AI协作

AI 生成复杂海报时，中文和多文字容易失真。

针对计算机专业学生求实习，群友一致建议弱化证书、简历和刷题，把重点放到现场展示“本人加 AI”解决真实问题的能力。

围绕 AI 对岗位的冲击，讨论结论不是停留在学会工具，而是持续练习并观察现实世界的底层运行规律。

针对美区手机验证，群友给出 Saily 和 Kitesim 两个选择。

群友拿24秒视频里的吐舌次数测试视觉模型，人工答案为34次，Gemini 却逐镜头论证只有16次，还坚称34次不可能。

群友称小绿书适合快速起号，但后续内容衔接和转化较难，常见流量周期仅 3—5 天，表现好时约 7—10 天。

英语教育从业者分享国庆期间与 AI 协作的成果：已出版两本专著，体现 AI 在专业内容生产中的实际交付能力。

在歌曲与视频创作讨论中，群友确认8秒声音素材已足够用于声音复制，短样本克隆的门槛进一步降低。

群友判断布料过少的内容无法通过视频号审核，即便能靠深夜流量转化，也有平台与社群合规风险。

论文可以让 AI 承担大部分工作，但提交前最后约 5% 的检查和修改必须由作者亲自完成，不能把 AI 成稿直接交付。

群友实测 Codex + deepseek-v4-flash 能完成页面和组件开发，但换模型后旧项目可能不能沿用，存在重建项目的成本。

关于 AI 编程和工作流，群里形成了一个清晰判断：人不一定要逐行看 AI 代码，但要把控架构、流程和问题质量。