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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AI 行业发展到了新阶段
最近海内外都开始有一些反思的声音出现了：
1. model+harness才是产品（而不会吃掉一切）
2. 完全自动化就是在骗自己，珍贵的东西都无法完全自动化，离不开人的参与
3. 慢工出细活的耐心，是AI时代的新奢侈品，欲速则不达，慢就是快
4. AI 的成本支出很大，算 ROI 有时候不如人
@aigc1024
最近海内外都开始有一些反思的声音出现了：
1. model+harness才是产品（而不会吃掉一切）
2. 完全自动化就是在骗自己，珍贵的东西都无法完全自动化，离不开人的参与
3. 慢工出细活的耐心，是AI时代的新奢侈品，欲速则不达，慢就是快
4. AI 的成本支出很大，算 ROI 有时候不如人
@aigc1024
AI自动逆向App，应用没有秘密了😱😱😱
今天看了钉钉的发布会，悟空这个产品确实做的很好，第一时间下载下下来，习惯性的看下包内容，转念一想，干脆交给AI吧，打开 ClaudeCode，让他自己分析，然后就给我输出了这么篇详细的技术架构分析报告
让我惊讶的是，竟然反推出来源码结构.....这玩意可以Rust开发的，编译好的二进制文件，直接给我把源代码架构反推出来了！
以后应用没有门槛了，赶紧建立自己的业务壁垒吧
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
今天看了钉钉的发布会，悟空这个产品确实做的很好，第一时间下载下下来，习惯性的看下包内容，转念一想，干脆交给AI吧，打开 ClaudeCode，让他自己分析，然后就给我输出了这么篇详细的技术架构分析报告
让我惊讶的是，竟然反推出来源码结构.....这玩意可以Rust开发的，编译好的二进制文件，直接给我把源代码架构反推出来了！
以后应用没有门槛了，赶紧建立自己的业务壁垒吧
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按照小红书的图文常见类别，每个类别都做了优化。
比如说旅行博主需要的地图组件，已经放进去了
你给了目的地和线路以后，AI 会自动在底图上标记，嵌入到图片里面。
Skill 明天发
@aigc1024
整理术、生成配图、同步文档、清理文件。
我不用每次都从一堆文件、一堆笔记、一堆截图里重新开始。
这也是我现在对 AI 工具最大的期待：能真的帮我少折腾一点就很好了。
大家平时会拿 Codex 做什么？这里抄抄作业🙋🏻♀️
@aigc1024
我不用每次都从一堆文件、一堆笔记、一堆截图里重新开始。
这也是我现在对 AI 工具最大的期待：能真的帮我少折腾一点就很好了。
大家平时会拿 Codex 做什么？这里抄抄作业🙋🏻♀️
@aigc1024
我一开始也是把它当成编程工具用，后来慢慢发现：它更像一个能连接文件、笔记、内容、图片、飞书和自动化任务的 AI 工作台。
尤其对内容创作者来说，可以帮我把很多散落的流程串起来。
整理一下我目前最常用的 12 个日常场景：
一、整理和维护类
① 清理磁盘空间
今天刚做的，用 Codex 清理内容内存，腾出 60G，喜提一台新电脑。
② 批量整理 flomo 标签体系
用 Codex 大刀阔斧修改了 flomo 标签，把 PARA 下的三级标签按照自己的使用流程重新梳理了一遍。
③ 设置内容创作系统日报
用 Codex 设置了一个「内容创作系统轻量日报」，每天自动帮我回顾当前内容系统里的重点：哪些选可以推进、哪些素材值得捞出来、哪些草稿需要继续处理。
二、内容创作类
④ 搭建内容创作系统
在 Codex 上把专栏、小红书、公众号整合到一个项目里，再接入 flomo MCP 持续抓取素材和选，让内容可以流转复用。
⑤ 用 flomo MCP 搜索素材写稿
写文章时直接让 Codex 从 flomo 里搜相关素材，不用自己一条条翻笔记。
⑥ 跑通专栏写作全流程
从确定主→flomo搜素材→梳理大纲→调用写作skill出初稿→手动修改→逻辑检查→读者视角QA→生成配图→飞书存稿，全在Codex里一站式完成。
三、图文交付类
⑦ 生成知识卡片配图
文章定稿后，直接让 Codex 根据内容生成知识卡片插入文中，不用再另外打开 NotebookLM。
⑧ 制作小红书海报 / 好评反馈图
把读者好评反馈截图丢给 Codex，做成系列小红书配图和长海报，省了我自己手动做图的时间。
⑨ 用飞书 CLI 存稿入库
写好的稿件通过飞书 CLI 直接存入飞书知识库，不用再手动复制粘贴。
四、运营提效类
⑩ 自动化抓取外部选
用 Codex 设置定时任务，自动抓取跟我定位相关的爆款选和这里，建立外部选库。
⑪ 产出广告合作文案
接合作视频时，用 Codex 出脚本和文案，整理好后直接发给对方确认，效率高很多。
⑫ 分析用户数据，优化转化术
把小红书引流到微信的用户聊天记录丢给 Codex，让它帮我分析为什么没转化，再整理新的私聊术和商品文案。
写完这一圈才发现，我现在用 Codex 最多的地方，反而不是那些特别高级的功能。
而是一些很日常、很碎、但真的消耗人的事。
比如找素材、改标签、
昨天见了一个非常牛逼的Agent团队，我敢说在国内绝对是T0的级别（之前DPSK还找他们搞了点Agent数据）
刚好聊到了这两天推上吵得非常热闹的AI产品（Agent）要不要用Python的
他们Founder说的很直接：SB才在Agent项目里用Python🤣
TS适合100%Agent项目，主要有几个原因：
第一，Agent最终大多时候会在产品里。
不管你做的是Chat界面、工作流面板、浏览器插件、Copilot，还是IDE扩展、Slack/Discord/网页工具，TS天然离这些更近。
前端是TS，后端也是TS，中间的tool schema、事件流、UI状态都能共用一套类型。
如果你用Python那就会变成：
模型服务在Py、后端在Node、前端在TS
一份schema要复制三份
如果某个字段名大小写错了，你的Agent马上就给死给你看。
第二，Agent很依赖异步和事件流。
Agent不是一次请求一次回答这么简单。
它要边想边输出，边调用工具，边等用户确认，边更新UI，边处理取消、重试、超时、恢复。
TS/Node在事件驱动、stream、WebSocket、server-sent events这些场景里很顺。
Python当然也能做，但你会更容易感受到「这东西本来不是为这类Web产品链路长出来的」。
第三，类型系统对Agent很重要。
Agent真正容易炸的地方不是「模型不会说」，而是工具参数错、返回结构错、状态字段错、上下文对象变形。
TS可以把很多东西提前卡住：
tool input/output、agent state、message format、UI事件、workflow node、permission object、external API response
这对Agent很关键，因为Agent系统里有大量JSON对象在飞来飞去。
第四，TS更适合做「Agent runtime」。
如果你做的是一个Agent框架、SDK、运行时、插件系统，TS优势更明显。
因为使用者往往要把它接进：
网页、后台服务、Electron、浏览器插件、VS Code插件、API route、serverless、edge runtime
这些地方TS生态更统一。
所以很多Agent infra选TS，不是因为Python不行，是因为它们要服务的使用场景更接近Web开发者和产品团队。
第五，AI应用现在其实是拼系统。
早期大家用Python，是因为AI=模型。
现在很多AI产品已经演化到包含LLM API、tool calling、database、vector store、browser automation、workflow、UI、billing、auth、analytics
这已经不是研究工程了，是产品工程。
互联网产品工程的主语长期就是JS/TS。
很无聊，但世界就是这么没品😮💨
但他也表示Python不会消失。
更合理的分工其实是：
Python做模型层、数据层、eval、embedding pipeline、离线任务、实验脚本。
TS做产品层、Agent编排层、前端交互层、插件层、用户可见的runtime。
所以你如果做一个Agent产品，你最好：
MVP前端+Agent orchestrator用TS。
涉及模型训练、数据处理、复杂检索、评测系统，再上Python。
聊了一下午，真的学了太多了
才知道自己之前对于Agent的认知到底有多浅薄🧎
@aigc1024
刚好聊到了这两天推上吵得非常热闹的AI产品（Agent）要不要用Python的
他们Founder说的很直接：SB才在Agent项目里用Python🤣
TS适合100%Agent项目，主要有几个原因：
第一，Agent最终大多时候会在产品里。
不管你做的是Chat界面、工作流面板、浏览器插件、Copilot，还是IDE扩展、Slack/Discord/网页工具，TS天然离这些更近。
前端是TS，后端也是TS，中间的tool schema、事件流、UI状态都能共用一套类型。
如果你用Python那就会变成：
模型服务在Py、后端在Node、前端在TS
一份schema要复制三份
如果某个字段名大小写错了，你的Agent马上就给死给你看。
第二，Agent很依赖异步和事件流。
Agent不是一次请求一次回答这么简单。
它要边想边输出，边调用工具，边等用户确认，边更新UI，边处理取消、重试、超时、恢复。
TS/Node在事件驱动、stream、WebSocket、server-sent events这些场景里很顺。
Python当然也能做，但你会更容易感受到「这东西本来不是为这类Web产品链路长出来的」。
第三，类型系统对Agent很重要。
Agent真正容易炸的地方不是「模型不会说」，而是工具参数错、返回结构错、状态字段错、上下文对象变形。
TS可以把很多东西提前卡住：
tool input/output、agent state、message format、UI事件、workflow node、permission object、external API response
这对Agent很关键，因为Agent系统里有大量JSON对象在飞来飞去。
第四，TS更适合做「Agent runtime」。
如果你做的是一个Agent框架、SDK、运行时、插件系统，TS优势更明显。
因为使用者往往要把它接进：
网页、后台服务、Electron、浏览器插件、VS Code插件、API route、serverless、edge runtime
这些地方TS生态更统一。
所以很多Agent infra选TS，不是因为Python不行，是因为它们要服务的使用场景更接近Web开发者和产品团队。
第五，AI应用现在其实是拼系统。
早期大家用Python，是因为AI=模型。
现在很多AI产品已经演化到包含LLM API、tool calling、database、vector store、browser automation、workflow、UI、billing、auth、analytics
这已经不是研究工程了，是产品工程。
互联网产品工程的主语长期就是JS/TS。
很无聊，但世界就是这么没品😮💨
但他也表示Python不会消失。
更合理的分工其实是：
Python做模型层、数据层、eval、embedding pipeline、离线任务、实验脚本。
TS做产品层、Agent编排层、前端交互层、插件层、用户可见的runtime。
所以你如果做一个Agent产品，你最好：
MVP前端+Agent orchestrator用TS。
涉及模型训练、数据处理、复杂检索、评测系统，再上Python。
聊了一下午，真的学了太多了
才知道自己之前对于Agent的认知到底有多浅薄🧎
@aigc1024
这份橙皮书是我和Claude Code花了两个多月一起写的实战手册，面向想用AI编程但不知道从哪开始的人。10章，从安装到独立做出一个完整产品。
里面有什么：
• 核心工作流拆解（Plan/Auto模式、权限管理）
• CLAUDE.md写法——怎么给AI一张项目地图
• Skills、Hooks、MCP等扩展能力的实战用法
• 多Agent并行协作的完整机制
• Computer Use和Voice Mode等最新能力
• 一章完整的从零到上线产品实战
信息源主要是Claude官方文档、CC之父Boris的分享、吴恩达的Claude Code课程，加上我自己用CC做了十几个产品的经验。内容更新到2026年3月底。
和AI协作写的，内容量大，难免有幻觉。发现不准确的欢迎指正，我会持续更新。
下载链接🔗：https://my.feishu.cn/wiki/JK1WwrRgJiYfRok7YxxceS5qn1J?from=from_copylink
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AI 行业发展到了新阶段
最近海内外都开始有一些反思的声音出现了：
1. model+harness才是产品（而不会吃掉一切）
2. 完全自动化就是在骗自己，珍贵的东西都无法完全自动化，离不开人的参与
3. 慢工出细活的耐心，是AI时代的新奢侈品，欲速则不达，慢就是快
4. AI 的成本支出很大，算 ROI 有时候不如人
@aigc1024
最近海内外都开始有一些反思的声音出现了：
1. model+harness才是产品（而不会吃掉一切）
2. 完全自动化就是在骗自己，珍贵的东西都无法完全自动化，离不开人的参与
3. 慢工出细活的耐心，是AI时代的新奢侈品，欲速则不达，慢就是快
4. AI 的成本支出很大，算 ROI 有时候不如人
@aigc1024
这站是在替「非工程师的产品/设计/运营」补一门《如何用正确词汇指挥 AI 编程》。把网页里的各种结构、组件、交互、布局、排版、样式，全都拆成通俗、可直接丢给大模型的名词解释。用这种术语跟AI沟通，AI能更准确的理解你的需求。
🔗：https://vibecoding-glossary.pages.dev/
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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@aigc1024
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