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在写感谢 Pichai 的推文时，我写了一段话，大意是：
> 真正的“魔法时刻”，发生在你将 Nano Banana Pro 的可视化能力、世界知识，与 Gemini 的实时联网能力融为一体之时。Nano Banana Pro 不仅能将你天马行空的创意变为现实，让我们每一个人能自由的去创造。
然后这位网友问了我一个问题：
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在写感谢 Pichai 的推文时，我写了一段话，大意是：
> 真正的“魔法时刻”，发生在你将 Nano Banana Pro 的可视化能力、世界知识，与 Gemini 的实时联网能力融为一体之时。Nano Banana Pro 不仅能将你天马行空的创意变为现实，让我们每一个人能自由的去创造。
然后这位网友问了我一个问题：
> 在整个工作流中，你觉得最难的部分是什么？
这里面最难的部分不是提示词，甚至不是创意，而是你得知道AI的能力的边界，模型擅长什么不擅长什么，再在模型的能力范围以内和你的想法之间找到一个最佳的结合点。
比如说这个城市天气预报的例子，我在 GPT-4o Image 的时候就写过类似的，那时候它就能生成很不错的效果，但是它不能自己去获取日期和天气再去生成图形，所以我得要写一个获取天气的API，把它做成GPTs，这就限制了它的可玩性。
所以当Gemini 集成了 nano banana pro 之后，我马上就重新测试了这个想法，发现Gemini模型现在能获取当前日期和天气然后生成图像，那么这个想法就可以很容易实现。
另外一个难点就是你的作品不应该只是单个的场景，不是只有作者自己为了展示自己的提示词多牛，而是应该让读者能参与其中，是一个提示词模板而不是提示词，每一个人都可以结合自己的场景、兴趣去尝试，去修改，这也是很有挑战的事情。比如说像这套城市天气的提示词，每个人都可以测试自己的城市，不同的日期，甚至可以衍生出很多好玩的版本，比如穿越回过去，把地方放到火星、虚拟的游戏地址。
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