这两天我Vibe Coding了一个项目，纯vibe那种,，一行代码都没有写。理解了很多Vibe Coding新手遇到的问题：AI写代码,改来改去越改越乱,最后项目直接崩了。 反思了一下自己Vibe Coding的过程之后，我清空了AI写了两个小时的代码，从头再来，这次就十分顺利地将项目开发完成。其实问题不在AI，而在于跳过了最重要的准备环节。就像盖房子，没有图纸就开工，盖到一半发现门窗位置不对，只能推倒重来。 所以，在让AI写第一行代码之前我们要做好些必要的准备工作。 打开 Claude或者 ChatGPT，跟它聊聊产品想法。按照这7个步骤，一步步来。 第一步：把想法聊清楚 把你的想法完整地...

打算暑假去实习，大佬们看看我的简历ok吗？😖😖

1. FLUX 的结构、它属于什么生成模型、优势是什么FLUX 本质上还是一类文本到图像生成模型，但它和早期单纯依赖 U-Net 的扩散路线相比，更强调基于 Transformer 的统一建模能力。它通常会把图像 latent、文本条件以及时间步信息一起送进 Transformer 模块，让模型在更统一的 token 空间里做跨模态交互。这样做的一个直接好处是模型容量更容易扩展，文本理解和图像细节控制也更强。从生成机制看，它依然属于连续生成模型，只不过在网络结构和训练目标上比传统 diffusion pipeline 更现代。它的优势主要有三个：第一，文本条件理解更强，复杂 prompt 下的...