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今天看到一个消息,OpenAI 有个 Codex for Open Source 活动,开源项目维护者可以申请 6 个月 ChatGPT Pro。
有人用GPT-image-2生成游戏截图,然后再拿去用Seedance生成游戏视频,做成了交互式游戏内容
玩AI绘画的小伙伴应该都有同感:同样用Image2模型,别人出图高级又有质感,自己输入半天指令,画面要么杂乱跑偏,要么风格不对、细节拉垮。
Knolling 风格摄影,完全解构的【物品/主题】,解构学概念,严格垂直顶视,平铺摆放。各组件有序展开,整体以 Bento Grid 作为排列逻辑,同时带有自...
想做一张封面图,结果构图很怪; 想做一张海报,文字直接乱飞; 想做一张人物图,手指和表情总有点离谱。
如果你做过 AI 生图,你一定懂这种崩溃: 手指总是畸形。 中文总是乱码。 提示词越写越长,结果还不稳定。 我本来都快对它没耐心了。
很多人以为,AI 工具只要升级版本就会更强。 我这次的体验刚好相反:版本一升,生产力先没了。
后来我换了个思路: 把“内容生产线”拆成标准步骤,交给 OpenClaw + 两个开源 skill 去跑。
“我电脑里一堆资料,OpenClaw 能直接帮我检索吗?” “我平时的想法,能不能让 OpenClaw 帮我记住并随时调用?”
我们要的往往是“当下信息”: 最近什么话题在升温, 最近平台风向怎么变, 最近用户在讨论什么。
小龙虾的效果,不取决于“模型多强”,而取决于“定位是否清晰”。所以多 Agent 不是花活,而是把复杂工作拆成可控模块。
很多人把时间花在模型、插件、提示词上。 但真正决定“能不能稳定交付”的,往往是 AGENTS.md。
我一开始也一样。 看了很多功能,配了很多自动化,结果两天后自己都看不懂自己在干嘛。
我最近也在做自己的出海站,就遇到了这个问题。后来我把流程跑通后,发现可以非常标准化,今天把这套方法完整拆给你。
很多人卡在安装,不是因为不会敲命令,而是因为不理解“每个配置项到底在系统里扮演什么角色”。
今天它回答得很好,明天又开始“自由发挥”; 今天你让它简洁点,明天它又写了一大段。
很多人把 OpenClaw 搭起来后,会有一种感觉: “能聊是能聊,但总觉得差点意思。”
但我最近在用 OpenClaw 时,最大的感受是: 它不只是“回答问题”,而是能帮你“推进事情”。
如果你正在经历这些问题,先别换模型。 先改 ~/.openclaw/workspace 里的这 3 个文件:
暂未填写公司和职称
暂未填写学校和专业