把复杂的
AI 设计讲清楚
公众号长文稿件与完整发布资料。
推荐一个把图片变成 Three.js 代码的 Skill
img2threejs 可以根据参考图生成可编辑的程序化 Three.js 场景。我们用两张图实际测试了它，也看到了它最适合的对象和真实感边界。
X 上最近很火的 10 个 Codex Skill
从 X 最近两个月的热门分享里，筛出 10 个与视觉、UI、3D、视频和技术图有关的 Codex Skill。不是让你全部安装，而是先找到最接近当前任务的那一个。
去 AI 味，不是多装几个 Skill
删掉“首先、其次”只能处理表面。真正稳定的写作，需要把作者边界、文章任务、栏目规则和每次修改留下来，让下一篇不再从零开始。
两个刚开源的 Codex 口播视频 Skill，到底自动化了什么
一个做 9:16 数字人口播，一个做 16:9 产品演示。安装后我发现，它们真正自动化的不是出片，而是把容易返工的视频流程拆清楚。
我用一个 Codex Skill，重做了三座山西古建
应县木塔、佛光寺、晋祠。我没有让 AI 套水墨和国潮模板，只让它从屋檐、柱网与中轴里重新理解中国古建。
装了 3 个设计 Skill，Codex 做的页面终于不像 AI 了
我故意做了一个“AI 味”很重的官网首屏，再用 critique、bolder 和 polish 连续改造。真正发生变化的，不只是颜色和字号。
这个刚火起来的 Codex Skill，把山西古建做成了超现实拼贴
我把刚开源的 surreal-pop-collage 装进 Codex，用应县木塔、佛光寺和晋祠连续试了三次。它真正有用的地方，不是复刻某种画风，而是先逼你想清楚一张图里只能留下哪一个意外。
别再给 AI 产品只放一个输入框了
一个干净的大输入框，可能正在把最难的工作丢给用户。拆解 Notion、Typeform 和 Otter 的 AI 入口，看看怎么让用户真正开始。
别把 AI 案例画廊做成作品墙
案例画廊不只是展示“我们能生成什么”，还要教用户怎么做出来。真正有效的画廊，每一张图都应该是一个可以继续创作的入口。
AI 别急着回答，先追问一句
用户的第一句话经常不完整。与其让 AI 猜错后重来，不如在真正缺少关键信息时，用一个简短追问把方向对齐。
AI 功能藏得太深，可以用“轻提示”
当产品能做很多事，用户往往只知道其中一小部分。好的轻提示会在正确情境出现，告诉用户现在可以让 AI 帮什么。
为什么优秀 AI 作品要公开提示词
公开提示词不是把秘密全交出去，而是让作品变得可理解、可学习、可复用。关键是展示到什么程度，以及是否尊重创作者选择。
“随机一下”，不是一个鸡肋按钮
当用户完全没有想法时，随机不是替他做决定，而是用最低成本给出一个起点，再邀请他接手调整。
别在 AI 输入框下面塞十个万能问题
建议问题能打破空白，但数量越多并不越有用。真正有效的建议，会随着页面、文件和用户任务发生变化。
复杂的 AI 功能，别让用户先学提示词
当一个好结果需要五百字提示词，最好的界面不是教用户背公式，而是把复杂结构做成模板，只让他填写关键变量。
AI 自动填表前，先跑三行给我看
AI 能批量补全表格、表单和 CRM，但一次错误也会复制到整批数据。最稳妥的交互，是先生成样例、确认规则，再应用到全部。
复杂 AI 工作流，别再藏进聊天记录
多步骤生成一旦出现分支、变量和不同模型，线性聊天就很难看懂。把步骤变成可连接的节点，过程才真正可检查、可复用。
我把 5 个 Blender 模型变成了 12,000 颗粒
我把 5 个 Blender 模型采样成同一组粒子，补上连续变形、噪声配色、鼠标扰动、三维旋转和滚轮叙事。这里把完整实现思路拆开讲清楚。
