OpenAI 在用户体验设计上一直非常用心，比如： 1. 视频中的 Computer Use 的授权流程，全程只需要用户拖一下，最大程度自动化，简单到就像点一下同意许可（因为系统权限和免责需要，必须用户自己操作）。 2. Codex... 封装了「插件」的概念，里面预设集成了不同的 MCP 和 Skill，点击添加，网页授权，搞定。用户完全不需要去关注什么是 MCP 或 Skill 这些对普通人来说的全新的抽象概念。 3. 再比如很多产品还在让用户自己决定是否启用搜索、思考，是高级思考还是普通思考... 这本质上是用脑力来弥补算力问题，而 OpenAI 则很早就支持了 Auto 的自动决策机制。show more

蝗虫群友用GPT5.5 做的2D网页游戏，看起来很棒！ 问了下，他说用codex客户端开发的，但生图用的ChatGPT网页端。 因为客户端生图思考程度不高，网页可以开超高等级的思考作图，更加细腻。 自己写提示词，也可以让AI给思路给素材挑选，保证风格一致性就行。 --- 感想，OpenAI 编程 +... 生图变强，应用场景多了好多。 不得不说，砍掉Sora是个好决策。show more

Pika新推出的Agent，简直炸裂！ 丢一个想法，它就开始干活。 不需要费尽心思的调提示词！ 尤其是生成视频，体感特别丝滑， 只需要跟它对话，告诉它方向， 全程不需要考虑该用什么skill，该用哪个模型，该用什么工作流。 不用管音乐，不用管分镜，连剪辑都不用管。 它会自动调用short ads... skill，几分钟就可以给你30秒的视频！！ 而且，视频是有导演思维和剪辑思维的！ 这个真的有点东西， 官方内置了很多旗舰模型和Skill， Agent在后台按最优路径调用，组织整个工作流， 这是和其他Agent最不一样的地方！ 一个念头，一个视频，我已经停不下来了！Pikashow more

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI... 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。show more

Plus用户的网页版额度永远用不完，但codex只能跑五分钟..... 于是我做了这个： 一个技能，让Codex干活时，把思考让给网页版Sol， 规划、审查代码全在网页端完成，Luna只负责执行。 视频是 Codex 自己打开 ChatGPT 连接、自己对话、自己干活的全过程，我全程没进行干预。 已经开源了，欢迎体验提PR~

今天大家都约会跨年了吧？是不是饭店爆满？酒店爆满？至于我还在一线奋斗吗？ 如果回到最底层去看区块链，其实它只解决了一个问题。 程序是不是按照约定执行了。 EVM 时代，这个问题的答案是，用全网重复执行来换确定性。 所有节点跑一遍同样的程序，用资源浪费换信任。 但这个模型一旦遇到复杂程序，就开始崩。 状态越复杂，成本越高。 逻辑越多，执行越慢。... ZK 的出现，并不是为了让链更快，而是为了换一种证明方式。 不是你跑过，而是你能证明你跑对了。 问题在于，大多数 ZK 系统，只解决了证明问题，没有解决编程问题。 开发者写的依然是“执行逻辑”，只是最后被翻译成电路。 而 Miden 真正不一样的地方，在于它一开始就假设。 程序不是给机器跑的，是给人验证的。 这就是为什么 Miden 要单独设计一套 VM。 不是因为 EVM 不够好，而是因为 EVM 从来不是为可证明性而生。 Miden VM 的核心不是 Gas，不是吞吐，而是可组合的证明语义。 每一段程序，在设计时就已经被拆解成可以被证明的最小单元。 你写代码的时候，不是在思考执行顺序。 你是在定义一条可被验证的状态转换路径。 这听起来抽象，但它会直接改变开发者的行为方式。 在 Miden 上，状态不是默认共享的。 状态是本地的、私有的、按需提交证明的。 这意味着什么。 意味着你不再被迫把所有中间状态暴露给链。 你只需要在关键节点，证明结果成立。 这对应用层的影响非常大。 比如钱包逻辑。 在传统模型里，账户状态是公共的。 余额、nonce、授权路径，全在链上。 在 Miden 的模型里，账户更像一个本地程序。 你控制状态。 链只验证结果。 这让很多过去“不可能”的设计，第一次变得合理。 比如复杂账户抽象。 比如多步条件执行。 比如带隐私的业务逻辑。 更重要的是，这套模型天然降低了应用复杂度对链的压力。 在 Miden 上，复杂性不会扩散。 你写复杂逻辑，只会增加你自己的证明成本，而不会拖慢全网。 这和 EVM 体系是反的。 EVM 的复杂性是外溢的。 一个复杂合约，会影响所有人。 Miden 的复杂性是内收的。 复杂度由使用者自己承担。 这背后其实是一种非常明确的价值取向。 让写复杂程序的人，为复杂性买单，而不是让整个系统为其兜底。 这也是为什么 Miden 更像一台操作系统，而不是一条普通公链。 它不是在堆功能，而是在重新划分责任边界。 链负责验证正确性。 程序负责证明自己。 当你站在这个角度看，就会明白 Miden 为什么不急着追 TPS。 也不急着推生态数量。 因为它赌的是一个长期趋势。 链上程序一定会越来越复杂。 而复杂程序，必须有更强的可验证结构。 如果你只用 Miden 来写简单合约，那你感受不到它的优势。 但一旦你开始尝试写有状态的、长期运行的、需要隐私的逻辑。 你会发现，传统模型根本撑不住。 所以 Miden 的真正目标用户，不是短期应用开发者。 而是那些想把“业务逻辑本身”搬到链上的团队。 当链不再只是结算层，而开始承载程序可信度。 Miden 这种设计，就会显得非常超前。 这也是我对 Miden 的核心判断。 它不是为当前周期服务的链。 而是在为下一代链上程序，提前搭好运行环境。 在 ZK 赛道里， 速度会被追平，成本会被压低。 真正拉开差距的，只会是编程模型本身。 而 Miden，走的是一条非常少有人敢走的路。 从源头重写规则，而不是在旧规则上修补。 Miden #Miden #KAITOshow more

这个 AI research 工具atypica.AI，真能帮开发者解决产品开发前最关键的一步——市场调研 举个例子，我最近发现很多人都在做 AI 剪视频 skill，就去调研了下把这个需求包装成付费工具，变现潜力到底怎么样。 Atypica... 给了我一份市场分析报告，它直接帮我找好了这款产品最适合的目标人群，告诉我不同用户群体的付费能力和定价区间，以及最有潜力成为重点付费用户的是哪一类人。 这个工具跟 Claude 、GPT 不一样的地方在于，它不是让模型自己扮演用户回答问题，它是真的会生成一批合成用户，通过一对一访谈或者小组讨论的方式做真实用户调研。 更狠的是，调研做完这批用户能留下来反复使用，相当于你有了一个AI专家小组，以后有新想法直接拉回来再问一轮，不用每次从头建用户画像。 现在新用户注册有100w token免费额度，可以先试试： 对了，想要这份 AI 剪视频产品调研报告的,评论"atypica"，我发给你。show more

很多人吐槽自媒体们（包括我）只展示Gemini 3.0的前端能力，非常片面。确实是这样，在社交平台，视觉化的、尤其是能动起来的东西才能吸引注意力。 但对于一个非程序员用户来说，前端能力很重要。我们日常的交互原型是用Gemini或者Cursor做的，临时给博物馆做个静态网站用的是Trae，我闺女科学课上的一些复杂概念我也会写个动态的演示页面，辅助讲解。 下面是给我闺女做的演示案例，之前要用5～8轮才可以完成，用新模型一次就搞定了。

户籍制是优秀的制度吗？如果是优秀的制度，为什么全世界只有三个国家采用？共产党把户籍制沿用至今，就是在制造“制度性不公平”，同一个中国公民，因为户口不同，享受的是完全不同的人生起点。留守儿童、房地产，教育资源分配不公等社会问题都与户籍制有关，但中共却从来不去解决这些问题。

之前一直有个异想天开的想法 用卡牌策略游戏的逻辑和前端 来包装真实交易、炒币的客户端前端 类似如下Sora视频所示 不是说笑，若产品、卡组设计得当 用户用这样的客户端来交易 说不定比传统用户赢面更大 因为至少是当“策略游戏”在玩 （甚至可以有一种强制回合制模式？解决耐心困境）... 大部分传统炒币用户，实际是把投资交易玩成了动作游戏、FPS游戏（细品这句话） 且前端逻辑限制他至少会多考虑该考虑的方面 （策略水平另说，但至少有策略意识和策略了）show more

好多人吐槽 Astra 上线以后额度用得很快，这次我可能站 Astra，不要再无脑选 xhigh 甚至 ultra 了 大多数人选档位，是把自己「觉得有多难」投影给模型，是一种主观的「感受」，而不是按任务的客观复杂度来配算力。... 思维惯性会让人默认：更高档 = 更认真、更聪明 真正该看的是 ROI，且模型自己也会在简单题上 overthink，用户再叠一层复杂解释，token 浪费就显得更明显。 另外从厂商侧也说的通，如果没有档位、人人默认拉满，GPU 集群会被简单问答占满（尤其是长思维链占用的 KV cache），延迟变差，用户额度也很快耗尽。 让用户自己选档位，等于把「这笔请求值不值得多烧算力」的问题还给用户，同时保护供给。 对 vibe coding 来说，选档位是人类为数不多还需要亲自想一想的事了，不过我挺好奇为什么 coding 模型迟迟不出自动路由？是怕分流错了要背锅吗？show more

这个skill玩的停不下来，产生成动态视频效果不错 不需要GPU，用CPU就可以玩 关键是完全用自然语言就行，渲染也很快（第一次渲染要下载插件，当然都是cc帮你做了） 调整也非常快速，就是写一个tsx文件， 还能自动配音TTS，我修改了一下用的index tts2的配音 最后直接下载保存就可以

xBubble Coding：OPC 时代，小生意也能快速跑起来 DAPPOS xBubble 新推出的 Coding 功能已经开始内测了。 我一开始以为它只是又一个... AI Coding 工具，和 Cursor、Claude Code、Codex 差不多，主要帮程序员写代码、改代码。 但看完后发现，它的方向不太一样。 xBubble Coding 更像是给非技术背景的个人创业者和小团队准备的。它不是只帮会写代码的人提效，而是让普通人也能把一个想法做成网站，先跑起来。 这点很关键。 很多时候，普通人不是没有想法，而是卡在那些很现实的问题上： 服务器怎么配？ 域名怎么接？ API Key 怎么处理？ 网站怎么部署？ 以后要收款，又怎么接支付？ 这些对程序员可能只是日常，但对个人创业者来说，很容易一开始就被劝退。 xBubble 想解决的，就是这个从想法到落地之间的门槛。 它把服务器环境、域名解析、API Key 配置这些技术底层尽量封装起来，用户不需要自己一点点折腾，相关费用也可以通过 xBubble Credit 统一抵扣。 所以我觉得，它不是单纯卖代码，而是更像一个端到端的小生意启动系统。 这次官方案例里提到的 Polymarket 事件监控网站，我觉得挺能说明问题。 一个想法输入进去，Bubble Code 可以把它变成一个可以看数据、可以刷新、可以运行、可以部署的页面。 它不是一个静态 Demo，而是能真正拿来用的工具。 我也顺着这个思路，做了一个世界杯预测网站。 我的想法很简单：让用户看热门比赛、参与预测、记录判断，再用积分和排行榜增加一点互动。 我只是简单说了一句： 我想做一个世界杯预测网站，后面如果有需要，还可以接收款或会员服务。 让我有点惊讶的是，半小时左右，一个能看的 Demo 就已经出来了。 对世界杯这种热点来说，速度非常重要。 热点不等人。 等你慢慢找开发、做页面、调功能、接支付，可能比赛都快结束了。 但如果先用 Vibe Coding 把页面做出来，再一边跑一边改，节奏就完全不一样。 这也是 xBubble Coding 适合 OPC 和小团队的地方。 OPC，也就是 One Person Company。 一个人，或者一个很小的团队，也可以借助 AI、SOP 和全球化支付网络，把过去需要完整团队才能做的事情，先轻量化跑起来。 在 xBubble 里，页面、内容、功能、部署、收款，不再是分散的环节，而是可以尽量用 SOP 串起来。 xBubble 不只是帮你把网站页面做出来，它还把全栈内容生产也 SOP 化了。 比如产品的 3D 渲染图、详情页、投放广告片，这些原本需要设计、文案、剪辑和投放团队一起完成的内容，现在都可以通过内置的成熟 SOP 批量生成。 对普通用户来说，这一点很重要。 因为你不需要面对一个空白对话框反复试 Prompt，也不需要从零摸索每一步该怎么做，系统已经把成熟流程封装好了。 比如内容生成、多平台矩阵宣发、稳定币支付和结算，都可以接进同一条商业链路里。 如果一个小项目后面想做会员、付费数据、社群权益，也可以继续接稳定币收款，面向全球用户更快测试产品和现金流。 这对小团队很实际。 因为很多短平快项目，不是想法不成立，而是冷启动成本太高。 一个机会窗口可能只有几天，甚至几个小时。 谁能更快把页面做出来，谁能更快验证用户反馈，谁就更有机会先跑起来。 我觉得 xBubble 真正有价值的地方，是它抓住了 AI 时代的长尾需求。 标准化 SaaS 解决的是最通用的需求，但很多真实机会，反而藏在那些极度垂直、生命周期短、合规压力高、不断变化的非标场景里。 世界杯预测页、事件监控工具、短期活动页面、社群互动工具，都属于这一类。 这些需求，大公司不一定会专门投入资源做。 但对 OPC 和小团队来说，只要能快速上线、快速收款、快速调整，就可能是一门真实的小生意。 另外，我也挺关注 xBubble 提到的数据和资产主权设计。 服务器、域名等底层基础设施，由生态内第三方服务商直接向用户提供。平台不留后门，数据完全隔离。 对一些跨境业务，或者高合规压力的细分场景来说，这不是概念，而是生存问题。 很多项目最怕的不是没有想法，而是账号、支付、客户数据都压在中心化平台上。 哪天遇到封号、风控、限流，前面积累的东西可能一下子就没了。 所以 xBubble 解决的，不只是技术问题，也是在帮小团队把业务尽量握在自己手里。 还有一点我觉得很重要： xBubble 不是只有固定模板。 面对不断变化的长尾需求和平台规则，单靠一套固定 SOP 肯定不够。 所以它一边有成熟的标品 SOP，另一边 Bubble Engine 还可以持续生成新的专用 SOP。 这才是它真正的付费价值。 不是说用了 AI 就能躺赚，而是当你看到一个真实需求时，可以更快做出来，更快验证，更快调整。 它帮个人和小团队抹平的，是技术雇佣成本、运营试错成本和商业冷启动成本。 这次体验下来，我最大的感受是： AI Coding 不一定只是程序员的提效工具。 它也可能成为普通人做小产品、做小生意、做全球化轻资产创业的启动器。 用抗审查释放长尾刚需。 用 SOP 降低运营风险。 用 Vibe Coding 兜底个性化增长。 在 OPC 经济越来越明显的时代，xBubble Coding 也许会成为小团队和个人创业者获取超额利润的重要商业基础设施。show more

用 Codex 加 ChatCut，我终于能用自然语言丝滑剪辑我的视频了！ 最近一直在研究这个 ChatCut 的 CodeX 插件... 他们在自然语言视频作这个层面，绝对是第一梯队 最牛逼的几个点在于： 1. 全自然语言操控 可以用自然语言操作整个剪辑过程 你不需要去手动操作复杂的剪辑轨道，只需要把你的需求用大白话讲给它，它就会自动去调用工具进行剪辑 2. 剪辑与生成无缝集成 它把视频剪辑和生成功能全部集成到了同一个工具里 如果你在剪辑过程中需要某些素材，它会自动帮你去找，或者直接生成对应的素材 整个体验非常顺畅，效果挺屌的 3. 优秀的可视化交互 这是目前我见过交互体验最好的自然语言剪辑工具 安装好之后，左边是你跟 Codex 对话的区域，右边就是它的整个工作区 你可以实时、可视化地看到 Codex 是如何操作你的视频素材进行剪辑的 更爽的是，你还可以直接在右边的工作区里，对刚刚剪辑的视频进行精细化的微调和修改 这种交互方式真的已经非常接近我理想中自然语言剪辑了 不过他们目前也确实存在一些问题， 比如整体的处理速度还是比较慢，以及 Token 的消耗比较大 这也是现阶段的一个局限性，但我觉得未来一定会越来越好 如果对自然语言视频制作感兴趣的兄弟们，一定要去试一下这个插件！ 官网链接如下：show more

用最近大火Remotion Skill 自出了宣传片得出个结论： 这个东西不会火很久，为什么呢？ 这个东西上手门槛还是比较高的，需要安装一大堆东西，报错，各种问题。 但是可以上手的群体（程序员），审美一般，做不好很好的 Demo。 我还原一下思路： 开发者想借用... Skill 来弥补可以上手群体审美一般的问题。 顺便，吃一波Skill 的流量。 目前来看，只做到了后者。show more

马斯克在想什么？ 他说，先别做PPT。 任何东西在PPT上看起来都很完美。 但那只是“看起来”而已。 如果你要创业，第一件事是什么？ 去做一个能跑起来的原型机。 哪怕它极其简陋。 一个能动的东西，比一万页精美的PPT都有说服力。 这套逻辑是不是很熟悉？... “实干家”的逻辑。 这恰恰是那些习惯了在达沃斯开会、用PPT就能撬动资本的全球主义精英们最不理解，也最害怕的东西。 他们擅长的是叙事、概念和包装。 而实干家只相信一件事：让它动起来。 一个国家的发展，是不是也该如此？ 到底是需要更多夸夸其谈的“设计师”，还是需要更多能让机器转起来的工程师？ 一个值得思考的问题。show more

这个 JSON render 真的很棒啊，重大创新 我能想到它的意义是安全可预测吧，让普通用户通过自然语言提示直接生成交互式 UI 而不会让 AI 输出失控带来安全风险。... 核心创新就是：不是让 AI 生成代码，而是让 AI 只生成 JSON 结构，然后生成的组件严格约束在你事先定义的组件库里面，可以配上 zod 检验 props 啥的。 还有就是用户体验好啊：真正可流式，渐进式渲染，同时生成的结果应该是非常稳定，因为被限定在特定的组件库中。 录屏做了小实验，效果很好。show more

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。... 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：show more