作者用 Claude 编写代码，渲染出一部展示家乡成都的动画短片《一座城的年轮》。全片基于清华大学 CMAB 建筑数据集与 OpenStreetMap 数据，涵盖 319 平方公里、71,380 栋建筑，共 3,573 帧、74 亿像素，按 1:10000 等比缩小渲染，耗时约 4 小时。视频将公元前 1250 年至 2022 年共 3,271 年的成都城市演变压缩进 149 秒，展示从金沙遗址、秦筑成都城、都江堰到现代城市环状生长的历程。帖子引发大量网友关注，纷纷询问制作方法与提示词，作者表示后续会出教程。
作者受澳门街区 Riso 孔版印刷海报启发，将荧光红与钴蓝双色、粗网点、拼贴构图的设计语言反推为一套可复用的 AI 生图提示词。核心公式是：抠出的大物件 + 圆润抽象形状 + 网点底纹 + 细体小字，红蓝叠印处自然形成深紫。文章提供了完整提示词模板，并分享使用技巧：文字只写 1-3 个英文单词、选轮廓清晰的单个物件效果最佳。还总结出对 GPT 生图的经验——负面描述写得越多越容易画出来，应改为正面描述。适合制作头像、壁纸、海报、文创周边等。
Google 旗舰模型 Gemini 4 Argon 于 10 月 14 日全面开放。文章详细解析了其 7 大核心升级：百万级 token 输出上限（长解码模式）、Arena 文字榜断层第一的写作能力、强于竞品的空间几何代码生成（3D 古建筑群）、深度推理与仅 15% 的超低幻觉率、原生多模态与 4K 音画同步视频生成、直接交付成品文件（PDF/Excel）而非代码，以及面向备考的苏格拉底式学习模式。作者附上 API 定价对比与 10 段实测提示词，认为其写作能力已超越 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra，性价比突出。
作者开发了第二个B-roll类Skill——eian-riso-broll，用于解决口播视频配画面繁琐的问题。该工具是一套孔版双色印刷风格的信息动画工作流：AI Agent自动从逐字稿中挑出值得配画面的句子，生成9:16竖屏信息动画视频。它内置10个模板对应10种信息形状（数字冲击、前后对比、流程步骤、金句等），采用三道确认闸门（分镜表、样帧、成片）确保质量，严格禁止AI编造内容。技术上使用HTML/CSS排版、GSAP动画、Chrome逐帧截图加ffmpeg合成，零npm依赖、无需联网和图片生成模型，专为竖屏短视频版面设计，跨平台渲染效果一致。
文章介绍了 ChatGPT 的 Intelligent UI 功能，该功能可在回答中直接生成可点击、可拖动、自适应的动态交互界面，实现“内容即交互”。作者梳理了官方的 4 种用法（探索想法、创建工具、学习概念、调整回答），并整理了 10 个代表性玩法及可直接复制的提示词，包括背单词卡、口语陪练、折纸教程、AA 分账、学规则、小游戏、旅行规划、商品对比、聚餐菜单、穿搭灵感板等。作者认为软件将走向“一次性”，固定界面的小工具将受冲击，学习与交互方式都会发生变革，且该功能免费用户即可使用。
作者分享了一套从注册视频号到盈利只需 7 天的全自动流程系统。文章首先分析了视频号的红利期：微信月活达 14.39 亿，竞争强度仅为抖音的三分之二，内容供给远未饱和。接着介绍了开源系统 Universal Content Intake，支持一个链接下载视频、PDF、图集、文章、网页、云盘文件等六类内容，并自动翻译压制中文字幕。第二层功能为自动监控：利用中美时差，夜间自动监控海外 YouTube 作者的新视频，通过作者历史数据中位数判断视频是否起量，再由 Gemini AI 按编辑方向把关筛选，早上即可交付已验证、已翻译的成片，每天只需 1 分钟即可运营视频号。
作者分享了一组AI生图提示词，核心思路是：一个熟悉的物件、全部由微型文字拼成、纯平面剪影、纯色背景。远看是干净图形，凑近发现每一笔都是字，风格克制耐看。使用时只需填写8项内容（主题、品牌名、标语、关键词、颜色、构图等），画幅设为3:4即可生成。文章附完整提示词模板，适合小店品牌海报、网店首图、公众号封面等场景，并给出了文字错误替换、模糊质感添加等后期调整建议。
作者分享了使用 Claude Opus 5.5 通过代码生成动效视频的完整方法论。核心思路是让 Claude 编写程序逐帧绘制画面（每秒 60 帧），再用 Chrome 截图和 ffmpeg 拼成视频。文章将制作流程拆为 8 步：理解'每帧只由时间决定'的原理、准备工具、编写 CLAUDE.md 规则手册、找参考和音乐、写清故事需求、音乐鼓点卡点分析、让 AI 自查画面质量、分段修改导出。作者用此方法制作了 85 秒的卡点 MV《AGENT/0》和 105 秒水墨风历史短片《华夏·五千年》（连音乐也由代码合成），强调提示词只占 10%，剩下 90% 是制作流程。
文章系统讲解了如何从零开始创建自己的 Skill。作者指出 Skill 本质是给 Agent 的说明书，将个人经验和工作流沉淀为可反复调用的规则包。文章详细介绍了 Skill 的模块化结构：SKILL.md 作为门面和大脑（含触发词、决策原则、流程骨架、雷区），references/ 知识库、scripts/ 确定性脚本、examples/ 样例、assets/ 静态资源五个模块，以及 AI 读取 Skill 的渐进式披露三层机制。最后给出从梳理流程到测试迭代的七步创建法，强调从小版本起步、多轮迭代，让读者15-30分钟内即可做出属于自己的 Skill。
文章系统梳理了20多个常用ChatGPT插件，强调不要在多个软件间来回切换，而应让ChatGPT直接连接常用工具。作者按使用场景将插件分为六类：自媒体与设计（Canva、Figma）、日常办公（Gmail、Google Calendar）、资料与知识库（Google Drive、Notion）、数据分析（数据分析、Amplitude）、开发与做产品（GitHub、Firebase、Netlify、Lovable）、商业与销售（Stripe、Salesforce）。每个插件介绍了用途、典型指令和适用人群，并给出了按职业场景选择插件组合的建议，如写作加设计选Canva+Figma，开发选GitHub+Firebase+Netlify等。
文章分享了一组图片生成提示词，用于制作极简高冲击力的品牌 Campaign 风格海报。核心方法论是把观点压缩成最简单的视觉关系：一个熟悉主体 + 一个异常变化 + 超大字体 + 强对比纯色背景。提示词详细规定了构图规则，包括只选择一个核心主体（占画面40%-70%）、只保留一个视觉异常（如巨大化、玻璃化）、超大文字参与构图、9:16竖版、2-4色配色、简洁背景等，目标是生成接近高端商业广告的主视觉，适用于封面、观点帖配图、产品发布等场景。
作者分享了一套 AI 视频创作工作流：先用 ChatGPT 讨论并完善画面构思，再让 GPT-6 Astra 操控 Blender 生成极简白模预演，确定空间关系、人物走位、镜头路径和 Timing，最后将白模视频、场景参考图、人物三视图与提示词交给 seedance 生成最终画面。核心思路是用三维白模解决 Prompt 难以精准表达空间和镜头运动的问题，避免视频生成纯靠抽卡。作者不会建模也不懂运镜，仅通过对话就在 30 分钟内做出不错视频，宣告门槛降低的全民导演时代到来。
