Cheery (@cheery9998)
@cheery9998
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以前玩贪吃蛇，玩的都是别人做好的。
今天我试着让 AI 给我做了一款。
我只说了一句：
“做一个经典贪吃蛇小游戏，用方向键控制小蛇吃苹果，撞墙或撞到自己就结束。”
然后 Gear Zero 就开始自己规划、写代码、搭画面。
我在旁边等着，它在认真给小蛇铺果园、放苹果。
最神奇的是，做完不是给你一张效果图，而是真的生成一个能玩的小游戏。打开浏览器就能玩；觉得不够好玩，还能接着跟它说：“加几个障碍物”“吃到金苹果多加分”“速度再快一点”，它会继续往下改。
不用学游戏引擎，不用写代码，也不用找美工。
你只要把脑子里的游戏说出来，它就能一步步给你做成能在浏览器里直接玩的版本。
以前我们玩别人创造的游戏，
现在，终于可以玩自己脑洞里的游戏了。
想做贪吃蛇、赛车、塔防，还是“打工人下班逃生”？
去 Gear Zero，说一句试试。
想自己做一个的话，方法很简单：
打开
比如“做一个贪吃蛇”“做一个双人赛车”“做一个奶茶店经营游戏”。
剩下的，交给 Gear Zero。
@gearzero_alaya
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workbuddy如何做自媒体选题搭配知识库，建立自己的选题库
一个视频讲清楚workbuddy和codex每一处的对比和区别。
全流程手搓work buddy，实操配视频配图文。
我按照教程生成的数字人，语音和视频都是生成的
Codex也可以生成自己的数字人形象了，这几天研究了在线生成数字人形象
终于跑通了，主要分为六步，都是对接API就可以完成，所以难度不大。
但是我感觉不好用，把它封装成了软件，方便复现和使用，生成语音、口播稿生成、改写、口播视频生成、文案获取都没问题。
整合到了一个软件里面，大家感兴趣可以评论区留言
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很多人问 WorkBuddy 和 Codex 到底有什么区别。
我的判断是：
WorkBuddy 更适合新手先把 AI 用起来。
它更像一个国产桌面 AI 办公助理，界面更直观，内置了混元、DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 这些国产模型，也更贴近国内办公场景，比如处理表格、整理文档、生成报告、做 PPT 框架、连接微信、飞书、钉钉。
Codex 更适合把 AI 用深。
它更像一个本地 AI 工作台，适合处理代码、文件、脚本、自动化流程、Obsidian 知识库、GitHub 项目和复杂 Skill。上限更高，但对新手的门槛也更高，你需要更清楚路径、权限、命令、文件结构和工作流边界。
所以不用一上来纠结谁更强。
如果你只是想先跑通办公任务，WorkBuddy 更顺手。
如果你想把自己的重复流程沉淀成长期可复用的系统，Codex 更值得深入。
一个帮你先上手，一个帮你往深处搭。
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Dario Amodei 说：别为了“稳定饭碗”去学编程，AI 正在接管大量基础代码。
但编程仍值得学。因为 AI 做 95%，你做关键 5%，生产力反而能放大 20 倍。
未来真正稀缺的，不是会不会写，而是能不能判断：哪里错、哪里假、哪里不够好。
所以年轻人最该学的，是批判性思维。
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