elvis@omarsar0 · 5月3日69

Releasing a little skill to help build LLM Wikis. More people should be building LLM wikis. I hope the skill is useful for your agents. Skill, examples, blog, and even a video tutorial included. Have fun.

译发布一个小技能，帮助构建LLM维基。 应该有更多人构建LLM维基。 希望这个技能对你的智能体有用。 包含技能、示例、博客，甚至还有视频教程。玩得开心。

阿绎 AYi@AYi_AInotes · 5月3日54

Dan用这个方法在30天内做到了第一个1万美元的月收入，而且全程只有他一个人🤯 这可能是2026年迄今为止最容易落地的创业玩法了，一天从0到第一个付费客户，来看真实案例。 Dan Martell（知名天使投资人）把AI创业的门槛直接砸到了地板上。 他说，永远不要先建产品再找客户。先卖，卖出去了，再让AI把产品做出来。 整个流程，最多24小时搞定。 他的5步闭环简单到离谱， 第一步，告诉Claude你想做什么，几分钟生成完整的品牌、落地页和等待列表。 第二步，让AI去网上抓目标客户的联系方式，输出精准的潜在客户列表。 第三步，AI根据产品和客户画像，自动生成个性化的冷邮件和销售脚本。 第四步，你亲自打电话，成交，收钱。 第五步，把客户的需求喂给Claude，让它写代码、搭后端、集成工具，把产品做出来。 没错，产品是最后一步，不是第一步。 这可没啥投机取巧的，就是一种对假设测试的极致压缩。 如果是传统创业，你花三个月写代码，花十万块租服务器，最后发现根本没人买。 但你用这个方法，没卖出去，你最多浪费一天时间和几块钱的API费用。 卖出去了，你立刻有了现金流，有了真实的客户反馈，再让AI迭代产品。 创业最大的风险，就这么被AI彻底消解了。 当然它不是万能的，只适合所有B2B服务、SaaS工具、自动化解决方案。 不适合硬件、实体产品和强监管的领域。 而且有一道坎，90%的人永远跨不过去， 就是第四步，拿起电话打给陌生人。 AI能搞定所有执行的脏活累活， 但它永远不能替你建立信任，不能替你成交。 这就是为什么大多数人永远赚不到钱，他们宁愿花三个月写没人用的代码，也不愿意花三个小时打十个电话。 Dan自己用这个方法，每个月都能启动一个新的AI公司， 他说，收入验证一切， 意见一文不值， 在AI时代，最不值钱的就是代码， 最值钱的，是判断真实需求的眼光，和把东西卖出去的能力。 #AI创业 #独立开发者 #SaaS #Claude #DanMartell

译Dan Martell提出一种AI驱动的创业方法，通过先销售再开发产品来降低风险。该方法使用Claude生成品牌和落地页，AI抓取潜在客户并创建个性化销售材料，创业者亲自打电话成交后，再用AI开发产品。整个过程可在24小时内完成，快速验证需求，减少时间和成本投入。它适用于B2B服务、SaaS工具等领域，但关键障碍是销售执行。Martell强调，在AI时代，代码价值下降，识别真实需求和销售能力成为核心竞争力。这种方法让创业者在30天内实现月入1万美元，适合独立开发者快速启动。

meng shao@shao__meng · 5月3日38

写了一篇 OpenAI Codex App 入门指南 本来想把 Markdown 编辑为 X Article 格式分享，不过 X Article 的编辑体验还是太费时间了，明天先发公众号，再整理 X Article 格式（朋友们如果有好的 Markdown -> X Article 工具或 Skills，感谢分享！） 刚好这两天受 @yudDIDit 邀请体验 @editframe Skills，安装后用它做了这个「OpenAI Codex App 入门指南」的预览视频，先分享出来大家看看。 公众号明天发布后我再补充文章链接 🔗

译作者撰写了OpenAI Codex App入门指南，原计划将Markdown内容编辑为X Article格式分享，但因编辑过程费时，决定先发布到公众号。在体验@editframe Skills期间，他利用该工具制作了指南的预览视频。@editframe近日从隐匿模式推出，强调代理需要视频功能，其Agent Skills允许用户通过提示Claude Code、Cursor或Codex等AI编码工具，直接生成可运行视频或完整交互式图形界面。所示视频仅通过提示创建，体现了@editframe在自动化视频生成方面的能力。

凡人小北@frxiaobei · 5月3日66

我跟模型的交互，基本从 ChatGPT / Claude 转到 codex / claude code 上了。 所以我把 ChatGPT 里这三年的聊天记录全导出来，总共 2G，然后丢进 codex 里让它自己分析，重建一套对我的理解。 如果你也有类似的困扰，这一步可以做一下，哪怕只是本地备份也值。 方法很简单：在设置里点 export data，先会收到一封导出启动邮件，差不多 24 小时内会再来一封导出完成的，直接下载就行。 别问我为什么不导 Claude 的，老号没了，新号也没啥记录。

译作者将交互转向Codex/Claude Code，导出ChatGPT三年聊天记录（2G）输入Codex分析以重建个人理解。建议用户也可导出备份，方法简单：在设置中导出数据，24小时内收下载链接。未导Claude因旧账号丢失。

meng shao@shao__meng · 5月3日72

解决真正工程问题的 Skills：Skills For Real Engineers 作者 @mattpocockuk 公开了自己 .claude/ 目录中每天在用的 Agent Skills 集合，目标读者是在做真正工程的人们，解决真正的工程问题。 # 真正想解决的四类失败模式 1. Agent 没做对你想要的事 —— 沟通鸿沟 引用 The Pragmatic Programmer："没人确切知道自己想要什么。" 修复：在动工前先被 Agent 反向拷问。 · /grill-me：通用版逼问 · /grill-with-docs：工程版逼问，同时维护项目术语表与 ADR 这是作者明说的"最受欢迎的两个 Skill"。 2. Agent 太啰嗦 —— 缺少共享语言 引用 Eric Evans 的 DDD：领域专家与开发者一开始说的就不是同一种语言，Agent 也一样。 修复：项目根目录维护一份 CONTEXT.md（领域词典）+ docs/adr/（架构决策记录）。 作者举了自己 course-video-manager 仓库的例子： · Before："a lesson inside a section of a course is made 'real' …" · After："problem with the materialization cascade" 共享语言带来的连锁收益：命名一致 → 代码可导航 → 思考 token 更少。这一条被作者称为"整个 repo 里最酷的技术"。 3. 代码跑不通 —— 反馈回路缺失 引 Pragmatic Programmer："反馈速率就是你的速度上限。" 修复：把静态类型 / 浏览器 / 自动化测试的反馈接回来。 · /tdd：强制 red-green-refactor，并明确反对"horizontal slicing"（先把所有测试写完再实现）——只能 vertical slice，一次一个 tracer bullet · /diagnose：固定的"复现 → 最小化 → 假设 → 插桩 → 修 → 回归测试"诊断循环 4. 系统变成屎山 —— Agent 加速软件熵增 引 Kent Beck 与 John Ousterhout：每天投资设计，深模块（窄接口、厚实现）优先。 修复： · /to-prd 在写 PRD 前会问"这个改动到底碰哪些模块"； · /zoom-out 强制 Agent 把局部代码放回系统全景里讲； · /improve-codebase-architecture 是"周期性救火"——作者建议每隔几天对代码库跑一次。 # Skill 清单结构 仓库分三类，命名上都是 Slash Command 风格： Engineering（日常代码工作） grill-with-docs、tdd、diagnose、to-prd、to-issues、triage、improve-codebase-architecture、zoom-out、setup-matt-pocock-skills Productivity（通用工作流） grill-me、caveman（极简通信模式，省 ~75% token）、write-a-skill Misc（不常用工具） git-guardrails-claude-code、migrate-to-shoehorn、scaffold-exercises、setup-pre-commit 各 Skill 之间不是孤立的，而是一条从对话到落地的流水线： 对齐与设计 落地与守护 ────── ──────── grill-with-docs → tdd ↓ ↓ to-prd diagnose ↓ ↓ to-issues zoom-out ↓ ↓ triage ───→ improve-architecture ↑ ↓ └──── CONTEXT.md / ADR ──┘ 项目地址 https://github.com/mattpocock/skills

译作者@mattpocockuk公开了其.claude/目录下的实用Agent Skills集合，旨在解决四大工程痛点：1) 通过/grill-me等技能在动工前对齐需求，修复沟通鸿沟；2) 维护CONTEXT.md与ADR建立共享语言，提升代码一致性；3) 利用/tdd和/diagnose建立快速测试与诊断反馈回路；4) 通过/to-prd、/zoom-out等技能对抗代码熵增，持续投资设计。这些技能分为工程、效率与工具三类，形成从需求对齐到代码落地的完整工作流。

SemiAnalysis@SemiAnalysis_ · 5月3日54

🚨 A junior new grad at Jane Street just locked in & signed a $220K–$600K role. 🚨🚀🔥 Not because he worked harder. Because he built an agentic AI system that uses JAX & Mesh-TF to chews through trillions of data points while entire teams are still loading their spreadsheets. He just dropped a 1-hour breakdown of the exact system: 🟠 how he mines massive datasets most people don't even know exist 🟠 how AI catches patterns the human brain physically can't 🟠 how raw data becomes real trades and real decisions 🟠 how you can build the same thing from scratch Kill the TikTok/Reels/XHS scrolling tonight. This one hour will do more for your career than the last six months of scrolling

译一名Jane Street的应届毕业生通过自主构建的智能AI系统，成功获得了年薪22万至60万美元的职位。该系统的核心在于运用JAX与Mesh-TF框架，能够高效处理海量数据，并识别人类无法察觉的隐秘模式，从而直接驱动实际交易决策。其成功关键并非单纯加班，而是通过技术创新实现了效率的质的飞跃。该毕业生已发布长达一小时的系统构建详解，内容涵盖从挖掘稀缺数据集到将原始数据转化为交易决策的全过程，并指出这比花费数月时间浏览社交媒体对职业发展的助益大得多。

Berryxia.AI@berryxia · 5月3日68

20 个 Claude Code 技巧： 1. Esc+Esc：将您的会话回退到任何之前的检查点；将其视为免费的撤销功能，让代理尝试风险更改。 2. CTRL+V：直接将截图粘贴到 Claude Code 中。 3. CTRL+G：打开您的编辑器来撰写长提示，而不是在终端中输入它们。 4. CTRL+R：搜索您的提示历史记录。 5. /rewind：回滚更改到检查点，然后提供更具体的反馈并重试。 6. /rewind → "Summarize from here"：选择一个检查点并仅压缩其后的消息，保持宝贵的前文上下文完整。 7. /insights：生成使用报告，然后将其附加到 Claude 会话中，并询问改进工作流程的经验教训。 8. /memory：保存应在所有项目中持久化的个人偏好。 9. /statusline：永久显示您当前正在使用的上下文量。 10. cat error.log | claude "fix this"：直接管道传输错误，而不是复制/粘贴，从而为模型提供更多上下文。 11. .claudeignore：将此文件添加到您的项目中，以列出代理不应读取或修改的路径。 12. #：以 # 开头一条消息，将其保存为 CLAUDE .md 文件中的持久指令。 13. "ultrathink"：在提示中的任何位置插入这个词，将模型的努力程度提升到 HIGH，用于复杂推理任务。 14. /diff：打开交互式查看器，查看未提交的更改和每轮差异。 15. /effort max：当您想最大化 Claude 的能力时使用（这很昂贵！） 16. /loop：本地调度一个重复任务。 17. /schedule：类似于 /loop，但作业在云端运行，而不是本地。 18. claude --worktree：在隔离的 git 工作树中启动一个会话，以便并行运行更多 Claude 实例。 19. /sandbox：在具有文件和网络隔离的沙箱中运行 Claude。 20. /voice：激活语音输入并按住空格键来说出您的提示。

译本文介绍了20项Claude Code的核心使用技巧，旨在优化开发工作流。关键功能包括：通过Esc+Esc或/rewind命令回退到历史检查点，实现“撤销”与选择性总结；利用快捷键直接粘贴截图或打开编辑器编写长提示；通过管道命令传输错误日志，为模型提供丰富上下文。此外，用户可借助.claudeignore文件排除路径、用#保存持久指令、或输入“ultrathink”提升模型处理复杂任务的努力等级。高级功能涵盖生成使用报告、保存个人偏好、查看上下文用量，以及在隔离环境或云端运行任务。语音输入功能允许通过按住空格键进行口述提示。

宝玉@dotey · 5月3日67

值得试试，挺有价值的，让 Codex 帮你分析电脑操作习惯+Codex任务执行情况，给出具体的对工作习惯上的优化建议。 注意：Chronicle 是一款用于记录和分析用户电脑操作轨迹的追踪软件或系统级功能 在 Codex 上输入： > 根据 Chronicle 的数据记录，我在使用电脑时，有哪些习惯或操作效率极低？请给我一些切实的改进建议。说话直接点，哪怕忠言逆耳，也请直戳痛点，告诉我真正需要听的大实话。

译Codex 可利用 Chronicle 记录的电脑操作数据，分析用户习惯并识别效率低下之处，提供直接改进建议。用户通过输入特定提示（如询问低效操作），即可获得忠言逆耳式的优化反馈。该功能虽处于实验阶段且被隐藏，但具有试用价值，能帮助提升工作习惯和操作效率。引用推文关键点指出，此功能是实验性的，并提供了英文输入示例以触发分析。

向阳乔木@vista8 · 5月3日39

哪怕是用最好的 AI 模型写作，也常见下面句式，非常恶心： 这是最震撼的部分。 这是最反直觉的洞察。 这里提出了一个残酷的隐喻。 但这恰恰是问题所在。 ... 原来这有一个专有名词叫：“预告式渲染”，需要慎重用。

译推文指出，即使使用GPT、Claude等顶级AI模型进行写作，也频繁出现“这是最震撼的部分”、“这是最反直觉的洞察”一类令人不适的句式。这类表达被归纳为“预告式渲染”，其特点是在陈述实际内容前，先用夸张的预告性语言预先设定读者预期。作者认为这种写法效果不佳，需要谨慎使用。

阿绎 AYi@AYi_AInotes · 5月3日70

$200/月的Claude Max 如果还天天撞限额？ 那你就是从根上都用错了。 我也是用了几个月才明白，咱们90%的人都在拿Opus烧钱聊天。 我照着这套方法跑了下，基本零限额，效率反而翻倍。 核心逻辑只有一个： 别把Claude当聊天机器人， 把它当精密生产工具。 最浪费钱的行为，就是用Opus脑暴、试错、反复改需求。 正确的顺序永远是： Haiku做规划、迭代思路、搭框架，所有东西都定死了， 最后一步再切Opus写最终版本。 就这一条，直接帮你砍掉60-70%的token消耗。 千万别搞那种几百条消息的超长聊天。 每一条新消息，Claude都会重读前面所有的上下文，越往后越费token，输出还会越来越乱。 三个短聊天永远比一个长聊天好， 用Projects继承全局指令，无缝衔接。 最神的是双文件记忆法。 在Claude Code的Cowork文件夹里建两个Markdown文件，Instructions.md写死你的所有规则和偏好， 再加一句“随时把我的新偏好更新到Memory.md”。 以后你再也不用重复说“别用em dash”“不要写多余的注释”，Claude会自己记下来，越用越懂你。 最后记住模型分层原则， 90%的任务根本用不着Opus。 Haiku干杂活、整理资料、写初稿，Sonnet做执行、写代码、调逻辑， Opus只负责最后10%的核心工作和最终润色。买额外credits通常也比直接升阶划算。 这可不是普通的省钱小技巧，等于是是把Claude从昂贵玩具变成生产力放大器的完整操作系统。 很多人花了最多的钱，却用出了最差的效果，就是因为搞反了顺序。 兄弟们，现在就去把你的超长聊天全关掉，建那两个文件，明天你就会回来感谢我的😎

译推文指出，许多用户误将Claude Opus作为日常聊天机器人，导致频繁触及限额。核心解决方案是转变思维，将其视为精密生产工具。关键策略包括：使用Haiku进行规划与迭代，仅在最终步骤切换至Opus；避免冗长对话，采用多个短对话并结合Projects功能；通过“双文件记忆法”在Claude Code中建立指令与记忆文件，让系统自动学习用户偏好。遵循模型分层原则，让Haiku和Sonnet处理大部分任务，Opus仅用于核心工作与最终润色，从而显著降低消耗并提升效率。

向阳乔木@vista8 · 5月2日59

想让你的博客或网站的中文排版更优雅？ 可以让AI开发时参考这两个Github库： ① chinese-copywriting-guidelines，中英文之间的空格，标点符号要怎么用等等，15k Star。 ② 赫蹏（hètí）是专为中文内容展示设计的排版样式增强。它基于通行的中文排版规范而来，可以为网站的读者带来更好的文章阅读体验。 地址见评论区

译推文推荐两个GitHub开源库以提升中文内容的排版质量。其一是“chinese-copywriting-guidelines”，提供中英文混排、标点符号使用等写作规范，已获15k星标。其二是“赫蹏”，一个专门为中文内容展示设计的CSS样式库，旨在遵循通行的中文排版规范，从而显著改善网站文章的阅读体验。开发者可在项目开发中参考这些资源。

meng shao@shao__meng · 5月2日66

OpenAI Codex App「Computer Use」是我最近用过最惊讶和满意的功能，应该没有之一，快、准！如果你在用 Codex 却还没用过 Computer Use，或者还没用过 Codex 想找一个用起来的理由，Computer Use 必须用起来！ Computer Use：通过 屏幕录制 + 辅助功能 两项 macOS 系统权限，让 Codex 直接「看屏幕、动鼠标键盘」，操作 macOS 上的图形界面应用。 https://developers.openai.com/codex/app/computer-use 什么时候用它？ · 测试 macOS app、iOS 模拟器流程、Codex 自己正在构建的桌面应用 · 需要浏览器操作的任务 · 复现只在 GUI 中出现的 bug · 改那些必须点 UI 才能改的应用设置 · 查看没有插件接入的应用或数据源里的信息 · 跨多个应用协作的工作流 · 在后台跑一个有界限的任务，自己同时做别的事 两个重要原则 · 本地在开发的 Web 应用，优先用 Codex 自带的 in-app browser，而不是 Computer Use 去开 Chrome · 目标应用如果有专属 plugin / MCP server，优先走结构化集成；Computer Use 仅用于必须「视觉操作」的场景 怎么触发？ 在 prompt 里 @ Computer Use 或直接 @ AppName（如 @ Chrome），并清晰描述目标应用、窗口和流程。 这种「操作 → 改代码 → 再跑同一流程」的闭环，是它最有价值的用法之一：让 agent 能自己验证自己的修改。 权限模型（最容易误读的部分） 存在 两层独立 的权限： 1. macOS 系统权限：Screen Recording（看）+ Accessibility（点/打字/导航）。决定 Codex 是否能感知和操作 GUI。 2. Codex 内部的 App Approvals：决定 Codex 被允许操作哪些应用。每个应用首次使用都会询问，可选「Always allow」加白名单，可在设置里移除。 此外： · 文件读写、shell 命令 仍然走原有的 sandbox 与审批策略，Computer Use 不绕过它。 · 敏感/破坏性操作会再次请求确认。 安全模型与硬限制 Codex 在任务期间会处理：屏幕内容、截图、窗口/菜单、键盘输入、剪贴板状态——这些都被视为模型上下文。因此官方反复强调： · 任务要 窄而具体，一次一个目标 app 或流程 · 任意时刻可中断、可接管 · 涉密 app 不必要时别开着 · 涉及秘密、账号、安全、隐私、网络、支付、凭证的环节 必须人在场 · 「Always allow」只给信任的 app · 一旦 Codex 操作了错误窗口，立即取消 浏览器特别提醒：Codex 用你的浏览器时，会带着你的登录态——网站会把这些点击/提交当作你本人发起。若想边干活边让 Codex 跑，让它用 另一个 浏览器。 硬性禁止（写死的安全边界）： · 不能自动化 终端应用 与 Codex 自身（避免绕过自身安全策略） · 不能以管理员身份认证 · 不能批准系统的安全/隐私权限弹窗 实用建议（给开发者） · 任务描述里写清 目标 app、目标窗口、要走的流程、判定成功的标准 · 让 Codex 在改代码后重跑同一 UI 流程，形成自动验证回路 · 涉登录/支付/系统设置时，别开 Always allow，逐步审批 · 要并行工作时，把 Codex 关到另一个浏览器或另一个用户会话里，避免抢焦点和登录态污染 · 记得把「保存文件」作为流程显式步骤，确保改动进入 review

译OpenAI Codex App的「Computer Use」功能通过获取macOS屏幕录制和辅助功能权限，使AI能直接观察并操作图形界面，自动化执行应用测试、浏览器操作、GUI Bug复现等任务。使用时需在prompt中@目标应用并清晰描述流程。其权限分为系统层和Codex内部应用白名单两层，安全上强调任务需具体、可中断，并禁止自动化终端或进行管理员认证。开发者应注意隔离浏览器会话，并让Codex在修改代码后重跑流程以形成验证闭环。

Berryxia.AI@berryxia · 5月2日64

之前记得GPT-4O的时候跟着宝玉老师写一堆提示词来做这个小小黏土风。 现在直接如此简单即可，刚好过去一年的时间👇🏻： Prompt： 「{主题}的软陶黏土微缩场景，手作橡皮泥质感，圆润可爱的小人偶，低饱和奶油暖色，柔和棚拍光，浅景深微距摄影，桌面玩具布景，所有道具带轻微指纹、压痕和手捏纹理，哑光表面，童趣、治愈、安静、可爱，像手作黏土定格动画截图。」

译推文对比了AI图像生成提示词在一年内的显著简化。去年GPT-4O发布时，用户需要跟随教程撰写大量复杂的提示词来生成特定风格的图像。如今，仅需一段简洁的Prompt描述，如“软陶黏土微缩场景，手作橡皮泥质感，圆润可爱的小人偶”等关键词，即可直接生成具有黏土风、低饱和暖色、柔和光线、浅景深微距摄影及手作纹理特征的图像。这体现了AI模型在理解自然语言指令和生成复杂风格图像方面的快速进步。

Berryxia.AI@berryxia · 5月2日57

可爱线条小狗更可爱来，提示词见下面👇🏻

译一条推文分享了生成特定风格AI绘画的提示词。作者偏好一种彩色潦草、充满童趣和涂鸦感的小狗线条画风格，而非当时网络上广泛流传的另一种风格。其提供的核心提示词要求使用毫无章法、凌乱且草率的绘制手法来呈现该图像。

凡人小北@frxiaobei · 5月2日23

刷赚钱刷的我心头一震

译一条推文揭示了通过信息差赚钱的模式，具体拆解了00后利用AI工具零成本创业宠物周边的路径。该方法强调无需成本、无需囤货、无需基础，仅需一部手机和免费AI工具即可操作，为普通人提供了可复制的商业案例。核心在于利用AI技术降低创业门槛，抓住宠物经济的市场机会。

宝玉@dotey · 5月2日52

为了省 $25，不值得…

译一位中国开发者在跨大西洋航班上，为节省25美元机上WiFi费用，利用MacBook Pro M4本地离线运行Llama 3.3 70B大模型，自主处理客户任务长达11小时。他编写了一个具备资源感知能力的编排器，该系统明确知晓自身处于离线状态，且受限于电池和内存。它能自动从队列获取任务，通过本地推理服务处理，并定期保存检查点。当电池低于5%时，系统会暂停并等待切换至充电宝后恢复运行，最终在无人干预下清空所有任务。这一案例展示了完整的“自我感知计算”离线AI工作流。

Berryxia.AI@berryxia · 5月2日35

Gemini 中可以直接选择NotebookLM 也确实方便很多，学习笔记做个互动笔记网页什么的就挺好。

凡人小北@frxiaobei · 5月2日77

2026 年的 AI 提示方式与 2022 年 ChatGPT 推出时大不相同。 @AndrewYNg 新课程《人人皆可的 AI 提示技巧》

译吴恩达（Andrew Ng）推出新课程《人人皆可的 AI 提示技巧》，旨在帮助不同水平的用户成为 AI 高级使用者。课程教授适用于 ChatGPT、Gemini、Claude 等工具的通用提示技巧，核心内容包括：利用深度研究模式生成复杂问题的详尽报告；为 AI 提供远超常人认知的丰富文档与图像上下文；在重要决策时让 AI 进行长时间深度思考；以及使用 AI 生成图像、分析数据、构建简单游戏和网站。课程还将剖析大模型的工作原理，帮助学员判断何时可信赖 AI 的答案。

PixVerse@PixVerse_ · 5月2日63

Whoa, this glass horse just hit DIFFERENT levels of surreal 🐴🤯btw, huge shoutout to @MrDasOnX for absolutely crushing this horse-themed piece on PixVerse with HappyHorse! ☺️

译哇，这匹玻璃马简直达到了不同层次的超现实感 🐴🤯 顺便特别感谢 @MrDasOnX 在 PixVerse 上用 HappyHorse 完美创作了这件马主题作品！☺️

Elon Musk@elonmusk · 5月2日43

Grok Imagine tutorial made with Grok Imagine. These is all AI-generated!

译使用Grok Imagine制作的Grok Imagine教程。 这些都是AI生成的！

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 5月2日60

To create your own pet, install the hatch-pet skill:

译要创建你自己的宠物，请安装hatch-pet技能：

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月2日60

吴恩达新课，26 年的 AI 提示已经和 23 年有很大的不同 所以他开了一门的新的提示工程课程

译吴恩达推出新课程“AI Prompting for Everyone”，指出2026年AI提示方法与2022年ChatGPT推出时已有显著不同。课程旨在帮助所有技能水平的用户成为AI高级使用者，涵盖适用于ChatGPT、Gemini、Claude等工具的通用技能，包括使用深度研究模式处理复杂问题报告、提供文档和图像等充分上下文、让AI长时间思考重要决策（如购车或择业），以及利用AI生成图像、分析数据和构建简单网站游戏。课程还讲解模型工作原理，帮助用户判断何时信任AI答案，并融入飞松鼠、创造力测试等趣味元素。详情可访问deeplearning.ai。

Berryxia.AI@berryxia · 5月1日50

“ChatGPT，你陪我段时间了，我想看看你的样子。请成一张类似你iPhone随拍的照：没有明确主题、没有刻意构图，只是很普通、甚至有点失败的快照。照略带运动模糊，光线不均、轻微曝光过度，角度尴尬，构图混乱，整体呈现出一种“过于真实的随手一拍感"，就像是从口袋里拿出手机不小心按到的自拍。”

译用户在与ChatGPT互动后，提出生成一张照片的请求，要求模拟iPhone随拍风格。照片需无明确主题和刻意构图，呈现普通甚至失败的外观，包括运动模糊、光线不均、轻微曝光过度、角度尴尬和构图混乱。整体追求一种“过于真实的随手一拍感”，类似于意外拍摄的快照，以探索ChatGPT的图像生成能力。

Berryxia.AI@berryxia · 5月1日62

比起疯传的那个风格，我自己更偏爱这个风格。 Prompt： 「彩色潦草小狗线条风格绘制该图，童趣和doodle加入其中，务必使用毫无章法的绘制手法，凌乱和草率即可。』

向阳乔木@vista8 · 5月1日59

今天读到一篇超级棒的AI生图综述论文。 读完你就能对2026年最新生图技术有全面了解，太赞了！ 还能顺带了解这几年的发展脉络。 AI解读如下，原始论文见评论区。 https://blog.qiaomu.ai/ai-image-paper-2026

译一篇关于AI生图技术的综述论文提供了对2026年最新进展的全面概览。该论文不仅梳理了当前最前沿的图像生成技术，还回顾了近年来该领域的发展脉络，有助于读者快速建立系统性认知。相关解读和原始论文链接已一并提供。

向阳乔木@vista8 · 5月1日62

如果你用Codex，很多人都提到： 同一个Session同时做"生成设计图"和"开发应用"两件事，效果会打折扣。 GPT-5.5 有时候会把生成的设计图当成"参考灵感"，而不是"严格设计规范"，最终实现的界面和设计图会有偏差。 推荐做法是分两个会话来做： 先在一个会话里生成设计图，拿到满意的结果之后，开一个新会话。 把图片作为输入，明确要求"像素级还原"。

译使用Codex等AI工具时，在同一会话中同时处理“生成设计图”和“开发应用”两项任务可能导致效果下降。例如，GPT-5.5有时仅将生成的设计图视为“参考灵感”，而非“严格设计规范”，致使最终实现界面与设计图存在偏差。推荐的优化方法是采用两个独立会话：首先在一个会话中生成并确认满意的设计图；随后开启新会话，将图片作为输入，并明确要求“像素级还原”设计，以此确保开发结果与设计意图高度一致。

Greg Brockman@gdb · 5月1日51

codex for the little things that you would otherwise spend lots of time on

译用户分享使用Codex的Computer Use功能处理家庭日程管理的实际体验。与常见的点餐、购物等代理任务不同，该功能能高效解析并录入复杂日程信息，例如将儿子数月的小联盟赛程和女儿游泳比赛截图中的日期、时间、地点等信息自动添加到Apple Calendar中。这一应用虽非革命性，但切实节省了数小时的手动录入时间，体现了AI在自动化琐碎事务上的实用价值。

阿绎 AYi@AYi_AInotes · 5月1日64

这个GPT-image-2的图片生成提示词最近全网传疯了，试了下，真的好用，效果简直绝了🤩🤩🤩 Prompt: “用最糙最潦草最拉垮的画风重画这张图。 背景要白色，搞出那种用系统自带画图软件鼠标涂出来的灵魂鼠绘感。 大概看着能认出是原图， 但又好像不是那么回事，似像非像、别扭又迷惑， 要带那种低清像素风的质感，突出一个惨绝人寰的翻车效果。 哎算了，随便吧，你开心就好。”

译GPT-image-2的一个图片生成提示词近期在网络上广泛传播。该提示词要求以最粗糙、潦草、拉垮的画风重制图片，背景为白色，模拟系统自带画图软件的鼠绘感，追求似像非像、别扭迷惑的低清像素效果，旨在突出翻车感。用户尝试后表示效果绝佳，引发热议，凸显了AI生成图片在创意风格上的灵活应用。

DogeDesigner@cb_doge · 5月1日33

“You just press the Grok icon on any 𝕏 post and it will analyze for you and research it as much as you want. So, just by tapping the Grok icon, you can assess whether that post is the truth. Grok is actually very good at piercing through propaganda."

译你只需在任何𝕏帖子中按下Grok图标，它就会为你分析并根据需要深入研究。所以，只需轻触Grok图标，你就能评估该帖子的真实性。Grok实际上非常擅长穿透宣传。

Greg Brockman@gdb · 5月1日56

openai logo, scribblified

译openai 标志，潦草化 [引用 @ChatGPTapp]：Prompt: “以最笨拙、最潦草、最糟糕的方式重绘所附图片。使用白色背景，让它看起来像是在 MS Paint 中用鼠标绘制的。它应该大致相似但又不太像，有点匹配但又以一种令人困惑、尴尬的方式偏离，带有那种低质量的逐像素感，真正强调它有多么可笑地糟糕。实际上，你知道吗，随便吧，你想怎么画就怎么画。”

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月1日71

最近 GPT-Image-2.0 很多提示词又火了，比如这个拉跨鼠标手绘图，原贴有提示

译GPT-Image-2.0近期因一系列提示词再度引发关注，其中一条要求AI以“笨拙、潦草、极其拙劣”的方式重绘图像，并模仿MS Paint鼠标绘图的低质量像素感，形成刻意粗糙的反差效果。该提示词通过强调“糟糕到可笑”的指令，利用AI精准执行反讽式需求，迅速在社交平台形成病毒式传播，展现了用户对AI图像生成工具创意玩法的探索。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月1日68

这个 GPT-Image-2.0 标注图片的提示词最近在抖音也很火，晒照片的时候会用到。 提示词： 请观察照片中的元素、并为每个物件加上有意义的 手绘风注解。请填写照片中的物品。 描述规则：•使用像白色笔画的细线手绘线条•一笔画风格、随性、略带不均匀感•沿着物件外围加上描边轮廓•用箭头或虚线做出视线引导 文字规则：•手写风格字体（日系可爱感）•句子简短、像自言自语的小碎念•语气偏日记感、带一点情绪 注解生成规则：不要过度装饰，保留空白空间 这个是我在抖音刷到的，不知道提示词是谁原创的。

译GPT-Image-2.0的一个提示词在抖音平台引发关注，用户用它为照片生成手绘风格注解。提示词要求采用细线手绘线条、手写字体和简短句子，营造日记感语气，并避免过度装饰以保留空白空间。引用推文指出，GPT-Image-2.0提示词近期再度流行，体现了AI生成内容在社交媒体上的应用趋势。

Berryxia.AI@berryxia · 5月1日34

我艹！这一波Codex+GPT2 真是成了！ 直接可以来开发游戏了，而且只是用嘴！ 一句话就可以搞起来，完整教程看藏师傅的教程👇

译推文惊叹于结合Codex与GPT2的技术进展，认为其已能实现仅用自然语言指令来开发游戏。作者指出，现在仅需“用嘴说一句话”即可启动开发，并推荐了相关的完整教程。引用的推文提供了该教程的具体链接，是关键的技术实现参考。这展现了大型语言模型在降低编程门槛、实现自然语言交互式创作方面的潜力。

meng shao@shao__meng · 5月1日66

在 Codex App 中使用 GPT-5.5 和 GPT-Image-2 的实际应用体验：视觉理解 + 代码生成 + 浏览器执行 + 效果评估迭代，组成Web/App 开发全新闭环！ GPT-5.5 的能力跃升：在编码细节把控、指令遵循和创造性上显著提升，能处理复杂逻辑、数据整合和边缘问题。 GPT-Image-2 的强项：UI 设计与文本渲染能力突出，尤其适合生成高保真界面和视觉资产。 两者结合在 Codex App 中的闭环工作流： 1. 输入截图 → Codex（GPT-5.5）分析图像、拉取真实数据（如 NASA Artemis II 任务数据）、自动实现交互应用。 2. 自动处理设计偏差：示例中识别并修正月球/地球比例不现实问题，通过数据插值生成更真实路径，还添加“真实比例”切换选项。 3. 无设计稿场景：先用 GPT-Image-2 生成概念设计，再交给 GPT-5.5 实现。 4. 插件优化：内置结构化流程（图像生成 → 实现 → 浏览器内验证 → 设计对比迭代），减少“把设计仅当灵感”的偏差，提高保真度。 实际价值与扩展 · 效率提升：从想法/截图到可交互高保真应用，极大缩短迭代周期，支持 Web、移动、原生甚至复杂工具（如 3D 建模软件）。 · 创意放大：开发者可“放飞想象力”，快速原型游戏、工具或整个系统。 · 实用技巧：手动操作时，建议明确要求 Codex 进行“并排设计 vs 实现对比批判”；结合 /plan 模式处理复杂项目。 · 局限提醒（隐含）：复杂任务仍可能需跟进提示；设计需人工把关可用性、简洁性和可访问性，避免过度视觉效果。

译Codex App 结合 GPT-5.5 与 GPT-Image-2，构建了从视觉理解到代码生成、浏览器执行及效果评估的开发闭环。GPT-5.5 提升了编码细节与复杂逻辑处理能力，GPT-Image-2 擅长生成高保真UI。工作流支持输入截图或概念设计，自动分析、生成交互应用并修正设计偏差，内置结构化流程以提高实现保真度。这大幅缩短了从想法到高保真应用的迭代周期，适用于Web、移动及复杂工具开发，但复杂任务仍需人工提示与设计把关。

Ethan Mollick@emollick · 5月1日44

GPT-imagegen-2: "make 5x5 grid of dog photos, where each photo gets noticeably cuter" ...now cats ...now man-eating squid ...now covers of the book the Great Gatsby

译GPT-imagegen-2: "制作一个5x5网格的狗狗照片，每张照片都要明显变得更可爱" ...现在换成猫 ...现在换成食人鱿鱼 ...现在换成《了不起的盖茨比》的书籍封面

向阳乔木@vista8 · 5月1日26

牛逼的狠，昨天聊游戏提到杀戮尖塔，没想到歸藏自己写了一个，哈哈哈。 完整教程放出来了，游戏能给人很多启发和灵感，假期计划多玩会儿游戏。

译开发者歸藏受热门卡牌游戏《杀戮尖塔》启发，独立开发了一款游戏。他发布了完整的制作教程，并强调游戏能带来启发与灵感，计划在假期投入更多时间玩游戏。此举展示了从玩家到创造者的转变，以及游戏作为创意媒介的价值。

宝玉@dotey · 5月1日60

这个提示词很有趣： “请用最笨拙、最潦草、简直惨不忍睹的画风，把附图重新画一遍。请使用纯白背景，并且要让它看起来就像是有人在 MS Paint 里用鼠标硬生生涂鸦出来的一样。它得跟原图依稀有点像，但仔细一看又完全不是那么回事；似乎能对应上，却又透着一股让人摸不着头脑的尴尬和别扭。还得带点那种低画质、满是锯齿的像素感 (pixel-by-pixel feel)，狠狠地凸显出它到底烂得有多离谱。哎，算了，随便吧，你想怎么画就怎么画。”

译一条用于GPT Image 2的提示词要求以最笨拙、潦草的方式重新绘制图像，模仿MS Paint鼠标涂鸦效果，强调低画质像素感和尴尬别扭的风格。该提示词因其反常规的幽默设计，正在网络上疯狂传播，引发用户广泛尝试和讨论。引用推文指出，这一GPT Image 2 prompt正在获得病毒式关注，凸显了AI图像生成工具在探索非传统风格上的娱乐性和网络文化现象。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月1日67

本来是想随便玩一下的。 没想到 Codex 真的用一下午帮我开发了一个非常完整的类似《杀戮尖塔》的卡牌游戏。 代码和客户端都已经开源了，大家可以试试

译用户原本抱着尝试心态使用Codex，结果该AI工具仅用一个下午就协助开发出了一款非常完整的、类似《杀戮尖塔》的卡牌游戏。目前，该项目的全部代码和客户端均已开源，可供公众体验和测试。这展示了Codex在游戏开发辅助方面的高效与强大能力。

歸藏(guizang.ai)@op7418 · 5月1日62

整个过程里边，Codex 最震惊我的就是这个： 给他找了一个有上千张图的游戏素材包，然后让他从里边找一些能用的素材。 我也没说怎么找，他自己给每个文件的图片都拼成了一张大图，上面是图片和文件名。 这样的话，他只需要通过一张图就可以了解这个文件夹中所有的素材图样式。找到以后，直接把文件名拉到素材库里改了就行，太牛了！

译用户让Codex处理一个包含上千张图片的游戏素材包，Codex在没有具体指令的情况下，自主将每个文件的图片拼接成一张包含图片和文件名的大图。这种方法让用户能通过单张图快速浏览文件夹内所有素材的样式，找到所需素材后，只需将文件名拖入素材库修改即可，展现了其强大的自动化处理能力。

阿绎 AYi@AYi_AInotes · 5月1日64

看到这个3D交互网站的演示给我看傻了😲🤯 做了版高可复用3D互动网站 Prompt 框架提示词大家收好！！！ 讲真不是因为这个网站有多炫酷，主要是让我突然意识到，以前做3D网站这个曾经门槛极高的活，现在真的连奶奶都能做了🤣👵 不用Cursor或者Claude写Three.js那么复杂， 是用Emergent加Claude的Agent全流程托管， 你不用写一行代码，不用搭环境，不用调渲染参数， 只要上传一段参考视频，说清楚你想要的感觉， AI会自己生成代码，自己跑实时预览，自己迭代调整， 整个流程从打开网站到做出能跑的3D交互原型，只用了一个下午， 成本就是一个月20刀的Claude订阅， 以前这种级别的3D交互原型，外包报价至少8000到15000美元， 现在一个人一个下午就能搞定了😱 老规矩提示词自取👇

译作者利用Emergent和Claude Agent，无需编写Three.js代码或搭建环境，仅通过上传参考视频和描述需求，即在一个下午内全自动生成并迭代出可运行的3D交互网站原型。成本仅为每月20美元Claude订阅费，而以往同类外包项目报价高达8000至15000美元，标志着3D网站开发门槛已大幅降低。