荒诞发明的AI提示词
文章分享了一个有趣的AI提示词，用于生成解决微小不便的荒诞发明。提示词要求以严肃的奢华产品发布形式展示，包含工程解决方案、爆炸图、专利草图等细节，强调越严肃越幽默的视觉效果。
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我拆了 Anthropic 的设计语言，做了一套万能封面模板
文章分析了 Anthropic 极简美学设计语言的特点，将其转化为可复用的提示词模板。通过不同的配色方案和排版规则，该模板可适用于 AI 产品、教程、个人品牌等多种场景的视觉设计。
2026 构图与提示词指南：100 种设计布局方案及开源工具介绍
作者通过对比传统设计书籍与 GPT2 的教学效率，整理了 100 套关于构图与布局的视觉方案。文章重点介绍了如何利用这些方案优化 AI 绘画提示词，以提升海报设计和排版的实战效果。同时，作者开源了相关的 Chrome 插件 xPoster，支持批量上传 Markdown 到 X 平台，并分享了包含 100 种布局示例的 GitHub 项目下载链接。
用 AI 几句话清理 Android 平板的广告、通知和预装应用
作者分享了用 AI（Claude/Codex）通过 Mac 连接 Android 平板，几句话完成系统清理的实用技巧。提供的提示词涵盖五个方面：关闭广告和推广入口、按分类保留有用通知、更换带促销装饰的应用图标、停用无用预装应用（保留基础服务）、整理桌面布局。整个过程无需 root，适合优化新买的 Android 设备或帮家人清理手机。评论区还讨论了 WiFi 调试、iPhone Air + 安卓小平板的搭配，以及国内安卓系统广告难以关闭的现状。
AI 生图还能用 JSON 控制排版？5B 开源模型商业海报实验
作者测试了模思智能开源的 5B 生图模型 MOSS-Image，重点验证其文字渲染与 JSON Layout 结构化布局能力。通过虚构日系甜品店海报案例，对比传统自然语言 Prompt 与 JSON 布局控制的效果差异：JSON 可将人物、产品、标题等元素按坐标框精确定位，类似写前端页面。三轮测试覆盖主视觉、商业活动海报排版及中英文文字生成，验证了文案正确率、版式适配与视觉融合。结论是 JSON Layout 虽非 PS 级精确编辑，但能将模糊排版需求变为结构化描述，对商业海报、电商图等场景具有实际价值。
别再用 AI 生图做海报了！一文教会你用 AI 正确做海报
文章指出用 AI 生图直接做海报存在三大问题：无法精细化修改、文字密集时易乱码、二维码无法准确生成。正确方法是让 AI 写 HTML 网页当海报，文字真实可编辑，二维码和 logo 以图片素材贴入，最后截图导出 PNG。文章介绍两种方法：一是复刻喜欢的海报，让 AI 拆解成风格描述后再套用自己的活动内容生成；二是让 AI 反问需求后出多版设计供挑选迭代。最后建议建立自己的海报模板库，随时复用，大幅节省设计成本。
如何变得更有雄心：一份写给 AI 时代人类的实践指南
本文是 Claude 团队工程负责人 Felix 文章的中文翻译，探讨如何在 AI 时代更有雄心地使用 AI。作者将雄心分为四个维度：速度（更快完成工作）、高度（关注结果而非任务，重新思考业务流程）、深度（像顶尖专家一样使用专业工具和方法挑战极限）、广度（跨学科引入不同领域的知识和方法）。文章结合 Acme 公司季度回顾等具体案例给出实践方法，并引用自我效能感心理学研究、Dantzig 解难题、Bannister 破四分钟纪录等故事，说明人类往往受限于对可能性的想象力，鼓励读者大胆设定目标、允许失败，充分利用 AI 能力实现突破。
看完这篇，把收藏的提示词模板全删了！
文章指出收藏的提示词模板大多是安慰剂，问题在于使用方式错误：AI 不理解'电影感''8K''大师级'等模糊愿望词，只接受具体指令。作者强调提示词本质是导演语言，需要先建立导演思维。文中系统讲解了三大要点：镜头（景别、运镜动词、机位角度的权力感）、调度（人物走位让画面活起来）、光影（先定时间再定光源来控制情绪），并给出新手可直接照抄的 6 条原则，包括先定景别、运镜用一个动词、加走位描述、删掉抽象形容词换具体表达、以及必写负面词等实用技巧。
用 AI 搭建流量上升词自动发现与批量选题流水线
文章针对出海团队每天人工盯热搜、找选题效率低、时间滞后的痛点，介绍如何用代码和 AI 搭建一套 24 小时自动巡检的选题流水线。核心思路是抓住搜索量短时间暴增但内容供给空白的上升词红利。流水线分三层：一是围绕种子词库做周期性快照轮询并计算趋势斜率，自动发现飙升关键词；二是通过黑名单过滤、商业意图词性筛选和聚类去重，剔除娱乐八卦等噪音，保留排查解决、选型对比、资源索取类高价值需求，并附完整 AI 过滤提示词；三是接入大模型，把上升词拆解为痛点解决方案、工具选型、成本风险、可交付资源四张选题卡，实现选题自动化裂变。文中提供了两段可直接复用的详细提示词。
开源17套知识付费提示词分享给正在做课程的老师、知识创作者和教育产品团队
作者基于四年前运营知识付费MCN公司（签约明星、艺术家等IP做课程变现）的经历，以及十年在线教育经验写成的《课程营销学》，在AI时代将书中各章节提炼为17套提示词并开源。提示词涵盖课程定位、课程设计、课程售卖和课程运营四大核心模块，面向正在做课程的老师、知识创作者和教育产品团队，可直接使用。文章附有GitHub仓库地址、提示词介绍导航和完整使用指南等资源链接。
别再怪 ChatGPT 回答质量差了：9 个提示词框架
文章指出 ChatGPT 输出质量差往往是提示词写得不好导致的，并总结了 9 个实用的提示词框架：RACE（角色-行动-背景-期望）、RISE（角色-识别-步骤-期望）、STAR（情境-任务-行动-结果）、SOAP、CLEAR、PASTOR、FAB、5W1H 和 GROW。每个框架通过明确角色设定、任务描述、背景信息和期望输出，帮助用户获得专家级的 AI 回答，适用于文案写作、问题解决、产品介绍、目标管理等多种场景。
公开 dontbesilent 写标题的方法论
作者认为市面上教写标题的黄金公式和蒸馏大V标题的做法方向都是错的。核心问题是：用户输入的原始内容本身就缺乏吸引力，仅靠事后润色标题，要么无人点击，要么沦为标题党。正确流程是在正文完成甚至开始之前就思考标题：AI 应引导用户说出写作意图和素材，发散出吸引人的角度（即恩特曼的'框架'或修辞学的'争点'），再在变现目标、用户能力和流量层级三者间找平衡。一旦平衡点确定，标题、封面、开头和内容方向便自然解锁。好标题应是内容本身更吸引人的副产品。作者近期将开源一个同时写封面、标题和开头的 skill。
当语言说不清审美，我给 Agent 搭了一套“视觉记忆系统”
作者作为设计师，探索让 Agent 理解个人审美偏好的方法。通过让 Agent 读取 Eagle 素材库，将收藏整理成可复用的“偏好证据”并生成个人审美档案。测试对比 Codex、Hermes、WorkBuddy 的 PPT 视觉提案，发现参考图比抽象形容词更能传递审美，但 Agent 能否学习取决于其识别与迁移规律的能力。针对海量素材检索问题，作者本地部署 SigLIP2 建立视觉索引，充当“视觉图书管理员”帮助 Agent 找图，最终形成收集、索引、检索、分析、确认、存档、反馈的完整流程，并封装为个人 Skill。
