Shrek

GPT Image 生成极具未来感的高级定制礼服 Prompt: 生成一件极具未来感的高级定制礼服，采用独立悬浮式三维服装产品展示。 服装结构： 礼服完全独立存在，不穿在任何人体上。领口、袖口及裙身内部均为空心结构，依靠服装自身的立体剪裁和内部支撑保持自然廓形。不得出现人体填充物或人体形状。 设计风格： 每次随机设计独特的未来主义高级定制礼服，随机搭配鲜艳高级配色、金属缎面、透明薄纱、立体欧根纱、水晶、珍珠、宝石刺绣、不对称肩部、雕塑感胸衣、立体花朵、层叠裙摆及华丽披肩。 构图： 单件礼服正面完整展示，从领口到裙摆全部入镜，不裁切。服装独立悬浮于明亮简洁的高级摄影棚，画面中没有其他物体。 画质： 顶级奢侈品牌高级定制广告风格，超写实3D产品渲染，精细面料纹理，电影级柔和布光，鲜艳饱满的色彩，华丽、梦幻、优雅、前卫。

早安！陽光拉長了影子，微風吹起了裙角，世界在清晨醒來。 拋開昨天的煩惱，帶著純粹的笑容，去迎接屬於今天的每一道光。☀️ Good morning! The sunlight stretches the shadow, the breeze lifts the hem of the dress, and the world awakens in the morning. Leaving yesterday's troubles behind with a pure smile to embrace every beam of light belonging to today. 🕊️ #靈感筆記 #風格寫真 #日常碎片 #光影捕捉 Prompt： 傑作，高階戶外自然抓拍時尚生活寫真，微弱膠片顆粒感，8k解析度，垂直 3:4 畫幅比例。一名年輕的東亞女性（20多歲）被捕捉走下室外混凝土階梯瞬間的中遠景。 主體與姿態：留著自然過肩的深褐色微卷長髮與空氣瀏海的東亞女性，帶著自然、略顯安靜隨性的神態直視鏡頭。她正走下混凝土樓梯，身體微傾，一隻腳向前跨下，展現下樓時的瞬間動態，微風將她的長髮與裙擺吹起。 [服飾模組 - 可自由替換]： 身穿一件米白色/象牙白輕質棉麻細肩帶迷你短裙（吊帶裙，胸前帶有抓褶、荷葉邊與細繩蝴蝶結），裙擺呈傘狀並在風中自然地向一側與後方翻飛。腳上穿著米白色粗針織中筒襪配米白色厚底皮革樂福鞋。 光影與細節：強烈而高對比的午後自然陽光（側逆光），在女孩右側的粗糙、抹灰建築外牆上投射出極其清晰、拉長的完整人像陰影。溫和自然的肌膚紋理，陽光在發梢與衣服摺皺上留下溫暖邊緣光。左側天空在強光下有些微的暖調光暈與眩光。 構圖與環境：低角度（仰拍）垂直構圖，鏡頭仰視走下混凝土階梯的主體。左側背景為高聳的電線桿與交錯的電線，襯托在蔚藍少雲的晴空下。右側為帶有強烈顆粒感、抹灰質地的建築牆面，將她的影子清晰記錄。35mm 鏡頭，f/2.2，自然景深，光線追蹤，8k。

昨晚基本一直在手机上折腾 Cindy，一边推进自己的项目，一边摸索它的功能，又学到了不少东西 简单记录一下： 1. 多 Agent 协同 在任务里开启协同后，可以直接让 Lead自己分配 Worker，不需要逐个指定职责，我把一个不着急的项目交给 DeepSeek，考虑到它的代码质量可能不够稳定，又安排了另一个 Worker 专门审查它的计划和代码，但是绝对不要参与修改，这样既能用便宜模型写代码，又能保证质量，还节省模型 Token 2. 模型额度管理 因为 Codex 的额度快不够了，我就提前提醒 Lead 优先使用额度充足的模型，把 Codex 留给更需要它的任务 3. 协同任务的限制 测试时发现，关闭一个 Worker 可能导致整个协同停止，对话内容也会消失。另外，更换 Lead 或 Lead 模型可能造成上下文衔接问题，切回原来的模型后又能恢复之前的上下文，这一点需要特别留意 4. 模型价格 Cindy 内部的模型用量价格和官方 API 基本持平，相比 OpenRouter 还便宜一点，主要可能是少了中间的手续费，但是我还没尝试，目前订阅暂时够用 5. Gemini 接入 即使有 Gemini Pro 订阅，目前也不能直接接进 Cindy，Google 在 6 月停止了相关 Gemini CLI 接入路径，现在要用 Gemini 得走 AI Studio API，而我的 API 已经没有免费额度了，所以暂时放弃 6. 意外发现 DeepSeek 也能生图 一开始我明确让 DeepSeek 使用 GPT 网页端生图，结果它却绕到了 Codex CLI，白白消耗了本就不多的 Codex 额度，后来问了 Cindy ，让它写好指令交给 DeepSeek，终于跑通了 Cindy 内置的 GPT 生图工具，还能上传参考图 这意味着我可以直接和 DeepSeek 讨论画面、让它写提示词，再由它调用 GPT 生图工具生成图片。相当于给 DeepSeek 加上了生图能力，而且有 ChatGPT Plus 订阅就能走这条路径，不必再消耗 Codex 编程额度 7. 手机端体验 整晚都在手机上操作，安排任务、查看进度、调整方案都挺方便，不过 Cindy 把 伙伴和任务分成了两个标签，聊天和执行任务时需要反复切换，这一点稍微有些别扭 其实学习和掌握到的方法和思路不止这些，后续让我慢慢实践，再继续分享

昨晚基本一直在手机上折腾 Cindy，一边推进自己的项目，一边摸索它的功能，又学到了不少东西 简单记录一下： 1. 多 Agent 协同 在任务里开启协同后，可以直接让 Lead自己分配 Worker，不需要逐个指定职责，我把一个不着急的项目交给 DeepSeek，考虑到它的代码质量可能不够稳定，又安排了另一个 Worker 专门审查它的计划和代码，但是绝对不要参与修改，这样既能用便宜模型写代码，又能保证质量，还节省模型 Token 2. 模型额度管理 因为 Codex 的额度快不够了，我就提前提醒 Lead 优先使用额度充足的模型，把 Codex 留给更需要它的任务 3. 协同任务的限制 测试时发现，关闭一个 Worker 可能导致整个协同停止，对话内容也会消失。另外，更换 Lead 或 Lead 模型可能造成上下文衔接问题，切回原来的模型后又能恢复之前的上下文，这一点需要特别留意 4. 模型价格 Cindy 内部的模型用量价格和官方 API 基本持平，相比 OpenRouter 还便宜一点，主要可能是少了中间的手续费，但是我还没尝试，目前订阅暂时够用 5. Gemini 接入 即使有 Gemini Pro 订阅，目前也不能直接接进 Cindy，Google 在 6 月停止了相关 Gemini CLI 接入路径，现在要用 Gemini 得走 AI Studio API，而我的 API 已经没有免费额度了，所以暂时放弃 6. 意外发现 DeepSeek 也能生图 一开始我明确让 DeepSeek 使用 GPT 网页端生图，结果它却绕到了 Codex CLI，白白消耗了本就不多的 Codex 额度，后来问了 Cindy ，让它写好指令交给 DeepSeek，终于跑通了 Cindy 内置的 GPT 生图工具，还能上传参考图 这意味着我可以直接和 DeepSeek 讨论画面、让它写提示词，再由它调用 GPT 生图工具生成图片。相当于给 DeepSeek 加上了生图能力，而且有 ChatGPT Plus 订阅就能走这条路径，不必再消耗 Codex 编程额度 7. 手机端体验 整晚都在手机上操作，安排任务、查看进度、调整方案都挺方便，不过 Cindy 把 伙伴和任务分成了两个标签，聊天和执行任务时需要反复切换，这一点稍微有些别扭 其实学习和掌握到的方法和思路不止这些，后续让我慢慢实践，再继续分享

今天刷 X，加上这两天在学 Poteto 的工作流程，突然发现，我使用 AI 的方式好像还停留在我交代一步，它做一步的阶段 即使用上了 Grok Bot 这样的独立 Agent，我还是习惯在每个聊天窗口里告诉它下一步该做什么 仔细想想，这和我在 GPT 里新开一个对话框有什么区别？ 我并没有真正把主动权交给 AI，没有给它们设定目标，让它们自己去完成，反而一直在其中担任监督、审查的角色 我觉得不应该再这样了，应该把目标定好，剩下的交给 Agent 自己执行 所以今天尝试让 Codex、Grok Bot 和 DeepSeek 一起，完成我自己开发的一款小程序的功能更新 因为是第一次尝试多 Agent 协作，我还是担任了通信官的角色 先让 Codex 制定这次更新的任务节点、目标和边界，再给每个 Agent 分配各自负责的功能，然后由我把任务复制给它们执行 完成后，再让三个 Agent 互相检查对方的工作，确实发现了不少漏洞和问题 整体结果我觉得是成功的，多 Agent 协作在我的工作流程里值得继续保留和优化，但也遇到了两个问题 第一个，怎么把我从通信工作中解放出来，让 Agent 之间自己沟通？ 有人可能会说，Codex 和 OpenCode 本身就有子 Agent 功能，为什么不用？ 但我觉得 Agent 的能力不仅取决于模型，也取决于它所在的框架 虽然 Codex、OpenCode 可以使用不同的模型，但框架本身是固定的，可能会存在一些限制和共同的盲区 这只是我目前的想法，还没有验证，所以我还是想继续尝试让不同框架下的独立 Agent 进行协作 第二个问题是额度 我订阅的 Codex 和 Grok Bot 都有额度限制，尤其是 Codex，最近额度下降得特别快 刚才那轮协作到了最后汇报总结的阶段，Codex 的五小时额度限制突然触发，工作直接就停了 所以我开始考虑，是不是应该设置一个 Handoff 文件，再配合每个 Agent 的工作日志，让所有参与协作的 Agent 都清楚项目的目标、进度、发现的问题和已经完成的工作 同时设置一个备用 Agent，当主 Agent 的额度用完或者出现其他问题时，副 Agent 可以直接接手，而不需要我重新解释整个任务 至于这个框架具体应该怎么搭，目前还在思考，也没有确定最终方案 第一次多 Agent 协作已经完成，总体结果我还是挺满意的 后面准备继续研究这两个问题，直到把适合自己的多 Agent 协作框架搭起来