GPT的图片生成模型更新到2.5了，于是把之前的恐怖故事拿出来重新生成。 生成效果确实进步了不少，就是场景额外混入了很多可爱的小文字。 于是提示词加入了"纯剧情和对话演绎，不要有任何说明文字。"的提示词，生成了图2 。 图3 和 图4 是以前生成的漫画，可以做对比。

让 GPT5.6 生成高尔夫游戏，结果给了我这个？ 披着高尔夫皮的台球？ 不过好像还蛮好玩的... 试玩地址： https://www.wikimoe.com/web_demo/ai_game/gpt5.6_sol_golf.html

之前因为太忙停更了活动页面。 现在用AI半自动收集整理活动，再也不怕没时间更新啦！ 而且量大管饱，唯一的缺点是暂时还不知道怎么安全整理图文。 AI整理的活动：https://www.wikimoe.com/page/event?year=2026&month=6

AI趣事分享。 最近让AI写代码的时候，由于接口文档遗漏了一个字段。但是功能上需要这条数据。又因为我在提示词中禁止兜底。 于是AI在一个不起眼的角落里写了一个猜字段工厂函数。根据命名习惯，排列组合几十种可能的字段名。硬是猜对了，能正常运行。 真的服了😅

重新整理了一遍博客自动化翻译流程。 现在大致的流程如下： 输入内容 -> 专有名词抽取 -> AI 知识库译名确认 -> 联网检索与译名校对 -> 内容翻译 -> 目标语言封面图生成 -> 审核预览生成 -> 最终交付 效果可以查看以下博文： https://www.wikimoe.com/en-US/post/b-tet73zn0 https://www.wikimoe.com/ja-JP/post/b-tet73zn0 https://www.wikimoe.com/zh-HK/post/b-tet73zn0 https://www.wikimoe.com/ko-KR/post/b-tet73zn0

近两周一直在搭配 AI 创建 维基萌 的附属多语言翻译站的代码。 现在已经有一些成果了，有兴趣的话可以访问以下链接查看： https://www.wikimoe.com/ja-JP https://www.wikimoe.com/en-US https://www.wikimoe.com/zh-HK 翻译站的核心理念是只读维基萌的数据，并创建副本和翻译版。 接入了最新的 DeepSeek v4 对内容进行翻译。 翻译一篇文章的成本大约在几分钱人民币，还是很划算的！ 目前来看运转良好。就是还无法完全自动化，原因主要是以下2点： 1.专有名词的翻译。 2.封面图的文字。 现状需要我通过带有搜索功能的AI先整理一遍名词的翻译，然后再以此次任务的提示词的形式将数据注入完成的。 虽然这套流程也可以用AI完成，但是考虑到不稳定性，还是需要我来人工质检一遍。 封面图的文字问题，这个其实接入OpenAI的 API 可以解决，但是现状还需要评估一下。

让 ChatGPT images 2.0 重新生成了我的头像人设图。

试用了 GitHub Copilot 的 Opus 4.7，整体体验并不理想。 我拿一个从零开始的工具类项目做测试，前后尝试了 5 次，竟然有 3 次直接被拒绝。理由都是认为这个项目需要团队投入数周甚至数月，超出了 AI 能完成的范围。但实际上，这个项目代码量最多也就一万行左右，我一个人一个周末完全可以完成。 这种“直接拒绝”的处理方式确实有些过头，系统级提示词到底是如何设计的？类似情况在 4.6 版本中从未出现过。当初难度更高的项目（比如维基萌公会）都能被耐心完成。 在我不断调整提示词、强烈要求之后，有 2 次成功执行，但结果质量依然不尽如人意，问题包括但不限于： 功能缺失、逻辑遗漏 声称“已完成”，但实际并未完成 无视我提供的前端代码，自行重新实现 在一个表单中，将多个字段通过遍历逐个提交的低效做法 这些问题，本质上更像是思考深度不足导致的。相比之下，Github Copilot 版的 4.6 思考深度是高，而 4.7 是中。 总体来说，4.7 在价格提升数倍的情况下，却带来了明显下降的体验，难免让人失望。更何况还强制下架了 4.6，以“升级”为名降低成本，这种做法确实难以令人认同。