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Codex 內建 Image2 是真有太好用了。 我本來只是想測看看能不能生成 2D game sprite,結果發現Image2已經可以很穩地產出角色動作的 sprite sheet,然後就順手做了一個 Skill 可以一句prompt生成任何的 2D 動畫。 從 prompt設計 → image gen → sprite sheet → cleanup → transparent PNG → animated GIF 全部都是codex 一手包辦。 甚至生成完之後,還會自己 review、微調,直到輸出比較乾淨的結果。 再也不用丟到canva手動去除背景,也不用額外串 image API,只需要下一句 prompt,任何 2D 元素 Sprite 跟 gif 都可以直接生成。 現在真的是解放雙手時代,我老婆的補習班教學影片也都請agent來做了,10分鐘就可以做完一整個學期總共90分鐘的複習影片,重點是質感還不差,之後有機會再來分享。 agent-sprite-forge 是開源的,連結在留言。

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相信平常開很多 terminal 跑 agents cli 的人,都會跟我一樣遇到過這幾個痛點: 1. terminal 多到找不到哪一個是你要的 2. tmux 指令不熟,每次切換都卡卡的,還容易不小心跳錯視窗,往上滑還不能用滾輪 3. 要 share 文檔給其他 agent 只能手動複製貼到 project folder 找了一圈目前開源的 agent 管理平台,沒有一個符合我的操作習慣的,所以我把之前開發 VibeHQ 的優點留下來,就自己重新做了一個TermHive的多Agents 管理平台。 • 保留 Tmux 的遞迴分割視窗 + 可拖拉分隔線,利用滑鼠就可以切換與視窗滑動不再使用指令。 • Shared Content Folder 集中式的檔案空間,讓 team agents 之間互相讀寫溝通更順暢。 • 做了一個 Project Wiki,靈感來自 Karpathy 的 LLM Wiki,每個 project 一份持久化的結構化 wiki。直接叫 agent 去讀 wiki 就能快速掌握現況,可讀可寫,等於整個 team 的 knowledge base。 已經用這個管理Agent很久了,桌面乾淨,Project 有共享wiki不怕開發記憶流失(也保留了agent原生的記憶)content 共享順暢,用這套來開發是真的蠻順手的,我公司有部署一套在雲端,另一個開發員工直接無縫共享開發。 Harness Engineering 真的太捲了,之前開發的VibeHQ一直達不到心中的標準,即使做了很多架構跟規範但最後也很容易不受控亂掉,就算讓AI做 Auto-Optimization 還是會越改越糟,最後還是回到自己操作Agent了,因為我相信那些大廠遲早會把harness給搞好,就好好使用他們達到我的目的就好😂 TermHive是開源的,連結放留言。 話說這demo影片完全是由AI用remotion做出來了的,效果也還不錯,簡單乾淨。

0xFunky

14,669 Aufrufe • vor 5 Monaten

先說,我沒有使用過 Unity,也沒有用 Unity 開發過遊戲。 這次我全程使用 Codex + GPT-5.5 + agent-sprite-forge,用對話的方式,完成了一個用 Unity 製作的 Vampire Survivors 類型 2D 召喚獸遊戲。 大概花了 12 小時左右,這次比較花時間的地方是美術素材,我改用 2x3 共 6 frames 的 sprite sheet 來製作角色、怪物、召喚獸和特效,讓動畫看起來更流暢,再加上自己有強迫症重畫花了不少時間。 遊戲內容包含一名可操作主角,可以召喚 6 隻不同的召喚獸。召喚獸會自動攻擊,並且可以升級、進化;敵人與 Boss 會持續從四面八方湧過來,遊戲中也加入了 XP、金幣、補血道具、升級獎勵三選一、開場召喚獸選擇、HUD、計分系統,以及勝利條件和失敗畫面。 中間有遇到一些實際開發問題,像是 sprite 大小對齊、動畫方向、HUD 排版、血條更新、怪物生成和效能調整,這些全部都請codex幫我解決,這次全部過程0手動。 我覺得最有感的是,AI + agent-sprite-forge 已經不是單純幫我生圖或寫 code,而是像一個可以一起調遊戲的開發協作者兼美術夥伴。 整個過程就是邊玩、邊指出問題、邊修正,最後真的幫我這個從來沒用過 Unity 的人 (我是因為這次要測試才安裝的),做出一個可以在 Unity 裡打開、編輯、遊玩的完整遊戲。 話說這幾天下來,我好像真的快變成每天都能靠嘴巴開發出一款小遊戲了,遊戲連結在留言,我自己覺得滿好玩的😂

0xFunky

81,157 Aufrufe • vor 4 Monaten

[Vibe Coding 實戰演示] 昨天看到wei神公佈Read only的API就想說來玩一下Vibe Coding,寫出了一個過去wei神的歷史交易數據紀錄平台,平台記錄著wei神過去交易資訊,然後搭配Chart的K棒來做交易Mark參考,記錄一下整個Vibe過程,順便教學一下我都怎麼 Vibe Coding 一些想法。 我沒有把平台部屬起來,直接開源放到了Github上面,所有歷史交易數據包含order還有trade還有帳戶history的csv資料也都放到雲端開放大家下載,留言都有連結。 整個Vibe過程大概花了半天,中間經歷了使用Gemini 3還有Opus 4.5,大致過程如下: 1⃣一開始使用Antigravity+Gemini3,我直接把wei神的貼文複製貼上去並加了這個prompt "這是一個交易員公開了他的read only api,請幫我分析內文這是哪一家cex的api並且把他過去的歷史交易資訊全部抓下來存成csv" 接著他直接分析內文認為是bitmex的api,但他還是寫了一個script測試是幣安還是bitmex,確認是bitmex後就寫出了一個抓取data的script去把歷史trade的數據給抓了回來。 2⃣資料抓完之後我下了這個prompt "請幫我利用抓取下來的trade history建立一個dashboard,包含了所有資訊,並且加入Chart來顯示交易的紀錄" 然後就一步步生出了一版非常陽春的版本,上面有歷史K棒擠了一大堆的BUY & SELL,然後下面顯示所有的交易Table。 這邊提一下,中間會出現一些error,Antigravity很炫,可以在瀏覽器安裝一個extension,他會直接去操作網站並截圖error直接分析debug,但我這邊非常不建議讓他這麼做,精準度太差,建議一律手動複製網站上的error log貼上去當prompt 做debug。 3⃣因為抓下來的Trade log並不是倉位歷史的資訊,基本上只有buy 跟sell,而且同一個order會拆成很多的buy呈現在圖表上整個超亂的,我想做的應該是分析wei神每一個倉位歷史開單邏輯跟關單邏輯,如果不把trade整合成倉位歷史根本沒辦法看,所以我就下了這個prompt。 "有辦法把這csv做成類似倉位歷史嗎? 就是每一個開單還有這個開單pnl多少那種? 還是bitmax可以fetch這種api? 因為目前的trade log是每一次的交易(有可能是同一個order但分不同trade成交),不是同一個order跟position,想要做成那種倉位歷史的概念,請幫我做看看?" 結果他使用了FIFO (先進先出 First In, First Out)的方法來幫我整理CSV並新增了一個Position的Page,但這問題就來了,我看了一下整理出來的倉位歷史一定是錯的而且超亂,之後不論我怎麼問Gemini 3 一直鬼打牆在處理csv,結果也都一直是錯的。 4⃣ 剛好 Claude Opus 4.5 釋出,想說試試看,我就切換到Cursor + Opus 4.5,下了這個prompt (其實就是閒聊) "這是我之前設計的一個平台,有一個很厲害的交易員提供 READ ONLY的API, 讓使用者可以抓他Bitmex這家交易所的歷史交易資訊, 我之前有寫一個script把trade log都抓成 bitmex_trades csv這個檔案 不過我發現這是trade log, 每一筆trade都會記錄, 但並不是倉位歷史, bitmex有api抓倉位歷史嗎? 還是說要用這個csv去計算倉位歷史,bitmex 除了trade history以外有沒有什麼api可以抓取更多information讓這個平台更好的? 然後這個平台目前有display 每一筆交易的 chart, 我是希望可以變成倉位歷史, 然後點倉位後就可以顯示那一次的倉位操作來做學習" 神奇的來了,Opus直接去翻bitmex的api doc,抓取了wallet/order/execution history,然後直接把我卡了很久的問題全部解決了,他直接利用了order還有execution算出了比較精確的倉位歷史,甚至還幫我加了首頁的Overview Page。 5⃣ 接下來就是一些前端的修飾,我直接回到Gemini請他幫我調整CSS跟介面讓介面看起來更專業一些,還有更新Chart使用類似TradingView的畫面。 最後還是感謝 paulwei 提供實盤紀錄供別人學習,確實是我看過第一個這樣公開敢把實盤 API 直接丟出來,讓大家無死角檢視並學習每一筆進出單細節的交易員。 而這就是 Vibe Coding 的魅力,半天時間就能把一個單純的 idea 落地成實用的分析工具,整個過程基本上你也不需要懂程式。 最後希望這篇實戰紀錄能給大家一點啟發,都一起 Vibe 起來吧!

0xFunky

185,467 Aufrufe • vor 9 Monaten

等等要帶老婆出發去北歐追極光(希望能看到 ) 去年底就把機票、住宿、活動全部訂好了。結果昨天突然一陣焦慮湧上來,很怕會不會哪個沒訂到、哪個時間撞到,或者哪封確認信被我遺忘在了信箱深處。 然後我就花了不到一小時,把這個東西做出來了 — TripGo。 只要連結 Gmail,就會自動把信箱裡所有訂單確認信抓出來,並且整理成不同的完整旅行規劃(因為很多訂房、機票平台根本沒有 API,後來想想反而 email 是最乾淨、最完整的資料來源) 每個行程點進去之後,AI 會依據現有訂單自動生成每天行程、出國前準備清單,還會幫你整理這趟旅程的注意事項。我還加了一個小助手,遇到什麼問題都可以直接問,小幫手也支援圖片理解跟搜尋功能,其實就跟Gemini App一樣,最後再補上一個一定會用到的語音翻譯功能。 基本上就是一個專屬於自己的完整 AI 旅行助手。 要請 OpenClaw 整理其實也辦得到,但自己做一個更符合需求的介面,那種掌控感還是很爽的。AI 時代最爽的地方就是,需求出現的瞬間,可以快速的開發成產品。 如果各位也有這需求,等我回來再看看要不要開源給大家。 話說這邊提醒一下,我每次出國好像都會出大金,上次去名古屋是幣安人生,去香港的時候是TST,去歐洲是B,感覺大家可以先準備一下了😂

0xFunky

10,088 Aufrufe • vor 7 Monaten

原來開電動車可以有這個藉口阿 我也要去買台電動車 為什麼 AI 也需要「驗證機制」 以前我一直覺得 AI 很厲害 結果應該可以直接相信 直到有一天,我在用 AI 做一些分析和決策時 才慢慢意識到一個問題 即便再聰明的 AI,如果沒辦法驗證 它也可能給你錯誤結果 你可能會想 AI 結果錯了也沒關係 自己再檢查就好 可事實是,有些結果是自動被系統執行的 比如金融交易、智能合約、或者自動化操作 錯誤一旦發生,成本可能比人類錯誤高很多 更嚴重的是,普通使用者根本沒有辦法看懂 AI 怎麼算的 也就無法判斷結果可信度 這時候,我開始注意到 Inference Labs 的理念 他們想解決一個基本問題 結果能不能被驗證 換句話說,你不用去信任誰,也不用去理解模型多複雜 只要有一個可驗證的證明,結果就有可信度 對我來說,這種方法讓 AI 使用變得可控 也降低了很多潛在風險 我以前常以為「驗證」只是大公司才做的高級功能 但現在明白了,這其實是每個人都需要的安全網 沒有驗證,就像你在黑暗中走路,不知道哪裡有坑 有了驗證,至少可以確定自己踏在安全的地面上 這種概念很簡單 但在現實世界裡 卻少有人真正落實 所以,對我來說 AI 不只是要準確 更重要的是可驗證 這也是我覺得 Inference 有趣的地方 它提供了一個簡單、實用的機制 讓我們不必再靠盲目相信來使用 AI 信任可以建立,但不靠感覺,而是靠證明

小美哥🕊️

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