多用思维导图 你脑袋里面清楚的其实是一个整体的程序的实现架构 但是带团队的时候不是这样的 你需要在整体的架构里面研究操作流程和数据流向 然后跟着操作流程和数据流向的方向的顺序来拆解前后任务 任务的拆解一定要非常细化，细化到半天可以完成

挺好的心理学文案，旧酒换新瓶，形式上挺新鲜。

gpt 5.2 codex挺有安全感的，几次claude opus做不好的功能逻辑，都能用它兜底。 不过按速度来讲，主力还得是claude opus，它干一天活顶gpt 三天。

学习了，我试试看。

重温了去年底 OpenAI 的这篇《我们如何使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora》，抛开 Codex 和 Sora，最有价值的还是通用Code Agent 工程实战经验。 文章谈了很多用 Codex 怎么做不行，怎么才行，提到了很多 Codex 的 Pros & Cons。没有神话 Codex。 这个项目是4个人的团队并配置 Codex 花了

产品做出来前后，都要扫一圈市面上的同行是怎么做相似需求的，这是最直接、最低成本提高产品成熟度，减少犯低级错误的方法。 尤其是做出草稿后，你关注的方向会从发散性思考聚焦到具体的功能场景，这个时候看到的细节必然和最初不同。

凡人小北 AI时代还没有特别成熟的方法论，过渡方案是，要多看案例，要会类推，要多实践。从最前沿的案例中能找到时代的脉搏。 说要更灵活，更机动其实也没错，就是走一步看一步，及时跟进。

海拉鲁编程客 只写一段话适合长提示词，因为目标小，上下文足以支撑精雕细琢。 写一篇长文，可能还是要多轮短提示词，更合适。模型面临大量的细节取舍问题，很难通过超长提示词一步到位（超长提示词也被取舍分割率），短提示词相当于帮模型做取舍。

非美国区调用chrome gemini的方法，非常nice，不需要重新安装chrome。

这个通用的提示词补全思路挺好的，多轮交互下，能拆解出属于特定场景的细致提示词。 你真有想法但不具体时，几轮互动下就能转化为清晰的提示词。

最近重新看了杜琪峰导演的电影，《黑社会》《枪火》《跟踪》《放逐》等等。

基于get笔记，很实用的批量采集抖音视频文案的skill。

seemdream 5.0Lite上一代4.6，更循规蹈矩一些。 它优先遵从指令，然后再考虑美学效果，不做过多的美学加工，可操纵性更强，在非常规画面组合中不会为了体现关键词的画面元素，自作聪明改细节。 同样的，当提示词写得很烂，参考图很烂时，下限也极低。