🌕 中秋限定冰皮月饼开始接单啦！ 🌕 精致礼盒，送礼大方，自家享用也幸福💕 💚 翡翠冰皮 🩷 红豆冰皮 每一颗都是新鲜制作，冰凉Q弹，颜值与美味兼具。 🎁 2粒礼盒 🎁 4粒礼盒 中秋礼盒现已开放预订，数量有限，欢迎 PM 或留言了解口味与价格❤️

飞机上碰到这种人怎么办？自己开口提醒，还是让乘务人员出面，或者就这么忍下来？ GROK image 在表现真实系效果上已经和 SEEDANCE 不分伯仲了。第一个是SEEDANCE 2 回帖里是GROK image . 🧐🧐🧐prompt : 以未经处理的iPhone手持拍摄的真实视频素材风格呈现，所有相机设置均为自动，无任何后期调色或特效。画面带有真实的手持轻微抖动和操作者呼吸感，自动对焦偶尔出现搜索、延迟和短暂失焦，自动白平衡在飞机舷窗自然光与机舱灯光间自然切换。图像整体平坦，保留真实的镜头光晕、边缘色差、轻微过曝与运动模糊。仅使用画内自然环境音效，包含飞机引擎低沉轰鸣声、轻微的座椅摩擦声和远处乘客细微的交谈声。采用第一人称手持视角拍摄，镜头运动为自然反应式。 一位身材匀称的年轻亚洲女性 坐在飞机经济舱靠窗座位上，穿着 ，脚上穿着带有黑色小圆点的过膝吊带裸色薄丝袜。她翘着二郎腿。她的小桌q板上放着一杯冰咖啡、手机和一些零食包装。 0秒时，镜头从第一人称视角对准她的脚，1秒时镜头往上移动看到她放下手机，从小桌板或绿色手提包里拿出一包零食，开始吃起来，动作随意自然。2秒时，她吃着零食时忽然察觉到第一人称的镜头正对着她，动作微微一顿，抬头看向镜头方向。3秒时，她眼神与镜头对视，带着一丝惊讶和友善的语气对着镜头问道：“吃不吃？”声音清晰但不高。4秒时，第一人称镜头微微晃动，示意拒绝，她听到后轻轻点头，嘴角微微一笑。5秒时，她把视线重新移回自己的脚边和零食上，继续吃东西，动作自然放松，表情恢复平静。6秒时，她低头看着自己的脚和手里的零食，偶尔调整一下翘着的腿部姿势，动作随意而生活化。7秒时，她继续吃着零食，偶尔低头看自己的脚，表情专注而放松，镜头保持第一人称手持视角跟随。8秒时，她把零食包装袋收起来，视线仍停留在自己脚边，动作自然随意。9秒时，她微微调整坐姿，把一只脚收回来一点，表情平静，镜头继续以第一人称视角记录。 画面呈现出真实的未经处理iPhone手持视频质感，纪录片级别的自然不完美感，无任何后期调色或特效。所有相机行为均符合真实飞机经济舱手持拍摄的物理特性，包含自然的机舱光线变化和轻微的晃动。

Q：Agent 用 Skills 的时候，是不是要先调一次大模型选 Skill，再调一次大模型执行工具，总共调了两次？ A：不是的。Skills 的元信息（每个 Skill 的 name 和 description）在对话一开始就作为系统提示词（System Prompt）的一部分，统一加载进了上下文窗口。所以大模型在处理你的第一条消息时，已经知道了所有可用 Skills 的描述，不需要单独调用一次大模型来做选择。 实际流程是：大模型在一次调用中，一边读你的问题，一边对照上下文里的 Skill 描述，判断该用哪个 Skill，然后读取对应的 SKILL.md 获取详细指令，接着决定是否调用工具——这些都可以在同一轮对话中连贯完成，并不是"选 Skill 一次、用工具又一次"的两段式调用。 你可能会担心：每次对话都把所有 Skill 描述塞进上下文，是不是很浪费 token？这就是 Prompt Caching 发挥作用的地方。系统提示词（包括所有 Skill 描述）在多轮对话中会被缓存，后续每一轮不需要重新处理这些内容，既省了时间也省了成本。