張耐德
筆記
AI 工具實測、產線架構、踩到流血的坑——寫給半年後忘記細節的自己,也寫給正在踩同一個坑的你。每一篇都是一手實作,不是轉述。工具的逐項判斷與狀態,另收在 AI 兵器庫。
共 19 篇,最新的在前。
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月之暗面 Kimi K3 與智譜 GLM-5.2 都站進百萬上下文俱樂部,一個走 2.8 兆參數開源出海、一個守國產晶片地盤。這一期的判斷不是「誰贏」,而是「格局變了」——連 Claude Fable 5 都被美國出口管制三起三落,對自己動手做的人只指向一件事:別效忠品牌,讓工具鏈可替換。
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當市場把所有目光放在 GPU 與算力,我把研究焦點移向供電:AI 伺服器功耗暴衝,電源管理晶片(PMIC)正從配角變成基礎建設核心。這是一份關於矽力-KY(6415)的個人研究筆記——為什麼是它、觀察哪些財報指標、什麼情況代表我看錯,並附上 TrendForce、NVIDIA GTC、台積電法說會的公開產業數據。不構成投資建議。
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GLM-5.2 改一個環境變數就能在 Claude Code 裡把 Claude 換成它,月費最低約十幾美元;ZCode 是它的桌面 agent。跑分逼近頂規、成本只要六分之一——但速度、長任務、還有「資料走中國伺服器」這幾個坑,你得先知道。
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一週內,Transformer 作者去了 OpenAI、AlphaFold 之父去了 Anthropic、Google 蒸發 2500 億美元;同時開源模型正逼近閉源。兩件事說的是同一句話:AI 沒有永遠的王——而這對站在腳邊用工具的人,是好消息。
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接著上一期,補上六月下旬幾件對自己動手做的人更實際的事:開源 coding 模型 MiniMax M3、GLM-5.2 衝上前線、Z-Image Turbo 進了 ComfyUI、Anthropic 傳 IPO 估值 7300 億——一樣每則附判斷,不是轉述。
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這期只講一件,因為它正好戳中我的痛——Codex 配額。NousResearch 的開源 Hermes Agent,讓你在 ChatGPT 訂閱的 Codex 配額撞牆時,無縫切到本地模型繼續,工作流不中斷。
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掃一圈本月 AI 圈,只留對「自己動手做」的人真正有用的:LTX-2 本地 4K 影片、ComfyUI 一口氣三個新模型、OpenAI 自研晶片、頂尖人才大遷徙——每則附上判斷,不是轉述。
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記錄如何把小說改寫成短影音旁白，透過 GPT-SoVITS 配音、自動分鏡、宮格生圖與 9:16 裁切，建立一套小說轉 AI 短劇說漫的完整工作流。
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從官營鹽、鹽引、鹽稅、通膨、彩券,一路看到 SaaS 毛利與 AI 算力:真正暴利的不是商品本身,而是誰掌握剛需、通路與稀缺資源。
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當 AI 把執行成本壓到趨近於零,稀缺的不再是「做不做得出來」,而是制度跟不跟得上。一份累積破百萬的蝦皮分潤對帳單,換來一場辦了一年還沒辦成的公司開戶。
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在一張消費級顯卡(RTX 5060 8GB)上,捨棄雲端閉源 API、改用本地開源模型,把 YouTube 長片成本壓到近乎零——以失智症衛教長片為例,記錄這條 LLM Agent 主導的 faceless 影片自動化產線:架構、用到的模型、無人值守的韌性設計,與一路踩到流血的八個坑。
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在 RTX 5060 8GB 上,用 Codex 生圖、Grok 生影片、GPT-SoVITS 克隆聲音、ffmpeg 組裝,搭出兩條可量產的 AI 影片生產線。一路踩過的雷、誤判、與最後的修法全記錄。
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五段工具怎麼接、每一段的天花板在哪,以及三個省下重做時間的判斷。
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Cloudflare Workers + LLM + 文生圖 + R2 + D1 + Graph API:自然界偵探局的完整管線,和兩個會讓你卡半天的坑。
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三則時間切片:三月的驚恐、五月的 token 哀號。自動化變得太容易,任何不自動化的行為都是浪費——然後呢?
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成功 = 次數 × 進化率 × 槓桿 × 運氣。每天 100 點的分配方式,決定你是「平庸的忙碌」還是「指數級的進化」。
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AmamiyaAvatar 時期的兩則戰地紀錄:用 20 抽不到別人 1 抽的成本練功,和新頻道攻克 YouTube 演算法的門檻數字。
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從 Amazon Inspire 的安靜死亡,看懂蝦皮短影音在幹嘛——以及紅利退場前,創作者唯一該留下的東西。
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這個世界值得學的「20%」太多了,人生不可能全學完。判斷標準也許不是「要不要學」,而是它是不是一種保留選擇權的能力。