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Grok 手机生成中文书写练习应用，强调笔顺纠错与游戏化反馈
在手机上用 Grok 生成一个中文书写练习应用的提示词思路： 目标是做一套“按字/按笔画练习”的写字功能，用户需要先正确写出笔画顺序才能进入下一笔。 如果笔顺或笔画错误，应用要即时纠正并教用户正确写法；交互要做得像游戏一样，带有打中节拍、动作到位后的反馈效果。 还希望在用户达到完美书写时，把“从差到好”的变化可视化呈现出来。
07 月 29 日
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在手机上用 Grok 生成一个中文书写练习应用的提示词思路： 目标是做一套“按字/按笔画练习”的写字功能，用户需要先正确写出笔画顺序才能进入下一笔。 如果笔顺或笔画错误，应用要即时纠正并教用户正确写法；交互要做得像游戏一样，带有打中节拍、动作到位后的反馈效果。 还希望在用户达到完美书写时，把“从差到好”的变化可视化呈现出来。
这条在讨论 artifact 分享机制 的隐私与留痕问题： 一旦 artifact 被发布，公开链接会立即生成。 之后即便只是在本地 HTML 里做清理，服务器端痕迹和被搜索引擎索引的可能性仍然存在。 作者因此建议，若是协作场景，关闭式渠道或本地协作会更稳妥。 帖子最后还追问：在大家还没意识到之前，有多少数据其实已经通过分享功能“泄露”出去了。
一位用户在问：怎么把 GPT 用在 Blender 里更高效地做 3D 生成。 他想用参考图和房间需求来搭一个学校场景，正在纠结是让一个模型负责规划、另一个模型负责实际 Blender 交互，应该选什么档位的模型，以及怎么写提示词才能避免产出又乱又不真实。
有用户认为，日常写代码现在更适合用 Fable 而不是 Codex 开发者 Jarrod Watts 说，自己最近开始默认用 Fable，虽然他仍然认为 Codex Mac App 很强。 对 OpenAI 这套产品的主要吐槽 GPT 的 “Pro” thinking level 似乎比其他档位强一截，但在 Codex 里根本用不到。 GPT 5.6 Sol 即使开了 fast mode 也偏慢，很难保持 flow。 ChatGPT / ChatGPT Work / Codex 的区分让人困惑，不知道 Work 的定位是什么。 和 Claude ultrawork 比起来，Codex Ultra 在他看来更耗 token，也更耗时间。 带 Pro thinking 的 ChatGPT 对话线程在手机和桌面端都会把应用拖到几乎卡死。 仍然被认可的部分 他仍然觉得 Codex Mac app 很强，尤其适合： 图像生成 语音 浏览器使用 电脑操作 但如果是一般性的编码和工作流，他的结论是：Fable 目前最好用。
近日有创作者利用 NewMax 工具，花费仅 3.3 元挖掘并分析了小红书上关于 WorkBuddy 和 Codex 的对比讨论。该分析基于 10 篇高热对比笔记，抽样了 2000 多条用户评论。综合得出的结论十分清晰：大众普遍承认 Codex 的能力更强，但 WorkBuddy 在实际操作中更胜一筹，具有更好的易用性。
有人吐槽，Fable 花了将近 45 分钟去研究并起草一段“非常重要”的回复，结果在真正发出前就把会话额度用完了，导致这些 token 和这段工作都白费了。 配图显示的是一段类似 Claude Code 的长流程 trace：模型反复做文档校验、记忆结构检查、技能配置验证，最后弹出“对话太长，无法继续”的提示，说明这类 AI 工作流里会话长度和上下文上限会直接影响实际可用性。
- 配图显示，Grok 可以在应用内直接托管 Grafana，并且自带 Prometheus + Grafana，无需外部监控栈。 截图里的页面展示了训练数据看板，包括 session、volume、sets、training time 等指标，说明它不只是聊天，而是能承载一套内置可观测性界面。 这条更像是一个产品能力演示，带一点“AI 应用里再套一层基础设施”的反差感，适合传播。
用户在问：为什么 Google Drive 里会出现 Ask Gemini，并链接了一个 Google 支持帖。 这条帖子的本质是关于 Drive 中 Gemini 集成的出现或部署问题，属于具体产品体验，而不是模型本身。
一位 Redmi Note 13 Pro+ 用户反馈，Circle to Search 里的 “Translate while you scroll” 按钮消失了。 他补充说，之前曾通过恢复出厂设置让功能重新出现，但过一段时间后又消失了，因此在询问原因和解决办法。
一位用户展示了Grok Build强大的产品能力：仅通过两次提示词交互，在不到12分钟的时间内就成功生成了一个癌症免疫治疗（CAR-T）模拟网站。该网站不仅具备联网功能，还能在iPhone上直接运行发布。这一案例充分体现了AI工具在快速应用开发与原型构建上的巨大潜力。
- 这条帖子拿最近铺天盖地的 Opus 5 one-shot demo 开玩笑，重点是：现在终于有了一个可以和朋友一起玩的版本。 它的梗点在于这并不是真正的“一次性演示”，而是强调体验的核心其实是持续对话，不是单个提示词。 配图显示的是一个偏游戏化的实时界面，说明它更像一个可玩的社交 demo，而不是静态展示。
Avoca 推出了一套面向放射科场景的 AI 系统，能自动处理来电、在线预约和传真，帮助医疗机构承接原本会流失的需求。 原帖给出的核心数据是：放射科中心大约 30% 的电话无人接听，而 Avoca 称其系统已帮助大型医疗网络将电话弃接率降低 90%。
帖子说 NewMax Mobile 已经在路上了，意思是很快可以在手机上跑任务，做其他事情时也能继续用。 配图展示的是手机端配对流程，包含二维码和一次性验证码。 更像是这个产品的移动端内测/上线前状态。
这条帖子讲的是一个很具体的开发流程：作者第一次做 iOS 应用时，让 ChatGPT Work 充当设计师和技术顾问，再用 Codex 负责实现代码。 它不是泛泛而谈“AI 很好用”，而是一个真实的编程代理/开发协作案例，能直接反映当前 AI 工具在产品开发中的分工方式。
Peter Yang 用 Claude Design 和 Claude Code 做了一个叫 Tastemaker 的产品，想把电影、电视剧和游戏的评分与收藏统一到一个个人主页里。 用户可以给作品打分、写评论、创建并分享列表。 产品还会帮助用户发现下一部该看什么、该玩什么。 他说会先做 limited release，原因是 API 限制，并会在后续公开视频完整的构建流程。
Crosby 宣布，正在为自己的 AI agents 购买专业责任保险，让它们可以在一定范围内独立完成法律工作。 目前公司的律师仍会审查每一项输出，但 Crosby 认为，随着 agents 能力提升，未来某些低风险任务可能不再需要逐条复核。 这家公司称自己是最早尝试这种模式的法律 AI 团队之一。 接下来几个月，他们会继续和审计方、律师协会、州监管机构以及保险公司合作，定义评测标准和运营方式。 从路由上看，这既是一个 AI 公司如何建立客户信任的行业动态，也直接关系到产品如何走向更高程度的自治。
Templafy 推出一款免费且无需注册的 AI 演示文稿 Agent。该工具面向企业办公场景，用户上传文档并审阅大纲后，可直接导出在 PowerPoint 中继续编辑的 .pptx 文件。本次更新加入了聊天历史、自定义品牌色和可编辑图表，试图解决传统 AI 生成的幻灯片难以二次修改和统一品牌规范的问题。
有用户反馈，Gemini 在处理人类日常交流中的相对时间表达（如深夜设定的“明早提醒”）时表现不佳。模型倾向于机械地映射到字面日历日期，导致提醒被错误推迟整整一天。 相比之下，旧的 Google Assistant 能结合上下文完美理解这种模糊的对话意图。用户认为 Gemini 过于依赖严格的日期逻辑，而缺乏对人类真实意图的推断能力。
Google Cloud 推出/推广了一项新的 Architecture agent skill，主打让用户把云架构“第一次就做对”。 配图展示了一个三阶段工作流：需求发现与方案生成、验证与脚本化、打包与交付。案例里还强调了成本控制思路，例如 40% 预算缓冲、自动化生命周期管理，以及把不同组件映射到 Vertex AI、Cloud Run、BigQuery 等产品上。
一个 GitHub 仓库整理了 AI SEO 相关工具与资源，覆盖内容生成、关键词聚类、自动化审计、SERP 跟踪、技术优化和提示词库等。 仓库按使用场景分门别类，包括通用资源、AI SEO 平台、开源项目、关键词研究与聚类、内容生成、站内优化、技术 SEO、排名监测与分析、提示词模板、课程和社区等。它的价值在于把一批可直接上手的 AI SEO 工具集中到了同一份清单里，适合从业者快速摸索组合方案。
一位 Reddit 用户分享，ChatGPT 在航班延误改签场景里帮了大忙：它指出航空公司说“不给酒店”的说法可能不符合欧盟乘客权益规则，用户据此据理力争，最后成功拿到酒店安排。 航班延误后，用户被改签到次日，航空公司称无法提供酒店。 ChatGPT 提醒他，按欧盟法规很可能应提供酒店和餐食。 用户据此继续和航空公司交涉，最后对方改口同意安排酒店。 后续 ChatGPT 还帮他写了 400 欧元赔偿申请并指引流程。
Stripe正通过招聘Link消费钱包产品经理，大力推进其向“互联网钱包”方向演进。Link团队在招聘页将自身定位为面向下一代商业的消费网络，旨在覆盖移动端等全平台。该战略不仅着眼于传统支付，更计划将钱包功能拓展至身份验证与智能体支付领域，以全面抢占AI经济发展先机。
房产交易平台 Opendoor 宣布本周已开始在 ChatGPT 内部投放广告，通过 OpenAI 新推出的广告产品直接触达潜在房屋卖家。这是 AI 对话助手作为广告渠道的早期实测案例，标志着大模型产品商业化变现路径的进一步拓展。
Graphistry 表示，自己的 investigation agent harness 和 GFQL GPU 图查询语言 已经进入产品。 分析师可以直接用自然语言驱动图调查，比如让 Louie 找出更大的簇、标出中心账号、生成背景报告，并把发现关联到 Databricks 查询。 这套流程还能在需要时接入 Splunk、Kusto、Databricks 等外部数据源，补充上下文。 Graphistry 强调不需要图数据库：代理可以在已有可视化基础上继续向外检索，按需拉取关联系统里的信息。