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以前想做一支動畫短片，通常得先處理腳本、角色、分鏡、配音、嘴型與剪輯。 現在，有些 AI 工具已經不再要求你逐項操作，而是把整套流程交給一個 AI Agent。 這次要介紹的 Anijam，就是一款主打「用對話製作動畫」的 AI 影片工具。 你只要描述想法、貼上腳本，或上傳一張圖片，它就能協助規劃故事、生成場景、製作角色動畫，最後把不同鏡頭組合成影片。 而且手機也能操作。 Anijam 和一般 AI 影片工具有什麼不同？ 這是影片中介紹的 AniJam 👇 https://www.anijam.ai/?src=ins/fidenghao 打開後就能體驗 AI 動畫生成功能！ 多數 AI 影片生成器的運作方式是： 輸入一次提示詞，產生一小段影片。 如果需要第二個鏡頭，

很多人使用 ChatGPT 的方式，還停留在「幫我整理」「幫我想幾個點子」「直接告訴我答案」。 這些功能當然有用，但也很容易得到一份看似完整、實際上沒有觸及核心的回答。 ChatGPT 真正有價值的地方，不只是替你節省打字時間，而是協助你看見： * 自己習慣忽略的假設 * 決策背後的盲點 * 問題真正的限制條件 * 與原本立場相反的證據 * 一再重複出現的行為模式 下面整理 10 組提示詞。 它們不一定會立刻給你舒服的答案，但可能讓你重新理解正在面對的問題。 1. 分析自己的思考方式 大多數人能看見自己的結論，卻不一定能察覺自己是如何抵達這個結論的。 你可以讓 ChatGPT 根據過去的對話，分析你的溝通模式、決策習慣與可能的盲點。 提示詞： 根據我們目前為止的對話，分析我的溝通模式。告訴我你觀察到的思考風格、做決定的方式，以及我可能沒有察覺的盲點。請區分「能從對話直接觀察到的內容」與「仍需要驗證的推測」，不要為了完整而過度解讀。 這類分析不一定全部正確。 比較好的使用方式，是把它當成一面鏡子，而不是對你個性的最終判決。 如果某個描述讓你特別

多數人提到 Google AI，第一個想到的還是 Gemini。 但 Google 現在真正值得注意的，並不只是聊天模型，而是一整套逐漸成形的創作者工具鏈。 從整理資料、開發 AI 應用、設計網站介面，到生成影片、音樂與品牌行銷素材，幾乎每個製作環節都有對應工具。 這 7 款工具不是功能相似的替代品，而是各自負責不同階段。 1. NotebookLM：把零散資料變成可用內容 NotebookLM 適合處理「資料很多，但還不知道怎麼消化」的工作。 你可以把 PDF、簡報、研究報告與其他來源放進同一個筆記本，請它： * 統整重點 * 比較不同資料 * 回答指定問題 * 找出來源之間的關聯 * 產生文章大綱 * 整理成語音或影片摘要 它和一般聊天機器人最大的差別，在於回答會以你提供的來源為基礎，並附上可回查的引用。 對創作者來說，可以先把官方文件、研究資料與訪談紀錄放進 NotebookLM，再要求它整理成「觀眾最需要知道的五個重點」

很多人使用 ChatGPT，仍然停留在問問題、寫文案、整理資料。 但如果把 ChatGPT 接上開源工具，它能做的事情會完全不同： * 接聽電話並安排預約 * 自動建立網站 * 排程社群內容 * 讀懂企業內部文件 * 分派工作給多個 AI Agent * 操作瀏覽器完成重複任務 * 蒐集網站資料並建立潛在客戶名單 這次整理的 7 個 GitHub 開源專案，本身不是一鍵印鈔機。 它們比較像現成的基礎設施。你可以把 ChatGPT 或 OpenAI 模型接進去，再針對某個產業的實際問題，包裝成能收費的服務。 先提醒一個重要差別： 「支援 OpenAI API」不等於可以直接使用 ChatGPT 網頁版訂閱。多數專案仍需要 API 金鑰，語音辨識、配音、資料庫、主機與第三方平台也可能產生費用。 1. Pipecat：建立全天候 AI

以前想把普通自拍改成專業形象照，通常要先學 Photoshop、調整光線、處理背景，再慢慢修正膚色與細節。 現在的方法簡單很多： 1. 把原始照片上傳到 ChatGPT。 2. 說明哪些元素必須保留。 3. 描述想要的場景、光線與攝影風格。 4. 讓 ChatGPT 生成修改後的版本。 5. 針對不滿意的部分繼續局部修改。 ChatGPT Images 已支援上傳現有圖片並用自然語言描述修改，也能透過選取工具指定要調整的區域。不過選取範圍不一定完全精準，因此涉及臉部與身分一致性的照片，最好採取分階段修改。OpenAI 使用說明、ChatGPT Images 更新介紹 這篇整理了 9 組可以直接複製的繁體中文指令。 使用前，先選一張適合的原始照片 指令寫得再完整，原始照片太差，結果仍然容易失控。 建議選擇： * 臉部清楚、沒有嚴重模糊 * 光線平均，五官沒有被陰影遮住 * 沒有使用過度誇張的濾鏡 * 頭髮與臉部輪廓完整 * 解析度足夠 * 最好只有一位人物

如果你平常會製作短影音、圖文輪播、商品素材或社群內容，真正麻煩的通常不是沒有 AI 工具，而是工具散落在不同網站。 生成圖片要開一個平台，讓圖片動起來又要換網站；做到一半才發現需要配音、3D 模型或虛擬人物，整套流程又得重新拼一次。 這次整理的 11 個 AI 網站，涵蓋了： * AI 圖片生成與編輯 * 圖片轉影片 * 電影感影片生成 * 圖片轉 3D 模型 * 文字轉語音 * AI 虛擬人物 * 多模型 API * 綜合型 AI 工作空間 不過在開始之前，必須先釐清一件事： 「免費 AI 工具」不一定代表可以永久、無限制使用。 它可能是免費額度、公開展示版、開源模型，或第三方網站提供的試用服務。正式投入工作前，仍要確認當下的額度、輸出限制與商業授權。 1. MuAPI：

真正有價值的不是讓AI自動下單，而是把市場掃描、警示、分析、交易計畫與風險檢查串成一套流程 多數人使用ChatGPT分析交易，做法通常是： 1. 截一張圖表 2. 上傳到對話 3. 問現在應該買進還是賣出 4. 看完答案後關掉視窗 這種方式確實方便，但本質上仍然是一次性的問答。 只有你主動打開ChatGPT、準備圖表並提出問題時，AI才會開始工作。等你離開電腦，它也不會自動知道市場發生了什麼。 所以這次，我想做的不是再寫一條「高勝率交易指令」。 而是把ChatGPT放進一套全天候市場監控流程： 市場資料 → 持續掃描 → 條件警示 → AI分析 → 交易計畫 → 風險檢查 → 保存紀錄 當市場沒有變化時，系統保持安靜。 只有預先設定的條件成立，才把資料交給AI分析，最後將結果推送到手機，等我人工決定是否採取行動。 這才是我認為AI交易助理比較合理的用法。 先說清楚：ChatGPT不會自己24小時盯盤 圖片裡的「24/7 AI交易機器人」很吸引人，但有一個重要前提： 只開啟一個ChatGPT對話，並不代表它會自動取得即時行情、

從趨勢、支撐壓力到風險管理，AI真正適合做的不是報明牌，而是幫你建立更完整的決策流程 很多人拿到一張K線圖，第一句就問AI： 現在可以買嗎？ 或者： 明天會漲還是會跌？ 這類問題看似直接，實際上很難得到可靠答案。 因為AI不知道你的交易週期、風險承受能力、進場依據，也不一定擁有即時行情與完整市場資料。 即使它回答得很肯定，也不代表判斷正確。 AI在交易研究中更合理的定位，不是預言家，而是研究助理。 你可以把TradingView圖表、指標、成交量及自己的交易規則交給它，請它協助： * 整理目前市場結構 * 找出支撐與壓力 * 分析量價關係 * 建立多空情境 * 檢查交易計畫 * 計算風險報酬 * 找出自己忽略的風險 * 執行交易後復盤 下面整理20個交易研究情境，以及更實用的提問方式。 使用前，先讓AI知道這五件事 同一句指令，提供的背景不同，得到的答案也會差很多。 不要只上傳一張圖，就要求AI決定買賣。 至少要補充： 1. 交易標的 2. 圖表時間週期 3. 預計持有時間 4. 可接受的單筆風險

不只輸入文字，還能參考圖片與既有影片；真正值得注意的，是它開始把原本分散的製作流程合在一起 以前使用 AI 製作影片，通常不是按下一個按鈕就能完成。 你可能先用圖片模型產生角色，再把圖片送進影片模型，接著另外尋找背景音效、生成配音，最後還要處理嘴型同步。 畫面、聲音與角色表演，分散在不同工具裡。 只要其中一個環節出錯，就要重新產生、重新下載，再回到剪輯軟體裡調整。 最近我看到一款 MiniMax 的多模態影片生成模型 H3。 它最吸引人的地方，不只是能把文字變成影片，而是嘗試把圖片參考、影片參考、背景聲音與角色人聲，放進同一次生成流程裡。 換句話說，我們正在從： 先生成畫面，再替畫面補聲音 逐漸走向： 讓模型同時理解畫面、動作、環境與聲音 如果實際效果與穩定性足夠，這可能會明顯改變 AI 影片的製作方式。 它不只支援文字生成影片 傳統的文字生成影片，是先輸入一段描述： 一名女子走在下雨的夜市，鏡頭從遠處慢慢靠近，周圍充滿霓虹燈與行人。 接著讓模型自行決定人物外觀、場景構圖與動作。

AI 能讀圖表、整理規則、撰寫 Pine Script 與協助回測，但最重要的工作，是找出你原本沒看見的漏洞 多數人想到「AI＋交易」，第一個念頭通常是： 能不能把圖表丟給 AI，直接問它接下來會漲還是會跌？ 這確實是最直覺的用法，卻可能也是最危險的用法。 因為 AI 非常擅長把一張圖表解釋得頭頭是道。 它可以指出趨勢、支撐、壓力與動能，甚至替下一步走勢提出一套聽起來很合理的劇本。 問題是，市場不會因為一段分析寫得流暢，就按照它的劇本發展。 所以這次把 Claude 與 TradingView 工作流程連接起來後，我真正想做的，不是得到一個「明天買什麼」的答案。 而是建立一套更完整的研究流程： 讀取市場脈絡 → 定義策略規則 → 轉成程式 → 執行回測 → 攻擊策略漏洞 AI 不再只是告訴我它看到了什麼。 它還必須把模糊的想法寫成可以檢查的規則，最後再證明這些規則到底站不站得住腳。 AI 讀的不只是 K

從市場研究、訊號判讀到風險檢查，AI 可以持續工作，但最後一個決定仍然交給人 大多數人使用 AI，還停留在「問一個問題，得到一個答案」。 但 AI Agent 真正有意思的地方，不只是能聊天，而是能持續觀察環境、執行任務，並在符合條件時主動通知你。 所以這次，我試著設計一套全天候 AI 交易員。 它會持續掃描市場、尋找交易訊號、建立交易計畫、檢查風險，最後整理成一份明確的決策備忘錄。 但有一件事，我刻意沒有交給它： 最終決策。 AI 可以負責研究、監控與執行重複流程，真正要不要交易，仍然由人決定。 這篇不是要分享一套必賺策略，而是拆解一個「全天候 AI Agent」的完整工作邏輯。 全天候 AI 交易員，究竟在做什麼？ 這套系統可以拆成四個主要模組： 1. 市場研究 2. 交易訊號

先講清楚一件事：這是一套流動性掃蕩＋趨勢追蹤的當沖策略，用在 XAU/USD（黃金兌美元）上，核心邏輯不複雜——只用兩個指標，靠「假跌破」抓進場點，用 1:1 的風險報酬比換取更高的命中率。回測 98 筆交易勝率 76.53%，最大回撤壓在 2% 以內。 在往下看之前先講一句最重要的：回測結果不代表未來績效，這句話不是免責聲明客套話，是這套策略本身在設計邏輯上就該提醒自己的事——市場結構會變，過去 98 筆抓得到的假跌破，不保證接下來 98 筆一樣抓得到。這篇會把整套邏輯攤開講清楚，包含指標怎麼設定、怎麼判斷進場，讓你自己有能力判斷這套東西適不適合放進你的交易系統，而不是直接複製別人的訊號。 策略核心：為什麼要「掃蕩」加「追蹤」一起用 單純追蹤趨勢，容易在假突破的地方被巿場甩出場；單純等反轉，