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05后女大学生嫌装修公司设计太土。自己写代码搞定了。 Codex CLI + Gemini，写规则文件，调API，把几百张线框图批量跑成效果图。灵感是贝聿铭的三角结构 + 瑰丽酒店的镜面设计。胡桃木 + 黄铜 + 无柱转角玻璃。装修预算从1000万冲到2000万，嫌设计师给的方案太土，干脆自己来。看完我只想说一句话：以后学AI编程，不只是为了找工作，是为了不被装修公司糊弄。你会用AI自己做室内设计吗？

Vincent

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艺术科学技术

Anya Rossi• Live Now

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地方文旅疑似拿画师设计跑AI，被质疑用纳税钱白嫖原创 7月1日，一名画师爆料称，自己曾接到一单地方文旅吉祥物设计项目，为某景点设计“动物一家三口”形象，最初谈好费用为1万元。项目推进到后期时，甲方突然将其已经设计好的角色拿去跑AI，生成3D效果图后反过来说：“现在想要的是AI生成的这种，你弄不出来，人家10分钟就弄好了。” 随后便表示后续不用画了，尾款也不用结。画师认为AI只是表现方式，角色造型、设定和创意仍然来自自己。更离谱的是，甲方后来发现AI生成图存在角色不稳定、风格不一致等问题，又回头花2000元请画师修改AI图，最后还将该形象用于宣传。评论区网友根据“地方文旅官宣”“一家三口”“动物吉祥物”“AI动画”等线索，疑似扒出相关文旅项目为中国（温州）国际园林博览会。还有网友质疑，地方政府文旅项目拿纳税人的钱做宣传，却层层外包、压价白嫖，最后还用AI包装成政绩；既不尊重原创，也不尊重劳动者。

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UX 设计基础：学习指南 UX 设计入门教程汇总，来自全世界最著名的 UX 设计公司 NNgroup，内容包括： - UX 设计简介 - UX 设计哲学 - UX 设计规划和研究 - 用户界面（UI）设计 - 职业发展英文的视频和图文教程（大家交口称赞的那些翻译插件终于有用了）。NNgroup 的工作比一般设计公司更注重理论、非常重视用户研究，所以他们的入门课程也偏原理、基础概念适合从基础开始认真学 UX 设计的人，不适合上速成培训班很神奇地变成 UX 设计师的人 #设计入门来个视频感受一下，这是 UX 设计入门的入门、被全世界人民问了几百万遍的问题：UX 设计和 UI 设计有什么差异？ 1/

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倪爽

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🚨Stitch 这次升级不得了，我觉得重点不是多了几个功能，而是 Google 正在重写 AI 设计工具的定义。 1/ Google 昨晚更新了 Stitch，官方给它的新定位很直接： AI-native software design canvas。 2/ 翻译成人话就是：它不想只做一个 “你写一句 prompt，我给你几张 UI 图” 的工具了。 3/ 这次更新，核心就 5 个方向：无限画布更聪明的设计代理语音交互即时原型设计系统 + DESIGN.md 4/ 最值得看的第一点，是 AI 原生画布。现在的 Stitch 不只是吃 prompt。还可以把图片、文本、代码一起作为上下文。这说明它开始更像“设计工作台”，而不是一次性生成器。 5/ 第二点，是 agent 变强了。 Google 这次明确说，新 design agent 能理解整个项目演进过程，而且还有 Agent manager，支持你并行探索多个设计方向。 6/ 第三点，是语音进入设计主流程。你可以直接对着画布说话让 Stitch 一边听一边改还能给你实时设计反馈 7/ 第四点，是即时原型。现在 Stitch 可以把静态设计快速变成交互原型，点一下 Play 就能看 flow，甚至还能自动补出逻辑上的下一屏。 8/ 第五点，是很多人会低估的 DESIGN.md。 Google 把设计规则做成了一个 agent-friendly markdown，支持导入、导出、复用，还支持从 URL 提取设计系统。 9/ 所以这次 Stitch 真正从“帮你出图”，走向“参与整个设计流程”。 10/ 一句话总结： 2025 年的 Stitch，更像 UI 生成器。 2026 年这次升级之后，它开始更像 AI 设计工作台。

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比特币橙子Trader

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谷歌新出来一个AI创意板工具：Mixboard，对各类设计师比较实用，可以快速验证灵感，过程可视化它把文字描述+生成图片+自由拼贴三件事整合到了一块无限画布上即便没有设计或绘画技能的人，也可以把想法快速视觉化可以自己上传图片素材，也可以让AI现场生成，用文字描述调整图片创意，图做好后AI会看图说话，自动配一段描述做服装、家居、活动、产品等创意的可以看看目前已在美国放出了公测版 #AI设计创意 #Mixboard

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AIGCLINK

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Codex 重磅更新：Product Design 插件上线！以前 Codex 代码强但 UI 审美常被吐槽上世纪风，这次直接把产品设计思维装进大脑，审美和专业度瞬间拉满！下面视频展示了我用最新 Product Design 插件设计的三个网站，完全不输高级设计师～先设计，后开发：它不再是直接盲写代码，而是先给你 3 张不同风格的高保真参考图！确认了审美，再开始写代码，这种设计驱动的流程太专业了。丝滑的滚动叙事、动态背景、视频卡片，交互细节拉满。这种先定审美、再定交互、最后落地的流程，才是未来 AI 开发的终极形态！

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爱丽丝呀！

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我靠，写前端终于不必被 AI 味带着跑了。 Taste Skill 是一套 agent skill，给 Claude Code / Codex / Cursor 这类 AI Coding Agent 加一层设计规则约束，解决 AI 写 UI 时视觉质量不稳定的问题。它主要干几件事： 1、反模板化限制 AI 默认生成紫色渐变、居中 Hero、三张 feature card、玻璃拟态这类同质化 UI，用 anti-slop 规则把输出拉回真实设计逻辑。 2、视觉方向可控通过 3 个 dial 控制设计倾向： DESIGN_VARIANCE：布局方差 MOTION_INTENSITY：动效强度 VISUAL_DENSITY：信息密度 AI 会根据需求推断数值，也可以手动调整。 3、写代码前先读需求内置 Brief Inference 机制。AI 会先输出 Design Read，确认设计方向，再开始生成代码。方向不明确时，只问一个关键问题。 4、多工具共享配置一条命令安装，Claude Code / Codex / Cursor 可以共用同一套设计规则，不用重复维护。它本质上不是让 AI 更会写 CSS，而是把设计判断前置成一套可执行规则。不只是代码生成能力，还有审美、上下文约束和工程化稳定性。

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Vince 聊开发

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

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前端哥Liam

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Google Stitch 大更新：号称是 Vibe Design 对着画布说话就能做设计 Figma 股价大跌8.8% 带来 5 大升级： 🎨 无限画布：以前是输入一句话等出图，现在有了一个真正的工作台。你可以把参考图、文字说明、代码片段全扔上去，AI 结合这些上下文帮你设计，更像在跟一个设计师协作。 🧠 更智能的设计 Agent：它现在能记住你整个项目的修改历史，不是每次从零开始理解你的需求。还能同时帮你推进多个方案，比如你想试三种不同风格的首页，它并行帮你搞，互不干扰。 🎙️ 语音交互：“这个按钮大一点""配色换暖色调""导航栏改成深色"，对着它说就行。不用停下来打字，边看边改，效率高很多。 ⚡ 即时原型：以前出的是静态图，现在点一下播放键，设计稿直接变成可以点击交互的原型。系统自动帮你算好"点这个按钮跳到哪个页面"。不用手动一根根连线了。 📐 新增了 DESIGN.md：把你的设计规范（配色、字体、风格）写成一个文件，不管是给 Stitch 用还是给 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程工具用，都能读懂。设计规范不再锁死在一个工具里。

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小互

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疯了，这个 GitHub 项目让 AI 自己创业。最近看到一个很有意思的开源项目： Paperclip 一句话总结：用一群 AI Agent，自动经营一家公司。你只需要给一个目标，比如：做一个 AI 产品，做到 $1M MRR 系统会自动开始： 1. 搭建 AI 公司结构 CEO CTO 工程师设计师市场全部由 AI Agent 扮演。 2. 自动拆解任务产品规划写代码做设计市场推广 AI 会自己分配任务、协作完成。 3. 多 Agent 团队协作不同 AI 角色之间会互相沟通、执行任务、推进项目。 4. 你只负责一件事当老板。审批策略、查看进度、控制预算。剩下的工作 —— 交给 AI 员工。更有意思的是： - 支持 Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw 等 Agent - 每个 Agent 可以设置预算、权限、任务范围 - 所有决策都有日志和审计记录一句话总结这个项目：它不是 AI 工具，而是一个「AI 公司操作系统」。如果你在研究： AI Agent 自动化创业 AI 团队协作这个项目非常值得收藏。

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开发者Hailey

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的人提了一个思路：用 AI 写代码之后，人应该审计划，不应该审代码。他的类比很准。写 C 语言的时候没人去检查编译器输出的汇编对不对，因为你信任编译器。AI 写代码也应该一样——你把精力花在计划对不对上，计划没问题就让它去生成。问题是 Claude Code 的计划是一大坨 Markdown，在终端里看得人眼花。他做了个 /visual-plan 技能，让 AI 用 MDX 组件输出计划：线框图、API 结构图、Schema 变更，都是可视化的，能拖能缩放。代码写完之后还有 /visual-recap，生成一份可视化变更总结。产品经理和设计师不用看代码 diff 也能看懂 AI 改了什么。

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Vincent

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有件事我想说给潮玩行业的人听—— 以前从0做一个潮玩 IP，要经历：概念设计、建模、渲染、拍摄、剪片、做宣发……每一步都是时间和人力。现在我一个人，用 AI，把这套流程全跑了一遍。从角色设计、海报包装，到发布短片——从创意到成片，周期短到离谱。这不是说 AI 把设计师替代了。是说会用 AI 的设计师，现在可以一个人撑起一整条 IP 内容线。 POP MART 52TOYS_US @TOPTOYofficial 六分の一が好き Kidrobot SUPERPLASTIC 你们在找下一个能独立运转的创作者 IP 吗？我在。 PONYO Studio / Outlaw Bloom SS.26 #DesignerToy #AIDesign #PotentialCollab #PONYO #潮玩 #盲盒

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我用Gemini3写了一个基于网格系统规则的LOGO生成器，片尾是完整动画效果。其主要功能有：生成器可以按特定网格规则生成家族套系logo，指定颜色，可根据颜色生成渐变阶梯式色彩或单色logo。可以生成首尾帧动画，做家族系LOGO之间的转换，也可以平铺LOGO成为辅助图形图案，非常方便的生成好看的mg动画。可一键保存jpg、png、eps矢量图片，动画可一键保存mp4。目前已经投入设计流程中使用。相信不久将来，设计师们都可以利用AI制作自己的设计工具，优化设计流程。

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DynamicWang

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说实话，Codex做设计其实可以很好的！不只是文章介绍的方法，甚至不用 Fable 5，用 codex 或 Claude Code 也能做成👇视频这种设计效果。按我的思维，看到即可复刻，想象力到位了，就能驱动AI破解出来。当然，尊重原视频老师的版权，是dy“言言老师”分享的设计实践！我这里只是二剪搬运，支持观点顺带一提，Jacky兄真的是干货输出机啊，一天一篇爆款长文，吾自叹不如！

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爱丽丝呀！

118,922 次观看 • 17 天前

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。现在你是老板，只需要看最终的结果。满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。是一个17k token的完整SPEC。你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 次观看 • 3 个月前