--- title: "部落格、文章配圖工作流，運用AI幫你產生文章內的所有配圖｜老喬報｜每週商業前沿探索：2025/04/20" url: https://joelin.cc/p/6943 source: https://joelin.cc/p/6943 id: 6943 lang: zh-Hant slug: "ai" pubDate: 2025-04-20 date_modified: 2025-04-20 updatedDate: 2025-04-20 schema_type: BlogPosting description: "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。" ai_summary: "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。" key_facts: ["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"] categories: ["商業/科技前沿參考", "老喬報, Joe Lin 林伯彥的自我回顧"] tags: ["每週一點#老喬報"] authorship: origin: written ai_role: none mentions: - name: "ChatGPT" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q115564437"] - name: "Canva" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q23498528"] - name: "Manus" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q133102805"] changelog: [{"date":"2025.04.20","note":"文章發佈"}] entity_ids: author: https://me.joelin.cc/#joe publisher: https://me.joelin.cc/#joelincc --- # 部落格、文章配圖工作流，運用AI幫你產生文章內的所有配圖｜老喬報｜每週商業前沿探索：2025/04/20 ## 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。 ### 重點 - 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 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： 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 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](/p/6526) 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](/p/1602) [巴菲特的年化報酬率，與美股大盤年化報酬率相差多少呢](/p/6459)