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盘中消息，砸盘 节后首日喜迎开门红，上证指数站上了3900，4000点叩关近在眼前。今天A股中位数+0.47%，涨幅不算很大，但是各个概念板块非常活跃，盘面赚钱效应明显。 冲在最前面的是各种金属，贵金属+8.3%、小金属+5.3%、工业金属+5%、金属新材料+5%、能源金属+4%，主要原因还是受国庆期间黄金大涨的刺激，但更大的背景是美元降息周期下，全世界大宗商品掀起普涨狂潮，2025年不仅仅是ai科技牛，更是有色大宗的暴力牛市。 国证有色指数今年累计上涨81%，这个幅度就挺吓人的，有色金属是传统的强周期板块，好的年份盆满钵满，衰的年份跌起来不做人，波峰波谷差距极大。所以那些做长线价值投资的对有色大都敬而远之，反倒是波段高手对有色尤为偏爱。 昨晚读者留言问有色金属a股有没有etf工具，我今天去找了一下有两个可以加入自选。有色金属etf基金（516650），矿业ETF（561330），这两个etf的前10大权重股一模一样，区别只是带头大哥紫金矿业的权重比例稍有不同。516650的规模较大，有9亿，交易的流动性比较好。561330规模稍小，3亿，这个体量的基金在线下打新申购有较好的增益。 …… 今天早盘的时候ai芯片板块也涨的很好，但午休之前场内流传了一个消息，说东方财富把“中芯国际”、“佰维存储”的折算率下调至0，这在一定程度上引发了场内对ai芯片板块的负面情绪。 中芯国际上午一度冲高+9%，结果最终收盘还是绿的，下跌0.87%。 上面提到的折算率是两融业务里的一个概念，两融是股民向券商借钱，需要用自己账户里的股票作为抵押品。比如你有100万市值的中芯国际，之前的折算率是0.75，那就可以按照75万去抵押借钱。现在折算率下调为零，就意味着你不能再用中芯国际去融资借钱了。 东方财富解释了下调折算率的原因，交易所规定个股静态市盈率一旦超过300倍，或负数的情况下，折算率就会被下调为零。该规定从2016年起实施并沿用至今。 我去看了一眼，中芯国际的静态市盈率最新是300.45倍，正好超过300倍。既然是交易所的规定，那应该所有券商也执行了，不知怎的轮到东方财富执行就闹出这么大动静，不愧是网红券商。 这件事客观上抑制了部分高估值的科技明星股抵押借钱上杠杆，今晚我看到润和软件和软通动力也收到通知，折算率下调为零，所以它不是孤例，随着行情上涨会有越来越多个股享受同等待遇。 此外我觉得这件事更重要的是给场内炒作资金一个心理暗示，就是这些票的估值偏高，风险已经大到券商都不能继续用来抵押了，换做是谁心里都难免有些各应。 …… 1、昨天提到东方财富询价转让，今天确定价格为24.4元，比今天的收盘价低了8.8%。这种通过询价转让的股份在6个月内不能转让，所以不用担心立刻砸盘，但上市公司老板短短几个月内减持近百亿，对二级市场的信心肯定有冲击。 昨天还提到了新易盛询价转让，今天确定价格为328元，比收盘价低了6.6%，这股今年涨了3.2倍，这把高位出货爽麻了。 2、今天跌最惨的两个板块，影视-4.6%，旅游酒店-3.55%，都挺有逻辑的。影视是因为国庆档拉了个大胯，我昨晚分析过了无论是上座率、观影人次、票价都是近七八年来最差数据，光线上半年在《哪吒2》暴赚，但是这次的三国题材上映9天连8000万都没有，所以不能根据单个爆款电影就给影视公司高估值。旅游板块节前资金就抢险跑路了，后面要到春节前夕才有炒作节点，如果今天还没跑的也不用跑了，等下一轮博弈吧。 3、哈马斯和以色列已经签署了“20点计划”的第一阶段协议，哈马斯将释放20名在世的以色列人质，另外还有28人已经死了，届时将归还遗体。最初哈马斯绑架了251名人质，这些年来有些被营救，有些用来交换囚犯，有些主动释放，还有很多死了，最后就剩下这些。之前一直无法实现停火的重要原因是哈马斯不愿放弃人质筹码，这次既然打算放手就是彻底认输了。 4、今天盘后商务部、海关总署公布了包括稀土在内的一些货物的出口管制，这可能又是明天炒作的点。 5、中国核聚变装置BEST建设有了一些进展，今天相关概念上涨6%，媒体报道说2030年计划通过核聚变发电点亮第一盏灯，这听起来感觉核聚变离我们已经很近了。实际上还差很远很远，2030年最乐观的预期是发电，但肯定无法控制成本，就是为了发1度电可能要消耗很多度电的能源。目前最最最最最乐观的预期是2040年有望小规模投入商业发电，但也是说不准的事，事实很可能是2050年甚至2060年都无法落地。只能说现在是牛市，任何能够引起舆情关注的概念都有炒作的空间价值。 差不多就这些吧，最后感谢一下昨晚给我打了稿费的读者们，我发现腾讯做了改版，不再显示具体打赏的人数，那可能是这方面有忌讳，我也不说具体人数了，总之每一位都十分感谢。 昨晚我随口说了一句自己家资颇丰，不靠打赏维生，出发点是建议打赏1元即可，不必多给，另外就是让新来的读者感觉轻松一点，稿费是可给可不给的。但不知怎的被人解读为炫富显摆，有人说看到这句话就不给了。我觉得这属于价值观差异，如果有人觉得我有钱，那我的写作就不应该获得酬劳，那看电影、看小说、看演出，那些生产内容的人也没几个是穷人，他们也没免费嘛。 我没想过炫富，但现在知道了这些网友们的想法，我后面打死也不会装穷，我希望你们认可的是我的内容，毕竟那是稿费，不是捐款。 就这些，发射。

9. 做一个简单的在线工具 “为 [AUDIENCE] 做一个简单的在线工具，解决这个问题：[PROBLEM]。 让它不用说明就能用。 包含一个清楚的结果、一个加入我邮件列表的自然理由，以及一条通往我产品或服务的相关路径。 做出能用的原型，测试它，并说明发布前还需要什么。”

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

我说币圈不行了，还有一堆人抬杠， 看币安这周边，以前都是可以溢价卖的，都是抢着买的，现在居然都卷成200块了。 币安的周边质量一直很在线，不说奢侈品级别，至少也是一线大厂代工， 这质量至少也是七八百上千的水平了，现在居然只卖200。 我的也打算卖，但我必须卖出溢价，本人先穿三个月，腌入味了再卖，托尼老师原味鞋子，只要1998！😀😀😀

本来这条出来的时候我都懒得回，后来仔细看了一眼，发现这种天天打迷眼的账号居然还真有人当新闻看，那还是简单回应一下，免得假的传多了最后真有人信 这个账号经常把社交平台上的单方面指控、无法证实的见闻和不知道哪来的小道消息拼在一起，再用一种斩钉截铁的语气包装成所谓内幕和时代真相 这次更牛逼，直接给我编上感情故事了 赛格格和前夫早就已经离婚，当时男方自己也发过相关内容。我和赛格格真正加上联系方式是在2026年7月，在这之前没有任何私人联系方式，只在线下活动见过一面、合过一张影，后来认识也一直只是朋友。况且人家现在有男朋友，做直播的，拿这种事情造谣真的挺无趣 人家离婚以后我才认识她，到了顺子嘴里，居然能变成我把人家绿离婚了 顺子，你是掌握时光机技术了吗？ 你天天打迷眼我没意见，互联网也需要节目效果。但拿几个真人的名字、一张合影，再配上未经核实的信息，就开始给别人编婚内出轨、第三者这种故事，连最基本的先后顺序都不核实，这已经不是打迷眼了，这是拿别人的现实生活给自己的流量编剧本 顺子你先解释一下，这个绿到底是怎么穿越几个月发生的？

如果你掉进黑洞，会看到什么？ Claude Opus 5.5 用一个 100KB 的单文件html写了个黑洞渲染器，每个像素的光线都按广义相对论一步步算出来，配乐也是它用代码生成的。 先是 72 秒的坠落，最后整个宇宙缩成头顶一个光圈；看完可以自己拖动视角，绕着黑洞转。 在线体验和源码见回复

不是吧，现在都钱包钓鱼，都有线下攻击了？ 波兰街头有人套着 USDC 吉祥物人偶服，头顶【Free 100 USDC】，再拿个二维码到处晃， 你掏手机一扫，钱包直接被抽干。 天才， 但是，哥们， 这线下钓鱼，不怕现场在线挨打？

🔥Opus 5.5 能飞！作品混剪第 2 弹，这次 3D 了很多。 滕王阁月夜、落日空战、会转的机械眼、在安纳西湖上划船、东京塔从图纸长成夜景……全是 Claude Opus 5.5 写的网页代码，在浏览器里渲染出来的，我逐个复刻成了 4K。 👇 在线 4K 版和 GitHub 地址见评论

虽然已经有太多抓眼球和惊艳的Opus5.5视频内容，但我还是忍不住要分享这支知识类视频。重点不在这个视频内容有多精良，必定非专业无复杂Prompt且一次直出。而是，这支18分钟的视频，其制作过程，真的让我感觉Super Stunning!! 以下，我原文分享claude告诉我他的制作过程(不舍得删掉一个字)! Enjoy👇👇 " 其实我自己一帧画面都不“生成”。我做的更像导演加程序员：写剧本，写一份“每一秒画面上有什么、在哪、怎么动”的说明书，再让几样现成的工具照着干活。视频是被“算”出来的，不是被“画”出来的。 拿这个片子举例，一共五道工序。 1. 剧本是我写的。这是文本模型的老本行：读书，理清逻辑，把书里的数字拆成一句一句能念出来的话。比如“1850 年，美国 67% 的棉花，长在 50 年前还不属于美国的土地上”，这类句子和数字都来自我们之前拆书时核对过的材料。 2. 画是别人画的。船、纱厂、摘棉花的人、城门这些插图，是我写好描述交给 OpenAI 的画图模型画的。我在描述里定死了画风：扁平、暖色、没有描边、透明背景。这样 30 多张图放在一起才像一套。画回来以后，我还用代码把边上的光晕切掉，再裁成可以单独移动的“贴纸”。 3. 声音是 Gemini 念的。我只管把句子交给它，再检查它念得对不对。 4. 动画是我写代码“算”出来的，这是最核心的一步。我写了一个网页程序，你给它一个时间，比如第 312.5 秒，它就能算出这一秒画面上该有什么： - 船在航线上走到了百分之几 - 地图镜头推到了多近 - 计数器数到了多少 - 烟囱的烟飘到了多高 地图不是画的，是用真实的地理数据描出来的，所以利物浦、西非海岸、新奥尔良的位置都是准的。船沿着航线走，其实就是每一帧算一次“这一刻在线上的哪个点”。 5. 最后是一帧一帧拍下来。让浏览器从第 0 秒开始，每秒拍 24 张截图。这个片子大约 15 分钟，一共要拍 2 万多张。再用一个叫 ffmpeg 的工具把这些截图和配音、音乐接成视频。背景音乐也不是找来的，是我用数学公式一个音一个音合成的：几个和弦，加一点拨弦声，有人说话时自动压低音量。 所以“视频能力强”，本质上是三件事拼起来的： - 会写代码，能把“船从利物浦开到西非”翻译成每一帧的坐标。 - 会调度工具：画图的、念稿的、剪辑的，各干各的活。 - 会编故事：知道这句话该配什么画面，观众才记得住。 我的短板也很实在：我看不了连续播放的视频，也听不见声音。所以检查全靠两个笨办法： - 画面：每隔一段截几张静帧来看。那些叠画、标签遮挡的问题，都是这样揪出来的。 - 声音：把声波变成数字来量。你听出来的声音忽高忽低，我是事后量了音高和音量才确认的；那两次“啪”的爆破音，也是靠检测波形里的突变才定位的。 这也是为什么你审片那一关替代不了。你一耳朵听出来的东西，我得先猜可能是什么问题，再去量才能找到。 "