我和 Kimi K3 造了一座会动的3D机械博物馆,聊聊带 AI 干活的几条规矩!
作者利用 Kimi K3 纯代码构建了一座包含14台机器的3D机械博物馆,实现了实时运动学和零外部资源。文章复盘了人机协作的核心经验:将任务转化为机器可验证的结构、让AI具备自我截图验收的闭环能力、通过精确规格提升交付质量,以及坚持多层验收以防逻辑盲区。基于这些规矩,作者开发了全自动的“造物台”,证明了人的品味定标准、AI能力保交付的终极协作形态。
作者利用 Kimi K3 纯代码构建了一座包含14台机器的3D机械博物馆,实现了实时运动学和零外部资源。文章复盘了人机协作的核心经验:将任务转化为机器可验证的结构、让AI具备自我截图验收的闭环能力、通过精确规格提升交付质量,以及坚持多层验收以防逻辑盲区。基于这些规矩,作者开发了全自动的“造物台”,证明了人的品味定标准、AI能力保交付的终极协作形态。
文章极具前瞻性地总结了前沿AI Agent的工程化落地经验,深入剖析了人机协作的底层逻辑与自动化闭环验证流程,结构清晰,实操与启发价值极高。
由于 Codex 额度消耗加快、Pro 计划暂停新订阅且对中国区用户体验下降,作者推荐国产 AI 工具 Qoder 作为平替。文章从安装配置讲起,逐步演示编程模式与通用模式,通过实战开发一键去背景工具网站,展示 Qoder 的 Agent 执行、自主验证、页面批注修改等能力。此外还介绍了 AI 办公场景:整理文件、自动浏览网站截图生成产品文档、屏幕识别与电脑操控,以及多任务并行、Skills 技能包、MCP 连接器、Hooks、记忆系统和定时自动化等进阶功能,帮助零基础读者快速上手。
本文深入介绍xAI(文中称SpaceXAI)的Grok Bot如何运作:每个Bot运行在持久化的云端Linux虚拟机上,拥有浏览器、文件系统和终端。核心亮点是'团队化'使用模式——以Chief of Staff为中心,配合各司其职的专家Bot,并由人工审批关键操作。文中以客服事件处理为例:三个Bot(IncidentWatch、Support Bot、IncidentSweep)协作,10分钟内清理204个工单。文章分7部分讲解Bot的组织架构、工程harness、技能与记忆、审批机制及可复制的搭建方案。
本文是一篇从零开始的飞书 CLI 接入教程,讲解如何让豆包工作(AI Agent)真正“动手”操作飞书,实现文档、表格、日历、消息的自动化处理。文章介绍两条接入路线:适合新手的飞书插件安装方式,以及需要 Node.js 环境的手动安装 CLI 方式,并详细说明登录授权、权限管理与验证步骤。作者强调运行环境需选“本地电脑”才能调用本机 CLI,并以“把本地 Markdown 转成飞书文档并归档”的完整案例演示全流程。飞书 CLI 覆盖 16+ 业务域、2500+ API,让 AI 助手从只会聊天进化为能直接办事的工具。
程序员鱼皮分享了让 Claude Opus 5.5 通过写代码自动制作产品宣传视频的方法:AI 基于 Remotion 框架把每个画面做成动效网页,再逐帧截图拼合成视频,文字和产品界面精确可控。作者开源了《AI 产品宣传视频制作器》,包含写给 AI 的工作规范、Remotion 模板和辅助脚本。使用时只需一句话描述需求,AI 会自动调研产品、确认需求、生成多种风格小样,完成写脚本、截图、配乐、配音到剪辑的全流程,几十块钱即可产出 4K 宣传片,附带 80 多条踩坑记录。
作者结合测试 TRAE 新版本的体验,总结了 AI 编程的四个趋势:人不再手写代码、IDE 淡出后台、工作入口向聊天窗口集中、从单个 Agent 写代码转向指挥多个 Agent 并行交付,代码审查也因此逐渐走向抽查模式。作者分享了个人的五个实践做法:搭建 Agent 易于验证的环境(文档地图、自动化测试、原型、AGENTS.md 规则)、把自己当管理者进行多 Agent 并行调度、按任务难度分配不同模型、善用模板和开源项目、把重复工作交给 Skill 和自动化任务。文章指出写代码成本快速下降,而想清楚需求和验证结果的能力越来越值钱。
作者基于一年运营 AI 原生公司并帮助客户转型的经验,提出打造 AI 原生公司的七步方法论:先清理数据与上下文(建立 Company AI Brain),再构建共享基础设施而非零散自动化;让全员在 Harness(如 Claude Cowork、Codex)中工作;用技能、上下文和新模型解决大部分工作;全员教育并培养 Champion 推动进化;自定义 Agent 最后才建;并保持持续尝试。作者还破除 Agent 神话,指出'人机三明治'模式依然存在,人的角色随信任与上下文积累而变薄。
本文介绍如何基于 Muse 搭建一套 X 平台自动化流量作战室。作者设计了六个独立飞书应用扮演的"员工"角色:数据观察员、账号体检员、复盘分析师、选题策划、内容质检和超级写手,形成自动化的热点监测与内容生产流水线。系统包含每日 8 点运行的主链路日报(扫描、选题、质检、写稿)、每 3 小时一次的突发热点巡逻、周月复盘以及风格档案养成等功能。数据源来自 xbangdan 榜单接口,无需登录和模型 token。文章提供完整脚本工程地址,适合非开发人员跟着教程搭建,实现 7×24 小时无人值守的内容运营团队。
文章引用 DHH 的观点指出,手写代码对绝大多数程序员已不再经济,软件工程正演变为系统架构设计。通过 Artemis 和 SpaceXAI Grok 团队的案例,说明工程师如今通过设计验证循环(verification loops)让 AI 大规模正确地编写代码——如 Lauren Tan 每月发布 2000 个 PR。文章借鉴 Donella Meadows 的系统理论,提出优秀系统设计的三大特性:韧性(AI 通过测试、审查代理和生产可观测性自我校验)、自组织(循环学习将失败类型转化为新技能)和层级(将技能、工具与沙箱组合成可复用组件)。工程师的新职业是'驾驭智能'。
文章介绍了近期海外开发者圈爆火的 AI 工具 Jev。它不是生成型模型,而是专注于毫秒级、极低成本的大量小判断,核心能力包括 Choice(选择)、Score(评分)和 Noul(概率判断)。作者整理了 20 个适合国内用户的应用案例:内容创作领域包括小红书标题爆款体检、检测文章 AI 味、筛选海量新闻素材、个性化信息流过滤;企业场景包括客服工单自动分类、销售线索分级、表单自动填写;开发者场景包括代码审查、AI 代码质检、编码 Agent 监工、MCP 集成、Agent 执行前的安全检查、长期运行 Agent 的记忆清理,以及智能家居和浏览器 Agent 操作等。
Augment Code 的两名工程师组成的 Cosmos Advisor 团队因产品反馈量激增(每周约 30 条),处理反馈占据团队约 90% 时间,路线图近乎停滞。团队没有选择扩招,而是基于 Cosmos 构建了 Feedback Triager 智能体,负责跟踪每条 Slack 反报的完整生命周期:收集证据、根因分析(RCA)、回答问题、路由反馈、创建工单,并在修复方案明确时交给 PR Author 智能体实现修复。整个流程由 Feedback Triager、PR Author、代码审查、验证器等多个专家智能体协作,形成软件工厂,人类保留产品判断与优先级决策,智能体承担重复性调查与执行。最终小团队既能快速响应客户,又不让路线图沦为支持队列。