作者: hiyoho

  • 高端咖啡馆极简风广告海报

    高端咖啡馆极简风广告海报

    高端咖啡馆极简风广告海报



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    {
      "PRODUCT_NAME": "",
      "SUBTITLE": "",
      "DESCRIPTION": "",
      "PRICE": "",
      "prompt": "Create a premium cafe advertisement poster featuring PRODUCT_NAME as the main subject. The composition should follow a clean, minimalist, editorial style with warm natural sunlight, soft plant shadows, elegant typography, and a sophisticated luxury aesthetic.\n\nPlace a beautifully styled drink at the center of the composition inside a transparent glass with realistic textures, reflections, condensation, and garnish details appropriate for the beverage.\n\nThe scene should include a wooden table, subtle decorative elements, blurred greenery, and soft beige backgrounds to create a warm and inviting atmosphere.\n\nDisplay the text in the following structure:\n\nTop section:\n• 'NEW MENU' headline\n• SUBTITLE\n\nMiddle section:\n• PRODUCT_NAME\n• DESCRIPTION\n\nBottom section:\n• PRICE\n\nStyle requirements:\n• Editorial food photography\n• Soft natural lighting\n• Cinematic composition\n• Luxury cafe branding\n• Elegant serif typography\n• Realistic shadows and highlights\n• Minimalist layout\n• High-detail product photography\n\nAspect ratio: 4:5."
    }

    🇨🇳 中文提示词

    创建一个以 PRODUCT_NAME 为主角的高端咖啡馆广告海报。构图应遵循简洁、极简、社论风格,带有温暖的自然阳光、柔和的植物阴影、优雅的排版和精致的奢侈美学。
    
    在构图中心放置一杯造型精美的饮品,装在透明玻璃杯中,具有真实的纹理、反射、冷凝水和适合该饮品的装饰细节。
    
    场景应包括一张木桌、微妙的装饰元素、模糊的绿植和柔和的米色背景,以营造温馨宜人的氛围。
    
    按以下结构显示文本:
    
    顶部区域:
    • “NEW MENU”标题
    • SUBTITLE
    
    中间区域:
    • PRODUCT_NAME
    • DESCRIPTION
    
    底部区域:
    • PRICE
    
    风格要求:
    • 社论食品摄影
    • 柔和的自然光照
    • 电影感构图
    • 奢侈咖啡馆品牌推广
    • 优雅的衬线字体
    • 真实的阴影和高光
    • 极简布局
    • 高细节产品摄影
    
    宽高比:4:5。
  • 夏日角色扮演少女真实手机抓拍

    夏日角色扮演少女真实手机抓拍

    夏日角色扮演少女真实手机抓拍



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    Character/theme: [cat maid / bunny girl / gothic devil / school catgirl]
    Color palette: [main colors]
    Outfit: [summer cosplay outfit and accessories]
    Room setting: [bedroom / hotel room / apartment]
    Mood: [sweet / cool / playful / mysterious]
    
    A realistic 9:16 summer cosplay portrait of an adult woman, photographed from a slightly high angle with a smartphone and direct flash. She is sitting on the floor in the same relaxed pose: knees folded outward, both hands placed naturally in front of her, looking up directly at the camera.
    
    Dress her in a lightweight summer cosplay outfit based on the selected character theme, with breathable fabrics, clear costume details, a fitted waist, and a naturally supported upper-body silhouette. Keep the styling creative and wearable rather than heavy or theatrical.
    
    Use a real lived-in room with a bed, rug, curtains, and a few casual background details. The direct phone flash should brightly light her face, hair, outfit, arms, and legs while leaving the room slightly darker.
    
    Natural skin texture, expressive eyes, soft loose hair, realistic fabric folds, accurate hands and legs, candid post-convention photo vibe. No studio lighting, no CGI look, no plastic skin, no distorted anatomy, no overly polished fashion campaign.

    🇨🇳 中文提示词

    角色/主题:[猫女仆 / 兔女郎 / 哥特恶魔 / 校园猫耳娘]
    调色板:[主色调]
    着装:[夏季角色扮演服装和配件]
    房间设置:[卧室 / 酒店房间 / 公寓]
    情绪:[甜美 / 酷炫 / 俏皮 / 神秘]
    
    一张写实的 9:16 成年女性夏季角色扮演肖像,使用智能手机以略高的角度拍摄,并带有直接闪光灯。她以同样的放松姿势坐在地板上:膝盖向外折叠,双手自然地放在身前,抬头直视镜头。
    
    根据选定的角色主题,为她穿上轻便的夏季角色扮演服装,采用透气面料,具有清晰的服装细节、贴合的腰部和自然支撑的上半身轮廓。保持造型的创意性和实穿性,而非厚重或戏剧化。
    
    使用一个真实的、有生活气息的房间,配备床、地毯、窗帘和一些随意的背景细节。手机直接闪光灯应明亮地照亮她的脸部、头发、服装、手臂和腿部,同时让房间显得略微暗淡。
    
    自然的皮肤纹理、有神态的眼睛、柔软蓬松的头发、真实的织物褶皱、准确的手部和腿部,随意的漫展后照片氛围。无摄影棚灯光,无 CGI 效果,无塑料皮肤,无畸形的解剖结构,无过度修饰的时尚广告感。
  • 浅雾蓝开衫白裙室内写实人像

    浅雾蓝开衫白裙室内写实人像

    浅雾蓝开衫白裙室内写实人像



    🤖 ChatGPT

    🇺🇸 English Prompt

    9:16 vertical single person indoor lifestyle realistic portrait, a young adult East Asian female standing in front of a dark brown wood TV cabinet, person centered, using a natural knee-down three-quarter body composition, eye-level slightly low camera angle, approximately 50 to 70mm portrait lens feel. Body facing forward toward the camera, arms stretched backward and downward, hands respectively and lightly supporting both sides of the cabinet surface, palms in real contact with the tabletop, shoulder line naturally extended back, stable body center of gravity. Head turned to the right side of the frame, gaze quietly falling out of the frame, not looking at the camera, brow relaxed, lips naturally closed, expression light, restrained, and slightly detached.
    
    Long straight dark brown-black hair in a loose low half-tie, secured at the back with a white large fabric scrunchie, natural middle part at the forehead, two thin strands of hair falling by the sides of the face. Wearing a thin silver necklace and a small pendant, makeup is light and natural, preserving real facial bone structure and slight skin texture.
    
    Wearing a light misty blue fine-ribbed knit cardigan, fitted but not overly tight, long sleeves slightly covering the back of the hands, open at the chest, lightly connected with white thin laces. Inner wear is a white lace or thin-strap top, bottom is a white layered irregular long skirt, composed of thin cotton, chiffon, lace, and soft tulle. Waist naturally cinched, skirt volume expanding from the waistline downwards, left and right lengths slightly different, preserving clear lace edges, draping folds, and slight overlapping transparency.
    
    Background is a simple residential interior, behind the person's head and shoulders is a closed black large screen, forming a clean dark rectangular backdrop. Below is a dark brown wood TV cabinet, above remains a large area of low-saturation beige-gray wall, no complex decorations or obvious screen content. The black screen completely frames the person's head and shoulders, making the light-colored face, light blue cardigan, and white skirt clearly separated from the background.
    
    Soft natural window light enters from the front-left of the frame, uniformly illuminating the person's face, neck, cardigan, and skirt, shadows are shallow and soft. The white skirt is bright but preserves lace, skirt pleats, and fabric layers, the black screen and dark hair carry the weight of the frame. The overall color scheme is dominated by beige-gray walls, black-gray screen, light misty blue knitwear, milky white layered long skirt, dark brown wood cabinet, and light neutral ivory skin tone, low saturation, low contrast, light and quiet. Real indoor natural light photography, medium depth of field, person is clear, background without strong blurring, emphasizing the core relationship of hands propped back, side gaze, light blue cardigan, white layered skirt, and dark rectangular background.
    
    Negative prompt:
    Looking directly at the camera, exaggerated smile, heavy makeup, template internet celebrity face, juvenile minor image, eyes too large, plastic skin, excessive skin smoothing, face overexposed, skin tone turning gray or blue, asymmetrical facial features, head turned excessively, neck twisted, incorrect neck-shoulder connection, floating hands, palms not touching the cabinet surface, extra fingers, missing fingers, incorrect wrist flip, abnormal arm length, asymmetrical left and right hand positions, person's body suspended in air, light blue cardigan turning into glossy synthetic fiber, distorted knit texture, broken cuffs, chest laces floating, cardigan and inner wear fused together, white skirt merged into a structureless white block, skirt panels completely transparent, incorrect leg openings, plastic-feeling lace, rigid wedding dress crinoline, long hair passing through clothes, hair tie floating, reflections, complex images or strong reflections appearing on the background screen, incorrect wood cabinet perspective, cluttered furniture, modern text, watermark, brand logo, hard flash, strong shadows, HDR, over-sharpening, strong portrait mode blur, commercial studio posed feel.

    🇨🇳 中文提示词

    9:16 竖幅单人室内生活方式写实人像,一位年轻成年东亚女性站在深棕色木质电视柜前,人物居中,采用膝下自然裁切的七分身构图,平视略低机位,约 50 至 70 毫米人像镜头观感。身体正面朝向镜头,双臂向后下方伸展,双手分别轻撑柜面两侧,手掌与台面真实接触,肩线自然后展,身体重心稳定。头部转向画面右侧,视线安静落向画外,不看镜头,眉间舒展,嘴唇自然闭合,神态清淡、克制、略带疏离感。
    
    深棕黑色长直发采用松散低位半扎发,后侧用白色大号布艺发圈固定,额前自然中分,脸侧垂落两束细长碎发。佩戴细银色项链和小型吊坠,妆面清淡自然,保留真实面部骨相与轻微皮肤纹理。
    
    穿浅雾蓝色细罗纹针织开衫,版型贴合但不过度紧绷,长袖略微覆盖手背,胸前敞开,以白色细系带轻轻连接。内搭白色蕾丝或细肩带上衣,下身为白色层叠不规则长裙,由轻薄棉布、雪纺、蕾丝与柔软薄纱组成。腰部自然收束,裙片从腰线向下放量,左右长度略有差异,保留清楚的蕾丝边缘、垂坠褶皱和轻微透叠关系。
    
    背景为简洁住宅室内,人物头肩后方是一块关闭的黑色大屏幕,形成干净的深色矩形衬底。下方是深棕色木质电视柜,上方保留大面积低饱和米灰色墙面,不出现复杂装饰与明显屏幕内容。黑色屏幕完整框住人物头肩,使浅色面部、浅蓝开衫和白色裙装从背景中清楚分离。
    
    柔和自然窗光从画面左前方进入,均匀照亮人物脸部、颈部、开衫和裙装,阴影浅而柔软。白裙明亮但保留蕾丝、裙褶和织物层次,黑色屏幕与深色头发承担画面压重。整体配色以米灰墙面、黑灰屏幕、浅雾蓝针织衫、奶白层叠长裙、深棕木柜和浅中性象牙肤色为主,低饱和、低反差、清淡安静。真实室内自然光摄影,中等景深,人物清楚,背景不做强烈虚化,强调双手后撑、侧向凝视、浅蓝开衫、白色层叠裙与深色矩形背景的核心关系。
    
    负向提示词
    
    直视镜头,夸张微笑,浓妆,模板网红脸,幼态未成年形象,眼睛过大,塑料皮肤,过度磨皮,脸部过曝,肤色发灰发蓝,五官不对称,头部转动过度,颈部扭曲,肩颈连接错误,双手悬浮,手掌没有接触柜面,多余手指,缺失手指,手腕翻转错误,手臂长度异常,左右手位置不对称,人物身体悬空,浅蓝开衫变成亮面化纤,针织纹理错乱,袖口断裂,胸前系带悬浮,开衫与内搭粘连,白裙融合成无结构白色块,裙片完全透明,错误腿部开口,蕾丝塑料感,硬质婚纱裙撑,长发穿过衣服,发圈悬浮,背景屏幕出现人影、复杂画面或强烈反光,木柜透视错误,杂乱家具,现代文字,水印,品牌标识,硬闪光,强烈阴影,HDR,过度锐化,强烈人像模式虚化,商业影楼摆拍感。
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    🤖 ChatGPT
  • Firmus 再融 20 亿美元:黑石英伟达押注澳洲 AI 工厂

    这周 AI 基建圈出了个大数字:总部在悉尼的 Firmus 宣布拿满了 20 亿美元(USD 2 billion)的战略股权投资承诺。这轮里 Coatue 和英伟达是老股东跟投,新进来的分量更重——黑石(Blackstone Tactical Opportunities 及其他旗下基金)和量化交易巨头 Jane Street。算下来,过去 12 个月 Firmus 新融的股权已经超过 30 亿美元,投后估值一口气冲到 105 亿美元以上,而四个月前它还只值 55 亿。四个月估值翻倍,这种涨法在一级市场也不多见。

    Firmus AI 工厂
    Firmus 的 HyperCube 平台基于英伟达 DSX 参考架构

    Firmus 这公司有点意思,2019 年成立时做的是加密矿机和浸没式液冷,今天干脆把自己定位成「纯 AI 工厂建造者」。它自己总结的口号很直白:能量进来,token 出去,效率越高越好。垂直整合从模型一路管到电网,用自研的能源和散热技术堆 AI 基础设施。

    钱主要砸向一个叫 Project Southgate 的「AI 工厂」铺开计划,先在澳洲本土,再往亚太其他地方探路。

    钱怎么花

    Firmus 在澳洲已经建了自有制造能力,生产它那套叫 HyperCube 的整机平台,底层架构直接照搬英伟达的 DSX AI Factory 参考设计——这么做是为了更快把算力上线、提升每瓦能产出的 token 数、并且把大规模运行的韧性做扎实。澳洲本土这边,它在塔斯马尼亚有个小设施,正在朗塞斯顿(Launceston)盖一座 90MW 的数据中心,后面还说要在这座岛上扩到 288MW 的园区;跟 CDC 合作把容量铺到澳洲大陆,目标到 2028 年凑出大约 1.6GW 的基础设施。

    • 塔斯马尼亚·朗塞斯顿:90MW 数据中心在建,规划继续扩到 288MW 园区。
    • 澳洲大陆:与 CDC 合作铺容量,目标 2028 年凑出约 1.6GW 基础设施。
    • 印尼巴淡岛:与英伟达合作部署一个 17 万张 GPU 的集群,离新加坡仅 26 公里。

    海外那步更猛

    今年 6 月 Firmus 宣布和英伟达合作,在印尼巴淡岛(Batam,离新加坡才 26 公里)部署一个 17 万张 GPU 的集群。7 月初双方又签了个很聪明的协议:英伟达当「接盘侠」——按固定价格把 Firmus 没用掉的 GPU 租回来,换取一部分云收入分成。对 Firmus 这种重资产玩家来说,这等于给闲置算力上了道保险。

    黑石那边的话说得很直白:AI 基础设施是全球增长的基础性驱动,是他们最看好的投资主题之一。Coatue 则强调 Firmus 把自研 IP、制造创新和可复制的部署模式揉在了一起,是个差异化的打法。Jane Street 的物理工程负责人补了一句:模型越大越能干,可靠的高性能算力就越重要。


    把几条线串起来看

    Firmus 的走红其实是一个更大趋势的缩影:以前挖矿的算力资产,正一股脑往 AI 计算转。Core Scientific 给 AMD 预留未来容量,IREN 收购欧洲电力资产,都是同一出戏的不同场次。澳洲政府也在推,要求数据中心建设方配套投资可再生能源,Firmus 的「绿色」定位刚好踩在节拍上——当然,它在南澳和塔州也遇到过居民对建数据中心的抵制。

    话说回来,对 Firmus 来说澳洲仍是这批新钱的主要去向。它赌的是一件事:在 AI 原生客户和大型企业都在抢算力的当口,谁先把「能源到 token」这条链路跑顺、跑便宜,谁就能在亚太这个还没被超大规模云完全吃下的市场里,分到一大块。

  • OpenChamber 火了:当你的 AI 编程助手,不再需要终端

    过去两年,如果你问「AI 编程工具该用什么界面」,十个人里有九个会脱口而出:终端啊,不然呢。但现在有个叫 OpenChamber 的开源项目,本周冲上了 Hacker News 首页,它想说的恰恰相反——终端只是个过渡,真正的战场早就不在「agent 本身」了,而在「怎么看着它干活」这一层。

    OpenChamber 开源 agentic 开发环境
    OpenChamber 把 opencode 从终端搬进了一个可视化的「控制室」

    OpenChamber 本质上是一套免费、开源的工作台,套在另一个开源项目 opencode 外面。opencode 是 SST 团队做的命令行编程 agent,能自己规划、调工具、改文件。OpenChamber 不自己造 agent、不绑模型、也不收订阅费,它只是把你本来就在 opencode 里配好的那些 provider 和密钥,用一套更好看的界面呈现出来。目前它有桌面端(Mac/Win/Linux)、浏览器 PWA、VS Code 插件,甚至还有一个测试中的手机 App,GitHub 星标已经快冲到 8000。

    有意思的不是某个具体功能,而是「这种东西居然独立存在了」。

    引擎和界面,正在分手

    回想一下就会发现,之前的编程 agent 基本都是「铁板一块」:跑循环的 harness(引擎)和你看着的那个界面,是焊死在一起的。Claude Code 是引擎焊了个 TUI,Cursor 是引擎焊了个编辑器。opencode 从一开始就是 client/server 架构,agent 跑成后台进程,TUI 只是其中一个客户端。OpenChamber 是把这件事认真贯彻到底的产物——一个外人做的第三方前端,按自己的节奏迭代(光 7 月最后两周就发了五个版本)。

    历史上 LSP(语言服务器协议)把「语言智能」从编辑器里解耦出来,几年后聪明的一端变成了共享基础设施,编辑器转而比拼体验。AI 编程正在裂开同一条缝:harness 越来越像,真正没解决的都在表面——你怎么同时盯着五个并发任务?怎么审阅一份你没亲手写的 2000 行 diff?怎么合上电脑后用手机看一眼会话还在不在跑?

    它到底多了哪几样东西

    OpenChamber 盯的就是这几件事,几个功能挺实在:

    • Session Goals:给会话设个终点,每轮结束后它自己评估,没达标就接着干,直到完成、卡住或撞上你设的上限。简单说,就是把大家一直在 bash 里手搓的「循环」做成了带预算上限的产品。
    • Multi-run:一句提示词铺开到最多五个模型,各自跑在隔离的 git worktree 里互不踩脚,最后挑最好的结果,或者把最强的几段拼起来。
    • Changes Walkthrough:大改动不再是 raw diff 甩你一脸,而是重排成一连串带解释的步骤,方便逐步审阅。
    • Private Relay:手机或笔记本扫个一次性二维码,就能通过端到端加密隧道连上桌面上跑的会话,不用开端口、不用公网服务器,合盖了任务还在跑。

    槽点也很真实

    它最大的设计取舍也是最大风险:只认 opencode 这一个 harness。同期 HN 上冒出来的 Paseo、Orca 都在打「多 harness 支持」的卖点。如果你认定 harness 终将商品化,那在表层做单 harness 锁定反而显得倒退。社区里也有人吐槽成熟度问题:长会话后有内存泄漏得重启、依赖树五十多个 npm 包、还有人嫌「基于 opencode 构建」标得不够显眼。更关键的是,它就一个独立开发者在维护——发版速度是快,但 bus factor 也确实让人捏把汗。

    我的判断是:这个品类是真的,但眼前这个工具还早。一个开发者同时指挥好几个 agent,已经是重度用户的标配,而终端确实不是监督它们的最优解。一年内,长成 OpenChamber 这种形状的东西大概率会变成标准配置。至于最后是不是它赢,得看一场赛跑:一个独立、单 harness 的项目,能不能跑赢「harness 厂商自己往上堆界面」和「多 harness 编排器往下探」两路人马。如果你本来就用 opencode,今天装上试试无妨——免费、本地优先,比折腾一串终端强。

    其他人就盯一个信号:等 OpenChamber(或某个对手)支持第二个 harness 的那天,agentic IDE 才真正从配件变成你先选的主角。

  • Facebook搜索栏变AI了:你的公开动态正在喂出“答案”

    Facebook AI Mode 搜索概念图
    Facebook 搜索框正被改造成靠公开内容生成答案的 AI 引擎(配图由 AI 生成)

    你平时顺手发在 Facebook 上的那些动态、小组里的吐槽、Reels 里的评论,正在变成 Facebook 搜索框的“语料”。6 月 15 日,Meta 在 Facebook 里上线了一个叫 AI Mode 的新搜索方式,你不用再翻一串链接,直接用大白话提问,它就从全平台的公开内容里给你攒出一段“综合答案”。听起来像把 Google 的 AI 摘要搬到了社交图谱里——只不过这次,答案来自和你一样的普通人。

    搜索框背后,是一整套“社交语料”

    具体怎么运作?你在 Facebook 搜索里输入一个问题,AI Mode 会调起 Meta AI 助手,把 Groups、Reels 和其他 Meta 应用里的公开帖子当成检索库,生成一段对话式的回答,而不是丢给你一排链接。它本质上是个 RAG 系统,区别是它查的不是开放网页,而是 Meta 自己生态里用户生产的内容。比如你问“奥斯汀哪家早午餐值得去”,它回给你的会是本地小组、邻里页面和地区 Reels 里大家真实聊的东西,而不是某个评测网站的摘要。

    这其实是 Meta 把 Facebook 那个从 2004 年就没怎么变过的搜索框,第一次大规模“武器化”。Meta 家族的日活已经摸到 30 多亿,这是 Google 的 AI Mode 和 Perplexity 从第一天就追不上的分发盘子。对 Meta 来说,搜索广告是数字广告里利润最厚的一块,如果 AI Mode 真能在 Facebook 上养出搜索习惯,它就有机会在原本只能接被动刷屏注意力的地方,塞进“带意图”的广告。

    方便是真的,坑也是真的

    这种“从真实体验里找答案”的思路,在找本地餐馆、社区活动这类场景确实有优势——你想听的本来就是活人的经验。可问题在于,AI 合成的是普通用户的帖子,不是经过核实的信源。过时、带误导的信息混进答案里,是实打实的风险,不是假设。Google 自家的 AI Mode 早就因为从网页里攒出不靠谱的摘要被公开吐槽过,Meta 这边连“对公开帖子做质量过滤没有、怎么做”都没说清楚。

    “答案来自真实的人、真实的体验,而不是通用的网页内容。”——这既是 AI Mode 最大的卖点,也是它最该被盯着看的地方。

    不止 AI Mode。回看 Meta 近几个月的动作,这条路不是孤立实验:2 月给头像加了 AI 动效,3 月让 Marketplace 自动替卖家回买家消息,6 月初上线了给创作者提建议的 AI 助手,5 月还悄悄推了个 Reddit 式独立应用 Forum,里面的“Ask”标签页同样是靠小组讨论生成答案。再加上 5 月起步、最低 3.99 美元/月的 Meta 全家桶订阅,AI Mode 这个免费功能,明显是为后面卖更高级的 AI 档位铺路。

    你的帖子就是“产品”,又一次

    这里有个绕不开的尴尬:AI Mode 把你的公开帖子合成答案时,往往不带出处。你辛辛苦苦写的内容可能喂出了一个答案,却连个署名都没有。比起 Google 的 AI 概览或 Perplexity 会标来源,Meta 至今没说清楚 AI Mode 会不会显示它用到了哪些帖子、小组或 Reels。对创作者来说,这等于自己的内容悄悄变成了别人的检索库存。

    更现实的是,Meta 从 2024 年起就在用 18 岁以上用户的公开帖子训练模型,到 2025 年底,聊天数据还开始回灌到跨应用的广告定向里。对大多数市场,基本没有真正能关掉 Meta AI 的开关。默认设置早就把“你的对话”和“Meta 的训练数据”之间的界线抹平了。

    • AI Mode 用 Meta AI 把公开帖子、小组、Reels 合成对话式答案,替代传统链接列表
    • 底层是 Meta 自研模型,检索库是社交图谱而非开放网页,本地与实时查询占优
    • 答案无专家核实,存在过时与误导风险,Meta 未披露质量过滤机制
    • 合成答案通常不标出处,创作者内容成“检索库存”却难获署名
    • 与 Forum、Marketplace 自动回复、创作者助手等组成 Meta 的 AI 黏性矩阵

    📎 原文来源:TechCrunch(Lauren Forristal)
  • AI智能体要发“工牌”了:NewCore 6600万美元重做企业身份

    AI智能体身份安全概念图
    AI智能体正成为企业里的“数字员工”,身份治理成了新战场(配图由 AI 生成)

    想象一下,你公司里突然多出几百个“新员工”,它们不睡觉、不领工资,却能动登录系统、读写数据、触发生产环境的操作。它们不是人,是一群 AI 智能体。过去三年里,从 MGM 到 Change Healthcare 再到 Snowflake 的客户,几起最大的企业安全事故追根溯源,都和“身份”脱不了干系。而现在,AI 智能体正在大规模涌进企业,身份系统却还是十五年前为“人刷网页登录”设计的。NewCore 就是冲着这个缺口来的。

    从“服务账号”到“一等公民”

    NewCore 本周从 stealth 模式走出来,一口气宣布完成 6600 万美元融资,投资方包括网络安全老牌基金 Cyberstarts、Index Ventures 和 Evolution Equity Partners,公司估值据称约 3 亿美元。它做的事听起来很底层:给企业里每一个“身份”——人、机器、AI 智能体——做统一的发现、保护和治理。创始人 Zohar Alon 之前把云安全公司 Dome9 卖给了 Check Point,他判断得很直白:现有的身份平台根本撑不住软件员工和人类员工混编的未来,“这些智能体的规模和复杂度,会压垮那些有十五到二十年历史的身份管理系统”。

    NewCore 的核心主张是,AI 智能体不该被塞进传统的“服务账号”里蒙混过关,而应该当成有独立生命周期、信任评分和撤销路径的“一等公民”。它内置了一套叫 Secure Split Key 的拆分密钥架构,专门堵掉 SAML 签名基础设施里的单点故障——Golden SAML、中间人、会话窃取、令牌重放这类曾在大型泄露里出现的攻击面。它还顺手做了一个 Agentic Skill 集成包,让 Claude Code、Codex、Cursor 这些编码智能体能以“受管身份”的身份在企业信任地图里干活,而不是靠手动分发的密钥。

    “身份已经坏掉了,但它偏偏成了现代企业的控制平面。我们为今天真实存在的劳动力而建——人、机器和智能体,而且从第一天起就把安全放在第一位。” —— NewCore 联合创始人兼 CEO Zohar Alon

    为什么这事突然变急了

    把 AI 智能体想象成一个被员工启动、又能调用内部工具、读文档、改生产数据的“临时工”。它可能需要几分钟的窄权限,也可能在某个受监管任务里要更广的权限,任务一结束就什么都不该再碰。传统的 IAM 系统是按“人、应用、服务账号”长起来的,智能体把这几条线搅在了一起。如果权限借用的是某个人的账号、藏在共享 API key 里,或者包在一个长寿命的服务凭证中,安全团队就丢掉了最基础的几样东西:谁动的、能碰到什么、怎么批准的、出事了多快能撤回。

    高盛去年把 AI 编程智能体 Devin 当新员工做测试,麦肯锡今年早些时候说已经有 2.5 万个 AI 智能体在和 6 万名员工并肩干活。当“数字员工”的数量级开始超过人类两个数量级,身份系统的衡量标准就不再是“能跑多久”或“开通多快”,而是“从企业里拿掉了多少风险”。

    动作要快,但不能留影子

    NewCore 说自己能持续发现并映射企业里的每一个身份,包括那些老平台根本看不见的影子账号、孤儿凭证和无人管的智能体——“看不见的东西你保不了”。客户还能通过一套“智能体驱动的共存模型”在几小时内迁过来,保留现有的联合登录和策略,零停机切换。

    不过也得泼点冷水。Okta、微软的 Entra 这些主流身份厂商已经开始给智能体加功能,NewCore 进的是一个拥挤又快速变化的赛道。而且它目前公开说的客户不到 10 家,设计伙伴十来个,离“大规模铺开”还有距离。但对所有正把 AI 智能体放进生产系统的公司来说,NewCore 戳破了一层窗户纸:在让智能体碰生产环境之前,先给它发一张能管、能查、能随时注销的“工牌”,比事后补洞便宜得多。

    • 智能体应被视为独立身份,有生命周期、信任评分和撤销路径,而非伪装的服务账号
    • Secure Split Key 拆分密钥,消除 SAML/OIDC 签名基础设施的单点故障
    • 视觉化 MFA 加绑定 TPM/Secure Enclave 的硬件凭证,淘汰可被钓鱼的因子
    • 持续发现影子账号、孤儿凭证和无人管的智能体,先“看见”才能“保护”

  • img2threejs:把参考图重建为代码级 Three.js 模型的 AI 工作流(10,323★)

    img2threejs:把参考图重建为代码级 Three.js 模型的 AI 工作流(10,323★)

    项目简介

    img2threejs 是一个 AI 驱动的图像→Three.js 代码重建工作流。给一张参考图,它不会输出 OBJ/GLTF 网格或贴图,而是生成由基元几何体、程序化材质组成的 TypeScript 工厂函数 createObjectModel(),返回一个可直接在浏览器运行、可动画化的 THREE.Group。项目核心理念是“代码即模型”:结果可读、可 diff、可版本控制,而非几兆的静态网格文件。

    img2threejs 核心亮点

    安装要求与快速开始

    环境要求

    • Python 3.10+(纯标准库,无需 pip 安装)
    • Claude Code / Codex / OpenCode(作为 skill 调用)或任意终端
    • Three.js 运行时(浏览器即可)

    作为 Claude Code Skill 使用

    1. 克隆到 skills 目录:
    git clone https://github.com/img2threejs/img2threejs.git ~/.claude/skills/img2threejs
    1. 贴入参考图,在对话中运行:
    /img2threejs Rebuild this object as a Three.js model, keep the proportions, angles, and colours.

    独立脚本模式(零依赖)

    python3 forge/stage1_intake/probe_image.py <image>
    python3 forge/stage2_spec/new_pre_spec_assessment.py "Name" --image <image> --out assessment.json
    python3 forge/stage2_spec/new_sculpt_spec.py "Name" --image <image> --assessment assessment.json --out spec.json
    python3 forge/stage2_spec/validate_sculpt_spec.py spec.json --strict-quality
    python3 forge/stage3_build/generate_threejs_factory.py spec.json --out src/createObjectModel.ts

    所有脚本仅使用 Python 标准库,没有 PIL、numpy、Playwright 等依赖。

    核心功能

    • 代码即模型(Reconstruction-by-Code):用 Three.js 基元 + 程序化着色器生成工厂代码,而非摄影测量或网格提取。
    • 八阶段雕刻流水线blockout → structural → form → material → surface → lighting → interaction → optimization,每阶段生成后视觉评审,不达标则返回修正。
    • 严格质量门控--strict-quality 在写第一行 Three.js 代码前拦截规格不足的浅请求,避免浪费 token。
    • 极致 Token 高效:Python 标准库脚本负责校验、门控、规格生成和比对打包;模型只做一件事——看“参考图 vs 渲染图”对照表并判定通过/打回。
    • Agent 无关:在 Claude Code、Codex、OpenCode 中都能作为 skill 运行,也提供独立终端脚本。
    • 动画就绪 + 多主题:输出暴露 pivots、sockets、userData.tick,支持硬表面物体、人形角色、四足/禽类/飞龙/蛇形生物以及 CS2 武器家族。

    img2threejs 八阶段雕刻流水线

    典型使用场景

    • 游戏/3D 资产快速原型:给一张枪械、载具或道具参考图,直接拿到能在浏览器里跑、可交互的 Three.js 模型。
    • AI 编码助手工作流:作为 skill 嵌入 Claude Code / Codex,贴图即可在对话中完成“重建为代码”,省掉 Blender 建模或网格下载。
    • 教学与可视化演示:官方 Live Demo Gallery 展示了从 Glock-18、BMX 自行车到哆啦A梦房子的纯代码重建案例。

    推荐理由

    img2threejs 的“重建为代码”思路非常克制而实用:把机械重复工作交给纯标准库 Python,把真正的视觉判断留给大模型,从而在 LLM agent 循环中保持 token 高效。八阶段门控设计让输出可预期,README 也诚实地声明了限制——单图无法保证隐藏面精度,硬表面强、角色偏风格化。今天(2026-08-09)仍活跃推送,v1.4.4 正朝 v1.5 角色重建更新。适合已经使用 Claude Code / Codex 的开发者扩展自己的 AI 工作流。

    下载地址

  • Naive 融资 2850 万美元:用 AI 智能体替你开公司、养公司

    Naive 创业自动化基础设施
    Naive 想把开公司、养公司都交给 AI 智能体(图源:至顶科技)

    开发者讨厌重复劳动,这几乎是编程史的主线。从写脚本到「氛围编程」,大家一直在把麻烦事外包出去。所以当一家叫 Naive 的初创公司上线几个月就吸引超过 3 万开发者时,并不让人意外——它做的事更彻底:用 AI 智能体,把「开公司、运营公司」这件最繁琐的事,也替你包了。

    Naive 提供的是一套基础设施。你给它 AI 智能体和一笔 Token 预算,它就能自动完成创建和运营一家企业的大部分流程——公司注册、支付系统、邮箱、电话号、云资源、存储,全被封装在一个 API 后面。你只要把一段提示词丢进 Cursor、Claude Code 或 Codex,它们就会连上 Naive 的 API,把创业所需的基础设施一键配好。比如注册美国 LLC,你提供州、行业代码、业务描述和名字就行;KYC/KYB 和付款还得自己来,但其余的——邮箱、虚拟银行卡、数据库、算力,对接 Stripe 和 QuickBooks——智能体都能搞定。

    我认为目前增速最快的是 AI 自动化代理机构。很多人创业的第一步,就是向其他小企业卖智能体服务……我们有些客户用它全自动地运营着一整家租车公司。

    钱从哪来,花在哪

    这套「创业工具箱」显然戳中了痛点。CEO Sean Dorje 说,过去六个月公司年化经常性收入涨了 10 倍,到了几百万美元的量级。基于此,Naive 刚完成 2850 万美元 A 轮,由 Nexus Venture Partners 领投,Y Combinator、Zetta、Liquid 2 等跟投,累计融资约 3200 万美元。

    真正的生意在「养」智能体

    但 Dorje 看得很清楚:帮人开公司只是入口,真正的成本和机会在后面——让智能体持续跑起来贵得吓人。频繁调用昂贵模型、在任务间搬运大量上下文、空闲时还占着资源,费用会快速堆高。所以他把新融资的一部分拿去建「推理优化」基础设施:模型路由器把请求分发给最合适的模型并复用已算好的结果;记忆系统按需存取业务上下文;无服务器运行时让智能体跑在轻量 JavaScript 环境里,而不是每人独占一台虚拟机,客户只在智能体活跃时才计费。

    • 模型路由器:按任务把查询分给最合适的模型,缓存并复用推理结果
    • 记忆层:按需存取业务上下文,让智能体跨任务保持连贯
    • 无服务器运行时:活跃才计费,大幅降低大规模智能体集群成本
    • 治理与编排:设预算、限权限、敏感操作前要求人工审批

    谁在用

    Dorje 透露,客户用 Naive 运营的业务五花八门:AI 自动化代理公司、TikTok 和 YouTube 上的「无面孔」内容频道,甚至还有租车公司。他还发现,有客户拿 Naive 的基础设施撑起一个专门发 AI 生成猫狗跳舞视频的 TikTok 频道。对已有成熟业务的企业,平台能不能压住持续运营的智能体成本,才是更值钱的那部分。Naive 现在只有 10 名全职员工,融资将用于招研究员,推进四项基础设施:智能体虚拟化沙箱、模型路由与推理优化、记忆层、治理与编排系统。


    用一个 API 把开公司变成几行提示词,听起来像开发者的终极偷懒。但 Naive 真正想做的,是当智能体成为「虚拟员工」之后,那套管理它们花钱、干活、不越界的底层系统——这部分,可能比帮人注册个公司名值钱得多。