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昨晚，字节新模型Seedance 2.0 Mini深夜来袭，该模型主打性价比，侧重于提供更低的价格以及更快的生成速度。Seedance 2.0 Mini虽然定价更低，但保留了核心能力参考生成，用户可以通过融合提示词与最多12个多种模态的参考素材（包括6张图片、3段音频、3段视频）来锁定人物一致性、精细化控制运动轨迹、卡准剧情节奏。
当用户给出一句简单提示词时，当前的音视频生成模型往往已经能够生成具有不错质量的视听内容。然而，一旦提示词变得复杂，问题便开始暴露出来。
当视频生成模型走出娱乐创作的舒适区，进入科学、医疗、教育等知识密集场景，它们是否还能生成事实准确、清晰可用的视频？
硅谷 AI 圈又来了个新词：Loop Engineering。 大佬们纷纷表态，别再手动验证和写提示词了，该让 Agent 自己循环完成工作了。 OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 带火了这个讨论，Claude Code 负责人 Boris Cherny 也说他已经不怎么在 Claude Code 里输入提示词了，而是去写 loops。
Fable 5 刚上线，系统提示词就泄露： 我读了一下这份提示词，有几个点比较关键：第一，Fable 给 Artifact 新增了持久化存储 API（window.storage）。Artifact 就是 Claude 用代码生成的独内容，比如 HTML 页面、React 组件等。以前 Artifact 不能保存数据，更像个一次性 demo。
过去两年，“AI 游戏”很大程度上还停留在一键生成 Demo 阶段：输入一句提示词，几秒钟生成一个能试玩几分钟的小作品，适合传播和展示模型能力，但很难留下真正的玩家和商业化结果。
最近，有网友发现了 ChatGPT 一个奇怪的图片 bug。给它下面的提示词：
一道悬了12年没人证出来的物理猜想，诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi把它交给了Claude，模型几乎自己推出了完整证明。
其实大概半年前，我就有这个需求了。那阵子我也注意到，阿里、字节这些平台都各自出了提示词优化器。但它们都得专门跑到对应的网站上去用，对我来说不够顺手。所以这回干脆借着深度复盘了 Anthropic 的 Prompt 讲座，用 Codex vibe coding 了一个全局提示词优化器。
从大模型的提示词到智能体的 Skills，看着进化了，但又没有完全进化。