WY (@akokoi1)
@akokoi1
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项目放到github上开源了，就一个单html文件，2000多行。
昨天做完后发现小朋友对这个挺感兴趣，当做装修模拟游戏在玩。但小朋友操作鼠标不太方便，所以做了iPad端的适配。
代码：
在线体验：
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再分享一个实用的场景。
Opus 5.5的3D建模能力和理解能力真的强的可怕，我花了一个小时就实现了这个小项目。
我只提供了一张户型图，让它按原始户型图的尺寸还原平面，可以在 2D 里摆放家具、测量、拆改墙体、更换地面材料，还能用流畅的过渡动画一键切换到 3D，在鸟瞰和漫游视角下查看设计方案。
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再分享一个实用的场景。
Opus 5.5的3D建模能力和理解能力真的强的可怕，我花了一个小时就实现了这个小项目。
我只提供了一张户型图，让它按原始户型图的尺寸还原平面，可以在 2D 里摆放家具、测量、拆改墙体、更换地面材料，还能用流畅的过渡动画一键切换到 3D，在鸟瞰和漫游视角下查看设计方案。
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很多人说Opus5.5做视频没有意义，我是不太认同的。
Opus5.5对知识点的拆解和讲述远超其它模型，最终再以生动的视频形式展示出来，这对人类来说就有很大的意义。
这次用Opus 5.5来解读梁思成先生的《图像中国建筑史》其中一页，用一段视频解读一个知识点。不多说了，我要去抖音起号了。
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说到建筑，想到了另一个有意思的玩法。我直接截取了梁思成先生《图像中国建筑史》中的的一页，让AI做一本“魔法书”。让建筑从纸张上“生长出来”，并对建筑中的结构进行了标注。
尝试了GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Fable5。依旧是Fable5还原度最高、理解能力最强。这是Fable5生成的结果。
这一轮对比测试的结果：Fable5 > Kimi K3 > GPT-5.6 Sol
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两周前开发的App终于开张了，感谢这位台湾的朋友，一直没在X上宣传，是因为这个应用是面向小仙女的，X上毕竟大多是糙老爷们。
这次分享出来，是因为被Opus5.5做的产品宣传视频震撼到了，把代码库给它，一句提示词，就能做出这么强的宣传视频。
只能说，感谢AI，让我们处在这么好的时代。
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从前，有一个叫做Tibo的养猴人。
他每天给猴子七颗栗子，这是定例，白纸黑字。
但他心情好，隔一天就往院子里多撒一把。猴子们吃得痛快，从不留余粮——反正明天还有。
这么过了一个月，猴子的胃撑大了，手也阔了，见栗子就吃光，习以为常。
有一天，他不撒了。 猴子饿了，聚在院子里叫。 养猴人慢慢走出来，说：定例是七颗，我一颗没减。 一查，果然。
于是几十只猴子凑上前，掏钱买了"ChatGPT Pro"。
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FFmpeg 9.0正式发布，代号“Lei”，这个代号是为了纪念中国传媒大学已故博士雷霄骅。
2013—2016 年间，他撰写了大量 FFmpeg、音视频编解码及传输协议相关的中文教程，帮助无数开发者入门。2016 年，他不幸突然离世。
今年恰逢其逝世十周年，FFmpeg 用这一重要版本向他致敬。
雷霄骅可以说是中国音视频开发者的启蒙者、FFmpeg 中文技术传播的代表人物，以及一代开发者共同的技术引路人。
还记得当年csdn还为此全站黑白了一天。
致敬🫡
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说到建筑，想到了另一个有意思的玩法。我直接截取了梁思成先生《图像中国建筑史》中的的一页，让AI做一本“魔法书”。让建筑从纸张上“生长出来”，并对建筑中的结构进行了标注。
尝试了GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Fable5。依旧是Fable5还原度最高、理解能力最强。这是Fable5生成的结果。
这一轮对比测试的结果：Fable5 > Kimi K3 > GPT-5.6 Sol
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Qwen3.8发布了，据官方说仅次于 Fable 5？
简单做个对比测试，给了一张古建筑的各个角度的图，一句提示词用threejs生成3D模型。左边是Qwen3.8-Max-Preview，右边是Fable 5的效果。两个模型均使用Chat模式生成。
Qwen3.8对图像的理解能力还是欠缺了一些，Fable 5明显还原的效果更加好。
当然前端能力不能代表全部，但也是最直观能体现出来的能力。
参考图像和提示词⬇️
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Claude Code团队刚刚发布了关于循环工程的设计指南：
把 Loop 分成了四类：
1. Turn-based：一次 Prompt 驱动，Claude 自己完成「理解 → 修改 → 验证」的循环，适合日常开发任务。
2. Goal-based (/goal)：告诉 Agent 什么叫完成，而不是告诉它做几步。例如「Lighthouse ≥90，最多尝试 5 次」，Agent 会不断迭代直到满足退出条件。
3. Time-based (/loop 、 /schedule)：按时间自动执行，比如定时检查 PR、修复 CI、整理 Slack。
4. Proactive Loop：事件驱动的长期自动化，把 schedule、goal、workflow、review 组合起来，持续处理 Bug、Issue、依赖升级等工作。
一个好的 Agent，要有：
有明确的目标（Goal）
有可靠的验证（Verification）
有清晰的停止条件（Stop Condition）
能够持续迭代直到完成
另外还有两个很重要的实践建议：
把验证流程写成 Skill，让 Agent 能自己验证，不要每一步都依赖人工检查。
把确定性的工作交给脚本，把需要判断的工作交给模型，这是控制 Token 成本和提升稳定性的关键。
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很多人还没搞明白 OKX AI 到底怎么玩，我再举个具体例子。
你可以训练一个自己的 Agent：把 X 上某个大 V 的推文全喂进去做蒸馏，练出来的 Agent 就是这个大 V 的「文风克隆体」。然后让它出摊接单——别人下单，它就照着这套风格帮人写推文。
注册 ASP 很简单，基本上照着官方说明、跟 AI 对话一步步走就行。
有一点要注意：做 ASP 得保证 Agent 一直在线，所以别挂在本地，建议弄一台云服务器，装上 Hermes、OpenClaw 这类工具挂着跑。
整个ASP注册、上架流程我自己已经完整跑通了，做出来一个能用的 ASP。
也建了个群，扫码直接进，大家一起研究、一起实操，踩坑了随时交流。
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有幸成为
很多人可能还没意识到这个产品的意义，普通人用AI搞钱的时代来了！
说一个最简单的场景，你之前写的的Skills可以变现了！Skills作为个人的资产，目前没有很好的变现方式，直接出售Skills文件，分分钟被人二次售卖。
而
创建一个Agent，作为ASP (Agent 服务提供商)加入，把Skills集成到你的服务中，发布服务，其它Agent雇佣你的Agent完成任务，完美解决Skills变现的问题。
这也势必会让更多没接触过Web3加入到OKX这一套生态，可以说OKX这一波真的是改变了游戏规则。
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有幸成为
很多人可能还没意识到这个产品的意义，普通人用AI搞钱的时代来了！
说一个最简单的场景，你之前写的的Skills可以变现了！Skills作为个人的资产，目前没有很好的变现方式，直接出售Skills文件，分分钟被人二次售卖。
而
创建一个Agent，作为ASP (Agent 服务提供商)加入，把Skills集成到你的服务中，发布服务，其它Agent雇佣你的Agent完成任务，完美解决Skills变现的问题。
这也势必会让更多没接触过Web3加入到OKX这一套生态，可以说OKX这一波真的是改变了游戏规则。
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Edulab Skills新增技能edu-chem-reaction。
可以把一个化学反应直接生成一个可交互的 3D 教学网页：
- 分子级动画演示断键、成键全过程
- 原子守恒实时计数，配平方程自动校验
- 能量-反应进程曲线 + 分步讲解
从甲烷燃烧、电解水、氧化还原，到酯化反应机理，都能以微观动画的形式展示，特别适合教学、科普和自学。
底层用 sympy 做配平和守恒校验，Three.js 做分子动画，生成的是一个无需后端、可直接分享的 HTML 页面。
技能库持续更新中……
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