别让AI替你做选择：打破同质化设计的四个关键策略_服务软件

1. 网络热门AI鉴定28：现在 AI 真人动漫质量都这么好了？

2. 当AI抹平了文案、数据、策略的效率差距，却也制造了同质化陷阱。这时，创造有灵魂、有差异化的核心叙事，反而成了个人和企业最稀缺的护城河。//@凌太来了:我跟青少年们说了，不管你大学专业是什么，在AI时代，文社科学习其实变得更重要了，因为原创思想更稀缺了。

3. AI时代如何避免被替代

4. 【#科学家称AI正导致人类文化停滞#，纯粹是已有数据的反复使用】生成式AI依赖于大量数据，之前这些内容大部分都是从互联网上随意抓取。然而，随着数据耗尽，AI不得不依赖AI本身生成的数据，这就形成了一个危险的闭合循环。最近，瑞典达拉纳大学的科学家发现，随着AI在闭环内不断循环迭代，最终输出的内容越来越平淡，越趋于同质化。科学家认为其实所有AI可能默认就是这么运作的。研究中，科学家利用AI将文本转换成图像，然后又让图像转换为文本，让它们反复无休止的自主迭代。结果发现，无论最初多么多样性，但最终很快输出内容都同质化。当然，现实中，没有人会要求AI无休止地迭代生成内容。但考虑到目前AI生成内容垃圾的浪潮已经淹没了互联网，实质上可能这种无休止的迭代正在悄然发生。这表明，AI很可能已经引发了“人类文化停滞”状态。这也警示，人类永远是创意创新的最终裁决者，只有人类参与，而非AI独自创作才能让人类文化更丰富，更多样化。央证公开课的微博视频

5. AI绘画新纪元：3个“王炸”提示词，让你的创作直冲热门！

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7. CES 2026行业观察：当巨头们还在打磨“全能眼镜”，垂直场景的AI硬件已悄然闭环

8. 把 Claude Design 的 system prompt 改造成 skills github.com/ZeroZ-lab/cc-design一个用于高保真 HTML 设计与原型创作的 Claude Code 技能，适用于制作幻灯片、交互式原型、落地页、UI mockup、动画和视觉设计探索。CC Design 将一套结构化设计流程嵌入 Claude Code，使其能够在完整生命周期中以专家级产品设计师的方式工作：从澄清需求、获取设计上下文，到使用真实 UI kit 和设计系统进行构建，再到交付经过截图验证的精致 HTML artifacts。两个核心原则：1. 上下文优先的设计——当已有品牌系统、组件库或产品代码可用时，始终优先复用，主动获取并沿用既有设计语言，再创建新的视觉方向。2. 渐进式披露——主技能定义保持简洁，12 个以上技术参考资料按需加载，从而尽量减少上下文窗口占用。#AI创造营##How I AI#

9. 别光问AI了，反向操作才是王炸，这是我10倍速阅读的三大心法和提示词～当会用AI不再稀缺，AI时代真正拉开差距的是什么？#ai #阅读 #读书 #学习 #世界读书日

10. 【看懂 Claude Code 提示词：验证智能体、反过度工程、记忆压缩才是核心】快速阅读： Claude Code的npm源码包因人为失误意外泄露，有人从中逆向整理出26个提示词，覆盖系统指令、工具调用、智能体协作、记忆管理等全部模块，随后以MIT协议重新授权开源。这份材料本质上是一份提示词工程的实战教材。---有个细节值得注意：Anthropic事后将这次泄露定性为“人为失误”。200美元一个月的工具，整个提示词架构就这样从npm包里被人拆了出来。这26个提示词按功能分得很清晰：1个系统提示词负责身份定义和工具路由，11个工具提示词处理文件读写、shell执行、搜索等操作，5个智能体提示词分别对应探索、架构、验证、文档等角色，4个记忆提示词管理上下文压缩，1个协调提示词处理多智能体编排，还有4个工具提示词生成标题、摘要、建议。读完这些提示词，有几个设计决策让人印象深刻。其一是专门设置了一个“验证专家智能体”，它的职责就是在代码上线前想办法把它搞坏。这不是可选项，是写进架构里的。其二是反过度工程规则被明确写入系统提示词，“不要做用户没有要求的功能”。听起来像废话，但显然Anthropic认为有必要把它钉进去。其三是记忆压缩分9个章节，且保证每一条用户消息都被保留。有观点认为，大家都盯着系统提示词，真正值得研究的反而是那4个记忆提示词。多数AI编程工具在请求之间会忘掉一切，而Claude Code能记住项目结构和之前的编辑操作，这才是它用起来像同事而不像聊天机器人的原因。有网友提到，这个开源仓库引起广泛讨论，也有人认为被过度渲染了，从npm包里逆向提示词并不算什么技术壁垒，真正的护城河是模型质量和训练数据。这个说法大概70%是对的，提示词工程本身不是秘密，但好的提示词架构要花多少时间踩坑才能收敛到这个形态，那是另一回事。每个提示词都从零重写以符合法律要求，意图相同，没有逐字引用。MIT协议，可以直接用。所有内容在这里：github.com/repowise-dev/claude-code-prompts如果你在自己搭智能体，有一个问题可能值得先想清楚：你的系统里有没有一个专门负责破坏自己输出的角色？

11. 今天看到一个关于 Loop Engineering （循环工程）的说法，从工程师的角度，感觉比 Agentic Engineering 更具体。提示词（Prompting）是一个 Bug，而非特性。别再痴迷于琢磨动词和上下文窗口了。如果你的工作流还得靠你去做一个“提示词耳语者”（Prompt Whisperer），那你已经输了。在一个渴求“系统化”的世界里，你只不过是个手动挡的操作工。 “氛围编程”（Vibe Coding）拿来做演示固然有趣，但真正的进化是**“循环工程”（Loop Engineering）。你不再是写一段提示词，而是构建一个递归环境**：让智能体（Agent）自行评估失败、重构逻辑，并不断迭代，直到意图与输出之间的偏差（Delta）归零。人类不应是那个修修补补的编辑，而应是整个循环的架构师。停止与机器对话。去建造那台会“自我对话”的机器。

12. 游戏开发AI-Native之路（一）：原型驱动开发 PDD

13. 如何看待淘天金码奖设立Prompt工程赛道，是否意味着「提示词工程师」将成为未来五年互联网行业新风口？

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19. 文中所提“E 型人才”，是以一项深度硬核能力为根基，借AI横向拓展多领域交付实力，能独立闭环攻克复杂任务、拒绝同质化替代的AI时代核心人才。要培育此类人才，教育必须跳出标准化培养框架，打破知识灌输与规则驯化的局限，转而聚焦能动性激活、底层能力深耕、AI工具驾驭与跨域整合能力的锻造。

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21. 【阿里QoderWork上线AI原生设计工作台：说句话就能交付专业设计】5月18日，阿里桌面Agent工具QoderWork正式推出AI原生的设计工作台（Design Desk），内置超百种风格参考与数十个设计技能。用户通过自然语言甚至语音描述需求，即可在无限画布上生成可运行、可编辑、可交付的设计产物，普通人也能输出专业设计。设计工作台率先打通“设计即代码（Design as Code）”路径，产品经理或运营输入一句话就能跑通活动海报、Banner、落地页和网站首页demo等全套物料；设计师与开发工程师从此操作同一份可运行文件，避免了传统设计稿效果还原度不足70%、超30%工时耗费在“盯还原”上的内耗。AI还支持追问对齐需求、输出结构化设计计划供确认后再生成，配色、间距、圆角等参数均可微调。最终产物可一键交付至Qoder IDE，直接进入研发流水线。从Figma加订正到AI直接交付可运行的工程代码，阿里正在将产品原型、UI出图、前端开发等多环节压缩进同一块AI画板。“Design as Code”一旦规模化铺开，传统UI设计与前端开发之间的沟通损耗将大幅缩减，企业产品迭代节奏或迎来结构性提速。#阿里 #QoderWork #AI设计 #DesignasCode #AI开发工具

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25. 既然 AI 越来越聪明，那么学习提示词不是浪费时间吗？我小时候英语很差，因为周围总有人说：学英语有什么用？我是中国人，何必学外文，不会 ABC，也当接班人。现在也有人觉得 AI 那么强学英语干嘛。我本来就不喜欢学，这下子找到借口了。等到工作以后才发现，好的技术文档全是英文的，想读一手资料读不了，想跟别人用英文交流张不开嘴，吃了很多年的亏。后来我花了很大力气补英语，现在都没有完全补回来，走了很多弯路。回头看，当年那些说“英语没用”的人，错在哪里？他们不是坏人，只是把一个判断搞反了：因为自己用不上，或者未来技术更强，就断定这个东西没价值。我现在看到有人说“AI 越来越聪明，所以不用学提示词”，感觉特别像当年那些说“学英语没用”的声音。逻辑结构很像：我不需要，所以它没价值；未来会更好，所以现在不用学。这种想法容易让人踩坑。先搞清楚提示词工程到底是什么很多人反感提示词工程，其实反感的是那种“万能提示词模板”、“神秘咒语”，这种东西确实没什么长期价值，模型一升级就失效了。但这不是提示词工程的全部，甚至不是它的重点。真正有价值的提示词工程，是把目标定清楚，把约束条件列明白，把验收标准写出来，把任务拆成可执行的步骤。你愿意的话可以叫它“需求工程”或者“任务设计”，叫什么都行，但这件事本身一直都很值钱。你跟同事说“帮我写个方案”，同事一定会追问：给谁看的？多长？要数据吗？什么时候要？你补充的这些信息，就是在做提示词工程。你跟 AI 协作也是一样的道理，只不过 AI 不会主动追问你（或者追问得不够好），所以你得自己先想清楚。有人说：AI 的目标就是用自然语言像人一样交流，你和谁交流需要用提示词？听起来挺有道理，但仔细想想就会发现问题：你跟人交流，难道就不需要把话说清楚了吗？你去医院说“我不舒服”，医生一定会追问：哪里不舒服？多久了？有没有吃什么药？你不会觉得医生在搞“提示词工程”，你只会觉得这是正常的沟通。AI 能用自然语言交流不等于 AI 有了“读心术”。自然语言天生有歧义，任务目标经常互相矛盾（又要短又要全，又要创新又要安全），输出往往需要特定格式。这些问题不会因为 AI 变聪明就消失。更准确的说法是：AI 越强，对你输入的容错越高，你随便说一句也能得到一个还不错的结果。但“还不错”和“稳定、可靠、符合要求”之间的差距，仍然需要你把需求定义清楚来弥补。相机像素越来越高，但你仍然需要构图。像素高只是让你拍什么都不太糊，但要拍出好照片，你还是得知道自己想拍什么、怎么拍。还有一种类似的说法：“不出三年，软件工程专业就是新的五笔打字培训班。”这和“提示词工程不用学”的思维方式完全一样：看到 AI 能替代某个环节，就急着宣判整个领域的死刑。工程是把一件模糊的、不确定的事情，通过有计划、有步骤的方法，靠谱地做成。软件工程就是把这套思路用在软件开发上，需求怎么理清、架构怎么设计、质量怎么保证、团队怎么协作、项目怎么推进，这是一整套系统性的能力。AI 现在确实强，但它强在软件生命周期里的编码环节（还有很大进步空间），或者说某几个具体阶段。但编码只是软件工程的一个环节，AI 并不能主导整个生命周期，从需求分析、系统设计、技术决策、团队管理到长期维护，这些事情远不是写代码快就能解决的。至少在相当长的时间内都不行。把软件工程等同于写代码，就像把提示词工程等同于背咒语，都是把一个局部当成了全部。高飞说过一句话我很认同：会敲字，不代表会写作；会写作，不代表懂出版。同理：会跟 AI 说一句话，不代表会用好 AI；会用好 AI，不代表能把 AI 嵌入一个可靠的工作流。每一层跳跃之间，都需要“工程”思维来填。以前你自己写代码，现在你指挥 AI 写代码。以前你自己写文章，现在你让 AI 起草再改。工具变了，但“把事情做对”这个责任没有变，仍然在你身上。指挥 AI 本身就是一种能力。你得知道要什么、怎么拆任务、怎么验收、出了问题往哪里查。这些不叫“被替代”，叫工具升级后的能力重心转移。你觉得某些 AI 产品随便说一句就好用，那是因为有人替你把需求定义和约束设计做好了。如果有人说：“我从来不研究怎么把需求说清楚”，这不是什么值得骄傲的事情，“我从来不研究提示词工程”也类似。你以为自己省了时间，其实是把“研究成本”变成了“返工成本”，只不过花得不自知。我当年不学英语，也觉得自己省了时间。后来补课花的时间，比当初好好学多了好几倍。AI 越强，“工程”两个字越值钱，而不是越不值钱。因为强工具放大的是使用者之间的能力差距。同样一个模型，会用的人和不会用的人，产出可以差十倍。拉开差距的，就是你愿不愿意花时间把需求定义好、把流程设计好、把质量管控好。你可以不叫它“提示词工程”，叫“需求设计”也好，叫“任务拆解”也好，叫“跟 AI 好好说话”也行。但“把你想要的东西想清楚、说明白”这件事，不会因为 AI 变强就消失。

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27. “Skill 不就是长一点的提示词吗？” 上篇文章《别把整个 GitHub 装进 Skills，Skills 的正确用法 http://t.cn/AXqLcGP0 》发出去后，收到一些质疑： > "说 skill 能做配图 prompt 不行。本来 skill 就是加载 md，没 skill 之前我们用 prompt 模板照样也是能做流程编排。" > > "现在大部分 skill 不就是长一点的提示词吗？为什么说'单纯靠提示词做不了'？" 这些批评是对的。我原文确实表达有问题。写"提示词"的时候，我下意识拿 Gem、Project、GPTs 里的那种提示词当例子。那些确实做不到一次性生成配图。但"提示词"是个很宽泛的概念。如果我把 SKILL.md 的内容复制出来发给 Claude Code，再给它一个生成图片的脚本，它一样能完成配图任务。这里的差异不在于提示词能不能复用，Gem 和 GPTs 里的提示词也能复用。差异在于：提示词配套的是 ChatBot，还是 Agent？【1】ChatBot 和 Agent 的核心区别 Skills 的完整名称叫 Agent Skills。注意这个"Agent"，它不是装饰词。Skills 利用 Agent 的虚拟机环境，提供单纯提示词无法实现的能力。一句话总结：ChatBot 只能对话，Agent 能动手干活。具体来说： ChatBot 不能调用工具。你给它一段配图提示词，它能帮你分析文章、生成画图 prompt，但真要生成图片？它只能说"请把这段提示词复制到 Gemini"。剩下的活还是你干。 Agent 能调用工具。同样的配图任务，它能像个经验丰富的编辑一样自己完成： 1. 读取你的文件 2. 分析需要几张图、放哪里 3. 为每张图设计内容和风格 4. 调用画图模型生成图片 5. 把图片插入正确位置 6. 输出成品交到你手上全程自动化，你只需要验收。【2】那 Skill 到底是什么？很多人把 Skill 理解成"一段很长的提示词"，这个理解对了一半。 SKILL.md 的核心确实是指令文本。但 Skill 不止于此。一个 Skill 可以包含三层内容：第一层：元数据。就是 name 和 description，告诉 Agent 这个 Skill 是干嘛的、什么时候该用。这部分在启动时就加载，但只占几十个 token。第二层：指令。SKILL.md 的主体内容，工作流程、最佳实践、注意事项。只有 Agent 判断需要用这个 Skill 时，才会读取这部分。第三层：资源和代码。附带的脚本、模板、参考文档。Agent 按需读取，用的时候才加载。这就是官方说的"渐进式加载"：不是一股脑把所有内容塞进上下文，而是用到什么加载什么。所以你可以给一个 Skill 附带几十份参考文档，只要这次任务用不上，它们就不占用上下文窗口。传统提示词做不到这一点。【3】为什么说配图"单纯靠提示词做不了"？回到原来的争议。如果你说的"提示词"是指发给像 Claude Code 这样的 Agent 的指令，那配图当然能做到。因为这时候提示词是发给 Agent 的，Agent 能调用工具。但如果你说的是发给普通 ChatBot 的提示词，比如 ChatGPT 的自定义指令、Gemini 的 Gem、Claude 的 Project 指令，那确实做不到。因为 ChatBot 没有工具调用能力，它只能输出文字。我原文的问题在于：默认读者理解的"提示词"是 ChatBot 场景下的提示词，但没有明确说出来。更准确的表达应该是：Skill 必须配合 Agent 使用。发给 ChatBot 的提示词，无论写多长多详细，都只能完成对话能完成的事。要让 AI 真正"动手"，需要的是 Agent + 工具调用能力。【4】那我直接给 Claude Code 发长提示词不行吗？行。把 SKILL.md 内容复制出来当提示词发，Agent 一样能执行。这也是为什么有人觉得"Skill 就是长一点的提示词"。但 Skill 的价值不在于"能不能做到"，而在于：可复用。写一次，以后每次相关任务自动触发，不用每次复制粘贴。可组合。分析 Skill + 提纲 Skill + 写作 Skill，像乐高一样拼起来。单独的提示词模板做不到这种模块化组合。可迭代。用着用着发现问题，直接让 Agent 帮你改进 Skill。下次自动生效。传统提示词模板改了之后，你得记得每次都用新版本。可渐进加载。Skill 附带的资源文件不会一开始就占用上下文。你的提示词模板再怎么组织，发出去就是全量加载。简单说：Skill 是提示词的工程化封装。能做的事差不多，但管理成本、复用成本、迭代成本完全不同。【5】最后上篇文章的核心没变：因需而建、可组合、可迭代。 Skill 就是长一点的提示词吗？是的。但光有提示词不够。关键是执行这段提示词的系统，到底是只会说的 ChatBot，还是能真正动手的 Agent。 Skill 是给 Agent 用的。没有 Agent 的工具调用能力，Skill 就只是一段躺在文件夹里的 Markdown。

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30. #短剧演员会被AI替代吗##短剧导演坚信AI取代不了真人实拍# 春节前，红果陆续推出多项漫剧激励政策，导致春节期间，仿真人、3D漫剧明显增多，解说漫剧量相应减少。3D 漫剧占比达 60%，远超平日水平。但目前的技术中，大多数AI仿真人作品仍存在同质化、表情僵硬的问题，远未达到取代真人的水平。更多时候，只是起到了“小说可视化”的作用。 #春节档爆款AI漫剧制作周期只需20天#↓娱理的微博视频

31. 当下保险黑灰产屡禁不止，代理退保等骗局严重侵害消费者权益，水滴保依托AI大模型搭建反黑产监督模型，精准排查各类黑产特征的异常行为，还打造了技术加人工的双重防线，联动用户和保司实现风险早发现早阻断。近日，在2026年“金融消保与服务创新年度案例”评选中，水滴保凭借其“用AI科技赋能保险消费保障”方面的系统性创新与实践，荣获“守护消费者金融安全优秀案例”奖项，成为行业范本。不仅如此，水滴保还注重从根源提升消费者的自护能力，携手消协开展消费教育，倡导三不原则帮大家避坑，更配合警方侦破了曹县保险黑产大案，打造了可复制的警企协作样本。科技从来都是守护权益的硬实力，水滴保的实践让我们看到，保险科技的价值不仅是提升效率，更能成为净化市场、守护消费者的坚实屏障，也期待更多行业主体能以科技为翼，筑牢金融消保的防线！

32. 一学就会，1招去除图片的AI味儿，超绝真实感你用关键词生成的图片是不是看起来一眼假？原来不用关键词才是去掉AI味的关键！#设计 #ai #AI生图 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

33. 聊聊最近爆火的Hermes Agent，两个月GitHub 总星标破4.7w，多日持续霸榜全球开源榜单第一，它和🦞到底有什么不一样？Hermes Agent是“会自我进化的 AI Agent”，从“执行任务—自动复盘—生成或更新skill—直接调用”，一整条工作线它会不断复盘进化，是“成长型工作伙伴”。而🦞的核心优势是超强的多平台接入与跨设备协同能力，主打一个全场景打通、多设备联动，是“万能连接器”。选OpenClaw还是Hermes？答案是全都要。要记忆复盘沉淀，用Hermes；要跨设备协同，用OpenClaw，当然二者搭配更香。新工具的出现不是二选一的恶性竞争，不同需求选择不同工具，最终目的还是服务人。#GenJiAI观察室##openclaw##ai工具##Hermes#

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