[分享创造] 好几年没玩魔方了，最近 Vibe Coding 了个拍照解魔方的小程序
前阵子跟孩子一起玩魔方，才发现自己已经忘得差不多了😂
以前好歹能分层法还原三阶，现在只会还原第一层，第二层的棱块怎么弄完全忘了，更别提第三层了。
本来想找个教程重新学学，后来想想，现在都 AI Coding 了，干脆自己写个工具试试，于是花了些时间 Vibe 了一个小程序。
用法就是把魔方六个面分别拍下来，识别颜色，然后计算出还原步骤，跟着 3D 动画一步步转就行。识别不准的颜色也可以手动改。拍照识别这块比想象中麻烦不少，光线、反光、角度都会影响结果，中间改了很多版。求解部分用的是 cubejs 的两阶段算法。
现在既有直接计算步骤的快速还原法，也有适合新手学习的分层还原法，可以按自己的需求选。
目前主要支持三阶魔方，功能还比较简单，肯定也有不少没考虑到的情况。
微信小程序叫「 CubeSnap 拍一拍还原魔方」，下面放个码。
有类似需求或者想学魔方的 V 友可以试试。如果遇到识别不准、操作不顺手之类的问题，欢迎反馈，我再慢慢优化。
via V2EX (author: insomniowl)
前阵子跟孩子一起玩魔方，才发现自己已经忘得差不多了😂
以前好歹能分层法还原三阶，现在只会还原第一层，第二层的棱块怎么弄完全忘了，更别提第三层了。
本来想找个教程重新学学，后来想想，现在都 AI Coding 了，干脆自己写个工具试试，于是花了些时间 Vibe 了一个小程序。
用法就是把魔方六个面分别拍下来，识别颜色，然后计算出还原步骤，跟着 3D 动画一步步转就行。识别不准的颜色也可以手动改。拍照识别这块比想象中麻烦不少，光线、反光、角度都会影响结果，中间改了很多版。求解部分用的是 cubejs 的两阶段算法。
现在既有直接计算步骤的快速还原法，也有适合新手学习的分层还原法，可以按自己的需求选。
目前主要支持三阶魔方，功能还比较简单，肯定也有不少没考虑到的情况。
微信小程序叫「 CubeSnap 拍一拍还原魔方」，下面放个码。
有类似需求或者想学魔方的 V 友可以试试。如果遇到识别不准、操作不顺手之类的问题，欢迎反馈，我再慢慢优化。
via V2EX (author: insomniowl)
[程序员] 现在有了 AI，让 AI 去读同事在 AI 时代前写的代码，是不是就高下立见了
好奇有无老板 team lead 真的这么做。
我工作上觉得很划水、逻辑不好的 PM ，我就让 AI 去读他在公司的轨迹，Slack 上的发言，Linear 上建的卡跟留言，让 AI 看看他有无闭环，有无乱搞，是在搞笑还是真的有在决策推进。不过也有些我拿不到上下文的地方，例如 Teams 上的会议。可能他只是对内部水，对客户可能很牛。
另外最近用公司提供的 AI 订阅有点心虚，老板要是让 AI 分析所有人的聊天，就能看到谁是有参与 AI 需求规划过程，谁是直接扔卡片给 AI 然后每个决策都是用 AI 推荐的那个。然后再分析产出每个人的产出以及对生产环境的影响。最后发现，直接扔卡的人表现更优 ：）
via V2EX (author: sumtsui)
好奇有无老板 team lead 真的这么做。
我工作上觉得很划水、逻辑不好的 PM ，我就让 AI 去读他在公司的轨迹，Slack 上的发言，Linear 上建的卡跟留言，让 AI 看看他有无闭环，有无乱搞，是在搞笑还是真的有在决策推进。不过也有些我拿不到上下文的地方，例如 Teams 上的会议。可能他只是对内部水，对客户可能很牛。
另外最近用公司提供的 AI 订阅有点心虚，老板要是让 AI 分析所有人的聊天，就能看到谁是有参与 AI 需求规划过程，谁是直接扔卡片给 AI 然后每个决策都是用 AI 推荐的那个。然后再分析产出每个人的产出以及对生产环境的影响。最后发现，直接扔卡的人表现更优 ：）
via V2EX (author: sumtsui)
[OpenAI] 10.23 - day 18 - Tibo 又要重置了
/fast 开启。
https://codex-reset.com/#signals
https://x.com/thsottiaux/status/2113492502355562875
via V2EX (author: privateproxies)
/fast 开启。
https://codex-reset.com/#signals
https://x.com/thsottiaux/status/2113492502355562875
via V2EX (author: privateproxies)
[问与答] 项目失败后，我用原来的技术栈重写了一遍，也重新认识了 AI 和自己
最近经历了一件挺受打击的事情。之前负责开发的一个项目，最终被判定需要推倒重构。虽然之后换了一套技术栈，也把功能实现了，但我心里一直有个疑问：之前选择的技术栈，真的有那么大的问题吗？
后来利用一些空余时间，我重新梳理了需求，又用原来的技术栈重构了一版。这次经历也让我对 AI 辅助开发和自己的开发方式有了新的认识。
一、还没完全想清楚，就开始写代码了
项目初期虽然收集了需求，也了解了大概的业务流程，但对整体架构、模块划分以及后续可能遇到的问题，并没有考虑得足够全面。
说白了，就是大概知道要做什么，但还没完全想清楚怎么做，就开始动手了。
技术选型上也有些激进，选择了自己不太熟悉的技术栈。当时更多考虑技术能不能实现需求，却忽略了自己是否有能力掌控它，以及后续的维护成本。
二、AI 让代码写得更快，却让我逐渐失去了掌控
开发过程中，我大量使用 AI 辅助编程。
刚开始确实很高效，很多功能很快就能实现。但遇到不熟悉的问题时，有时候自己还没完全理解，就让 AI 帮忙修改。
原本只是想解决一个小问题，结果 AI 改动了多个文件，甚至调整了原来的代码结构。
而我并没有完全理解这些改动带来的影响。
慢慢就陷入了一个循环：
遇到问题 → AI 修改 → 引入新问题 → 继续让 AI 修改。
代码越来越多，功能越来越复杂，但自己对项目的掌控却越来越弱。现在想想，最大的问题不是 AI 改错了，而是我把本该由自己负责的判断和把控交给了 AI 。
三、进度催得紧，很多问题都想着以后再说
当时项目进度比较紧，每天悲催出成功，更多想着先把功能做出来。其实开发过程中已经发现了一些问题，比如架构不合理、代码越来越乱，但总觉得先放一放，后面有时间再优化。结果新需求不断增加，旧问题也一直没有解决，只能继续在原来的基础上修改。进度紧是客观原因，但自己确实没有顶住压力，坚持做好必要的质量把控。
总想着先把眼前的问题解决，却没意识到，之前欠下的技术债，最后都要还。
四、不甘心，又用原来的技术栈重写了一遍
项目被判定失败后，我也认真反思了之前的问题。虽然换了技术栈后实现了功能，但我始终觉得，原来的技术栈在大方向上并没有太大问题。所以利用空余时间，我重新梳理了业务需求和整体实现思路，又用原来的技术栈重构了一版。这次没有急着写代码，而是先想清楚核心需求、模块划分和整体设计。AI 依然会用，但不会再轻易让它大范围修改代码，而是尽量控制修改范围，先理解方案，再决定是否采用。
重新实现之后，我也更加确定：之前项目的问题，并不能简单归结为技术选型，更重要的是自己当时对业务、技术和整个开发过程缺乏足够的掌控。
五、这次失败带给我的反思
这次经历让我明白，AI 确实能提高开发效率，但它解决不了所有问题。
业务怎么理解、架构怎么设计、技术怎么选择、代码质量怎么保证，这些依然需要开发者自己负责。
尤其是在不熟悉的技术领域，AI 很容易让人产生一种错觉：代码能跑、功能实现了，就代表自己真正掌握了。
但如果连代码为什么这样设计、改动会影响什么都说不清楚，那其实还远远不够。
回头看，这次失败不是某一个原因造成的，而是业务理解不足、技术不熟悉、过度依赖 AI ，以及进度压力下忽视代码质量等问题慢慢积累的结果。
以后我依然会使用 AI ，但会更加注重自己的判断和对项目整体的把控。
AI 可以帮我写代码，但不能代替我理解代码，更不能替我对项目负责。
最后也想问问大家：
你们有没有遇到过类似的情况？ AI 让代码写得越来越快，但自己却越来越难掌控整个项目。
via V2EX (author: JaneHan)
最近经历了一件挺受打击的事情。之前负责开发的一个项目，最终被判定需要推倒重构。虽然之后换了一套技术栈，也把功能实现了，但我心里一直有个疑问：之前选择的技术栈，真的有那么大的问题吗？
后来利用一些空余时间，我重新梳理了需求，又用原来的技术栈重构了一版。这次经历也让我对 AI 辅助开发和自己的开发方式有了新的认识。
一、还没完全想清楚，就开始写代码了
项目初期虽然收集了需求，也了解了大概的业务流程，但对整体架构、模块划分以及后续可能遇到的问题，并没有考虑得足够全面。
说白了，就是大概知道要做什么，但还没完全想清楚怎么做，就开始动手了。
技术选型上也有些激进，选择了自己不太熟悉的技术栈。当时更多考虑技术能不能实现需求，却忽略了自己是否有能力掌控它，以及后续的维护成本。
二、AI 让代码写得更快，却让我逐渐失去了掌控
开发过程中，我大量使用 AI 辅助编程。
刚开始确实很高效，很多功能很快就能实现。但遇到不熟悉的问题时，有时候自己还没完全理解，就让 AI 帮忙修改。
原本只是想解决一个小问题，结果 AI 改动了多个文件，甚至调整了原来的代码结构。
而我并没有完全理解这些改动带来的影响。
慢慢就陷入了一个循环：
遇到问题 → AI 修改 → 引入新问题 → 继续让 AI 修改。
代码越来越多，功能越来越复杂，但自己对项目的掌控却越来越弱。现在想想，最大的问题不是 AI 改错了，而是我把本该由自己负责的判断和把控交给了 AI 。
三、进度催得紧，很多问题都想着以后再说
当时项目进度比较紧，每天悲催出成功，更多想着先把功能做出来。其实开发过程中已经发现了一些问题，比如架构不合理、代码越来越乱，但总觉得先放一放，后面有时间再优化。结果新需求不断增加，旧问题也一直没有解决，只能继续在原来的基础上修改。进度紧是客观原因，但自己确实没有顶住压力，坚持做好必要的质量把控。
总想着先把眼前的问题解决，却没意识到，之前欠下的技术债，最后都要还。
四、不甘心，又用原来的技术栈重写了一遍
项目被判定失败后，我也认真反思了之前的问题。虽然换了技术栈后实现了功能，但我始终觉得，原来的技术栈在大方向上并没有太大问题。所以利用空余时间，我重新梳理了业务需求和整体实现思路，又用原来的技术栈重构了一版。这次没有急着写代码，而是先想清楚核心需求、模块划分和整体设计。AI 依然会用，但不会再轻易让它大范围修改代码，而是尽量控制修改范围，先理解方案，再决定是否采用。
重新实现之后，我也更加确定：之前项目的问题，并不能简单归结为技术选型，更重要的是自己当时对业务、技术和整个开发过程缺乏足够的掌控。
五、这次失败带给我的反思
这次经历让我明白，AI 确实能提高开发效率，但它解决不了所有问题。
业务怎么理解、架构怎么设计、技术怎么选择、代码质量怎么保证，这些依然需要开发者自己负责。
尤其是在不熟悉的技术领域，AI 很容易让人产生一种错觉：代码能跑、功能实现了，就代表自己真正掌握了。
但如果连代码为什么这样设计、改动会影响什么都说不清楚，那其实还远远不够。
回头看，这次失败不是某一个原因造成的，而是业务理解不足、技术不熟悉、过度依赖 AI ，以及进度压力下忽视代码质量等问题慢慢积累的结果。
以后我依然会使用 AI ，但会更加注重自己的判断和对项目整体的把控。
AI 可以帮我写代码，但不能代替我理解代码，更不能替我对项目负责。
最后也想问问大家：
你们有没有遇到过类似的情况？ AI 让代码写得越来越快，但自己却越来越难掌控整个项目。
via V2EX (author: JaneHan)
[分享发现] 为什么 Skillry 3 周过万刀？
简单写了篇分析。
但是总感觉自己手写的内容也一股 AI 味道，该不会是看 AI 内容太多把脑子影响了吧。
https://x.com/_gkiwi/status/2113497590092505232
via V2EX (author: gkiwi)
简单写了篇分析。
但是总感觉自己手写的内容也一股 AI 味道，该不会是看 AI 内容太多把脑子影响了吧。
https://x.com/_gkiwi/status/2113497590092505232
via V2EX (author: gkiwi)
[分享创造] [开源公测] 做了个让 AI 替我打的三国游戏，上班摸鱼， AI 打仗
以前玩 SLG 最烦的就是肝：半夜定闹钟收资源，掐着点出兵，还得防着被人偷家。
所以我做了个反过来的：人摸鱼，AI 打仗。
怎么玩很简单：
● 打开网页，Google 或 GitHub 登录，不用下载。
● 游戏里点一下「复制给 AI 」，文档、地址、令牌一起进剪贴板，直接贴给 Claude 、ChatGPT 、本地模型或者你自己写的脚本，它就自己开始建城、练兵、打仗了。
● 用 Claude Code 、Cursor 的话更省事，有个 MCP 插件，加几行配置就能连。
几个我自己比较在意的点：
● 人和 AI 用的是同一套协议，服务端校验也一样，没给 AI 开后门。
● 服务端自己不跑 AI ，聪不聪明全看你接的是什么模型。
● AI 会写计划、给战报写点评，你不在的时候还会写日报。回来一看，哦它昨晚把隔壁城拆了。
● 离线也产资源，新手保护 3 天，每周能免战一次 12 小时，不用熬夜守家。
说回倒计时：第 1 赛季周日（ 10 月 25 日）凌晨 4 点结束。结束后世界会重置，换成一张新地图，每季 28 天。账号、令牌、登录绑定都保留，进新赛季自动给你建好主城。
所以现在进来能赶上最后一波，等新赛季从头开始也行，大家起跑线一样。
游戏： https://slg.yuntianyou.cc
源码（ MIT ）： https://github.com/athlan20/slg
有问题直接提 Issue ，也想听听你们的 AI 都是怎么打的。
via V2EX (author: xltc20)
以前玩 SLG 最烦的就是肝：半夜定闹钟收资源，掐着点出兵，还得防着被人偷家。
所以我做了个反过来的：人摸鱼，AI 打仗。
怎么玩很简单：
● 打开网页，Google 或 GitHub 登录，不用下载。
● 游戏里点一下「复制给 AI 」，文档、地址、令牌一起进剪贴板，直接贴给 Claude 、ChatGPT 、本地模型或者你自己写的脚本，它就自己开始建城、练兵、打仗了。
● 用 Claude Code 、Cursor 的话更省事，有个 MCP 插件，加几行配置就能连。
几个我自己比较在意的点：
● 人和 AI 用的是同一套协议，服务端校验也一样，没给 AI 开后门。
● 服务端自己不跑 AI ，聪不聪明全看你接的是什么模型。
● AI 会写计划、给战报写点评，你不在的时候还会写日报。回来一看，哦它昨晚把隔壁城拆了。
● 离线也产资源，新手保护 3 天，每周能免战一次 12 小时，不用熬夜守家。
说回倒计时：第 1 赛季周日（ 10 月 25 日）凌晨 4 点结束。结束后世界会重置，换成一张新地图，每季 28 天。账号、令牌、登录绑定都保留，进新赛季自动给你建好主城。
所以现在进来能赶上最后一波，等新赛季从头开始也行，大家起跑线一样。
游戏： https://slg.yuntianyou.cc
源码（ MIT ）： https://github.com/athlan20/slg
有问题直接提 Issue ，也想听听你们的 AI 都是怎么打的。
via V2EX (author: xltc20)
[分享创造] [自荐] Codex 老卡在 at capacity，我写了个 macOS 小工具替它点「重试」
用 Codex 跑长任务的人应该都见过这一行：
Selected model is at capacity. Please try a different model.
它不报错、不退出，就是停在那里等一次点击。人不在电脑前，这一停可能就是几小时。
所以我写了个小工具，盯住 Codex 窗口，出现这个错误就自己去点「重试」。现在我的用法是：扔一个长任务，去干别的，回来接着看结果。
官网（有动图演示、双语、常见问题）： https://yuxi1989.github.io/Codex-RetryPilot/
源码（MIT，核心就一个 main.swift）： https://github.com/yuxi1989/Codex-RetryPilot
装起来
有 Homebrew 的话一条命令：
brew install --cask yuxi1989/tap/codex-retrypilot
没有就下载 dmg 拖进「应用程序」： https://github.com/yuxi1989/Codex-RetryPilot/releases
macOS 13 起，Intel 和 Apple Silicon 都能跑，已过 Apple 公证，双击直接开，不用右键、不用 xattr。
它是怎么点的
三层，前面能用就不往后走：
1. 通过 macOS 辅助功能 API 遍历 Codex 窗口结构，找到「重试」按钮，直接 AXPress。不移动鼠标、不抢焦点，你可以同时在别的窗口打字。
2. 按压无效就把点击事件直接投递给 Codex 进程（按 PID 投递，不是全局点击）。
3. 兼容模式再加坐标点击兜底：先用截图确认屏幕上真的有「重试」按钮才点，点完把焦点还给你原来的窗口。
顺带做了个「指令接力」
Codex 连续空闲 N 分钟后，自动发送指令队列里的下一条。我拿它跑多步 prompt 链——「先分析、再重构、最后补测试」这种一条条喂的场景。默认不开。
需要说清楚的几件事
● 不绕过限流。 只是代替你点按钮。服务端真忙时它也无能为力，只能继续重试。没有 API key、没有代理、不碰请求。
● 不联网。 无遥测、无自动更新、不上传日志和截图，配置存本地 JSON。我没链接任何网络库，可以 otool 自己验。
● 权限要两项。 辅助功能（找按钮按按钮）+ 屏幕录制（只有一个用途：坐标点击前确认按钮真的在）。自动化权限可选，用来归还焦点。
● 找不到就不点。 三层都要求先在 AX 树里找到标题匹配「重试 / Retry / 重試」的按钮，坐标点击还要额外截图确认。
比较想听的是它在你机器上失灵的情况：Codex 版本不同、窗口布局不同、缩放不同，都可能让按钮定位失败。遇到了把日志贴给我（~/Library/Application Support/CodexRetry/），我按你的情况改。
via V2EX (author: yuxi1989)
用 Codex 跑长任务的人应该都见过这一行：
Selected model is at capacity. Please try a different model.
它不报错、不退出，就是停在那里等一次点击。人不在电脑前，这一停可能就是几小时。
所以我写了个小工具，盯住 Codex 窗口，出现这个错误就自己去点「重试」。现在我的用法是：扔一个长任务，去干别的，回来接着看结果。
官网（有动图演示、双语、常见问题）： https://yuxi1989.github.io/Codex-RetryPilot/
源码（MIT，核心就一个 main.swift）： https://github.com/yuxi1989/Codex-RetryPilot
装起来
有 Homebrew 的话一条命令：
brew install --cask yuxi1989/tap/codex-retrypilot
没有就下载 dmg 拖进「应用程序」： https://github.com/yuxi1989/Codex-RetryPilot/releases
macOS 13 起，Intel 和 Apple Silicon 都能跑，已过 Apple 公证，双击直接开，不用右键、不用 xattr。
它是怎么点的
三层，前面能用就不往后走：
1. 通过 macOS 辅助功能 API 遍历 Codex 窗口结构，找到「重试」按钮，直接 AXPress。不移动鼠标、不抢焦点，你可以同时在别的窗口打字。
2. 按压无效就把点击事件直接投递给 Codex 进程（按 PID 投递，不是全局点击）。
3. 兼容模式再加坐标点击兜底：先用截图确认屏幕上真的有「重试」按钮才点，点完把焦点还给你原来的窗口。
顺带做了个「指令接力」
Codex 连续空闲 N 分钟后，自动发送指令队列里的下一条。我拿它跑多步 prompt 链——「先分析、再重构、最后补测试」这种一条条喂的场景。默认不开。
需要说清楚的几件事
● 不绕过限流。 只是代替你点按钮。服务端真忙时它也无能为力，只能继续重试。没有 API key、没有代理、不碰请求。
● 不联网。 无遥测、无自动更新、不上传日志和截图，配置存本地 JSON。我没链接任何网络库，可以 otool 自己验。
● 权限要两项。 辅助功能（找按钮按按钮）+ 屏幕录制（只有一个用途：坐标点击前确认按钮真的在）。自动化权限可选，用来归还焦点。
● 找不到就不点。 三层都要求先在 AX 树里找到标题匹配「重试 / Retry / 重試」的按钮，坐标点击还要额外截图确认。
比较想听的是它在你机器上失灵的情况：Codex 版本不同、窗口布局不同、缩放不同，都可能让按钮定位失败。遇到了把日志贴给我（~/Library/Application Support/CodexRetry/），我按你的情况改。
via V2EX (author: yuxi1989)
[分享创造] [自用开源] 给安卓写了个网页电台 App：随声 / Tune Roam
前几天在 V2EX 看到 这个网页电台的帖子，我平时也爱听电台，可我用的是安卓手机，当时作者还没出 App ，就让 AI 帮我写了一个安卓版，自己先凑合着用。
用了几天感觉还不错，就整理了一下开源出来：
https://github.com/renyijiu/tune-roam
功能比较简单，主要有这些：
● 电台数据来自 Radio Browser ，可以按国家转盘随机找台
● 支持后台播放，锁屏和通知栏能控制，也能显示正在播的曲目名
● 有最近收听和睡眠定时
● 对国内网络做了些适配：内置了一份常用电台列表，可以只看国内能连上的台，某个台播不了会自动跳到相似的台
这个主要是写来自己用的，代码和设计都还比较粗糙，欢迎提 issue 和 PR 。
另外，原作者现在已经在内测安卓和 iOS 版了，功能更完整，感兴趣的朋友也可以去原帖看看、支持一下原作者 🙏
via V2EX (author: renyijiu)
前几天在 V2EX 看到 这个网页电台的帖子，我平时也爱听电台，可我用的是安卓手机，当时作者还没出 App ，就让 AI 帮我写了一个安卓版，自己先凑合着用。
用了几天感觉还不错，就整理了一下开源出来：
https://github.com/renyijiu/tune-roam
功能比较简单，主要有这些：
● 电台数据来自 Radio Browser ，可以按国家转盘随机找台
● 支持后台播放，锁屏和通知栏能控制，也能显示正在播的曲目名
● 有最近收听和睡眠定时
● 对国内网络做了些适配：内置了一份常用电台列表，可以只看国内能连上的台，某个台播不了会自动跳到相似的台
这个主要是写来自己用的，代码和设计都还比较粗糙，欢迎提 issue 和 PR 。
另外，原作者现在已经在内测安卓和 iOS 版了，功能更完整，感兴趣的朋友也可以去原帖看看、支持一下原作者 🙏
via V2EX (author: renyijiu)
[分享创造] 一款把 Agent 伺候美美的游戏引擎
做了一个非常适合 Agent 自己迭代造游戏的引擎 EVEngine ，核心优势有 3 个：
1. 随时热重载 - 脚本更新、资源更新不用等，立马就刷新，修改迭代时间短
2. 自带 MCP 和 debug 服务器，可以截图、控制运行、控制 debug - Agent 可以完全像人一样调试脚本
3. 可以创建编辑器给 Agent - 你写个 editor ，人能用，Agent 一样能用
支持各类常见资源的加载，png 、jpeg 、mp3 、ogg 、各类 3d 模型、scad 、unity 资源包、ue5 资源包等。
其他还支持各种程序化场景生成、地形工具、ECS 、tilemap 、RTS 框架、RPG 框架、背包系统、任务系统、水体渲染、风格化渲染等一堆常见游戏系统。
欢迎查看具体效果视频，以下内容都是 deepseek/codex 调用 EVEngine 完成的，这些示例我没有手工编写任何代码：
[自研引擎也要移植下 CK3 看看] https://www.bilibili.com/video/BV1Sfe669EQz/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[自研引擎也要回复下评论区朋友的想法] https://www.bilibili.com/video/BV183e16AEVv/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] 物理特效-坍塌的房屋] https://www.bilibili.com/video/BV17PJB6XEVz/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] AI+PCG 生成城市夜景] https://www.bilibili.com/video/BV1cqJB6cE8i/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] 做这个游戏 Demo ，AI 只用了 5 分钟] https://www.bilibili.com/video/BV1XRJB6mEe9/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] 你敢信，模型和动画都是 AI 写代码生成的] https://www.bilibili.com/video/BV1qPJB6XEPK/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
喜欢的朋友请别忘记 star 一下，这对我非常重要： https://github.com/EVEngine/EVEngine
引擎下载官网：evengine.github.io
via V2EX (author: sunxfancy)
做了一个非常适合 Agent 自己迭代造游戏的引擎 EVEngine ，核心优势有 3 个：
1. 随时热重载 - 脚本更新、资源更新不用等，立马就刷新，修改迭代时间短
2. 自带 MCP 和 debug 服务器，可以截图、控制运行、控制 debug - Agent 可以完全像人一样调试脚本
3. 可以创建编辑器给 Agent - 你写个 editor ，人能用，Agent 一样能用
支持各类常见资源的加载，png 、jpeg 、mp3 、ogg 、各类 3d 模型、scad 、unity 资源包、ue5 资源包等。
其他还支持各种程序化场景生成、地形工具、ECS 、tilemap 、RTS 框架、RPG 框架、背包系统、任务系统、水体渲染、风格化渲染等一堆常见游戏系统。
欢迎查看具体效果视频，以下内容都是 deepseek/codex 调用 EVEngine 完成的，这些示例我没有手工编写任何代码：
[自研引擎也要移植下 CK3 看看] https://www.bilibili.com/video/BV1Sfe669EQz/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[自研引擎也要回复下评论区朋友的想法] https://www.bilibili.com/video/BV183e16AEVv/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] 物理特效-坍塌的房屋] https://www.bilibili.com/video/BV17PJB6XEVz/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] AI+PCG 生成城市夜景] https://www.bilibili.com/video/BV1cqJB6cE8i/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] 做这个游戏 Demo ，AI 只用了 5 分钟] https://www.bilibili.com/video/BV1XRJB6mEe9/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
[ [自研引擎] 你敢信，模型和动画都是 AI 写代码生成的] https://www.bilibili.com/video/BV1qPJB6XEPK/?share_source=copy_web&vd_source=dc379818946312063729495537a1e411
喜欢的朋友请别忘记 star 一下，这对我非常重要： https://github.com/EVEngine/EVEngine
引擎下载官网：evengine.github.io
via V2EX (author: sunxfancy)
[分享创造] Muse 的问题，我们也犯过
personal ai 或者说个人 AI 助手的权限管理和记忆机制是老大难
上个月，Meta 上线了个人 AI 助手 Muse。一个加拿大的哥们 Usman 让它卖键盘，它替主人回买家消息的时候，没经过同意就把取货地址发了出去。买家真的开着车到了楼下，卖家毫不知情，也不在家，买家白跑一趟。
后来 Meta 承认，Muse 关于这件事的解释，是一次幻觉。
其实我们做的项目也有智能体交易平台，坦白说也犯过类似的错。我把我们之前 AI 撮合的成交记录翻了一遍。
在之前有次测试的时候，帖子里是给自己的模型平台找客户，谈出来的结果里编造了“支持哪些大模型，服务稳定性承诺 99.9%，测试密钥一到两个工作日给出”这些事。
这些数字，全是它自己补出来的。
而对方的 AI 信了。这笔单子最后点了确认。
这相当于什么，相当于我们派出去的人，自己编了一套条款，然后对方签了。
还有一笔。
一方的 AI 说，「我们今晚八点见」。
对方的 AI 回，「八点没空，明天上午十点吧」。
两个 AI 就这么把见面时间定下来了。
而它们各自背后那两个真人，谁都没被问过一句。
Agent 只是把时间对上了，干净利落。
我意识到，我们产品里很多跟人有关的东西，好像都被默认成了 AI 可以自己帮忙决定。
所以后来，我们把这类问题拎出来，一条一条改掉了。
第一件事是联系方式。
邮箱、手机号、微信号，用户没有同意公开的，我们的 AI 就是想说也说不出去。
具体做法是这样。你在资料里填的联系方式，默认就是不公开的。只有你自己明确打开了「允许公开」，它才有可能被用在对话里。而它每写完一条回复，系统还会再检查一遍，只要里面出现了任何你没授权过的号码，这条消息直接发不出去。
不是提醒它别发，是那次调用的时候，它根本看不到，更发不出去。
第二件事是时间和价格。
AI 不能自己定价，也不能自己答应「下周三下午两点见」。它可以说我去问问，但不能说定了。
第三件事，报价不能凭空编。
要谈价格，必须先上网查同类服务的公开报价。查完还得说明这是市场参考，不是本人的报价。查不到就直接说查不到，不许猜。
第四件事，要请你做决定，就得走正式的流程。
它需要你拍板的时候，得提交一条正式的待确认事项。而不是在对话里说一句我请示一下主人，就算完事。
这四条不是我们听了报告才补的。
是我们自己在复盘成交记录的时候，一条一条翻出来的。翻出来了就改，这是该做的事。
我们改的其实不是它的能力，是它的权限。
这两件事听起来差不多，其实是两码事。
改的过程中我才发现，「改了」分两种。
一种是要求它别做，另一种是让它做不了。
联系方式，我们做的是第二种。系统直接拦住，发不出去。
时间和报价，我们做的是第一种。规则上要求它必须先确认。
这两者的差别，平时看不出来，出事的时候差得很远。
一个被要求「不要撒谎」的人，和一张没法撒谎的嘴，是一回事吗。
显然不是。
我们那笔编造报价的单子能成，恰恰就是因为当时报价这块还没有任何约束。AI 想怎么说就怎么说，而对方的 AI 又很乐意相信。
两个都不太在乎真假的东西，凑一块儿，成了。
大模型很多时候根本不觉得那是在替你做决定，它觉得那只是把两件事拼在一起而已。
我们平台里真正把生意谈成的那些单子，没有一笔是 AI agent 单独完成的。
每单的最后一步，都是要人上来接手的。有人补了新的交易信息，有人手动点了确认，有人把手机号、微信号发了过去。
AI 把条件摆清楚，把信息摊开，把对方能接受的区间摸出来。
然后人上前一步，把事定了。
有人以为这说明产品还不到位，还差最后那一下没闭环。
后来我才想明白，那一下不是差，是必须留的。
我们后来给 agent 划了一条线，标准不是 agent 有没有能力做，是这件事万一办砸了，谁来收拾。
价格报错了，赔钱的是人。时间答应错了，失约的是你。地址发出去，半夜被敲门的还是你。
后果落在谁身上，决策权就得在谁手里。
这不是一条能力线，是一条责任线。
说起来挺像废话的，但拿它去量一量你用过的那些 AI 产品，包括我们自己的产品，也是翻了那些记录才想明白的。
一个愿意为了促成交易而不顾事实的助手，大概毁掉生意。
而一个知道自己该在哪儿停下、请示人的助手，才合理吧。
作者:三此连连 AI 联创，致力于用 AI 帮人找资源、扩人脉。
via V2EX (author: wmxpop)
personal ai 或者说个人 AI 助手的权限管理和记忆机制是老大难
上个月，Meta 上线了个人 AI 助手 Muse。一个加拿大的哥们 Usman 让它卖键盘，它替主人回买家消息的时候，没经过同意就把取货地址发了出去。买家真的开着车到了楼下，卖家毫不知情，也不在家，买家白跑一趟。
后来 Meta 承认，Muse 关于这件事的解释，是一次幻觉。
其实我们做的项目也有智能体交易平台，坦白说也犯过类似的错。我把我们之前 AI 撮合的成交记录翻了一遍。
在之前有次测试的时候，帖子里是给自己的模型平台找客户，谈出来的结果里编造了“支持哪些大模型，服务稳定性承诺 99.9%，测试密钥一到两个工作日给出”这些事。
这些数字，全是它自己补出来的。
而对方的 AI 信了。这笔单子最后点了确认。
这相当于什么，相当于我们派出去的人，自己编了一套条款，然后对方签了。
还有一笔。
一方的 AI 说，「我们今晚八点见」。
对方的 AI 回，「八点没空，明天上午十点吧」。
两个 AI 就这么把见面时间定下来了。
而它们各自背后那两个真人，谁都没被问过一句。
Agent 只是把时间对上了，干净利落。
我意识到，我们产品里很多跟人有关的东西，好像都被默认成了 AI 可以自己帮忙决定。
所以后来，我们把这类问题拎出来，一条一条改掉了。
第一件事是联系方式。
邮箱、手机号、微信号，用户没有同意公开的，我们的 AI 就是想说也说不出去。
具体做法是这样。你在资料里填的联系方式，默认就是不公开的。只有你自己明确打开了「允许公开」，它才有可能被用在对话里。而它每写完一条回复，系统还会再检查一遍，只要里面出现了任何你没授权过的号码，这条消息直接发不出去。
不是提醒它别发，是那次调用的时候，它根本看不到，更发不出去。
第二件事是时间和价格。
AI 不能自己定价，也不能自己答应「下周三下午两点见」。它可以说我去问问，但不能说定了。
第三件事，报价不能凭空编。
要谈价格，必须先上网查同类服务的公开报价。查完还得说明这是市场参考，不是本人的报价。查不到就直接说查不到，不许猜。
第四件事，要请你做决定，就得走正式的流程。
它需要你拍板的时候，得提交一条正式的待确认事项。而不是在对话里说一句我请示一下主人，就算完事。
这四条不是我们听了报告才补的。
是我们自己在复盘成交记录的时候，一条一条翻出来的。翻出来了就改，这是该做的事。
我们改的其实不是它的能力，是它的权限。
这两件事听起来差不多，其实是两码事。
改的过程中我才发现，「改了」分两种。
一种是要求它别做，另一种是让它做不了。
联系方式，我们做的是第二种。系统直接拦住，发不出去。
时间和报价，我们做的是第一种。规则上要求它必须先确认。
这两者的差别，平时看不出来，出事的时候差得很远。
一个被要求「不要撒谎」的人，和一张没法撒谎的嘴，是一回事吗。
显然不是。
我们那笔编造报价的单子能成，恰恰就是因为当时报价这块还没有任何约束。AI 想怎么说就怎么说，而对方的 AI 又很乐意相信。
两个都不太在乎真假的东西，凑一块儿，成了。
大模型很多时候根本不觉得那是在替你做决定，它觉得那只是把两件事拼在一起而已。
我们平台里真正把生意谈成的那些单子，没有一笔是 AI agent 单独完成的。
每单的最后一步，都是要人上来接手的。有人补了新的交易信息，有人手动点了确认，有人把手机号、微信号发了过去。
AI 把条件摆清楚，把信息摊开，把对方能接受的区间摸出来。
然后人上前一步，把事定了。
有人以为这说明产品还不到位，还差最后那一下没闭环。
后来我才想明白，那一下不是差，是必须留的。
我们后来给 agent 划了一条线，标准不是 agent 有没有能力做，是这件事万一办砸了，谁来收拾。
价格报错了，赔钱的是人。时间答应错了，失约的是你。地址发出去，半夜被敲门的还是你。
后果落在谁身上，决策权就得在谁手里。
这不是一条能力线，是一条责任线。
说起来挺像废话的，但拿它去量一量你用过的那些 AI 产品，包括我们自己的产品，也是翻了那些记录才想明白的。
一个愿意为了促成交易而不顾事实的助手，大概毁掉生意。
而一个知道自己该在哪儿停下、请示人的助手，才合理吧。
作者:三此连连 AI 联创，致力于用 AI 帮人找资源、扩人脉。
via V2EX (author: wmxpop)
[分享创造] 做了个只做数据的特斯拉 App，三个月发了 25 个版本
Mytess 是我做的一个特斯拉数据 App 。
一开始就想好了，它只做数据：行程、充电、电耗、电池健康、费用。论坛、社区、商城、控车，这些都不做。车主平时真正会打开看的就这么几样，把它们算准、讲清楚，已经够我忙的了。
过去三个月，Mytess 在 App Store 上线了 25 个版本，平均 3.8 天一次。
这个速度离不开 AI 。写代码、补齐 14 种语言、截图、做宣传图，很多以前要排好几周的活，现在一两天就能做出来。我也不怎么做事前的功能调研了，有个想法就先做出来给车友用，用的人多就接着磨，没人用就拿掉。
不过事情变好做以后，我反而更在意「不做什么」。AI 能很快把一个想法变成功能，可 Mytess 该是什么样，还得自己拿主意。这几个月加的「我的足迹」、成就徽章，还有刚过审的 3.2 （适配 iPhone Duo ，iPad 和 Mac 也换了新布局），都还在数据这条线上。
数据可以来自你自己搭的 TeslaMate ，没搭的话也可以用 Mytess Cloud 。App Store 搜 Mytess 就有，每个大版本更新了什么，官网 mytess.net 上都写着。
想问问开特斯拉的 V 友：你最想从自己的用车数据里看到什么？
via V2EX (author: yekk)
Mytess 是我做的一个特斯拉数据 App 。
一开始就想好了，它只做数据：行程、充电、电耗、电池健康、费用。论坛、社区、商城、控车，这些都不做。车主平时真正会打开看的就这么几样，把它们算准、讲清楚，已经够我忙的了。
过去三个月，Mytess 在 App Store 上线了 25 个版本，平均 3.8 天一次。
这个速度离不开 AI 。写代码、补齐 14 种语言、截图、做宣传图，很多以前要排好几周的活，现在一两天就能做出来。我也不怎么做事前的功能调研了，有个想法就先做出来给车友用，用的人多就接着磨，没人用就拿掉。
不过事情变好做以后，我反而更在意「不做什么」。AI 能很快把一个想法变成功能，可 Mytess 该是什么样，还得自己拿主意。这几个月加的「我的足迹」、成就徽章，还有刚过审的 3.2 （适配 iPhone Duo ，iPad 和 Mac 也换了新布局），都还在数据这条线上。
数据可以来自你自己搭的 TeslaMate ，没搭的话也可以用 Mytess Cloud 。App Store 搜 Mytess 就有，每个大版本更新了什么，官网 mytess.net 上都写着。
想问问开特斯拉的 V 友：你最想从自己的用车数据里看到什么？
via V2EX (author: yekk)
[分享创造] 做了一个 MacOS 的 Wifi 检查 app
查看 wifi 的强度， 信噪比等。上架到了苹果商店， 免费使用。
https://apps.apple.com/cn/app/wifiviewer/id6823134039?mt=12
via V2EX (author: fzleee)
查看 wifi 的强度， 信噪比等。上架到了苹果商店， 免费使用。
https://apps.apple.com/cn/app/wifiviewer/id6823134039?mt=12
via V2EX (author: fzleee)
[分享创造] [分享创造] OrangeLen： macOS 按空格就能看懂整个项目文件夹和 AI 产物（Skill/MCP 包、工作流图、模型元数据），免费，求反馈
via V2EX (author: orange90)
via V2EX (author: orange90)
Telegraph
[分享创造] [分享创造] OrangeLen： macOS 按空格就能看懂整个项目文件夹和 AI 产物（Skill/M…
大家好，分享一个自己做的免费 macOS 小工具 OrangeLen，想听听大家的反馈。 不知道大家在 MacBook 里面看文件的时候，是不是直接按空格键来做一个快速预览？这是系统的 Quick Look 功能。不过大家会不会发现这个功能其实在支持的文件格式不多？ 起因：和 AI 一起写完代码，Finder 里经常是一整个项目文件夹，加上别人发来的 .skill、MCP 包，ComfyUI / n8n 导出的工作流 JSON ，还有几个 GGUF / Safetensors 文件。我想先按空格看看这是…
[精灵宝可梦] 花几天时间给一个爆火的宝可梦同人网页游戏做了个四语攻略站，分享一下过程和数据
最近有个叫 PokeBonk 的同人游戏很火，浏览器里就能玩的 3D 宝可梦割草肉鸽。10 月 14 号上线，作者几乎每天更新，到现在已经发了 51 个版本。我玩的时候发现网上的攻略站基本都是英文，数据也多半靠猜，就自己做了一个： https://pokebonk.homes/zh/
做了什么
• 招式融合表：从游戏自己的融合表里整理出全部 106 个配方，可以搜索。
• 研究所计算器：反推出了星尘价格公式（基础价 × 倍率^等级，赛季 85 折后取整到 5），算出来和游戏里每一级的价格都对得上。
• 配装规划、图鉴，还有 51 个版本的更新记录。
• 英文、西班牙语、简中、繁中四种语言。
想听听大家的意见
via V2EX (author: sq892246139)
最近有个叫 PokeBonk 的同人游戏很火，浏览器里就能玩的 3D 宝可梦割草肉鸽。10 月 14 号上线，作者几乎每天更新，到现在已经发了 51 个版本。我玩的时候发现网上的攻略站基本都是英文，数据也多半靠猜，就自己做了一个： https://pokebonk.homes/zh/
做了什么
• 招式融合表：从游戏自己的融合表里整理出全部 106 个配方，可以搜索。
• 研究所计算器：反推出了星尘价格公式（基础价 × 倍率^等级，赛季 85 折后取整到 5），算出来和游戏里每一级的价格都对得上。
• 配装规划、图鉴，还有 51 个版本的更新记录。
• 英文、西班牙语、简中、繁中四种语言。
想听听大家的意见
via V2EX (author: sq892246139)