木马人
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👨💻 前大厂工程师 · 多年一线开发经验 💼 主业程序员，副业 AI自媒体 🛠️ 实测AI 工具 / Skill / 工作流，主打手把手教程 ✉️ 商务合作：[email protected]
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![真好玩，用个人IP做了一版新的，提示词如下： 【风格】真人实拍+2D动漫贴纸合成搞笑短视频（Live-Action + Flat 2D Sticker Composite），第一人称街边早餐制作视角（POV Street Breakfast Vlog），真实食物质感与扁平卡通贴纸角色形成强烈反差，节奏快速、动作清晰、10秒内完成起因失控与反转，8K超清，24fps，手持轻微晃动（Handheld Micro-shake），竖屏9:16 【时长】10秒 【场景】真实街边早餐摊第一人称视角：一块圆形黑色铁板正在制作煎饼果子，面糊摊成薄薄圆饼，鸡蛋被打散后铺开，葱花、黑芝麻、薄脆、甜面酱、辣酱摆在铁板旁边；铁板边缘微微冒热气，油光闪烁，煎饼边缘逐渐变脆。背景是早餐摊不锈钢操作台、透明塑料调料盒、纸袋、豆浆杯、模糊的街边人影和早晨自然光。铁板、食材、角色和摊位背景全程连续一致。 【角色】Q版动漫贴纸角色，造型参考附件头像：圆脸男性Q版头像，黑色蓬松短发，发型向上微微隆起，粗黑眉毛，大大的深棕色圆眼睛，蜜桃色腮红，小鼻子，温和微笑表情；穿深海军蓝西装外套和浅蓝白衬衫，整体像商务男生头像贴纸；头顶戴着一只小木马玩具，木马为浅棕色木纹质感、深棕描边、弧形摇杆底座，造型可爱夸张。角色为扁平2D贴纸质感，粗卡通描边，纸片感明显，边缘有白色贴纸描边；站在铁板旁边的小调料盒盖子上，身高约为煎饼直径的三分之一。全程保持纯2D平面质感，不接受真实光照、阴影、反射或材质重打光。真人右手写实可见毛孔，从画面右侧入画，持续使用煎饼刮板和小铲子操作。 [00:00-00:03] 镜头1：酱料指挥失控（Sauce Command Opening） 第一人称俯视POV：真人右手正用刮板把面糊摊成圆形，鸡蛋液在铁板上迅速凝固，葱花和黑芝麻均匀铺开，煎饼边缘滋滋作响。 贴纸角色站在小调料盒盖子上，露出一本正经的自信微笑，头顶小木马轻轻摇晃。它双手高举一个巨大的扁平红色辣酱图标，像发号施令一样猛地往煎饼上一挥。 辣酱图标落下的瞬间，真实红色辣酱从旁边小勺里突然飞出，像红色瀑布一样铺满煎饼表面，甜面酱也被带着甩出几条夸张弧线。煎饼瞬间变成“超重口味版本”，角色旁边弹出几个2D感叹号、火焰徽章和“HOT!”小贴纸。 音效：铁板滋滋声+刮板摩擦声+酱料飞溅声+木马摇晃“咯吱咯吱”声+短促卡通爆裂音。 [00:03-00:06] 镜头2：薄脆雪崩（Crispy Cracker Avalanche） 镜头保持中景POV，铁板、调料盒、角色、真人手与早餐摊背景位置连续不变。真人右手刚准备放入一片薄脆，贴纸角色突然打了个夸张喷嚏，头顶小木马被震得前后乱晃。 下一秒，旁边一整叠真实薄脆像多米诺骨牌一样倒下，噼里啪啦滑进煎饼中央，堆成一座夸张的薄脆小山。角色从自信微笑瞬间切换成惊恐表情，大眼睛睁圆，粗眉飞起，脸颊更红，纸片身体快速逐格发抖。 真人右手立刻用小铲子去拦薄脆，但薄脆继续往前滑，角色慌忙撑开一把蓝色扁平卡通雨伞，挡住飞来的碎屑。雨伞被薄脆碎片撞得快速颤动变形，头顶小木马也被弹起一厘米，又啪地落回头发上。 音效：薄脆碎裂“咔嚓咔嚓”声+卡通喷嚏声+小铲子敲击铁板声+雨伞弹簧抖动声+木马弹跳“咚”的小音效。 [00:06-00:08] 镜头3：木马紧急折叠（Emergency Pancake Fold） 镜头推进至铁板边缘近景：贴纸角色双颊涨红，黑发微乱，粗眉变成八字眉，大眼睛变成蚊香眼（Swirl Eyes），西装领口歪了一点。头顶小木马也歪向一边，弧形摇杆底座像天线一样晃动。 它慌乱伸手，按下空中悬浮的一个发光蓝色“折叠箭头”贴纸。箭头亮起后快速旋转，周围冒出几条短小的卡通速度线。 真实煎饼开始像被倒放控制一样自动折叠，过量辣酱被吸回小勺，堆成山的薄脆碎片沿着倒放轨迹飞回薄脆盒里。煎饼边缘精准合拢，变成一个整齐方正的煎饼果子。旋转气流经过角色头顶时，小木马也被带着转了一圈，像小风车一样短暂旋转。 音效：短促卡通眩晕声+按钮“啵”声+清晰干净的倒放呼啸音+煎饼折叠“啪嗒”声+木马旋转“哒哒哒”声。 [00:08-00:10] 镜头4：早餐摊尴尬敬礼（Breakfast Recovery Ending） 过量辣酱回到小勺里，薄脆整齐回到盒中，煎饼果子恢复成诱人、正常、完整的状态。铁板热气回归平稳，葱花和芝麻点缀在煎饼表面，食物状态看起来干净好吃。 贴纸角色恢复清醒后僵在原地，穿着深蓝西装尴尬地立正敬礼，脸上露出礼貌又心虚的微笑；头顶小木马终于恢复平衡，轻轻摇晃两下后停住。角色头顶最后一个2D火焰徽章“嘶”地熄灭，只剩一小缕卡通白烟飘起。 真人右手若无其事地用夹子夹起煎饼果子，放进白色纸袋。画面定格在角色敬礼、头顶小木马端正、纸袋里的煎饼果子完整出锅、早餐摊恢复平静的瞬间。 音效：倒放收束音+火焰熄灭“嘶”声+小木马轻轻“咯吱”一声+铁板持续轻微滋滋声+纸袋轻响，最后干脆定格。 {{CameraPreset 1}}](https://image.24vids.com/tw-2072707375761592660/amplify_video_thumb/2072707277271040000/img/4qwZkP-yXx6K6vZa.jpg)
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世界真是个草台班子！！！ 生产环境Workbuddy的控制台被我打开了~ 代码，请求等一览无余~ 盲猜是Electron做的，因为这快捷键我太熟悉了~ WorkBuddy 赶紧修bug吧~
木马人256,699 Aufrufe • vor 1 Monat
冷知识： 兄弟们，原来 Workbuddy WorkBuddy 还有个海外版，如果你人在海外，可以试试这个版本~ 最重要：界面干净，没有每天签到领积分等花里胡哨的功能~ 目前内置的Hy3 模型也是免费使用，如果你的国内版本没有积分，可以切到海外版使用，目前注册就有600积分~ 刚试了下用这个海外版Workbuddy安装DeepSeek Harness 只需要把下面两个命令发给Workbuddy就行： 1. npm i deepseek-ai/dsh 2. npx deepseek-ai/dsh web 记得提前准备好DeepSeek的API key哈 感觉整体使用下来比国内版舒服太多了~
木马人121,699 Aufrufe • vor 1 Monat
国内起号真的太难了！ 抖音做了一个月，条条播放量不过百，还要担心违规限流~ 虽然现在可以让 AI 帮着写脚本、做图、剪视频，但选题和拍什么还得自己拍板~ 选题想好了，吭哧吭哧搞了几条，第二天一看播放量都不过百，负向激励直接拉满~ 我反思了一下，要起号，最重要还是要找准账号定位和目标人群。 Atypica atypica.AI 的官网最近上线了 Solution Page ，刚好能解决我的痛点~ 在 Creators 页面里 Persona，和这位 AI 虚拟创作者对话，站在观众视角，帮我校验选题、规划内容方向。 我直接把问题甩给它： “我是一名程序员+AI自媒体博主，准备在抖音上做一个面向零基础用户的 AI 编程账号。第一条内容有三个备选：①用 AI 做出并上线一个真实小工具；②实测 3 个 AI 编程工具；③展示程序员怎样用 AI 提效。站在你的创作经验看，请只选一个，并说明它为什么更适合作为新账号的第一条。” Ethan Enthusiast 最后选了第一个：用 AI 做出并上线一个真实小工具。 它给的理由很简单：新账号的第一条不需要面面俱到，得先让用户有共鸣：“卧槽，原来我也可以！” 比如做个简历优化器、朋友圈文案生成器，工具小而精即可。观众看到后，能立刻跟着上手做，就可以达到效果~ 同时也跟我说了我另外两个方向不合适的点的问题： “实测 3 个工具”容易拍成参数、价格和稳定性横评，新号还没有信任基础，观众也不一定听完。 “程序员怎样用 AI 提效”，对程序员有吸引力，但零基础用户无感，受众还是有限。 当然，最让我觉得惊喜的是，它连第一条视频的拍摄流程都给我了：从一句自然语言需求开始，让 AI 生成，中间遇到 bug、修掉，最后部署上线。需求、冲突和结果全有了，还能继续拆成后面的系列。 问的问题越具体，Persona 给出的判断会越准确，不然只会得到“保持垂直、持续更新”这种虚头巴脑的回复。 其实 Atypica 比较有意思的地方： 它并不是一个什么都懂的通用 AI，而是一个拥有超百万个具有具体身份、经历、思维模式以及行为偏好的 Persona，而且还能让他们持续参与个人研究的消费者研究平台。 用户通过这个官网的 Solution Page，可以真真切切地感受到这些 Persona 不只是贴着标签的用户画像，而是真正有想法、有思考、有决策逻辑的“具体的人”。 你无需复杂操作，只需要跟他进行简单的对话沟通，不仅可以帮你发起一个完整的研究，获得一份完整的研究报告，还能帮你回扣到主题，协助你做清晰完整的内容规划。 如果你也感兴趣，欢迎体验：
木马人36,149 Aufrufe • vor 9 Tagen
普通人现在用 AI 写内容、做 PPT、处理表格已经不是什么新鲜事了。 但是很多人觉得 AI 在办公领域还有很多的问题。 比如，现实工作中很少是从 0 开始的，更多的时候是手里已经有一份写了一半的 Word、一套排好版的 PPT，或者一张已经塞满数据和格式的 Excel。 但这时候我并不想让 AI 重新给我生成一份。 我可能只想改其中一段话、一个文本框、几列数据，其他已经做好的部分最好别动。 正好最近我用 WorkBuddy WorkBuddy 做了几件事，才发现 AI 其实完全可以换一种方式进入 Office。 不是把文件扔给 AI，然后等它重新给你交一份。 而是我还在原来的文件里正常工作，需要 AI 的时候，直接让它进来帮我把这一小块干掉。
木马人40,517 Aufrufe • vor 12 Tagen
我想很多人都有这个困扰：之前经常需要在Codex和Claude Code之间来回切换，现在又加上了最近爆火的DeepSeek Harness。 但是每次来回切换、或者想尝尝DSH的鲜的时候，我都得把背景重新讲一遍，确实挺烦的~ 最近在GitHub上发现的一个开源项目 memmy-agent，把 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code接了进去，直接解决了困扰我很久的跨Agent 记忆的问题。 我用它做的事情很简单：把分散在不同 Agent 里的历史，沉淀到同一份个人上下文里，默认 Local-first，让它们都能调用。 我把它分别接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code 之后，我做了一个信号中继站小游戏。 我先在Codex 写完基础玩法，然后对话里说一句话： 第一次失败时，给玩家一次翻盘机会，别直接结束游戏。 但这句话我故意不写入代码、README 或者是本地记忆文件。 然后新开 DeepSeek Harness，它从 Memmy 直接读出了这条决定，非常丝滑。 再新开 Claude Code，它读代码前先复述了规则，再按这个方向把后续功能补完。 代码只能告诉下一个 Agent 项目做到哪，但那些留在对话里的决策，才影响着项目接下来往哪走。 以后，Agent 要记住的，不只是代码，还有你前面已经决定的决策和经验。 Memmy 不仅帮我解决了Agent记忆的问题，还让这些经验不再独属于某一个 Agent，而是只属于你。 Switch agents, not context。 Memmy 支持桌面端、CLI、API、MCP 和 Skills多种方式，可以直接接着执行任务。 如果你也经常在多个 Agent 之间切换，可以拿自己的项目试一下。 项目GitHub：
木马人62,947 Aufrufe • vor 25 Tagen
我最近一边写内容，一边在验证一个问题： 如果要做一个面向 AI 创作者的小工具，到底该做什么？ 直接问 AI“给我想个产品 idea”，意义不大。 它能给你 20 个想法，但不代表有人愿意付钱。 我最近用 Airtap Ai Airtap 跑了两个任务。 第一个很简单。 我给一个真实的美国号码发了一条 iMessage： +1 (650) 248-0054 “在 X 上帮我查一下今天最热的 AI 信息和话题。” Airtap 收到消息后，直接操作云手机里的 Chrome，打开 X 搜索。 我不用守在页面前，它会通过 iMessage 回传进度： “正在查看 Grok 4.6，整理高互动帖子。” “已经拿到 Grok Imagine 的数据，接下来检查 Claude 工具。” 过了一会儿，热点、原帖链接和互动数据就发回来了。 这个任务很适合做内容的人。 它像一份每日选题雷达，解决的是： 今天有什么值得写？ 哪些海外话题可以转成中文内容？ 并且它的入口非常方便，一项任务交给一条imessage就可以搞定。 但我还想解决另一个问题： 如果我要做一个服务 AI 创作者的产品，哪些问题真的值得做？ 这次我在 Airtap 的 Web 端发了一个更长的调研任务： 去 Reddit 和 X 找 AI 创作者已经花钱、却仍没解决的问题。 我只保留四类讨论： 买过多个工具，问题还是没解决； 已经雇人或购买过服务； 每周仍要投入大量人工时间； 因为价格、功能或稳定性反复换工具。 同时要求它记录原帖、评论、链接、已经尝试的方案和实际成本。 任务跑起来后，我会在 Web 端看它执行： 搜索了什么关键词，打开了哪些帖子，有没有进评论区，又怎样切到 X 做交叉验证。 这一步对我很重要。 我要的是能回头核对证据，而非一份看起来很厉害的 AI 总结。 最后拿到的是一份付费痛点机会表。 其中有两个结论让我印象很深。 第一个是多工具订阅。 不少重度用户同时订阅 GPT、Claude 和一堆垂直工具，每月花费超过 100 美元，但依然搞不清额度、频繁遇到限流，还要处理支付和区服问题。 他们缺的不是又一个模型。 更像是一个能看清“钱花到哪、额度还剩多少、哪个工具该留”的管理层。 第二个是 AI 内容返工。 有些创作者已经付费买了生成工具，但内容出来后，还是要花大量时间改脚本、核对事实、去掉 AI 味。 他们要的也不是更多的生成。 而是把内容变成“能发、可信、像自己”的最后一步。 这份报告没有告诉我“做这个一定能赚钱”。 但它让我排除了一个方向： 我没必要再做一个 AI 内容生成器。 反而可以先验证一个更小的产品： 帮重度 AI 用户看清订阅、额度和重复支出。 下一步，我会把这个痛点做成一页简单的产品说明，找 10 个同时订阅 GPT 和 Claude 的创作者聊聊。 如果有人愿意给出自己的账单和额度使用情况，再做 MVP。 这就是 Airtap 给我的第二个结果： 不是帮我找到一个“看起来很酷”的点子。 而是帮我找到一个有公开证据、有付费行为、能继续访谈验证的产品方向。 如果这类调研想要长期做，还可以保存成 Routine，每天自动追踪 Reddit 和 X 上新出现的付费痛点，不用反复发同一段 Prompt。 我现在理解的 Airtap 工作流很简单： 临时内容任务，直接用 iMessage 发出去； 复杂调研任务，打开 Web 看过程、核对证据； 值得长期追踪的方向，再保存成 Routine。 完整调研报告和执行过程放在视频里。
木马人43,659 Aufrufe • vor 1 Monat
卧槽！我一个视频小白，只用一句话，就生成这种效果的视频！ 我只说了句： “我想做一个很有张力的古风视频。画里的女生想逃出来，最后又被重新困回画里，你帮我看看怎么做。” 它脑洞大开，直接给我整了一个被巨型画笔追杀的画中人。 我没写分镜，也没拆镜头，故意装成纯小白： 当用户只有一个模糊想法，甚至不知道该怎么专业表达时，它到底能不能听懂？ 做过 AIGC 视频的应该都知道，痛点其实不只在生成视频。 只要你前面需求拆偏一点，后面的人物、画风和剧情就可能一起跑偏。 好不容易生成出来，想改一个镜头，很多工具给你的又只是一条写死的内容，只能回去重新抽，时间和积分继续往里烧。 而且我平时得在 不同工具之间来回切换：搬参考图、搬提示词、下载素材，再把所有东西拖进剪辑软件里重新组装。费时费力，大部分时间都浪费在了搬运上。 这次我用 Fotor Video Agent Fotor , 先用长时序规划把整条故事该怎么走拆开，再把参考图、真实录屏、生成镜头、字幕、BGM、脚步声、画布撕裂声和心跳声，自动编排进同一个多轨项目里。 我不用每做一步就换一个软件。字幕、配乐、转场和画面布局也能在这套流程里继续完成；哪里不对，就留在项目里接着改，不必为了一个局部问题把整段视频全部推倒重抽。 它最后补出了一个灰白色的线稿世界，还放进去一支巨型画笔。 这个画笔确实挺有意思，它一出现，女生为什么要跑、为什么始终逃不出去、最后又为什么会被困回画里，一下就都有了解释。整个故事有了对抗，也有了闭环。 当然，这条片绝对不是一句话扔进去，一次就直接生成完了。 前前后后至少留下了 5 个完整版本。我一直看的还是最基本的东西：逻辑自然吗？人物和画风统一吗？衔接顺不顺？我要的张力有没有出来？不行就继续改。 所以这次真正让我感觉省事的，不是它把 AI 生成的不确定性彻底消灭了，而是需求规划、素材生成和后期组装终于能留在一个项目里继续推进。 最后这个东西到底能不能用，还是得由我自己拍板。现在这版也不是每个转场都绝对丝滑，但整体我能接受，不影响故事表达。 反正后面每次都能做到这个程度的话，我肯定会继续用。 Link in my bio. Try Fotor Video Agent. 成片放下面，可以看看效果。
木马人15,437 Aufrufe • vor 10 Tagen
昨天分享了土耳其区低价开通订阅ChatGPT的信息，很多人留言问怎么操作 给大家分享一下小陈师傅这个视频，包括申请土区账号，订阅GPT以及购买礼品卡的方式，讲的非常详细～
木马人109,574 Aufrufe • vor 4 Monaten
张咋啦 Zara Zhang 一年之内，把推特从1k粉做到了7w粉~ 我看完后这个视频，深受触发，强烈推荐所有做X的人都要看看~ 课代表笔记省流版： 1. 把 X 当成一个 party，不是舞台 不要只把它当成自己发言的地方，而是先进入别人正在讨论的圈子，听他们聊什么，再自然加入。 2. 先训练你的算法和 feed 你想混哪个圈子，就要主动调教信息流：对标题党、不相关内容点“不感兴趣”；对高质量内容点赞、评论、转发、收藏。好的 feed 会给你持续输入，也会帮你找到可参与的话题。 3. 真诚互动比批量回复重要 反对用 AI 机器人批量回复。真正有价值的回复，尤其是在大 V 或行业人士下面的回复，可能带来点赞、回复、关注，进一步让算法把你的内容推给相关圈层。 4. 高频发帖，要变成条件反射 给自己定个目标，每天发 3 条。关键不是专门空出大块时间，而是把发帖门槛降到很低，让它变成日常动作。 5. 三个保持高频的习惯 1）Learn in public：把看到的好观点、笔记、共鸣内容公开分享，并标注原作者。 2）Give feedback in public：体验 AI 产品后，公开写真实反馈，并 @ 官方账号或创始人。 3）Build in public：把自己做的 demo、原型、录屏、产品进展发出来，尤其是新模型/新工具发布后快速做东西。 6. 先贡献价值，再谈自己想卖什么 不要一上来就推销产品或公司。先让别人觉得你真诚、有价值、有判断力，后面他们才会愿意回应你。 7. 粗糙但真实，胜过精致但空洞 不完全反对 AI 写作，但强调：在你还没有形成判断力和个人 voice 之前，不要依赖 AI。应该先多读、多发，形成自己的风格，再让 AI 辅助，而且输出必须像你自己说的话。 一句话总结：X 增长的本质不是“发爆款”，而是持续出现在正确圈层里，用真实、有价值的表达建立个人品牌和影响力。
木马人73,620 Aufrufe • vor 2 Monaten
我花了 10分钟 + 30元Token做的大富翁Demo，被我以299的价格在小红书卖掉了🎉🎉🎉 我一个对Marketing完全不懂的人，全靠Atypica给我的策略 整个过程SOP免费分享给大家，希望能帮到你👇 起因是我做了一个大富翁Demo发小红书，真有老师来问能不能买去给学生上课用。 但我完全不知道该怎么卖。 我第一反应是：9块9？或者干免费送？ 然后我把这个问题丢给Atypica。 它没直接给价格，而是先问了我一堆问题——老师的诉求是什么，我现在能交付什么，短期想成交还是长期想验证方向。 然后它去搜了小红书、抖音、TikTok、Ins，模拟老师和教育内容创作者的视角，讨论这个Demo到底值多少钱。 结论和我预想的完全不一样——不是9块9，而是建议我定价199-299，分基础版和课件配套版。还告诉我客户觉得贵时怎么回应，Demo需要补哪些交付物。 我按它的方案补了使用说明和课件搭配，定了299，老师爽快成交。 说实话，我之前只是觉得"有人问了，是不是可以卖"——典型的自嗨。 但Atypica帮我把一个模糊的直觉，拆成了：谁会买、为什么买、愿意为为什么付费、这值不值得继续投入。 这类AI research工具真正有价值的，不是替你拍脑袋做决定，而是帮你在花钱花时间之前，先把自嗨的方向排掉。 感兴趣的可以去试试： 注册送1M Token，完全够用~ 详细报告链接放评论区，需要的自取~
木马人63,211 Aufrufe • vor 2 Monaten
机器人最近太火了吧！人形机器人百米 8.86 秒直接破了记录！ 最有意思的是看到最后，这个机器人跑到终点后直接撞墙，太抽象了~ 我好奇自己能不能做一个类似的游戏，于是我顺手用 Gear Gear Zero 做了一个《机器人赛跑》的游戏。 最初我只有一个核心操作设计，就是分别用 Z 和 X 键控制机器人的左右腿，必须交替按键才能往前跑，按得越快，机器人冲得越快。 但除了这个核心操作之外，机器人应该怎么跑、画面怎么表现、速度怎么计算、冲刺动作怎么做，这些我都没做设计， 剩下占工作量大头的部分全交给 Gear 开始补。 它把一个简单的按键想法继续拆成完整的竞速玩法，再去处理画面、动作、物理效果和成长系统，最后自己规划、写代码、构建，直接给出一个能玩的版本。 做到后面还想起现实里机器人冲线刹不住的画面，于是又临时加了一条。 比赛赢了别庆祝，继续往前冲，最后一个接一个撞墙。 它也直接做进去了。 这其实是 Gear Zero 比较吸引我的地方。 做游戏最难的往往不是冒出一个点子，而是这个点子后面还有大量没想过的细节。 现在可以先把最核心的想法给 Gear，剩下的边做边补，第一版出来以后再继续玩、继续改。 不用碰游戏引擎，也不用自己写代码，最后直接在浏览器里就能玩。 AI 现在验证一个想法已经快到这种程度了。 有灵感的时候，先让AI做出来，好不好玩直接运行起来就知道了。 体验地址：
木马人13,980 Aufrufe • vor 15 Tagen
好家伙，我只给了Qwen 3.8一段43 秒演示视频，它就完整复刻了最近爆火的能旋转、缩放、点器官3D 人体器官应用。 早上我刷到一个交互式3D人体器官学习应用。 左边可以选择器官，中间是能旋转缩放的3D模型，右边则是器官结构和功能讲解，效果很好。 然后下午正好刷到Qwen 3.8 正式版发布，我想能不能复刻一个？ 我想如果在没有源码、设计稿和任何3D资产，只给千问看最终的演示视频，它能还原到什么程度？ 于是我把视频丢给千问 3.8 Max，只说了一句： “参考这个视频，做一个类似的单页应用”。 第一版很快就能跑了，器官列表、讲解面板和热点标注都有，但中间的器官仍然是一张2D图片。 第一轮，我让它引入Three.js，把器官改成可以旋转和缩放的3D呈现。 接着又出现了一个问题：器官转动以后，原来对齐的热点开始漂移。 我让千问自己检查差异。经过三轮对话，它重新调整了模型位置、相机视角和热点坐标，后面又补上了中英文切换。 让我惊喜的是，千问3.8 竟然自己去补齐了右侧的动画和测验以及课程交互，自行完善了功能！ 整个过程我没有写一行代码，主要做了两件事：告诉它想要什么，以及哪里还没有达到验收标准。 这次Qwen 3.8 模型让我印象最深的，是它能把一段视频当成需求，而且可以自己去完善相应功能。 它先从成品里反推页面结构和交互逻辑，生成第一版；再观察中间结果，根据截图定位偏差，继续修改。 从 43 秒的演示视频到一个可运行的 3D 交互原型，用了一个下午和几轮对话。 以后遇到很难用文字描述的页面效果，或许不用先写一份很长的需求文档。直接录频然后发给 AI 看，也能成为一种新的开发方式。 千问 3.8 Max 今天正式发布，支持 1M Tokens 上下文，正式版将在一周后开源。 完整复现过程都放在视频里了��
木马人22,314 Aufrufe • vor 1 Monat
我一直以为微信公众号排版工具很复杂，实现起来很难~ 直到我昨天用 Kollab 10分钟开发了一个，才知道现在Vibe 一个这种小工具的门槛有多低 不需要你懂代码，只要会打字，10分钟你也能做一个自己的微信公众号排版工具
木马人60,226 Aufrufe • vor 4 Monaten