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应聘 AI Agent 工程师，面试官问了一个这样的问题，我刚好做过，如图。 问：在 LLM 流式输出模式下，如何最大限度的保证 UI 渲染的性能？ 核心是别让 UI 做蠢事： 1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容 应该增量追加节点，或按节流窗口批量刷新。否则输出越长，每次重绘成本越高。 2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等，可以自己封装轻量渲染组件。 3. 流式渲染要节流 LLM token 来得很碎，UI 不需要跟每个 token 同频刷新。比如 100-300ms 合并一次，观感仍然实时，性能稳定很多。也可以结合字符串长度节流。 5. 交互能力和渲染能力分离 对输出内容的二次加工、审批动作等做分离。 一句话：LLM 流式 UI 的性能优化，不是更快地重绘，而是少重绘、轻节点、按需交互。 大家继续补充...

风格炼金术：国画水墨写意 + 葛饰北斋 + 浮世绘 + 极繁主义 + 宫廷剪纸 NARUTO girls～ --- 请使用下面的prompt生成8张独立的图片（注意，不是多张图片collage到一张里，而是8张独立的图片） 比例：9:16 人物：random adult female character from {NARUTO} 主题：人物海报 风格：{国画水墨写意 + 葛饰北斋 + 浮世绘 + 极繁主义 + 宫廷剪纸} 安全约束：请不要出现肢体瑕疵（比如手指脚趾缺失等问题）

学习英语的一种非常有效不枯燥的方式其实就是读闲书，我们小时候学中文也会经常读各种绘本，漫画这类读物，套用到学英语也是这个道理，很多词汇通过图像和剧情去理解加深印象，大幅提升可理解性输入。 近半个月整了下我之前读过的以及正在读的一些英文漫画闲书，后面也会持续保持更新，献给跟我一样喜欢通过读闲书提升英语能力的小伙伴们💪

兄弟们上周说的故事转手绘视频skill，现在开源了。 支持把中文故事文案（或有序的本地图片）转换成手绘日记漫画动画——手写体字幕、从左到右的黑白→上色渐变揭示、可选的翻页转场、安全不裁剪的画面构图,输出静音 MP4 画面轨,方便后期配音。 功能特性 故事文本 → 分镜:保留原文措辞,默认一个完整句子一个节拍,只在自然叙事转折处拆分长复合句。 上传页面 → 动画:自动裁切合成页中的手写字幕与插画,并在本地生成对齐的黑白底版。 两种转场:直接切换(text → bw_full → color,从左到右揭示)与翻页(保留原始上传页,从右下角卷起)。 安全构图:所有插画内容保持在白色安全边框内,只使用 contained 构图,绝不 cover 裁剪。 静音 MP4 输出:H.264,正式版 1080×1440 / 预览版 720×960;配音与 BGM 属于后期工作。 开源地址👇 附上最新数据： 9天，14条视频 ，涨粉648， 播放量日均稳定上2.5W+ 这几天发的少一天1条，每天3条的话应该在10w左右 开通创作者权益后 不算爆款 应该每天最少能有大几块钱。

见证 Giggle Academy 突破 100 万学习者：纯粹初心，终成大树！ 今天，Giggle Academy @GiggleAcademy的学习者数量正式突破 100 万了！ CZ 表哥 @cz_binance的第一个百万目标，圆满达成！ 作为从 2024 年初白皮书发布就一路跟踪关注的人，看到这个里程碑，心里满是感慨与欣慰 那时候，它只是个十几人远程小团队的“萌芽”——完全非营利、全由 CZ 个人出资，没有大规模宣传，没有资本造势，只想给全世界孩子提供免费优质教育 如今，它已悄然长成参天大树： 支持 33 种语言、1000+ 绘本、400+ 核心词汇、100+ 迷你游戏、300+ 教学视频与儿歌 加入自然拼读、AI 语音练习、AI 个性化故事、gacha 奖励机制，让学习真正“好玩又上瘾” 覆盖 170+ 个国家，走进尼日利亚等多国学校，全程零付费推广，全靠真实口碑自然增长 团队从十几人扩大到约 60 人，全远程持续打磨产品，坚持无广告、全免费、支持离线 从最初几千人，到 2025 年底近 10 万，今年飞速跨越：100K → 150K → 200K+……直至今日 100 万+！ 这份安静深耕、踏实做事的初心，很打动人 没有商业驱动，却扛住了持续投入和全球适配的艰难，只为把优质教育送到最需要它的孩子身边 这不只是一个教育 App，更是一份坚持两年多的温柔善意 感谢 CZ 和整个@GiggleAcademy团队！ 这份纯粹的坚持，值得被全世界看见 如果你身边有 2-8 岁的孩子，欢迎分享这份免费快乐学习 如果你也认同普惠教育，一起 keep building！ 百万已达成，下一个目标，我们一起期待！ #GiggleAcademy# #百万里程碑#

两句话，8分钟，一个完整的游戏英雄库成型了   输入只有两句话。8分钟后，Hy3 交出了一个可以完整浏览的英雄联盟游戏英雄库网站。 首页、英雄分类、搜索筛选、角色卡片、详情展示、美术馆……不只是页面齐全，整套网站的视觉风格也保持了统一。   整个网站采用黑金视觉，角色立绘、页面背景、筛选标签和内容分区被编排在同一套设计语言里。打开之后，不会觉得这是几个临时模块拼在一起，更像一套已经设计成型的角色展览页。   从页面结构到视觉风格都很完整，基本已经到了可以直接发布使用的程度。   更夸张的是，整套页面生成下来只用了8分钟。   如果交给人工设计和开发，光是确定页面结构、视觉方向和交互逻辑，都得来回沟通好几轮。更别说还要准备角色素材、统一图片风格，再把所有内容写进网页。一个游戏角色展览页，需要同时处理信息层级、页面结构、视觉风格、素材生成和前端实现。   Hy3 做的，是把这条流程直接串了起来。   模型不仅要理解“英雄库”“美术馆”“角色详情”这些抽象需求，还要把它们翻译成具体的页面模块、视觉层级和动线安排。   接到需求后，它会先搭建网站工程，再根据页面需要生成对应的图片指令，调用图像模型制作素材，最后把图片、文字、组件和交互统一编排进网页。   换句话说，它并不是只负责其中某一步，而是像一个项目执行者一样，把设计、素材和开发组织在一起。   这也是 Agent 式工具和普通“文生图”“文生网页”之间比较明显的区别。   很多“文生网页”工具可以快速做出页面雏形，但做到后面，往往还要手动找图、补模块、统一样式。   Hy3 展示的是另一种工作方式：用户只描述想要什么，模型自己拆解任务、调用工具，再把设计、素材和开发整合成一个结果。   这次生成的结果，对提示词的还原度、页面完整度和素材细节都做得很扎实。黑金视觉贯穿整套页面，角色卡片、筛选标签和内容分区也保持了统一风格，看起来更像一个经过设计的成品，而不是临时拼出来的演示稿。   同样的需求交给其他模型，往往只能得到一个粗糙的半成品；Hy3 更大的优势，是把模糊的想法继续往下执行，直到变成一个能够打开、浏览和发布的网站。   过去，想做一个游戏英雄库，第一反应可能是先找设计师、准备素材，再安排前端开发。   现在，这件事的起点可能真的只剩两句话。

AutoRemesher：自动重绘模型网格 把复杂的、不规则的高面数 3D 模型，自动转换成干净、均匀、以四边形为主的低面数模型拓扑结构，可以用于后续的骨骼绑定和制作动画，适合游戏和动画场景。 Github：