用 GPT Live 练习英语口语的实用提示词
作者分享了一个使用 GPT Live 练习英语口语的提示词(Prompt),称 99% 的人没用过,可以替代外教课。该提示词将 AI 设定为英语口语搭子和教练,核心目标是让用户多开口而非上课。内容包括:全程英语对话、像真实朋友一样聊天、每次只说 1-3 句话;根据用户水平动态调整难度;不打断纠错,每 3-5 轮对话纠正 1-2 个问题并解释原因;卡壳时给予关键词提示;持续追踪错误并定期复盘;保持自然有趣的交流风格,避免教科书式口吻。
作者分享了一个使用 GPT Live 练习英语口语的提示词(Prompt),称 99% 的人没用过,可以替代外教课。该提示词将 AI 设定为英语口语搭子和教练,核心目标是让用户多开口而非上课。内容包括:全程英语对话、像真实朋友一样聊天、每次只说 1-3 句话;根据用户水平动态调整难度;不打断纠错,每 3-5 轮对话纠正 1-2 个问题并解释原因;卡壳时给予关键词提示;持续追踪错误并定期复盘;保持自然有趣的交流风格,避免教科书式口吻。
一篇结构完整、可直接落地使用的 GPT 口语陪练提示词,实用性强但属常见玩法,信息密度与深度有限。
作者分享了在美国留学期间用 ChatGPT 语音模式练英语口语的方法。核心思路是选择具体场景(而非泛泛话题)进行角色扮演演练:先按使用目的和场景频率排优先级,再给 ChatGPT 一个自然对话的角色设定(附完整中英文提示词模板),然后采用三轮练法——裸聊暴露问题、复盘改进、加难度模拟干扰,最后将实用句子存入语料库(推荐 Obsidian)反复复习。作者以健身房场景为例演示了全程效果,强调低成本开口练习和场景化语料积累对口语提升的价值。
本文是一份面向职场成人的商务英语学习实操指南,介绍如何用「豆包工作」这款 AI 工具提升英语口语、词汇量和商务英语能力。作者针对成人学习者时间碎片化、目标场景化、怕开口出错的三大痛点,给出场景模拟、语音对话、复盘改进的口语训练三步法,以及从工作文档中场景化积累词汇的方法。文章还覆盖邮件写作、会议发言、谈判说服三大商务场景,提供可直接复制使用的 5 个实用提示词,并给出通勤族、加班族、周末集中族三种时间管理方案,强调用 AI 养成每日练习习惯的重要性。
本文译写自 OpenAI Cookbook 的开源示例,整理了 GPT-Image 图像生成模型的提示词基本写法与 24 个实用示例。文章首先介绍提示词的组织顺序(场景、主体、关键细节、限制条件),并给出七条核心原则:写出可见细节、明确构图、交代人物姿势动作、逐字列出画面文字、改图时说明保留项、为参考图分配用途、一次修改一个问题。随后通过人物照片、信息图、广告、标志设计、四格漫画、应用界面、教学配图、演示页等场景,以及换衣、合成、透明背景提取、草图转写实、物体移除等编辑示例,展示了完整的提示词与 API 参数设置。
作者整理了10个GPT Image 2提示词网站合集,帮助用户不必从零撰写提示词,可直接按图复制使用。包括YouMind(图像、视频、网页提示词,按模型筛选)、AIART.PICS(综合灵感库)、MeiGen(电商、包装、海报提示词)、GitHub上的490条GPT Image 2提示词大全、GPTIMG2(566条人像产品海报案例)、cuty.ai画廊、Leader Prompt Gallery、GPT-Image2提示画廊(爆款图反推Prompt)、Cyberbara(站内可试用)、2slides(226+条精选)等,并附图片反推提示词集合。
基于 CASPA CEO 峰会的观察,文章探讨 AI 设计芯片的落地现状与利润分配。核心结论:AI 先落地于可分步验收的局部任务(生成测试、参考模型、布局探索),决定成败的是验证而非生成;设计提效不等于工具费用下降,客户可能用省下的时间探索更多方案;可靠的评估环节可能成为新收费点,如 GPT-Synopsys 合作中的收入分享框架。文章还分析大客户自研对设计公司议价能力的冲击,提出利润变化的三档推演,并给出投资人视角的观察信号与 2028 年回报检验窗口。
作者分享团队过去一年研究市面上主流AI视频模型的经验,涵盖物理运镜控制、光影材质一致性和多模型协同的工业化分镜工作流。他们认为技术壁垒正迅速瓦解,未来制作的真正门槛在于叙事野心、分镜审美与思考深度,因此决定开源团队实战打磨的技巧与核心Prompt。文章附上一个30秒、16:9横版、音画同步的原创奇幻机关剧场片头的完整提示词,详细描述了朱红版画、幽蓝巨物、金箔机关三种美术段落的分镜设计、运镜手法与128BPM原创配乐方案。
文章通过梳理FDA及微软、OpenAI、Anthropic、Google等公布的实际案例,证明AI已在医疗领域真实落地:FDA已授权超1600种AI医疗设备,主要应用于医学影像、心脏疾病、糖尿病筛查等。大语言模型也进入医院工作流程,如微软Dragon Copilot服务超10万名临床医生,OpenAI帮助波士顿儿童医院节省6万小时工作时间,Claude助力Banner Health整理病历,Google辅助生成诊疗记录。作者指出需区分三个问题:技术已落地是事实,医疗AI市场正在形成但规模尚小,科技公司的巨额投资回报仍需时间验证。
文章介绍如何在OpenAI发布Dots常驻Agent和GPT-6 Astra(百万token记忆)后,搭建一个24/7自主运行的AI工作流。核心难题是常驻Agent会高频产生大量简单决策,用前沿模型成本高昂。解决方案是TypeSafe推出的System One模型Jev:它只能输出结构化决策(是/否、选择、评分)并附带置信度,单价仅$0.042/百万token,使百万次决策成本约$42。文章展示了将Jev作为低层决策器、Astra作为高阶思考引擎的组合架构,让独立开发者从写代码转变为定义任务、设限并审核产出的监督者角色。
本文认为OpenAI的成功不在于拥有最好的模型或芯片,而在于其擅长创造新型客户和构建最持久的分发策略。作者引用德鲁克'企业的目的是创造客户'的观点,分析AI前沿企业的四大杠杆:创造新行为、广泛分发、定价捕获价值、高切换成本。模型层切换成本低、性价比竞争激烈,胜负取决于前两者。OpenAI凭借最广泛的用户基础(消费者、专业用户、企业)、最深的自改进技术栈(自研芯片),持续发现聊天界面、推理、工具调用、Computer Use等突破性模式。文章强调'通用知识'的积累依赖分发策略,平台模式虽变现慢但最持久,OpenAI正以长期视角构建制胜的AI平台。
作者整理了10个使用Claude Code进行个人安全检测的真实案例。包括:用BLE扫描发现酒店门锁运行2014年的老旧固件,加密协议存在漏洞;通过Wi-Fi设备清单与流量分析识别出Airbnb烟雾探测器中的隐藏摄像头;使用Amnesty International的MVT工具检测出妹妹手机中伪装成系统服务、每两分钟记录一次位置长达11周的间谍软件。每个案例都附带了具体的Prompt、开源工具(如bleak、nmap、MVT)和可直接运行的命令,普通人无需编程基础也能照做。文章强调这些只是防御性检测手段,发现问题后应采取换房间、拔电池等安全措施。