今日精选
AI 图片 SaaS 真正难的不是模型，而是稳定交付和成本控制
从队列、重试、额度扣减、用户预览到 Cloudflare 部署，拆解一个可上线产品最容易翻车的关键链路。
AI 图片生成 SaaS 工作台
从提示词、参考图、生成队列到结果管理，MaynorAI 关注的是一个图片产品真正上线后的完整体验，而不是只展示模型演示。
模型选择与生产流程
对比 Seedream、GPT Image、Nano Banana 等模型在中文文字、电商主图、局部修改和批量素材上的真实差异。
最新解读
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免费憋了两个月，Gemini 3.5 Pro 终于要来了！前端代码一次生成，传闻 7 月 17 日亮相。
谷歌Gemini 3.5 Pro模型预计7月17日发布，泄露信息显示其在前端代码生成能力上显著提升，可一次生成高完成度页面，视觉表现优于Fable 5。但该模型在复杂推理和长任务执行上仍落后于Fable 5和GPT-5.6。据悉，谷歌为此模型更换了训练基座，并基于相同技术开发对标GPT-Image 2的图像模型Nano Banana Pro。此次更新凸显大模型领域激烈的竞争态势，各厂商持续加码技术突破。（150字）
免费我做了一个集合各大 AI 图片模型提示词的网站
我做了一个集合各大 AI 图片模型提示词的网站，收集 GPT Image 2、Seedream 5 Pro、Seedance 2.0、Grok Imagine、Gemini 3 Pro 等模型的图片 prompt 案例，也内置了一个提示词生成器。不会写 AI 图片 prompt 的人，可以先从这里找、抄、改、生成。链接：大家好，我是Maynor，我做了一个网站。
免费AI Coding 零基础实战教程｜第二部分：AI编程工具生态
在深入了解具体工具之前，先快速认识一下目前最主流的几款AI编程工具——了解它们各自是什么、核心特点是什么，形成全局认知。要理解 Claude Code 与你以前用过的 ChatGPT、Claude.ai 的本质差别，必须先弄懂一个机制 ——LLM Loop（大模型循环）。对话式 AI（ChatGPT/Claude.ai）的工作方式：你问一句 → 它答一句 → 结束。如果答案不满意，你再问一次。主动权一直在你手里，AI 只是个"高级回答机器"。Claude Code 的工作方式。
免费刚刚，Claude Sonnet 5发布，国内直接使用！
在号称「人类最后的考试」的跨学科推理基准Humanity’s Last Exam上，Sonnet 5带工具斩获57.4%，Opus 4.8是57.9%，只差0.5个百分点。Firefox 147漏洞利用测试中，Mythos 5能写出88.4%的可用exploit，Opus 4.8是8.8%，Sonnet 5是0.0%。电脑操控能力方面，Sonnet 5在OSWorld-Verified上的得分是81.2%，同样超过GPT-5.5的78.7%，直追Opus 4.8的83.4%。
免费我让 Codex 帮我把一个出海站从 0 推到上线，连 GSC 都配好了*
最后落地出来的是：1 个 .asia 域名，1 套 ShipAny 站点，5 个 SEO 页面，6 张产品图结果预览，11 条 sitemap URL，还把 Google Search Console 接上了。域名怎么填，环境变量要不要配，默认语言是不是英文，GSC 怎么验证，sitemap 提交后怎么看状态，这些都是上站里最容易拖慢人的小事。从选模板，到改默认语言，到配域名，到部署，到补 SEO 页面，到提交 GSC，再到根据页面弱点补 sample result。页面有没有能让用户信任的结果图？
免费我做了一个 Codex 国内中文教程站
本文介绍了一个专为国内用户打造的Codex中文教程站（https://github.com/xianyu110/codex），旨在解决用户在使用OpenAI Codex时的入门难题。该站点整合了入口指引、下载说明、系统教程（含27章图文内容）和实战案例（如文档生成、浏览器自动化等），特别针对国内用户面临的访问、支付、配置等问题提供解决方案。作者将内容结构化分为快速入口、完整教程、案例库和速查手册，帮助不同背景的用户（新手、开发者、内容创作者等）快速上手Codex。项目强调通过实际任务驱动学习，而非单纯概念讲
AI 信息差方法
先验证，再讲解；先能上线，再谈增长。
AI 信息差把 AI 图片生成、SaaS 支付、额度系统、部署和 SEO 拆成可执行的步骤。每篇内容优先回答三个问题：这个模型能不能用、产品怎么接、上线后如何维护。