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嗨大家好!我是阿真!
上次 Ribbi 刚开始内测的时候,好友 Joanna 就给了我邀请,东忙西忙没来得及体验,这两天玩上了,也是感受到了这个小青蛙的魅力了。
上链接:https://ribbi.ai/
简单来说,它特别适合不想瞎折腾各种乱七八糟的配置的朋友,开箱即用,又能实际解决各种内容任务。尤其适合有持续内容生产需求的人,比如自媒体运营、内容创作者、设计等等。
我们每天处理任务时都会产生很多子任务。例如从选题到视觉、文案、视频,往往需要在多个工具中来回切换。做一件事切换一个工具,导致做事的感觉完全不连贯,甚至要为了完成这几件事去打开并登录很多账号、开通很多会员,这样确实非常影响效率。而 Ribbi 所做的,就是把这整个过程流串联起来,让原本碎片化的环节在一个场景里解决。
还有很好的一点:每存一批图、每跑一次流程,它都会比上一次更懂我。
平时自己出自媒体封面、做海报、做视频正好和这个场景非常搭。所以我是顺着我作为设计师 + 自媒体能拿它干什么这条线去尝试的。下面就按这个顺序分享。
开始之前:两种入口
点开 Ribbi 的主页,我愿称之为AI Native 版万能工具箱。我们会先看到一排预设好的场景分类,比如每天获取趋势摘要、追踪账号表现、创建视频、视频剪辑、做播客、做产品图、做海报、做音乐、图片编辑等等,都是直接对话操作,非常便捷。
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简单测试一下,首先尝试第一个【每日获取趋势摘要】吧。
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这里,它标出了平台、行业/关键词、时间和地区让我发给它。我们直接填空进去就好了。比如说,我想要关注三大平台最近在下面这几个方向的最新趋势。可以看一下它的最新趋势抓取。
整个报告里的信息基本都是实时的,并且对于自媒体向的人来说,是非常有价值的内容。如果不做自媒体,想收到更多某个行业或者方向相关的资讯,也可以按照同样的方式操作
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这个也可以作为定时任务,比如如果做的是日报,可以让它每天早上 9 点把这个发给我
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我自己就是这么在用,关注一些信源,筛出生图、生视频、Agent 相关的新动向,按重要度排序直接推到微信。
第二天一早收到的就是这样的消息:标题、一句话核心、原文链接,重要的用 标出来,像有人专门给我一个人订了份日报。
关注领域可以随时调整(比如假如最近 Agent 热了,我就把 Agent 权重拉高),它根据我设的优先级动态调权。跑得越久,推给我的条目越接近刚好我今天会想点开的那几条。
如果有自己的视觉偏好或者工作流习惯,想要在审美习惯上更加偏向自己的喜好,还可以尝试 Pond 定义审美偏好。
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从审美到视觉产出
这里有一个比较惊艳的功能,它懂我的视觉偏好,并且能够基于我保存的图片,为我反推出非常精准的 Prompt。
1. Pond 审美训练
首先,去各类图片灵感网站找一些自己喜欢的、符合自己审美的相关图片。安装上 Ribbi 的浏览器插件(插件商店直接搜索 ribbi ),就可以直接去提取图片。
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提取之后,我们可以在 Pond 这里看到之前收藏的那些图片。
在最开始收藏的时候,图片数量最好不少于 20 张。这样可以更方便地让 Ribbi 学习我们喜欢的风格,并提取出相关的风格关键词进行总结。
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点击每一张图片,可以看到它对图片进行了非常详细的分析。内容包括了描述、详细提示词、关键词、以及图片的原始链接
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这个反推的提示词有多准呢?看看原图和反推出来图片的效果。这是原图(提示词的详细程度也是相当令人震惊的)
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这是基于原提示词重新生成的图片(我没有限制比例,它比原图多出了一行)
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然后我突发奇想让它改成抽象小怪物,右边是原图左边是二次输出。不开玩笑,这绝对是我用过最牛的反推提示词工具,视觉识别效果堪称顶级,并且不是单一风格,多种风格都识别很准。
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我再放几组对比,注意左边是原图右边是基于它反推的原图提示词生成的新图片
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效果在上面不用我多说了呜呜而且是纯文生图啊没有垫图。
然后我和它说:
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基于我的风格,总结我的视觉偏好。 包括色彩、构图、字体气质、画面密度、内容表达方式。它返回的总结比我预期的还具体多了。
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它的总结不是一句“你喜欢极简风”就打发我。
它先把我 Pond 里的图按视觉主题拆了组,色彩维度用的是严格对照参考色、保留原有情绪、氛围感,让色彩跟着每组的情绪走。构图反复出现层级、留白、取景、空间关系,字体气质落在视觉层级和平衡。还有画面密度等等都分析。最后它判断我整体偏叙事驱动,整体来说这确实就很符合我的习惯了。
普通工具是我告诉它我要什么,Ribbi 是它看我收藏了什么,反推我喜欢什么。
而且这个反推不是一次性的,它会跟着 Pond 一起成长。我往里加新图,它下次总结就会自动纳进去,不用我重新解释我风格变了你要怎样怎样。
这份画像其实还能再往前走一步。我让它:
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把刚才这份视觉偏好总结存成一个 Skill,以后你出图、出封面、出海报、出分镜的时候都自动调用。它很快保存了Skill。从这之后,任何一次需要视觉输出的任务,它都会先读这个 Skill 再动手。
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审美从一次性的总结,变成了一个长期在跑的背景设定。Pond 喂得越多,画像越精;画像越精,后面所有视觉任务起步就越贴合我的需要。
2. 直出小红书封面
审美如果只停留在总结就派不上用场了。所以接下来我让它直接做。
我没有告诉它我喜欢或需要什么风格,只告诉了它主题和我的要求。它首先生成了一张纯文字排版的封面图。
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基于我的审美偏好,生成一张介绍 Ribbi 的小红书封面。主题是:一个会自我进化的内容创作 Agent。要求中文标题清晰、有点击欲望、适合 AI 工具测评账号。
接下来我给了他新的要求,让它加入新元素,同时改变色调。
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这一步的有意思之处在于,它了解了我的个人审美偏好,然后基于这些偏好做出了封面海报。而我新增了要求,它可以在保证新需求得到满足的情况下,依然维持我先前的审美偏好。
我每选一次封面、每砍掉一个方向,它都默默在记。下一次出封面,它还能继续按照这个路线走,省时省心。
3. 视觉延伸
做完封面,我还想看看同一份审美画像,到底能跨多远。所以跳出主线做了两组延伸:一组情绪向的旅行青蛙明信片,一组商业向的创作者周边产品图。
3.1 旅行青蛙明信片(情绪向)
因为 Ribbi 自己就叫“青蛙”,让我莫名想到很多年前我玩过的那款《旅行青蛙》。我临时起意,让 Ribbi 参考旅行青蛙给自己也做一组。很有那个气质呢哈哈哈。
提示词:
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为 Ribbi 做一张插图。参考(旅行青蛙参考图),Ribbi 在上海。比例为4:3。3.2 周边产品图
说回主页精选推荐,这个创建亚马逊产品图集,电商产品图啊我来试试效果。
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对了这些功能也可以在上方切换到 Generate,直接通过斜杠调用。还可以通过 @ 选择指定的模型去处理事情。我选择创建亚马逊产品图片集,然后加上参考图、卖点、产品目标用户
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效果
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它给了主图、场景图、卖点图、banner 全套,排版清晰,卖点也明确。并且多张图保持了视觉效果的一致性。甚至对于我的排版和审美偏好,它都记在了心里。在这一次的商品图中,依然有很好的体现。
这让我想到,风格偏好训练好之后,后面无论做什么类型的视觉素材,都能复用一套审美,省掉每次反复强调和提炼风格与要求的力气。而且它不是简单搬参考图的排版或元素,会拆完再自己重组,给的是它提炼审美后输出的版本,不是抄过来的版本。
把流程存成 Skill
前面讲的都是单次任务,这一栏才是 Ribbi 真正想让我们看到的东西:把一整套跑通的流程沉淀下来。
1. 拆一条我自己的视频
这里我把我自己之前做过的一条视频丢给它,让它拆。
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这是我自己之前发过的一条短视频链接:[URL]。请拆解它的开头钩子、叙事节奏、镜头结构、画面风格和结尾引导,总结出一套"阿真式"的短视频结构。
它拆出来的结构之后,就开始写Ribbi的脚本
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换这个角度的好处是:它直接帮我把自己已经跑通的节奏、表达习惯、和账号调性抽出来,作为之后所有视频的底座。如果有想要参考拆解的视频,也可以发给它作为参考。
然后我让它按这个结构帮我写一条介绍 Ribbi 的新脚本。这一版的口播文案就很接近我平时说话的样子,几乎不用再大改语气,因为它参照的本来就是我自己的视频。
我截一部分:
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2. 脚本结构存成 Skill 复用
然后可以直接把上面它的拆解存为Skill
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把刚才从我自己的视频里拆出来的这套结构,连同改写选题、输出脚本、输出封面文案和发布文案的整个流程,保存成一个 Skill。它很快保存好了Skill。之后我换一个全新主题,只扔一行过去,它就能跑出和第一次匹配度几乎一致的结构、节奏和口播。
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Skill 存下来的其实就是我自己的创作 DNA,跑得越久,它越像我自己。审美画像是这样,封面偏好是这样,视觉延伸是这样,连日报的关注权重也是这样。每一次协作留下的东西都不会被丢弃,下次开工的起点就会被抬高一截。
很多人拿 Ribbi 和 OpenClaw 做比较,我觉得如果要说得更准确一点,Ribbi 更像给创作者的 OpenClaw。OpenClaw 让 Agent 能调用各种工具,Ribbi 让 Agent 能把创作者的工作流本身沉淀下来。
对中文创作者还额外贴心一点:扫个码就能把它接到微信上,直接对话。
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小结
Ribbi 很适合有持续内容生产需求的朋友,比如自媒体运营、内容创作者、独立博主和小团队,或者有明确审美偏好、又懒得每次重写提示词的设计师,以及想把自己工作流沉淀下来、少一点重复解释的人和对 Agent 产品本身好奇、想看点新东西的朋友。
大部分 AI 工具是对话一结束就清零,Ribbi 想做的是让每一次对话都变成它的一小块训练数据。Pond 训它的审美,Skill 训它的流程。如果这个方向真的跑通,它就能从“工具”这个定义里长出来,变成一个会陪着我们一起持续进化的创作搭子。
目前它还在早期邀请制阶段,输出偶尔会不稳定。接受它现在还在成长,把它当成一个会持续进化的伙伴来看,体验感会好很多。
链接在这里:https://ribbi.ai/
好了,今天的分享就到这里了。
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