作者认为大量阅读 AI 论文是入门 AI 领域的极佳方式，并以朋友韭二老师爆肝 60 篇论文后入职盛大 evermind 为例。同时指出在 X 上分发论文解读是一种起号方式，该赛道仍有空白。针对论文小白，作者推荐一体化 AI 科研工作台 Open-Science：内置科研 skills 的 Agent 可检索文献、梳理方法并输出报告；支持灵活接入 Codex、Claude 等模型；研究过程可回溯审核；支持动手复现论文计算与分析。复现 5 篇以上即可深入掌握 AI 领域知识，项目已开源。
作者分享了使用 Elorian AI 刚发布的视觉理解与推理大模型 Glimpse 的体验。该模型能原生理解图片和视频中元素的位置、结构与空间关系。作者将其用于小王子游戏的 bug 排查：只需提供实际游玩录屏，Glimpse 就能分析游戏设计是否合理并梳理潜在 bug。实测中，在无游戏上下文情况下，其发现的问题数量是 Astra 的 3 倍，且可按视频时间戳罗列细节问题，便于逐一核验，极大解决了个人开发者验收容易遗漏的痛点。Glimpse 已开放 API，可接入 Codex、Claude Code 完善验收流程，也适合视频/图片生成等 AIGC 场景。
作者 Sac 分享了耗时16天、使用 Claude Opus 5.5 结合 Tripo 与 Blender，将《小王子》故事制作成3D剧情游戏《The Little Prince: Across the Stars》的过程。游戏中每个星球都成为可探索的3D场景，质感出色，获得众多网友称赞。作者表示后续将开源整个游戏及详细制作流程。此外还分享了用 Blender 白模生成视频降低抽卡成本的经验，并推荐了在 Higgsfield 上无限使用 Wan 3.0 视频生成模型的方案。
本文介绍了一种利用 taste skill 结合 image2 生图的方法，通过让 Codex 分析参考图并 1:1 复刻的方式，解决了 Codex 生成的网页设计审美不佳的问题，效果显著。
