上帝之手Blender丨从入门到榨干
本文是一篇面向普通人的 AI + Blender 入门实践指南。作者介绍了如何安装 Blender、通过 Codex（GPT-6 Astra）接入 AI（脚本或 MCP 方式）来操作 3D 建模软件，并展示了三个实战案例：将《最后的晚餐》图片变成网页探索小游戏、用白模预演结合视频模型制作追逐短片、制作可分享的 3D 数字收藏闪卡。文章还整理了社区中房间漫游、产品展示、城市动画等玩法，说明 AI 大幅降低了 3D 创作门槛，把造物权递到了普通人手上。
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用GPT-6 Astra操控Blender，保姆级教程来了
作者分享了使用GPT-6 Astra操控Blender进行3D建模的保姆级教程。文章介绍了三种方式：Computer Use模拟人类操作（如4小时搭建天坛祈年殿，但耗费大量额度）、Blender官方MCP通过底层API控制（更适合复杂任务，需拆分步骤避免超时）、以及CLI调用Python脚本。作者指出AI擅长建筑、车辆等规则几何结构，但对生物角色建模效果差，建议结合Tripo AI等3D生成模型制作角色再导入Blender完成骨骼绑定、材质和动画流程。文章最后感慨创作平权化，认为未来差距将取决于想法、审美与判断力。
如何使用 AI 在 Blender 中做视频
作者分享了利用 AI 工具在 Blender 中制作蜘蛛侠 CG 短片的完整流程。借助 Hi3D Agent 通过对话生成城市模型，从 Sketchfab 下载带骨架的蜘蛛侠角色，用 Mixamo 提供跑步、下坠、摆荡等动作素材，再通过 Blender MCP 让 Codex Astra 读取场景并执行 Python 操作完成素材导入、摆放与动画，配合 Rokoko 插件做动作重定向，最后设计镜头并用 Cycles 渲染、FFmpeg 合成视频。作者认为 AI 赋能为 3D 创作带来技术平权，即使低配显卡也能按此流程制作出不错的效果。
如何用 AI 逆向工程任何东西（REA 完整指南）
本文介绍了开源工具 REA（Reverse Engineer Anything），一个拥有 33.5 万星标的 GitHub 项目。REA 通过 MCP（模型上下文协议）接入 Claude Code、Codex、Grok Build 等 AI Agent，让 Agent 能够分析网站、桌面应用、移动应用乃至游戏的功能实现原理，并生成规格文档用于构建自己的版本。文章提供了从零开始的完整新手教程，包括安装步骤（npx 命令或自动化 Agent 安装）、健康检查方法，以及五步工作框架：观察架构、深度理解（X-ray）、制定蓝图、构建实现、迭代升级，并附有各阶段的实用提示词模板。核心价值在于可以借鉴喜爱的应用功能，快速打造自己的版本。
超简单 PI Agent，入门到精通，个人智能体的王者
本文是一篇面向新手的 Pi Coding Agent 全面入门教程。Pi 是一个跑在终端里的极简 AI 编程智能体框架，定位为'最小智能体外壳'：内核只保留基本工具循环，计划模式、子智能体、权限系统等能力全部拆给扩展。文章详细介绍了安装方式（官方脚本、npm、Nix）、界面与常用快捷键、模型配置、四种使用模式（交互、打印/JSON、RPC、SDK）、技能/扩展/提示词模板/主题的扩展体系，以及树状会话管理。作者重点总结了七个常见坑：无内置权限系统需容器隔离、默认无 plan mode、npm 不锁传递依赖、grep 等工具默认关闭等。Pi 支持 15 家以上模型商，MIT 协议，与 Claude Code、Codex 是两条路线：要开箱即用选成品，要可自由定制的个人智能体选 Pi。
AI 做游戏第 6 天：3D资产自动化管线后续难点-Codex+Tripo+Blender+Three.js
作者分享使用 Codex + Tripo AI + Headless Blender + Three.js 自动化生成 3D 游戏资产的第六天开发实录。文章分两部分：资产线部分介绍如何通过四视角原画定稿、穿装合成图确认、Prompt 工程约束等手段控制模型质量，并区分『用脚本修复』与『重新建模』两类问题，强调检测器必须直接运行游戏本身的代码；主线部分阐述如何通过『制度即代码』（41 条规则、21 个 CI 校验器）、决策记录机制管理多个 AI 协作开发，避免 AI 跑偏。还公开了累计消耗 4860 Tripo 积分的成本数据，以及从装备机制反推世界观的设计思路。
一个人用一天跑通 Codex + Tripo + Blender 3D 游戏资产自动化生产线
作者分享了用 Codex CLI、Tripo AI、Headless Blender、gltfpack 和 Three.js/WebGPU 搭建自动化 3D 游戏资产生产线的完整过程。文章详细记录了角色骨骼标准化与换装拆件、怪物绑骨问题的程序化绕行方案（如用数学驱动蝙蝠翅膀动画）、武器挂点矩阵化、模型压缩优化等关键技术决策，最终将整批角色、怪物和装备资产控制在 16.48 MB。作者还探讨了选择动态漫画分镜而非传统 3D 地图的设计思路，提出核心方法论：不要自动化每个步骤，而要自动化整个结果，把一次性人工修复转化为可重复执行的参数化规则。
不会写代码也能做：手把手教你用 ESP32 和 Claude Code 做 AI 小助手
本文是一篇面向零代码基础读者的教程，介绍如何用立创实战派 ESP32-S3 开发板和 Claude Code/Codex 等 AI 编程工具，制作一个桌面 AI 语音聊天助手。作者借助开源项目小智 AI 实现语音识别与合成，通过分步提示词让 AI 自动完成固件备份、下载和烧录，再用手机配网并绑定 xiaozhi.me 后台，即可实现'你好 Claude'唤醒的聊天机器人。进阶部分还讲解了用 MCP 调用电脑工具、自定义唤醒词和像素形象的方法，并附有常见问题排查和恢复出厂固件的方案。
我用 GPT 6 Astra 做了一个 3D 版的《桃花源记》（文中含提示词）
作者宝玉分享用 ChatGPT Pro 的 GPT 6 Astra 制作 3D 版《桃花源记》网页的完整过程。通过一套详细的提示词，让 AI 将课文拆成 20 幕，实现可拖动视角、跟随原文叙事的'循文入境'体验。针对 TTS 朗诵不佳的问题，改用央视李立宏的真人朗诵并配以 SRT 时间戳同步；再由 Codex 做工程化优化，将音频独立、更换真实环境音，文件从 5.6MB 缩至约 777KB。文章总结了几点体会：明确审美与验收标准比堆形容词更重要，声音是交互的一部分，不同 AI 工具分工协作。文末附有可复用的完整提示词模板，可套用于其他古文场景制作。
Codex“无限”Token的方法找到了，附详细教程
文章介绍如何通过第三方开源工具 WebCodex，让 ChatGPT 网页版接管部分 Codex 任务，缓解额度不够用的问题。作者详细讲解原理：ChatGPT 通过 OpenAI 官方 Secure MCP Tunnel 连接本机 WebCodex，实现文件读取、代码修改和命令执行。教程涵盖账号权限检查、下载 WebCodex Desktop、创建练习目录、配置 Tunnel 与专用 API Key、在 ChatGPT 中添加自定义 App 及验证连接等步骤，并强调风险提示：不是真正无限额度、存在安全与封号风险、密钥需妥善管理，最后给出常见问题排查和权限回收方法。
Codex 驱动 Blender 白模，打造不抽卡的 AI 视频生产流水线
本文介绍如何利用 GPT6 Codex 的 Computer Use 能力全自动操控 Blender，构建零门槛的 AI 视频生产工作流。分为两大部分：一是复刻工作流，让 AI 自动分析参考视频的场景、人物动作和镜头运动，复刻出 3D 白模预演，再通过 AI 视频模型生成写实成片；二是原创工作流，仅用自然语言指令即可生成白模动画并迭代调整。白模作为'动态骨架'先锁死镜头、走位和空间遮挡关系，AI 只负责渲染画面，有效解决传统 AI 视频镜头漂移、人物变形、空间错乱等问题，实现低成本、高可控的视频生产。
Codex 凉了？国产 AI 编程工具 Qoder 上手实战
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。
无限 token 爽用 GPT-5.6 Sol，我找到了 ChatGPT Web 端的最佳使用方式
作者介绍了一种在 ChatGPT Web 端以 Chat 模式（不消耗订阅额度）接入 MCP 实现本地任务执行的方法。文章先解释了 Chat、Work、Codex 三种模式的额度消耗差异，随后介绍 OpenAI 官方的 Secure MCP Tunnel 机制，通过 tunnel-client 建立内网出站 HTTPS 连接，让云端 ChatGPT 安全调用本地 MCP Server。作者对比了 WebCodex、DevSpace、codex-with-chatgpt、Mac Developer Bridge 四种方案的权限范围与安全边界，最终选择 WebCodex，并详细演示了创建 Tunnel、生成 Runtime API Key、在 ChatGPT 开发者模式中配置 MCP App 的完整实操流程，从而在不消耗订阅额度的前提下使用 GPT-5.6 Sol 的编码与任务执行能力。
