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GPT6生成游戏资产的体验 的封面
10-05
记录类
AI

GPT6生成游戏资产的体验

本文测试了AI在游戏及场景生成方面的实际表现。测试结果显示，当前AI已能生成类似《Bad North》水准的游戏，其中材质生成表现优异，但建模精细度仍有不足，基本相当于2016年手机独立游戏的水平；虽然理论上用tribo生成白模效果更好，但作者实测生成的模型较差。作者认为，未来几年内视频生成门槛将大幅降低，掌握并理解AI如何识别和处理提示词将成为核心学习方向。

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客服主管逆天操作 的封面
10-05
记录类
生活

客服主管逆天操作

本文讲述了作者在下行期医院遭遇不合理考核并决定离职的经历。医院因客流减少推行双休并扣薪20%，但作者所在部门因客服主管主动认领月拉400人的到院指标而被迫单休。作为仅负责提供素材的员工，作者被捆绑背负考核，实际单休完成任务时薪仅多赚一块钱，任务量却严重超负荷。月末指标未完成导致员工既没休息好又被扣薪10%。作者总结出应警惕盲目揽活的管理人员，结合审美下降及福利匮乏的现状，决定在年前辞职。

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网上冲浪的AI 的封面
10-05
记录类
AI

网上冲浪的AI

本文探讨了AI技术在游戏创作与内容生态中的现状与未来。在游戏制作上，AI现可用于生成游戏资产复活经典美学，未来有望实现一句话即时生成未知体验的专属游戏。在内容生态上，当前已有私企利用多设备与机器人批量产出内容并自动回复，B站等平台亦涌现出大量难以屏蔽的AI评论且缺乏有效治理。作者担忧未来平台或将被AI操纵的信息流完全充斥，但受限于Token消耗成本，矩阵营销的泛滥程度或将受到一定遏制。

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Pi、Codex 和 DSH 跑同一个视频重命名任务对比 的封面
10-05
记录类
AI

Pi、Codex 和 DSH 跑同一个视频重命名任务对比

本文对Pi Desktop、Codex和DSH在“读取视频并生成标题重命名”任务中的表现进行了实测对比。测试显示，Codex任务质量最好、理解最准确且未缓存输入最低，虽总Token消耗较高但缓存命中率达95.59%，是优先保证成果质量的最佳选择；Pi Desktop耗时最短（2分53秒）且总Token消耗最低，但质量最差；DSH耗时最长且Token消耗最高，质量居中，转化效率不理想。读者可根据质量或速度成本的核心诉求选择合适工具。

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minimaxH3初体验 的封面
09-14
记录类
AI

minimaxH3初体验

本文记录了作者调试AI模型生成视听内容的实践与优化过程。起初作者遭遇模型无法理解分镜机位指令、忽视参考图且运动轨迹生硬等问题，抽卡失败率极高；随后借鉴B站的Wrok-Fisher工作流优化效率，成功打造出相对听话的skill。作者总结指出，当前AI在视听语言与动作设计上仍有明显短板，Seedance虽强但成本高昂，后续计划借助GPT配合Blender制作资产并完成组装。

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工作的事情 的封面
08-30
记录类
生活

工作的事情

本文记述了作者在宣传部放假期间，被临时要求拍摄患者来院报喜的经历。面对宣传部紧急叫人组成的“草台班子”，拍摄质量极差；现场人员普遍呈现半死不活的消极状态，未能向客户提供情绪价值，拍到最后导致患者情绪也烦躁起来。作者由此直观呈现了团队应付敷衍的工作现状，并得出核心观点：即便这世界上全是实习生来承担工作，似乎也不是完全运转不下去。

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剪片子音乐接不顺、节奏平，记几个找音乐和过渡的土办法 的封面
08-20
记录类
剪辑

剪片子音乐接不顺、节奏平，记几个找音乐和过渡的土办法

视频剪辑中，音乐情绪缺失与节奏平淡是核心痛点。本文提供了系统性优化方案：工具层面，建议选择波形起伏大的罐头音乐，并利用人声分离工具提升素材质量；技巧层面，主张通过音效或清唱过渡实现自然变奏，利用打破预期的“意外感”推升情绪，并截取音乐结尾对拍以实现稳健收尾，增加片子余味。文章强调，AI虽是效能倍增器，但剪辑师感性的情绪决策与“人的意外性”才是算法时代无法被计算的稀缺资源，创作者应致力于提升审美基础以驾驭工具。

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