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，让我体验了一把“文本直接生成可编辑图表”的快乐，做年终汇报少熬了一个通宵。 1️⃣ 不是生成“死图”：跟 NanoBanana 不一样，它吐出的是 SVG/React 代码。这意味着生成的图表文字、颜色都能改，不用因为一个错别字就无限重绘（这点对强迫症太友好了）。 2️⃣ 场景实测：我把它接到了我的自动化脚本里，把每天抓取的 RSS 新闻自动转成“时间轴信息图”发邮箱，阅读率比纯文字高了一倍。 3️⃣ 门槛提醒：目前看它还是个底层引擎，对开发者很香（直接集成进你的 SaaS），但非技术人员想当“傻瓜软件”用还得等一等 GUI 封装。 #数据可视化 #AntV #独立开发 #AI工作流 #前端工具
，阶跃星辰刚发的 NextStep-1.1 值得你今晚花点时间研究。 15B 参数的纯自回归模型，不仅开源，还把上一代的稳定性大坑填上了。 实测感受： 1️⃣ 填坑很及时：8 月份试 NextStep-1 时，虽然架构新，但偶尔会崩出「坏点」，像显卡过热的花屏。这次 1.1 引入了强化学习（RL），我跑了几组复杂纹理的图，那些诡异的伪影基本消失了，良品率直线上升。 2️⃣ 质感更细腻：它不像传统模型那样「拼积木」，而是用连续 Token 像 GPT 写文章一样「预测」画面。昨天给新项目的落地页跑 Banner，这种原生 15B 模型的细节连贯性，比我之前勉强用的小模型耐看太多，不用反复修图。 #AI工作流 #开源模型 #NextStep #独立开发 #AIGC
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
