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介绍和评测不同 AI 产品的功能、使用体验与适用场景。
开始忘记软件以后，创作才真正开始。 三个月前，我第一次体验 LibTV。它更像一套专业的视频制作工具。我花了很多时间理解 Workflow、节点和模型之间如何协作，最后得出的判断是：只要掌握了 LibTV，就能完成过去一个影视团队才能完成的事情。 三个月后，LibTV 上线了 Agent 和 Skill 功能。我决定重新体验一次。 这一次，我给自己设了一个限制：不学习任何功能，不切换任何面板，全程只和 Agent 对话，来做出 AI 视频。 做到第三个 Demo 时，我突然意识到，我开始想的，不再是下一步该怎么操作，而是这个故事还能怎么发展。 这时，软件退出了，创作进入了。 过去大家讨论 AI
最近有三个女孩火了。 起因是市面上的乙游总缺她们真正想看的角色和剧情，她们干脆用 AI 做了一支快穿乙游 PV，视频发出后迅速引发热议，获得全网万赞。 比点赞更说明问题的，是评论区那一串追问：「这是什么游戏？」「什么时候能玩？」 严格来说，这个内部代号「万千」的项目还算不上一款真正的游戏。但三个女孩没等游戏做完，就先验证了一件过去往往要拖到开发后期才敢确认的事：这套角色和故事，真有人想玩。 更有意思的是 PV 里那两次醒目的输入框：女孩们敲进角色的剧情描述，AI 顺着这些要求，把接下来的画面生成出来。 这正是她们动手的理由，既然现有乙游里想看的角色和情节不够，那就用 AI 自己补。 传统流程里
面壁智能上周开源了一个叫 StaffDeck 的东西。
我刚刚 AGI Bar 小程序里建了一个共享钱包，并往里面充了 1 万块，未来 24h可点开领取
发布之前，我在 X 上看到有人说，测 K3 的感觉就像在测 Fable 5。虽然离 Fable 5 还差一点点 🤏，但超过 Opus 4.8 和 GPT 5.5 基本没有问题。在前端能力，K3 的提升非常明显，我已经用它复刻了前段时间爆火的独立工作室 Abeto 推出的一款 3D 网页游戏 《 Messenger》（ps. 音乐手动配的，主角模型是 K3 自己判断、自主去游戏官网找的）
今天凌晨看到 Arena AI 更新 Code Arena 榜单时，我第一反应是有点意外。刚刚发布的 Kimi K3 拿到了 1679 分，排在全球第一，压过了 Claude Fable 5 的 1631 分和 GPT-5.6 Sol 的 1618 分。
大家好，我是袋鼠帝。 前几天，火山的朋友提前跟我同步了一个消息，说豆包Seed模型又更新了。
不知不觉，整个AI影像行业全线迈进了Agent创作与AI视频C端普及的时代。
过去半年，国产大厂扎堆发布一种新东西：桌面Agent。如果你最近在刷相关讨论，会发现 WorkBuddy、豆包专业版、QoderWork 这三个名字出现得特别频繁。如果一个普通办公用户今天就想选一款桌面 Agent，到底该先试谁？
7 月 8 日，xAI 发布了 Grok 4.5。马斯克给的定位很直白，「Opus 级别，但更快，更便宜」。
AI 生图最难的地方，早就从「生成一张好看的图」变成了「把那张差一点的图改对」。
用 AI 生图的人，应该都体会过这种痛苦。
大家好，我是冷逸。 前段时间，我设计了一家民宿「冷同学的院子」，视觉还算有点意思，不少朋友跑来问设计上的事。也有人问我：要是自己网上开店，有没有那种“够简单、说一句就能出设计”的电商工具？
我自己花时间，把三款主流国产桌面 Agent 从头到尾测了一遍：Trae、WorkBuddy、ZCode。用三个最日常的工作任务——做 PPT、分析表格、写小游戏，看看它们到底能不能帮普通打工人干活。这篇文章就是完整的实测记录，希望对你选工具有点帮助。
7 月 9 日，OpenAI 一口气发了三样东西，新模型 GPT-5.6，一个把 Chat、Work、Codex 装进同一个壳的新桌面应用，以及本文的主角 ChatGPT Work。官方的说法是，ChatGPT 从此不再只是回答问题，而是把活真正干完，交出来的不是聊天记录，是表格、文档、PPT，甚至一个能直接分享的网站。
最近这段时间，国内外模型更新得很快。 如果只看发布会和榜单，大家都会觉得每个模型都很强。参数更大、上下文更长、推理更强、价格更低，听起来都挺猛。 但真正用到工作流里，会发现另一件事：模型强不强，不只看它会不会回答问题，还要看它能不能把一个任务完整跑完。 尤其是 Agent 场景。 一个复合任务需要大模型去调用多个工具，比如让模型做一份 PPT，它并不是简单写几页文字。中间要先理解需求，再去搜索资料，阅读网页，提取关键信息，整理成汇报结构，必要时还要生成代码或调用插件，最后产出一个可以正常使用的PPT文件。 下面测试两个Agent任务，使用同样的提示词，相同的Agent工具-Trae Work。
上个月也就是昨天，我写了一篇LongCat 2.0的实测，用四个任务测了一下它的编程能力，当时我的评价是「有些地方惊艳，有些地方还差点意思」。
微信和企业微信的 Agent，同时出牌。
你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？
阿辉又跟我们吐槽了。 他在消费电子公司干了三年采购，每次吃饭必带三个话题：BOM里同一颗料写法不一样，眼睛看瞎；供应商报价币种不同，算错就是真金白银；月底写采购报告，整理数据比写内容还累。 我们照例嘲笑了他十分钟：都2026年了，你还在Excel里手动对齐？ 嘲笑完，于心不忍。我们正好拿他的这个过程，看看在制造业这种传统行业，能不能被AI辅助到。DuMate是百度团队做的AI助手，主打能操作电脑、读Excel、联网搜索。。我们找了个周末，拉着阿辉一起，把他吐槽最多的场景重现了一遍。 阿辉不用当测试员，他只管凭三年经验判断结果靠不靠谱。 准备：一上午的"埋雷" 周六上午，我们和阿辉在咖啡馆坐了一
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