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Pixel阿树1
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全网铺天盖地的营销号 AI生图多牛逼多神奇 实际项目里： 开三个lovart调整一个项目的不同部分 开一个即梦帮我生新素材 开一个gemini帮我脑暴 开一个原生版nbp看看究竟是模型无法理解 还是lovart二次解读有问题 许多博主收了钱就可劲吹啊 现在我每天可以被艾特好几次 只为给我使劲推荐lovart 但 并非那么好用 （再这么营销就要可劲喷你了 lovart）
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Pixel阿树1· 2026-10-30
笑死了，AI 造的屎，快把 GitHub 拉满了。 GitHub 刚宣布要紧急扩容 400 万个 CPU 核心和 160 PB 存储。 9 月单月 Commit 飙到了 74 亿次，整整是去年的 5 倍。 今年 GitHub 动不动就挂，90 天可用性一度掉到 84%，之前还以为是微软运维拉胯， 现在破案了：全是这帮无脑 Agent 害的。 人写代码好歹在本地测通了才推，现在的 Agent 是改个空格推一次，报错了换个变量推一次，疯狂跑 Actions 流水线试错。一晚上正经功能没憋出来几个，git log 刷出几十页。 最恶心的是，真人要提个正经 PR，流水线排队还要排在几万个死循环重试的 Agent 屁股后面。 天天吹 AI 提高生产力，代码质量没见提升多少，先把平台给拖垮了，倒逼微软买 400 万核服务器去擦屁股。 #Github
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青柚测评1· 2026-10-28
已经推出那么久了还是这么垃圾，要不是为了我的旅游抽奖，真的是看都不想看！！！ 作为美团的第一款屎逝级创新产品，看得出来美团想做的是一款AI助理，帮助用户完成日常的一些琐事包括订餐、规划行程，在绝大多数时候都是以幻觉提供“稳定”输出的产品，目前存在"功能不完善、技术不可靠、体验不友好"三大核心问题，虽然定位为"小而美的AI生活小秘书"，但实际表现更像是"大而不当的半成品"，整体感觉更像是实习生的练手项目仓促上线?如果真是这样不如早点关掉，别让用户笑出声 0. 入口有问题，这样一个本应深度嵌入美团APP的服务，却独立成一个单独入口。事实上，美团APP内也早已存在一个名为“小团”的AI搜索助手，虽然无法代替用户下单，但是体验更为成熟(至少是能够准确理解用户意图并返回相关推荐)，小美与主业务系统割裂严重，既然已有能力整合进搜索链路，为何还要另起炉灶呢？不得不引起人的深思hhh，真的有种同一个公司，两种智商的荒诞感 1. 习惯性遗忘上下文，在提出第一个需求后对于不符合推荐的商品提出新的需求后会习惯性遗忘我第一句话说了什么，注意力机制需要人来激活 2. 图1，明明有卖的东西他说没有，但是意外的是居然还知道要凑单 3. 图2不支持指定时间预约下单，在要求提供一日三餐的时间、预算以及希望每一餐吃什么以后，他只是告诉我在明天早上八点半提醒我下单，且不说第二天没提醒，只告诉我预算分配算什么？另…
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西瓜味的风1· 2026-10-28
浅浅体验了一下，问问去银川怎么玩吧～ 你出来一个市政府也就算了，殡仪馆是怎么回事呢？? 首先UI不错，蛮年轻可爱的，但交互细节没做好，输入之后按钮没亮起（不知道点哪里） 流程上很很奇怪，有没有可能我压根就不知道银川有什么景点～ 上来就给我一堆选项，抽盲盒么 然后就是把几个选项串联起来给个排列组合，这就是攻略？ 好吧，下一位
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北岸的猫1· 2026-10-28
我作为一个保安（真保安），其实不会写代码（只会一点基础的html），折腾这些纯粹是个人爱好，话说AI写代码确实极大的提高了写代码的简易方便程度，我其实25号就已经更新了国内版本，并拿到了solo资格，26日晚上顺手做了一个美团外卖的商户后台（单纯想试试国内版本的solo模式还有国内大模型的能力），和国际版相比，缺少了重要的 solo builder模式，默认就是solo coder模式，可能是国内产品觉得coder模式更符合国内使用习惯？从大模型的代码方式来看，个人感觉有点像kimi的k2组合了豆包1.6！输出速度很快，代码风格也很像k2的风格，还有那个plan模式，我使用的感觉是没什么效果？上下文部分184K，就我来说比较够用了，因为我多数时间是用在做文案，在聊天窗口这里可以@自己编写的智能体来实现需要的智能体组合调用，这块还是很心水的，至于关键的生成页面的速度，我个人感觉吐代码的速度是挺快的但是，生成最终结果还是慢过国际版！在后端逻辑这部分卡了很久，思考的时间也是最长的，看了下代码风格感觉就是k2呢，国内大模型还需要更加努力呢！在后端生成这块速度明显要慢很多了，而且很多地方有明显的错误，本来是已经生成了，实际上它一直在自我修正中，最终没有完成这个项目的成功，报错了。我还尝试了下用solo模式写文案，怎么说呢，这部分也算是有点意思的内容，先通过智能体做一个小红书的文案专家，在生成…
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南山听雨· 2026-10-28
今年四月份的时候我就接触vibe coding了，那时候用了loveable, bolt, replit,等等，其实最大的问题是后端部署，就是真正能落地！当时我像做一款小程序的时候还要下载一个微信开发者程序，从0到1开始学，对我这个小白来说真的特别痛苦。看到秒哒可以一键发布，打通前段后端真的很惊喜！vibe coding的过程也很流畅，门槛低，真正适合大众做产品原型的应用。
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南山听雨· 2026-10-28
在vibe coding里面第一次看到canvas的交互，这个很亮眼，感觉这个最让我惊艳的点有以下几个： 1、canvas里面会默认有不同的区域，在不同的区域里会展示需求、read me及代码的效果，并且会自动生成不同的版本，这个让追溯变的很简单 2、从生成效果来说，一句话生成了AI速读的应用，主要是可以使用，可以对提供的链接进行分析，这个尝试了几个应用，都很难做到这样的效果 3、虽然生成的过程中相比其他的更容易报错，但基本上可以直接触发问题修复，要是可以自动触发问题修复，那就更好了
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南山听雨· 2026-10-28
简单来说，U深研给我的感受是非常好的，他会对提问的问题进行一个多维度分析，然后通过“边搜边推”的智能方式，不断挖掘收集信息进行汇总，然后查缺补漏，最终得到的回答内容非常丰富，很有深度。而且，它新增的幻觉检测功能也让内容的可靠性大大提升，质量非常高。 ^.^ 除了深度研究，v佬的 web-read 和 web-search 也是非常值得一试，提供了api接口能直接使用，轻松实现网页内容的读取和搜索功能。 以及最近的深度搜索（不是深度研究）,整个的流程也是对问题进行一个多维度分析，然后进行一个边搜边推，不断对信息进行深度的挖掘，最后集成回答，也是在日常给我提供了很大便利(比如查找论文啥的，或者问些好玩的 ^.0) 最后不得不说，v佬是真的是用心在做产品，迭代又快又卷，而且经常半夜放精品更新，而且都是精品！
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慢半拍1· 2026-10-28
Refly 标榜自己是和“Vibe Workflow”，这个降低技术门槛、试图用 Agent 节点重构自动化流程的愿景我是非常买单的，官网呈现出的极简克制感也确实在第一眼拉高了期待值。但深入体验后，我感觉目前 V1.0 版本最大的问题在于场景落地的“水土不服”以及自动化 ROI 的倒挂。 首先是模版库（Templates）的选品策略让我很困惑：既然团队源自国内且强调普惠小白，但预设案例里清一色的 X (Twitter)、Ins、LinkedIn 和 RSS 抓取，明显是针对海外生态的生长土壤。对于我们这种想做国内资讯去噪、或者只是想做一个简单的“新闻日报”的用户来说，几乎没有直接可复用的抓手，场景割裂感极强。 其次，在核心体验上，我实测了官方推荐的“新闻抓取+邮件摘要”，发现整个链路的运行 Latency（延迟）偏高。对于这种轻量级的信息获取任务，如果工具的执行效率跑不赢我手动操作，那自动化的爽感和价值就被完全稀释了。 最后，所谓的“自然语言一句话创建”目前还没能很好地解决用户的冷启动焦虑——这就好比给了我一把万能钥匙，但我却找不到锁在哪。我甚至尝试结合外部 AI 的建议去生成一些特定的流，但落地效果依然不理想，感觉工具对意图的理解力和最终的执行力之间还存在不小的 Gap。 总的来说，现阶段的 Refly 更像是一个有着漂亮概念外壳的 MVP，对于真正想上手解决具体痛点的用…
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夜航星1· 2026-10-28
非常好的产品，很容易上手的AI音乐产品，真正做到了从描述到完整音乐生成的链路。感觉产品会有很多应用场景，例如喜欢听音乐，但是不懂专业做音乐的人群，现在可以用 Tunee 把自己脑中所想变为真实的歌曲，再者就是有 BGM 使用场景的人群，给自己的视频配个音乐，诸如此类 比 suno 看起来，用起来都简单，背后是产品和工程的体现。 产品的可拓展性做的很好，有很多功能都放在了菜单中，或许有一些高频的可以做的更外露？ 希望能有一个自己的声音克隆，现在有很多agents都让用户可以克隆声音，且效果都很不错，能克隆声音之后再做音乐 不是特别了解，但是很好奇的一个事情是音乐行业对aigc的态度是啥，这些在 Tunee，Suno上的音乐能直接放到QQ音乐或者网易云吗？有什么监管吗目前？ 总而言之比 vibe coding 建网站要有意义，而且音乐的自传播性会有更强的病毒传播，期待产品后续变得更好
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不睡的鲸2· 2026-10-28
我个人对此产品的评价还是好评，一、一方面他能很便捷的展示出人物IP，和视频分镜，并且便捷修改。二、人物整体性比较好，我的故事里边两个人物，我上传一个人物的形象，它帮我生成第二个人物的形象，很适宜，没有明显错误。这一点对比今天用的oiioii，感觉更胜一筹。三、制作简单，快捷，我觉得挺方便，趁手的，符合我快速完成短片的要求，但不一定符合其他人的高精度要求。四、每一个操作，有对话气泡提醒，相当于使用说明，这一点做的非常好，对新用户非常友好。 然后说一点不是很好的，动态效果稍微弱了点，这方面对比oiioii，它更强一点。开头视频进入对话场景慢了一点，担心浪费了宝贵的开头3-5秒。画面之间缺乏转场，或许我还没有找到这个技能，待挖掘。生图板块，还是会有一些错误，需要抽卡，优化，希望技能再优化一下，效果更好些。
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青柚测评1· 2026-10-28
ShellAgent 2.0 初体验：想法很好，但产品还需打磨 首先，非常感谢降临派提供的邀请码，让我有机会提前体验到 ShellAgent 2.0。 说实话，最近对各种 Agent 都有点审美疲劳了。Github 上开源的框架一个接一个，轮子满天飞，但对普通人来说，门槛还是挺高的，不是要配一堆复杂的参数，就是做好了也不方便分享给朋友用。 所以 ShellAgent 喊出“三句话生成 App”的时候，我一下就来劲了。这不就是我想要的那个“零代码版的 Coze”嘛！把那些烦人的技术环节都包圆了，直接对话就能搞定，期待值直接拉满。 但实际上手折腾了几个场景，感觉就和想的不太一样了。 首先是稳定性和端到端体验的问题。 我尝试了几个在其他平台上相对成熟的场景，但在 ShellAgent 2.0 中都遇到了阻碍。例如，在测试“小红书笔记搜索”功能时，应用返回了一些看似存在但实则为 Mock 的数据；而在尝试“文生图”功能时，无论如何调整，系统都反复报错，无法成功生成图片。我理解，这些基础能力在 Coze 等平台的能力边界内是完全可以实现的，这让我感觉 ShellAgent 2.0 在核心功能的稳定性和流程的端到端打通上，还有一段路要走。对于 ToC 产品而言，用户的第一次体验至关重要，如果无法顺利跑通一个基本流程，很容易造成用户的流失。当然，我也相信这只是早期内测阶段的问题，期待官…
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