本篇摘要
老喬介紹了他優化部落格配圖工作流的實驗過程。在訂閱 Monica.im 之後,整合了 DeepSeek、Claude 3.7、OpenAI o1/o3、Perplexity、Gemini 2.5 Pro 等多個主流 AI 模型,解決了之前分別訂閱多個服務的費用問題。文中詳細說明了產圖的具體規範:先生成 1200×630 像素(Facebook 尺寸)的 PNG 圖片供參考,確認後再產生 1200×1200 的版本。老喬分享了用於引導 AI 產圖的完整提示詞模板,強調了 AI 產圖過程中的不確定性,需要與 AI 互動調整。文章並提及 Monica 團隊開發的 DeepCloude 模型是前期爆紅 Manus 模型的基礎。
- 訂閱 Monica.im 後整合 DeepSeek、Claude 3.7、OpenAI 等多個 AI 模型
- Facebook 配圖規格:1200×630 像素初稿,確認後產生 1200×1200 版本
- 產圖流程:先討論需求→生成兩張參考圖→確認版本→產生最終圖
- AI 產圖常需中途調整,一次成功率不高
- Monica 的 DeepCloude 模型是爆紅 Manus 模型的基礎
本篇目錄(4 節)
你好,我是老喬
這週優化了老喬報網站,產生首圖、中間配圖的流程案。
在過去,老喬對於產圖這件事,是完全放棄,或是發現文章需求比較強的時候
才會願意花時間下去
一直以來使用的工具,覺得還是Canva最順手
但是在訂閱 Monica.im之後,就不用擔心被ChatGPT限制使用量
並且整合DALL.3整合,這時候產圖流程已經可以規範化了~
歡迎使用我的推薦碼:https://monica.im/invitation-affiliate?ref=odgxy2z&ref%5Faff=odgxy2z
不過,目前原生的ChatGPT,要做出類似的功能也不難了
各位可以自己評估看看
老喬採用Monica的一大原因,是因為主流AI都串的差不多
不用自己去想辦法 XDDD
已經整合的模型像是
- DeepSeek
- Grok 3
- Claude 3.7
- OpenAi的 o1, o3, o4等
- Perplexity
- Gemini 2.5 Pro
- Facebook主導的 Llama
而且還會一直幫你串接,覺得解決90%以上的使用情境了
不然之前一邊訂ChatGPT, Claude,然後手癢還想訂其他的
錢有點亂噴 XD
想要先玩玩老喬的產圖機器人,可以到這邊試試
https://monica.im/home/chat/%E7%94%A2%E5%9C%96%E5%B0%8F%E5%B9%AB%E6%89%8B/FArT3AJG
老喬主要目標是產生 長寬為 1200 x 630 的Facebook顯示圖用
而Monica團隊,也做了很有趣的整合,叫做DeepCloude
看名字就會知道,這是Deepseek + Cloude的整合
出來這個模型時,也就是前幾週爆紅的Manus出來的時候
以前老喬簡單介紹過Manus: 3/6火爆全場的AI agent工具-Manus、巴菲特的成效到底有多厲害
老喬認為,Manus的的其基本工作邏輯,就是DeepCloude的改造版本
只是Manus感覺更神一點 XDDD
因為兩個產品都是相同團隊做的,在老喬還拿不到Manus的邀請碼時
先多玩玩DeepCloude體驗一下 XDDDD
讓AI機器人流程化產圖的魔法咒語
這段話,拿去做成魔法咒語,就可以開始優化流程了
以下文章幫我產生四張情境圖
不要有文字,純粹圖像就好
如果覺得太抽象,可以先不要產生
先跟我討論你想要更近一步的哪些資訊
在確認資訊後
先產生兩張 圖片格式為 PNG, 大小為1MB內, 長寬為 1200 x 630 給我參考
在我確認要哪個版本之後,另外產生
產生兩張 圖片格式為 PNG, 大小為1MB內, 長寬為 1200 x 1200 給我參考
但是要記住的是,AI不會每次都聽你話
常常做一半就跑偏了 XDDD
這兩篇文章的圖就是這樣做出來的
台灣股市要自操還是買被動ETF
巴菲特的年化報酬率,與美股大盤年化報酬率相差多少呢
AI 時代,人還剩什麼價值?
老喬的實戰與思考,每週一封寄給你