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2026-07-09：AI 开始接到更具体的上下文、创作表面和实体接口
今天这 4 条 AI 样本更值得一起看：有人让模型能直接看懂你在屏幕上圈的区域，有人把 AI 放进 3D sculpting 过程，有人把转盘电话改成低打扰的 AI 接口，也有人把视频世界模型做成更可玩的表面。
2026-07-08：执行模型、公测窗口和 skills 方法开始一起变具体
今天真正值得一起看的，是模型执行层和方法层同时变具体了：`GPT-5.6 Sol` 定下公测时间，第一批体感把重点放到 execution 和 computer use，`Fable` 继续给出真实 bug 修复样本，skill、eval 和 enterprise agent 落地也开始讲得更细。
我让 AI 把 27 条人工反馈写成了一份判断经验, 但闭环还差半步
做内容的人, 最怕的不是没想法, 是被自己的反馈骗了. 我攒了一段时间的 good / bad 标签, 一度觉得"系统在学习我了", 但每次重新打开 AI 给的机会列表, 总觉得哪里还是没对上。
2026-07-08：AI 开始接到可控镜头、嵌入式创作工具和按需界面
今天这 4 条 AI 样本更值得一起看：有人先在 3D 里摆镜头再生成视频，有人把 agent 直接嵌进 Blender，有人把按需生成界面做成公开产品，也有人把博客到讲解视频压成一个模板入口。
2026-07-07：模型工作区、harness 和 eval 开始一起外显
今天更值得记住的变化，是 agent 生态同时把模型内部工作区、self-improvement harness、内建 eval 和 coding agent 的执行面摆到了台前。上午先把 `J-space`、Replit 闭环、`Hy3` 试用和成本口径讲清楚，晚上又补上了 harness engineering、`eve eval`、`Hermes` 的具体操作面，以及 `Claude Code` 的形成路径。
2026-07-07：AI 开始进工程参数化、文档容器和奇怪运行时表面
今天更值得看的四条 AI 样本，分别落在工程参数化 3D、skill 化媒体流水线、文档内交互容器，以及把真实浏览器藏到后台的 generative UI runtime 实验。
2026-07-06：治理、skills 入口和持久工作流开始接到一起
今天更值得记住的变化，是 agent 生态开始把治理、skills 分发、长期 session 管理和动态 workflow 接到一起。上午先把协议治理、责任边界和持久状态讲清楚，晚上又补上了 `REDSkill`、`Hermes` session 管理、`Claude Code` map-reduce workflow 和 `Fable` 的协作式知识库。
2026-07-06：别人开始把 AI 用在交互复刻、视频表面和可玩小作品上
今天更值得看的三条 AI 样本，分别落在复杂交互表面复刻、3D 小作品的建模与物理调试，以及把生成视频直接揉进 app 体验层。
我用自动化晨报判断 AI 产品信号，不是为了抓更多信息
为了保持输出，我最怕的不是没东西可写，而是每天看了很多东西，最后只剩下几个模糊热词。
2026-07-05：产品工作台之后，提示、验收和运行层也在继续变具体
今天更值得记住的变化，在产品工作流之外的几层继续变具体了：`Codex` 被讲成 PM 工作台，多模态输入和真实验收边界被摆上台面，`Fable` 开始进入方法选择、终检和 prompt 配置层，运行层则继续补插件接口、session backend 和调用结构可视化。
内容自动化的难点不是生成草稿，而是设计生命周期
很多人做内容自动化，第一反应是让 AI 多写几版：公众号版，X 一版，即刻一版，小红书一版。
2026-07-05：别人开始把 AI demo 收成可复用工作流壳
今天更值得看的几条 AI 样本，都在补 demo 做完之后的那一层：怎么把电脑操作收成 skill，怎么让 agent 自己录产品 demo，怎么给 agent 单独开一台隔离虚拟电脑。