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AI 实验开始碰到验证、输入和持续运行
一个 3D 球场实验把多端测试和修复带进 AI 编程过程；Silent Speech 尝试用无声口型与 AI 交流；远程 Codex 工作流把合同处理放到可长期运行的环境中。这些样本都很早期，问题比答案更值得看。
小店冷启动选品：先找平台愿意给流量的词
我之前做小店选品，很容易从“货”开始想：这个东西便宜不便宜，图片好不好看，1688 上有没有同款，能不能快速铺上去。
2026-07-20：AI 实验开始把执行过程摆到台面上
MiniCPM-Robot 把操作、跟踪和推理放进开源具身模型组合；一套 UGC 视频工作流把商品图直接串到成片；agentic workflow designer 则把流程节点和运行状态画在同一个界面里。这些样本都在探索 AI 如何交付完整过程，而非单点输出。
AI 实验开始补齐玩法、表达和操作接口
一个可与 LLM 对战的地理猜测游戏、一个给 agent 提示用的 UI 术语词典，以及一套会随任务变化的实体按键，分别从玩法、表达和操作三个方向补齐 AI 产品体验。
Agent 开始接手实现，验证和证据成了真正的分水岭
安全扫描、真实任务评估和自动测试正在把 agent 的价值从“能不能写代码”推向“能否稳定完成正确的工作”。
2026-07-17：Agent 工作流开始需要可见的界面、记录与容量
Kimi K3 的开放权重与长上下文主张引发大量讨论；更值得留意的是桌面端上下文、浏览器执行回放、运行时密钥、本地转写和硬件容量正在共同决定 Agent 工作流是否真正可用。
上架 67 个商品后，我更想让 AI 先做好上架前质检
今天人工上架了 67 个商品，耗时接近 2 个小时。
今天看到的三种 AI 工作界面：方案辩论、状态键盘和 3D 创作链
今天的三个早期样本分别把多 agent 的方案评审、coding agent 的运行状态和 3D 资产制作做成可观察的操作表面。它们的产品成熟度仍待验证，已经能看出 AI 工具正在从单次输出转向持续协作。
2026-07-16：Agent 真正进入工作流，要先处理工具、权限和政策
企业采用 agent 时，数据、身份与验收规则需要先进入系统；下午的新增信息进一步显示，语音入口、第三方 Provider、代码数据保留和交易政策都会直接改变工具的实际可用性。
今天看到的三种 AI 创作系统：交互视频、3D agent 与参数化建模
Aval 把视频变成有状态的网页交互件；Mint MCP 让 coding agent 调用 3D 制作链；Plamo 试图把生成式 3D 接进参数化编辑。它们都还处在早期，已经能看出 AI 创作工具开始重视后续控制。
2026-07-15：Agent 真正进入交付，靠的是检查、界面和评估
Agent 的能力正在被包装为可交付流程：六轮独立检查清理发布残留，设计、实现与验证按阶段分工，Skill 与 GUI 共同承接自动化和人工复核。要让这类流程长期可靠，知识工作也需要像代码一样建立可重复的 eval。
今天看到的三个可编辑 AI 实验
今天三条样本分别展示了同一提示词下可运行的 3D 施工模拟器、帮助人和 coding agent 找到 UI 名称的词典，以及支持文字、路径和关键帧实时重规划的动画系统。它们都在处理生成之后如何继续操作和修正。