AI工具

我 vibe coding 了4个应用。 从项目梳理到上线，花了4天时间。 这些应用，具备如下优势： 1、调用ai服务。这四个应用中，有三个在后台调用了ai大模型。 2、多端均可使用。pc端，手机端都可以用。 3、成本低。开发免费，部署免费，上线免费，使用免费，无需注册appstore或者其它开发平台。 第一个应用 —— AI 智能旅游规划师 点击体验 我可以输入目的地、旅行时间、预算以及个人偏好。 这个应用就会根据我的需求，生成一份旅游规划。 无需注册，也不需要购买什么token。点开就能用。 在手机端，你同样也可以使用。两个终端的体验是一模一样的。 第二个应用 —— AI 热量计算器 点击体验 我随手拍下一个食物，把这张照片给到应用。 点击分析，它就可以帮我分析出来这个食物的热量是多少。 在电脑端、手机端都可以使用。两个终端的体验是一模一样的。 第三个应用 —— 童话故事机 点击体验 这个应用非常适合宝爸宝妈使用。 它是专门用来生成童话故事的。 你可以将童话故事的需求，放在输入框里。然后，放入一张图片。 它可以根据你的需求和图片，生成一个童话故事。 生成的故事，这里有个播放按钮，点击之后，它会把这段故事念出来。 第四个应用 —— 在线提词器 点击体验 你可以把文案放到输入框里面。 点击播放，就可以全屏滚动播出了。 按住空格或者鼠标左键，可以暂停播放。 可以调节文字的大小。 可以调节播放的速度。 转动鼠标滚动轴，可以调整播放的进度。 感谢阅读！

这个是image2 生成的图片。 这个是banana 生成的图片。 这个是豆包生成的图片。 大家觉得哪个图片更好一些呢？ 最近，GPT-Image-2 刷屏网络，它是OpenAI公司最新发布的文生图模型。 只需要简单打几个字，就能帮你画出连专业摄影师都看不出破绽的照片。 真实感真的是拉满了。 所以，本IT博主对这个新模型的诞生也是倍感激动，迫不及待想体验一下这个工具。 1、初始界面 打开chatgpt官网，可以看到，官网这里已经推送了更新提示。 这里，我们只要点击下一步就可以了。 另外我们可以看到，这里我用的是免费版，并没有开通plus、pro会员。 所以说，免费的账户也可以体验 image2 的使用。 2、文生图步骤 接下来，我输入框里给了它一段提示词——“请生成一个曹操在抖音直播间卖布洛芬的图片”。 经过一番等待，图片就生成了。 点击小箭头这里，会有一个弹窗，点击下载就可以顺利地下载下来。 3、赏析图片 首先这个画面的布景和ui设计，做的非常逼真，跟抖音直播间是像素级别的复刻。 画面里的字体，个别做的不是很清晰，但大部分是很到位的。 直播间的头像和观众，略微有点瑕疵。 左上角头像这里，我个人感觉，有点像孔老夫子 然后，右上角这个人有点像奥地利落榜美术生。 大家觉得呢？ 这里有一些细节，蛮搞笑的。 这里显示发货地是，许昌。这个挺符合历史背景的。 左下角这里是曹魏集团文官武将对老板的支持。 曹丕说：父王带货，必须支持！ 张辽说：已拍，家中常备。 典韦说：这价格太给力了。 最后，这个图片是没有水印的，这也是一个优势吧。 4、对比 接下来，我们对比一下谷歌和豆包，生成的图片。 这里也是用的同样的提示词，我们先来看一下谷歌banana模型生成的效果如何。 ok，我们来赏析一下。 这里直播间的布景和ui细节，稍微弱了一些。 不是太像我们平时在抖音看到的直播间。 字体部分，我看着大部分都还可以。个别字体，没有展示出来。 然后，这里弹幕部分比较单一，只有曹公一个人在讲话。 感觉直播间人气不是很旺。 这里右下角有点别扭，它有个水印，这个毫无疑问是谷歌添加的水印。 接下来，我们看一下豆包生成的图片，我们用的是seedream 5.0 lite 模型，也是用的同样的提示词。 豆包比较给力，一次生成了四个图片。 我们挑两个来说一下吧。 这个图片就是动画风格。其实，跟我们的预期是完全不一样的。 我觉得，可能豆包模型是想试探一下我们，想让我们筛选自己想要的风格，然后再进一步沟通优化。 字体稍微有点瑕疵，胶囊两个字没有出来，有点像二维码。 这个官帽也不太对吧？！感觉像唐朝的官帽。有没有懂哥，评论区或者弹幕来指点一下。 然后，这个图片的话，相对来说比较符合预期。 这里的字体细节，有点问题。还有弹幕这里的显示，也是存在一些细节问题。 从人物形象来看，这个官帽也有问题。汉朝的官帽应该没有这个小翅膀的。 ...

万万没有想到，生化危机的女主角，居然成为了git大佬。 她参与的开源项目，MemPalace（记忆宫殿）爆火 AI 圈。 短短一周的时间，就已经收获了 4万+ 的stars。 这真的是我见过，玩跨界玩的最6的演员了。不得不感叹，这位真的是乘风破浪的姐姐。 项目地址参考如下：https://github.com/MemPalace/mempalace 1、痛点 该项目解决的最大痛点就是：ai没有记忆。 你每次打开新对话的时候，你会发现 ai 对你一无所知。 你之前跟它说过什么话，做过什么决定，踩过什么坑，在新一轮的对话中，ai通通忘记了。 虽然，也有一些云端解决方案，但是这些解决方案，通通要消耗 money。 因为你要把数据存到别人的服务器上，所以，安全性和成本，都是很棘手的问题。 而MemPalace解决了这个问题。 它使用SQLite作为轻量级数据库，处理知识图谱和时间的关系；使用 ChromaDB 作为向量数据库，处理存储和语义搜索；采用python作为开发语言，串起了整个项目。 也正因为它用了这些轻量化的本地工具，所以，正如它的项目介绍所言——一切都在本地，无需api key，无需外部网络。 2、安装 MemPalace 2.1 MemPalace工具安装 保证你的 python 版本在 3.9 以上。 输入一条指令，即可下载。 pip install mempalace 输入指令, 对当前项目进行初始化。 mempalace init ./ 输入指令，将当前项目存入记忆库。 mempalace mine ./ 2.2 Claude Code 插件安装 输入两条指令，即可安装 MemPalace 插件。 claude plugin marketplace add milla-jovovich/mempalace claude plugin install --scope user mempalace 3、使用 MemPalace 举个例子，这里我在 claude 中修改了我的项目，对项目中的内容进行了调整。 那么，过了一大段时间之后，我们可能已经忘记了这一部分调整的原因。 ...

你知道这些真人感十足的图片是如何生成的吗？只需要一个简单的文生图指令，就可以做出一张这样的图片吗？ 并非如此，好的图片不仅仅依赖模型，提示词也同样重要。 换句话说，好的图片 = 厉害的模型 + 厉害的提示词。 那么如何写出对应的提示词呢？下面这个开源项目，应该可以帮到你。 今天分享一个非常牛的开源项目，star 达到了 2.8k，开源项目链接。 大家可以在 git 平台搜索 gpt4o-image-prompts ，然后，就可以找到这个项目了。 你可以在项目的 README 上，找到示例图片以及示例提示词。 点击之后，会跳转到对应的案例，案例中会显示图片、提示词、模型、原作者信息，如下所示。 图片： 提示词： { "meta": { “项目”:“Ski_Gondola_Egirl_Flux_V4.2” "target_engine": "Flux.1 [dev] / Nano Banana Pro", 版本：4.2.0（一切尽在掌控 - f/11） "created_at": "2025-12-18T15:35:00Z" }, "engine_configuration": { “模型”： { "base": "flux1-dev.safetensors", “量化”： “fp8 / nf4”， "vae": "ae.safetensors" }, "lora_slots": [ { "name": "Realism_LoRA_v2（可选）", “强度”：0.5， “注意”：“增强瓷白的肤色、尼龙的质感和雪的反射效果。” } ], “采样”：{ "sampler_name": "欧拉， "调度器": "简单", “步骤”：28， "guidance_scale": 2.5, "shift": 1.0 }, “方面”： { 宽度：1024， “高度”：1536， "aspect_ratio": "2:3", "megapixel_class": "1.5MP" } }, "prompt_construction": { "narrative_layer": { "风格": "冬季生活方式/旅行摄影", “拍摄说明”：“在滑雪缆车内拍摄一张清晰、高对比度的照片，使车内主体与车外明亮的雪山景色达到平衡。” “subject_flow”: “一位肤色苍白、留着黑色狼头短发的年轻女子，身穿白色羽绒服，坐在缆车里，抚摸着自己的头发。” }, "texture_layer": { "skin_physics": "苍白的瓷肌，亮泽的嘴唇，夸张的电子女孩眼线，光滑的妆效" "fabric_physics": "白色羽绒服的亮面尼龙质感，黑色滑雪裤的哑光科技面料，滑雪镜的反光镜片", "environment_physics": "背景细节清晰：透明玻璃窗、山上的白色积雪纹理、深绿色的松树、蓝色的天空" }, "camera_physics": { "lens_imperfections": "高对比度，锐利的日光，玻璃上有轻微反射" “对焦”：“景深大（f/11）——无模糊。女子、缆车内部以及远处的雪山都清晰锐利。” 设置：索尼 A7R V，35mm 镜头，1/1000 秒，ISO 100（明亮的雪天） }, "color_grading": { “white_balance”: “冷色调日光（蓝天/白雪为主）” “阴影”：“小屋内深邃而清晰的阴影”， “亮点”：“雪地和外套上的明亮、清晰的高光” } }, "final_prompt_string": "一张使用索尼A7R V 35mm f/11镜头拍摄的真实生活照。景深大，画面清晰。一位年轻女性（19-25岁），拥有白皙的肌肤，留着齐肩黑发，刘海齐肩（狼刘海），坐在滑雪缆车内。她身穿亮白色短款羽绒服、黑色滑雪裤，头戴黑色滑雪镜。她轻轻拨了拨耳后的头发，神情平静地看向镜头。妆容精致，带有猫女风格，眼线上扬，唇彩闪亮。明亮的冬日阳光洒在她的脸上。背景清晰锐利：透过宽大的玻璃窗，可以清晰地看到白雪皑皑的阿尔卑斯山脉、滑雪道、松树和湛蓝的天空，没有丝毫虚化。高对比度。展现了冬季旅行的美感。" "negative_prompt_string": "", "note_on_negative": "Flux 会忽略明确的否定提示。清晰度由诸如“f/11”和“深景深”之类的肯定描述符保证。" "post_processing": { “高档”： { “启用”：true， “方法”：“Magnific_AI_Style（创造力：1）” }, “面部修复”：{ “启用”：false， 警告：严重：禁用面部恢复功能。 } } } 你可以把上面的提示词 copy 下来，丢到豆包、gemini banana 等 ai 工具中去使用。 ...

AI Skills 本质上是一个给 AI Agent 看的“行动指南”。 它可以应用于 Claude Code（以下简称CC）、OpenCode、Codex 等 AI Cli 工具。 它的作用是什么呢？（以 CC 为例） 如果没有 Skills，那么 CC 生成的代码或者文案质量参差不齐、想一出是一出、没有任何标准； 有了 Skills 之后，Claude 就会先读取 Skill.md 的要求，按照已有规则给出代码、文案或者其它文本内容。 1、目录结构 使用 Skills 工具，最重要的一个环节是配置好目录。 所以，我们先介绍一下目录结构。 一个完整的目录，如下所示： your-project/ └── .claude/ └── skills/ └── your-skills-content/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ ├── generate_title.py │ └── format_article.py ├── references/ │ ├── cat.md │ └── dog.md └── assets/ └── article_template.md .claude 放在你的项目目录下，CC 需要从这个目录找到 Skills，所以，这个目录必须要有,且名字保持一致； skills 放在 .claude 目录下，里面存放着各种不同功能的 skills ，所以，这个目录必须要有且名字保持一致； ...