傻猫网络日志 Samool's blog - 二十年老博客 - 科技
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description: 科技相关
items: Windows 版 Codex 已经支持Computer Use插件
items: Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总
items: OpenAI Codex 使用研究与插件/MCP 实战指南
items: 深度解读Anthropic创始人提出的人类第0世界
items: 如何提高认知能力？
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items: Leaflet.js 和 PostGIS 结合优势

Windows 版 Codex 已经支持Computer Use插件
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date: 2026-05-31T15:47:52+08:00
description: AI摘要 Windows版Codex现在支持Computer Use插件，可以让用户通过自然语言指令来操作Windows桌面应用，如打开应用、选择窗口、截图观察界面、点击、输入、按快捷键、拖拽、滚动等。这个插件适合操作传统桌面软件、Office自动化和检查、桌面应用测试、GUI-only流程代办以及设计/画布/复杂界面操作等场景，但不适用于浏览器网页自动化、自动化终端、处理高风险动作以及有外部影响的动作。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Computer Use 插件就是让我可以“看见并操作”你的 Windows 桌面应用：打开应用、选择窗口、截图观察界面、点击、输入、按快捷键、拖拽、滚动，并在操作后再截图验证结果。在当前 Codex 里你不需要自己写调用代码，直接用自然语言告诉我就行，比如：用 computer use 打开 Excel，把这个表格调整一下格式。 用 computer use 看一下微信窗口里最新一条消息是什么，不要回复。 用 computer use 操作这个本地 BOSS 客户端，查询用户 138xxxx 的套餐信息。 用 computer use 打开 PowerPoint，把第一页标题改成“月度经营分析”。 用 computer use 帮我复现一下这个桌面程序的按钮点击异常。典型使用流程 我会先识别当前可操作的 Windows 应用和窗口，然后选择目标窗口，截图/读取可访问控件，执行点击、输入、快捷键等动作，最后再检查界面确认是否完成。适合的应用场景操作传统桌面软件 比如老版 BOSS/CRM/营业厅客户端、ERP、财务软件、网管工具、配置工具等没有 API 或不好自动化的系统。Office 自动化和检查 Word、Excel、PowerPoint 的排版、简单录入、按钮操作、菜单设置、最终视觉确认。大量结构化改文档时，我通常会优先用文件级工具，Computer Use 更适合界面验证和少量交互。桌面应用测试 启动程序、点击流程、复现 Bug、截图验证、检查弹窗、验证按钮/菜单/输入框行为。GUI-only 流程代办 某些只能通过图形界面完成的查询、录入、导出、配置检查，都可以用它辅助完成。设计/画布/复杂界面操作 对设计工具、画布类软件、3D/可视化工具，可以用点击、拖拽、快捷键来操作和验证界面状态。不太适合或不能做的事浏览器网页自动化通常优先用 Browser 或 Chrome 插件，不首选 Computer Use。不自动化终端、PowerShell、命令行窗口。不处理密码管理器、验证码、CAPTCHA、安全绕过、支付确认等高风险动作。删除数据、发送消息、上传文件、提交表单、改权限、购买/付款等有外部影响的动作，我会在真正执行前明确向你确认。一句话：Computer Use 适合“没有好 API、必须像人一样点桌面软件”的场景。你只要说“用 computer use 操作某某应用完成某某事”，我就可以接手。

Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总
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date: 2026-05-31T09:38:47+08:00
description: AI摘要 本文是一份专为Codex新手设计的手册，旨在帮助初学者快速上手Codex的基础命令。手册内容包括Codex命令的基本格式、核心概念、安装与基础配置、不同形态的启动与选择、CLI核心基础命令、Slash Commands斜杠命令、运维与扩展命令、效率技巧以及新手学习建议等。通过这份手册，新手可以快速理解Codex的工作原理，并掌握日常使用中必备的基础命令。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 从会用到好用 | Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总作者：芯智荟发布时间：2026年5月28日 19:12原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xaT3wk3sYZfjE2QiRkPKGg这份手册专为 Codex 新手设计，用最直白的语言覆盖日常使用必备的基础命令。不需要死记硬背——先理解「Codex App / CLI / 交互式会话」的核心逻辑，再动手练习，遇到记不住的随时翻这份手册就行。虽然部分时候在Codex中用自然语言提要求也可行，但命令有其准确性和简洁性的优势。本手册基于 codex-cli 0.134.0 核对（2026 年 5 月），斜杠命令在桌面APP也可用。子命令与 flag 在不同版本可能略有差异，最权威的方式是 codex --help 或 codex help <子命令>。目录〇、写在前面：Codex 命令长什么样？一、安装与基础配置二、不同形态的启动与选择三、CLI 核心基础命令四、Slash Commands 斜杠命令（交互式必备）五、运维与扩展命令六、效率技巧七、新手学习建议附录：高频命令速查表*〇、写在前面：Codex 命令长什么样？Codex CLI 命令的基本格式：codex <subcommand> [-options] [parameter]部分含义举例‎codex主命令（固定）所有 Codex 操作的入口‎subcommand子命令（核心操作）‎exec、‎login、‎resume、‎review‎-options选项，控制命令行为‎-m（指定模型）、‎--last（操作最近会话）‎parameter参数，命令操作的对象任务描述、会话 ID、项目路径核心概念先理清（新手必懂）：形态含义通俗理解Codex App桌面图形客户端带界面的可视化工具，新手友好，不用记命令Codex CLI命令行工具终端里的命令版本，适合习惯命令行的开发者，高效灵活交互式 TUICLI 里的交互模式进入后可以和 Codex 对话，类似 App 的聊天体验，支持斜杠命令非交互 ExecCLI 里的脚本模式不用对话，直接执行任务，适合自动化、CI/CD 场景Slash Commands交互式会话的快捷命令TUI 里输入 ‎/ 即可触发的内置命令💡 小技巧：输入 codex help <子命令> 可查任意命令的帮助，比如 codex help exec、codex help resume，比搜索引擎更精准。除了上述 CLI 命令，另外一类命令是 Slash Commands 也就是斜杠命令，直接在 Codex 界面中敲 / 然后带上命令即可。一般会有命令提示。另外，虽然部分情况下，用自然语言描述，也可起到替代斜杠命令的作用，但是斜杠命令有其准确性和简洁性的优势，可以更快更放心的完成所想要完成的任务。一、安装与基础配置首次使用 Codex 必须先完成安装和登录，优先做这一步。1.1 安装 Codex CLI根据你的系统选择安装方式：# 官方一键脚本（macOS / Linux，最新推荐） curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows PowerShell 一键脚本 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # 使用 npm 全局安装（全平台通用） npm install -g @openai/codex # 使用 Homebrew 安装（macOS / Linux 用户） brew install --cask codex三种方式都可以；一键脚本最省心，npm / brew 适合已经习惯包管理器的人。装好后用 codex --…

OpenAI Codex 使用研究与插件/MCP 实战指南
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date: 2026-05-23T06:56:00+08:00
description: AI摘要 本文是一份关于OpenAI Codex的使用研究与插件/MCP实战指南，适用于有成熟工程体系、数据库和业务系统经验的开发者/架构师。Codex是OpenAI面向软件工程的AI编程代理，具备代码阅读、修改、运行命令、代码审查等功能。文章详细介绍了Codex的安装方式、核心能力、使用技巧、插件概念、MCP扩展机制、插件开发概要以及面向KDOBSS/AI客服的推荐Codex架构。同时，文章还提供了安全与权限建议和推荐日常工作流，旨在帮助开发者更好地利用Codex提高软件工程效率。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); OpenAI Codex 使用研究与插件/MCP 实战指南适用对象：有成熟工程体系、数据库和业务系统经验的开发者/架构师 说明：本文基于 OpenAI 官方文档、OpenAI Codex GitHub 仓库、MCP 官方规范、MCP 目录站和公开社区资料整理。Codex 插件目前没有公开的全球真实安装量/调用量榜单，所以“使用量最多”部分分为两类：一类是有公开榜单数据支撑的 MCP server 排名；另一类是结合 OpenAI 官方推荐、当前 Codex 插件生态和软件工程高频工作流整理的“高频实战插件/集成推荐”。1. 一句话理解 CodexCodex 是 OpenAI 面向软件工程的 AI coding agent。它可以在本地 CLI、IDE、Codex 桌面 App、ChatGPT/Codex Web 和云端环境中读取代码、修改代码、运行命令、做代码审查、拆分任务、调用外部工具，并把结果整理成可 review 的 diff、报告或 PR。官方定位可以概括为三层：本地结对编程：在终端或 IDE 中，让 Codex 读项目、改文件、跑测试。云端委派任务：把较长的修复、迁移、重构、代码审查任务交给隔离环境中的 Codex agent。多工具/多 agent 工作流：通过插件、Skills、MCP、Subagents、浏览器、GitHub 等能力，把 Codex 变成工程自动化中枢。2. 官方入口与安装方式2.1 Codex CLIOpenAI 官方 CLI 文档说明：Codex CLI 是可以在本地终端运行的 coding agent，能够在选定目录中读取、修改和运行代码，并且是开源项目。常用安装方式：npm i -g @openai/codex codexWindows 也可以使用官方安装脚本：powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"升级：npm i -g @openai/codex@latest首次运行时可以选择用 ChatGPT 账号登录，也可以使用 OpenAI API key。官方 GitHub README 也列出了 npm、Homebrew、安装脚本和 GitHub release 二进制包等安装方式。2.2 Codex App / IDE / WebCodex 当前不是单一 CLI 工具，而是一组 coding agent 入口：入口适合场景Codex CLI本地工程、终端操作、脚本化、快速改代码IDE ExtensionVS Code、Cursor、Windsurf 等编辑器内结对开发Codex App多项目、多 worktree、多 agent 管理，适合桌面工作台Codex Web / ChatGPT 中的 Codex云端委派任务、后台跑长任务、PR/Issue 类工作Codex SDK / GitHub Action自动化、CI、批处理、工程流水线3. Codex 的核心能力3.1 代码理解让 Codex 先读代码，而不是直接改代码，适合接手遗留系统、定位复杂业务链路：请先不要修改代码。阅读这个仓库，整理： 1. 主要模块和目录职责 2. 数据库访问层在哪里 3. 登录、计费、客户状态变更的关键流程 4. 你认为最适合开始改动的文件3.2 代码修改与测试适合明确目标的小步迭代：修复客户状态同步中的空值异常。范围限制在 billing/customer-sync 相关文件。 保持现有数据库表结构不变。修改后运行相关测试，并说明你改了什么。3.3 代码审查Codex 很适合在提交前做一次独立 review：请 revi…

深度解读Anthropic创始人提出的人类第0世界
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date: 2026-05-19T06:33:11+08:00
description: AI摘要 Dario Amodei在达沃斯论坛上提出了“第0世界国家”的概念，预测AI技术的发展可能导致社会分裂，形成一个由约1000万人组成的、与其他经济体系脱钩的“国中之国”，其中700万在硅谷湾区，其余300万全球分布。他警告，这可能导致高GDP增长与高失业率并存，打破历史上技术革命带来的就业增长模式。AI技术的特点可能使得顶端人群不再需要下游支持，造成结构性无关性，使被甩在外面的人失去价值。他建议通过测量、适应和政府再分配来应对这一挑战。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 2026 年 1 月 20 日，Dario Amodei 在达沃斯接受《华尔街日报》专访。整场 30 分钟的对话，大半时间他在讲一个让人后背发凉的判断：这一轮 AI 不会带来传统意义上的 "技术红利 — 就业增长 — 涓滴效应" 三段论，而是要把人类社会撕成两半 —— 他用了一个新词，叫 "zeroth world country"，直译 "第零世界国家" —— 一个由大约 1000 万 人组成的、与其他人类经济体系实质性脱钩的 "国中之国"：其中 700 万 在硅谷湾区，另外 300 万 散落在全球各地。在那里，GDP 增长率可能是 50%，而外面的世界只有 10%、5%、甚至更低。Dario 反复强调：这是 "噩梦"，是 "反乌托邦"，但按目前的曲线，它正在以肉眼可见的速度浮现。本文围绕这个概念展开八段深度解读 —— 为什么会出现 "第 0 世界"，它到底是什么，以及硅谷人，该怎么看自己。01 "第 0 世界"到底是什么?各位先别急着想 "第 0 世界" 是不是 "最底层"。这是普通人最容易犯的语义直觉错误。在中文语境里，"零" 听起来像 "无"、像 "末等"。但 Dario 用的是 "zeroth"，在英文计算机科学和数学传统里，索引从 0 开始 —— array[0] 是第一个、最前面、最顶端的那个元素。所以 "第 0 世界" 不是 "第三世界" 下面又多出来一层贫民窟，恰恰相反，它是从 "第一世界" 往上抽离出来的、悬浮在所有既有阶级编号之上的一个新顶层。它把 "第一、第二、第三世界" 这套冷战遗产的分类彻底架空了，因为它和它们已经不在同一个经济引力场里。Dario 给的具体数字非常有意思 —— 1000 万人。不是 1 亿，不是 100 万。这个量级正好卡在 "一个城市国家的人口" 和 "一个中型工业国" 之间。新加坡 600 万，以色列 1000 万，瑞士 900 万。换句话说，他在描述的不是一个 "精英阶层" (那个概念太古典)，也不是 "科技泡沫圈" (太轻)，而是一个事实上的新国家 —— 有自己的劳动分工、生产关系、消费偏好、甚至语言习惯 (比如整天讲 agentic、context window、RLHF)。他甚至连地理坐标都给好了：700 万 在 Bay Area，300 万 散点分布。这不是抽象隐喻，是一张已经画好的地图，只等历史替我们填颜色。02人类学第一性原理：工具革命为什么这次“撕断”了文明从人类学角度，人这种动物的定义从来不是 "会思考"，而是 "会造工具" —— 拉丁文 Homo faber。每一次大的工具革命 —— 石器、青铜、铁器、蒸汽、电力 —— 都会重新划分人类的阶层。这事不新鲜，从公元前 10000 年的新石器革命开始就在反复上演。但有一个铁律此前从未被打破：不管阶层怎么分裂，所有人仍然处在同一张交换网络里。庄园主需要农奴种田，工厂主需要工人开机器，华尔街需要全球供应链给它的金融游戏提供实体抵押物。上下游之间存在"非对称依赖"，但终究是相互依赖。AI 这次不一样的地方，是它第一次有可能让顶端的那群人不再需要下游。当一个 700 万人的湾区配上几亿个 AI agent，理论上它的知识产出、软件供给、研发能力、甚至 (配合机器人之后的) 物理执行能力，可以自循环。这就像一个部落突然学会了不通过祭司就能直接和神说话 —— 祭司阶层不是被压迫，是被渲染成无关。人类学家 Marshall Sahlins 讲过一个概念: "structural irrelevance"，结构性无关性。这比剥削可怕得多。被剥削的人至少在系统里，被无关的人是被系统遗忘的。Dario 的噩梦图景之所以让人不寒而栗，本质上是这个：不是 99% 被 1% 压榨，而是 1% 干脆从地图上把 99% 抠掉了…

如何提高认知能力？
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date: 2026-05-07T19:09:00+08:00
description: AI摘要 提高认知能力需要从多个层次进行训练，包括理解认知能力的含义、减少情绪化判断、结构化思考、多问为什么、反证思维、建立模型库、多做复盘等。具体方法包括看文章时深入分析、遇到观点时画逻辑链、保持跨学科学习、记住实用的认知提升公式、将工作中的项目模型化、建立自己的判断框架、少争论多沉淀等。核心建议是不被观点、情绪和表象带走，而是先看事实、逻辑、结构，最后看长期结果。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 提高个人“认知能力”，不是多看几个观点、背几个概念，而是提升一个人看问题、判断问题、解决问题、反思问题的能力。我建议你从 5 个层次来训练。一、先理解：什么是认知能力？认知能力大致包括：能力解释观察能力能不能看到别人没看到的细节理解能力能不能抓住事情背后的结构和本质分析能力能不能拆解问题，找出因果关系判断能力能不能分辨真假、轻重、主次、长期短期抽象能力能不能从具体事情中总结出模型、规律、方法迁移能力能不能把一个领域的经验迁移到另一个领域反思能力能不能发现自己过去判断错在哪里真正的认知能力，核心不是“知道很多”，而是：面对复杂问题时，能不能更接近事实、更接近本质、更接近长期正确。二、提高认知能力的第一步：减少“情绪化判断”很多人认知水平上不去，不是因为不聪明，而是因为判断问题时被情绪带走。常见问题有：情绪认知偏差喜欢某个人就觉得他说的都对讨厌某个人就觉得他说的都错自己吃过亏就容易把个案当规律自尊受刺激就急着反驳，而不是分析怕失去机会就容易高估收益、低估风险想证明自己就容易选择性看证据所以提高认知能力的第一条是：先不要急着站队，先问：事实是什么？证据是什么？逻辑链条是否完整？你以前喜欢辩论，现在不太想解释，其实这是一个认知升级的信号。因为你开始知道：不是所有错误观点都值得纠正，也不是所有人都值得解释。三、训练“结构化思考”：从现象看到系统普通人看问题，容易只看表面现象。高手看问题，会拆成几个层次：1. 现象层发生了什么？例如：客户不满意、项目延期、员工执行力差、朋友误解你。2. 原因层为什么发生？是人不行？流程不清？利益不一致？信息不对称？能力不足？制度缺失？3. 结构层这个问题背后的系统结构是什么？比如软件项目延期，表面是程序员写得慢，本质可能是：需求没有边界；甲方没有确认机制；项目没有里程碑；验收标准不清楚；技术债太重；管理者只催进度，不控制变更。4. 模型层能不能抽象成一个通用模型？比如：项目失控 = 需求边界不清 + 变更无控制 + 验收标准缺失 + 责任链不闭环。这就是认知能力的提升：从“某个人有问题”，提升到“这个系统为什么会产生这个结果”。四、提高认知能力的核心方法1. 多问“为什么”，但不要停在表面原因比如：客户为什么不满意？第一层：系统不好用。第二层：为什么不好用？流程不符合业务。第三层：为什么流程不符合？需求调研不充分。第四层：为什么调研不充分？没有业务场景建模。第五层：为什么没有建模？团队只有开发思维，没有产品架构思维。最后你会发现，问题不是“页面不好看”，而是需求分析方法不成熟。2. 训练“反证思维”很多人只会证明自己是对的，不会主动寻找自己可能错在哪里。提高认知能力，一定要习惯问：有没有相反证据？如果我是错的，错在哪里？有没有其他解释？这个结论是否只适用于局部场景？有没有幸存者偏差？有没有样本太少的问题？比如看到一句话：AI 会让程序员失业。低认知判断：对，程序员完了。高认知判断：要拆分：哪类程序员会被替代？哪类程序员会增强？替代的是编码，还是需求理解、系统设计、交付责任？企业真的愿意把核心系统完全交给 AI 吗？AI 生成代码后，谁负责安全、架构、运维、验收？这样判断才不容易被情绪化文章带节奏。3. 建立自己的“模型库”认知能力强的人，脑子里不是一堆零碎观点，而是一套模型。你可以重点积累这些模型：模型用途第一性原理从本质出发，而不是照搬经验系统思维看清各要素之间的关系因果链分析判断事情为什么发生成本收益模型判断值不值得做长期主义模型分辨短期热闹和长期价值复利模型理解长期积累的力量边际成本模型判断规模化价值闭环模型判断事情能不能真正落地三层架构模型把复杂系统分层看清楚供需模型判断商业机会是否成立以你做软件系统架构的经验，其实你天然适合用“模型库”提升认知。因为软件架构本身就是一种高级认知训练：把复杂现实抽象成模块、流程、数据、关系和规则。4. 多做“复盘”，而不是只做…

Gpt-Image2 魔法画廊2 (Gallery)
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date: 2026-04-26T19:03:58+08:00
description: AI摘要 这篇文章展示了Gpt-Image2魔法画廊的第二部分，包含了166至338号的多个图像生成案例。这些案例覆盖了各种主题和风格，如十二黄金圣斗士卡牌合集、大唐玄武门之变的朋友圈、手写中西药方图片、信息图可视化设计、赛博科幻桃太郎主视觉图等。每个案例都提供了图像、来源、提示词和详细的描述，展示了Gpt-Image2在图像生成领域的多样性和创造力。这些图像生成的案例不仅展示了技术的能力，也为用户提供了丰富的视觉体验和灵感。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 返回 README 首页 | 画廊总览 | 上一册：例 1-165🖼️ 魔法画廊 (Part 2)例 166：十二黄金圣斗士卡牌合集来源： @songguoxiansen提示词：[中文] 生成圣斗士星矢12个黄金圣斗士的12宫格卡牌图片，每张卡牌上写上对应的中文名，每行4个，宽高比16:9。 [English] Generate a 12-grid card image of the 12 Gold Saints from Saint Seiya, with the corresponding Chinese name written on each card, 4 per row, aspect ratio 16:9.例 167：大唐玄武门之变的朋友圈来源： @Tz\_2022提示词：[中文] 玄武门之变的朋友圈 [English] WeChat Moments of the Xuanwu Gate Incident例 168：手写中西药方图片来源： @MrLarus提示词：[中文] 生成一张手写中/西医药方图 [English] Generate an image of a handwritten traditional Chinese medicine or Western medicine prescription例 171：信息图可视化设计来源： @umesh\_ai提示词：[中文] 创建一个包含 10x10 网格的图像，每个对象名称都以字母 a 开头。 [English] create an image with 10x10 grid of objects that have the names starting with letter a.例 172：赛博科幻桃太郎主视觉图来源： @SSSS\_CRYPTOMAN提示词：[中文] 设计虚构动画的钥匙视觉图。主题是「科幻桃太郎」。设计有魅力的角色、背景、标志和宣传语，以一幅美丽插画的形式完成，让世界观在一张图中传达出来。 [English] Design a key visual for a fictional animation. The theme is "Sci-Fi Momotaro". Design charming characters, backgrounds, logos, and promotional slogans, completed in the form of a beautiful illustration, allowing the worldview to be conveyed in a single image.例 173：银河繁星点缀的冰蓝襦裙来源： @fdtreesky提示词：[中文] 服裝細節： 模特兒身穿一套精緻的淡冰藍色齊胸襦裙，採用多層輕盈的薄紗和絲綢歐根紗材質制成。其寬大的、半透明的廣袖上點綴著如繁星般微小的銀色和淺藍色亮片刺繡，在光線下閃爍（具有銀河般的夢幻感）。抹胸位置有複雜的銀色蕾絲和編織紋理細節，腰帶自然垂落。 材質與光影： 畫面呈現 8k 超高分辨率和對織物微距紋理的極致渲染。光線採用柔和的自然側光（丁達爾效應 Typndall Effect），精準地透射過輕薄的紗布，營造出面料的半透明感（Translucency）和流動感。 構圖與鏡頭： 採用 85mm 黄金人像鏡頭效果，f/1.8 大光圈，全身構圖，模特居中站立 [English] Clothing details: The model wears an exquisite pale ice blue chest-high ruqun, made of multiple layers of lightweight tulle and silk organ…

Gpt-Image2 魔法画廊1 (Gallery)
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date: 2026-04-26T19:01:54+08:00
description: AI摘要 以下是对魔法画廊中各个案例的总结： 1. 信息图可视化设计：展示城市生命系统图谱，包括能源、水循环等12个方面。 2. 社媒界面截图：展示Ailln AI在小红书上分享AI工具和自动化实践。 3. 足球主题电影海报：展现国际米兰后卫巴斯托尼在圣西罗球场庆祝的场景。 4. 老干妈风味：特朗普在抖音直播间卖老干妈产品。 5. 主题海报版式设计：根据XXX主题生成史诗叙事海报。 6. 插画艺术创作图：日系唯美奇幻风格插画，女孩站在水面中心。 7. 应用界面样机图：真人coser扮演二次元角色的手机截图风格图片。 8. 科普百科图：高质量竖版科普百科图，包含主题主视觉和信息分区。 9. 主题海报版式设计：2026中国城市系列宣传海报，主题为北京。 10. 主题海报版式设计：八十年代宣传画，庆祝GPT-Image-2全量开放。 11. 城市美食地图：台州为主题，手绘风格的城市美食地图。 12. 信息图可视化设计：中国高中数学试卷的写实照片。 13. 信息图可视化设计：番茄炒蛋食谱的竖版手机信息图。 14. 主题海报版式设计：19岁中国少女夜宵摊上喝啤酒吃小龙虾的海报。 15. 主题海报版式设计：高完成度史诗感艺术海报，双重曝光构图。 16. 界面交互设计图：VR头显的爆炸视图产品图示海报。 17. 信息图可视化设计：成都吃货暴走地图的插画地图信息图。 18. 信息图可视化设计：Momotaro主题的解释性幻灯片。 19. 直播界面设计图：Elon Musk直播界面设计图。 20. 插画艺术风格创作：高冲击武术战斗的动漫风格插画。 21. 信息图可视化设计：人类演化的进化时间线信息图。 22. 漫画分镜叙事设计：Genshin Impact角色Cosplay自拍。 23. 综合应用场景图：Minecraft皮肤设计图。 24. 建筑空间场景图：亚洲年轻女性肖像照片。 25. 人物角色设定图：角色设定图，包括多张照片。 26. 写实摄影风格创作：电影感叙事场景图。 27. 电影感叙事场景图：传统哥特风格叙事场景图。 28. 写实摄影风格图：AI构建者的涂鸦风格图。 29. 人像写实摄影图：年轻女性肖像图。 30. 插画艺术创作图：3D动画风格的角色表情网格图。 31. 电商商品展示设计：可爱云朵角色的3D渲染图。 32. 插画艺术创作图：西游记神话主题的角色头像网格图。 33. 人像写实摄影图：日本年轻女性的写实肖像图。 34. 品牌徽标设计图：篮球场上的自拍图。 35. 综合应用场景图：LINE贴纸设计图。 36. 综合应用场景图：动物主题的LINE贴纸设计图。 37. 插画艺术风格创作：VTuber资料页设计图。 38. 写实摄影风格图：AI构建者的涂鸦风格图。 39. 插画艺术创作图：权力的游戏角色肖像网格图。 40. 古风历史题材图：明朝皇帝角色设计图。 41. 人像写实摄影图：亚洲年轻男性的写实肖像图。 42. 建筑空间场景图：准备参加Cosplay活动的女性肖像图。 43. 建筑空间场景图：日本数字广告横幅的2x2网格图。 44. 直播界面设计图：刘亦菲抖音直播截图。 45. 直播界面设计图：刘亦菲抖音直播截图。 46. 建筑空间场景图：哥特式大厅的场景图。 47. 信息图可视化设计：一周穿搭指南的信息图。 48. 写实摄影风格图：黑板上的详细漫画风格素描图。 49. 室内空间渲染图：90年代末业余闪光灯照片。 50. 人物角色设定图：讽刺产品广告网格图。 51. 信息图可视化设计：制作流程图。 52. 写实摄影风格创作：哥特风格女性肖像图。 53. 界面交互设计图：Twitter/X暗模式的UI模拟图。 54. 主题海报版式设计：广州城市海报设计图。 55. 主题海报版式设计：动画宣传海报。 56. 漫画分镜叙事设计：5面板拼贴画。 57. 主题海报版式设计：SNSスクール的2x2广告横幅网格图。 5 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 🖼️ 魔法画廊 (Gallery)例 1：信息图可视化设计来源： 小红书号insight\_express提示词：Vertical 9:16 isometric cutaway infographic "城市生命系统图谱 / Urban Metabolism Atlas". Smart city from sky to bedrock: skys…

GPT-image-2 必看的13个案例（附提示词）
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date: 2026-04-23T08:54:58+08:00
description: AI摘要 本文介绍了GPT-image-2的13个实用案例和prompt模板，展示了其在中文渲染、内容设计、极简提示词支持等方面的能力。案例包括图鉴式拆解图、古文真迹、科普百科图、电商详情图、健身信息图、高考真题试卷、旅游攻略信息图、古人穿越现代社交平台图、游戏实机截图、人物关系图、密集中文排版和中西医手写药方等。这些案例展示了GPT-image-2在理解和生成各种类型图像方面的强大功能。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 我提前约一周灰度到了ChatGPT-image-2，上手生成了几百张图后，整理了这份最新指南！本文收集了实用性案例和Prompt模板，以及部分提升想象力和脑洞的案例，以起到敲砖引玉的作用！💡先说GPT-Image-2亮点中文渲染新突破——课本、报纸、药方、书法都能生成懂内容的设计师——一句xx详情图/攻略，缺的信息它自己会补全支持极简prompt——「生成一张手写中医药方图」就是全部提示词可追问微调——不满意补充意见，自动修改，不用从零重跑GPT-image-2生图能力背后是一个agent，它可以理解意图、搜索内容、整理组合、策划设计风格、合理排版，最终渲染成图。🎯实操案例【带prompt模板】一、图鉴式拆解图（展板级别）国家博物馆展板级质感，结构拆解、中文标注、材质说明、纹样寓意、色彩含义一应俱全，高级、克制、可收藏。这个提示词是通用模板，把【主题】换成汉服、凤冠、盔甲、器物、古籍、兵器等任何东西，都能直接出图鉴。提示词如下：请根据【主题】自动生成一张“博物馆图鉴式中文拆解信息图”。 要求整张图兼具真实写实主视觉、结构拆解、中文标注、材质说明、纹样寓意、色彩含义和核心特征总结。你需要根据【主题】自动判断最合适的主体对象、服饰体系、器物结构、时代风格、关键部件、材质工艺、颜色方案与版式结构，用户无需再提供其他信息。 整体风格应为：国家博物馆展板、历史服饰图鉴、文博专题信息图，而不是普通海报、古风写真、电商详情页或动漫插画。背景采用米白、绢纸白、浅茶色等纸张质感，整体高级、克制、专业、可收藏。 版式固定为： - 顶部：中文主标题 + 副标题 + 导语 - 左侧：结构拆解区，中文引线标注关键部件，并配局部特写 - 右上：材质 / 工艺 / 质感区，展示真实纹理小样并附说明 - 右中：纹样 / 色彩 / 寓意区，展示主色板、纹样样本和文化解释 - 底部：穿着顺序 / 构成流程图 + 核心特征总结 若主题适合人物展示，则以真实人物全身站姿为中央主体；若更适合器物或单体结构，则改为中心主体拆解图，但整体仍保持完整中文信息图形式。所有文字必须为简体中文，清晰、规整、可读，不要乱码、错字、英文或拼音。重点突出真实结构、材质差异、文化说明与图鉴气质。 避免：海报感、影楼感、电商感、动漫感、cosplay感、乱标注、错结构、糊字、假材质、过度装饰。 二、古文真迹 + 书法临摹帖1、还原千古名篇兰亭集序、出师表、滕王阁序、岳阳楼记……惟妙惟肖，满页密集中文书法没有崩坏！原帖链接：https://x.com/MrLarus/status/2046201836525302032提示词：生成【名篇名称】真迹图片提醒：想效果更好可以加“王羲之体 / 颜真卿风格 / 注入情绪”等描述。2、进阶版（注入情绪）AI无法替代人类的艺术与情感，但它已经在理解汉语文学里的情绪了，笔墨变化明显更丰富。3、摹字帖版（不同字体风格）王羲之体、草书、行书、楷书书法临摹字帖图原帖链接：https://x.com/MrLarus/status/2046510310253539764提示词：生成一张【字体】书法临摹字帖提醒：想效果更好，可以提供对应字体垫图作为参考三、轮廓宇宙图（收藏版叙事海报）用巨大的人物/器物/建筑侧脸剪影作为外轮廓，内部自然生长出完整的世界观、场景、符号和叙事，纸张颗粒、边缘飞白、水彩刷痕、空气透视……一眼看过去就像收藏版电影海报或设计师作品。我把提示词优化成了通用版，只要改【主题】就能出图，适合人物、器物、古籍、IP、世界观等任何内容。帖子链接：https://x.com/MrLarus/status/2045418028733538620帖子链接：https://x.com/MrLarus/status/2045748335668310055提示词模板：请根据【主题：xxx】自动生成一张高审美的…

深度拆解2026年最新风口：API中转站（俗称“Token进口”）——一篇全面、系统、高信息密度的行业解析
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date: 2026-04-21T16:58:34+08:00
description: AI摘要 文章全面解析了2026年新兴的API中转站（Token进口）行业，探讨了其需求起源、运作机制、盈利结构、用户风险、从业者挑战、法律边界和未来趋势。API中转站通过低价提供国外AI服务，但存在数据泄露、服务中断等风险。文章建议用户在非敏感场景下尝试，但要警惕风险，从业者则应建立退出机制。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 在AI技术加速落地的2026年，一个看似边缘却极具爆发力的新赛道正在悄然成型——API中转站，业内更通俗地称之为 “Token进口”。它并非传统意义上的技术创新，而是一种基于全球AI服务价格差与访问壁垒的套利型商业模式。尽管已有大量个人和小团队涌入，但该赛道仍处于早期红利期，且尚未被主流媒体或专业机构系统性剖析。本文将从需求起源、运作机制、三层盈利结构、用户风险、从业者挑战、法律边界、未来趋势等维度，为你提供一份迄今为止最详尽、最深入的行业拆解。无论你是普通用户、开发者、创业者，还是投资人，都能从中获得关键洞察。一、为什么“Token进口”会成为风口？——需求侧的根本驱动力1.1 从“聊天机器人”到“数字员工”：AI角色的根本转变过去几年，大众对AI的认知主要停留在“智能聊天”层面（如豆包、文心一言、通义千问）。但2025–2026年，随着桌面级AI代理（Desktop AI Agent） 的成熟，AI开始真正具备“干活”能力：辅助编程：自动补全、调试、生成测试用例视频剪辑：根据口述指令自动剪辑、加字幕、调色金融交易：实时分析K线、执行量化策略、风险预警办公自动化：自动生成PPT、整理会议纪要、处理Excel这些应用的核心依赖是高性能大模型的API调用，而调用成本以 Token消耗量 计费。这意味着：AI不再是玩具，而是需要“发工资”的数字员工。💡 举例：Claude Code（Anthropic推出的代码专用模型）每百万Token ≈ 5美元（≈35元人民币） 深度使用1小时 ≈几十美元 重度开发者/企业日均消耗 ≈ 100+美元这种成本远超许多人的预期，甚至高于雇佣初级程序员。于是，“如何低成本使用顶级AI” 成为刚需。1.2 国产 vs 国外大模型：能力鸿沟依然显著尽管国产大模型（如通义、Kimi、DeepSeek）在价格上极具优势（部分免费或低至$0.1/百万Token），但在复杂任务理解、代码生成质量、多模态推理等方面，与OpenAI、Anthropic、Google等头部厂商仍有代际差距。国产模型 ≈ 硕士水平：能完成常规任务，但在边缘场景易出错国外模型 ≈ 博士水平：逻辑严谨、泛化能力强、支持复杂工具链因此，即便价格高昂，开发者、科研人员、高频交易员、独立创作者等群体仍愿意为性能买单。这构成了“Token进口”的核心用户基础。二、“Token进口”到底是什么？——商业模式的本质API中转站的本质是：搭建一个中间层服务，将国外AI厂商的API Token以更低价格、更便捷方式提供给国内用户。其运作流程如下：国外AI厂商（OpenAI/Claude等） ↓（官方API）资源方（通过灰色手段获取低价Token） ↓（批量采购/聚合）中转站（API代理平台） ↓（封装、计费、分发）终端用户（开发者/企业/个人）这个链条的关键在于：绕过官方渠道的高定价或地域限制，实现价格套利。三、三层盈利结构详解——不只是卖Token那么简单这个行业远比表面看起来复杂。真正的利润来源并非单一，而是由三层嵌套式盈利模式构成：第一层：低价Token资源供给（上游）这是整个生态的“燃料”。资源方通过多种方式获取远低于市场价的Token：（1）盗刷信用卡（高风险，违法）在海外利用被盗信用卡注册AI账号，获取免费额度转售给国内中转站，成本近乎为零⚠️ 此类Token极不稳定，随时可能被封（2）薅企业福利（灰色地带）利用微软“Azure for STARTUP”、Google Cloud Credits等扶持计划注册空壳公司（Shell Company）批量申请数万美元免费额度通过自动化脚本管理数百个企业账号，持续“薅羊毛”（3）组号池 + 智能轮换（技术流）注册数千个个人账号（如Claude Pro $20/月）利用“额度每5小时重置”机制，构建动态调度系统用户请求到来时，自动分配当前有余额的账号实现“无限Token”假象，实则依赖规模效应📊 成本对比（以Claude Code Ma…

Leaflet.js 和 PostGIS 结合优势
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date: 2026-04-21T02:54:09+08:00
description: AI摘要 Leaflet.js和PostGIS的结合在GIS领域是一个强大的技术组合，适用于资源管理、线路展示、机房点位和GIS路由可视化等企业项目。Leaflet.js负责前端地图展示与交互，而PostGIS负责空间数据存储、空间索引和空间计算。这种组合的优势在于数据链路顺畅、性能模型正确以及功能分工合理。在实际应用中，需要注意不要浪费PostGIS的空间索引和空间计算优势，保持坐标系统一，并避免在大数据量情况下直接全量加载GeoJSON。对于复杂空间分析，应尽量放在后端进行。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Leaflet.js 和 PostGIS 结合，整体是很好的组合。一句话概括：Leaflet 做前端地图展示与交互，PostGIS 做空间数据存储、空间索引和空间计算。这两者的职责边界很清晰，而且技术上天然契合：Leaflet 原生支持 GeoJSON、WMS 等地图数据形式，PostGIS 则原生提供空间类型、空间索引和空间函数，并且可以直接输出 GeoJSON。(Leaflet)从架构角度看，这个组合很适合企业项目，尤其是你这种 资源管理、线路展示、机房点位、GIS 路由可视化 的系统。Leaflet 官方把自己的定位放得很明确：它专注把基础地图能力做好，内置图层、WMS、GeoJSON 和交互能力；PostGIS 则把 PostgreSQL 变成空间数据库，提供空间对象存储、GiST/R-Tree 空间索引，以及分析处理函数。也就是说，前端和后端各做自己最擅长的事。(Leaflet)为什么这套组合好用第一，数据链路很顺。Leaflet 官方教程和 API 都把 GeoJSON 作为核心数据格式之一；而 PostGIS 的 ST_AsGeoJSON 可以直接把几何对象或整行记录输出成 GeoJSON，甚至官方文档还特别提到：如果是 EPSG:4326、仅用于显示，很多地图场景下把小数位降到 6 位就够了。也就是说，你后端几乎可以“原样输出”，前端几乎可以“直接渲染”。(Leaflet)第二，性能模型是对的。PostGIS 官方反复强调空间索引对性能至关重要，推荐用 USING GIST 建空间索引；而 ST_Intersects 这类空间函数会自动先做包围盒比较，并利用已有空间索引。换句话说，地图缩放、视窗查询、框选查询、范围过滤这类工作，应该放在 PostGIS 侧做，而不是把全量空间数据扔给浏览器。(PostGIS)第三，功能分工合理。Leaflet 适合做点、线、面、弹窗、点击联动、图层控制、专题显示；PostGIS 适合做缓冲区、裁剪、相交、最近邻、范围查询、聚合、线路拼接等空间处理。PostGIS 文档明确提供 ST_Intersection、ST_MakeLine、<-> KNN 最近邻等能力；Leaflet 则在前端负责把这些结果显示出来。(PostGIS)最推荐的落地方式我最建议你采用这种结构：浏览器 / Leaflet→ 请求后端接口→ 后端 API 调用 PostGIS→ SQL 做范围过滤/空间计算→ 返回 GeoJSON→ Leaflet L.geoJSON(...) 渲染这条路线最稳。因为 Leaflet 官方已经把 GeoJSON 当成一等公民，PostGIS 又能直接输出 GeoJSON，所以前后端耦合很低。(Leaflet)例如，前端地图移动后，可以把当前视野 bbox 传给后端；后端用 ST_Intersects 或其他空间条件过滤，只返回当前屏幕附近的数据。这样比一次性加载全国、全网、全量资源要合理得多。PostGIS 官方说明空间索引本质上是基于包围盒来加速检索，这正适合地图“按视野加载”的模式。(PostGIS)一个很实用的示例假设你有一张机房表：CREATE TABLE room_site ( id bigserial primary key, name text, geom geometry(Point, 4326) ); CREATE INDEX idx_room_site_geom ON room_site USING GIST (geom);这里的关键点是：geometry(Point, 4326) 用来存点位，USING GIST 用来建空间索引。PostGIS 官方 FAQ 就是这么建议建空间索引的。(PostGIS)然…