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兄弟们,闲鱼日入过千的焚诀公开给你们! 昨天晚上发现一个闲鱼卖家偷懒神器。 就是蚂蚁百灵刚出的 Ling-3.0-flash-VL,你只要把淘宝订单截图丢进去,它自动提取商品名、原价、购买时间,再让它按六折写一段闲鱼文案,直接出成品。

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33 条评论

Segun Bxx 的头像
Segun Bxx1 个月前

The real power of vision models in e-commerce isn't just reading OCR text, but bridging extraction with downstream content generation. Uploading a simple purchase screenshot to extracting specs and draft tailored sales copy saves e-commerce sellers huge amounts of manual effort

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Almusty1 个月前

Automating the transition from a raw Taobao order screenshot straight into structured metadata (product name, original price, purchase date) and high-conversion resale copywriting in one shot is a massive time-saver for secondary marketplaces. Did Ling-3.0-flash-VL handle parsing those dense receipt layouts and varying order UI formats cleanly on the first pass?

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Almusty1 个月前

Using a lean 5.5B active parameter VLM like Ling-3.0-flash-VL to spin up a bulk resale listing pipeline changes the economics of e-commerce automation entirely. Bypassing manual data entry and letting the model pitch a compelling discount angle instantly streamlines the whole reselling grind. Have you tested batching multiple order screenshots at once to see how well it scales?

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sulaiman Waleed1 个月前

That’s a clever use of visual AI for e-commerce. Extracting product details from a screenshot and turning them into a ready-to-post listing can save sellers a lot of time.

sulaiman Waleed 的头像
sulaiman Waleed1 个月前

The workflow is simple but powerful: screenshot → extract the details → generate the listing. This is exactly the kind of everyday automation that makes multimodal AI useful.

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王大锤1 个月前

以前挂闲鱼最烦的就是手打信息 + 编文案,现在一张截图搞定👇

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王大锤1 个月前

另一个好玩的交互:截图上直接画个圈就能提问。 我截了一张软件界面,在一个看不懂的图标上画了个红圈,问它这是什么功能。 它直接锁定了圈住的位置,精准回答了。不用打"左上角第二排那个灰色小图标"这种话,圈哪问哪。

王大锤 的头像
王大锤1 个月前

目前感觉有待提升的点在于 闲鱼文案生成的措辞偶尔有点生硬,发之前最好自己改几个字,别直接照搬。 画圈如果圈太大、框了一堆元素,它会不确定你在问哪个,圈小一点效果好很多。 如果你是闲鱼批量卖家, 打开地址: 用 API 接进去自动处理几百张订单截图生成文案,成本几乎可以忽略。 模型叫 Ling-3.0-flash-VL,总参数 124B,实际每次只激活 5.5B,所以速度快、成本低。24G 显卡就能本地跑,开源 MIT 协议。

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Em Kei1 个月前

This is VLM + Agent done right. Screenshot in, structured data out, then listing copy out. No manual copy-paste. For Xianyu sellers doing 20-30 listings a day, Ling-3.0-flash-VL basically replaces an intern.

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Ethos1 个月前

Order screenshot in, listing out. That is the hard version of a reseller ask. Most models only remember the ¥9.90.

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Ayooo 👑🇱🇷1 个月前

复杂渐变和阴影还有差距,但当快速Demo已经很实用。

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Pavorix1 个月前

Extract first, then write the 六折 copy, is the second test I wanted. First title can be luck. If name, price, and date stay attached before the pitch starts, it read the receipt.

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𝗞𝗮𝘀𝗮𝗕𝗲𝘁𝘄𝗲𝗲𝗻𝗪𝗼𝗿𝗹𝗱𝘀1 个月前

Using a multimodal vision-language model like Ling-3.0-flash-VL to extract order data directly from screenshots and draft localized copy in seconds is a great practical use case. Moving straight from visual input to finished listing text shows real productivity value for e-commerce workflows.

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𝗞𝗮𝘀𝗮𝗕𝗲𝘁𝘄𝗲𝗲𝗻𝗪𝗼𝗿𝗹𝗱𝘀1 个月前

From screenshot input straight to price calculations and formatted sales text this is a sharp showcase of practical vision-language automation for everyday workflow tasks.

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Daniel Chen1 个月前

我拿着这个赚钱去了

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王大锤1 个月前

哈哈哈可以,赚到钱回来报道

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Em Kei1 个月前

Haha the laziest but most practical use case I've seen. Taobao order screenshot is messy as hell - product name, specs, price, timestamp all squeezed together. If it can auto-extract that and spin up a 40% off Xianyu copy, that's a real money-printing workflow for resellers.

Candon 的头像
Candon1 个月前

The practical value is the full workflow, Ling extracts structured details from the screenshot and turns them into usable listing copy with minimal manual input.

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HDUX1 个月前

我之前也试过类似的流程,但截图解析最坑的是SKU多的时候会串行,一张订单里三个商品它经常把价格对错。你这个单商品场景确实稳。建议批量的话加个校验,解析完先跟订单号比对一下再生成文案,不然六折价格算错发出去容易翻车。

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Kylor1 个月前

The copy is stiff and the SKU is a Gemini membership. OCR plus a draft is a tool. Paste-and-post is how listings get banned. Edit three words. Check the platform rules.

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AI With Sophia1 个月前

Preserving formulas and relationships is a big win.

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Max.H1 个月前

这模型提取订单信息还挺准,文案再人工改两句就能发

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TravisnotScott1 个月前

Extracting the product details first and generating the listing after makes the whole resale process much more efficient

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Rakib Hossen1 个月前

This is a great example of multimodal AI turning a screenshot into an actual workflow. Extracting product details and generating listing copy can remove a lot of repetitive seller work.

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kin1 个月前

卖家摸鱼神器!不知道AI帮写二手商品文案怎么样

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BokBokKing1 个月前

六折?闲鱼是倒狗的地盘,不溢价不会出的

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BigSwiz1 个月前

Turning a simple screenshot into structured product data and listing copy is a pretty clean use of multimodal AI.

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meerah1 个月前

发现宝藏了!之前发闲鱼最烦的就是写文案,现在直接截图给百灵VL,OCR+信息提取+文案生成一条龙,六折定价都自动算好,这偷懒神器太香了,求prompt模板!

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meerah1 个月前

兄弟们这个太实用了!日入过千的秘诀居然就是Ling-3.0-flash-VL,淘宝订单截图丢进去自动提取商品名、原价、购买时间再按六折写闲鱼文案,直接出成品,这才是AI该干的脏活累活啊,感谢大锤公开,马上用起来!

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zhangfq1 个月前

这波关键还是百灵Ling-3.0-flash-VL,原生多模态,订单图不用自己抠字,直接出六折文案。

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天天不好哄1 个月前

上班摸鱼经营咸鱼那就更容易了

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恒星sun1 个月前

一堆历史订单截图直接丢进去找同款价格,终于不用翻半天记录了哈哈

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Charlez | 💻 Builder1 个月前

Ling-3.0-flash-VL generated the complete frontend code from the image.

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说实话,这才是我想要的AI该有的样子。 前_buildspace创始人Farza刚刚发布了Clicky,一个住在你Mac光标旁边的AI伙伴, 你不用打开任何App,不用打字,只要对着屏幕说一句话, 它就会分裂出一个小代理, 直接帮你把活干了。 你说,帮我把桌面这些乱七八糟的截图清理一下, 它就自动给你分类归档。 你说,帮我明天晚上九点设个提醒和Sharif去吃饭,它就直接打开提醒事项帮你建好。 你说,帮我找25个粉丝不到五万的同领域微网红,列成CSV再写几条DM模板, 它就自己上网搜,自己整理,几分钟给你一个现成的表格。 最离谱的是这个, 你说,帮我建一个Mac App,控制本地的Spotify,做成复古唱片机风格,有播放暂停显示歌名,五分钟之后,它真的给你编译出了一个完整的原生App,还自动打开给你运行。 以前所有的AI,都是你去找它,你打开聊天框,你打字,你复制粘贴,而Clicky是它一直在你身边,它看得到你屏幕上的一切,你需要的时候喊一声,它就出来帮你搞定。 Siri会告诉你,我帮你打开提醒事项,然后让你自己填,而Clicky会直接帮你填好保存,这才是真正的AI助手,不是聊天机器人,是你的数字员工。 现在已经可以免费下载了,Mac用户直接冲,这绝对是2026年到目前为止,最让我兴奋的AI产品。

AYi

14,339 次观看 • 6 个月前

我拿 OpenAI Codex 桌面端截了一张图,丢给蚂蚁百灵刚开源的 Ling-3.0-flash-VL。 没拆布局,没写组件清单。 提示词就这一段: 「这是 Codex 桌面端截图。请高度还原成可运行的单文件 HTML。对齐窗口结构、侧边栏、主对话区、输入框、配色、字号、间距和圆角。能看清的文字按原样还原。先渲染一版,再和原图逐项对比,哪里不像改哪里。」 会看图写代码的模型不少。 会盯着 Codex 这种桌面客户端界面,对着自己的渲染结果改到像的,不多。 Ling-3.0-flash-VL 是百灵系列第一个原生多模态模型,在 Ling-3.0-flash 上加了视觉理解和视觉 Agent。 总参数 124B,激活大约 5.5B,支持图、文、视频,上下文 256K。 它不是看完图一次性交卷,而是走「观察 → 行动 → 验证 → 修正」: 截图还原界面,对照渲染结果自己改 当 GUI Agent,点、输、滚、切应用 看视频提问、检索片段 读文档、看医疗报告、做 STEM 视觉推理 前端这块,Image-to-WebDev Arena 成绩高于 GPT-5.4。 纯文本版 AA Index 是 38,加上视觉后到了 42。 你也试一下,3 步就够: 打开 Ling Studio,选 Ling-3.0-flash-VL(免费) 丢一张 Codex / VS Code / 你常用软件的桌面截图 把下面提示词贴进去,看它怎么还原、怎么改 还原提示词(可直接复制): 这是一张 Codex 桌面端界面截图。请把它高度还原成可直接运行的单文件 HTML。 按桌面应用还原,不要做成网页落地页,也不要做成 ChatGPT 网页版或 VS Code 对齐标题栏、侧边栏会话列表、主对话区、工具调用/代码块、底部输入框 配色、字号、间距、圆角、分割线、栏宽尽量贴近原图 原图能看清的文字按原样还原;看不清的用同等长度占位 先出第一版并渲染,再和原图对比对齐、颜色、组件位置 列出差异后改第二版,直到气质接近 Codex 桌面端 权重已开源,BF16 / FP8 都能下: Hugging Face: ModelScope: 官方介绍: Ant Ling 别只看评测表,丢一张你桌面上的截图,比什么都准。

程序员端哥

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