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GPT6生成游戏资产的体验 的封面
10-05
记录类
AI

GPT6生成游戏资产的体验

本文测试了AI在游戏及场景生成方面的实际表现。测试结果显示，当前AI已能生成类似《Bad North》水准的游戏，其中材质生成表现优异，但建模精细度仍有不足，基本相当于2016年手机独立游戏的水平；虽然理论上用tribo生成白模效果更好，但作者实测生成的模型较差。作者认为，未来几年内视频生成门槛将大幅降低，掌握并理解AI如何识别和处理提示词将成为核心学习方向。

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客服主管逆天操作 的封面
10-05
记录类
生活

客服主管逆天操作

本文讲述了作者在下行期医院遭遇不合理考核并决定离职的经历。医院因客流减少推行双休并扣薪20%，但作者所在部门因客服主管主动认领月拉400人的到院指标而被迫单休。作为仅负责提供素材的员工，作者被捆绑背负考核，实际单休完成任务时薪仅多赚一块钱，任务量却严重超负荷。月末指标未完成导致员工既没休息好又被扣薪10%。作者总结出应警惕盲目揽活的管理人员，结合审美下降及福利匮乏的现状，决定在年前辞职。

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GPT在各个agent里的表现 的封面
10-05
记录类
AI

GPT在各个agent里的表现

本文对Pi Desktop、Codex和DSH在“读取视频并生成标题重命名”任务中的表现进行了实测对比。测试显示，Codex任务质量最好、理解最准确且未缓存输入最低，虽总Token消耗较高但缓存命中率达95.59%，是优先保证成果质量的最佳选择；Pi Desktop耗时最短（2分53秒）且总Token消耗最低，但质量最差；DSH耗时最长且Token消耗最高，质量居中，转化效率不理想。读者可根据质量或速度成本的核心诉求选择合适工具。

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AI眼里的提示词 的封面
10-05
记录类
AI

AI眼里的提示词

本文探讨了AI图文及视频生成中的偏差成因与控制策略。针对关键词联想导致的“提示词污染”与“视觉代偿”，创作者应将抽象动作拆解为具体可见的姿势、朝向与局部细节，避免画面重点冲突。在视频生成中，时间对齐与精准配合使合格结果的范围大幅收窄，虽能借助参考素材增强约束，但复杂动作仍难完全可控。读者可掌握按画面偏差单点修正提示词的方法，学会在高精度需求下结合传统工具分步制作，从而明确AI适用边界，保障核心内容准确表达。

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工作的事情 的封面
08-30
记录类
生活

工作的事情

本文记述了作者在宣传部放假期间，被临时要求拍摄患者来院报喜的经历。面对宣传部紧急叫人组成的“草台班子”，拍摄质量极差；现场人员普遍呈现半死不活的消极状态，未能向客户提供情绪价值，拍到最后导致患者情绪也烦躁起来。作者由此直观呈现了团队应付敷衍的工作现状，并得出核心观点：即便这世界上全是实习生来承担工作，似乎也不是完全运转不下去。

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借物表提取skill 的封面
08-16
记录类
3d 软件

借物表提取skill

针对动画制作中整理“借物表”耗时费力的问题，作者开发了一套结合Python脚本与AI技术的自动化工具，并已在GitHub开源。该工具能自动读取Blender文件以识别模型，并利用AI从关联的Readme文件中精确提取作者信息，从而快速生成借物清单，显著提升了原本需耗费一小时的整理效率。目前该技能主要针对模型素材，尚不支持动作轨迹、插件组件、第三方材质、MME特效及音频背景等内容的自动识别。作者鼓励用户通过提交Pull Request参与建设，共同完善该自动化流程的功能覆盖。

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AI 一键总结全网视频 的封面
08-15
记录类
AI 软件

AI 一键总结全网视频

本文提供了一种将B站或小红书视频高效转化为结构化笔记的通用方案。核心流程包括：先使用ParseVideo处理视频链接，再利用通义听悟的“播客链接转写”功能实现视频下载与文本提取，随后由AI对转写内容进行总结。最后，通过在Obsidian中设定特定规则，AI可自动将总结转化为用户的个人笔记风格。该方案能极大提升多媒体信息的加工效率，但由于转写过程中偶尔会出现英文识别错误，用户在最终成文前需进行人工审核以确保信息准确。

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Deepseek 不懂Ctrl+V 加 Ctrl+C 的封面
08-14
记录类
AI

Deepseek 不懂Ctrl+V 加 Ctrl+C

阿里千问近期推出开源项目 qwen-mm-plugins，旨在为 AI Agent 赋予多模态能力。经测评，该插件在多数场景下可被现有方案平替，其核心价值主要集中于长视频阅读与 SRT 字幕生成。作者指出，该工具与同类产品均存在显著的交互缺陷：无法直接读取剪贴板中的文件，强制用户执行“先保存本地再传路径”的低效操作，极大地影响了使用体验。此外，文章还提及了 DeepSeek V4 Pro 在工作时段的高频使用现状，反映出 AI 辅助编程在职场中的普及。

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