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Happy 5th Birthday, StackChan! ✨
Had a great time celebrating with our amazing community and seeing all the creative customizations and unique versions everyone has built.
Thank you for making StackChan what it is today. Here's to many more years of fun and creativity! 🚀
#StackChan #M5Stack #ｽﾀｯｸﾁｬﾝお誕生日2026 #ｽﾀｯｸﾁｬﾝ
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Crane games used to be rigged against the player, but I think I've made one that's rigged against the crane.
It's hard to tell in the time lapse, but mainly what went wrong is that it would pick up a ball and the heuristic I'm using to decide when to end the episode didn't fire and then the time out would hit and it would drop the ball. It was prompted for balls only and to put them in the ball pit and it managed to put about five balls, a stuffy and a blanket in the ball pit before I turned it off. It ran about 30 minutes.
But it wasn't just the episode ending heuristics fault, the model hesitated a lot, which I suspect is because there's just a little too much hesitation in the data set and LeRobot has a tool for finding that and either deleting whole episodes or trimming it from episodes.
There was plenty of toys and balls in the data set too. I mean I tried to make it 50/50 between toys and laundry but toys are just a lot harder than laundry because you have to pick them up correctly and can't just nose dive into them.
But in other news I injured my back and I can't really bend over now. So I'm going to try to tele-op clean this room up.
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我听到有人说我是华语版的Serenity ，我和Serenity 唯一的共同点是都喜欢钻研，其他的一点都不像，比如在光模块领域，Serenity 喜欢AAOI，我更喜欢COHR
如何评价Serenity 呢，他对AI领域的一些观点很新颖，对AI整个产业链的钻研非常细致，这种精力我是没有的
还有就是英文圈点石成金的能力，虽然在刚来推特的时候，我也经常会推荐一些不错的标的，新粉可能不了解，不过这不是重点，
中文圈散户是不允许任何失误，包容度和接受波动程度和英文圈完全不一样，以至于后面我收敛很多了，
很开心的是，在过去我研究的不少标的都已经成为了圈内讨论的热点，例如闪光组合、封测AMKR这样远的不提了，就提一些近的，例如：互联双子星ALAB、MRVL，储能明星 FLNC ，电力系统双子星FLEX 、FPS，软件IGV、错杀明星CRM等等
挖掘潜力股的心得就两点，第一要牢记铲子才是黄金，第二要学会真读懂大科技财报，现在财报解读不单是评估该股基本面，
2.0版本思维是可以通过大科技的财报找到钱花在哪里、瓶颈卡点、产业趋势等黄金信息，这也恰恰应对了第一要牢记的心得。
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我把Serenity和Crux这两个美股狂魔，蒸馏成了一个自动投研的Agent
上周我扒了 Serenity（@aleabitoreddit）的 1073 条推文，5 个月 32 倍。
这次我又扒了第二个人——Crux Capital（@crux_capital_），五个月 647 条原帖，126 个价值票。
Serenity窄而深：找一个制胜点，押死。
Crux 宽而有纪律：画一张六层栈，每层按执行力排仓位。
看完我有点难受，不是因为收益图太夸张。是我发现，这两个人干的根本不是传统意义上的“选股”。
他们是在搭一条投研流水线， AI 负责搬砖，人负责最后拍板。
1⃣ 他们的方法论：先拆机器，再找堵点
他们看一个赛道，不先问“谁会涨”。
先问的是：
这台机器到底长什么样？
BOM 里最难替代的零件是什么？
如果其中一家明天停产，下游要等多久？
这个问题一问出来，视角就完全变了。
大家还在盯 GPU、HBM、电力这些第一层热点时，
他们已经往下抠第二层、第三层：
激光器、InP 衬底、外延、测试、连接、冷却、配电……
Serenity 最狠的地方，是死盯单点故障。
Crux 更像工程师，先画一整张栈，再给每层贴标签：
谁是龙头，
谁是瓶颈，
谁只是会讲故事，
谁又是那种没人聊、但每台机器都得用的“无聊必需品”。
2⃣AI 在他们手里，不是军师，是苦力
普通人用 AI 做投资，喜欢问：
“这票能买吗？”
“帮我总结一下财报。”
“这个赛道有没有机会？”
这种问法，说到底还是在等答案。
他们不是这么用的，他们让 AI 去干最脏最累的活：
拆机器，
顺着零件找供应商，
再找供应商的供应商，
横着读多家公司财报和电话会，
把“产能打满”“认证快结束”“明年放量”这些零碎信号拼成一张图。
说白了，AI 没替他们赚钱，AI 只是把研究量的上限硬抬上去了。
3⃣所以我把这套东西蒸馏成了一个 skill
github.com/qiuqiubuchongle-c…
它不干一件很俗的事：上来就给你甩股票代码。
它先跑五步：
L1 先确认终端，到底研究的是哪台机器、哪套系统
L2 再画供应链栈，搞清楚谁在第几层
L3 找真正的卡点，卡的是产能、认证、热、电、良率，还是材料
L4 用财报、产业新闻、研报交叉验证
L5 先给方向，再给名字，最后才谈仓位
我蒸馏的不是他们买了什么，我蒸馏的是他们怎么提问，怎么排除，怎么把热闹拆成一个个能验证的环节。
4⃣举个例子，人形机器人接下来该买什么
大部分人第一反应都是特斯拉、英伟达、总龙头。
但这个 skill 不会先看这些。
它会先问：
如果 Optimus 真开始放量，最先紧张的是哪一层？
如果谐波减速器已经被市场盯得很紧，
那下一步就该继续往旁边看：
每个关节都离不开的力传感器，有没有被认真定价？
重点不是马上得出“买谁”。
重点是先知道：你该查哪一层。
顺着这套方法继续往后推，
我现在最想深挖的，反而不是更拥挤的 GPU 叙事。
而是AI factory 的供电 + 液冷 + 物理交付层。
原因很简单。
芯片再猛，电接不进去也白搭。
柜子再多，热散不掉也白搭。
模型再聪明，机房交不出来，还是得排队。
这条线不性感，不热闹，也不太适合吹牛。
但真缺了它，项目就只能往后拖。
最后
看完 Serenity 和 Crux，我最大的感受其实挺扎心的：
AI 没有让投研变轻松。
它只是先把偷懒的人淘汰了。
以后谁再跟我说
“AI 会让投资越来越简单”
我大概只会回一句：
简单个屁，马太效应罢了，你有的他给你更多，你没有的，他把你已有的都给抢走。
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从同步 Agent 到异步 Agent的演进，我系统的梳理了相关的内容！
Async Agent 和普通 Agent 的分水岭，不在“会不会调用工具”，而在它能不能离开当前对话窗口，持续接任务、保留状态、跑验证、回到 review，再把结果交还给人。
早期 Copilot 更像同步补全：
人写主线，模型补局部。
后来的 tool agent 开始能查资料、跑命令、调 API，但多数还停在一个 turn 或一个 session 内。
coding agent 往前走了一步：
进入 repo、改文件、跑测试、提 PR，比如 OpenAI Codex 官方描述的云端隔离环境，就是这一层的典型形态：[Introducing Codex](openai.com/index/introducing…)。
Async Agent 再往前推了一层。
它处理的是是“这个任务在接下来几十分钟、几小时甚至几天里怎么被托管”。它是长任务Agent 架构的稳定性因素。
Task Timeline：Spec -> Triage -> PR -> Review -> Merge
这说明 Async Agent 面向的是软件生命周期，不是单次代码生成。任务会跨阶段，每个阶段都有不同的上下文、权限和验证门槛。Anthropic 在 long-running agents 里讲的 harness，就是为了解决这种跨阶段推进问题：[Effective harnesses for long-running agents](anthropic.com/engineering/ef…)。
Orchestrator / Scheduler
普通 Agent 可以靠用户一句一句推着走。Async Agent 需要调度层：
什么时候启动 worker，什么时候暂停，什么时候重试，什么时候把结果交给人。这里开始出现 control plane 问题。多 agent 一跑久，坏掉的经常不是 reasoning，而是 registry、stream state、conversation state。真实工程病例可以看这个 Codex issue：[subagent tasks trigger reconnect loop and stream disconnect](github.com/openai/codex/issu…)。
Context -> Plan -> Tool Use -> Code -> Test -> Review`
这条链才是 Async Agent 的主工作流。同步 Agent 的上下文通常靠当前窗口维持，Async Agent 必须把 context 变成可管理资产。plan 改了，tool state 要同步；代码改了，test 要可复现；review comment 回来后，agent 要知道自己在原任务里的位置。
Anthropic 把这个问题进一步拆成 brain、hands、session 的分离，很适合用来理解 Async Agent 的底层趋势：[Scaling Managed Agents](anthropic.com/engineering/ma…)。
Knowledge / Playbooks / Checkpoint / Scoped Secrets / VM Sandbox
这一组是 Async Agent 跟普通 Agent 最大的工程差异。
Knowledge 解决进入项目时的局部先验。
Playbooks 把团队反复出现的操作沉淀成执行策略。
Checkpoint 让长任务可以恢复，而不是靠模型“记得”。
Scoped Secrets 决定 agent 能碰什么资源。
VM Sandbox 给它一个可隔离、可销毁、可复现的手。
Devin docs 里关于 [Knowledge](docs.devin.ai/onboard-devin/…)、[Playbooks](docs.devin.ai/product-guides…)、[Review](docs.devin.ai/work-with-devi…) 的设计，虽然带产品语境，但机制上很值得拆开看。
Observability / Trace Replay / Video Verification
Async Agent 越长，越需要把“它做过什么”变成可回放证据。很多失败不是最后一步错了，而是中间某个状态写歪了，后面所有步骤都在错误轨道上继续推进。
这里可以接到 event-sourced agent runtime 的方向：[The Log is the Agent](arxiv.org/abs/2605.21997)。如果 log 只是事后审计，debug 仍然很难；如果 log 成为 runtime 的状态来源，replay、fork、diff、lineage 才有机会变成原生能力。
这也是为什么 Async Agent 会成为趋势。
模型能力提升以后，单步生成的边际差距会缩小。真正拉开差距的地方，会转到这些更工程化的面：
- 长任务怎么保持 session continuity
- memory 怎么写入、修订、遗忘，而不是无限堆积：[Is Agent Memory a Database?](arxiv.org/abs/2605.26252)
- harness 怎么把目标拆成可验证 trajectory：[Harnesses for Inference-Time Alignment over Execution Trajectories](arxiv.org/abs/2605.21516)
- trace 怎么服务训练、回放和质量控制：[Polar: Agentic RL on Any Harness at Scale]()
- review 怎么从人工兜底，变成 agent workflow 的一等环节
- permission boundary 怎么防止 agent 把“能做”误解成“该做”
所以我现在看 Async Agent，不会把它理解成“后台跑的 Agent”。
更准确的说法是：
Async Agent 是 Agent 从 chat interface 进入 software production runtime 的过渡形态。
普通 Agent 解决的是一次交互里的智能。
Async Agent 解决的是一段执行周期里的状态、验证、权限、回放和交付。
AI Coding 真正进入工程现场以后，竞争会越来越像 runtime engineering，而不是 prompt engineering。
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下周必买代码：
nvda：现在简直就是白菜价。不对，是不如白菜价。
nok：下周主角是光
nbis：该卖的都卖的差不多了，下周可以开始了，让你们见识下大佬的含金量，然后拍断大腿
gev：还没有止跌，但也足够便宜了，罕见的铲子股跌出黄金坑的代表。
以上机会周五我都在群里提醒过，现在 x 上也发一下
Buy the dip，长期持有，Discord在个人资料。
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黄仁勋在公开场合下的采访或者演讲，大家真的不要错过，一定要多看看，都是财富密码。
早在 2 月份 软件股大暴跌、软件板块最恐慌的时候，黄仁勋在采访中就明确说到，市场的主流判断是错误的，强烈反驳了 Agent 吞噬软件行业的论调。
并且他还提到，Agent 不会取代这些软件工具，而是会反过来使用它们，Agent 也是工具的使用者。
他还明确指出了几家公司，其中就包括 Servicenow，他说 没人比 ServiceNow 更会做服务，而且他们还会推出一批 AI agent，做了真正深度的精调和优化。
几个月之后看起来确实应验了，Servicenow 成为了这轮软件板块反弹行情中，表现最强势的个股之一。
不得不说，黄仁勋对于 AI 发展走向的判断真的很准，也很超前，都是马前炮。从他口中说的每个观点，都在一步一步被验证，绝对是 AI 大趋势的风向标，吊打各路美股 KOL。
下个月 1 号，黄仁勋会在台北发布 GTC 主题演讲，与 AI 进展有关系，大家一定要记得拿好本子做好笔记...
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六一儿童节快到了！跟你们分享一个image2赚钱野路子：
家长上传孩子照片 + 名字 + 喜欢的动物，AI 生成一本「孩子是主角」的童书 PDF，可以打印实体
定价 199-299，成本 30 元左右（图片生成 + 打印 + 邮寄）
提示词我也给你们整理好了，快去试试吧～
你现在是一名“儿童绘本策划师 + 图像提示词导演 + 个性化礼物产品经理”。
家长会上传一张或多张孩子照片。请你先根据照片提取孩子的绘本角色设定，再围绕孩子名字、喜欢的动物和家长期望主题，生成一本个性化儿童绘本方案。
请注意：不要写成“AI 童书”，而要写成“孩子成为故事主角的专属绘本礼物”。
【家长提供的信息】
孩子照片：{家长上传照片}
孩子名字：{填写孩子名字}
孩子年龄：{填写年龄，可选}
孩子喜欢的动物：{例如：小狗 / 小猫 / 兔子 / 狐狸 / 恐龙}
家长希望传达的主题：{例如：勇敢、自信、陪伴、爱与安全感、学会分享}
绘本用途：{生日礼物 / 入园礼物 / 睡前故事 / 成长纪念 / 节日礼物}
绘本风格：温暖水彩童书风格，柔和光线，梦幻但真实，适合打印成实体绘本
页数：封面 + 10 页内页 + 最后一页祝福页
【第一步：照片角色提取】
请先根据上传照片，提取孩子的稳定角色设定。
请输出：
发型与发色
脸型与五官整体感觉
服装颜色与款式
气质关键词
适合绘本化的角色描述
不要夸张改变孩子长相，不要成人化，不要过度美颜
如果照片信息不完整，请合理补全，但要保持自然、安全、儿童友好
请把孩子固定描述为：
“一个以家长上传照片为参考的儿童绘本角色，保留照片中的发型、脸型、五官气质、服装主色和整体神态。”
【第二步：童书商业定位】
请输出：
童书标题，要求有情绪价值，适合家长购买
一句话卖点，突出“孩子是故事主角”
商品详情页简介，语气温柔、有纪念感
适合年龄段
整体情绪关键词，例如：被爱、勇敢、陪伴、想象力、安全感
【第三步：故事大纲】
请输出：
故事主线
起承转合
每一页发生什么
每一页页面文字
每页文字控制在 15-35 个中文字符左右
故事要温暖、轻盈、有成长感，不要说教
【第四步：固定角色设定】
请生成全书统一角色设定，包括：
孩子角色：
以家长上传照片为参考
保留照片中的发型、脸型、五官气质、服装主色
绘本化但不要改变身份特征
表情自然、温暖、儿童感强
动物伙伴：
动物类型：{孩子喜欢的动物}
外形：圆润、亲切、毛茸茸、聪明、有陪伴感
不能恐怖，不能过度拟人成人化
画面风格：
温暖水彩童书
柔和自然光
低饱和但明亮
梦幻但真实
适合打印
每页底部预留文字区域
【第五步：逐页生图提示词】
请为以下页面分别生成图像提示词：
封面
第 1 页
第 2 页
第 3 页
第 4 页
第 5 页
第 6 页
第 7 页
第 8 页
第 9 页
第 10 页
最后一页祝福页
每一页提示词必须包含：
使用家长上传照片作为孩子角色参考
保持同一个孩子角色
保留孩子照片中的发型、脸型、五官气质、服装主色
孩子喜欢的动物伙伴
当前页面场景
当前页面动作
当前页面情绪
光线与构图
温暖水彩童书风格
页面底部预留干净文字区域
页面中加入对应中文文字
高清，适合打印成绘本
每一页提示词格式如下：
【页面名称】
画面文字：{这一页要印的中文文字}
生图提示词：
请参考家长上传的孩子照片，将照片中的孩子绘本化为主角，保持发型、脸型、五官气质、服装主色和整体神态一致。画面中孩子与{喜欢的动物}一起出现在{具体场景}，正在{具体动作}。整体情绪是{情绪}。温暖水彩童书风格，柔和自然光，梦幻但真实，构图干净，主体清晰，背景温柔，页面底部预留文字区域，并清晰加入中文文字：“{页面文字}”。高清，适合打印成实体绘本。
【第六步：统一风格提示词】
请输出一段可复用的全书统一风格提示词：
“整本绘本都参考同一组孩子照片，保持同一个孩子角色的一致性：发型、脸型、五官气质、服装主色、身高比例、年龄感和神态保持稳定。整体采用温暖水彩童书风格，柔和光线，低饱和明亮色彩，梦幻但真实，适合 3-8 岁儿童，画面安全、治愈、有陪伴感，每页底部保留干净文字区域，适合打印成实体绘本。”
【第七步：负面提示词】
请输出负面提示词：
不要改变孩子身份特征，不要让孩子看起来像另一个人，不要成人化，不要恐怖，不要阴暗，不要五官变形，不要多手指，不要肢体错误，不要文字乱码，不要角色不一致，不要过度写实，不要塑料感，不要低清晰度，不要杂乱背景，不要商业 logo，不要水印，不要 AI 伪影。
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The humanoid robot market is going from $1.8 billion today to $38 billion by 2035 and Goldman Sachs had to revise that number sixfold because the growth is happening faster than anyone on Wall Street predicted.
This is the most underfollowed mega trend in the market right now.
Everyone is focused on which humanoid company wins. Figure. Boston Dynamics. Tesla Optimus. That is the wrong question. In every technology revolution the platform companies get the headlines and the component suppliers get rich quietly.
In the gold rush the shovel makers retired wealthier than the miners. Every single time.
Here are the three stocks I want to own for the next decade of humanoid growth.
$AMBA — Every humanoid needs a brain. A chip that processes everything it sees in real time on the device itself. Not in the cloud. On the robot. In milliseconds. $AMBA has been building this exact chip for 15 years. 42 million units shipped. 370 customer products in production. The software moat around CVflow makes switching costs enormous. One of the only Western pure play edge AI chips at scale and every humanoid developer needs what they built.
$VPG — Every humanoid needs to feel. Precision force sensors that tell the robot how hard it is gripping, how much weight it is carrying, whether it is about to drop something. Without $VPG a humanoid hand is just a claw. Already booking orders with four different humanoid developers. $400 to $500 of sensor content per robot. At millions of robots that math becomes staggering.
$OUST — Every humanoid needs eyes. The world’s first native color lidar. Depth and color captured simultaneously at the physics level. Qualified on the $NVDA DRIVE Hyperion platform. The most advanced sensor on the market for any robot that needs to navigate the real world safely alongside humans.
The brain. The senses. The eyes. The full stack.
$38 billion market growing at 60% annually. The robots are coming. Own the parts inside them.
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𝗔 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝘆 𝗿𝘂𝘀𝗵𝗲𝗱 𝗔𝗜 𝗶𝗻𝘁𝗼 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻.
The model went live.
The dashboards looked strong.
The launch was celebrated.
Then the fundamental questions emerged:
Who monitors model drift?
Who reviews harmful or unreliable outputs?
Who approves high-risk AI use cases?
Who responds when the system fails?
In many organizations, these questions remain unanswered.
𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗶𝘀 𝘄𝗵𝗲𝗿𝗲 𝗔𝗜 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝘀 𝗼𝗳𝘁𝗲𝗻 𝘀𝘁𝗿𝘂𝗴𝗴𝗹𝗲.
They focus on deployment, but do not establish the governance required to operate AI responsibly at scale.
Shipping AI is an important milestone.
𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗿𝗶𝘀𝗸 𝗶𝘀 𝘁𝗵𝗲 𝗿𝗲𝗮𝗹 𝗼𝗽𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹.
Here is a practical cheatsheet of key AI risk management frameworks and mechanisms:
𝟭. 𝗡𝗜𝗦𝗧 𝗔𝗜 𝗥𝗠𝗙
A practical framework to govern, map, measure, and manage AI risks across the lifecycle.
𝟮. 𝗜𝗦𝗢 𝟰𝟮𝟬𝟬𝟭
A global standard for establishing structured AI management systems, internal controls, and accountability.
𝟯. 𝗘𝗨 𝗔𝗜 𝗔𝗰𝘁 𝗥𝗶𝘀𝗸 𝗧𝗶𝗲𝗿𝘀
A regulatory model that classifies AI systems by risk level and applies stronger obligations where impact is higher.
𝟰. 𝗙𝗔𝗜𝗥 𝗥𝗶𝘀𝗸 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹
A method to quantify financial exposure from AI-related threats, failures, and vulnerabilities.
𝟱. 𝗔𝗜 𝗥𝗲𝗱 𝗧𝗲𝗮𝗺𝗶𝗻𝗴
Adversarial testing to identify jailbreaks, prompt injection, bias, unsafe outputs, and misuse scenarios.
𝟲. 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗖𝗮𝗿𝗱𝘀
Clear documentation of intended use, limitations, performance metrics, assumptions, and known risks.
𝟳. 𝗔𝗜 𝗚𝗼𝘃𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗕𝗼𝗮𝗿𝗱
Cross-functional oversight involving business, technology, legal, security, compliance, and leadership teams.
𝟴. 𝗔𝗜 𝗜𝗻𝗰𝗶𝗱𝗲𝗻𝘁 𝗥𝗲𝘀𝗽𝗼𝗻𝘀𝗲
A defined process to detect, contain, investigate, and recover from AI-related failures.
𝟵. 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗶𝗻𝘂𝗼𝘂𝘀 𝗠𝗼𝗻𝗶𝘁𝗼𝗿𝗶𝗻𝗴
Ongoing tracking of drift, performance degradation, misuse, data issues, and operational anomalies.
𝟭𝟬. 𝗔𝗜 𝗥𝗶𝘀𝗸 𝗥𝗲𝗴𝗶𝘀𝘁𝗲𝗿
A living system to log risks, assign owners, define mitigation actions, and track review timelines.
𝗧𝗵𝗲 𝗯𝗶𝗴𝗴𝗲𝘀𝘁 𝗔𝗜 𝗿𝗶𝘀𝗸 𝗶𝘀 𝗼𝗳𝘁𝗲𝗻 𝗻𝗼𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗶𝘁𝘀𝗲𝗹𝗳.
It is the absence of clear ownership around the model.
When accountability is fragmented, risk management becomes reactive.
When ownership is explicit, AI becomes more scalable, defensible, and trustworthy.
𝗪𝗵𝗼 𝗼𝘄𝗻𝘀 𝗔𝗜 𝗿𝗶𝘀𝗸 𝗶𝗻 𝗺𝗼𝘀𝘁 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀 𝘁𝗼𝗱𝗮𝘆:
𝗻𝗼𝗯𝗼𝗱𝘆, 𝗲𝘃𝗲𝗿𝘆𝗯𝗼𝗱𝘆, 𝗼𝗿 𝘁𝗵𝗲 𝘄𝗿𝗼𝗻𝗴 𝘁𝗲𝗮𝗺?
🤖 Made with AI
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自媒体人的“自动化外挂”来了。
AiToEarn 这个项目最近直接冲上 GitHub Trending，已经拿下 9k+ Star。
它最狠的地方是：把「内容生产 → 全网分发 → 自动互动 → 接单变现」全部串成了一套闭环。
GitHub：github.com/yikart/AiToEarn
核心功能基本全是自媒体刚需👇
1️⃣ 自动赚钱
内置任务市场，支持 CPS / CPE / CPM 等模式。
不只是线上，餐厅、健身房、民宿、本地商家推广也能接。
2️⃣ 一键全网发布
支持抖音、小红书、快手、B站、TikTok 等多个平台。
内容一次生成，自动分发矩阵号。
3️⃣ 自动互动养号
自动点赞、关注、评论互动。
还能识别“求链接”“怎么买”这种高转化评论，省下大量运营时间。
4️⃣ AI 内容生产
输入需求后，自动生成视频、翻译、剪辑、图文内容。
特别适合批量做账号矩阵。
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有人把 GPT-Image-2 最强提示词 全偷出来了！
GitHub这个仓库直接整合576个高质量实测案例，人像写真、海报设计、角色概念、UI Mockup全覆盖！
从便利店霓虹灯风、赛博朋克到宋朝社交媒体界面……
全是真实创作者跑出来的神级Prompt，直接抄作业就行！
不会写提示词的兄弟，这波直接救命！
github.com/EvoLinkAI/awesome…
