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Out the Window Prompt for 🍌:

经典的“Out the Window” Meme 四格漫画竖版布局,标题在漫画顶部居中,背景为现代办公会议室场景,风格简洁、幽默、清晰易懂,所有人物均以卡通风格表现,适合用于网络传播。

### 标题(居中):
《AI 自媒体如何吸引流量?》(中文,加粗)

### 第一格(完整横格):
- **场景**:公司会议室,老板站立在白板或投影幕前讲话,老板为分头发型、西装领带、严肃但略带疑惑的男性(参考图1)。
- **动作**:老板张开双手,似在询问,下方桌前并排坐着三位员工(从左到右:小明、小红、小互)。
- **对话气泡(老板)**:“我们做 AI 自媒体的要如何吸引流量?”
- **员工描述**:
  - 小明:男性,蓝色格子衬衫,戴眼镜,程序员气质。
  - 小红:女性,休闲时尚穿搭,显出设计师的个性气质。
  - 小互:戴圆眼镜,职场休闲风(参考图2)。

### 第二格(完整横格,画面中三个员工分别给出回答,表情认真自信):
- **小明(左侧)对话气泡**:“紧跟最新 AI 热点”
- **小红(中间)对话气泡**:“分享干货”
- **小互(右侧)对话气泡**:“标题里加一个「炸裂了兄弟们」”

### 第三格(下半行左侧小格):
- **老板特写镜头**,表情从严肃转为愤怒,面容阴沉,额头出现愤怒的青筋或“井”字符号。

### 第四格(下半行右侧小格):
- **场景切换到大楼外景**,高层窗户破裂,背景是高楼,眼镜员工小互夸张地被老板踢出窗外,表现幽默的动态姿势,小互表情惊讶并带有喜剧效果,窗内老板依然维持愤怒的表情和姿势。

---

### 附加风格要求(可选但推荐):
- 人物绘制:卡通化、线条清晰明快,颜色鲜明易辨,易于网络传播。
- 对话气泡:中文文字,字体清晰、大小适中且统一,采用黑色文字、白色背景的标准漫画气泡。

Out the Window Prompt for 🍌: 经典的“Out the Window” Meme 四格漫画竖版布局,标题在漫画顶部居中,背景为现代办公会议室场景,风格简洁、幽默、清晰易懂,所有人物均以卡通风格表现,适合用于网络传播。 ### 标题(居中): 《AI 自媒体如何吸引流量?》(中文,加粗) ### 第一格(完整横格): - **场景**:公司会议室,老板站立在白板或投影幕前讲话,老板为分头发型、西装领带、严肃但略带疑惑的男性(参考图1)。 - **动作**:老板张开双手,似在询问,下方桌前并排坐着三位员工(从左到右:小明、小红、小互)。 - **对话气泡(老板)**:“我们做 AI 自媒体的要如何吸引流量?” - **员工描述**:   - 小明:男性,蓝色格子衬衫,戴眼镜,程序员气质。   - 小红:女性,休闲时尚穿搭,显出设计师的个性气质。   - 小互:戴圆眼镜,职场休闲风(参考图2)。 ### 第二格(完整横格,画面中三个员工分别给出回答,表情认真自信): - **小明(左侧)对话气泡**:“紧跟最新 AI 热点” - **小红(中间)对话气泡**:“分享干货” - **小互(右侧)对话气泡**:“标题里加一个「炸裂了兄弟们」” ### 第三格(下半行左侧小格): - **老板特写镜头**,表情从严肃转为愤怒,面容阴沉,额头出现愤怒的青筋或“井”字符号。 ### 第四格(下半行右侧小格): - **场景切换到大楼外景**,高层窗户破裂,背景是高楼,眼镜员工小互夸张地被老板踢出窗外,表现幽默的动态姿势,小互表情惊讶并带有喜剧效果,窗内老板依然维持愤怒的表情和姿势。 --- ### 附加风格要求(可选但推荐): - 人物绘制:卡通化、线条清晰明快,颜色鲜明易辨,易于网络传播。 - 对话气泡:中文文字,字体清晰、大小适中且统一,采用黑色文字、白色背景的标准漫画气泡。

Create an "Out the Window" meme-style four-panel comic titled "How to Improve Development Efficiency with AI? 如何借助 AI 提升开发效率?", featuring dialogues in speech bubbles.  --ar 9:16 Characters: - Boss: Asian male wearing a suit, with neatly parted hair. - Employee Xiaoming: Male, wearing a blue checkered shirt. - Employee Xiaohong: Female. - Employee Xiaohu: Female, Asian, straight bangs hairstyle, wearing red-framed glasses. Panel Descriptions: - Top panel (single wide panel):   The boss asks during a meeting: "How can we use AI to improve development efficiency? 我们要如何借助 AI 提升开发效率?"   Three employees sit listening. - Second panel (single wide panel):   Each employee responds individually:   - Xiaoming: "We use AI to write unit tests. 我们用 AI 写单元测试"   - Xiaohong: "We use AI for code reviews. 我们用 AI 做代码审查"   - Xiaohu: “Vibe Coding。” - Third row (two panels):   - Left panel: The boss looks furious.   - Right panel: Employee Xiaohu is humorously kicked out of a high-rise window.

avatar for 宝玉
宝玉
Fri Nov 28 07:08:33
Ultimately we need to progress to a way to "teach LLMs" by explaining in english wtf they did wrong and that being converted to gradients and instill that lesson into the model that way.

Binary, Scalar, whatever rewards is just not as efficient as it could be. If it could see your criticism (or even an LLM judge's criticism) and actually internalize the full feedback rather than have to deduce the feedback from differentials of scores over mass data convergence, it would learn so much faster

Ultimately we need to progress to a way to "teach LLMs" by explaining in english wtf they did wrong and that being converted to gradients and instill that lesson into the model that way. Binary, Scalar, whatever rewards is just not as efficient as it could be. If it could see your criticism (or even an LLM judge's criticism) and actually internalize the full feedback rather than have to deduce the feedback from differentials of scores over mass data convergence, it would learn so much faster

(obviously keep scalar and binary rewards and all that jazz for when they are clearly paths of less resistance but with real users they have exact reasons why they hated a response - the model needs to understand why they hated a response, not just get a thumbs up or down and learn over many samples)

avatar for Teknium (e/λ)
Teknium (e/λ)
Fri Nov 28 07:07:09
36/100 AI “你能写出好的提示词一定是你懂,而不是你不想懂。”

认知边界,决定了 AI 的产出上限。

(当然, AI 模型本身也很重要, 但是大家无法改变大模型本身)

1. 咱们得区分好外力与内功:算力可买,洞察难求

大模型本身一定是在不断升级的。从 GPT-3.5 到 GPT-5.1 再到未来更强的模型,这本质上是**“只要多花点钱就能买到的通用能力”**。这是外力,是基础设施,对所有人都是公平的。
而**“内功”**是什么?内功是你对问题的定义能力、对业务的拆解能力。
误区(术): 很多人陷入了“提示词技巧”的陷阱,认为掌握了某种特定的句式或“咒语”就能解决问题。
真相(道): “功夫在诗外”。写好提示词的功夫,绝不在于你掌握了多少 Prompt 语法,而在于你对自己所处领域的理解有多深。如果你不懂业务逻辑,再花哨的技巧也只是花拳绣腿。

2. 提问的精度依赖于专业的深度

提示词(Prompt)本质上是思维的投影。如果你脑海中没有清晰的“施工图纸”,AI 就无法构建宏伟的大厦。
不懂的人(不想懂的人): 只能给出模糊、宏大的指令,得到的往往是千篇一律的平庸结果(Average)。
懂的人(专家): 能用精准的专业术语拆解任务、设定约束、定义框架。只有具备了专业视角,才能激发大模型的潜能,得到工业级的交付物。甚至不需要复杂的提示词框架, 几句话就行. 

3. 鉴赏力是驾驭 AI 的安全阀

大模型本质上是一个基于概率的预测引擎,难免出现“一本正经的胡说八道”。
如果你“不想懂”底层的原理,就无法识别代码中的逻辑漏洞,也看不出文案中的事实谬误。只有当你具备了**“审计”和“鉴伪”**的能力,才能从 AI 生成的海量信息中去粗取精,确保结果的正确与卓越。

不要做那个只会念“咒语”的人,要多用 AI 多深入学习, 做那个真正懂“功夫在诗外”的大师。

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如果你是  

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海拉鲁编程客
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熠辉 Indie
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熠辉 Indie
Fri Nov 28 06:55:53
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