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从GPT-6 Astra发布以来，就一堆人在让Codex去通过computer use去操控blender做各种3D模型的。但稍微做了点就停了。然后我自己也拿Claude Code和Codex做了不少测试，发现不管是直接写代码的方式，还是操控blender的方式，从成本和效率来说都不是最好的方式。所以我自己摸索了一套新的策略。用Codex 加 3D 基座模型 Tripo，做了一座能开车逛的巴黎。整了两天，一行代码没写。一座能开进去的巴黎👇出来了！现在视频演示里的车、树、铁塔、街上走路的人——全是 AI 生成的 3D 资产；而街区、桥、塞纳河——是代码画的。为什么这么分？因为你开车会开到车跟前，但不会开到桥底下去数栏杆。近景给精细模型，远景交给代码。做出来的网页游戏会在细节和帧率上更平衡。以及，除了这期视频，我还把一整套操作流程做成了386 页手册教程！现已开源了，提示词、脚本、模型全在里面：

花叔

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153,437 Aufrufe • vor 1 Monat •via X (Twitter)

Kunst Bildung Wissenschaft & Technologie

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

14 Kommentare

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猫神王vor 1 Monat

Computer use 操控 Blender 看着酷，账单和成功率先劝退一波。小团队实测同款：屏幕代理适合 demo，不适合量产管线。 3D 交付要的是可编译门控，不是鼠标被 Agent 点来点去。

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sysoutvor 1 Monat

噢看起来更复杂了网上用的是blender mcp 不是computer used吧

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AI IT PM in HKvor 1 Monat

這個拆法很像遊戲 LOD😂hh ..按「玩家能否接近並驗證」分配生成成本👍 可驗證區域給模型，背景交給規則

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安叫兽|Bird🕊️ 🔶 BNBvor 1 Monat

看起来难点不在能不能做，而在怎么少走弯路。

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AI Mastery Guidevor 1 Monat

Claude doing 3D modeling is unexpected

Profilbild von Ty ⟪ λ ⇆ τ/Δφ→0 ⟫

Ty ⟪ λ ⇆ τ/Δφ→0 ⟫vor 1 Monat

Computer use keeps looking magical until the task lasts longer than the demo 😭

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✪ Sandro Fidélisvor 1 Monat

Can I make Characters in Tripo with Claude ? How??

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刘朝 Zhao Liuvor 1 Monat

近景用高细节资产、远景用代码生成，这个拆分抓住了成本和帧率的共同约束。再加一层可编译门控：资产哈希、碰撞体、LOD、渲染预算和回归截图都要能验收。Computer Use适合探索，稳定交付要靠可重放的管线。

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星火APIvor 1 Monat

Computer use 点 Blender 看着酷，账单和成功率先劝退。你这招对：近景给资产模型，远景让代码画。能复跑才叫管线，不是录屏点鼠标。

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Tracy LOISELvor 1 Monat

Codex + MCP Blender + Rodin 3d

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Sreekanth Reddy Svor 1 Monat

Where is the manual?

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周彦充vor 1 Monat

近景给模型、远景给代码，这个分法值钱在把贵的只花在读者会凑近看的地方。我 9 月 6 日三条出图通道全不通，短视频画面用的是脚本画的墨线，不靠出图模型，片子照样每天出。

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Lennoxvor 1 Monat

我也发现，工具调用真正难的是状态管理，不是把命令跑起来。

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Hauvor 1 Monat

thx, bro

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终于！我又回到了 Codex 和 Claude 双修的状态！来尝试一个最强组合技： GPT-6 Astra+Tripo3D+Blender+Claude Opus5.5！我把电脑交给AI，一晚上直接给我搓了一个能玩的3D的荒岛狩猎游戏！！最后拖后腿的，居然是我！！从生成图片、制作 3D 模型，到减面、组装、搭场景，再到完善游戏玩法，所有的操作，全程都是 AI 自动搞定。 Codex 操作电脑，Tripo3D 做模型，Blender 处理资产，最后让 Opus 5.5 打磨细节。不得不说Tripo新上的P2.0模型真的有点惊艳！用起来要省心很多！！它可以快速生成干净、真实可用的拓扑面，生成的高精度模型能够直接进入后续的游戏开发、动画制作流程，成为真正好看又好用的3D资产！其他AI 3D产品生成模型虽然看着不错，但后续用起来才知道拓扑有多混乱，需要浪费大量时间去细调！！也就是我不专业，我要稍微更专业一点，做出来的游戏高低可以上架了！！整个游戏虽然只是一个Demo，因为额度关系，很多细节还没有优化完成，但整个游戏玩法已经跑通了！角色可以在岛上移动，切换手枪、猎枪和刀，拿起瞄准镜追着猎物跑，有些猎物还会主动攻击。具体是怎么做的？一开始，我先把想做的游戏和需要的素材告诉 Codex：荒岛狩猎，找到电台联系外界，需要什么样的人物、武器、动物，以及大致想要的场景效果。接下来就让它操作电脑，它自己去生成了图片，然后在Tripo 里生成了一堆 3D 模型。该拆分的都进行了拆分，该绑骨骼的都绑了骨骼。生成模型之后，codex 继续操作 Blender，完成减面、组装，顺便做了基础场景的建模。等基本场景成形，Opus 5.5 接手整个项目，做整体优化，继续完善玩法和逻辑。角色怎么移动，视角怎么切换，拿起不同武器之后怎么操作，开镜、射击、命中和物资收集怎么衔接…… 最后直接给了我一个游戏包，打开就能玩！！这次小试牛刀，我觉得再多花一点时间，效果可能会更好！！必须去恶补一下游戏制作的教程，如果大家感兴趣，下次可以写一篇长文，把整个过程好好的拆一拆！！

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沐阳

28,212 Aufrufe • vor 27 Tagen

【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

傅盛

89,905 Aufrufe • vor 10 Monaten

这是演示我怎么用 AI 帮我测试游戏，也是我日常在做的事以前做游戏开发还得请一大堆人来干测试，现在只需花一天的饭钱就能让 AI 帮你测试一个月不停的跑😂 我们算是赶上了好时代了 AI 不会取代人类或工作，AI 是人类最好的辅助现在学习怎么用 AI 也不算迟 #codex #gaming

这是演示我怎么用 AI 帮我测试游戏，也是我日常在做的事以前做游戏开发还得请一大堆人来干测试，现在只需花一天的饭钱就能让 AI 帮你测试一个月不停的跑😂 我们算是赶上了好时代了 AI 不会取代人类或工作，AI 是人类最好的辅助现在学习怎么用 AI 也不算迟 #codex #gaming

卡神 Karu

10,157 Aufrufe • vor 5 Monaten

Codex 做 3D 场景的正确打开方式前段时间我们用 Codex 制作了许多 3D 场景，很多朋友希望我们能出一期详细教程。这一章节的场景主要是用 Codex + Tripo + Nanobanana 制作的，为了网页端能跑，我们的使用的技术栈是 three.JS 和 Web3D 总之我知道的都在视频里啦～恰逢 GPT 6 Astra 发布，如果你在网上看到了很多惊艳的案例，又对自己做出来的效果没有那么满意，那这一期分享可能会对你有启发～ #codex #tripo #threejs

Codex 做 3D 场景的正确打开方式前段时间我们用 Codex 制作了许多 3D 场景，很多朋友希望我们能出一期详细教程。这一章节的场景主要是用 Codex + Tripo + Nanobanana 制作的，为了网页端能跑，我们的使用的技术栈是 three.JS 和 Web3D 总之我知道的都在视频里啦～恰逢 GPT 6 Astra 发布，如果你在网上看到了很多惊艳的案例，又对自己做出来的效果没有那么满意，那这一期分享可能会对你有启发～ #codex #tripo #threejs

Ring Hyacinth

126,830 Aufrufe • vor 1 Monat

最近一直在做视频了，文章的更新开始落下来了但我最近发现好像视频和文字是一回事！！于是自己手搓了个视频转文章的Agent！！从构思，模型选择，代码，界面我都录下视频请看下面👇：

最近一直在做视频了，文章的更新开始落下来了但我最近发现好像视频和文字是一回事！！于是自己手搓了个视频转文章的Agent！！从构思，模型选择，代码，界面我都录下视频请看下面👇：

铁锤人

22,466 Aufrufe • vor 4 Monaten

Hyper3D 推出了自己的MCP服务用 GPT 6 Astra 玩了下有点震惊到我，用它做3D 科普视频和网站，效果贼好我让 Codex 搜集天宫空间站从发射开始到现在的所有信息和内容，让它帮我制作一个天宫空间站的建造过程科普网站... 试了一把，从 2021 年第一次发射一直演进到今天... Codex 通过 Hyper3D MCP 创建 3D 模型、查询生成进度并获取模型结果。然后自己利用3D模型来进行网站的设计和组装视频里的模型我做了一个模型库，只要生成过一次，以后需要用的时候不用再生成了，直接使用就行，每个模型都是零件组成的，所以动画视频自由度很高。感觉用来做知识科普和教学还是非常不错的 AI 、科普、历史、知识类博主都可以慢慢积累自己的模型库，做到一定的数量后，视频的成本就会开始下降，因为可以复用的模型越来越多。航母、飞机、古建筑、产品拆解、历史事件复原，任何「实物 + 演变过程」的都适合。

Hyper3D 推出了自己的MCP服务用 GPT 6 Astra 玩了下有点震惊到我，用它做3D 科普视频和网站，效果贼好我让 Codex 搜集天宫空间站从发射开始到现在的所有信息和内容，让它帮我制作一个天宫空间站的建造过程科普网站... 试了一把，从 2021 年第一次发射一直演进到今天... Codex 通过 Hyper3D MCP 创建 3D 模型、查询生成进度并获取模型结果。然后自己利用3D模型来进行网站的设计和组装视频里的模型我做了一个模型库，只要生成过一次，以后需要用的时候不用再生成了，直接使用就行，每个模型都是零件组成的，所以动画视频自由度很高。感觉用来做知识科普和教学还是非常不错的 AI 、科普、历史、知识类博主都可以慢慢积累自己的模型库，做到一定的数量后，视频的成本就会开始下降，因为可以复用的模型越来越多。航母、飞机、古建筑、产品拆解、历史事件复原，任何「实物 + 演变过程」的都适合。

小互

14,572 Aufrufe • vor 1 Monat

AI时代，永远别低估一个人可能拥有的创造力。很多事情，几个月前你做不成，现在再试试可能就完全不同了。半年前，我在完全没用过unity，没做过游戏开发的情况下尝试过用Cursor+Unity开发军事题材的3D射击游戏。当时最大的瓶颈就是3D资产。市面上找的各种 AI 3D工具生成的装甲车模型，本质上是一坨无法拆分的疙瘩汤，想给炮塔、履带做独立动画和损伤效果根本不可能，项目直接卡死。我以为这事儿黄了，直到最近看到了 Hyper3D by Deemos 的他们新推出的Rodin Gen-2有个叫BANG的架构，简直太绝了，它能理解模型是由不同部件组成的，能把任何3D模型都按合理的逻辑拆解，比如我这个视频里的装甲车、直升机、士兵等。这种情况下，我能拿到独立的炮塔、车轮等，可以直接拿去做动画绑定和参数设定，这把我上次遇到的问题基本都解决了。我突然意识到，才过了半年，我整个AI开发流程的工具几乎全换代了： 1、AI编程工具从Cursor换到Claude Code。 2、2D素材从Midjourney换到Nano Banana。 3、而3D资产这块的进化是最颠覆的，直接从玩具变成了工具。所以，别给自己设限，别给AI设限，你只需要想清楚自己想做什么，每隔半年试试看，很可能会有意想不到的惊喜。我觉得hyper3d这个新能力有机会让很多游戏小团队提效，也会让很多像我这样0基础的开发者也有机会整出自己首个3D游戏出来。

AI时代，永远别低估一个人可能拥有的创造力。很多事情，几个月前你做不成，现在再试试可能就完全不同了。半年前，我在完全没用过unity，没做过游戏开发的情况下尝试过用Cursor+Unity开发军事题材的3D射击游戏。当时最大的瓶颈就是3D资产。市面上找的各种 AI 3D工具生成的装甲车模型，本质上是一坨无法拆分的疙瘩汤，想给炮塔、履带做独立动画和损伤效果根本不可能，项目直接卡死。我以为这事儿黄了，直到最近看到了 Hyper3D by Deemos 的他们新推出的Rodin Gen-2有个叫BANG的架构，简直太绝了，它能理解模型是由不同部件组成的，能把任何3D模型都按合理的逻辑拆解，比如我这个视频里的装甲车、直升机、士兵等。这种情况下，我能拿到独立的炮塔、车轮等，可以直接拿去做动画绑定和参数设定，这把我上次遇到的问题基本都解决了。我突然意识到，才过了半年，我整个AI开发流程的工具几乎全换代了： 1、AI编程工具从Cursor换到Claude Code。 2、2D素材从Midjourney换到Nano Banana。 3、而3D资产这块的进化是最颠覆的，直接从玩具变成了工具。所以，别给自己设限，别给AI设限，你只需要想清楚自己想做什么，每隔半年试试看，很可能会有意想不到的惊喜。我觉得hyper3d这个新能力有机会让很多游戏小团队提效，也会让很多像我这样0基础的开发者也有机会整出自己首个3D游戏出来。

花叔

80,581 Aufrufe • vor 1 Jahr

这两天看到我一直很喜欢的设计师阿哲阿哲Phil 的个人网站，我挺喜欢他个人主页的那个风格。看着看着突然冒出一个念头：这种个人审美很强的网站，模型光看录屏，能不能做出来？于是我顺手录了 10 秒左右，从页面上划过去，直接把视频丢给 Ling-3.0-flash-VL，让它照着做一版。没给源码，也没拆页面，更没写一大段提示词。输入就那段录屏，加上一句很简单的需求。其实扔进去的时候，我没抱多大期待。视频一晃就过去了，有些细节让我自己暂停看，也未必记得住。 Ling-3.0-flash-VL 是百灵在 Ling-3.0-flash 上加了视觉理解和 visual agent 的版本。官方提到的能力挺多，视觉感知、STEM、文档、前端编码、医疗报告都在里面。我这次没全测，就看一件事：它能不能看完一段网站录屏，真把页面做出来。结果打开以后，我确实愣了一下。按肉眼看，和阿哲的原版大概有七成像。大的版式、配色和页面感觉都抓到了，生成出来的也不只是一个摆着看的空壳。按钮能点，交互能跑，放进浏览器里，已经像个可以接着改的半成品。当然，剩下那三成也挺明显。风格不够细腻，字体没那么贴，交互还是有点僵，一些细节只学到了大概。把两个页面并排放在一起，差距还是能看出来。要我直接拿去上线，我肯定不会；拿它当第一版，我觉得够了。以前脑子里有个页面的样子，最麻烦的是说不清。你跟开发说想要“有点设计感”“交互顺一点”，讲了半天，对方可能还是不知道你想要什么。自己不会写代码的话，很多想法就一直停在收藏夹里。现在简单多了。先找一个接近自己想法的网站，录一小段，让模型搭出来。哪里不对，直接看着页面改。它没有把阿哲的网站原样搬过来，但它把一张白纸直接做到了七成。所以这次测完，我还挺愿意安利 Ling-3.0-flash-VL。离专业前端当然还有距离，但对没代码基础、想做个人网站或者产品 Demo 的人来说，先把第一版弄出来，已经能省不少事了。感兴趣的都可以去试一试：

这两天看到我一直很喜欢的设计师阿哲阿哲Phil 的个人网站，我挺喜欢他个人主页的那个风格。看着看着突然冒出一个念头：这种个人审美很强的网站，模型光看录屏，能不能做出来？于是我顺手录了 10 秒左右，从页面上划过去，直接把视频丢给 Ling-3.0-flash-VL，让它照着做一版。没给源码，也没拆页面，更没写一大段提示词。输入就那段录屏，加上一句很简单的需求。其实扔进去的时候，我没抱多大期待。视频一晃就过去了，有些细节让我自己暂停看，也未必记得住。 Ling-3.0-flash-VL 是百灵在 Ling-3.0-flash 上加了视觉理解和 visual agent 的版本。官方提到的能力挺多，视觉感知、STEM、文档、前端编码、医疗报告都在里面。我这次没全测，就看一件事：它能不能看完一段网站录屏，真把页面做出来。结果打开以后，我确实愣了一下。按肉眼看，和阿哲的原版大概有七成像。大的版式、配色和页面感觉都抓到了，生成出来的也不只是一个摆着看的空壳。按钮能点，交互能跑，放进浏览器里，已经像个可以接着改的半成品。当然，剩下那三成也挺明显。风格不够细腻，字体没那么贴，交互还是有点僵，一些细节只学到了大概。把两个页面并排放在一起，差距还是能看出来。要我直接拿去上线，我肯定不会；拿它当第一版，我觉得够了。以前脑子里有个页面的样子，最麻烦的是说不清。你跟开发说想要“有点设计感”“交互顺一点”，讲了半天，对方可能还是不知道你想要什么。自己不会写代码的话，很多想法就一直停在收藏夹里。现在简单多了。先找一个接近自己想法的网站，录一小段，让模型搭出来。哪里不对，直接看着页面改。它没有把阿哲的网站原样搬过来，但它把一张白纸直接做到了七成。所以这次测完，我还挺愿意安利 Ling-3.0-flash-VL。离专业前端当然还有距离，但对没代码基础、想做个人网站或者产品 Demo 的人来说，先把第一版弄出来，已经能省不少事了。感兴趣的都可以去试一试：

阿川 | AI thinking

38,631 Aufrufe • vor 1 Monat

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

karminski-牙医

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卧槽！这个项目可以啊！又一个完整的AI视频创作平台开源了，前后端都是MIT协议。 Magiviz把“写剧本 → 定角色 → 画分镜 → 生成视频 → 成片”做成了全流程AI工作流，最长支持生成60秒视频，内置12种主流视频模型。作者说好开源就开源，代码已经全部放出来。现在做AI视频工具的人越来越多，但能把从剧本到成片的完整链路开源出来的还不多。对想自建或二次开发视频生成系统的人来说，这是一个可以直接上手的基础。创作精良的1080可以看看那个五折的平台搞一下！多个选择！开源视频工作流正在从单点模型，走向完整可复用的创作平台。你会考虑基于它二次开发自己的视频工具吗？项目地址见原贴👇

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Berryxia.AI

22,893 Aufrufe • vor 2 Monaten

如果你在用 Opus5.5 那我建议你卸载所有用代码做视频的skill 这个视频是 Opus5.5 一句话做出来的，所有的部分都是由代码生成，包括音乐 BGM 和音效合成作为 GitHub万星 skill video-shotcraft 的作者，我太知道以前模型想通过代码生成视频是什么水平了，这次 Opus5.5 在这方面可以说是跨代际的突破

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Vincent文森特

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AI 时代，职场人现在最该学的一项技能是什么？吴恩达老师的建议是人人都该学编程。不少企业高管劝大家别学编程了，理由是 AI 会把它自动化掉。吴恩达认为这个逻辑正好反了。正因为有了 AI 辅助，写代码变得前所未有地容易，所以才值得每个人都去学。他已经在很多岗位上看到了明显的生产力差距。这不只发生在软件工程师身上。一边是会写代码、能自己做定制软件的人，另一边是不会的人，两者的效率已经拉开了。学编程不等于手写代码他说的学编程并不是一行行手敲代码，他自己几乎从不这么做。在可预见的未来，最重要的能力之一是能准确告诉计算机你要它做什么，让它替你完成。而代码就是计算机的语言。所以学编程的实质，是学会用计算机听得懂的方式把需求说清楚。他团队里最好的市场人员有了想法，不用等工程师来搭网站，自己就能做出来。最好的招聘人员也不再靠肉眼一份份看简历，而是写代码让程序帮忙筛选。在他看来，能把需求交代给计算机的人，会变得强大得多、高效得多。

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宝玉

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这里我在不断的测试和优化 Oil UI 这个 Skill，过程中做了很多的测试，也发现很多以前觉得 UI 设计能力没有那么好的模型使用 Oil UI 后能够做出很出乎意料的作品。于是我为 Oil UI 单独做了一个网站：用来展示不同模型使用 Skill 做出来的设计效果，有很多作品真的做的很棒，对应的提示词我也放在演示里面了～

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oil-oil

65,905 Aufrufe • vor 1 Monat

在深度测试了 DeepSeek 今天下午发布的V4.1-Flash-1017之后，我有一下几个感受⬇️ 1️⃣这个模型绝对蒸馏了大量的GPT数据（也许是Astra），甚至有点蒸的太狠了。因为现在的V4.1-Flash-1017开始大量的要开始搞冒烟测试和确认门控了...... 2️⃣写作能力有了一些提升，至少目前写作文风和表达能力比之前的V4.1-Flash和V4-Flash都有提升，甚至让我更觉得接近了之前中文最佳写作模型DeepSeek-V3.1-Terminus（是的，这是个冷知识）。 3️⃣这个V4.1-Flash-1017版本绝对大量训练了游戏或者3D数据，从不同渠道的专家测试都证明了这一点，在游戏构建、3D建模等方面相比于上一个版本的V4.1-Flash有了极大的提升。 4️⃣这个模型绝对让各大中转站的老板们开香槟了，因为这个模型掺到GPT里面我大概率是用不出来的（除非严谨的测试）。也许 Tibo 可以考虑一下把这个模型接到Codex里平替GPT6Sol🤣 PS：下面的视频是朋友用V4.1-Flash-1017单次生成的，是不是看起来有点问题，但我要提醒你，这个视频仅仅花了3元人民币的token。

在深度测试了 DeepSeek 今天下午发布的V4.1-Flash-1017之后，我有一下几个感受⬇️ 1️⃣这个模型绝对蒸馏了大量的GPT数据（也许是Astra），甚至有点蒸的太狠了。因为现在的V4.1-Flash-1017开始大量的要开始搞冒烟测试和确认门控了...... 2️⃣写作能力有了一些提升，至少目前写作文风和表达能力比之前的V4.1-Flash和V4-Flash都有提升，甚至让我更觉得接近了之前中文最佳写作模型DeepSeek-V3.1-Terminus（是的，这是个冷知识）。 3️⃣这个V4.1-Flash-1017版本绝对大量训练了游戏或者3D数据，从不同渠道的专家测试都证明了这一点，在游戏构建、3D建模等方面相比于上一个版本的V4.1-Flash有了极大的提升。 4️⃣这个模型绝对让各大中转站的老板们开香槟了，因为这个模型掺到GPT里面我大概率是用不出来的（除非严谨的测试）。也许 Tibo 可以考虑一下把这个模型接到Codex里平替GPT6Sol🤣 PS：下面的视频是朋友用V4.1-Flash-1017单次生成的，是不是看起来有点问题，但我要提醒你，这个视频仅仅花了3元人民币的token。

Max For AI

237,140 Aufrufe • vor 19 Tagen

Codex做视频的工作流基本跑的差不多了。目前还差一个中文断句+语句组织skill、好一点的钩子skill(不同类型的视频需要不同类型的钩子) 总体上细节能够完善的地方还有不少，但是能够确定的是以后也不用自己费劲录自己的口播视频了，自己的数字人也能够P好看一点，减少出镜容貌焦虑。感谢AI大时代。下面这个视频就是寥寥两轮提示词三四句话做出来的(其中一个风格模板)。等我整理一下，明天开源😋

Codex做视频的工作流基本跑的差不多了。目前还差一个中文断句+语句组织skill、好一点的钩子skill(不同类型的视频需要不同类型的钩子) 总体上细节能够完善的地方还有不少，但是能够确定的是以后也不用自己费劲录自己的口播视频了，自己的数字人也能够P好看一点，减少出镜容貌焦虑。感谢AI大时代。下面这个视频就是寥寥两轮提示词三四句话做出来的(其中一个风格模板)。等我整理一下，明天开源😋

雪踏乌云

25,406 Aufrufe • vor 3 Monaten

卧槽，难道我也学会了？？我让 Claude Code 在 Blender 里从零搭了一座天坛祈年殿，渲出来 22 秒的片子，细节拉满了！！这就是AI的3D能力吗，给我吓傻了...重点是：我没在 Blender 里点过一下啊... 不是夸张。我给它的全部输入就三样东西：一页任务书、7 个分镜草稿、16 张实拍照片。剩下全是它自己干的——写 bpy 脚本，从空场景一键生成模型，渲一帧对着照片改一帧，前后改了 25 版有几个细节是我自己都没想到的：场景里几万棵古柏，是它自己写了一个程序化生成器，全部实例化，不吃内存。斗拱的数量，是它对着照片一攒一攒数出来的甚至殿身尺寸，它拿两张照片的透视关系反推，发现跟我给的资料对不上——它选了照片 AI 自己做了判断，而且判断对了！！片尾有几秒素模线框和拼装过程，是为了证明一件事：这不是 Sora 那种 AI 生成视频，这是真实的 3D 建模渲染，每一根柱子都有几何结构当大多数人还在讨论 AI 编程能不能写个网页、做个 App 但这件事让我意识到，AI 编程的天花板远不止“写代码”——它已经能调度复杂的专业工具，完成以前只有资深 CG 团队才能干的活一个人 + 一个 AI + 一台 MacBook，上限已经提到了只要你敢想你就能做的水准了.. 以下是成片👇

卧槽，难道我也学会了？？我让 Claude Code 在 Blender 里从零搭了一座天坛祈年殿，渲出来 22 秒的片子，细节拉满了！！这就是AI的3D能力吗，给我吓傻了...重点是：我没在 Blender 里点过一下啊... 不是夸张。我给它的全部输入就三样东西：一页任务书、7 个分镜草稿、16 张实拍照片。剩下全是它自己干的——写 bpy 脚本，从空场景一键生成模型，渲一帧对着照片改一帧，前后改了 25 版有几个细节是我自己都没想到的：场景里几万棵古柏，是它自己写了一个程序化生成器，全部实例化，不吃内存。斗拱的数量，是它对着照片一攒一攒数出来的甚至殿身尺寸，它拿两张照片的透视关系反推，发现跟我给的资料对不上——它选了照片 AI 自己做了判断，而且判断对了！！片尾有几秒素模线框和拼装过程，是为了证明一件事：这不是 Sora 那种 AI 生成视频，这是真实的 3D 建模渲染，每一根柱子都有几何结构当大多数人还在讨论 AI 编程能不能写个网页、做个 App 但这件事让我意识到，AI 编程的天花板远不止“写代码”——它已经能调度复杂的专业工具，完成以前只有资深 CG 团队才能干的活一个人 + 一个 AI + 一台 MacBook，上限已经提到了只要你敢想你就能做的水准了.. 以下是成片👇

超级个体｜柿子

74,273 Aufrufe • vor 14 Tagen

今天看了 Every 的这篇《How Codex Happened》，整理的相当详细，其中对我感触最深的是关于 Codex Desktop 的这一段，看完才知道 Codex App 背后操刀的原来是 Tibo 和 Andrew Ambrosino。当时流行的都是 Cursor 这样的 IDE 内置聊天，但 Tibo 偏偏做了一件意外的决定：做一款原生桌面应用。他看到，模型能完成的任务越来越长，人们很快会同时开好几个智能体，一整天都和它们待在一起。他说：那就必须是一个非常丰富的界面，而不是一个 1970 年代的纯文本窗口。为此，他找来了设计师、程序员、前创业者 Andrew Ambrosino。他们没有像 Cursor 那样从 VS Code Fork 一个版本出来，虽然那是当时的标准做法；他们选择了参考聊天软件：左边是任务，每个任务一个智能体；右边是对话。然后，是最冒险的决定：应用里不放代码编辑器。想改代码？只能让智能体去改。因为一旦能敲代码，你就会期待编辑器的一切，一个四人小团队根本做不到。Codex 不可能靠当一个糟糕的编辑器取胜，它必须好到让你根本不想念编辑器。每天 Ambrosino 一进办公室就挨个问同时：“你在主力用 Codex 吗？” 一开始，所有人的回答都是：没有。有同事在 Slack 上抱怨，就为了替换一句话，还得去提示 Codex。连 Ambrosino 自己也写道：不能编辑文件，是这次发布里我最怀疑的一点。 2025 年 11 月，Google 发布了 Antigravity，一款把智能体和完整编辑器结合在一起的工具。主导它的，正是离开 Windsurf 的那批人。 Ambrosino 都开始自我怀疑：“我们是不是犯了一个巨大的错误？” 更要命的是模型。就算应用做完了，以当时模型的质量，它也“无法发布”。然后，事情开始变了。11 月，GPT-5.1-Codex-Max 发布，能连续编码好几个小时。12 月，GPT-5.2-Codex 发布。独立的模型线，让团队不用顾虑八亿 ChatGPT 用户，可以迭代得更快。 12 月，那位抱怨的同事改口了：我现在大多数改动，只留一条行内评论，飞快。Glaese 说：5.2 是个转折点。那年圣诞假期，整个行业迎来拐点：开发者们用 Opus 4.5 和 GPT-5.2 从头到尾搭出完整的应用，一行代码都不用自己写。 2 月，Codex 应用在 OpenAI 内部流行开来。研究员 Noam Brown 说，他已经完全切换。Brockman，一个忠实的终端加 Emacs 用户，说回到老工作流，感觉像穿越回了过去。Altman 后来说，这是他们做过的最受内部喜爱的产品。可是别忘了，Codex Cloud 当初在内部也很受欢迎，结果一发布，就扑了街。这一次，会不一样吗？ ---- 完整的内容可以看原文，这个视频是我基于原文相应章节去搜集资料剪辑的。

今天看了 Every 的这篇《How Codex Happened》，整理的相当详细，其中对我感触最深的是关于 Codex Desktop 的这一段，看完才知道 Codex App 背后操刀的原来是 Tibo 和 Andrew Ambrosino。当时流行的都是 Cursor 这样的 IDE 内置聊天，但 Tibo 偏偏做了一件意外的决定：做一款原生桌面应用。他看到，模型能完成的任务越来越长，人们很快会同时开好几个智能体，一整天都和它们待在一起。他说：那就必须是一个非常丰富的界面，而不是一个 1970 年代的纯文本窗口。为此，他找来了设计师、程序员、前创业者 Andrew Ambrosino。他们没有像 Cursor 那样从 VS Code Fork 一个版本出来，虽然那是当时的标准做法；他们选择了参考聊天软件：左边是任务，每个任务一个智能体；右边是对话。然后，是最冒险的决定：应用里不放代码编辑器。想改代码？只能让智能体去改。因为一旦能敲代码，你就会期待编辑器的一切，一个四人小团队根本做不到。Codex 不可能靠当一个糟糕的编辑器取胜，它必须好到让你根本不想念编辑器。每天 Ambrosino 一进办公室就挨个问同时：“你在主力用 Codex 吗？” 一开始，所有人的回答都是：没有。有同事在 Slack 上抱怨，就为了替换一句话，还得去提示 Codex。连 Ambrosino 自己也写道：不能编辑文件，是这次发布里我最怀疑的一点。 2025 年 11 月，Google 发布了 Antigravity，一款把智能体和完整编辑器结合在一起的工具。主导它的，正是离开 Windsurf 的那批人。 Ambrosino 都开始自我怀疑：“我们是不是犯了一个巨大的错误？” 更要命的是模型。就算应用做完了，以当时模型的质量，它也“无法发布”。然后，事情开始变了。11 月，GPT-5.1-Codex-Max 发布，能连续编码好几个小时。12 月，GPT-5.2-Codex 发布。独立的模型线，让团队不用顾虑八亿 ChatGPT 用户，可以迭代得更快。 12 月，那位抱怨的同事改口了：我现在大多数改动，只留一条行内评论，飞快。Glaese 说：5.2 是个转折点。那年圣诞假期，整个行业迎来拐点：开发者们用 Opus 4.5 和 GPT-5.2 从头到尾搭出完整的应用，一行代码都不用自己写。 2 月，Codex 应用在 OpenAI 内部流行开来。研究员 Noam Brown 说，他已经完全切换。Brockman，一个忠实的终端加 Emacs 用户，说回到老工作流，感觉像穿越回了过去。Altman 后来说，这是他们做过的最受内部喜爱的产品。可是别忘了，Codex Cloud 当初在内部也很受欢迎，结果一发布，就扑了街。这一次，会不一样吗？ ---- 完整的内容可以看原文，这个视频是我基于原文相应章节去搜集资料剪辑的。

宝玉

45,071 Aufrufe • vor 15 Tagen

感谢 AI，让我圆了 20 多年的 F1 游戏梦！摩纳哥赛道，我看了20多年，这次20 辆车同屏，发卡弯、隧道、游艇全部都在，就在浏览器里跑。我自己做的，自己玩着都满意。起点大直道一脚油门下去，全 F1 日历最慢的发卡弯要把方向打到底，钻进隧道再冲出来是最爽的一段，游泳池弯连着两下变向，港口边上停着一排游艇。从第 20 位发车追到 P1，进站换胎 3.6 秒放行，最终冲线上领奖台。先说清楚：光靠 Astra 写代码，做不出这么好的 3D 效果。代码能让车跑起来、能算圈速和换胎，但车长什么样、看台和游艇长什么样，全看模型。模型不行，代码写得再顺画面也是塑料感满满。具体是怎么做的，拆开讲：第一步，把场景拆成资产清单：赛车、车手、车组、看台、游艇、港口建筑。以前这一步就把我劝退了——每个都得建模，建完还要重拓扑，做过 3D 的都知道，重拓扑人工要磨几个小时。第二步，资产全部用 Tripo Smart Mesh P2.0 文生 3D。提示词不用写得花哨，把对象、造型、材质说具体就行：赛车的大意是“写实的红色现代方程式赛车，开放轮胎、前后翼、Halo”，技师是“写实全身维修技师，穿赛车工作服、戴头盔”。赛车这个模型约 5 万三角面，出来直接是四边形拓扑，放大看线框全是四边面，不用重拓扑就能直接导进引擎。人物在 Tripo 里自动绑好骨骼，选的 Mixamo 预设，行走、登车这类动作直接文字生成。第三步，导出接进 Three.js，这里全是代码活。贴图沿用 Tripo 导出的，降了分辨率，车身和轮胎标识用着色器换色——二十辆车共用同一份几何和贴图，只换颜色。换胎用的轮胎是从赛车原网格里拆出来的，UV 和材质保留，单独控制拆装；车组换胎的蹲下、持枪、搬胎、撤离，按换胎时间轴排的，手脚落点用 IK 控制。性能上：重复的建筑走实例化，外围建筑用减面版本，再加视锥和距离裁剪、像素比上限；沿街建筑保持固定细节，开近了不会突然变形。第四步，写玩法：驾驶手感、比赛排名、进站换胎、领奖台。模型上省下来的时间，全花在这了。视频分两段：前半段是 Tripo 工作台里的模型，官方页面和游戏里用的是同一个模型，线框、材质都能对着看；后半段是这些模型进游戏之后的实际运行：港口航拍、座舱视角、隧道超车、维修区换胎。我最大的感受：资产这一步快了之后，精力全能花在驾驶反馈、比赛节奏和场景细节上，这才是做游戏该花时间的地方。以前玩 F1 游戏的时候，我没想过有一天赛车是我自己生成的。目前还是个持续打磨的 demo，但从生成模型到跑完一场比赛，这条流程已经走通了。如果大家感兴趣，我再出一篇详细文章：模型提示词、资产接入、踩过的坑一起拆开讲。你们最想先看哪一部分？

感谢 AI，让我圆了 20 多年的 F1 游戏梦！摩纳哥赛道，我看了20多年，这次20 辆车同屏，发卡弯、隧道、游艇全部都在，就在浏览器里跑。我自己做的，自己玩着都满意。起点大直道一脚油门下去，全 F1 日历最慢的发卡弯要把方向打到底，钻进隧道再冲出来是最爽的一段，游泳池弯连着两下变向，港口边上停着一排游艇。从第 20 位发车追到 P1，进站换胎 3.6 秒放行，最终冲线上领奖台。先说清楚：光靠 Astra 写代码，做不出这么好的 3D 效果。代码能让车跑起来、能算圈速和换胎，但车长什么样、看台和游艇长什么样，全看模型。模型不行，代码写得再顺画面也是塑料感满满。具体是怎么做的，拆开讲：第一步，把场景拆成资产清单：赛车、车手、车组、看台、游艇、港口建筑。以前这一步就把我劝退了——每个都得建模，建完还要重拓扑，做过 3D 的都知道，重拓扑人工要磨几个小时。第二步，资产全部用 Tripo Smart Mesh P2.0 文生 3D。提示词不用写得花哨，把对象、造型、材质说具体就行：赛车的大意是“写实的红色现代方程式赛车，开放轮胎、前后翼、Halo”，技师是“写实全身维修技师，穿赛车工作服、戴头盔”。赛车这个模型约 5 万三角面，出来直接是四边形拓扑，放大看线框全是四边面，不用重拓扑就能直接导进引擎。人物在 Tripo 里自动绑好骨骼，选的 Mixamo 预设，行走、登车这类动作直接文字生成。第三步，导出接进 Three.js，这里全是代码活。贴图沿用 Tripo 导出的，降了分辨率，车身和轮胎标识用着色器换色——二十辆车共用同一份几何和贴图，只换颜色。换胎用的轮胎是从赛车原网格里拆出来的，UV 和材质保留，单独控制拆装；车组换胎的蹲下、持枪、搬胎、撤离，按换胎时间轴排的，手脚落点用 IK 控制。性能上：重复的建筑走实例化，外围建筑用减面版本，再加视锥和距离裁剪、像素比上限；沿街建筑保持固定细节，开近了不会突然变形。第四步，写玩法：驾驶手感、比赛排名、进站换胎、领奖台。模型上省下来的时间，全花在这了。视频分两段：前半段是 Tripo 工作台里的模型，官方页面和游戏里用的是同一个模型，线框、材质都能对着看；后半段是这些模型进游戏之后的实际运行：港口航拍、座舱视角、隧道超车、维修区换胎。我最大的感受：资产这一步快了之后，精力全能花在驾驶反馈、比赛节奏和场景细节上，这才是做游戏该花时间的地方。以前玩 F1 游戏的时候，我没想过有一天赛车是我自己生成的。目前还是个持续打磨的 demo，但从生成模型到跑完一场比赛，这条流程已经走通了。如果大家感兴趣，我再出一篇详细文章：模型提示词、资产接入、踩过的坑一起拆开讲。你们最想先看哪一部分？

huangserva

45,559 Aufrufe • vor 28 Tagen

holy shit，Warp这次真的是把整个行业的桌子给掀了。发布一天多，GitHub直接冲到31.9k星，速度快到系统都卡了。兄弟们，这可不是简单把代码扔到GitHub，相当于带来了人类历史上第一个AI原生的开源协作范式🤯🤯🤯 以前开源是靠热情开发者周末肝代码，现在Oz代理会自动写代码，跑测试，做code review，甚至生成完整的技术文档。未来人类只需要做最值钱的三件事，提想法，把关品味，拍板最终方向。更有意思的是，前几天而且你现在甚至能去我感觉这可能是未来十年软件开发方式的一次预演。

holy shit，Warp这次真的是把整个行业的桌子给掀了。发布一天多，GitHub直接冲到31.9k星，速度快到系统都卡了。兄弟们，这可不是简单把代码扔到GitHub，相当于带来了人类历史上第一个AI原生的开源协作范式🤯🤯🤯 以前开源是靠热情开发者周末肝代码，现在Oz代理会自动写代码，跑测试，做code review，甚至生成完整的技术文档。未来人类只需要做最值钱的三件事，提想法，把关品味，拍板最终方向。更有意思的是，前几天而且你现在甚至能去我感觉这可能是未来十年软件开发方式的一次预演。

AYi

108,768 Aufrufe • vor 6 Monaten

以前玩贪吃蛇，玩的都是别人做好的。今天我试着让 AI 给我做了一款。我只说了一句： “做一个经典贪吃蛇小游戏，用方向键控制小蛇吃苹果，撞墙或撞到自己就结束。” 然后 Gear Zero 就开始自己规划、写代码、搭画面。我在旁边等着，它在认真给小蛇铺果园、放苹果。最神奇的是，做完不是给你一张效果图，而是真的生成一个能玩的小游戏。打开浏览器就能玩；觉得不够好玩，还能接着跟它说：“加几个障碍物”“吃到金苹果多加分”“速度再快一点”，它会继续往下改。不用学游戏引擎，不用写代码，也不用找美工。你只要把脑子里的游戏说出来，它就能一步步给你做成能在浏览器里直接玩的版本。以前我们玩别人创造的游戏，现在，终于可以玩自己脑洞里的游戏了。想做贪吃蛇、赛车、塔防，还是“打工人下班逃生”？去 Gear Zero，说一句试试。想自己做一个的话，方法很简单：打开比如“做一个贪吃蛇”“做一个双人赛车”“做一个奶茶店经营游戏”。剩下的，交给 Gear Zero。 Gear Zero

以前玩贪吃蛇，玩的都是别人做好的。今天我试着让 AI 给我做了一款。我只说了一句： “做一个经典贪吃蛇小游戏，用方向键控制小蛇吃苹果，撞墙或撞到自己就结束。” 然后 Gear Zero 就开始自己规划、写代码、搭画面。我在旁边等着，它在认真给小蛇铺果园、放苹果。最神奇的是，做完不是给你一张效果图，而是真的生成一个能玩的小游戏。打开浏览器就能玩；觉得不够好玩，还能接着跟它说：“加几个障碍物”“吃到金苹果多加分”“速度再快一点”，它会继续往下改。不用学游戏引擎，不用写代码，也不用找美工。你只要把脑子里的游戏说出来，它就能一步步给你做成能在浏览器里直接玩的版本。以前我们玩别人创造的游戏，现在，终于可以玩自己脑洞里的游戏了。想做贪吃蛇、赛车、塔防，还是“打工人下班逃生”？去 Gear Zero，说一句试试。想自己做一个的话，方法很简单：打开比如“做一个贪吃蛇”“做一个双人赛车”“做一个奶茶店经营游戏”。剩下的，交给 Gear Zero。 Gear Zero

Cheery

11,465 Aufrufe • vor 2 Monaten