by Rain Chu 12 月 21, 2025 | AI , 模型
CherryNio AI（CherryChat.org） 是一個提供 一站式整合 AI 服務平台 ，聚合了多個頂級大語言模型，如 Sora2、GPT-5、Claude 4.5、Gemini 2.5 Pro 等，讓使用者在同一個介面內即可呼叫不同模型進行聊天、翻譯、分析與客製化應用。
CherryNio 不僅是一個 AI 聊天介面，還能透過 API 金鑰中轉與整合服務，讓開發者在自己的應用中也能使用這些模型。
📌 為什麼 CherryNio AI 可以替代所有 AI 訂閱？
你可能會為 ChatGPT、Gemini、Claude、甚至 Perplexity 分別付費訂閱。但 CherryNio AI 將這些 AI 能力整合在同一個平台 ，用更彈性的付費方式替代多個訂閱，大幅降低成本並提升效率。
🧪 案例一：沉浸式翻譯
透過 CherryNio 的 沉浸式翻譯功能 （類似瀏覽器翻譯插件），你可以把外語內容即時翻譯並呈現在同一個視窗中，不需跳來跳去切換工具。這對長篇網頁閱讀與即時對話翻譯超級實用。
🛒 案例二：Nano Banana
Nano Banana 是影片中提到的一個實際使用案例，可理解為結合 CherryNio 的 AI 能力，用以 生成或優化產品描述／創意寫作等工作流程 ，展現平台在不同任務上的彈性應用。
🖱 案例三：Cursor 替代品
許多使用者會用 Cursor 來進行程式碼輔助、資料分析等 AI 工作。CherryNio 提供整合式接口與多模型支援，讓你可以在單一平台內呼叫不同模型執行類似 Cursor 的任務，不再需要額外訂閱 Cursor 。
🔍 案例四：Perplexity 替代品
Perplexity 是一個主打資料檢索與摘要的 AI 工具。在 CherryNio 中，只要選擇合適的模型和 prompt，就可以達到類似的效果：從大量資料中萃取資訊與整理答案 ，甚至結合多個模型輸出更豐富的答案。
📚 案例五：本地知識庫
CherryNio 支援建立 本地知識庫或整合 API 查詢功能 ，讓使用者能夠基於自有資料來源進行檢索與對話。這對於企業內部知識管理、客服智能回覆甚至技術文檔搜索都非常有幫助，更是一種 替代雲端知識庫訂閱的方式 。
💡 使用模式與付費方式
CherryNio AI 的付費方式通常不是傳統的年費訂閱，而是 透過 Token 或套餐方式彈性付費 ，讓使用者按需支付，減少不必要的訂閱浪費。
參考資料
https://chat.cherrychat.org
by Rain Chu 9 月 30, 2025 | AI , Prompt
你常常只給 AI 九個字，卻期望它做出奇蹟嗎？根據 Google 官方統計資訊，只有當提示詞達到 21 個字以上，AI 才有機會輸出高品質答案。Google 在提示工程白皮書中也強調，好的提示詞結構比簡單請求更能引導大模型解出我們要的內容。
在這篇文章，我要分享給你一個 Google 推薦的「萬用公式」提示架構：角色 + 任務 + 背景 + 格式 ，輔以動詞導向的敘述方式，讓你的 AI 提示更加有力、精準。
✅ Google 萬用提示公式：角色、任務、背景、格式
組成部分 目的 範例 角色 設定 AI 扮演的身份或專業領域 「請你扮演一位專業的旅遊部落客…」 任務 定義主要目標與行動 「…撰寫一份為期三天的行程…」 背景 加入情境、限制條件、目標對象 「…針對要去東京的小資旅行。」 格式 指定輸出的結構與型式 「…請用簡單的條列式清單呈現。」
用這樣的架構引導 AI，能讓提示詞具體、有結構，減少 AI 的猜測空間。
🛠 用詞與語法技巧 TIPS（提升提示效能的小技巧）
盡量用動詞開頭 ：給 AI「做什麼」比「什麼是」更有力。例如用「撰寫」「列出」「翻譯」「審校」等動詞開頭。避免模糊語詞 ：少用「很棒」「不錯」這類曖昧形容詞，改用具體指標（如「300 字」「三段落」「條列式」）。提供範例或模板 ：在提示中給一個輸出範例讓 AI 參考，降低偏差。讓 AI 回問你需要什麼 ：可以讓 AI 主動反問「你要什麼風格／語氣／受眾？」來細化需求。
🧩 實例演練：讓 AI 幫妳寫提示詞
下面示範一個互動流程：
你對 AI 說：
AI 回覆後你可以加一句：
「請問你要什麼風格？正式、活潑、針對女性或男性？」
AI 反問後，你回答語氣與受眾，它就能生成更貼合你需求的文案。
這樣的對話式提示設計也比一次寫好全部提示更靈活有彈性。
💡 為什麼 21 字以上比 9 字好？
模型理解上下文有門檻：過短提示缺乏足夠上下文，AI 容易「自由發揮」，未必對應你真正需求。
更精準引導模型工作：加入角色、任務、背景與格式，能讓 AI 經過「角色思考」後才動手回答。
提示後段不易被截斷：雖然 AI 提示有長度限制，在合理長度內放些條件比過短更能保留關鍵訊息。
小結與建議
使用 角色 + 任務 + 背景 + 格式 為提示骨架
用動詞為主語，引導 AI 行動
鼓勵 AI 反問細節，加強精準度
避免過於簡短的提示詞，適度增加字數與條件
只要掌握這套公式與技巧，你的 AI 提示力可能真的能提升 80% 或以上。試著用它設計你的下個提示詞吧！
https://gemini.google.com
by Rain Chu 9 月 21, 2025 | AI , Prompt , 程式開發 , 繪圖
Google I/O 2025 上，Google 推出了名為 Stitch 的全新 AI 工具，目標是用文字或圖片提示（prompt / image prompt）快速生成網頁與 App 的 UI 設計與前端程式碼。Stitch 結合 Gemini 2.5 Pro 與 Flash 模型，並支持 Figma 匯出與 IDE 編輯，雖不是要取代專業設計工具如 Figma，但它能大幅簡化設計初期流程，是設計師與前端開發者的新利器。以下詳細介紹功能、優勢與使用心得。
功能特色與技術細節
從文字或圖片提示產生 UI + 前端程式碼
用戶可以用簡單的中英文描述(這真的是google模型的好處)，例如「建立一個深色主題的行動 app 登入頁面，有按鈕和表單欄位」來生成設計。
或者上傳草圖、線框圖（wireframe）或其他 UI 的範例圖片來作為參考。Stitch 會根據這些提示產生對應設計。
整合 Gemini 2.5 Pro／Flash 模型 + 主題與設計流程工具
Stitch 是由 Google Labs 實驗性專案（experimental tool）之一，背後運行的是 Gemini 2.5 Pro 模型，這使得生成的 UI 設計在色彩、佈局與細節上更乾淨與現代感。
提供主題（theme）選擇、樣式（style）調整等交互功能；可視化設計流程內建 Canvas，可以看到完整頁面流程與介面切換模式。
輸出與匯出支持：HTML/CSS/Figma 等
Stitch 可以匯出為 HTML / CSS 程式碼，讓開發者能夠「拿來就用」於前端專案當中。
同時有「Paste to Figma」或「Copy to Figma」功能，可將設計匯入 Figma 進行進一步編輯。
Stitch 的定位與比較優勢
輔助工具，而非全面取代設計平台 ：Stitch 的設計是為了縮短「從構思到原型 UI +程式碼」之間的落差，而不是完全取代專業設計師在 Figma、Sketch、Adobe XD 等工具中的工作。設計師仍可用這些工具做精細調整。速度與效率 ：使用 Stitch 生成 UI 設計／前端程式碼所需時間比從零開始設計加寫碼快很多，對於初期原型與快速驗證需求特別有用。可訪問性 ：Stitch 在 Google Labs 平台上可用，用戶界面相對友好，降低新手與非設計背景者的進入門檻。
限制與要注意的地方
雖然 Stitch 支持匯出至 Figma，但某些情況（如從上傳圖片/草圖的模式）之下，Figma 匯出功能尚未全功能完善。
設計細節（例如文字對齊、某些複雜元件組件化）有時候不完美，需要人工修正。
現階段仍為實驗性／預覽模式（experimental / Labs），可能在某些瀏覽器支援或功能穩定性上有差異。
使用流程簡易指南
前往 Stitch 官方網站 （stitch.withgoogle.com）並登入 Google 帳號。
選擇撰寫 prompt 或上傳參考圖片／草圖／線框圖。描述顏色、風格、佈局等細節。
等待 Stitch 生成 UI 設計與初步程式碼（HTML/CSS）。
若要匯出至 Figma，可使用「Copy to Figma / Paste to Figma」功能以便進一步編輯。
若為開發者，可直接取出 HTML/CSS 並嵌入 IDE 或網頁專案中。
Google Stitch 的收費／使用限額情況
從目前公開資訊來看，Google Stitch 屬於 Google Labs 的實驗性工具（beta 或公測階段），目前是免費使用 ，但有一些使用次數與模式上的限額／差異。下面是具體情況：
模式 免費與否 每月生成次數限額 Standard Mode（Flash 模式） 免費 每帳號每月約 350 次生成 │ 適合一般快速原型與草圖生成，可匯出 Figma 或 Code。 Experimental Mode（實驗／Pro 模式） 免費 每帳號每月約 50 次生成 │ 使用更強的 Gemini 2.5 Pro 模型；目前部分功能（如匯出 Figma）或效能有些限制。
參考資料
VIDEO
by Rain Chu 9 月 21, 2025 | 投資
什麼是 Ants 指標？
Ants 指標（MVP，Momentum, Volume, and Price）由大衛·瑞安（David Ryan）所研發，他是三屆美國投資錦標賽冠軍。當時他在 William O’Neil 公司管理 New USA Growth Fund 的經驗中，注意到一些股票在從其最近的基礎價（base）上漲後能持續上升，而其他則僅短暫上漲。因而構思這個指標以識別哪些股票具備更強勢的動能與機構買盤背景。
MVP 的三大核心條件
Ants 指標在最近 15 個交易日內觀察以下三個條件，若都滿足，則該股票被標記為具有 Ants 信號：
Momentum（動能） Volume（成交量） Price（價格上漲幅度）
當這三者都滿足時，就意味著該股票可能有機構持續買入（institutional accumulation），有潛力繼續上漲。
顏色與視覺標示
在 TradingView 或其他圖表工具上，通常會把滿足不同條件的股票用不同顏色標示：
灰色（Gray Ants） ：僅 Momentum 條件滿足藍色／藍綠色 ：Momentum + Price 條件滿足黃色 ：Momentum + Volume 條件滿足綠色 ：三個條件都滿足，即完全 MVP 信號。
使用方式與應用建議
把 Ants 指標加到你的圖表（TradingView 常見有這個腳本）以便觀察是否出現 Ants 信號。
可把 Ants 信號與其他技術指標（如相對強弱指標、基礎面篩選、支撐阻力等）搭配使用，以降低假訊號風險。
監控這些出現 Ants 信號的股票，等待回調或整理基礎形態再進場，能較好控制風險。
優勢與限制
優勢 ：
能幫助投資者早期發現機構在悄悄佈局的股票
指標簡單明確，Momentum + Volume + Price 這三條件容易理解與觀察
適合中期交易與趨勢跟蹤
限制 ：
工具不是預言者：滿足條件不保證一定大漲
有可能出現重疊 Ants 信號（例如兩段 15 天序列重疊），需判斷哪一段更可靠。
在極端行情或波動性很大時（例如暴跌反彈後），Volume 與動能條件可能容易滿足但後續跟不上上漲動力
附上 XQ 用的程式碼
input:day(15);
input:m1(12);
input:v1(1.2); // 量能要上漲超過20%
input:p1(1.2); // 價格要大於20%
setinputname(1,"計算天期");
setinputname(2,"連續上漲天數");
variable:x(0),count(0);
// 過去 N 天，要有 8 成的天數是上漲的
count=0;
for x=0 to day-1
begin
if close[x]>open[x]
then count=count+1;
end;
condition1 = count >= (m1-1);
// 量能要上漲超過20%
condition2 = volume > (average(volume,day) * v1);
// 量能要上漲超過20%
condition3 = close > (average(close,day) * p1);
ret=condition1 and condition2 and condition3;
參考資訊
https://tw.tradingview.com/script/uEaFv7tm-Ants-Momentum-Volume-and-Price-MVP
by Rain Chu 9 月 21, 2025 | AI , Chat , Game
「哄哄模擬器」是一款基於 AI 的情景模擬工具，讓你在不同對話場景裡練習溝通與情商，用語言技巧「哄」對方原諒你。無論是女友生氣、應酬場合、家庭矛盾，或朋友之間的摩擦，用「模擬對話」的方式體驗各種情境，提升對話能力與情感同理。本文會帶你了解功能、怎麼遊玩、優缺點與心得。
試著哄哄
選好一個主題，就可以開始試著挑戰如何烘好女友，並且獲取高分
https://hong.greatdk.com
開啟網站或下載 App
Web 版本：例如 hong.greatdk.com 可進入「哄哄模擬器 Web 版」。
選擇角色與情境
開始對話
分數或原諒值機制
若你的回覆合乎情境、誠懇、有同理心，就會提升「原諒值」。
若不佳或冷漠，原諒值可能下降。達標即成功哄好對方。若掉到某個底線可能「失敗」。
練習與重來
功能特色
以下是哄哄模擬器的幾個主要特色，讓你知道這款工具能做什麼：
情境模擬對話 有限次數制挑戰 無需註冊或簡易入口 開源／免費版 HongHongAI 情感與語氣模擬
優點與限制（實測與考慮）
優點
提升情商與溝通技巧 ：在安全環境中練習如何哄人，比真實中犯錯成本低。場景豐富有趣 ：多場景設計讓使用者可以多樣練習，不會單調。門檻低 ：很多版本不用註冊或提供簡單資訊即可開始。適合想「試試看」的人。
參考資訊
https://top.aibase.com/tool/honghongmoniqi
https://weibo.com/1727858283/ND9pOzB0K?refer_flag=1001030103_
https://hong.greatdk.com
https://github.com/johanazhu/honghongai
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