用 Ling-3.0-flash-VL 将参考图转为 JSON Prompt
To get the most out of AI creative tools, I recommend using Ling-3.0-flash-VL to…
提供了具体的 AI 视觉模型组合工作流，包含可复现的 meta-prompt 设计和多场景拆解案例，实操性强且结构清晰。
To get the most out of AI creative tools, I recommend using Ling-3.0-flash-VL to turn your reference into a 𝗝𝗦𝗢𝗡 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 first.
为了充分利用 AI 创意工具，我建议使用 Ling-3.0-flash-VL 先将你的参考图转换为 𝗝𝗦𝗢𝗡 𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁。
Subject, lighting, composition, materials, text in the image. It reads every one of them very accurately and gives each its own field, so every part of the look is spelled out.
主体、灯光、构图、材质以及图片中的文字。它能非常准确地识别每一项，并为每项分配独立的字段，从而详尽地描述外观的每个细节。
I made a 𝗺𝗲𝘁𝗮-𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 that turns a single image into a JSON prompt for recreating it. Send it with your reference image to Ling, an open-source vision model, then hand the JSON it returns to Images 2.5 to generate the image.
我编写了一个 𝗺𝗲𝘁𝗮-𝗽𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁（元提示词），可将单张图片转换为用于重建该图片的 JSON 提示词。将其与参考图一起发送给开源视觉模型 Ling，然后将它返回的 JSON 交给 Images 2.5 来生成图片。
Sharing it below 👇 1/ The full meta-prompt 2/ Break down a website screenshot 3/ Break down a video 4/ Break down an ad 5/ Verdict + turn all four into a Skill
分享如下 👇 1/ 完整的元提示词 2/ 拆解网站截图 3/ 拆解视频 4/ 拆解广告 5/ 总结 + 将以上四项转化为一个 Skill
更进一步：量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径，把它变成能交付的工程能力