各位同学可能还记得我上一篇文章经历一审二审后，我用 Gemini 批判性思维解构了那份让我败诉的判决书（附提示词）。在那篇文章里，我分享了如何利用“司法批判大师”这个提示词，去拆解一份逻辑充满漏洞的判决书。在那场关于土地征收的博弈中，我们不仅在对抗实体的不公，更在对抗程序的消耗。
打官司这件事，尤其是涉及到土地征收和强拆的“民告官”，真的是一场漫长且消耗巨大的折磨。
Sebastian 在分析中指出，Profit AI 的核心功能非常简单：用户上传一张股票图表的照片，AI 就会给出分析。他甚至直接展示了这个应用的全部技术：就是调用 ChatGPT API，上传图片，发送提示词，然后返回分析结果。如果你直接用 ChatGPT 做同样的事情，得到的信息几乎一模一样。这个应用唯一做的，就是把这个过程包装得更精美一些，界面更友好一些。
最绝望的事，莫过于，错过了自己那个本该精彩的人生。所以，我突然有一个想法，就是AI明明现在都这么强了。那，为什么不可以，帮我挖掘我们自己真正的天赋呢？说干就干，在花了一下午时间，迭代了好多版Prompt之后。
正如奥特曼执意打造硬件，试图打破手机屏束缚，要让 AI 感受物理世界；Looki 的诞生也源于同样的渴望：补齐大模型「感官智能」的最后拼图，将现实场景实时转化为上下文，驱动人机交互从「被动问答」进化为「主动共鸣」。
在Anthropic，有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制，还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍，反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人，年薪中位数可以高达15万美元。
给你 30s，介绍一下今天你的 OOTD 吧。
我们正处在一个AI Agent（智能体）爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm（多智能体蜂群），新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后，开发者的工作往往更像是一门“玄学”，我们凭直觉调整提示词，凭经验增加Agent的数量，却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
经常用 AI 的人都知道，大模型在与用户对话前，都会先阅读一段「系统提示词」，这个步骤不会对用户显示，而是模型的自动操作。这些提示词规定了模型的行为准则，很常见，不过在 Claude 的提示词中，竟要求模型参考「欧陆哲学（Continental Philosophy）」。
就在最近，豆包上新了图像创作模型 Doubao-Seedream-4.5（以下简称 Seedream 4.5）。 猜猜下面两张图片，哪张是 Seedream 4.5 生成的？哪张是最近风头正盛的 Nano Banana Pro 生成的？
