面,甚至有点“奢侈感”,但它并不能帮助我建立长期的复利型收入。原因很简单——作为普通员工,你往往拿不到公司真正的股权,而缺少股权,就意味着长期收益空间受限。 Naval 提到过一个让我特别有共鸣的点: 可以从全职员工转向咨询/自由职业,用专业能力换取更高的杠杆。 对我来说,这意味着: • 把设计能力和行业经验变成可以对外输出的专业服务 • 与多个客户或团队合作,而不是把价值只绑定在一家企业 • 收更高的费用、工作更灵活,同时还能创造实际价值 这样的职业模式能让我慢慢摆脱“纯时间换钱”的逻辑,为未来累积更具规模化、可复利增长的收入流。
买过最值的软件之一 Eagle, 一直用来做本地图片和情绪板管理, 好多年前付费买断了,到现在一直在更新, 用来做提示词管理再好不过了。 https://t.co/WjruEx0wMc
俄罗斯的楼为什么和北京高校的家属院那么像?没人发现这个吗?
任老是真的很强大,真男人。 很多人不知道棚屋是什么,以前叫铁皮房。我父母刚来深圳的时候就住过。他们很幸运,很快情况就改善了,所以我是没有住过棚屋的。 https://t.co/UgnJgNtlKG
我决定停止长篇大论,start building。 管他呢。 2025 年 12 月 13 日,我为自己的 AI 原生操作系统落下了一个小小的锚点: v0.1-runtime-mvp 这是一个极小的版本。 我希望用它来解释: 我到底在做什么?我的 vision 是什么?2026 年我要构建的系统又是什么? 说实话,这比我想象得难很多。 过去几周,我试图当面向一些资深软件工程师解释我的方向,几乎没有一次成功。 沟通很困难 我自己的 vision 也仍在形成之中。 我反复讲述一些理论基础: Language–Structure–Orchestrator、 与大模型解耦、 用户自拥有结构、 结构作为智能的主权层…… 这些思想本身就已经“超出了当前范式”。 要在当场解释 “它到底能做什么” 几乎不可能。 我说:“它有点像一个 OS。你可以在上面 build everything, write everything, run everything。” 通常,这句话一出,对话就结束了: “你是不是幻觉了?”😂 所以,我决定不再试图从宏图开始解释。 我从一个最小的细胞写起。 一点点让你看到它怎么呼吸、怎么记录、怎么运转。 v0.1 Runtime MVP: The Moment an AI-Native OS Draws Its First Breath (hopefully 😂) https://t.co/sGJWg5H0gj
斯坦福的这门软工课,值得仔细学。并没有你想象中的那么"vibe", 相反干货满满,其实把直到今天,你需要学的最核心部分给罗列出来了。至少把Slides, 全部看一遍学一遍。 https://t.co/akBDQb0Xbo https://t.co/SSLUR3iAGR
这点是真的,就是一代人有一代人的原生社会。 但是人只有财富这一个指标吗?那就把人性降的太肤浅了。 还有一点就是,人其实是可以与时间错位发展的。 其实在AI探索的这条路上,你觉得应该属于00后吧,不是。我认为给我最大帮助,以及看的最清楚明白,走在前沿的反而是好几位70后。 其实我认识的许多改革开放以后,抓住所谓历史机遇的人,真正发迹都在自己40岁,甚至45岁以后。尤其是男性。在所有身边的人,看着他都觉得他已经错过了自己的时代了,你这个老人家还折腾什么呢。 嗯,就这样的人,最沉稳,最成功。超出了他自己的时代。

宝玉
Dario 说 AI 会写 90% 的代码,包括 Codex 团队也说它们大部分代码都是 Codex 完成的,这很容易造成一种误解:“软件工程师的岗位要被 AI 取代了”,但实际上并不完全是这样的,只是说明软件工程师工作的方式正在升级,对技能的要求也不一样了。 几个简单的方法可以判断: - 看 Anthropic、OpenAI 这些 AI 模型公司是不是还在大规模招聘软件工程师; - 看一个初中级程序员能不能用 Claude Code 或者 Codex 写出 Claude Code。 因为代码行数并不代表代码的价值,真正有价值的是专业人士基于业务需求用 AI 生成的并审查的代码。 实际上我自己的开发方式已经发生了很多变化: - 琐碎的事情几乎 100% 让 AI 完成,比如写自动化测试代码,比如一些提升效率的脚本 - Bug 让 AI 去修复,人工审查,验证 - 原型开发,完全由 AI 实现 - 人工设计完,让 AI 去实现一个模块,而不是从头手写代码,也不是以前那种和 AI 结对一边写一边确认的方式,而是完全 AI 去写 - AI 写完代码,先让 AI Review 代码,然后人工 Review,再合并 - 一些复杂的算法、POC,让 AI 帮我实现(我自己没能力或者没精力实现的),现在最新的 Codex 已经能帮我搞定一些复杂的技术问题了 一个凭感觉的对我自己量化的对我开发效率影响的数据: - GitHub Copilot 第一版的自动完成:效率提升 10% - Cursor: Tab + Chat 模式提升 30%+ - Cursor:Edit 模式 提升 50%+,不需要手动复制粘贴代码 - Claude Code:提升 100%+,第一个真正能用的 Coding Agent,很聪明,相对不够稳定 - Codex(GPT-5-Codex high): 提升 120%+,速度慢,但是结果很稳定,bug 少 也就是说现在借助 AI 辅助,我的开发效率至少提升一倍以上,这个进化速度确实惊人,超乎我的想象,如果你翻看我一年前的看法,当时我是没有这么乐观的。 但也不要忽视这样效率的提升背后需要的条件: - 需要懂代码:算法、数据结构、语言等等 - 需要一点技术管理经验:会对复杂任务分解拆分,管理多个 AI Agents 协作 - 提示词工程:能用提示词把想要 AI 实现的功能或者解决的问题描述清楚 - 代码和架构是 AI 友好的:对于 AI 训练丰富的代码 AI 生成是擅长的,如果都是内部的库或者使用量很少的编程语言或类库,AI 生成效率要大打折扣 这也意味着想要最大化的发挥 AI 编程的效率,本身需要有一定的软件开发经历,另一方面还要去学习 AI 相关的一些知识,去改变自己的一些使用习惯。 虽然说 AI 无法取代软件工程师,但可以看见有了 AI 辅助,软件工程师效率是能大幅提升的,至于这带来的连锁反应,比如团队会少招人,比如新人机会更少,这些确实也是在实实在在发生的事情。 未来会怎样?谁知道呢!
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