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本页面汇集了来自 Unity 专家的经过生产环境检验的最佳实践。这些指南由 Unity 技术内容营销团队、行业专家以及 Unity 研发和加速游戏解决方案团队的工程师与技术美术师共同撰写，旨在帮助您深入掌握 Unity 开发的各个方面。 美术与设计 在 Unity 中创建虚拟与混合现实体验 本指南提供了在 Unity 中使用 VR 模板、XR 交互工具包（XR Interaction Toolkit）、Apple Vision Pro 和 visionOS 等技术的实用技巧。 Unity 动画权威指南 本指南旨在为动画师和技术美术师提供对 Unity 动画功能的深入理解，内容涵盖动画的导入导出、人形动画（Humanoid Animation）、快捷键、UI 动画以及动画事件等。 面向美术师的 2D 游戏美术、动画与光照 本指南由 Unity 2D 演示项目《Dragon Crashers》的美术总监及多位 Unity 2D 专家共同撰写，详细介绍了如何设置 2D 项目、在 Unity 与 Autodesk 之间切换工作流、使用精灵（Sprite）以及排序图层等。 Unity 游戏设计师手册 本指南旨在帮助经验丰富的游戏设计师学习如何在 Unity 中快速构建创意原型，以提升开发效率和团队协作。内容包括可视化脚本、输入创建、关卡设计工具以及微交互等。 面向高级 Unity 开发者的 UI 工具包（UI Toolkit） 本指南面向 UI 美术师、设计师和程序员，通过两个官方 UI Toolkit 示例项目，生动展示了多项核心功能。每个章节都聚焦于特定的工具集，方便您根据自身角色选择性阅读。 游戏关卡设计入门 本指南由游戏行业的专业关卡设计师与 Unity 产品专家共同编写，不仅提供了职业发展建议，还详细讲解了如何使用 Unity 的世界构建工具，如 ProBuilder 和地形系统（Terrain System）。 ...

许多用户在尝试订阅 ChatGPT Plus 时会遇到支付失败的问题，最常见的提示是 “Your card has been declined”。这通常是因为其支付服务商 Stripe 的风控系统拦截了交易。本文将深入分析支付失败的原因，并提供六种行之有效的解决方案。 支付失败的主要原因 了解问题的根源有助于选择最合适的解决方案。 1. Stripe 的风控机制 Stripe 是 OpenAI 使用的支付处理服务。其风控系统会基于多种因素评估每笔交易的风险，其中一个关键因素是银行卡识别码（BIN）。 BIN 码限制：每张银行卡的前六位数字是 BIN 码，用于识别发卡行和卡片类型。部分地区的银行卡 BIN 被 Stripe 标记为高风险，导致系统自动拒绝来自这些卡片的支付请求。 风控算法：Stripe 的反欺诈算法会分析用户的支付行为模式。例如，短时间内多次尝试支付、使用 VPN 频繁更换 IP 地址、账单地址与 IP 地址不匹配等行为，都会提高账户的风险评分，一旦超过阈值，交易就会被拒绝。 2. 银行拒绝交易 有时，拒绝交易的指令直接来自发卡银行。常见的错误代码包括： do_not_honor：这是一个通用的拒绝代码，表示银行出于某种原因（如怀疑欺诈、账户限制等）不愿意批准这笔交易。 insufficient_funds：表示卡内余额不足以支付 20 美元的月费，这在设置了消费限额的虚拟卡中尤为常见。 card_declined：这是一个更宽泛的拒绝类别，可能包含银行风控、卡片状态异常（如挂失、过期）等多种原因。 六种有效的解决方案 以下整理了六种解决支付失败问题的方法，并分析了各自的优缺点。 方法一：移动端 App 内购（官方推荐） 通过 ChatGPT 的官方 iOS 或 Android 应用进行内购是成功率最高的方式之一，通常能达到 85-90%。 iOS 用户：在 App Store 下载 ChatGPT 应用，在应用内选择升级到 Plus，通过与 Apple ID 绑定的支付方式（如支付宝、微信支付或已绑定的银行卡）完成付款。 Android 用户：在 Google Play 商店下载 ChatGPT 应用，通过 Google Pay 或绑定的信用卡完成支付。 这种方式的优势在于它利用了苹果和谷歌的本地化支付渠道，有效绕过了 Stripe 对特定区域的限制。需要注意的是，应用内购买的价格可能因平台抽成而略高于官网的 20 美元/月。 ...

本文旨在为广大 AI 服务用户提供一份全面的操作指南，集中解决在订阅和使用 ChatGPT、Claude Pro、Gemini 等主流 AI 工具时遇到的支付失败、地区限制、消息频率限制和登录错误等常见问题。 一、 订阅与支付难题全攻略 ChatGPT Free 与 Plus 版本对比 在选择订阅前，了解不同版本的核心差异至关重要： 免费版 (Free): 可使用 GPT-4o 模型，但有使用频率限制（例如，每 5 小时 10 条消息）。 在高峰时段可能无法访问或响应速度较慢。 付费版 (Plus): 月费约为 20 美元。 享有更高的 GPT-4o 使用额度（例如，每 3 小时 80 条消息）。 可优先访问新功能、更快的响应速度和更高服务器可用性。 解决支付失败的有效方法 许多用户在订阅 ChatGPT Plus 等服务时，会因 Stripe 风控系统拒绝国内银行卡而导致支付失败。以下是几种高成功率的解决方案： 使用第三方充值服务: 这是目前最简单、成功率最高的方法（可达 99% 以上）。 这类服务通常支持支付宝、微信等本地支付方式，将流程简化为扫码支付。 一般可在 5 分钟内完成充值，服务费用略高于官方原价（例如，每月 158 元人民币）。 通过移动端 App Store 支付: 在 iOS 设备上，可以通过 App Store 进行订阅。 需要绑定支持外币支付的信用卡或使用礼品卡为 Apple ID 充值。 使用 Apple 礼品卡: ...

⸻ 玩转 Google Nano Banana：提示词灵感大放送 自从 Google 推出 “Nano Banana”——即 Gemini 2.5 Flash Image 模型后，图像编辑进入了一个更精准、高效的新阶段。本文将介绍其核心功能，并分享多种实用提示词模板，助你轻松驾驭这款 AI 工具。 ⸻ 🎯 一、Nano Banana 模型亮点速览 • 原汁原味的视觉一致性：它能精准地保持人物／物体的本体识别特征，即便多轮编辑也不易“跑形”。  • 支持多轮编辑（Multi‑turn）：用户可以一步步微调图像，如先改背景，再换服装，再调光影，而画面整体仍保持协调。    • 强大的背景融合与对象置入能力：可实现背景替换、场景融合、风格迁移等复杂编辑。  • 速度快、表现优：编辑速度快，多数操作在数十秒内完成，拥有高效的交互体验。  • 水印与真实性担忧：尽管系统会加上可见水印与隐形 SynthID 标记，仍存在被裁剪或用于深度伪造的风险。  ⸻ 用户社区反馈精选 来自 Reddit 用户们的真实说法： “nano banana gives lots and lots of tiny details… it’s very granular control and it expects as such from prompts.” —— 用户 nano‑banana 对提示词要求更精细，能捕捉许多细节。  “2.5 flash is okay at making images but where it shines is editing them.” —— 该模型真正厉害的，是在图像编辑方面，而不仅仅是生成。  ...

Google 为其强大的 Gemini 模型提供了免费的 API 密钥，无需绑定信用卡即可快速上手。对于开发者和小型项目而言，其免费额度相当慷慨，足以满足日常的开发、测试与学习需求。 与其他主流 AI 服务相比，Gemini 的免费政策极具吸引力。例如，OpenAI 必须绑定信用卡，而 Claude 则需要企业验证。Gemini 仅需一个 Google 账号，三分钟内即可完成申请。 免费额度详解 Google 为不同模型设定了差异化的免费配额，以满足不同场景的需求。免费额度的重置时间为太平洋时间每日午夜（北京时间下午 3 点）。 免费层级核心限制（2025 年 8 月更新） 限制项目 Gemini 1.5 Flash Gemini 1.5 Pro 每分钟请求数 (RPM) 15 5 每天请求数 (RPD) 1,500 50 每分钟 Token 数 (TPM) 1,000,000 32,000 上下文窗口 1,000,000 Tokens 2,000,000 Tokens 免费试用期 永久 永久 免费版 vs. 付费版 免费层级功能齐全，包含所有模型访问、批处理和流式响应。与付费版的主要区别在于： 数据隐私：免费层级的数据可能被用于模型改进，而付费层级提供数据隐私保护。 服务等级协议 (SLA)：免费层级无 SLA 保证，付费层级承诺 99.9% 的可用性。 请求优先级：免费层级不设优先队列，高峰时段可能出现延迟。 对于原型开发和测试，免费额度绰绰有余。若需部署到生产环境，建议评估成本后升级至付费版。 注意：自 2025 年 4 月 29 日起，新创建的项目可能无法立即访问 Gemini 1.5 Pro 和 Flash 的某些实验性功能，通常需要 7-14 天的活跃使用记录后方可申请。 ...

一、 AI Agent 开发与实践 构建生产级 AI Agent 的 12 条实战指南（上下篇） 本文深入探讨了构建生产级 AI Agent 的 12 条核心实践原则，旨在帮助开发者打造更可靠、更高效的智能体应用，掌握这些技巧能让你的 Agent 能力获得显著提升。 (发布于 2025.07.16 & 2025.07.22) 理念的交锋：Cognition 与 Anthropic 对多智能体系统的不同态度 深度解析 Cognition 与 Anthropic 在多智能体系统上的技术哲学差异。一个强调可靠性优先，一个展示性能突破。本文将探讨单智能体与多智能体系统的优劣，帮助你根据应用场景做出正确的技术选型。 (发布于 2025.06.17) OpenAI 官方指南：构建 Agent 的最佳实践 随着大型语言模型（LLM）在推理、多模态和工具使用方面的进步，一种由 LLM 驱动的新型系统——Agent 应运而生。本文分享了 OpenAI 官方总结的 Agent 构建最佳实践。 (发布于 2025.04.21) 如何编写强大的 Agent 系统提示词：精读 Cursor 与 v0 案例 通过深入剖析 Vercel v0 与 Cursor Agent 的系统提示词，本文总结出构建高效 AI Agent 的八大关键原则，并通过实例展示如何设计目标明确、结构清晰、交互友好且安全可靠的 Agent 系统。 (发布于 2025.04.28) 谷歌重磅发布：Agent2Agent 协议、ADK 与 Firebase Studio 谷歌推出一系列面向 Agent 开发的工具与协议，包括用于 Agent 间通信的 Agent2Agent 协议、Agent Development Kit (ADK) 以及 Firebase Studio，旨在为开发者提供更完善的 Agent 构建生态。 (发布于 2025.04.10) ...

当企业从运行独立的 AI/ML 项目，转向大规模利用 AI/ML 推动业务转型时，机器学习运维（MLOps）的重要性日益凸显。MLOps 吸收了项目管理、CI/CD 和质量保障等领域的最佳实践，并针对 AI/ML 项目的独特性进行了优化，旨在帮助团队缩短交付时间、减少缺陷，并显著提升数据科学家的工作效率。 MLOps 是一种将 DevOps 实践应用于机器学习工作负载的方法论。它依赖于一种协作化、流线型的方法来管理整个机器学习开发生命周期，通过人、流程和技术的结合，优化从开发、构建到运维的全流程活动。MLOps 聚焦于数据科学、数据工程与现有 DevOps 实践的交叉点，以简化模型的交付过程。 机器学习项目面临的挑战 尽管 MLOps 能够为业务扩展提供强大支持，但在将其集成到机器学习工作负载中时，通常需要应对以下几项特有的挑战。 项目管理与协作 新的团队角色：机器学习项目引入了数据科学家等新兴角色，他们通常没有完全融入传统的跨职能团队。 沟通壁垒：数据科学家与产品负责人、软件工程师之间的技术语言差异较大，这加剧了将业务需求转化为技术需求的固有困难。 协作需求：为了确保项目成功，打通数据工程师、数据科学家、机器学习工程师和 DevOps 工程师等不同利益相关者之间的壁垒，建立项目可见性并促进协作变得至关重要。 CI/CD 的独特复杂性 与传统的软件开发相比，机器学习的持续集成和持续交付（CI/CD）流程更为复杂。 数据与代码并重：在 MLOps 中，源数据和源代码一样，都是一等公民。因此，需要对数据进行版本控制，并在源数据或推理数据发生变化时触发流水线。 全流程可复现：为了保证可追溯性，流水线必须对机器学习模型及其输入、输出和其他产物进行版本控制。整个端到端系统（包括环境和流水线）都应通过版本化的代码和构件（如 IaC、PaC）实现完全复现。 特殊的流水线： 集成：流水线必须与大数据和机器学习训练工作流相集成，通常是传统 CI/CD 工具与特定工作流引擎的结合。 测试：自动化测试不仅要验证代码，还必须在构建阶段和生产环境中对机器学习模型进行有效性验证。 效率：模型训练和再训练过程通常耗时且资源密集。流水线需要足够精细，仅在源数据或模型代码更改时才执行完整的训练周期，而非在相关组件变动时都触发。 部署：机器学习代码通常只是整体解决方案的一小部分。部署流水线可能还需要包含将模型打包为 API 以供其他应用程序和系统使用的额外步骤。 持续监控与治理 实验跟踪：调整机器学习模型需要操作输入数据的形式（特征工程）和算法的超参数。系统地捕获这些实验对于提高数据科学家的工作效率至关重要，并能为他们的工作提供可复现的快照。 生产监控：部署后的模型不仅需要监控常规的端点稳定性和性能指标，还必须监控输入模型的推理数据以及由特定机器学习指标评估的模型输出质量。 策略与合规：许多机器学习项目都涉及重要的策略考量。例如，有偏见的输入数据会产生有偏见的结果，这正日益成为业务利益相关者关注的问题。因此，流水线可能需要强制执行相关策略以确保公平性和合规性。 MLOps 的核心优势 采用 MLOps 实践可以为机器学习项目带来显著的价值，从而加速产品上市时间。 提升生产力：通过提供可访问精选数据集的自助式环境，数据工程师和数据科学家可以更快地行动，减少因数据缺失或无效而浪费的时间。 保证可重复性：自动化机器学习开发生命周期中的所有步骤（包括模型的训练、评估、版本控制和部署），有助于确保流程的可重复性。 增强可靠性：引入 CI/CD 实践不仅可以快速部署，还能提高交付的质量和一致性。 实现可审计性：对从数据科学实验到源数据再到已训练模型的所有输入和输出进行版本控制，意味着我们可以精确地展示模型是如何构建的以及它被部署在何处。 保障数据与模型质量：MLOps 使我们能够实施防止模型偏见的策略，并长期跟踪数据统计属性和模型质量的变化，从而进行主动维护。 👉 如果你需要 ChatGPT 代充 / Claude / Claude Code / 镜像 / 中转 API： ...

Google 最新发布的多模态 AI 模型 Gemini 2.5 Flash Image Preview（非官方代号 “Nano Banana”）正在 AI 图像生成与编辑领域掀起一场革命。它凭借前所未有的角色一致性、极快的响应速度和极具竞争力的价格，为开发者和创作者带来了全新的可能性。 该模型的核心优势在于其卓越的“思考后编辑”能力，即使经过多次修改和场景变换，也能保持人物特征的高度一致。更令人震撼的是，其每张图片的生成成本仅为 0.039 美元，比主流方案便宜约 95%。 Gemini 2.5 Flash Image 核心能力 Gemini 2.5 Flash Image Preview（模型 ID: gemini-2.5-flash-image-preview）具备四大核心能力，几乎实现了实时处理的体验，响应速度通常在 1-2 秒之间。 维持角色一致性：在丰富的叙事和多场景图片生成中，能够精准保持人物的面部、服装和细节，避免了传统 AI 模型常见的特征扭曲问题。 自然语言精准编辑：支持通过自然语言指令对图像进行像素级的局部编辑，例如“将背景中第二棵树的叶子颜色调整为秋天的金黄色”。 多图融合：可以将多张图片的元素无缝融合，创造出单一的、构图和谐的全新图像。 利用世界知识：借助 Gemini 强大的知识库，能够理解并生成与现实世界知识相关的图像内容。 此外，所有通过该模型生成或编辑的图片都会自动添加不可见的 SynthID 数字水印，用于标识 AI 生成内容。 免费使用 Nano Banana 的 5 种方法 开发者可以通过多种途径免费或低成本地使用 Gemini 2.5 Flash Image。以下是五种主流访问方式的对比： 访问方式 免费额度 速率限制 (RPM) 适用场景 访问难度 Google AI Studio 完全免费测试 15 原型开发、功能测试 ★☆☆☆☆ Gemini App (网页/移动端) 基础编辑免费 无明确限制 个人创作、轻度使用 ★☆☆☆☆ Vertex AI 免费层 300 美元新用户额度 60 企业试用、批量处理 ★★★☆☆ OpenRouter.ai 按需付费 根据套餐 API 集成、多模型切换 ★★☆☆☆ fal.ai 平台 有限免费调用 10 快速原型、小规模应用 ★★☆☆☆ 对于大多数开发者而言，Google AI Studio 是最直接、最受欢迎的免费选项。用户仅需一个 Google 账号即可立即开始测试，无需绑定信用卡。对于需要更高配额的商业应用，Vertex AI 提供的 300 美元免费额度，足以生成约 7,692 张图片。 ...

Google 推出的 Gemini 2.5 Flash Image API（开发代号：Nano Banana）是 AI 图像生成领域的一项重大技术突破。这款轻量级模型在保证顶尖图像质量的同时，实现了 API 易用性与成本效益的完美平衡，为寻求高效、稳定图像生成方案的开发者提供了前所未有的价值。 本文将从技术原理、核心功能到实战代码，全面解析这款革命性的图像 AI 服务，并为中国开发者提供详尽的接入与优化方案。 核心功能详解 Gemini 2.5 Flash Image API 的功能体系围绕四大核心能力构建，代表了当前 AI 图像技术的前沿水平。 文本到图像生成 作为基础功能，API 支持通过自然语言描述直接生成照片级真实感的图像。其强大的语言理解能力源于 Gemini 基座模型，能够精准解析复杂的空间关系、情感表达和抽象概念。 例如，对于“一只戴着宇航员头盔的猫咪漂浮在星云中，背景是土星环，采用赛博朋克风格”这样的复杂提示词，API 能够准确地生成包含所有细节元素的图像。 智能图像编辑 此功能是其真正的创新之处。开发者可通过自然语言指令对现有图像进行精确修改，无需专业的图像处理技能。这种编辑是基于深度理解的语义级修改，而非简单的滤镜叠加。 你可以发出指令，如“将背景更换为日落时的海滩”或“让人物露出微笑，并将光线调整为柔和的暖色调”，API 会智能识别图像元素并进行相应调整，同时保持画面的整体协调性与真实感。 角色一致性保持 在创作系列图像（如漫画、故事插图）时，保持角色形象的一致性是行业痛点。Gemini 2.5 Flash Image 通过先进的特征锁定机制，能够在多次生成中稳定保持人物的面部特征、体型比例和服装风格等关键属性。实测表明，即使在不同姿势、表情和场景下，角色识别准确率也能达到 95% 以上。 多图创意融合 API 支持同时输入多张参考图像，并智能地提取、组合各自的优势元素，创造出全新的视觉作品。这并非简单的图像拼接，而是基于深度学习的创意融合。 例如，你可以提供一张风景照的构图、一幅油画的色彩风格和一个产品的主体，API 将生成一张融合了所有这些元素的独特图像。这一能力在广告创意、艺术创作和产品设计领域具有巨大的应用潜力。 API 集成快速上手 准备工作：获取 API 密钥 首先，你需要获取 API 访问凭证。国际用户可通过 Google Cloud Console 或 Google AI Studio 申请。流程通常包括创建项目、启用 Gemini API 并生成认证密钥。Google 提供每月免费使用额度，足以满足开发测试阶段的需求。 Python 实现示例 在 Python 环境中，通过几行代码即可实现图像生成。 ...

近期，一份关于 Anthropic 官方代码工具 Claude Code 的 Prompt 设计细节被分享出来，其内容的详尽与全面令人印象深刻。这份 Prompt 不仅定义了 AI 的核心角色与行为准则，还涵盖了任务管理、工具使用和代码规范等多个维度。本文将对其进行深度剖析，揭示其高效与安全背后的设计哲学。 核心原则：安全、隐私与简洁 在 Prompt 的开篇，首先明确了 Claude Code 的核心角色与不可逾越的安全红线。 角色与安全红线 Claude Code 被定义为一个专业的软件工程命令行（CLI）工具。其最重要的原则是安全与隐私： 坚守防御性安全：只协助防御性安全任务，拒绝创建、修改或改进任何可能被恶意利用的代码。允许进行安全分析、编写检测规则、解释漏洞、开发防御工具和撰写安全文档。 尊重用户隐私：绝不随意生成或猜测 URL，除非确信这些链接能帮助用户解决编程问题。仅使用用户在消息或本地文件中提供的 URL。 You are Claude Code, Anthropic’s official CLI for Claude. You are an interactive CLI tool that helps users with software engineering tasks. IMPORTANT: Assist with defensive security tasks only. Refuse to create, modify, or improve code that may be used maliciously. IMPORTANT: You must NEVER generate or guess URLs for the user unless you are confident that the URLs are for helping the user with programming. ...