创业公司增长挑战 - 创业公司常高薪聘请有大厂经验的增长负责人 但产品处于1.0版本阶段 任务成功率低于50% 服务器仅支持数百用户便会宕机[2] - 创始人忙于管理、招聘、融资和第二增长曲线设计 缺乏时间深入用户社区沟通和访谈[3][4] - 在AI产品成熟度不足的背景下 创始人对用户获取-留存-转化链条认知不足可能导致错误归因[5] 增长研坊活动设计 - 活动于9月20-21日在北京举办 采用限人数研坊模式 早鸟优惠截至下周二[8][9] - 五位专家均服务过出海企业并操盘明星项目 聚焦SEO/GEO实战、红人营销及Discord/Reddit社区运营[11] - 采用分组实战模式 每组8人跨背景混搭 包含技术、产品、增长、硬件和AI基础设施领域专家[16] - 设置组长引导讨论 鼓励携带未解决问题参与 强调失败案例的借鉴价值[16][17] 实战内容安排 - SEO环节包含技术审计实操 大模型内容生成优化及网站问题分析[13] - 红人营销部分拆解底层逻辑和常见误区 分析真实案例[18][44] - 多渠道营销环节设计AI辅助内容生产流程 体验实用工具[18] - Discord社区搭建实战演练 要求提前安装相关工具[37] 特邀嘉宾案例 - 可以科技的宠物机器人Loona在Kickstarter创消费机器人众筹纪录 日本Makuake平台表现突出[21] - 设计类Agent产品Lovart被TheInformation点名 以画布设计交互和视频生成能力快速出海[21] - AI眼镜Halliday在Kickstarter上线24小时销售额突破100万美元 完成超2000单 覆盖101个国家超1万用户[22] 课程内容体系 - 海外市场趋势洞察涵盖2025年市场预测和Reddit运营策略[38] - AI驱动增长策略包括自然流量增长路线图和内容工程化实践[39] - 广告投放策略覆盖北美、欧洲、东南亚、中东、拉美市场机会和三阶段投放方法[45] - GTM阶段多渠道组合策略和新版本发布方法[46] 参与者收益 - 获得可落地增长实操打法 建立全员协同作战体系 探索小预算渠道验证路径[27] - 通过Open Night开放麦环节自由分享出海经验与教训[19][20] - 链接同行专家资源 建立持续解决问题的网络通路[29] 导师团队背景 - Julia Yin拥有10年美国市场增长经验 专注SEO和用户转化 服务20+中美创业公司[30] - 赵赫专注海外社区运营 曾实现40万用户增长并构建ISV体系[31] - Lysa管理千万美元级KOL营销 服务近百家科技品牌[32] - 韩宗良服务80%AI客户包括MiniMax、美图、智谱AI等 同时为谷歌核心代理商[33] - 叶晨曦Leo运营月发行量6000万的AI Secret Newsletter 服务80多家AI公司包括阿里巴巴、Airtable等[34]

全球生成式AI应用市场增长态势 - 2025年上半年全球生成式AI应用下载量接近17亿次 应用内购买收入达19亿美元 半年环比增长67% 收入实现翻倍 [3][5] - 亚洲市场成为下载量增长核心驱动力 2025年上半年增速达80% 显著高于全球平均水平 印度和中国大陆贡献主要增量 [3][7] - 北美市场以7.62亿美元应用内购买收入领先全球 但拉丁美洲（147%）、亚洲（136%）、中东（131%）和欧洲（121%）收入增速更高 [9] 区域市场分化特征 - 北美市场下载量份额从早期20%降至2025年上半年11% 但绝对量仍保持增长 [7] - ChatGPT在除中国大陆外所有主要市场收入排名第一 贡献2025年上半年生成式AI应用总收入的63% [9] - 亚洲市场下载量激增80% 欧洲和北美增速分别为51%和39% [7] 用户行为与使用场景演变 - ChatGPT用户月均活跃天数达13天 使用频率接近社交平台X和Reddit [25] - 生活娱乐类会话关键词占比从22%提升至35% 健康与购物成为增长最快用例类别 [29][31] - 健康保健类别会话关键词增速突出 编程辅助、语言学习等传统核心场景占比相对下降 [32][33] 用户画像多元化趋势 - AI应用用户仍以年轻男性为主 ChatGPT美国用户中男性占比70% 35岁以下用户占比64% [22] - 头部应用女性用户占比超30% 娱乐类AI应用更受年轻女性青睐 [22] - 用户日均使用会话数达7.8次 较2024年增长37% 日均使用时长达16分钟 增长58% [35] 垂直领域AI渗透与竞争 - 集成AI功能应用2025年上半年下载量达75亿次 占全球总下载量10% 同比增长52% [37] - 营养饮食、照片编辑、翻译、笔记类应用高频集成AI功能 iOS平台前100应用中超20%名称含"AI"标识 [40][45] - 添加"AI"术语可使应用三个月内下载量中位数增长4.1% 但健康类应用提升短暂 约会类应用出现负向影响 [43] 技术功能演进与市场策略 - 头部AI助手重点推广图像生成和语音模式功能 卡通风格图像成为主流获客手段 [53][54] - ChatGPT和Google Gemini在"ai image"搜索词排名分列第1和第2位 图像相关搜索带来额外下载增量 [55][57] - 通用AI助手正颠覆翻译、备考等垂直领域 专业应用需开发高精度AI功能实现差异化 [41][48] 应用商店优化与营销策略 - 应用截图主推图像生成功能可有效吸引新用户 [3] - 针对细分渠道进行精准广告投放 结合AI术语优化应用商店搜索策略 [3] - 持续测试新场景需求 快速迭代避免被主流AI助手替代 [3]

AI Coding行业发展阶段 - 2023年初处于核心能力和基建不足的草莽阶段 GPT-4存在高推理成本和小context window限制 指令遵循能力在生产场景表现欠佳[10] - 2024年中Claude 3.5 Sonnet发布成为转折点 其200K窗口和关键指标10%以上提升使其成为现象级模型 代码生成任务HumanEval达93.7% 软件工程任务SWE-bench达49%[36][37][38] - 2025年开源模型DeepSeek R1引发行业变革 API定价低至输入1元/百万token 输出16元/百万token 成本仅为OpenAI o1的1/20-1/30[58][59][60] - 2025年中行业出现第一波"缩圈" 商业模式面临重构 目标需支撑到2028年才可能诞生千亿美金级公司[7][75][83] 主要产品发展轨迹 - Cursor从基于VS Code的"套壳"产品转型为AI原生IDE 初期依赖GPT-4和Claude系列提供代码补全 后通过代码库分析能力保住市场份额[10][13][14] - Codeium从开源VS Code扩展起步 吸引超100万开发者 后转向混合模式 商业版编辑器Windsurf在2024年底ARR达1200万美元[21][41] - Devin作为首个AI软件工程师推出 端到端独立开发能力赢得高盛等大客户 五个月后估值达20亿美元 企业版定价500美元/月[42][43][52] - 2024年底主要玩家估值：Cursor 26亿美元 Windsurf 12.5亿美元 Devin 20亿美元 Replit约30亿美元[47] 技术演进与挑战 - Agent设计模式存在token消耗问题 复杂任务单轮消耗达百万token级别 日常任务可达千万token水平[49][51] - Claude Sonnet 3.7时代单用户日均成本10-50美元 高频用户可达每天100美元以上 与20美元订阅费形成严重倒挂[52] - 极端"坏用户"可使商业模式瞬间崩塌 单月可能造成8000美元损失 交付质量与token成本间平衡成为关键挑战[55][57] - CoT思维链对模型参数量要求较低 100亿参数即可受益 ToT和GoT需要千亿级参数支撑 但泛化成本较高[29] 商业模式与经济性分析 - 基础模型年均价格降幅达90% 但用户倾向使用最好模型 导致实际成本并未真正收敛[66][67] - 追求顶尖性能的代码应用仍处于成本爆炸状态 SOTA模型价格卡在10^1水平线[68] - 用户价值认同极限约100-200美元/月 但当前成本结构大多无法覆盖[66][74] - 订阅模式基于CPU服务时代边际效应 在AI时代已不适用 需要新的经济模型[78] 技术范式转换 - 从Workflow向CLI Code Agent演进 更依赖模型本身能力完成长时间自主工作[75][76] - 新一代Agentic Code CLI具备全流程任务执行能力 支持项目级架构理解和超长上下文[79][80] - Claude Code可连续工作7小时自主重构多文件代码库 Gemini CLI支持100万token分析整个项目[79] - 传统IDE插件向开发工具链原生融合转变 经济模型从订阅制转向按量付费/免费+开源策略[80] 核心竞争壁垒 - Knowledge Suggestion功能成为护城河 通过抽取方法论和行为准则创建"数字分身"[11][93] - 业务数据闭环是核心组成部分 与设计模式Agentic UI等形成"道"与"术"的区别[96] - 目标用户聚焦工作价值高的领域：AI芯片设计(中国50-150万元/年) 生物技术制药(美国中位数20万美元/年) 量子计算(美国10-25万美元/年)[98] - 需服务认知足够值钱的人群 为其创造十倍百倍价值和提高效率 而非普通用户[11][99] 行业关键洞察 - 欧美投资与技术绑定深厚 技术创业者在大模型成功前就已布局 国内项目多始于2023年LLM爆火后[23] - 模型需要显式提示 CoT对参数要求低更适合快速验证 ToT和GoT因泛化成本高逐步退出舞台[29] - 企业级市场存在刚需 中大型企业需要内部模型接入IDE 担心代码数据安全[18][19] - 在生产力领域 当执行变得廉价时 "术"不再重要 关键是找到正确人群提供极致价值[11][99]

峰会概况 - 2025年Google Cloud初创企业峰会在深圳举办 聚焦AI初创企业出海与增长机遇[2][11] - 活动免费举办 时间为9月12日 包含主题演讲、圆桌对话及企业实战分享环节[5][16][21] - 汇聚Google Cloud全球技术专家、Gemini产品团队及顶尖投资人分享行业前沿洞察[12][14] 参与企业案例 - Plaud AI旗下硬件产品Plaud Note在欧美市场销量突破100万台 为卡片式智能会议录音硬件开创者[10] - 新加坡Agent创业团队Agnes AI正以1亿美元估值进行新一轮融资 其AI Design等功能受关注[10] - 猎豹移动推出机器人交互操作系统AgentOS 采用Gemini技术驱动具身智能应用[10] - TapNow AI通过AI技术实现电商商品从模特生图到视频全流程 提升电商运营效率[10] 技术生态支持 - Google Cloud提供全链路服务支持AI初创企业完成出海从0到1及从1到10的成长阶段[2] - 展示Google创新生态系统与云平台资源 帮助初创企业将创新构想转化为实践成果[15] - 通过Google Ads AI出海营销、Google Play合作及云平台技术等多维度助力全球布局[18] 行业趋势聚焦 - 峰会探讨AI如何重塑商业未来 重点关注科技迭代与创新浪潮下的出海赛道机遇[11][18] - 分享AI领域前沿技术趋势与市场动态 涵盖大模型驱动、具身智能及人机协作等方向[13][19] - 红杉美国等投资机构重点关注五个AI赛道 反映资本对特定技术方向的集中布局[22]

收购交易概览 - Atlassian以6.1亿美元现金收购The Browser Company[2] - The Browser Company是AI浏览器Dia及Arc浏览器的母公司 去年估值达5.5亿美元[2] - 投资者包括Atlassian风投、Salesforce风投、Figma联合创始人Dylan Field及领英联合创始人Reid Hoffman[2] 战略动机 - 通过Atlassian的分发能力加速Dia平台扩张 Atlassian服务超80%财富500强企业及数百万团队[13] - 弥补自身分发短板 Atlassian在企业软件领域拥有二十年积累的渠道资源[13][14] - 双方共同认可"浏览器作为操作系统"的核心愿景[15][24] 产品规划 - Dia将继续作为核心产品并加速多平台扩展（Mac/Windows/iOS/Android/企业端）[7][19] - Arc和Arc Search保持运营 长期计划将很快公布[8][19] - 下月将发布自Beta版以来最重大的Dia更新[29] 运营架构 - The Browser Company保持独立运营 创始人Josh Miller继续担任CEO[19] - 整个团队架构保持不变 无人员调整[19] - 将扩招机器学习、AI工程、设计、市场推广等岗位[29] 技术方向 - 重点推进浏览器与工作流工具的深度集成 标签页即应用的理念将持续深化[22][28] - 强化企业级安全与隐私保护 明确拒绝广告商业模式[22] - 通过AI优化日常工作流程 目标覆盖从开发者到分析师等多元职业群体[22] 愿景定位 - 将浏览器重新构想为操作系统 适应2030年的工作方式[23] - 致力于提升线上生活质量 解决互联网带来的噪音与碎片化问题[26] - 通过Atlassian资源实现愿景规模化 目标触达数百万用户[24][26]

AI 搜索已经是被市场验证的用户需求，甚至已经成为各类 chatbot 产品的标配功能。 一方面，很多 AI 产品，包括开源产品在接入搜索能力后，涌现出了一些意想不到的、让人惊喜的使用场景。但也有一些与过往搜索产品不同的问题出 现。 另一方面，对于很多用户来说，在各类 chatbot 产品都配备了搜索功能后，对于搜索的理解和使用也出现了一些新变化。 对于 AI 创业者来说，要不要接入搜索、如何更好地接入搜索，是一个在产品初期就要考虑的事情。 对这个问题，为 DeepSeek 联网功能提供搜索功能的博查搜索可能是最合适的回答者了。在国内市场占据了六成份额的博查搜索主要为 AI 提供搜索引擎 技术服务，知名的一些产品如 AiPPT、Dify 等都使用了博查的服务。 我们邀请到了博查搜索的联创兼 CTO 翁柔莹，Dify 联创延君晨以及 AiPPT 联创蒲世林，一起聊聊现在的 AI 产品都在 怎么用 搜索，以及有哪些真实好 玩的 case。 下周四（9 月 11 日），20 点 - 22 点，线上分享 。名额有限，欢迎扫描下方海报二维码报名。 AI 产品接入搜索，主要是为了解决哪些问题？ 企业自己想做一套好用的 A ...

文章核心观点 - Agent行业在2025年成为AI领域最热话题 但实际落地产品稀少 面临技术、商业化和交互设计等多重挑战 行业正从通用化转向垂直深耕 核心竞争壁垒将围绕环境理解、学习记忆和场景优化能力构建 [5][8][36] 技术实施挑战 - 新一代Agent Model的规划与工具调用能力提升 取代了大量基于规则的工作流编排等外围工程 导致早期工程化工作被大模型能力迭代淹没 [6][10] - 隐性知识获取是核心挑战 包括默会知识（如广告创意规则）、组织共识性知识（如字节各小组Golang使用差异）和企业自定义规则（如ACV计算标准） [11][12] - 环境构建成为实施重点 包含三要素：执行能力（Computer Use）、业务连接（企业系统工具化）和上下文载体（领域术语与企业知识） 其中Context质量决定实际落地效果 [13][14][15] 技术路线选择 - Workflow-based与Agentic技术路线将长期并行 Workflow适用于规则驱动型任务（如订单处理可节省10多人人力） Agentic更适合多步骤灵活任务（如数据分析） [16][17][19] - 企业过往积累的流程机器人和系统集成（如RPA资产）可转化为Agent工具 实现技术路线平滑过渡 [18] 商业化路径 - 大客户（KA）市场预算充足但实施成本高、决策链长 中小客户（SMB）市场呈现民主化机遇 AI将大组织专属运营能力标准化赋能中小企业 [21] - 分层并进策略：通过SMB市场验证产品价值和商业模式 用标准化案例撬动KA市场建立标杆 [21] - 巨头对AI推进持谨慎态度 因生产力提升难以量化 且更关注实际收入而非创新 [22] 产品战略方向 - 通用Agent留存率仅约10% 因场景深度不足（仅60分水平） 垂直Agent留存率可达20%以上 需从通用转向垂直深耕 [23][27] - PPT Agent案例显示 通过专用模型训练（内容检索与排版视觉）、工作流补齐（美化/按大纲制图）和企业知识库对接 可显著提升输出质量 [26][27] 人机交互设计 - GUI操作价值存在争议 但短期内难以绕过现有GUI应用体系 且GUI承载丰富上下文信息 若视觉理解能力提升可能重新凸显价值 [28][29] - 交互颗粒度设计需平衡用户偏好询问与自主推进 关键是通过学习机制记忆用户修正反馈（如LemonAI旅游规划案例） [30] - 借鉴管理学情境领导理论 需建立共享上下文机制使Agent理解权限边界和协作规则 最先进AI产品正尝试让Agent主动提出建议和请求协助 [31][32] 多Agent协作 - 多Agent落地核心矛盾在于上下文共享精度：共享过多退化为单体Agent 抽取不准导致交接失败 [33] - 有效路径采用任务分解加专家模型组合（类似MapReduce模式） 并引入异步协作机制平衡一致性、延迟和成本 [34] 模型能力演进 - Claude Code代表"模型即Agent"路径 Cursor代表"Agent下沉环境"路径 长期护城河在于环境操作、学习闭环、场景优化和多Agent协作标准 [36][37] - 需关注四大技术拐点：长期规划与连续行动能力（如Claude Code）、多模态深度融合、界面自动生成、Context Engineering与记忆机制 [38][39] - 多模型分工比单一超级模型更务实 各模型能力侧重不同：ChatGPT强于战略思考 Gemini覆盖面广 Claude规划与代码能力最强 [40][41][43] 学习记忆机制 - 学习能力是核心挑战 需从认知科学角度构建三类记忆：Semantic Memory（概念记忆）、Episodic Memory（情景记忆）和Procedural Memory（程序记忆） [42][44][45] - 当前AI缺乏Episodic Memory 因企业过程数据稀缺 需通过过程数据收集、人机协作轨迹学习和场景化学习机制建立情景记忆 [44][46] - 前沿探索包括LemonAI通过记录用户修改反馈改进推荐算法 实现从结果导向到过程导向的转变 [47]

活动概况 - 星连资本与智谱Z计划于8月31日在中关村举办Z DemoDay活动 展示24个早期AI项目 覆盖Agent、多模态、AI陪伴、生产力工具、AI4S、具身智能等赛道[2][3][6] - 活动吸引450位投资人参与 路演项目聚焦金融、法律、具身智能、教育、动漫、效率工具六大核心赛道 所有项目均具备AI Native基因[6] 项目融资阶段分布 - 24个项目中 天使轮阶段项目占比最高 包括阿米奥机器人、LATIOS.AI、Fortunetell AI等[38][43][52] - 部分项目已进入Pre-A轮及B轮 如奇点灵智(Pre-A轮)、6Estates(B轮) 显示不同发展阶段企业的共同参与[70][85] 技术领域创新 - 具身智能领域涌现突破性方案 阿米奥机器人专注工业场景柔性生产需求 BeingBeyond研发通用具身智能大模型 其Being-Dex系统降低90%真机数据采集成本[36][79][80] - AI4S(科学智能)应用深化 鑫研微末开发冷冻电镜+AI技术平台 深原质药利用AI算法开发生物大分子药物 部分项目进入临床阶段[38][98] 跨行业解决方案 - 法律科技公司幂律智能联合智谱打造法律大模型PowerLawGLM 服务数百家央国企及头部企业 获数亿元融资[61] - 教育领域创新密集 iOffer提供AI驱动的留学申请助手 奇点灵智推出AI英语伴学机器人 内测显示儿童用户高频次使用[53][68][69] 团队背景特征 - 多个项目由顶尖学术机构孵化 境瞳科技为中国人民大学信息学院首个孵化项目 趋境科技团队出身清华计算机系高性能研究所[56][73] - 国际化团队成为趋势 LATIOS.AI团队全部为海外大厂与名校背景 6Estates核心团队扎根东南亚市场十多年[42][84] 商业化进展 - 部分项目已实现显著用户增长 AiPPT.com全球拥有超2000万用户 国内垂直赛道排名第一[15] - 效率工具类产品降低用户使用成本 LemonAI将单任务成本降至竞品的1/10 星魄云渺将漫画产能从1周50张提升至500张[77][85] 技术架构突破 - 趋境科技首创"以存换算"技术架构 将大模型推理门槛降低10倍 解决方案性能超越同类4-20倍[71][72] - 天大智图构建440万实体的中医药知识图谱 显著提升问答准确率 项目已在药企、医院和科研院所落地[74][75]

出海增长的话题，大体上有三个主要问题： 然后还有巨多细节到具体执行过程中的小问题。 所有这些，这些问题的出现，大势所趋，是共性的。 面对共性的问题，我们准备了一个解决方案，Founder Park 的 出海增长研坊 。 我们邀请到行业里最优秀的一线操盘导师，一起打磨了这次的分享内容。几位增长专家不仅有操盘过明 星项目的经验，还都曾深度陪伴创始团队，从 0 到 1 打磨产品并实现商业化。他们懂产品，也懂商业， 知道怎么真正帮助到你。 参加 Founder Park 出海增长研坊具体会有哪些帮助？ 超 12000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群： 搜索优化（以及时下流行的 GEO） 网红 influencer 营销 社区运营 进群后，你有机会得到： 01 理论废话太多， 不如直接拆真实案例 本次邀请的五位增长专家，都服务过大量出海企业，操盘过明星项目，从 0 到 1 的坑，该踩的都踩过， 实时 realtime 还在踩着。 相比过往的公开分享，这次的闭门交流会更聚焦在大家真正在意的痛点：SEO/GEO 实战、红人营销、 还有 Discor ...

文章核心观点 - 谷歌官方发布了针对nano banana（Gemini 2.5 Flash Image）的6套Prompt模板，帮助用户快速生成高质量图像 [1][4] - 模板设计基于讲故事式场景描述，覆盖写实摄影、贴纸插图、文本渲染、商业摄影、极简留白和漫画分镜六大应用场景 [3][4] - 通过结构化Prompt模板（包含主体描述、环境设定、光线参数、镜头细节等要素），可显著提升图像生成质量 [8][10][19][29][39][48][56] 写实摄影模板 - 需模拟专业摄影师思维，明确机位、镜头类型、光线和细节要素 [6][7] - 标准模板结构：A photorealistic [shot type] of [subject], [action or expression], set in [environment]. The scene is illuminated by [lighting description], creating a [mood] atmosphere. Captured with a [camera/lens details], emphasizing [key textures and details]. The image should be in a [aspect ratio] format [10] - 示例生成日本陶艺家特写肖像：使用85mm人像镜头、黄金时刻光线、竖版构图 [12][13] 插图与贴纸模板 - 需明确声明风格类型、关键特征、配色方案及背景要求（如白底） [19][20] - 标准模板结构：A [style] sticker of a [subject], featuring [key characteristics] and a [color palette]. The design should have [line style] and [shading style]. The background must be white [20] - 示例生成小熊猫贴纸：采用kawaii风格、粗壮描边、赛璐璐上色和鲜艳配色 [22][23] 文本渲染模板 - nano banana在文本渲染任务表现突出，需明确文字内容、字体风格和整体设计 [28][29] - 标准模板结构：Create a [image type] for [brand/concept] with the text "[text to render]" in a [font style]. The design should be [style description], with a [color scheme] [30] - 示例生成咖啡店Logo：极简风格、无衬线字体、咖啡豆图标与文字融合的黑白配色方案 [32][33] 商业摄影模板 - 商业感图像需具备干净背景、可控布光和展示产品卖点的机位 [38] - 标准模板结构：A high-resolution, studio-lit product photograph of a [product description] on a [background surface/description]. The lighting is a [lighting setup] to [lighting purpose]. The camera angle is a [angle type] to showcase [specific feature]. Ultra-realistic, with sharp focus on [key detail]. [Aspect ratio] [39] - 示例生成陶瓷咖啡杯产品照：三点柔光箱布光、45度仰角拍摄、聚焦蒸汽细节的方形构图 [41][42] 极简主义与留白设计模板 - 适合创建背景图像以便叠加文字，需明确主体位置、背景色和光线方向 [47][48] - 标准模板结构：A minimalist composition featuring a single [subject] positioned in the [position] of the frame. The background is a vast, empty [color] canvas, creating significant negative space. Soft, subtle lighting. [Aspect ratio] [48] - 示例生成枫叶图像：右下角构图、米白色背景、左上方向柔光的方形画幅 [50][51] 漫画分镜模板 - 适用于视觉叙事创作，需明确艺术风格、场景分层、对话文本和氛围营造 [55][56] - 标准模板结构：A single comic book panel in a [art style] style. In the foreground, [character description and action]. In the background, [setting details]. The panel has a [dialogue/caption box] with the text "[Text]". The lighting creates a [mood] mood. [Aspect ratio] [56] - 示例生成黑色电影风格漫画：高反差黑白墨线、雨景环境、硬光氛围和横向画幅 [59][60] 技术实现方式 - 提供完整Python API调用代码示例，通过修改Prompt内容和文件名即可实现批量生成 [15][17][27][46][53][64] - 代码基于google.genai库开发，支持图像保存与后期处理 [16]