@yuzhou_9294: Gáng coi tới tấm cuối nha🥲 #thượngẩn #yuzhou #addictedseries #huanguychauhoancanhdu #cohaibachlacnhan

Góc nhỏ của YuZhou

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Monday 14 September 2026 06:25:21 GMT

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Comments

bitamin_90 :

Ngày đầu vào nghề bằng nhiệt huyết, mà đời vả cho sấp mặt

2026-09-17 11:21:07

4

Người Tình Quê :

nếu có phép màu xảy ra mong 2 người sẽ đc tái hợp ở phần 2. vì thấy giờ phim bình thường có bị phong sát đâu

2026-09-19 00:58:25

3

吴氏琼如 :

10 năm rồi. có đôi lúc tui còn không rõ Châu Châu có rung động với Du của tui hông, chứ ánh mắt của Du nói lên tất cả. thằng nhỏ đã rung động

2026-09-14 14:03:51

12

⋆｡˚ 𓆝⋆ hay dỗi 𓍯𓂃 :

Dạo này lướt thấy TÂ hơi nhiều. Có điềm gì k???

2026-09-18 12:22:09

1

D Vayne :

năm đó cục bên TQ nó đè quá, haizz

2026-09-14 14:14:30

6

Nhân 🌿VitaRehab🌿 :

Sau phim này k còn thấy Cố Hải cười tươi như vậy

2026-09-15 07:11:35

2

Da Kafe and Tea :

Đợt rồi Du có đi xem khu Châu đua xe ko biêt 2 ng có gặp nhao ko 🥺

2026-09-14 16:38:36

1

Một cái cây màu xanh 🎋 :

Cho đi cast Đạo mộ bút kí thấy cũng hợp vai quá nè, mà ngta là 10 năm sau còn gặp còn 2 anh tôi…..

2026-09-14 13:22:56

1

ZĐ :

lướt tấm nào mà cứ tưởng mới coi phim hôm qua thui á🥲🥲 pà fan nào ghép quả ảnh cuối 10 năm sau đấy lm tui mới xem trong 1 khoảng khắc tưởng 2 ng ở bên nhau thật đấy=)))

2026-09-14 12:01:08

1

Ran :

ê tui đã quên rồi giờ nhắc lại chi cho tui nhớ zị

2026-09-18 08:53:34

1

✨️Am•I🎶_@ :

kute xỉu🥰🥰🥰

2026-09-14 11:38:31

1

Góc nhỏ của YuZhou :

Phải vậy chứ

2026-09-14 06:33:00

4

Martin :

🥰🥰🥰

2026-09-14 16:55:16

0

7/k Z, Z 💕💕 :

🥰🥰🥰

2026-09-17 12:22:04

0

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@Clean Skin Club

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Hoje existem dois problemas quando você usa IA para criar interfaces. O primeiro é o AI slop: você pede um site ou app e ela repete os mesmos padrões visuais. Degradê, fonte serifada, botão arredondado, três cards lado a lado. Isso acontece porque você está pedindo para ela resolver tudo de uma vez: prompt → código Enquanto gera HTML, CSS, responsividade, componentes e estrutura, sobra pouca capacidade para explorar composição, contraste e identidade visual. A saída é começar pela imagem: prompt → imagem → código Na geração de imagem, a IA não está limitada pelas regras do HTML. Ela consegue explorar uma interface muito mais interessante, com referências, hierarquia e elementos visuais fora do padrão. Só que aí surge o segundo problema: modelos ainda erram bastante ao transformar uma imagem pronta em código. Não porque sejam ruins, mas porque normalmente tentam interpretar layout, textos, espaçamentos, componentes, imagens, fontes, fundos e responsividade ao mesmo tempo. É uma tarefa de decomposição visual. Sem uma estratégia, o resultado vira loteria. Foi por isso que eu criei a Skill image-to-html. Ela recebe um screenshot e, antes de escrever qualquer código, analisa a referência e gera um wireframe em SVG. Nesse wireframe, identifica os textos, a estrutura, os componentes reaproveitáveis e a posição de cada elemento. Você aprova essa leitura visual primeiro. Depois, a implementação acontece em camadas: background e estrutura base; cards, containers e blocos principais; imagens e ícones específicos, inclusive usando Nano Banana; fontes, espaçamentos, sombras, bordas e responsividade. A cada etapa, você pode revisar e corrigir a direção antes de seguir. Assim, até modelos menos consistentes conseguem transformar referências visuais em interfaces muito mais fiéis — sem depender de dezenas de tentativas, queimar token ou terminar com mais uma tela genérica de IA.

Hoje existem dois problemas quando você usa IA para criar interfaces. O primeiro é o AI slop: você pede um site ou app e ela repete os mesmos padrões visuais. Degradê, fonte serifada, botão arredondado, três cards lado a lado. Isso acontece porque você está pedindo para ela resolver tudo de uma vez: prompt → código Enquanto gera HTML, CSS, responsividade, componentes e estrutura, sobra pouca capacidade para explorar composição, contraste e identidade visual. A saída é começar pela imagem: prompt → imagem → código Na geração de imagem, a IA não está limitada pelas regras do HTML. Ela consegue explorar uma interface muito mais interessante, com referências, hierarquia e elementos visuais fora do padrão. Só que aí surge o segundo problema: modelos ainda erram bastante ao transformar uma imagem pronta em código. Não porque sejam ruins, mas porque normalmente tentam interpretar layout, textos, espaçamentos, componentes, imagens, fontes, fundos e responsividade ao mesmo tempo. É uma tarefa de decomposição visual. Sem uma estratégia, o resultado vira loteria. Foi por isso que eu criei a Skill image-to-html. Ela recebe um screenshot e, antes de escrever qualquer código, analisa a referência e gera um wireframe em SVG. Nesse wireframe, identifica os textos, a estrutura, os componentes reaproveitáveis e a posição de cada elemento. Você aprova essa leitura visual primeiro. Depois, a implementação acontece em camadas: background e estrutura base; cards, containers e blocos principais; imagens e ícones específicos, inclusive usando Nano Banana; fontes, espaçamentos, sombras, bordas e responsividade. A cada etapa, você pode revisar e corrigir a direção antes de seguir. Assim, até modelos menos consistentes conseguem transformar referências visuais em interfaces muito mais fiéis — sem depender de dezenas de tentativas, queimar token ou terminar com mais uma tela genérica de IA.

@Master Driver Brasil só o neutro resolveria? #masterdrivebrasilcy #caminhao

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Relationship တစ်ခုမှာ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း ပိုနီးကပ်ချင်နေပြီး နောက်တစ်ယောက်ကတော့ အဝေးကိုပဲ ရှောင်ထွက်ချင်နေတဲ့ အခြေအနေမျိုးကို ကြုံဖူးကြလား။ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း အာမခံချက်တွေ၊ အတည်ပြုချက်တွေ လိုချင်နေချိန်မှာ၊ နောက်တစ်ယောက်က အဲဒီဖိအားတွေကြောင့် အသက်ရှူကျပ်လာပြီး ပိုပြီးအကွာအဝေးထားချင်လာတာက Anxious–Avoidant Cycle လို့ခေါ်တဲ့ relationship တွေမှာ အဖြစ်အများဆုံး စက်ဝန်းပုံစံတစ်ခုပါပဲ။ ဒီဗီဒီယိုမှာတော့ ဒီလို Relationship Pattern တွေ ဘာကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာရလဲ၊ နှစ်ဖက်စလုံးကရော ဘယ်လို စိတ်ခံစားချက်နာကျင်မှုတွေကို ဖြတ်သန်းနေရလဲဆိုတာကို နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပြပေးထားပါတယ်။ အဆုံးထိကြည့်ပြီး ကိုယ့်ရဲ့ Relationship Pattern ကို ပြန်လည်ဆန်းစစ် လေ့လာကြည့်လိုက်ရအောင်နော်။ Video အစအဆုံးကို YouTube မှာ ကြည့်ရှုနိုင်ပါတယ်။ https://www.youtube.com/@FreedomMindsMyanmar Disclaimer: This content is for educational and mental health awareness purposes only. It is not intended to diagnose, treat, or substitute for professional care from a psychiatrist, therapist, or mental health professional. Some visuals are AI-generated and used for illustrative purposes only. #MentalHealthMatters #attachmentstyles #AnxiousAttachment #AvoidantAttachment #healthyrelationships

Relationship တစ်ခုမှာ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း ပိုနီးကပ်ချင်နေပြီး နောက်တစ်ယောက်ကတော့ အဝေးကိုပဲ ရှောင်ထွက်ချင်နေတဲ့ အခြေအနေမျိုးကို ကြုံဖူးကြလား။ တစ်ယောက်က အမြဲတမ်း အာမခံချက်တွေ၊ အတည်ပြုချက်တွေ လိုချင်နေချိန်မှာ၊ နောက်တစ်ယောက်က အဲဒီဖိအားတွေကြောင့် အသက်ရှူကျပ်လာပြီး ပိုပြီးအကွာအဝေးထားချင်လာတာက Anxious–Avoidant Cycle လို့ခေါ်တဲ့ relationship တွေမှာ အဖြစ်အများဆုံး စက်ဝန်းပုံစံတစ်ခုပါပဲ။ ဒီဗီဒီယိုမှာတော့ ဒီလို Relationship Pattern တွေ ဘာကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာရလဲ၊ နှစ်ဖက်စလုံးကရော ဘယ်လို စိတ်ခံစားချက်နာကျင်မှုတွေကို ဖြတ်သန်းနေရလဲဆိုတာကို နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပြပေးထားပါတယ်။ အဆုံးထိကြည့်ပြီး ကိုယ့်ရဲ့ Relationship Pattern ကို ပြန်လည်ဆန်းစစ် လေ့လာကြည့်လိုက်ရအောင်နော်။ Video အစအဆုံးကို YouTube မှာ ကြည့်ရှုနိုင်ပါတယ်။ https://www.youtube.com/@FreedomMindsMyanmar Disclaimer: This content is for educational and mental health awareness purposes only. It is not intended to diagnose, treat, or substitute for professional care from a psychiatrist, therapist, or mental health professional. Some visuals are AI-generated and used for illustrative purposes only. #MentalHealthMatters #attachmentstyles #AnxiousAttachment #AvoidantAttachment #healthyrelationships

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