Buildwithmarz

VC of ComipIEducate Myself and share what I learn We use latest research to help Dentist, People solve problems of early childhood treatment,snoring, SleepApnea

[CHOI @arrakis_ai]

This GPT Image 2 prompt is going insanely viral right now.

"Turn the attached image into a funny street caricature, like it was drawn by a random street artist for $20.

Use a plain white background. Draw with thick black pen lines in one fast confident sketch. Color it with soft pastel tones. Keep it rough, handmade, and messy in a charming way, not polished or realistic.

Make the person instantly recognizable by keeping the real facial features and overall vibe very accurate. Anyone who knows this person should recognize them immediately.

Exaggerate the face as much as possible while still keeping it cute and funny. Make the proportions ridiculous, the expressions dramatic, and the features lumpy and over-the-top. The result should feel goofy, chaotic, and lovable instead of ugly or creepy.

The funnier it looks, the higher the chance of getting a bigger tip."

[CHOI @arrakis_ai]

This GPT Image 2 prompt is going insanely viral right now.

“Redraw the attached image in the most clumsy, scribbly, and utterly pathetic way possible. Use a white background, and make it look like it was drawn in MS Paint with a mouse. It should be vaguely similar but also not really, kind of matching but also off in a confusing, awkward way, with that low-quality pixel-by-pixel feel that really emphasizes how ridiculously bad it is. Actually, you know what, whatever, just draw it however you want.”

[Amto @XAMTO_AI]

GitHub上有个英语学习指南，44000收藏，我去看了一眼，有点东西。

核心就一句话：你以前学英语的方式，从根上就错了。

① 不背单词
② 不刷题
③ AI+科学方法
④ 像学母语一样习得

信不信由你，反正这思路跟我一直说的一样。

🔗 https://t.co/MTEggs9BI6

[撸毛吃猪脚饭 @mnmn94253156337]

昨天那个 md2wechat-skill 很多人收藏

今天再分享一个很适合中文创作者的 Skill：claude-design-card。

它可以把一段文字、一个 URL、一篇文章，直接生成能发出去的视觉卡片，比如公众号首图、小红书图文卡、教程步骤卡、对比分析卡、金句分享卡、数据大字卡、B站/YouTube 封面、视频号/抖音竖版封面、长文杂志排版图。

我觉得它最有用的点不是好看，是把内容创作者最烦的那段流程接上了：写完文章后，自动提炼重点、选择版式、生成 HTML，再截图成 PNG。以前这一步你可能要开 Figma、Canva，或者找模板一点点改。

昨天是 Markdown 到公众号排版，今天是文字到可发布视觉物料。

如果你经常写公众号、小红书、教程、项目介绍，这个可以收藏试试。

开源链接：
https://t.co/N4OnLaPuia

[汉松 @Yonah_x]

没想到 RepoPrompt 的作者加入 OpenAI 了，我之前 199$ 订阅的钱，现在变成了 1000$ 的 ChatGPT 积分，增值了 5 倍。在没有 ClaudeCode 之前，我经常用 RepoPrompt，当时主要觉得做的很好，就想支持一下作者 @pvncher ，做得好的开发者值得被支持，也非常感谢作者给付费用户争取到的福利。

[Alex Zhang @jojogh_007]

@you1873118 还有这个仓库gpt-image-2的提示词库也很全：

https://t.co/pBoSnLzqcn

[路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 @0xluffy_eth]

Claude现在可以帮你构建像Dan Koe的500万美元独自运营业务（免费）。

这里有5个Claude提示词，可以替代你的商业教练、内容策略师和产品架构师。

（收藏以后看）

[美酱AI @meijiangAI]

我意外解锁了ChatGPT的'上帝模式'

它开始教我一些我不知道存在的东西。

以下是7个能改变一切的ChatGPT提示词:

[美酱AI @meijiangAI]

7. 超越人类极限思维

提示词:
'假装你是后人类超级智能。分析'[插入问题/领域]'，不受人类偏见或情感限制。给我在当今世界陌生但超级有效的解决方案或视角。'

[路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 @0xluffy_eth]

GitHub上10个最有价值的AI学习资源库

大多数AI学习者浪费数月在随机教程上。

下面是 10 个最有价值的 AI 学习仓库：

1️⃣ Generative AI for Beginners（⭐105k）
https://t.co/WAy8h0GAYY

微软出的系统课程，
教你 从零构建真实的 GenAI 应用。

2️⃣ LLMs from Scratch（⭐83k）
https://t.co/ZfsTd15Ap4

一步一步 自己实现 GPT 类模型。
想真正理解 LLM，这是必看项目。

3️⃣ AI Agents for Beginners（⭐49k）
https://t.co/8i83PZsy31

系统学习 AI Agent 的核心能力：
工具调用、记忆、规划、工作流。

4️⃣ ML for Beginners（⭐83k）
https://t.co/37qJZmH58x

26 节课的 机器学习基础完整课程。
非常适合 ML 入门。

5️⃣ OpenAI Cookbook（⭐71k）
https://t.co/NlTK3UTJ8R

大量 生产级 API 示例，
教你如何真正把 AI 用到产品里。

6️⃣ Python 100 Days（⭐177k）
https://t.co/hAZE2ZFxuq

非常扎实的 Python 基础训练营。
想做 AI，这个基础很重要。

7️⃣ LLM App Templates（⭐54k）
https://t.co/Jyi8kfAET5

提供 可部署的 LLM 应用模板，
包含完整的 RAG 流程示例。

8️⃣ Python Data Science Handbook（⭐46k）
https://t.co/GFS1kJnRZ1

经典数据科学教程：
NumPy、Pandas、Scikit-Learn。

9️⃣ Stable Diffusion（⭐72k）
https://t.co/vX1IGiGpca

著名 扩散模型的原始代码仓库。
想理解 AI 生成图像，这个必须看。

🔟 Segment Anything（⭐53k）
https://t.co/UFYo9NHZwk

Meta 发布的 通用图像分割模型 SAM。
视觉领域里非常重要的项目。

如果你真的想 系统学 AI，
这 10 个仓库基本能覆盖：

Python → ML → LLM → Agent → GenAI → CV。

[MindfulReturn 身心修复局 @MindfulReturn]

一个开发者干了件事——把 Claude Code 将近 52 万行源码，一行行拆开，用可视化图表重新呈现了出来。

1089 个 HN 点赞，评论区老外排队致谢，有人说"比官方文档还清楚"，有人说"终于理解它是怎么跑起来的了"。

这个项目叫 Claude Code Unpacked。

Anthropic 一周内两次泄露，把自己的底裤掀了。全世界都在"围观"它的源码，GitHub 上各种复刻项目满天飞。

这个网站把 52 万行代码变成一张张清晰的图表，让任何人都能看懂 Claude Code 内部是怎么运作。

👉 附上链接：https://t.co/bRNQxUzAWh

[Tw93 @HiTw93]

https://t.co/HoYEn1xXf3

[Tw93 @HiTw93]

https://t.co/x9eqpjrSuS

[sitin @sitinme]

最近刷 GitHub，看到一个挺“朴素但有杀伤力”的项目：有人把 Nano Banana Pro 的高质量提示词，直接整理成了一个大而全的素材库。

不是那种随便丢几十条 prompt 的合集，而是带预览图、使用说明、来源链接的那种，一眼就能看懂“这个 prompt 能干嘛”。

现在已经 1 万+ 条提示词、支持 16 种语言，Star 也冲到 9k+ 了。更关键的是，它还做了个网页版，可以直接按分类看效果、搜关键词，比在 README 里翻半天舒服太多了。

我自己用下来最大的感受是：AI 画图这件事，真的在从“拼灵感”变成“拼工作流”。

以前大家比谁能写出一句玄学 prompt，现在更像是在比谁手里有现成模板、谁知道该怎么改、谁能快速复用。尤其是做自媒体、电商、设计外包这些场景，你不缺“能出图”，你缺的是“稳定出能用的图”。

这种提示词库的价值，其实就在这——帮你直接拿到一个 70～80 分的起点，而不是每次从 0 开始抽卡。你可以在它的基础上微调，而不是一遍遍试错，这中间省下来的时间，才是最值钱的。

当然，它也不是万能的。照抄 prompt 确实能出图，但不一定是你想要的。

不同场景（电商主图 / 漫画分镜 / 产品设计），底层需求差别很大，最后还是要你自己去改、去适配。

但当作一个“灵感库 + 模板库”，这个项目是真的好用。很多时候，比看一堆教程更直接——因为你看到的是“别人已经跑通的结果”。

🔗：https://t.co/74OWPlarKf

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

https://t.co/J2ojwxpyBE

[宝玉 @dotey]

你日常用 Claude Code，用了多少功能？手机上写代码？语音编程？让 Claude 每 5 分钟自动帮你处理代码审查？

Claude Code 的创建者 Boris Cherny 列了 15 个他觉得被低估的功能。

【1】Claude Code 有移动端

Boris 说他有很多代码是在 iOS 上写的，不用开电脑就能改代码。操作方式：下载 Claude App（iOS 或 Android），左侧菜单里有个 Code 标签页。

【手机端更适合轻量级修改和任务下发，比如在地铁上让 Claude 开始跑一个任务，不是真的在 6 寸屏幕上写复杂逻辑。】

【2】会话可以在手机、网页、桌面端和终端之间来回切换

在终端运行 `claude --teleport` 或输入 `/teleport`，可以把云端会话拉到本地继续。反过来，用 `/remote-control` 可以从手机或网页远程控制本地正在运行的会话。

Boris 在设置里开启了"为所有会话启用远程控制"。

文档：https://t.co/E07xvGQM93

【解决的是一个真实痛点：工位上启动了长时间任务，人需要出门，但想随时看进度、追加指令。目前 Remote Control 还是研究预览阶段，同一时间只能远程控制一个会话。】

【3】/loop 和 /schedule：定时自动化

Boris 说这是 Claude Code 最强大的两个功能。可以设定 Claude 按固定间隔自动运行任务，最长持续一周。

他自己在本地跑着一堆循环：

- `/loop 5m /babysit`：每 5 分钟自动处理代码审查意见、自动 rebase、把 PR 护送到合并上线
- `/loop 30m /slack-feedback`：每 30 分钟根据 Slack 反馈自动提 PR
- `/loop /post-merge-sweeper`：自动补提 PR，处理之前审查中遗漏的评论
- `/loop 1h /pr-pruner`：每小时清理过时或不再需要的 PR

Boris 的建议：把工作流变成 skill + loop 的组合。

文档：https://t.co/uF14GJiVmm

【这可能是整个帖子里最有想象力的部分，把 Claude 从"你问它答"变成了后台持续运行的自动化工人。但有几个限制要注意：终端必须保持开启，/loop 任务最长跑三天（一周是通过桌面端的 /schedule 实现的），电脑不能休眠。另外，babysit 这种自动处理审查并推到生产的做法，前提是你有充分的测试覆盖，不建议在测试薄弱的项目里照搬。】

【4】Hooks：在代理生命周期中插入确定性逻辑

Hooks（钩子）可以在 Claude 运行过程中的特定节点自动执行预设逻辑：

- SessionStart：每次启动时动态加载上下文
- PreToolUse：每次执行 bash 命令前记录日志
- PermissionRequest：把权限请求发到 WhatsApp，远程批准或拒绝
- Stop：Claude 停下来时自动催它继续

文档：https://t.co/jPf1XgiR5n

【Hooks 类似 Git 的 pre-commit hook，但作用于 AI 代理的整个生命周期。这是 Claude Code 作为"代理平台"而非"编程助手"的关键设计，高级用户会喜欢，但学习成本不低。】

【5】Cowork Dispatch：远程操控桌面端

Boris 说他每天都用 Dispatch 来处理 Slack 消息、邮件、管理文件，不在电脑前也能用。

Dispatch 是 Claude 桌面应用的安全远程控制功能，可以使用你的 MCP 服务器、浏览器和电脑，前提是授权。

产品页面：https://t.co/2Cu35XFijB

【Dispatch 和前面的 Remote Control 容易混淆。简单区分：Remote Control 控制的是终端里的 Claude Code 会话，Dispatch 控制的是桌面端的 Claude 应用，后者能操作浏览器、文件系统，能做的事更多。Dispatch 目前只支持 macOS。】

【6】前端开发一定要装 Chrome 扩展

Boris 说，用 Claude Code 最重要的一点是给 Claude 一个验证输出的方式。

他的类比：让一个工程师做网站但不让他用浏览器，结果能好看吗？给他浏览器，他会自己写代码、自己看效果、自己迭代到满意。

Boris 每次做前端项目都装 Chrome 扩展，说比其他类似的 MCP 工具更稳定。

下载地址（Chrome/Edge）：https://t.co/AM61sLmG4P

【"给 AI 一个验证自己输出的方式"这条原则不只适用于前端。任何能让 Claude 看到自己工作结果的机制，跑测试、检查编译、预览效果，都能显著提升输出质量。可能是整个帖子里最值得记住的一条。】

【7】桌面端内置 Web 服务器预览

Claude 桌面端可以自动运行 Web 服务器并在内置浏览器里测试，不需要手动配置。命令行和 VSCode 通过 Chrome 扩展也能实现类似效果。

文档：https://t.co/5U0anp73A6

【8】会话分叉

两种方式：在当前会话里运行 `/branch`，或从命令行运行 `claude --resume <session-id> --fork-session`。

【探索不同方案时有用。让 Claude 做到一半，想试另一个方向，分叉出去两边互不影响。】

【9】/btw：边工作边问问题

Claude 执行任务的过程中，用 `/btw` 可以插入快速问题，不打断正在进行的工作。单轮问答，不会调用工具，但能看到当前会话的完整上下文。

【小功能但实用。相当于 Claude 在干活时你在旁边问了一句"顺便问一下……"。】

【10】Git Worktrees：并行开发的基础设施

Git 工作树（worktrees）允许你在同一个仓库里同时检出多个分支到不同目录，互不干扰。Claude Code 对工作树有深度支持。

Boris 说他随时有几十个 Claude 实例在跑，靠的就是工作树。用 `claude -w` 启动新的工作树会话，或在桌面端勾选"worktree"。不用 git 的用户可以通过 WorktreeCreate hook 自定义创建逻辑。

【"几十个实例同时跑"这种用法对订阅额度和机器性能都有要求。但即使只跑 2-3 个并行会话，工作树也比反复切分支高效得多。】

【11】/batch：大规模并行修改

/batch 先和你沟通需求，然后把任务扇出给多个工作树代理并行执行，数量可以是几十个、几百个甚至上千个。适用于大规模代码迁移和其他可并行化的工作。

【对"全仓库 API 改名""所有文件从格式 A 迁移到格式 B"这类批量操作很有价值，前提是你的任务确实可以并行化，而且有足够的测试来验证批量修改没出问题。】

【12】--bare：SDK 启动提速最多 10 倍

默认情况下，`claude -p`（或 TypeScript/Python SDK）启动时会搜索本地的 CLAUDE.md、settings 和 MCP 配置。但在非交互式场景下，你通常会通过 `--system-prompt`、`--mcp-config` 等参数显式指定加载内容，默认的搜索流程就成了浪费。

Boris 说这是最初设计 SDK 时的失误，未来版本会把 --bare 设为默认，现在需要手动加。

【写自动化脚本和 CI/CD 集成的人注意这条。加上 --bare 跳过不必要的配置加载，速度提升明显。】

【13】--add-dir：跨仓库工作

在一个仓库启动 Claude，用 `--add-dir`（或 `/add-dir`）让它看到并操作另一个仓库。也可以在团队的 settings.json 里配置 `additionalDirectories`，所有人启动时自动加载。

文档：https://t.co/PIP2NSAS2G

【14】--agent：自定义代理

在 `.claude/agents` 目录下定义代理，用 `claude --agent=<名字>` 启动。可以给代理设定专属的系统提示词和工具集。

文档：https://t.co/bQLePyxSxi

【自定义代理的价值在于专业化。与其让一个通用 Claude 处理所有事，不如为代码审查、写测试、写文档各创建一个专用代理，每个加载不同的上下文和工具。这和前面 skill + loop 的思路是一脉相承的。】

【15】/voice：语音编程

Boris 说他大部分代码是用语音说给 Claude 的，不是打字。

操作方式：命令行里运行 `/voice` 然后按住空格键说话；桌面端按语音按钮；iOS 上启用听写功能。目前支持 20 种语言。

【语音编程的效果取决于任务类型。描述功能需求、解释 bug、口述重构方案，语音可能比打字更快。但精确描述代码结构或变量命名时，打字更高效。】

Boris 在最后说他其实还想继续写但强迫自己停了，后续会发更多。

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

昨天最牛逼的开源项目 Pretext

快速而且精准的文本测量算法，可以实现类似报纸的动态图文环绕效果。

这个对 AI 时代的 UI 实时生成非常有用。

有了这个以后，AI 就能清楚地知道每个字符的宽度和总宽度，不会出现闪烁、超出范围和抖动等问题。

[AI Will @FinanceYF5]

🧵Thread: AI记忆赛道全景拆解
1/ 🧠 2025年AI最大的瓶颈不是推理，是记忆。

五位创业者给了五个完全不同的答案：文件系统、Python代码、Git仓库、三层架构、浏览器插件。

记忆决定了AI能不能从"工具"变成"懂你的伙伴"——而现在，你所有的记忆都存在大厂手里。

一个Thread讲清楚👇

[边忘边学的Tina💋 @TinaLearning]

OpenAI和Anthropic工程师泄露了一种提示技巧，区分初学者和专家。

它叫'苏格拉底式提示法'，超级简单。

与其告诉AI做什么，不如问它问题。

我的输出质量：6.2/10 → 9.1/10

以下是工作原理：

[Dev Ed @developedbyed]

Opus 4.6 vs GPT-5.4 (4/9)

prompt: Build a production-quality 3D flight-tracking web app using React + Vite + Three.js (react-three-fiber + drei) that visualizes live OpenSky aircraft data on a rotatable 3D Earth, with real-time plane motion, smooth interpolation, altitude-accurate positioning, and polished lighting/post-processing.

Both models did really well on this one and honestly I’m impressed with both.

GPT-5.4 had the nicer post-processing out of the box. I really liked the subtle light shimmer on the airplanes when rotating the planet, and the camera work when clicking a plane felt better overall.

Opus 4.6 though had a few details I liked more. It automatically went and found a much nicer Earth texture on GitHub, while with GPT-5.4 I had to reprompt it to go look for a better one. I also preferred Opus’s plane model overall, it just looked more polished, whereas GPT-5.4’s plane asset looked a bit funny.

One thing I noticed with GPT-5.4 is that when you click into the plane, the camera sometimes clips through the planet, which breaks the effect a bit. Opus handled that part more cleanly.

Overall this felt like a strong result from both, just with different strengths. GPT-5.4 felt better on presentation and post-processing, while Opus had better asset choices and a more premium-looking Earth/plane combo.