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初创公司 Xmax AI 推出的首个虚实融合的实时交互视频模型 X1，没有复杂的 Prompt，不需要漫长的渲染等待，只需要手势进行交互，就可以让虚拟世界与现实相连，在镜头中令「幻想」成真，让用户体验到实时交互的心流体验。
我们都在System Prompt里写过无数次 You are a helpful assistant，但你是否想过：这行文字在模型的残差流（Residual Stream）中究竟对应着怎样的几何结构？
上篇文章别把整个 GitHub 装进 Skills，Skills 的正确用法发出去后，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'？”
就在最近，OpenAI 终于把"丹炉"和"配方"都端出来了。OpenAI Academy 悄悄上线了一个名为 Prompt Packs（提示词包） 的资源库。
比如说，最近有一个叫做 Unlucid.ai 的视频生成网站流量很好，排名窜的很快，在这个网站主页里，你能看到非常「像片儿」的 AI 生成视频：有人反复试错，研究哪些描述可以通过，哪些词语组合更容易出结果，怎样的写法既不触发拦截，又能让画面往“成人内容”的方向靠近。
项目缘起：从 0 到 1 的 PromptTuner 诞生之路 随着大模型技术的普及，AI 交互已成为日常工作的重要组成部分。然而，如何写出高质量的提示词（Prompt）却成为普通用户面临的新挑战。
最近，一个澳大利亚的养羊大叔用5行代码捅破AI编程天花板的故事，彻底火出圈了。2025年底，在铲羊粪的间隙，Geoffrey Huntley写出了下面这个仅含5行代码的Bash脚本while :; do cat PROMPT.md | claude-code ; done
最初只是我写了一个特别好玩的 prompt，那个 prompt 是一个代入修仙世界的文字游戏，没想到这个 prompt 会成为所有故事的起点。后来我们把 prompt 包了一下，上了个简单的网页，实际上开发1周，形态是chatbox，纯文本+流式输出，有选项、死亡状态，非常简单的一波流的小玩具，但是也收到了很多正向反馈。
2025 年，AI 视频又把桌子掀了。手切金属、小猫做饭，甚至是那个火遍全网的「奥特曼宇宙」，对 AI 来说不过是几句 Prompt 的功夫。
无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法，凭借灵活、高效的特性，已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制（如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl）实现文本引导编辑，但当前技术存在两大核心痛点，严重限制其在复杂场景的应用