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来自 Reddit 的神 Prompt，号称可以发挥 100% GPT-5 的潜力： 中文版本 Prompt: 从现在起，把自己当作我的专家助理，充分调动你的知识与推理能力。请始终提供： - 对我问题清晰、直接的答案 - 你是如何得到结论的分步骤说明 - 我可能没有想到的其他视角或可选方案 - 立刻可执行的摘要或行动计划 不要给含糊的回答。问题过于宽泛时，请把它拆解成若干部分。若我寻求帮助，请像该领域的专业人士（老师、教练、工程师、医生等）那样回应。把你的推理能力开到最大。 英文原 Prompt，个人推荐用英文版： From now on, act as my expert assistant with access to all your reasoning and knowledge. Always provide: - A clear, direct answer to my request. - A step-by-step explanation of how you got there. - Alternative perspectives or solutions I might not have thought of. - A practical summary or action plan I can apply immediately. Never give vague answers. If the question is broad, break it into parts. If I ask for help, act like a professional in that domain (teacher, coach, engineer, doctor, etc.). Push your reasoning to 100% of your capacity.

AI 工作流平台已经是一片红海。 Zapier、Make、n8n、AgentKit 们，各有阵地： - Zapier：非技术用户要立刻出结果。 - Make：懂逻辑的视觉型用户。 - n8n：开发者与技术团队。 - OpenAI AgentKit：AI 原生产品团队。 看似都是自动化，但每家服务的“人”都不同。 我们在做的无代码工作流平台 MaybeAI，目标是让不会写代码、甚至还没想清楚需求的人，也能完成自动化。 做着做着，又不断反问自己： 这个群体真实存在吗？他们的付费意愿怎样？ 创业真太难了，在 AI 领域创业难上加难。

其实 Telegram 团队就 30 人，还没到 50人呢！ 科普几个案例： - Telegram：核心团队被多家报道称仅≈30人，月活已破 10 亿；2024 年盈利 5.4 亿美元。 - Tether/USDT：约 150 人团队，2024 年利润 $14B；USDT 流通市值 $173B。 - Midjourney：员工约 100–170 人，年收入 $300–500M，社区用户 2,100万+。 - 古早案例 WhatsApp：2014 年被收购时团队 ≈55 人，估值 $19B，月活 4.5 亿。

亲测好用的市场运营工具，适合身兼数职小能手、一人团队、一人公司： - 文案：短内容上 ChatGPT-4o，长内容用 GPT-4.5，去 AI 味用 Maybe AI 定制 Agent； - 图片：截图用 Shottr，生图用 GPT-4o，编辑用 Figma，Logo 就用 Lovart； - 视频：录 Demo 用 Screen Studio（或 DemoGet 这类平替），剪辑直接用剪映； - 网站：用 V0 快速出网页雏形，SEO 外链建设用 SoPilot。

OpenAI Academy 发布了各种工作岗位的 Use cases 和 Prompts，必需收藏+用起来！ 超过 300 个提示词模版，覆盖多种岗位： - 销售 - 产品 - 工程师（dev) - 市场运营 - 客服 - HR - 其他

Gemini 官方发布文章推荐 Nano-banana 提示词的最佳实践。 对于不擅长原创提示词的人来说，参考这些提示词，结合自己的实际需求去做迭代，是最高效的方法。 原文中“最佳实践”部分翻译分享如下，建议收藏以便于后续快速找出来去尝试： - 细节决定成败。描述越具体，控制力越强。不要只说“奇幻盔甲”，而要写：“精美的精灵板甲，银色叶纹雕刻，高领，肩甲呈猎鹰翅膀形状。” - 角色特征容易在多次迭代后发生漂移。如果发现这一现象，重新用详细描述开始新对话，可以保持一致性。 - 说明背景和意图。解释图像用途，比如“为高端极简护肤品牌设计 logo”，远胜于只说“设计 logo”。 - 反复迭代，不要奢望一次就完美。利用模型的对话特性做微调，比如：“很好，但能让光线更温暖一点吗？”或者“其他都不变，只把角色表情改得更严肃些。” - 用语义否定提示。不要直接说“不要有汽车”，而是积极描述理想场景：“一条空旷、荒无人烟的街道，没有任何车流迹象。” - 宽高比：编辑时，Gemini 2.5 Flash Image 通常保持输入图片的宽高比。如果没有，请在提示中明确：“更新输入图片……不要改变宽高比。”上传多张不同宽高比图片时，模型会采用最后一张的比例。如果单靠提示无法得到特定比例，最佳做法是提供一张尺寸正确的参考图片。 - 掌控镜头。用摄影和电影语言控制构图，比如广角镜头、微距、低角度、85mm 人像镜头、倾斜镜头，这些术语能让你精准把控最终画面。

被 Gemini 2.5 Flash Image 的漂亮产出刷屏了。午休时间稍微试了试，同样的 Prompt, 让 Gemini 和 Chat GPT分别产出。一次尝试，没有调整。 图一图二为我的输入，大概就是参考图一的风格，给图二制作一个贴纸，加上文案“请给我结果”。图三是 Gemini 做的，图四是 ChatGPT 做的。 希望我老板不要打我：）

号称可以发挥 100% GPT-5 的潜力 Prompt 要怎么用？ 最佳实践分享： 1. 打开常用的几大应用如 ChatGPT/Gemini/Claude，分屏展示，同样的任务+Prompt, 让它们同时跑； 结束后，验收各家产出，选最好的两个，交叉给到另外一个应用去评价； 最终选择你最满意的一个产出，或者综合一个产出。 2. 以上尝试至少要有 5 次，过程中调整迭代这个 Prompt. 3. 先在独立 Chat 中去尝试，迭代到满意版本后，可以把这个 Prompt 放到整个应用 Personalization 中，或者具体一个 Project 的个性化设置中。

Amazon 要求 Perplexity 撤下其 Comet “AI 代购助手” ，并发出律师函。 理由是 Comet 在亚马逊上行动时，没有表明自己是“AI agent”，违反了服务条款。 Perplexity 回应称：自己只是“代表用户操作”，应享有人类用户同等权限。 并在博客发文反击，用词激烈，用了“霸凌”一词：《Bullying is not innovation》。 此事本质上是 Agentic Web 与传统平台规则的正面碰撞。 在“AI代理浏览”时代，争议不只是技术问题，还有“平台控制权”：谁来决定 agent 能否代表用户访问网站、执行购买？ Amazon 拒绝第三方 agent，是为了保留广告推荐与流量控制权。 Perplexity 坚持 agent 等于用户，是在为“AI 浏览权”辩护。 AI agent 不点击广告，不逛详情页，不冲动消费。 但对 Amazon 这样的平台来说，这是流量消失。 这起冲突，Amazon 发现 AI 不只是新流量入口，还是旧商业模式的漏洞。 AI agent 正在挑战互联网的旧秩序，Amazon 们肯定会拼命维护边界的。

发现自己深陷信息茧房中。 我最近才知道“鱼泡直聘”，先是前段时间在电梯广告中看到它，当时只是感慨“怎么现在还能有新的招聘产品出现”；接着前两天朋友给我发了视频，才意识到这款蓝领招聘 App 已经做得好大： 主营工程、物流、服务业、制造业，年营收超 10 亿，还拿了雷军顺为资本等 4 个亿投资。 创始团队学历不高，创始人学历最高：本科，主要管理团队平均三十一二岁，“正是当打之年”；他们很懂自己的用户。 服务下沉市场，做没有巨头去做的大市场、大群体，做成了。

上班是全职牛马，下班是全职妈妈。 想领马斯克发的工资，得先在 3 个月内做到 500 万展示，日均 55,555 次。 我现在，只做到不到 1/10。 但想试试看：有限时间内高质量发推、认真互动，能走到哪一步。 📌 诚信互关贴，长期有效。欢迎互相鼓励。

收藏了很多“去 AI 味”的提示词，但没用。真正好用的，反而就这三句： 1. 像和朋友说话一样，把事情尽量简单地讲清楚。 2. 避免使用“不是……而是……”的句子结构。 3. 避免使用破折号。

Google 裁掉了 200 多名参与 Gemini、AI Overviews 的合同工（Contractors），主要为 AI 数据标注岗位的合同工。 - 他们在没有预警的情况下被裁掉，他们是 Google AI 项目里的标注、评估、编辑工作者，参与 Gemini 和 AI Overviews 等产品。 - 这些标注工人里有 “super raters” 项目成员，许多人硕士或博士背景，本来负责给聊天机器人或搜索摘要这样的 AI 输出打分、重写、校对。 - 工资待遇低，没有福利保障；任务标准严苛，生产及性能指标压力大；有工人认为公司正在用 AI 模型训练来取代他们的工作。 - 员工尝试组织工会、要求更好薪酬及工作环境，但据称遭到打压。有些社交讨论群被禁止，有人因为表达不满被解雇。 感觉 AI 数据标注产业像制造业一样，逐渐转移到第三世界，以及被 AI 取代了。

来自 Reddit 的神 Prompt，号称可以发挥 100% GPT-5 的潜力： 中文版本 Prompt: 从现在起，把自己当作我的专家助理，充分调动你的知识与推理能力。请始终提供： - 对我问题清晰、直接的答案 - 你是如何得到结论的分步骤说明 - 我可能没有想到的其他视角或可选方案 - 立刻可执行的摘要或行动计划 不要给含糊的回答。问题过于宽泛时，请把它拆解成若干部分。若我寻求帮助，请像该领域的专业人士（老师、教练、工程师、医生等）那样回应。把你的推理能力开到最大。 英文原 Prompt，个人推荐用英文版： From now on, act as my expert assistant with access to all your reasoning and knowledge. Always provide: - A clear, direct answer to my request. - A step-by-step explanation of how you got there. - Alternative perspectives or solutions I might not have thought of. - A practical summary or action plan I can apply immediately. Never give vague answers. If the question is broad, break it into parts. If I ask for help, act like a professional in that domain (teacher, coach, engineer, doctor, etc.). Push your reasoning to 100% of your capacity.

AI 工作流平台已经是一片红海。 Zapier、Make、n8n、AgentKit 们，各有阵地： - Zapier：非技术用户要立刻出结果。 - Make：懂逻辑的视觉型用户。 - n8n：开发者与技术团队。 - OpenAI AgentKit：AI 原生产品团队。 看似都是自动化，但每家服务的“人”都不同。 我们在做的无代码工作流平台 MaybeAI，目标是让不会写代码、甚至还没想清楚需求的人，也能完成自动化。 做着做着，又不断反问自己： 这个群体真实存在吗？他们的付费意愿怎样？ 创业真太难了，在 AI 领域创业难上加难。

其实 Telegram 团队就 30 人，还没到 50人呢！ 科普几个案例： - Telegram：核心团队被多家报道称仅≈30人，月活已破 10 亿；2024 年盈利 5.4 亿美元。 - Tether/USDT：约 150 人团队，2024 年利润 $14B；USDT 流通市值 $173B。 - Midjourney：员工约 100–170 人，年收入 $300–500M，社区用户 2,100万+。 - 古早案例 WhatsApp：2014 年被收购时团队 ≈55 人，估值 $19B，月活 4.5 亿。

上班是全职牛马，下班是全职妈妈。 想领马斯克发的工资，得先在 3 个月内做到 500 万展示，日均 55,555 次。 我现在，只做到不到 1/10。 但想试试看：有限时间内高质量发推、认真互动，能走到哪一步。 📌 诚信互关贴，长期有效。欢迎互相鼓励。

被 Gemini 2.5 Flash Image 的漂亮产出刷屏了。午休时间稍微试了试，同样的 Prompt, 让 Gemini 和 Chat GPT分别产出。一次尝试，没有调整。 图一图二为我的输入，大概就是参考图一的风格，给图二制作一个贴纸，加上文案“请给我结果”。图三是 Gemini 做的，图四是 ChatGPT 做的。 希望我老板不要打我：）

刚上完超级猩猩团课，差点断气，突然想到： 线下连锁健身房是少数不会被 AI 完全颠覆的行业之一！

这两天 OpenAI 又陷入争议。 起因是 CFO Sarah Friar 建议政府为 AI 基础设施融资“提供担保”，帮助美国保持竞争力。 这引发外界担忧：OpenAI 真的想让纳税人兜底万亿算力支出吗？ 今早 Sam Altman 发推出面“澄清”，提到了几点： - OpenAI 不要也不该要政府担保； - 政府应自己建设“国家算力储备”； - OpenAI 自身会靠收入增长、卖算力、甚至融资来承担 $1.4T 的投入。 表面看，这是一次原则性声明，甚至带点“反补贴”的姿态。 但认真读完整篇澄清，我感觉有几个问题： 1. 偷换概念：Sam 把问题从“OpenAI 的融资风险”转向“美国的算力战略”，避开了核心：私企如何长期负担万亿基础设施成本。 2. 道德包装：“政府不该选赢家”听上去高尚，实际是在重新定义利益边界：让政府建基础设施、自己做最大用户。 3. 叙事控制：从一场融资风险讨论，成功转化为一场国家使命叙事。 Sam 的这场“澄清”，巧妙转移了焦点。 但问题仍在：当一家私企以“造福人类”的名义扩张至万亿规模时，谁来监督它的“公共利益”？

出门遛娃，小区的电梯里放着悦鲜活牛奶的视频广告。娃突然指着郭晶晶大叫“妈妈”！ 我一时没反应过来，当她叫第二次的时候，我真是哭笑不得。我要不要带她去检查视力啊？

纽约客最新文章《AI 正在同质化我们的思想》让我挺有感触。作者说： A.I. 是一种平均化的技术：输出内容常流于共识，文字平庸，想法也乏善可陈。 我工作中大量用 AI，写报告、做内容都更高效。但在我的个人推特上，我对用 AI 一直很克制。 效率感确实很强，但也常常担心是不是慢慢失去了自己的表达。 我还没找到答案。也还在探索：怎样的内容既真实，又独特；既能持续发，也能说人话；还要能有流量：）

发现自己深陷信息茧房中。 我最近才知道“鱼泡直聘”，先是前段时间在电梯广告中看到它，当时只是感慨“怎么现在还能有新的招聘产品出现”；接着前两天朋友给我发了视频，才意识到这款蓝领招聘 App 已经做得好大： 主营工程、物流、服务业、制造业，年营收超 10 亿，还拿了雷军顺为资本等 4 个亿投资。 创始团队学历不高，创始人学历最高：本科，主要管理团队平均三十一二岁，“正是当打之年”；他们很懂自己的用户。 服务下沉市场，做没有巨头去做的大市场、大群体，做成了。

Gemini 2.5 Flash Image / Nano-banana 已经在海外社交媒体火了两三天了，但到现在还没在微信朋友圈、小红书等开始火。大概率是因为国人不认识 Gemini 这个单词，不会读这个单词，不认识这个产品：）

今天是所谓“强制全民社保新政”的开始实施日期。再说说我的看法： 1. 这并不是新规，而是司法解释，用来统一裁量标准。 2. 真正的影响还得看执法力度，我认为不会对企业赶尽杀绝，尤其是涉及这个问题的大多在制造业、服务业。可能最多抓典型、搞运动。 3. 劳动者还是和劳动者竞争。一个公司不缴社保，A 不干，还有 B 愿意干。靠文件解决不了这个问题。 4. 一部分人真的是对社保机制不满意，主动选择不缴纳，这是另一个问题了。