本文深度拆解 OpenAI 官方发布的 GPT Image 2.5 图像提示词指南。文章介绍了 Flare 与 Sunburst 双模型的选型逻辑与 API 参数解耦设计，系统梳理了官方首次披露的 8 大提示词工程法则，包括规格化定义结果、用具体细节取代情绪空话、精确文本排版用双引号、编辑时分离改动与约束、多图参考角色分配、单步渐进迭代等。并配以胶片人像、商业广告排版、透明 Logo、四格条漫、移动端 UI 原型、科学信息图、YC 路演页等 8 大商业级实战案例与完整提示词模版，指出 AI 图像生成已进入工程化规格说明时代。
本文介绍了从零制作 AI 短片的完整流程，分为四个步骤：人物与场景定妆、分镜与脚本编写、视频/语音/BGM 生成、剪辑与字幕。作者推荐三件套工具：Claude Code、LibTV 和 ChatCut，通过 Agent 实现口喷式创作。文章详细讲解了人物三视图、参考图对保持一致性的重要性，如何用 AI 辅助分镜创作，减少抽卡成本的技巧，以及剪辑时如何将素材变成艺术品。作者分享了首部短片《白夜之后》的创作心得。
文章介绍了 Openclaw 背后的极简编码智能体框架 Pi。与开箱即用的工具不同，Pi 主张极简内核，通过 Extension、Prompt Templates 和 Packages 进行高度定制。文章详细讲解了如何编写拓展、创建模板以及管理包生态，并推荐了 10 个实用的 Pi 包和配置方案，适合喜欢深度定制和折腾的开发者。
本文基于斯坦福大学数字经济实验室对51个企业AI落地案例的深度调研，揭示了企业AI转型的关键洞察。主要发现包括：70%-80%的员工私自使用未授权AI工具（影子AI），企业应从封堵转向纳管；AI项目初期面临生产力下降的“J曲线”，需9-18个月才能见效；LLM的核心价值在于解锁非结构化的“暗数据”；专有数据而非模型才是真正的竞争壁垒；以及“增强人”比“替代人”更能带来商业成功。
作者基于 Figma 设计稿转代码项目的实战经验，总结了 Agent 开发的四个关键坑点：一是避免让昂贵的大模型做“脏活”，应将固定流程脚本化以节省 Attention；二是 Skill 只是软约束，长上下文会稀释早期指令导致步骤跳过，需拆散流程但会增加上下文传递成本；三是强调可观测性的重要性，缺乏可视化的 Pipeline 盲目跑测试集只会浪费 Token；四是人类不能仅做监督者，需深度思考并跑通流程以引导 AI。
