有意思小周刊No.158（2025.12.09）：NanoBananaPro完整指南：10个实战制作技巧
有意思小周刊No.158（2025.12.09）：NanoBananaPro完整指南：10个实战制作技巧
「有意思小周刊」是我利用零碎时间，梳理记录一周的日常阅读与思考内容。目的是为以后更好构建自己知识体系，也为了将这些内容分享给你。
以下是这期值得关注的内容
📰 推荐阅读
- 一文搞懂 Function Calling、MCP、A2A 和 Skills
- 2025 年最佳 SEO 学习路线和书籍列表推荐
- B端怎么梳理场景？产品方案怎么设计？
- 复杂任务AI处理实践：淘宝工程师的实战手记
- 策略产品权重设计方法连载：优序图法，AHP，熵值法，CRITIC，独立性权重，信息量权重，主观成分分析法，因子分析法
- 推荐系统三十年：从协同过滤到大模型时代的技术编年史
🔎 发现新大陆
- Nano Banana Pro 完整指南：10 個製作實戰技巧
🛠️ 资源·工具
- Next AI Drawio：AI驱动的图表创建工具
- AlphaBot - 你的智能股票分析助手
- WinDog(赢多)：为用户构建属于自己量化交易系统！
- AI股票大师
推荐阅读
▌一文搞懂 Function Calling、MCP、A2A 和 Skills
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cudgljcvj7a9uo7j3uVcHg
本文系统梳理了 Function Calling、MCP、A2A 与 Claude Skills 的定位、作用与演化逻辑，强调它们都是帮助智能体与现实世界进行更高效、受控交互的工具：Function Calling 提供底层的原子能力，MCP 统一工具协议与生态，A2A 聚焦多代理协作，Skills 则通过按需加载的方式提升任务执行的一致性与可复用性。
▌2025 年最佳 SEO 学习路线和书籍列表推荐
链接：https://bysocket.com/best-seo-books-in-2025/
本文提出了一个三步走的SEO学习路线，强调以基础打牢、动手实践和持续升级为核心，通过两条路径（自学资源和官方文档）以及三大类优质博客来保持前沿，并给出可交流的人物圈与资源，帮助读者在 AI 时代持续提升SEO能力。
▌B端怎么梳理场景？产品方案怎么设计？
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/txVYPcXQXQxCCSULhV_F_g
本文围绕 B 端产品经理在设计产品方案时如何通过科学的需求分析和场景梳理，确保方案覆盖核心业务流程、完整的业务场景，以及可落地的系统与业务方案。提出以业务为驱动的设计思路，强调从梳理核心流程入手，逐步展开场景描述，最终通过跨行业与同行借鉴来设计可落地的方案。
▌复杂任务AI处理实践：淘宝工程师的实战手记
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/HmXRwrLrjEXiHVzZHToXeg
本文系统性总结了将人类重复性工作抽象为“感知-决策-执行”的 AI 闭环的实践经验与方法论，围绕“眼睛、手、脑”三要素的工具化实现、两种主流工作模式（Workflow 与 Agent）以及多层次的AI效果保障，展示从工具助手到智能体的演进路径，并通过若干真实场景案例说明AI在数据治理、工单排查、存储治理等复杂场景中的应用边界与实际效果。
▌策略产品权重设计方法连载：优序图法，AHP，熵值法，CRITIC，独立性权重，信息量权重，主观成分分析法，因子分析法
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LcTd8N3GRmPsRS3eIjKKjg
本文系统梳理了在策略产品分发中用于设定特征权重的8种主流方法，并将其分为四大类：基于主观判断的权重法（AHP、优序图法）、基于信息量的客观法（熵值法）、基于数据波动与相关性的客观法（CRITIC、独立性权重、信息量权重）以及基于信息浓缩的降维法（因子分析、主成分法）。文章强调权重的来源决定了适用场景，指出在数据充足与需要降低主观偏见时偏向客观法；在数据不足但存在明确业务共识时可采用主观法。最后提出结合业务目标选择权重方法的重要性，并预告后续将逐一讲解各方法的原理、步骤与避坑点。
▌推荐系统三十年：从协同过滤到大模型时代的技术编年史
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XgNig9a0M8CthA561Ie-Yg
本文以时间为轴梳理了推荐系统从起源到大模型时代的技术演进，聚焦协同过滤、矩阵分解、深度学习及生成式大模型在实际应用中的关键突破、典型系统与产业实践，并对未来趋势与落地挑战给出洞察，强调混合架构、端到端生成、序列建模与工程化落地的重要性。
发现新大陆
▌Nano Banana Pro 完整指南：10 個製作實戰技巧
链接：https://tenten.co/learning/nano-banana-pro-tutorials/
Nano-Banana Pro 是基於 Gemini 3 Pro 的專業級圖像生成與編輯模型，擁有高精細構圖、穩定風格鎖定與高解析輸出能力，適用於商業級素材與跨場景視覺管理；要充分發揮其價值，關鍵在於以創意導演的完整創意簡報與清晰的主體、場景、光線、情緒與用途描述進行互動與微調，並善用多參考圖進行 Identity Locking，從而在資訊圖、2D/3D 應用、廣告分鏡與品牌視覺中穩定產出高品質資產。官方與社群工具整合（如 Gemini API、Google AI Studio 等）使工作流程更順暢，將 AI 視為團隊的視覺製作夥伴，而非僅是概念工具。
资源·工具
▌Next AI Drawio：AI驱动的图表创建工具
链接：https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
一个Next.JS Web应用程序，它将人工智能功能与Draw.io图表集成在一起。该应用程序允许您通过自然语言命令和人工智能辅助可视化来创建、修改和增强图表。
▌AlphaBot - 你的智能股票分析助手
链接：https://github.com/x-pai/AlphaBot
AlphaBot 是一个面向股票分析的智能助手，结合AI问答、联网搜索、数据可视化和量化策略，帮助用户从“感觉派”转向“数据派”决策，并提供多数据源支持、技术与基本面分析、以及风险评估等功能，同时配套有使用指南、免责声明、社区交流与赞助信息，强调纪律与风险控制的重要性。
▌WinDog(赢多)：为用户构建属于自己量化交易系统！
链接：https://github.com/windyson/WinDog
赢多交易系统————股票量化机器人交易系统。 目前已经实现：多策略自动选股，自动控制仓位，自动完成买卖交易，自动计算盈利情况。并根据执行不同选股策略的机器人表现进行优选，找到当前最有效的策略，为用户自己操盘提供参考。机器人实时操盘指令，可通过企业微信推送到群，方便用户及时了解市场行情。
▌AI股票大师
链接：https://github.com/hengruiyun/AI-Stock-Master
这是一个基于AI 的股票趋势分析平台，经过AI 大模型解读中国、香港、美国股票市场，融合多种核心算法：RTSI个股趋势强度指数、MSCI市场情绪指数和核心强势分析器，为投资者提供全方位的投资决策支持。
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▌偷懒爱好者
第161期 - 偷懒爱好者周刊 25/12/02
链接： https://mp.weixin.qq.com/s/pyWgbJz2Gois0kDiU--LFA
▌阮一峰的网络日志
科技爱好者周刊（第 376 期）：太空数据中心的争议
链接： https://www.ruanyifeng.com/blog/2025/12/weekly-issue-376.html
▌Moonvy 月维，设计素材周刊
Moonvy 维护的设计资源周刊。
链接：https://moonvy.com/blog/tags/%E7%B4%A0%E6%9D%90%E5%91%A8%E5%88%8A/
▌安妮薇时报
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▌JELLY DESIGN | 京东零售官方设计共享平台
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