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CAD 1000 Hours:最大的开源 CAD 数据集 工程师或者设计师在电脑上画建筑图纸、做机械零件3D模型时,操作非常复杂。为了让AI学会像真人一样使用这些专业设计软件,创作者录下了工程师真实的电脑操作过程,把视频、鼠标点击、键盘敲击动作全部完整记录了下来。 数据量大:包含了超过 1000 个小时的真实电脑操作录像,总共涵盖了 597 个不同的完整设计任务。 软件覆盖全面:包含了 10 款主流画图和建模软件,比如画建筑和零件最常用的 AutoCAD、做机械设计的 SOLIDWORKS、做房屋建模的 SketchUp (牛来电影就是用这个做的)等。 细节丰富:每一个任务不仅有屏幕录像,还精准记录了每一秒鼠标点在哪里、键盘按了什么,甚至配有文字解说,告诉AI“这一步设计师在干嘛”。 前后对照清晰:每个案例都提供了最初给设计师的任务说明、参考素材,以及最后做出来的成品文件和评分标准,方便AI对照着学习。 数据集:

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我让 AI 找一个值得做的产品,它盯上了律师账单里的 6 分钟 最近用 AI 做产品调研时,我越来越明显地感觉到一个问题: 信息并不缺,缺的是判断。 问“下一个 AI 机会在哪里”,很容易得到一长串听起来都对的答案:AI 法务、AI 财务、AI 营销、AI 编程…… 但真正准备行动时,还是不知道哪个需求真实存在,哪个只是被反复包装的趋势。 所以这次我换了一种问法。 我让 AI 从用户抱怨、产品评论、GitHub Issues、行业报告和现有产品中寻找信号。每提出一个方向,还必须主动寻找反证:竞争太强、付费意愿不足,或者已经有成熟工具解决,就淘汰。 它一共比较了12个方向。 广告上线前 QA 的损失很直接,但链接和落地页检查已经有成熟工具;AI 代码审计的痛点很强,但市场拥挤,而且人仍然可能需要逐行复核;财务对账高频,却绕不开数据权限和“到底以哪个系统为准”的问题。 最后留下的,是一个我原本完全没有想到的场景: 律师的工时记录与账单叙事(比如美国的法律服务)。 许多按小时计费的律师以0.1小时,也就是6分钟为单位记账。会议、邮件、电话和文档修改结束后,他们还要回忆自己做过什么、匹配案件、补记时间,再把记录改成客户能够接受的账单描述。 AI 在这里不需要替律师做法律判断。 它只需要把日历、邮件和文档活动整理成带来源的候选记录,再由律师确认、修改或删除。 它真正解决的也不是“写得更快”,而是减少漏记、降低审核返工,并让每条收费描述都有依据。 这次测试用的是 Apodex。它里面的 Deep Discover 最让我意外的地方,不是能生成多少想法,而是会主动反驳自己的想法,把一个宽泛的问题逐步收敛成可以验证的假设。 它也没有把这个结果包装成确定的创业机会,而是给出了一套30天验证方案:访谈律师和 billing manager,用脱敏样本测试草稿编辑时间,再验证是否真的有人愿意进入付费试点。 如果律师不愿开放数据、修改草稿和自己重写一样费时,或者现有软件已经够用,那这个方向就应该停止。 我觉得这才是这次测试最有价值的地方。 它没有替我宣布一个答案,而是帮我排除了一批看起来正确的答案,最后告诉我: 下一步最值得验证什么,以及出现什么结果时应该放弃。 有时候,真正有用的 AI 不是让人更快得到结论,而是让一个模糊的问题,终于有了可以行动的下一步。 Open Source Harness: Open Weights: Website:

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