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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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正式开源公众号自动化发文 Skill，兼容 Claude Code/OpenClaw
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AI探索指南 OpenClaw小龙虾🦞
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人类艺术家的作品，好喜欢。 虽然不知道是怎么做的。感觉不太像通过建模加shader实现的，更像是2D油画+Rig，然后放到三维空间录像实现的。
也有点像这样后期再加了一层AI filter。 有大佬懂这个的吗？
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先做文档编程，再做代码编程。
如果你稍微停下来观察一下，会发现一个很有意思的现象：
有些 AI 一旦开始写代码，就会沉浸在自己的逻辑实现里，几乎完全不顾项目原有的设计。
即便你已经提出明确要求，它仍然会受限于上下文窗口和信息宽度，对整个项目缺乏完整理解。
这会带来很多维护性问。
它不会复用已经实现的业务组件，设计数据库时会产生各种冗余，还会不断衍生新的实体和概念，让系统结构越来越复杂。
代码可以交给 AI 去写。
产品设计和架构设计，仍然需要人来把关。
每次让 AI 做大型重构或者功能改造之前，我都会先让它把需求分门别类，做好抽象和解耦。
即便如此，只要有一些地方考虑不周，AI 依然会生成大量难以维护的代码，性能逐渐下降，项目变更的复杂度也会迅速上升。🥲
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ListenHub CLI 发布并开源了，直接在各个 Agent 里安装调用就行。
还支持了AI 音乐生成和 PPT 幻灯片。
当然播客、TTS、解说视频这些老能力都在。
音乐这边，给个提示词就能生成一首曲子，也可以丢一段参考音频做 cover 翻唱。PPT 直接给个主题就能出一套幻灯片。
底层 SDK 也一起开源了，TypeScript 写的，OAuth 登录、自动刷 token、重试机制都处理好了，直接拿去集成没问题。
CLI: https://github.com/marswaveai/listenhub-cli
SDK: https://github.com/marswaveai/listenhub-sdk
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为了让交付更快、更稳，我通常会先和 AI 一起把需求的整体设计讨论清楚，包括前端交互设计、后端 MVC 结构、代码逻辑抽象、组件复用、开放模块设计、稳定性设计，以及架构和工程层面的优化。
一轮讨论结束之后，AI 通常会生成 3～5 个文件，对应不同维度的项目变更设计文档。
接下来，就会让 AI 根据项目复杂度选择合适的模型配置，同时开启多个进程跑 CLI，或者拉起多个子 Agent 一起干活。
这个模式的效率确实很高，不过带来的最大问只有一个：钱不够烧。
我在 Codex 上买了两个账号轮着用，Github Copilot 也买了两个账号。用了一段时间之后发现，Codex 的 token 限额算是最亲民的，5 小时窗口 + 周限额窗口。周限额有时候看起来还挺随机，昨天还显示要等一周才能恢复，结果第二天一看，额度已经恢复到 100%。
Github Copilot 刚开始没有太注意，它其实是按照 Request 来限流的。有一次为了调一个细节，一晚上来回聊了很多次，直接把月额度干没了。后来慢慢摸索出一个用法：专门让 Copilot 处理大的需求，一个 Request 里塞进去好几个复杂任务，反而会觉得“真香”。
Google One 的 Family 方案其实也很香，用 Antigravity Tools 做反代就能跑。不过最近封号有点猛，现在基本不太敢用了。
当所有账号都被干到限流之后，也试过用国内的一些模型，比如 Kimi-k2.5、GLM-5。做一些常规的小需求其实问不大，一旦遇到复杂问，就很容易陷入无限递归循环：
排查 → 修复 → 没改好 → 继续排查。
这个时候就会特别怀念 Codex-5.3-xhigh 和 Claude-Opus-4.6。
另外，这几天刚出来的 Codex 5.4 表现更明显，之前需要排查好几轮才能解决的问，它经常一把就能过。
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这是目前我看到的最自然也是最流畅的AI数字人。
只要你有能力，完全可以自己创造一个专属的IP，让它去出镜帮你完成很多事情，比如做博主、拍广告、做评测、讲课…就像真人那样。
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Web 应用都该尽快做好 MCP 兼容！
Chrome 最新146版本正式加入了WebMCP支持，也就是你的任何Web网站/应用都可以以MCP形式对外提供功能服务。
这个意义很大，当越来越多人用AI帮助干活，当你的Web网站有MCP支持的时候，AI不再需要复杂的模拟点击->截屏->分析->操作这样复杂的工作，而是直接用你标准化的MCP接口进行快速调用。
举例来说，携程网站如果加入MCP支持，AI可以几秒内完成搜索和下单。
视频是Google 官方做的一个演示，相关地址点击：
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