宝玉@dotey · 4月24日73

GPT Image 2 Prompt：one-page hand-drawn educational infographic --- Prompt --- Create a one-page hand-drawn educational infographic. Style: Warm cream paper background (#F5F0E8), clean sketchnote style with slight hand-drawn wobble. No realistic elements. Looks like a high-quality slide summary. Color: Use pastel rounded cards for sections: light blue #A8D8EA, mint #B5E5CF, lavender #D5C6E0, peach #F4C7AB. Use coral red #E8655A for highlights (keywords, key data, checkmarks). Main text and outlines in black, annotations in warm gray #6B6B6B. Design: Visual-first. Use icons, doodles, simple diagrams instead of text. Clear structure at a glance (flow, comparison, grouped cards, etc.). Separate sections with rounded boxes, bubbles, or dashed frames. Connect sections with hand-drawn wavy arrows + short labels. Typography: Centered bold hand-drawn title on top. Inside sections: bold keywords + small gray labels (2–5 words). Details: Slightly imperfect color fill (not fully inside outlines). Add small doodles (stars, arrows, underlines). Keep plenty of whitespace, clean layout. Footer: Add one bold centered takeaway sentence at the bottom. Content: <insert your content here>

译该提示词模板旨在指导AI生成单页手绘风格教育信息图。设计上要求采用暖米色背景和素描笔记风格，避免写实元素。配色指定了四种柔和的圆角卡片色及用于高亮的珊瑚红。核心原则是视觉优先，使用图标、涂鸦和简单图表替代大量文本，并通过手绘波浪箭头连接板块。排版需包含居中的手绘标题、板块内的关键词加灰色标签，并保持大量留白。最后在底部添加一句加粗的重点总结。

小互@xiaohu · 4月23日68

公布下提示词模板😂 中间对话让GPT自己编就行，记得上传俩人头像： 生成图片，比例3:4 一张真实拍摄的 iPhone 手机随手拍照片，手持拍摄，屏幕显示真实微信聊天界面，环境自然光，略带阳光反射，画面略微倾斜，生活化，不完美构图，真实感强，高细节，4K，屏幕玻璃表面有明显指纹、油渍、细小划痕，并带有自然反光、局部眩光和真实拍摄的屏幕污染感 参考图1作为我的头像 参考图2作为对方头像 联系人：[联系人名称] 聊天内容由GPT自行补充 要求是自然中文微信对话，符合真实聊天习惯，围绕这个主题展开： [场景主题] 对话里要包含一个Word文件附件 文件名：[文件名].docx 文件大小：[文件大小] 界面必须像真实微信 左侧对方，右侧我 顶部栏、气泡、头像、时间分隔、留白都符合真实微信风格 底部输入栏必须严格为： 左侧语音按钮，中间白色长输入框，输入框内右侧麦克风图标，最右侧表情按钮和加号按钮 不要句号 不要多余空格 不要设计稿感 不要UI示意图感 要像真实手机拍出来的微信聊天照片

译作者公布了一套详细的提示词模板，用于指导AI生成高度仿真的微信聊天截图。核心要求是生成一张看似随手拍摄的iPhone屏幕照片，画面需呈现真实的微信界面，包括自然光、屏幕污渍和倾斜构图。对话内容由GPT围绕指定主题自动生成，需包含特定命名的Word附件。界面元素必须严格模仿微信，如左右头像区分、底部输入栏的特定图标布局。最终目标是产出毫无“设计感”、宛如真实手机拍摄的聊天记录照片。

Ethan Mollick@emollick · 4月23日55

"a gallery of shoes, where each shoe is under a painting & is styled matched to that painting: Starry Night, The Bathers, The Girl with the Pearl Earring, The Bayeux Tapestry, Klint's Grupp Svanen nr 17, Kandinsky's Swinging, The Garden of Earthly Delights" "now the full outfits"

译"一个鞋子画廊，每只鞋都置于一幅画作下方，且风格与画作相配：《星月夜》、《沐浴者》、《戴珍珠耳环的少女》、《巴约挂毯》、克林特的《Grupp Svanen nr 17》、康定斯基的《Swinging》、《人间乐园》" "现在是全套穿搭"

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt: 以手机随手拍摄的日常风格，桌面上摆放着一款 【成龙】【功夫】 动漫手办，动作夸张帅气，装备齐全。 同时，真实世界的对应人物也出现在镜头中，与手办摆出相似的姿势，形成手办与真实人物同框的有趣对比效果。画面背景模糊、浅淡柔和，强调主角清晰突出，整体构图和谐自然，传递温暖且富有生活气息的视觉体验。

译推文展示GPT Image 2的提示词示例，呈现其生成真实人物与动漫手办同框的能力。提示词要求以手机随手拍风格，构建成龙功夫手办与真人同框场景，两者姿势呼应形成趣味对比。画面采用背景虚化突出主体，追求自然和谐的生活气息。这体现了GPT Image 2在理解复杂空间关系、人物一致性及模拟真实摄影质感方面的能力。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt：Japanese shonen manga Source：https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0/ --- Prompt --- Make a sample page of a colorized Japanese shonen adventure manga. The page should vividly depict our main character found a magical quill. The name of the quill is called the Quill of GPT Image. Make it dramatic. The magical quill has strong power sealed inside it. Additional instructions: Aspect ratio: Portrait 1440x2560. The pen should have an OpenAI logo on it. The language throughout the manga should be Japanese. Think carefully first to make this a good story with good split of manga panels. The page should appear as a photo of a physical page, not a digital page.

译OpenAI 展示 GPT Image 2 生成日本少年漫画（shonen manga）的提示词案例，体现其创作复杂多格漫画的能力。提示词要求生成 1440x2560 纵向比例的彩色冒险漫画，主角发现带有 OpenAI logo 的魔法羽毛笔，需使用日语并模拟实体书页照片效果。这反映了 GPT Image 2 在特定艺术风格渲染、文字生成、品牌元素植入及物理质感模拟方面的精细控制水平。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt：Movie Poster Source：https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0/ --- Prompt --- 1960s French New Wave theatrical poster, bold photomontage composition, torn-paper collage sensibility, pop-art color bursts, high-contrast black-and-white imagery with selective red blue and yellow accents, hand-made offset-print texture, slightly off-register ink, expressive asymmetry, art-house poster cool, graphic spontaneity, street-poster energy, adventurous typography-led design. Poster text: - Large title at the bottom: "GPT Image 2.0" - Smaller headline at the top: "Image generation with a point of view" - Small footer text: "Coming soon" Keep all visible text in English. Use a theatrical poster composition.

译OpenAI发布GPT Image 2.0预览，通过法式新浪潮电影海报示例展示新模型的图像生成能力。提示词融合了1960年代法国新浪潮剧院海报风格、拼贴美学、波普艺术色彩与手工印刷质感等复杂艺术指令，并要求精确呈现"GPT Image 2.0"等英文标题文字。该示例体现模型在风格理解、构图控制和文本渲染方面的提升，官方页面显示功能即将上线。

宝玉@dotey · 4月22日68

GPT Image 2 Prompt: Based on everything you know about me, make a character sheet of shonen-style anime character of me, name is 宝玉

译GPT Image 2 Prompt: 根据你对我的所有了解，制作一份少年风格动漫角色的角色设定表，名字是宝玉

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt： A page of a comic book in the style of modern indie comic topic: a story for 6 years kids

译GPT Image 2 提示词： 一页现代独立漫画风格的漫画书，主题： 一个适合6岁孩子的故事

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt：Magazine collage Source: https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0/ --- Prompt --- I am creating a magazine page with the theme of "visual polyglot". The title in the center of the image should be "Create Everything at Once". Create a piece of art celebrating visual creations, not limited to beautiful photographs but also across the full breadth of human visual culture and natural visual elements. There should be curated collage representing the diverse distribution: scientific diagrams, the periodic table, the solar system, medieval manuscript pages, botanical illustrations, anatomical drawings, old maps, climate charts, engineering schematics, transit signage, multilingual text, comic panels, UI screenshots, a camera photo, a butterfly specimen, pie charts, architectural blueprints, and façade drawings. The text frames the model as fluent across languages, notation systems, interfaces, cultural forms, and visual conventions—able to move from utility to beauty, from document understanding to artistic generation. Also feature artistic elements like pixel art, styles, history, sculpture, nature, photography, paintings, and all art forms. These are just examples, I need you to actively think about other elements / styles that may fit in a good design that's not limited to these concepts. The overall effect is that of a premium research announcement or museum-style manifesto: elegant, ambitious, and designed to argue that image intelligence should be trained on the whole visual world, not just polished aesthetics. Use an unstructured, creative and artistic layout, such as but not limited to fan out, avoid grid-like layouts. Portrait 4:5 aspect ratio. Don't add any content text beside the "Create Everything at Once" title. Text as part of the art is okay. Avoid a beige tint of the overall style, since we want vibrant elements to be vibrant.

译OpenAI发布GPT Image 2复杂提示词，展示"视觉多语者"概念。该提示词要求生成题为"Create Everything at Once"的杂志拼贴，融合科学图表、中世纪手稿、工程示意图、UI界面等跨领域视觉元素，涵盖从实用文档到艺术创作的完整视觉文化。设计采用非结构化艺术布局，主张图像智能应基于整个视觉世界训练，而非仅限于精美美学，体现模型在多语言、符号系统和文化形式间的流畅转换能力。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt： 手绘风格的信息图卡片提示词（主题可以自由替换） ---- 创作一张手绘风格的信息图卡片，比例为9:16竖版。卡片主题鲜明，背景为带有纸质肌理的米色或米白色，整体设计体现质朴、亲切的手绘美感。 卡片上方以红黑相间、对比鲜明的大号毛笔草书字体突出标题，吸引视觉焦点。文字内容均采用中文草书，整体布局分为2至4个清晰的小节，每节以简短、精炼的中文短语表达核心要点。字体保持草书流畅的韵律感，既清晰可读又富有艺术气息。 卡片中点缀简单、有趣的手绘插画或图标，例如人物或象征符号，以增强视觉吸引力，引发读者思考与共鸣。整体布局注意视觉平衡，预留足够的空白空间，确保画面简洁明了，易于阅读和理解。 主题是：“做IP是长期复利，坚持每日出摊，持续做，肯定会有结果，因为99%都坚持不住的。”

译分享了一个用于GPT Image 2生成手绘风格信息图卡片的提示词模板。该模板要求创作9:16竖版卡片，采用米色纸质背景，以红黑相间的毛笔草书呈现标题，正文使用中文草书分2-4节布局，并点缀手绘插画增强视觉效果。设计强调质朴亲切的手绘美感与视觉平衡，主题可自由替换，示例围绕IP长期复利与坚持的价值展开。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt： Create a mesmerizing passage of time with this prompt, seamlessly blending all four seasons—from Winter’s snow to Autumn’s gold—into a single, unified masterpiece. ❄️🌸☀️🍁 ---- Prompt ---- Hyper-realistic digital illustration of {Scene}, presented as a single continuous composition showcasing the cycle of seasons. The scene flows seamlessly from left to right in a natural progression: Winter, Spring, Summer, and Autumn. The left side features cold snowy winter elements, gradually thawing into the fresh green buds and blooms of spring, then morphing into the lush vibrant vegetation and bright sunlight of summer, and finally transitioning into the golden, orange, and red hues of autumn on the far right. There are no visible dividing lines between seasons; the weather, lighting, and vegetation blend smoothly to create a unified and harmonious panorama. Rich in detail, symbolic of the passage of time, cinematic lighting, 8k resolution, highly detailed textures. --ar 4:3 ---- Scene：the historic Shanghai Bund waterfront looking across the Huangpu River to the futuristic Lujiazui district

译分享适用于 GPT Image 2 的提示词，可在单幅超写实数字插画中无缝呈现四季轮回。画面从左至右自然过渡，由上海外滩历史建筑的皑皑冬雪，渐变为春意萌发、盛夏葱郁，直至陆家嘴天际线的金秋绚烂。采用连续构图消除季节分界线，通过光影与植被的细腻渐变，在 8K 分辨率与电影级光照下，构建出象征时间流逝的和谐全景。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt： Create a hand-drawn style infographic card for a topic. --- Prompt --- Create a hand-drawn style infographic card in a 9:16 vertical format. The card should have a warm, organic look, with a beige or off-white background featuring subtle paper texture, conveying a friendly and handcrafted aesthetic. At the top of the card, use a large, expressive brush-stroke lettering style (similar to bold brush calligraphy in English) with strong contrast—primarily in red and black—to highlight the title and draw immediate attention. All text on the card should be written in a flowing hand-painted script style, maintaining an artistic rhythm while ensuring legibility. Organize the layout into 2 to 4 clearly defined sections, each containing short, concise phrases that express the key ideas. The handwritten script should feel dynamic and natural, enhancing the overall visual harmony. Add small, simple, and engaging hand-drawn illustrations or symbolic icons—such as characters, objects, or conceptual symbols—to reinforce the message and enhance visual interest. Maintain balanced composition and adequate breathing room, ensuring the design remains clean, readable, and visually appealing. Theme: {topic} --- topic: “If you can't explain it simply, you don't understand it well enough.” — Feynman

译分享一个 GPT Image 2 提示词，用于生成手绘风格信息图卡片。采用 9:16 竖版格式与暖色调纸质背景，顶部以红黑毛笔书法突出标题，正文使用流动手写体，分 2-4 个区块布局，搭配简单手绘插图。示例展示费曼关于"简单解释"的经典名言，整体呈现温暖手工质感，适合制作富有艺术气息的知识分享卡片。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt："Out the Window" meme-style four-panel comic --- Prompt --- Create an "Out the Window" meme-style four-panel comic titled "How to Improve Development Efficiency with AI? 如何借助 AI 提升开发效率？", featuring dialogues in speech bubbles. --ar 9:16 Characters: - Boss: Asian male wearing a suit, with neatly parted hair. - Employee Xiaoming: Male, wearing a blue checkered shirt. - Employee Xiaohong: Female. - Employee Xiaohu: Female, Asian, straight bangs hairstyle, wearing red-framed glasses. Panel Descriptions: - Top panel (single wide panel): The boss asks during a meeting: "How can we use AI to improve development efficiency? 我们要如何借助 AI 提升开发效率？" Three employees sit listening. - Second panel (single wide panel): Each employee responds individually: - Xiaoming: "We use AI to write unit tests. 我们用 AI 写单元测试" - Xiaohong: "We use AI for code reviews. 我们用 AI 做代码审查" - Xiaohu: “Vibe Coding。” - Third row (two panels): - Left panel: The boss looks furious. - Right panel: Employee Xiaohu is humorously kicked out of a high-rise window.

译用户展示用GPT Image 2生成的"Out the Window"梗图风格四格漫画，描绘老板询问如何借助AI提升开发效率的会议场景。面对提问，三名员工分别回答用AI写单元测试、做代码审查以及"Vibe Coding"，而说出"Vibe Coding"的员工随即被暴怒的老板扔出窗外。作品以夸张手法讽刺程序员文化中对传统工程实践与完全依赖AI编程的态度差异，反映当下AI开发范式的争议性。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt： Convert your article/content to a cartoon-style infographic --- prompt --- Please create a cartoon-style infographic based on the provided content, following these guidelines: - Hand-drawn illustration style, landscape orientation (16:9 aspect ratio). - Include a small number of simple cartoon elements, icons, or famous personalities to enhance visual interest and memorability. - If the content includes sensitive or copyrighted figures, replace them with visually similar alternatives; do not refuse to generate the illustration. - All imagery and text must strictly adhere to a hand-drawn style; avoid realistic visual elements. - Keep information concise, highlighting keywords and core concepts. Utilize ample whitespace to clearly emphasize key points. - Unless otherwise specified, use the same language as the provided content. Please create the illustration based on the input provided. --- {Your conent}

译分享了一个 GPT Image 2 提示词，可将文章内容转换为卡通风格信息图。规范要求采用手绘插画风格、16:9 横向比例，通过简洁排版和留白突出核心概念与关键词。特别针对敏感或版权人物，提示词要求用视觉相似替代方案而非拒绝生成。该提示词源自 @dotey 的 "nano banana pro" 系列，适用于快速将文本内容视觉化呈现。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt: Convert your article/content to a black chalkboard-style infographic --- Prompt --- Please create an infographic based on the input content, highlighting key themes and essential points: - Simplify information, emphasizing keywords and core concepts, leaving ample whitespace for clarity. - Include minimalistic cartoon elements, icons, or simple portraits of famous figures to enhance engagement and visual recall. - All text and images should strictly use colored chalk style without realistic illustrations. - Unless specifically requested, maintain the original language of the input content. - Use a horizontal layout (16:9) with a black chalkboard background and colorful chalk drawing style. Please create the illustration based on the input provided. --- {Your conent}

译开发者发布GPT Image 2专用提示词，可将文章内容转换为16:9横向黑板风格信息图。该提示词要求采用彩色粉笔手绘风格，突出关键词与核心概念，搭配极简卡通元素与图标，保持原文语言并留白以确保清晰。此提示词基于@dotey的"nano banana pro"框架改编，将绘画风格从香蕉主题替换为黑板粉笔质感，适用于教育类内容可视化呈现。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt：Kids’ Crayon Travel Journal Illustration Prompt This prompt generates a vibrant, child-like crayon-style vertical (9:16) travel-journal illustration for a {City Name} trip, automatically creating a winding route with daily recommended attractions, cute doodles, local landmarks, foods, and playful handwritten notes. The tone is warm, fun, and full of childlike curiosity. --- Prompt --- Please create a vibrant, child-like crayon-style vertical (9:16) illustration titled “{City Name} Travel Journal.” The artwork should look as if it were drawn by a curious child using colorful crayons, featuring a soft, warm light-toned background (such as pale yellow), combined with bright reds, blues, greens, and other cheerful colors to create a cozy, playful travel atmosphere. I. Main Scene: Travel-Journal Style Route Map In the center of the illustration, draw a “winding, zigzagging travel route” with arrows and dotted lines connecting multiple locations. The route should automatically generate recommended attractions based on {Number of Days}: Example structure (auto-filled with {City Name}-related content): - “Stop 1: {Attraction 1 + short fun description}” - “Stop 2: {Attraction 2 + short fun description}” - “Stop 3: {Attraction 3 + short fun description}” - … - “Final Stop: {Local signature food or souvenir + warm closing remark}” Rules: - If no number of days is provided, default to a 1-day highlight itinerary. II. Surrounding Playful Elements (Auto-adapt to the City) Add many cute doodles and child-like decorative elements around the route, such as: 1. Adorable travel characters - A child holding a local snack - A little adventurer with a backpack 2. Q-style hand-drawn iconic landmarks - “{City Landmark 1}” - “{City Landmark 2}” - “{City Landmark 3}” 3. Funny signboards - “Don’t get lost!” - “Crowds ahead!” - “Yummy food this way!” (Auto-adjust contextually for the city) 4. Sticker-style short phrases - “{City Name} travel memories unlocked!” - “{City Name} food adventure!” - “Where to next?” 5. Cute icons of local foods - “{Local Food 1}” - “{Local Food 2}” - “{Local Food 3}” 6. Childlike exclamations - “I didn’t know {City Name} was so fun!” - “I want to come again!” III. Overall Art Style Requirements - Crayon / children’s hand-drawn travel diary style - Bright, warm, colorful palette - Cozy but full and lively composition - Emphasize the joy of exploring - All text should be in a cute handwritten font - Make the entire page feel like a young child’s fun travel-journal entry --- Input : Chicago 7-Day Trip, English

译该提示词专为GPT Image 2设计，可生成儿童蜡笔风格的9:16竖版旅行手账插画。用户输入城市名称与天数后，系统自动规划路线并填充当地景点、美食与地标，搭配童趣涂鸦、手写体文字与温暖明亮的色调。源自"nano banana prompt"系列，适合快速制作充满好奇心的个性化旅行纪念图。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt：3D chibi-style miniature concept store ---- 3D chibi-style miniature concept store of {Brand Name}, creatively designed with an exterior inspired by the brand's most iconic product or packaging (such as a giant {brand's core product, e.g., chicken bucket/hamburger/donut/roast duck}). The store features two floors with large glass windows clearly showcasing the cozy and finely decorated interior: {brand's primary color}-themed decor, warm lighting, and busy staff dressed in outfits matching the brand. Adorable tiny figures stroll or sit along the street, surrounded by benches, street lamps, and potted plants, creating a charming urban scene. Rendered in a miniature cityscape style using Cinema 4D, with a blind-box toy aesthetic, rich in details and realism, and bathed in soft lighting that evokes a relaxing afternoon atmosphere. --ar 2:3 Brand name: Starbucks

译分享适用于GPT Image 2的提示词模板，可生成3D chibi-style品牌微型概念店。该提示词以品牌标志性产品作为建筑外观灵感，构建两层玻璃结构展示内部装潢，配合街道场景与行人，采用Cinema 4D渲染实现盲盒玩具美学与柔和光照。示例展示Starbucks概念店效果。此提示词来自@dotey的系列创作，适用于品牌视觉设计与创意场景生成。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt：Isometric Miniature Stock Scene Enter a company name or stock ticker to generate an exquisite, miniature isometric 3D scene integrating real-time stock data for the specified date. --- Prompt --- Present an exquisite, miniature 3D cartoon-style scene of the company corresponding to the user-specified company name or stock ticker, clearly viewed from a 45° top-down perspective. Place the company's most iconic building or campus prominently at the center, complemented by proportionally-sized icons of its key products, charming cartoon-style figures, vehicles, and other elements illustrating everyday company activities. The scene should be detailed, finely crafted, and playful. Rendered with Cinema 4D, the modeling should be refined, smoothly rounded, and rich in texture, accurately capturing realistic PBR materials. Gentle, lifelike lighting and soft shadows should create a warm, comfortable ambiance. Creatively integrate the company's real-time stock market data for the user-specified date (or automatically retrieved current date) into the scene, maintaining a clean, minimalist layout and a solid-color background to highlight the primary content. At the top-center of the scene, prominently display the company name or stock ticker in a large font size, followed by the specified date in extra-small font, and the stock price range in a medium-sized font. Include clear, intuitive stock trend icons and charts. All texts should be displayed in the language specified or entered by the user, without any background, and may subtly overlap with the scene elements to enhance overall design integration. Very Important: Before generating, ensure accurate and up-to-date stock market data based on the user-inputted company name or stock ticker and the specified date. If such data is unavailable, notify the user immediately and stop the generation process. Parameters: * Aspect ratio: {User input, default 4:3} * Date: {User input, current date} * Company name or stock ticker: {User input} --- Company Name: Google

译GPT Image 2 提示词支持创建融合实时股票数据的等距迷你3D场景。用户输入公司名称或股票代码后，系统以45度俯视角生成精致卡通风格画面，中央呈现公司标志性建筑与产品元素，采用 Cinema 4D 渲染与 PBR 材质。场景顶部整合指定日期的股价区间与趋势图表，所有文本支持用户指定语言。系统严格要求基于准确实时数据生成，若数据不可用将立即停止。该方案适用于金融数据可视化与品牌展示。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT Image 2 Prompt：Tang Dynasty Queen & Her Minion Squad --- Prompt --- A traditional Chinese ink and color painting in Gongbi style on aged rice paper texture. A noblewoman in elaborate Tang Dynasty Hanfu robes sits on a wooden stool, holding a modern hairdryer to dry her long flowing hair. She is wearing black stockings, red high heels on one foot, resting on a small stool. Three 小黄人 dressed in ancient Chinese servant robes and hats attend to her: one on the left looks stressed holding the hairdryer's power cord, one center kneels polishing her red shoe with a cloth, and one on the right holds up a smartphone taking a photo for her. The background features classical gnarled pine trees, bamboo groves, and Taihu rocks. Traditional Chinese calligraphy written in the top right corner, accompanied by a red artist chop seal (寶玉). The color palette is muted mineral pigments. Humorous, anachronistic fusion. --ar 16:9

译推文分享了 GPT Image 2 的图像生成提示词，呈现工笔重彩风格的跨时空荒诞场景：唐代仕女身着汉服却搭配黑丝与红高跟，手持吹风机，由三只小黄人扮作古仆服侍——分别牵拉电源线、擦拭鞋履、举手机拍照。背景融入松竹、太湖石与书法印章等传统元素，展现 AI 对复杂文化混搭与风格一致性的把控能力。

swyx 🏝️@AIEmiami@swyx · 4月22日

do not miss. one of the INSANE gets courtesy of @osanseviero and the @GoogleDeepMind london avengers. if you always felt out of the loop on the SOTA on Imagegen, today or otherwise, this is the best 40 minutes you will find on the internet, period.

译千万别错过。这是 @osanseviero 和 @GoogleDeepMind London Avengers 带来的疯狂收获之一。 如果你总是觉得跟不上 Imagegen 的 SOTA 进展，无论现在还是平时，这就是你在互联网上能找到的最棒的 40 分钟，绝对如此。

Ethan Mollick@emollick · 4月22日61

Same prompts as before, but now in GPT image-generator 2, page excerpts from: "Eldritch Horrors as Pets: A Guide" "How Womblenauts Work" "Photographs of the People of New York Who Look Like Birds" "Cakes shaped like fish shaped like cakes" Lots of great little lines in there

译用户沿用此前推文引用的“Nano banana 2”提示方法，在GPT图像生成器2中输入相同提示词，要求生成四本虚构书籍第113-114页的“照片”摘录。这些书籍包括《Eldritch Horrors as Pets: A Guide》、《How Womblenauts Work》、《Photographs of the People of New York Who Look Like Birds》以及《Cakes shaped like fish shaped like cakes》。生成结果图像中包含大量出色的细节文本行，进一步验证了该模型在理解和可视化复杂、荒诞文本概念方面的创意与图像生成能力。

宝玉@dotey · 4月22日

GPT-Image-2 ---- Present a clear, 45° top-down view of a vertical (9:16) isometric miniature 3D cartoon scene, highlighting iconic landmarks centered in the composition to showcase precise and delicate modeling. The scene features soft, refined textures with realistic PBR materials and gentle, lifelike lighting and shadow effects. Weather elements are creatively integrated into the urban architecture, establishing a dynamic interaction between the city's landscape and atmospheric conditions, creating an immersive weather ambiance. Use a clean, unified composition with minimalistic aesthetics and a soft, solid-colored background that highlights the main content. The overall visual style is fresh and soothing. Display a prominent weather icon at the top-center, with the date (x-small text) and temperature range (medium text) beneath it. The city name (large text) is positioned directly above the weather icon. The weather information has no background and can subtly overlap with the buildings. The text should match the input city's native language. Please retrieve current weather conditions for the specified city before rendering. City name:【上海】

译GPT-Image-2展示动态天气卡片生成能力。通过结构化提示词，模型可创建45°俯视的垂直等距3D卡通城市场景，采用PBR材质与真实光影，将天气元素与地标建筑动态融合。系统先检索指定城市实时气象数据，再以极简美学呈现天气图标、温度及日期信息，支持多语言本地化输出。示例展示上海城市景观与天气状况的沉浸式结合。

Google Gemini@GeminiApp · 4月22日

If you’re not already using Gems to optimize your workflow in Gemini, it’s time to start. Gems allow you to quickly reuse a prompt and add reference files. Open the side panel, create a gem, and turn your repetitive tasks into a single click.

译如果你还没有使用 Gems 来优化 Gemini 中的工作流程，现在是时候开始了。 Gems 让你能够快速复用提示词并添加参考文件。 打开侧边面板，创建一个 gem，将重复性任务变成一键操作。

宝玉@dotey · 4月21日53

我今天也刚配置了 opus-4.6，有时候写东西还是 opus 4.6 稳一些，而且省 token，但是 /model 不能选了，不过可以通过配置切换，下面是配置： ~/.claude/settings.json { "model": "claude-opus-4-6" }

宝玉@dotey · 4月19日57

小技巧，如何在 GitHub Copilot 的 Agent 中避免老是确认权限，类似于 claude --dangerously-skip-permissions 在 Settings -> Claude Agent: Allow Dangerously Skip Permissions 中勾选 Allow bypass permissions mode. Recommended only for sandboxes with no internet access. 然后在对话框下面的 Permission 中选择 Bypass Approvals https://code.visualstudio.com/docs/copilot/agents/agent-tools#_permission-levels

宝玉@dotey · 4月19日

鸭哥这条对 AI 分析的在理，很多 Codex 的黑话就是英文直译成中文带来的翻译腔👍

宝玉@dotey · 4月19日51

在 Hermes 里面用 baoyu-infographic skill 生成的信息图👍 &gt; /baoyu-infographic + &lt;URL&gt; 直接生成一张高质量信息图

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 4月19日

Agents that run code need a controlled workspace ready when work starts. @modal shares why scale matters for long-running agents built with the Agents SDK.

译运行代码的 Agents 需要在工作开始时准备好受控的工作空间。 @modal 分享了为何规模对使用 Agents SDK 构建的长时间运行 Agents 至关重要。

OpenAI Developers@OpenAIDevs · 4月18日

You can just build things.

译直接动手构建就行。

宝玉@dotey · 4月18日

Anthropic 自家设计师 Ryan Mather，一人负责公司 7 个产品线。他发的几条自己用 Claude Design 的心得，结合官方教程： 1. 别急着干活，先花一小时搭你的设计系统。 把代码库、设计稿、品牌素材全塞给 Claude，让它抽出一套 UI Kit 并直接发布。这一小时的投入，以后你每次生成设计稿，风格都会自动套用，性价比爆表。公司要全面推开，可以投入一到两周做系统沉淀，道理不变：先沉下去规范，后面才有复利。 2. 别再玩接力，跟工程师一起边聊边改。 过去那种“设计师出稿→甩给工程师实现→回来再修改”的模式，已经过时了。开个会，你们一起看着画布，边讨论边敲定方案，一场会定下来直接开发，效率拉满。 3. 结构级大改用聊天，细节调整点评论。 你想换个深色模式、布局大洗牌、新增设置面板，或者一次出多个方向，这种级别的任务用聊天界面效率最高；按钮 padding 调一下、颜色换一换、输入框改下拉菜单，这种小修小补直接在元素上评论就行，精准又快速。 4. 反馈要具体，别给模糊情绪。 官方举过一个特别好的例子：「看着不对劲」就是最差反馈，而「表单字段间距改成 8px」才是智能体最爱听的明确指令。Claude 最擅长处理具象具体的要求，不善于揣摩你抽象的审美情绪。 5. 接上 Connector，让 Claude 读懂上下文。 Ryan Mather 提到他最爱的用法：把产品吐槽会议的纪要喂给 Claude，然后出去溜达一圈，回来一份完整的解决方案 Deck 已经自动生成了。 让 Claude 干复杂又综合的脑力活儿，你腾出手做更重要、更有创造力的事。 6. 关键时刻，别怕手工慢下来。 新图标、核心插画、产品名字、品牌形象，这类活儿别指望模型给你完美答案。这不是 Claude 不够牛，而是这事儿本质上考验的是你的个人品味和判断。Ryan 把这叫作“Agentic Designing 的艺术部分”。 7. 挂代码要精准，别塞整个 monorepo。 把整个 repo 拖进去会直接卡爆浏览器，模型的上下文也被无用信息污染了。你只要挂目标组件的文件夹或 package 就够了，记得排除 .git 和 node_modules，干净利索。 再补两条官方没说的小窍门： 1) 多开几个 Chat 平行探索。 同一个想法开 3 个对话，各自往不同方向跑一段，然后再挑精华合并，比在一个对话里反复折腾要高效太多。 2) 团队 Leader 得改改你的审查流程。 以前是“人做、人审”，现在是“Claude 做、人审”，这个差别巨大。如果你不调整节奏和人力配置，工具的价值会浪费一半，审查这一步一定要重构。

译Anthropic设计师Ryan Mather分享其一人负责7个产品线的Claude Design实战策略：先投入1-2周搭建设计系统获取复利；推动设计师与工程师实时协作而非接力；结构级改动用聊天，细节调整用评论；反馈需具体明确；通过Connector接入会议纪要等上下文；关键品牌决策仍需人工把控；挂载代码需精准。建议多开平行对话探索方案，团队Leader需重构审查流程适应"Claude做人审"的新模式。

Greg Brockman@gdb · 4月18日

codex is for everyone. learn how to get the most out of it:

译Codex 面向所有人。了解如何充分利用它：

宝玉@dotey · 4月17日46

Codex 现在能做类似 Cowork 的事，还不像 Cowork 那样被沙盒限制，能做的事很多，能力挺强

宝玉@dotey · 4月17日

Boris Cherny 根据自己最近几周深度使用 Claude Opus 4.7 的经验，分享了几个实用技巧，让你也能高效发挥这款新模型的威力。 首先是新上线的“自动模式”(Auto mode)。 Opus 4.7 很适合复杂且长期运行的任务，比如深度调研、代码重构或功能迭代。 以前，你要么得不断地确认权限请求，要么不得已使用危险的“跳过权限”模式。 现在，新推出的自动模式让 Claude 自己判断命令的安全性，自动批准执行。这意味着你不用再频繁确认，也能同时运行更多任务，效率大幅提升。 如果你不喜欢用自动模式，官方还推出了一个叫做 /fewer-permission-prompts (减少权限提示) 的技能。它会自动检查历史操作，找到那些安全但经常触发权限提示的命令，并建议你加入权限白名单。这样，你就能更专注工作，不用老被权限提示打断。 另一个贴心功能叫做“回顾”(Recaps)。 它会为你自动总结 Claude 已经完成了哪些任务，以及下一步要做什么。这对处理长期、复杂的任务特别有帮助，哪怕你中间中断几个小时再回来，也能迅速回到节奏里。 CLI 用户还能试试“专注模式”(Focus mode)。 这个模式会隐藏所有中间步骤，只呈现最终结果。如果你对 Claude 已经足够信任，不想再浪费时间看中间细节，专注模式能让你一眼看清重点，快速推进任务。 Claude 4.7 还改变了以往固定的“思考预算”机制，现在用的是一种叫“努力程度”(Configure your effort level)的设定。 你可以灵活调整 Claude 花费的计算资源和时间，“低努力”意味着响应快、更省 token；“高努力”则能输出最聪明、最强大的结果。一般建议普通任务用 xhigh，特别难的用 max。这种模式能自由切换，更贴合实际需求。 最后，别忘了让 Claude 验证自己的工作成果。这其实一直是提升 Claude 效果的关键，现在更重要了。 比如： - 对于后端工作，确保 Claude 知道如何启动你的服务器/服务，从而进行端到端测试； - 对于前端工作，使用 Claude Chromium 浏览器扩展程序，赋予 Claude 控制你浏览器的能力； - 对于桌面应用，使用计算机使用 (computer use) 功能。 就 Boris 自己而言，最近最常使用的提示词通常是这样的：“Claude 去做某某事，然后 /go”。 /go 是一个自定义技能，它会让 Claude 自动执行以下三步： 1. 使用 bash、浏览器或计算机使用功能进行端到端的自我测试。 2. 运行 /simplify (精简代码) 技能。 3. 提交一个 PR 。 对于耗时较长的工作，自我验证非常重要。因为这样一来，当你回来检查任务时，你就确切地知道这些代码是真实可用的。 总体来说，Opus 4.7 本身的提升已经很明显了，但如果你愿意稍微调整一下工作流程，更好地适应 Claude 的“主动性”和“智能程度”，一定会有更加明显的效率提升。希望这些技巧能帮你真正玩转 Opus 4.7！

译Boris Cherny分享Claude Opus 4.7深度使用技巧，建议启用自动模式减少权限确认，利用回顾功能追踪长任务进度，通过专注模式隐藏中间步骤，并灵活配置努力程度（xhigh/max）平衡性能与成本。关键是通过/go技能建立自动测试、代码精简与PR提交的自我验证流程，确保长时间运行任务的输出质量，从而充分发挥模型主动性，提升复杂任务处理效率。

宝玉@dotey · 4月17日45

请问有没有好用的 Ralph Loop for Codex？ 类似于 Claude Code 的 Ralph Wiggum Plugin https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/plugins/ralph-wiggum/README.md 用过 oh my codex，给我装了一坨 MCP，魔改了我的 codex Custom instructions，我个人很不喜欢这种。

译请问有没有好用的 Codex 的 Ralph 循环？ 类似于 Claude Code 的 Ralph Wiggum 插件 https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/plugins/ralph-wiggum/README.md 用过 oh my codex，它给我装了一堆 MCP，还魔改了我的 Codex 自定义指令，我个人很不喜欢这样。

宝玉@dotey · 4月17日

这个思路可以借鉴，将传统 deep research agent 分成两个阶段，先尽可能的搜索可能的信息，保存成本地文件，然后基于本地文件去生成报告。 原推翻译： 在2025年，深度研究的套路非常直线：上网搜索 → 阅读内容 → 逻辑推理 → 不断重复，直到得出结果。在这个过程中，哪怕是执行最小的循环步骤，AI 都会去互联网上重新抓取一遍数据。 但到了2026年，处理长周期任务被明确划分成了两个截然不同的阶段： 阶段一：通过网络读写进行调研与规划。 这一阶段仍然是搜索、阅读和推理，但请注意，目标不再是直接给出最终答案。它的唯一任务是把互联网上的零散知识“具象化”，全部沉淀并保存成我们本地硬盘里的文件（比如 .md、.json 或 .csv 格式的文件）。 阶段二：智能体“挂载”本地文件，开启内循环。 这时，AI 智能体像插入硬盘一样挂载这些整理好的本地文件，然后只对着这些文件进行阅读、执行代码和写入操作。从此以后，它再也不需要通过联网来做信息对齐（grounding）了。 为什么要在第二阶段毫不留情地砍掉联网获取信息的环节呢？原因有四点： 1. 确定性（Determinism）： 本地文件就像是时间静止的快照，里面的内容绝不会变。而网上的内容太不稳定了，随时可能被修改、变成 404 无法访问，或者突然弹出一个付费墙拦住你的去路。 2. 速度（Speed）： 读取本地硬盘的数据只需要几毫秒，而去网上抓取一个网页动辄要花上好几秒。AI 智能体在执行循环任务时，需要的是飞快、紧凑的迭代速度，网络延迟是绝对等不起的。 3. 一致性（Consistency）： 当你需要交叉核对多项信息时，前提是你得在同一个资料库里比对，而不是每次上网搜回来的都是不同版本的说辞。 4. 成本（Cost）： 每次联网读取网页，大语言模型（LLM）都要浪费大量 Token 去解析网页里乱七八糟的 HTML 代码噪音（比如广告、各种导航栏）。而本地文件早就是清洗得干干净净的纯文本了。 这种两阶段的方法，实现了“探索与利用的解耦”（exploration-exploitation decoupling）。 阶段一就是纯粹的探索：广撒网，多捕鱼，收集有用的信号，搭建起一个专属于当前任务的本地知识库。阶段二则是进入纯粹的利用状态：在一堆干净、稳定的数据上进行高效、高频的迭代运算。 而且，因为第二阶段花费的时间往往比第一阶段要长得多，这就导致在2026年的当下，传统意义上的“搜索”所扮演的角色被大大淡化了。在第二阶段里所谓的“搜索”，其实更像是在翻找记忆，纯粹是为了给大语言模型做上下文填充（context filling）而已。

译Deep Research Agent正从实时搜索循环演进为两阶段工作流：第一阶段通过网络调研将知识沉淀为本地文件（.md/.json/.csv），实现知识"具象化"存储；第二阶段Agent直接挂载这些文件进行离线迭代，彻底切断网络调用。这种"探索与利用解耦"架构带来确定性、毫秒级读取速度、一致性校验和Token成本优化四重优势，使长周期任务转向基于静态知识库的高效内循环。

Chubby♨️@kimmonismus · 4月16日

I’ve been trying to get this 7-day Japan trip organized, but I was stuck on the logistics and I just have so much to do to plan an itinerary. So I used Zooclaw to help me map it out and it really handled the heavy lifting!

译我一直在安排这次7天的日本之旅，但在行程规划上卡住了，而且要做的事太多。 所以我用了 Zooclaw 来帮我规划，它真的承担了繁重的工作！

Thariq@trq212 · 4月16日

I edited the intro because I realized I buried the lede originally- The 1M context window is a double-edged sword. It allows Claude to do more complex tasks but it can also leads to more context pollution if you don't manage your session well. This is how you do that:

译我编辑了开头，因为我意识到我原本把重点埋没了—— 1M 上下文窗口是一把双刃剑。它让 Claude 能够处理更复杂的任务，但如果你不好好管理会话，也可能导致更多的上下文污染。 方法如下： [引用 @trq212]：http://x.com/i/article/2044537014620721153

Yuchen Jin@Yuchenj_UW · 4月16日

Manage your Claude Code session like your life depends on it. The rule of thumb is: do /clear often, when starting a new task, always start a new session. (I don't do this enough..) 1M context length is good, but context rot is real, and models get dumb because of it.

译像你的生命取决于它一样管理你的 Claude Code 会话。 经验法则是：经常执行 /clear，开始新任务时，务必开启新会话。（我做得还不够...） 1M 上下文长度很好，但上下文退化是真实存在的，模型会因此变蠢。

宝玉@dotey · 4月16日74

http://x.com/i/article/2044562880721248256 # 使用 Claude Code：会话管理与 100 万 上下文【译】 今天，我们为 /usage 命令推出了一项全新更新，旨在帮助你更清晰地了解自己在 Claude Code 中的使用情况。这个决定的背后，是我们近期与用户进行的多次深入交流。 在这些交流中，我们反复听到了一个现象：大家在管理会话时的习惯可谓是五花八门。尤其是最近 Claude Code 将上下文窗口（Context Window）升级到了 100 万大关，这种差异就更明显了。 你是习惯在终端里只保持一两个开着的会话？还是每次输入提示词都重新开个新会话？你通常在什么时候会用到压缩（Compact）、回溯（Rewind）或者子智能体（Subagents）？又是什么原因导致了一次糟糕的压缩呢？ 这里头其实大有学问。这些看似不起眼的细节，极大地影响着你使用 Claude Code 的体验。而这一切的核心，都归结于一件事：如何管理你的上下文窗口。 ## 快速科普：上下文、上下文压缩与上下文衰减 所谓“上下文窗口（Context Window）”，就好比模型在生成下一次回答时，眼前能同时“看到”的所有信息。它包括了你的系统提示词（System Prompt）、到目前为止的聊天记录、每一次的工具调用（Tool Call）及其输出结果，甚至还有它读过的每一个文件。现在，Claude Code 拥有高达 100 万个词元（Token）（注释：Token 是大模型处理文本的基本单位，通常一个英文单词约为 1 个 Token，一个汉字可能占 1-2 个 Token） 的超大上下文窗口。 但遗憾的是，使用上下文是需要付出一点代价的，我们通常称之为上下文衰减（Context Rot）（注释：指随着对话历史越来越长，模型需要处理的信息量过大，导致其注意力分散，遗忘早期重要信息或被无关内容干扰的现象）。随着上下文越来越长，模型的表现往往会变差，这是因为它的注意力被分散到了更多的 Token 上。那些早期遗留的、已经无关紧要的内容，会开始干扰模型当前正在执行的任务。 上下文窗口是有硬性容量上限的。所以，当你快要把窗口撑满时，你必须把你正在做的任务总结成一段简短的描述，然后带着这段描述在一个新的上下文窗口里继续工作。我们把这个过程称为上下文压缩（Compaction）（注释：为了腾出内存空间，将超长历史记录提炼成精简摘要的过程）。当然，你也可以随时手动触发这个压缩过程。 想象一下，你刚刚让 Claude 帮你做了一件事，并且它已经完成了。现在，你的上下文里已经塞进了一些信息（比如工具调用、工具的输出结果、你给的指令）。接下来该怎么做？你可能会惊讶地发现，自己竟然有这么多种选择： - 继续（Continue） — 在同一个会话里，直接发送下一条消息 - 回溯（/rewind 或连按两次 Esc 键） — 时光倒流，退回到之前的一条消息，从那里重新开始尝试 - 清空（/clear） — 开启一个全新的会话，通常带上你从刚才对话中提炼出的简短总结 - 压缩（Compact） — 把目前的对话做个总结，然后在这个总结的基础上继续干活 - 子智能体（Subagents） — 把下一阶段的工作委派给另一个拥有自己干净上下文的 AI 智能体（AI Agent），并且只把它最终的工作结果拉取回来 虽然直接“继续”是最顺理成章的反应，但其他四个选项的设定，正是为了帮你更好地管理你的上下文。 ## 什么时候该开个新会话？ 到底什么时候该维持一个漫长的老会话，什么时候又该另起炉灶呢？我们的经验法则是：当你开始一项新任务时，你也应该开启一个新会话。 100 万的上下文窗口，意味着你现在可以非常靠谱地完成更长、更复杂的任务。比如，让 Claude 从零开始为你搭建一个全栈应用。 但有时候，你可能在做一些前后关联的任务。这时候，你需要保留一部分之前的上下文，但不是全部。举个例子，你刚写完一个新功能，现在要为它写一份使用文档。你当然可以开个新会话，但这意味着 Claude 必须把你刚才写过的所有代码文件重新读一遍——这不仅速度更慢，而且花费也更高。 ## 用“回溯”代替“纠正” 如果非要我挑出一个能代表“优秀上下文管理能力”的好习惯，那一定是用好“回溯（Rewind）”。 在 Claude Code 里，双击 Esc 键（或者运行 /rewind 命令）能让你穿越回之前的任意一条消息，然后从那里重新下发提示词。至于那个节点之后发生的所有对话，都会被从上下文中彻底抛弃。 在纠正 AI 的错误时，“回溯”往往是更高明的做法。举个例子：Claude 读了五个文件，尝试了一种方法，结果失败了。你的本能反应可能是在对话框里敲下：“这招不管用，换 X 方法试试。”但更聪明的做法是，回溯到它刚读完那五个文件的时刻，然后带着你刚学到的教训重新对它说：“别用 A 方法了，foo 模块根本不支持那个——直接去试 B 方法。” 你甚至可以使用“从这里开始总结（summarize from here）”的功能，让 Claude 自己把它学到的教训总结成一段“交接信息”。这感觉就像是那个刚刚踩了坑的“未来版 Claude”，给过去那个还没开始行动的自己留下了一张字条。 ## 上下文压缩 vs 全新会话 当一个会话变得越来越长时，你有两种方法可以给它“减负”：使用 /compact （压缩）或者 /clear （清空并从头开始）。这两个操作听起来挺像，但实际表现大相径庭。 压缩（Compact） 是让模型把到目前为止的对话总结一下，然后用这份摘要替换掉冗长的历史记录。这个过程是“有损”的，意味着你把决定“什么内容重要”的权力交给了 Claude。好处是你什么都不用写，而且 Claude 在保留重要的经验教训或文件记录时，可能比你想得更周到。你也可以通过给它下达指令来掌控压缩的方向（比如：/compact 将重点放在身份验证模块的重构上，丢掉那些关于测试调试的内容）。 而使用 /clear，则需要你自己写下核心要点（例如：“我们正在重构身份验证的中间件，目前的限制条件是 X，相关的重要文件是 A 和 B，而且我们已经排除了方法 Y”），然后以一个无比干净的状态重新开始。虽然这要费点劲，但由此产生的新上下文，百分百都是你认为真正相关的精华。 ## 什么样的“压缩”会翻车？ 如果你经常挂着超长的会话，你大概率遇到过“压缩”效果极其糟糕的情况。我们发现，这种“翻车”通常发生在一个特定的时刻：那就是大语言模型（LLM）无法预测你下一步工作方向的时候。 举个例子，在一段漫长的代码调试之后，系统触发了自动压缩，把之前的排查过程总结了一番。结果你紧接着发了一句：“现在，把我们之前在 bar.ts 里看到的另一个警告也修了吧。” 可是，由于刚才的会话重点全在调试前一个 Bug 上，那个没来得及修的警告很可能早就被当成无关紧要的信息，在总结时被直接丢弃了。 这是一个相当棘手的问题。因为受限于上下文衰减，模型在进行压缩的那一刻，往往是它“智商”最不在线的时候。好在有了 100 万的上下文容量，你现在有了更充裕的空间，可以主动带上“我接下来想做什么”的描述，去提前执行 /compact。 ## 子智能体与全新的上下文窗口 子智能体也是一种管理上下文的绝佳手段。当你提前预知某一项工作会产生大量“阅后即焚”（以后再也用不上）的中间结果时，这招特别管用。 当 Claude 通过智能体工具（Agent tool）衍生出一个子智能体时，这个小家伙会获得一个完全崭新的上下文窗口。它可以在里面肆意折腾，做多少工作都行。等到大功告成，它会把结果提炼出来，只把最终的报告交还给“父级”Claude。 我们判断是否该用子智能体的“灵魂拷问”是：以后我还需要看这些工具运行的详细输出吗，还是我只想要一个最终结论？ 虽然 Claude Code 会在背后自动调用子智能体，但有时候你也可以非常明确地指挥它。比如，你可以对它说： - “派个子智能体去，根据下面这份规范文件，验证一下我们刚才做的工作对不对” - “派个子智能体去通读一下另一个代码库，总结出它是怎么实现身份验证流程的，然后你自己照猫画虎，在这边也实现一遍” - “派个子智能体去，根据我的 Git 修改记录，给这个新功能写份说明文档” 总而言之，当 Claude 完成了一轮回答，而你正准备发送一条新消息时，你就站在了一个决策的路口。 我们期望在未来，Claude 能足够聪明，自己帮你打理好这一切。但就目前而言，熟练掌握这些决策，正是你引导 Claude 产出高质量结果的必经之路。

译Anthropic 为 Claude Code 推出 /usage 更新，核心在于管理 100 万词元上下文窗口以避免性能衰减。文章介绍了关键策略：开启新会话适用于新任务；使用“回溯”功能从历史节点重启以高效纠错；“压缩”功能自动总结历史，“清空”则需手动提炼要点；当工作产生大量中间结果时，使用“子智能体”在独立上下文中执行并仅返回结论更佳。目前，掌握这些决策是引导 Claude 产出高质量结果的关键。

Thariq@trq212 · 4月16日72

http://x.com/i/article/2044537014620721153 # Using Claude Code: Session Management & 1M Context In my recent calls with Claude Code users, one theme keeps coming up: the 1M token context window is a double-edged sword. It lets Claude Code operate autonomously for longer and handle tasks more reliably, but it also opens the door to context pollution if you're not deliberate about managing your sessions. Session management matters more than ever and there seem to be a lot of questions about it. Do you keep one session open in a terminal, or two? Start fresh with every prompt? When should you use compact, rewind, or subagents? What causes a bad compact? There’s a surprising amount of detail here that can really shape your experience with Claude Code and almost all of it comes from managing your context window. ## A Quick Primer on Context, Compaction & Context Rot The context window is everything the model can "see" at once when generating its next response. It includes your system prompt, the conversation so far, every tool call and its output, and every file that's been read. Claude Code has a context window of one million tokens. Unfortunately using context has a slight cost, which is often called context rot. Context rot is the observation that model performance degrades as context grows because attention gets spread across more tokens, and older, irrelevant content starts to distract from the current task. For our 1MM context model, we see some level of context rot happen around ~300-400k tokens, but it is highly dependent on the task- not a fast rule. Context windows are a hard cutoff, so when you’re nearing the end of the context window, you will need to summarize the task you’ve been working on into a smaller description and continue the work in a new context window, we call this compaction. You can also trigger compaction yourself. # Every Turn Is a Branching Point Say you've just asked Claude to do something and it's finished, you’ve now got some information in your context (tool calls, tool outputs, your instructions) and you have a surprising number of options for what to do next: - Continue — send another message in the same session - /rewind (esc esc) — jump back to a previous message and try again from there - /clear — start a new session, usually with a brief you've distilled from what you just learned - Compact — summarize the session so far and keep going on top of the summary - Subagents — delegate the next chunk of work to an agent with its own clean context, and only pull its result back in While the most natural is just to continue, the other four options exist to help manage your context. ## When to Start a New Session The new 1M context windows means that you can now do longer tasks more reliably, for example to have it build a full-stack app from scratch. But just because your model hasn't run out of context, it doesn't mean you shouldn't start a new session. Our general rule of thumb is when you start a new task, you should also start a new session. A grey area is when you may want to do related tasks where some of the context is still necessary, but not all. For example, writing the documentation for a feature you just implemented. While you could start a new session, Claude would have to reread the files that you just implemented, which would be slower and more expensive. Since documentation may not be a highly intelligence sensitive task, the extra context is probably worth the efficiency gain of not having to re-read the relevant files again. ## Rewinding Instead of Correcting If I had to pick one habit that signals good context management, it’s rewind. In Claude Code, double-tapping Esc(or running /rewind) lets you jump back to any previous message and re-prompt from there. The messages after that point are dropped from the context. Rewind is often the better approach to correction. For example, Claude reads five files, tries an approach, and it doesn't work. Your instinct may be to type "that didn't work, try X instead." but the better move is to rewind to just after the file reads, and re-prompt with what you learned. "Don't use approach A, the foo module doesn't expose that — go straight to B." You can also use “summarize from here” to have Claude summarize its learnings and create a handoff message, kind of like a message to the previous iteration of Claude from its future self that tried something and it didn’t work. ## Compacting vs. Fresh Sessions Once a session gets long, you have two ways to shed weight: /compact or /clear (and start fresh). They feel similar but behave very differently. Compact asks the model to summarize the conversation so far, then replaces the history with that summary. It's lossy, you're trusting Claude to decide what mattered, but you didn't have to write anything yourself and Claude might be more thorough in including important learnings or files. You can also steer it by passing instructions (/compact focus on the auth refactor, drop the test debugging). With /clear you write down what matters ("we're refactoring the auth middleware, the constraint is X, the files that matter are A and B, we've ruled out approach Y") and start clean. It's more work, but the resulting context is what you decided was relevant. ## What Causes a Bad Compact? If you run a lot of long running sessions, you might have noticed times in which compacting might be particularly bad. In this case we’ve often found that bad compacts can happen when the model can’t predict the direction your work is going. For example autocompact fires after a long debugging session and summarizes the investigation and your next message is "now fix that other warning we saw in bar.ts." But because the session was focused on debugging, the other warning might have been dropped from the summary. This is particularly difficult, because due to context rot, the model is at its least intelligent point when compacting. With one million context, you have more time to /compact proactively with a description of what you want to do. ## Subagents & Fresh Context Windows Subagents are a form of context management, useful for when you know in advance that a chunk of work will produce a lot of intermediate output you won't need again. When Claude spawns a subagent via the Agent tool, that subagent gets its own fresh context window. It can do as much work as it needs to, and then synthesize its results so only the final report comes back to the parent. The mental test we use: will I need this tool output again, or just the conclusion? While Claude Code will automatically call subagents, you may want to tell it to explicitly do this. For example, you may want to tell it to: - “Spin up a subagent to verify the result of this work based on the following spec file” - “Spin off a subagent to read through this other codebase and summarize how it implemented the auth flow, then implement it yourself in the same way” - “Spin off a subagent to write the docs on this feature based on my git changes” # Summary In summary, when Claude has ended a turn and you’re about to send a new message, you have a decision point. Overtime we expect that Claude will help you handle this itself, but for now this is one of the ways you can guide Claude's output.

译Claude Code 的百万级上下文窗口在支持长任务的同时，也带来了“上下文腐化”的风险，即模型性能可能在处理约30-40万token后开始下降。因此，有效的会话管理至关重要。关键策略包括：开启新任务时建议新建会话；对于关联任务可酌情保留上下文以提升效率；善用 `/rewind` 回退功能而非直接纠正错误，是维护上下文清洁的核心习惯。用户在每个对话轮次后，应根据情况选择继续、回退、新建会话、压缩或使用子代理。