Geoffrey Hinton

过于离谱，不如自己在基模平台手搓

亮点：输入想法自动生成剧本，分镜，除了生成人物形象图和分镜图片需要3积分一张图外，文字脚本设计是不要积分的

创作模式也给到3个设定，选好了不会乱套

槽点：可选风格并不多

槽点：尴尬的地方是生成视频的时候没积分了，要做的是一个赛博朋克街头枪战的故事，用剩下的10积分生成了第一个分镜的基础画质视频，100积分确实不够用呢

视频生成可用模型：海螺2。0，即梦3。0，可灵2.1，版本上不是很新的样子（图4）

总结：积分给的太少了，做一个场景的分镜图，就把送的10元100积分额度用的差不多了，俺这边要做一个完整视频有20多个分镜图，按10积分一个，需要20快打底，还不算抽卡

体验方面：做剧本不去生图和视频不要钱，还给到智能提示词辅助生成角色形象，也算方便

价格方面：模型选择性不多，看起来也不新，价格上优惠度看起来也一般

视频模型成本昂贵，好评鼓励一下吧

Next Music 正式上线了，完全免费但是品质最佳的 AI 音乐生成器。欢迎大家来玩啊。

我是搭配 GPT5 High 模型使用的，第一个执行的指令就能感觉出来比 Claude Code + Claude 4 Sonnet 效果更好，指令遵循性超级强，以前如果有复杂的功能需要提前设计方案我会使用 Gemini 2.5 Pro 先做方案，然后再让 Claude 实施，但是使用 codeX 我已经不需要再切出去用 Gemini 了，它的方案设计很完善，实施的时候也很稳定，除了输出速度比 Claude 慢很多，其他方面几乎没啥缺点，而且在编程的场景，很多时候慢就是快，一次稳定的输出胜过缝缝补补几个来回。上下文也比 Claude 长很多，而且每一次完成任务后，他会自己反思有哪些可以继续优化的点，然后通过带序号的分点展示出来，我们下一次对话只要简单输入序号就好了（可以看图二）。由于执行速度比较慢，我一般都会把 approval 改为 Full Access，相当于 Claude Code 的 --dangerously-skip-permissions 这样它就可以自己长时间的执行任务了。

我用 CodeX 实现了自己用的维护产品特性列表的小工具，使用 DND 实现拖拽排序的效果，全程没有什么返工的情况。而且在让它实现一些 AI 相关的功能的时候，它能够自己想是不是需要用流式输出， Prompt 要如何设计，是不是可以复用组件等，把很多我自己想要一步一步实现的功能提前想到了。在之前使用 Claude 的时候，由于幻觉问题，它经常把我明确说明的某个模型给修改，比如我说要用 GPT-5，它会认为 GPT-5 还没发布，偷偷改成 GPT-4o 了，而 CodeX 就不会这样，用了一周之后几乎不再想用 Claude 模型了。非常推荐！

生成的效果还不错，就是积分太少了，还没有完全体验到位。

会员4.5以下可以无限生图，4.5生的图确实好看，智能多帧很好用，很方便，普通人也能轻松上手，性价比高

说实话，用处不大，但是有良心

试了下，比如我今天对「学习方法」这个议题很感兴趣，至少我以为可以先给我来一个相关延伸的概念树，方便用户定位具体问题，不然这议题也大的过分了

但是很显然，跟我搜学术论文和书没啥区别

但是是真有良心，比?上满屏的洗脑割韭菜视频还是有良心多了

可以拳打巨日录，脚踢oii的现象级产品，人物一致性做的绝了，滴滴测试

我从去年开始使用 cursor，一直到今年 5 月份左右，我都在高强度的使用，但是我从来没有用过 auto 模式，我会认真的研究每一个新发布的模型的 SWE-bench 分数，然后在 cursor 上线的时候第一时间开始使用

后来 cursor 引入了不太透明的计费机制，MAX mode，老实说这让我有点不舒服，并且在高峰时期，热门模型的回复非常缓慢。当时正值 claude code 和 codex 开始逐渐发力，正好我也开始订阅 Anthropic 和 openai 的 pro 计划，因此我转向了 claude code 和 codex

我个人挺喜欢 terminal coding agent，因为他们事实上是承诺了一种 “不需要打开 IDE/直接编辑代码的编程体验”，我可以聚焦于高层次的意图和设计，而不用关心细枝末节的东西，但是随着编程的深入，我发现“不求甚解” 的编程在一开始可能确实很爽快，但是编码的过程会引入大量潜在的问题，从而使得后续的拓展和维护非常困难

正好这周我用光了 codex 和 claude code 的限额，而我始终保留着 cursor 的订阅，因此我久违的打开了 cursor，并在 tab completion 的帮助下开始编码，并且时不时的用 auto mode 解决一些问题

我开始觉得事情有点不对劲，auto mode 的表现比我预想的好太多了，它在这些情况下表现良好：

A：我只是想要关于某端代码的 quick answer。比如：“这个 forward compatible 的配置是否可以安全的移除”，auto mode 能快速精准的给出答案

B：稍微复杂一点的问题。比如我最近正在开发一个比较底层的音频处理流水线，我需要在流水线级别实现一个控制信号，这涉及对非常多的代码逻辑的阅读，以确保引入新的信号不会带来意料之外的副作用，auto mode 表现的很好，它看起来在调用 reasoning model，并准确的沿着 pipe 阅读了相关的代码逻辑，并且提供了非常完整的解决方案和风险预警

C：编码工作。当我定位了问题，有了一个解决方案，并且规划好了 commits，auto mode 能够快速精准的按照我的需求实现代码，并且没有做多余的事情，这一点非常重要，因为我经常在 claude code 中发出 “i didn’t ask you to do that” 这样的感叹，即使我已经很明确的提供了 prompt

我承认一开始我觉得 auto mode 只是一个降低成本的把戏，但是后来我在使用 claude code 和 codex 的时候开始意识到，agentic coding 的用户 token 用量具有极大的方差和不可预测性，因此即使是 claude code MAX plan 这样 200$ 的订阅方案也不得不引入周限流，成本控制对于这类公司来说是一个非常大的挑战

现在，基于我自己的亲身体验，我想为 cursor 团队点赞，auto mode 是一个了不起的产品设计，我对此曾经有误解，但是我越来越意识到在 cost-efficiency-performance 这个不可能的三角中取得平衡是很困难的事情，但是 cursor 团队一直在不断的优化 auto mode 的体验，而这样的体验是 SWE-bench 无法衡量的

更重要的是，我认为这是一个很好的 AI 产品公司商业化模式的探索，我们所看到的情况是 Codex 和 Claude Code 由于 token usage 压力而不同程度的引入了限流措施，最近 reddit 上 claude code 的 sub 也在大量的反馈自己订阅的 plan 所对应的 rate limit 完全不及预期。而 cursor auto model 可能是一条可行的路径，它可以根据任务难度选择合适的模型，跟 GPT-5-Chat 的方向是一致的，长期来看也是更加可持续的

模型发展到现在，各家后训练逐渐成熟，产品的取向也日渐清晰，比如：
- GPT：最强的思考，可观的上下文

- Claude：放弃最强智能（怀念老版本的 Opus），All in Agent（terminal、tool calling、coding）

- GLM：开始尝试在 agent 和 terminal coding 上挑战 claude

- Gemini：超长上下文，Flash 模型速度快成本低

- Qwen：每一项都不差

我自己日常工作里也会搭配这些模型，在不降低效果的情况下获得较低的成本，至少比全部都用 GPT-5 要低很多

我相信没有模型能够在所有的任务上都做到最好，那么这是否意味着 model routing 不但可以缓解成本压力，甚至有可能让路由的结果超过单一的最强模型？结合最近 cursor blog 曝出的 tab completion 通过 online RL 实现了 28% 的采纳率提升，也许 cursor 同样在 auto model 上使用了类似的基于用户反馈的训练机制？如果 cursor 团队真的探索出了一条通过数据反馈提升 model routing 效能的方式，那么我觉得这是非常了不起的

说一个题外话，claude code 在前端时间承认偷偷更新了模型并且导致了不同程度的 “降智” 现象，我原先认为 auto mode 是一种不透明，但现在回过头来看，至少你可以在 cursor 里明确的选择 “我要最好的模型” 还是 “我希望获得一个平衡的体验”，而不是对底层发生的事情一无所知

比起其他分布式的AIPPT，毕竟是大厂产品，在技术、完成度、框架设计上都要优于小厂。

生成速度足够快、免费体验次数足够，但模板几乎都要收费。

内容生成上调用的国产模型，如果图文内容质量低不符合你的要求，可以在线编辑。

可以免费下载，但是我测试了两次全部都失败了。

如果你有百度文库会员的话，可以顺便使用这个。

我在kimi上用过，为什么不直接用AIPPT，因为它要钱，而“Kimi + AIPPT”它是免费的，也可以一键生成PPT，对我这种普通白领来说，频率不是很高，它能省去繁琐的排版和设计工作，我主要就是月报汇报一下，不想浪费太多时间和金钱；它有很多模板，非常美观；降低了小白们制作门槛，即使不会设计也能做出设计师们的水平；在职场中，特别高效，适合需要频繁做汇报、提案的人，能帮你快速生成PPT并灵活调整细节。

首先有一些疑问，为什么我需要另一个“我”？而且我为什么需要这个“我”地陪伴，为什么非得是‘我’？、甚至需要‘我’安慰我、甚至替我去社交？是非要在网络上塑造一个完美的我？听起来像是赛博时代的自恋悖论，不过这个不太重要单纯好奇hhh

首先简单说说Good的点：

1. 整体完成度高：虽然是初代1.0版本，Seconde Me 的功能还是非常完整(设定+想法+交友)，开头通过几个简短的引导性问题，它就能快速构建一个带有语义身份的虚拟“我”，甚至还单独微调了一个模型来秀肌肉，看了github看起来能更好地捕捉身份与定位，但是我通过上下文工程+一些简单的工程化应该也可以实现的七七八八吧，反正在我短时间的体验来看没看出有什么独到之处？总不可能是省钱吧？

2. 社交破冰的小心思不错：虽然我对“AI 陪自己”无感，但在交友场景下，Seconde Me 的设计却挺有意思，你可以先让自己的 AI 分身和对方的分身“预聊”一轮。这个分身带着我的状态信息并在对话中自然流露出来。这样一来，初次搭讪不再是干巴巴的“你好在吗”，而是有上下文、有温度的互动，对破冰确实是个不错的切入点，之后我就能在真实的聊天中很好的对对方有一个第一建模

1. 更适合作为想法记录？：抛开陪伴属性，它作为一款想法记录工具其实也还可以哈?，在我的测试中，它能很好地整合我输入的内容，并形成连贯的语境，但是吧话说到这里了，如果只是为了记想法，我用飞书多维表格就完全够用了，至少数据在我手里，还能随时导出导入，至少算半个“本地”记录了吧

接下来再来谈谈我在短时间内觉得不太好的地方：

1. UI兼容度的小BUG+开场偶发性不流畅：一开始我懒得下载到手机里看到Mac上也能直接下载，但是吧login界面直接上演“图标叠叠乐”，直到我在手机上点开才发现原来支持这些登录方式；另外的话在初始人格设置阶段，AI 回复延迟偶发性变高，尽管这个模型的首Token蹦的挺快的，这在及时聊天里是很影响我的体验的(一开场就卡,很难不给我一个后面聊天可能卡卡的心理预期，尽管实际上后面用的时候也没有很卡)

2. “真实的我”太难捕捉：这个项目如果其实真的要做好，其实挑战性挺大的，如何在有效的上下文里捕捉到更真实的我？因为在我眼里他的上下文是不够的，是被动感知的，我一天工作忙得要死我还天天朝你复制这个复制那个？可如果学 MineContext 那样主动监控行为，又绕不开隐私和耗电两大雷区，所以现在的 Seconde Me，更像是一个“理想化滤镜版的我”，它知道我想被怎样理解，但不知道我真实的样子(这方面的话就很偏离初衷了吧)

3. 内容安全缺失：简单安全合规问题，黄图我懒得试，我直接测试了sexy的语音，在我的测试过程中很多露骨的话几乎是毫无避讳，所以在这里我理解是不是很适合作为“黑灰大模型?”，我在平台里可以完全塑造一个骚骚的角色来勾引“寂寞”的你, 在当前国内对 AIGC 内容监管日益收紧的背景下，恐怕迟早会踩雷?

首首先问小白 我在2025年初的时候用了很久，因为当时把它当做DeepSeek的替代品，Deepeek想要一天使用两三次就很难，而在问小白上面，我可以很快地使用DeepSeek，并且减少了等待时间，但随着时间的推移，我在用DeepSeek的时间越来越少，问小白接触的也相对应来说更少了，所以在接触他的时候有点陌生，现在它变成一个完整的AI问答机器人，并且内置的智能体回答相对应的问题的时候，技术是相对于落后的，所以回答出的内容也并没那么精准。

当ClaudeCode/GeminiCLI把CLI工具作为新的开发范式推广后，从周围研发同事的实际使用频率来看，CLI很可能取代IDE。
实际的生产环境中，IDE还是比较重，而且可能要打断开发思路，切换交互焦点。尤其是Cline本身还是IDE的插件能力，使用时的焦点切换更多。
也许将来的趋势是产品经理/独立开发者投入codebuddy/cursor/trae等集成AI的IDE工具，工程开发更多的是CLI工具。

这次我个人对kuse的产品体验是耐心的，因为灵光乍现，想要给王嘉尔、李诞的油管视频进行解析。

a、兴致勃勃地把油管视频《 王嘉尔：Magic Man 2 访谈 》丢给kuse，梳理逐字稿、总结、高光。

->因我完整看过这个视频，可证明kuse梳理的目录、总结、高光，符合原视频内容（美中不足：逐字稿不完整）；

->我继续基于整理的采访总结，要求kuse生成播客逐字稿；

->本次结果，除了给出合理的播客大纲、几乎可以直接用的逐字稿，还贴心给出bgm入场时机等；

->后续我完全可以根据这份进行二次创作，完成一期单口播客。

b、把油管视频《圆桌派：李诞的人生哲学，谁高兴谁就是赢家》在聊天框提问“内耗敏感的人怎么办”。

->起初提示视频无字幕等各种原因，无法直接通过视频内容回答问题（才有后续王嘉尔视频⬆️拿来体验，没出现该问题）；

->我在聊天框再次要求kuse进行李诞视频总结，kuse于是自主联网重新获取对应视频以及李诞其他书籍、播客、采访稿；

->没错，我收获了一份很实用的《李诞谈内耗与敏感》笔记，津津有味看起来了hhhhh

有兴趣继续使用。

体验了阶跃星辰桌面agnt，被称为中国版Claude Cowork，这不咱也是用上了。

它有一个小图标浮窗，可以随时调用，很方便随时唤起。

我主要使用的场景：

场景一、处理本地电脑上的word文件

我的需求是让他帮我修改这个word文档里面的字体和字体颜色。它先是嗯提示无法直接打开DOCX文件，然后在浏览器上打开，还是打不开，最后尝试用python读取word的文档，好在最后成功帮我完成了工作。

场景二、监测提醒功能

我让他提醒我喝水和站立活动，感觉这是每一个打工人必备提醒，还挺有意思的。我可能有点大材小用了，我看见有人用它去监测股票黄金的价格。

场景三、整理桌面

输入指令，帮我整理桌面，他会先是向我寻求整理桌面的喜好，然后按照文件的格式，一键重命名和分类，帮我整理出来， 省得我自己涂拖拽拽了，nice。

场景四、妙计

也就是我们说的skills，而且它支持现在市场上很火的claude skills。

我把常用的那个写公众号的promote写进了妙记里，然后让他给我写公众号文章，这样就不用每次我打开浏览器贴promo在写了，直接调用就行。

场景五、全局记忆功能

我特别喜欢阶跃星辰这个功能。忙忙碌碌一天下来，它能把你使用了哪些应用、做了哪些事情都能记录下来。晚上到家回顾一下一整天的工作，做一个复盘还挺不错的。

总的来说，确实帮助我节省了一些时间和行动上的便捷。

把生图、做应用、实时理解、图表、语音朗读、可交互地图等等场景玩了个遍，感觉还是挺好玩的，然后也有一些实际生活的场景，功能还算挺强大的，表现不太好的是生视频、做应用方面，感觉产品整体还是有一些创新之处的，但是可以稍微做的细分一点，或者把某个场景做的足够精细化

冒泡鸭，星野，猫箱都玩过，冒泡鸭吸引我的地方是记忆力优化后能较好记住我的对话内容，相比于其他的的超长记忆功能是吸引我继续玩的动力

• 特别适合即时的脑洞转换，比如把xhs或者wb上大家的一句话脑洞 / 设定快速转成小短文，当作简单的产粮加速器绝对够用了

• 文风和描写还是蛮爽的，读起来不会很AI，剧情比较直白（感觉看到了无数篇网文的影子hhh），会自动选取视角（第一视角）加强代入感，剧情可选项生成合理，玩了一会儿感觉忍不住一直继续下去了

• 选项后生成速度大概是10-15s ？确实会打断一小部分的心流，但是还不至于产生让人退出烦躁感

秒哒整体上是很不错的，对比其他的vibe coding工具，秒哒可以做到，可以在页面上直接编辑AI生成的前端页面，这样就大大增加了可操作性，同时，秒哒把工具部署的这个工作也简化了很多，技术平权路上算是很大进步