今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com

#微博兴趣创作计划## 看到王虹拿菲尔兹奖的消息，心里挺震动的。不是因为“中国首获”这个头衔，而是因为她那条有点“曲折”的路。 没参加过奥数竞赛，高考被调剂到地空学院，大二才转进数学系，甚至在法国读研时还因为迷茫去学了建筑……在大家印象里，这种顶级奖项似乎只属于那种从小开挂、一路碾压的“天才”。但王虹的故事告诉我们，真正的热爱往往带着犹豫和试错。她不是那种最快的选手，但她找到了自己的节奏，用一种“慢思考”的方式，啃下了百年难题。 这让我想到，我们很多人都在被“标准成功路径”焦虑着，觉得一步慢步步慢。其实人生不是轨道，是旷野。允许自己迷茫，允许自己转弯，只要心底那团火没灭，晚一点到达顶峰也没关系。祝贺王虹，也致敬每一个在各自领域里笨拙坚持的普通人。🌟

两个风格完全不同的妹子，一起创作 气氛已经暧昧到拉丝。一个是清冷系， 皮肤很白，气质有点疏离又禁欲， 眼神偶尔扫过来像在审视你； 另一个是热烈系，曲线更张扬， 笑起来带点小野性， 身上那股子明晃晃的侵略感藏都藏不住。 主页简介电报群观看更多完整视频

.@NucleusCodes 这个台子很松弛.官推很佛系，没上新项目就不太更新的推文 创作者也没那么卷 反正一天只有一篇推文能上交贡献，卷没有意义! 我发现个有意思的，Nucleus 的联创 @NoxAeris 是个链上斗士，Meme NFT啥都来 可以关注一下他的投研，含金量还是有的！

油画《为什么》 作者：高小华 创作年代：1978 这是“伤痕”美术时期最早出现的具有代表性的作品。作者用写实的手法向我们展现了“文革”期间一场武斗间隙的场面。经过一场激烈的战斗之后，红卫兵们疲惫不堪，伤痕累累。他们为这场无谓的战斗付出了血的代价。画面中心的那位头缠绷带的红卫兵以一种 困惑的神情直视观者，他似乎从心底发出了不仅是他，也是作者的同代人，更是全国人民的一个共同疑问：“为什么……” 高小华，1955年生，河南桐柏人。1982年毕业于四川美术学院绘画系油画专业。创作《为什么》时，尚是大学一年级的学生。

今天房间里来了两个风格完全不同的妹子，一起创作。 一个是清冷系，皮肤很白，气质有点疏离又禁欲，眼神偶尔扫过来像在审视你；另一个是热烈系，曲线更张扬，笑起来带点小野性，身上那股子明晃晃的侵略感藏都藏不住。 灯光打下来，两种截然不同的颜色和气场在同一个空间里碰撞，真的很带感.

Hermes Studio 工作流实践：从一张图片到一部治愈系短片 近期我们通过 Hermes Studio 的自动化工作流，完成了一次完整的 AI 内容生产实验：以「把星星送回天空」为主题，从首尾静态图片出发，自动生成一部 8 秒短片及配套文案。 工作流共分三个节点，全程自动衔接： 节点一 · 图像生成 基于 GPT Image 2 生成首帧画面：黄昏时分，人物在草地拾起一颗发光的星星，确立短片的基础视觉基调。 节点二 · 图生视频 以首帧为起始图，调用 Grok Image-to-Video 引擎，将"黎明告别、挥手送别、星归夜空"的叙事写入生成提示词，输出约 8 秒的 H.264 视频（736×400），完成从静态画面到动态叙事的转化。 节点三 · 文案生成 结合前两节点的画面与故事线，自动生成治愈系文案（主文案 + 多平台适配版本），覆盖视频配文、封面标题、社交平台发布等多种使用场景。 实践要点： 多模型协同：图像生成、视频生成、文本生成分别调用最合适的引擎，由工作流统一编排； 节点间上下文传递：后续节点自动继承上游产出（如图片、视频、提示词），无需人工搬运； 一次配置、重复执行：相同流程可复用于同类内容创作，降低重复劳动。 本次实验验证了 Hermes Studio 工作流在「视觉内容自动化生产」场景下的完整能力链路：一张图 → 一段视频 → 一套文案，全程无需人工介入。 产出视频：

上次看到 Kimi K3 宣传视频后，一直挺喜欢它里面的那种日系极简风格的画面。 最近偶然看到 gc-minimal-zine-poster，这个 Codex Skill，能生成类似图片。 只要给它一个主题、一句话、一张照片或一组参考图，就能生成这种极简杂志风的海报。 默认 3:5 竖版旧纸画布，70% 到 90% 的留白，搭配衬线体或打字机字体，加上油印、影印或扫描纸张的做旧效果。 GitHub： 支持多种模式，可以直接生成，也可以只输出提示词，或者先分析参考图再生成。 给照片做海报时还能指定保留人物身份和服装，只改版式和纸张处理。 喜欢这类安静美学的设计师和内容创作者，可以试下这个 Skill。

日本推理小说作家东野圭吾已于7月23日因大肠癌辞世，享寿68岁。 他1958年出生于大阪府，自1985年出版出道作《放学后》以来，至原定于2026年8月5日出版的最新作品《永远的记忆》为止，共创作106本著作。 东野圭吾以《嫌疑犯X的献身》、《白夜行》及《解忧杂货店》等作品闻名，多部小说被改编为电影及电视剧，在日本及海外都拥有广大读者群。 东野圭吾毕业于大阪府立大学电机工程系，曾在制造业担任工程师，并在工作期间展开写作生涯。 除了创作之外，他也积极参与文坛事务，曾于2009年至2013年担任日本推理作家协会理事长，并于2014年至2019年担任直木奖评审委员。 更多新闻：