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其实本来是没有写年终总结的习惯的。
想着好不容易到了年底，顺便又是圣诞和元旦，没有什么要发布的东西，可以休息一下。
但是今天早上看到 Manus 被收购的消息，然后又看到了智谱的 IPO，感觉今年确实发生了很多事情。
顺便昨天看到乔木写的总结，我觉得也挺有意义的，还是写一下吧。
今年确实做了很多事情，生活和 AI 领域都发生了很大变化，所以还是决定写一下。
过去一年，我身份上的变化主要是从大厂的设计师变成了一个自由职业者。
也终于不再用数据审判自己，而是把注意力放回“我擅长什么、我愿意长期做什么”：在保持松弛的同时提升节奏，用 AI 加持把歸藏做成一个能持续输出、能带来收入、也能帮助行业朋友的超级一人公司。
藏师傅的 2025 年度总结：mp.weixin.qq.com
想着好不容易到了年底，顺便又是圣诞和元旦，没有什么要发布的东西，可以休息一下。
但是今天早上看到 Manus 被收购的消息，然后又看到了智谱的 IPO，感觉今年确实发生了很多事情。
顺便昨天看到乔木写的总结，我觉得也挺有意义的，还是写一下吧。
今年确实做了很多事情，生活和 AI 领域都发生了很大变化，所以还是决定写一下。
过去一年，我身份上的变化主要是从大厂的设计师变成了一个自由职业者。
也终于不再用数据审判自己，而是把注意力放回“我擅长什么、我愿意长期做什么”：在保持松弛的同时提升节奏，用 AI 加持把歸藏做成一个能持续输出、能带来收入、也能帮助行业朋友的超级一人公司。
藏师傅的 2025 年度总结：mp.weixin.qq.com
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我写的 Claude Code 快捷启动器昨晚更新了一版，修复了一些问题
最近随着各家模型的能力提升我用这个更加的频繁了
再给大家推荐一下，功能简单问题少，配置方便：github.com/op7418/ai-claude-start
最近随着各家模型的能力提升我用这个更加的频繁了
再给大家推荐一下，功能简单问题少，配置方便：github.com/op7418/ai-claude-start
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针对各种消费品品牌，年底如果不知道搞什么活动，可以尝试这种形式。
现在的模型成本没那么高，如果限制使用次数，成本其实是可以承受的。
这种活动可以极大增加品牌曝光度，并降低用户对于上传真实照片的抵触心理。
现在的模型成本没那么高，如果限制使用次数，成本其实是可以承受的。
这种活动可以极大增加品牌曝光度，并降低用户对于上传真实照片的抵触心理。
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🍌新年海报提示词：
前几天那个圣诞海报可以很容易的变成新年海报，所有元素变成中国新年元素就好
明年是马年，我还把圣诞老人换成了小孩装扮的小马
提示词也换成了 json 格式方便迭代
依旧输入影视剧、小说、游戏主题就可以生成专属于你的海报
另外，终于弄了一个 Github 仓库放我的提示词，太懒了现在才搞：
github.com/op7418/guizang-s-prompt
前几天那个圣诞海报可以很容易的变成新年海报，所有元素变成中国新年元素就好
明年是马年，我还把圣诞老人换成了小孩装扮的小马
提示词也换成了 json 格式方便迭代
依旧输入影视剧、小说、游戏主题就可以生成专属于你的海报
另外，终于弄了一个 Github 仓库放我的提示词，太懒了现在才搞：
github.com/op7418/guizang-s-prompt
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TRAE 月活破160万！借着数据聊 AI 编程生态
Trae 发布了他们的年度开发者报告。
也可以看作 AI Coding 的一次生态调研，仔细看了一下，找到了一些有意思的数据。
TRAE 现在总用户数已经 600 万了，月活 160 万，作为一个相对专业的编程工具，已经相当不错，可能国内第一了。
周活跃用户在 TRAE 几乎是工作日全勤的，粘性相当高。
这几年他们的迭代还是挺快的，从刚开始的 Agent 1.0 然后是 SOLO Beta 最后是 SOLO 的正式版，基本上每一个版本我都有测试，进度真的是肉眼可见地，好用了很多。
之前经常存在的网络延迟问题，以及很多人反映过的内存占用问题，现在都已经得到了大幅改善。
根据他们官方报告的数据：补全延迟降低了 60%，内存占用降低了 43%。
在大家的使用场景上，相关数据的分布如下：
1. 代码生成：占了 30% 左右
2. 修复 Bug：占了 40% 左右
这两个种类基本上是大家最常用的任务，也是 AI 模型做得比较好的任务。
至于大家用的比较少的几个场景，仓库管理、环境管理、代码优化，这几个功能确实是大家目前不太信任的。
在编程语言方面，我们可以看看大家对于 AI 现在能解决的编程语言的排序。排名最靠前的是 Vue，之后依次是：Python、JS（JavaScript）、HTML、Java、TypeScript，可能还是主要集中在前端的网页上。
TRAE 对于各种 AI 编程生态工具的支持也相当不错，目前支持了超过 1.1 万个 MCP。
大家用的最多的 AI 编程模式是 Builder 模式占 80%，之后是 SOLO Coder 占了 40%，超过 80% 的人是多种智能体混用的，说明这几个模式的长处和短板大家都比较了解了。
随着国内模型的编程能力越来越强，同时在搭配上 TRAE 丰富且高效的基建，感觉 2026 年在编程领域还是会有非常大的进步的。
Trae 发布了他们的年度开发者报告。
也可以看作 AI Coding 的一次生态调研，仔细看了一下，找到了一些有意思的数据。
TRAE 现在总用户数已经 600 万了，月活 160 万，作为一个相对专业的编程工具，已经相当不错，可能国内第一了。
周活跃用户在 TRAE 几乎是工作日全勤的，粘性相当高。
这几年他们的迭代还是挺快的，从刚开始的 Agent 1.0 然后是 SOLO Beta 最后是 SOLO 的正式版，基本上每一个版本我都有测试，进度真的是肉眼可见地，好用了很多。
之前经常存在的网络延迟问题，以及很多人反映过的内存占用问题，现在都已经得到了大幅改善。
根据他们官方报告的数据：补全延迟降低了 60%，内存占用降低了 43%。
在大家的使用场景上，相关数据的分布如下：
1. 代码生成：占了 30% 左右
2. 修复 Bug：占了 40% 左右
这两个种类基本上是大家最常用的任务，也是 AI 模型做得比较好的任务。
至于大家用的比较少的几个场景，仓库管理、环境管理、代码优化，这几个功能确实是大家目前不太信任的。
在编程语言方面，我们可以看看大家对于 AI 现在能解决的编程语言的排序。排名最靠前的是 Vue，之后依次是：Python、JS（JavaScript）、HTML、Java、TypeScript，可能还是主要集中在前端的网页上。
TRAE 对于各种 AI 编程生态工具的支持也相当不错，目前支持了超过 1.1 万个 MCP。
大家用的最多的 AI 编程模式是 Builder 模式占 80%，之后是 SOLO Coder 占了 40%，超过 80% 的人是多种智能体混用的，说明这几个模式的长处和短板大家都比较了解了。
随着国内模型的编程能力越来越强，同时在搭配上 TRAE 丰富且高效的基建，感觉 2026 年在编程领域还是会有非常大的进步的。
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