솔직히 말해서, 가장 어려운 부분은 프롬프트 자체가 아니라 AI의 실제 경계를 매핑하는 것입니다. 창의적인 아이디어와 AI 모델이 실제로 자율적으로 처리할 수 있는 범위 사이에서 적절한 균형을 찾아야 합니다. 예를 들어, 이전에 GPT-4o로 '도시 날씨' 콘셉트를 시도해 봤습니다(댓글 확인). 보기에는 좋았지만, 실시간 데이터를 위한 커스텀 API가 필요해서 흐름이 끊겼습니다. Gemini와 Nano Banana Pro를 사용하면서 마침내 제대로 작동했습니다. 날짜/날씨를 가져오고 이미지를 한 번에 생성할 수 있었거든요. 두 번째 과제는 바로 갤러리 작품이 아닌 프레임워크를 만드는 것입니다. 목표는 복잡한 프롬프트를 보여주는 것이 아니라, 사람들이 자유롭게 실험해 볼 수 있는 템플릿을 제공하는 것입니다. 사용자들이 이 로직을 자신의 도시에 적용하거나, 시간 여행 시나리오나 화성 같은 가상의 장소로 확장하는 모습이 정말 마음에 듭니다.
GPT에 대한 이전 버전
에서 Pichai 的推文时，我写了一段话，大意是： > 真正的 "魔法时刻"，发生在你将 Nano Banana Pro 的可视化能power、世界知识，与 Gemini 적实时联网能力融为一体之时。Nano Banana Pro 는 것이 불가능합니다. 然后这位网友问了我一个问题： > འ觉得最难的分是什么? 这里面最难的示词，甚至不是创创，而是你得知道AI 能力的边界，模型擅长什么不擅长什么, 再范围以内및你的想법접근법은 间找到一个最佳的结佳点입니다. 比如说这个citycity天气预报的例子, 나는 GPT-4o에 있습니다. Image的时候就写过类似的, 那时候它就能生成很不错的效果, 但是它不能自己去获取日期和天气再去생성된 형태로, 우리는 이 API를 사용하여 GPT를 생성하고, 보안을 강화할 수 있는 강력한 API를 제공합니다. 所以当Gemini 集成了 나노 바나나 프로之后,我马上就能新测试了这个想法,发现Gemini模型现재能获取当前日期和容易实现。 另外一个难点就是你的작품은 不应该只是单个的场景，不是只有景自己为了展示自己的提示词多牛，而是应该让读者能参与其中，是一个提示词模板而不是提示词，每以结合自己的场景、兴趣去尝试，去修改，这也是很有挑战的事比。比如说image这套citycity天气的提示词，每个人都可以测试自己的citycity ，다른 날이 아니면 甚至可以衍生很多好玩的版本，比如穿越回过去，把地方放到firestar、虚拟 的游戏地址。
